ナビゲーション機器不在下での経頭蓋磁気刺激のための機能特異的ターゲットの局在化

要約

この論文では、ナビゲーション機器が利用できない場合に、反復的な経頭蓋磁気刺激の介入または治療のために機能特異的なターゲットをローカライズする方法について説明します。

要約

反復経頭蓋磁気刺激法(rTMS)は、脳内の神経活動を調節する非侵襲的な技術です。研究によると、rTMSは神経可塑性を調節し、神経ネットワークの再編成を促進し、脳卒中などの神経精神疾患に広く適用されています。いくつかの研究は、rTMSが脳卒中のリハビリテーションを助けることを示唆していますが、おそらく手の運動ホットスポットの従来の局在化の制限のために、その有効性は不確かなままです。

手の運動ホットスポットは、皮質脊髄路または錐体路の伝導性を反映する運動誘発電位 (MEP) によって決定され、非随意運動を表します。対照的に、運動課題からの機能的磁気共鳴画像法(fMRI)の活性化点は、知覚と運動実行の両方を含む機能特異的なターゲットを定義し、随意運動を表します。これに基づいて、特定の機能を対象とした脳イメージング技術によって特定された機能特異的ターゲットの概念を提案します。機能特異的な標的は、運動認知に関連する脳領域とのより強力で広範な機能的結合性を示し、ホットスポットよりも効果的な調節効果を提供する可能性があります。

私たちは、以前の研究で機能特異的な標的の調節効果を調査し、検証しました。しかし、ナビゲーション機器を持たない機関は、これらの機能固有のターゲットを利用できません。そこで、脳卒中後の同側半球におけるrTMSターゲットの定義と位置特定に特化して設計された、機能特異的ターゲットの非ナビゲートローカリゼーション法を開発しました。これにより、機能特異的なターゲットrTMSを適用する際にナビゲーション機器が不足している機関が直面する課題に対処しました。

概要

反復経頭蓋磁気刺激法(rTMS)は、脳の活動を調節できる非侵襲的な神経調節技術であり、脳卒中患者の手の運動機能障害のリハビリテーションなど、神経精神疾患の治療に広く使用されています。いくつかの研究では、rTMSが脳卒中後遺症^1,2,3に治療効果があることが示されていますが、その有効性は依然として不明です。この不確実性の主な理由の1つは、正確な刺激ターゲットを特定することの難しさです。運動機能を対象とする TMS 研究では、C3/C4 を刺激ターゲットとして使用して、ローカリゼーションを International 10-20 脳波システムに依存することがよくあります。または、手の運動ホットスポットなどの個別のターゲットを使用します。しかし、これらの方法ではTMSの影響を受ける皮質領域を正確に特定することはできません。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)ガイド下標的rTMSは、うつ病の治療に広く使用されています。

私たちの以前の研究では、補助運動野⁴ を刺激することによりトゥレット症候群の治療にもその応用を検討しましたが、一次運動野 (M1) にはまだ適用されていません。rTMSの場合、M1は手の運動ホットスポットを含んでいるため、他の脳領域とは異なります。TMSによって誘発される筋肉の収縮は、皮質脊髄路または錐体路を通るトップダウンの伝導を反映した不随意運動を表します。対照的に、指を叩く作業中にfMRIによって定義される活性化ピークボクセルは、運動認知に関与する脳領域により機能的に関連しており、随意運動を表しています⁵。したがって、運動障害の治療において、fMRIによって定義される課題関連の「活性化」を機能特異的な標的として用いることで、治療成績の改善につながる可能性があります^5,6。前回の研究では、視覚誘導課題とfMRIを用いた自己開始課題の脳活性化パターンを比較し、自己主導課題がアクティブ・リハビリテーション・トレーニングの要件により近いと判断した⁶。この発見は、元の研究のデータのサブセットを再分析することで確認しました(図1)。

