Summary

סימולטני וידאו-EEG-אק ג ניטור כדי לזהות Neurocardiac בתפקוד במודלים של העכבר של אפילפסיה

Published: January 29, 2018
doi:

Summary

כאן, אנו מציגים את פרוטוקול כדי להקליט את המוח ואת הלב אותות ביו בעכברים באמצעות וידאו בו זמנית, אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ולאחר אלקטרוקרדיוגרם (א). אנו מתארים גם שיטות כדי לנתח את הקלטות EEG-א וכתוצאה מכך התקפים, כוח ספקטרלי EEG, תפקוד הלב של השתנות קצב הלב.

Abstract

באפילפסיה, התקפים יכולים לעורר הפרעות בקצב הלב כגון שינויי קצב הלב, הולכה רחובות, asystoles, הפרעות בקצב הלב, אשר יכול להגביר פוטנציאל הסיכון למוות פתאומי בלתי צפוי באפילפסיה (SUDEP). אלקטרואנצפלוגרם (EEG) אלקטרוקרדיוגרם (א) שימוש נרחב כלי אבחון קליני כדי לפקח על המוח תקינה, בקצב הלב בחולים בקרב אנשי עסקים ותיירים כאחד. . הנה, טכניקה במקביל להקליט וידאו, EEG, אק ג בעכברים למדוד התנהגות, המוח של פעילות הלב, בהתאמה, מתואר. בטכניקה המתוארת במסמך זה מנצל עגינה של תצורת הקלטה (קרי, קווית) שבו האלקטרודה מושתל על ראשו של העכבר מוגדרת לציוד הקלטה. לעומת טלמטריה אלחוטית מערכות הקלטה, ההסדר קשור היא בעלת מספר יתרונות טכניים כגון מספר אפשרי גדול של ערוצים להקלטה EEG או biopotentials אחרים; עלויות נמוכות יותר אלקטרודה; גדול בתדר פס (כלומר, קצב הדגימה) של הקלטות. היסודות של טכניקה זו גם ניתן בקלות לשנות כדי להתאים הקלטה biosignals אחרים, כגון אלקטרומיוגרפיה (EMG) או plethysmography עבור הערכה של שרירים ופעילות בדרכי הנשימה, בהתאמה. בנוסף מתאר כיצד לבצע הקלטות אא ג-א, אנחנו גם פירוט שיטות כדי לכמת את הנתונים המתקבלים התקפים, EEG כוח ספקטרלי, תפקוד הלב של השתנות קצב הלב, אשר אנחנו מדגימים בניסוי דוגמה באמצעות עכבר עם אפילפסיה עקב מחיקה ג’ין Kcna1 . וידאו-EEG-א ניטור במודלים של העכבר של אפילפסיה או מחלה נוירולוגית אחרת מספק כלי רב עוצמה כדי לזהות חוסר תפקוד ברמה של המוח, הלב או המוח ללב אינטראקציות.

Introduction

אלקטרואנצפלוגרם (EEG) אלקטרוקרדיוגרם (א) טכניקות בשימוש נרחב ועוצמתי להערכת ויוו המוח ותפקוד הלב, בהתאמה בקרב אנשי עסקים ותיירים כאחד. EEG היא ההקלטה של פעילות מוחית חשמלית על ידי הצמדת אלקטרודות הקרקפת1. האות הקליט עם EEG לא פולשנית מייצג תנודות מתח הנובע summated פוטנציאל postsynaptic, סינאפסות שנוצר בעיקר על ידי נוירונים בקליפת המוח כפירמידה1,2. EEG הוא המבחן neurodiagnostic הנפוץ ביותר עבור הערכת וניהול בחולים עם אפילפסיה3,4. זה שימושי במיוחד בעת התקפים אפילפטיים להתרחש ללא ברור ביטויים התנהגותיים עוויתית, כגון ויהיו היעדרות או המצב הלא-עוויתי אפילפטיקוס5,6. לעומת זאת, שאינו אפילפסיה הקשורות התנאים להוביל עוויתית פרקים או אובדן הכרה עשוי להיות misdiagnosed התקפים אפילפטיים ללא ניטור וידאו EEG7. בנוסף, גם בתחום של אפילפסיה אא ג הוא גם משמש לזיהוי פעילות מוחית חריגה הקשורים עם הפרעות שינה, encephalopathies, הפרעות זיכרון, כמו גם להשלמת הרדמה כללית במהלך ניתוחים2 , 8 , 9.

