Summary

반응성 균형에서 반응 억제 및 행동 선택을 강조하는 수정된 린 및 방출 기술

Published: March 19, 2020
doi:

Summary

여기서는 사용자가 자세 교란 후 균형을 복구하는 데 필요한 움직임에 대한 어포던스 및/또는 제약 조건을 선택적으로 변경할 수 있는 프로토콜을 제공합니다.

Abstract

반응성 균형의 평가는 전통적으로 수직 자세 또는 걸음걸이에 대한 일종의 교란을 부과하고 결과 교정 동작을 측정합니다. 이러한 측정은 근육 반응을 포함, 사지 운동, 지상 반력, 심지어 뇌파 와 같은 직접적인 신경 생리학적 조치. 이 접근을 사용하여, 연구원과 임상의는 신경계가 가을을 피하기 위하여 균형을 통제하는 방법에 관하여 몇몇 기본적인 원리를 추론할 수 있습니다. 이러한 평가가 현재 사용되는 방식의 한 가지 제한은 자동 자세 반응을 수정할 필요 없이 반사 적 행동을 크게 강조한다는 것입니다. 이러한 매우 고정 관념적인 반응에 대한 이러한 독점적 인 초점은 필요한 경우 이러한 반응을 수정할 수있는 방법을 적절하게 해결하지 못할 것입니다 (예 : 복구 단계의 장애물을 피하는 경우). 이것은 우리가 매일 직면하는 환경의 엄청난 복잡성을 고려할 때 눈부신 누락으로 보일 것입니다. 전반적으로, 균형의 신경 제어를 평가 할 때 현상 유지는 진정으로 더 높은 뇌 자원이 복잡한 설정에서 폭포를 방지에 기여하는 방법을 노출하지 못합니다. 본 프로토콜은 자동적이지만 부적절한 교정 균형 반응을 억제해야 하는 방법을 제공하며, 자세 교란 후 균형을 성공적으로 복구하기 위해 대체 작업 선택 중에서 선택하도록 강제합니다.

Introduction

가을과 인지 기능 저하 사이의 인식된 상관 관계에도 불구하고1,,2,,3,중요한 격차는 뇌가 실제로 가을을 피하는 데 도움이되는 것을 이해하는 데 지속됩니다. 이론적으로, 인지 요구는 환경 복잡성이 증가하고 우리가 본능적인 행동을 수정해야 하는 상황에서 강조될 것입니다. 그러나, 대부분의 균형 테스트 효과적으로 높은 뇌 기능에 세금을 부과 하지, 대신 반사 오른쪽 반응을 강조. 응답 속도와 같은 요인은 추락을 방지하기 위해 필수적이지만, 억제 제어 및 / 또는 주어진 상황에 따라 적절한 조치를 선택하는 능력과 같은 추가 인지 요인은 특정 상황에서 중요 할 수 있습니다. 그 결과, 반응성 균형에서 뇌의 역할을 이해하지 못할 수 있는 한 가지 이유는 현재 사용 중인 연구 프로토콜 때문입니다. Rogers 등은 최근 외부 섭동4를사용하여 균형 제어를 평가하는 다양한 방법을 요약했습니다. 이러한 방법에는 플랫폼 번역, 기울기 및/또는 낙하뿐만 아니라 자세 지원을 밀거나 당기거나 제거하는 자동화된 시스템의 사용이 포함됩니다. 수직 평형을 방해하는 데 사용되는 다양한 기법에도 불구하고, 계속되는 교정 반응은 거의 항상 방해받지 않는 환경에서 이루어지므로 이동에 대한 제약을 최소화합니다. 여기에서, 우리는 반응성 균형 작업에서 전능한 활동을 재정의하고 대안 중 적합한 응답을 선택하기 위하여 인지 프로세스가 요구되는 방법을 제안합니다.

반응성 균형을 테스트하는 일반적인 방법은 고정 지지체(전형적으로 발-인-플레이스) 반응5,6,67,7,8,,9를사용하여 대응할 수 있는 비교적 작은 자세 섭동을 부과하는 것이다. 비교적 적은 수의 연구는 허리 당김, 플랫폼 번역 및 지원 케이블에서 방출을 통한 교란에 대한 응답으로 지지 균형 반응의 변화에10초점을 맞추고 있다. 후자그룹의 중요성은 섭동이 클 때, 지원 변경 반응이 안정성을 회복하는 유일한 옵션임을 인식함으로써 이해할 수 있다11. 사실, 발 -in-place (즉, 엉덩이 및 / 또는 발목) 전략을 사용하여 관리 할 수있는 작은 교란의 경우에도 사람들은 종종 선택11을주어질 때 단계를 선호합니다. 이러한 지원 변화 반응을 연구하는 가치는 더 큰 규모의 혼란을 대응해야 한다는 사실뿐만 아니라 새로운 지지 기반을 구축하기 위해 팔다리를 재배치할 때 나타나는 과제에 있습니다. 어던서및/또는 작업에 대한 제약 조건의 존재는 많은 실제 설정의 일반적인 부분입니다. 이렇게 하면 균형 손실이 발생할 때 새로운 지원 기반을 설정하는 선택 프로세스가 강제로 수행됩니다. 복잡한 환경에 행동을 적응하기 위해, 높은 뇌 자원에 대한 수요가 증가하고있다. 사지가 새로운 지지 기반을 확립해야 할 때 특히 그렇습니다. 반응적 균형에서 인지 적 역할을 강조하고 노출하는 것은 혼란을 다시 도입하고 팔다리와 지원의 변화 전략을 강제 할 필요성은 논리적 인 것 같다.

