신경조절을 통한 표적화를 위해 신경성 식욕부진증의 강박성을 뒷받침하는 네트워크 식별

가속 세타 버스트 rTMS가 AN의 증상을 치료하고 비정상적인 네트워크 연결을 정상화할 수 있는지 확인하기 위해 연구자들은 AN 환자(18~45세) 20명을 등록하여 오른쪽 안와전두엽 피질에 대한 억제성 연속 세타 버스트 rTMS(R OFC)의 5회 치료를 받을 예정입니다. ) 총 50회 치료 동안 10일(2주) 동안 매 시간마다 3분씩 전달되었으며, 치료 직후와 1개월 후에 후속 조치가 이루어졌습니다. 임상 증상 변화는 예상 체중 백분율(%EBW)을 통한 체중 증가, 섭식 장애 검사(EDE) 임상 인터뷰 및 검증된 자가 보고를 통해 결정됩니다. 가설 1의 경우: rTMS 후 1개월에 연구자들은 %EBW가 증가하고 EDE에 따라 AN 강박 증상이 의미 있게 감소할 것으로 예상합니다. 가설 2의 경우: 연구자들은 AN 강박 증상의 개선과 관련된 TMS 전후를 비교하여 R OFC 및 선조체 RSFC의 변화를 식별하려고 합니다.

연구자들은 다음과 같은 과학적 근거를 바탕으로 개인 내 일련의 이미징 및 분석에 중점을 둡니다. (1) 섭식 병리학의 이론적 모델은 시간이 지남에 따라 덜 강박적인(목표 지향적) 행동에서 더 강박적인(습관 지향적) 행동으로의 종단적 전환을 지원합니다. 그러나 시간에 따른 이러한 행동의 신경 표현에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 따라서 연구자들은 질병의 자연적인 과정에 걸쳐 네트워크 활동을 관찰할 계획입니다. (2) 강박 행동의 네트워크 표현이 언제 더 강한지에 대한 지식(즉, 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 가정됨)은 TMS 개입의 특이성과 최적의 시기를 최적으로 알리고 긍정적인 치료 반응의 가능성을 높일 것입니다. 조사관의 예비 데이터는 OCD 샘플의 증거 기반 표적인 R OFC에 개입하는 것을 뒷받침합니다. 연구자들의 연구에서 이 목표는 섭식 장애 관련 강박성(예: 체중 감량을 위해 강박적인 운동에 참여하려는 충동)을 줄이는 데 상당히 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

TMS: 조사자의 프로토콜은 총 50회 치료에 대해 10일(2주) 동안 매시간 전달되는 3분간 지속되는 R OFC에 대한 억제성 연속 TBS(cTBS)의 5회 치료로 구성됩니다. 이를 관점에서 살펴보면, 대부분의 기존 하루 1회 TMS 프로토콜은 6~9주 동안 30~36회 치료만 제공합니다. 따라서 연구자들은 이 패러다임을 사용하여 더 짧은 기간에 걸쳐 더 많은 임상 용량의 치료 자극을 제공하고 있으며, 이를 통해 더 빠른 반응을 얻을 수 있을 것으로 예상합니다. 이 박사는 현재 대규모 다중 현장 시험의 일환으로 OCD의 신속한 치료를 위한 유사한 가속 R OFC cTBS 연구를 진행하고 있으며 강박 행동 치료를 위한 이 접근법의 타당성, 안전성 및 예비 효능을 입증하고 있습니다(IRB #: 20- 32534). 연구자들은 이제 이 쇠약하고 매우 병적인 상태에 사용할 수 있는 치료법이 부족하다는 점을 고려하여 AN을 치료하기 위해 유사한 접근 방식을 사용하기를 희망합니다.

fMRI 프로토콜: T1 강조 해부학적 및 rs-fMRI를 포함한 MRI 스캐닝은 GE Discovery MR750 3 Tesla 스캐너에서 수행됩니다. rs-fMRI 스캔의 경우, 환자는 눈을 뜨고 최소 2x7분 스캔을 받아야 하며, 각성 상태를 확인하기 위해 MR 기술자가 관찰했습니다. 모든 T1 및 fMRI 스캔은 널리 사용되는 MRI 처리 소프트웨어 패키지인 AFNI(Analyments of Functional NeuroImages), ANT(Advanced Normalization Tools), FreeSurfer 및 FSL의 도구를 활용하는 표준화된 전처리 파이프라인인 fMRIprep을 사용하여 전처리됩니다. T1 스캔은 강도 불균일성을 수정하고, 두개골을 제거하고, 등록 목적으로 분할한 다음 MNI 공간으로 다시 샘플링합니다. fMRI 스캔은 슬라이스 시간 수정되고 머리 동작 수정을 통해 원래 공간으로 다시 리샘플링된 다음 T1 공간과 MNI 공간 모두에 등록되고 리샘플링됩니다. 12개의 동작 매개변수와 뇌척수액(CSF) 및 백질 신호를 포함하여 fMRIprep에 의해 생성된 방해 회귀자를 사용하여 fMRI 데이터의 노이즈 제거를 포함한 데이터 분석이 AFNI에서 수행됩니다. 그런 다음 결과 잔여 신호를 사용하여 정규화된 Z 통계를 생성하기 위해 Fisher 변환 상관 관계에서 RSFC(휴식 상태 기능 연결) ​​행렬을 생성합니다.