맞춤형 실시간 DBS 및 PD 메커니즘

파킨슨병(PD)의 병태생리학을 이해하기 위해 많은 연구가 이루어졌지만 운동 징후의 발현을 뒷받침하는 신경 역학은 여전히 ​​불분명합니다. 지난 20년 동안의 연구에서는 시상하핵(STN)과 창백핵 내부 부분(GPi)의 베타대 진동의 진폭과 발생률이 레보도파나 심뇌 자극에 의해 매개되는 운동완서 및 경직의 변화와 상관관계가 있음을 보여주었습니다. DBS) 치료법. 그러나 인과관계를 결론적으로 또는 연역적으로 입증한 연구는 없습니다. 인과 관계 확립의 한계는 교란 요인을 도입하지 않고 인간 두뇌의 신경 진동 활동을 실시간으로 예측 가능하고 정확하게 제어할 수 있는 사용 가능한 신경 조절 도구가 부족하다는 것입니다. 이러한 도구를 확립하고 베타 밴드 진동과 PD 운동 징후의 관계가 인과 관계인지 부수 현상인지 명확히 하는 것은 PD 병태생리학을 더 잘 이해하고 PD 및 기타 뇌 상태에서 맞춤형 DBS 기술을 발전시키는 데 중요한 단계입니다. 이 연구는 피드백 제어 엔지니어링과 환자별 전산 모델링 도구를 활용하여 이러한 기술과 지식 격차를 해결하는 것을 목표로 합니다.

이 연구에서 연구자들은 유발 간섭 폐쇄 루프 DBS(eiDBS)라고 하는 신경 제어 접근법을 사용하여 STN 및 GPi의 베타 진동의 제어된 억제 또는 증폭이 PD의 운동완서 및 강직에 영향을 미치는 정도를 특성화할 것입니다. (구체적인 목표 1, SA1). 연구자들은 STN 또는 GPi에서 자극으로 인한 베타 진동의 억제 또는 증폭이 운동완서 및 강직 측정에 변화를 가져올 것이라는 가설을 테스트할 것입니다. SA2에서 연구자들은 레보도파 약물을 사용하여 운동완서 및 강직의 변화가 STN 및 GPi 자극에 의해 유발되는 STN, GPi 및 일차 운동 피질(MC)의 신경 진동 진폭 변화와 어떻게 관련되는지 특성화할 것입니다. 연구자들은 레보도파 투여가 운동완서 및 경직의 변화와 상관관계가 있는 자극 유발 베타 진동의 진폭을 감소시킬 것이라는 가설을 테스트할 것입니다. SA2의 결과는 PD와 관련된 내재 회로 역학을 더 잘 이해하고 동시 레보도파 치료에 직면하여 폐쇄 루프 DBS 알고리즘(예: eiDBS)을 최적화하기 위한 전략을 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 이는 이 기술을 미래 임상에 적용하는 단계입니다. 시련. 전기 생리학적 데이터와 고해상도(7T) 자기 공명(MR) 영상 및 전산 모델링을 결합하여 연구자들은 STN 및 GPi에서 주파수별 신경 반응을 유발하기 위해 STN 및 GPi와 연결된 특정 신경 경로를 활성화해야 하는지 조사합니다. 및 MC(SA3)입니다. SA3의 데이터는 PD에서 자극 유발 및 자발적 베타 진동 생성에 관련된 하위 회로를 밝히고 STN 및 GPi에서 전기장을 형성하여 STN을 선택적으로 변조하는 방향성 DBS 리드를 사용하는 방법을 알려줍니다. 또는 eiDBS 또는 기타 신경 자극 기술을 통한 GPi. 조사관은 STN 또는 GPi에 DBS 리드가 이식된 PD 환자의 참여를 통해 이 연구의 세 가지 목표를 다룰 것입니다. DBS 리드 확장은 외부화되어 기록 및 폐쇄 루프 자극 인프라에 연결됩니다.