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STEREO-DBS 研究:用于深部脑刺激的 7-Tesla MRI 脑网络分析 (STEREO-DBS)

基本原理:尽管有最佳的药物治疗,但丘脑底核 (STN) 的深部脑刺激 (DBS) 是晚期帕金森病患者的有效手术治疗方法。 然而,DBS 后的个体改善仍然存在差异,50% 的患者显示获益不足。 迄今为止,高度连接的 STN 中的 DBS 电极放置和设置基于 1,5-Tesla 或 3-Tesla MR 图像。 这些低分辨率和单纯的结构模式无法将多个大脑网络可视化到这个小核,并阻止针对其皮质投射的电极激活。 通过使用结构 7-Tesla MRI (7T MRI) 连接可视化(故障)大脑网络,DBS 电极放置和激活可以个性化。

目的:本研究的主要目的是确定源自 STN 的皮层投射的可视化以及使用 7T MRI 相对于这些投射的 DBS 电极的位置是否改善了疾病特异性统一帕金森病评定量表 (UPDRS) 测量的运动症状-III).

次要结果是:疾病相关的日常功能、不良反应、手术时间、生活质量、患者对治疗结果的满意度和患者对治疗负担的评估。

研究设计:该研究将是单中心前瞻性观察研究。

研究人群:招募将从 2023 年 4 月开始。 干预(如适用):不进行干预。 将 7T MRI 应用于 DBS 是标准护理,所使用的结果评分可从现有的高级电子 DBS 数据库中轻松获取。

主要研究参数/终点:主要结果指标是运动症状的变化,如疾病特异性统一帕金森病评定量表 (UPDRS-III) 所衡量。 这是在作为标准护理的一部分的 DBS 6 个月后测量的。 次要结果指标是功能健康状况的阿姆斯特丹线性残疾评分、帕金森病问卷 39、Starkstein 冷漠量表、患者对治疗的满意度、患者对治疗负担的评估、手术时间、住院时间、震颤药物的变化、副作用和并发症。

与参与、利益和群体相关性相关的负担和风险的性质和程度:拟议的观察性研究项目涉及日常实践中标准护理的治疗方案。 这些疗法不会与其他研究产品结合使用。 根据 NFU 人类研究标准,参与本研究的风险可忽略不计。

研究概览

详细说明

介绍和基本原理

帕金森病的深部脑刺激术 深部脑刺激术 (DBS) 是治疗帕金森病 (PD) 的一种有效方法,帕金森病是一种使人衰弱的神经系统疾病。 DBS 的作用依赖于通过在丘脑底核内传递电脉冲来调节故障大脑网络,丘脑底核位于脑干深处,大小只有几毫米(STN;相当于咖啡豆的大小)。 然而,DBS 后的个体改善仍然存在差异,50% 的患者显示获益不足。 通过使用结构 7-Tesla 磁共振成像 (7T MRI) 连接来可视化故障网络,DBS 电极放置和激活可以个性化。

高度连接的 STN 中当前的 DBS 电极放置和设置基于 1.5-Tesla 或 3-Tesla MR 图像。 这些低分辨率模式无法将多个大脑网络可视化到这个小核,并阻止针对其皮质投射的电极激活。 集成结构 (7T MRI) 网络图将使基于大脑网络和患者特定的 DBS 成为可能,从而改善运动症状和生活质量。

7T MRI 脑网络分析 自 1980 年代以来,用于 PD 的 DBS 瞄准的是 STN,一种深部灰质脑核。 目前 DBS 领域的重点是神经网络,而不是大脑中的独立细胞核。 一些研究表明 PD 是由底丘脑皮质投射中的病理网络活动引起的。 近年来,几个 DBS 小组报告了在 DBS 中使用 MRI 连通性来可视化底丘脑皮质投射。

小型 STN 是多个大型大脑网络的一部分。 DBS 仅通过调节其运动网络即可有效改善 PD 患者的 UDPRS 和生活质量。 为了改善 DBS 的放置和激活,了解网络和刺激的调节作用至关重要。 到目前为止,由于分辨率低和缺乏结构连通性(使用扩散加权 MRI 和概率连通性可视化底丘脑皮质投射),这些网络的可视化受到限制。

