Neurofeedback dla PTSD (NEUROFPTSD)

Wirtualny świat / neuro-sprzężenie zwrotne Funkcjonalne podejście MRI w czasie rzeczywistym do leczenia PTSD

Pomimo dostępności leczenia, zespół stresu pourazowego (PTSD) pozostaje głównym problemem weteranów, mającym ogromny wpływ na pacjentów, ich rodziny i system VHA. Głównym podejściem terapeutycznym stosowanym w przypadku weteranów z zespołem stresu pourazowego jest terapia ekspozycyjna, która przynosi korzystne efekty u wielu pacjentów. Jednak potrzebne są ulepszenia obecnych terapii, ponieważ wielu weteranów poprawia się mniej, niż chcieliby badacze.

Nadrzędne hipotezy tej propozycji są dwojakie. Po pierwsze, aktywność mózgu mierzona za pomocą funkcjonalnego MRI (fMRI) może być wykorzystana do rozróżnienia różnych stanów mózgu pacjenta z zespołem stresu pourazowego podczas zagrażającego doświadczenia w porównaniu z chwilą spokoju, oraz że pacjenci, wspomagani neurofeedbackiem pochodzącym z fMRI podczas wirtualnej rzeczywistości może nauczyć się redukować swoją reakcję poprzez świadomą modyfikację stanu swojego mózgu. Po drugie, ciągły pomiar aktywności fizycznej, tętna i wzorców snu za pomocą urządzeń do noszenia może pomóc w badaniu trajektorii leczenia PTSD.

Badacze połączą wirtualne światy, uczenie maszynowe, fMRI w czasie rzeczywistym i neuro-sprzężenie zwrotne, aby zapewnić nowatorskie leczenie PTSD, które, jak mają nadzieję badacze, będzie skuteczniejsze niż obecne alternatywy, przynajmniej w niektórych trudnych przypadkach. Co ważne, badacze opracują model obliczeniowy, który jest specyficzny dla kombinacji pacjent + bodziec. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ pacjenci z zespołem stresu pourazowego są bardzo heterogenni.

Cel 1. Wykorzystanie wirtualnego świata/neurofeedbacku z fMRI w czasie rzeczywistym jako terapii PTSD Piętnastu pacjentów z zespołem stresu pourazowego rekrutowanych do MEDVAMC zostanie wystawionych na wirtualny Irak, platformę wirtualnego świata, w której będą narażeni na scenariusze przypominające wojnę oraz na uspokojenie sceny, w których nie będzie żadnego zagrożenia. Aktywność mózgu zostanie zebrana za pomocą fMRI i przeanalizowana za pomocą uczenia maszynowego, aby rozróżnić oba skrajne stany mózgu (STRES vs. SPOKÓJ). Te dwa stany zostaną wykorzystane podczas treningu neurofeedback: W kolejnych tygodniach uczestnicy zostaną poddani 7 sesjom fMRI/Virtual World, podczas których zostaną poinstruowani, aby spróbować przesunąć wskaźnik na stronę CALM, stosując indywidualne strategie mentalne (aktywne, jak np. koncentrując się na konkretnym wspomnieniu lub biernie, ponieważ wykazano, że neurofeedback niekoniecznie wymaga umyślnego wysiłku, aby zadziałał). Poziom stresu w Wirtualnym Świecie będzie manipulowany przez wskaźnik: kiedy pacjent będzie w stanie przesunąć poprzeczkę w kierunku SPOKOJU (poprzez doprowadzenie mózgu do tego stanu), poziom stresu w Wirtualnym Świecie zmniejszy się.

Hipoteza 1: Objawy PTSD będą zmniejszać się wraz z postępem treningu, a pacjenci nauczą się mentalnych strategii „doprowadzenia świata” do stanu SPOKOJU.

Cel 2. Badanie technologii ubieralnej w celu oceny skuteczności leczenia PTSD Chociaż istnieją narzędzia do pomiaru PTSD i badacze będą ich używać przed, w trakcie i po treningu, ogólnie rzecz biorąc, samoopisy nie są tak solidne i wiarygodne, jak by się chciało. Dlatego korzystne byłoby posiadanie większej liczby fizjologicznych miar postępu leczenia PTSD i ogólnie w psychiatrii. Badacze będą używać urządzenia do noszenia podobnego do zegarka na rękę, które uczestnik będzie nosił przez cały czas trwania treningu i które pozwoli badaczom mierzyć aktywność fizyczną, tętno i jakość snu.

Hipoteza 2: Dane z urządzenia ubieralnego będą korelować z samoopisami i ze zwiększoną zdolnością świadomego wprowadzania Wirtualnego Świata do stanu CALM podczas treningu.

Podsumowując, badacze proponują, że neurofeedback da pacjentom z zespołem stresu pourazowego możliwość odkrycia osobistych strategii mentalnych, aby stać się spokojniejszymi w sytuacjach stresowych. Jednak proces uczenia się nie musi być wynikiem umyślnego wysiłku, ponieważ wykazano, że uczenie się związane z fMRI w czasie rzeczywistym może zachodzić bez świadomego wysiłku lub świadomości. Ponadto badacze postulują, że urządzenia do noszenia będą rejestrować dane fizjologiczne związane z trajektoriami podczas leczenia PTSD.

