2016年1月9日
使用经颅磁刺激(TMS)研究人类运动控制需要整合数据采集系统,以控制TMS的递送并同时记录人类行为。本文提供了通过TMS研究人类运动时整合数据采集系统的详细方法学。
本方法的总体目标是建立一种经济高效的研究方案,用于整合脑刺激与人体运动的研究。该方法能够回答神经运动控制领域中的关键问题,例如运动皮层的神经输出如何在持续运动过程中被调节。该技术的主要优势在于,脑刺激的施加由计算机自动控制,并可根据研究者关注的特定参数(如关节角度或肌肉活动幅度)来确定。
本实验操作将由我实验室的研究生 Aaron Bailey 演示。有关本实验方案的硬件和软件设置说明,请参见与本视频配套的论文。此处所示图示概括了硬件配置。
首先对受试者进行经颅磁刺激(TMS)安全性筛查,并获取其针对实验的书面知情同意书。然后使用体重秤记录受试者的总体重。同时使用卷尺测量受试者手部、前臂和上臂的长度,这些节段数据后续可用于运动学和动力学分析。
接下来,使用轻度研磨凝胶准备目标肌肉区域的皮肤。然后用酒精将该区域擦拭干净。使用阻抗仪确保皮肤电极阻抗低于10千欧,以提高肌电图(EMG)信号的采集质量。
现在将两个电极以双极导联方式放置在肌肉肌腹上。本实验中,将电极分别置于肱二头肌、肱三头肌、胸大肌、三角肌后束和肱桡肌上。最后,使用NC电缆将肌电放大器的输出端连接到AD盒的模拟通道0、1、3、4和5。
使用国际10-20脑电图电极定位系统确定顶点位置。利用神经导航软件将经颅磁刺激线圈与受试者进行校准。为每块目标肌肉定位运动热点是实验中最关键的步骤。
错误定位运动热点或线圈方向不正确,可能会影响所获取数据的准确性。接下来,为定位运动热点,首先将线圈置于受试者被研究手臂或手部对侧大脑半球,位于头顶点外侧五厘米处。线圈应平贴于受试者头部,并调整方向,使其与矢状面呈45度角。
然后,从最大刺激器输出的约30%开始,按照基于软件套件的数据采集软件中的描述,以不小于六秒的刺激间间隔给予TMS脉冲。移动TMS线圈,在头皮上略微改变其位置,同时轻微调整其方向,直至在目标肌肉中观察到运动诱发电位。接下来,通过从产生约一毫伏最可靠反应的刺激强度开始,确定静息运动阈值。
给予单个脉冲并在线记录运动诱发电位的峰-峰振幅。实验开始时,首先运行视觉刺激呈现软件程序,然后按照本方案配套论文中的描述,在基于套件的数据采集软件中运行实验试次的脚本文件。
在屏幕所示的配置对话框中输入所需信息。这些值将用于设置实验试次的时间及其他相关参数。例如,刺激集和随机化值用于控制每种试次类型在一组实验中执行的次数。
将运动捕捉传感器粘附于患者身上。完成此步骤后,软件将在极少用户干预的情况下自动运行。确保受试者充分理解所有任务指令,然后开始实验。
当参与者将光标置于起始位置目标时,试验开始。随后会出现一个新的视觉目标位置。接着,通过数据采集箱的数字-模拟输出发出一个听觉“开始”提示,参与者应将光标移动至新的目标位置。
受试者应将光标保持在目标位置1秒钟,然后将其移回起始位置,等待下一次试验。肌电图(EMG)的模拟信号将触发经颅磁刺激(TMS)脉冲,该脉冲应设置为在听到“开始”提示音后100毫秒内发出。观察受试者,确保在试验过程中光标准确置于起始位置和各个目标位置上。
如图所示,该实验包含21个条件,由七种目标条件组成,每种条件在三个不同时间点触发经颅磁刺激(TMS)脉冲。整个实验的预计总时长为三到四个小时。在单次试验中,左侧示意图显示试验开始时的起始位置,右侧示意图则显示试验过程中的结束位置。
在此处,我们看到的是在该次试验的肌电图(EMG)起始时刻,通过单脉冲经颅磁刺激(TMS)从每块肌肉记录到的运动诱发电位(MEP)的峰-峰振幅。此处显示的图表表示肩关节和肘关节的角位移,而这些图表则显示相同关节的角速度。此处我们看到肩关节和肘关节的动力学数据,其中蓝色、绿色和红色线条分别代表净肌肉力矩和骨与骨接触力矩。
该图展示了在向需要肱二头肌和胸大肌同时参与的目标运动时,从肱二头肌和胸大肌记录到的运动诱发电位示例。同时展示了在向需要肱三头肌和三角肌后束参与的目标运动时,从肱三头肌和三角肌后束记录到的运动诱发电位。一旦掌握,该技术若操作得当,可在两到三个小时内完成。
在进行该操作时,重要的是要确定使用哪种模拟信号(例如肌电活动或关节角度)来触发经颅磁刺激(TMS)脉冲。该信息将由实验的具体背景决定。完成该操作后,可进一步采用其他方法(如脑电图,EEG)来回答更多问题,例如脑振荡的变化是否与皮质脊髓输出的变化同步发生。
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本文概述了一种将数据采集系统与经颅磁刺激(TMS)相结合以研究人类运动控制的方法学。该方法旨在通过根据特定参数自动控制脑刺激的递送,促进对人类运动的研究。
将经颅磁刺激与同步运动捕捉技术相结合,能够精确检测动态运动任务期间的皮质脊髓输出。该方法通过将神经调节与可量化的生物力学输出相联系,支持在靶点验证过程中进行机制层面的风险评估。通过可重复、参数驱动的神经调节,该方法提高了运动控制障碍临床前模型的预测可靠性。
该方法通过自动化的、时间锁定的刺激,实现对皮质脊髓束在运动控制中作用的假设检验,从而在发现生物学与先导物识别之间架起桥梁。