בניגוד EEG, אק ג (או אק ג כפי שהוא מופיע לעתים באופן מקוצר) ההקלטה הפעילות החשמלית של הלב10. ECGs מבוצעות בדרך כלל על-ידי הצמדת אלקטרודות האיבר הגפיים, קיר החזה, אשר מאפשר זיהוי של השינויים מתח שנוצר על ידי שריר הלב במהלך כל מחזור הלב להתכווצות והרפיה10,11. המרכיבים העיקריים של גל א של מחזור טבעי הלב כוללים את גל P, את קומפלקס QRS גל T, אשר תואמות את פרפור דפולריזציה, דפולריזציה חדרית וחדרית רה-פולריזציה, בהתאמה10, 11. ניטור אק ג באופן שגרתי משמש לזיהוי הפרעות קצב הלב, מומי מערכת הולכה לב12. בקרב חולי אפילפסיה, החשיבות של שימוש א לזיהוי הפרעות קצב מסכני מוגבר מאז הם בסיכון מוגבר באופן משמעותי של דום לב פתאומי, כמו גם מוות פתאומי בלתי צפוי אפילפסיה13, 14,15.

בנוסף שלהם יישומים קליניים, EEG ו א הקלטות הפכו כלי הכרחי לזיהוי בתפקוד המוח והלב במודלים של העכבר של המחלה. למרות באופן מסורתי ההקלטות בוצעו בנפרד, כאן אנו מתארים טכניקה כדי להקליט וידאו EEG, אק ג בו זמנית בעכברים. השיטה וידאו-EEG-אק ג סימולטני מפורט כאן מנצל תצורה קשור הקלטה שבה האלקטרודה מושתל על ראשו של העכבר מוגדרת לציוד הקלטה. מבחינה היסטורית, זה קשור או קווית, תצורת יש התקן נעשה שימוש נרחב ביותר של שיטת להקלטות EEG בעכברים; עם זאת, אלחוטית מערכות טלמטריה EEG גם פותחו לאחרונה, צוברות פופולריות16.

בהשוואה למערכות EEG אלחוטית, ההסדר קשור בעל מספר יתרונות טכניים, שעשוי להפוך את זה עדיף בהתאם ליישום המבוקש. יתרונות אלו כוללים מספר גדול של ערוצים להקלטה EEG או biopotentials אחרים; עלויות נמוכות יותר אלקטרודה; אלקטרודה disposability; פחות רגישות כדי לאותת אובדן; ורוחב פס תדירות יותר (כלומר., קצב הדגימה) של הקלטות17. נעשה כראוי, שיטת ההקלטה קשור המתוארים כאן הוא מסוגל לספק איכות גבוהה ללא החפץ EEG, אק ג נתונים בו-זמנית, יחד עם וידאו המתאימים לניטור התנהגותית. נתונים אלה EEG ו א יכול אז, דן כדי לזהות עצבים, לב, או neurocardiac חריגות כגון פרכוסים, שינויים ב- EEG כוח הספקטרום, הולכה לב רחובות (כלומר., דילג פעימות הלב), ושינויים השתנות קצב הלב. כדי להדגים את היישום של השיטות כמותיים אא ג-א, אנו מציגים הניסוי דוגמה באמצעות פצצה Kcna1 (- / -.) העכבר. Kcna1 עכברים – / – חוסר ממותגת מתח Kv1.1 α-subunits, כתוצאה מכך התערוכה התקפים ספונטנית בתפקוד הלב, מוות בטרם עת, הפיכתם מודל אידיאלי עבור הערכה EEG-א בו זמנית של ברישול אפילפסיה-הקשורים neurocardiac לקוי.

