Określanie, które obszary mózgu są aktywne podczas symulacji lotu w różnych punktach czasowych podczas treningu (fMRI Pilots)
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Ustanowienie, utrzymanie i ilościowe określenie gotowości osób i populacji o wysokich osiągach, takich jak piloci czynni, pozostaje poważnym wyzwaniem w Departamencie Obrony. Biegłość w pilotach, podobnie jak w innych populacjach o wysokich osiągach, polega na opanowaniu wielu zadań. Niektóre zadania, takie jak rozciąganie G, opierają się na znanych metodach wzmacniania wytrzymałości mięśniowo-szkieletowej pośladków, mięśnia czworogłowego i ścięgien podkolanowych1 za pomocą dobrze zdefiniowanych ćwiczeń poprawiających tolerancję na duże obciążenia G. Zatem, jeśli konkretny pilot lub stażysta zmaga się z utratą przytomności wywołaną niemal przeciążeniem, można zalecić jasne programy treningowe w celu wzmocnienia mięśni niezbędnych do poprawy wydajności. Jednak zadania poznawcze, takie jak precyzyjne sterowanie statkiem powietrznym w celu utrzymania określonej trajektorii pomimo obecności bocznego wiatru i innych zakłóceń, są trudniejsze do zrozumienia i wyszkolenia. Jeszcze kilka lat temu nie było jasnego podejścia do definiowania obwodu neuronowego niezbędnego do realizacji takich zadań. Bez takiego zrozumienia tych obwodów poznawczych trudne, jeśli nie niemożliwe, jest zapisanie ukierunkowanych i skutecznych metod treningowych w celu wzmocnienia jego wydajności.
Neuroergonomia Wykrywając subtelne zmiany w przepływie krwi do różnych obszarów mózgu podczas wykonywania zadania, funkcjonalny rezonans magnetyczny (fMRI) może zlokalizować najbardziej aktywne obszary mózgu w dowolnym momencie. Technologia ta rozwija się szybko i w przypadku określonych zadań wykazuje niezwykłą spójność w wielu obszarach korowych mózgu zaangażowanych podczas tego samego zadania u różnych osób. Wiele regionów aktywowanych podczas określonego zadania jest często określanych jako „funkcjonalnie połączone”. Ponadto te funkcjonalnie połączone obszary mózgu aktywowane podczas zadania poznawczego mają podobną analogię do mięśni aktywowanych w celu wykonania zadania fizycznego. Inna technologia MRI może określić ilościowo łączność za pośrednictwem aksonów znajdujących się w istocie białej (przewody w mózgu) i zmierzyć siłę fizycznego połączenia między różnymi obszarami mózgu – zwanego łącznością strukturalną. Co ciekawe, podobnie jak mięśnie po długotrwałym treningu, „siła” połączeń pomiędzy konkretnymi regionami może wykazywać wymierny wzrost wraz z treningiem i powtarzalnością.
Jednakże ze względu na silne pola magnetyczne występujące w urządzeniach MRI, podczas skanowania obiektów nie można było tradycyjnie używać skomplikowanych urządzeń ani wyświetlaczy wideo. W rezultacie wczesne zadania skanerów (zwane paradygmatami) miały często charakter seryjny i nie były reprezentatywne dla wysoce dynamicznych zadań latania. Dostępne są jednak systemy wyświetlaczy o wysokiej rozdzielczości, kompatybilne z rezonansem magnetycznym, które mogą generować środowiska o wysokiej rozdzielczości i bardziej wciągające5. Co więcej, opracowano również coraz bardziej wyrafinowane urządzenia wejściowe, które są kompatybilne z MRI, a teraz możliwe jest dołączenie realistycznego drążka sterującego do kontrolowania pochylenia, przechylenia i przepustnicy symulowanych płatowców.
