BIOMIGA: 磁気共鳴画像法による結果

ハンブルクのデータは以下のように処理され、仮説生成のための独立したデータセットとして使用されます。 他の 2 つのサイト (イタリアとスペイン) のデータは、ハンブルクのデータ セットと同様に処理されます。

rs-FMRI

安静状態の機能的 MR データの前処理は、スライス時間補正、再調整、構造画像への位置合わせ、 MNI 空間への正規化、および 8mm^3 ガウス カーネルによる平滑化。 データは CONN ツールボックス (https://web.conn-toolbox.org/) を使用してさらに分析されました。 ここで、0.003-0.08 交絡効果 (白質、CSF、動き) の線形回帰および線形トレンド除去による Hz 時間フィルターとノイズ除去。 私たちは以下を選択します:

• 局所均一性 (LCOR)、
• グローバル相関 (GCOR)、
• シードベース相関 (SBC): 視床下部の追加マスクを使用したシードからボクセル、ROI から ROI
• 独立成分分析 (グループ ICA)、
• 低周波変動の振幅 (ALFF)

計算された統計的比較は、以下の一次アウトカムおよび二次アウトカムとして定義され、(i) T0 からの治療アウトカム (頭痛日数の減少) の予測 (さらなる PR)、(ii) T0 と T1 の間の変化、(iii) 健康な対照と健康な対照との差異が含まれます。 T0での片頭痛患者（さらなるHvsPAT）、および（iv）T0およびT1での応答者と非応答者の間の差異。

ハンブルク データを生成した仮説では、年齢と性別を補正した場合、クラスターごとに FDR 補正された p<0.05 のしきい値、ボクセルごとに未補正のエントリしきい値 p<0.001 で有意な結果が得られました。

• LCOR: PR: 左側後頭葉皮質と右側側頭紡錘状皮質の 2 つのクラスター。 HvsPAT: 両側視床左前頭蓋。
• SBC シードからボクセルへ: PR: 視床下部 2 クラスター、感覚運動外側 R 1 クラスター、視覚外側 L 1 クラスター、視覚外側 R 3 クラスター。 HvsPAT: 感覚運動外側 L 5 クラスター、感覚運動外側 R 1 クラスター、感覚運動上 3 クラスター、視覚内側 3 クラスター、視覚後頭 1 クラスター、視覚外側 L 4 クラスター、視覚外側 R 1 クラスター、
• ICA: ICA 5 2 クラスター、ICA 16 2 クラスター、ICA 28 1 クラスター、ICA 34 2 クラスター。 HvsPAT: ICA 4 3 クラスター、ICA 6 4 クラスター、ICA 14 4 クラスター、ICA 18 2 クラスター、ICA 27 3 クラスター、ICA 29 14 クラスター、ICA 33 3 クラスター、ICA 36 7 クラスター、ICA 38 6 クラスター
• SBC ROI対ROI、GCOR、ALFFについては有意な結果はありませんでした。
• T0 と T1 での応答者と非応答者の比較について、選択したしきい値に対して有意な結果はありませんでした。ローカル接続とグローバル接続に関する予備結果が最近、科学会議で発表されました。

ハンブルク データからの有意な結果を再現するために、p<0.05 という小さな体積補正閾値が選択されます。 有意でない結果の場合、他の 2 つの部位のデータの統計的しきい値は、ボクセルごとに FWE 補正された p<0.05 に設定されます。

MPRAGE Raw T1 画像 (別名 MPRAGE) は、CAT12 ツールボックス (https://neuro-jena.github.io/cat12-help/) を使用して処理されました。 これは SPM12 を拡張します (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/)。 初日のみのデータを持つ対照および片頭痛患者の場合、画像は灰白質と白質の区画に分割され、正規化されました。 2 日間のデータを持つ患者の場合、データは縦方向にセグメント化されました。 灰白質と白質の画像は、6 mm3 の等方性ガウス カーネルを使用して平滑化されました。 SPM12 ツールボックスに実装されている T 検定と F 検定を使用して、クラスターごとに正しい p<0.05 のしきい値で有意差を推定しました。 個々の総頭蓋内容積 (TIV) も CAT12 ツールボックスによって推定され、異なる脳サイズを制御するための共変量として使用されました。 年齢と性別は、必要に応じてさらなる共変量として使用されました。 すべての結果は、参加者の平均正規化された T1 のセグメント化から生じる灰白質マスクまたは白質マスクによってマスクされました。 ハンブルクからのデータセットを生成する仮説の統計的閾値は、クラスターごとの FDR 補正 p<0.05 に設定され、ボクセルごとの未補正のエントリしきい値 p<0.001 に設定されました。 有意な結果が得られなかったため、他の 2 つの部位のデータの統計的閾値は、ボクセルごとの FWE 補正 p<0.05 に設定されます。

ASL ASL はどのサイトでもまだ分析されていません。 統計には、ツールボックス ASLtbx (https://www.cfn.upenn.edu/zewang/ASLtbx_manual.pdf) から派生した脳灌流画像を使用します。 それにもかかわらず、スペインとイタリアでは異なるイメージングプロトコルが利用可能であったため、最初に同等性の比較を証明する必要があります。 したがって、ハンブルクのデータで両方のプロトコルを取得しました。 ここでは差が期待できないため、統計的しきい値はボクセルごとに FWE 補正された p<0.05 に設定されます。

ハンブルクの MR データに基づく検出力計算 仮説生成サイトであるハンブルクの片頭痛患者 54 人の rs-fMRI データを分析した主要結果「1 日目の fMRI からの安静状態の機能的接続性測定による頭痛軽減の予測」の検出力分析CONN ツールボックスは、年齢と性別を補正した場合の局所相関における有意な共変調の結果を再現するには、37 人の片頭痛患者が必要であることを明らかにしました (パワー 80%、FWE 補正後、PowerMap で計算された p<0.05)。 他の 2 つのサイトからのデータの初期品質チェックにより、複製に十分な利用可能なデータが明らかになりました。