Мультимодальная функция мозга у пациентов с мигренью и открытым овальным окном (NEURO-PFO)

Это инициированное исследователем, одноцентровое, проспективное, продольное, само-контролируемое когортное исследование, оценивающее мультимодальные изменения функции мозга у взрослых с мигренью с аурой и эхокардиографически подтверждённым открытым овальным окном (ООО), которые проходят клинически показанное чрескожное закрытие ООО в рамках рутинной помощи. Исследование предназначено для характеристики внутриличностных траекторий нейрофизиологии покоя, организации мозговых сетей и нейрокогнитивных показателей от исходного уровня до закрытия до наблюдения после закрытия, с использованием стандартизированных протоколов сбора и аналитических конвейеров для высокоплотной электроэнцефалографии (ВП-ЭЭГ), функциональной МРТ покоя (фМРТ-покоя) и когнитивного тестирования.

Общий дизайн и интеграция с клиническим рабочим процессом

Участники определяются через рутинные клинические пути (кардиология/структурные заболевания сердца и службы головной боли/неврологии). Процедуры исследования встроены в стандартный график предоперационной оценки и послеоперационного наблюдения, когда это возможно, для снижения нагрузки на участников и повышения полноты данных. Сама процедура закрытия ООО, выбор устройства, перипроцедурное ведение и антитромботическая терапия после процедуры следуют местной клинической практике и не назначаются исследованием.

Участники проходят исходную оценку до закрытия, а затем повторные оценки во время наблюдения. Визиты исследования привязаны ко времени к клинически значимым фазам восстановления после закрытия ООО и предназначены для выявления ранних нейрофизиологических изменений, промежуточной адаптации и долгосрочной стабилизации показателей мозговых сетей.

Мультимодальные оценки и процедуры сбора данных Сбор данных фМРТ-покоя и контроль качества

ФМРТ-покоя выполняется на клинической системе МРТ 3,0 Тл с использованием стандартизированных последовательностей, подходящих для анализа на уровне сетей. Участникам даётся указание оставаться неподвижными, бодрствовать и следовать единому условию покоя (например, глаза закрыты или открыты с фиксацией) на всех визитах для максимизации продольной сопоставимости. Контроль качества визуализации делает акцент на минимизации движений головы и физиологических артефактов. Данные проверяются на полноту, отклонения от протокола сканера и выбросы по движению; сканы, не соответствующие предварительно установленным порогам контроля качества (например, чрезмерное движение), помечаются для исключения из сетевых анализов, при этом сохраняя другие пригодные исходы, когда это уместно.

Сбор данных ВП-ЭЭГ и контроль качества

Высокоплотная ЭЭГ записывается в стандартизированных условиях покоя. Протокол сбора данных унифицирован для всех визитов, включая подготовку участника, проверку импеданса, продолжительность записи и контроль окружающей среды (например, малошумная комната, стандартизированные инструкции). Контроль качества записи включает мониторинг чрезмерной мышечной активности, контаминации движениями глаз, артефактов каналов и сонливости. Необработанные данные архивируются для обеспечения воспроизводимости предобработки и повторного анализа при необходимости.

Нейрокогнитивные и связанные с симптомами оценки

Нейрокогнитивные показатели оцениваются с использованием Батареи консенсусных когнитивных тестов MATRICS (MCCB), проводимой обученным персоналом в соответствии со стандартизированными процедурами и правилами подсчёта баллов. Дополнительные клинические оценки, собранные в рамках исследования, поддерживают интерпретацию мультимодальных показателей мозга с течением времени (например, показатели, полученные из дневника головной боли, и валидированные меры, сообщаемые пациентами). Эти меры собираются с согласованным временем относительно визуализации/ЭЭГ, когда это возможно, для снижения вариабельности измерений.

Предобработка нейровизуализации и ЭЭГ и построение сетей Предобработка фМРТ-покоя

Предобработка фМРТ-покоя следует установленным конвейерам для анализа на основе коннектома, включая: удаление начальных томов (если применимо), коррекцию времени срезов (если используется), коррекцию движения, корегистрацию в индивидуальное анатомическое пространство (когда доступно), нормализацию в стандартное пространство, регрессию помех (например, параметры движения; опционально физиологические сигналы или сигналы БВ/СМЖ в зависимости от окончательного конвейера), временную фильтрацию и пространственное сглаживание, согласованное с выбранным атласом и подходом к коннективности. Движение количественно оценивается с использованием стандартных метрик (например, смещение по кадрам). Могут применяться стратегии очистки/цензурирования и анализ чувствительности (например, с/без регрессии глобального сигнала) для оценки устойчивости.

Предобработка ВП-ЭЭГ

Предобработка ЭЭГ включает полосовую фильтрацию, обнаружение/интерполяцию плохих каналов, ослабление артефактов (например, метод независимых компонент или эквивалентные методы для устранения глазных и мышечных компонентов), стратегию перереференцирования, согласованную с высокоплотными записями, и сегментацию на эпохи покоя. Частотные характеристики (например, спектральная плотность мощности в канонических полосах) и меры коннективности выводятся с использованием стандартизированных параметров для всех визитов.