외부적으로 유도된 자세 섭동을 전달하는 한 가지 간단한 방법은 린 & 릴리즈 기법으로, 여기서 개인이 지원되는 전방 린에서 갑자기 방출됩니다. 이 접근법은 앞으로 가을을 피하기 위해 보상 반응의 평가를 허용하고 성공적으로 건강한 및 임상 인구 모두에서 사용되어 왔다12,,13,,14. 린 & 릴리스 기술은 다소 기본적이지만 반응성 균형 용량에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다 (예 : 누군가가 복구 단계를 시작할 수 있습니다 얼마나 빨리, 또는 안정성을 회복하는 데 필요한 단계의 수를 결정하기 위해). 현재의 목적을 위해, 린 & 방출 기술은 섭동 특성의 많은 일정하게 유지되기 때문에 반응성 균형에서 인지 역할을 탐구하는 간단한 방법을 제공합니다. 이것은 특히 행동 선택 및 반응 억제와 관련된 변수에 대한 더 큰 실험 적 제어를 제공합니다. 자세 섭동의 다른 모드는 일반적으로 섭동 방향, 진폭 및 타이밍 측면에서 예측 불가능성에 의존하지만 주변 환경은 항상 일정합니다. 다리 블록이 도달 -투 – 파악 반응을 강조하기 위해 사용 된 연구에서도15 블록은 다리 블록의 유무에 따라 스테핑 동작을 신속하게 조정할 필요없이 제자리에 고정됩니다. 현재 제안된 방법을 통해, 우리는 추락을 피하기 위해 행동 적응을 요구하는 방식으로 환경을 바꿀 수 있습니다.

반응성 균형에서 인지 역할을 부적절하게 노출시키는 실험실 설정 외에도 또 다른 주요 문제는 신경 프로세스를 추론하기 위해 근육 체증, 지상 반응력 및 비디오 모션 캡처와 같은 외부 측정에 크게 의존한다는 것입니다. 이러한 조치는 가치가 있지만, 이러한 조치에 대한 독점적 인 의존은 균형에 기여하는 기본 신경 메커니즘에 대한 직접적인 통찰력을 제공하지 못합니다. 이 문제는 뇌가 복잡한 환경에서 가을을 방지하기 위해 할 수있는 일의 대부분을 고려할 때 복잡합니다 가능성이 가을 전에 발생. 가을 예방의 예측 역할은 최근 보다 광범위하게 논의되었다16. 연구 방향은 미래의 불안정을예측포함 17,우리가 우리의 환경을 통해 이동으로 visuospatial지도를 구축18,아마도 가을의 사전 지식없이 환경에 따라 사태를 형성19. 이러한 준비를 공개 하는 것은 직접 신경 생리 학적 프로브를 사용 하지 않고 완전히 액세스할 수 없을 것 이다.

현재 제안된 바와 같이 수정된 린 & 릴리즈 접근법은 언급된 기존의 한계중 일부를 극복할 수 있는 수단을 제공한다. 이 작업은 선택까다로운 환경에서 팔다리가 새로운 지원 기반을 설정하는 데 필요한 테스트 시나리오를 사용하여 수행됩니다. 이 접근법은 힘 생성 및 모션 캡처의 외부 측정을 보완할 수 있는 자세 섭동 전후에 뇌 활동(예: 경두개 자기 자극, TMS)의 직접적인 측정을 포함시킴으로써 증강됩니다. 실험 적 특징의 이 조합은 두뇌가 떨어지는 것을 방지하기 위하여 요구되는 응답 억제 및 선택권 사이에서 행동을 선택하는 복잡한 조정에 있는 균형에 기여하는 방법을 드러내는 필드에 있는 중요한 혁신을 나타냅니다. 여기에서 우리는 가을을 피하기 위하여 행동을 적응하기 위하여 인식 프로세스를 위한 필요를 강조하는 조정에 있는 반응성 균형을 시험하기 위한 새로운 방법을 보여줍니다. 행동에 대한 장애물과 어포던스의 조합은 옵션 간의 응답 억제, 표적 조치 및 응답 선택의 필요성을 강제합니다. 또한 시각적 액세스, 신경 프로브의 타이밍, 응답 환경 변경 및 자세 교란의 시작에 대한 정확한 시간적 제어를 보여줍니다.

