Phenotype-associated efficacy of regression of post-stroke hand paresis immediately after a course of adjuvant repetitive transcranial magnetic stimulation in real clinical practice

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: To enhance post-stroke motor recovery, integrating proven noninvasive brain stimulation techniques into clinical practice is essential. An important translational limitation is that phenotypes of beneficial response to noninvasive brain stimulation remain underdetermined.

AIM: This study aims to evaluate the strength of regression of post-stroke hand paresis following adjuvant treatment with repetitive transcranial magnetic stimulation in a real-world clinical setting, based on patient phenotype.

MATERIALS AND METHODS: The retrospective observational study involved 1,295 subjects (age: 23–83; men: 52.4%) with post-stroke hand paresis. Patients were divided into four phenotypes based on the motor deficit grade (Medical Research Committee (MRC) Scale for Muscle Strength) and resting motor threshold of the cortical representation of m. Abductor pollicis brevis in the affected hemisphere. They are Phenotype 1 (MRC grade 4-3 w/o resting motor threshold increase); Phenotype 2 (MRC grade 4-3 with an increased resting motor threshold); Phenotype 3 (MRC grade 2-0 w/o resting motor threshold increase); Phenotype 4 (MRC grade 2-0 with an increased resting motor threshold). Phenotype 1 and 3 subjects received adjuvant treatment with high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation of the affected hemisphere; Phenotype 2 and 4 subjects received low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation of the unaffected hemisphere. In the comparator group of each phenotype, noninvasive brain stimulation was not performed. Clinical efficacy was assessed immediately after the treatment based on an increase in MRC score by ≥1.

RESULTS: Increased clinical efficacy in repetitive transcranial magnetic stimulation groups was detected for Phenotypes 2 (p <0.022) and 4 (p <0.0002). An additional beneficial outcome is expected, on average, in every seventh (Phenotype 4) and ninth (Phenotype 2) treated patient. Phenotype 1 showed lower (p <0.031) clinical efficacy in the repetitive transcranial magnetic stimulation group versus the comparator group. Repetitive transcranial magnetic stimulation in Phenotype 3 subjects showed no adjuvant efficacy.

CONCLUSION: The study showed an increased strength of muscle weakness regression after repetitive transcranial magnetic stimulation in Phenotype 2 and 4 patients. The study showed that rhythmic transcranial magnetic stimulation affected the sanogenetic process of motor recovery in Phenotype 1 subpopulation. The study outlined prerequisites to identifying phenotypes in patients with post-stroke, non-paretic motor deficit.

About the authors

Yakov Yu. Zakharov

Clinical Institute of Brain; Ural State Medical University

Author for correspondence.
Email: ya.zakharov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5605-011X
SPIN-code: 7945-6264

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Berezovsky; Ekaterinburg

Andrey A. Belkin

Clinical Institute of Brain; Ural State Medical University

Email: belkin@neuro-ural.ru
ORCID iD: 0000-0002-0544-1492
SPIN-code: 6683-4704

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Berezovsky; Ekaterinburg

Dmitry G. Pozdnyakov

Clinical Institute of Brain

Email: dg.pozdnykov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0496-1899
Russian Federation, Berezovsky

