שיטה לאיסוף נתוני fMRI/EEG בו זמנית במהלך הצעת תשומת לב ממוקדת לתחושה תרמית דיפרנציאלית
January 5th, 2014
אנו מציגים פרוטוקול לאיסוף בו-זמני של נתוני EEG/fMRI, והקלטת אותות שעון MR מסונכרנת. אנו מדגימים שיטה זו באמצעות פרדיגמה ייחודית לפיה הנבדקים מקבלים הוראות 'כפפה קרה' במהלך הסריקה, ונתוני EEG/fMRI נרשמים יחד עם מדידות טמפרטורת היד הן לפני ואחרי אינדוקציה היפנוטית.
היי, אני פמלה דאגלס, פוסט-דוקטורנטית במכון למחצה של UCLA ומהפנטת מוסמכת. במצגת הבאה, אנו מדגימים את השיטה שלנו לאיסוף בו-זמני של נתוני E-E-G-F-M-R-I ומכשיר תואם MR לתרמומטריה דיפרנציאלית. אנו מציגים שיטה זו באמצעות פרדיגמה ייחודית המכונה כאן ניסוי הכפפה הקרה ומתעדים נתונים, הן לפני והן אחרי אינדוקציה היפנוטית.
תחילה אנו אוספים נתוני E-E-G-F-M-R-I במקביל ומדידות טמפרטורת הידיים בזמן שהנבדקים מאזינים לקלטת שמע באמצעות אוזניות תואמות MRI המורה להם לדמיין שיד שמאל שלהם מתקררת, הידועה גם בשם פרדיגמת הכפפה הקרה. לאחר מכן נרשמים נתוני EEG מודאליים יחידים במהלך אינדוקציה היפנוטית. נתוני כפפות קרות סימולטניות E-E-G-F-M-R-I נרשמים שוב לאחר אינדוקציה היפנוטית ומדידות טמפרטורת היד נרשמות לאורך כל הניסוי באמצעות מכשיר התרמומטריה הדיפרנציאלית התואם MR שלנו.
בסופו של דבר, השיטה שלנו לאיסוף נתונים E-E-G-F-M-R-I עשויה להיות שימושית במספר פרדיגמות ניסיוניות על ידי מתן נתונים רב-מודאליים עם רזולוציה זמנית ומרחבית גבוהה באופן לא פולשני. חשוב לציין, ההיבטים הלא נייחים של עיבוד אותות מוח הופכים הקלטות בו-זמניות ליתרון רב על פני איסוף נתונים סדרתיים. היי, אני מארק כהן, המנהל הטכני של מרכז סטגלין למדעי המוח הקוגניטיביים ב-UCLA, מכון סמיאל למדעי המוח והתנהגות אנושית.
בסרטון זה, נדגים כיצד להקליט במקביל נתוני אלקטרואנצפלוגרפיה או EEG, תמונות תהודה מגנטית פונקציונליות ומדידות טמפרטורת הידיים, שכולם משתנים כמותית תחת היפנוזה. פיתחנו והשתמשנו בטכנולוגיות מיוחדות למדידות אלה, יחד עם הליך אינדוקציה היפנוטי שתוכנן במיוחד כדי להתאים לפרוטוקול הניסוי. האיסוף הסימולטני של EEG ו-FMRI קשה במיוחד מכיוון שכל אחד מהמכשירים יוצר חפצים בשני.
השפעות ה-MRI על EEG מאתגרות במיוחד מכיוון שחלק ה-RF של מערכת ההדמיה משתמש באותות של עד כמה מאות וולט בעוד שהשיפועים כופים שדות מגנטיים משתנים בזמן של למעלה מ-45 טסלה לשנייה. באותו הזמן, אות ה-EEG הזעיר בקרקפת הוא רק כמה מיקרו-וולט. אפילו למדידת טמפרטורה ב-MRI יש מכשולים.
זרמי תדר הרדיו הטפיליים העוברים דרך מכשירים אלקטרוניים מהווים דאגה בטיחותית אפריורית ופליטות ברמה נמוכה ממכשירי הקלטת הטמפרטורה הדיגיטליים עלולות לזהם את תמונות ה-MR. מגבר ה-EEG תוכנן במיוחד על ידי גיאודזיה חשמלית כדי לפעול בסמיכות רבה מאוד למגנט ההדמיה. כמעט כל הרכיבים הפרומגנטיים של ה-AMP הוסרו, אשר הוסגר לאחר מכן במערכת הכלת בידוד או תיקון השדה.
