JNNP:脑信号和解剖学可能有利于帕金森病患者深部脑刺激部位选择
2022-07-10 网络 网络
丘脑底核（STN）脑深部刺激（DBS）对帕金森病（PD）患者的疗效取决于将刺激传递到理想部分。 植入后，刺激位置由临床医生在每条导线上选择触点来确定。确定理想刺激位置是一个艰巨、耗时且最终取决于专业知
丘脑底核（STN）脑深部刺激（DBS）对帕金森病（PD）患者的疗效取决于将刺激传递到理想部分。 植入后，刺激位置由临床医生在每条导线上选择触点来确定。确定理想刺激位置是一个艰巨、耗时且最终取决于专业知识的过程。一个潜在的解决方案是开发使用客观数据的辅助工具，包括记录的神经元信号，以引导医生选择刺激位置。 本文在接受STN-DBS治疗的47例帕金森病患者的92个大脑半球队列中，评估了如何单独或组合使用解剖和神经元信号来预测临床医生选择的电极刺激位置。本文发表在《神经病学，神经外科学和精神病学杂志》上（）。
收集了2016年2月8日至2019年3月21日期间50名连续植入四极导线（Medtronic 3387）的患者的100个半球的数据。最终研究队列包括47名患者的92个半球（75个单极，17个双极）。术后，由两名经验丰富的DBS神经学家（WT、SSX）进行刺激编程。临床医生不关注神经信号记录，是但通过手动融合术前MRI和术后CT（StealthStation S7，Medtronic，Dublin，Ireland）来辅助编程，常规可视化电极位置。
电极植入后，立即在单极配置的每个接触处记录神经元活动。使用MATLAB R2017a（美国马萨诸塞州Mathworks）进行神经元信号分析。以每秒一次脉冲的速率对每个接触点连续施加脉冲刺激，持续10秒。每个脉冲包含10个对称的双相脉冲。通过将给定触点处记录的信号功率除以每个半球四个触点的信号功率之和，对神经元信号进行归一化。使用PaCER工具箱将DBS导联定位在CT上，并目视确认。将得到的接触坐标转换为MNI空间。使用自定义Python脚本计算每个接触点和应用STN-DBS的理想解剖位置之间的欧几里得距离，该距离根据Horn等人提供的MNI坐标指定。远端寰椎用于分割STN和周围结构，以进行三维可视化。
在蒙特利尔神经研究所（MNI）空间可视化放置脑深部刺激（DBS）电极
在47例植入STN-DBS治疗帕金森病患者的92个半球中，我们发现解剖学和神经信号可以预测专家临床医生编程选择的接触。每个因素的预测值如下：ERNA 80%，β振荡50%，解剖67%。ERNA比β振荡和解剖学更具预测性，β振荡和解剖学信息的添加并没有改善模型性能。虽然将专家临床医生选择的电极位点的真实结果作为“金标准”。然而，DBS编程可能复杂、耗时且容易出错。尽管如此，编程临床医生经验丰富，使用DBS的患者多巴胺能药物剂量减少了89.1%。
总之，使用神经元信号和解剖数据开发基于概率的算法，有利于脑深部刺激的编程。
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