特定の脳機能領域を正確にターゲットにするには、正確なナビゲーションツールが必要です。しかし、現在のシステムは操作が面倒で機能が限られているだけでなく、ヘッドマウントキャリブレータは処置中に安定性を維持できないことが多く、シフトが発生しやすく、高価で、時には最大100万中国元(CNY)、約140,000米ドル(USD)の費用がかかることもあります。Precision Medicine Consortium for Imaging-Guided Transcranial Magnetic Stimulation Therapy(PRECISE)のメンバー機関の使用パターンに関する調査によると、これらの欠点により、ナビゲーション技術は、その潜在的な利点にもかかわらず、中国のTMS研究および臨床診療の5%未満で使用されていることがわかりました。しかし、より重要なことは、これらのシステムは、ターゲットを「定義する」という重要な問題、つまり刺激に最も適した領域を選択するという問題に対処せずに、刺激部位の「特定」にのみ焦点を当てていることです。高コスト、運用の複雑さ、および時間の要求を考えると、これらのデバイスはまだ広く臨床採用されていない理由です。

ナビゲーションデバイスを使用せずに機能特異的なターゲットを使用するという課題に対処するために、ナビゲーションなしの標的rTMSの方法を検討しました。fMRIを用いて、運動皮質の機能特異的な標的を同定し、それらを頭皮表面に投影することで、ナビゲーション機器を必要とせずに標的の定義と位置特定を可能にした⁷。非ナビゲーションrTMSは、プロセス全体を通じてリアルタイムのモニタリングを提供するわけではありませんが、ナビゲーションデバイスが利用できない臨床条件下でのターゲットローカリゼーションの精度の問題に対処します。この論文では、全体的な研究の理論的根拠を詳しく説明し、完全な実験プロセスを概説し、特に、ナビゲーション条件と非ナビゲーション条件の両方での機能特異的ターゲットが脳機能に及ぼす影響を比較することに焦点を当てています。機能特異的な標的rTMSの実現可能性を検証するために、現在の研究には健康な個人のみが含まれていました。

プロトコル

この研究は成都スポーツ大学の倫理委員会によって承認されており、すべての参加者は書面によるインフォームドコンセントを提供しました(図2)。このプロトコルは、非ナビゲート型とナビゲーション型機能特異的な標的 rTMS について説明します。

1. 参加者募集

1. 10人の健康な右利きの成人参加者を募集します(22〜29歳、女性5人、男性5人、平均年齢24歳±2歳)。頭の動きが平行移動で2.5 mmまたは回転で2.5°を超えるため、1人の参加者を除外します。最後に、統計分析に9人の参加者を含めます。
   1. 選択基準
      1. 18 歳から 30 歳までの右利きで、MRI と TMS の両方の安全スクリーニングに合格し、てんかんやその他の神経障害または精神障害の病歴がない参加者を募集します。
      2. 参加者が MRI スキャンの禁忌、脳損傷や重度の心臓病の病歴がない、現在抗てんかん薬や抗凝固薬を服用していないなどの追加の基準を満たしていることを確認します。
      3. 意識障害がなく、体内に金属物体(ペースメーカー、金属製の歯科インプラント、子宮内避妊具など)がなく、重度の閉所恐怖症や妊娠がなく、視力が正常または正常に矯正されている参加者を募集します。
2. 実験後のデータ除外基準
   1. 実験を完了できない参加者、または fMRI スキャン中の頭の動きが 2.5 mm の並進または 2.5° の回転を超える参加者のデータを除外します。
3. 実験前の参加者ガイドライン
   1. すべての参加者が、研究の目的、実験手順、および関連する潜在的な副作用とリスクを説明するインフォームドコンセントフォームに署名していることを確認してください。
   2. 参加者の安全スクリーニングを実施します。
   3. 実験を円滑に進めるための実験手順や注意点を説明できる。
   4. 実験前に、アルコール、コーヒー、激しい運動を避けるように参加者にアドバイスしてください。
   5. 参加者に十分な睡眠を取り、夜更かしを避けるように注意を促します。

2. fMRIデータ取得

注: すべての参加者は、3T GE MR750 スキャナーを使用して、中国電子科学技術大学の清水河キャンパスにある磁気共鳴脳イメージング センターで MRI スキャンを受けます。各スキャンセッションには、T1強調構造画像、8分間の安静時fMRI(RS-fMRI)、および4分間のTask-fMRIが含まれます。参加者は、ナビゲーション付きとナビゲーションなしの 2 つの rTMS 介入を受け、セッションの間に 1 週間の間隔を空けて、残留効果を排除します。各介入の前後にMRIスキャンを実施し、合計4回のスキャンを行います。

注: 参加者間で、ナビゲートされた条件とナビゲートされていない条件の順序を釣り合わせます。

1. スキャン手順
   1. MRI室に入る前に、参加者に耳栓を装着して騒音を減らし、すべての金属物体が取り除かれていることを確認してください。
   2. スキャン中に参加者が実行する必要があるタスクについて説明する。
   3. 参加者がスキャンベッドに仰向けになり、頭の動きを最小限に抑えるためにフォームパッドを使用して頭をしっかりと固定していることを確認します。
   4. RS-fMRIスキャン中は、参加者に目を閉じ、意図的な思考を避け、眠りに落ちないように目を覚ましているように指示します。
   5. 指定したネットワークドライブまたは外部ストレージデバイスに画像を手動でエクスポートします。
2. スキャンパラメータ
   1. RS-fMRIスキャンパラメータとして、繰り返し時間(TR)=2,000ms、エコー時間(TE)=30ms、反転角度(FA)=90°、視野(FOV)=220mm×220mm、マトリックス=64×64、スライスの厚さ/ギャップ=3.4mm/0mm、合計41スライス、脳全体をカバーし、240のタイムポイントを収集します。
   2. 次のT1強調構造画像スキャンパラメータを使用します:Spoiled Gradient Recalled Echo(SPRG)シーケンス、矢状スキャンTR/TE = 8.2 ms/2.98 ms、FA = 8°、FOV = 256 mm x 256 mm、マトリックス = 256 x 256、スライスの厚さ/ギャップ = 1 mm/0 mm、166スライスが脳全体をカバーします。
   3. RS-fMRIと同じtask-fMRIスキャンパラメータを使用しますが、120の時点のみが収集されます。
3. タスク実行の詳細
   1. 参加者の手のひらを上に向け、ボタンボックスを持ちます。
   2. 参加者の頭とコイルの間にタオルを置いて、頭を安定させ、動きを最小限に抑えます。
   3. ブロックデザイン、自発的なタスク(4分):画面に「+」の画像が表示されたら、参加者に休むように頼みます。時計の画像が画面に表示されたら、参加者に右手の親指でボタンを2秒ごとに押し、自分でタイミングを計るように指示します(補足図S1)。

3. 安静時運動閾値(RMT)測定

注:表面筋電図(EMG)を使用して、右外転筋(APB)筋からの運動誘発電位(MEP)の振幅を記録し、Magstim Super Rapid2刺激装置に取り付けられた70mmの8の字コイルを使用して、シングルパルス刺激でRMTを測定します。

1. 干渉を避け、安全を確保するために、テストする前にすべての金属物体を取り除いてください。
2. 参加者に椅子に座ってもらい、完全にリラックスしてもらいます。
3. エクスフォリエイティングスクラブと75%アルコールを参加者の手に塗ります。
4. 銀/塩化銀(Ag/AgCl)表面電極を筋肉の腹に置きます。
5. 参照電極を中手指節関節に配置し、電極間距離が20mmから30mmの間であることを確認します。
   注:関連パラメータ:測定には直径9mmの電極を使用してください。APB筋からのEMG信号は1,000倍に増幅され、20Hz〜2.5kHzのバンドパスフィルタリングされた後、マイクロデジタルインターフェースを介して5kHzのサンプリングレートでデジタル化されます。その後、データはコンピューターに保存され、画面に表示されます。
6. 個々のT1構造画像を読み込みます。コイルを反対側の一次運動野、特に一次運動皮質の手の領域を表す「ハンドノブ」とも呼ばれる中心溝の「中膝」に置きます。
   注:筋肉の弛緩を視覚的およびEMGモニタリングの両方で確認します。
7. 「ハンドノブ」の周りでコイルを0.5cm刻みで動かします。
8. MEPを測定するために、中央矢状面に対して45°の角度でハンドルを配置します。
9. 閾値以下の刺激強度から始めて、毎回最大刺激出力の5%ずつ増やします。MEPのピークtoピーク振幅が50μVを超える場合は、最大出力の1%ずつ刺激強度を段階的に減らします。
10. 10回の連続したシングルパルス刺激で50μV以上の少なくとも5つのMEPを誘発する最小刺激強度をRMTとして記録し、この場所をホットスポットとして識別します。6回の刺激でホットスポットを特定できない場合は、コイルを次の場所に移動します。

