신경생리학을 통한 파킨슨병 환자의 동기부여 이해 (MPPN)
2025년 4월 7일 업데이트: University of California, San Francisco
이 연구의 목표는 Medtronic의 Percept PC DBS 장치를 사용하여 신경생리학을 통해 파킨슨병 환자의 동기 부여 및 가치 기반 의사 결정을 더 잘 이해하는 것입니다.
연구 개요
상세 설명
조사관은 Percept PC 심부 뇌 자극 및 약물 치료의 유무에 관계없이 클리닉과 집에서 보상 기반 의사 결정 작업을 완료하도록 환자에게 요청할 것입니다.
Percept PC 장치는 패러다임 동안 그리고 만성적으로 집에서 데이터를 스트리밍할 수 있는 기능이 있습니다.
집에 있는 환자는 움직임, 수면, 심박수 변동성 및 자가 보고 메트릭을 기록하는 웨어러블 장치도 장착됩니다.
조사관은 스펙트럼 기술과 통계 분석을 사용하여 뇌 신호와 동기 사이의 관계를 식별합니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
70
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Sarah Wang, PhD
- 전화번호: 415-353-7885
- 이메일: Sarah.Wang@ucsf.edu
연구 장소
-
-
California
-
San Francisco, California, 미국, 94158
- 모병
- University of California San Francisco
-
연락하다:
- Sarah Wang, PhD
- 전화번호: 415-353-7885
- 이메일: Sarah.Wang@ucsf.edu
-
수석 연구원:
- Simon J Little, MBBS, PhD
-
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 파킨슨병을 앓고 있다
- Medtronic Percept PC DBS 장치를 GPI 또는 STN에 이식했습니다.
제외 기준:
- 심각한 인지 장애
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 크로스오버 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 자극
환자는 Medtronic Percept 장치를 통해 이미 안전 검증 된 자극 범위 내에서 임상 적으로 수용 가능한 자극을받을 것입니다.
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환자는 컴퓨터 기반 응용 프로그램을 통해 의사 결정 작업을 수행하게 됩니다.
환자가 컴퓨터 기반 애플리케이션에서 의사 결정 게임을하는 동안 Percept DBS의 자극이 켜집니다.
다른 이름들:
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실험적: 자극이 없습니다
환자는 Medtronic Percept 장치를 통해 자극을 꺼질 것입니다.
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환자는 컴퓨터 기반 응용 프로그램을 통해 의사 결정 작업을 수행하게 됩니다.
환자가 컴퓨터 기반 애플리케이션에서 의사 결정 게임을하는 동안 Percept DBS의 자극이 꺼집니다.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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파킨슨 병 환자에 대한 DBS 자극을 지시 한 위험한 결정의 비율
기간: 값은 클리닉의 입학 및 가정용 패러다임에서 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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태블릿에 대한 환자의 반응은 클리닉 및 집에서 기록됩니다.
수사관은 가치 기반 의사 결정 게임 (위험 대 안전 결정)에서 선택을 체계하고 평균적으로 위험한 응답을보고합니다.
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값은 클리닉의 입학 및 가정용 패러다임에서 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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파킨슨 병 환자에 대한 DBS 자극을 지시 한 위험한 결정의 비율
기간: 값은 클리닉의 입학 및 가정용 패러다임에서 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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태블릿에 대한 환자의 반응은 클리닉 및 집에서 기록됩니다.
수사관은 가치 기반 의사 결정 게임 (위험 대 안전 결정)에서 선택을 체계하고 평균적으로 위험한 응답을보고합니다.
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값은 클리닉의 입학 및 가정용 패러다임에서 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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의사 결정 작업 중 반응 시간
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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조사관은 환자가 클리닉의 가치 기반 의사 결정 과제에 대한 각 결정을 내리는 데 걸리는 시간을 측정 할 것입니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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작업 성공률
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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조사관은 미리 정의 된 작업 성능 기준에 따라 환자가 작업을 성공적으로 완료하는 시험 백분율을 계산합니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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위험한 옵션과 안전 옵션의 수용률
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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환자가 위험한 대 안전 옵션을 받아들이는 시험의 비율은 계산되고 자극에 걸쳐 비교 될 것입니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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모터 반응 중에 강제 운동
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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모터 반응 중에 강제 데이터는 작업 성능 중에 물리적 참여 및 모터 제어를 평가합니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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저주파 국소 필드 전위
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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국소 현장 전위 (LFP)는 이식 된 지각 장치로부터 기록되어 다른 자극 조건 하에서 의사 결정 동안 신경 활동을 평가할 것이다.
저주파 전력은 작업 중 특정 시간 간격 동안 계산됩니다.
심장 아티팩트는 동일한 작업 중에 기록 된 심전도 (ECG) 측정으로 제거됩니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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Electroencephalogram (EEG) 세타 밴드 파워
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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두피 EEG는 의사 결정 중에 피질 활동 패턴을 평가하기 위해 작업 성능과 동시에 기록됩니다.
