α帯域パワーによる麻酔感受性の評価と若年成人のセボフルラン全身麻酔からの覚醒時間との関連性に関する観察的前向き研究 (ALPHA-SET)

全身麻酔（GA）は、手術中に患者の意識消失、鎮痛、不動化を誘導するために使用される現代医学における必須の技術です。 単一の薬剤ではこれら全ての状態を達成できないため、中枢神経系（CNS）に作用する薬剤の組み合わせが用いられます。 これには、プロポフォールやハロゲン化ガスなどのGABA作動性催眠薬、レミフェンタニルやフェンタニルなどのオピオイド、ロクロニウムなどの神経筋遮断薬が含まれます。 これらの薬剤の併用により、複数の相互作用が生じ、予測可能な条件下で麻酔を誘導・維持することが可能となり、「バランス麻酔」の概念が確立されています。 しかし、その管理における主要な課題の一つは、患者の安全に対する潜在的なリスクとなる過剰投与と投与不足の両方を避けるために、各患者の個別のニーズに応じた薬剤の適切な滴定です。

この文脈において、脳波（EEG）は麻酔深度をモニタリングするための主要なツールとして登場し、脳活動に関するリアルタイムの情報を提供します。 脳波パターンとスペクトログラム、特にアルファ波パワーの分析は、全身麻酔中の脳活動低下の程度を示す有用な指標であることが証明されています。 さらに、先行研究では、アルファ波パワーが麻酔回復時間（Gutierrez et al., Anesthesia & Analgesia, 2021）と相関し、全身麻酔薬に対する個別の感受性とも関連する可能性が示唆されています。 しかし、この相関を確認する体系的な研究が実施されていないため、この関係はまだ完全には解明されていません。 覚醒時間とアルファ帯域パワーの間の相関を確立することにより、全身麻酔薬の効果に対する個別の感受性を決定することが可能となります。

一般目的：

全身麻酔薬の効果に対してより感受性の高い患者が、アルファ帯域の相対パワーが低く、全身麻酔からの覚醒時間が長いかどうかを決定すること。

特定目的：

1. - 研究コホートにおける全身麻酔維持期に、麻酔深度モニターを使用して脳波（EEG）スペクトログラムの相対アルファパワーを定量化すること。
2. - 揮発性麻酔薬投与中止から患者の意識回復（例：開眼または言語命令への反応）までの間隔として定義される麻酔覚醒時間を正確に記録すること。
3. - 定量化された相対アルファパワーと測定された麻酔覚醒時間の間の相関と関連の大きさを統計的に決定すること。

作業仮説：維持期における相対アルファパワーの大きさが低いことにより示される、全身麻酔薬に対するより大きな脳感受性を示す患者は、統計的に有意な麻酔覚醒時間の延長を経験する。

方法論 材料と方法：対象者 チリ大学病院の倫理委員会の承認後、全身麻酔を受ける患者のコホートを対象とした観察研究を実施します。 モニターから得られたパラメータと患者の意識回復にかかる時間のみが観察されるため、インフォームドコンセント取得の免除が倫理委員会により承認されました。

研究プロトコル 患者は主要な介入なしで従来の全身麻酔を受けます。 臨床現場で日常的に使用されているBIS™麻酔深度モニターを利用して麻酔深度を記録します。 麻酔科医は、使用した薬剤を文書化し、当院で通常行われているように、セボフルランを標準用量0.8〜0.9 MACで全身麻酔を維持するよう依頼されます。 手術が終了し麻酔覚醒が始まったら、セボフルラン供給が停止した分を記録します。 意識が回復した瞬間（全ての全身麻酔で通常行われるように、開眼および言語または触覚刺激への反応により決定）を記録します。

詳細には、チリ大学病院における従来の全身麻酔は以下で構成されます：

• フェンタニルの静脈内ボーラス投与、用量3 mcg/kg。
• 続いて、リドカインの静脈内ボーラス投与、用量1 mg/kg、その後プロポフォールの静脈内ボーラス投与、用量2 mg/kg。
• 患者が意識を失った後、NMBA IVをロクロニウム0.6 mg/kgの用量で投与。
• その後、患者は経口気管内挿管され、人工呼吸器に接続されます。
• 麻酔維持はセボフルランおよび必要に応じたフェンタニルおよび/またはロクロニウムの反復投与により達成されます。
• 常時必要な基本モニタリングは、心電図、パルスオキシメトリー、カプノグラフィー、間欠的非侵襲血圧、および麻酔深度モニタリングで構成されます。
• 麻酔覚醒では、神経筋遮断薬の効果を逆転させ、患者が意識を回復するまでセボフルランを排除する必要があります。

これは観察研究であるため、患者を担当する臨床医が必要と判断する薬剤を投与し、関連する臨床処置を実施します；我々はこれらの行動を記録するのみです。

統計 各タイプの変数に対して記述統計解析を実施し、結果をパーセンテージ、中央値、または平均値として適切に表現します。 麻酔深度モニターからの記録は、MATLABを使用してアルファ帯域のパワーの大きさを決定するために分析されます。 サンプルサイズは、アルファパワーと覚醒時間の間の線形相関に対する対立仮説（H1）がr² = 0.4 ± 0.3であり、帰無仮説（H0）がr² = 0であると仮定して計算されました。統計的検出力90%、アルファ誤差0.05、両側解析、データの20%の損失可能性を考慮し、70名の患者が必要であると決定されました（G*Power 3.1.9.4で計算実行）。 統計解析はGraphPad PrismおよびRを使用して実施されます。