- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT02463136
불안한 청소년 연구를 통한 Fmri 기반 뉴로피드백 (NF-AA)
불안한 청소년에게 실시간 fMRI 기반 뉴로피드백 사용
청소년은 심리적 문제에 특히 취약하며, 부분적으로는 아동기에서 성인기로 이동함에 따라 사회적 상호 작용 패턴의 변화와 함께 뇌의 극적인 변화 때문입니다. 가장 일반적인 문제 중 하나는 청소년 4명 중 1명에게 영향을 미치는 불안입니다. 더욱이 소아 불안은 영국 납세자가 연간 86억 파운드의 비용을 지출하는 것으로 추정되는 평생 지속되는 정신 건강 문제를 예측합니다. 불안이 있는 청소년은 극심한 두려움과 걱정을 경험하며, 이로 인해 우정 문제, 학업 성적 저하, 장기적인 정신 건강 문제로 이어집니다. 따라서 조기 개입을 위한 전략을 개발할 수 있도록 일부 청소년에게 불안이 발생하는 방법과 이유를 조사하는 연구가 매우 필요합니다.
이 연구는 새로운 훈련 개입을 사용하여 참가자들에게 그들의 뇌가 감정적 자극에 반응하는 방식을 바꾸도록 가르치면 연구자들이 반응 전략이 확립되는 동안 영향을 미치고 불안의 위험을 줄일 수 있다는 가설을 테스트할 것입니다. 장기적으로. 이를 달성하기 위해 연구자들은 fMRI 기반 뉴로피드백을 사용하여 감정 조절 영역의 뇌 반응이 위/아래로 조절될 수 있는지 여부를 조사하기 위해 불안 수준이 다른 50명의 청소년 여성(14-17세)을 테스트할 것입니다. 이 연구 접근 방식의 근거는 다음과 같습니다. 뇌 반응의 성공적인 변화는 참가자에게 실제 상황에서 정서적 자극에 어떻게 반응하는지에 대한 추가적인 '신체적' 느낌을 제공하여 효과적이고 연령에 적합한 개입 접근 방식의 개발을 향한 길을 닦을 수 있습니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구는 Braintrain 프로젝트(EU-FP7 n°602186)의 작업 패키지 4의 일부로, 정신과에서 메커니즘 기반 요법에 대한 엄청난 임상적 요구에 부응합니다. 신경 영상 및 기타 신경 과학 기술의 발전으로 이러한 장애 및 치료에 기여할 수 있는 신경망에 대한 풍부한 정보가 생성되었습니다(Linden, 2012). 이제 이 정보를 활용하여 개별 환자의 기능 장애와 잠재적인 보상 메커니즘을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이러한 무질서한 네트워크의 주요 노드가 피질하 핵(편도체 및 측좌핵) 및/또는 정중선 피질 영역(내측 전두엽 피질, 슬하 대상 피질, 후비장 피질)과 같은 뇌의 깊은 영역에 있다는 것이 신경영상 기술의 선택에 중요합니다. ), EEG만으로는 프로브하기가 매우 어렵습니다. 지난 10년 동안 이 컨소시엄(Weiskopf et al., 2004a; Weiskopf et al., 2004b)의 협력에 의해 fMRI 기반 NF(이하 NF) 기술의 개발을 통해 이러한 네트워크의 자체 규제를 통해 임상적 이점을 얻을 수 있습니다(deCharms, 2007). 이 치료 옵션 외에도 NF는 조사관이 지역 활동을 변경하고 실시간으로 행동 및 정신 상태에 미치는 영향을 평가하여 인과 관계를 설정할 수 있기 때문에 정신 장애의 신경 메커니즘을 새로운 수준으로 조사할 수 있습니다.