Protocol

כל ההליכים ניסיוני צריכה להתבצע בהתאם להנחיות של במכון הלאומי של בריאות (NIH), כפי שאושר על ידי המוסד שלך אכפת לי חיה מוסדיים שימוש הוועדה (IACUC). כלים כירורגיים העיקריים הדרושים עבור פרוטוקול זה מוצגים באיור1. 1. הכנת אלקטרודה השרשה מניחים את nanoconnector הנשי של…

Representative Results

כדי להדגים כיצד לנתח את הנתונים מתוך הקלטות EEG-א לזהות חריגות neurocardiac, התוצאות יוצגו עבור הקלטה EEG-אק ג 24 שעות ביממה Kcna1–/– העכבר (בן חודשיים). אלה חיות, אשר מתוכננים חוסר ממותגת מתח Kv1.1 α-subunits מקודדת על ידי הגן Kcna1 , הם מודל גנטי, בשימוש תכוף של אפילפ…

Discussion

כדי להשיג הקלטות EEG-א באיכות גבוהה ללא ממצאים, בכל אמצעי זהירות יש לנקוט כדי למנוע השפלה או התרופפות של אלקטרודה מושתל, חוטים. שתל ראש EEG הופך רפוי, אנשי הקשר חוט עם המוח תגרע המוביל אות ירד amplitudes. שתלים רופף או אנשי קשר חוט המסכן יכול גם לגרום עיוות של האותות החשמליים, החדרת חפצים תנועה ורעש ר…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי אזרחים מאוחדים לחקר מחלת הנפילה (גרנט מספר 35489); מכוני הבריאות הלאומיים (להעניק מספרים R01NS100954, R01NS099188); מלגת פוסט-דוקטורט של מלקולם פייסט לואיזיאנה סטייט האוניברסיטה למדעי הבריאות מרכז.

