Lokalisierung funktionsspezifischer Ziele für die transkranielle Magnetstimulation in Abwesenheit von Navigationsgeräten
23. Mai 2025
In dieser Arbeit wird beschrieben, wie funktionsspezifische Ziele für repetitive transkranielle Magnetstimulationseingriffe oder -behandlungen lokalisiert werden können, wenn keine Navigationsgeräte verfügbar sind.
Ich arbeite im Bereich der motorisch-kognitiven Neurowissenschaften und beschäftige mich mit der Frage, wie man feine Handbewegungen mit TMS verbessern kann. Wir versuchen, einfache Wege zu finden, um die Gehirnfunktion auch ohne Navigationssysteme zu steuern.
Die Ausrichtung auf die transkranielle Magnetstimulation hat sich von einem einfachen Spot-Picking zur Abstimmung von Gehirnnetzwerken entwickelt, und mit der Hilfe von KI wird sie intelligenter, persönlicher und näher an individuellen Gehirnbehandlungen.
Zu den Möglichkeiten zur Definition von Zielen für die transkranielle Magnetstimulation gehören derzeit multimodale bildgebende, FMRI-gesteuerte Peaking-Ziele auf der Grundlage der kognitiven Leistung unter Verwendung eines geschlossenen Regelkreises und der vom Gehirnzustand abhängigen TMS sowie die Modellierung elektrischer Felder mit hoher Präzision.
Es ist eine Herausforderung, die chirurgischen kortikalen Koordinaten und die Zweischeibenkappe mit Führfehlern zu kartieren.
Die meisten Kollegen verfügen nicht über ein neuronales Navigationssystem, so dass sie sich nicht für eine personalisierte funktionsspezifische transkranielle Magnetstimulationsbehandlung entscheiden können. Unser Ansatz, dieses Problem zu lösen.
[Moderator] Öffnen Sie zunächst die Vorverarbeitungssoftware. Klicken Sie auf DPARSF 5.4 und wählen Sie dann die DPARSF Advanced Edition aus, um die Aufgabenstatusdaten mit bestimmten Parametern vorzuverarbeiten. Führen Sie Slice-Timing- und Kopfbewegungskorrekturen durch. Registrieren Sie die Funktionsbilder gemeinsam mit Strukturbildern und wenden Sie eine räumliche Glättung mit voller Breite bei maximal sechs Millimetern an. Öffnen Sie SPM 12 und klicken Sie auf Coregister Estimate. Wählen Sie als Referenzbild die Datei mit dem Namen sub-asterisk crop_1.nii aus dem Ordner T1 Img aus. Wählen Sie als Quellbild die Datei mean asterisk.nii aus dem Parameterordner realign aus. Wählen Sie für das andere Bild die Rohdatei asterisk.nii aus dem lustigen Img AR-Ordner aus. Klicken Sie auf Segment und wählen Sie dann Volumes aus. Wählen Sie die Datei mit dem Untersternchen crop_1.nii aus dem Ordner T1 Img aus. Wählen Sie für Verformungsfelder die Option Invers plus Vorwärts aus. Klicken Sie dann auf Ausführen. Wiederholen Sie diese Segmentierung für die Datei sub-asterisk.nii aus demselben Ordner. Klicken Sie anschließend auf Glätten. Wählen Sie die Dateien raasterisk.nii aus dem Ordner fun imgar aus, um das Bild zu glätten, und geben Sie 666 in das Feld FWHM ein. Führen Sie eine First-Level-Analyse durch, um individuelle Aktivierungskarten zu erhalten und das Peak-Voxel der Aktivierung als Stimulationsziel zu identifizieren. Erstellen Sie einen neuen Ordner mit dem Namen indiv_act und klicken Sie auf Erste Ebene angeben. Wählen Sie im Verzeichnisfeld den Ordner indiv_act aus. Klicken Sie auf Einheiten für Design, wählen Sie Scans und geben Sie zwei für das Scan-Intervall ein. Wählen Sie im Abschnitt Daten und Design unter scans die Dateien SRA asterisk.nii aus. Legen Sie im Abschnitt "Bedingung" name auf tap fest. Geben Sie dann 0, 30, 60, 90 für den Beginn ein und legen Sie die Dauer auf 15 fest. Klicken Sie dann auf mehrere Regressoren und wählen Sie die rp_aasterisk.txt Datei aus den neu ausgerichteten Parametern aus. Wählen Sie zur Schätzung die Datei SPM.map aus dem Ordner indiv_act aus, und generieren Sie die Aktivierungszuordnung für die einzelnen Aufgaben spmt_0001. Drücken Sie nun auf Ergebnisse und wählen Sie die Datei spm.map aus dem Ordner indiv_act aus. Aktivieren Sie T-Kontrast und klicken Sie auf Neuen Kontrast definieren. Geben Sie einen benutzerdefinierten Namen ein, geben Sie dann 1,0 in das Kontrastfeld ein und klicken Sie auf Senden. Okay, fertig. Wählen Sie unter Maskierung