4. 個別化された機能特異的標的rTMS

1. 個別化された機能固有のターゲットを定義します。
   1. 前処理ソフトウェアを開いた後、 DPARSF 5.4 をクリックし、 次に DPARSF Advanced Edition を選択して、 補足ファイル 1 に示されている特定のパラメーターを使用してタスク状態データを前処理します。スライスタイミングとヘッドモーションの補正を行います。機能イメージを構造イメージにコレジストレーションし、全幅半値 (FWHM) 6 mm で空間スムージングを適用します。
      注意: マシンモデルまたはスキャンタスクに応じて特定のパラメータを調整します。
   2. SPM12 を開き、[ Coregister Estimate] をクリックします。 参照画像は、T1Imgフォルダから「sub*crop_1.nii」というファイルを選択します。 [ソース イメージ] で、RealignParameter フォルダーから "mean*.nii" ファイルを選択します。 Other Imageは、FunImgARフォルダから「ra*.nii」ファイルを選択します。
      注意: 機能イメージを使用する file モーション補正とスライスタイミング補正後に生成されたものを「その他の画像」として使用します。研究目的に応じて代替ファイルを選択する場合があります。
   3. [セグメント] |ボリュームを選択し、T1Img フォルダーから "sub*crop_1.nii" という名前のファイルを選択します。Deformation Fields で Inverse + Forward を選択し、Run をクリックします。このプロセスを繰り返して、T1Img フォルダから "sub*.nii" ファイルをセグメント化します。
      注: 「sub*crop_1.nii」をセグメント化して、個々のタスクのアクティブ化ポイントを計算します。「sub*.nii」をセグメント化して、標準のスペースマスクを個々のスペースに変換します。
   4. [Smooth]をクリックし、FunImgARフォルダから「ra * .nii」ファイルを選択して[Image to Smooth]オプションを選択し、[FWHM]フィールドに6 6 6と入力します。
   5. 第 1 レベルの解析を実行して、個々の活性化マップを取得し、刺激ターゲットとして活性化のピーク ボクセルを特定します。次の 3 つの手順を含めます。
      1. 「indiv_act」という名前の新しいフォルダを作成し、[Specify 1st-level] をクリックします。[ディレクトリ]フィールドで、「indiv_act」フォルダを選択し、[設計用のユニット]をクリックして[スキャン]を選択し、[インタースキャン間隔]に2を入力します。Data & Designセクションで、Scansの下の「sra*.nii」ファイルを選択します。[条件] セクションで、[名前] を [タップ (カスタム名)] に設定し、[開始] に「0 30 60 90」と入力し、[期間] を 15 に設定します。[Multiple regressors] をクリックし、RealignParameters から "rp_a*.txt" ファイルを選択します。
         注:実際の実験デザインに従って、 Onset と Duration の情報を記入してください。
      2. 見積もり: 「Select SPM.mat」で、「indiv_act」フォルダから「SPM.mat」ファイルを選択し、個々のタスクアクティベーションマップ「spmT_0001」を生成します。
      3. [Results] をクリックし、[indiv_act] フォルダから [SPM.mat] ファイルを選択し、[t-contrast] をオンにして [Define new contrast] をクリックします。名前フィールドにカスタム名を入力し、コントラストフィールドに1 0を入力して、[送信]をクリックします。わかりました |完了です。[マスキングの適用] で [なし] を選択します。[制御するp値調整]で、[なし]を選択し、値を0.001にします。& extend しきい値を 0 に設定します。
   6. Normalise (Write)をクリックします。データ。Deformation Fieldsで、T1Imgフォルダから「iy_Crop_1」ファイルを選択します。[Image to write] で、M1 脳領域マスクを選択します。バウンディングボックスとボクセルのサイズを個別に入力します。
      注: バウンディング ボックスとボクセルのサイズは、データの特定の特性に基づいて入力します。
   7. Coregister (Reslice) をクリックし、Image Defining Space の "indiv_act" フォルダから spmT_0001 を選択します。[Image to Reslice] で、手順 4.1.6 で生成された "w*.nii" ファイルを選択します。
   8. 個々のタスクのアクティブ化ピークを計算する: MATLAB で、 ソート ポジティブ コードを実行します。 InputName1 には、手順 4.1.7 で生成された "rw*.nii" ファイルのパスを選択します。 InputName2 の場合は、"indiv_act" フォルダーから "spmT_0001" ファイルのパスを選択します。 InputName3 で、出力フォルダーのパスを選択します。ソートされた結果で負の値を持つ最初のX座標(左半球)は、個々のタスクアクティベーションピークです。この点の座標を記録します。
2. 個別の機能固有のターゲット (移動) を見つけます。
   1. 参加者のRMTに基づいて、刺激装置の出力強度を決定します。
   2. フレームレスの定位光学追跡ニューロナビゲーションシステムを採用し、参加者は快適に座り、ヘッドマウントキャリブレーターを着用します。
   3. 解剖学的オプションをクリックします:参加者のT1ウェイト構造画像をナビゲーションシステムにインポートして、頭部モデリングを行います。
