보상 활동을 조절하기 위한 최적의 TMS 대상 식별
2025년 11월 14일 업데이트: Travis Baker, PhD, Rutgers, The State University of New Jersey
흡연자의 Midcingulate 보상 활동을 조절하기 위한 최적의 TMS 대상 식별
우리의 주요 목표는 의존 흡연자에서 10Hz TMS 프로토콜을 사용하여 보상 양성을 높이기 위해 다양한 이미지 기반 타겟팅 기술의 효능을 체계적으로 측정하여 최적의 전전두엽 대상을 식별하는 것입니다.
두 번째 목표는 PST(probabilistic selection task)를 사용하여 의사 결정 능력을 높이기 위해 대상의 효율성을 측정하는 것입니다.
우리의 세 번째 목표는 TMS 목표가 기준선(담배 갈망 설문지[TCQ])과 비교하여 주 수준의 갈망에 차등적인 영향을 미치는지 여부를 구체적으로 평가하는 것입니다.
우리는 3개의 세션이 포함된 무작위 통제 실험을 사용하여 이 세 가지 목표를 달성할 계획입니다.
연구 개요
상세 설명
디자인은 주로 fMRI, 피질 두께(CT), 확산 가중 이미징(DWI) 및 휴식 상태 기능 연결성을 기반으로 4개의 전전두엽 TMS 표적에 적용된 10Hz rTMS의 효과를 비교하는 무작위 제어 시험 설계(3개 세션)입니다. (RSFC) 흡연자의 두 그룹인 Active TMS 그룹과 Sham TMS 그룹에 대한 보상 처리에 대해 설명합니다.
세션 A의 경우 참가자는 3테슬라 MRI 시스템을 사용하여 스캔하고 구조적(T1), fMRI, DWI 및 휴식 상태 FC 스캔을 받습니다.
세션 A 이후 모든 참가자는 2주 이내에 두 개의 Ri-TMS 세션을 완료해야 하며 각 세션 시작 전 4시간 동안 금연하도록 지시받습니다.
세션 B 및 C: CT, fMRI, DWI 및 RSFC 데이터를 기반으로 각 피험자에 대해 뚜렷한 전두엽 표적 영역이 식별됩니다.
세션 B가 시작될 때 임의 순열 블록 방법을 사용하여 대상이 각 피험자에게 무작위로 할당됩니다.
세션 B 및 C의 경우 참가자는 동의, CO 수준을 제공하고 갈망 설문지(TCQ)를 작성해야 합니다.
세션 B가 시작될 때 참가자는 EEG 캡을 착용하고 가상 T-maze 피드백 작업에 참여합니다.
작업은 두 개의 블록으로 나뉩니다(블록당 200회 시도: 블록당 10분).
블록 1이 시작될 때 로봇 팔은 TMS 코일을 목표 1에 1cm 미만으로 배치합니다. 다음으로, 50개의 rTMS 펄스는 매 10회 시행 직전에 목표 1에 지속적으로 10Hz에서 참가자의 rMT의 110%에서 전달됩니다. T-미로(TMS 5초, 작업 30초).
총 1000개의 펄스가 Target 1에 전달되고 200개의 T-maze 시험이 완료됩니다(소요 시간 10-15분).
그 직후, 피험자는 의사 결정 성과에 대한 자극 후 효과를 측정하기 위해 확률적 선택 작업(PST)을 완료해야 합니다(소요 시간, 15분).
PST 완료 후 피험자는 5분간 휴식을 취하고 참가자는 TCQ를 작성해야 합니다.
블록 2가 시작될 때 로봇 팔은 TMS 코일을 대상 2 위에 1cm 미만으로 배치하고 50 rTMS 펄스는 T-maze 작업을 10번 시도하기 직전에 전달됩니다.
총 1000개의 펄스가 Target 2에 전달되고 200개의 T-maze 시도가 완료됩니다(소요 시간 10분).
목표 2 자극 후 피험자는 PST(소요 시간, 15분)를 완료하고 TCQ를 작성하라는 요청을 받습니다.
세션 B가 끝나면 참가자는 별도의 날 세션 C를 완료하기 위해 실험실로 돌아갈 예정입니다.
