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전기 임피던스 근전도를 이용한 근육 건강 측정

2026년 3월 30일 업데이트: Pushpa Narayanaswami, Beth Israel Deaconess Medical Center

근육의 근병증 변화를 전기 임피던스 근전도 검사를 통한 편리한 정량화

이 연구는 MRI(자기 공명 영상)를 사용한 근육 건강 측정과 비교하여 근육 건강을 측정하는 장치인 mScan을 더욱 발전시키기 위해 수행됩니다. 이 장치는 피부에 대고 전기 임피던스 근육 조영술(EIM)을 사용합니다. EIM은 매우 작고 비침습적(예: 바늘이 필요 없음), 짧은(약 6초), 통증 없는 전류를 사용하여 근육을 측정합니다. 우리는 mScan이 근육 질환이 있는 사람과 없는 사람의 MRI에서 보이는 근육 측정치를 어떻게 예측하는지 살펴볼 것입니다. 우리는 이것이 향후 MRI보다 빠르고 편리하며 시간이 덜 소요되는 근육 건강 평가 방법으로 사용될 수 있기를 바랍니다. 이것은 다양한 근육 장애에 대한 치료가 일정 기간 동안 얼마나 잘 작동하는지 측정하는 데 사용될 수 있습니다.

연구 개요

상세 설명

자기공명영상(MRI)은 근이영양증에서 근염에 이르기까지 다양한 상태에서 골격근 질환과 치료 반응을 추적하는 중요한 임상 도구입니다. MRI는 골격근 병리의 대리 측정치로 작용할 수 있으며, 위축, 부종, 지방 침윤, 근섬유 조직의 혼란을 정량화하여 생검의 필요성을 없앱니다. MRI 변화를 추적하는 것이 많은 근육 질환에서 치료적 임상 시험을 가속화할 것이라는 데는 의문의 여지가 거의 없으며, 그 사용이 강력히 권장되고 있습니다. MRI는 근육 상태를 우수하게 평가할 수 있지만, 높은 비용, 일반적인 불편함, 대상자가 움직이지 않고 평평하게 누워 있어야 할 필요성, 상지 근육 평가의 제한, 복잡한 영상 데이터를 질병 추적을 위한 간단한 값으로 정제하기 위한 상세한 영상 분석의 필요성, 임상 시험에서 반복 측정을 얻는 어려움, 기관 간 프로토콜 표준화의 어려움을 포함한 많은 단점이 있습니다. 이러한 한계로 인해 MRI는 근육 건강과 질병 상태 평가를 위한 쉽게 적용 가능한 생체 표지자로 사용되기 어렵습니다. MRI와 유사한 구성 정보를 제공하지만 MRI의 많은 단점을 극복하는 기술은 일반 환자 치료 및 임상 치료 시험에서 매우 강력한 생체 표지자로 작용할 수 있습니다.

전기 임피던스 근육 조영술(EIM)이 바로 그러한 기술입니다. 사실, EIM은 현재 여러 신경근 장애에서 생체 표지자로 사용되고 있습니다. EIM에서는 소형 휴대용 장치를 사용하여 약한, 방향성 집중, 다중 주파수 전류가 근육에 적용되고, 결과적인 표면 전압이 측정되며, 임피던스 값이 도출됩니다. 이러한 값의 변화는 위축, 부종, 지방 침윤, 근섬유 조직의 혼란을 포함한 근육 상태에 대한 통찰력을 제공합니다. ALS 외에도, EIM은 근이영양증, 근염, 단순한 기능 저하를 포함한 여러 장애에서 생체 표지자로서 상당한 가치를 이미 보여주었습니다. 요약하면, 우리는 EIM이 MRI의 대리자 역할을 할 잠재력이 있다고 가정하며, 많은 동일한 정보를 제공하지만 훨씬 더 빠르고 편리하며, 비용이 적게 들고, 크기가 작으며, 유연성과 내성이 더 크고, 번거로운 영상 분석이 필요하지 않습니다.

EIM이 근육 건강에 민감하다는 것을 보여주는 많은 데이터가 획득되었지만, EIM을 MRI에 직접 연관시키는 데이터는 드뭅니다. EIM과 MRI 모두의 복잡성을 고려할 때, 이러한 데이터 세트에 머신 러닝 접근법을 적용하는 것은 이 두 기술 간의 관계를 수립하는 수단으로 작용할 수 있습니다. 이것은 EIM이 근육 건강 추적을 위한 매우 편리한 도구로, 그리고 잠재적으로 미래의 임상 치료 시험 및 일상적인 환자 치료에서 생체 표지자로 작용할 수 있게 할 것입니다.

연구 질문: EIM이 골격근의 일차 질환(근병증) 평가에서 MRI를 보완하고 잠재적으로 대체할 수 있는가?

