Electrophysiological Biomarkers Reflect Target Engagement and Response Using Deep Brain Stimulation for Obsessive-Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: Deep brain stimulation (DBS) of the anterior limb of the internal capsule (ALIC) is an effective treatment for severe, treatment-resistant obsessive-compulsive disorder (OCD). However, optimizing lead placement and stimulation parameters remains a challenge. DBS evoked potentials (EPs) recorded with electroencephalography (EEG) during surgical lead placement could serve as intraoperative biomarkers for target engagement and clinical efficacy. Methods: We obtained intraoperative EEG recordings on the forehead from 10 patients (2 nonresponders) undergoing ALIC DBS surgery for OCD. Monopolar stimulation at 2 Hz was delivered through all electrode contacts, and EEG EPs were analyzed in relation to stimulation contact, white matter connectivity to the prefrontal cortical regions of interest (assessed via probabilistic tractography), and reduction in symptom severity (assessed with the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale). Results: We observed consistent DBS EPs with 3 oscillatory peaks (∼35, ∼75, and ∼120 ms) across all patients. EP amplitude varied across contacts, with the largest responses occurring when the location of stimulation overlapped with the preoperatively defined tractographic target. Higher EP amplitudes recorded on the forehead correlated with greater white matter connectivity to the ventromedial prefrontal cortex/orbitofrontal cortex and ventrolateral prefrontal cortex. Treatment nonresponders exhibited less consistent EP waveforms across lead contacts. Conclusions: These findings suggest that intraoperative EPs provide valuable insights into ALIC DBS target engagement. EP characteristics may serve as biomarkers to refine DBS targeting and predict clinical response, offering a potential tool for optimizing DBS therapy for OCD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».