Summary

Simultânea vídeo-EEG-ECG de monitoramento para identificar a disfunção Neurocardiac em modelos de Mouse de epilepsia

Published: January 29, 2018
doi:

Summary

Aqui, apresentamos um protocolo para gravar o cérebro e coração bio sinais nos ratos usando vídeo simultâneo, Eletroencefalografia (EEG) e eletrocardiograma (ECG). Descrevemos também métodos para analisar as gravações de EEG-ECG resultantes para convulsões, potência espectral de EEG, função cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca.

Abstract

Na epilepsia, convulsões podem evocar distúrbios de ritmo cardíaco, tais como alterações de frequência cardíaca, condução blocos, asystoles e arritmias, que potencialmente podem aumentar o risco de morte inesperada súbita em epilepsia (SUDEP). Eletroencefalografia (EEG) e eletrocardiograma (ECG) são ferramentas de diagnóstico clínicas utilizadas para monitorizar o cérebro anormal e ritmos cardíacos em pacientes. Aqui, uma técnica para simultaneamente gravar vídeo, EEG e ECG em ratos para medida de comportamento, cérebro e atividades cardíacas, respectivamente, é descrita. A técnica descrita neste documento utiliza um amarrados (i.e., com fio) configuração de gravação em que o eletrodo implantado na cabeça do rato é Hard-wired para o equipamento de gravação. Comparado a telemetria sem fio, sistemas de gravação, o arranjo amarrado possui diversas vantagens técnicas tais como um maior número possível de canais para gravação de EEG ou outros biopotentials; custos mais baixos de eletrodo; e maior frequência de largura de banda (ou seja, taxa de amostragem) de gravações. O básico desta técnica também pode ser facilmente modificado para acomodar gravando outros bio-sinais, tais como a eletromiografia (EMG) ou pletismografia para avaliação do músculo e atividade respiratória, respectivamente. Além de descrever como realizar as gravações de EEG-ECG, detalhamos também métodos para quantificar os dados resultantes para convulsões, EEG potência espectral, função cardíaca e variabilidade da frequência cardíaca, que demonstramos em um experimento de exemplo usando um mouse com epilepsia devido ao apagamento do gene Kcna1 . Vídeo-EEG-ECG, monitorização em modelos do rato de epilepsia ou outra doença neurológica fornece uma ferramenta poderosa para identificar a disfunção a nível do cérebro, coração ou as interações cérebro-coração.

Introduction

Eletroencefalografia (EEG) e eletrocardiograma (ECG) são técnicas poderosas e amplamente utilizadas para a avaliação na vivo o cérebro e a função cardíaca, respectivamente. EEG é a gravação da atividade elétrica cerebral, anexando eletrodos para o couro cabeludo1. O sinal gravado com EEG invasivo representa flutuações de tensão decorrentes de Likert excitatórios e inibitórios potenciais pós-sinápticos gerados principalmente pelos neurônios piramidais corticais1,2. EEG é o teste de neurodiagnostic mais comuns de avaliação e gerenciamento de pacientes com epilepsia3,4. É especialmente útil quando crises epilépticas ocorrem sem manifestações comportamentais convulsivas evidentes, tais como crises de ausência ou não-convulsiva estado de mal epiléptico5,6. Inversamente, epilepsia não relacionados com as condições que levam a episódios convulsivos ou perda de consciência podem ser diagnosticadas como crises epilépticas sem monitoramento de vídeo-EEG7. Além de sua utilidade no campo da epilepsia, o EEG é também amplamente utilizado para detectar a atividade anormal do cérebro associada com distúrbios do sono, encefalopatias e distúrbios de memória, bem como para complementar a anestesia geral durante cirurgias2 , 8 , 9.

Em contraste com EEG, ECG (ou EKG como ele às vezes é abreviado) é a gravação da atividade elétrica do coração10. Geralmente são realizadas por ECGs, anexando os eletrodos para as extremidades dos membros e da parede torácica, que permite a detecção das alterações de tensão gerada pelo miocárdio durante cada ciclo cardíaco de contração e relaxamento de10,11. Os principais componentes de forma de onda de ECG de um ciclo cardíaco normal incluem a onda P, o complexo de QRS e a onda T, que corresponde à despolarização atrial, ventricular despolarização e repolarização ventricular, respectivamente,10, 11. monitorização de ECG é usada rotineiramente para identificar arritmias cardíacas e defeitos do sistema de condução cardíaca12. Entre os pacientes de epilepsia, a importância do uso de ECG para identificar arritmias potencialmente fatais é amplificada, já que eles são significativamente maior risco de ataque cardíaco súbito, bem como a morte inesperada súbita em epilepsia13, 14,15.