Zatem dziedzinę neuroergonomii – analizującą zachowanie mózgu podczas codziennych czynności w bardziej naturalistyczny sposób – można zastosować w lotnictwie6. W ramach niedawnych prac fMRI zaczęto identyfikować obwody nerwowe zaangażowane w określone zadania latania, takie jak pościg powietrzny. W ramach innych prac zidentyfikowano obszary mózgu aktywowane podczas przeciążenia poznawczego, w których badani nie odbierali dźwiękowych alarmów podczas lotu w symulatorze. Co więcej, określone obszary mózgu wydają się aktywowane podczas sprzężenia zwrotnego wideo po wykonaniu złożonego zadania lądowania. W ten sposób zaczyna się identyfikować obszary mózgu aktywne podczas pościgu w powietrzu, przeciążenia poznawczego i informacji zwrotnych – wszystkie związane ze szkoleniem lotniczym. Biorąc jednak pod uwagę, że wiele z tych danych zebrano od amatorów – niezbyt doświadczonych pilotów wojskowych – należy przetestować ich zastosowanie w przypadku wysoko wyszkolonych lotników wojskowych.
Zastosowanie technik neuroergonomii w celu poprawy wydajności lotników wojskowych będzie wymagało dwóch odrębnych etapów: 1.) Należy zidentyfikować obwody neuroanatomiczne związane z różnymi aspektami lotnictwa wyczynowego; oraz 2.) Dla każdego obwodu konieczne będzie określenie paradygmatów szkoleniowych w celu wzmocnienia interesującego obwodu neuroanatomicznego w celu śledzenia nie tylko wyników behawioralnych, ale także korelatów neuronowych związanych ze zwiększoną wydajnością.
Zadanie PICT — wyzwania związane z symulacją lotu MRI
Test na symulatorze lotu Precision Instrument Control Task (PICT) jest adaptacją istniejącego badania wydajności człowieka, zwanego „Wayfinding, Hypoxia, and Interceptive Performance in Pilots Executing Transitions” (WHIPPET), które jest obecnie prowadzone w Brooks Research Altitude Chambers z celem pomiaru pogorszenia pilotażu wynikającego z umiarkowanego niedotlenienia hipobarycznego. Zadanie generuje wskaźniki ilościowe umożliwiające ocenę dokładności i szybkości, z jaką pilot może wykonać korygujące polecenia sterujące podczas lotu. Zadania zostaną zaadaptowane z ich aktualnego zastosowania psychofizycznego do wykorzystania w tej aplikacji do neuroobrazowania.
Obydwa zadania pilotażowe będą renderowane przy użyciu dostępnego na rynku oprogramowania aplikacyjnego o nazwie XPlane (Laminar Research, Inc., Columbia SC), które jest pakietem symulacyjnym na komputery PC, który wykorzystuje wiarygodne sterowanie lotem i dynamiczne modele samolotów do przedstawiania symulowanych lotów o wysokiej wierności z cechy wizualne i wymagania prawdziwego lotu. XPlane wykorzystano w badaniach psychofizycznych wpływu stresorów środowiskowych na wydajność człowieka w środowisku kokpitu oraz do identyfikacji obszarów aktywacji mózgu podczas wykonywania symulowanych zadań pościgowych. W tym zastosowaniu XPlane zostanie wykorzystany do zaprezentowania właściwości aerodynamicznych samolotu F/A-18F. Interfejs wizualny będzie zawierał przedni wyświetlacz widoczny za oknem, zawierający ogólny wyświetlacz przezierny (HUD) z drabinką wspinaczkową, wskaźnikami horyzontu i kursu oraz cyfrowymi wskaźnikami prędkości i prędkości pionowej. Wyświetlacz będzie prezentowany w skanerze fMRI przy użyciu stereogenicznych gogli o nazwie Visual System HD (NordicNeuroLab, Bergen, Norwegia) zamontowanych w skanerze za pośrednictwem 64-kanałowej cewki Siemens Vida, stosowanej z powodzeniem do budowy interaktywnych platform rzeczywistości wirtualnej dla Zastosowania badawcze fMRI5. Urządzenie to zaprezentuje eksperymentalny interfejs wizualny w formacie 1920 x 1200 pikseli w goglach stereoskopowych, przy czym pole widzenia każdego oka rozciąga się w przybliżeniu na 52 x 34 stopnie (poziomo x pionowo). Ta konfiguracja powinna zapewniać wystarczającą rozdzielczość i subtelność kątową, aby zapewnić wirtualną obecność w symulowanym środowisku.