Protocol

모든 절차는 유타 주립 대학의 기관 검토 위원회의 승인을 받았으며 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. 1. 참가자 심사 참가자들에게 시험 전에 절차에 대한 서면 동의를 제공하도록 한다. TMS로 테스트하는 경우, 전문가 그룹20에의해 개발 된 가이드 라인을 사용하여 TMS에 대한 적합성을 평가하기 위해 테스트 하기 전에 화면 참가자. 2. 데이터 수집 : 근전도 (EMG) 표면 전극을 사용하여 EMG를 기록하고 신호를 증폭합니다(게인 = 1,000; 재료 표참조). 데이터 수집 인터페이스와 적절한 소프트웨어를 사용하여 데이터 및 밴드패스 필터(10~1,000Hz)를 획득합니다(재료 표참조). 이 장치와 소프트웨어를 사용하여 방법의 후반부에서 설명한 대로 다양한 모터, 케이블 릴리스 및 오클루전 고글을 제어합니다. 피부 표면을 부드럽게 마모시키고 대상 근육 위치에 알코올로 닦아냅니다. 양면 테이프를 사용하여 표면 EMG 전극을 대상 근육에 고정하고 프리랩을 사용하여 더욱 고정하여 전극이 고정된 상태로 유지되도록 하며, 특히 팔과 다리로 빠른 반응을 하는 동안 오른손에 있는 두 개의 내장 손 근육(첫 번째 등도 간, FDI 및 opponens pollicus, OP)과 양쪽 다리의 발목 등반사(tibialis 전방, TA)에서 EMG 데이터를 수집합니다.참고: 이러한 특정 근육은 도달-투-파악 작업 또는 앞으로 단계에 그들의 관련성에 따라 선택 되었다, 하지만 다른 근육 필요에 따라 선택 될 수 있습니다. 3. 균형 테스트 장비 그림 1. 다리 블록으로 린 & 릴리스 설정. 이 예제에서는 한 다리 블록이 열린 위치에 설정되고 다른 하나는 단계를 방지하도록 설정됩니다. 이러한 블록은 컴퓨터 제어 모터(지지 기둥에 부착된 회색 상자)를 통해 이동됩니다. 핸들 커버는 블록으로 이동하거나 도달-투-파악 응답을 허용합니다. 여기서 는 핸들의 전체 보기를 허용하기 위해 덮개를 분리합니다. 이형 자석은 뒷면 벽에 표시됩니다. 모든 배선은 나무 플랫폼 자체를 통해 공급하고 뒤쪽 모서리에있는 회색 회로 상자에 들어갑니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 2. 힘 플레이트와 린 & 릴리스 설정. 이 그림은 세 개의 힘 플레이트를 선택적으로 나무 플랫폼에 삽입할 수 있는 방법을 설명합니다. 힘 플레이트가 필요하지 않은 경우 나무 플러그를 제자리에 설정할 수 있습니다. 이러한 플러그는 측면 벽에 기대어 볼 수 있습니다. 이 이미지는 참가자가 착용하는 안전 벨트도 보여줍니다. 이 하네스는 참가자가 스스로 균형을 회복하지 못할 경우 안전 메커니즘으로 작동하도록 천장에 고정됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 수정 된 린 & 릴리스 시스템 맞춤 제작된 린 및 릴리즈 케이블 시스템을 사용하여 전달 섭동을 적용합니다(그림 1 및 그림 2참조). 참가자들이 발을 대략 엉덩이 너비로 벌리고 앞으로 기울어진 자세를 취해 보도록 합니다(그림 3참조). 케이블에 부착된 바디 하네스를 사용하여 이 전방 린을 유지한 다음 뒤쪽 벽에 고정합니다. 케이블을 하네스 뒤쪽(약 중기 수준)에 고정합니다. 지지 케이블을 자석으로 벽에 고정합니다. 자석은 케이블을 해제하기 위해 잠시 비활성화됩니다. 참가자에게 특정 시험 절차(예: 케이블이 해제되고 케이블 이형이 시작되는 경우)를 예측할 수 없게 만듭니다. 소프트웨어 구성으로 미리 설정된 컴퓨터 명령을 통해 케이블 방출의 정확한 타이밍을 제어합니다. 이 구성을 통해 케이블 릴리스 타이밍을 제어하여 시험 전반에 걸쳐 무작위로 배포할 수 있습니다.참고: 모든 실험 장치를 제어하는 소프트웨어 구성(예: 모터가 다리 블록을 배치하도록 트리거)은 특정 시험 조건(예: 다리 블록이 존재하는지 여부)을 설정합니다. 조건을 무작위로 지정하거나 블록단위로 전달하여 예측 가능성 수준을 제어하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 하네스 뒷면에 부착된 이 릴리즈 케이블 외에도 천장에 매달려 있는 지지 케이블에 참가자를 고정합니다. 이 페일세이프 케이블은 절대적으로 필요한 경우가 아니면 체중을 지원하지 않습니다. 참가자가 스스로 잔액을 회수할 수 없는 경우, 케이블은 땅에 떨어지기 전에 케이블을 잡습니다. 