Além de suas aplicações clínicas, gravações de EEG e ECG tornaram-se uma ferramenta indispensável para a identificação de disfunção de cérebro e coração em modelos do rato da doença. Embora tradicionalmente estas gravações foram realizadas separadamente, aqui nós descrevemos uma técnica para gravar vídeo, EEG e ECG simultaneamente em ratos. O método de vídeo-EEG-ECG simultâneo detalhado aqui utiliza uma configuração de gravação amarrados em que o eletrodo implantado na cabeça do rato é Hard-wired para o equipamento de gravação. Historicamente, esta amarrado, ou com fio, configuração tem sido o padrão e método mais amplamente usado para gravações de EEG em ratos; no entanto, sistemas de telemetria de EEG sem fio também foram desenvolvidos recentemente e estão ganhando na popularidade,16.

Em comparação com sistemas de EEG sem fio, o arranjo amarrado possui várias vantagens técnicas que podem tornar preferível dependendo da aplicação desejada. Estas vantagens incluem um maior número de canais para gravação de EEG ou outros biopotentials; custos mais baixos de eletrodo; disponibilidade de eletrodo; menor susceptibilidade para sinalizar a perda; e maior largura de banda de frequência (i. e., taxa de amostragem) de gravações17. Feito corretamente, o método de gravação amarrados descrito aqui é capaz de fornecer alta qualidade, livre de artefato EEG e ECG dados simultaneamente, junto com o vídeo correspondente para acompanhamento comportamental. Este dados de EEG e ECG podem então ser extraídos para identificar neural, cardíaca ou anormalidades neurocardiac tais como convulsões, alterações no EEG de energia espectro, blocos de condução cardíaca (i. e., ignorada batidas do coração) e mudanças na variabilidade da frequência cardíaca. Para demonstrar a aplicação destes métodos quantitativos de EEG-ECG, apresentamos um experimento de exemplo usando um nocaute de Kcna1 (- / -) do mouse. Kcna1 ratos – / – faltam de voltagem-dependente Kv1.1 subunidades α e apresentam como consequência espontâneas convulsões, disfunção cardíaca e morte prematura, tornando-os um modelo ideal para avaliação simultânea de EEG-ECG de deletérios associados a epilepsia disfunção neurocardiac.

Protocol

Todos os procedimentos experimentais devem ser realizados em conformidade com as diretrizes do National Institutes of Health (NIH), aprovada do sua instituição cuidado institucional do Animal e uso Comité (IACUC). Os principais instrumentos cirúrgicos necessários para este protocolo são mostrados na Figura 1. 1. preparação do eléctrodo para implantação Coloque o 10-soquete fêmea nanoconnector (ou seja, o eletrodo; Figura …

Representative Results

Para demonstrar como analisar os dados de gravações de EEG-ECG para identificar anormalidades neurocardiac, os resultados são apresentados para uma gravação de EEG-ECG de 24 horas de um Kcna1–/– rato (2 meses de idade). Estes animais mutantes, que são projetados para falta de voltagem-dependente Kv1.1 α-subunidades codificadas pelo gene Kcna1 , são um modelo genético usado com frequência de epilepsia, desde que eles apresent…

Discussion

Para obter gravações de EEG-ECG de alta qualidade que estão livres de artefatos, devem ser tomadas todas as precauções para evitar a degradação ou afrouxamento do eletrodo implantado e fios. Como um implante de cabeça de EEG torna-se solto, os contatos de fio com o cérebro irão degradar levando a amplitudes de sinal diminuiu. Implantes soltos ou pobre fio contatos também podem causar distorção dos sinais elétricos, introdução de artefatos de movimento e ruído de fundo para as gravações. Para evitar pot…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabalho foi apoiado por cidadãos Unidos para pesquisa em epilepsia (número de concessão 35489); o National Institutes of Health (conceder números R01NS100954, R01NS099188); e um centro de Ciências da saúde de Universidade Louisiana estado Malcolm Feist Postdoctoral Fellowship.

