7 テスラ MRI を使用したネットワーク ニューロフィードバックによるうつ病の反すうレベルの低減

大うつ病性障害（MDD）は世界最大の健康問題であり、現在利用可能な治療法では多くの患者の症状を軽減できません。 反復的な思考として概念化され、自分の苦痛や否定的な気分状態に焦点を当てる反芻は、MDD の中核的な機能です。 MDD患者は反芻レベルの上昇を示し、これにより寛解した患者のうつ病再発リスクが高まることがわかっています。 これらの患者の反芻レベルを下げる能力が大いに必要とされています。

ニューロフィードバック (NF) は、脳信号に関する情報をリアルタイムで個人にフィードバックし、パフォーマンスを向上させるために脳信号を暗黙的に調整できるようにする技術です。 しかし、古典的なリアルタイム fMRI-NF プロトコルは単一領域の活動に焦点を当てており、領域間の直接的な影響を考慮したニューラル ネットワークのダイナミクスの考慮を無視しています。

研究チームが開発した手法である依存性ネットワーク分析（DEPNA）を実装することで、安静時機能的MRI（fMRI）中のネットワーク接続の影響がMDD患者の反芻に関連しているかどうかをテストした。 研究チームは、反芻が、DMN内の重要な領域である右楔前部の左内側眼窩前頭皮質（MOFC）の接続性の影響の低下と有意に関連していることを発見した。 これは、MOFCの活動が感情的刺激に反応して楔前部に先行することを示す頭蓋内記録研究と一致しています。

研究チームは、反芻レベルを下げるためにMDD患者および健常対照患者の楔前部に対するMOFCの影響を上方制御するための初のリアルタイムfMRIニューロフィードバック(Rt-fM​​RINF)プロトコルを実施することにより、この研究を拡張する予定である。 研究チームは、DEPNAによって構築されたネットワークの接続機能から派生したrt-fMRI-NFを可能にする高度な超高磁場MRIプロトコルを開発し、それによって被験者が明示的な脳接続を制御できるように訓練することを目指しています。 具体的には、研究チームは、楔前部に対するMOFCの影響を上方制御することにより、MDD患者を訓練して反芻レベルをより良く制御することを目的としている。