パーソナライズされた介入のための機械学習ベースの脳波バイオマーカー (EEG-INSIGHT)

このプロジェクトは、脳波 (EEG) 信号と臨床評価に基づいて、脊髄損傷 (SCI) 後の神経因性疼痛 (NP) に対する神経調節治療 (経頭蓋直流刺激、tDCS) に対する反応を予測する人工知能モデルを開発することを目的としています。 プロジェクトは 2 つの段階で構成されます。

ステージ 1 では、SCI および NP の参加者が当センターで神経調節治療を受け、治療前後にデータが収集される公開試験が行われます。

治療前の評価:

• 神経障害性疼痛、うつ病、およびその他の関連要素に関連する要因を対象とした、インタビューおよび検証済みのアンケートによる臨床評価。
• 64 チャンネルのデバイス (Brain Products GmbH、ドイツ) を使用した EEG 記録。 脳波は防音室で参加者が安静状態で、最初に目を開けて5分間、次に目を閉じてさらに5分間記録されます。 参加者には、録音の 12 時間前にはアルコールを控え、3 時間前にはカフェインを控えるよう求められます。

神経調節治療:

• 治療プロトコルには、各 30 分間続く非侵襲性刺激の 10 セッションが含まれます。
• tDCS は、6 cm2 の生理食塩水で飽和した円形電極を備えたバッテリー駆動の DC 刺激装置 (Sooma tDCS、ヘルシンキ、フィンランド) を使用して投与されます。
• 陽極は一次運動野 (M1) を刺激するために C3 (EEG 10/20 システム) 上に配置され、陰極は対側眼窩上領域 (FP2) 上に配置されます。
• 非対称性の痛みの場合、刺激はより痛みを伴う半体の反対側の M1 に適用されます。 対称性の痛みの場合、利き半球 (C3) が刺激されます。
• 供給される最大電流は 2 mA (電流密度: 0.06 mA/cm2) です。
• セッションは 2 週間（月曜から金曜）毎日 1 回、合計 10 回開催されます。 すべての刺激パラメーターは、経頭蓋電気刺激の一般的な安全ガイドラインに準拠しています。

治療後の評価:

• インタビューと、治療前評価で使用されたのと同じ検証済みのアンケートを通じて実施されます。

介入の一環として、参加者は脳の生体電気活動を非侵襲的に研究するためにEEG記録を受けます。 皮膚の伝導性を高めるために、電極ゲルを備えた活性表面電極が使用されます。 脳波記録は、参加者が防音室の何もない壁を見て、目を開けた状態で 5 分間、目を閉じた状態で 5 分間、安静時に行われます。

ステージ 2 には、神経調節治療に対する患者の反応に基づいて患者を分類するための予測モデルの開発が含まれます。 このモデルは、どの患者が tDCS に良好に反応するかを予測することを目的として、治療前の脳波記録と治療前後に実施される臨床評価から得られた指標を使用します。

EEG 前処理は、MNE-Python ライブラリに基づくカスタム前処理パイプラインを使用して、Python プログラミング言語によって実行されます。これには、選択的外れ値チャネルとセグメントの除去、周波数フィルター、教師あり自動ラベル付き独立成分分析が含まれます。筋肉と目の活動、およびブリッジ電極の検出。

EEG 記録は、EEG 信号の周波数、複雑さ、接続性から導き出される指標を使用して分析されます。 これらの指標は、関連出版物で実証された可能性を考慮して選択されました。これらの指標は、特に、治療反応者と非反応者の間、または健康な被験者と NP に苦しむ被験者の間など、グループ間の違いを捉えるこれらの機能の機能を強調しています。 これらの EEG 特徴と患者アンケートから得られたその他の特徴に基づいて、モデルの一般化可能性を最大化するために、メトリックの独立性と以前の文献の関連性に基づいた特徴選択プロセスが実行されます。

応答者と非応答者を分類するために、主な候補モデルがサポート ベクター マシン (SVM) である機械学習 (ML) モデルが使用されます。 モデルは、k 分割相互検証によって検証されます。 満足のいく結果が得られた場合、EEG チャネルのアンダーサンプリング (典型的な 10:20 設定に従う) を使用して、電極数の少ない EEG で同様の予測結果が得られるかどうかを評価します。これにより、電極数が多い EEG システムの必要性が減ります。