신흥 성인의 칸나비노이드 장애 의사 결정의 신경 메커니즘
연구 개요
상태
상세 설명
이 멘토 경력 개발 상(K01)을 통해 Michael J. Wesley 박사는 현재 NIDA 기금인 신흥 성인의 대마초 사용 장애(CUD)를 조사하는 임상 연구 프로그램을 통해 독립 조사자가 되겠다는 장기 목표를 달성할 수 있습니다. 우선 순위. Wesley 박사는 University of Kentucky(UK) 의과대학의 새로운 조교수입니다. 이 상에서 제안된 활동은 Wesley 박사의 신경 영상 및 약물 남용 연구 배경을 기반으로 하며 다음과 같은 특정 단기 목표를 달성할 수 있도록 합니다. (1) 임상 약리학 및 (2) 비침습적 뇌 자극 연구의 전문가 되기 (3) 책임 있는 연구 수행에 대한 지식, (4) 과학적 커뮤니케이션 및 보조금 작성 기술, (5) 독립적인 연구 프로그램 관리 능력을 향상/개발합니다. 영국에는 약물 남용 연구에 초점을 맞춘 수많은 교수진과 프로젝트가 있으며 Dr. Wesley가 이 상을 성공적으로 완료할 수 있는 이상적인 환경입니다. Wesley 박사는 영국에서 NIH 지원 임상 약리학 연구 프로그램을 성공적으로 운영하는 Josh Lile 박사(멘토)와 Drs. 사우스 캐롤라이나 의과 대학 뇌 자극 연구실의 Mark George(공동 멘토)와 Colleen A. Hanlon은 함께 임상 약리학, 뇌 자극, 과학적 의사 소통에 대한 Wesley 박사의 교육을 지도하고 감독하며 저술을 지원할 것입니다. Wesley 박사는 이 상의 목적을 달성하는 데 도움이 될 일련의 공식 수업, 실험실 교환 및 연구 세미나/회의에 참여할 것을 제안했습니다.
제안된 연구 프로젝트는 참신하고 혁신적이며 엄격합니다. 대마초의 주요 향정신성 성분인 Δ9-테트라히드로칸나비놀(THC)의 급성 투여와 뇌 자극 및 신경 영상을 결합하여 약물 장애 의사 결정에서 배측 외측 전두엽 피질(DLPFC) 및 연결된 뇌 영역의 역할을 조사합니다. 프로세스. 구체적으로, 경두개 자기 자극(TMS)은 무작위, 이중 맹검, 위약 및 가짜 대조 실험에서 THC 투여 후 DLPFC 기능을 높이거나 낮추는 데 사용될 것입니다.
목표 1은 흥분성 TMS(DLPFC 기능 상승, Exp. 1)가 약화되는 반면 억제성 TMS(DLPFC 기능 저하, Exp.2)가 강화되어 연구 결과에 대한 THC의 손상 효과를 강화한다는 가설을 테스트합니다.
목표 2는 뇌 구조와 기능의 개인차가 연구 결과에 대한 THC와 TMS의 특정 및/또는 결합 효과를 예측한다는 가설을 테스트하기 위해 신경 영상을 사용할 것입니다. 이 프로젝트의 결과는 대마초 손상 의사 결정과 관련된 메커니즘에 대한 조사관의 이해를 향상시켜 CUD 관리에 알리고 증가하는 공중 보건 문제를 해결할 것입니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 초기 1단계
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Miranda P Ramirez, BS
- 전화번호: 859-323-0579
- 이메일: miranda.ramirez@uky.edu
연구 장소
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Kentucky
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Lexington, Kentucky, 미국, 40507
- Neurobehavioral Systems Lab of the University of Kentucky College of Medicine
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 습관적인 대마초 사용 문제
- 체질량 지수 ≤30
제외 기준:
- 과거 또는 현재 심각한 신체적 또는 정신적 건강
- 참기름 알레르기
- 연구 의사가 확인한 불규칙한 건강 문제
- 표준 자기 공명 영상 및 경두개 자기 자극 배제 기준(예: 금속 임플란트, 간질 병력 등)
- 정서적 형태의 산아 제한 부족(여성)
- 임신(여성)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 흥분성 TMS
이 그룹에 배정된 개인은 0, 10 및 30mg THC와 함께 흥분성(진짜 및 가짜) TMS를 받게 됩니다.
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개인은 위약 복용량과 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 10mg 용량을 투여받고 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 30mg 용량을 투여받고 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 위약과 실제 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 10mg THC와 실제 TMS를 받게 됩니다.
중재 유형: 기타(병용 장치/약물 중재)
다른 이름들:
개인은 30mg THC와 실제 TMS를 받게 됩니다.
중재 유형: 기타(병용 장치/약물 중재)
다른 이름들:
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실험적: 억제성 TMS
이 그룹에 배정된 개인은 0, 10, 30mg THC와 함께 억제성(실제 및 가짜) TMS를 받게 됩니다.