因此,研究人员在斯宾诺莎中心添加了 7T T2 和扩散加权序列,并表明概率底丘脑网络分析(STN 分割)成功地识别了 STN 内与 PD 患者运动网络连接密度最高的区域。 在最近的一项试点研究中,研究人员表明,用于 STN 分割的 7T MRI 的实施非常适合现有的手术工作流程。 通过生成显示 STN(彩色)电机细分的 7-Tesla MRI,该技术清楚地显示了这个新的 DBS 目标。 回顾性分析表明,对于传统的 MRI 靶向策略,只有少数 DBS​​ 电极被放置在电机 STN 中。 此外,放置在电机 STN 中的 DBS 电极导致显着更高的平均改善(80% 对 50%,通过 UPDRS-III 评分衡量)。

为 DBS 生成 7T MRI 网络图 STN 及其皮质连接将使用 7T T2 加权和扩散加权成像进行可视化。 STN 的三个主要投射将被可视化:连接到初级和辅助运动皮层(运动)的投射、前额叶皮层(联合)的投射和基底额叶皮层(边缘)的投射。 电极的位置(使用计算机断层扫描)将相对于 STN 的三个分段细分进行可视化。

结合 T2 和弥散加权 MRI 生成的 7T MRI 网络图显示了 STN(彩色)细分及其皮质投射。 然后,结果将显示 DBS 电极触点位于哪个 STN 细分中,以及 STN 细分投射到哪个皮质区域。 然后电极接触的临床测试分数将与网络图相关联。 基于 7T MRI 网络图的刺激参数用于根据有益的临床效果(抑制震颤、运动迟缓、强直)和副作用(言语、步态、冷漠)优化和预测结果。 由于所有网络地图都在 MRI 上可视化,这将很容易实现个人和小组分析(多个患者的共同注册地图)。

副作用 在研究人员迄今为止进行的 350 7T MR 扫描中,我们很少遇到不相容的植入物或严重的幽闭恐惧症。 每个患者都接受 MRI 安全问卷和 MRI 金属探测器(防止将铁磁材料带入 MRI)的筛查。 7T MRI 是一种无创技术,不会引起疼痛,重要的是,电磁场不会产生任何已知的组织损伤。 在手术过程中,MR 系统有时可能会发出响亮的敲击声、敲击声或其他噪音。 提供耳塞以防止可能与扫描仪产生的噪音相关的问题。 在任何时候,患者都将受到(视觉)监控,并且能够使用对讲系统与 7T MRI 技术专家进行交流。 患者可以(请求)随时使用按钮(由患者持续按住)停止采集。

总之,由于 7T MRI 脑网络分析的实施,现在可以直接可视化 STN 的运动部分。 在当前的观察性研究中,这项技术将以前瞻性方式进行评估,为 PD 引入患者特定的大脑网络引导的 DBS,并提供独特且迄今为止不可用的数据集:7T MRI 可视化每个 DBS 电极接触的 STN 的解剖连接。 量身定制的网络分析可在 DBS 中实现个性化的精确建模,而不是一个适合所有模型的 DBS。

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

500

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

学习地点

    • Noord-Holland
      • Amsterdam、Noord-Holland、荷兰、11015AZ

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

取样方法

非概率样本

研究人群

研究人群 1.1 人群(基础) 使用 7T MRI 网络分析接受 DBS 电极放置的晚期帕金森病患者。 如果患者符合条件,协调研究的医生将通知患者,交出有关观察性研究的书面信息,然后要求患者考虑参与。 如果患者愿意参加,将签署知情同意书。 将根据需要给予患者尽可能多的时间来决定是否参加该研究。 报名将从 2023 年 4 月开始;在此日期之前接受基于 7T MRI 网络分析的 DBS 的患者也将有资格参与(所有 DBS 患者都在前瞻性电子 Castor 数据库中注册)。

描述

1.2 纳入标准

为了有资格参与本研究,受试者必须满足以下所有标准:

  • 年龄 > 18 岁;
  • 接受 STN DBS 的特发性 PD

1.3 排除标准

符合以下任何标准的潜在受试者将被排除在参与本研究之外:

