개존성 난원공이 있는 편두통 환자의 다중모드 뇌 기능 (NEURO-PFO)

이 연구는 조사자가 주도하는 단일 기관, 전향적, 종단적, 자기 대조 코호트 연구로, 일상적인 치료의 일부로 임상적으로 적응증이 있는 경피적 PFO 폐쇄술을 받는 편두통(전조 동반) 성인 및 심초음파로 확인된 개방성 난원공(PFO) 환자의 다중 모드 뇌 기능 변화를 평가합니다. 본 연구는 고밀도 뇌파(EEG), 정적 기능적 MRI(rs-fMRI) 및 인지 검사를 위한 표준화된 획득 및 분석 파이프라인을 사용하여, 폐쇄 전 기준선부터 폐쇄 후 추적 관찰까지의 개인 내 정적 상태 신경생리학, 뇌 네트워크 조직 및 신경인지 성능의 궤적을 특성화하도록 설계되었습니다.

전체 설계 및 임상 워크플로우 통합

참가자는 일상적인 임상 경로(심장학/구조적 심장 질환 및 두통/신경학 서비스)를 통해 식별됩니다. 연구 절차는 참가자 부담을 줄이고 데이터 완전성을 향상시키기 위해 가능할 때마다 표준 수술 전 평가 및 수술 후 추적 관찰 일정에 통합됩니다. PFO 폐쇄 절차 자체, 장치 선택, 수술 주기 관리 및 수술 후 항혈전 치료는 지역 임상 관행을 따르며 연구에 의해 할당되지 않습니다.

참가자는 폐쇄 전 기준선 평가를 완료한 후 추적 관찰 동안 반복 평가를 받습니다. 연구 방문은 PFO 폐쇄 후 임상적으로 의미 있는 회복 단계에 시간 고정되어 있으며, 초기 신경생리학적 변화, 중간 적응 및 뇌 네트워크 측정의 장기적 안정화를 포착하기 위한 것입니다.

다중 모드 평가 및 획득 절차 정적 상태 fMRI 획득 및 품질 관리

정적 상태 fMRI는 네트워크 수준 분석에 적합한 표준화된 시퀀스를 사용하여 3.0T 임상 MRI 시스템에서 획득됩니다. 참가자는 모든 방문에서 동일한 정적 조건(예: 눈을 감거나 응시하며 눈을 뜸)을 따르며 가만히 있고 깨어 있도록 지시받아 종단적 비교 가능성을 극대화합니다. 영상 품질 관리는 머리 움직임 및 생리적 인공물 최소화를 강조합니다. 데이터는 완전성, 스캐너 프로토콜 편차 및 움직임 이상치에 대해 검사됩니다; 사전 지정된 QC 임계값(예: 과도한 움직임)을 충족하지 못한 스캔은 네트워크 분석에서 제외되도록 표시되며, 적절할 때 다른 사용 가능한 결과는 보존됩니다.

고밀도 EEG 획득 및 품질 관리

고밀도 EEG는 표준화된 정적 상태 조건에서 기록됩니다. 획득 프로토콜은 참가자 준비, 임피던스 확인, 기록 지속 시간 및 환경 제어(예: 저소음 방, 표준화된 지시)를 포함하여 모든 방문에서 조화됩니다. 기록 품질 관리는 과도한 근육 활동, 안구 운동 오염, 채널 인공물 및 졸림 모니터링을 포함합니다. 원시 데이터는 필요한 경우 재현 가능한 전처리 및 재분석을 가능하게 하기 위해 보관됩니다.

신경인지 및 증상 관련 평가

신경인지 성능은 훈련된 직원이 표준화된 절차 및 채점 규칙에 따라 시행하는 MATRICS 합의 인지 배터리(MCCB)를 사용하여 평가됩니다. 연구의 일부로 수집된 추가 임상 평가는 시간에 따른 다중 모드 뇌 측정 해석을 지원합니다(예: 두통 일지 기반 지표 및 검증된 환자 보고 측정). 이러한 측정은 측정 변동성을 줄이기 위해 가능할 때 영상/EEG에 대한 일관된 타이밍으로 수집됩니다.

