Tinnitus is an auditory phantom percept with a tone, hissing, or buzzing sound in the absence of any objective physical sound source. About 6% to 25% of the affected people report interference with their lives as tinnitus causes a considerable amount of distress. However, the underlying neurophysiological mechanism for the development of tinnitus-related distress remains not well understood. Hence we focus on the cortical and subcortical source differences in resting-state EEG between tinnitus patients with different grades of distress using continuous scalp EEG recordings and Low Resolution Electromagnetic Tomography (LORETA). Results show more synchronized alpha activity in the tinnitus patients with a serious amount of distress with peaks localized to various emotion-related areas. These areas include subcallosal anterior cingulate cortex, the insula, parahippocampal area and amygdala. In addition, less alpha synchronized activity was found in the posterior cingulate cortex, precuneus and DLPFC. A comparison between the tinnitus group with distress and the Nova Tech EEG (NTE) normative database demonstrated increased synchronized alpha and beta activity and less synchronized delta and theta activity in the dorsal anterior cingulate cortex in tinnitus patients with distress. It is interesting that the areas found show some overlap with the emotional component of the pain matrix and the distress related areas in asthmatic dyspnea. Unpleasantness of pain activates the anterior cingulate and prefrontal cortices, amygdala, and insula. As such, it might be that distress is related to alpha and beta activity in the dorsal anterior cingulate cortex, the amount of distress perceived to an alpha network consisting of the amygdala-anterior cingulate cortex-insula-parahippocampal area.

Tinnitus is a considered to be an auditory phantom phenomenon, a persistent conscious percept of a salient memory trace, externally attributed, in the absence of a sound source. It is perceived as a phenomenological unified coherent percept, binding multiple separable clinical characteristics, such as its loudness, the sidedness, the type (pure tone, noise), the associated distress and so on. A theoretical pathophysiological framework capable of explaining all these aspects in one model is highly needed. The model must incorporate both the deafferentation based neurophysiological models and the dysfunctional noise canceling model, and propose a ‘tinnitus core’ subnetwork. The tinnitus core can be defined as the minimal set of brain areas that needs to be jointly activated (=subnetwork) for tinnitus to be consciously perceived, devoid of its affective components. The brain areas involved in the other separable characteristics of tinnitus can be retrieved by studies on spontaneous resting state magnetic and electrical activity in people with tinnitus, evaluated for the specific aspect investigated and controlled for other factors. By combining these functional imaging studies with neuromodulation techniques some of the correlations are turned into causal relationships. Thereof, a heuristic pathophysiological framework is constructed, integrating the tinnitus perceptual core with the other tinnitus related aspects. This phenomenological unified percept of tinnitus can be considered an emergent property of multiple, parallel, dynamically changing and partially overlapping subnetworks, each with a specific spontaneous oscillatory pattern and functional connectivity signature. Communication between these different subnetworks is proposed to occur at hubs, brain areas that are involved in multiple subnetworks simultaneously. These hubs can take part in each separable subnetwork at different frequencies. Communication between the subnetworks is proposed to occur at discrete oscillatory frequencies. As such, the brain uses multiple nonspecific networks in parallel, each with their own oscillatory signature, that adapt to the context to construct a unified percept possibly by synchronized activation integrated at hubs at discrete oscillatory frequencies.

