이 논문은 인간의 뇌 네트워크를 연구하고 조절하기 위해 실시간 뇌파 검사 트리거 경두개 자기 자극을 설명합니다.
뇌에 대한 자극의 효과는 자극의 매개 변수뿐만 아니라 자극 시의 뇌 활동의 역학에 달려 있습니다. 실시간 뇌 상태 의존적 자극 시스템에서 뇌파(EEG)와 경두개 자기 자극(TMS)의 조합을 통해 뇌 활동의 역학 관계, 피질 흥분성 및 가소성 유도를 연구할 수 있습니다. . 여기서, 우리는 실시간 데이터 분석 시스템을 사용하여 진행 중인 EEG 진동의 단계와 뇌 자극의 타이밍을 동기화하는 새로 개발된 방법을 입증한다. 인간 모터 피질의 이러한 실시간 EEG 트리거 TMS는, TMS가 감각 운동 μ-알파(8-14 Hz) 리듬의 표면 EEG 음의 피크와 동기화될 때, 차동 피질 척추 각인성 및 가소성 효과를 나타내었다. 이 방법의 활용은 순간 뇌 상태에 대한 실시간 정보가 효과적인 가소성 유도에 사용될 수 있음을 시사한다. 추가적으로, 이 접근은 더 효과적인 치료 두뇌 자극 프로토콜의 발달로 이끌어 낼 수 있는 개인화한 EEG 동기화한 두뇌 자극을 가능하게 합니다.
TMS는 비침습적 뇌 자극을 위한 잘 확립된 방법이며 높은 시공간정밀도1을 가진 코르티코코르티코피칼 및 코르티코피종 신경통로의 지속적인 네트워크 역학 및 연구의 특정 변조를 가능하게 한다1. 1차 모터 피질(M1)을 자극할 때, 신경 반응은 TMS-유발 EEG 전위뿐만 아니라 모터 유발 전위(MEP)로서 정량화될 수 있다. MEP는 표적 근육의 근전도(EMG)에 의해 기록될 수 있고, 그들의 진폭은 1차 모터 피질을자극할 때 피질 각증성을 반영한다 2.
건강한 연구 참가자와 환자에서 뇌 네트워크를 조사하고 조절하는 과학적 도구로서 비침습적 뇌 자극의 독특한 잠재력에도 불구하고, TMS 연구는 큰 시험 – 투 – 재판 및 개인 간 가변성으로 고통받습니다. 3,4,5. 구체적으로, 코르티코척추 각인성 및 가소성의 TMS 연구에서, MEP 응답은 유도된 장기 potentiation (LTP)- 또는 장기 불경기 (LTD)와 같이 가소성, 자극 파라미터일 때조차 높은 본질적인 가변성을 나타낸다 신중하게 제어3,4. 그러나 동물 연구의 증거에 따르면 반응의 관찰된 가변성은 “임의 노이즈”에 기인하지 않고 자극 시 변동하는 뇌 상태와 관련이있음을 나타냅니다 6. 따라서, 실시간 뇌 상태 의존적 자극 패러다임(즉, EEG 트리거링 TMS)에서 EEG와 TMS를 결합함으로써, 변동하는 순간 뇌 상태를 자극 타이밍7,8, 9개 , 10.
여러 연구는 TMS 호환 EEG 시스템11,12를사용하여 신경 흥분성에 지속적인 신경 진동의 순간 단계를 관련. 현대 EEG 증폭기는 큰 전자기 TMS 아티팩트를 처리할 수 있으며, TMS13,14 및 TMS 관련 EEG의 사후 호크 제거와 EEG의 조합에 대해 점점 더 잘 확립된 실험 프로토콜이 존재합니다. 유물15,16. TMS-불러포된 반응에 대한 EEG에 의해 평가된 전자극 뇌 상태의 영향은 사후 Hoc17,18,미리 정의된 뇌에서 TMS의 반복적 인 적용으로 무작위로 적용된 TMS 자극으로 평가될 수 있다. 상태는 실시간 EEG 트리거 TMS11,19가필요합니다.
여기서, 맞춤형 밀리초 해상도 EEG 트리거 TMS 설정은 TMS 펄스를 진행 중인 뇌 진동(11)의소정의 단계와 동기화하는 데 사용되며, 이는 μ-알파 리듬의 부정적인 EEG 편향이 더 높은 부분에 해당한다는 것을 입증한다. 피질 흥분성 상태 (더 큰 MEP 진폭으로 이어지는) 양수 EEG편향에비해 8,11,12,20. 이 원고에서는, 우리는 인간의 두뇌 네트워크를 공부하기 위하여 실시간 EEG 트리거된 TMS 프로토콜을 전송하는 방법을 제시합니다.
뇌-국가 의존적 뇌-의존적 EEG 트리거TMS는 이어지는 뇌 자극 효과의 효과 및 일관성에 대하여독특한 관점을 가진 새로운 방법 8,9,31. 이 방법의 주요 장점은 기능적으로 관련된 내인성 뇌 상태가 TMS 펄스를 트리거하기 위해 특별히 표적으로 할 수 있다는 것입니다, 잠재적으로 덜 가변적이고 오래 지속되는 뇌 반응을 유도11. 인간 M1의 감각 운동 μ-리듬의 음의 단계에서 실시간 EEG 트리거 반복 TMS (즉, 코르티코플라날 각증 증가의 상태, 그림2) 크게 강한 LTP 와 같은 가소성 (MEP의 장기 증가) 유도 진폭)과 비교하여 뇌 상태 독립적 인 TMS11,20. 그것의 과학적 유용성 이외에, 등측 전두엽 피질과 같은 피질 지역에 실시간 EEG-TMS의 적용은 (DLPFC), 현재 치료 뇌 자극 프로토콜의 효과를 증가시킬 가능성이 있다.
