군발두통의 휴식상태 기능적 연결성

뇌전도(EEG)는 비침습적으로 뇌 연결을 연구하는 강력한 수단으로 널리 이용 가능합니다. 고밀도 EEG(HD-EEG)를 사용하면 높은 시간적, 공간적 해상도로 전기적 뇌 활동을 기록할 수 있습니다. 다양한 주파수 대역(알파에서 델타까지)에 걸친 뇌 진동 분석을 통해 감각, 통증 처리 및 정보 통합을 평가하여 치료 중재에 대한 잠재적인 마커 또는 예측 변수를 감지할 수 있습니다.

이전의 신경 생리학 연구는 EEG에 중점을 두고 편두통 환자의 기능적 연결성 또는 스펙트럼 분석을 평가했지만 군발성 두통에 대한 데이터는 없었습니다. 기존 연구에서는 발작 간 단계에서 더 높은 서파 활동(주로 세타)과 시각 전조 동안 시각 피질의 더 높은 흥분성을 발견했습니다.

2016년 휴식 상태 연구에서는 발작 단계에서 저주파 대역이 우세한 것으로 나타났습니다. 간극기 및 발작기 환자는 또한 낮은 일관성을 나타내어 낮은 기능적 연결성을 시사합니다. 또한 HD-EEG를 통한 감각 자극 중 발작간 단계에서 낮은 알파 밴드 활동에 대한 변경된 공간 연결이 발견되어 시상 피질 부정맥을 시사합니다.

본 연구의 일차 목적은 삽화성 군발두통 환자의 기능적 연결성 변화를 평가하여 활동기와 완화기를 비교하는 것입니다. 또한 만성 군발두통 환자의 기능적 연결성에 대한 탐색적 분석이 수행됩니다.

연구 설계:

삽화성 군발성 두통 환자(eCH)는 2개의 개별 시점으로 평가됩니다: 활성 단계(T0) 동안(적어도 1주간의 활성 시합으로 정의됨), 완화 단계(T1) 동안(두통이 없고 14일 이상 두통이 없는 것으로 정의됨) 지속적인 예방약 없이도. 방문할 때마다 임상 데이터가 수집되고 HD-EEG가 수행됩니다.

만성 군발성 두통 환자(cCH)는 단일 시점에 평가되며, 건강한 대조군은 HD-EEG 등록을 한 번 거치게 됩니다.

HD-EEG 등록:

참가자는 눈을 뜬 상태에서 2회, 눈을 감은 상태에서 2회 등 휴식 상태에서 무작위 순서로 4회(각 6분) 녹음을 수행합니다.

조사관은 다음 주파수 대역의 6개 휴식 상태 네트워크(기본 모드 네트워크, 등쪽 주의 네트워크, 복부 주의 네트워크, 언어 네트워크, 신체운동 네트워크 및 시각 네트워크) 중에서 휴식 상태 FC를 분석합니다: 알파 8~12Hz, 베타 13~ 30Hz, 감마 31~80Hz, 세타 4~7Hz. 델타 1-3Hz.

획득 매개변수는 다음과 같습니다: 하이패스: 0.5Hz; 로우패스: 100Hz; 노치: 50Hz. HD-EEG 데이터 분석을 위해 피질/피질하 회백질에서 신경 소스를 재구성하기 위해 이전에 개발되고 검증된 맞춤형 분석 파이프라인이 수행됩니다. EEG 신호는 대역 통과 필터링(1~80Hz)되고 250Hz에서 다운 샘플링됩니다. 생물학적 인공물은 독립 성분 분석(ICA)을 사용하여 거부됩니다. EEG 신호는 REST(Reference Electrode Standardization Technique)의 맞춤형 버전으로 참조됩니다. 매트릭스는 측정된 두피 전위와 뇌 소스에 해당하는 쌍극자 사이의 관계를 추정합니다. 소스 재구성은 정확한 저해상도 뇌 전자기 단층 촬영(eLORETA) 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.

통계 계획:

샘플 크기는 프리웨어 온라인 플랫폼 www.openepi.com을 사용하여 계산되었습니다. 군발두통의 HD-EEG 기능적 연결성에 대한 이전 연구는 없었기 때문에 우리의 표본 크기 분석은 Bjork(Bjork et al., 2009)의 연구를 기반으로 했습니다. 0.04(±0.04)와 동일한 세타 상대 전력 대역의 그룹 간 차이는 임상적으로 의미 있는 것으로 간주됩니다. 신뢰 구간 95%와의 비교를 위해 양측 t-검정을 고려합니다. 검정력: 80%, 최소 제안 표본 크기는 그룹당 20명의 대상이었습니다.

모수적 방법을 사용할지 비모수적 방법을 사용할지 결정하기 위해 Shapiro Wilk 테스트를 통해 예비 정규성 분석을 수행합니다.

수치 변수는 평균 및 표준 편차(또는 적절한 경우 중앙값 및 사분위수)로 설명되고, 범주형 변수는 원시 숫자 및 백분율로 설명됩니다.

별도의 밴드와 눈을 감은 등록에 대한 기능적 연결성 분석이 수행됩니다.