신경영상 및 EEG 전처리 및 네트워크 구성 rs-fMRI 전처리

정적 상태 fMRI 전처리는 커넥톰 기반 분석을 위한 확립된 파이프라인을 따릅니다: 초기 볼륨 제거(해당되는 경우), 슬라이스 타이밍 보정(사용된 경우), 움직임 보정, 개별 해부학적 공간에 대한 공동 등록(가능한 경우), 표준 공간으로의 정규화, 불필요 회귀(예: 움직임 매개변수; 최종 파이프라인에 따라 생리적 또는 백질/뇌척수액 신호 선택적 포함), 시간적 필터링 및 선택된 아틀라스 및 연결성 접근법과 일치하는 공간적 평활화. 움직임은 표준 지표(예: 프레임별 변위)를 사용하여 정량화됩니다. 스크러빙/검열 전략 및 민감도 분석(예: 전역 신호 회귀 포함/제외)은 견고성을 평가하기 위해 적용될 수 있습니다.

고밀도 EEG 전처리

EEG 전처리에는 대역 통과 필터링, 불량 채널 감지/보간, 인공물 감쇠(예: 안구 및 근육 성분을 처리하기 위한 독립 성분 분석 또는 동등 방법), 고밀도 기록과 일치하는 재참조 전략 및 정적 에포크로의 분할이 포함됩니다. 주파수 영역 특징(예: 표준 대역의 전력 스펙트럼 밀도) 및 연결성 측정은 모든 방문에서 표준화된 매개변수를 사용하여 도출됩니다.

분할(뇌 "아틀라스") 및 네트워크 생성

rs-fMRI의 경우, 뇌는 사전 정의된 아틀라스(예: 기능적으로 정의된 다중 네트워크 분할, Schaefer 기반 아틀라스 등, 데이터베이스 잠금 전 최종화)를 사용하여 관심 영역(ROI)으로 분할됩니다. 지역 시간 계열은 ROI당 추출되며, 쌍별 연결성 행렬은 상관 기반 지표(적절한 경우 Fisher z 변환 포함)를 사용하여 구성됩니다. EEG의 경우, 연결성은 체적 전도 편향을 줄이는 위상 기반 측정(예: 위상 지연 지수 유형 지표)을 사용하여 계산되며, 정적 상태 네트워크 생리학과 관련된 사전 지정된 주파수 대역에 초점을 맞춥니다. 네트워크 표현은 전체 뇌 연결성 행렬 및 표준 기능 시스템(예: 기본 모드, 돌출, 실행 제어 네트워크)에 맞춰진 파생 네트워크 내/네트워크 간 요약을 포함할 수 있으며, 사전 최종화됩니다.

통계적 고려 사항 및 분석 접근법(고수준) 주요 분석 프레임워크

주요 분석은 다중 모드 뇌 기능 및 인지 종점에 대한 폐쇄 전 기준선과 추적 관찰 시점 간의 개인 내 비교입니다. 종단 모델링은 참가자별 무작위 효과를 포함한 선형 혼합 효과 모델과 같은 반복 측정에 적합한 접근법을 사용하여 구현되며, 모든 사용 가능한 시점 포함을 허용하고 무작위 결측 가정 하에서 불완전한 추적 관찰을 수용합니다. 시간은 최종 사양에 따라 범주형(방문 기반) 또는 연속적(폐쇄 후 시간)으로 모델링됩니다.

다중 주요 종점 및 다중성 제어

연구에는 두 가지 주요 영역(신경영상/EEG 기반 뇌 기능 및 MCCB 인지)이 포함되므로, 다중성 제어가 전체 제1종 오류율을 보존하기 위해 적용됩니다. Bonferroni 조정 유의성 임계값은 두 가지 주요 종점에 대한 확인적 검정에 사용됩니다(즉, α가 두 가지 주요 검정에 분할). 2차 및 탐색적 분석은 적절한 주의를 기울여 해석되며 주로 가설 생성용입니다.

