論文の概要: Fronto-parietal and fronto-temporal EEG coherence as predictive neuromarkers of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation response in treatment-resistant schizophrenia: A machine learning study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13850v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 09:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.444617
• Title: Fronto-parietal and fronto-temporal EEG coherence as predictive neuromarkers of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation response in treatment-resistant schizophrenia: A machine learning study
• Title（参考訳）: 治療抵抗性統合失調症における経皮的迷走神経刺激反応の予測的神経マーカーとしての前頭頂側脳波と前頭側脳波のコヒーレンス : 機械学習による研究
• Authors: Yapeng Cui, Ruoxi Yun, Shumin Zhang, Yi Gong, Zhiqin Li, Ying Chen, Mingbing Su, Dongniya Wu, Jingxia Wu, Qian Wang, Jianan Wang, Qianqian Tian, Yangyang Yuan, Shuhao Mei, Lei Wu, Xinghua Li, Bingkui Zhang, Taipin Guo, Jinbo Sun,
• Abstract要約: 統合失調症(TRS)の陰性症状に対する経皮的迷走神経刺激(taVNS)の臨床効果についての検討 本研究の目的は,脳波を用いた機械学習モデルを構築し,個人の反応を予測し,関連する神経生理学的メカニズムを探索することであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.1956735418113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Response variability limits the clinical utility of transcutaneous auricular vagus nerve stimulation (taVNS) for negative symptoms in treatment-resistant schizophrenia (TRS). This study aimed to develop an electroencephalography (EEG)-based machine learning (ML) model to predict individual response and explore associated neurophysiological mechanisms. We used ML to develop and validate predictive models based on pre-treatment EEG data features (power, coherence, and dynamic functional connectivity) from 50 TRS patients enrolled in the taVNS trial, within a nested cross-validation framework. Participants received 20 sessions of active or sham taVNS (n = 25 each) over two weeks, followed by a two-week follow-up. The prediction target was the percentage change in the positive and negative syndrome scale-factor score for negative symptoms (PANSS-FSNS) from baseline to post-treatment, with further evaluation of model specificity and neurophysiological relevance.The optimal model accurately predicted taVNS response in the active group, with predicted PANSS-FSNS changes strongly correlated with observed changes (r = 0.87, p < .001); permutation testing confirmed performance above chance (p < .001). Nine consistently retained features were identified, predominantly fronto-parietal and fronto-temporal coherence features. Negligible predictive performance in the sham group and failure to predict positive symptom change support the predictive specificity of this oscillatory signature for taVNS-related negative symptom improvement. Two coherence features within fronto-parietal-temporal networks showed post-taVNS changes significantly associated with symptom improvement, suggesting dual roles as predictors and potential therapeutic targets. EEG oscillatory neuromarkers enable accurate prediction of individual taVNS response in TRS, supporting mechanism-informed precision neuromodulation strategies.
• Abstract（参考訳）: 治療抵抗性統合失調症(TRS)の陰性症状に対する経皮的迷走神経刺激(taVNS)の臨床的有用性は,応答変動により制限される。 本研究の目的は,脳波を用いた機械学習モデルを構築し,個人の反応を予測し,関連する神経生理学的メカニズムを探索することであった。 筆者らは,TAVNS臨床試験に登録された50名のTRS患者の前処理脳波データの特徴(パワー,コヒーレンス,動的機能接続)に基づいて,ネスト型クロスバリデーションフレームワークを用いて予測モデルの開発と評価を行った。 参加者は2週間で20セッションのアクティブまたはシェームのtaVNS(n = 25)を受け、その後2週間のフォローアップを行った。 予測対象は, 陰性症状(PANSS-FSNS)に対する陰性症状(PANSS-FSNS)の正と負の尺度スコアの変化であり, モデル特異性および神経生理学的関連性についてさらに評価し, 予測されたPANSS-FSNSの変化は観察された変化と強く相関する(r = 0.87, p < .001)。 9つの連続した特徴が同定され, 主に前頭頭頂部と前頭側頭葉のコヒーレンスの特徴が認められた。 シャム群の無視的予測性能と正の症状変化の予測に失敗すると、この発振シグナルの予測特異性は、taVNS関連陰性症状の改善に有効である。 前頭葉側頭葉側頭葉ネットワークにおける2つのコヒーレンスの特徴は, 症状改善に有意な関与を示し, 予測因子と治療標的としての役割が示唆された。 脳波振動型ニューロマーカーは、TRSにおける個々のtaVNS応答の正確な予測を可能にし、メカニズムインフォームド精密なニューロモジュレーション戦略をサポートする。

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