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脳手術の足場 (BETATEST)

2026年5月21日 更新者:Saskia Haegens、New York State Psychiatric Institute

脳の働きの足場:柔軟な神経集団の形成におけるベータ振動の役割

参加者が休憩したり知覚識別タスクを実行したりしている間の脳活動が記録されます。 これらのタスクには感覚刺激の提示が含まれており、参加者はこれらの刺激を検出して識別し、自信、視認性、および/または覚醒/眠気の評価を使用して刺激の客観的特性と主観的な知覚経験について報告する必要があります。 使用されるすべての感覚刺激はニュートラルであり、コンピューター画面上に表示される視覚刺激 (矢印、格子、点などの基本的な視覚刺激、または、例えば矢印などのニュートラルな画像のいずれか) で構成されます。 物体、建物、風景など)、またはヘッドフォンを介して提示される聴覚刺激(ビープ音やノイズなどの基本的な音、または話し言葉やリズムなどのより複雑な音)。 実験課題では、参加者は、異なる空間的位置または異なる時間に提示された感覚刺激を比較すること、および/または気が散る情報を抑制しながら特定の刺激に注意を集中することが要求される場合があります。さらに、タスクでは、遅れた報告のために参加者がこれらの刺激を覚えておく必要がある場合があります。 これらのタスクでは、参加者のパフォーマンスは、運動反応 (ボタンの押下など)、反応時間、主観的評価 (自信、視認性、注意力/眠気) によって定量化されます。

脳活動は、皮質ニューロンによって生成される電場の電位を記録する頭皮に沿って配置された電極からなる非侵襲的技術である脳波検査法 (EEG) によって記録されます。 EEG は、参加者の反応中だけでなく、認知的および知覚的タスク中に提示される感覚刺激に先立って、およびそれに応答した脳活動を記録するために使用されます。 さらに、EEG は、参加者が特定のタスクに従事していない、ベースラインの安静状態中の脳活動を記録するために使用される場合もあります。 特に、EEG 信号の分析は、事象関連電位 (ERP) などの事象関連脳活動 (つまり、刺激に応答した)、および次のように定量化される継続的および自発的および/または誘発された脳活動に焦点を当てます。振動: 皮質ニューロンの膜電位のリズミカルな変化を反映する波状の信号変動。 さらに、研究者らは MRI を使用して脳の解剖学的画像を撮影し、EEG で測定された活動の発生源の特定を容易にします。

調査の概要

状態

一時停止

詳細な説明

脳は常に知覚入力と内部信号に基づいて意思決定を行い、情報を迅速に評価して処理し、目標に向けた行動に導きます。 これらすべてのプロセスにとって重要な重要な側面の 1 つは、ある脳ネットワークから次の脳ネットワークへ情報を転送する通信です。 しかし、私たちは脳がどのようにこれを達成するのかを理解し始めたばかりです。 ここで、研究者たちはまさにこの疑問を研究することを提案しています。 このプロジェクトの包括的な目標は、脳が作業記憶と意思決定に関与する機能的な神経構造をどのように設定するかを解明することです。 研究者らは、ベータ周波数帯1530Hzの脳振動が柔軟な神経アンサンブルの形成に重要な役割を果たしていると主張している。 研究者らは、ベータリズムがどのようにして一時的なネットワークを柔軟に構築し、特に作業記憶や意思決定などの内因性情報処理の観点から、現在のタスク要求に関連する神経回路を結びつけるのかを説明する新しい理論的枠組みを提案している。 この見方では、ベータは情報転送のための足場を提供し、情報交換が行われるように関連するノードを一時的に接続することによって脳内に情報をルーティングします。 研究者らは、ベータリズムが神経集合体を一時的に活性化し、集団スパイク活動にコード化されたメッセージを効率的かつ効果的に受信できるようにブロードキャストできるようにすると提案している。 このフレームワークをテストするために、ここでの目的は、(1) 動的な神経アンサンブル形成におけるベータ振動の役割と行動パフォーマンスとの関係を調べること、(2) ベータ媒介アンサンブル形成の根底にある回路レベルの生理機能を特定すること、そして( 3) ベータ媒介アンサンブル形成の一般性を確立し、非侵襲性バイオマーカーを同定する。 研究者らは、健康な人間の被験者の脳波記録と、覚醒行動しているげっ歯類の頭蓋内電気生理学と光遺伝学的神経調節を組み合わせて使用​​する予定です。 人間の被験者と動物はどちらも空間作業記憶パラダイムを実行し、記録レベル間の垂直統合を決定的に可能にします。 さらに、人間の被験者は、結果の一般化可能性を保証し、将来の患者研究で使用されるバイオマーカーの同定を可能にするために、さまざまな感覚モダリティおよびより高い抽象レベルで作業記憶タスクを実行します。 このアプローチは、局所的なアンサンブルがどのように形成され、それらがどのように調節されるのかという、メカニズムの中核となる疑問に答えるように設計されています。重要なことに、研究者は、これらのメカニズムが行動に及ぼす影響を判断することになります。 このプロジェクトは、健康な被験者や、パーキンソン病や統合失調症などのベータ機能障害や認知障害のある患者におけるさらなる詳細な調査のための基礎となる基礎的な洞察を提供します。