이 원고에서는 실시간 EEG-TMS의 구현을 위한 방법론적 단계를 제시했습니다. 이 방법을 사용한 실험의 전도에 대한 기본 요구 사항은 첫째, 실시간 디지털 아웃 옵션을 갖춘 TMS 호환 EEG 시스템의 사용, 둘째, 위상 검출의 구현과 함께 실시간 신호 처리의 사용이다. 알고리즘24는공간 필터(예를 들어, C3 중심 라플락시안 필터)를 사용하여 기록된 EEG 신호로부터 원하는 뇌 리듬(예를 들어, 감각 운동 μ-rhythm)을 추출하고 미리 선택된 조건(즉, 위상 및 전력)이 있을 때 자극을 적용합니다. 표적 뇌 리듬)이 충족됩니다. 알고리즘의 성능과 정확도는 EEG 레코딩(20)의 SNR에 크게 의존한다. 따라서, 프로토콜의 EEG 준비 단계는 높은 SNR을 달성하고 TMS의 정확한 트리거링을 보장하는 데 중요하며, 참가자의 사전 선택은 각각의 표적 진동이 EEG로 충분히 관찰할 수 없는 경우 고려되어야 할 수도 있습니다. 모든 개인에게 또한, 코일 및 진공 베개에 대한 기계적 지지암의 사용은 참가자의 머리를 고정시키는 것이 좋습니다, 전극에 코일의 다양한 압력으로 인해 유물을 최소화하기 위해.
실험 패러다임에서 실시간 EEG-TMS 방법의 적용에 관해서는, 관심있는 뇌 리듬의 선택은 다를 수 있다. 따라서, 필터링의 조정은 표적 뇌 활동의 식별을 용이하게하는 것이 바람직하다. 최근에는 기능적으로 관련된 뇌 상태를 최적으로 추출하기 위한 여러 가지 공간 필터링 방법이 제안되었습니다(예를 들어, 채널 공간19,현재 소스 밀도13,국부 적 공간 필터11,28 , 및 공간 스펙트럼 분해 29)를 사용하여 개별화된필터를 사용한다. 그러나, 지금까지, 표면 EEG 신호 (센서 공간)에서 실제 뇌 진동 단계 (소스 공간)에서 추출 하는 명백한 방법은 존재 하지 않습니다. 표면 및 소스 공간 신호의 통신을 평가하는 향후 연구는 실시간 EEG 알고리즘의 정밀도를 개선하기 위해 보증됩니다.
이 프로토콜에서 우리는 코르티코척추 흥분성에 대한 이 진동의 순간 단계의 영향을 입증하기 위해 8-14-Hz 감각 운동 μ-rhythm에 초점을 맞춘 반면, 다른 진동 (예 : 베타, 세타 또는 적외선 진동)도 발생할 수 있습니다. 역할을 할 수 있습니다. 이 방법은 원칙적으로, 다중 중첩 된 진동 (예를 들어, 알파의 음의 주기 및 감마의 동시 양수 피크)을 포함하여 충분한 SNR로 분리 될 수있는 임의의 진동에 대한 위상을 대상으로 사용할 수 있습니다.
실시간 EEG-TMS 실험의 한 가지 주요 제한사항은 뇌 소스에 대하여 시공간적 분해능이 자극의 아티팩트 발생 및 일관성에 크게 의존한다는 것입니다. 따라서 프로토콜의 중요한 전제 조건은 알고리즘의 성능을 모니터링하는 것입니다(즉, 실험 전반에 걸쳐 관절이 아닌 뉴런 의 검출시 자극이 발생하도록 보장). 또한, 자극 코일의 최적이고 일관된 위치(특히 DLPFC와 같은 자극 부위를 이용한 실험 패러다임)를 위한 신경 항법의 활용은 가변성으로 인한 반응 변동성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 코일 위치. 또한, 추가적인 제한사항으로, 특별히 선택및 구성된 EEG/EMG, TMS 및 실시간 처리 장치가 필요하며, 외부 응답 소스를 최소화하는 방식으로 실험을 준비하고 수행한 경험이 있습니다. 즉각적인 뇌 상태의 효과를 가릴 수 있는 가변성.
결론적으로, 우리는 실시간 EEG-TMS 실험을 수행하기위한 표준 프로토콜을 시연하고 관심의 내인성 뇌 상태를 활용하기위한 새로운 방법을 도입 (즉, 미리 선택 된 단계와 표적 내인성 뇌 진동의 힘) 뇌 자극을 유발합니다. 실시간 EEG-TMS 방법을 이용한 추가 연구는 방법론적 개선을 허용하고 인간 뇌 네트워크의 연구 및 변조를 위한 효과적인 프로토콜의 개발을 용이하게 할 것이다.
The authors have nothing to disclose.
C.Z. 의학 학부의 임상 과학자 프로그램에서 지원을 인정, 튀빙겐 대학. U.Z.는 독일 연구 재단(ZI 542/7-1)의 지원을 인정합니다. T.O.B.는 독일 연구 재단(BE 6091/2-1 보조금)의 지원을 인정합니다. J.O.N.은 핀란드 아카데미(결정 제294625및 306845)의 지원을 인정합니다. 저자는 튀빙겐 대학의 오픈 액세스 출판 기금에 의해 지원을 인정.
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 |