Neurofeedback de Circuito Fechado Direcionado ao Córtex Pré-Frontal Dorsolateral Direito para Modulação Autonómica Cardíaca na Doença Arterial Coronária com Ansiedade (HEART-SET-1)

Este estudo é um ensaio neurofeedback randomizado, controlado por simulação, de grupos paralelos, concebido para testar se um sistema BCI-fNIRS em tempo real dirigido ao córtex pré-frontal dorsolateral direito (DLPFC direito), utilizando controlo volitivo ativo durante um paradigma acústico auditivo de ondas lentas, pode suprimir a atividade simpática cardíaca e melhorar a regulação autonómica em pacientes destros com doença cardíaca coronária estável e ansiedade comórbida do DSM-5. Os critérios de elegibilidade, medidas de resultado, braços e intervenções, e análise estatística estão especificados nos seus campos dedicados neste registo para evitar duplicação.

Os participantes completam o rastreio e uma fase de adaptação de três dias, seguida por duas sessões experimentais formais em dias consecutivos. Não é fornecida orientação verbal nos dias de teste. Durante cada sessão formal, os participantes passam por 15 ciclos de blocos de 60 segundos cada, compreendendo 20 segundos de repouso e 40 segundos de estimulação auditiva. O estímulo auditivo é um tom puro com modulação de amplitude a 1 Hz a aproximadamente 60 dB. Dentro da janela de 40 segundos, uma rajada de ruído branco de 10 segundos é incorporada aleatoriamente, evitando os primeiros e últimos 2 segundos; os tempos de início são selecionados sem reposição de um conjunto discreto para minimizar a previsibilidade e os efeitos de sequência e para testar a resistência à interferência.

O neurofeedback tem como alvo o DLPFC direito. Os valores estatísticos em tempo real da ativação cortical são mapeados para uma barra de energia visual que serve como sinal de feedback. Os participantes utilizam estratégias volitivas ativas para pressionar a barra de energia abaixo de uma linha de limiar não rotulada durante a estimulação. No grupo de feedback real, o limiar estatístico é definido para T = -3,3, produzindo um mapeamento contingente e sensível entre a atividade do DLPFC direito e a barra de energia. No grupo de feedback simulado, o limiar é definido para T = -1, enfraquecendo o acoplamento efetivo entre o estado neural e o feedback no ecrã, mantendo a interface idêntica. Apenas o operador da sessão está ciente da atribuição do grupo; os avaliadores de resultados e os analistas de dados estão cegados.

Os sinais são adquiridos de forma síncrona. O fNIRS utiliza um sistema NirSmart com 7 fontes e 7 detetores formando 19 canais, comprimentos de onda duplos a 730 nm e 850 nm, separação fonte-detetor de 3 cm, e uma taxa de amostragem de 11 Hz com detetores de fotodíodo de avalanche. Os optodos são posicionados sobre o córtex pré-frontal bilateral utilizando o sistema 10-20 com FPz como referência central. Os canais são coregistados no espaço MNI, com o DLPFC direito (área de Brodmann 46) designado a priori como a região de interesse; os canais 11 e 13 representam o DLPFC direito para feedback, e os canais 17 e 18 representam o DLPFC esquerdo para referência. O ECG é registado utilizando uma configuração de 3 derivações a 1.000 Hz.

O processamento online e o feedback são implementados com o pipeline NeuroMind-NIRS. Um temporizador MATLAB fornece uma cadência de atualização fixa. A arquitetura de streaming é organizada em camadas de dados, visualização, controlo e persistência. Um modelo linear geral de janela deslizante é aplicado aos sinais fNIRS com filtragem passa-baixo, remoção de tendência linear e normalização dentro da janela. É utilizado um regressor de tarefa boxcar convolvido com uma função de resposta hemodinâmica canónica; a leitura estatística no final de cada janela atualiza a barra de energia e a decisão de limiar. A inferência estatística é priorizada em relação à renderização dentro de um orçamento de tempo real fixo para manter uma cadência de feedback estável. O tempo de computação por frame, o tempo de renderização, o tempo total do pipeline, a latência e a taxa de frames perdidos são registados. O estímulo acústico não é acionado ou controlado pela leitura estatística.

O pré-processamento fNIRS offline é realizado em MATLAB utilizando a toolbox Homer2. Os passos incluem conversão para densidade ótica, deteção de artefactos de movimento por canal, correção por interpolação spline, filtragem passa-banda de 0,01 a 0,08 Hz, e cálculo da concentração de oxihemoglobina via a lei de Beer-Lambert modificada. As análises focam-se na HbO devido ao seu rácio sinal-ruído mais elevado. Para a análise de ativação, as séries temporais normalizadas de HbO dos canais DLPFC entram num modelo linear geral com um regressor de tarefa baseado na função de resposta hemodinâmica canónica convolvida e suas derivadas; covariadas derivadas do ECG pré-processado são incluídas para contabilizar oscilações fisiológicas de baixa frequência. As estimativas do β da tarefa a nível do sujeito são avançadas para modelos de efeitos mistos lineares a nível de grupo.

O processamento de ECG inclui deteção de picos R pelo algoritmo de Pan-Tompkins, correção de deteções espúrias, construção de séries de intervalos RR, remoção de batimentos ectópicos usando filtros robustos e reamostragem conforme necessário para alinhamento com o fNIRS. A frequência cardíaca e a variabilidade da frequência cardíaca são calculadas dentro de janelas alinhadas por bloco com correção de linha de base usando o intervalo de pré-estimulação. Para análise espectral, são aplicados métodos tempo-frequência para quantificar a potência em torno de 0,0167 Hz, correspondendo ao ritmo de bloco de 60 segundos dentro da banda de frequência muito baixa.

A segurança é monitorizada continuamente desde o início da adaptação até ao final da Sessão 2. Os eventos adversos antecipados relacionados com a atenuação simpática incluem tonturas ligeiras ou sonolência, desconforto relacionado com bradicardia transitória ou hipotensão, dor de cabeça e náuseas. Os procedimentos operacionais padrão especificam a pausa ou terminação das sessões e o início da avaliação clínica conforme necessário; eventos adversos graves desencadeiam a descontinuação imediata e o acompanhamento. O controlo de qualidade inclui verificações supervisoras não programadas, formação padronizada de operadores, passos críticos com pontos de verificação, registos em tempo real, manuseamento de dados anonimizados, controlo de acesso hierárquico e registos de transferência auditáveis. Os dados individuais anonimizados e os scripts de análise serão partilhados num repositório reconhecido na publicação, de acordo com as políticas de utilização de dados e ética.