References

  1. Lefaucheur JP, Aleman A, Baeken C, et al. Evidence-based guidelines on the therapeutic use of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS): An update (2014–2018). Clin Neurophysiol. 2020;131(2):474–528. doi: 10.1016/j.clinph.2019.11.002
  2. Fregni F, El-Hagrassy MM, Pacheco-Barrios K, et al. Evidence-based guidelines and secondary meta-analysis for the use of transcranial direct current stimulation in neurological and psychiatric disorders. Int J Neuropsychopharmacol. 2021;24(4):256–313. EDN: OHXDZX doi: 10.1093/ijnp/pyaa051
  3. Guo Z, Jin Y, Bai X, et al. Distinction of high- and low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation on the functional reorganization of the motor network in stroke patients. Neural Plast. 2021;2021:8873221. doi: 10.1155/2021/8873221
  4. Di Pino G, Pellegrino G, Assenza G, et al. Modulation of brain plasticity in stroke: A novel model for neurorehabilitation. Nat Rev Neurol. 2014;10(10):597–608. doi: 10.1038/nrneurol.2014.162
  5. Lin YL, Potter-Baker KA, Cunningham DA, et al. Stratifying chronic stroke patients based on the influence of contralesional motor cortices: An inter-hemispheric inhibition study. Clin Neurophysiol. 2020;131(10):2516–2525. doi: 10.1016/j.clinph.2020.06.016
  6. Hummel FC, Cohen LG. Non-invasive brain stimulation: A new strategy to improve neurorehabilitation after stroke? Lancet Neurol. 2006;5(8):708–712. doi: 10.1016/S1474-4422(06)70525-7
  7. Grefkes C. Fink GR. Reorganization of cerebral networks after stroke: New insights from neuroimaging with connectivity approaches. Brain. 2011;134(5):1264–1276. EDN: OLUBSZ doi: 10.1093/brain/awr033
  8. Sebastianelli L, Versace V, Martignago S, et al. Low-frequency rTMS of the unaffected hemisphere in stroke patients: A systematic review. Acta Neurol Scand. 2017;136(6):585–605. doi: 10.1111/ane.12773
  9. Harvey RL, Edwards D, Dunning K, et al. Randomized sham-controlled trial of navigated repetitive transcranial magnetic stimulation for motor recovery in stroke. Stroke. 2018;49(9):2138–2146. doi: 10.1161/STROKEAHA.117.020607
  10. Dodd KC, Nair VA, Prabhakaran V. Role of the contralesional vs. ipsilesional hemisphere in stroke recovery. Front Hum Neurosci. 2017;(11):469. doi: 10.3389/fnhum.2017.00469
  11. Jaillard A, Martin CD, Garambois K, et al. Vicarious function within the human primary motor cortex? A longitudinal fMRI stroke study. Brain. 2005;128(5):1122–1138. EDN: ILYNKX doi: 10.1093/brain/awh456
  12. McCambridge AB, Stinear JW, Byblow WD. Revisiting interhemispheric imbalance in chronic stroke: A tDCS study. Clin Neurophysiol. 2018;129(1):42–50. doi: 10.1016/j.clinph.2017.10.016
  13. Sankarasubramanian V, Machado AG, Conforto AB, et al. Inhibition versus facilitation of contralesional motor cortices in stroke: Deriving a model to tailor brain stimulation. Clin Neurophysiol. 2017;128(6):892–902. doi: 10.1016/j.clinph.2017.03.030
  14. Oldfield RC. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 1971;9(1):97–113. doi: 10.1016/0028-3932(71)90067-4
  15. Veldema J, Nowak DA, Gharabaghi A. Resting motor threshold in the course of hand motor recovery after stroke: A systematic review. J Neur Rehab. 2021;18(1):158. EDN: MFWRSJ doi: 10.1186/s12984-021-00947-8
  16. Rossini PM, Di Iorio R, Bentivoglio M, et al. Methods for analysis of brain connectivity: An IFCN-sponsored review. Clin Neurophysiol. 2019;130(10):1833–1858. doi: 10.1016/j.clinph.2019.06.006
  17. Rosso C, Lamy JC. Does resting motor threshold predict motor hand recovery after stroke? Front Neurol. 2018;(9):1020. doi: 10.3389/fneur.2018.01020
  18. Luft AR, Forrester L, Macko RF, et al. Brain activation of lower extremity movement in chronically impaired stroke survivors. Neuroimage. 2005;26(1):184–194. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.01.027
  19. Dobkin BH, Firestine A, West M, et al. Ankle dorsiflexion as an fMRI paradigm to assay motor control for walking during rehabilitation. Neuroimage. 2004;23(1):370–381. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.06.008
  20. Mezaki T. Dystonia as a patterned motor malflow. Med Hypotheses. 2017;105:32–33. doi: 10.1016/j.mehy.2017.06.021

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Study design ВЧ-рТМС, high-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation; НЧ-рТМС, low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation; ТМС, transcranial magnetic stimulation

Download (561KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».