Materials

VistaVision stereozoom dissecting microscope VWR
Dolan-Jenner MI-150 microscopy illuminator, with ring light VWR MI-150RL
CS Series scale Ohaus CS200 for weighing animal
T/Pump professional Stryker recirculating water heat pad system
Ideal Micro Drill Roboz Surgical Instruments RS-6300
Ideal Micro Drill Burr Set Cell Point Scientific 60-1000 only need the 0.8-mm size
electric trimmer Wahl 9962 mini clipper
tabletop vise Eclipse Tools PD-372 PD-372 Mini-tabletop suction vise
fine scissors Fine Science Tools 14058-11 ToughCut, Straight, Sharp/Sharp, 11.5 cm
Crile-Wood needle holder Fine Science Tools 12003-15 Straight, Serrated, 15 cm, with lock – For applying wound clips
Dumont #7 forceps Fine Science Tools 11297-00 Standard Tips, Curved, Dumostar, 11.5 cm
Adson forceps Fine Science Tools 11006-12 Serrated, Straight, 12 cm
Olsen-Hegar needle holder with suture cutter Fine Science Tools 12002-12 Straight, Serrated, 12 cm, with lock
scalpel handle #3 Fine Science Tools 10003-12
surgical blades #15 Havel's FHS15
6-0 surgical suture Unify S-N618R13 non-absorbable, monofilament, black
gauze sponges Coviden 2346 12 ply, 7.6 cm x 7.6 cm
cotton-tipped swabs Constix SC-9 15.2-cm total length
super glue  Loctite LOC1364076 gel control
Michel wound clips, 7.5mm Kent Scientific INS700750
polycarboxylate dental cement kit Prime-dent 010-036 Type 1 fine grain
tuberculin syringe BD 309623
polyethylene tubing Intramedic 427431 PE160, 1.143 mm (ID) x 1.575 mm (OD)
chlorhexidine  Sigma-Aldrich C9394
ethanol Sigma-Aldrich E7023-500ML
Puralube vet ointment Dechra Veterinary Products opthalamic eye ointment
mouse anesthetic cocktail Ketamine (80 mg/kg), Xylazine (10 mg/kg), and Acepromazine (1 mg/kg)
carprofen Rimadyl (trade name)
HydroGel ClearH20 70-01-5022 hydrating gel; 56-g cups
Ponemah  software Data Sciences International data acquisition and analysis software; version 5.2 or greater with Electrocardiogram Module
7700 Digital Signal conditioner Data Sciences International
12 Channel Isolated Bio-potential Pod Data Sciences International
fish tank Topfin for use as recording chamber; 20.8 gallon aquarium; 40.8 cm (L) X 21.3 cm (W) X 25.5 cm (H)
Digital Communication Module (DCOM) Data Sciences International 13-7715-70
12 Channel Isolated Bio-potential Pod Data Sciences International 12-7770-BIO12
serial link cable Data Sciences International J03557-20 connects DCOM to bio-potential pod
Acquisition Interface (ACQ-7700USB) Data Sciences International PNM-P3P-7002
network video camera Axis Communications P1343, day/night capability
8-Port Gigabit Smart Switch Cisco SG200-08 8-port gigabit ethernet swith with 4 power over ethernet supported ports (Cisco Small Business 200 Series)
10-pin male nanoconnector with guide post hole Omnetics NPS-10-WD-30.0-C-G electrode for implantation on the mouse head
10-socket female nanoconnector with guide post Omnetics NSS-10-WD-2.0-C-G connector for electrode implant
1.5-mm female touchproof connector cables PlasticsOne 441 1 signal, gold-plated; for connecting the wiring from the head-mount implant to the bio-potential pod
soldering iron Weller WESD51 BUNDLE digital soldering station
solder Bernzomatic 327797 lead free, silver bearing, acid flux core solder
heat shrink tubing URBEST collection of tubing with 1.5- to 10-mm internal diameters
heat gun Dewalt D26960
mounting tape (double-sided) 3M Scotch MMM114 114/DC Heavy Duty Mounting Tape, 2.54 cm x 1.27 m 
desktop computer Dell recommended minimum requirements: 3rd Gen Intel Core i7-3770 processor with HD4000 graphics; 4 GB RAM, 1 GB AMD Radeon HD 7570 video card; 1 TB hard drive; Windows 7 OS 
permanent marker Sharpie 37001 black color, ultra fine point
toothpicks for mixing and applying the polycarboxylate dental cement
LabChart Pro software ADInstruments power spectrum software; version 8.1.3 or greater
Kubios HRV software Univ. of Eastern Finland HRV analysis software; version 2.2
Notepad Microsoft simple text editor software