Spinal cord stimulation via epidurally implanted electrodes is a common treatment for medically intractable neuropathic pain of different origins. Because tonic electrical stimulation evokes paresthesias over the painful area, this method has never been proven scientifically to be superior to placebo. Recently, burst stimulation (in which closely spaced, high-frequency stimuli are delivered to the spinal cord) has been developed, which does not generate paresthesias.A randomized placebo controlled trail in which we compared three stimulation paradigms (burst, tonic, and placebo) was performed on 15 consecutive pain patients. In contrast to tonic stimulation, burst stimulation was able to provide pain relief without the generation of paresthesias, permitting us to use a double-blinded placebo controlled approach. Primary outcome measures were visual analog scale pain scores for back pain, limb pain, and general pain. Secondary outcome measures included the pain vigilance and awareness questionnaire, which is used to measure attention to pain and pain changes, and visual analog scale of the worst, least, and momentary pain. In a subgroup of five patients, a source-localized electroencephalogram was performed under four conditions: baseline, tonic, burst, and placebo stimulation.Burst stimulation was able to improve back, limb, and general pain by 51%, 53%, and 55% and tonic stimulation by 30%, 52%, and 31%, respectively. Pain now, least, and worst pain were improved by 50%, 73%, and 36% by burst stimulation, respectively, and 26%, 46%, and 13% by tonic stimulation. In comparison with placebo, burst, corrected for multiple comparisons, was significantly better for all measurements. However, the greatest differences were obtained in the pain vigilance and awareness questionnaire measurements: burst improved the attention to pain and pain changes, whereas tonic and placebo worsened these measurements. The analysis via encephalogram demonstrates burst stimulation activates the dorsal anterior cingulate and right dorsolateral prefrontal cortex more than tonic stimulation.The differences between tonic and burst stimulation are likely attributable to a more-selective modulation of the medial pain pathways by burst stimulation, as shown by the activation of the dorsal anterior cingulate cortex.

INTRODUCTION Spinal cord stimulation is commonly used for neuropathic pain modulation. The major side effect is the onset of paresthesia. The authors describe a new stimulation design that suppresses pain as well as, or even better than, the currently used stimulation, but without creating paresthesia. METHODS A spinal cord electrode (Lamitrode) for neuropathic pain was implanted in 12 patients via laminectomy: 4 at the C2 level and 7 at the T8–T9 level for cervicobrachialgia and lumboischialgia, respectively (1 at T11 at another center). During external stimulation, the patients received the classic tonic stimulation (40 or 50 Hz) and the new burst stimulation (40-Hz burst with 5 spikes at 500 Hz per burst). RESULTS Pain scores were measured using a visual analog scale and the McGill Short Form preoperatively and during tonic and burst stimulation. Paresthesia was scored as present or not present. Burst stimulation was significantly better for pain suppression, by both the visual analog scale score and the McGill Short Form score. Paresthesia was present in 92% of patients during tonic stimulation, and in only 17% during burst stimulation. Average follow-up was 20.5 months. CONCLUSION The authors present a new method of spinal cord stimulation using bursts that suppress neuropathic pain without the mandatory paresthesia. Pain suppression seems as good as or potentially better than that achieved with the currently used stimulation. Average follow-up after nearly 2 years (20.5 months) suggests that this stimulation design is stable.

A bstract The neural underpinnings of inhibitory control, an executive cognitive control function, has been a topic of interest for several decades due to both its clinical significance and the maturation of cognitive science disciplines. Behavioral, imaging, and electrophysiological studies suggest that the pre-supplementary motor area (preSMA) serves as a primary hub in a network of regions engaged in inhibition. High-definition transcranial direct current stimulation (HD-tDCS) allows us to modulate neural function to assess cortical contribution to cognitive functioning. The present study targeted HD-tDCS modulation of preSMA to affect inhibition. Participants were randomly assigned to receive 20 min of Sham, Anodal, or Cathodal stimulation prior to completing a semantically cued go/nogo task while electroencephalography (EEG) data were recorded. Both anodal and cathodal stimulation improved inhibitory performance as measured by faster reaction times and increased (greater negative) N2 event-related potentials (ERPs). In contrast, the Sham group did not show such changes. We did not find support for the anodal/cathodal dichotomy for HD neural stimulation. These findings constitute an early investigation into role of the preSMA in inhibitory control and in exploring application of HD-tDCS to the preSMA in order to improve inhibitory control.

