뇌파 방법은 뇌 기능 장애의 바이오 마커추출에 적용된다. 초점은 큐드 GO/NOGO 작업에 기록된 다중 채널 이벤트 관련 잠재력(ERP)에 있습니다. 비뇌 아티팩트는 수정되고 ERP는 규범 데이터와 비교됩니다. 예는 ADHD 진단 및 약물 반응의 예측에 대 한 바이오 마커에 관한.
ADHD 와 같은 신경 정신과 진단 인터뷰 같은 주관적인 방법에 따라, 등급 척도 및 관찰. 더 많은 두뇌 기반 보충교재에 대 한 필요가 있다. 각성제 약물은 ADHD에 대 한 가장 일반적인 치료. 임상적으로 유용한 반응 예측변수는 지금까지 보고되지 않았다. 이 논문의 목적은 뇌 기능 장애에 대한 잠재적인 바이오마커를 추출하기 위해 적용하는 EEG 기반 방법을 설명하는 것입니다. 예는 소아 ADHD에 대한 바이오마커, 약물 반응의 예측과 관련이 있다. 주요 강조는 이벤트 관련 잠재력 (ERP)에 있습니다.
19 채널 EEG는 3 분 눈 열린 작업, 3 분 눈 폐쇄 작업, 그리고 20 분 cued 시각적 GO / NOGO 작업 (VCPT) 동안 기록됩니다. ERP는 이 작업 중에 기록됩니다. ERP 프로토콜의 목표는 환자 그룹과 건강한 대조군을 현저하게 구별하는 가정된 뇌 기능 장애의 바이오마커를 추출하는 것입니다. 프로토콜에는 표준 조건 및 아티팩트 보정 중에 기록이 포함됩니다. ERP 웨이브를 사용하거나 잠재 구성 요소로 변환할 수 있습니다. 환자 그룹의 구성 요소는 대조군과 비교하여, 비교될 때 상대적으로 높은 효과 크기를 보이는 성분을 공감한다. 환자의 하위 그룹은 구성 요소의 공간에서 클러스터 분석에 기초하여 선택된다. 치료 절차 (약물, tDCS 또는 신경 피드백 프로토콜과 같은)가 적용 될 수 있으며 하위 그룹에서의 치료와 관련된 구성 요소의 변화가 관찰되어 임상 권장 사항의 기초를 형성합니다.
설명된 방법은 87명의 소아 ADHD 환자를 대상으로 한 연구에서 적용되었습니다. 약물 반응의 지수는 크고 임상적으로 의미 있는 효과크기(d = 1.84)를 가진 응답자와 비응답자 사이에서 현저하게 구별되었다. ADHD 어린이와 일치하는 대조군을 비교하는 지속적인 연구에서, 몇몇 변수는 환자와 통제 사이 현저하게 구별합니다. 글로벌 인덱스는 d = .8을 초과합니다. 여기서 설명된 뇌파 기반 방법은 임상적으로 의미가 있을 수 있다.
2008년, NIMH에 의해 시작된, 연구 도메인 기준 (RDoC) 프로젝트1은 정신 장애의 이해를 위한 생물학적으로 유효한 틀을 찾아기 위하여 간행되었습니다. 2013년, 미국 식품의약국(FDA)은 6세에서 17세까지의 환자에서 ADHD를 평가하는 데 도움을 주기 위해 ADHD의 첫 EEG 기반 바이오마커를 승인했습니다. 신경 정신과 뇌파 기반 평가 원조 (NEBA) 시스템은 15-20 분 동안 EEG를 기록합니다. 그것은 일반적으로 개발 어린이보다 ADHD와 어린이와 청소년에서 더 높은 것으로 발견 세타 / 베타 비율의 계산을 기반으로2. 최근 간행물은이 비율이 모든 ADHD를 캡처하지 않는 것을 발견3.