Materials

VistaVision stereozoom dissecting microscope VWR
Dolan-Jenner MI-150 microscopy illuminator, with ring light VWR MI-150RL
CS Series scale Ohaus CS200 for weighing animal
T/Pump professional Stryker recirculating water heat pad system
Ideal Micro Drill Roboz Surgical Instruments RS-6300
Ideal Micro Drill Burr Set Cell Point Scientific 60-1000 only need the 0.8-mm size
electric trimmer Wahl 9962 mini clipper
tabletop vise Eclipse Tools PD-372 PD-372 Mini-tabletop suction vise
fine scissors Fine Science Tools 14058-11 ToughCut, Straight, Sharp/Sharp, 11.5 cm
Crile-Wood needle holder Fine Science Tools 12003-15 Straight, Serrated, 15 cm, with lock – For applying wound clips
Dumont #7 forceps Fine Science Tools 11297-00 Standard Tips, Curved, Dumostar, 11.5 cm
Adson forceps Fine Science Tools 11006-12 Serrated, Straight, 12 cm
Olsen-Hegar needle holder with suture cutter Fine Science Tools 12002-12 Straight, Serrated, 12 cm, with lock
scalpel handle #3 Fine Science Tools 10003-12
surgical blades #15 Havel's FHS15
6-0 surgical suture Unify S-N618R13 non-absorbable, monofilament, black
gauze sponges Coviden 2346 12 ply, 7.6 cm x 7.6 cm
cotton-tipped swabs Constix SC-9 15.2-cm total length
super glue  Loctite LOC1364076 gel control
Michel wound clips, 7.5mm Kent Scientific INS700750
polycarboxylate dental cement kit Prime-dent 010-036 Type 1 fine grain
tuberculin syringe BD 309623
polyethylene tubing Intramedic 427431 PE160, 1.143 mm (ID) x 1.575 mm (OD)
chlorhexidine  Sigma-Aldrich C9394
ethanol Sigma-Aldrich E7023-500ML
Puralube vet ointment Dechra Veterinary Products opthalamic eye ointment
mouse anesthetic cocktail Ketamine (80 mg/kg), Xylazine (10 mg/kg), and Acepromazine (1 mg/kg)
carprofen Rimadyl (trade name)
HydroGel ClearH20 70-01-5022 hydrating gel; 56-g cups
Ponemah  software Data Sciences International data acquisition and analysis software; version 5.2 or greater with Electrocardiogram Module
7700 Digital Signal conditioner Data Sciences International
12 Channel Isolated Bio-potential Pod Data Sciences International
fish tank Topfin for use as recording chamber; 20.8 gallon aquarium; 40.8 cm (L) X 21.3 cm (W) X 25.5 cm (H)
Digital Communication Module (DCOM) Data Sciences International 13-7715-70
12 Channel Isolated Bio-potential Pod Data Sciences International 12-7770-BIO12
serial link cable Data Sciences International J03557-20 connects DCOM to bio-potential pod
Acquisition Interface (ACQ-7700USB) Data Sciences International PNM-P3P-7002
network video camera Axis Communications P1343, day/night capability
8-Port Gigabit Smart Switch Cisco SG200-08 8-port gigabit ethernet swith with 4 power over ethernet supported ports (Cisco Small Business 200 Series)
10-pin male nanoconnector with guide post hole Omnetics NPS-10-WD-30.0-C-G electrode for implantation on the mouse head
10-socket female nanoconnector with guide post Omnetics NSS-10-WD-2.0-C-G connector for electrode implant
1.5-mm female touchproof connector cables PlasticsOne 441 1 signal, gold-plated; for connecting the wiring from the head-mount implant to the bio-potential pod
soldering iron Weller WESD51 BUNDLE digital soldering station
solder Bernzomatic 327797 lead free, silver bearing, acid flux core solder
heat shrink tubing URBEST collection of tubing with 1.5- to 10-mm internal diameters
heat gun Dewalt D26960
mounting tape (double-sided) 3M Scotch MMM114 114/DC Heavy Duty Mounting Tape, 2.54 cm x 1.27 m 
desktop computer Dell recommended minimum requirements: 3rd Gen Intel Core i7-3770 processor with HD4000 graphics; 4 GB RAM, 1 GB AMD Radeon HD 7570 video card; 1 TB hard drive; Windows 7 OS 
permanent marker Sharpie 37001 black color, ultra fine point
toothpicks for mixing and applying the polycarboxylate dental cement
LabChart Pro software ADInstruments power spectrum software; version 8.1.3 or greater
Kubios HRV software Univ. of Eastern Finland HRV analysis software; version 2.2
Notepad Microsoft simple text editor software

