慢性痛に対する加速TMSの最適化：トンプソンサンプリングの活用

概要

この研究の目的は、慢性痛の治療に使用される加速間欠性シータブースト刺激（aiTBS）が、体性感覚認知行動ネットワーク（SCAN）および行動運動ネットワーク（AMN）内のパーソナライズされたノードに標的を当てることで、安全性と有効性を評価することです。この研究は、個々の反応パターンに基づいて刺激部位の選択を最適化するためのベイズ最適化強化学習アルゴリズムであるトンプソンサンプリングを使用します。このアプローチは、治療の可及性を向上させ、痛みネットワークの個別の変化に対応し、加速された神経塑性を通じてより強固な痛み緩和を達成する可能性があるため、痛み管理を革新する可能性があります。 研究の具体的な目的は以下の通りです： 1. SCANとAMNの接続性と認知的・感情的な痛み症状の関係を確立する。 2. Thompsonサンプリング最適化されたaiTBSがSCANとAMNにおける感情的および感覚運動的な痛みの次元に対して有効であるかを評価する。 3.治療反応と回復を予測するfMRI接続性バイオマーカーを特定する。