- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05732649
뇌 네트워크 상호작용의 뉴로피드백을 통한 시각적 인식 및 Visuo-motor 학습 개선. (NF-BrainNet)
신경과학은 작업 수행 중 뇌 활동을 이해하는 데 오랫동안 집중해 왔습니다. 결과적으로 현재의 훈련 방법은 훈련된 작업 중에 뇌 활성화를 최대화하는 것을 목표로 합니다. 그러나 새로운 증거는 이것이 효율적인 방법이 아닐 수 있음을 보여줍니다. 인간 피험자는 훈련 전에 뇌 네트워크가 뇌 영역 간의 자발적인 상호 작용 및 의사 소통이 높은 상태, 즉 "네트워크 통신"이 높은 상태에서만 최대 성능을 발휘합니다. 이 경우 작업 중에 최소한의 노력이 필요합니다. 이를 위해서는 작업 실행 전에 더 높은 네트워크 통신을 유도하기 위한 새로운 학습 전략이 필요합니다. 연구자들은 이전에 건강한 사람들이 뉴로피드백으로 알려진 현재 활동에 대한 실시간 피드백을 받을 때 운동 영역(즉, 움직임을 제어하는 영역)의 네트워크 통신을 증가시키는 방법을 배울 수 있음을 보여주었습니다. 뉴로피드백에서 피험자는 현재 뇌 활동 상태에 대한 지속적인 피드백을 받습니다. 이 피드백을 통해 아이들은 자신의 두뇌 활동을 변화시키는 법을 배울 수 있습니다.
본 연구의 목적은 뉴로피드백이 정지 상태(즉, 참가자가 작업에 참여하지 않을 때)에 높은 네트워크 통신을 유도하기 위한 새로운 치료 접근법임을 검증하고, 이 강화된 네트워크 통신이 시각적 인식과 운동 학습을 향상시킬 수 있는지 여부를 테스트하는 것입니다. .
연구 개요
상세 설명
연구자들이 파일럿 연구에서 보았듯이 참가자들은 피드백이 눈으로 감지될 때 뉴로피드백을 통해 시각 뇌 영역(즉, 빛 자극을 처리하는 영역)의 네트워크 통신을 개선할 수 없습니다. 따라서 실험 1의 목표는 참여자가 네트워크 커뮤니케이션을 효율적으로 늘릴 수 있는 피드백의 대안을 찾는 것이다. 구체적으로 참가자는 소리, 피부 진동 또는 두 가지 모두의 형태로 뉴로피드백을 받게 됩니다. 사운드로서의 뉴로피드백을 위해 연구자들은 이전에 네트워크 통신을 향상시키기 위해 발견된 편안한 사운드를 사용할 것입니다. 진동으로서의 뉴로피드백의 경우, 이전 연구에서 뇌 네트워크 통신에 긍정적인 효과가 있음을 발견한 것처럼 전기 또는 진동촉각 자극기가 손과 발을 모두 자극할 것입니다. 감각 자극 강도는 대상 뇌 영역과 나머지 뇌 사이의 네트워크 통신의 현재 수준에 따라 조절됩니다. 따라서 의사 소통이 많을수록 피드백 강도가 감소합니다. 아이디어는 과목이 감각 피드백 없이 높은 의사 소통 상태를 유지하는 방법을 배우는 것입니다. 수사관은 이전에 특정 정신적 이미지 작업이 피드백 없이 알파 밴드 FC를 향상시킬 수 없다는 것을 관찰했기 때문에 피험자는 정신적 이미지의 특정 전략을 표시하지 않고 피드백 수준을 낮추라는 지시를 받게 됩니다. 마지막으로, 행동 수준에 대한 효과를 탐색하기 위해 연구자는 이전 연구에서와 유사하게 각 세션의 시작과 끝에서 시각적 인식을 추가로 평가합니다.
실험 2에서는 실험 1의 뉴로피드백 양식을 채택하여 뉴로피드백을 통한 네트워크 통신 증가가 시각-운동 학습 향상으로 이어질 수 있는지 여부를 테스트합니다. Visuo-motor 학습은 조사자가 이전 연구에서 실행 가능성에 대한 증거를 가지고 있고 클리닉에서 필요에 따라 재학습을 위한 좋은 모델을 나타내기 때문에 거울 그리기 작업으로 측정됩니다.