   4. [ 再構築 ]オプションをクリックします:画像上のスキンを再構築します。
   5. [ランドマーク]オプションをクリックします:ローカライザーツールを使用して、頭の4つのランドマーク(鼻、鼻先、両側の耳介前点)をマークします。
   6. ターゲットオプションをクリックします:脳領域のターゲット軌道を特定して確立します。参加者の個々の画像で刺激ターゲットを見つけます。位置決め後、ターゲットを動かして十字線に合わせます。完全なTMSローカリゼーション。
      注:コイルを頭皮に接するようにし、刺激の焦点をターゲットに合わせます。
3. 個別の機能固有のターゲット (非ナビゲート) を見つけます。
   注: スカルプ ターゲットのローカリゼーションに関するすべてのコードは、 増補ファイル2.
   1. SPM12 を使用して、モントリオール神経学研究所 (MNI) の標準脳テンプレート (mni_icbm152_t1_tal_nlin_asym_09c.nii、DPABI の Templates フォルダーにあります) をセグメント化し、標準頭皮マスクを取得します。具体的な手順は次のとおりです。
      1. SPM12を開き、 fMRIをクリックして、ポップアップメニューから Segment を選択します。 パラメータ インターフェースで、[ Volumes ]ボタンをクリックし、[ Volumes ]オプションから標準のブレインテンプレートファイル（つまり、MNIブレインテンプレート）を選択し、 次に[Deformation Fields ]をクリックして[ Inverse + Forward]を選択します。
      2. 標準頭皮の内側と外側のエッジのアウトラインを作成する: MATLAB で、コード エッジを実行します。ポップアップウィンドウで、 c5.nii 画像を選択し、[ 完了]をクリックして、「c5_edges.nii」ファイルを生成します。
      3. 標準頭皮の最も外側のエッジ イメージのアウトラインを作成する: MATLAB で、 outer_edge コードを実行します。ポップアップインターフェースで、 c5_edges.nii ファイルを選択し、「 完了 」をクリックして、標準空間の頭皮境界を表す「c5_outer_edge.nii」ファイルを生成します。
   2. SPM12を使用して、標準の頭皮のエッジを個々のスペースに戻します。メニューインターフェースで「Normalise (Write)」をクリックし、次にパラメータインターフェースで「Data」をクリックします。 Deformation Fieldsで、T1Imgフォルダからiy_sub*.niiファイルを選択します。[書き込む画像] で c5_outer_edge.nii を選択し、個々のバウンディング ボックスとボクセルのサイズを入力します。
   3. 皮質座標から頭皮座標への変換: MATLAB で TransCortex2Scalp コードを開き、最初の行を実行します。ポップアップインターフェイスで、個々のタスクアクティベーションポイントの座標を入力し、 wc5_outer_edge.nii ファイルを選択します。頭皮の座標を記録します。
   4. DPABI_Viewerを開き、[ アンダーレイ]をクリックして、個々のT1構造イメージを選択します。4つのランドマークポイント(左右の耳介ピーク、鼻音、およびイニオン)の座標を見つけて記録します。
   5. 頭皮の原点の定義: MATLAB で 交差 コードを開きます。エディターで、指定した位置にある 4 つのランドマーク ポイントの座標を入力します。コードを実行して、左右の耳の先端と鼻と隣イオンを結ぶ線とを結ぶ線の交点座標を計算し、座標を記録します。
   6. Z 軸に沿って交点を頭皮に移動する: MATLAB で 原点 コードを開きます。エディターの Define point H 位置に交点の座標を入力します。コードを実行し、ポップアップウィンドウで wc5_outer_edge.nii ファイルを選択して、頭皮の原点座標 O を取得します。
      1. 2つの耳の先端を結ぶ線を引いてX軸を定義し、鼻と外部後頭隆起を結ぶ線を引いてY軸を定義します。両方に垂直な軸が Z 軸を定義します。XY軸によって形成される2次元平面がXY平面です。
   7. 頭皮の原点 O から各ポイントまでの実際の距離を計算する: 距離 コードを実行し、ポップアップインターフェイスで wc5_outer_edge ファイルを選択し、 コマンド ウィンドウでプロンプトに従って頭皮の原点、頭皮ターゲット、および4つのランドマークポイントを入力します。
      注:「各ポイント」とは、ステップ4.3.4の4つのスカルプランドマークポイントとスカルプターゲットを指します。このコードは、一度に 1 つの点と別の点の間の円弧距離のみを計算できます。異なるポイントのペア間の距離を計算するには、コードを再度実行する必要があります。
   8. 頭皮ターゲットと頭皮の原点を結ぶ線とXY平面のX軸との間の角度を計算します:コード calculate_angle_X_axis を開き、最初の線を実行します。 コマンド ウィンドウで、プロンプトに従って頭皮の原点と刺激ターゲットの座標を入力します。
   9. ターゲティング定規( 図3を参照)を使用して、前の手順で計算した距離と角度に基づいて、対応するソフト定規の位置を固定します。洗えるペンで頭皮に印を付けます。頭皮刺激ターゲットの局在化を完了します(図4)。
4. rTMSの
   1. 反復モードを選択して、刺激強度、周波数(10 Hz)、持続時間(3 秒)、各列車のパルス数(30 パルス)、待機時間(12 秒)、列車数(60 列車)、1 日あたりに配信されるパルスの総数 (1,800 パルス) などの刺激パラメータを設定します。
   2. セッションを保存し、 Run ボタンを押して刺激を開始します。
      注: 刺激強度は参加者の RMT に従って設定され、この研究では 100% RMT に設定されています。
   3. 刺激が終了してから 30 分以内に、刺激前に使用したのと同じスキャン シーケンスを使用して、参加者に別の MRI スキャンを受けさせます。