신뢰할 수 있는 시각적 정보의 중요성으로 인해 참가자가 고글을 착용할 때 손잡이와 다리 블록을 실제로 볼 수 있는지 확인하십시오. 참가자들에게 편안한 자세로 머리를 들고 약 3m 앞의 바닥에 있는 고정 지점을 직접 보라고 지시하여 각 시험을 시작합니다. 참가자가 주변 시야의 핸들과 장애물의 위쪽 부분을 보도록 시선이 설정되도록 배치합니다. 핸들이 파악 가능한 범위 내에 있는지 확인하기 위해 바디를 배치합니다. 참가자가 바닥과 접촉하는 동안 앞으로 몸을 숙이게 하십시오. 이것은 몸의 나머지 가 직선에 남아있는 동안 발목에 대한 회전이 필요합니다. 케이블이 릴리즈될 때 균형을 회복하기 위해 전진 단계가 필요한 최소한의 린 각도로 특정 린 위치를 결정합니다. 이것은 참가자가 더 이상 발 – 인 – 장소 반응을 사용하여 앞으로 낙하를 방지 할 수없는 각도인 발목 관절에서 임계 체질 각도를 찾는 반복적 인 과정입니다. 이 설정 되면, goniometry를 사용 하 여 테스트 를 통해 마른 각도 확인. 보상 균형 응답에 대한 어포던스 및 제약 조건 오른쪽 의 참가자 옆 벽에 안전 손잡이를 고정합니다. 전동 커버를 사용하여 이 핸들에 대한 액세스를 제어합니다. 핸들이 발견되면 참가자가 지원되는 전방 린에서 풀려나면 균형을 회복하는 데 사용할 수 있습니다. 손잡이가 드러나는 시험 중에 참가자의 다리 앞에 다리 블록을 놓습니다. 다리 블록은 스텝을 방해하지만, 발로 차면 변위될 수 있음을 의미하는 제자리에 단단히 설정되지 않았습니다. 다리 블록을 프로그래밍하여 자유로운 움직임을 허용하고 부상을 방지하기 위해 규정을 준수하는 재료로 구성합니다.참고 : 다리 블록은 지상에서 거의 30 인치 상승 (대부분의 개인의 중간 허벅지 수준)을 감안할 때 ‘전부 또는 없음’단계 결정을 강제로 구성되었습니다. 복구 단계의 더 미묘한 봉쇄에 관심이 연구원을 위해, 이러한 장치는 다음 그들을 취소하는 적응 단계를 허용 할 더 작고 짧은 장애물을 사용하도록 수정 할 수 있습니다. 검은 색 방수포를 사용하여 손잡이를 덮고 특정 시험에서 볼 수 없습니다. 핸들은 동일한 위치에 장착된 상태로 유지되지만 직접 시각적 접근을 방지하고 지지대를 붙잡지 못하도록 물리적으로 덮여 있습니다. 이 지지 대핸들을 덮으면 다리 블록을 제거하여 필요한 경우 단계 반응을 허용합니다. 시야 제어 액정 고글을 통해 자세 가루를 이동하고 제어하기 직전에 시야를 제한하십시오(재료 표 참조). 고글이 닫히면 시각적 장면에 대한 액세스를 방지하여 참가자가 다가오는 응답 상태를 인식하지 못합니다. 고글이 닫혀 있는 동안 레그 블록의 특정 구성을 변경하고 각 시험의 가용성을 처리하여 참가자가 고글이 열리면 환경을 신속하게 인식해야 합니다. 각 시험이 시작될 때 컴퓨터 트리거서보 모터를 통해 핸들 커버와 레그 블록을 제자리로 이동합니다. 참가자가 귀마개를 착용하고 다가오는 상태에 대한 고급 신호를 피하기 위해 시각적 폐색 기간 동안 모터가 지속적으로 움직이게하십시오. 4. 실험적인 디자인 테스트에 앞서 참가자들에게 손잡이에 도달하고 기울어진 자세에서 앞으로 나아가는 방법을 간략하게 숙지하십시오. 참가자들에게 다가오는 연습 조건에 대한 완전한 지식을 제공하고 불확실성이 없는지 확인하십시오. 참가자들에게 고글을 열면 손잡이가 덮여 있고 스테핑 경로가 분명해지라고 지시한다. 잠시 후, 지원 케이블이 해제됩니다 그리고 그들은 앞으로 떨어지는 피하기 위해 신속하게 단계를해야합니다. 단계를 피하기 위해 핸들을 잡을 수 있는지 여부에 대한 유사한 지침을 사용합니다. 테스트와 연습 을 통해, 갑자기 케이블 릴리스에 의해 이동하라는 메시지가 표시되지 않는 한 참가자에게 편안한 상태를 유지하도록 지시하십시오.참고: 평균적으로 참가자는 공식적인 테스트를 시작하기 전에 약 10번의 연습 시도가 필요합니다. 시험 간의 응답 설정을 임의로 변경합니다. 지지 케이블에서 분리된 경우, 참가자는 벽걸이 안전 핸들에 도달하거나 걸음 경로가 명확한 경우 앞으로 나아가서 안정성을 회복해야 합니다. 각 평가판이 시작될 때 항상 오클루전 고글을 닫고 응답 설정이 변경됩니다. 설정을 변경할 수 있도록 임의기간(보통 약 3-4s)동안 고글을 닫습니다. 고글이 열리면 두 가지 가능한 응답 설정 중 하나를 제공합니다: (1) 다리 블록이 존재하고 지지 대핸들이 존재하거나 (2) 다리 블록이 없고 지지 대핸들이 없습니다.