経験豊富な瞑想者における新規の in vivo シナプス イメージング (app311_med)
2026年5月14日 更新者：Yale University
陽電子放射断層撮影法 (PET) イメージングを利用して、経験豊富な瞑想者の皮質および皮質下領域における (別名 [11C]APP311 at the Yale PET Center) の分布を、瞑想を行っていない対照と比較して特徴付けます。
調査の概要
詳細な説明
研究者は、参加者の新規 SV2A イメージング トレーサー [11C]UCB-J の PET 研究を実施し、瞑想を行っていない対照者と比較して、経験豊富な瞑想者の皮質および皮質下領域における [11C]UCB-J の分布を特徴付けます。
合計で最大 20 人の被験者が研究を完了します。
被験者は[11C]UCB-Jで1回のPETスキャンを受けます。
各被験者は、脳領域の解剖学的同定のために 1 回の MRI スキャンも受けます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
40
段階
- フェーズ 1
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
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Connecticut
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New Haven、Connecticut、アメリカ、06519
- Yale University PET Center
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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
28年～70年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 年齢 28 ～ 70 歳
- 自発的な、書面による、インフォームド コンセント
- -病歴、身体検査、心電図検査、および臨床検査による身体的健康
- 少なくとも 10 年と 5,000 時間の定期的な瞑想の実践
- 女性の場合、非授乳中、出産の可能性がなくなった、または研究中に効果的な避妊を実践することに同意し、スクリーニングで血清妊娠（β-HCG）検査が陰性であり、PETスキャンで尿妊娠が陰性である。
除外基準:
- -重大な精神医学的、医学的（心臓血管、腎臓など）または神経学的（脳血管、発作、外傷性脳損傷など）の病歴があり、不安定であるか、研究の目的に影響を与える可能性があります。
- 物質依存の現在または歴史（例：アルコール、ニコチン、アヘン剤、鎮静催眠薬など）
- -過去1年以内に研究目的で以前の放射線被曝の履歴がある被験者。この研究への参加により、年間放射線被曝のFDA制限を超えることになります。 このガイドラインは、1 年に 5 レムの実効線量です。
- -提案された研究PETスキャンから1年以内に職場で現在、過去、または予想される放射線被ばくのある被験者 研究トレーサーと組み合わせて、推奨される被ばく限度を超える累積被ばくをもたらす。
- -磁気共鳴画像法への参加に対する医学的禁忌（例：強磁性インプラント/異物、閉所恐怖症、心臓ペースメーカー、人工弁、耳科インプラントなど）
- 出血性疾患の病歴がある、または現在抗凝固薬（クマジン、ヘパリン、プラダクサ、ザレルトなど）を服用している。
- SV2A 結合に影響を与える薬剤 (レベチラセタムなど)。
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：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- 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 |
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実験的：Meditators
A PET study of the novel SV2A imaging tracer [11C]UCB-J in participants, to characterize the distribution of [11C]UCB-J in cortical and subcortical areas in experienced meditators compared to non-meditating controls.
Subjects will undergo one PET scan with [11C]UCB-J and one MRI scan for anatomical identification of brain regions.
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陽電子放出断層撮影スキャンと組み合わせて使用される新しい SV2A イメージング トレーサー。
他の名前：
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アクティブコンパレータ：Non-meditating controls
Meditators compared to non-meditating controls.
Subjects will undergo one PET scan with [11C]UCB-J and one MRI scan for anatomical identification of brain regions.
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陽電子放出断層撮影スキャンと組み合わせて使用される新しい SV2A イメージング トレーサー。
他の名前：
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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 |
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Binding Potential Using Synaptic Density
時間枠：Up to 6 months
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Imaging data was analyzed using kinetic modeling approaches to quantitate total tracer binding, volume of distribution, and binding potential, specifically voxel-by-voxel compartment model fitting with the arterial input function.
Positron emission tomography (PET) images will be registered to the subject's T1-weighted magnetic resonance (MR) images, and then registered to an magnetic resonance template.
