Este artículo describe la estimulación magnética transcraneal activada por electroencefalografía en tiempo real para estudiar y modular las redes cerebrales humanas.
Artículo de método
Este artículo describe la estimulación magnética transcraneal activada por electroencefalografía en tiempo real para estudiar y modular las redes cerebrales humanas.
El efecto de un estímulo para el cerebro depende no sólo de los parámetros del estímulo, sino también de la dinámica de la actividad cerebral en el momento de la estimulación. La combinación de electroencefalografía (EEG) y estimulación magnética transcraneal (TMS) en un sistema de estimulación dependiente del estado cerebral en tiempo real permite el estudio de las relaciones de la dinámica de la actividad cerebral, la excitabilidad cortical y la inducción de la plasticidad . Aquí, demostramos un método recientemente desarrollado para sincronizar el momento de la estimulación cerebral con la fase de oscilaciones EEG en curso utilizando un sistema de análisis de datos en tiempo real. Este TMS en tiempo real de la corteza motora humana, cuando TMS se sincroniza con el pico negativo eEG de la superficie del ritmo sensorimotor alfa (8-14 Hz), ha demostrado efectos diferenciales de excitabilidad y plasticidad corticoespinales. La utilización de este método sugiere que la información en tiempo real sobre el estado cerebral instantáneo se puede utilizar para la inducción de plasticidad eficaz. Además, este enfoque permite la estimulación cerebral sincronizada por EEG personalizada que puede conducir al desarrollo de protocolos de estimulación cerebral terapéutica más eficaces.
TMS es un método bien establecido para la estimulación cerebral no invasiva y permite la modulación específica de la dinámica de red en curso y estudios de vías neuronales corticocorticales y corticoespinales con alta precisión espaciotemporal1. Al estimular la corteza motora primaria (M1), la respuesta neuronal se puede cuantificar como potenciales evocados por el motor (MEP), así como potenciales eEG evocados por TMS. Los eurodiputados se pueden registrar mediante electromiografía (EMG) de los músculos diana, ysu amplitud refleja la excitabilidad corticoespinal al estimular la corteza motora primaria 2.
A pesar del potencial único de la estimulación cerebral no invasiva como herramienta científica para investigar y modular las redes cerebrales en participantes sanos del estudio y en pacientes, los estudios TMS sufren de grandes variabilidads de ensayo a ensayo e intra e interindividual de respuestas evocadas3,4,5. Específicamente, en los estudios DETM de excitabilidad y plasticidad corticoespinales, las respuestas meP, así como la potenciación inducida a largo plazo (LTP) o la plasticidad a largo plazo (LTD) presentan una alta variabilidad intrínseca, incluso cuando los parámetros de estímulo están cuidadosamente controlados3,4. Sin embargo, la evidencia de estudios en animales indica que la variabilidad observada de las respuestas no es atribuibleal "ruido aleatorio", sino que está relacionada con los estados cerebrales fluctuantes en el momento de la estimulación 6. En consecuencia, al combinar TMS con EEG en un paradigma de estimulación dependiente del cerebro-estado en tiempo real (es decir, TMS activado por EEG), el estado cerebral instantáneo fluctuante se puede utilizar para optimizar la sincronización de estímulo7,8, 9 , 10.
Varios estudios han relacionado la fase instantánea de las oscilaciones neuronales en curso con la excitabilidad neuronal utilizando sistemas EEG compatibles con TMS11,12. Los amplificadores EEG modernos pueden manejar los grandes artefactos electromagnéticos TMS, y existen protocolos experimentales cada vez más bien establecidos para la combinación de EEG con TMS13,14 y la eliminación post hoc del EEG relacionado con TMS artefactos15,16. Si bien la influencia del estado cerebral del preestímulo evaluado por el EEG en las respuestas evocadas por TMS se puede evaluar con estímulos TMS aplicados aleatoriamente que se clasifican post hoc17,18, la aplicación repetitiva de TMS en un cerebro predefinido estado requiere en tiempo real EEG-activado TMS11,19.