참고: 첫 번째 조건에서는 편안한 도달 거리에서 지지 핸들을 사용할 수 있으며 다리 블록은 스텝을 방지합니다. 이 설정은 사용 가능한 유일한 옵션은 오른쪽 팔로 사용 가능한 지원 핸들을 빠르게 파악하는 컨텍스트를 적용합니다. 두 번째 조건은 지원 핸들의 사용을 방지하면서 복구 단계를 허용합니다. 교란이 발생하는 시험에서는 고글이 열린 직후 케이블을 놓습니다. 이 지연 기간은 연구 요건에 따라 다르지만 200-1,000 ms범위입니다. 일부 시험의 경우 catch 평가판역할을 해제하지 마십시오. 이렇게 하면 시력에만 기반한 예상 응답을 피할 수 있습니다. 각 시험이 마지막 10 s를 가지고, 참가자가 필요에 따라 재설정 할 수있는 기회를 허용하기 위해 시험 사이에 짧은 일시 정지와. 참가자들에게 각 시험 블록 사이에 잠시 휴식을 주고 앉게 한다. 기본 실험 디자인은 그림 3(아래쪽)에 도시되어 있습니다.참고: 총 시험 수는 각 연구의 필요에 맞게 다양하지만 3~4개의 테스트 블록으로 나뉘어진 약 100개의 시험을 포함하는 경향이 있습니다. 그림 3. TMS 기반 방법은 모터 준비에 대한 환경 어미던스 및/또는 제약 을 인식하는 것의 영향을 조사합니다. 상단. 린 & 방출 장치는 예측할 수 없는 방식으로 참가자를 방출합니다(교란 테스트 블록만). 교란의 크기는 팔이나 다리를 사용하여 안전한 손잡이에 도달하거나 전진하는 단계를 통해 안정적인 지지 기반을 다시 설정하는 등 신속한 지지 변화 반응이 필요했습니다. 시험 사이에, 비전은 액정 오클루전 안경을 사용하여 가려졌고 전경에 있는 물체는 무작위로 재배열되었다. 하단. 타임라인은 환경에 대한 시각적 액세스를 사용할 수 있게 된 시기와 시각적 액세스 및 섭동을 모두 기준으로 TMS 프로브의 타이밍을 나타냅니다. TMS에 대한 근육 반응의 피크 대 피크 진폭(즉, 모터 유발 전위, MEP)은 교란 전 기간 동안 코르티코피날 각성 지수를 제공했다. 이 그림은 손 동작(솔리드, 파란색 선)과 핸들이 덮여 있는 평가판(점선, 빨간색 선)에 대한 어포던스의 가설 영향을 보여 주는 이론적 응답 데이터를 제공합니다. 이 그림에서 두 시험/조건은 특정 환경 컨텍스트에 따라 잠재적인 작업을 용이하게 하거나 억제하기 위해 모터 출력을 준비하는 가설 효과를 설명하기 위해 중첩됩니다. 볼턴 외21에서그림 1에서 적응 . 이 예에서 TMS는 코르티코피날 절삭성을 조사하는 데 사용되었습니다. 그러나 이것은 이 수정된 린 & 릴리즈를 사용하여 이벤트 시퀀스의 기본 표현을 제공하기 위한 것입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 5. TMS 프로토콜 (선택 사항) 참가자가 전방 린에서 지원되는 동안 손 모터 피질 표현을 통해 단일 펄스 TMS를 제공합니다. 고글을 개봉한 직후에 TMS 펄스를 전달하지만, 이동 하기 전에 환경 보기가 모터 세트에 미치는 영향을 조사합니다. TMS가 전달되는 시기를 포함하여 평가판 중에 이벤트 시퀀스를 시각화하려면 그림 3을 참조하십시오. 연구 질문에 따라 TMS 전달 타이밍을 설정합니다. 대표적인 결과에서, 자극은 100 ms와 200 ms 포스트 비전 사이에서 변화했습니다. 위에 나열된 응답 설정 외에도 고글을 열지 않고도 TMS를 제공하기 위해 테스트 전반에 걸쳐 ‘비전 없음’ 참조 시험을 무작위로 분산합니다. 이 조건의 목적은 운동 활동의 모든 작업 관련 변화(예를 들어, 증가된 각성)에 대한 기준을 제공하는 것이다.참고 : 특정 TMS 절차에 대한 자세한 내용은 볼턴 외21 및 구드 외22에서찾을 수 있습니다. 시상 평면에 약 45° 방향의 자극 코일을 사용하여 1차 모터 피질(M1)에 자기 자극을 전달합니다(재료 표참조). 최적의 위치에 자극을 적용하여 오른손에 있는 FDI 근육에서 모터 유발 전위(MEP)를 얻습니다(즉, 모터 ‘핫스팟’). ‘핫스팟’이 발견되면 테스트 자극 강도가 결정됩니다. 현재 연구 목적을 위해, 이것은 평균 MEP가 대략 1-1.5 mV 피크-피크인 자극 강도입니다. 이 위치에 TMS 코일을 고정하고 헤드 모션이 발생하는 경우(예: 케이블 해제 후) 코일 위치를 재설정합니다. 피험자가 코르티코척추 흥분성에 대한 자세 상태 영향을 고려하기 위해 앞으로 기대어 서있는 동안 시험 자극 강도를 결정하십시오.