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

150

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, 미국, 02215
        • 모병
        • Beth Israel Deaconess Medical Center
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Pushpa Narayanaswami, M.D.

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

근병증 진단 환자 및 건강한 대조군

설명

포함 기준:

  • 연령 18-89세
  • 유전자 검사, 혈청학적 데이터 또는 이전 근육 생검 결과를 포함한 상세한 차트 검토를 통해 확인된 일차성 근육병증 증거

제외 기준:

  • 평평하게 누울 수 없음 또는 폐쇄공포증 병력
  • 하지 부종 >1+
  • 연구 대상 하지 근육에 영향을 미치는 다중 기타 병리 존재
  • 임신
  • MRI 스캔 금기 사항 - 예: MRI 비호환성 페이스메이커, 뇌심부 자극기 또는 하지 하드웨어
  • DXA 스캔 금기 사항

    • 과거 15일 이내 방사성 동위원소를 사용한 검사/스캔
    • 과거 7일 이내 방사선 조영제를 사용한 영상 검사
    • 체중 450파운드 초과
    • 과거 24시간 이내 칼슘 보충제 또는 칼슘 함유 제산제 복용
  • MRI 스캐너 적합성 문제 및 심한 비만이 EIM 데이터에 미치는 영향을 고려한 BMI > 35 kg/m2의 심한 비만
  • EIM 전극 접촉을 방해하거나 참가자에게 불편을 줄 수 있는 궤양을 동반한 만성 피부 질환

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
건강한 통제
EIM은 감지할 수 없는 고주파, 다중 주파수(예: 1kHz ~ 10MHz) 전류가 두 전극에 적용되는 임피던스 기반 기술입니다. 결과적인 전압 신호는 두 개의 감지 전극에서 측정됩니다.
근육병
근육병 환자
EIM은 감지할 수 없는 고주파, 다중 주파수(예: 1kHz ~ 10MHz) 전류가 두 전극에 적용되는 임피던스 기반 기술입니다. 결과적인 전압 신호는 두 개의 감지 전극에서 측정됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
병리 특이적 패널티 회귀 모델 개발. 근육 단면적, 지방 함량, 부종 및 섬유 조직 불규칙성을 포함하여 근육 병리를 대표하는 MRI 결과와 EIM 데이터 세트를 연결하는 예측 알고리즘.
기간: 2년

A. EIM 데이터 준비: 10kHz에서 10MHz 사이의 41개 주파수에서의 저항, 리액턴스 및 위상 값과 같은 출력을 종방향 및 횡방향 모두에서 사용할 것입니다. 원시 EIM 데이터는 통계적으로 정의된 오류 개별 주파수 점을 삭제하는 자동화된 알고리즘을 사용하여 필터링됩니다.

B. 준비 후의 MRI 데이터 분석 C. 최대 10MHz까지의 전체 다중 주파수 세트를 평가하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자(Lasso)21을 사용하는 기본 접근법인 패널티 회귀 접근법이 EIM의 예측 모델을 개발하기 위해 사용되며, 추가적으로 중첩 교차 검증이 수행됩니다. D: 이렇게 훈련된 모델은 나머지 20%의 데이터에 특별히 적용될 것이며, 이는 테스트 세트로 사용될 것이고, 이 두 번째 데이터 세트에 대한 RMSE의 최종 값이 계산될 것입니다. 연구자들은 R 값이 0.6 이상을 달성하는 것을 성공으로 정의할 것이며, 이는 대부분의 임상 결과에 대해 중간에서 강한 연관성으로 간주됩니다.

2년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Pushpa Narayanaswami, M.D., Beth Israel Deaconess Medical Center

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2025년 4월 9일

기본 완료 (추정된)

2027년 6월 1일

연구 완료 (추정된)

2027년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 3월 25일

처음 게시됨 (실제)

2026년 3월 31일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 4월 3일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 3월 30일

마지막으로 확인됨

2026년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

IPD 계획 설명

SBIR 허용 범위 내에서 독점적이지 않은 것으로 간주되는 비식별화된 데이터는 기존 웹사이트(예: Dryad 데이터베이스)를 통해 공개적으로 공유될 것입니다. 관련 임상 및 인구통계학적 정보(모두 비식별화됨)를 포함할 것입니다. 디지털 객체 식별자(DOI)는 출판물에 참조되어 연구 커뮤니티가 출판물에 사용된 정확한 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 할 것입니다. 연구 결과는 또한 신경학 및 공학 분야의 국내외 과학 회의와 1차 신경근육 질환에 초점을 맞춘 학회에서 발표 및 공유될 것입니다.

IPD 공유 기간

연구 완료 및 주요 분석 후

IPD 공유 액세스 기준

공개

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜
  • 수액
  • ICF

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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