脳機能法は脳機能障害のバイオマーカーを抽出するために適用されます。焦点は、キュード GO/NOGO タスクに記録されたマルチチャネル・イベント関連の電位 (ERP) に焦点を当てています。非脳アーチファクトは補正され、ERPは標準データと比較されます。例は、ADHD診断および投薬反応の予測のためのバイオマーカーに関連する。
ADHDのような神経精神医学的診断は、インタビュー、評価尺度および観察のような主観的な方法に基づいている。より多くの脳ベースのサプリメントの必要性があります。.覚せい剤はADHDの最も一般的な治療法です。臨床的に有用な応答予測器は、今のところ報告されていない。本論文の目的は、脳機能障害の潜在的バイオマーカーを抽出するために適用する脳科学法を用いた方法を説明することである。例は、小児ADHDのためのバイオマーカー、および薬物反応の予測に関連する。主な重点は、イベント関連ポテンシャル (ERP) です。
19チャンネルのEEGは、3分目を開けたタスク、3分目を閉じるタスク、および20分のキュードビジュアルGO / NOGOタスク(VCPT)の間に記録されます。ERP はこのタスク中に記録されます。ERPプロトコルの目的は、患者群と健康なコントロールを有意に区別する想定された脳機能不全のバイオマーカーを抽出することである。このプロトコルには、標準条件および加工品の補正中の記録が含まれます。ERP波は、潜在的なコンポーネントに使用または変換することができます。患者群の成分は対照と比較され、比較すると比較的高い効果サイズを示す成分に共感する。患者のサブグループは、成分の空間におけるクラスター分析に基づいて選択される。治療手順(投薬、tDCSまたはニューロフィードバックプロトコルなど)を適用することができ、サブグループにおける治療に関連する成分の変化が観察され、臨床勧告の基礎となる。
記載された方法は、87人の小児ADHD患者の研究で適用された。投薬反応の指標は、応答者と非応答者の間で有意に区別され、臨床的に意味のある効果サイズが大きく、臨床的に意味のある効果サイズ(d = 1.84)。ADHDの小児と一致したコントロールを比較する継続的な研究では、いくつかの変数が患者とコントロールを有意に区別する。グローバルインデックスはd = .8を超えています。ここで説明するEEGベースの方法は、臨床的に意味がある可能性があります。
NIMHが開始した2008年には、精神障害を理解するための生物学的に有効な枠組みを見つけることを目的として、研究ドメイン基準(RDoC)プロジェクト1が発表されました。2013年、米国食品医薬品局(FDA)は、6歳から17歳までの患者のADHDを評価するために、ADHDの最初のEEGベースのバイオマーカーを承認しました。神経精神脳科学ベースの評価援助(NEBA)システムは、15〜20分間脳脳を記録します。これは、一般的に発達中の小児よりもADHDを有する小児および青年においてより高いことが判明したシータ/ベータ比の計算に基づいている2.最近の出版物では、この比率がすべての ADHD3をキャプチャしないことがわかります。
臨床神経科学の多数の出版物は、認知制御障害がADHD、統合失調症、うつ病、OCD44、55を含む多くの精神疾患の共通の特徴を表すことを示しています。理論的には、認知制御は、人々が目標や文脈に柔軟に適応することを可能にする架空の操作で構成されています。認知制御の2つの異なるカテゴリ、積極的および反応制御、6.私たちの主な焦点は、認知制御の反応モードです。プロアクティブな認知制御には、ワーキングメモリ(すなわち、感覚イベントと運動イベントを数秒間維持する)が含まれます。反応性認知制御には、監視、競合7、8、8および行動阻害 (レビューについては9,10参照) の検出が含まれます。
GO/NOGO パラダイムは、認知制御11、12 、13、,14、,15に敏感です。15GO刺激は頭頂部の脳領域から正の変動を引き起こす。(P3 GO)。前分布した正のN2およびP3 NOGO波は、NOGO刺激によって引き起こされ、衝突および作用阻害の検出に関連している16、17、18、19。16,17,18,19N2波は作用抑制の指標として理解されてきたが、更新された研究は、N2波が不定期のGO刺激および競合の検出に関連していることを示している。作用阻害は、前頭中央部位におけるP3 NOGO波に関連している。
N2/P3二分法が正しくない可能性があります。ERP波、特に認知制御を表す波は、場所と時間14、21,21で重複する可能性のあるいくつかの情報源の合計であるという見解によって疑問視されている。
ERP波の発生源を分断するために、ブラインドソース分離のいくつかの方法が15、22、23、24,23,24に使用されている。15,サンクトペテルブルクの人間脳研究所での研究では、N2d NOGO波が分解されています。非表示のコンポーネントが検出されました。これらのコンポーネントは、別個の地形と機能的意味を持っていました。そのうちの1つだけが,、競合14、15、25、2615,25の検出に関連付けられていた。14ADHDのほとんどの成人研究では、P3 NOGOは、一致した健康なコントロール27、28、29、30、31、3228,29,30,31,32と比較して小さいです。27
