针对治疗性深度大脑刺激的BNST-NAc电路驱动大规模大脑网络,用于治疗耐药抑郁症患者

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 精神病学是一个精神病学.
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 针对条形体的深度大脑刺激 (DBS) 是治疗耐药性抑郁症 (TRD) 的潜在治疗方法.
• 在TRD中,DBS对大规模大脑网络动态的影响仍然不太清楚.
• 了解这些网络变化对于优化DBS有效性至关重要.

研究的目的:

• 为了研究结末核-结核 (BNST-NAc) 电路床核的DBS如何影响TRD患者的大脑网络动态.
• 为了将电脑电图 (EEG) 微态的变化与局部电路活动和临床结果相关联.
• 为了确定DBS治疗反应的潜在生物标志物.

主要方法:

• 一个随机,双盲,交叉试验,涉及10名TRD患者.
• 在主动和虚假DBS期间,同步静止状态头皮EEG和核 (NAc) 局部场势 (LFP) 记录.
• 对EEG数据进行微态分析,以评估网络动态.
• 时间锁定分析LFP与EEG微态过渡相关.

主要成果:

• 与假刺激相比,积极的DBS增加了EEG微状态A和B的覆盖范围和发生率.
• DBS改变了微状态过渡概率,特别减少了微状态C和D之间的过渡.
• 减少的C-D转换与症状改善相关,NAc马波段的无周期性活性先于C-D转换.

结论:

• 在TRD患者中,BNST-NAc DBS诱导了临床相关的EEG微态变化.
• 这些网络变化在机制上与NAc中的特定马波段活动模式有关.
• 结合的EEG-LFP微态签名显示为TRD中DBS治疗反应的生物标志物具有前途.