References

  1. Fisch, B. J. . Fisch and Spehlmann’s EEG Primer. , (1999).
  2. Constant, I., Sabourdin, N. The EEG signal: a window on the cortical brain activity. Paediatr. Anaesth. 22 (6), 539-552 (2012).
  3. Mendez, O. E., Brenner, R. P. Increasing the yield of EEG. J. Clin. Neurophysiol. 23 (4), 282-293 (2006).
  4. Smith, S. J. M. EEG in the diagnosis, classification, and management of patients with epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii2-ii7 (2005).
  5. Bauer, G., Trinka, E. Nonconvulsive status epilepticus and coma. Epilepsia. 51 (2), 177-190 (2010).
  6. Hughes, J. R. Absence seizures: a review of recent reports with new concepts. Epilepsy Behav. 15 (4), 404-412 (2009).
  7. Mostacci, B., Bisulli, F., Alvisi, L., Licchetta, L., Baruzzi, A., Tinuper, P. Ictal characteristics of psychogenic nonepileptic seizures: what we have learned from video/EEG recordings–a literature review. Epilepsy Behav. 22 (2), 144-153 (2011).
  8. Smith, S. J. M. EEG in neurological conditions other than epilepsy: when does it help, what does it add?. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii8-ii12 (2005).
  9. Kennett, R. Modern electroencephalography. J. Neurol. 259 (4), 783-789 (2012).
  10. Thaler, M. S. . The Only EKG Book You’ll Ever Need. , (2012).
  11. Becker, D. E. Fundamentals of electrocardiography interpretation. Anesth. Prog. 53 (2), 53-63 (2006).
  12. Luz, E. J. S., Schwartz, W. R., Cámara-Chávez, G., Menotti, D. ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey. Comput. Methods Programs Biomed. 127, 144-164 (2016).
  13. Bardai, A., et al. Epilepsy is a risk factor for sudden cardiac arrest in the general population. PloS One. 7 (8), e42749 (2012).
  14. Lamberts, R. J., et al. Increased prevalence of ECG markers for sudden cardiac arrest in refractory epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 86 (3), 309-313 (2015).
  15. Thurman, D. J., Hesdorffer, D. C., French, J. A. Sudden unexpected death in epilepsy: assessing the public health burden. Epilepsia. 55 (10), 1479-1485 (2014).
  16. Zayachkivsky, A., Lehmkuhle, M. J., Dudek, F. E. Long-term Continuous EEG Monitoring in Small Rodent Models of Human Disease Using the Epoch Wireless Transmitter System. J. Vis. Exp. (101), e52554 (2015).
  17. Bertram, E. H. Monitoring for Seizures in Rodents. Models of Seizures and Epilepsy. , 97-109 (2017).
  18. Mishra, V., et al. Scn2a deletion improves survival and brain-heart dynamics in the Kcna1-null mouse model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Hum. Mol. Genet. 26 (11), 2091-2103 (2017).
  19. Thireau, J., Zhang, B. L., Poisson, D., Babuty, D. Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide. Exp. Physiol. 93 (1), 83-94 (2008).
  20. Smart, S. L., et al. Deletion of the K(V)1.1 potassium channel causes epilepsy in mice. Neuron. 20 (4), 809-819 (1998).
  21. Glasscock, E., Yoo, J. W., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Kv1.1 potassium channel deficiency reveals brain-driven cardiac dysfunction as a candidate mechanism for sudden unexplained death in epilepsy. J. Neurosci. 30 (15), 5167-5175 (2010).
  22. Moore, B. M., Jerry Jou, ., Tatalovic, C., Kaufman, M., S, E., Kline, D. D., Kunze, D. L. The Kv1.1 null mouse, a model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Epilepsia. 55 (11), 1808-1816 (2014).
  23. Ryvlin, P., et al. Incidence and mechanisms of cardiorespiratory arrests in epilepsy monitoring units (MORTEMUS): a retrospective study. Lancet Neurol. 12 (10), 966-977 (2013).
  24. Stables, C. L., Auerbach, D. S., Whitesall, S. E., D’Alecy, L. G., Feldman, E. L. Differential impact of type-1 and type-2 diabetes on control of heart rate in mice. Auton. Neurosci. 194, 17-25 (2016).
  25. Gehrmann, J., Hammer, P. E., Maguire, C. T., Wakimoto, H., Triedman, J. K., Berul, C. I. Phenotypic screening for heart rate variability in the mouse. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 279 (2), H733-H740 (2000).
  26. Goldman, A. M., Glasscock, E., Yoo, J., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Arrhythmia in heart and brain: KCNQ1 mutations link epilepsy and sudden unexplained death. Sci. Transl. Med. 1 (2), 2ra6 (2009).

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Cite This Article
Mishra, V., Gautier, N. M., Glasscock, E. Simultaneous Video-EEG-ECG Monitoring to Identify Neurocardiac Dysfunction in Mouse Models of Epilepsy. J. Vis. Exp. (131), e57300, doi:10.3791/57300 (2018).

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