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J-GLOBAL ID:202202221946059553   整理番号:22A0737002

高分解能仮想脳モデリングは治療抵抗性うつ病に対する深部脳刺激を個別化する:神経線維経路刺激後の時空間応答特性【JST・京大機械翻訳】

High-resolution virtual brain modeling personalizes deep brain stimulation for treatment-resistant depression: Spatiotemporal response characteristics following stimulation of neural fiber pathways
著者 (16件):
資料名:
巻: 249  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W3139A  ISSN: 1053-8119  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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過去15年間,深部脳刺激(DBS)は,治療抵抗性鬱病(TRD)患者に対する粉砕療法として活発に研究されている。それにもかかわらず,転帰は患者から患者まで変化し,平均回答率は~50%であった。刺激部位における特異的線維路の関与は,転帰を決定する重要な因子であると仮定されてきたが,全脳規模での個々のネットワーク効果は,ほとんど未知のままである。ここでは,線維路の選択的刺激により誘導される,各々の個々の脳応答特性を明らかにする,計算フレームワークを提供する。新しい個別化インサイコアプローチ(仮想Big脳)を用いて,mmスケールにおいて高解像度仮想脳モデルを利用し,各個体に対して100,000以上の繊維路を明示的に再構成した。各繊維路は活性であり,選択的に刺激された。シミュレーション結果は,経験的患者データに対する検証がいくつかの限界(即ち,個々のパラメータ調整の必要性,および刺激位置にわたる微分精度)を明らかにするにもかかわらず,各患者に移植された電極の接触位置によってパラメータ化された刺激位置の関数として,異なる刺激誘発事象関連電位を示した。本研究は,TRD患者に対するDBSにおける個々のネットワーク効果を調べ,脳刺激の個別化最適化における新しい道を切り開くために,個人化した高分解能仮想脳モデルの能力に関する証拠を提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
精神障害の治療一般  ,  神経系疾患の治療一般 

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