Chronic pain has a profound societal burden, affecting 20% to 30% of the world population,10,13,14,47 and is associated with high rates of comorbid mental health conditions, especially depression and anxiety.15 Women and people of increasing age are disproportionately affected by chronic pain,14,32 and while there are pharmacological and nonpharmacological treatments available, many individuals still do not benefit from these treatments.11,16,19,31,35,45 One significant challenge in providing effective pain-relieving treatments arises from our incomplete understanding of the mechanisms underlying the development and maintenance of chronic pain. Some of these mechanisms include changes in brain morphology and function.2,8,12,18,25,28,37 One approach to better understand these mechanisms is to combine neuroimaging studies of diverse populations with the purpose of identifying common phenotypes and neuroimaging correlates. Phenotyping to explore both similarities and heterogeneity across pain conditions is necessary to inform disease prognosis and elucidate common treatment targets. To this endeavor, the Enhancing Neuroimaging and Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA)-Chronic Pain working group was formed in November 2022. ENIGMA-Chronic Pain has since welcomed over 70 pain investigators from all over the world, to pool and integrate existing neuroimaging and clinical data from approximately 2000 chronic pain and 4000 pain-free healthy individuals, from over 30 international and independently collected datasets. 1. What is ENIGMA? What are the aims of the ENIGMA-Chronic Pain Working Group? Founded in 2009, the aim of the ENIGMA Consortium is to address the growing replication problems in neuroimaging research. ENIGMA is a global collaboration of more than 2000 scientists from over 45 countries studying the human brain, in health and over 30 neurological, mental, and neurogenetic diseases.42 ENIGMA coordinates large-scale neuroimaging analyses, pooling existing datasets from around the world,6,34,39 actively coordinating the reuse of data, while accommodating data privacy safeguards, bringing rich resources and expertise to answer fundamental questions related to major brain disorders. By integrating available existing datasets and building on the growing infrastructure of the ENIGMA consortium, ENIGMA-Chronic Pain provides a platform and a resource to the chronic pain community allowing for data findability, accessibility, interoperability, and44 reusability—all vital aspects of reproducible research. Using a cost-effective and innovative global approach by merging the resources and data of leading chronic pain neuroimaging centers, ENIGMA-Chronic Pain offers a unique opportunity to obtain detailed, reproducible, and reliable data on brain mechanisms associated with chronic pain. ENIGMA-Chronic Pain integrates single studies of specific chronic pain conditions, including precursor data repositories (eg, OpenPain), and larger population-based biobanks with recorded indices of chronic pain (eg, UK Biobank).8 Recent advances in machine learning and artificial intelligence technologies also offer new and powerful ways to analyze these existing neuroimaging data. Through a worldwide collaboration of pain researchers and clinicians, ENIGMA-Chronic Pain will aim to (1) determine common and pain condition-specific brain correlates of chronic pain through multimodal neuroimaging (relative to pain-free healthy controls); (2) examine the interactions between chronic pain and comorbid mental health conditions on brain morphology and function; and (3) identify the roles of key sociodemographic factors and medication on brain morphology and function. 2. Determine common and pain condition-specific brain correlates of chronic pain through multimodal neuroimaging ENIGMA-Chronic Pain combines smaller datasets from heterogeneous chronic pain conditions. This approach maximizes the power of planned analyses and is necessary to identify brain correlates shared across chronic pain conditions. Through planned follow-up analyses on pooled datasets of similar pain types, pain locations across the body, or specific diagnoses, ENIGMA-Chronic Pain will identify correlates specific to the studied conditions at a larger scale than has previously been possible. ENIGMA-Chronic Pain will begin with examining brain topography of chronic pain by using common processing pipelines and software such as FreeSurfer for T1-weighted structural magnetic resonance imaging scans (sMRI)17,20,21 or Functional MRI of the Brain Software Library (FSL) for diffusion MRI (dMRI).23,38 Further to brain-wide region-of-interest analyses, investigation of multimodal correlates and brain networks of chronic pain will be conducted using whole-brain analyses, including standardized indices of functional connectivity from resting-state functional MRI (rs-fMRI) processed with ENIGMA's HALFpipe,43 voxel-based morphometry, and machine learning approaches to fuse multimodal features from sMRI, dMRI, and rs-fMRI to make diagnostic classification or prediction of a future clinical state. 