Neurologische kenmerken van chronische pijnstoornissen

"Hersenhandtekeningen" als objectieve maatstaven voor acute pijn zijn gekarakteriseerd met functionele magnetische resonantiebeelden en machine learning-technologie. In vergelijking met acute pijn leidt chronische pijn tot een grotere sociaaleconomische belasting. Maatregelen voor chronische pijn blijven echter subjectief en suboptimaal, en de hersenhandtekeningen voor chronische pijn zijn grotendeels onbekend. Chronische migraine en fibromyalgie zijn twee prototypen van primaire chronische pijnaandoeningen met een hoge handicap en hardnekkigheid met een prevalentie van ongeveer 2% voor beide ziekten. Deze twee chronische pijnstoornissen hebben een gedeeld klinisch beeld (abnormale pijngevoeligheid, stemmings- en slaapstoornissen), pathofysiologie (centrale sensitisatie) en medische behandeling (antidepressiva), ondanks dat er verschillende lichaamsdelen bij betrokken zijn (hoofd vs. hele lichaam). Het huidige geïntegreerde project heeft tot doel zowel algemene als ziektespecifieke hersensignaturen van chronische pijn te karakteriseren door deze twee chronische pijnstoornissen te onderzoeken. Onze bevindingen kunnen enig licht werpen op de belangrijkste mechanismen van pijnchronificatie, en kunnen de weg vrijmaken voor de optimalisatie van diagnose en prognose, evenals formulering van gepersonaliseerde geneeskunde bij chronische pijn, om de levenskwaliteit van deze patiënten te verbeteren en de pijn te verminderen sociaaleconomisch verlies.

Het huidige project omvat drie interdisciplinaire deelprojecten (plus één dierstudie, die hier niet wordt vermeld):

A: Klinische studies voor chronische migraine en fibromyalgie: endofenotypes en pijnchronificatie B: Functionele neuroimaging van chronische pijn: multimodale kwantitatieve analyse van hersenconnectomen C. Datastream mining-technologie voor multimodale fysiologische signalen van chronische pijn: real-time tracking en klinische correlatie

De specifieke doelstellingen van de huidige projecten omvatten:

1. Identificatie van veelvoorkomende en ziektespecifieke hersensignaturen voor chronische pijn (deelprojecten A, B, C)
2. Onderzoek naar klinische indicatoren met voorspellende waarden door machine learning analyse van big data (deelprojecten A, B, C)
3. Opheldering van de specifieke anatomische structuren of neurale netwerken die ten grondslag liggen aan pijnchronificatie op basis van klinische neuroimaging (deelprojecten A, B) In deze eerstejaars pilotstudie van de vierjarige longitudinale studie zullen we experimentele platforms opzetten voor elk deelproject, beginnen met het werven van deelnemers en het uitvoeren van endofenotypering, evenals een voorbereidende integratie voor deelprojecten A, B en C.