慢性疼痛における脳ドーパミンの役割

提案された研究は、慢性疼痛の脳の特徴に対するドーパミン調節の影響を調査する単一施設の研究です。 患者は3回のスキャン訪問（プラセボ、LD / CD、およびMP）を受け、その順序は治験薬薬局（IDP）によってランダム化されます。 さらに、患者と実験者の両方が与えられた介入に対して盲目になります。 したがって、患者は研究の終わりまでに 3 つの異なる治療すべてを受けたことになります。

慢性疼痛患者は、4回の訪問のためにPIの研究室に来るように求められます。 訪問1で、同意して薬物スクリーニングを行った後、被験者は痛みの経験について質問されます。 次に、被験者は、痛み、気分、不安、初期の外傷の履歴、およびストレスを評価するために、人口統計学的および臨床的なアンケートに記入します。 患者は、視覚的アナログ スケール (VAS) を使用して痛みのレベルを評価するよう求められます。

訪問 1 で、Geha 医師は患者にインタビューを行い、この研究で使用された薬 (レボドパ/カルビドパおよびメチルフェニデート) に対するアレルギーを含む以前の薬物アレルギーについて尋ねます。 Dr. Geha は、慢性疼痛患者に LD/CD と MP の副作用の可能性についても説明し、両方の薬の医薬品情報シートを渡します。 次に被験者は、訪問 2 で行われるスキャナーに入る訓練を受けるための模擬スキャンを受けます。

慢性疼痛患者の訪問 2、3、および 4: 到着時に、患者は、モチベーションを評価するタスクである報酬タスク (EEfRT) の努力支出をプレイするように求められます。 健康な被験者のドーパミン作動性トーンに敏感であることが示されています. 次に、患者は来院 2、3、4 で 60 分間の機能的および構造的スキャンを受けます。 スキャン後、薬（LD/CDまたはMP）またはプラセボのいずれかが投与され、患者はラボで3時間待機し、その後EEfRTとスキャンが繰り返されます。 痛みの評価は、スキャン 1 の前、およびスキャン 2 の前に行われます。訪問の順序 (プラセボまたは薬物) はランダム化されます。 疼痛評価では、VAS と以下にリストされているアンケートを使用します。

