Нейробиоуправление при ПТСР (NEUROFEEDPTSD)

Виртуальный мир/нейро-обратная связь Функциональный МРТ-подход в реальном времени к лечению посттравматического стрессового расстройства

Несмотря на доступность лечения, посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР) остается серьезной проблемой для ветеранов, оказывая огромное влияние на пациентов, их семьи и систему VHA. Основным терапевтическим подходом, используемым для ветеранов с посттравматическим стрессовым расстройством, является экспозиционная терапия, которая оказывает благотворное влияние на многих пациентов. Однако необходимы улучшения существующих методов лечения, поскольку многие ветераны улучшаются меньше, чем хотелось бы исследователям.

Всеобъемлющие гипотезы этого предложения двояки. Во-первых, активность мозга, измеренная с помощью функциональной МРТ (фМРТ), может быть использована для различения различных состояний мозга пациента с посттравматическим стрессом во время угрожающего переживания по сравнению с состоянием покоя, и что пациенты, которым помогает нейрообратная связь, полученная в режиме реального времени фМРТ во время опыта виртуальной реальности может научиться уменьшать свою реакцию, умышленно изменяя состояние своего мозга. Во-вторых, непрерывное измерение физической активности, частоты сердечных сокращений и режимов сна с помощью носимых устройств может помочь в изучении траекторий лечения посттравматического стрессового расстройства.

Исследователи будут сочетать виртуальные миры, машинное обучение, фМРТ в реальном времени и нейронную обратную связь, чтобы предложить новое лечение посттравматического стресса, которое, как надеются исследователи, будет более эффективным, чем существующие альтернативы, по крайней мере, в некоторых сложных случаях. Важно отметить, что исследователи создадут вычислительную модель, специфичную для комбинации «пациент + стимул». Это очень важно, поскольку пациенты с посттравматическим стрессовым расстройством очень неоднородны.

Цель 1. Использование виртуального мира / нейробиоуправления с фМРТ в реальном времени в качестве терапии посттравматического стресса. Пятнадцать пациентов с посттравматическим стрессом, набранных в MEDVAMC, будут подвергаться воздействию виртуального Ирака, платформы виртуального мира, в которой они будут подвергаться военным сценариям и успокаиваться. сцены, где нет угрозы. Активность мозга будет собираться с помощью фМРТ и анализироваться с помощью машинного обучения, чтобы различать оба экстремальных состояния мозга (СТРЕСС и СПОКОЙСТВИЕ). Эти два состояния будут использоваться во время обучения нейробиоуправлению: в следующие недели участники пройдут 7 сеансов фМРТ/виртуального мира, на которых им будет предложено попытаться переместить шкалу в сторону СПОКОЙСТВИЯ, используя индивидуальные ментальные стратегии (активные, такие как концентрация на конкретном воспоминании или пассивность, поскольку было показано, что нейробиоуправление не обязательно требует волевых усилий для работы). Уровень стресса в виртуальном мире будет регулироваться датчиком: когда пациент сможет переместить планку в сторону СПОКОЙСТВИЯ (приведя мозг в это состояние), уровень стресса в виртуальном мире уменьшится.

Гипотеза 1: симптомы посттравматического стрессового расстройства будут уменьшаться по мере того, как обучение прогрессирует, и пациенты осваивают психические стратегии, чтобы «привести мир» в состояние СПОКОЙСТВИЯ.

Цель 2. Изучение носимых устройств для оценки эффективности лечения посттравматического стрессового расстройства Хотя существуют инструменты для измерения посттравматического стрессового расстройства, и исследователи будут использовать их до, во время и после обучения, в целом самоотчеты не так надежны и надежны, как хотелось бы. Таким образом, было бы полезно иметь больше физиологических показателей лечения посттравматического стрессового расстройства и психиатрии в целом. Исследователи будут использовать носимое устройство, похожее на наручные часы, которое участник будет постоянно носить на протяжении всего обучения, и которое позволит исследователям измерять физическую активность, частоту сердечных сокращений и качество сна.

Гипотеза 2: данные с носимого устройства будут коррелировать с самоотчетами и с повышенной способностью умышленно приводить виртуальный мир в состояние СПОКОЙСТВИЯ во время тренировки.

