抗CGRPモノクローナル抗体による治療を受けている片頭痛患者におけるHD-EEG接続性の変化

脳波（EEG）は、片頭痛患者の脳の接続機能を非侵襲的に研究するための強力な手段として広く利用可能です。 高密度 EEG は、最小 64 個から最大 256 個の電極を使用して、高い空間分解能で脳の電気活動を記録することができます。 さまざまな周波数帯域（アルファからデルタまで）にわたる脳振動の分析を通じて、感覚、痛みの処理、および情報統合を評価することができ、ベースラインの特徴のより適切な定義に貢献し、対処される時代における治療介入の潜在的なマーカーまたは予測因子の検出に貢献します。精密医療へ。

これまでの神経生理学的研究は、EEG に焦点を当て、片頭痛患者の機能的接続性またはスペクトル分析を評価していました。 従来の研究では、発作間欠期の徐波活動（主にシータ）が高く（Bjork、2009; Coppola 2019）、視覚前兆中の視覚野の興奮性が高いことが判明しました（de Tommaso、2017）。

2016年の安静状態の研究では、発作期には低周波帯域が優勢であることが示されました。 発作間欠期および発作期の患者も、びまん性の低いコヒーレンスを示し、機能的接続性が低いことを示唆しています (Cao、2016)。 さらに、HD-EEGによる感覚刺激中の発作間欠期に、低位アルファバンド活動の空間的接続性の変化が見つかり、視床皮質の不整脈が示唆された（Chamanzar、2021）。

現在、標的を絞った予防的片頭痛療法、すなわちカルシトニン遺伝子関連ペプチド (CGRP) 経路に対するモノクローナル抗体 (mAb) が利用可能です。 これらは、慢性片頭痛と突発性片頭痛の両方において高い有効性と忍容性を示しました。 末梢の作用部位（血液脳関門の外側）にもかかわらず、結果として生じる作用は中枢レベルで起こったり、いくつかの脳領域の機能調節につながる臨床的変化を決定したりする可能性があります。

この研究の主な目的は、HD-EEG を使用して予防的 mAbs 治療を受けている患者の機能的接続性の変化と、応答者と非応答者間の最終的な接続性の違いを評価することです。

研究デザイン:

患者はベースライン (T0) および四半期ごと (T3 ～ T6) に計画された来院を受け、その間に臨床データが収集され、HD-EEG が実行されます。 健康なコントロールは、EEG 登録を 1 回受けます。

HD-EEG 登録:

安静状態で 4 つの記録 (各 6 分)、2 つは目を開けた状態、2 つは目を閉じた状態でランダムに取得します。

次の周波数帯域で、6 つの安静状態ネットワーク (デフォルト モード ネットワーク、背側注意ネットワーク、腹側注意ネットワーク、言語ネットワーク、体性運動ネットワーク、視覚ネットワーク) の中の安静状態 FC を分析します: アルファ 8 ～ 12 Hz、ベータ 13 ～ 30 Hz、ガンマ 31 ～ 80 Hz、シータ 4 ～ 7 Hz。デルタ 1 ～ 3 Hz。

取得パラメータは次のようになります。 ハイパス: 0.5 Hz;ローパス: 100 Hz;ノッチ：50Hz。 HD-EEG データの分析には、皮質/皮質下の灰白質から神経源を再構築するために以前に開発および検証されたカスタマイズされた分析パイプラインを使用します (Semprini、2021)。 EEG 信号はバンドパス フィルター処理され (1 ～ 80 Hz)、250 Hz でダウンサンプリングされます。 生物学的アーチファクトは、独立成分分析 (ICA) を使用して拒否されます。 EEG 信号は、基準電極標準化技術 (REST) のカスタマイズされたバージョンで参照されます (Mantini、2007)。 マトリックスは、測定された頭皮電位と脳のソースに対応する双極子の間の関係を推定します。 信号源の再構成は、正確な低解像度脳電磁断層撮影法 (eLORETA) アルゴリズムを使用して実行されます。

統計計画:

サンプル サイズは、フリーウェア オンライン プラットフォーム www.openepi.com を使用して計算されました。 片頭痛における機能的接続性の評価に焦点を当てた研究はほとんどなく、特定の治療中の長期的な変化を分析した研究はなかったため、サンプルサイズの分析はビョークの研究に基づいています（Bjork et al.、2009）。 したがって、我々は、シータ相対パワー帯域におけるグループ間の差異が 0.04 (±0.04) に等しい場合、臨床的に意味があるとみなしました。 信頼区間 95% での比較のために両側 t 検定を考慮します。検出力: 80%、推奨される最小サンプルサイズは、CM グループの被験者 20 人、HFEM グループの被験者 20 人でした。

予備的な正規性分析は、シャピロ ウィルク テストを通じてパラメトリック手法を使用するかノンパラメトリック手法を使用するかを決定するために実行されます。

数値変数は平均と標準偏差 (または、必要に応じて中央値と四分位数) として記述され、カテゴリ変数は生の数値とパーセンテージとして記述されます。

機能的接続性分析は、個別のバンドと目を閉じた登録に対して実行されます。