References

  1. Fisch, B. J. . Fisch and Spehlmann’s EEG Primer. , (1999).
  2. Constant, I., Sabourdin, N. The EEG signal: a window on the cortical brain activity. Paediatr. Anaesth. 22 (6), 539-552 (2012).
  3. Mendez, O. E., Brenner, R. P. Increasing the yield of EEG. J. Clin. Neurophysiol. 23 (4), 282-293 (2006).
  4. Smith, S. J. M. EEG in the diagnosis, classification, and management of patients with epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii2-ii7 (2005).
  5. Bauer, G., Trinka, E. Nonconvulsive status epilepticus and coma. Epilepsia. 51 (2), 177-190 (2010).
  6. Hughes, J. R. Absence seizures: a review of recent reports with new concepts. Epilepsy Behav. 15 (4), 404-412 (2009).
  7. Mostacci, B., Bisulli, F., Alvisi, L., Licchetta, L., Baruzzi, A., Tinuper, P. Ictal characteristics of psychogenic nonepileptic seizures: what we have learned from video/EEG recordings–a literature review. Epilepsy Behav. 22 (2), 144-153 (2011).
  8. Smith, S. J. M. EEG in neurological conditions other than epilepsy: when does it help, what does it add?. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii8-ii12 (2005).
  9. Kennett, R. Modern electroencephalography. J. Neurol. 259 (4), 783-789 (2012).
  10. Thaler, M. S. . The Only EKG Book You’ll Ever Need. , (2012).
  11. Becker, D. E. Fundamentals of electrocardiography interpretation. Anesth. Prog. 53 (2), 53-63 (2006).
  12. Luz, E. J. S., Schwartz, W. R., Cámara-Chávez, G., Menotti, D. ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey. Comput. Methods Programs Biomed. 127, 144-164 (2016).
  13. Bardai, A., et al. Epilepsy is a risk factor for sudden cardiac arrest in the general population. PloS One. 7 (8), e42749 (2012).
  14. Lamberts, R. J., et al. Increased prevalence of ECG markers for sudden cardiac arrest in refractory epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 86 (3), 309-313 (2015).
  15. Thurman, D. J., Hesdorffer, D. C., French, J. A. Sudden unexpected death in epilepsy: assessing the public health burden. Epilepsia. 55 (10), 1479-1485 (2014).
  16. Zayachkivsky, A., Lehmkuhle, M. J., Dudek, F. E. Long-term Continuous EEG Monitoring in Small Rodent Models of Human Disease Using the Epoch Wireless Transmitter System. J. Vis. Exp. (101), e52554 (2015).
  17. Bertram, E. H. Monitoring for Seizures in Rodents. Models of Seizures and Epilepsy. , 97-109 (2017).
  18. Mishra, V., et al. Scn2a deletion improves survival and brain-heart dynamics in the Kcna1-null mouse model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Hum. Mol. Genet. 26 (11), 2091-2103 (2017).
  19. Thireau, J., Zhang, B. L., Poisson, D., Babuty, D. Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide. Exp. Physiol. 93 (1), 83-94 (2008).
  20. Smart, S. L., et al. Deletion of the K(V)1.1 potassium channel causes epilepsy in mice. Neuron. 20 (4), 809-819 (1998).
  21. Glasscock, E., Yoo, J. W., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Kv1.1 potassium channel deficiency reveals brain-driven cardiac dysfunction as a candidate mechanism for sudden unexplained death in epilepsy. J. Neurosci. 30 (15), 5167-5175 (2010).
  22. Moore, B. M., Jerry Jou, ., Tatalovic, C., Kaufman, M., S, E., Kline, D. D., Kunze, D. L. The Kv1.1 null mouse, a model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Epilepsia. 55 (11), 1808-1816 (2014).
  23. Ryvlin, P., et al. Incidence and mechanisms of cardiorespiratory arrests in epilepsy monitoring units (MORTEMUS): a retrospective study. Lancet Neurol. 12 (10), 966-977 (2013).
  24. Stables, C. L., Auerbach, D. S., Whitesall, S. E., D’Alecy, L. G., Feldman, E. L. Differential impact of type-1 and type-2 diabetes on control of heart rate in mice. Auton. Neurosci. 194, 17-25 (2016).
  25. Gehrmann, J., Hammer, P. E., Maguire, C. T., Wakimoto, H., Triedman, J. K., Berul, C. I. Phenotypic screening for heart rate variability in the mouse. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 279 (2), H733-H740 (2000).
  26. Goldman, A. M., Glasscock, E., Yoo, J., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Arrhythmia in heart and brain: KCNQ1 mutations link epilepsy and sudden unexplained death. Sci. Transl. Med. 1 (2), 2ra6 (2009).

Play Video

Cite This Article
Mishra, V., Gautier, N. M., Glasscock, E. Simultaneous Video-EEG-ECG Monitoring to Identify Neurocardiac Dysfunction in Mouse Models of Epilepsy. J. Vis. Exp. (131), e57300, doi:10.3791/57300 (2018).

View Video