В заключение исследователи предполагают, что нейробиоуправление даст пациентам с посттравматическим стрессовым расстройством возможность обнаружить личные психические стратегии, чтобы стать спокойнее во время стрессовых ситуаций. Однако процесс обучения не обязательно должен быть результатом преднамеренных усилий, поскольку было показано, что обучение, связанное с фМРТ в реальном времени, может происходить без сознательных усилий или осознания. Кроме того, исследователи предполагают, что носимые устройства будут собирать физиологические данные, связанные с траекториями во время лечения посттравматического стрессового расстройства.

Исследователи понимают, что, к сожалению, этот подход может быть слишком дорогим для рутинного использования (однако тщательное изучение затрат и результатов после исследования может доказать обратное). Однако исследователи предполагают, что в случае успеха этого пилотного проекта можно будет использовать эти данные для разработки менее дорогих гибридных альтернатив в дополнение к экспозиционной терапии, таких как использование фМРТ в сочетании с ЭЭГ для различения состояний мозга (только одно посещение МРТ). необходимо), а затем использовать только ЭЭГ во время тренировки.

Предварительные исследования Исследование в рамках этого предложения будет основываться на 4-летнем исследовательском проекте исследователей в UT Austin, финансируемом Военным исследовательским бюро. Эта работа значительно расширила возможности трехмерных виртуальных миров для использования в качестве стимулов для исследований на основе фМРТ и заложила основу для индивидуальной терапии и обучения. Он будет играть центральную роль в обеспечении нейронной обратной связи, анализируя активность мозга пациентов в ответ на виртуальные миры, предназначенные для выявления реакций посттравматического стресса, таких как те, которые предоставляет BRAVEMIND.

Сбор данных фМРТ измеряет активность мозга каждые 2-3 секунды в течение нескольких минут по мере необходимости. Каждый образец представляет собой трехмерный массив вокселей, которые измеряют совокупную активность мозга для нескольких миллионов нейронов. Обычный анализ данных фМРТ обрабатывает значения каждого вокселя как отдельные временные ряды и выполняет линейный статистический анализ, который связывает стимул с измеренной активностью. Чтобы справиться с возросшей сложностью использования виртуальных миров в реальном времени в качестве стимула, исследователи вместо этого использовали машинное обучение для анализа. Методы, основанные на машинном обучении, могут извлекать сложные корреляции по многим вокселям, а не по одному вокселю. Этот метод включает «обучение» путем подачи в алгоритм примеров пар ввода/вывода. В случае исследователей входом является временная выборка фМРТ, а выходом, отражающим стимул, является категория, в которой заинтересованы исследователи. Исследователи называют каждую категорию «состоянием мозга», которое представляет собой модель активации мозга, определяемую путем маркировки каждого временного среза определенной категорией стимула.

Исследователям удалось добиться точной производительности для определения состояний мозга в двух разных экспериментах. Оба использовали виртуальные миры, напоминающие иракские города, и виртуальных персонажей армии США и местных враждебных комбатантов. В первом эксперименте исследователи использовали парадигму пассивного просмотра, в которой от 1 до 6 комбатантов были представлены в разных местах виртуального города. Результаты, усредненные по субъектам, были довольно хорошими и намного выше случайных с точки зрения определения того, сколько комбатантов (1-6) участник видел каждый раз. Во втором эксперименте использовался аналогичный, но более сложный стимул, который включал в себя конкретную визуальную задачу, требующую реакции пользователя. Субъектов просили быстро отреагировать нажатием кнопки на внезапное вытаскивание оружия одним враждебным бойцом в толпе из 20 персонажей, половина из которых были дружественными силами. Сложность задания менялась случайным образом в зависимости от столкновений, каждое из которых длилось 30 секунд. Методы машинного обучения исследователей смогли распознать это измерение состояния мозга с точностью 70-90%.