anwenden die Option Keine aus. Wählen Sie dann unter P-Wertanpassung keine aus und setzen Sie den Wert auf 0,001. Legen Sie den Schwellenwert und extend auf Null fest. Klicken Sie nun auf normalisieren, schreiben und dann auf Daten. Wählen Sie in den Verformungsfeldern die Datei iy crop 1 aus dem Ordner T1 Img aus. Wählen Sie für das zu schreibende Bild die M1-Maske für die Gehirnregion aus. Geben Sie dann den individuellen Begrenzungsrahmen und die Voxelgrößen ein. Drücken Sie anschließend auf Coregister reslice und wählen Sie dann SPMT_0001 aus dem Ordner indiv_act aus, um den Bildbereich zu definieren. Damit das Bild neu aufgeteilt werden soll, wählen Sie die zuvor generierte Datei W asterisk.nii aus. Berechnen Sie nun die Aktivierungsspitze der einzelnen Aufgaben. Führen Sie in MatLab den Sort-Positiv-Code aus und geben Sie dann die Namen wie angegeben ein. Identifizieren Sie die erste X-Koordinate mit einem negativen Wert, und notieren Sie sie als Spitze der individuellen Aufgabenaktivierung. Um den individualisierten, funktionsspezifischen Zielstart SPM 12 zu finden, klicken Sie auf FMRI und wählen Sie dann Segment aus dem Menü aus. Drücken Sie unter der Parameterschnittstelle die Volumes-Taste und wählen Sie die MNI-Brain-Vorlagendatei aus. Klicken Sie dann auf die Verformungsfelder, um Invers plus Vorwärts auszuwählen. Starten Sie als Nächstes MatLab und führen Sie den Kantencode aus, um die inneren und äußeren Ränder der Standard-Kopfhaut zu umreißen. Wählen Sie das Bild c5.nii aus. Klicken Sie dann auf Fertig, um die Datei c5_edges.nii zu generieren. Verwenden Sie jetzt SPM 12, um den Standard-Kopfhautrand in einen individuellen Raum zu verwandeln. Klicken Sie auf normalisieren, schreiben und klicken Sie auf Daten. Wählen Sie die Datei iy_sub asterisk.nii aus dem Ordner T1 Img unter Verformungsfelder aus. Wählen Sie C5 outer edge.nii für Bilder aus, um den individuellen Begrenzungsrahmen und die Voxelgrößen zu schreiben und einzugeben. Konvertieren Sie kortikale Koordinaten in Kopfhautkoordinaten, indem Sie den Transkortex-zu-Kopfhaut-Code in MatLab öffnen und die erste Zeile ausführen. Geben Sie die einzelnen Koordinaten des Aktivierungspunkts ein. Wählen Sie die WC5-Außenkantendatei aus. Notieren Sie dann die Ausgabekoordinaten. Öffnen Sie den dpabi viewer. Klicken Sie auf Unterlage und wählen Sie das einzelne T1-Strukturbild aus. Lokalisieren und notieren Sie die Koordinaten des linken und rechten Ohrpeaks, des Nasions und des Inions. Definieren Sie nun den Ursprung der Kopfhaut, indem Sie den Schnittpunktcode in MatLab öffnen. Geben Sie die Koordinaten der vier Orientierungspunkte ein. Führen Sie dann den Code aus, um die Schnittpunktkoordinaten der Ohr- und Nasen-Inionen-Linien zu berechnen. Notieren Sie sich die Schnittpunktkoordinaten. Um den Schnittpunkt entlang der Z-Achse zur Kopfhaut zu verschieben, öffnen Sie den Ursprungscode in MatLab. Geben Sie die Schnittpunktkoordinaten in Punkt H definieren ein und wählen Sie die WC5-Außenkantendatei aus. Ermitteln Sie die Ursprungskoordinaten der Kopfhaut O. Um die tatsächliche Entfernung vom Ursprung der Kopfhaut zu den einzelnen Punkten zu berechnen, führen Sie den Entfernungscode aus. Wählen Sie die WC5-Datei mit der Außenkante aus und geben Sie den Skalp-Ursprung, das Ziel und die vier Koordinaten des Orientierungspunkts ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden. Berechnen Sie nun den Winkel zwischen der Linie, die das Skalp-Ziel mit dem Skalp-Ursprung verbindet, und der X-Achse in der XY-Ebene, indem Sie den Code zur Berechnung des Winkels X-Achse öffnen und die erste Zeile ausführen. Geben Sie im Befehlsfenster die Koordinaten des Ursprungs der Kopfhaut und des Stimulationsziels ein. Verwenden Sie das Ziellineal, um die entsprechende weiche Linealposition basierend auf der berechneten Entfernung und dem berechneten Winkel zu fixieren. Markieren Sie dann die Kopfhaut mit einem abwaschbaren Stift. Basierend auf einer Stichprobe werden T-Test-Karten die funktionelle Konnektivität und die Amplitude der niederfrequenten Fluktuation ohne Mehrfachvergleichskorrektur angezeigt.
Überblick
Diese Studie konzentriert sich auf die Verbesserung der Zielgenauigkeit von Hirnfunktionen für transkranielle Magnetstimulation (TMS) Interventionen ohne Navigationsgeräte. Sie betont unkomplizierte Methoden zur Bestimmung von Zielbereichen basierend auf kognitiver Leistung und fortgeschrittenen Bildgebungstechniken.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Motorische Kognitionsneurowissenschaft
- Transkranielle Magnetstimulation (TMS)
- Hirnnetzwerk-Targeting
Hintergrund
- Repetitive TMS wird zur Verbesserung motorischer Fähigkeiten, insbesondere feiner Handbewegungen, eingesetzt.
- Traditionell hat sich die TMS-Zielgenauigkeit von einfachen Methoden zu anspruchsvolleren, KI-gestützten Ansätzen entwickelt.
- Viele Forscher haben keinen Zugang zu neuronalen Navigationssystemen für personalisierte TMS-Behandlungen.
- Diese Studie zielt darauf ab, die Herausforderungen bei der Definition von TMS-Zielen ohne solche Systeme anzugehen.
Zweck der Studie
- Entwicklung zugänglicher Methoden zur Lokalisierung funktionsspezifischer Ziele für TMS.
- Erleichterung individualisierter Behandlungspläne ohne Navigationswerkzeuge.
- Verbesserung der Wirksamkeit von TMS-Interventionen durch Verfeinerung der Targeting-Techniken.
Verwendete Methoden
- Der Ansatz umfasst fortgeschrittene Bildgebungs- und Analysetechniken mittels Software wie SPM 12 und DPARSF.
- Individuelle Aktivierungskarten werden generiert, um Stimulationsziele basierend auf der kognitiven Aufgabenleistung zu definieren.
- Schritte umfassen die Koregistrierung funktioneller und struktureller Hirnbilder, Bildsegmentierung und Normalisierungsverfahren.
- MatLab wird eingesetzt, um Koordinaten weiter zu verarbeiten und Stimulationsziele genau zu bestimmen.
Hauptergebnisse
- Die Studie skizziert erfolgreich eine Methode zur Identifizierung personalisierter TMS-Ziele durch die Verwendung von Hirnaktivierungskarten.
- Wichtige Erkenntnisse betonen das Potenzial für reduzierte Fehler bei der Abbildung kortikaler Koordinaten während TMS-Interventionen.
- Unterstreicht die Bedeutung der Integration individueller kognitiver Leistung in das TMS-Targeting.
Schlussfolgerungen
- Diese Forschung bietet einen wertvollen Rahmen für die Umsetzung effektiver, maßgeschneiderter TMS-Behandlungen ohne spezialisierte Ausrüstung.
- Die Ergebnisse unterstützen ein besseres Verständnis dafür, wie individualisiertes Targeting neuronale Interventionen verbessern kann.
- Die Implikationen umfassen den Weg für personalisierte Ansätze in der Kognitionsneurowissenschaft und TMS-Anwendungen.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Accurate localization of function-specific transcranial magnetic stimulation (TMS) targets is critical for advancing neurotherapeutic discovery and reducing mechanistic ambiguity in motor recovery research. This method enables institutions without navigation equipment to define individualized stimulation sites, supporting predictive confidence in early-stage target validation. By bridging imaging-derived functional targets with practical workflows, it enhances portfolio decision-making for neuropsychiatric and neurorehabilitation pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of therapeutic hypotheses by mapping voluntary motor function to specific cortical regions.
- Supports biological de-risking by distinguishing function-specific targets from traditional motor hotspots.
- Improves predictive confidence for target engagement in neurostimulation studies.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated brain region targets for downstream neuromodulation workflows.
- Standardizes localization procedures, enhancing reproducibility across research sites lacking navigation systems.
- Generates quantitative activation maps to support reliable comparison of stimulation effects.
Translational & Preclinical Research
- Aligns stimulation targets with disease-relevant motor circuits, supporting translational biomarker strategies.
- Enables continuity from discovery-stage mapping to preclinical validation of neuromodulatory interventions.
- Reduces risk of off-target effects by refining anatomical precision in stimulation protocols.
Pipeline & Workflow Integration
This localization method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a reproducible workflow for defining and validating function-specific TMS targets in the absence of navigation equipment.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by linking fMRI-derived activation peaks to stimulation coordinates.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs for cross-condition and cross-subject comparison.
- Analytics: Provides individual activation maps and statistical contrasts to inform target selection.
- Translational Research: Maintains alignment with disease-relevant motor pathways for preclinical modeling.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, equipment-independent protocol adaptable across research settings.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target validation.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and accessibility for institutions without advanced navigation tools.
- Strategic Value: Enables more informed go/no-go decisions and capital-efficient advancement of neuromodulation assets.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neurotherapeutic candidates based on robust target localization.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroimaging analysis and familiarity with software such as SPM and MatLab.
- Depends on access to fMRI data and computational infrastructure for image processing.
- Necessitates cross-team standardization of anatomical landmark identification and coordinate transformation.
- Adaptable to various model systems but may require protocol adjustments for different brain regions or functions.
- Accuracy is contingent on precise image registration and consistent application of measurement procedures.
