노화에 따른 기억의 신경조절 (TMS-AD)
2025년 10월 9일 업데이트: Duke University
노화와 치매에서 작업 기억 네트워크의 적응 신경 조절
제안된 연구는 뇌 상태를 안정적으로 제어할 수 있는 매개변수를 설정하기 위해 개별화된 뇌 네트워크를 기반으로 하는 폐쇄 루프 경두개 자기 자극(TMS)을 사용할 것입니다.
이는 건강한 노화 및 경도 인지 장애(MCI) 코호트에서 테스트됩니다.
조사관은 작업 기억을 조절하는 네트워크의 기본이 되는 네트워크 활성화 및 신경 진동 메커니즘을 연구한 다음 폐루프 TMS를 사용하여 이 네트워크를 전두엽 피질에 표적으로 삼을 것입니다.
조사관은 작업 메모리 성능 및 작업 기반 신경 활동에 대한 TMS의 영향을 측정합니다.
이 프로젝트는 뇌 자극 및 네트워크 모델링 기술을 사용하여 건강한 노인과 MCI의 작업 기억력을 향상시키고 미래의 임상 적용을 위한 폐쇄 루프 네트워크 안내 TMS의 가치를 입증할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
알츠하이머병(AD)으로 인한 치매는 막대한 치료 비용과 여러 임상 시험에도 불구하고 효과적인 약물 요법이 없는 미국의 주요 공중 보건 문제입니다. 여러 연구에서 경미한 인지 장애(MCI)가 AD의 전조 위험이며 개입에 더 잘 적응하는 것으로 나타났습니다. 전임상 연구에서 경두개 자기 자극(TMS)과 같은 비침습적 뇌 자극 기술을 사용하여 전전두엽 피질(PFC)의 활동을 직접 조절하면 건강한 노인의 인지 기능을 조절할 수 있는 것으로 나타났지만, MCI.
연구자들은 이러한 효능 부족에 대해 세 가지 이유를 제시합니다. 첫째, 신뢰할 수 있는 바이오마커와 TMS 강도와 뇌 활동 사이의 고유한 용량-반응 관계를 추정하는 확립된 수단이 없습니다. 둘째, 표준 TMS 프로토콜은 인지 상태의 동적 특성과 외인성 신경 조절에 대한 내인성 뇌 상태의 반응을 포착하지 못합니다. 셋째, AD 관련 집단에서 TMS를 사용한 연구는 TMS에 대한 반응에서 뇌혈관 질환의 영향을 설명하지 않았습니다. 연구자들은 건강한 노화와 MCI에서 정상적인 기억 기능 동안 뇌 상태를 안정적으로 제어할 수 있는 매개변수를 설정하기 위해 개별화된 뇌 네트워크를 기반으로 폐쇄 루프 TMS를 사용하여 이러한 단점을 해결할 것을 제안합니다.
이 목표를 달성하기 위해 연구자들은 신뢰할 수 있는 전두엽 피질(PFC) 네트워크 특성화를 통해 인지 기능인 작업 기억(WM)을 조절하는 네트워크의 기본이 되는 네트워크 활성화 및 신경 진동 메커니즘을 연구할 것입니다. 그런 다음 조사관은 폐쇄 루프 TMS를 사용하여 이 네트워크를 PFC로 타겟팅하고 WM 성능 및 작업 기반 신경 활동에 미치는 영향을 측정합니다. 이 접근 방식은 동시 TMS-fMRI를 사용하여 작업 메모리 네트워크에서 용량-반응 관계를 식별합니다. 다음으로 조사관은 일시적으로 정확한 TMS-EEG를 사용하여 이 네트워크를 교란시키기 위해 새로운 폐쇄 루프 TMS를 적용합니다. 마지막으로 조사관은 fMRI 및 EEG를 통해 수집된 정보를 단일 계산 프레임워크에 통합하여 글로벌 뇌 네트워크의 시공간 역학을 모델링하고 MCI 코호트에서 TMS 관련 반응의 성공을 예측합니다. 이 프로젝트는 건강한 노인과 MCI의 WM을 향상시키기 위해 최첨단 뇌 자극 및 네트워크 모델링 기술을 사용할 것이며 미래의 임상 응용을 위한 폐쇄 루프 네트워크 안내 TMS의 가치를 입증할 것입니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
150
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Simon W Davis, PhD
- 전화번호: 9196841243
- 이메일: simon.davis@duke.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Emily Finch, BA
- 전화번호: 9196682842
- 이메일: emily.finch@duke.edu
연구 장소
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North Carolina
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Durham, North Carolina, 미국, 27710
- 모병
- Duke University Hospital
-
연락하다:
- Simon Davis, PhD
- 전화번호: 919-668-0437
- 이메일: simon.davis@duke.edu
-
연락하다:
- Emily Finch, BS
- 전화번호: 9196682299
- 이메일: emily.finch@duke.edu
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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
60년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- 영어로 말하기
- 동의를 제공할 의향이 있음
제외 기준:
- 주요 우울 장애 또는 범불안 장애를 제외한 모든 Axis I DSM-V 장애의 병력
- 약물 남용 또는 의존의 현재 병력(니코틴 제외)
- 두개내 임플란트(예: 동맥류 클립, 션트, 자극기, 인공 와우 또는 전극), 심장 박동기 또는 미주 신경 자극 장치
- 이전의 간질 진단, 발작 장애, 두개내압 증가 또는 5분 이상 의식 상실을 동반한 심각한 두부 외상 병력을 포함하여 어떤 이유로든 발작 위험이 증가합니다.