평균 세타 대역 전력은 작업 중 특정 시간 간격으로 계산됩니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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Electroencephalogram (EEG) 베타 대역 파워
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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두피 EEG는 의사 결정 중에 피질 활동 패턴을 평가하기 위해 작업 성능과 동시에 기록됩니다.
평균 베타 대역 파워는 작업 중 특정 시간 간격으로 계산됩니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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Electroencephalogram (EEG) 감마 밴드 파워
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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두피 EEG는 의사 결정 중에 피질 활동 패턴을 평가하기 위해 작업 성능과 동시에 기록됩니다.
평균 감마 대역 파워는 작업 중 특정 시간 간격으로 계산됩니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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Electroencephalogram (EEG) 알파 밴드 파워
기간: 값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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두피 EEG는 의사 결정 중에 피질 활동 패턴을 평가하기 위해 작업 성능과 동시에 기록됩니다.
평균 알파 밴드 파워는 작업 중 특정 시간 간격으로 계산됩니다.
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값은 클리닉의 입원부터 시작하여 수집됩니다. 상기 값의 데이터 수집 및 분석은 최대 3 년이 걸릴 수 있습니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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LFP의 신경 저주파 전력 사이의 상호 작용 반응 시간 (초)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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통계 모델링을 사용하여 Percept 장치에서 기록 된 LFP 데이터 (THETA, ALPHA, BETA POWER)의 저주파 전력에 대한 반응 시간의 영향을 평가할 것입니다.
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분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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LFP의 신경 저주파 전력 간의 상호 작용 성공률 (백분율)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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통계 모델링을 사용하여 Percept 장치에서 기록 된 LFP 데이터 (THETA, ALPHA, BETA POWER)의 저주파 전력에 대한 성공률의 영향을 평가할 것입니다.
|
분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
|
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LFP의 신경 저주파 전력 사이의 상호 작용은 힘이 가해지는 힘 (임의 단위)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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우리는 통계 모델링을 갖춘 지각 장치에서 기록 된 LFP 데이터 (THETA, ALPHA, 베타 파워)에서 저주파 전력에 가해지는 힘의 영향을 평가할 것입니다.
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분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
|
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EEG의 신경 저주파 전력 사이의 상호 작용 반응 시간 (초)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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통계 모델링을 사용하여 Percept 장치에서 기록 된 EEG 데이터 (THETA, ALPHA, BETA POWER)의 저주파 전력에 대한 반응 시간의 영향을 평가할 것입니다.
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분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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EEG의 신경 저주파 전력 간의 상호 작용 성공률 (백분율)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
|
통계 모델링을 사용하여 Percept 장치에서 기록 된 EEG 데이터 (THETA, ALPHA, BETA POWER)의 저주파 전력에 대한 성공률의 영향을 평가할 것입니다.
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분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
|
|
힘이 가해지는 EEG의 신경 저주파 전력 사이의 상호 작용 (임의 단위)
기간: 분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
|
우리는 통계 모델링을 사용하여 Percept 장치에서 기록 된 EEG 데이터 (THETA, ALPHA, BETA POWER)에서 저주파 전력에 가해지는 힘의 영향을 평가할 것입니다.
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분석은 수집 된 행동 및 신경 데이터에 기초하여 연구 기간 (최대 3 년) 내내 지속적으로 발생합니다.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Simon J Little, MBBS, PhD, University of California, San Francisco
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Rutledge RB, Skandali N, Dayan P, Dolan RJ. A computational and neural model of momentary subjective well-being. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014 Aug 19;111(33):12252-7. doi: 10.1073/pnas.1407535111. Epub 2014 Aug 4.
- Rutledge RB, Skandali N, Dayan P, Dolan RJ. Dopaminergic Modulation of Decision Making and Subjective Well-Being. J Neurosci. 2015 Jul 8;35(27):9811-22. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0702-15.2015.
- Eldar E, Rutledge RB, Dolan RJ, Niv Y. Mood as Representation of Momentum. Trends Cogn Sci. 2016 Jan;20(1):15-24. doi: 10.1016/j.tics.2015.07.010. Epub 2015 Nov 3.
- Blain B, Rutledge RB. Momentary subjective well-being depends on learning and not reward. Elife. 2020 Nov 17;9:e57977. doi: 10.7554/eLife.57977.
- Talbot J, Cutler J, Tamm M, Little SJ, Harmer CJ, Husain M, Lockwood PL, Apps MAJ. Dopamine boosts motivation for prosocial effort in Parkinson's disease. J Neurosci. 2025 Jan 2:e1593242024. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1593-24.2024. Online ahead of print.
- Pisauro MA, Pollicino D, Fisher L, Apps MAJ. Neural and computational mechanisms of effort under the pressure of a deadline. bioRxiv. 2024. doi:10.1101/2024.04.17.589910.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2021년 10월 30일
기본 완료 (추정된)
2030년 12월 1일
연구 완료 (추정된)
2030년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2021년 9월 17일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2021년 9월 29일
처음 게시됨 (실제)
2021년 10월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 4월 10일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 4월 7일
마지막으로 확인됨
2025년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 20-31239
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
향후 데이터 공유에는 UCSF 데이터 공유 규정 준수 규칙이 적용됩니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
예
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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