研究の種類

介入

入学 (推定)

170

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • New York
      • New York、New York、アメリカ、10032
        • New York State Psychiatric Institute

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年~50年 (大人)

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

包含基準:

  • 英語を話す
  • 正常(または正常に補正された)視力、正常な聴覚

除外基準:

  • てんかん、脳手術の過去、投薬を受けている神経疾患または精神疾患

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:基礎科学
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
他の:視覚空間識別タスク
経験値1.1
参加者は、脳活動をEEGで記録しながら、識別タスクを実行します。 ベータパワーはスペクトル分解技術を使用して推定され、関心のある時間空間ウィンドウ内の被験者固有の帯域にズームインし、(1) WM 内容、(2) 意思決定結果、および (3) 行動パフォーマンス (つまり、精度と RT) と相関付けられます。 。
他の:時間操作を伴う視覚的空間識別タスク
経験値1.2
参加者は、脳活動をEEGで記録しながら、識別タスクを実行します。 ベータパワーはスペクトル分解技術を使用して推定され、関心のある時間空間ウィンドウ内の被験者固有の帯域にズームインし、(1) WM 内容、(2) 意思決定結果、および (3) 行動パフォーマンス (つまり、精度と RT) と相関付けられます。 。
他の:クロスモーダル識別タスク
経験値3.1
参加者は、脳活動をEEGで記録しながら、識別タスクを実行します。 ベータパワーはスペクトル分解技術を使用して推定され、関心のある時間空間ウィンドウ内の被験者固有の帯域にズームインし、(1) WM 内容、(2) 意思決定結果、および (3) 行動パフォーマンス (つまり、精度と RT) と相関付けられます。 。
他の:視覚ルール切り替え識別タスク [格子]
経験値3.2
参加者は、脳活動をEEGで記録しながら、識別タスクを実行します。 ベータパワーはスペクトル分解技術を使用して推定され、関心のある時間空間ウィンドウ内の被験者固有の帯域にズームインし、(1) WM 内容、(2) 意思決定結果、および (3) 行動パフォーマンス (つまり、精度と RT) と相関付けられます。 。
他の:視覚ルール切り替え識別タスク [画像]
経験値3.3
参加者は、脳活動をEEGで記録しながら、識別タスクを実行します。 ベータパワーはスペクトル分解技術を使用して推定され、関心のある時間空間ウィンドウ内の被験者固有の帯域にズームインし、(1) WM 内容、(2) 意思決定結果、および (3) 行動パフォーマンス (つまり、精度と RT) と相関付けられます。 。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
EEGスペクトルベータパワー
時間枠:手続き中
脳活動は、96 チャネル EEG (BrainVision actiCHamp システム、Brain Products) を使用して記録されます。 スペクトル解析は、この分野の標準である Matlab ベースの FieldTrip ツールボックスを使用して実行されます。 すべてのスペクトル分析について、アプローチを調整するために被験者固有のピーク周波数が推定されます。 ベータパワーは、個々のピーク周波数を中心とした帯域で評価されます。
手続き中

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
行動パフォーマンス: 正確さ
時間枠:手続き中
精度は、識別タスクに対する正答率として評価されます。
手続き中
行動パフォーマンス: 反応時間
時間枠:手続き中
反応時間は、プローブの開始から測定された反応時間として、識別タスクの試行ごとに評価されます。
手続き中

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • 主任研究者:Saskia Haegens, PhD、NYSPI

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2022年4月10日

一次修了 (推定)

2027年6月1日

研究の完了 (推定)

2027年6月1日

試験登録日

最初に提出

2022年6月1日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年6月7日

最初の投稿 (実際)

2022年6月9日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年5月26日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年5月21日

最終確認日

2026年5月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • Pro00076062
  • R01MH123679 (米国 NIH グラント/契約)

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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