System wspomagania decyzji klinicznych (CDSS) w terapii neurostymulacyjnej (CDSS)

Główny cel: Opracowanie modelu predykcyjnego zintegrowanego z systemem wspomagania decyzji klinicznych (CDSS) poprzez neuroobrazowanie informacji ilościowych obiektywnie wyodrębnionych z obrazów rezonansu magnetycznego (MR), który maksymalizuje odpowiednie wykorzystanie i skuteczność elektrycznych urządzeń stymulacyjnych wszczepionych chirurgicznie u wybranych pacjentów z chroniczny ból.

Cele eksploracyjne:

1. -Analiza funkcjonalnych i anatomicznych wzorców połączeń mózgowych u pacjentów z przewlekłym bólem w celu opracowania modelu predykcyjnego opartego na ilościowym neuroobrazowaniu metodą rezonansu magnetycznego, który maksymalizuje skuteczność urządzeń neurostymulacyjnych wszczepianych chirurgicznie pacjentom z przewlekłym bólem.
2. -Analizuj związek między biomarkerami neuroobrazowania a różnymi skalami klinicznymi i zmiennymi przechwyconymi od każdego pacjenta (VAS, Oswestry Disability Index, DN4, Pain Detect, Moss, SF12, skala radzenia sobie, optymizm, odporność i HAD).

Urządzenie testowe:1.5 System Tesla MR (Philips Healthcare, Best, Holandia) Boston Scientific Neuromodulation (BSN) System do stymulacji rdzenia kręgowego Precision Spectra™ z oprogramowaniem Illumina 3D™ i 32 stykami.

Opis urządzenia: System Precision Spectra™ IPG to wielokrotnie niezależny generator impulsów sterowany prądem, zdolny do dostarczania prądu przez 32 styki. Jest zasilany przez oprogramowanie do programowania 3D, które uwzględnia anatomiczne położenie elektrod. Dostarczone zostaną dwa modele przewodów SCS, wyposażone w 8 lub 16 styków o średnicy 1,3 mm, długości styków 3 mm i rozstawie styków 1, 4 lub 6 mm. Korzystanie z rozszerzeń SCS będzie opcjonalne w celu podłączenia IPG.

Opis fMR: Eksperyment MR będzie zgodny z wymaganiami na etykiecie. Procedura MR zostanie przeprowadzona przed wszczepieniem urządzenia, aby uniknąć błędu. Co więcej, Food and Drug Administration (FDA) nie zaleca badania pacjentów tego rodzaju urządzeniami ze względów bezpieczeństwa.

Badania będą wykonywane w systemie MR 1'5 Tesli (Philips Healthcare, Best, Holandia) w szpitalu Quiron. Decyzja o polu magnetycznym opiera się na jakości badań i musi opierać się na etykiecie produktów oraz dopuszczeniu firmy do współpracy z wszczepionym systemem.

Zastosowana zostanie cewka nagłowna z 8 kanałami odbiorczymi. Po umieszczeniu pacjenta w systemie, zostaną uzyskane wstępne i szybkie obrazy lokalizacyjne w celu właściwego zaplanowania sekwencji MR badania badawczego.

Po zaplanowaniu uzyskana zostanie sekwencja funkcjonalnego obrazowania MR (rs-fMR) w stanie spoczynku, prosząc pacjenta o ciszę z zamkniętymi oczami i myśleniem w błękitnym niebie. Parametry akwizycji będą składać się z dynamicznej sekwencji T2* Echo Planar (EPI), pełnego pokrycia mózgu z następującymi parametrami: TR=2000 ms; TE=30 ms; rozmiar woksela, 1,8 × 1,8 × 3,5 mm; kąt obrotu, 90º; 40 plastrów osiowych; czas akwizycji 5:20 min.

Sekwencja DTI MR zostanie pozyskana w celu analizy mikrostruktury i połączeń istoty białej technikami traktograficznymi z następującymi parametrami: sekwencja Spin-Echo Echo Planar Imaging (SE-EPI), pojedynczy strzał; pełne pokrycie mózgu; 64 kierunki gradientu; wartość b, 1300 s/mm2; TR=6200 ms; TE=67 ms; rozmiar woksela, 2 x 2 x 2 mm; 60 plastrów osiowych; czas akwizycji 9:40 min.