5. rTMS変調効果検出(MRIデータ処理・解析)

注:前処理ソフトウェアを使用して、RS-fMRIデータの前処理を実行します。これには、次の特定の手順が含まれます。

1. 最初の 10 個の時点を削除して信号の平衡を確保し、参加者がスキャナーのノイズに適応できるようにします。
2. スライス間の取得遅延を修正します。
3. 頭の動きを補正します。
   注:特定の研究要件に基づいて、異なる頭の動きの制限を設定することができます。
4. EPI テンプレートを使用して、機能イメージを MNI 空間に正規化します。
5. 白質、脳脊髄液、6つの頭の動きパラメータからの信号を含む厄介な信号を退行します。
6. 線形トレンドを削除します。
7. バンドパスフィルタリング(0.01〜0.1 Hz)を適用します。
8. FWHM が 6 mm のガウス カーネルを使用して空間平滑化を行います。
9. 前処理後に、低周波変動の振幅(ALFF)や機能的接続性(FC)などの脳活動メトリクスを計算します。ナビゲーションされた条件とナビゲートされていない条件の両方で、rTMS 前と rTMS 後の局所脳活動メトリック (ALFF および FC) の差を計算し、差マップで対応のある t 検定 (GRF 補正、ボクセル p < 0.001、クラスター p < 0.05) を実行します。