  • 法律上无行为能力的成年人;
  • 没有书面知情同意书。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
统一帕金森氏病评级量表(UPDRS-III)
大体时间:2022年4月至2033年4月
六个月深脑刺激后,特异性统一帕金森氏病评级量表(UPDRS-III)的变化表明,运动症状的减少量。 UPDRS-III分数在7到86之间;较高的分数表明运动症状较差(更严重)。
2022年4月至2033年4月

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
阿姆斯特丹功能健康状况的线性残疾评分
大体时间:2022年4月至2033年4月
阿姆斯特丹线性残疾评分(ALDS)是一种通用项目库,可以测量残疾,这是通过执行日常生活活动的能力表达的。 这些分数线性转化为0到100之间的值。 较低的分数表明更多的残疾。
2022年4月至2033年4月
帕金森氏病问卷39
大体时间:2022年4月至2033年4月
帕金森氏病问卷(PDQ-39)评估了帕金森氏症患者在日常生活中遇到困难的频率,包括人际关系,社交情况和沟通。 它还评估了帕金森氏症对功能和福祉的特定维度的影响。 分数在0到100之间(所有39个项目的总和),得分更高,表明更多的健康问题。
2022年4月至2033年4月
斯塔克斯坦冷漠量表
大体时间:2022年4月至2033年4月
14个项目的斯塔克斯坦冷漠量表(SAS)用于衡量帕金森病中冷漠症状的严重程度。 分数在0到42之间。 较高的分数表明冷漠。
2022年4月至2033年4月

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

调查人员

  • 首席研究员:Maarten Bot, MD PhD、Amsterdam UMC

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

  • 1. Bloem BR, Okun MS, Klein C. Parkinson's disease. Lancet. Apr 9 2021. 2. Bot M, Schuurman PR, Odekerken VJJ, et al. Deep brain stimulation for Parkinson's disease: defining the optimal location within the subthalamic nucleus. J Neurol Neurosurg Psychiatry. May 2018;89(5):493-498. 3. Mathiopoulou V, Rijks N, Caan MWA, et al. Utilizing 7-Tesla Subthalamic Nucleus Connectivity in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease. Neuromodulation. Feb 22 2022. 4. Schrock LE, Patriat R, Goftari M, et al. 7T MRI and Computational Modeling Supports a Critical Role of Lead Location in Determining Outcomes for Deep Brain Stimulation: A Case Report. Front Hum Neurosci. 2021;15:631778. 5. Plantinga BR, Temel Y, Duchin Y, et al. Individualized parcellation of the subthalamic nucleus in patients with Parkinson's disease with 7T MRI. NeuroImage. Mar 2018;168:403-411. 6. Nowacki A, Barlatey S, Al-Fatly B, et al. Probabilistic Mapping Reveals Optimal Stimulation Site in Essential Tremor. Ann Neurol. May 2022;91(5):602-612. 7. Akram H, Sotiropoulos SN, Jbabdi S, et al. Subthalamic deep brain stimulation sweet spots and hyperdirect cortical connectivity in Parkinson's disease. NeuroImage. Sep 2017;158:332-345. 8. Jaradat A, Nowacki A, Montalbetti M, et al. Probabilistic Subthalamic Nucleus Stimulation Sweet Spot Integration Into a Commercial Deep Brain Stimulation Programming Software Can Predict Effective Stimulation Parameters. Neuromodulation. Feb 2023;26(2):348-355. 9. Rijks N, Potters WV, Dilai J, et al. Combining 7T T2 and 3T FGATIR: from physiological to anatomical identification of the subthalamic nucleus borders. J Neurol Neurosurg Psychiatry. Feb 19 2022. 10. Bot M, Verhagen O, Caan M, et al. Defining the Dorsal STN Border Using 7.0-T MRI: A Comparison to Microelectrode Recordings and Lower Field Strength MRI. Stereotact Funct Neurosurg. 2019;97(3):153-159.

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2022年4月11日

初级完成 (估计的)

2033年4月11日

研究完成 (估计的)

2033年4月11日

研究注册日期

首次提交

2023年4月11日

首先提交符合 QC 标准的

2023年4月24日

首次发布 (实际的)

2023年5月6日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年7月25日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年7月22日

最后验证

2025年7月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

所有作为发表结果基础的 IPD

IPD 共享时间框架

从 2023 年 4 月开始

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案
  • 树液
  • 企业社会责任

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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