Cele szczegółowe
- Określ, które części aktywności mózgu korelują z poziomem wydajności podczas symulacji lotu (PICT).
- Określ zmiany w aktywności mózgu, które zachodzą w dwóch różnych punktach czasowych.
- Określ, które części anatomii mózgu korelują z poziomem wydajności podczas symulacji lotu (PICT).
- Określ zmiany w anatomii mózgu, które zachodzą w dwóch różnych punktach czasowych.
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Faza
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Katherine Walker-Rodriguez, Program Manager, MSN
- Numer telefonu: (210) 841-7258
- E-mail: katherine.c.walker-rodriguez.ctr@health.mil
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Ayla Ulfberht, Research Coordinator
- E-mail: ayla.f.ulfberht.ctr@health.mil
Lokalizacje studiów
-
-
Texas
-
San Antonio, Texas, Stany Zjednoczone, 78150
- Joint Base San Antonio - Randolph & Lackland
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Piloci wojskowi pełniący czynną służbę (stażyści-instruktorzy-piloci lub stażyści zdalnie sterowanych statków powietrznych)
- Wiek 18-54 lata
- Biologiczny mężczyzna lub kobieta
Kryteria wykluczenia:
- Wiek < 18 lat
- Wiek > 60 lat
- Członkowie niebierący czynnej służby
- Historia nawracających migrenowych bólów głowy wymagających przewlekłego leczenia tłumiącego lub interwencji lekami na receptę częściej niż raz w roku.
- Historia urazu głowy lub urazowego uszkodzenia mózgu z jakąkolwiek utratą przytomności lub splątaniem lub amnezją trwającą dłużej niż pięć minut.
- Historia urazów oka związanych z metalowym przedmiotem, chyba że obecność pozostałości metalu została wcześniej wykluczona na podstawie zdjęcia rentgenowskiego.
- Ciąża
- Historia poważnych chorób neurologicznych, w tym chorób naczyń mózgowych, chorób demielinizacyjnych lub infekcji ośrodkowego układu nerwowego (zapalenie mózgu, zapalenie opon mózgowo-rdzeniowych).
- Historia schorzeń mogących mieć podłoże neurologiczne, takich jak obturacyjny bezdech senny, choroby autoimmunologiczne itp.
- Historia napadów od szóstego roku życia.
- Klaustrofobia lub nietolerancja MRI bez leków.
- Wszelkie przeciwwskazania medyczne do MRI (np. ciała obce, rozrusznik serca niezgodny z MRI, urządzenia metalowe).
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Diagnostyczny
- Przydział: Nie dotyczy
- Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
- Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)
Liczba ramion
Broń i interwencje
Grupa uczestników / ArmGrupa uczestników / Arm |
Interwencja / LeczenieInterwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Obrazowanie funkcjonalne (fMRI) i anatomiczne MRI w dwóch punktach czasowych podczas pilotażowej symulacji wirtualnej rzeczywistości
Wstępne obrazowanie anatomiczne i fMRI ze skanem symulatora lotu w rzeczywistości wirtualnej z powtórnym badaniem wykonanym po około 2 miesiącach (+/- 1 miesiąc) od wstępnego skanowania.
|
Podczas tego badania osoba badana będzie nosiła stereogeniczne gogle zwane Visual System HD (NordicNeuroLab) zamontowane w skanerze za pomocą cewki nagłownej, którą można dostosować do wygody pacjenta za pomocą ramienia sterującego i całkowicie zakrywać oczy, aby zapobiec ekspozycji na światło i wyraźnie wizualizuj ruch oczu podczas symulacji lotu.