3. Examine the interactions between chronic pain and comorbid mental health conditions on brain morphology and function Chronic pain is often accompanied by comorbid mental health conditions that can prevent treatment success.46 For example, 5% to 85% of individuals with chronic pain (depending on the study populations and settings) experience depression.1,9 The ENIGMA Consortium has extensively investigated the detailed brain and genetic markers of most common mental health conditions and reported alterations in brain regions similar to those commonly reported in smaller chronic pain studies.4,36 Evidence for shared or specific brain mechanisms between chronic pain and depression and anxiety is now growing,33,40,49,50 but no definite conclusion can be drawn from these smaller studies. Using advanced statistical models, our unique sample size, and availability of indices of comorbid mental health conditions, the pooled dataset from ENIGMA-Chronic Pain will aim to disentangle the fine morphological and functional brain alterations across all pain conditions, but also within specific pain types. This approach will contribute to identify plausible targets for more effective treatments for people living with both chronic pain and these comorbid conditions. 4. Examine the roles of key sociodemographic factors and medication on brain morphology and function Sex and age are key factors that can influence the transition to chronic pain.48 Women have greater prevalence rates for chronic pain conditions compared with men and experience more frequent, intense, and longer-lasting pain across the lifespan.14,24,30 These sex-specific differences can affect treatment choice, side effect profiles, and therapeutic responses.3 Although incompletely understood, many processes including genetic,29 neuroendocrine/neuroimmune,26 or brain-based differences,22 contribute to sex differences observed in chronic pain. Chronic pain is also highly prevalent in people of increasing age,14 along with other age-related pathologies, but the relationship between increasing age and chronic pain on brain morphology and function is still to be clearly determined. The inclusion of studies with comorbidity information that may inform causal modeling (eg, traumatic injuries, repetitive stress injuries, osteoporosis, metabolic disorders like diabetes, etc.) will clarify some of the brain–body connections at play. Existing preliminary evidence for the influence of these key sociodemographic factors needs further replication and refinement using large datasets. Another critical factor impacting brain morphology and function in chronic pain is the use of various types of pharmacological treatments,27 including tricyclic antidepressants, serotonin–norepinephrine reuptake inhibitors, antiepileptics, nonsteroidal anti-inflammatory drugs, and benzodiazepines.11,35 Using the available and detailed medication information recorded within ENIGMA-Chronic Pain, the aim of this study is to determine the variations in brain morphology and function associated with specific pharmacological treatment categories or combinations of thereof. 5. ENIGMA-Chronic Pain: expanding to other imaging modalities ENIGMA-Chronic Pain builds on the experience of the Consortium to host the largest and most comprehensive dataset for neuroimaging studies of chronic pain. In addition to sMRI, dMRI, and rs-fMRI data, ENIGMA-Chronic Pain will leverage the contribution of chronic pain researchers and clinicians with data and expertise in other neuroimaging modalities, including resting-state electroencephalography (EEG), task-based fMRI and EEG, event-related potentials, magnetoencephalography, functional near-infrared spectroscopy, and magnetic resonance spectroscopy. In addition, the aim of ENIGMA-Chronic Pain is to include neuromodulation studies, such as repetitive transcranial magnetic resonance stimulation, TMS-EEG, transcranial direct current stimulation, or transcranial alternating current stimulation studies, to examine potential causal associations.7 Finally, following work from the ENIGMA-Clinical Endpoint working group,41 a long-term goal includes building a framework of standardized questionnaires and tools for future research, to be applied to most, if not all, chronic pain conditions and to integrate genetics data to better understand the relationship between genetic and environmental risks on brain phenotypes of chronic pain overall and for available subtypes. 