Dieser Beitrag beschreibt die in Echtzeit elektroenzephalographie ausgelöste transkranielle magnetische Stimulation, um menschliche Gehirnnetzwerke zu untersuchen und zu modulieren.
Die Wirkung eines Stimulus für das Gehirn hängt nicht nur von den Parametern des Reizes ab, sondern auch von der Dynamik der Gehirnaktivität zum Zeitpunkt der Stimulation. Die Kombination von Elektroenzephalographie (EEG) und transkranieller Magnetstimulation (TMS) in einem Echtzeit-Hirnzustands-abhängigen Stimulationssystem ermöglicht die Untersuchung der Beziehungen der Dynamik der Gehirnaktivität, kortikalen Erregbarkeit und Plastizitätsinduktion . Hier zeigen wir eine neu entwickelte Methode, um das Timing der Hirnstimulation mit der Phase laufender EEG-Schwingungen mit einem Echtzeit-Datenanalysesystem zu synchronisieren. Dieses Echtzeit-EEG-ausgelöste TMS des menschlichen Motorkortex, wenn TMS mit dem Oberflächen-EEG-Negativpeak des sensorimotorischen -alpha-Rhythmus (8-14 Hz) synchronisiert wird, hat differentiale Kortikalerereritibilitäts- und Plastizitätseffekte gezeigt. Die Verwendung dieser Methode legt nahe, dass Echtzeit-Informationen über den momentanen Gehirnzustand für eine effiziente Plastizitätsinduktion verwendet werden können. Darüber hinaus ermöglicht dieser Ansatz eine personalisierte EEG-synchronisierte Hirnstimulation, die zur Entwicklung effektiverer therapeutischer Hirnstimulationsprotokolle führen kann.
TMS ist eine etablierte Methode zur nichtinvasiven Hirnstimulation und ermöglicht die spezifische Modulation der laufenden Netzwerkdynamik und Studien von kortikokortischen und kortikospinalen neuronalen Bahnen mit hoher raumzeitlicher Präzision1. Bei der Stimulierung des primären motorischen Kortex (M1) kann die neuronale Reaktion als motorisch evozierte Potentiale (MEPs) sowie TMS-evozierte EEG-Potenziale quantifiziert werden. MdEp können durch Elektromyographie (EMG) der Zielmuskeln aufgezeichnet werden, und ihre Amplitude spiegelt die Corticospinaler Erregbarkeit bei der Stimulierung des primären motorischen Kortex2wider.
Trotz des einzigartigen Potenzials der nichtinvasiven Hirnstimulation als wissenschaftliches Werkzeug zur Untersuchung und Modulation von Gehirnnetzwerken bei gesunden Studienteilnehmern und patientenpatienten leiden TMS-Studien unter großen Studien-zu-Versuch und intra- und interindividuellen Variabilitäten. der evozierten Antworten3,4,5. Insbesondere weisen in TMS-Studien zur Corticospinaler Erregbarkeit und Plastizität MEP-Antworten sowie induzierte Langzeitpotenzierung (LTP) oder Langzeitdepression (LTD)-ähnliche Plastizität eine hohe intrinsische Variabilität auf, selbst wenn die Stimulusparameter sorgfältig kontrolliert werden3,4. Jedoch deuten Daten aus Tierstudien darauf hin, dass die beobachtete Variabilität der Reaktionen nicht auf “zufälliges Rauschen” zurückzuführen ist, sondern auf die schwankenden Hirnzustände zum Zeitpunkt der Stimulation6. Durch die Kombination von TMS mit EEG in einem Echtzeit-Gehirnzustands-abhängigen Stimulationsparadigma (d. h. EEG-gesteuertes TMS) kann der schwankende momentane Hirnzustand zur Optimierung des Stimulus-Timings7,8, 9 , 10.