Representative Results

제시된 모든 예시적인 연구는 18-30세 사이의 젊은 여성과 남성을 대상으로 실시되었습니다. 각 연구에 대한 총 표본 크기는 다음과 같다: 실시예 1(Rydalch et al.23)포함 12 명의 참가자, 실시예 2 (Bolton et al.21)포함 63 참가자, 및 실시예 3 (Goode et al.22)포함 19 참가자. 독자는 방법 및 분석에 대한 자세한 내용은 전체 연구를 참조해야합니다. 실시예 1빠른 회복 단계를 차단, 특히 스테핑이 빈번한 반복에 의해 자동 으로 이루어졌을 때, 자세 맥락에서 반응 억제의 평가를 허용. 여기서, 우리는 전진 단계가 허용되거나 방해되었을 때 다리 근육 반응을비교했다 23. 스테핑 다리에서 근육 반응은 참가자가 단계해야하는 시험 대 도달해야 reach 하는 시험 사이에서 비교되었습니다. 이것은 단계 예심 대 손잡이에 도달하는 동안 발목 dorsiflexors (경골 전방)의 반응 크기를 비교해서 달성되었습니다. 구체적으로, 통합된 EMG를 200 ms 윈도우(즉, 100 ms to 300 ms 포스트 섭동)에 걸쳐 근육 반응 비율을 계산하는데 사용되었다. 값이 작을수록 Rydalch 등23에자세히 설명된 대로 스테핑을 자제할 수 있는 더 큰 능력을 나타냈다. 근육 반응의 크기를 사용 하 여, 우리의 의도 다리에 응답 하는 경향이 대 한 민감한 게이지를 제공 하는. 이 예에서, 우리 연구의 목적은 앉아있는 인지 테스트(즉, 정지 신호 태스크, SST)로 측정된 반응 억제가 균형 회복 단계의 억제가 요구된 반응성 균형 태스크의 성능과 상관관계가 있는지 를 확인하는 것이었다. 밸런스 작업에서는 총 256건의 시험이 수집되었으며, 그 중 30%가 다리 블록을 사용했습니다. 그림 4A에서는단계 관련 다리 활동을 억제하기 위한 연속체의 반대쪽 끝에 있는 개인의 평균 파형을 강조 표시합니다. 도 4B의 산도는 정지 신호 반응 시간에 의해 측정된 바와 같이 차단된 단계 및 반응 억제를 억제하는 능력 사이의 작지만 유의한 상관관계를 나타낸다. 이러한 결과를 해석할 때 SST(부록에설명됨)와실제로 대부분의 인지 테스트가 컴퓨터 화면에 표시되는 명령적 단서에 대한 응답으로 앉아있는 참가자가 만든 단순한 응답(종종 손가락 움직임)에 의존한다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. Rydalch et al.에 의한 이 연구는 보상 단계가 때때로 억제되어야 하는 반응성 균형 시험과 비교하여 반응 억제의 표준 착석 시험에 걸쳐 전능반응을 중지하는 능력이 보존된 경우23을다루었다. 결과는 인지 테스트 결과 (정지 신호 반응 시간) 및 보상 스테핑 사이의 상관 관계를 보여 주었다, 이는 개인의 정지 용량이 다양한 작업에 걸쳐 일반화 제안. 그림 4. 평균 단계 다리 응답. (A)스테핑 다리의 경골 전방에 대한 평균 파형이 표시됩니다. 단계 시험은 빨간색으로 표시되고 검은 색으로 시험에 도달합니다. 빠른 (상단) 또는 느린 정지 (하단) 신호 반응 시간을 가진 두 참가자에 대해 표시된 예시 근육 반응 데이터. 이 정지 신호 반응 시간은 정지 능력의 밀리초 측정을 제공합니다. 초기 근육 반응(통합 EMG)은 100-300 ms(밝은 노란색 그늘진 영역)에서 측정되었다. (b)400 ms 시각적 지연에서 근육 반응 비와 정지 신호 반응 시간(SSRT) 사이의 상관관계를 나타내는 산점도, r=0.561; p = 0.029. 그림 3과 5에서 적응, Rydalch등. 23. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 실시예 2이 연구는 TMS와 결합될 때 수정된 린 & 릴리즈 설정을 사용하여 시력에 기반한 운동 준비를 연구하는 방법을 보여 주며, 이를 예로 들 수 있습니다. 어포던스의 개념 (원래 깁슨 에 의해 제안24)서 자세 맥락에서 테스트, 손 근육의 코르 티 코 척추 excitability 결정 (잡기 위해 사용) 지원 핸들을 볼 때 촉진 되었다. 이 접근법의 핵심은 모터 시스템의 흥분 상태만으로 시력에 의해 어떻게 영향을 받는지 평가하는 것이었습니다. 구체적으로, TMS 펄스는 고글이 열린 직후에 전달되었지만, 이동을 위한 어떤 단서(즉, 케이블 방출)에 앞서 전달되었다. 이러한 방식으로 시각 장면과 관련된 운동 활동만 분석하였고, 섭동에 대한 행동 반응은 보조였다. 단계 응답을 더 빈번하게 제시하여 반응 억제의 필요성을 강조한 위의 연구와는 달리, 이 연구는 손잡이(reach) 대 노핸들(step)의 동등한 확률을 사용하여 손 행동의 시각적 프라이밍에 초점을 맞췄습니다. 결과는 손잡이를 보는 것은 본질적인 손 (즉, 잡는) 근육의 촉진을 초래하지만 순수한 관찰 조건에서만 나타났다(도 5)21. 참고: 모범 적인 데이터, 수집 및 분석 소프트웨어 코드에 대 한 지침 노트와 함께 오픈 사이언스 프레임워크 (https://osf.io/9z3nw/)를 참조 하십시오. 예제 1과 3은 특정 상태를 수정하여 유사한 코드와 프로시저를 사용했습니다. 그림 5. REACH에 대한 코르티코피날 흥분성의 차이를 보여주는 데이터 (즉, 핸들) 대 STEP (즉, 손잡이 없음) 참가자가 지원 된 마른에 서있는 동안 본질적인 손 근육에서 시험. 이것은 손잡이가 있을 때 손에 더 중대한 활동을 보여주었고 참가자는 단순히 손잡이 (OBS)를 보았지만 케이블이 주기적으로 방출된 별도의 균형 (BAL) 시험 블록 동안이 효과는 결석했습니다. 오류 막대는 평균의 표준 오류를 표시합니다. 양방향 반복 측정 ANOVA는 조건과 어포디언스, F1, 62 = 5.69, #p = 0.020 사이의 상호 작용을 밝혀냈습니다. 특정 가설을 해결하기 위해 사전 계획된 비교를 사용하여 각 조건 내에 핸들이 별도로 있을 때 FDI의 MEP 진폭이 더 큰지 확인했습니다. 가설 1의 경우, 계획된 비교는 OBS 조건 내의 어포던스 수준(STEP, REACH)을 비교하는 데 사용되었으며 핸들이 표시될 때 진폭이 크게 증가한 것으로 나타났습니다( t121 = 2.62, *p = 0.010). 가설 2의 경우, 우리는 원래 상호 작용을 예측했지만 발견된 것과 는 반대 방향으로 나타났습니다. BAL 조건 내의 어포넌트의 계획된 비교는 핸들의 존재와 관련된 유의한 차이를 나타내지 않았으며, t121 = -0.46, p = 0.644. 그림 5에서 적응, 볼턴외. 21. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 실시예 3이 마지막 예는 우리가 다시 한 번 시력에 따라 손 근육의 모터 준비를 연구하기 위해이 장치를 적응하지만 신속하게 다리 활동을 억제 할 필요성에 초점을 맞춘 방법을 강조한다. 이 버전에서는 핸들 커버가 영구적으로 덮여 있었고 다리 블록만 움직였습니다. 예제 1과 마찬가지로 정지 대 단계 조건의 확률을 조작하여 자동 단계를 장려했습니다. 이 연구에서 손잡이가 더 이상 선택사항이 아니라는 점을 감안할 때, 발목에서 측정된 전방 린의 정도는 (위의 두 연구에서와 같이 6° 대 ~ 10°) 약간 감소되어 고정된 지지 반응을 허용하였다. 이 태스크의 이 버전에 대한 구체적인 용도는 컴퓨터디스플레이(25)에제시된 시각적 자극에 대한 응답으로 초점 버튼 프레스가 사용된 앉은 태스크에서 이전에 탐구된 글로벌 억제의 개념을 조사하는 것이었다. 실시예 2와 같이, TMS는 반응 환경(즉, 블록 또는 무블록)에 접근한 직후 내장 손 근육에서 코르티코피날 절삭성을 평가하기 위해 전달되었지만, 이동하기 전에 임의의 큐(즉, 케이블 방출)를 전달하였다. 다리 응답만 사용하는 작업에서 본질적인 손 근육을 테스트하는 근거는 관련이없는 근육이 모터 시스템 전반에 걸쳐 일반적인 억제의 증거를 보여줄 수 있는지 확인하는 것이었습니다. 그림 6에 설명된 결과는 자동 단계가 갑자기22를멈출 때 모터 시스템 전반에 걸쳐 광범위하게 종료되었다는 증거를 보여줍니다. 그림 6. 다리 블록만 으로 수정 된 린 및 릴리스 작업 (즉, 지지 핸들을 잡기위한 옵션이 없음). (A)이 그림은 다리 블록이 제시되었을 때 내장 손 근육에서 MEP 진폭 억제를 묘사합니다(즉, NO-STEP 조건). (b)반복 측정으로부터 ANOVA, 단계 조건 x 레이턴시 상호작용, F1,18 = 4.47, p=0.049, 유의하였다. p 선 그래프 2의 육안 검사는 NO-STEP 조건에 대해서만 시간이 지남에 따라 MEP 진폭이 감소함을 보여 주며 후속 비교를 통해 확인되었습니다. 구체적으로, 이러한 비교는 NO-STEP 조건에 대해 100 ms t18 = 2.595, *p = 0.009와 비교하여 200 ms에서 유의한 감소를 나타났다. 대조적으로, STEP 조건에 대한 200 ms와 100 ms 사이의 유사한 비교는 차이 t18 = 0.346, p = 0.367을 제시하지 않는다. 그림 1과 2에서 적응, 구드 외22. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

