1/4-Deciphering Mechanisms of ECT Outcomes and Adverse Effects (DECODE)

1/4-破译ECT结果和不良反应的机制(DECODE)

基本信息

  • 批准号:
    10671071
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 57.18万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-08-01 至 2027-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Electroconvulsive therapy (ECT) is one of the most effective antidepressant non-invasive brain stimulation therapies for adults with major depression. However, a number of patients fail to respond despite adequate trials, and while clinically beneficial, ECT can produce adverse cognitive effects including amnesia, executive dysfunction, and verbal dysfluency. Previous single- and multi-site ECT-imaging investigations have been limited by insufficient sample size and/or non-standardization of methodology. Therefore, in answer to NIMH Strategic Objective 3.2 “Develop strategies for tailoring existing interventions to optimize outcomes,” our investigative teams have conducted clinical studies to develop standardized methods for acute ECT course administration, antidepressant and cognitive measures for phenotyping, optimal neuroimaging protocols and E-field modeling, and sophisticated analytic models to integrate and interpret the antidepressant-response and cognitive- impairment biomarkers. In this prospective study we propose the first investigation integrating multiple units of analysis including clinical and cognitive phenotyping, whole-brain neuroimaging, EEG, and E-field modeling to establish the mechanisms underlying ECT-induced antidepressant response (response biomarkers) and cognitive adverse effects (safety biomarkers), as well as to find the “sweet spot” of ECT dosing for optimal antidepressant benefit and cognitive safety. Adult patients with major depressive disorder (n = 230) will receive a standardized acute ECT course, complete clinical and cognitive measures and undergo structural and functional MRI at three time points (baseline, after ECT #6, and following treatment completion) and one-month naturalistic follow-up. All MRI data will be processed and harmonized identically at a central imaging core to ensure uniformity. We have three primary aims: 1) Determine the relationships between E-field strength, ictal power, and biomarkers; 2) Determine the relationships between E-field strength, biomarkers, and antidepressant outcomes; and 3) Determine the relationships between E-field strength, biomarkers, and cognitive outcomes. An exploratory aim will contrast antidepressant-response and cognitive-impairment biomarkers identified in the current proposal with magnetic seizure therapy and healthy comparison subjects. The overarching hypothesis of this investigation is that the E-field variability will explain antidepressant and cognitive outcomes. Public Health Significance: Successful completion of this project will verify the optimal ECT dose (the “sweet spot”) of 112 V/m within the right hippocampus which can then inform precision and individualization of ECT amplitude with “E-field informed ECT”. The standardized algorithms for E-field modeling can be generalized and widely disseminated. This proposal will result in a paradigm shift from “trial and error” approaches of ECT parameter selection to individualized, precision dosing to improve patient outcomes.
电击疗法(ECT)是最有效的抗抑郁药之一的非侵入性脑刺激之一 重度抑郁症的成年人的疗法。但是,许多患者未能对优选的适当试验做出反应, 尽管在临床上有益,但ECT可以产生不良的认知影响,包括失忆症,执行 功能障碍和言语失调​​。以前的单位和多站点ECT成像研究受到限制 通过不足的样本量和/或方法的非标准化。因此,回答NIMH战略 目标3.2“制定策略来调整现有干预措施以优化结果”,我们的调查 团队已经进行了临床研究,以开发标准化的急性ECT课程的方法, 表型,最佳神经影像协议和电子场建模的抗抑郁药和认知度量, 以及复杂的分析模型,以整合和解释抗抑郁药反应和认知 - 损害生物标志物。在这项前瞻性研究中,我们提出了第一个整合多个单位的投资 分析包括临床和认知表型,全脑神经影像学,脑电图和电子场建模 建立ECT诱导的抗抑郁反应(反应生物标志物)和 认知不良反应(安全生物标志物),并找到ECT剂量的“最佳点”以达到最佳 抗抑郁药的益处和认知安全。大抑郁症患者(n = 230)将接受 标准化的急性ECT课程,完整的临床和认知测量以及进行结构和 三个时间点的功能性MRI(基线,ECT#6之后以及治疗完成后)和一个月 自然主义后续行动。所有MRI数据将在中央成像核心的处理和协调与 确保统一。我们有三个主要目的:1)确定电子场强度,ICTAL之间的关系 力量和生物标志物; 2)确定电子场强度,生物标志物和抗抑郁药之间的关系 结果; 3)确定电子场强度,生物标志物和认知结果之间的关系。一个 探索目的将对比抗抑郁药反应和认知障碍生物标志物。 磁性癫痫疗法和健康比较对象的当前建议。总体假设 这项投资的是,电子场的可变性将解释抗抑郁和认知结果。 公共卫生的意义:成功完成该项目将验证最佳剂量(“甜蜜 右海马内的112 V/m的点”,然后可以为ECT的精确和个性化提供信息 带有“电子火场通知”的放大器。可以推广用于电子场建模的标准化算法,并且 广泛传播。该建议将导致ECT的“反复试验”方法的范式转变 参数选择为个性化的精确剂量,以改善患者的预后。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
COVID-19 Delirium and Motoric Subtypes: Opportunities to Improve Outcomes.
COVID-19 谵妄和运动亚型:改善结果的机会。
  • DOI:
    10.4088/jcp.23com14814
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Espinoza,RandallT;Kaufman,Aaron
  • 通讯作者:
    Kaufman,Aaron
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Randall Espinoza其他文献

Randall Espinoza的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Randall Espinoza', 18)}}的其他基金

1/4-Deciphering Mechanisms of ECT Outcomes and Adverse Effects (DECODE)
1/4-破译ECT结果和不良反应的机制(DECODE)
  • 批准号:
    10521849
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Perturbation of the treatment resistant depression connectome by fast-acting therapies
速效疗法对难治性抑郁症连接组的干扰
  • 批准号:
    9109904
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8423369
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8607600
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8114776
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8241955
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8795757
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Imaging biomarkers of ECT response in major depressive disorder
重度抑郁症 ECT 反应的影像生物标志物
  • 批准号:
    8579531
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:

相似国自然基金

时空序列驱动的神经形态视觉目标识别算法研究
  • 批准号:
    61906126
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
本体驱动的地址数据空间语义建模与地址匹配方法
  • 批准号:
    41901325
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
大容量固态硬盘地址映射表优化设计与访存优化研究
  • 批准号:
    61802133
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    23.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
IP地址驱动的多径路由及流量传输控制研究
  • 批准号:
    61872252
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
针对内存攻击对象的内存安全防御技术研究
  • 批准号:
    61802432
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Climate Change Effects on Pregnancy via a Traditional Food
气候变化通过传统食物对怀孕的影响
  • 批准号:
    10822202
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Developing Real-world Understanding of Medical Music therapy using the Electronic Health Record (DRUMMER)
使用电子健康记录 (DRUMMER) 培养对医学音乐治疗的真实理解
  • 批准号:
    10748859
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Early life bladder inflammatory events in female mice lead to subsequent LUTS in adulthood
雌性小鼠生命早期的膀胱炎症事件导致成年后的 LUTS
  • 批准号:
    10638866
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Mechanisms of Juvenile Neurogenesis and Post-Stroke Recovery: Determining the Role of Age-Associated Neuroimmune Interactions
青少年神经发生和中风后恢复的机制:确定与年龄相关的神经免疫相互作用的作用
  • 批准号:
    10637874
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
Role of skeletal muscle IPMK in nutrient metabolism and exercise
骨骼肌IPMK在营养代谢和运动中的作用
  • 批准号:
    10639073
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 57.18万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了