Парцелляция (мозговой «атлас») и генерация сетей

Для фМРТ-покоя мозг разделяется на регионы интереса (ROI) с использованием предопределённого атласа (например, функционально определённой мультисетевой парцелляции, такой как атлас на основе Шефера, окончательно определённый до блокировки базы данных). Региональные временные ряды извлекаются для каждого ROI, и попарные матрицы коннективности строятся с использованием метрик на основе корреляции (с z-преобразованием Фишера, где это уместно). Для ЭЭГ коннективность вычисляется с использованием фазовых мер, уменьшающих смещение объёмного проведения (например, метрики типа индекса фазового лага), с фокусом на предварительно определённых частотных полосах, имеющих отношение к физиологии сетей покоя. Сетевые представления могут включать матрицы коннективности всего мозга и производные сводки внутри сетей/между сетями, согласованные с каноническими функциональными системами (например, сеть пассивного режима работы мозга, сеть значимости, управляющие сети), окончательно определённые априори.

Статистические соображения и подход к анализу (высокий уровень) Первичная аналитическая структура

Первичные анализы представляют собой внутриличностные сравнения между исходным уровнем до закрытия и временными точками наблюдения для мультимодальных конечных точек функции мозга и когниции. Продольное моделирование будет реализовано с использованием подходов, подходящих для повторных измерений, таких как линейные модели со смешанными эффектами с индивидуальными случайными эффектами, позволяя включить все доступные временные точки и учитывая неполное наблюдение в предположении случайности пропусков. Время моделируется как категориальное (на основе визита) или непрерывное (время с момента закрытия) в зависимости от окончательной спецификации.

Множественные первичные конечные точки и контроль множественности

Поскольку исследование включает две первичные области (функция мозга на основе нейровизуализации/ЭЭГ и когниция MCCB), контроль множественности применяется для сохранения общего уровня ошибки I типа. Для подтверждающего тестирования по двум первичным конечным точкам используется скорректированный по Бонферрони порог значимости (т.е. α разделён между двумя первичными тестами). Вторичные и разведочные анализы интерпретируются с соответствующей осторожностью и в основном являются гипотезо-генерирующими.

Вывод на уровне сетей и отбор признаков (разведочные компоненты)

Для коннектомных анализов фМРТ-покоя могут использоваться методы вывода на основе сетей (например, сетевая статистика с перестановочным тестированием) для идентификации подсетей, показывающих согласованные изменения по рёбрам, при контроле семейной ошибки на уровне компонента. Для коннективности ЭЭГ, в зависимости от окончательного набора признаков, могут использоваться аналогичные подходы на основе кластеров или сетей с перестановками.

Для связи мультимодальных сетевых признаков с когнитивными показателями и клиническими мерами могут применяться стратегии многомерного моделирования. Если пространство признаков является высокоразмерным относительно размера выборки (например, признаки коннектома по рёбрам), в разведочной структуре с перекрёстной валидацией могут использоваться методы регуляризации и отбора признаков (например, LASSO или эластичная сеть) для снижения переобучения. Затем выбранные признаки могут быть суммированы (например, индексы силы сети) и исследованы на предмет продольной связи с изменением MCCB или траекториями симптомов. Эти модели являются явно разведочными, если не предопределены и не имеют достаточной мощности для предсказания.

Ковариаты и контроль смешивающих факторов

Модели будут учитывать ключевые ковариаты, которые могут влиять на показатели мозговых сетей и когницию (например, возраст, пол, образование, метрики движения головы для фМРТ, изменения медикаментов и другие клинически значимые факторы). Анализы чувствительности могут оценивать влияние порогов движения, вариантов предобработки и альтернативных разрешений атласов.

Пропущенные данные и качество данных

Пропуски могут возникать из-за выбытия из наблюдения или непригодных данных визуализации/ЭЭГ. План анализа отдаёт приоритет (1) предотвращению пропусков данных через интеграцию расписания и циклы обратной связи контроля качества и (2) прозрачному обращению с пропусками. Модели со смешанными эффектами позволяют включать участников с частичным наблюдением, в то время как исключения по контролю качества, специфичные для визуализации/ЭЭГ, документируются с указанием причин. В соответствующих случаях анализы чувствительности будут сравнивать подходы с полными случаями и всеми доступными данными.

Надзор за безопасностью и документирование нежелательных явлений

Хотя исследование является неинтервенционным в отношении назначения лечения, оно проспективно регистрирует нежелательные явления, временно связанные с закрытием ООО и рутинным послеоперационным ведением. Нежелательные явления и серьёзные нежелательные явления регистрируются на протяжении всего наблюдения с использованием стандартизированных определений, градаций, атрибуции (например, связанные с процедурой, устройством, медикаментами или несвязанные) и путей отчётности, соответствующих институциональным требованиям. Эта документация по безопасности является обсервационной и не изменяет клиническое ведение.

Управление данными, конфиденциальность и воспроизводимость

Данные исследования регистрируются в структурированной базе данных с предопределёнными определениями переменных и журналами аудита. Данные визуализации и ЭЭГ хранятся в обезличенных форматах с контролируемым доступом. Связь данных между клиническими записями и исследовательскими идентификаторами поддерживается в защищённом месте, доступном только уполномоченному персоналу. Конвейеры предобработки, настройки параметров и скрипты анализа находятся под контролем версий для поддержки воспроизводимости и прозрачного отчёта.

Распространение

Результаты будут распространены через публикации в рецензируемых журналах и академические презентации. Отчётность будет следовать соответствующим руководствам по обсервационным исследованиям и будет различать предопределённые подтверждающие анализы и разведочное моделирование.