Aquí, una configuración personalizada de LA TMS eEG-de resolución de milisegundos-accionada se utiliza para sincronizar los pulsos TMS con una fase predeterminada de las oscilaciones cerebrales en curso11,demostrando que la desviación negativa del EEG del ritmo alfa-alfa corresponde a un ritmo más alto estado de excitabilidad cortical (que conduce a amplitudes MEP más grandes) en comparación con la desviación positiva del EEG8,11,12,20. En este manuscrito, presentamos un método para llevar a cabo protocolos TMS activados por EEG en tiempo real para estudiar las redes cerebrales humanas.
Todos los procedimientos experimentales descritos en las siguientes secciones han sido aprobados por el Comité de ética institucional siguiendo las directrices de la Declaración de Helsinki, y todos los participantes proporcionaron consentimiento informado por escrito antes de estudiar la inscripción.
1. Participantes en el estudio
2. Preparación de la configuración
3. Llevar a cabo el experimento
La utilización del TMS activado por EEG en tiempo real en la corteza motora primaria humana revela efectos diferenciales de excitabilidad corticoespinal y plasticidad. Usando el protocolo descrito anteriormente, se aplicó EEG-TMS en tiempo real, sincronizando TMS con la fase oscilatoria EEG en curso del sensor imotor endógeno -ritmo en tres condiciones de disparo (pico positivo, pico negativo y fase aleatoria) en orden aleatorio . Se utilizó un montaje de EEG laplaciano para extraer el ritmo del sensorimotor haciendo referencia al electrodo EEG C3 al promedio de cuatro electrodos circundantes (FC1, FC5, CP1 y CP5). El cuadro 2a muestra la señal EEG del preestímulo promedio en el 400 ms antes del pulso TMS para las tres condiciones predefinidas. El promedio de los eurodiputados registrados de los músculos de la derecha se muestran en la Figura 2b. Estos resultados muestran que la desviación negativa del EEG del ritmo de la temperatura corresponde a un estado de excitabilidad cortical más alto (que conduce a amplitudes MEP más grandes) en comparación con la deflexión positiva del EEG, con baja variabilidad interauricular de la Efectos excitabilidad, presentados en la Figura 2c.

Figura 1 : TMS de fase EEG dependiente del estado cerebral. Los datos brutos del EEG del cuero cabelludo derivados de un montaje laplaciano de cinco canales centrado en el electrodo C3 sobre la corteza sensorimotor izquierda fueron adquiridos muestra por muestra por un sistema de procesamiento de señal digital en tiempo real. (a) El algoritmo procesó una ventana deslizante de 500 ms de datos EEG cada 2 ms. (b) La señal después del filtrado de paso de banda y la eliminación de los artefactos de borde. (c) La señal predicha hacia delante (traza roja) basada en un modelo de previsión autoregresiva que se calculó a partir de la ventana de datos. La fase en el momento cero ("ahora mismo") se estimó utilizando una transformación Hilbert, la potencia espectral se estimó a partir de la ventana de datos. El estimulador TMS se activó cuando se cumplió una condición de fase predefinida y amplitud espectral. TMS sobre la corteza motora primaria izquierda dio lugar a mep en los músculos de la mano derecha registrados con EMG de superficie. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Datos de un sujeto ejemplar que recibió TMS activado por EEG en tiempo real sobre la M izquierda 1 , apuntando a la fase de la Sensorimotor de 10 Hz-ritmo. Se aplicaron cien estímulos cada uno de acuerdo con tres condiciones de activación de fase (pico positivo, pico negativo y fase aleatoria) en combinación con una condición de umbral de potencia espectral mínima constante de 10 Hz, en orden aleatorio, con un intervalo intertrial de aproximadamente 3 s. Se utilizó un montaje de EEG laplaciano para extraer el ritmo del sensorimotor haciendo referencia al electrodo EEG C3 al promedio de cuatro electrodos circundantes (FC1, FC5, CP1 y CP5). (a) Señal EEG de preestímulo promedio en el ms 400 antes del pulso TMS para las tres condiciones. (b) Rastro medio de EMG del potencial evocado del motor (MEP) registrado desde el músculo brevis