Summary

子豚を自由に移動するから非侵襲的脳波

Published: July 13, 2018
doi:

Summary

ここでは、レコード遠隔脳波に直接鎮静剤を使わない豚舎で豚を自由に移動からのプロトコルを提案、バースト典型的な脳波パターンを記録中にレム睡眠は、以外の主軸のようすることが可能。

Abstract

メソッドは、直接豚舎で豚を自由に移動から高品質脳波の記録を許可します。標準的な自己粘着ゲル電極との組み合わせで 1 ch 遠隔脳波システムを使用します。豚は、鎮静剤を使用せず落ち着いて。豚舎に彼らのリリース後、子豚は正常に動作-彼らは飲む、睡眠、兄弟と同じサイクルで。自分の睡眠段階は、脳波記録に使用されます。

Introduction

子豚は、神経科学1新興モデル システムです。橋渡し研究を強化するために、我々 は気ままな子豚2 (図 1および図 2) から非侵襲的、臨床脳波を記録する方法を発明しました。脳波、脳の成熟に関連する脳波パターンについての並進使用の 2 つの前提条件は、非侵襲的な方法論、臨床設定と鎮静剤や麻酔の禁欲に匹敵します。自己粘着性電極との組み合わせで 1 ch テレメトリー システム3その後約 5 分で修正できる、豚を処理プロシージャから迅速にリカバリし、餌や睡眠、その他の行動を同期させる豚と雌豚。

にもかかわらず、すでに鎮静動物4から非侵襲的な脳波を使用する試みがある、動物から脳波研究のほとんどを侵襲的アプローチを行っています。これらのメソッドは、炎症性プロセス注入電極5,6周りに関する副作用を持っている、ほとんどの場合、彼らは注入脳波システムの外部コンポーネントによる動物の社会的分離を必要と。したがって、これらのデータを臨床コンテキストの翻訳は難しいです。トランスレーショナル アプローチの必要性は、実際には、それはまだ知られていない臨床、非侵襲的な脳波7で「普通の」脳成熟皮質発育初期の表現方法によって明らかになっています。この知識のギャップは早産から脳波に関連付けられている技術的な課題による8の赤ちゃん。動物のモデル システムでは、ほとんどの動物は、人間の大脳皮質発達9と比較すると「早産脳」と生まれているので初期皮質発達のパターンいますアクセス。皮質の開発は、2種の保存されたパターンがある他に最近示されている preterm 赤ちゃんから脳波では、個々 の臨床結果を後の人生10,11時に予測できるも。ここで説明する方法は、大隅の並進の側面の便利です。

Protocol

すべてのプロシージャ (#23177-07/G10-1-010/G 15-15-011) ローカル倫理委員会で承認された、欧州およびドイツの国民の規則 (欧州社会理事会指令、86/609/ECC が続いたTierschutzgesetz)。 すべての動物手術は医療センターのヨハネス ・ グーテンベルク大学マインツ アニマル ・ ケア委員会の規則に従って。 1. セットアップ 実験前に回線のノイズを確認し、…

Representative Results

関連付けられている、非-レム睡眠, スピンドル バーストや子豚 (図 1および図 2) を自由に移動するから、デルタのブラシのような典型的な脳波を記録することができました。代表的なパターンに興味を持っていた主の間にレム睡眠は、以外の非常に低振幅とレム様睡眠12の段階もされている (<strong class="xfi…

Discussion

プロトコルの重要なステップは、十分な皮膚の接触電極、特に接地電極低ノイズで安定した録音を達成するためにです。さらに、豚は非常に機敏なので、シリコーン ゴム電極とテレメトリ ユニットを保護するためにシステム全体をカバーすることが重要です。さらに、スラット床で安定に実験を行う場合は、小型のデバイスまたはコネクタに注意します。

自己粘着ゲル…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ヘルムート ・ ショイレーベ ホーフグート Neumühle で豚舎で研究を実施する機会のために感謝したいと思います。

Materials

Disposable adhesive
surface silver/silver chloride electrodes
Spes
Medica S.r.l., Genova, Italy
Self adhesive hydrogel electrode
Abralyt HiCl Easycap GmbH Abrasive cream
Body Double fast Smooth On Inc. Skin adhesive silicone
Telemetry system Internal development
Picolog 1216 Pico Technology AD converter
Laptop Panasonic Rugged laptop
Receiver Internal development

References

  1. Conrad, M. S., Sutton, B. P., Dilger, R. N., Johnson, R. W. An in vivo three-dimensional magnetic resonance imaging-based averaged brain collection of the neonatal piglet (Sus scrofa). PLoS ONE. 9 (9), e107650 (2014).
  2. de Camp, N. V., Hense, F., Lecher, B., Scheu, H., Bergeler, J. Models for preterm cortical development using non invasive clinical EEG. Translational Neuroscience. 8, 211-224 (2017).
  3. Lapray, D., Bergeler, J., Dupont, E., Thews, O., Luhmann, H. J., Barculo, D., Daniels, J. A novel telemetric system for recording brain activity in small animals. Telemetry: Research, Technology and Applications. , 195-203 (2009).
  4. Kim, D., Yeon, C., Kim, K. Development and experimental validation of a dry non- invasive multi-channel mouse scalp EEG sensor through visual evoked potential recordings. Sensors. 17, 326 (2017).
  5. Moshayedi, P., et al. The relationship between glial cell mechanosensitivity and foreign body reactions in the central nervous system. Biomaterials. 35, 3919-3925 (2014).
  6. Barrese, J. C., et al. Failure mode analysis of silicon-based intracortical microelectrode arrays in non-human primates. Journal of Neural Engineering. 10, 066014 (2013).
  7. Hellström-Westas, L., Rosén, I. Electroencephalography and brain damage in preterm infants. Early Human Development. 81, 255-261 (2005).
  8. Lloyd, R. O., Goulding, R. M., Filan, P. M., Boylan, G. B. Overcoming the practical challenges of electroencephalography for very preterm infants in the neonatal intensive care unit. Acta Paediatrica. , 152-157 (2015).
  9. Clancy, B., Finlay, B. L., Darlington, R. B., Anand, K. J. Extrapolating brain development from experimental species to humans. Neurotoxicology. 28, 931-937 (2007).
  10. Iyer, K. K., et al. Cortical burst dynamics predict clinical outcome early in extremely preterm infants. Brain. 138, 2206-2218 (2015).
  11. Luhmann, H., de Camp, N., Bergeler, J. Monitoring brain activity in preterms: mathematics helps to predict clinical outcome. Brain. 138, 2114-2125 (2015).
  12. Dragomir, A., Akay, Y., Curran, A. K., Akay, M. Complexity measures of the central respiratory networks during wakefulness and sleep. Journal of Neural Engineering. 5, 254-261 (2008).
  13. Peever, J., Fuller, P. M. The biology of REM sleep. Current Biology. 27, R1237-R1248 (2017).
  14. Robert, S., Dallaire, A. Polygraphic Analysis of the sleep-wake states and the REM Sleep periodicity in domesticated pigs (Sus scrofa). Physiology & Behavior. 37 (2), 289-293 (1986).

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Cite This Article
de Camp, N. V., Dietze, S., Klaßen, M., Bergeler, J. Noninvasive EEG Recordings from Freely Moving Piglets. J. Vis. Exp. (137), e58226, doi:10.3791/58226 (2018).

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