만성 뇌졸중 환자의 상지 운동 재활에서 BCI 제어에 대한 RTM의 영향 (BCINET)

뇌 혈관 사고 (뇌졸중)는 주요 공중 보건 문제입니다. 뇌졸중은 사망의 세 번째 주요 원인이며 장애의 주요 원인과 자율성 상실입니다. 프랑스에서는 현재 매년 130,000 건의 새로운 사례가 있으며, 인구의 고령화로 인해 향후 몇 년 동안이 숫자가 증가 할 것입니다. 스트로크 후 손상 중에서 상지의 운동 결핍은 가장 흔한 장애로, 처음 뇌졸중 환자의 73-88%와 만성 환자의 55-75%에 영향을 미칩니다. 관련 결함은 재활 관리를 복잡하게하고 회복에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 운동 결함이있는 환자의 임상 프로파일은 다양하고 복잡하여 개별화 된 접근법이 필요합니다. 현재, 물리 치료 만 권장되며, 결과는 적당합니다.

반복적 인 경 두개 자기 자극은 운동 회복을 향상시킬 수있는 요법이지만, 특히 환자의 임상 프로파일에서의 이질성으로 인한 효능의 변동성으로 인해 HAS (프랑스 Hight Health Authority)에 따라 현재 증거 수준이 낮습니다. 그럼에도 불구하고,인지 기능의 회복뿐만 아니라 저항성 우울증에도 여전히 권장되며 운동 이미지 (MI)를 자극하는 데 사용될 수 있습니다. MI 교육은 또한 모터 네트워크를 자극하는 이점이 있습니다. 많은 환자들을 위해 달성하기 어렵고, RTM의 사용은 이러한인지 적 과제를 촉진하고 특히 BCI (Brain-Computer 인터페이스)에 더 잘 접근 할 수 있습니다. 실제로, 혁신적인 재활 요법 중에서 BCI는 가장 유망한 것으로 나타났습니다. 인지 작업 중 뇌 활동을 전기 근육 자극과 같은 명령으로 변환함으로써 BCI는 손상된 운동 네트워크를 복원하고 운동 회복을 유도합니다. 임상 실습에서 광범위한 사용에 대한 주요 장애물은 신뢰성 부족입니다. 환자의 거의 30%가 MI 작업을 수행하는 데 어려움이 있거나 보편적 인 뇌 시그니처를 식별하는 데 어려움 때문에 환자의 거의 30%가 올바르게 제어 할 수 없기 때문입니다.

BCINET 프로젝트는 새로운 뇌 시그니처를 사용한 운동 상상력 작업의 탐지를 개선하여 RTM을 사용한인지 촉진을 통해 BCI의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로합니다.

1. - MI 작업 (또는 기능적 연결성) 동안 다른 뇌 영역의 동적 커뮤니케이션을 사용하여 환자 별 서명을 식별 할 수 있습니다. 관련 BCI없이 MI 작업을 수행하는 건강한 대상의 기능적 연결성에 대한 연구는 노드 정도 또는 클러스터링 계수와 같은 특정 측정의 관심을 보여주었습니다. 기능 연결 매개 변수가 BCI 알고리즘에 사용될 수 있는지 여부를 알아 내기 위해 MI 작업을 구별하는 데있어서의 성능을 정의하고 뇌졸중 환자의 뇌 자극이 없을 때 시간이 지남에 따라 그들의 진화를 결정하기 위해 5 명의 환자의 초기 그룹에 대한 효과를 평가할 것입니다. 그들의 초기 연구는 또한 우리가 TMS 자극이 적용될 때 그들의 진화를 식별 할 수있게 해줄 것이다.
2. - 뇌 자기 자극은 MI 작업을 촉진하고 많은 환자들에게 더 나은 BCI 재활을 가능하게 할 수 있습니다. 억제 또는 흥분성 자극 프로토콜을 사용한 두 연구는 스펙트럼 전력 신호의 개선과 MI 작업의 더 나은 차별을 보여 주었다. 그러나, 결과는 단일 치료 후 및 치료 후 측정을 사용하여 획득되었으며, 환자 프로파일에 따라 BCIS 사용 또는 TMS 반응의 변동성에 대한 행동 변동성을 고려하지 않았다. 따라서, RTMS가 BCI 제어를 개선 할 것인지 확인하기 위해, 우리는 3 개의 임상 프로파일 및 3 개의 RTMS 자극 전략에 따라 5 명의 환자 그룹에서 다중 기준선에서 9 개의 단일 사례 실험 설계 (SCED) 연구를 수행 할 것이다. SCED는 특히 중재가 효능의 개별적 변동성을 제시 할 때 이종 인구에 적합한 실험 모델이다. 그들은 개인 규모로 소수의 환자에 대한 개입의 효과를 보여줄 수 있다는 이점이 있습니다. SCED의 복제를 통해 우리는 환자의 하위 그룹 (임상 중증도, 관련 hemineglect의 존재)에 대한 중재의 외부 유효성을 높이고 중재 전략 (자극 빈도, 자극 부위)에서 수정을 연구 할 수 있습니다.