Nevromodulering av minne ved aldring (TMS-AD)

Demens på grunn av Alzheimers sykdom (AD) er et ledende folkehelseproblem i USA med enorme pleiekostnader og ingen effektiv farmakoterapi til tross for flere kliniske studier. Flere studier har vist at mild kognitiv svikt (MCI) er en forløperrisiko for AD og er mer mottakelig for intervensjon. Mens prekliniske studier har vist at direkte modulerende aktivitet i prefrontal cortex (PFC) ved bruk av ikke-invasive hjernestimuleringsteknikker, som transkraniell magnetisk stimulering (TMS), kan modulere kognitiv funksjon hos friske eldre voksne, er det lite bevis på pålitelig effekt i MCI.

Etterforskerne antyder tre årsaker til denne mangelen på effekt. For det første er det ingen etablert metode for å estimere en pålitelig biomarkør og unik dose-respons-forhold mellom TMS-intensitet og hjerneaktivitet. For det andre klarer ikke standard TMS-protokoller å fange opp den dynamiske naturen til kognitive tilstander og reaksjonen til endogene hjernetilstander på eksogen nevromodulasjon. For det tredje har ingen studier som bruker TMS i AD-relaterte populasjoner gjort rede for påvirkningen av cerebrovaskulær sykdom i responsen på TMS. Etterforskerne foreslår å adressere disse manglene ved å bruke lukket sløyfe TMS, basert på individualiserte hjernenettverk for å etablere parametere som pålitelig kan kontrollere hjernetilstander under normal hukommelsesfunksjon ved sunn aldring og MCI.

For å nå dette målet vil etterforskerne studere nettverksaktivering og nevrale oscillerende mekanismer som ligger til grunn for nettverket som regulerer arbeidsminnet (WM), en kognisjonsfunksjon med en pålitelig prefrontal cortex (PFC) nettverkskarakterisering. Etterforskerne vil deretter målrette dette nettverket ved å bruke closed-loop TMS til PFC og måle effekten på WM-ytelse og oppgavebasert nevral aktivitet. Denne tilnærmingen bruker samtidig TMS-fMRI for å identifisere dose-responsforhold i arbeidsminnenettverket. Deretter bruker etterforskerne ny lukket sløyfe TMS for å forstyrre dette nettverket ved å bruke tidsmessig presis TMS-EEG. Til slutt vil etterforskerne integrere informasjon samlet inn via fMRI og EEG i et enkelt beregningsrammeverk for å modellere spatiotemporal dynamikk i det globale hjernenettverket og forutsi suksessen til den TMS-relaterte responsen i vår MCI-kohort. Prosjektet vil bruke banebrytende hjernestimulering og nettverksmodelleringsteknikker for å forbedre WM hos friske eldre voksne og MCI og vil gi en demonstrasjon av verdien av lukket sløyfe, nettverksveiledet TMS for fremtidige kliniske anvendelser.