Diese Arbeit wurde vom Ray and Dagmar Dolby Family Fund durch die Abteilung für Psychiatrie der UCSF (KKS, ANK, NS, JF, VRR, KWS, EFC, ADK), durch einen National Institutes of Health Award Nr. K23NS110962 (KWS), NARSAD Young Investigator Grant der Brain & Behavior Research Foundation (KWS) und 1907 Trailblazer Award (KWS).

Tiefe Hirnstimulation zur Behandlung von Major Depression

<ol>
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ADK berät Eisai, Evecxia Therapeutics, Ferring Pharmaceuticals, Galderma, Harmony Biosciences, Idorsia, Jazz Pharmaceuticals, Janssen Pharmaceuticals, Merck, Neurocrine Biosciences, Pernix Pharma, Sage Therapeutics, Takeda Pharmaceutical Company, Big Health, Millennium Pharmaceuticals, Otsuka Pharmaceutical und Neurawell Therapeutics. ADK bedankt sich für die Unterstützung von Janssen Pharmaceuticals, Jazz Pharmaceuticals, Axsome Therapeutics (Nr. AXS-05-301) und Reveal Biosensors. KWS ist Mitglied des Beirats von Nesos. UCSF und EFC verfügen über Patente im Zusammenhang mit der Hirnstimulation zur Behandlung neuropsychiatrischer Erkrankungen. Die anderen Autoren erklären, dass es keine konkurrierenden Interessen gibt.

Die Tiefe Hirnstimulation hat sich zu einer etablierten Therapie für die Parkinson-Krankheit, essentiellen Tremor, Dystonie und Epilepsie entwickelt und wird aktiv bei zahlreichen anderen neuropsychiatrischen Erkrankungen untersucht26,27,28,29. Die überwiegende Mehrheit der THS wird im Open-Loop-Modus verabreicht, in dem die Stimulation kontinuierlich erfolgt. Bei paroxysmalen Symptomen kann ...

