חוקרים את הפונקציה של עומק קליפת מוח ומבנים קורטיקליים שימוש stereotactic Electroencephalography: לקחים מCortex Anterior cingulate
15 באפריל 2015
Stereotactic Electroencephalography (SEEG) הוא טכניקה ניתוחית המשמשת בניתוחי אפילפסיה לעזור למקם מוקדים של התקפים. זה גם מאפשר הזדמנות ייחודית לחקור את תפקוד מוח. כאן אנו מתארים כיצד SEEG יכול לשמש כדי לחקור תהליכים קוגניטיביים בבני אדם.
המטרה הכוללת של הליך זה היא להקליט אותות אלקטרופיזיולוגיים מעומק המוח. זה מושג על ידי הצבת אלקטרודות תחילה באזורי היעד המעניינים. מתקן איסוף הנתונים מוגדר לאחר מכן ליד מיטת המטופל, והמטופל מקבל הדרכה כיצד לבצע משימה קוגניטיבית פשוטה בשלב האחרון.
האותות האלקטרופיזיולוגיים נרשמים דרך האלקטרודות בזמן שהמטופל משלים את המשימה. בסופו של דבר, נעשה שימוש בניתוח ספקטרלי רב מחודד כדי להדגים שונות בשדה המקומי, פעילות פוטנציאלית בפיתול החגורה הקדמי הגבי, בהתאם לקושי של המשימה הקוגניטיבית. היתרון של הולוגרפיה סטריאו על פני טכניקות הקלטה אחרות כגון השתלת רשת תת-דוראלית הוא שעם EEG סטריאו, יש לנו גישה למבנים עמוקים בתוך המוח.
זהו יתרון קליני כאשר אנו חושבים שהתקפים עשויים לנבוע מהמבנים העמוקים הללו וגם מנקודת מבט מחקרית, מכיוון שזה נותן לנו גישה לאזורים במוח שאין לנו גישה אליהם. אחרת, בחירת המטופל חשובה ביותר מכיוון שטכניקה זו מתאימה במיוחד ללוקליזציה של התקפים המגיעים ממבנים עמוקים בקליפת המוח והתת-קורטיקלית. הקלטות כאלה יכולות לעזור לנו לענות על שאלות מפתח בתחום האפילפסיה, למשל, היכן מתחילים ההתקפים?
היכן מתפשטים ההתקפים, וכיצד אנו ממפים את האזורים הללו? עם זאת, באמצעות טכניקות EEG סטנדרטיות, שיטה זו יכולה לספק תובנה לגבי אפילפסיה ומקור התקפים, ואנו יכולים ליישם אותה גם על היבטים אחרים של מדעי המוח כגון קוגניציה, זיכרון ומודעות חברתית. בדרך כלל, אנשים חדשים בשיטה זו יתקשו עם מרכיב רכישת הנתונים של הטכניקה מכיוון שרכישת אותות אלקטרופיזיולוגיים יכולה להיות מורכבת.
לאחר בדיקת ה-CT יש להחזיר את המטופל לחדר הניתוח ולהכין את השדה הניתוחי בשיטות סטריליות שגרתיות. לאחר מכן, באמצעות קואורדינטות סטריאוטקטיות מודפסות מהסריקה הגדירו את הקואורדינטות לאלקטרודת העומק הראשונה על מסגרת הראש במישור האחורי האנכי והקדמי. הקואורדינטות מאומתות ומשתנות במידת הצורך על ידי מנתח קוס באמצעות עמדת עבודה ממוחשבת בחדר הניתוח, השתמש בבלוק המנחה כדי לזהות את מקום ההחדרה על העור ולסמן מיקום זה בעט סימון.
הזריק מיליליטר עד שניים של הרדמה מקומית לתוך החתך המסומן. לאחר מכן השתמש באזמל מספר 11 כדי לחתוך את החתך המסומן עד לגולגולת, והשתמש בצריבה חד קוטבית המכוונת עם אופטרטור מצופה כדי לצרוב את הדרמיס והרקמות העמוקות באמצעות בלוק המנחה. כדי לשמור על המסלול הנכון, צור חור בור באמצעות מקדח טוויסט של 2.1 מילימטר ומקדחה חשמלית כף יד.
פתח את הדורה באמצעות צריבה חד קוטבית המונחית על ידי בדיקה אופטרטור מצופה קשיח, שעדיין מנחה את המסלול עם בלוק המנחה. הברג בורג עוגן לתוך החור והנח בדיקת סטילט מדודה מראש דרך בורג העיגון כדי ליצור מסלול לאלקטרודה. לאחר מכן קדם בזהירות את האלקטרודה לעומק המחושב מראש, הדק את בורג העיגון המכוסה כלפי מטה כדי לאבטח את האלקטרודה ברגע שהיא במקומה.
כדי להבטיח מסלול מיקום הולם לכל האלקטרודות, הכניסו את הפלואורוסקופ העטוף הסטרילי לשדה הניתוחי וקבלו תמונה פלואורוסקופית AP. לאחר מכן חבר את האלקטרודות למערכת ה-EEG הקלינית כדי לאמת את העכבות המתאימות. מניחים את הרוטב.
