迈向电休克疗法响应的网络控制理论
系统与控制
2021-12-15 v1 系统与控制
神经元与认知
摘要
电休克疗法（Electroconvulsive Therapy, ECT）可以说是治疗难治性抑郁症最有效的干预手段。尽管存在较大的个体间差异，能够预测个体对 ECT 响应的理论仍付之阙如。为此，我们基于网络控制理论（Network Control Theory, NCT）提出了一个定量、机制性的 ECT 响应框架。随后，我们对该方法进行实证检验并用于预测 ECT 治疗响应。为此，我们推导了发作后抑制指数（Postictal Suppression Index, PSI）——一种 ECT 惊厥质量指数——与全脑模态可控性和平均可控性（分别基于白质脑网络结构的 NCT 度量）之间的形式化关联。利用已知的 ECT 响应与 PSI 的关联，我们进而假设我们的可控性度量与经 PSI 中介的 ECT 响应之间存在关联。我们在 N=50 名接受 ECT 的抑郁症患者中正式检验了这一猜想。我们表明，基于 ECT 前结构连接组数据的全脑可控性度量可按照我们的假设预测 ECT 响应。此外，我们展示了经由 PSI 的预期中介效应。重要的是，我们基于理论的度量至少与基于 ECT 前连接组数据的广泛机器学习模型相当。总之，我们推导并检验了一个能够基于个体脑网络结构预测 ECT 响应的控制理论框架。它给出了关于个体治疗响应的可检验的定量预测，并得到了强有力的实证证据支持。我们的工作可能构成根植于控制理论的个性化 ECT 干预之综合定量理论的起点。
引用
@article{arxiv.2112.07408,
title = {Towards a Network Control Theory of Electroconvulsive Therapy Response},
author = {Tim Hahn and Hamidreza Jamalabadi and Erfan Nozari and Nils R. Winter and Jan Ernsting and Marius Gruber and Marco J. Mauritz and Pascal Grumbach and Lukas Fisch and Ramona Leenings and Kelvin Sarink and Julian Blanke and Leon Kleine Vennekate and Daniel Emden and Nils Opel and Dominik Grotegerd and Verena Enneking and Susanne Meinert and Tiana Borgers and Melissa Klug and Elisabeth J. Leehr and Katharina Dohm and Walter Heindel and Joachim Gross and Udo Dannlowski and Ronny Redlich and Jonathan Repple},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.07408},
year = {2021}
}