- 공간 점유 뇌 병변; 발작의 병력, 뇌혈관 사고의 병력; 실신, 뇌동맥류, 치매, Hungtington 무도병; 다발성 경화증.
- 발작 역치를 낮추거나 작업 기억에 영향을 미치는 것으로 알려진 약물의 현재 사용
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: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: TMS 무작위
세 가지 서로 다른 폐쇄 루프 조건이 테스트되며 각각 알파밴드 전력의 지속 기간에 의해 트리거됩니다.
첫 번째 조건에서는 확률적(무작위화된) 펄스 간 간격을 갖는 부정맥 TMS 열차가 피질 알파 진동을 방해하는 데 사용되어 메모리 성능을 향상시킬 것으로 예상됩니다.
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경두개 자기 자극(TMS)은 자기장을 사용하여 뇌의 신경 세포를 자극하여 다양한 인지 상태를 개선하고 정상적인 뇌 기능의 역학을 조사하는 비침습적 절차입니다.
다른 이름들:
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실험적: TMS 주문
세 가지 서로 다른 폐쇄 루프 조건이 테스트되며 각각 알파밴드 전력의 지속 기간에 의해 트리거됩니다.
두 번째 조건에서는 이 알파 자극이 작업 중에 동기화를 더욱 동반하여 기억 성능을 저하시킬 것이라는 기대와 함께 리듬(정렬된) 알파 주파수 TMS가 훈련됩니다.
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경두개 자기 자극(TMS)은 자기장을 사용하여 뇌의 신경 세포를 자극하여 다양한 인지 상태를 개선하고 정상적인 뇌 기능의 역학을 조사하는 비침습적 절차입니다.
다른 이름들:
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가짜 비교기: TMS-샴
세 가지 서로 다른 폐쇄 루프 조건이 테스트되며 각각 알파밴드 전력의 지속 기간에 의해 트리거됩니다.
세 번째 조건에서는 가짜 자극이 동일한 무작위 펄스 간 간격으로 전달되지만 TMS는 뇌에 전달되지 않습니다.
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경두개 자기 자극(TMS)은 자기장을 사용하여 뇌의 신경 세포를 자극하여 다양한 인지 상태를 개선하고 정상적인 뇌 기능의 역학을 조사하는 비침습적 절차입니다.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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작업 기억 과제
기간: TMS-EEG 동안 수집됨(4일차)
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작업 기억 작업에서 TMS 조건(무작위 자극 vs. 순서 자극 vs 가짜 자극) 사이의 기억 정확도 차이.
작업의 각 시도는 문자 배열의 자극 제시, 피험자가 문자를 알파벳순으로 정렬하는 지연 기간 및 피험자가 숫자가 제시된 문자 프로브의 알파벳순 위치에 해당하는지 여부를 나타내는 프로브 기간으로 구성됩니다.
메모리는 이후에 TMS 상태의 함수로 평가됩니다.
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TMS-EEG 동안 수집됨(4일차)
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기능적 네트워크 연결
기간: 초기 신경 영상 세션 동안 수집됨(2일차)
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기능적 네트워크 연결성/활성은 뇌의 둘 이상의 영역의 혈류역학적 시간 경과를 비교하여 추정됩니다.
각 지역 쌍의 시간 과정 간의 상관 관계를 기능적 네트워크 연결성이라고 합니다.
작업 기억 네트워크(WMN)는 높은 작업 기억 부하와 낮은 작업 기억 부하(예: 4개 대 3개 항목 기억)에 대한 fMRI 기반 기능 네트워크 연결을 비교하여 식별됩니다.
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초기 신경 영상 세션 동안 수집됨(2일차)
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혈관 밀도(VAD)
기간: 두 번째 신경 영상 세션(3일차) 동안 수집
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자화율 가중 영상으로 알려진 자기공명영상(MRI) 시퀀스로 정맥을 분할하는 자동화된 방법으로 추정된 신경혈관 뇌 건강, 혈관 밀도(VAD)의 측정입니다.