Gray matter regions of interest are determined by combining a predefined set of regions, defined on the template (FreeSurfer) with the gray matter segmentation mask (FAST algorithm in FSL).
This process will permit direct, automatic determination of outcome values.
Partial volume correction will also be applied to account for atrophy.
Magnetic resonance (MR) image analyses will be done by standardized methods.
Values reported for each region represent the binding potential.
Binding potential is a unitless measure.
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Up to 6 months
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Evaluating the Correlation Between Data Collected From Meditation Questionnaires and Synaptic Vesicle Glycoprotein 2 (SV2A) Binding
時間枠：Up to 3 months
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Meditation assessments collected from participants, containing mindfulness and attention measures, will be correlated with synaptic vesicle glycoprotein 2 (SV2A) binding data, collected during a positron emission tomography scan in the Anterior Cingulate Cortex.
Data presented here is the correlation between Meditation years to SV2A availability.
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Up to 3 months
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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。
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捜査官
- 主任研究者：David Matuskey, MD、Yale University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Fan J, McCandliss BD, Sommer T, Raz A, Posner MI. Testing the efficiency and independence of attentional networks. J Cogn Neurosci. 2002 Apr 1;14(3):340-7. doi: 10.1162/089892902317361886.
- Nabulsi NB, Mercier J, Holden D, Carre S, Najafzadeh S, Vandergeten MC, Lin SF, Deo A, Price N, Wood M, Lara-Jaime T, Montel F, Laruelle M, Carson RE, Hannestad J, Huang Y. Synthesis and Preclinical Evaluation of 11C-UCB-J as a PET Tracer for Imaging the Synaptic Vesicle Glycoprotein 2A in the Brain. J Nucl Med. 2016 May;57(5):777-84. doi: 10.2967/jnumed.115.168179. Epub 2016 Feb 4.
- Tang YY, Holzel BK, Posner MI. The neuroscience of mindfulness meditation. Nat Rev Neurosci. 2015 Apr;16(4):213-25. doi: 10.1038/nrn3916. Epub 2015 Mar 18.
- Ospina MB, Bond K, Karkhaneh M, Tjosvold L, Vandermeer B, Liang Y, Bialy L, Hooton N, Buscemi N, Dryden DM, Klassen TP. Meditation practices for health: state of the research. Evid Rep Technol Assess (Full Rep). 2007 Jun;(155):1-263.
- Marchand WR. Neural mechanisms of mindfulness and meditation: Evidence from neuroimaging studies. World J Radiol. 2014 Jul 28;6(7):471-9. doi: 10.4329/wjr.v6.i7.471.
- Ivanovski B, Malhi GS. The psychological and neurophysiological concomitants of mindfulness forms of meditation. Acta Neuropsychiatr. 2007 Apr;19(2):76-91. doi: 10.1111/j.1601-5215.2007.00175.x.
- Marchand WR. Mindfulness-based stress reduction, mindfulness-based cognitive therapy, and Zen meditation for depression, anxiety, pain, and psychological distress. J Psychiatr Pract. 2012 Jul;18(4):233-52. doi: 10.1097/01.pra.0000416014.53215.86.
- Afonso RF, Kraft I, Aratanha MA, Kozasa EH. Neural correlates of meditation: a review of structural and functional MRI studies. Front Biosci (Schol Ed). 2020 Mar 1;12(1):92-115. doi: 10.2741/S542.
- Brewer JA, Worhunsky PD, Gray JR, Tang YY, Weber J, Kober H. Meditation experience is associated with differences in default mode network activity and connectivity. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011 Dec 13;108(50):20254-9. doi: 10.1073/pnas.1112029108. Epub 2011 Nov 23.
- Raichle ME. The brain's default mode network. Annu Rev Neurosci. 2015 Jul 8;38:433-47. doi: 10.1146/annurev-neuro-071013-014030. Epub 2015 May 4.
- Northoff G, Heinzel A, de Greck M, Bermpohl F, Dobrowolny H, Panksepp J. Self-referential processing in our brain--a meta-analysis of imaging studies on the self. Neuroimage. 2006 May 15;31(1):440-57. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.12.002. Epub 2006 Feb 7.