Die Major Depressive Disorder (MDD) ist eine neuropsychiatrische Erkrankung, die durch abnorme Aktivität und Konnektivität auf Netzwerkebene gekennzeichnet ist1. Die Krankheit zeigt eine Vielzahl von Symptomen, die von Person zu Person variieren, im Laufe der Zeit schwanken und von verschiedenen neuronalen Schaltkreisen herrühren können 2,3. Etwa 30 % der Patienten mit MDD sind refraktär gegenüber Standardbehandlungen4, was die Notwendigkeit neuer Ansätze unterstreicht.
Die Tiefe Hirnstimulation (THS) ist eine Form der Neuromodulation, bei der elektrischer Strom an bestimmte Bereiche des Gehirns abgegeben wird, um die Aktivität zu modulieren. Die THS zur Behandlung von MDD war in einigen Anwendungen sehr erfolgreich5,6, konnte sich aber auch in größeren Studien nicht replizieren 7,8. In allen zitierten Studien wurde die Open-Loop-Stimulation9 verwendet, bei der die Verabreichung der vermeintlichen therapeutischen Stimulation mit festen Parametern kontinuierlich erfolgte. Im Gegensatz dazu liefert die Closed-Loop-Stimulation eine Stimulation auf der Grundlage eines programmierten Biomarkers oder eines neuronalen Aktivitätsmusters, das mit dem Symptomzustand verbunden ist10. Es gibt zwei Hauptimplementierungen der Closed-Loop-Stimulation: die responsive Stimulation und die adaptive Stimulation11. Die reaktionsschnelle Stimulation liefert Stimulationsschübe mit konstanten Parametern (z. B. Frequenz, Amplitude, Pulsbreite), wenn die programmierten Kriterien erfüllt sind. Bei der adaptiven Stimulation ändern sich die Stimulationsparameter dynamisch in Abhängigkeit vom gemessenen Biomarker, je nach Algorithmus, der mehrere Fixpunkte oder eine automatische kontinuierliche Anpassung haben kann. Die Stimulation kann kontinuierlich oder intermittierend mit adaptiver Stimulation erfolgen. Die adaptive Stimulation hat eine überlegene Wirksamkeit gegenüber der Open-Loop-Stimulation bei der Kontrolle der Symptome der Parkinson-Krankheit gezeigt12. Die responsive Neurostimulation bei Epilepsie 13 ist von der Food and Drug Administration (FDA) zugelassen, während frühe Untersuchungen der responsiven Stimulation bei MDD 14 und der adaptiven Stimulation bei Tourette-Syndrom15 und essentiellem Tremor16 ebenfalls einen therapeutischen Nutzen zeigen.
Um eine Closed-Loop-Stimulation zu implementieren, muss ein physiologisches Signal ausgewählt und verfolgt werden, um zu erfahren, wann die Stimulation verabreicht werden sollte. Dieses Feedback ist der Hauptunterschied zwischen Open-Loop- und Closed-Loop-Stimulation und wird durch die Auswahl eines Biomarkers realisiert. Dieses Protokoll bietet ein Verfahren zur Bestimmung eines personalisierten Biomarkers entsprechend der Konstellation von Symptomen, die eine bestimmte Person erlebt. Zukünftige Metaanalysen bei Patienten werden zeigen, ob es gemeinsame Biomarker für alle Individuen gibt oder ob die heterogene Darstellung der MDD-Symptome und der zugrunde liegenden Schaltkreise einen personalisierten Ansatz erfordert17,18. Die Verwendung von THS-Geräten, die sowohl neuronale Aktivität erfassen als auch elektrische Stimulation abgeben können, ermöglicht sowohl die Entdeckung dieses Biomarkers als auch die anschließende Implementierung einer Closed-Loop-Neuromodulation. Dieser Ansatz setzt einen engen zeitlichen Zusammenhang zwischen neuronaler Aktivität und spezifischen Symptomzuständen voraus und ist möglicherweise nicht für alle Indikationen oder Symptome anwendbar.
Während Indikationen wie die Parkinson-Krankheit und der essentielle Tremor Symptome aufweisen, die mit peripheren Sensoren gemessen werden können (z. B. Tremor, Rigidität), werden die Symptome einer MDD in der Regel vom Patienten berichtet oder von einem Kliniker anhand standardisierter Fragen und Beobachtungen beurteilt. Im Zusammenhang mit der Anhäufung ausreichender Daten zur Berechnung eines personalisierten Biomarkers sind klinische Beurteilungen nicht praktikabel, und daher werden Patientenberichte über Symptome durch Bewertungsskalen verwendet. Zu diesen Skalen gehören visuelle Analogskalen für Depression (VAS-D), Angst (VAS-A) und Energie (VAS-E)19 sowie die Sechs-Fragen-Form der Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-6)20. Gleichzeitige Aufzeichnungen der neuronalen Aktivität und das Ausfüllen dieser Selbstberichts-Symptombewertungen liefern einen gepaarten Datensatz, der verwendet werden kann, um Beziehungen zwischen spektralen Merkmalen des neuronalen Signals zu untersuchen, die mit Zuständen mit hohen Symptomen zusammenhängen oder diese vorhersagen.
Computergestützte Ansätze, wie z. B. die Zustandsraummodellierung, können verwendet werden, um Beziehungen zwischen Symptomzuständen und neuronalen Merkmalen aufzudecken. Graphentheoretische Methoden sind für die Charakterisierung eines Zustandsraums21 attraktiv, da sie die Entdeckung von Zuständen über verschiedene Zeitskalen ermöglichen, indem sie die zeitliche Nähe zwischen Messungen22 explizit modellieren. Ein Symptom-Zustandsraum-Modell identifiziert Zeiträume, in denen es einen gemeinsamen Phänotyp der Symptome des Patienten gibt, und kann Symptom-Unterzustände lokalisieren, in denen sich die Bewertungen bestimmter Dimensionen der Depression des Patienten je nach Umgebung oder Kontext unterscheiden. Ein Closed-Loop-Ansatz beruht auf der Erkennung von Symptomzuständen auf der Grundlage der zugrunde liegenden Gehirnaktivität. Die Klassifizierung durch maschinelles Lernen ist ein letzter Schritt, der dabei hilft, eine Kombination statistischer Merkmale zu identifizieren, die aus Gehirnaktivitätssignalen abgeleitet werden und zwei oder mehr Symptomzustände am besten unterscheiden14. Dieser zweistufige Ansatz erklärt die Variabilität der Symptome eines Patienten im Laufe der Zeit und verknüpft systematische Muster der Symptomvariation mit der Gehirnaktivität.
Das vorliegende Protokoll verwendet das NeuroPace Responsive Neurostimulationssystem (RNS)13,23. Verfahren zur Bestimmung der optimalen Stimulationsstelle(n) und Parameter liegen außerhalb des Geltungsbereichs dieses Protokolls. Es ist jedoch wichtig, die Stimulationsfähigkeiten eines bestimmten Geräts bei der Entwicklung der Closed-Loop-Neurostimulation zu berücksichtigen. Bei dem in diesem Protokoll verwendeten Gerät wird die Stimulation stromgesteuert und zwischen der Anode(n) und der Kathode(n) abgegeben. Ein oder mehrere Elektrodenkontakte oder der Can (implantierbarer Neurostimulator [INS]) können als Anode(n) oder Kathode(n) ausgewählt werden. Stimulationsfrequenz (1-333,3 Hz), Amplitude (0-12 mA), Pulsbreite (40-1000 μs pro Phase) und Dauer (10-5000 ms, pro Stim) sind vorprogrammiert. Die vorherigen Parameter können für bis zu fünf Stimulationstherapien unabhängig voneinander eingestellt werden; Diese Therapien werden nacheinander verabreicht, wenn die Nachweiskriterien weiterhin erfüllt sind. Es ist nicht möglich, mehrere Stimulationswellenformen gleichzeitig zu liefern (z. B. kann man nicht zwei verschiedene Stimulationsfrequenzen gleichzeitig liefern). Die Stimulationswellenform ist eine symmetrische zweiphasige Rechteckwelle und kann nicht verändert werden.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Depth Lead</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>DL-330-3.5</td>
			<td>30 cm length, 3.5 mm contact spacing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Depth Lead</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>DL-330-10</td>
			<td>30 cm length, 10 mm contact spacing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Depth Lead</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>DL-344-3.5</td>
			<td>44 cm length, 3.5 mm contact spacing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Depth Lead</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>DL-344-10</td>
			<td>44 cm length, 10 mm contact spacing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hat with velcro</td>
			<td>Self-assembled</td>
			<td>NA</td>
			<td>Optional</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Jupyter Notebook</td>
			<td>Project Jupyter</td>
			<td>NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Magnet</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>M-01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Programmer</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>PGM-300</td>
			<td>Clinician tablet</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python 3.10</td>
			<td>Python</td>
			<td>NA</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Remote Monitor</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>5000</td>
			<td>Patient laptop&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Responsive Neurostimulation System (RNS)&#160;</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>RNS-320</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Wand</td>
			<td>Neuropace</td>
			<td>W-02</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