de los polimitos del abductor derecho para cada condición. (c) Amplitud MEP pico a pico (en microvoltios) de cada prueba a lo largo del tiempo, por condición de disparo. Observe que los MEP son más grandes en la condición de pico negativo, más pequeñoen en la condición de pico positivo, e intermedios en la condición de fase aleatoria. (d) La amplitud media del MEP en cada condición se muestra con barras de error que ilustran el error estándar de la media. Tenga en cuenta que un participante con un efecto particularmente claro ha sido seleccionado con fines ilustrativos y que este tamaño de efecto no es representativo para el promedio del grupo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
El TMS activado por EEG dependiente del estado cerebral es un método novedoso con perspectivas únicas con respecto a la eficacia y consistencia de los efectos de estimulación cerebral subsiguientes8,9,31. La principal ventaja del método es que un estado cerebral endógeno funcionalmente relevante puede ser específicamente dirigido a desencadenar el pulso TMS, induciendo respuestas cerebrales potencialmente menos variables y más duraderas11. TMS repetitiva activada por EEG en tiempo real en la fase negativa del ritmo sensorimotor de M1 humano (es decir, el estado de mayor excitabilidad corticoespinal, Figura 2) indujo una plasticidad similar a la LTP significativamente más fuerte (un aumento a largo plazo del MEP amplitud) en comparación con TMS11,20independiente del estado cerebral. Además de su utilidad científica, la aplicación de EEG-TMS en tiempo real a áreas corticales, como la corteza prefrontal dorsolateral (DLPFC), tiene el potencial de aumentar la eficacia de los protocolos actuales de estimulación cerebral terapéutica.
En este manuscrito, presentamos los pasos metodológicos para la implementación de EEG-TMS en tiempo real. Los requisitos fundamentales para la conducción de experimentos con este método son, en primer lugar, el uso de un sistema EEG compatible con TMS con una opción de salida digital en tiempo real y, en segundo lugar, el uso del procesamiento de señales en tiempo real con la implementación de una detección de fase algoritmo24, que extrae el ritmo cerebral deseado (p. ej., sensorimotor-ritmo) de la señal EEG registrada mediante filtros espaciales (por ejemplo, filtro laplaciano centrado en C3) y aplica estimulación cuando las condiciones preseleccionadas (es decir, fase y potencia de el ritmo cerebral objetivo) se cumplen. El rendimiento y la precisión del algoritmo dependen en gran parte del SNR de la grabación EEG20. Por lo tanto, los pasos de preparación del EEG del protocolo son cruciales para lograr un SNR alto y garantizar la activación precisa del TMS, y una preselección de participantes puede necesitar ser considerada si la oscilación de destino respectiva no es lo suficientemente observable con EEG en cada individuo. Además, es aconsejable el uso de brazos de apoyo mecánicos para las bobinas y almohadas de vacío para inmovilizar la cabeza del participante, con el fin de minimizar los artefactos debido a la presión variable de la bobina en los electrodos.
En cuanto a la aplicación del método EEG-TMS en tiempo real en paradigmas experimentales, la selección del ritmo cerebral de interés puede variar. Por lo tanto, los ajustes del filtrado son aconsejables para facilitar la identificación de la actividad cerebral dirigida. Recientemente, se han propuesto varios métodos de filtrado espacial para extraer de manera óptima un estado cerebral funcionalmente relevante (por ejemplo, en el espacio de canal19,con densidad de fuente actual13,con filtros espaciales locales11,28 , y con filtros individualizados utilizando, por ejemplo, la descomposición espacio-espectral29). Sin embargo, hasta ahora, no existe ningún método inequívoco para extraer de las señales eEG de superficie (espacio del sensor) la fase real de oscilación cerebral (espacio de origen). Los estudios futuros que evalúan la correspondencia de las señales de superficie y espacio de origen están garantizados para mejorar la precisión de los algoritmos EEG en tiempo real.