- Fox KC, Nijeboer S, Dixon ML, Floman JL, Ellamil M, Rumak SP, Sedlmeier P, Christoff K. Is meditation associated with altered brain structure? A systematic review and meta-analysis of morphometric neuroimaging in meditation practitioners. Neurosci Biobehav Rev. 2014 Jun;43:48-73. doi: 10.1016/j.neubiorev.2014.03.016. Epub 2014 Apr 3.
- Weinberger DR, Radulescu E. Structural Magnetic Resonance Imaging All Over Again. JAMA Psychiatry. 2021 Jan 1;78(1):11-12. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2020.1941. No abstract available.
- Boubela RN, Kalcher K, Huf W, Seidel EM, Derntl B, Pezawas L, Nasel C, Moser E. fMRI measurements of amygdala activation are confounded by stimulus correlated signal fluctuation in nearby veins draining distant brain regions. Sci Rep. 2015 May 21;5:10499. doi: 10.1038/srep10499.
- Turner R. How much cortex can a vein drain? Downstream dilution of activation-related cerebral blood oxygenation changes. Neuroimage. 2002 Aug;16(4):1062-7. doi: 10.1006/nimg.2002.1082.
- Greene DJ, Black KJ, Schlaggar BL. Considerations for MRI study design and implementation in pediatric and clinical populations. Dev Cogn Neurosci. 2016 Apr;18:101-112. doi: 10.1016/j.dcn.2015.12.005. Epub 2015 Dec 17.
- Kjaer TW, Bertelsen C, Piccini P, Brooks D, Alving J, Lou HC. Increased dopamine tone during meditation-induced change of consciousness. Brain Res Cogn Brain Res. 2002 Apr;13(2):255-9. doi: 10.1016/s0926-6410(01)00106-9.
- Baer RA, Smith GT, Lykins E, Button D, Krietemeyer J, Sauer S, Walsh E, Duggan D, Williams JM. Construct validity of the five facet mindfulness questionnaire in meditating and nonmeditating samples. Assessment. 2008 Sep;15(3):329-42. doi: 10.1177/1073191107313003. Epub 2008 Feb 29.
- Tang YY, Ma Y, Wang J, Fan Y, Feng S, Lu Q, Yu Q, Sui D, Rothbart MK, Fan M, Posner MI. Short-term meditation training improves attention and self-regulation. Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 Oct 23;104(43):17152-6. doi: 10.1073/pnas.0707678104. Epub 2007 Oct 11.
- Carlson LE, Brown KW. Validation of the Mindful Attention Awareness Scale in a cancer population. J Psychosom Res. 2005 Jan;58(1):29-33. doi: 10.1016/j.jpsychores.2004.04.366.
- Lazar SW, Kerr CE, Wasserman RH, Gray JR, Greve DN, Treadway MT, McGarvey M, Quinn BT, Dusek JA, Benson H, Rauch SL, Moore CI, Fischl B. Meditation experience is associated with increased cortical thickness. Neuroreport. 2005 Nov 28;16(17):1893-7. doi: 10.1097/01.wnr.0000186598.66243.19.
- Van Dam NT, van Vugt MK, Vago DR, Schmalzl L, Saron CD, Olendzki A, Meissner T, Lazar SW, Kerr CE, Gorchov J, Fox KCR, Field BA, Britton WB, Brefczynski-Lewis JA, Meyer DE. Mind the Hype: A Critical Evaluation and Prescriptive Agenda for Research on Mindfulness and Meditation. Perspect Psychol Sci. 2018 Jan;13(1):36-61. doi: 10.1177/1745691617709589. Epub 2017 Oct 10.
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21日
一次修了 (実際)
2024年4月1日
研究の完了 (実際)
2024年4月1日
試験登録日
最初に提出
2022年6月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年6月13日
最初の投稿 (実際)
2022年6月14日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月10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14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
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 2000030601
- 1R21AT011575-01 (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?
はい
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
はい
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
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