老化脳のTDCのモデリングに対する電極選択の影響

背景：人固有の計算モデルは、経頭蓋直流刺激（TDCS）電流を脳に供給し、治療反応を予測することができます。仮想10-20 EEG測定に由来する人工的に作成された電極モデルは、通常、現在の注入および除去部位としてこれらのモデルに含まれています。本研究では、高齢者の構造MRIスキャン（「実際の」電極モデル）から取得した実際の電極を使用して生成された電極と人工的に配置された電極（「人工」電極モデル）を介して生成された電流モデルを直接比較します。 方法：F3-F4モンタージュを用いたスキャナー内TDCS研究に参加した、合意に健康な高齢者（平均年齢= 71.8歳）から合計16個の個別のヘッドモデルが導出されました。MRIスキャン内でキャプチャされた可視TDCS電極をセグメント化して、「実際の」電極モデルを作成しました。対照的に、「人工」電極はローストで生成されました。F3-F4モンタージュ内の刺激標的の例として、選択された対象領域（ROI）で電流密度の差の割合が計算されました。 主な結果：人工パイプラインで見られるわずかに大きな相関を持つ両方の電極パイプラインで、電流密度値の中央値と脳萎縮の間に有意な逆相関（p <0.001）が見つかりました。2つのモデル間の電極距離の差（PD）は、ROI、灰色、および白質で計算された中央値の電流密度値を予測し、電極距離PDと電流密度の間に有意な相関を示しました。接触領域のPDと脳の計算された中央値電流密度との相関は、重要ではないことがわかりました。 結論：この研究は、高齢者コホートにTDCを適用する際に、実際の電極配置を使用して、生成された電流密度モデルの潜在的な矛盾を示しています。我々の発見は、将来のTDCS臨床研究が、刺激中に電極位置を綿密に監視し、TDCSモンタージュを可能な限り実際の配置に密接にモデル化することを検討する必要があることを強く示唆しています。詳細な物理電極の位置データは、より正確な情報を提供し、より堅牢なTDCSモデリングの結果を生成する可能性があります。

BACKGROUND: Person-specific computational models can estimate transcranial direct current stimulation (tDCS) current dose delivered to the brain and predict treatment response. Artificially created electrode models derived from virtual 10-20 EEG measurements are typically included in these models as current injection and removal sites. The present study directly compares current flow models generated via artificially placed electrodes ("artificial" electrode models) against those generated using real electrodes acquired from structural MRI scans ("real" electrode models) of older adults. METHODS: A total of 16 individualized head models were derived from cognitively healthy older adults (mean age = 71.8 years) who participated in an in-scanner tDCS study with an F3-F4 montage. Visible tDCS electrodes captured within the MRI scans were segmented to create the "real" electrode model. In contrast, the "artificial" electrodes were generated in ROAST. Percentage differences in current density were computed in selected regions of interest (ROIs) as examples of stimulation targets within an F3-F4 montage. MAIN RESULTS: We found significant inverse correlations (p < 0.001) between median current density values and brain atrophy in both electrode pipelines with slightly larger correlations found in the artificial pipeline. The percent difference (PD) of the electrode distances between the two models predicted the median current density values computed in the ROIs, gray, and white matter, with significant correlation between electrode distance PDs and current density. The correlation between PD of the contact areas and the computed median current densities in the brain was found to be non-significant. CONCLUSIONS: This study demonstrates potential discrepancies in generated current density models using real versus artificial electrode placement when applying tDCS to an older adult cohort. Our findings strongly suggest that future tDCS clinical work should consider closely monitoring and rigorously documenting electrode location during stimulation to model tDCS montages as closely as possible to actual placement. Detailed physical electrode location data may provide more precise information and thus produce more robust tDCS modeling results.