closed-loop neurostimulation for biomarker-driven, personalized treatment of major depressive disorder

Bei der Tiefen Hirnstimulation wird eine elektrische Stimulation an bestimmte Hirnregionen verabreicht, um einen therapeutischen Nutzen zu erzielen. Im Zusammenhang mit der Major Depressive Disorder (MDD) haben die meisten Studien bisher eine kontinuierliche oder Open-Loop-Stimulation mit vielversprechenden, aber gemischten Ergebnissen durchgeführt. Ein Faktor, der zu diesen gemischten Ergebnissen beiträgt, kann darauf zurückzuführen sein, wann die Stimulation angewendet wird. Die Verabreichung einer Stimulation, die spezifisch für Zustände mit hohen Symptomen in einer personalisierten und reaktionsschnellen Weise ist, kann bei der Verringerung der Symptome wirksamer sein als eine kontinuierliche Stimulation und kann verminderte therapeutische Effekte im Zusammenhang mit der Gewöhnung vermeiden. Darüber hinaus ist eine kürzere Gesamtdauer der Stimulation pro Tag vorteilhaft, um den Energieverbrauch des Geräts zu senken. Dieses Protokoll beschreibt einen experimentellen Arbeitsablauf mit einem chronisch implantierten Neurostimulationsgerät, um eine Closed-Loop-Stimulation für Personen mit behandlungsrefraktärer MDD zu erreichen. Dieses Paradigma beruht auf der Bestimmung eines patientenspezifischen neuronalen Biomarkers, der mit Zuständen hoher Symptome in Verbindung steht, und der Programmierung der Gerätedetektoren, so dass durch dieses Auslesen des Symptomzustands eine Stimulation ausgelöst wird. Zu den beschriebenen Verfahren gehört, wie neuronale Aufzeichnungen gleichzeitig mit Patientensymptomberichten erhalten werden, wie diese Daten in einem Zustandsraummodellansatz verwendet werden, um Zustände mit niedrigen und hohen Symptomen und entsprechende neuronale Merkmale zu unterscheiden, und wie das Gerät anschließend programmiert und abgestimmt wird, um eine Closed-Loop-Stimulationstherapie zu liefern.

Major depressive disorder (MDD) is a neuropsychiatric disease characterized by network-level aberrant activity and connectivity1. The disease manifests a variety of symptoms that vary across individuals, fluctuate over time, and may stem from different neural circuits2,3. Approximately 30% of individuals with MDD are refractory to standard-of-care treatments4, highlighting a need for new approaches.
Deep brain stimulation (DBS) is a form of neuromodulation in which electrical current is delivered to targeted areas of the brain with the goal of modulating the activity. DBS for the treatment of MDD has been very successful in some applications5,6, but has also failed to replicate in larger studies7,8. All of the cited studies employed open-loop stimulation9, in which the delivery of putative therapeutic stimulation was continuous with fixed parameters. In contrast, closed-loop stimulation delivers stimulation based on a programmed biomarker or neural activity pattern associated with the symptom state10. There are two main implementations of closed-loop stimulation: responsive stimulation and adaptive stimulation11. Responsive stimulation delivers bursts of stimulation with constant parameters (e.g., frequency, amplitude, pulse width) when the programmed criteria are met. With adaptive stimulation, stimulation parameters dynamically change as a function of the measured biomarker, according to the algorithm, which may have multiple fix points or automated continuous adjustment. Stimulation can be continuous or intermittent with adaptive stimulation. Adaptive stimulation has shown superior efficacy to open-loop stimulation in controlling symptoms of Parkinson&#39;s disease12. Responsive neurostimulation for epilepsy13 is Food and Drug Administration (FDA)-approved, while early investigations of responsive stimulation for MDD14 and adaptive stimulation for Tourette syndrome15 and essential tremor16 also show therapeutic benefit.
To implement closed-loop stimulation, a physiological signal must be selected and tracked to inform when stimulation should be delivered. This feedback is the key difference between open-loop and closed-loop stimulation and is realized by selecting a biomarker. This protocol provides a procedure for determining a personalized biomarker according to the constellation of symptoms experienced by a given individual. Future meta-analyses across patients will reveal if there are common biomarkers across individuals or if the heterogeneous presentation of MDD symptoms and the underlying circuitry necessitates a personalized approach17,18. Using DBS devices capable of both sensing neural activity and delivering electrical stimulation allows for both the discovery of this biomarker and the subsequent implementation of closed-loop neuromodulation. This approach presupposes a close temporal relationship between neural activity and specific symptom states and may not be applicable for all indications or symptoms.
While indications such as Parkinson&#39;s disease and essential tremor have symptoms that can be measured using peripheral sensors (e.g., tremor, rigidity), symptoms of MDD are typically reported by the patient or assessed by a clinician using standardized questions and observation. In the context of amassing sufficient data to calculate a personalized biomarker, clinician assessments are not practical, and thus patient reports of symptoms through rating scales are used. Such scales include visual analog scales of depression (VAS-D), anxiety (VAS-A), and energy (VAS-E)19, and the six-question form of the Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-6)20. Concurrent recordings of neural activity and completion of these self-report symptom ratings provide a paired dataset that can be used to look at relationships between spectral features of the neural signal related to or predictive of high-symptom states.
Computational approaches, such as state-space modeling, can be used to uncover relationships between symptom states and neural features. Graph theoretic methods are attractive for characterizing a state-space21 because they enable the discovery of states over different timescales by explicitly modeling the temporal proximity between measurements22. A symptom state-space model identifies periods of time in which there is a common phenotype of the patient&#39;s symptoms and may pinpoint symptom sub-states in which the ratings on specific dimensions of the patient&#39;s depression differ based on the environment or context. A closed-loop approach relies on the detection of symptom states based on underlying brain activity. Machine learning classification is a final step that helps identify a combination of statistical features derived from brain activity signals that best distinguishes two or more symptom states14. This two-stage approach explains the variability in a patient&#39;s symptoms over time and links systematic patterns of symptom variation to brain activity.
The present protocol utilizes the NeuroPace Responsive Neurostimulation System (RNS)13,23. Procedures to determine the optimal stimulation site(s) and parameters are outside the scope of this protocol. However, the stimulation capabilities of a given device are important to consider when designing closed-loop neurostimulation. For the device used in this protocol, stimulation is current-controlled and delivered between the anode(s) and cathode(s). One or more electrode contacts or the Can (implantable neurostimulator [INS]) can be selected as the anode(s) or cathode(s). Stimulation frequency (1-333.3 Hz), amplitude (0-12 mA), pulse width (40-1000 &#181;s per phase), and duration (10-5000 ms, per stim) are all pre-programmed. The prior parameters can be set independently for up to five stimulation therapies; these therapies are delivered sequentially if the detection criteria continue to be met. It is not possible to deliver multiple stimulation waveforms simultaneously (e.g., one cannot deliver two different frequencies of stimulation concurrently). The stimulation waveform is a symmetric biphasic rectangular wave and cannot be changed.