אתה יכול לקבל תחושה של מארז התיקון על ידי השוואת גודלו ל-EEG AMP סטנדרטי של אותה חברה. כל אחת מכניסות ה-EEG מסוננת חשמלית כדי לא לכלול את הצימוד של אנרגיית תדר רדיו לתוך המגבר המופעל על ידי הסוללה. על מנת לאסוף EEG ו-FMRI יחד, התזמון של שני המכשירים חייב להיות מיושר עם דיוק ננו-שניות.
עם זאת, כדי לשמור על מיגון אין לשאת אותות חשמליים קוויים לחדר הסריקה או מחוצה לו. כדי להבטיח זאת, המהנדסים בגיאודזיה חשמלית בנו את מערכת ה-E-E-G-F-M-R-I הסימולטנית שלנו, כך שגם אותות התזמון וגם הנתונים הדיגיטליים מועברים על גבי סיבים אופטיים דרך יציאות אלה. אינדוקציה היפנוטית מתחילה בראיון קצר על ידי המטפל בהיפנוזה.
סוגסטיה מוטורית אידיו המכונה טכניקת הרמת הזרוע משמשת לאחר מכן לתהליך אינדוקציה היפנוטית. נתוני EEG נרשמים באמצעות תואם MRI של 2 56 ערוצים. יש לעקוב אחר רמות העכבה נטו של חיישן GEODESIC באלקטרודות במרווחים של כ-20 דקות לאורך כל הניסוי.
לאחר מכן מוערכת הרגישות ההיפנוטית באמצעות סולם סטנפורד בן 12 הנקודות של רגישות היפנוטית מטופס C. לאחר מכן הנבדק נכנס לחדר סריקת ה-MRI לאיסוף נתוני E-E-G-F-M-R-I בו זמנית. לאחר אינדוקציה היפנוטית, פיתחנו מכשיר לאיסוף מדידות טמפרטורת ידיים דיפרנציאליות במהלך E-E-G-F-M-R-I בו זמנית בעקבות הצעת הכפפה הקרה ההיפנוטית. המכשיר מורכב משני חיישני טמפרטורה L 34 המחוברים למגבר ותצוגה דיגיטלית.
שתי סוללות תשעה וולט מספקות חשמל לאלקטרוניקה הפנימית. בחרנו בחיישני LN 34 בגלל תגובת הטמפרטורה הליניארית שלהם בטווחים פיזיולוגיים. ביצענו שלב כיול על מנת לטפל בכל ה-nonies ברכיבים.
ממש לפני הניסוי, קבענו את נקודת האפס של המכשיר על ידי טבילת שני חיישני הטמפרטורה באמבט מים. במהלך הניסוי, כל סטייה מנקודת האפס הצביעה על הבדל בין טמפרטורות הידיים של הנבדק. הפרש הטמפרטורות המתועד הזה איפשר לנו לכמת את ההשפעות של הצעת הכפפה הקרה, ואני רוצה שתדמיינו שאתם רואים מקצות האצבעות לתוך האצבעות, לתוך היד שלכם, לתוך פרק כף היד שלכם שקוע לחלוטין.
מתחת לידך השמאלית שקועה לחלוטין במי הקרח. כשאתם ממשיכים לדמיין, לדמיין, ליצור את התחושה המדהימה הזו שיד שמאל שלכם קרה לחלוטין וחסרת תחושה, קהה וקרה, אין תחושה ביד לחלוטין. ככל שתנסו להרגיש את זה יותר, כך יהיו לכם פחות תחושות, ויד ימין תמשיך להתחמם.
כשיד שמאל ממשיכה להיות קרה כקרח, קרה כקרח, זה כמעט כאילו הידיים שלכם הופכות לכחולות. אתה יכול אפילו להאמין שהוא מסוגל לעשות את זה, אבל הוא עושה את זה מקצות האצבעות לאצבעות ולפרק כף היד. הצגנו שיטה של רישום רב-מודאלי כדי לחשוף קשרים אלקטרופיזיולוגיים, מוטוריים ונוירו-וסקולריים של תהליך קוגניטיבי בלתי נראה אחרת.
בניגוד לאמצעים המבוססים לאיסוף FMRI או EEG ובידוד, השיטה המשולבת יכולה לחשוף קשרים בין שני אותות המוח, קווינט יחד עם EEG בצפיפות גבוהה במיוחד של 256 ערוצים. ניתן למקם את האותות ולהסיק מסקנות סבירות לגבי מקורות חשמליים המופיעים כאזורים של זרימת דם משתנה במחקרי תהודה מגנטית.
סקירה
מאמר זה מציג פרוטוקול חדש לאיסוף סימולטני של נתוני EEG ו-fMRI, יחד עם הקלטת אות שעון MR מסונכרנת. השיטה מוצגת דרך פרדיגמה ייחודית המכונה ניסוי הכפפה הקרה, שבו נבדקים חווים שינויים בטמפרטורה בידיהם במהלך אינדוקציה היפנוטית.
מרכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- מדעי המוח
- אלקטרופיזיולוגיה
- הדמיה פונקציונלית
רקע
- איסוף נתוני EEG ו-fMRI סימולטניים מאתגר עקב ארטפקטים של המכשירים.
- היפנוזה יכולה לשנות תגובות פיזיולוגיות, מה שהופך אותה לפרדיגמה ניסויית בעלת ערך.
- תרמומטריה דיפרנציאלית יכולה לספק תובנות לגבי תהליכים קוגניטיביים.
- שיטות קיימות בדרך כלל מבודדות EEG או fMRI, מה שמגביל את ניתוח הנתונים המואלטמודאלי.
מטרת המחקר
- לפתח שיטה לאיסוף סימולטני של נתוני EEG ו-fMRI.
- לחקור את ההשפעות של אינדוקציה היפנוטית על תפיסת הטמפרטורה בידיים.
- לשפר את ההבנה של תהליכים קוגניטיביים דרך נתונים מואלטמודאליים.
שיטות בהן נעשה שימוש
- איסוף סימולטני של נתוני EEG ו-fMRI באמצעות ציוד מיוחד.
- יישום של פרדיגמת כפפה קרה במהלך אינדוקציה היפנוטית.
- שימוש בתרמומטריה דיפרנציאלית תואמת MR למדידת טמפרטורה.
- כיול של חיישני טמפרטורה כדי להבטיח קריאות מדויקות.
תוצאות עיקריות
- איסוף מוצלח של נתונים מואלטמודאליים שחושפים תגובות מוחיות ופיזיולוגיות.
- הוכחת היתכנות של הקלטות EEG ו-fMRI סימולטניות.
- כימות ההשפעות של הצעות היפנוטיות על טמפרטורת הידיים.
- הוכחה שהשיטה יכולה לחשוף קשרים בין תהליכים קוגניטיביים לשינויים פיזיולוגיים.
מסקנות
- השיטה שפותחה מאפשרת איסוף נתונים באיכות גבוהה, ללא חדירה.
- הקלטות סימולטניות מספקות יתרונות על פני איסוף נתונים סדרתי מסורתי.
- גישה זו יכולה להיישם בפרדיגמות ניסוייות שונות במדעי המוח.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Concurrent EEG/fMRI data collection enables high-resolution, non-invasive assessment of brain activity and physiological responses, supporting mechanistic de-risking in target validation. The method provides predictive confidence by linking cognitive processes to measurable neurovascular and electrophysiological changes. This approach enhances translational continuity from discovery through preclinical research by capturing multimodal outputs under controlled experimental conditions.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates therapeutic hypotheses by measuring EEG power spectrum changes during hypnotic induction.
- Operational Value: Enables biological de-risking through simultaneous detection of hand temperature differentials and neural activity.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by quantifying physiological responses to cognitive manipulations.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream workflows via MR-compatible differential thermometry.
- Operational Value: Ensures assay standardization and reproducibility through synchronized EEG/fMRI data collection.
- Scalability: Highlights platform reuse potential with ultra-high density 256-channel EEG and optical fiber signal transmission.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Discusses disease relevance through cognitive process modeling via the cold glove paradigm.
- Operational Value: Describes continuity from discovery through preclinical validation by capturing linked electrophysiological and motoric responses.
- Risk-Adjusted Advancement: Addresses mechanistic de-risking by exposing linkages between brain signals and physiological changes.
Pipeline & Workflow Integration
The method positions itself within the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification by enabling multimodal data capture under controlled cognitive states.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification through concurrent EEG/fMRI and temperature measurements.
- Screening: Describes assay readiness and quantitative outputs via MR-compatible differential thermometry and synchronized data acquisition.
- Analytics: Highlights measurements and statistical outputs that help teams compare pre- and post-hypnotic induction states.
- Translational Research: Connects the method to preclinical continuity by linking cognitive suggestions to measurable physiological responses.
- Enterprise Reuse: Frames the method as a reusable capability through field isolation containment systems and optical fiber-based signal transmission.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence, target validation, reduction of mechanistic ambiguity.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions, capital efficiency, and reduced late-stage biological risk.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization and advancement decisions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG/fMRI synchronization and hypnotic induction protocols.
- Needs instrumentation including high-density 256-channel EEG, field isolation containment system, and MR-compatible differential thermometry.
- Demands cross-team standardization for optical fiber signal transmission and nanosecond timing alignment.
- Involves adaptation considerations across model systems due to subject-specific hypnotic susceptibility.
- Practical limitations include managing RF artifacts and gradient-induced EEG noise during simultaneous acquisition.