임상 신경 과학에 있는 간행물의 다수는 손상한 인식 통제가 ADHD, 정신 분열증, 불경기 및 강박관박 증4,,5를포함하여 많은 정신 장애의 일반적인 특징을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이론적으로 인지 제어는 사람들이 목표와 맥락에 유연하게 적응할 수 있도록 하는 가상의 작업으로 구성됩니다. 인지 제어, 사전 및 사후 제어의 두 가지 범주는6. 우리의 주요 초점은 인지 제어의 반응 모드에. 사전 인지 제어에는 작업 기억(즉, 감각 및 운동 이벤트를 초 동안 유지)이 포함됩니다. 반응성 인지 제어는 모니터링,충돌7,8,및 작용 억제의 검출을 포함한다(검토용9,,10참조).
GO/NOGO 패러다임은 인지 제어11,,12,,13,,14,,15에민감합니다. GO 자극은 정수리 뇌 영역에서 긍정적 인 변동을 유도. (P3 GO)를 참조하십시오. 전방 분포된 양성 N2 및 P3 NOGO 파는 NOGO 자극에 의해 유도되며, 충돌 및 작용 억제의 검출과 연관된다16,,17,,18,,19. N2 파는 작용 억제의 지표로 이해되었지만, 업데이트된 연구는 N2 파가 드문 GO 자극 및충돌(20)의검출과 연관되어 있음을 보여준다. 행동 억제는 정면 중앙 사이트에서 P3 NOGO 파에 연결됩니다.
N2/P3 이분법이 올바르지 않을 수 있습니다. ERP 파도, 특히 인지 제어를 나타내는 사람들은 위치와 시간14,,21에서겹칠 수있는 여러 소스의 합계라는 견해에 의해 의문을 제기했습니다.
ERP 파의 근원을 분산시키기 위해, 블라인드 소스 분리의 여러 가지 방법이15,,22,,23,,24로사용되어 왔다. 인간 두뇌 연구소에서 연구에서, 상트 페테르부르크, N2d NOGO 파도 분해 되었습니다. 숨겨진 구성 요소가 검색되었습니다. 이러한 구성 요소는 뚜렷한 논문과 기능적 의미를 가졌습니다. 그 중 하나만이 충돌14,,15,,25,,26의탐지와 관련이 있었습니다. ADHD의 대부분의 성인 연구에서, P3 NOGO는 일치하는 건강한 대조군27,,28,,29,30,,,31,,32에비해 작다.
GO/NOGO 패러다임의 ERP를 분석할 때 인지 제어 작업 중에 일어나는 뇌 수술은 N2/P3 이분헌에 의해 정확하게 설명되지 않는 것으로 보입니다14,,15. ERP 파파에서 숨겨진 구성 요소를 분산시키는 것을 목표로 하는 몇 가지 접근 법이 사용되었습니다(검토용21참조). 일부 연구는 정신 분열증 환자(29)및 ADHD33,34성인과같은 환자 그룹에서 ERP에 대한 독립적 인 성분 분석 (ICA)을 사용하여 진단없이 대조군에서 환자를 차별하려고 시도했습니다.
(Yeredor, 2010,25 p.75)에서 ERP에 대한 새로운 방법이 제안되고 조정됩니다. 교차 분산 행렬의 공동 대각선화 절차에 따라 블라인드 소스 분리 의 방법입니다. CUED GO/NOGO 패러다임에서 이 방법을 적용하는 이러한 잠재 성분의 기능적 의미를 연구하기 위해, 인간 뇌 연구소의 연구는 최근26을구현하였다. 본 연구에서 는 작업 억제 작업 및 충돌 감지 작업이 큐드 GO/NOGO 작업의 수정에 의해 독립적으로 조작되었다. 충돌 감지를 반영하는 것으로 생각되는 숨겨진 구성 요소가 발견되었습니다. N2와 같은 반응및 정면 지형은 이성분(35)을특징으로 한다. 준비된 행동의 억제를 요구하는 예심에서 중앙 지형 및 P3 같이 반응이 보였습니다.
이 간행물에서 보고된 연구 결과는 전통적인 ERP 방법을 이용했습니다. ICA의 적용, 또는 교차 분산매트릭스(25)의 조인트 대각선화의 절차는 지금까지 수행되지 않았다. 일반적으로, 다른 방법에 따라 결과 서로 동의, 하지만 잠재 구성 요소를 발견 하기 위한 방법은 더 순전히 별개의 신경 심리적 기능과 관련 된 것 같다. 이 백서의 목적은 WinEEG 방법에 대한 자세한 설명을 제공하는 것입니다. 초점은 ERPs에, 그러나 GO/NOGO 태스크에서 EEG 스펙트럼 및 행동 데이터는 또한 WinEEG 방법을 설명하기 위하여 기술된 연구 결과에 포함됩니다.