Autor im Rampenlicht: Therapeutischer Nutzen der tiefen Hirnstimulation mit geschlossenem Regelkreis bei der Behandlung von Depressionen 

Closed-Loop-Neurostimulation zur Biomarker-gesteuerten, personalisierten Behandlung schwerer depressiver Störungen

We are assessing the therapeutic benefit of closed-loop personalized deep brain stimulation for the treatment of major depressive disorder. This protocol outlines how to identify a personalized neural biomarker that is correlated with symptom severity, and then program an implanted neurostimulator to administer stimulation using that biomarker. Prior applications of deep brain stimulation for depression used continuous stimulation, which was always on, regardless of symptom status.This protocol describes using closed-loop stimulation in which we only deliver stimulation during high symptom states. Continued work to identify biomarkers for control of closed-loop stimulation will facilitate an approach where we can target the unique time courses of different symptoms.

Die hier erhobenen und präsentierten Daten stammen von einem einzigen Patienten mit Vierkanal-Elektroden, die in den rechten orbitofrontalen Kortex (OFC) und das rechte subgenuale Cingulum (SGC) implantiert wurden (Abbildung 1). Für den OFC wurde ein Kabel mit einem Abstand von 10 mm von Mitte zu Mitte verwendet, um sowohl den medialen als auch den lateralen Aspekt zu erreichen, während für den SGC ein Kabel mit einem Rastermaß von 3,5 mm verwendet wurde, um eine räumlich konzentrierte...

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Die Tiefe Hirnstimulation, die durch einen patientenspezifischen neuronalen Biomarker eines hochgradigen Symptomzustands ausgelöst wird, kann die Symptome einer schweren depressiven Störung besser kontrollieren als eine kontinuierliche Open-Loop-Stimulation. Dieses Protokoll bietet einen Arbeitsablauf zur Identifizierung eines patientenspezifischen neuronalen Biomarkers und zur Steuerung der Verabreichung der therapeutischen Stimulation auf der Grundlage des identifizierten Biomarkers.

Deep brain stimulation involves the administration of electrical stimulation to targeted brain regions for therapeutic benefit. In the context of major ...

Wir untersuchen den therapeutischen Nutzen der personalisierten Tiefenhirnstimulation mit geschlossenem Regelkreis für die Behandlung schwerer depressiver Störungen. Dieses Protokoll beschreibt, wie man einen personalisierten neuronalen Biomarker identifiziert, der mit der Schwere der Symptome korreliert, und dann einen implantierten Neurostimulator programmiert, um eine Stimulation mit diesem Biomarker zu verabreichen. Frühere Anwendungen der Tiefen Hirnstimulation bei Depressionen verwendeten eine kontinuierliche Stimulation, die unabhängig vom Symptomstatus immer eingeschaltet war.Dieses Protokoll beschreibt die Verwendung der Closed-Loop-Stimulation, bei der wir die Stimulation nur bei hohen Symptomzuständen abgeben. Die fortgesetzte Arbeit an der Identifizierung von Biomarkern für die Kontrolle der Closed-Loop-Stimulation wird einen Ansatz ermöglichen, bei dem wir auf die einzigartigen Zeitverläufe verschiedener Symptome abzielen können.

closed-loop-neurostimulation-for-biomarker-driven-personalized

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Closed-Loop Neurostimulation for Biomarker-Driven, Personalized Treatment of Major Depressive Disorder

1.7K Aufrufe.  University of California, San Francisco. Wir untersuchen den therapeutischen Nutzen der personalisierten Tiefenhirnstimulation mit geschlossenem Regelkreis für die Behandlung schwerer depressiver Störungen. Dieses Protokoll beschreibt, wie man einen personalisierten neuronalen Biomarker identifiziert, der mit der Schwere der Symptome korreliert, und dann einen implantierten Neurostimulator programmiert, um eine Stimulation mit diesem Biomarker zu verabreichen. Frühere Anwendungen der Tiefen Hirnstimulation bei Depressionen verwen...