Mehrere Studien haben die momentane Phase der laufenden neuronalen Schwingungen mit neuronaler Erregbarkeit mit TMS-kompatiblen EEG-Systemen11,12in Verbindung gebracht. Moderne EEG-Verstärker können mit den großen elektromagnetischen TMS-Artefakten umgehen, und für die Kombination von EEG mit TMS13,14 und der Post-hoc-Entfernung von TMS-bezogenem EEG existieren zunehmend etablierte Versuchsprotokolle. Artefakte15,16. Während der Einfluss des prästimulusen Hirnzustands, der von EEG auf TMS-evozierte Reaktionen beurteilt wird, mit zufällig angewendeten TMS-Stimuli bewertet werden kann, die post hoc17,18sortiert sind, kann die sich wiederholende Anwendung von TMS in einem vordefinierten Gehirn erfordert Echtzeit-EEG-gesteuertes TMS11,19.
Hier wird ein benutzerdefiniertes EEG-gesteuertes TMS-Setup mit Millisekundenauflösung verwendet, um TMS-Impulse mit einer vorgegebenen Phase laufender Gehirnschwingungen11zu synchronisieren, was zeigt, dass die negative EEG-Ablenkung des cortical erregbarkeitszustand (was zu größeren MEP-Amplituden führt) im Vergleich zur positiven EEG-Ablenkung8,11,12,20. In diesem Manuskript stellen wir eine Methode zur Durchführung von EEG-gesteuerten TMS-Protokollen in Echtzeit vor, um menschliche Gehirnnetzwerke zu untersuchen.
Hirnzustandsabhängiges EEG-gesteuertes TMS ist eine neuartige Methode mit einzigartigen Perspektiven in Bezug auf Wirksamkeit und Konsistenz der resultierenden Hirnstimulationseffekte8,9,31. Der Hauptvorteil der Methode ist, dass ein funktionell relevanter endogener Hirnzustand gezielt auf die Auslösung des TMS-Pulses ausgerichtet sein kann, wodurch potenziell weniger variable und länger anhaltende Gehirnreaktionen induzieren11. Echtzeit-EEG-ausgelöstes repetitives TMS in der negativen Phase des sensorimotorischen “-Rhythmus” des menschlichen M1 (d. h. der Zustand der erhöhten Corticospinaler Erregbarkeit, Abbildung 2) induzierte eine signifikant stärkere LTP-ähnliche Plastizität (eine langfristige Erhöhung des MEP Amplitude) im Vergleich zu hirnzustandsunabhängigen TMS11,20. Neben dem wissenschaftlichen Nutzen hat die Anwendung von Echtzeit-EEG-TMS in kortikalen Bereichen wie dem dorsolateralen präfrontalen Kortex (DLPFC) das Potenzial, die Wirksamkeit aktueller therapeutischer Hirnstimulationsprotokolle zu erhöhen.
In diesem Manuskript stellten wir die methodischen Schritte zur Umsetzung von Echtzeit-EEG-TMS vor. Grundlegende Anforderungen für die Durchführung von Experimenten mit dieser Methode sind erstens der Einsatz eines TMS-kompatiblen EEG-Systems mit einer Echtzeit-Digitalout-Option und zum anderen der Einsatz von Echtzeit-Signalverarbeitung mit der Implementierung einer Phasenerkennung Algorithmus24, der den gewünschten Hirnrhythmus (z.B. sensorimotorischer -rhythmus) aus dem aufgezeichneten EEG-Signal mittels räumlicher Filter (z.B. C3-zentrierter Laplacian-Filter) extrahiert und Stimulation bei vorgewählten Bedingungen (d.h. Phase und Leistung der angestrebte Hirnrhythmus) erfüllt werden. Die Leistung und Genauigkeit des Algorithmus hängt stark vom SNR der EEG-Aufzeichnung20ab. Daher sind die EEG-Vorbereitungsschritte des Protokolls entscheidend, um einen hohen SNR zu erreichen und eine genaue Auslösung des TMS zu gewährleisten, und eine Vorauswahl der Teilnehmer muss möglicherweise in Betracht gezogen werden, wenn die jeweilige Zielschwingung mit EEG in jeder Einzelne. Darüber hinaus ist die Verwendung von mechanischen Stützarmen für die Spulen und Vakuumkissen zur Immobilisierung des Kopfes des Teilnehmers ratsam, um Artefakte aufgrund des unterschiedlichen Drucks der Spule auf den Elektroden zu minimieren.