Osoba badana będzie korzystać z systemu reakcji wizualnej z dostosowanymi uchwytami do symulacji drążka i przepustnicy w kokpicie odrzutowca, jednocześnie wizualizując symulację lotu (PICT) w goglach.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Wyniki odpowiedzi w symulacji lotu (czas reakcji i opóźnienie)
Ramy czasowe: Od momentu włączenia do zakończenia leczenia po 30 miesiącach
|
Oceń wyniki symulacji lotu dotyczące odpowiedzi (czasy reakcji i opóźnienia) w anatomicznych i funkcjonalnych obszarach mózgu, które reagują podczas wykonywania korygujących działań w locie.
Następuje to poprzez analizę anatomicznych danych obrazowych MRI i fMRI i korelację z wydajnością symulatora.
|
Od momentu włączenia do zakończenia leczenia po 30 miesiącach
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Współpracownicy
Współpracownicy
Śledczy
Śledczy
- Główny śledczy: Robert Smalley, MD, 59th Medical Wing Science and Technology
- Główny śledczy: Tony Yuan, PhD, Uniformed Services University of the Health Sciences
Publikacje i pomocne linki
Publikacje ogólne
- Lynch CJ, Power JD, Scult MA, Dubin M, Gunning FM, Liston C. Rapid Precision Functional Mapping of Individuals Using Multi-Echo fMRI. Cell Rep. 2020 Dec 22;33(12):108540. doi: 10.1016/j.celrep.2020.108540.
- Grady CL, Rieck JR, Nichol D, Rodrigue KM, Kennedy KM. Influence of sample size and analytic approach on stability and interpretation of brain-behavior correlations in task-related fMRI data. Hum Brain Mapp. 2021 Jan;42(1):204-219. doi: 10.1002/hbm.25217. Epub 2020 Sep 30.
- Beer J, Dart TS, Fischer J, Kisner J. Pulmonary Effects from a Simulated Long-Duration Mission in a Confined Cockpit. Aerosp Med Hum Perform. 2017 Oct 1;88(10):952-957. doi: 10.3357/AMHP.4854.2017.
- Turner BO, Paul EJ, Miller MB, Barbey AK. Small sample sizes reduce the replicability of task-based fMRI studies. Commun Biol. 2018 Jun 7;1:62. doi: 10.1038/s42003-018-0073-z. eCollection 2018.
- Li CX, Patel S, Zhang X. Evaluation of multi-shell diffusion MRI acquisition strategy on quantitative analysis using multi-compartment models. Quant Imaging Med Surg. 2020 Apr;10(4):824-834. doi: 10.21037/qims.2020.03.11.
- Bhushan C, Haldar JP, Choi S, Joshi AA, Shattuck DW, Leahy RM. Co-registration and distortion correction of diffusion and anatomical images based on inverse contrast normalization. Neuroimage. 2015 Jul 15;115:269-80. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.03.050. Epub 2015 Mar 27.
- Gonzalez-Castillo J, Panwar P, Buchanan LC, Caballero-Gaudes C, Handwerker DA, Jangraw DC, Zachariou V, Inati S, Roopchansingh V, Derbyshire JA, Bandettini PA. Evaluation of multi-echo ICA denoising for task based fMRI studies: Block designs, rapid event-related designs, and cardiac-gated fMRI. Neuroimage. 2016 Nov 1;141:452-468. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.07.049. Epub 2016 Jul 27.