현재 연구에서 조사관은 14-17세의 다양한 불안 수준을 가진 청소년에게 NF를 사용하기 위한 개념 증명을 제공하는 것을 목표로 합니다. 불안 장애는 일반적이며 평생 유병률이 10-25%로 추정되며 종종 아동기 후기/청소년 초기에 시작됩니다. 현재 효과적인 예방 프로그램이 없으며 현재 치료법은 다양한 결과를 낳습니다. 불안 장애가 처음으로 발생하는 메커니즘에 대한 이해를 개선하면 예방을 위한 효과적이고 표적화된 개입의 설계를 알릴 수 있습니다. 청소년기로의 전환은 NF와 같은 새로운 개입이 특히 효과적일 수 있는 평생 지속되는 불안 문제의 발병에 대해 발달적으로 민감한 시점 중 하나를 표시할 수 있습니다(Cohen Kadosh et al., 2013). 특히, 청소년기의 감정 조절 능력의 신경 인지적 기반의 증가된 감정과 지속적인 발달이 이 연령대의 불안 장애 위험 증가에 기여하는 요인 중 하나일 수 있다고 제안되었습니다(Haller et al., in press ).
이 연구는 소아 인구에 NF를 사용하는 적합성을 확립한 조사관의 이전 작업을 기반으로 합니다(Cohen Kadosh et al., 준비 중). 구체적으로 여기에서 연구자들은 NF를 사용하여 다양한 불안 수준을 가진 50명의 사춘기 소녀를 훈련시켜 감정 조절 능력과 관련된 신경망의 효과적인 연결성을 증가시킬 것입니다(Cohen Kadosh et al., 준비 중; Kohn et al., 2014; Ruiz et al. 외, 2013). 이 접근법의 근거는 이러한 뇌 영역의 정보 흐름을 개선함으로써 감정 조절 능력도 향상된다는 것입니다. 또한 연구자들은 감정 조절 능력의 향상이 전반적인 불안 수준에 영향을 미칠 것이라는 사실을 보여줄 수 있기를 희망합니다. 마지막으로, 다양한 불안 수준에 걸쳐 참가자를 모집함으로써 조사관은 개별 불안 수준의 함수로서 규제 성공의 변화를 평가할 수도 있습니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 1단계
연락처 및 위치
연구 장소
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Oxfordshire
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Oxford, Oxfordshire, 영국, OX1 3UD
- 모병
- University of Oxford
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연락하다:
- Kathrin Cohen Kadosh, PhD
- 전화번호: ++44 1865 271349
- 이메일: kathrin.cohenkadosh@psy.ox.ac.uk
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 여성
- 14-17세
- 20-60 사이의 특성 불안 점수
제외 기준:
- 불안, 우울증, 정신병, 자폐증, 약물 남용, 학습 장애와 같은 심리적 또는 정신 장애의 과거 또는 현재 진단.
- 교정기, 제거할 수 없는 피어싱, 문신 또는 임신과 같은 스캐너 요구 사항과의 알려진 비호환성.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 행동과 두뇌 훈련
fMRI 기반 뉴로피드백
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중첩 작업과 같은 임상 설문지 및 행동 컴퓨터 기반 패러다임(Cohen Kadosh et al., 2014)
이 실험의 스캐닝 부분의 일반적인 프레임워크는 로컬라이저 작업(약 8분 지속), 4개의 뉴로피드백 실행(각각 약 5분 지속) 및 해부학적 스캔(약 10분)으로 구성됩니다. 스캐닝 세션 직전과 직후에 참가자는 오버랩 작업의 행동 버전(Cohen Kadosh et al., 2014)과 같은 정서적 자극이 있는 주의 제어 작업뿐만 아니라 여러 작업을 완료해야 합니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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불안한 청소년에게 NF를 사용하기 위한 개념 증명
기간: 12 개월
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주요 결과는 불안한 참가자가 뇌 활성화를 스스로 조절하는 방법을 배우는 것입니다.
이것은 특정 뇌 영역에서 BOLD 신호의 백분율 신호 변화를 정량화하여 평가됩니다.
