EEGニューロフィードバックによる調節不全のニューラルネットワークの改善

PTSD の有病率と現在の治療 PTSD は、戦争、自動車事故、犯罪、その他の出来事などの外傷的な出来事にさらされることで生じる衰弱性の精神健康障害であり、自分自身や関係者の生命を脅かします。

PTSD被害者に対して現在推奨されている治療法は、心理療法と薬理学的介入で構成されています。 PTSD 患者の 60% は、トラウマに焦点を当てたさまざまな認知行動療法や薬物療法によって改善を経験していますが、PTSD 患者の 40% もが既存の治療法では症状の軽減を経験していません。 したがって、新しい治療法の開発が必要とされています。

自動車事故 (MVC) に関連した傷害は、西側世界における罹患率と死亡率の主な原因の 1 つです。 MVC 後の主な症状は身体的損傷と痛みですが、20 ～ 40% は重度の心的外傷後ストレス障害の症状も経験します。 あまり知られていないのは、脊髄損傷などのより重度の損傷に比べて、むち打ち損傷などの軽傷を負った人の精神的苦痛がより高いということです。 特に過覚醒などの PTSD 症状は MVC 後によく見られ、MVC 後の慢性疼痛や障害の発症における重要なメカニズムです。 相互維持理論では、痛みとPTSDは相互に状態を維持していることが示唆されています。 実際、PTSD は MVC 被害者の慢性疼痛リハビリテーションにおいて非常に蔓延しており、約 20% が重度の PTSD 症状を経験しています。 高度の PTSD 症状のある人は、より高いレベルの痛み、障害、苦痛を経験することが知られています。 残念ながら、痛みのリハビリテーションで PTSD を対象にすることは一般的ではなく、併存する PTSD と痛みを対象に試みた既存のいくつかの試験では、痛みや PTSD の症状を軽減するのに十分な効果はありませんでした。 治療抵抗性は、従来の精神療法アプローチでは十分に標的とされていない調節不全の脳ネットワークが原因である可能性があります。

PTSD を標的とする新規かつ有望な方法は、特定の神経領域を標的とするという点で、ソース局在 EEG ニューロフィードバックです。したがって、個々の患者の症状に合わせて治療を行うことができます。 この治療は完全に非侵襲的で低コストであるため、ニューロフィードバック法を広く採用でき、患者が治療セッションの合間にトレーニングできる可能性と実現可能性は非常に高いです。

ここで我々は、慢性疼痛における併存PTSDの治療における標準化加重低解像度断層撮影EEGニューロフィードバックトレーニングの可能性の調査を提案する。 私たちが提案した研究では、PTSD患者のニューロフィードバックトレーニングに関与すると仮定された神経機構を調査します。 テストによって、そのようなトレーニングが私たちの患者グループのPTSD症状に関連する特定の標的神経領域の活動を変えることができるかどうかをテストすることで、目標は現在の治療法を補足するものとしてその技術を評価することです。 我々は、アクティブEEGニューロフィードバック治療を、偽EEGニューロフィードバックを受けたプラセボ対照条件と比較します。

ニューロフィードバック 最も基本的な形式のニューロフィードバックは、人が自分自身の神経活動を調節するように訓練される非侵襲的な技術です。 神経活動の調節不全に関連する精神症状の場合、ニューロフィードバックは、関連する活動パターンを自分で調節するように患者に教えることで症状を軽減できる可能性があります。 神経活動が望ましい方向に変化するたびにその人に報酬を与えることによって、活動を調節または調節することができます。 したがって、極めて重要なメカニズムはオペラント条件付けです。神経活動における望ましい変化の後に、正の強化として報酬となる刺激が続きます。 この報酬は、患者にとって食欲をそそるものであってもよいし、訓練基​​準が満たされたことを通知する信号の形態であってもよく、それ自体が症状の軽減を求める患者にとって報酬となる可能性がある。

1990年代以来、多くの研究で精神疾患におけるニューロフィードバックの良好な治療結果が報告されており、主流の精神医学におけるニューロフィードバック介入の価値が確立されています。 私たちが提案した研究は、PTSDと慢性疼痛を併発する患者に適用した場合のニューロフィードバックに関与するメカニズムを体系的に登録することを目的としています。 そうすることで、心的外傷後ストレス症状や慢性疼痛に関与する神経構造と、ニューロフィードバックがそれらの活動パターンをどのように変化させるかについての理解をさらに進めることを目指しています。 この知識により、PTSD および MVC 後の慢性疼痛を患う患者に対する、特定の最適化されたニューロフィードバック トレーニング プロトコルの設計が可能になります。