Badacze rozumieją, że niestety podejście to może być zbyt kosztowne, aby można je było rutynowo stosować (dokładne badanie kosztów i korzyści po zakończeniu badania może jednak wykazać coś innego). Badacze stawiają jednak hipotezę, że jeśli ten pilotaż się powiedzie, będzie można wykorzystać te dane do opracowania tańszych alternatyw hybrydowych, które można dodać do terapii ekspozycyjnej, takich jak użycie fMRI w połączeniu z EEG w celu rozróżnienia stanów mózgu (tylko jedna wizyta MRI potrzebne), a następnie używając tylko EEG podczas treningu.

Badania wstępne Badania w tej propozycji będą opierać się na 4-letnim projekcie badawczym badaczy w UT Austin, finansowanym przez Army Research Office. Prace te znacznie rozszerzyły użyteczność wirtualnych światów 3D jako bodźców do badań opartych na fMRI i położyły podwaliny pod zindywidualizowane terapie i szkolenia. Odegra kluczową rolę w dostarczaniu neuro-sprzężenia zwrotnego poprzez analizę aktywności mózgu pacjentów w odpowiedzi na wirtualne światy zaprojektowane w celu wywołania reakcji PTSD, takich jak te dostarczane przez BRAVEMIND.

Akwizycja danych fMRI pobiera próbki aktywności mózgu co 2-3 sekundy przez kilka minut w razie potrzeby. Każda próbka to trójwymiarowa tablica wokseli, które mierzą łączną aktywność mózgu kilku milionów neuronów. Konwencjonalna analiza danych fMRI traktuje wartości z każdego woksela jako oddzielne szeregi czasowe i przeprowadza liniową analizę statystyczną, która wiąże bodziec ze zmierzoną aktywnością. Aby poradzić sobie ze zwiększoną złożonością wykorzystywania wirtualnych światów w czasie rzeczywistym jako bodźca, badacze zamiast tego wykorzystali uczenie maszynowe do analizy. Metody oparte na uczeniu maszynowym mogą wydobywać złożone korelacje z wielu wokseli, a nie z jednego woksela. Metoda polega na „uczeniu” poprzez wprowadzenie do algorytmu przykładowych par wejście/wyjście. W przypadku badaczy dane wejściowe to próbka czasowa fMRI, a dane wyjściowe, odzwierciedlające bodziec, to kategoria, która interesuje badaczy. Badacze określają każdą kategorię jako „stan mózgu”, który jest wzorcem aktywacji mózgu określonym przez oznaczenie każdego przedziału czasowego określoną kategorią bodźca.

Badacze byli w stanie osiągnąć dokładną wydajność wykrywania stanów mózgu w dwóch różnych eksperymentach. Oba wykorzystywały wirtualne światy przypominające irackie miasta oraz wirtualne postacie armii amerykańskiej i rodzimych wrogich bojowników. W pierwszym eksperymencie badacze zastosowali pasywny paradygmat oglądania, w którym 1-6 walczących zostało przedstawionych w różnych miejscach wirtualnego miasta. Wydajność uśredniona dla wszystkich badanych była całkiem dobra i znacznie powyżej przypadku, jeśli chodzi o określenie, ilu walczących (1-6) uczestnik widział za każdym razem. Drugi eksperyment wykorzystywał podobny, ale bardziej złożony bodziec, który obejmował określone zadanie wzrokowe wymagające reakcji użytkownika. Badani zostali poproszeni o szybką reakcję poprzez naciśnięcie przycisku na broń nagle wyciągniętą przez pojedynczego wrogiego bojownika w tłumie 20 postaci, z których połowę stanowiły przyjazne siły. Trudność zadania zmieniała się losowo w trakcie spotkań trwających po 30 sekund. Metody uczenia maszynowego badaczy były w stanie rozpoznać ten wymiar stanu mózgu z dokładnością 70%-90%.