TMS 펄스가 Target 3 및 Target 4에 전달된다는 점을 제외하면 세션 C에 동일한 프로토콜이 적용됩니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
36
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Travis E Baker, PhD
- 전화번호: 973-353-5485
- 이메일: travis.e.baker@rutgers.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Nicole Lalta
- 전화번호: 973-353-3509
- 이메일: nicole.lalta@rutgers.edu
연구 장소
-
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New Jersey
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Newark, New Jersey, 미국, 07102
- 모병
- Rutgers University - Newark
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연락하다:
- Travis E Baker, PhD
- 전화번호: 973-353-5485
- 이메일: travis.e.baker@rutgers.edu
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연락하다:
- Nicole Lalta
- 전화번호: 973-353-3509
- 이메일: nicole.lalta@rutgers.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
18년 (성인)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 니코틴 의존성 개인(알코올, 흡연 및 물질 관여 선별 검사 니코틴 의존성 점수에 따름).
- 18세에서 55세 사이여야 합니다.
- 지난 30일 이내에 약물 남용 치료를 받지 않았습니다.
- 안정된 정신 및 신체 건강을 유지하십시오.
- 여성인 경우 비임신 테스트.
- MRI에서 초점 또는 확산 뇌 병변의 증거가 없습니다.
- 정보에 입각한 동의를 기꺼이 제공합니다.
- 프로토콜 요구 사항을 준수할 수 있고 모든 연구 절차를 완료할 수 있습니다.
제외 기준:
- MRI에 대한 금기(예: 두개골, 안와 또는 두개강 내 금속 존재, 밀실공포증).
- rTMS에 대한 금기(신경학적 장애 또는 발작의 병력, 두개내압 증가, 뇌 수술 또는 15분 이상의 의식 상실을 동반한 두부 외상, 이식된 전자 장치, 머리에 금속 또는 임신).
- 뇌에 영향을 미치는 자가면역, 내분비, 바이러스 또는 혈관 장애의 병력.
- 국소 또는 미만성 뇌 병변 또는 심각한 신체 장애로 이어질 수 있는 신경학적 장애의 병력 또는 MRI 증거.
- 양극성 정동 장애(BPAD), 정신분열증, 외상 후 스트레스 장애(PTSD) 또는 치매 또는 주요 우울증과 같은 정신 장애의 평생 병력.
- 중단할 수 없는 중추신경계 약물
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 활성 TMS
활성 상태의 참가자는 반복적인 TMS(rTMS)를 받게 되며 총 1000펄스 동안 미리 정의된 전전두엽 대상에 대해 참가자의 휴식 운동 임계값의 110%에서 10Hz로 지속적으로 전달됩니다.
두 개의 TMS 세션 각각 내에서 두 개의 대상이 자극됩니다.
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활성 그룹은 10hz TMS 자극을 받습니다.
활성 자극 그룹의 참가자는 왼쪽 DLPFC에 10Hz TMS를 수신합니다.
LDLPFC는 4가지 타겟팅 신경 영상 방법(피질 두께, fMRI, 확산 영상, 기능적 연결성)을 기반으로 합니다.
TMS는 로봇 신경항법 시스템(Smartmove, ANT)을 사용하여 제공됩니다.
자극 강도는 RMT의 110%에서 표준화되고 전자장 계산(심닙)을 기반으로 두개골에서 피질 표면으로 조정됩니다.
활성/플라시보 그림 8 코일과 자기 벤처 TMS 장치를 사용하여 자극이 L-DLPFC에 전달됩니다.
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가짜 비교기: 가짜 TMS
청각 자극을 모방하기 위해 TMS 코일이 180º 뒤집히는 것을 제외하고 동일한 매개변수가 SHAM 그룹에 적용됩니다.
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활성 암의 매개변수는 장치의 내부 무작위화가 블라인드 방식으로 내부적으로 sham으로 전환되는 것과 같습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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이벤트 관련 두뇌 잠재력: 보상 긍정성
기간: 0일(테스트일)
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보상 양성은 보상 피드백에 민감한 이벤트 관련 뇌 잠재력(ERP)입니다.
보상 양성은 참가자가 선택에 따라 피드백(보상, 무보상)을 받는 T-maze 작업 중에 측정됩니다.
ERP는 피드백 유형(보상, 무보상)에 따라 단일 시험 EEG를 평균화하여 각 전극 및 참가자에 대해 생성됩니다.
