Søker etter nye biologiske fenotyper hos migrenepasienter som er resistente mot behandlinger (SPHERA_WP1_2)

High Density-elektroencefalogram (HD-EEG) og funksjonell-magnetisk resonansavbildning (fMRI) er allment tilgjengelige som kraftige midler for ikke-invasivt å studere hjernens tilkoblingsfunksjoner hos migrenepasienter.

Begge gjør det mulig å registrere hjerneaktivitet med høy romlig oppløsning. HD-EEG bidrar også til høy temporal oppløsning, mens fMRI bidrar til presis evaluering av dype kortikale og subkortikale områder, relevant innen migrenepatofysiologi.

Målet med studien er å evaluere endringer i funksjonell tilkobling i hviletilstand hos pasienter som gjennomgår forebyggende mAbs-behandling ved bruk av HD-EEG og fMRI. Disse funnene vil tillate identifisering av en multibiomarkørpanelsignatur av migrenepasienter som motsetter seg spesifikt målrettede forebyggende behandlinger og potensielt avslører andre molekylære mål for terapeutiske tilnærminger.

STUDIEDESIGN:

Denne studien er en del av SPHERA-prosjektet som mottar midler fra det italienske helsedepartementet (GR-2021-12372429). Pasienter vil bli registrert fra de som går på poliklinikken til IRCCS Mondino Institute (Pavia) og nevrologisk avdeling ved University of L'Aquila (Avezzano).

Etterforskerne vil samle inn kliniske data og utføre nevrofunksjonell profilering av migrenepasienter ved baseline (T0) og etter tre måneders mAbs-behandling (T3).

METODER:

Alle pasienter vil gjennomgå en hviletilstand funksjonell evaluering gjennom høy tetthet-EEG og undergruppe av 40 pasienter vil også bli studert parallelt med fMRI ved baseline.

- HD-EEG: etterforskerne vil tilfeldig innhente 4 opptak (6 minutter hver) i hviletilstand, 2 med åpne øyne og 2 med lukkede øyne. Etterforskerne vil vurdere følgende frekvensbånd: delta (1-4 Hz), theta (4-8 Hz), alfa (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), gamma (30-80 Hz).

Innsamlingsparametere vil være: Høypass: 0,5 Hz; Lavpass: 100 Hz; Hakk: 50 Hz. For analyse av HD-EEG-data vil etterforskerne bruke en skreddersydd analyserørledning som tidligere ble utviklet og validert for å rekonstruere nevrale kilder fra kortikal/subkortikal grå substans (Semprini, 2021). EEG-signaler vil bli båndpassfiltrert (1-80 Hz) og nedsamplet ved 250 Hz. Biologiske artefakter vil bli avvist ved bruk av uavhengig komponentanalyse (ICA). EEG-signaler vil bli referert med en tilpasset versjon av Reference Electrode Standardization Technique (REST) ​​(Mantini, 2007). En matrise vil estimere forholdet mellom de målte hodebunnspotensialene og dipolene som tilsvarer hjernekilder. Kilder rekonstruksjon vil bli utført med den eksakte lavoppløselige hjerne elektromagnetisk tomografi (eLORETA) algoritmen.

- fMRI i hviletilstand: ICA vil bli brukt på fMRI i hviletilstand for å karakterisere RSN-ene. For hvert individ og for hvert identifisert RSN vil gjennomsnittlig funksjonell tilkobling beregnes. En frøbasert komponentanalyse vil bli brukt for å få et helt hjernekart for å beskrive styrken til tilkoblingen til hver voxel i hjernebildet med området av interesse (frø). Valget av interesseregion vil være basert på tilgjengelig litteratur og tidligere erfaring.