結果

対応のある t検定と二元配置分散分析の結果は、ナビゲーション条件と非ナビゲーション条件の両方で、rTMSの前後のALFFまたはFCの変化に有意差がないことを示しました(GRF補正、ボクセルp < 0.001、クラスターp < 0.05)。航行条件と非航行条件との間に有意差は観察されませんでした。この結果は私たちの期待と一致しており、ナビゲーション以外の方法にはナビゲーション方法と比較して大きな欠点がないことを示しています。有意差がないという根拠のない主張を避けるため、ここでは両方のrTMS条件の1サンプルの t検定マップを示します(未補正、ボクセルp<0.05)(図5)。これらの結果は、FDR 補正や GRF 補正など、いかなるタイプの多重比較調整にも耐えられません。非ナビゲート法とナビゲート法によって誘発される脳機能変化の同等性を評価するために、Cohenのdを使用してパワー分析が行われました。その結果、ALFFのCohenのd値は0.22、FCのCohenのd値は0.56でした。

図1:対応のある t検定の結果。 (A)活性化ベースの機能接続性とAPBホットスポットベースの機能接続性の違い(GRF補正、単一ボクセルp < 0.001、クラスターレベルp < 0.05)。(B)25人の参加者における自己開始型と視覚誘導型の指叩き課題の脳活性化の違い(FDR補正、q < 0.05)。(C) 35 人の参加者における自己開始型と視覚誘導型の状態活性化ベースの機能的接続性の違い (GRF 補正、シングル ボクセル p < 0.001、クラスター p < 0.05)。 図1A は、Wang et al. (2020)⁵; 図1B、Cは、Wang et al. (2023)⁶から異なるデータのサブセットを抽出して作成しました。略語:APB =アブダクターポリシスブレビス;GRF = ガウスランダムフィールド;FDR = 誤検出率。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図 2: 実験計画のフローチャート。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:ターゲティングルーラーの概略図(A)ターゲティングルーラーの正面図。1.ハンドル;2.頭皮のアンカーポイント(つまり、XY平面の頭皮の原点)。3.硬質測定定規(アクリル素材)。4.回転可能で柔軟な測定定規(シリコン素材)。(B)頭皮のアンカーポイントの拡大図(すなわち、Aの2の拡大図)。(C)フレキシブル測定定規の拡大図(つまり、Aの3と4の拡大図)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図4:機能特異的皮質ターゲットから機能特異的頭皮ターゲットへの変換。 赤い点は機能固有の皮質ターゲットを表し、緑の点は機能固有の頭皮ターゲットを表し、青い点は頭皮上の2D座標系の原点を示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図5:1サンプル のt検定の結果 (A)脳機能に対する非ナビゲートrTMS調節効果(p < 0.05、未補正)。(B)脳機能に対するrTMS調節効果のナビゲート(p < 0.05、未修正)。略語:FC =機能的接続性;ALFF = 低周波変動の振幅。rTMS = 反復経頭蓋磁気刺激。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

補足ファイル 1: プロトコルのセクション 4.1.1 で述べられているように、DPARSF Advanced Edition で使用されるパラメーター。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル 2: この研究で使用した MATLAB コードを含む zip フォルダー。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足図S1:自分で開始する指のタッピングタスク。 タスクは8つのブロックで構成され、各ブロックは30秒続き、合計の長さは4分です 。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

ディスカッション

本研究では、ニューロイメージング技術によって特定された特定の機能に関連する脳領域である機能特異的標的の概念を提案する。先行研究^8,9,10に触発されて、我々は、機能特異的な皮質領域に対応する頭皮ターゲットの位置を特定するための新しいツールキット^7,11,12を開発し、ナビゲーション機器を必要とせずに機能特異的な標的rTMSを可能にした。ナビゲーション機器を用いた刺激と比較して、脳機能効果に有意差は認められませんでした。このことは、場合によっては、私たちの方法が高価なナビゲーション機器を必要とせずに、個別化された機能特異的な標的rTMSを達成できることを示唆しています。

実験プロトコルの重要なステップ
ナビゲーションなしの rTMS ローカリゼーションの精度を確保するために、オペレーターはターゲティング定規のスケールを左右の耳のランドマーク、鼻、および陰イオンに合わせる必要があります。髪の毛の太さによる測定誤差を最小限に抑えるために、体重計を頭皮の表面にしっかりと押し付ける必要があります。このプロセスは、ローカリゼーションの精度を向上させ、刺激部位の正確なターゲティングを確保するために重要です。