두 실험에서 참가자는 자기 공명 영상(MRI)을 받게 됩니다. 이 MRI는 뉴로피드백의 정확도를 높일 것입니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Bern, 스위스, 3010
- Division of Neurorehabilitation, Department of Neurology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland.
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 서명된 동의서
- 만 18세 이상
- 정상 또는 정상으로 교정된 시력
- 신경계 또는 정신과 질환 없음
- 벤조디아제핀 또는 신경이완제를 정기적으로 복용하지 않음
제외 기준:
- 뇌에 대한 모든 외과적 개입
- 약물 또는 알코올 남용
- 몸에 비 MRI 안전 금속의 존재
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 요인 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실험 1
참가자는 세 가지 세션에 참여하게 됩니다.
각 세션에서 시각적 영역의 네트워크 통신은 소리, 촉각 자극 또는 둘 다의 강도와 결합됩니다.
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시각 영역에서 EEG로 측정된 네트워크 상호 작용은 소리의 강도와 결합됩니다.
시각 영역에서 EEG로 측정된 네트워크 상호 작용은 촉각 자극(즉, 손과 발 모두에 적용되는 전기 또는 진동촉각 자극기)의 강도와 결합됩니다.
시각 영역에서 EEG로 측정된 네트워크 상호 작용은 소리 및 촉각 자극의 강도와 결합됩니다.
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실험적: 실험 2(그룹 A)
참가자는 감각 피드백을 사용하여 약 20분(정확한 시간은 실험 1의 경험으로 정의됨) 동안 대상 뇌 영역(즉, 왼쪽 위 정수리 영역)과 나머지 뇌 사이의 네트워크 통신에 대한 뉴로피드백 훈련을 받습니다. 실험 1에 정의된 양식.
그런 다음 거울 그리기 작업을 수행합니다.
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참가자는 특정 뇌 영역에서 네트워크 상호 작용과 결합된 감각 자극(실험 1에서 정의됨)의 강도를 줄이기 위해 훈련합니다.
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활성 비교기: 실험 2(그룹 B)
참가자는 뉴로피드백을 사용하여 시각 운동 처리 또는 학습에 직접 연결되지 않은 다른 쪽(오른쪽) 반구의 제어 뇌 영역의 네트워크 통신을 훈련하고 그렇지 않으면 동일한 기간 및 피드백 설정을 사용합니다.
이 제어 조건을 통해 유사한 피드백 경험을 얻을 수 있으므로 진정한 눈가림이 가능합니다.
또한 피드백 훈련의 공간적 특수성을 평가할 수 있습니다.
뉴로피드백 후에 거울 그리기 작업을 수행합니다.
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참가자는 특정 뇌 영역에서 네트워크 상호 작용과 결합된 감각 자극(실험 1에서 정의됨)의 강도를 줄이기 위해 훈련합니다.
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간섭 없음: 실험 2(그룹 C)
참가자는 뉴로피드백을 받지 않고 거울 그리기 작업을 직접 훈련합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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네트워크 통신의 변화
기간: 알파 밴드 FC는 뉴로피드백 전 10분(분) 동안 EEG를 사용하여 ca. 뉴로피드백 중 20분, 뉴로피드백 후 10분.
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두 실험의 주요 결과 측정은 뇌파 검사(EEG)로 측정된 뉴로피드백 동안 네트워크 통신의 변화입니다.
네트워크 통신은 조사자의 검증 문서에 설명된 대로 알파 대역 기능 연결성(FC)으로 계산됩니다.
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알파 밴드 FC는 뉴로피드백 전 10분(분) 동안 EEG를 사용하여 ca. 뉴로피드백 중 20분, 뉴로피드백 후 10분.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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시각적 인식
기간: 시각적 인식 작업은 각 세션이 시작될 때 제공됩니다. 그런 다음 10분 EEG 후 ca. 20분 뉴로피드백, 10분 EEG 작업을 반복합니다.
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실험 1의 2차 결과 측정은 시각적 인식의 행동 성능입니다.