이 수정된 린 & 릴리즈 시스템은 반응성 균형에서 인지 적 역할을 평가하는 새로운 방법을 제공합니다. 표준 린 & 릴리즈 절차와 마찬가지로, 케이블 방출 타이밍을 예측할 수 있는 동안 자세 섭동의 방향과 진폭을 피사체에 예측할 수 있습니다. 현재 의 접근 방식에서 독특한 점은 피사체가 고정된 상태로 유지되고 응답 환경이 변경되어 다양한 작업 기회 및/또는 제약 조건을 생성하는 동안 시력에 대한 접근이 정밀하게 제어된다는 것입니다. 장애물과 어포던스의 존재를 조작함으로써이 방법은 균형 회복과 관련하여 의사 결정 (즉, 행동 선택) 및 응답 억제와 같은 인지 과정을 강조합니다.

제안된 방법은 균형의 신경 제어에 독특한 엿볼을 제공 하지만 특정 제한 포즈 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 린 & 릴리즈 방법을 사용하는 경우, 케이블 릴리즈는 전방 린(lean)으로부터 시작되며, 이는 외부 자세교란10의다른 방법과 비교하여 뚜렷한 균형 회복 단계가 필요하다. 또한, 섭동의 방향과 크기는 예측 할 수 있습니다, 이는 일반적으로 더 현실적인 가을 시나리오에 종사하지 않을 근육의 예상 활성화로 이어질 수 있습니다. 마지막으로, 케이블 을 방출하기 전에 시력이 일시적으로 가려지며, 이는 개인의 일상적인 경험에서 벗어나기도 합니다. 이러한 기능은 균형에 대한 우리의 평가를 다소 인공적으로 만들고 다양한 형태의 교란에 걸쳐 일반화를 배제할 수 있습니다. 하나의 특정 평가 방법에서 균형이 어떻게 제어되는지에 대한 추론을 그릴 때 실제 세계에 대한 일반화성은 항상 관심사임을 인식하는 것이 중요합니다. 실제로, 균형 능력에 대한 일반적으로 인식 된 포괄적 인 테스트는 현재 존재하지 않습니다4. 현재의 목적을 위해, 설정 앞으로 가을은 종종 무시또는 전통적인 균형 평가에서 액세스 할 수없는 특정 인지 요구를 조작하면서 섭동 특성 및 응답 설정을 일정하게 유지 할 수 있습니다. 이러한 실험 적 제어는 유익하지만 결과를 해석 할 때 고려해야합니다.