6. Conclusions ENIGMA-Chronic Pain will establish the largest worldwide platform for neuroimaging data dedicated to chronic pain research. This approach enables large-scale collaborative opportunities to identify the common and specific brain correlates of chronic pain conditions, as well as the role of mental health comorbidities, key sociodemographic factors, and pharmacological treatment on these alterations. This initiative will provide invaluable new knowledge based on adequately powered neuroimaging datasets. Future aims of the working group could include extending the scope to the earliest periods of the human lifespan, leveraging neonatal MRI and EEG datasets with pain-relevant paradigms,5 to investigate the potential developmental origins of chronic pain susceptibility in later years. Last, we extend the call to additional groups to join, contribute their expertise, and share their neuroimaging, genetic, psychological, and clinical data from healthy controls and individuals with chronic pain (see information and contact details on https://enigma.ini.usc.edu/ongoing/enigma-chronic-pain/). Through the inclusion of most, if not all, chronic pain neuroimaging research groups, we hope to grow the working group and thereby fulfill its goals. Conflict of interest statement None of the authors declare any conflicts of interest. The views expressed in this article are those of the authors and do not necessarily reflect the position or policy of the Department of Veterans Affairs or the United States government, or those of the NHS, the NIHR, or the Department of Health from the United Kingdom.

The ability to perceive pain presents an interesting evolutionary advantage to adapt to an ever-changing environment. However, in the case of chronic pain (CP), pain perception hinders the capacity of the system to adapt to changing sensory environments. Similar to other chronic perceptual disorders, CP is also proposed to be a maladaptive compensation to aberrant sensory predictive processing. The local-global oddball paradigm relies on learning hierarchical rules and processing environmental irregularities at a local and global level. Prediction errors (PE) between actual and predicted input typically trigger an update of the forward model to limit the probability of encountering future PEs. It has been hypothesised that CP hinders forward model updating, reflected in increased local deviance and decreased global deviance. In the present study, we used the local-global paradigm to examine how CP influences hierarchical learning relative to healthy controls. As hypothesised, we observed that deviance in the stimulus characteristics evoked heightened local deviance and decreased global deviance of the stimulus-driven PE. This is also accompanied by respective changes in theta phase locking that is correlated with the subjective pain perception. Changes in the global deviant in the stimulus-driven-PE could also be explained by dampened attention-related responses. Changing the context of the auditory stimulus did not however show a difference in the context-driven PE. These findings suggest that CP is accompanied by maladaptive forward model updating where the constant presence of pain perception disrupts local deviance in non-nociceptive domains. Furthermore, we hypothesise that the auditory-processing based biomarker identified here could be a marker of domain-general dysfunction that could be confirmed by future research.

Prior Go/NoGo studies have localized specific regions and EEG spectra for which traditional approaches have distinguished between Go and NoGo conditions. A more detailed characterization of the spatial distribution and timing of the synchronization of frequency bands would contribute substantially to the clarification of neural mechanisms that underlie performance of the Go/NoGo task. The present study used a machine learning approach to learn the features that distinguish between ERSPs involved in selection and inhibition in a Go/NoGo task. A neural network classifier was used to predict task conditions for each subject to characterize ERSPs associated with Go versus NoGo trials. The final model accurately identified individual task conditions at an overall rate of 92%, estimated by 5-fold cross-validation. The detailed accounting of EEG time-frequency patterns localized to brain sources (i.e., thalamus, preSMA, orbitofrontal cortex, and superior parietal cortex) provides elaboration on previous findings from fMRI and EEG studies and more information about EEG power changes in multiple frequency bands (i.e., primarily theta power increase, alpha decreases, and beta increases and decreases) within these regions underlying the selection and inhibition processes engaged in the Go and NoGo trials. This extends previous findings, providing more information about neural mechanisms underlying selection and inhibition processes engaged in the Go and NoGo trials, respectively, and may offer insight into therapeutic uses of neuromodulation in neural dysfunction.