Vorhersage individueller Schmerzsensitivität mittels eines neuartigen kortikalen Biomarker-Signatur

Bedeutung: Biomarker würden die Entscheidungsfindung bei der Diagnose, Prävention und Behandlung von chronischen Schmerzen erheblich unterstützen. Ziel: Durchführung der analytischen Validierung einer sensorimotorischen kortikalen Biomarker-Signatur für Schmerz, bestehend aus 2 Messungen: sensorimotorische Spitzen-Alpha-Frequenz (PAF) und kortikomotorische Exzitabilität (CME). Design, Setting und Teilnehmer: Diese Kohortenstudie an einem einzigen Zentrum (Neuroscience Research Australia) rekrutierte Teilnehmer von November 2020 bis Oktober 2022 durch Anzeigen, die online und an Universitäten in Australien geschaltet wurden. Die Teilnehmer waren gesunde Erwachsene im Alter von 18 bis 44 Jahren ohne Vorgeschichte von chronischen Schmerzen oder einer neurologischen oder psychiatrischen Erkrankung. Die Teilnehmer erlebten ein Modell von verlängertem Kiefergelenkschmerz, wobei die Ergebnisse über einen Zeitraum von 30 Tagen erfasst wurden. Elektroenzephalographie zur Bewertung der PAF und transkranielle Magnetstimulation (TMS) zur Bewertung der CME wurden an den Tagen 0, 2 und 5 aufgezeichnet. Der Schmerz wurde an den Tagen 1 bis 30 zweimal täglich beurteilt. Exposition: Die Teilnehmer erhielten an den Tagen 0 und 2 eine Injektion von Nervengewuchs-Faktor (NGF) in den rechten Massenmuskel, um verlängerten Kiefergelenkschmerz für bis zu 4 Wochen auszulösen. Hauptausgänge und Messungen: Die prädiktive Genauigkeit der PAF/CME-Biomarker-Signatur wurde mittels eines verschachtelten Kontroll-Test-Schemas bestimmt: Machine-Learning-Modelle wurden auf einem Trainingssatz (n = 100) durchgeführt, wobei PAF und CME Prädiktoren waren und Schmerzsensitivität das Ergebnis. Der gewinnende Klassifikator wurde auf einem Testset (n = 50) bewertet, das die vorhergesagten Schmerzlabels mit den tatsächlichen Labels verglich. Ergebnisse: Unter der endgültigen Stichprobe von 150 Teilnehmern waren 66 weiblich und 84 männlich; das Durchschnittsalter (SD) betrug 25,1 (6,2) Jahre. Der gewinnende Klassifikator war die logistische Regression, mit einem herausragenden Bereich unter der Kurve (AUC = 1.00). Das gesperrte Modell, das auf dem Testset bewertet wurde, hatte eine hervorragende Leistung (AUC = 0.88; 95% CI, 0.78-0.99). Die Ergebnisse wurden über eine Reihe von methodologischen Parametern reproduziert. Darüber hinaus verbesserte die Einbeziehung von Geschlecht und Schmerzkatastrophisierung als Kovariaten die Modellleistung nicht, was darauf hindeutet, dass das Modell, das nur Biomarker einbezog, robuster war. PAF- und CME-Biomarker zeigten eine gute bis ausgezeichnete Test-Retest-Reliabilität. Schlussfolgerungen und Relevanz: Diese Studie liefert Beweise für eine sensorimotorische kortikale Biomarker-Signatur für Schmerzsensitivität. Die Kombination aus Genauigkeit, Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit deutet darauf hin, dass die PAF/CME-Biomarker-Signatur erhebliches Potenzial für die klinische Übersetzung hat, einschließlich der Vorhersage des Übergangs von akutem zu chronischem Schmerz.