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12 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감정 조절 기술 향상(설문지, 행동 과제)
기간: 12 개월
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설문지 점수의 중대한 변화
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12 개월
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불안한 기분의 성공적인 감소(설문지)
기간: 12 개월
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불안 점수의 현저한 감소
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12 개월
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인구 통계(인구 통계 설문지)
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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사고 통제 능력(설문지)
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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IQ 수준(Wechsler Abbreviated Intelligence Scale)
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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감정 조절 기술(인지 감정 조절 설문지)
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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기분과 감정(기분과 감정 설문지)
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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디 브리핑 인터뷰 질문
기간: 12 개월
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일반 평가
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Kathrin ' Cohen Kadosh, PhD, University of Oxford
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Weiskopf N, Scharnowski F, Veit R, Goebel R, Birbaumer N, Mathiak K. Self-regulation of local brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). J Physiol Paris. 2004 Jul-Nov;98(4-6):357-73. doi: 10.1016/j.jphysparis.2005.09.019. Epub 2005 Nov 10.
- Cohen Kadosh K, Linden DE, Lau JY. Plasticity during childhood and adolescence: innovative approaches to investigating neurocognitive development. Dev Sci. 2013 Jul;16(4):574-83. doi: 10.1111/desc.12054. Epub 2013 May 28.
- deCharms RC. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends Cogn Sci. 2007 Nov;11(11):473-81. doi: 10.1016/j.tics.2007.08.014. Epub 2007 Nov 7.
- Haller SP, Cohen Kadosh K, Scerif G, Lau JY. Social anxiety disorder in adolescence: How developmental cognitive neuroscience findings may shape understanding and interventions for psychopathology. Dev Cogn Neurosci. 2015 Jun;13:11-20. doi: 10.1016/j.dcn.2015.02.002. Epub 2015 Feb 28.
- Kohn N, Eickhoff SB, Scheller M, Laird AR, Fox PT, Habel U. Neural network of cognitive emotion regulation--an ALE meta-analysis and MACM analysis. Neuroimage. 2014 Feb 15;87:345-55. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.11.001. Epub 2013 Nov 9. Erratum In: Neuroimage. 2015 May 1;111():631.
- Linden DE. The challenges and promise of neuroimaging in psychiatry. Neuron. 2012 Jan 12;73(1):8-22. doi: 10.1016/j.neuron.2011.12.014.
- Ruiz S, Lee S, Soekadar SR, Caria A, Veit R, Kircher T, Birbaumer N, Sitaram R. Acquired self-control of insula cortex modulates emotion recognition and brain network connectivity in schizophrenia. Hum Brain Mapp. 2013 Jan;34(1):200-12. doi: 10.1002/hbm.21427. Epub 2011 Oct 22.
- Weiskopf N, Mathiak K, Bock SW, Scharnowski F, Veit R, Grodd W, Goebel R, Birbaumer N. Principles of a brain-computer interface (BCI) based on real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). IEEE Trans Biomed Eng. 2004 Jun;51(6):966-70. doi: 10.1109/TBME.2004.827063.
- Haugg A, Renz FM, Nicholson AA, Lor C, Gotzendorfer SJ, Sladky R, Skouras S, McDonald A, Craddock C, Hellrung L, Kirschner M, Herdener M, Koush Y, Papoutsi M, Keynan J, Hendler T, Cohen Kadosh K, Zich C, Kohl SH, Hallschmid M, MacInnes J, Adcock RA, Dickerson KC, Chen NK, Young K, Bodurka J, Marxen M, Yao S, Becker B, Auer T, Schweizer R, Pamplona G, Lanius RA, Emmert K, Haller S, Van De Ville D, Kim DY, Lee JH, Marins T, Megumi F, Sorger B, Kamp T, Liew SL, Veit R, Spetter M, Weiskopf N, Scharnowski F, Steyrl D. Predictors of real-time fMRI neurofeedback performance and improvement - A machine learning mega-analysis. Neuroimage. 2021 Aug 15;237:118207. doi: 10.1016/j.neuroimage.2021.118207. Epub 2021 May 25.
- Zich C, Johnstone N, Luhrs M, Lisk S, Haller SP, Lipp A, Lau JY, Kadosh KC. Modulatory effects of dynamic fMRI-based neurofeedback on emotion regulation networks in adolescent females. Neuroimage. 2020 Oct 15;220:117053. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117053. Epub 2020 Jun 20.
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설문지에 대한 임상 시험
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University Hospital, BordeauxRestless Legs Syndrome Foundation모병