Mašinsko učenje i individualna varijabilnost karakteristika električnog polja predviđaju odgovor na tDCS tretman.
Brain stimulation
Sažetak istraživanja
Pozadina Transkranijalna stimulacija jednosmernom strujom (tDCS) se široko istražuje kao terapeutsko sredstvo za poboljšanje kognitivnih funkcija kod starijih osoba sa i bez neurodegenerativne bolesti. Prethodno istraživanje pokazuje da isporuka električne struje u mozak može značajno varirati među pojedincima. Kvantifikacija ove varijabilnosti mogla bi omogućiti optimizaciju tDCS ishoda specifičnu za osobu. Ova pilot studija koristila je mašinsko učenje i modele električnog polja izvedene MRI za predviđanje poboljšanja radne memorije kao dokaz koncepta precizne kognitivne intervencije.
Metode Četrnaest zdravih starijih odraslih osoba primilo je 20 minuta 2 mA tDCS stimulacije (F3/F4) tokom dvonedeljne intervencije kognitivnog treninga. Učesnici su obavili zadatak radne memorije N-back prije/poslije intervencije. MRI izvedeni modeli struje prošli su kroz algoritam učenja linearne mašine podrške vektorima (SVM) kako bi se okarakterisale ključne komponente struje tDCS (intenzitet i smjer) koje su izazvale poboljšanja radne memorije u tDCS odgovorima u odnosu na one koji nisu odgovorili. Glavni rezultati SVM modeli tDCS trenutnih komponenti imali su 86% ukupne tačnosti u klasifikaciji onih koji reaguju na tretman naspram onih koji ne reaguju, sa intenzitetom struje koji proizvodi najbolji ukupni model koji razlikuje promene u performansama radne memorije. Srednji intenzitet i smjer struje u regijama mozga u blizini elektroda bili su pozitivno povezani s intervencijskim odgovorima (r=0,811,p
Zaključci Ova studija pruža prvi dokaz da analize prepoznavanja uzoraka MRI izvedenih tDCS trenutnih modela mogu pružiti individualnu prognostičku klasifikaciju odgovora na tDCS tretman sa 86% razlike u preciznosti u određivanju strujne razlike u indidentnoj ulozi. Odgovor tretmana na tDCS Ovi nalazi pružaju važan uvid u mehanizme tDCS odgovora, kao i dokaz koncepta za buduće modele preciznog doziranja tDCS intervencije.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Machine learning and individual variability in electric field characteristics predict tDCS treatment response.
Background Transcranial direct current stimulation (tDCS) is widely investigated as a therapeutic tool to enhance cognitive function in older adults with and without neurodegenerative disease. Prior research demonstrates that electric current delivery to the brain can vary significantly across individuals. Quantification of this variability could enable person-specific optimization of tDCS outcomes. This pilot study used machine learning and MRI-derived electric field models to predict working memory improvements as a proof of concept for precision cognitive intervention.
Methods Fourteen healthy older adults received 20 minutes of 2 mA tDCS stimulation (F3/F4) during a two-week cognitive training intervention. Participants performed an N-back working memory task pre-/post-intervention. MRI-derived current models were passed through a linear Support Vector Machine (SVM) learning algorithm to characterize crucial tDCS current components (intensity and direction) that induced working memory improvements in tDCS responders versus non-responders. Main results SVM models of tDCS current components had 86% overall accuracy in classifying treatment responders vs. non-responders, with current intensity producing the best overall model differentiating changes in working memory performance. Median current intensity and direction in brain regions near the electrodes were positively related to intervention responses (r=0.811,p
Conclusions This study provides the first evidence that pattern recognition analyses of MRI-derived tDCS current models can provide individual prognostic classification of tDCS treatment response with 86% accuracy. Individual differences in current intensity and direction play important roles in determining treatment response to tDCS. These findings provide important insights into mechanisms of tDCS response as well as proof of concept for future precision dosing models of tDCS intervention.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1016/j.brs.2020.10.001
- PMID
- 33049412
- PMCID
- PMC7731513
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom