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Zielgerichtetes Erreichen ist ein grundlegendes motorisches Verhalten, das es dem Menschen ermöglicht, mit der äußeren Umgebung zu interagieren und diese zu manipulieren. Das Studium des Erreichens in den Bereichen Motorphysiologie, Psychologie und Neurowissenschaften hat eine reiche und umfangreiche Literatur hervorgebracht, die eine Vielzahl von Methoden umfasst. Frühe Studien zum Erreichen nutzten direkte neuronale Aufzeichnungen bei nicht-menschlichen Primaten, um die neuronale Aktivität auf der Ebene einzelner Neuronenzu untersuchen 1,2. Neuere Studien haben das Erreichen von Verhaltensparadigmen untersucht, die sensomotorische Anpassung einsetzen, um die Natur des motorischen Lernens und der Kontrolle zu erforschen 3,4,5. Solche Verhaltensaufgaben in Kombination mit funktioneller Magnetresonanztomographie und Elektroenzephalographie können die gesamte Gehirnaktivität während des Erreichens beim Menschen messen 6,7. Andere Studien haben Online-TMS verwendet, um verschiedene Merkmale der Reichweitenvorbereitung und -ausführungzu untersuchen 8,9,10,11,12,13,14. Es besteht jedoch weiterhin Bedarf an einem Open-Source- und flexiblen Ansatz, der die Verhaltensbewertung des Erreichens mit TMS kombiniert. Während der Nutzen der Kombination von TMS mit Verhaltensprotokollen sehr gut etabliert ist15, untersuchen wir hier speziell die Anwendung von TMS im Kontext der Verwendung eines Open-Source-Ansatzes. Dies ist insofern neu, als andere Gruppen, die mit dieser Kombination von Methoden publiziert haben, ihre Werkzeuge nicht ohne weiteres zur Verfügung gestellt haben, was eine direkte Replikation verbietet. Dieser Open-Source-Ansatz erleichtert die Replikation, den Datenaustausch und die Möglichkeit von Multi-Site-Studien. Sollten andere neue Forschungsfragen mit ähnlichen Werkzeugen verfolgen wollen, kann der Open-Source-Code als Sprungbrett für Innovationen dienen, da er leicht anpassbar ist.
TMS bietet ein nicht-invasives Mittel zur Sondierung des motorischen Systems zu genau kontrollierten Zeitpunkten16. Wenn TMS über den primären motorischen Kortex (M1) appliziert wird, kann es eine messbare Ablenkung im Elektromyogramm eines Zielmuskels hervorrufen. Die Amplitude dieser Spannungswelle, die als motorisch evoziertes Potential (MEP) bekannt ist, liefert einen Index für den momentanen Erregbarkeitszustand des kortikospinalen (CS) Weges - ein resultierendes Analogon aller erregenden und hemmenden Einflüsse auf den CS-Weg17. Neben einer zuverlässigen Messung der intrinsischen CS-Erregbarkeit innerhalb des Probanden kann TMS mit anderen Verhaltens- oder kinematischen Metriken kombiniert werden, um die Beziehungen zwischen CS-Aktivität und Verhalten zeitlich präzise zu untersuchen. Viele Studien haben eine Kombination aus TMS und Elektromyographie (EMG) verwendet, um eine Vielzahl von Fragen über das motorische System zu beantworten, zumal diese Kombination von Methoden es ermöglicht, MEPs unter einer Vielzahl von Verhaltensbedingungen zu untersuchen15. Ein Bereich, in dem sich dies als besonders nützlich erwiesen hat, ist die Untersuchung der Aktionsvorbereitung, meistens durch die Untersuchung von Einzelgelenkbewegungen18. Allerdings gibt es vergleichsweise weniger TMS-Studien zu naturalistischen Mehrgelenkbewegungen wie z.B. dem Greifen.
Das aktuelle Ziel war es, eine Aufgabe mit verzögerter Reaktion zu entwickeln, die Verhaltenskinematik, Online-Einzelpuls-TMS-Verabreichung und gleichzeitige EMG-Aufzeichnung von mehreren Muskeln umfasst. Die Aufgabe umfasst ein zweidimensionales Punkt-zu-Punkt-Reichweiten-Paradigma mit visuellem Online-Feedback unter Verwendung eines horizontal ausgerichteten Monitors, so dass das visuelle Feedback mit den Reichweitenbahnen übereinstimmt (d.h. eine 1:1-Beziehung während des veridischen Feedbacks und keine Transformation zwischen visuellem Feedback und Bewegung). Das aktuelle Design beinhaltet auch eine Reihe von Versuchen mit einer visuomotorischen Störung. Im angegebenen Beispiel ist dies eine 20°-Drehverschiebung des Cursor-Feedbacks. Frühere Studien haben ein ähnliches Paradigma verwendet, um Fragen zu den Mechanismen und Berechnungen zu beantworten, die mit der sensomotorischen Anpassung verbunden sind 19,20,21,22,23,24,25. Darüber hinaus ermöglicht dieser Ansatz, die Erregbarkeitsdynamik des motorischen Systems zu bestimmten Zeitpunkten während des motorischen Online-Lernens zu bewerten.
Da sich das Erreichen als fruchtbares Verhalten für die Untersuchung von Lernen / Anpassung erwiesen hat, hat die Bewertung der CS-Erregbarkeit im Kontext dieses Verhaltens ein enormes Potenzial, die neuronalen Substrate zu beleuchten, die an diesen Verhaltensweisen beteiligt sind. Dazu können lokale hemmende Einflüsse, Veränderungen der Tuning-Eigenschaften, das Timing neuronaler Ereignisse usw. gehören, wie sie in der Forschung an nicht-menschlichen Primaten festgestellt wurden. Diese Merkmale waren jedoch bei Menschen und klinischen Populationen schwieriger zu quantifizieren. Die neuronale Dynamik kann auch in Abwesenheit von offener Bewegung beim Menschen mit dem kombinierten TMS- und EMG-Ansatz (d.h. während der Vorbereitung der Bewegung oder in Ruhe) untersucht werden.
Die vorgestellten Tools sind Open-Source, und der Code ist leicht anpassbar. Dieses neuartige Paradigma wird wichtige Erkenntnisse über die Mechanismen liefern, die an der Vorbereitung, Ausführung, Beendigung und Anpassung von Reichweitenbewegungen beteiligt sind. Darüber hinaus hat diese Kombination von Methoden das Potenzial, Zusammenhänge zwischen Elektrophysiologie und Reichweitenverhalten beim Menschen aufzudecken.