実験方法の改善と潜在的な技術的問題
この方法は、以前に開発された技術¹¹の進化版であるため、これまでの改善領域は特定されていません。潜在的な技術的問題に関しては、頭蓋骨の形状の個人差により、一部の参加者では後頭部の隆起が目立たなくなり、局在化エラーにつながる可能性があります。このような場合、後頭部の隆起を省略し、冗長性が開発フェーズにすでに織り込まれているため、精度を損なうことなく他のランドマーク(左右の耳マーカーや鼻腔など)をローカリゼーションに使用できます。

非ナビゲートrTMS方式の制限事項
ナビゲーション型rTMSとの主な違いは、刺激ターゲットに対するコイルの相対的な距離と方向をリアルタイムで監視できないことです。ただし、ナビゲーションされたrTMSを使用しても、リアルタイム監視には経験豊富なオペレーターが手動で調整する必要があります。

既存の方法と比較した実験方法の意義
ナビゲーション機器と比較して、当社の方法は長時間の位置決めや機器のキャリブレーションを必要としません。代わりに、ユーザーはMRIデータをコードスクリプトに入力し、コードを介して対応する距離を計算するだけで、測定ツールを使用して位置決めを迅速に完了します。私たちの経験に基づくと、この方法は、ナビゲーションに関連する複雑な手順と比較して、少なくとも15分節約できます。ナビゲーション機器は通常、高価なハードウェアと専門的なトレーニングを必要としますが、当社の方法ではMRI画像と標準的な計算のみで、迅速、便利、かつ正確な位置特定を実現し、初期費用と運用の複雑さの両方を大幅に削減します。

コスト面では、当社の測定ツールは発明特許(ZL202411874788.9)¹².を取得しており、知的財産の保護に役立ちますが、製造コストを大幅に増加させることはありません。現在、3Dモデリングが進行中で、まもなく臨床協力者のためにツールを3Dプリントできるようになります。コストに関する考慮事項は、最初から設計フェーズに統合されました。このツールの購入を希望する非協力者の場合、価格はわずか500人民元(約70米ドル)で、特許保護にもかかわらず手頃な価格のままです。

特定研究分野における本手法の重要性と応用可能性
rTMSの介入と治療は、近年、研究分野と臨床分野の両方で人気が高まっています。すべての治療技術と同様に、開発は特定の機能を標的とした正確で個別化された治療に向かって進んでいます。しかし、ナビゲーションシステムや機器は高価であり、現在、中国のほとんどの病院ではそのようなデバイスにアクセスできません。この方法は、ナビゲーションを必要とせずに、個別化された機能特異的な標的rTMSの問題に対処します。皮質のターゲット座標を頭皮に投影し、ツールを使用して頭皮表面に座標をマークします。このアプローチで使用されるfMRIベースの皮質ターゲティング法は、国際的にナビゲーションシステムや機器で採用されているfMRIターゲット座標と同じです。コイルと刺激ターゲットとの間の相対的な距離と方向をリアルタイムで監視することはできませんが、現在の臨床的な「ブラインドターゲティング」方法(皮膚表面の解剖学的ランドマークを使用したり、手の運動ホットスポットを選択したりするなど)よりも優れています。この方法は、正確なリアルタイムナビゲーションと「ブラインドターゲティング」の間の移行アプローチとして機能します。ナビゲーションシステムや機器を持たない医療機関でも、現実的な臨床問題を解決することができます。この方法は、fMRIガイド下TMS精密治療を大幅に推進し、より効果的な刺激標的の発見につながり、さまざまな神経疾患や精神疾患の治療効果を向上させます。

資料

Name	Company	Catalog Number	Comments
Brainsight Neuronavigation system	Rogue Research Inc.	KITBSF0104
DPABI_V7.0 toolkit	DeepBrain		for RS-fMRI and task-based fMRI data analysis
Magstim Rapid2	The MAGSTIM Company Limited	3012-00
SPM12 (7771)	Wellcome Centre for Human Neuroimaging		for RS-fMRI and task-based fMRI data analysis
The Brainsight 2 channel electromyography acquisition device	Rogue Research Inc.	NTBX001001