NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
GirişDerin beyin stimülasyonu (DBS), Parkinson hastalığı (PD) için kanıtlanmış etkili bir tedavidir. Bununla birlikte, DBS uyarım parametrelerini titretmek zahmetli bir süreçtir ve sık sık hastane ziyaretleri gerektirir. Ek olarak, mevcut uygulaması sürekli bir yoğunlukta sürekli yüksek frekanslı uyarım kullanır, bu da etkinliği azaltabilir ve yan etkilere neden olabilir. AI-DBS çalışmasının amacı, PD'nin motor semptomlarının şiddeti ile ilişkili olan hastaya özgü nöronal aktivite kalıplarını tanımlamaktır. Bu bilgi, DBS'nin etkinliğini artırabilecek gelişmiş duyarlı stimülasyon algoritmalarının geliştirilmesi için gereklidir. Metodlar ve analizBu uzunlamasına prospektif gözlemsel kohort çalışması, standart klinik bakımın bir parçası olarak subtalamik çekirdekte iki taraflı olarak algılama özellikli bir DBS sistemi (Percept PC, Medtronic) ile implante edilen PD'li 100 hastayı kayıt altına alacaktır. Yerel nöronal aktivite, özellikle yerel alan potansiyeli (LFP) sinyalleri, DBS implantasyonundan sonraki ilk 6 ay boyunca kaydedilecektir. Korelasyonlar, LFP verilerinin spektral özellikleri ile semptom şiddeti arasında test edilecek ve bunlar, giyilebilir bir akıllı saatten (1) atalet sensör verileri, (2) klinik derecelendirme ölçekleri ve (3) hasta günlükleri kullanılarak değerlendirilecek ve geleneksel tanımlayıcı istatistikler ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak analiz edilecektir. Birincil amaç, motor semptomların varlığı ve şiddeti ile ilişkili nöronal aktivitenin hastaya özgü profillerini belirlemek, 'nöronal parmak izi' oluşturmaktır.Etik ve yaygınlaştırmaEtik onay, Amsterdam UMC'nin yerel etik komitesi tarafından verildi (kayıt numarası 2022.0368). Çalışma bulguları bilimsel dergiler aracılığıyla yayılacak ve ulusal ve uluslararası konferanslarda sunulacaktır.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionDeep brain stimulation (DBS) is a proven effective treatment for Parkinson's disease (PD). However, titrating DBS stimulation parameters is a labourious process and requires frequent hospital visits. Additionally, its current application uses continuous high-frequency stimulation at a constant intensity, which may reduce efficacy and cause side effects. The objective of the AI-DBS study is to identify patient-specific patterns of neuronal activity that are associated with the severity of motor symptoms of PD. This information is essential for the development of advanced responsive stimulation algorithms, which may improve the efficacy of DBS.Methods and analysisThis longitudinal prospective observational cohort study will enrol 100 patients with PD who are bilaterally implanted with a sensing-enabled DBS system (Percept PC, Medtronic) in the subthalamic nucleus as part of standard clinical care. Local neuronal activity, specifically local field potential (LFP) signals, will be recorded during the first 6 months after DBS implantation. Correlations will be tested between spectral features of LFP data and symptom severity, which will be assessed using (1) inertial sensor data from a wearable smartwatch, (2) clinical rating scales and (3) patient diaries and analysed using conventional descriptive statistics and artificial intelligence algorithms. The primary objective is to identify patient-specific profiles of neuronal activity that are associated with the presence and severity of motor symptoms, forming a 'neuronal fingerprint'.Ethics and disseminationEthical approval was granted by the local ethics committee of the Amsterdam UMC (registration number 2022.0368). Study findings will be disseminated through scientific journals and presented at national and international conferences.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.