Исследование нейровизуализации биомаркеров хронической боли в спине

Лекарства, используемые для лечения хронической боли, не доказали свою эффективность, и хроническая боль по-прежнему обходится канадцам в 60 миллиардов долларов в год, не оказывая реальной помощи тем, кто страдает. В исследовании предлагается изучить факторы, связанные с человеком, которые могут повысить или снизить эффективность лечения боли у людей, страдающих хронической болью. Реакция человека на лечение обезболивающими может быть связана с его мозгом, генетикой, социальной и психологической структурой. Исследователи стремятся изучить эти факторы, чтобы идентифицировать и разработать осуществимые и надежные индикаторы, основанные на биологическом составе человека (также называемые биомаркерами). Эти биомаркеры позволят врачам и исследователям более точно предсказать, какие стратегии лечения и профилактики конкретного заболевания будут работать и в каких группах людей. Эти меры откроют новые возможности для улучшения лечения, например, путем адаптации лечения к конкретным потребностям каждого пациента с учетом его/ее биологического и психологического строения. Для достижения конкретной цели сначала будут собраны данные в нескольких экспериментальных областях для изучения ожиданий от лечения (когнитивные, психосоциальные, связанные с мозгом, генетические). Эти «экспериментальные» данные будут сравниваться между хронической болью в спине (ХБС) и здоровыми участниками, чтобы дать новое понимание факторов, которые определяют реакцию на лечение. По окончании сбора экспериментальных данных исследователи соберут данные в «клинической» области. Следовательно, в конце экспериментальных сеансов часть участников CBP получит имитацию лекарства (плацебо, замаскированное под одобренное обезболивающее), а другая часть будет предоставлять только оценки боли и, следовательно, служить в качестве контроля списка ожидания для исследования плацебо. Данные будут изучаться поэтапно, чтобы понять факторы, влияющие на результаты лечения, и, наконец, исследователи будут использовать передовые вычислительные инструменты, используемые для анализа больших данных, и стремиться идентифицировать факторы, которые можно использовать в качестве биомаркеров и инструментов точной медицины.