시각적 성능이 향상되면 조사자의 검증 문서에서와 같이 화면의 왼쪽 또는 오른쪽 절반에서 감지된 자극의 비율이 높아집니다.
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시각적 인식 작업은 각 세션이 시작될 때 제공됩니다. 그런 다음 10분 EEG 후 ca. 20분 뉴로피드백, 10분 EEG 작업을 반복합니다.
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Visuo 모터 학습
기간: 미러 드로잉 작업에서 5분의 사전 테스트는 10분 EEG 및 20분 뉴로피드백 후에 얻어집니다. 그런 다음 20분의 작업 교육 후 5분의 사후 테스트를 수행합니다.
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실험 2의 2차 결과 측정은 시각 운동 학습 과제의 학습 이득이 될 것입니다.
구체적으로, 사용될 시각 운동 학습 과제는 거울 그리기 과제입니다.
유효성 검사 문서에서와 같이 관심 있는 두 가지 변수는 오류 수와 완료 시간입니다.
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미러 드로잉 작업에서 5분의 사전 테스트는 10분 EEG 및 20분 뉴로피드백 후에 얻어집니다. 그런 다음 20분의 작업 교육 후 5분의 사후 테스트를 수행합니다.
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Adrian Guggisberg, Prof. Dr., Division of Neurorehabilitation, Department of Neurology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland.
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Mottaz A, Solca M, Magnin C, Corbet T, Schnider A, Guggisberg AG. Neurofeedback training of alpha-band coherence enhances motor performance. Clin Neurophysiol. 2015 Sep;126(9):1754-60. doi: 10.1016/j.clinph.2014.11.023. Epub 2014 Dec 6.
- Guggisberg AG, Honma SM, Findlay AM, Dalal SS, Kirsch HE, Berger MS, Nagarajan SS. Mapping functional connectivity in patients with brain lesions. Ann Neurol. 2008 Feb;63(2):193-203. doi: 10.1002/ana.21224.
- Guggisberg AG, Dalal SS, Zumer JM, Wong DD, Dubovik S, Michel CM, Schnider A. Localization of cortico-peripheral coherence with electroencephalography. Neuroimage. 2011 Aug 15;57(4):1348-57. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.05.076. Epub 2011 Jun 7.
- Dubovik S, Pignat JM, Ptak R, Aboulafia T, Allet L, Gillabert N, Magnin C, Albert F, Momjian-Mayor I, Nahum L, Lascano AM, Michel CM, Schnider A, Guggisberg AG. The behavioral significance of coherent resting-state oscillations after stroke. Neuroimage. 2012 May 15;61(1):249-57. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.024. Epub 2012 Mar 13.
- Paszkiel S, Dobrakowski P, Lysiak A. The Impact of Different Sounds on Stress Level in the Context of EEG, Cardiac Measures and Subjective Stress Level: A Pilot Study. Brain Sci. 2020 Oct 13;10(10):728. doi: 10.3390/brainsci10100728.
- Freyer F, Reinacher M, Nolte G, Dinse HR, Ritter P. Repetitive tactile stimulation changes resting-state functional connectivity-implications for treatment of sensorimotor decline. Front Hum Neurosci. 2012 May 23;6:144. doi: 10.3389/fnhum.2012.00144. eCollection 2012.
- Allaman L, Mottaz A, Guggisberg AG. Disrupted resting-state EEG alpha-band interactions as a novel marker for the severity of visual field deficits after brain lesion. Clin Neurophysiol. 2021 Sep;132(9):2101-2109. doi: 10.1016/j.clinph.2021.05.029. Epub 2021 Jun 28.
- Allaman L, Mottaz A, Kleinschmidt A, Guggisberg AG. Spontaneous Network Coupling Enables Efficient Task Performance without Local Task-Induced Activations. J Neurosci. 2020 Dec 9;40(50):9663-9675. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1166-20.2020. Epub 2020 Nov 6.
- Manuel AL, Guggisberg AG, Theze R, Turri F, Schnider A. Resting-state connectivity predicts visuo-motor skill learning. Neuroimage. 2018 Aug 1;176:446-453. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.05.003. Epub 2018 May 4.
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기타 연구 ID 번호
- 2022-00976
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