네트워크 수준 추론 및 특징 선택(탐색적 구성 요소)

커넥톰 전체 rs-fMRI 분석의 경우, 네트워크 기반 추론 방법(예: 순열 검정을 통한 네트워크 기반 통계)을 사용하여 구성 요소 수준에서 가족별 오류를 제어하면서 가장자리 전체에 걸쳐 일관된 변화를 보이는 하위 네트워크를 식별할 수 있습니다. EEG 연결성의 경우, 최종 특징 집합에 따라 유사한 군집 기반 또는 네트워크 기반 순열 접근법이 사용될 수 있습니다.

다중 모드 네트워크 특징을 인지 성능 및 임상 측정과 연관시키기 위해, 다변량 모델링 전략이 적용될 수 있습니다. 특징 공간이 표본 크기에 비해 고차원인 경우(예: 가장자리별 커넥톰 특징), 정규화 및 특징 선택 방법(예: LASSO 또는 엘라스틱 넷)이 과적합을 줄이기 위해 교차 검증을 포함한 탐색적 프레임워크에서 사용될 수 있습니다. 선택된 특징은 요약(예: 네트워크 강도 지수)될 수 있으며 MCCB 변화 또는 증상 궤적과의 종단적 연관성에 대해 검토됩니다. 이러한 모델은 사전 지정되고 예측에 충분한 검정력을 갖지 않는 한 명시적으로 탐색적입니다.

공변량 및 교란 변수 제어

모델은 뇌 네트워크 측정 및 인지에 영향을 미칠 수 있는 주요 공변량(예: 나이, 성별, 교육 수준, fMRI용 머리 움직임 지표, 약물 변경 및 기타 임상적으로 관련된 요인)을 고려합니다. 민감도 분석은 움직임 임계값, 전처리 선택 및 대체 아틀라스 해상도의 영향을 평가할 수 있습니다.

결측 데이터 및 데이터 품질

결측은 추적 관찰 손실 또는 사용 불가능한 영상/EEG 데이터에서 발생할 수 있습니다. 분석 계획은 (1) 일정 통합 및 QC 피드백 루프를 통한 결측 데이터 방지, (2) 결측의 투명한 처리에 우선순위를 둡니다. 혼합 효과 모델은 부분 추적 관찰 참가자 포함을 가능하게 하며, 영상/EEG 특정 QC 제외는 이유와 함께 문서화됩니다. 해당되는 경우, 민감도 분석은 완전 사례 및 모든 사용 가능 데이터 접근법을 비교할 것입니다.

안전 감시 및 부작용 문서화

연구는 치료 할당과 관련하여 비중재적이지만, PFO 폐쇄 및 일상적인 수술 후 관리와 시간적으로 관련된 부작용을 전향적으로 포착합니다. 부작용 및 심각한 부작용은 기관 요구 사항과 일치하는 표준화된 정의, 등급, 귀인(예: 절차 관련, 장치 관련, 약물 관련 또는 무관) 및 보고 경로를 사용하여 추적 관찰 전반에 걸쳐 기록됩니다. 이 안전 문서화는 관찰적이며 임상 관리를 변경하지 않습니다.

데이터 관리, 기밀성 및 재현성

연구 데이터는 사전 지정된 변수 정의 및 감사 추적이 있는 구조화된 데이터베이스에 기록됩니다. 영상 및 EEG 데이터는 통제된 접근 권한으로 비식별화된 형식으로 저장됩니다. 임상 기록과 연구 식별자 간 데이터 연계는 승인된 인원만 접근할 수 있는 보안 위치에 유지됩니다. 전처리 파이프라인, 매개변수 설정 및 분석 스크립트는 재현성 및 투명한 보고를 지원하기 위해 버전 관리됩니다.

확산

결과는 동료 검토 간행물 및 학술 발표를 통해 확산될 것입니다. 보고는 관련 관찰 연구 지침을 따르며, 사전 지정된 확인적 분석과 탐색적 모델링을 구분할 것입니다.