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terça-feira, 2 de junho de 2020

Conectividade comum e única na interface dos sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos na doença de Parkinson: uma análise de comunalidade

01 June 2020 - Resumo
A doença de Parkinson (DP) é caracterizada pela sobreposição de sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos. O pior desempenho em um domínio está associado ao pior desempenho nos outros domínios. A análise de comunalidade (CA) é um método de particionamento de variância em regressão múltipla, usado para separar a influência específica e comum de preditores colineares. Aplicamos, pela primeira vez, a CA ao conectoma funcional para investigar a conectividade neural comum e única subjacente à interface dos domínios dos sintomas em 74 indivíduos com DP não demente. As bordas foram modeladas em função dos escores motores, cognitivos e neuropsiquiátricos globais. A CA foi realizada, produzindo medidas da contribuição única e comum dos domínios dos sintomas. Intervalos de confiança de inicialização foram usados ​​para determinar a precisão das estimativas e comparar diretamente cada coeficiente de semelhança. O modelo geral identificou uma rede com o núcleo caudado como um hub. O comprometimento neuropsiquiátrico foi responsável pela conectividade no cingulado caudado-dorsal anterior e nos circuitos parietais pré-frontal-direito dorsolateral dorsolateral direito direito, enquanto a conectividade pré-frontal medial caudado refletiu um efeito único do comprometimento neuropsiquiátrico e cognitivo. A conectividade Caudate-precuneus foi explicada pela influência única e compartilhada dos sintomas neuropsiquiátricos e cognitivos. Por fim, a conectividade cortical posterior refletia uma interação dos efeitos únicos e comuns de cada domínio dos sintomas. Mostramos que a CA pode determinar a quantidade de variação no conectoma que é única e compartilhada entre sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos na DP, melhorando assim nossa capacidade de interpretar os dados e obtendo uma nova visão das redes na interface desses domínios de sintomas. (...)
FIGURA 1- Três esferas distintas, mas sobrepostas (neuropsiquiátricas, cognição, motor) na DP. Na interface desses domínios, pode existir um subconjunto de conexões que pode ser explicado por uma combinação de contribuições únicas (U1, U2, U3) e compartilhadas (C1, C2, C3, C4) de cada domínio de sintoma
5. CONCLUSÃO
Em conclusão, este manuscrito representa a primeira aplicação de CA ao conectoma funcional. Demonstramos que esse método pode determinar a quantidade de variação no conectoma que é única e compartilhada entre sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos, melhorando assim nossa capacidade de interpretar os dados e obter uma nova visão sobre a fisiopatologia da DP. Entre esses resultados, vários recursos importantes emergem. Especificamente, consistente com a literatura anterior, encontramos evidências de que o núcleo caudado é um importante hub na rede subjacente à interface desses domínios de sintomas. Mostramos que na DP, a conectividade parietal inferior caudada-dACC, DLPFC caudada à direita e DLPFC direita à direita é impulsionada principalmente por sintomas neuropsiquiátricos, medidos pelo MBI-C. Isso tem implicações clínicas potencialmente importantes, sugerindo que o MBI-C pode ser uma ferramenta de triagem mais sensível para detectar alterações precoces de conectividade patológica nesses circuitos de funcionamento executivo em comparação com o MoCA. Também mostramos que a conectividade cortical posterior representa uma interação complexa de comprometimentos neuropsiquiátricos, cognitivos e motores. A análise de semelhança fornece um interrogatório detalhado sobre esse circuito, permitindo uma compreensão da representação única e comum dos domínios dos sintomas. Mostramos que, embora os resultados possam ser influenciados pela resolução da parcela cerebral, muitas consistências permanecem. Trabalhos futuros com subgrupos refinados de pacientes podem complementar e aprimorar esses achados. Finalmente, esse método analítico pode ser adaptado a outros grupos de pacientes com domínios de sintomas correlacionados. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Wiley.

segunda-feira, 25 de novembro de 2013

A Novel Brain-Computer Interface Approach to Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease

S. Andrew Josephson, MD

AccessMedicine from McGraw-Hill 

    Deep brain stimulation (DBS) is often used in refractory cases of Parkinson’s disease as well as in a number of other movement disorders. Electrodes are placed in deep nuclei of the brain, and continuous stimulation is typically used. The stimulation can be adjusted periodically by the physician in order to improve the efficacy of the treatment. Brain-computer interfaces are increasingly being explored in order to modulate stimulation in a variety of settings. In a recent exploratory study, Little and colleagues (2013) aimed to test whether such an interface could be used in DBS to control stimulation settings at an individual patient level on a moment-by-moment basis; this type of adaptive DBS would potentially stand as a major advance in the therapy of movement disorders.
    The authors developed a system in which local field potentials from the DBS electrodes could be recorded and then used by a computer for feedback to quickly adjust the stimulation parameters of the electrode to finely control stimulation. Patients were tested, in a blind and random fashion, with the following paradigms: no stimulation, typical continuous DBS, adaptive DBS, and a random stimulation paradigm in which bursts of stimulation occurred and were not triggered by the local field potentials. Eight patients with advanced Parkinson’s disease were included in the study, and all underwent DBS implantation in the subthalamic nucleus. Clinical assessments were made by both unblinded raters and those blind to the stimulation paradigm (via videotaped assessments) using the standard Unified Parkinson’s Disease Rating Scale. Although DBS leads were implanted bilaterally, only unilateral stimulation was assessed.
    The authors found that both routine and adaptive DBS improved the motor scores of the patients compared with baseline. However, in the blind assessments, the improvement with adaptive DBS was 30.5% greater than that seen with standard, continuous DBS (p = .005). This effect was maintained if rigidity was excluded from the scored assessments, as this examination finding can be difficult to judge via videotape. Random stimulation also was found to be significantly inferior to the adaptive DBS protocol.
    Adaptive DBS also resulted in a significant energy savings, potentially extending battery life and reducing side effects of stimulation. The mean total energy delivered with adaptive DBS was significantly less than that needed for continuous DBS (< .0001), and over the entire block of stimulation, adaptive DBS was only “on” for 44.2% of the time. As the paradigm progressed, less and less “on” stimulation time was needed.
    This intriguing study follows a recent trend where brain-computer interfaces are being used to more finely tune settings of various types of interventions and tailor them to an individual patient’s physiology. The results in this very small proof-of-concept study are impressive. Improved motor outcomes were observed while at the same time the strategy used substantially less energy. Although other confirmatory studies are certainly needed, the future of DBS brain-computer interface for treatment of Parkinson’s disease appears to be bright. Fonte: MedScape.