本文介绍了实时脑电图触发的颅内磁刺激,以研究和调节人脑网络。
刺激对大脑的影响不仅取决于刺激的参数,还取决于刺激时大脑活动的动态。脑电图(EEG)和颅内磁刺激(TMS)在实时脑状态依赖性刺激系统中结合,可以研究大脑活动动力学、皮质兴奋性和可塑性诱导的关系.在这里,我们演示了一种新开发的方法,利用实时数据分析系统将大脑刺激的时间与正在进行的脑电图振荡阶段同步。当TMS与感觉运动+α-alpha(8-14 Hz)节律的表面EEG负峰值同步时,人体运动皮层的这种实时脑电图触发TMS显示了微分皮质的兴奋性和可塑性效应。该方法的利用表明,有关瞬时脑状态的实时信息可用于有效的可塑性诱导。此外,这种方法使个性化的脑电图同步脑刺激,可能导致开发更有效的治疗性脑刺激方案。
TMS是一种公认的非侵入性脑刺激方法,能够对正在进行的网络动力学进行特定调制,并研究皮质和皮质神经通路,具有较高的时空精度1。当刺激主运动皮层 (M1) 时,神经响应可以量化为运动唤起电位 (MEP), 以及 TMS 诱发的 EEG 电位。MEP可以通过目标肌肉的肌电图(EMG)记录,其振幅反映皮质脊柱兴奋性,刺激主要运动皮层2。
尽管非侵入性脑刺激作为研究和调节健康研究参与者和患者大脑网络的科学工具具有独特的潜力,但TMS研究在试验到试验以及内部和个人间变异性方面都存在很大的影响引起响应3,4,5。具体来说,在TMS对皮质脊柱兴奋性和可塑性的研究中,MEP反应,以及诱发的长期强效(LTP)或长期抑郁症(LTD)样可塑性,表现出高内在变异性,即使刺激参数被小心控制3,4。然而,来自动物研究的证据表明,观察到的反应变异性不是由”随机噪音”引起的,而是与刺激时大脑状态的波动有关。因此,通过将TMS与EEG结合在实时脑状态依赖性刺激范式(即脑电图触发的TMS)中,波动的瞬时脑状态可用于优化刺激时间7、8、9,10.
几项研究使用TMS兼容的EEG系统11、12将持续神经振荡的瞬时阶段与神经元兴奋性相关。现代EEG放大器可以处理大型电磁TMS伪影,并且对于EEG与TMS13、14的结合以及TMS相关EEG的事后去除,存在越来越成熟的实验协议文物15,16。虽然 EEG 评估的预刺激脑状态对 TMS 引起的反应的影响可以通过随机应用的 TMS 刺激来评估,这些刺激被分类后17、18, TMS 在预定义大脑中的重复应用状态要求实时EEG触发的TMS11,19。
在这里,自定义的毫秒分辨率 EEG 触发的 TMS 设置用于同步 TMS 脉冲与持续大脑振荡的预定阶段11,表明 μ-alpha 节律的负 EEG 偏转对应于更高的皮质兴奋状态(导致较大的MEP振幅)相比,正脑电图偏转8,11,12,20。在本手稿中,我们提出了一种执行实时脑电图触发的 TMS 协议以研究人脑网络的方法。
脑状态依赖的脑电图触发的TMS是一种新方法,具有独特的视角,对随后的大脑刺激效应8,9,31的有效性和一致性。该方法的主要优点是,功能相关的内源性脑状态可能专门用于触发TMS脉冲,诱导可能较少可变和更持久的大脑反应11。实时脑电图触发的重复性TMS在人体M1的传感器运动+节律的负相(即皮交脊柱兴奋性增加的状态,图2)诱导明显更强的LTP样可塑性(MEP的长期增加振幅)与独立于脑状态的TMS11,20相比。除了其科学用途外,将实时 EEG-TMS 应用于皮质区域,如侧下前额皮质 (DLPFC),有可能提高当前治疗性脑刺激方案的有效性。
在本手稿中,我们介绍了实施实时脑电图-TMS的方法步骤。使用这种方法进行实验的基本要求是:第一,使用与TMS兼容的EEG系统,具有实时数字出点选项;其次,使用实时信号处理,实现相位检测算法24,它使用空间滤波器从记录的EEG信号中提取所需的大脑节律(例如,传感器运动+节速),并在预选条件(即相位和功率)时应用刺激。目标的大脑节奏)得到满足。算法的性能和准确性在很大程度上取决于脑电图记录20的SNR。因此,该协议的EEG准备步骤对于实现高SNR和确保TMS的准确触发至关重要,如果EEG在每个人。此外,建议使用线圈和真空枕头的机械支撑臂来固定参与者的头部,以尽量减少由于电极上线圈压力不同而导致的伪影。
