[논문 리뷰] Resting-state functional connectivity-based biomarkers and functional MRI-based neurofeedback for psychiatric disorders: a challenge for developing theranostic biomarkers

Takashi Yamada, Ryuichiro Hashimoto외 7명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 05.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 59인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 휴식 상태 기능적 연결성 MRI(rs-fcMRI)와 fMRI 기반 신경피드백을 활용하여 정신질환에서 치료적 생물학적 지표를 개발하는 프레임워크를 제안한다. 이는 두 단계로 구성된 접근법으로, 먼저 높은 정확도로 진단과 증상 예측이 가능한 rs-fcMRI 기반 생물학적 지표를 규명하고, 이후 신경피드백을 통해 이러한 지표를 정상화시키면 증상 개선이 이루어지는지를 검증함으로써 신경 회로와 행동 간의 인과관계를 확립하고자 한다.

ABSTRACT

Psychiatric research has been hampered by an explanatory gap between psychiatric symptoms and their neural underpinnings, which has resulted in poor treatment outcomes. This situation has prompted us to shift from symptom-based diagnosis to data-driven diagnosis, aiming to redefine psychiatric disorders as disorders of neural circuitry. Promising candidates for data-driven diagnosis include resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI)-based biomarkers. Although biomarkers have been developed with the aim of diagnosing patients and predicting the efficacy of therapy, the focus has shifted to the identification of biomarkers that represent therapeutic targets, which would allow for more personalized treatment approaches. This type of biomarker (i.e., theranostic biomarker) is expected to elucidate the disease mechanism of psychiatric conditions and to offer an individualized neural circuit-based therapeutic target based on the neural cause of a condition. To this end, researchers have developed rs-fcMRI-based biomarkers and investigated a causal relationship between potential biomarkers and disease-specific behavior using functional MRI (fMRI)-based neurofeedback on functional connectivity. In this review, we introduce recent approach for creating a theranostic biomarker, which consists mainly of two parts: (i) developing an rs-fcMRI-based biomarker that can predict diagnosis and/or symptoms with high accuracy, and (ii) the introduction of a proof-of-concept study investigating the relationship between normalizing the biomarker and symptom changes using fMRI-based neurofeedback. In parallel with the introduction of recent studies, we review rs-fcMRI-based biomarker and fMRI-based neurofeedback, focusing on the technological improvements and limitations associated with clinical use.

연구 동기 및 목표

• 증상 중심의 진단에서 데이터 기반 진단으로의 전환을 통해 정신질환 증상과 그 신경 기초 간의 설명 부족을 해소하고자 한다.
• 정신질환 진단과 증상의 심각도를 높은 정확도로 예측할 수 있는 휴식 상태 기능적 연결성 MRI(rs-fcMRI) 기반 생물학적 지표를 개발하고자 한다.
• fMRI 기반 신경피드백을 활용하여 생물학적 지표 정상화와 증상 변화 사이의 인과관계를 확립하고자 한다.
• 신경 회로 수준의 치료 목표를 규명함으로써 개인 맞춤형, 회로 기반 치료 개입을 가능하게 하고자 한다.

제안 방법

• 휴식 상태 fMRI 데이터의 기능적 연결성 패턴을 활용하여 rs-fcMRI 기반 생물학적 지표를 개발한다.
• 다변량 패턴 분석과 기계학습을 적용하여 정신질환 진단과 증상 심각도를 예측할 수 있는 생물학적 지표를 규명한다.
• 특정 기능적 연결성 패턴을 생물학적 지표로 규명한 후, 참가자가 이를 조절할 수 있도록 fMRI 기반 신경피드백 프rotocol을 설계한다.
• 신경피드백을 통해 병적 생물학적 지표를 저감시키면 증상 감소가 발생하는지를 검증하기 위한 개념 증명 연구를 수행한다.
• 생물학적 지표 규명과 신경피드백 치료 개입을 통합하여 정신질환을 위한 유일한 치료·진단 프레임워크를 구축한다.
• rs-fcMRI 생물학적 지표와 신경피드백을 임상에서 일반적으로 활용하기 위해 기술적 발전과 임상적 제약을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 rs-fcMRI 기반 생물학적 지표는 개별 환자에서 정신질환 진단과 증상 심각도를 높은 정확도로 예측할 수 있는가?
• RQ2 특정 기능적 연결성 패턴의 정상화와 정신질환 증상의 개선 사이에 인과관계가 존재하는가?
• RQ3 fMRI 기반 신경피드백은 규명된 rs-fcMRI 생물학적 지표를 목표적으로 신뢰성 있게 조절할 수 있는가?
• RQ4 rs-fcMRI 생물학적 지표는 정신질환의 기저 신경 회로 기반을 어느 정도 반영하는가?
• RQ5 rs-fcMRI 생물학적 지표와 신경피드백을 정신과 임상에서 일반적으로 구현하기 위한 주요 기술적 및 임상적 장애는 무엇인가?

주요 결과

• rs-fcMRI 기반 생물학적 지표는 정신질환 진단과 증상 심각도 예측에 높은 정확도를 보이며, 진단 도구로서의 잠재력을 뒷받침한다.
• 개념 증명 연구에서 fMRI 기반 신경피드백이 특정 기능적 연결성 패턴을 성공적으로 조절함을 확인하여, 목표 회로 치료의 가능성에 대한 타당성을 입증한다.
• 신경피드백을 통해 병적 rs-fcMRI 생물학적 지표를 정상화시키면 임상 증상이 동시에 감소함을 관찰하여, 인과관계가 존재할 가능성이 제기된다.
• 실시간 fMRI 분석 및 신경피드백 제공 기술의 향상으로 생물학적 지표 조절의 정밀도와 신뢰성이 향상되었다.
• 진전이 있었음에도 불구하고, rs-fcMRI 생물학적 지표와 신경피드백 프로토콜의 표준화, 재현 가능성, 임상 적용에 있어 여전히 도전 과제가 남아 있다.
• 생물학적 지표 규명과 신경피드백 개입의 통합은 개인 맞춤형, 회로 기반 정신질환 치료로 향하는 유망한 길을 제시한다.