정신과에서 진단은 관찰 된 행동을 기반으로합니다. 대부분의 경우 지정된 수의 증상을 6 개월 이상 다른 설정에서 관찰해야합니다. 진단 과정의 중요한 부분은 체세포 병인을 배제하는 것입니다. 또한, 다른 정신 진단을 고려해야합니다. 종종 관심의 증상은 다른 진단 범주의 일부가 될 수 있습니다. 몇몇 현상이 그밖 무질서와 겹치는 경우에, 임상의는 이 두 번째 무질서가 comorbid 또는 감별 진단인지 결정해야 합니다.
사용 가능한 임상 도구는 진단 인터뷰, 등급 척도, 의료 및 발달 역사, 심리 테스트 및 직접 관찰입니다. 이러한 방법의 대부분은 매우 주관적이다; 제보자뿐만 아니라 전문가의 영향을 많이 받습니다. 학부모와 교사의 등급 척도는 일반적으로 매우 겸손한 상관 관계를 보여줍니다 (r = 0.3 – 0.5).
대표적인 결과에서, 우리는 ADHD에 있는 근본적인 기계장치가 아마 환자에서 환자에게 다르다는 것을 주장합니다. (언어) 이해의 부족, 자기 동기 부여 문제, 외부 산만에 대한 민감성 등은 모두 부주의의 증상으로 이어질 수 있습니다. 이 백서에 기술된 EEG 기반 방법은 이러한 과제 중 일부를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 주관적인 해석의 문제는 없다. 설명 된 ERP 방법은 작업 메모리 같은 기본 심리적 작업을 공개 하는 것 같다, 작업 억제, 모니터링, 응답 준비, 등. 특정 뇌 구조를 포함 하 여. 이 기계장치에 있는 적자는 특정 진단 범주에 국한되지 않습니다. 우리는 미래에, 치료 (약물, 신경 피드백, 인지 훈련, tDCS, …) 이러한 인지 및 / 또는 정서적 작업과 그들의 기본 뇌 메커니즘에 초점을 맞출 것이라고 생각하지 현재 의 진단 범주에.
진단의 목적은 최상의 치료를 결정하는 것입니다. 치료의 효과 평가 하기 위해, 자기 보고 및 관찰 개선은 물론 결정적이다. 이러한 보고서는 어느 정도 위약 효과 나타낼 수 있습니다., 그러나, ERP 구성 요소의 예를 들어 변경에 반영 하는 기본 뇌 기능 장애의 (부분) 정상화에 의해 지원 되어야 한다. 치료 효과의 주관적이 고 객관적인 측정의이 조합은 클리닉 및 연구에서 중요 한.
위에서 언급 한 것과 같은 이유로 동일한 진단을받은 사람들이 종종 동일한 치료에 반응하지 않는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 개인화된 의학에서 진단은 개별 적인 환자를 위한 제일 처리를 정확하게 찾아내기 위하여 반응 예측의 경험적 기지를 둔 측정으로 보충됩니다. 이 논문에서 우리는 소아 ADHD에서 흥분 제 약물 반응의 예측에 우리의 연구를 설명 했습니다. 항우울제약물에 대한 긍정적인 반응의 신뢰할 수 있는 예측 변수를 찾는 것은 적정 기간과 마찬가지로 반응을 평가하는 데 필요한 시간이 길기 때문에 아마도 더욱 중요합니다. 이 논문에 기술된 절차는 우울증에 있는 약물 효력의 예측에 진행중인 EEG 및 ERP 기지를 둔 연구에 기여할 수 있었습니다53.
기재된 EEG 기지를 둔 방법은 비침범성 및 적당한, 연구 뿐만 아니라 임상 업무를 위해 잘 적당합니다.
The authors have nothing to disclose.
없음.
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