הסר את מסגרת הראש הסטריאוטקטית, והעיר את המטופל מההרדמה. עבור הגדרת המשימה ההתנהגותית, פתח את התוכנה ההתנהגותית המתאימה והגדר את קובץ התנאים שנועד להפעיל את משימת ההפרעה מרובת המקורות. כדי לכלול את כל ארבעת סוגי הניסיון בתדירות שווה, לחץ על כפתור הגדרת התנאים כדי לבחור את קובץ התנאים הרצוי.
לאחר מכן לחץ על בדיקה בתיבת התצוגה כדי לבדוק את צג התצוגה ההתנהגותי. הגירוי החזותי של הבדיקה אמור להופיע במשך שתיים-שלוש שניות. לאחר מכן, חבר את תיבת הכפתורים לכניסות האנלוגיות בלוח רכישת הנתונים ולמקור חשמל.
השתמש בכבל סרט המפוצל לתשעה סרטים כדי לחבר שמונה מהסרטים ליציאה אפס עד שבע בחלק הקלט/פלט הדיגיטלי של לוח רכישת הנתונים. חיבור הסרט התשיעי ליציאת האפס בחלק ה-PFI הדיגיטלי של הלוח. לאחר מכן הגדר את קצב הדגימה הרצוי בתוכנת מעבד האותות העצבי.
לדוגמה, כאן, קצב הדגימה הרצוי מוגדר ל-50,000 דגימות לשנייה עם כינוי ודגימה מקוונת של 1000 דגימות לשנייה. סיים את ההתקנה על ידי חיבור המגבר למעבד האותות העצבי באמצעות כבל סיב אופטי ומעבד האותות העצבי לסטרימר הנתונים ולכרטיס ה-PCI האופטי במחשב רכישת הנתונים העצביים באמצעות כבל סיבים אופטיים. המפתח להבטחת רכישת נתונים מוצלחת הוא לבדוק את מערך עיבוד האותות לפני הכניסה לחדר המטופל כך שההקלטה תוכל להתקדם בצורה חלקה.
כאשר המוניטור ההתנהגותי מוכן. העבירו את מתקן המחקר לחדר המטופל, והניחו את המוניטור מול המטופל על שולחן נייד. חבר את הצג למחשב בקרת ההתנהגות באמצעות כבל DVI רגיל והנח את מתקן ההקלטה במקום לא פולשני.
לאחר מכן, חבר את מערכת המחקר לתיבת הפיצול המפרידה בין הקלטת המחקר למערכת הקלינית. לאחר מכן מסרו את קופסת הכפתורים למטופל והורו למטופל לזהות את המטרה על ידי לחיצה על הכפתור המתאים. לבסוף, לחץ על הפעל כדי להריץ את המשימה ולאפשר למטופל להשלים שני בלוקים של 150 ניסויים כל אחד באמצעות תוכנת מעבד האותות העצבי כדי לשלוט בפרמטרי ההקלטה.
לאחר שנבחר מטופל למיקום אלקטרודות EEG סטריאוטקטיות, מבוצע MRI נפחי T two ו-T אחד משופר. לאחר מכן מתוכננים מסלולי אלקטרודות EEG סטריאוטקטיים באמצעות ניווט סטריאוטקטי של רצפי ה-MRI הנפחיים. טכניקה זו מקלה על איסוף פוטנציאל שדה מקומי ממבנים עמוקים בתוך קליפת המוח, כגון פיתול החגורה הקדמי הגבי כפי שמוצג כאן, מה שלא היה אפשרי עם מיקום אלקטרודה טיפוסי על פני השטח.
לאחר מספר הולם של ניסויי משימת הפרעות מרובות מקורות, נתוני פוטנציאל השדה המקומי מאלקטרודות ה-EEG הסטריאוטקטיות בקליפת המוח החגורה הקדמית הגבית מעובדים מראש כדי ליישר את נתוני פוטנציאל השדה המקומי למצגת Q להמשך ניתוח במורד הזרם. יתר על כן, לאחר יישור השדה המקומי, ניתן לממוצע נתונים פוטנציאליים כדי לבחון את השינויים בתגובה האלקטרופיזיולוגית הממוצעת בין סוגי הניסוי. לאחר מכן, נעשות ספקטרוגרמות מרובות מתחדדות כדי לחקור את השינויים ברצועות התדרים לאורך זמן.
ואכן, כקרקפת, מחקרי EEG היו מעורבים ברצועות תדרים שונות בפעילות שנצפתה בפיתול החגורה הקדמי הגבי. ניתוח תדירות זמן הוא שיטה חשובה לקישור השינויים האלקטרופיזיולוגיים שנצפו בפיתול החגורה הקדמי הגבי עם ההתנהגות המתאימה המתאימה. לאחר שליטה, זה לוקח כשעתיים-שלוש עם מינימום סיבוכים.