Projekt badawczy i metody Cel 1. Wykorzystanie wirtualnego świata/Neurofeedback z fMRI w czasie rzeczywistym jako terapii PTSD Badacze połączą wirtualne światy, fMRI w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe i neuro-sprzężenie zwrotne, aby zapewnić nowatorskie leczenie PTSD, które badacze mają nadzieję, że będą bardziej skuteczne niż obecne alternatywy. Badacze przewidują również, że badając mapy mózgu, takie jak te powyżej, badacze uzyskają wgląd w to, jak PTSD manifestuje się w mózgach różnych osób. Stereofoniczne bodźce audiowizualne zapewni system BRAVEMIND. Przed skanowaniem każdy pacjent weźmie udział w sesji terapeutycznej w laboratorium, w której uczestniczy wyszkolony terapeuta. Badacze dostosują parametry bodźca, aby zapewnić odpowiednio terapeutyczny zakres odpowiedzi pomiędzy SPOKOJEM a STRESEM. Dostępne będą różne sceny/scenariusze. Ten zakres ustawień parametrów zostanie przechwycony dla kolejnych sesji skanowania. W skanerze bodźce rzeczywistości wirtualnej będą dostarczane za pomocą wyświetlacza 3D kompatybilnego z MR. Badani będą sami zgłaszać swój poziom lęku „STRESUJĄCEGO” za pomocą pięcioprzyciskowego urządzenia reagującego kompatybilnego z MR. Te dane odpowiedzi i dane MRI z pierwszych dwóch sesji zostaną wykorzystane przez algorytmy uczenia maszynowego do zbudowania klasyfikatorów, które mogą rozróżnić reakcje badanego na SPOKOJNE - STRESOWANE w próbce co 1,5 sekundy. W kolejnych 6 sesjach podmiotowi zostaną przedstawione podobne, ale nie identyczne bodźce, otrzymując jednocześnie informację zwrotną od uczenia maszynowego. Umożliwi im to stopniowe nauczenie się, jak samodzielnie modulować reakcję własnego mózgu w kierunku spokojniejszej reakcji. Takie wywołane przez siebie zmiany zostaną wykryte przez system fMRI i posłużą do modulacji świata wirtualnego w celu bezpośredniego zmniejszenia stopnia postrzeganego zagrożenia; w ten sposób zapewniając neuro-sprzężenie zwrotne w czasie rzeczywistym wymagane przez terapię wygaszania (zostanie wyświetlony „termometr”).

Dane FMRI całego mózgu będą zbierane przy użyciu skanera 3T Siemens Prisma z wykorzystaniem akceleracji SMS w celu uzyskania rozmiaru woksela 2 mm i TR = 1,5 s (SMS x3, G = 2, TE = 30 ms, FA = 72). Sesje skanowania potrwają około 1 godziny i rozpoczną się od zebrania lokalizatorów i anatomii o wysokiej rozdzielczości (MP-RAGE), wokseli sześciennych 1 mm, po czym nastąpi zebranie danych fMRI podczas prezentacji bodźca w wirtualnej rzeczywistości. Każdy przebieg fMRI będzie trwał około 6 minut i zostanie zebranych 6-8 przebiegów.

Pułapki i alternatywne strategie. Badacze wykazali zdolność do sklasyfikowania wewnętrznego wymiaru mózgu z 89% dokładnością, ale uzyskanie podobnej dokładności dla wymiaru „PTSD” może nie być możliwe. Poprawa wyników może być możliwa poprzez włączenie obserwowanych danych tętna i oddychania jako danych wejściowych do uczenia maszynowego. Co więcej, nawet jeśli informacja zwrotna nie powiedzie się, badacze nadal uzyskają wgląd w fizjologię PTSD z map wrażliwości generowanych przez uczenie maszynowe.

Cel 2. Badanie technologii ubieralnych w celu oceny skuteczności leczenia PTSD Aktywność fizyczna, tętno i wzorce snu odgrywają ważną rolę w PTSD. Technologia wearables rozwinęła się ostatnio w taki sposób, że badacze mogą teraz stale mierzyć te trzy parametry w sposób nieinwazyjny przez cały czas trwania badania. Badacze proponują zbadanie zgłaszanych przez siebie objawów w połączeniu z aktywnością fizyczną, wzorcami snu i datą tętna w ciągu 9 tygodni. Badacze wykorzystają regresję liniową do zbadania, czy CAPS5, PCL i objawy z dziennika korelują z wzorcami aktywności, snu i tętna podczas leczenia. Badacze wysuwają hipotezę, że u pacjentów, u których leczenie jest najskuteczniejsze, a) średnie tętno obniży się bardziej, b) napady podwyższonego tętna w ciągu dnia i nocy będą rzadsze, c) średnia aktywność fizyczna wzrośnie, d) aktywność fizyczna ustabilizować się do większej aktywności w ciągu dnia i mniejszej aktywności w nocy, e) średni czas snu wydłuży się, oraz f) wzorce snu ulegną regularyzacji z mniejszą liczbą okresów przebudzenia w nocy.

Pułapki i alternatywne strategie. Możliwe, że dane z urządzeń do noszenia nie będą korelować z poprawą objawów. Prawdopodobnym wyjaśnieniem byłoby to, że poziom błędów obecnych urządzeń nie pozwala na znaczące korelacje. W takim przypadku podejście to powinno zostać ponownie przetestowane w przyszłości. Innym mniej prawdopodobnym wyjaśnieniem byłoby to, że aktywność fizyczna, tętno i jakość snu nie są tak silnie skorelowane z objawami PTSD, jak sugerują dostępne dane. Ponieważ jest to małe badanie pilotażowe, dane sugerujące trend wskazywałyby na możliwe kierunki badań w przyszłości.

Wniosek ogólny

Główną ideą badania jest to, że VR zmieni się w mniej stresujące środowisko, gdy mózg zbliży się do stanu wcześniej zdefiniowanego jako CALM. Badacze postulują, że z czasem pacjenci nauczą się świadomie wprowadzać swój mózg w stan SPOKOJU, który zapewni im zindywidualizowane strategie mentalne, aby się uspokoić, gdy pojawi się wyzwalacz urazu/stresu.