使用休息状态功能近红外光谱检测Δ9-四大麻素损伤:一项随机临床试验
Moshe Berchansky1, A Eden Evins2, Bryn Evohr2
1Faculty of Engineering, Institute of Nanotechnology and Advanced Materials, The Gonda Multidisciplinary Brain Research Center, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel.
静态功能近红外光谱 (fNIRS) 可以比传统的野外清醒测试 (FST) 更准确地检测THC诱导的损伤. 这种神经成像方法为客观的损伤识别提供了一个有前途的工具,在准确性方面超过FST并减少错误阳性.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 法医科学 法医科学 法医科学
背景情况:
- 德尔塔-9-四大麻 (THC) 是大麻中的主要精神活性化合物,引起中毒和功能障碍.
- 传统的障碍检测方法,如实地清醒测试 (FSTs),容易产生偏见,可能不准确地反映THC诱导的障碍.
研究的目的:
- 调查静止状态功能近红外光谱 (fNIRS) 在检测THC诱导损伤方面的有效性.
- 为了比较fNIRS的准确性和假阳性率与传统的FTT来识别损失.
主要方法:
- 一个双盲,随机,交叉试验,涉及使用大麻的成年人 (18-55岁).
- 参与者接受了合成THC或安慰剂,fNIRS扫描在给药前后获得.
- 机器学习模型分析了fNIRS数据,以分类THC诱导的损伤,并将性能与FST进行比较.
主要成果:
- 静止状态的fNIRS数据产生了一个高精度 (0.90) 和低错误阳性率 (0.05) 的分类器,用于检测损伤.
- 与FST相比,fNIRS在多个指标上表现优越,包括精度,准确性,错误阳性率和接收器操作曲线下的面积 (ROC-AUC).
- fNIRS实现了0.87的ROC-AUC,显著超过了FST的ROC-AUC0.75.
结论:
- THC中毒改变了前额叶皮层激活模式,可以通过静止状态fNIRS检测到.
- 与FST相比,fNIRS提供了一种更准确,更可靠的方法来识别THC诱导的个体水平损伤.
- 这些发现支持fNIRS作为检测障碍的客观神经成像工具的潜力.
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