Дизайн и методы исследования Цель 1. Использование виртуального мира/нейробиоуправления с фМРТ в реальном времени в качестве терапии посттравматического стресса. Исследователи надеются, что они будут более эффективными, чем нынешние альтернативы. Исследователи также ожидают, что, изучив карты мозга, подобные приведенным выше, исследователи получат представление о том, как посттравматическое стрессовое расстройство проявляется в мозгу разных субъектов. Стерео аудио/визуальный стимул будет обеспечиваться системой BRAVEMIND. Перед сканированием каждый субъект примет участие в сеансе терапии в лаборатории, на котором будет присутствовать обученный терапевт. Исследователи будут регулировать параметры стимула, чтобы обеспечить соответствующий терапевтический диапазон ответов между СПОКОЙСТВИЕМ и СТРЕССОМ. Будут доступны различные сцены/сценарии. Этот диапазон настроек параметров будет сохранен для последующих сеансов сканирования. В сканере стимулы виртуальной реальности будут передаваться с помощью 3D-дисплея, совместимого с МРТ. Субъекты сообщат о своем уровне «СТРЕССОВОЙ» тревожности, используя пятикнопочное МРТ-совместимое ответное устройство. Эти данные ответа и данные МРТ из первых двух сеансов будут использоваться алгоритмами машинного обучения для создания классификаторов, которые могут различать ответы субъекта между СПОКОЙСТВИЕМ и НАПРЯЖЕНИЕМ каждые 1,5 секунды. В следующих 6 сеансах испытуемому будут представлены похожие, но не идентичные стимулы, при этом он получит обратную связь от машинного обучения. Это позволит им постепенно научиться самостоятельно регулировать реакцию своего мозга в сторону более спокойной реакции. Такие самоиндуцированные изменения будут обнаружены системой фМРТ и будут использоваться для модуляции виртуального мира, чтобы напрямую уменьшить степень воспринимаемой угрозы; таким образом, обеспечивая нейро-обратную связь в реальном времени, необходимую для терапии угашения (будет отображаться «термометр»).

Данные FMRI всего мозга будут собираться с использованием сканера 3T Siemens Prisma с ускорением SMS для получения размера вокселя 2 мм и TR = 1,5 с (SMS x3, G = 2, TE = 30 мс, FA = 72). Сеансы сканирования будут длиться около 1 часа и начнутся со сбора локализаторов и анатомии высокого разрешения (MP-RAGE), 1-мм кубических вокселей, за которыми следует сбор данных фМРТ во время предъявления стимула виртуальной реальности. Каждый запуск фМРТ будет длиться ~ 6 минут, и будет собрано 6-8 запусков.

Подводные камни и альтернативные стратегии. Исследователи продемонстрировали способность классифицировать внутреннее измерение мозга с точностью 89%, но получить аналогичную точность для измерения «ПТСР» может быть невозможно. Можно улучшить результаты, включив наблюдаемые данные о пульсе и дыхании в качестве входных данных для машинного обучения. Более того, даже если обратная связь не удалась, исследователи все равно получат представление о физиологии посттравматического стресса из карт чувствительности, созданных с помощью машинного обучения.

Цель 2. Изучение носимых устройств для оценки эффективности лечения посттравматического стрессового расстройства Физическая активность, частота сердечных сокращений и характер сна играют важную роль при посттравматическом стрессовом расстройстве. Носимые технологии недавно развились таким образом, что теперь исследователи могут постоянно измерять эти три параметра неинвазивным способом на протяжении всего исследования. Исследователи предлагают изучить симптомы, о которых сообщают сами пациенты, в сочетании с физической активностью, характером сна и частотой сердечных сокращений в течение 9 недель. Исследователи будут использовать линейную регрессию, чтобы изучить, коррелируют ли CAPS5, PCL и дневниковые симптомы с активностью, сном и частотой сердечных сокращений во время лечения. Исследователи предполагают, что у пациентов, у которых лечение было наиболее успешным, а) средняя ЧСС будет снижаться в большей степени, б) будут реже возникать приступы высокой ЧСС днем ​​и ночью, в) увеличится средняя физическая активность, г) физическая активность уменьшится. упорядочить большую активность в течение дня и меньшую активность ночью, д) среднее время сна увеличится, и е) характер сна упорядочится с меньшим количеством периодов бодрствования в течение ночи.

Подводные камни и альтернативные стратегии. Возможно, данные с носимых устройств не будут коррелировать с улучшением симптомов. Вероятным объяснением может быть то, что частота ошибок современных устройств не позволяет корреляциям быть значительными. Если это так, то этот подход следует снова протестировать в будущем. Другим менее вероятным объяснением может быть то, что физическая активность, частота сердечных сокращений и качество сна не так сильно коррелируют с симптомами посттравматического стрессового расстройства, как предполагают имеющиеся данные. Поскольку это небольшое пилотное исследование, данные, указывающие на тенденцию, укажут возможные направления для изучения в будущем.

Общий вывод

Основная идея исследования заключается в том, что виртуальная реальность будет меняться на менее стрессовую среду, когда мозг приближается к состоянию, ранее определяемому как СПОКОЙСТВИЕ. Исследователи предполагают, что со временем пациенты научатся сознательно приводить свой мозг в состояние СПОКОЙСТВИЯ, что обеспечит их индивидуальными умственными стратегиями для успокоения при наличии триггера травмы или стресса.