두 번째 제한사항으로, 테스트 장비의 구축 및 필수 엔지니어링 기술은 이 방법을 구현하는 데 어려움을 나타낼 수 있습니다. 유타 주립 대학교의 전기 공학 학생 세 명은 플랫폼을 구축하고 전자 장치를 설정하고 핸들 커버와 다리 블록을 위한 서보 모터를 구동하도록 프로그래밍된 마이크로 컨트롤러를 제작했습니다. 건설 비용은 적당했습니다 (즉, 플랫폼에 장착 된 힘 판을 포함하지 않는 $15,000). 그럼에도 불구하고 사용 가능한 리소스에 따라 문제가 발생할 수 있습니다.

균형의 신경 제어에 대 한 특정 통찰력이 이 방법을 사용 하 여 얻은. 이러한 예는 비침습적 뇌 자극이 자세 맥락에서 물체를 보는 것을 기반으로 운동 세트를 캡처하고 근육 반응을 사용하여 반응 억제를 평가하는 기술을 제공하는 데 사용될 수 있음을 나타냅니다. 특히, 수정 된 린 & 방출 기술은 뇌파 및 기능근적외선 분광법과 같은 다른 신경 생리학적 프로브를 통합하도록 쉽게 적응할 수 있습니다. 직접적인 신경 측정을 포함하지 않더라도, 외부 힘, 근육 활성화 및 운동학에 전적으로 집중하는 연구 디자인은 인지 적자의 행동 마커에 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 반응성 스테핑 작업 중에 예상 자세 이동을 캡처하기 위해 힘 플레이트를 사용하는 흥미로운 응용 프로그램은 Cohen et al.26에의해 입증되었습니다. 그들의 연구결과에서, 노인에 있는 반응 억제에 있는 적자는 차례차례로 선택 반응 단계 시간에 있는 지연으로 이끌어 낸 부적당한 무게 이동에 의해 드러났습니다. 이러한 접근 방식은 현재패러다임에 적용되어 체중 이동 및 스테핑 오류에 대한 민감한 조치를 얻을 수 있습니다.

이 새로운 방법은 참가자가 지원되는 린(Lean)에서 릴리스되는 기존 사후 대응 균형 테스트에서 빌드되며 이제 행동 유연성을 요구하는 시나리오가 포함됩니다. 응답 억제 및 행동 선택을 노출시키기에 적합한 테스트 설계를 통해 인지 심리학에서 균형 조절 영역에 대한 개념을 적용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 인지 기능 저하와 가을 유병률이 상관관계가 있다는 인식을 바탕으로 인지 자원이 낙상을 방지하는 방법에 대한 기계적 이해를 얻기 위해 필요합니다. 아마도이 설정 뿐만 아니라 연구 도구로 사용할 수 있습니다., 하지만 또한 균형에 인지 역할을 훈련에 대 한 수단으로. 지속적인 작업의 중요한 목표는 뇌가 주변 환경 주어진 가을을 방지하기 위해 가장 적합한 운동을 업데이트하는 상황 정보를 활용하는 방법을 이해하는 것입니다. 안정된 핸드홀드 또는 잠재적스텝 장벽의 가용성과 같은 단서는 필요에 따라 어떤 반응을 할 수 있는지 를 안내할 수 있으며 은밀하게 예측 뇌 과정을 형성할 수 있다16. 특히, 이 정보를 적절히 사용하는 능력은 억제 간섭 제어 또는 시각 공간 기억과 같은 정신 능력이 필요한 경우 나이가 들면서 악화될 수 있습니다. 인지 기능 저하와1-3점사이의 관계를 감안할 때, 문맥적 관련성을 통합할 필요성을 강조하는 연구 설계를 구현하면 많은 취약 계층의 균형 적자에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 간행물에 보고 된 연구는 수상 번호 R21AG061688에서 건강의 국가 학회의 노화에 국가 학회에 의해 지원 되었다. 이 내용은 전적으로 저자의 책임이며 반드시 국립 보건원의 공식 견해를 나타내는 것은 아닙니다.

Materials

CED Power1401 Cambridge Electronic Design Data acquisition interface
Delsys Bagnoli-4 amplifier Delsys EMG equipment
Figure-eight D702 Coil Magstim Company Ltd TMS coil
Kistler Force Plates Kistler Instrument Corp. Multicomponent Force Plate Type 9260AA Force plates
Magstim 200 stimulator Magstim Company Ltd TMS stimulation units
PLATO occlusion spectacles Translucent Technologies Inc visual occlusion
Signal software Cambridge Electronic Design Version 7

Referências

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Citar este artigo
Bolton, D. A., Mansour, M. A Modified Lean and Release Technique to Emphasize Response Inhibition and Action Selection in Reactive Balance. J. Vis. Exp. (157), e60688, doi:10.3791/60688 (2020).

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