Development of a computational framework for increasing cortical excitability in tDCS

Transcranial direct current stimulation (tDCS) seems a promising tool for treating neurological and psychological disorders, but its effectiveness is hampered by inter-subject variability in after-effects. The traditional fixed-dose approach does not account for differences in anthropometric quantities, age and sex, conveying to inconsistent outcomes. This study explores the potential of incorporating anatomical characteristics - such as cerebrospinal fluid (CSF) volume, skull thickness, and the proportions of white and grey matter - alongside age, into a personalized dose to enhance cortical excitability following a tDCS session. A computational approach was used to map the electric field distribution over the brain tissues of subject-specific head models derived from MRI scans. The study included twenty-three subjects, six of whom were children/adolescents, to broaden the range of inter-subject variability. The results demonstrated a strong and significant correlation (p<0.05) between the peak electric field and several of the anatomical factors mentioned, underscoring the need to consider these variables to reduce variability in electric field distribution. Moreover, the findings indicate that the spread of the electric field is a critical factor influencing tDCS after-effects. Ultimately, the study proposes multiple regression models as a valuable tool for predicting subject responsiveness and helping in the design of individualized tDCS protocols.

La stimolazione transcranica a corrente diretta (tDCS) sembra essere una tecnica promettente per il trattamento di disturbi neurologici e psicologici, ma la sua efficacia è limitata dalla variabilità intersoggettiva degli outcome clinici. L’approccio tradizionale che prevede la stimolazione con una dose standard non tiene in considerazione le differenze delle quantità anatomiche tra i vari soggetti, portando a risultati della terapia inconsistenti. Questo studio esplora la possibilità di integrare le caratteristiche anatomiche – come il volume di liquido cerebrospinale (CSF), lo spessore del cranio e le proporzioni di materia bianca e grigia – e l’età al fine di personalizzare la dose di corrente in modo da aumentare l’eccitabilità corticale in seguito a una sessione di tDCS. È stato utilizzato un approccio computazionale, per trovare la distribuzione di campo elettrico nei tessuti cerebrali di modelli di testa specifici di persone ottenuti tramite segmentazione da immagini di risonanza magnetica. Lo studio si è basato su ventitré soggetti, sei dei quali bambini/adolescenti, così da ampliare il range di variabilità delle grandezze anatomiche tra i soggetti. I risultati hanno mostrato una forte e significativa correlazione (p<0.05) tra il picco del campo elettrico e alcune delle grandezze anatomiche sopramenzionate, sottolineando la necessità di considerare queste variabili per ridurre la variabilità tra le distribuzioni di campo elettrico nei vari soggetti. Inoltre, è stato trovato che la percentuale di volume di tessuti cerebrali sopra una certa soglia di campo elettrico è un fattore critico nel determinare l’efficacia e l’eccitabilità corticale della tDCS. Infine, lo studio propone dei modelli di regressione lineare multipla come strumenti validi per predire la responsività dei soggetti e strumenti a supporto del design individualizzato di protocolli per tDCS.