보상 양성은 해당 무 보상 피드백 ERP에서 보상 피드백 ERP를 빼서 평가됩니다.
보상 양성의 크기는 피드백 시작 후 200~400msec 창 내에서 차이 파동의 최대 절대 진폭을 식별하여 결정되고 전극 Fz, FCz 및 Cz를 따라 평가됩니다.
보상 긍정도는 의존적 흡연자의 활성 및 가짜 그룹에 걸쳐 제안된 각 DLPFC 목표에 대해 측정됩니다.
보상 양성은 보상 활동을 조절하기 위해 DLPFC 대상의 효능을 측정하는 데 사용됩니다.
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0일(테스트일)
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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접근 학습
기간: 0일(테스트일)
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접근 학습은 PST(Probabilistic Selection task)를 사용하여 측정되며, 여기서 피험자는 임의의 자극 쌍을 보여주고 시행 착오를 통해 각 쌍 중 하나를 선택해야 합니다.
초기 학습 단계에서 참가자는 세 쌍의 자극에 노출되며 세 쌍 각각은 시도의 80%, 70% 및 60%에서 보상을 받습니다.
피험자는 일부 자극이 보다 긍정적인 피드백(접근)과 관련되고 일부 자극이 보다 부정적인 피드백(회피)과 관련된다는 피드백을 통해 학습합니다.
피험자가 긍정적(접근) 또는 부정적(회피) 피드백에서 더 많은 것을 배우는지 여부를 결정하기 위해 후속 테스트 단계에서 새로운 자극 쌍 중에서 선택해야 합니다.
활성 및 가짜 그룹 전체에서 제안된 각 DLPFC 대상에 대한 접근 학습(정확도 및 반응 시간)은 테스트 단계에서 측정됩니다.
회피 학습 성능은 의사 결정을 조절하기 위해 DLPFC 대상의 효능을 측정하는 데 사용됩니다.
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0일(테스트일)
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회피 학습
기간: 0일(테스트일)
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회피 학습은 PST(Probabilistic Selection task)를 사용하여 측정되며, 여기서 피험자는 임의의 자극 쌍을 보여주고 시행 착오를 통해 각 쌍 중 하나를 선택해야 합니다.
초기 학습 단계에서 참가자는 세 쌍의 자극에 노출되며 세 쌍 각각은 시도의 80%, 70% 및 60%에서 보상을 받습니다.
피험자는 일부 자극이 보다 긍정적인 피드백(접근)과 관련되고 일부 자극이 보다 부정적인 피드백(회피)과 관련된다는 피드백을 통해 학습합니다.
피험자가 긍정적(접근) 또는 부정적(회피) 피드백에서 더 많은 것을 배우는지 여부를 결정하기 위해 후속 테스트 단계에서 새로운 자극 쌍 중에서 선택해야 합니다.
활성 및 가짜 그룹에 걸쳐 제안된 각 DLPFC 대상에 대한 회피 학습(정확도 및 반응 시간)은 테스트 단계에서 측정됩니다.
회피 학습 성능은 의사 결정을 조절하기 위해 DLPFC 대상의 효능을 측정하는 데 사용됩니다.
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0일(테스트일)
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니코틴 갈망
기간: 0일(시험일 - TMS 전후)
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갈망의 수준은 갈망의 주 수준을 평가하는 12개 항목 척도인 담배 갈망 설문지(TCQ)의 짧은 버전을 사용하여 의존적 흡연자에서 평가됩니다.
TCQ는 각 세션의 시작과 TMS의 각 블록 이후에 측정됩니다(각 DLPFC 대상에 대해 한 번).
TMS 이전(세션 시작)과 TMS 이후의 TCQ 점수를 비교할 것입니다.
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0일(시험일 - TMS 전후)
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Travis E Lalta, PhD, Rutgers 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)
2023년 3월 24일
기본 완료 (추정된)
2026년 9월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 2월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 3월 2일
처음 게시됨 (실제)
2023년 3월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 11월 17일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 11월 14일
마지막으로 확인됨
2025년 11월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- Pro2022000444
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
오픈 소스 프레임워크에 데이터를 업로드할 수 있습니다.
모든 데이터는 익명화됩니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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