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개인은 위약 복용량과 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 10mg 용량을 투여받고 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 30mg 용량을 투여받고 가짜 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 위약과 실제 TMS를 받게 됩니다.
다른 이름들:
개인은 10mg THC와 실제 TMS를 받게 됩니다.
중재 유형: 기타(병용 장치/약물 중재)
다른 이름들:
개인은 30mg THC와 실제 TMS를 받게 됩니다.
중재 유형: 기타(병용 장치/약물 중재)
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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알파 학습률
기간: 2개 시점에서 수집된 측정값: 기준선(0HR) 및 사후 TMS 투여(3HR)
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확률론적 강화 학습 선택(PRLC) 작업에서는 두 가지 자극이 제시되며 둘 중 하나를 선택하면 금전적 강화가 발생할 수 있지만 자극의 강화 확률은 다르며 작업 전반에 걸쳐 변경됩니다. 개인은 학습된 확률에 따라 선택을 최적화하고 시간이 지남에 따라 변화하는 확률을 추적하려고 시도합니다. PRLC 성능은 "실제" 불확실성 하에서 시행별 데이터의 수학적 모델링을 허용하고 학습률과 같은 계산 매개변수를 생성합니다. 선택 데이터는 알파 학습률, 베타 역온도 및 인내 전역 매개변수가 포함된 Rescorla-Wanger 학습 모델을 사용하여 분석되었습니다. 모델 기반 학습률은 이전 선택 결과로부터 학습하여 향후 의사 결정을 업데이트하는 개인의 능력을 나타냅니다. 이 작업의 경우 학습률 범위는 0~1이며, 값이 낮을수록 더 최적의 학습을 나타냅니다. |
2개 시점에서 수집된 측정값: 기준선(0HR) 및 사후 TMS 투여(3HR)
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자기보고 주관적 "높음"
기간: 2회 측정: 약물 조건별(0mg, 10mg, 30mg) 캡슐 투여 후 기준시점(0HR) 및 3시간 후(3HR)
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VAS(Visual Analogue Scale)를 사용하여 다양한 용량(0mg, 10mg, 30mg)에서 THC의 급성 주관적 효과를 측정했습니다.
VAS 항목에 대한 응답은 "전혀 아님"(0) 및 "매우 있음"(100)으로 극단에 고정된 100단위 규모로 이루어지며, 점수가 높을수록 효과가 더 크다는 것을 의미합니다.
참가자들은 모든 기준선(0HR) 측정값에 대해 "전혀 아님"(0)을 선택하라는 지시를 받았습니다.
TMS 투여 후(실제 또는 가짜) 참가자는 VAS에 대한 주관적인 "높음"을 자체 보고했으며, 값이 높을수록 "높음"에 대한 더 강렬한 감각을 나타냅니다.
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2회 측정: 약물 조건별(0mg, 10mg, 30mg) 캡슐 투여 후 기준시점(0HR) 및 3시간 후(3HR)
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수요의 탄력성
기간: 2회 측정: 각 약물 조건(0mg, 10mg, 30mg)에 대해 THC 투여 후 기준선(0HR) 및 사후 TMS(3HR).
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수요 탄력성은 참가자들에게 오름차순($0-$140)으로 16가지 가격대에서 몇 번의 대마초 "히트"를 소비할지 묻는 대마초 구매 작업(CPT)에 의해 측정되었습니다.
탄력성 값이 높을수록 가격 변동에 대한 민감도가 높아져 가격 상승 시 THC의 "적중"에 대한 수요가 감소함을 나타냅니다.
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2회 측정: 각 약물 조건(0mg, 10mg, 30mg)에 대해 THC 투여 후 기준선(0HR) 및 사후 TMS(3HR).
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작업 기억 성능
기간: 2회 측정: 각 약물 조건(0mg, 10mg, 30mg)에 대해 THC 투여 후 기준선(0HR) 및 사후 TMS(3HR).
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정해진 시간 동안 유한한 양의 정보를 보유하는 능력인 작업 기억(WM)은 N-Back 작업으로 측정됩니다.
여기에서 참가자에게는 일련의 문자가 제시되었으며 현재 보고 있는 문자가 시퀀스에서 이전 N 단계의 문자와 일치하는 경우를 표시해야 합니다.
부하 계수 "N"은 작업의 난이도를 조정하기 위해 0, 1, 2 사이에서 조정됩니다(0-Back = WM 로드 없음, 1-Back = 최소 WM 로드, 2-Back = 더 큰 WM 로드). 점수는 더 나은 메모리 성능을 의미합니다.
결과는 총 정확도 백분율(올바른 선택/총 선택) x 100%로 보고됩니다.
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2회 측정: 각 약물 조건(0mg, 10mg, 30mg)에 대해 THC 투여 후 기준선(0HR) 및 사후 TMS(3HR).
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Michael J Wesley, PhD, University of Kentucky
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- K01DA043652 (미국 NIH 보조금/계약)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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