Hinsichtlich der Anwendung der Echtzeit-EEG-TMS-Methode in experimentellen Paradigmen kann die Auswahl des Hirnrhythmus variieren. Daher sind Anpassungen der Filterung ratsam, um die Identifizierung der gezielten Hirnaktivität zu erleichtern. Kürzlich wurden mehrere räumliche Filtermethoden vorgeschlagen, um einen funktional relevanten Hirnzustand optimal zu extrahieren (z.B. im Kanalraum19, mit aktueller Quelldichte13, mit lokalen Raumfiltern11,28 und mit individualisierten Filtern, z.B. mit räumlich-spektraler Zersetzung29). Bislang gibt es jedoch keine eindeutige Methode, um aus Oberflächen-EEG-Signalen (Sensorraum) die reale Gehirn-Oszillationsphase (Quellraum) zu extrahieren. Zukünftige Studien, die die Übereinstimmung von Oberflächen- und Quellraumsignalen bewerten, sind gerechtfertigt, um die Genauigkeit von Echtzeit-EEG-Algorithmen zu verbessern.
Während wir uns in diesem Protokoll auf den 8-14-Hz-Sensorimotor-Rhythmus konzentriert haben, um den Einfluss der momentanen Phase dieser Schwingung auf die Corticospinaler Erregbarkeit zu demonstrieren, können auch andere Schwingungen (z. B. Beta-, Theta- oder Infraslow-Oszillationen) eine Rolle spielen. Diese Methode kann grundsätzlich verwendet werden, um die Phase für jede Schwingung zu zielen, die mit einem ausreichenden SNR isoliert werden kann, einschließlich mehrerer überlagerten Schwingungen (z. B. ein negativer Zyklus von Alpha und ein gleichzeitig positiver Peak von Gamma).
Eine wesentliche Einschränkung der Echtzeit-EEG-TMS-Experimente ist, dass die raumzeitliche Auflösung in Bezug auf die Gehirnquellen stark vom Vorkommen des Artefakts und der Konsistenz der Stimulation abhängt. Eine entscheidende Voraussetzung des Protokolls ist daher die Überwachung der Leistung des Algorithmus (d. h. die Sicherstellung, dass die Stimulation beim Nachweis neuronaler und nicht artefaktischer Aktivität während des gesamten Experiments erfolgt). Darüber hinaus ist die Nutzung der Neuronavigation für eine optimale und konsistente Positionierung der Stimulationsspule (insbesondere in experimentellen Paradigmen mit Stimulationsstellen wie dem DLPFC) hilfreich, um die Ansprechvariabilität aufgrund von Variabilität in Spulenposition. Als weitere Einschränkung wird auch darauf hingewiesen, dass speziell ausgewählte und konfigurierte EEG/EMG-, TMS- und Echtzeitverarbeitungsgeräte sowie Erfahrung in der Vorbereitung und Durchführung der Experimente so erforderlich sind, dass externe Reaktionsquellen so minimiert werden, dass externe Reaktionsquellen minimiert werden. Variabilität, die die Wirkung des momentanen Hirnzustands verschleiern kann.
Abschließend haben wir ein Standardprotokoll zur Durchführung von EEG-TMS-Experimenten in Echtzeit demonstriert und eine neuartige Methode zur Nutzung der endogenen Hirnzustände eingeführt (d. h. vorgewählte Phasen und Leistung einer gezielten endogenen Gehirnschwingung). um die Hirnstimulation auszulösen. Weitere Forschungen mit der Echtzeit-EEG-TMS-Methode werden methodische Verbesserungen ermöglichen und die Entwicklung wirksamer Protokolle für die Untersuchung und Modulation menschlicher Gehirnnetzwerke erleichtern.
The authors have nothing to disclose.
C.Z. würdigt die Unterstützung durch das Klinikwissenschaftliche Programm der Medizinischen Fakultät der Universität Tübingen. U.Z. würdigt die Unterstützung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (Zuschuss ZI 542/7-1). T.O.B. unterstützt die Deutsche Forschungsgemeinschaft (Zuschuss BE 6091/2-1). J.O.N. würdigt die Unterstützung der Akademie Finnlands (Entscheidungen Nr. 294625 und 306845). Die Autoren würdigen die Unterstützung durch den Open Access Publishing Fund der Universität Tübingen.
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 |