• McGill Pain Questionnaire - Short Form 2 (SF-MPQ-2) は、上記の標準 MPQ の簡易版であり、特に骨盤痛に焦点を当てています。
• 神経因性疼痛アンケート (NPQ) は、成人の神経因性疼痛を評価し、非神経因性疼痛と区別するために使用される 12 項目の自己報告尺度です。 被験者は、0 から 100 までの数値スケールで 12 項目のそれぞれを評価します。0 は痛みがないことを示し、100 は最も激しい痛みを示します。
• PainDETECT Questionnaire (PD-Q) は、痛みを視覚的に表現する図を含む 9 つの項目で構成される神経因性疼痛のスクリーニング装置です。 痛みの程度に関する 9 つの項目は、6 段階のリッカート スケールで評価されます。0 はまったくない、5 は非常に強いです。 痛みの経過パターンと放射状の痛みのドメインには、痛みの説明を支援する視覚的表現が含まれています。
• 痛みの大惨事スケール (PCS) は、痛みに対する否定的な態度の 13 項目の自己報告尺度です。 各項目の回答は、0 = まったくない、4 = いつも 4 段階のリッカート スケールで表示されます。
• ベック不安指数 (BAI) は、過去 1 週間の不安症状の重症度を表す 21 項目の自己報告尺度です。 項目は、0 = まったくない、3 = 重度の 4 段階のリッカート スケールで評価され、スコアが高いほど不安症状が大きいことを示します。
• Beck Depression Index (BDI-II) は、過去 1 週間の抑うつ症状の重症度を 21 項目で自己報告する尺度です。 項目ごとの回答の選択肢は、0 ～ 3 の数値でコード化されたステートメントであり、値が高いほど障害が大きいことを示します。
• Early Trauma Inventory - Self Report (ETI-SR) は、一般的なトラウマ、身体的トラウマ、感情的トラウマ、および性的虐待という 4 つのトラウマ的出来事の領域における 62 項目にわたる子供時代のトラウマを評価します。
• Snaith-Hamilton Pleasure Scale (SHAPS) は、快感消失の 14 項目の自己申告尺度であり、被験者は過去 1 週間の各項目の喜び/楽しさを 1 から 4 段階のリッカート スケールで評価するように求められます = 絶対に同意する4 = まったく同意せず、スコアが高いほど、過去 1 週間の無快感状態のレベルが高いことを示します。
• Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) は、それぞれ 10 項目の 2 つのスケール (正と負の感情) で構成される自己報告アンケートです。 各項目への回答は、1=まったくないから 5=非常にあるまでの 5 段階のリッカート スケールです。
• Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) は、外来治療を受けている個人の不安とうつ病の 14 項目の自己申告尺度であり、回答は 0 ～ 3 で採点され、スコアが高いほど不安および/またはレベルが高いことを示します。 うつ。
• CSI Questionnaire は、患者の症状が中枢性感作 (CS) に関連しているかどうかを判断するための 25 項目の自己報告尺度です。 項目の回答は 4 段階であり、次のように答えることができます: 0 = まったくない、1 = ほとんどない、2 = 時々、3 = よく、4 = いつも。 合計スコアは、中枢性感作症状の重症度を推定するために使用されます。
• 報酬タスクの労力支出 (EEfRT) も、コンピューター ベースの複数試行タスクです。 タスクの試行ごとに、被験者は 2 つの異なるタスクの難易度レベル (ハードまたはイージー) から選択して金銭的報酬を得る機会が与えられます。 すべての試行で、参加者は短時間内に手動でボタンを繰り返し押しました。 ボタンを押すたびに、画面上の仮想「バー」が上がります。 被験者は、割り当てられた時間内にバーを画面の一番上まで上げることができれば、各トライアルのお金を獲得する資格があります。 ハード タスク レベルの試験では、被験者は 21 秒以内に利き手でない小指を使用して 100 回のボタンを押す必要があります。 簡単なタスク レベルの試験では、被験者は利き手の人差し指を使用して 7 秒以内に 30 個のボタンを押す必要があります。 簡単なタスクの試行では、被験者はタスクを正常に完了した場合、各トレイルで同じ金額を獲得する資格があります。 ハード タスク トライアルの場合、被験者は、トライアルごとに異なるより高い金額を獲得する資格があります。 一部のハードタスク トライアルのみが「勝つ」トライアルであり、他のものはお金が得られない「負ける」トライアルであるため、被験者がタスクを完了した場合に報酬を獲得できるとは限りません。 どの試験が「勝つ」試験である可能性が高いかを被験者が判断するのを助けるために、各試験の開始時に、簡単なタスクと難しいタスクの両方について、3 つの正確な確率キューのいずれかが提示されます。勝つ (50%)、勝つ確率が低い (12%)。 実験全体で各確率レベルの比率が等しい。 確率の各レベルは、困難なタスクの報酬値の各レベルに関連して 1 回表示されました。 試験は、すべての被験者に同じ無作為化された順序で提示されます。 すべての試行は、被験者が報酬を受け取る確率と困難なタスクの報酬の大きさに関する情報を提示される 5 秒間の選択期間に続いて、1 秒間の固定クロスで始まります。 被験者は、5 秒以内に選択しなかった場合、その試行で簡単なタスクまたは難しいタスクのいずれかにランダムに割り当てられると言われます。 選択を行った後、タスクが開始される前に、被験者には 1 秒間の準備完了画面が表示されます。 タスクに続いて、被験者は、被験者がそのトライアルでお金を獲得したかどうかを示す 2 秒間のフィードバック画面を表示されます (報酬フィードバック)。 合計で、簡単なタスクの試行は完了するまでに約 15 秒かかりますが、難しいタスクの試行には約 30 秒かかります。 被験者は、研究全体への参加に対して基本料金の報酬を受け取ると言われます。 さらに、すべての被験者は、実験の最後に「インセンティブ トライアル」として 2 つの「勝利」トライアルが無作為に選択されることを伝えられます。 これらのインセンティブ試験では、被験者は追加の実際の金銭的報酬を受け取ります。 被験者には、できるだけ多くの試行を行うために 20 分間の猶予があることが通知されます。 しかし、難しいタスクの試行は、簡単なタスクの試行の約 2 倍の時間がかかるため、各被験者が実行できる試行の数は、被験者の選択に部分的に依存します。 これは、ゲームの開始時により難しい課題の試行を完了するという決定を下すと、試行回数が減る可能性があることを意味します。ゲーム後半に登場するかもしれません。 このトレードオフは各被験者に徹底的に説明されますが、被験者には試行タイプの分布に関する情報は提供されません。 このトレードオフの目的は、常に簡単な試行を選択して戦略を立てることも、常に難しい試行を選択することも、「最適な」タスク パフォーマンスにつながる可能性があることを確認するのに役立つことです。 さらに、変数の複雑さ (さまざまな金銭的報酬、確率、時間的プレッシャー) は、最適な応答選択の正式な計算には適しておらず、被験者は短時間で決定する必要があります。 これは、サブジェクトの決定が、所与のレベルの期待報酬値のために努力を費やす意欲の個人差を確実に反映するようにするために行われます。