이 척도는 대뇌 정맥의 확장, 따라서 VAD를 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
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두 번째 신경 영상 세션(3일차) 동안 수집
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EEG 기반 연결성
기간: TMS-EEG 동안 수집됨(4일차)
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EEG 데이터는 세분화된 그리드로 재구성된 소스이며 솔루션 포인트의 시간 경과는 지역 및 주제별로 평균화됩니다.
평균화된 EEG 소스 신호의 일관성(iCoh)의 허수 부분은 알파 및 세타 주파수 대역 내에서 평가되어 각 주제에 대해 알파 및 세타 기반 연결을 위한 EEG 기반 연결 매트릭스("커넥톰")를 구축합니다.
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TMS-EEG 동안 수집됨(4일차)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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몬트리올 인지 평가(MoCA)
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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MoCA는 가벼운 인지 기능 장애에 대한 신속한 선별 도구로 설계되었습니다.
이 널리 퍼진 도구는 주의력과 집중력, 집행 기능, 기억력, 언어, 시각 구성 기술, 개념적 사고, 계산 및 방향성과 같은 다양한 인지 영역을 평가하는 데 사용됩니다.
기본 결과 측정은 각 하위 테스트의 성능을 결합한 요약 점수입니다.
점수 범위는 0에서 30까지입니다.
점수가 높을수록 온전한 인지 기능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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국립 보건원(NIH) 도구 상자 인지 배터리
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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NIH Toolbox의 주요 결과 측정은 Crystallized 또는 Fluid Intelligence 점수입니다.
유동적 지능은 이해, 추론 및 문제 해결을 포함하는 반면, 결정화 지능은 저장된 지식과 과거 경험을 회상하는 것과 관련됩니다.
이 점수는 정규화되고 1-100 범위를 반영하도록 조정됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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홉킨스 언어 학습 테스트(HVLT-2)
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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Hopkins 언어 학습 테스트(HVLT-R)는 암기 직후(즉시 회상) 및 20분 지연 후(지연된 회상) 기억하는 능력을 테스트하기 위한 단어 목록의 암기로 구성됩니다.
이 점수는 1-100 백분위수 범위를 반영하도록 정규화됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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간략한 시공간 기억력 테스트(BVMT-R)
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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BVMT-R은 시공간 학습 및 기억을 측정하기 위해 일반적으로 사용되는 평가 도구입니다.
2 × 3 매트릭스로 배열된 6개의 간단한 그림의 시각적 디스플레이가 3회 연속 10초 시도 동안 참가자에게 표시됩니다.
즉시 및 지연 회상과 복사 시험의 점수는 그림의 정확성과 그림의 위치를 기반으로 합니다.
이 점수는 1-100 백분위수 범위를 반영하도록 정규화됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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번호 범위 앞으로/뒤로
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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스팬 테스트는 피험자가 일련의 숫자를 정방향 또는 역순으로 기억하는 능력을 측정합니다.
이 점수는 1-100 백분위수 범위를 반영하도록 정규화됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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범주 및 음소 언어 유창성
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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유창성 테스트는 각 범주(예: 농장 동물) 또는 음소(예: "b"로 시작하는 단어) 프롬프트에 대한 새로운 모범을 생성하는 참가자의 능력을 측정합니다.
생성된 표본의 수는 이 테스트의 주요 결과로 기록됩니다.
이 점수는 1-100 백분위수 범위를 반영하도록 정규화됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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트레일 메이킹 테스트
기간: 초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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"Trails" 테스트의 목적은 참가자가 종이에 있는 일련의 문자와 숫자 사이의 경로를 추적하는 능력을 측정하는 것이며, 검색, 스캔 속도를 기반으로 개인의 인지 기능에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. , 시각적 정보를 처리합니다.
이 점수는 1-100 백분위수 범위를 반영하도록 정규화됩니다.
점수가 높을수록 더 나은 성능을 나타냅니다.
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초기 스크리닝 방문 시 수집(1일차)
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Simon W Davis, PhD, Duke University
- 수석 연구원: Andy Liu, MD, Duke University
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)
2024년 3월 28일
기본 완료 (추정된)
2027년 6월 30일
연구 완료 (추정된)
2027년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 6월 6일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 7월 14일
처음 게시됨 (실제)
2022년 7월 15일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
2025년 10월 14일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 10월 9일
마지막으로 확인됨
2025년 10월 1일
추가 정보
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. .
경두개 자기 자극에 대한 임상 시험
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Hospital Center Guillaume Régnier모병
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The Mind Research NetworkUniversity of New Mexico모집하지 않고 적극적으로
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Taipei Veterans General Hospital, Taiwan모병
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University of ChileComisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica; Hospital San Jose; Universidad... 그리고 다른 협력자들완전한