Adaptive Recruitment Curve Analysis Using Bayesian Modeling
12 de agosto de 2026 atualizado por: James McIntosh, Columbia University
Enhancing Speed and Accuracy of Motor Evoked Potential Recruitment Curve Analysis Using Hierarchical Bayesian Modeling
The purpose of this study is to better understand how electrical or magnetic stimulation affect the nervous system by optimizing the way researchers measure muscle responses. The relationship between stimulation intensity and muscle response is described by "neural recruitment curves," which are critical for monitoring the state of the nervous system during therapies like transcranial magnetic stimulation (TMS) and spinal cord stimulation (SCS).
This study tests a new, real-time computational approach based on our previously developed methods (Hierarchical Bayesian models) to estimate these recruitment curves more efficiently. The primary goal is to use this model to dynamically guide the experiment, automatically selecting the optimal stimulation intensities to test.
The investigators hypothesize that this optimized approach will accurately estimate the entire recruitment curve, or specific targets components of it like the motor threshold, using significantly fewer samples than standard methods. By reducing the number of measurements required, this approach aims to decrease experimental time and minimize participant burden, making future TMS and SCS therapies and experiments more feasible and efficient.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Transcranial magnetic stimulation and other types of neurostimulation play a crucial role in advancing the understanding and manipulation of neural activity for both research and therapeutic purposes.
The proposed approach to sampling recruitment curves in real-time promises to significantly improve the efficiency and precision of experiments that use electrical or electromagnetic stimulation techniques, reducing the experimental burden for participants as well as experimenters.
By enhancing experimental efficiency in multiple experimental settings and techniques, this research directly contributes to accelerating the translation of scientific discoveries into clinical applications.
This study will benchmark the relative performance of different methods against each other by testing existing and proposed algorithms using neurostimulation in people, and comparing the resultant estimates in recruitment curve parameters, and the number of samples required to reach predefined tolerances on these parameters.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Estimado)
14
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: James R McIntosh, PhD
- Número de telefone: +19294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
Locais de estudo
-
-
New York
-
New York, New York, Estados Unidos, 10032
- Recrutamento
- Columbia University Irving Medical Center
-
Contato:
- James R McIntosh, PhD
- Número de telefone: 9294352335
- E-mail: jrm2263@cumc.columbia.edu
-
Investigador principal:
- James R McIntosh, PhD
-
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Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Descrição
Inclusion Criteria:
- Healthy adult volunteers aged 18 years and older.
- Able to understand study procedures and provide written informed consent.
Exclusion Criteria:
- 1. History of adverse reaction to Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) or non-invasive neurostimulation.
- 2. History of seizures, epilepsy, or family history of epilepsy.
- 3. History of stroke, brain injury, or illness causing brain injury.
- 4. History of head injury or neurosurgery.
- 5. History of neurological diseases, or central nervous system lesions.
- 6. Presence of metallic implants or foreign bodies in the head (outside of dental work/fillings).
- 7. Presence of implanted electronic or medical devices (e.g., cardiac pacemakers, medical pumps, implanted stimulators).
- 8. Current pregnancy or possibility of pregnancy.
- 9. Currently taking medications that alter cortical excitability or lower seizure threshold.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Ciência básica
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Experimental: Test of developed methods
Participants undergo distinct experiments within a single session to compare different neurostimulation sampling algorithms.
Each experiment involves recruitment curve sampling with different methods (e.g., Uniform, Expected Information Gain) to evaluate the accuracy and efficiency of motor threshold.
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Standard uniform distribution sampling used as a baseline comparison.
Algorithm: Adaptive threshold hunting using the Parameter Estimation by Sequential Testing (PEST) algorithm.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this magnetic stimulation methodology.
The proposed algorithms will deliver stimulation by using this electrical stimulation methodology.
An active sampling algorithm for recruitment curve estimation.
An alternative active sampling algorithm for recruitment curve estimation.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Number of stimuli to reach a pre-defined threshold error
Prazo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
|
Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli to reach a pre-defined predictive curve error
Prazo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Number of stimuli required for the compared methods to reach a pre-defined error threshold relative to the ground truth, computed from recruitment curves fitted after sampling using aggregated data.
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Through completion of the study visit, 2-4 hours.
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Mean absolute error in a given parameter (e.g. threshold, predictive curve, slope) for a given number of stimuli
Prazo: Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
The error of the methods under comparison, with the ground truth computed from recruitment curves fitted subsequent to sampling using aggregated data.
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Through completion of the study visit, 2-4 hours.
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: James R McIntosh, PhD, Columbia University
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
1 de setembro de 2026
Conclusão Primária (Estimado)
31 de março de 2027
Conclusão do estudo (Estimado)
31 de março de 2027
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
20 de abril de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
24 de abril de 2026
Primeira postagem (Real)
1 de maio de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
14 de agosto de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
12 de agosto de 2026
Última verificação
1 de agosto de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- AAAV6853
- 1R03NS141040-01A1 (Concessão/Contrato do NIH dos EUA)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
SIM
Descrição do plano IPD
De-identified MEP data and analysis code and algorithms.
Prazo de Compartilhamento de IPD
Together with publication at the end of this study (04/2027).
Critérios de acesso de compartilhamento IPD
Open access repository (e.g.
Zenodo and Github).
Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD
- ANALYTIC_CODE
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Sim
produto fabricado e exportado dos EUA
Não
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