認知制御のタスク中に行われる脳の操作は、GO/NOGOパラダイムのERPが14,15,15を分析されたときにN2/P3二分法によって正しく説明されていないようです。ERP波から隠れた成分を解くことを目的としたいくつかのアプローチが使用されている(レビューのために21を参照)。統合失調症患者29、ADHD33、34の成人などの患者群のERPに対して独立したコンポーネント分析(ICA)を使用し、34診断なしで患者をコントロールから差別しようとする研究もある。
(イェール、2010、2525 p.75)では、新しい方法が提案され、ERPに適応されます。これは、クロス分散行列の関節対角化の手順に基づいて、ブラインドソース分離の方法です。この方法を適用するこのような潜伏成分の機能的意味を研究するために、この方法をcued GO/NOGOパラダイムに、ヒト脳研究所の研究が最近実施された26.本研究では、アクション抑制操作と競合検出操作は、cued GO/NOGOタスクの変更によって独立して操作された。競合の検出を反映すると考えられている隠しコンポーネントが見つかりました。N2様応答と前頭地形は、この成分を特徴付け35.調製された作用の阻害を必要とする試験では、中央地形とP3様反応が見られた。
本書では、報告された研究は、従来のERP法を使用している。ICAの適用、またはクロス分散行列25の関節対角化の手順(75ページ)は、今のところ行われていない。一般に、異なる方法に基づく結果は互いに一致するが、潜在的な成分を発見するための方法は、より純粋に明確な神経心理学的機能に関連しているように見える。本稿の目的は、WinEEG法の詳細な説明を提供することにある。ERP に焦点を当てていますが、Go/NOGO タスクの EEG スペクトルと行動データも WinEEG メソッドを説明する研究に含まれています。
精神医学における診断は、観察された行動に基づいています。ほとんどの場合、指定された数の症状を6ヶ月以上異なる設定で観察する必要があります。診断プロセスの重要な部分は、体細胞診を除外することです。さらに、他の精神診断も考慮する必要があります。非常に多くの場合、関心のある症状は、別の診断カテゴリの一部になることができます。いくつかの症状が他の障害と重なる場合、臨床医は、この第2の障害が併存または鑑別診断であるかどうかを決定する必要があります。
利用可能な臨床ツールは、診断インタビュー、評価尺度、医療および発達の歴史、心理テストと直接観察です。これらのメソッドのほとんどは非常に主観的です。プロだけでなく、情報提供者の影響を強く受けています。通常、親や教師の評価尺度は、非常に控えめな相関関係を示します(r = 0.3 – 0.5)。
代表的な結果では、ADHDの基礎となるメカニズムはおそらく患者によって異なると主張する。(言語)理解の欠如、自己動機の問題、外部の気晴らしに対する感受性などは、すべて不注意の症状につながる可能性があります。このホワイト ペーパーで説明する EEG ベースの手法は、これらの課題のいくつかを解決するのに役立ちます。主観的解釈の問題は存在しない。記載されたERP法は、特定の脳構造を含むワーキングメモリ、行動抑制、モニタリング、応答調製などの基礎的な心理的操作を明らかにしているようです。これらのメカニズムの欠陥は、特定の診断カテゴリに限定されません。私たちは、将来的には、治療(投薬、神経フィードバック、認知トレーニング、tDCS、..)は、現在の診断カテゴリではなく、そのような認知および/または感情的な操作とその基礎となる脳のメカニズムに焦点を当てると信じています。
診断の目的は、最良の治療法を決定することです。治療の効果を評価するために、自己報告され、観察された改善はもちろん決定的です。しかし、このような報告はある程度プラセボ効果を表し、ERP成分の変化例に反映される基礎的な脳機能不全の(部分的な)正常化によって支持されるべきである。この主観的および客観的な治療効果の組み合わせは、クリニックと研究の両方で重要です。
上記のような理由から、同じ診断を受けた人がしばしば同じ治療に反応しないことは驚くべきことではありません。個別化医療では、個々の患者に対する最良の治療法を特定するための経験ベースの応答予測の手段を補完する。本論文では、小児ADHDにおける覚醒剤の反応予測に関する研究について述べた。抗うつ薬に対する肯定的な反応の信頼性の高い予測変数を見つけることは、滴定期間と同様に、応答を評価するために必要な時間が長いため、おそらくさらに重要です。この論文に記載されている手順は、うつ病53における投薬効果の予測に基づく継続的なEEGおよびERPに基づく研究に寄与する可能性がある。
記載されているEEGベースの方法は、非侵襲的で手頃な価格であり、研究だけでなく、臨床作業にも適しています。
The authors have nothing to disclose.
なし。
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