Mientras que en este protocolo nos hemos centrado en el ritmo del sensorimotor de 8-14 Hz para demostrar la influencia de la fase instantánea de esta oscilación en la excitabilidad corticoespinal, otras oscilaciones (por ejemplo, beta, theta, o oscilaciones infralentas) también pueden desempeñar un papel. Este método, en principio, se puede utilizar para apuntar a la fase de cualquier oscilación que se puede aislar con un SNR suficiente, incluyendo múltiples oscilaciones superpuestas (por ejemplo, un ciclo negativo de alfa y un pico positivo simultáneo de gamma).
Una limitación principal de los experimentos EEG-TMS en tiempo real es que la resolución espaciotemporal con respecto a las fuentes cerebrales depende en gran medida de la ocurrencia del artefacto y la consistencia de la estimulación. Por lo tanto, un requisito previo crítico del protocolo es la supervisión del rendimiento del algoritmo (es decir, garantizar que la estimulación se produce en la detección de la actividad neuronal y no artifa a lo largo del experimento). Además, la utilización de la neuronavegación para un posicionamiento óptimo y consistente de la bobina de estimulación (especialmente en paradigmas experimentales que utilizan sitios de estimulación como el DLPFC) es útil para reducir la variabilidad de la respuesta debido a la variabilidad en posición de la bobina. Observe también, como limitación adicional, que se requieren EEG/EMG, TMS y dispositivos de procesamiento en tiempo real seleccionados y configurados específicamente, junto con la experiencia en la preparación y realización de los experimentos de tal manera que se minimicen las fuentes externas de respuesta variabilidad que puede enmascarar el efecto del estado cerebral instantáneo.
En conclusión, demostramos un protocolo estándar para llevar a cabo experimentos EEG-TMS en tiempo real e introdujimos un método novedoso para utilizar los estados endógenos del cerebro de interés (es decir, fases preseleccionadas y potencia de una oscilación cerebral endógena dirigida) para desencadenar la estimulación cerebral. La investigación adicional utilizando el método EEG-TMS en tiempo real permitirá mejoras metodológicas y facilitará el desarrollo de protocolos eficaces para el estudio y modulación de las redes cerebrales humanas.
C.Z. y P.C.G. se financian parcialmente a través de una subvención EXIST Transfer of Research del Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Energía de Alemania (concesión 03EFJBW169). C.Z. informa de empleo adicional como empleado a tiempo parcial de la fundación de innovación médica sin fines de lucro (Stiftung f'r Medizininnovationen, Tubinga, Alemania); una filial de esta fundación está produciendo el procesador en tiempo real utilizado en este artículo (Medical Innovations Incubator GmbH, Tubinga, Alemania).
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| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| de registro de EEG y EMG | |||
| Amplificador de EEG/EMG | NeurOne con salida digital en tiempo real, Bittium Biosignals Ltd., Finlandia | ||
| Dispositivo TMS | MAG & Más Investigación 100, MAG & More GmbH, Múnich, Alemania | ||
| Software | Mathworks Simulink Real-Time (Mathworks Ltd, EE. UU.) | ||
| Sistema de neuronavegación de la cámara infrarroja estéreo que incluye rastreador de cabeza reflectante, herramienta de puntero, rastreador | |||
| PC de control experimental que está conectado al sistema de EEG, el estimulador TMS, el dispositivo en tiempo real y el sistema | |||
| EEG, electrodos de EMG, jeringas, gel | |||
| abrasivo y conductorEnvoltura de plástico y cinta |
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