Serie: Autor im Rampenlicht: Therapeutischer Nutzen der tiefen Hirnstimulation mit geschlossenem Regelkreis bei der Behandlung von Depressionen 

Deep brain stimulation involves the administration of electrical stimulation to targeted brain regions for therapeutic benefit. In the context of major depressive disorder (MDD), most studies to date have administered continuous or open-loop stimulation with promising but mixed results. One factor contributing to these mixed results may stem from when the stimulation is applied. Stimulation administration specific to high-symptom states in a personalized and responsive manner may be more effective at reducing symptoms compared to continuous stimulation and may avoid diminished therapeutic effects related to habituation. Additionally, a lower total duration of stimulation per day is advantageous for reducing device energy consumption. This protocol describes an experimental workflow using a chronically implanted neurostimulation device to achieve closed-loop stimulation for individuals with treatment-refractory MDD. This paradigm hinges on determining a patient-specific neural biomarker that is related to states of high symptoms and programming the device detectors, such that stimulation is triggered by this read-out of symptom state. The described procedures include how to obtain neural recordings concurrent with patient symptom reports, how to use these data in a state-space model approach to differentiate low- and high-symptom states and corresponding neural features, and how to subsequently program and tune the device to deliver closed-loop stimulation therapy.

Deep brain stimulation triggered by a patient-specific neural biomarker of a high-symptom state may better control symptoms of major depressive disorder compared to continuous, open-loop stimulation. This protocol provides a workflow for identifying a patient-specific neural biomarker and controlling the delivery of therapeutic stimulation based on the identified biomarker.

Forschung

Neurowissenschaften

Neurostimulation System Setup and Symptom Collection for Patient At-Home Recordings

To begin, ensure the patient has fully recovered from surgery following the implantation of the device with cortical in depth leads. Connect the telemetry wand to the programmer and instruct the patient to hold it over the implantable neurostimulator to attach it to a tethering hat. Using the programmer, log onto the patient data management system, navigate to the correct patient, select Programming, and then choose the Change ECOG Capture option.Proceed to set the capture window to a maximum of 240 seconds for the four configured channels using the dropdown selection. Using the dropdown selections, set the reserve space for magnet reservations to two and the value to zero for any other trigger types. Select the Review and Program button to synchronize the newly programmed settings with the patient's implantable neurostimulator.Verify any changes in the table and select the Confirm Programming button. To prepare for the Patient Symptom Report Survey, use a web-based survey tool such as REDCap, including sliders for VAS D, VAS A, VAS E, and selection responses for each question of the HAM-D 6. Ensure to log the time of survey start and completion.Provide the patient with the unique URL generated by REDCap for assessing the symptom surveys through either email or text message.

Einrichtung des Neurostimulationssystems und Symptomerfassung für Patientenaufzeichnungen zu Hause

Procedure for Concurrent At-Home Symptom Reports and Neural Recordings

Instruct the patient to set up the equipment, including the remote monitor and wand, magnet, and device for completing the survey. Turn on the remote monitor and, using the wand, interrogate the device. Then download the electrocorticography recordings since the last interrogation to the remote monitor.Swipe the magnet over the implantable neurostimulator to trigger a magnet recording. Start a timer and use the previously generated, unique REDCap URL to complete the symptom survey. After four minutes have elapsed or the patient completes the survey, whichever is longer, the patient will swipe the magnet over the implantable neurostimulator again to trigger another recording After at least 80 seconds, use the wand to interrogate the device again and transfer the data from the two magnet swipes to the remote monitor At least once a day, connect the remote monitor to the internet using ethernet and select Transfer Data and Synchronize on the remote monitor to send the collected data to the cloud.

Verfahren für gleichzeitige Symptomberichte und neuronale Aufzeichnungen zu Hause

Programming Device Detector Settings for Closed-Loop Neurostimulation

Begin by logging onto the patient Data Management System, using the programmer. Next, select the correct Patient, Programming, and Change Detection. Based on the selected personalized biomarker, select the correct channel for detecting the activity.For activity detection, select Rhythmic Activity, which connotes a band pass detector. Click More Controls in Advanced Settings. Select the desired minimum and maximum frequency.Ensure to turn on the band pass and turn off the line length in Area Settings. Additionally, set the inversion logic to Not Inverted. Program the detector by setting the minimum amplitude to 0.8%and the minimum duration to 0.64 seconds.After selecting all the detector settings, click the Done button to close all programming windows. Place the wand over the patient's implantable neurostimulator, and select Review All Changes in Program RNS. The biomarker discovery of symptoms was performed based on the neurospectral power between the low depression and the high depression states.It was found that the best choice for a frequency-specific biomarker in this example is 13 to 30 hertz of OFC, three to four.