閉ループの非侵襲性脳刺激 (CLOSEDLOOP)

経頭蓋磁気刺激（TMS）は、ヒトの脳機能を調査するために広く使用されているツールであり（Siebner et al. et al., 2022）、さまざまな精神疾患および神経疾患の新しい治療法につながりました（Lefaucheur et al., 2020）。 ただし、この手法の開ループの使用は、結果の不均一性が高く、観測された効果量が小規模から中程度であるため、その動作原理について疑問を引き起こしています (Zrenner and Ziemann、2023)。 反応率を高めるために、TMS パラメーターを調整して刺激を個別化することが提案されています。 脳の状態を瞬時に推定するために、送達線量、標的線量、標的化、タイミングなど）を提供します。 このようなアプローチは、閉ループ閉ループ刺激として知られており、現在、この分野（閉ループ脳状態依存刺激）における主要な課題の 1 つです。 この目的を達成するために、私たちはロボットTMSと脳波検査（EEG）の組み合わせに焦点を当てています（Hernandez-Pavon et al.、2023）。 これまでに開発されたこの組み合わせを使用した閉ループ刺激には 2 つの制限があります。(i) 適応的ではなく、主に刺激をトリガーする脳振動の位相の計算に焦点を当てている、および (ii) 中央皮質 (感覚運動) 領域に限定されています。ここで、EEG 信号対雑音比は最適です。

このプロジェクトは、これら 2 つの制限を克服する閉ループ TMS-EEG プロトコルを開発することを目的としています: (i) 適応決定モデリング (AutoHS モデル、Harquel et al. 2017) を組み込んで、複数のパラメーター (コイルの位置、向き、強度) を並行して最適化します。より広範囲のEEGマーカー（誘発電位、振動活動強度、接続性など）を使用しながら、（ii）リアルタイムEEG前処理を統合して、あらゆる皮質ターゲット（前頭葉、側頭葉、後頭葉を含む）にアクセスします。