ここ数十年、人間の脳波の特徴に関する知識を生み出すために、あらゆる年齢と性別にわたる健康な被験者を対象とした脳波の大規模な研究が行われてきました。 このようなデータは処理され、データベースに保存され、広範囲の EEG パラメータが標準データとして利用できるようになりました。 したがって、患者の脳波は、そのような基準からの逸脱という観点から分析できます。 対象となる症状に関与すると仮定される一部の脳波パラメータに沿った逸脱は、ニューロフィードバックによって訓練され、健康な被験者の関連する脳波パラメータとのより高い一致を達成することができます。

従来のニューロフィードバックでは、頭部にある 1 つまたは 2 つの電極を使用して、特定の周波数帯域内の活動を増減します。 標準加重低解像度電磁断層撮影法 (swLORETA) は、表面 EEG 記録に基づいて皮質内の脳電気活動の 3 次元分布を分析する数学的手法です。 この計算により、脳を 12,000 以上のボクセルまたは部分に分割するため、1 立方センチメートル未満の空間解像度でリアルタイムの脳波活動をイメージングすることが可能になります。これにより、EEG のより高速な時間分解能を維持しながら、fMRI と同様の位置特定が提供されます。 したがって、従来のニューロフィードバックプロトコルは通常、1つまたは2つの電極部位を利用して脳の外表面近くの拡散脳波周波数を訓練しますが、ソース局在NFは皮質内のさらに深い特定の脳領域をより直接的にターゲットにすることができます。 また、複数のブロードマン野を同時にターゲットにすることができるほか、異なる神経ソース間の接続性や通信 (コヒーレンスと位相関係) に関するフィードバックを提供できるため、特定のニューラル ネットワークをトレーニングするオプションが可能になります。

最先端のニューロフィードバックを組み合わせることで、特に症状に関係する解剖学的領域をターゲットにして、健康な被験者で記録された標準平均値に向かって神経活動を逸脱させるトレーニングが可能になります。

PTSD における神経回路の変化 診断基準の性質上、PTSD は症状群ごとに症状レベルが異なる不均一な障害です。 しかし、重要な観察は、過覚醒と自己言及処理の変化です。自己言及処理は、自分自身に関連する情報を参照し、認知処理に不可欠な要素です。 さらに、PTSD 患者は、身体的自己言及と自己認識の変化を報告する場合があります。

近年の神経科学的研究により、多くの精神疾患は、3 つの基本的な大きな脳ネットワーク内の障害、またはそれらの関係における障害として理解できることが示されています。 デフォルト モード ネットワーク (DMN)、顕著性ネットワーク (SN)、および中央実行ネットワーク (CEN) は、それぞれ自己参照処理、外部のタスク関連処理、および実行機能に関係します。 1 つのネットワーク内の機能または接続に変化が生じると、残りの 2 つのネットワークにも影響が及びます。

PTSD における自己言及処理の障害の症状は、DMN 接続の変化と関連付けられています。 DMN の変化はさらに SN 活動の増加を伴う可能性があり、その結果、過覚醒/脅威認識の高まり、および CEN 活動の低下が生じます。 最近、PTSD の症状は DMN 障害のレベルによって予測されることが示されました。 したがって、DMN の活動と接続性の変化は、PTSD およびこれに関連する症状における自己参照処理の変化と神経が相関する有力な候補です。 この知識に基づいて、ニューロフィードバックによるDMNの正常な活動の回復が、現在の治療に対する実行可能な補足として提案されています。

DMN活性の変化は、急性および慢性の疼痛状態でも見られており、慢性疼痛患者は重大な注意力と精神的柔軟性の欠如も示すことが報告されているため、これは痛み自体の存在に関連する注意プロセスの根本的な変化を反映している可能性があります。 実際、複数の研究で、多くの慢性疼痛状態におけるDMN機能の重大な変化が報告されています。 慢性疼痛患者のDMN内の脳領域間の機能的接続の強さは、痛みとその潜在的なマイナス結果に対する個人の継続的な焦点の尺度である痛みの反芻に関連していることが示唆されています。