Hjerneavbildningsstudie på biomarkører for kroniske ryggsmerter

Legemidler som brukes til å håndtere kroniske smerter har ikke vist seg å være effektive, og kronisk smerte fortsetter å koste kanadiere 60 milliarder dollar i året uten å virkelig hjelpe de som lider. Studien foreslår å undersøke faktorene knyttet til en person som kan forbedre eller redusere effektiviteten av smertebehandlinger hos personer som lider av kronisk smerte. Behandlingsrespons på smertestillende midler hos en person kan være relatert til hjernen, genetikk, sosial og psykologisk sammensetning. Etterforskerne tar sikte på å studere disse faktorene for å identifisere og utvikle gjennomførbare og robuste indikatorer basert på en persons biologiske sammensetning (også kalt biomarkører). Disse biomarkørene vil tillate leger og forskere å forutsi mer nøyaktig hvilke behandlings- og forebyggingsstrategier for en bestemt sykdom som vil fungere i hvilke grupper av mennesker. Disse tiltakene vil gi nye muligheter for å forbedre behandlingen, for eksempel ved å skreddersy behandlingen for å møte de spesifikke behovene til hver enkelt pasient basert på hans/hennes biologiske og psykologiske sammensetning. Mot det spesifikke målet vil data først samles inn i flere eksperimentelle domener for å studere behandlingsforventninger (kognitive, psykososiale, hjernerelaterte, genetiske). Disse "eksperimentelle" dataene vil bli sammenlignet mellom kroniske ryggsmerter (CBP) og friske deltakere for å gi ny forståelse av faktorene som styrer behandlingsresponsen. På slutten av eksperimentell datainnsamling vil etterforskerne samle inn data i det "kliniske" domenet. Derfor, på slutten av de eksperimentelle øktene, vil en undergruppe av CBP-deltakere motta et falskt legemiddel (placebo forkledd som en godkjent smertebehandling), og en annen undergruppe vil kun gi smertevurderinger og dermed tjene som en ventelistekontroll for placebo-studien. Data vil bli studert i trinn for å forstå faktorer som medierer behandlingsresultater, og til slutt vil etterforskerne bruke avanserte beregningsverktøy som brukes til big data-analyse og har som mål å identifisere faktorer som kan brukes som biomarkører og presisjonsmedisinske verktøy.