- Tan ET, Shih RY, Mitra J, Sprenger T, Hua Y, Bhushan C, Bernstein MA, McNab JA, DeMarco JK, Ho VB, Foo TKF. Oscillating diffusion-encoding with a high gradient-amplitude and high slew-rate head-only gradient for human brain imaging. Magn Reson Med. 2020 Aug;84(2):950-965. doi: 10.1002/mrm.28180. Epub 2020 Feb 3.
- Tan ET, Hua Y, Fiveland EW, Vermilyea ME, Piel JE, Park KJ, Ho VB, Foo TKF. Peripheral nerve stimulation limits of a high amplitude and slew rate magnetic field gradient coil for neuroimaging. Magn Reson Med. 2020 Jan;83(1):352-366. doi: 10.1002/mrm.27909. Epub 2019 Aug 6.
- Foo TKF, Tan ET, Vermilyea ME, Hua Y, Fiveland EW, Piel JE, Park K, Ricci J, Thompson PS, Graziani D, Conte G, Kagan A, Bai Y, Vasil C, Tarasek M, Yeo DTB, Snell F, Lee D, Dean A, DeMarco JK, Shih RY, Hood MN, Chae H, Ho VB. Highly efficient head-only magnetic field insert gradient coil for achieving simultaneous high gradient amplitude and slew rate at 3.0T (MAGNUS) for brain microstructure imaging. Magn Reson Med. 2020 Jun;83(6):2356-2369. doi: 10.1002/mrm.28087. Epub 2019 Nov 25.
- Callan DE, Terzibas C, Cassel DB, Callan A, Kawato M, Sato MA. Differential activation of brain regions involved with error-feedback and imitation based motor simulation when observing self and an expert's actions in pilots and non-pilots on a complex glider landing task. Neuroimage. 2013 May 15;72:55-68. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.01.028. Epub 2013 Jan 26.
- Callan DE, Gamez M, Cassel DB, Terzibas C, Callan A, Kawato M, Sato MA. Dynamic visuomotor transformation involved with remote flying of a plane utilizes the 'Mirror Neuron' system. PLoS One. 2012;7(4):e33873. doi: 10.1371/journal.pone.0033873. Epub 2012 Apr 20.
- Durantin G, Dehais F, Gonthier N, Terzibas C, Callan DE. Neural signature of inattentional deafness. Hum Brain Mapp. 2017 Nov;38(11):5440-5455. doi: 10.1002/hbm.23735. Epub 2017 Jul 26.
- Gougelet RJ, Terzibas C, Callan DE. Cerebellum, Basal Ganglia, and Cortex Mediate Performance of an Aerial Pursuit Task. Front Hum Neurosci. 2020 Feb 14;14:29. doi: 10.3389/fnhum.2020.00029. eCollection 2020.
- Mehta RK, Parasuraman R. Neuroergonomics: a review of applications to physical and cognitive work. Front Hum Neurosci. 2013 Dec 23;7:889. doi: 10.3389/fnhum.2013.00889.
- Cisek P, Kalaska JF. Neural mechanisms for interacting with a world full of action choices. Annu Rev Neurosci. 2010;33:269-98. doi: 10.1146/annurev.neuro.051508.135409.
- Van de Putte E, De Baene W, Garcia-Penton L, Woumans E, Dijkgraaf A, Duyck W. Anatomical and functional changes in the brain after simultaneous interpreting training: A longitudinal study. Cortex. 2018 Feb;99:243-257. doi: 10.1016/j.cortex.2017.11.024. Epub 2017 Dec 12.
- DeYoe EA, Bandettini P, Neitz J, Miller D, Winans P. Functional magnetic resonance imaging (FMRI) of the human brain. J Neurosci Methods. 1994 Oct;54(2):171-87. doi: 10.1016/0165-0270(94)90191-0.
- Tesch PA, Hjort H, Balldin UI. Effects of strength training on G tolerance. Aviat Space Environ Med. 1983 Aug;54(8):691-5.
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- FWH20230088H
- MW.65.R22 (Inny numer grantu/finansowania: Restoral DHA)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .