Исследование STEREO-DBS: анализ сети мозга на магнитно-резонансной томографии 7 Тесла для глубокой стимуляции мозга (STEREO-DBS)

ВВЕДЕНИЕ И ОБОСНОВАНИЕ

Глубокая стимуляция мозга при болезни Паркинсона Глубокая стимуляция мозга (DBS) является эффективным методом лечения болезни Паркинсона (БП), изнурительного неврологического расстройства. Эффект DBS основан на модуляции неисправных мозговых сетей путем доставки электрических импульсов в субталамическое ядро, расположенное глубоко в стволе мозга и имеющее размер несколько миллиметров (STN; сопоставимо с размером кофейного зерна). Тем не менее, индивидуальное улучшение после DBS остается непостоянным, и у 50% пациентов наблюдается недостаточная польза. Используя структурную магнитно-резонансную томографию 7-Tesla (7T MRI) для визуализации неисправных сетей, размещение электродов DBS и активация могут быть индивидуальными.

Текущее размещение и настройки DBS-электрода в STN с высокой степенью связи основаны на MR-изображениях 1,5-Tesla или 3-Tesla. Эти методы с низким разрешением не могут визуализировать множественные сети мозга до этого маленького ядра и предотвращают активацию электродов, направленных на его корковые проекции. Интегрированные структурные (7T MRI) сетевые карты позволят использовать DBS на основе сети мозга и для конкретного пациента, улучшая двигательные симптомы и качество жизни.

Сетевой анализ головного мозга с помощью МРТ 7T С 1980-х годов DBS при БП был нацелен на STN, глубоко расположенное ядро ​​​​серого вещества мозга. Текущий акцент в области DBS делается на нейронных сетях, а не на отдельных ядрах мозга. Несколько исследований показали, что БП возникает в результате патологической сетевой активности в субталамо-кортикальных проекциях. В последние годы несколько групп DBS сообщили об использовании подключения МРТ для визуализации субталамо-кортикальных проекций в DBS для БП.

Малый STN является частью нескольких крупных мозговых сетей. DBS эффективен для улучшения UDPRS и качества жизни пациентов с БП только за счет модуляции его двигательной сети. Для улучшения размещения и активации DBS важно понимать сети и модулирующий эффект стимуляции. До сих пор визуализация этих сетей была ограничена из-за низкого разрешения и отсутствия структурной связи (визуализация субталамо-кортикальных проекций с использованием диффузионно-взвешенной МРТ и вероятностной связи).

Поэтому исследователи добавили 7T T2 и диффузионно-взвешенные последовательности в Центре Спинозы и показали, что вероятностный анализ субталамической сети (сегментация STN) успешно идентифицирует область в STN, которая имеет наибольшую плотность связей с двигательной сетью у пациентов с БП. В недавнем экспериментальном исследовании исследователи показали, что внедрение МРТ 7T для сегментации STN хорошо подходит для существующего хирургического рабочего процесса. Путем создания МРТ 7-Tesla, показывающей моторное подразделение STN (цветное), этот метод четко визуализировал эту новую цель DBS. Ретроспективный анализ показал, что для обычных стратегий нацеливания на МРТ только небольшая часть электродов DBS была помещена в моторную STN. Более того, электроды DBS, которые были помещены в двигательную STN, привели к значительно более высокому среднему улучшению (80% против 50%, измеренное по шкале UPDRS-III).

Создание сетевых карт 7T MRI для DBS STN и его кортикальные связи будут визуализированы с использованием 7T T2-взвешенных и диффузионно-взвешенных изображений. Будут визуализированы три основные проекции STN: проекции, соединяющиеся с первичной и дополнительной моторной корой (моторные), проекции с префронтальной корой (ассоциативные) и проекции с базофронтальной корой (лимбические). Расположение электрода (с помощью компьютерной томографии) будет визуализировано относительно трех сегментированных подразделений STN.

Карта сети МРТ 7Т, созданная путем объединения Т2 и диффузионно-взвешенной МРТ, показывает STN (цветные) подразделения и их корковые проекции. Затем результат покажет, в каком подразделении STN находится контакт DBS-электрода и на какую область коры проецируется подразделение STN. Затем результаты клинических испытаний контакта электродов будут сопоставлены с сетевыми картами. Параметры стимуляции, основанные на сетевых картах МРТ 7T, используются для оптимизации и прогнозирования результатов с точки зрения полезных клинических эффектов (подавление тремора, брадикинезия, ригидность) и побочных эффектов (речь, походка, апатия). Поскольку все карты сети визуализируются на МРТ, это позволяет легко проводить как индивидуальный, так и групповой анализ (совместная регистрация карт нескольких пациентов).

Побочные эффекты В 350 7Т МРТ, которые исследователи выполнили до настоящего времени, мы редко сталкивались с несовместимыми имплантатами или тяжелой клаустрофобией. Каждый пациент проходит скрининг с помощью опросника безопасности МРТ и металлодетектора МРТ (предотвращает попадание ферромагнитных материалов в МРТ). МРТ 7T — это неинвазивный метод, который не вызывает боли и, что важно, электромагнитные поля не вызывают каких-либо известных повреждений тканей. Во время процедуры МР-система может время от времени издавать громкие постукивания, стуки или другие звуки. Затычки для ушей предназначены для предотвращения проблем, которые могут быть связаны с шумом, создаваемым сканером. В любое время пациент будет находиться под (визуальным) наблюдением и сможет общаться с технологом МРТ 7T с помощью системы внутренней связи. Пациент может (попросить) остановить сбор данных в любое время, нажав кнопку (непрерывно удерживая ее пациентом).

Таким образом, благодаря внедрению сетевого анализа головного мозга на МРТ 7T теперь можно напрямую визуализировать двигательную часть STN. В текущем обсервационном исследовании этот метод будет оцениваться проспективным образом, представляя специфическую для пациента DBS, управляемую сетью головного мозга для PD, с предоставлением уникального и до сих пор недоступного набора данных: 7T MRI визуализирует анатомические соединения STN для каждого отдельного контакта электрода DBS. Вместо универсальной модели DBS адаптированный сетевой анализ обеспечивает персонализированное точное моделирование в DBS.