כאשר מנסים הליך זה, חשוב לזכור להתאים את המשימה הקוגניטיבית לאזור קליפת המוח או התת-קורטיקלי הנרשם. בעקבות הליך זה, ניתן ליישם שיטות אחרות לניתוח נתונים, כגון ניתוח תדירות זמן. אלה מאפשרים לנו להתיר את ההשפעות של סוגים שונים של תנודות עצביות בזמנים שונים.
לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד להקליט אותות אלקטרופיזיולוגיים מעומק המוח באמצעות אלקטרודות הממוקמות באופן סטריאוטקטי ומתקן איסוף נתונים.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה
אלקטרואנצפלוגרפיה סטריאוטקטית (SEEG) היא טכניקה ניתוחית המשמשת בניתוחי אפילפסיה לאיתור מוקדי התקפים ולחקר תפקוד המוח. מאמר זה מתאר את השימוש ב-SEEG לחקר תהליכים קוגניטיביים בבני אדם.
מרכיבי מחקר עיקריים
תחום המדע
- מדעי המוח
- אלקטרופיזיולוגיה
- מדעי המוח הקוגניטיביים
רקע
- SEEG מאפשרת הקלטה ממבנים עמוקים במוח.
- היא מועילה להבנת הבסיס העצבי של משימות קוגניטיביות.
- הטכניקה משמשת בחולים העוברים ניתוח אפילפסיה.
- אלקטרודות מונחות באזורי מוח ממוקדים כדי ללכוד אותות.
מטרת המחקר
- להקליט אותות אלקטרופיזיולוגיים במהלך משימות קוגניטיביות.
- לנתח פעילות פוטנציאל שדה מקומי ביחס לקושי המשימה.
- להדגים את היתרונות של SEEG על פני טכניקות הקלטה אחרות.
שיטות ששימשו
- הנחת אלקטרודות באזורי מוח ממוקדים.
- הגדרת מערכת רכש נתונים ליד מיטת החולה.
- הוראה למטופלים לבצע משימות קוגניטיביות.
- ניתוח ספקטרלי מרובה שיפוע של אותות שהוקלטו.
תוצאות עיקריות
- נצפו וריאציות בפעילות פוטנציאל השדה המקומי.
- הפעילות בקליפת המוח הצינגולית הקדמית הגבית השתנתה עם קושי המשימה.
- SEEG סיפקה גישה למבנים עמוקים במוח שאינם זמינים עם שיטות אחרות.
- הנתונים תומכים בשימוש ב-SEEG למחקר במדעי המוח הקוגניטיביים.
מסקנות
- SEEG היא כלי חשוב לחקר תהליכים קוגניטיביים.
- היא משפרת את הבנתנו את תפקוד המוח ביחס להתנהגות.
- הטכניקה יכולה לספק מידע לאסטרטגיות טיפול עתידיות באפילפסיה.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Stereotactic Electroencephalography (SEEG) enables direct electrophysiological access to deep cortical and subcortical structures, supporting high-confidence target validation in neuropsychiatric and neurological research. By capturing local field potentials during cognitive tasks, SEEG provides quantitative, region-specific data critical for mechanistic de-risking and translational continuity in CNS drug discovery. This capability strengthens predictive confidence at the discovery and preclinical inflection points for portfolio advancement.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of deep brain targets implicated in cognitive control and decision-making.
- Supports functional validation of neural circuits inaccessible to surface EEG or subdural grids.
- Provides mechanistic de-risking by linking electrophysiological signatures to behavioral outputs.
- Facilitates portfolio triage by clarifying target engagement in disease-relevant systems.
Screening & Assay Development
- Establishes validated electrophysiological readouts for downstream compound screening.
- Delivers reproducible, quantitative local field potential measurements for assay standardization.
- Enables robust comparison of intervention effects across cognitive task conditions.
- Prepares disease-relevant systems for scalable screening workflows.
Translational & Preclinical Research
- Aligns human electrophysiological biomarkers with preclinical models for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement by providing direct evidence of target modulation in vivo.
- Enables cross-species validation of neural circuit engagement in cognitive paradigms.
- Reduces late-stage biological risk through mechanistic linkage of neural activity and behavior.
Pipeline & Workflow Integration
SEEG integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical research, bridging human mechanistic insights with translational biomarker development.
- Discovery Biology: Provides direct hypothesis testing and pathway clarification in deep brain regions.
- Screening: Supplies quantitative, reproducible electrophysiological outputs for assay readiness.
- Analytics: Enables spectral and time-frequency analyses to compare neural responses across conditions.
- Translational Research: Connects human neural signatures to preclinical endpoints for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for investigating diverse cognitive and neuropsychiatric targets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in CNS target validation.
- Operational Value: Standardizes deep brain electrophysiological data acquisition and analysis workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by clarifying biological risk early.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of CNS programs.
Implementation Considerations
- Requires specialized neurosurgical and electrophysiological expertise for electrode placement and data acquisition.
- Demands advanced instrumentation for high-fidelity signal recording and spectral analysis.
- Necessitates rigorous cross-team standardization of behavioral tasks and data processing pipelines.
- Adaptation across model systems may be limited by anatomical and ethical constraints.
- Data acquisition complexity and patient selection criteria must be carefully managed for reproducibility.
