मस्तिष्क नेटवर्क पर आरटीएमएस प्रभाव की बहुआयामी इमेजिंग: एक संयुक्त ईईजी और एफएमआरआई अध्ययन

कई न्यूरोलॉजिकल और न्यूरोसाइकिएट्रिक विकारों के इलाज के लिए दोहराव वाले ट्रांसक्रानियल चुंबकीय उत्तेजना (आरटीएमएस) का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। हालांकि, मुख्य रूप से मानव मस्तिष्क पर rTMS के प्रभाव की भविष्यवाणी करने में हमारी अक्षमता के कारण नैदानिक ​​​​प्रतिक्रिया विषम है। कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) पर आधारित हमारी पिछली जांच ने सुझाव दिया कि rTMS के लिए न्यूरोइमेजिंग-निर्देशित नेविगेशन को कनेक्टिविटी पैटर्न को समझकर सूचित किया जा सकता है जो उपचार प्रतिक्रिया के साथ संबंध रखता है। इस अध्ययन में, Mal de Debarquement Syndrome नामक बैलेंस डिसऑर्डर वाले 20 व्यक्तियों ने dorsolateral prefrontal cortices पर rTMS उत्तेजना के 5 दिनों से पहले और बाद में उच्च-घनत्व रेस्टिंग-स्टेट इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (EEG) और fMRI रिकॉर्डिंग पूरी की। स्रोत-स्तर ईईजी डेटा के अस्थायी स्वतंत्र घटक विश्लेषण के आधार पर, बड़े पैमाने पर इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रेस्टिंग-स्टेट नेटवर्क का पुनर्निर्माण किया गया और प्रत्येक व्यक्ति में कनेक्टिविटी मूल्यों को उपचार से पहले और बाद में निर्धारित किया गया। हमारे नतीजे बताते हैं कि उच्च घनत्व, आराम-राज्य ईईजी आरटीएमएस के बाद मस्तिष्क नेटवर्क में कनेक्टिविटी परिवर्तन प्रकट कर सकता है जो लक्षण परिवर्तनों से संबंधित है। ईईजी द्वारा मापे गए कनेक्टिविटी परिवर्तन मुख्य रूप से सतही कॉर्टिकल क्षेत्र थे जो पहले दिखाए गए डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क परिवर्तनों के साथ fMRI द्वारा प्रकट किए गए थे। इसके अलावा, प्राथमिक विज़ुअल कॉर्टेक्स में उच्च बेसलाइन ईईजी कनेक्टिविटी वैल्यू आरटीएमएस के बाद लक्षण में कमी का अनुमान था। हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि मस्तिष्क नेटवर्क के मल्टीमॉडल ईईजी और एफएमआरआई उपाय बायोमार्कर हो सकते हैं जो आरटीएमएस के उपचार प्रभाव से संबंधित हैं। चूंकि ईईजी आरटीएमएस के साथ संगत है, ईईजी न्यूरोइमेजिंग मार्कर पर आधारित रीयल-टाइम नेविगेशन आरटीएमएस अनुकूलन को बढ़ा सकता है।