关于实时脑电图-TMS方法在实验范式中的应用,感兴趣的大脑节律的选择可能有所不同。因此,建议调整过滤,以方便识别目标的大脑活动。最近,提出了几种空间滤波方法,以最佳方式提取与功能相关的脑状态(例如,在通道空间19中,当前源密度为13,局部空间滤波器11,28,并使用个性化滤波器,例如,空间光谱分解29。然而,到目前为止,还没有明确的方法从表面脑电图信号(传感器空间)中提取真正的脑振荡阶段(源空间)。为了提高实时EEG算法的精度,有必要对未来评估表面和源空间信号对应性的研究。
在此协议中,我们专注于 8-14-Hz 传感器电机 +-rhythm,以演示此振荡的瞬时阶段对皮质脊柱兴奋性的影响,而其他振荡(例如,beta、ta 或红外线振荡)也可能扮演一个角色。原则上,此方法可用于针对任何可用足够 SNR 隔离的振荡的相位,包括多个叠加振荡(例如,α 的负周期和同时的伽马正峰值)。
实时EEG-TMS实验的一个主要限制是,与大脑源相关的时空分辨率在很大程度上取决于伪影的发生和刺激的一致性。因此,该协议的一个关键先决条件是监视算法的性能(即,确保刺激发生在整个实验中检测到神经元活动而不是伪影活动时)。此外,利用神经导航实现刺激线圈的最佳和一致定位(特别是在使用DLPFC等刺激位点的实验范例中),有助于减少由于刺激线圈变异性而导致的反应变异性。线圈位置。另请注意,作为进一步限制,需要特别选择和配置 EEG/EMG、TMS 和实时处理设备,以及以最小化外部响应源的方式准备和进行实验的经验可掩盖瞬时脑状态效应的可变性。
最后,我们演示了进行实时脑电图-TMS实验的标准方案,并介绍了一种利用内源性脑趣状态的新方法(即目标内源性脑振荡的预选定阶段和功率)引发大脑刺激使用实时脑电脑-TMS方法的进一步研究将允许方法改进,并有助于开发有效的方案,用于研究和调制人脑网络。
The authors have nothing to disclose.
C.Z. 感谢蒂宾根大学医学院临床科学家项目的支持。U.Z. 感谢德国研究基金会的支持(赠款 ZI 542/7-1)。T.O.B. 感谢德国研究基金会的支持(赠款 BE 6091/2-1)。J.O.N.感谢芬兰科学院的支持(第294625号决定和306845号决定)。作者感谢蒂宾根大学开放获取出版基金的支持。
EEG and EMG recording systems | |||
EEG/EMG amplifier | NeurOne with Real-time Digital Out, Bittium Biosignals Ltd., Finland | ||
TMS device | MAG & More Research 100, MAG & More GmbH, Munich, Germany | ||
Software | Mathworks Simulink Real-Time (Mathworks Ltd, USA) | ||
Stereo infrared camera neuronavigation system including reflective head tracker, pointer tool, head tracker | |||
Experimental control PC that is connected to the EEG system, the TMS stimulator, the real-time device and the neuronavigation system | |||
EEG electodes, EMG electrodes, syringes, abrasive and conductive gel | |||
Plastic wrap and adhesive tape |