Dodatkowa sekwencja anatomiczna umożliwi nałożenie na siebie wyników strukturalnych i funkcjonalnych, a ponadto uzyskanie wartości wolumetrycznych każdego obszaru mózgu. Parametrami sekwencji są: sekwencja echa gradientowego 3D zależnego od T1 (GRE), pełne pokrycie mózgu; TR=11,6 ms; TE=5,69; rozmiar woksela, 0,48 x 0,48 x 0,50 mm; kąt obrotu, 8º; 280 plastrów osiowych; czas akwizycji 5:36 min.

Po akwizycji obrazu wszystkie zestawy danych zostaną przesłane do platformy Imaging Biomarkers Platform grupy Biomedical Imaging Research Group (GIBI230) Instytutu Badawczego La Fe.

Obrazy fMR zostaną wyrównane w celu skorygowania ewentualnych drobnych ruchów głowy pacjenta podczas badania. W tym celu zostanie użyte narzędzie programowe SPM8 (Statistical Parametric Mapping, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) o otwartym kodzie źródłowym. Po korekcji ruchu zostanie zastosowana korekcja czasowa optymalizująca synchronizację plasterków. Obrazy zostaną następnie znormalizowane do znormalizowanego szablonu mózgu, aby umożliwić badanie oscylacji między osobnikami. Po takich procesach dane zostaną przefiltrowane przez jądro gaussowskie 3D w celu zwiększenia stosunku sygnału do szumu (SNR) przy jednoczesnej minimalizacji różnic między podmiotami. Wreszcie, zastosowanie algorytmów niezależnej analizy komponentów (ICA) pozwoli na ekstrakcję map aktywacji mózgu u pacjenta podczas akwizycji.

Analiza danych DTI MR w celu wyodrębnienia połączeń dróg istoty białej zostanie przeprowadzona za pomocą narzędzia programowego FSL typu open source (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/). Do obrazów zostanie zastosowana wstępna korekcja prądów wirowych, aby zminimalizować niewielkie przesunięcia obrazów i zniekształcenia geometrii. Mózg zostanie następnie poddany segmentacji przy użyciu algorytmu BET, a dane mózgowe wszystkich pacjentów zostaną znormalizowane do wspólnego szablonu do analizy grupowej. Po tym procesie otrzymamy ułamkową anizotropię (FA), dyfuzyjność (D) oraz mapy orientacji.

Po przetworzeniu obrazów MR strukturalne i funkcjonalne właściwości łączności muszą zostać wyodrębnione z obszarów zainteresowania (ROI). Pozycjonowanie tych regionów zostanie uzyskane ze stref zaangażowanych w sieć trybu domyślnego (DMN). DMN może odgrywać ważną rolę w odczuwaniu bólu i wykazuje wysoką korelację z objawami opisywanymi przez pacjentów, co czyni tę sieć przydatną do przewidywania odpowiedzi pacjenta po wszczepieniu stymulacji elektrycznej, zarówno na poziomie funkcjonalnym, jak i strukturalnym.

Ponieważ obrazy zostaną znormalizowane do wspólnego szablonu, narzędzie AAL do automatycznego znakowania obszarów zostanie użyte do zdefiniowania obszarów będących przedmiotem zainteresowania badania, które składają się na DMN i są utworzone przez przyśrodkowy płat skroniowy, korę przedczołową, tylny zakręt obręczy, przedklinek i kory ciemieniowej. Po zmierzeniu parametrów łączności w tych regionach zostanie opracowany model prognostyczny, łączący zmienne kliniczne (skale i objawy każdego pacjenta) oraz informacje z neuroobrazowania. Modele te zostaną początkowo dostosowane łącznie z 30 pacjentami (dane treningowe), a następnie poddane walidacji w grupie 30 pacjentów (dane walidacyjne), uzyskując następnie wyniki swoistości, czułości i precyzji modeli.