הגדרה רב-תכליתית ללימוד אדם בקרת מנוע באמצעות גירוי מגנטי Transcranial, Electromyography, לכידת תנועה, ומציאות וירטואלית
September 3rd, 2015
גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי, אלקטרומיוגרפיה ולכידת תנועה תלת מימדית הן טכניקות לא פולשניות נפוצות לחקירת תפקוד עצבי-שרירי בבני אדם. במאמר זה, אנו מתארים פרוטוקול הדוגם באופן סינכרוני נתונים שנוצרו על ידי כל שלושת הכלים הללו יחד עם התוספת הייחודית של הצגת גירוי מציאות מדומה ומשוב.
המטרה הכוללת של הניסוי הבא היא להמחיש טכניקה כללית לסנכרון זרמי נתונים מרובים שנרשמים במהלך מחקרים ביומכניים בבני אדם. זה מושג על ידי שימוש באותות אלקטרומיוגרפיים ולכידת תנועה כדי ליצור אירוע סנכרון אנלוגי שניתן להקליט באופן עצמאי על ידי שתי מערכות או יותר. כצעד שני, ניתן לתכנן רכיבי מעגל פשוטים, ההופכים אירוע זה לאותות המתאימים לכל מכשיר הקלטה.
לאחר מכן, השתמש בתוכנת ניתוח כדי ליישר באופן זמני את אירועי הסנכרון על פני האותות שהוקלטו באופן עצמאי על מנת לסנכרן את כל האותות. התוצאות מראות כי ניתן ליישר באופן זמני מספר אותות ביומכניים בתוך תדרי הדגימה של מערכות הקלטת הנתונים המתאימות, המאפשרות איסוף של מערך נתונים ניסיוני עשיר של תנועה נטורליסטית אנושית לחקר בקרה עצבית-שרירית. ישנן מספר שאלות מורכבות בתחומי הבקרה המוטורית והביומכניקה שניתן לענות עליהן בצורה הטובה ביותר על ידי חקר תנועה אנושית טבעית בסביבת מעבדה.
כאן אנו מתארים את שיטת השימוש במציאות מדומה להגדרת משימות התנהגותיות שבמהלכן נרשמים מספר אותות פיזיולוגיים בו זמנית. היתרון של מערך ניסוי מבוסס מציאות מדומה על פני שיטות קיימות כמו אסדות התנהגותיות מבוססות חומרה הוא שניתן להתאים אותו מהר מאוד לניסויים שונים כמו גם לאנטומיה הייחודית של משתתפים בודדים. במהלך ניסויים התנהגותיים, מקובל להקליט בו זמנית מספר אותות המכמתים התנהגות כגון אלקטרומיוגרפיה ולכידת תנועה.
השיטה שלנו מספקת פתרון לבעיית היישור הזמני של האותות הללו על ידי שימוש ביחידת סנכרון מותאמת אישית התואמת למספר יצרנים. התחל בביצוע כל החיבורים החשמליים הדרושים בין ציוד ה- EMG, כולל מגברים, קדם amplifiers, חוטי חיישנים ורפידות חיישנים בהתאם למפרט היצרן. נקה כל אתר אלקטרודה כדי להבטיח ערכי עכבת אלקטרודה עקביים ונמוכים לעור.
לאחר מכן הורה לנבדק לבצע התכווצויות איזומטריות של השרירים הבודדים המעניינים, להצמיד את אלקטרודות ה- EMG על המיקום המישוש של התכווצות השרירים. תוך התחשבות בכיוון האתרים הפעילים לאורך סיבי השריר. חבר את האלקטרודה הקרקעית לעור מעל חוליית C 7.
לאחר מכן כדי לבדוק את איכות האות, בדוק את אותות ה-EMG המוגברים במחשב כאשר הנבדק מכווץ כל שריר מעניין. לבסוף, הפחת את רווחי ההגברה אם אותות EMG רוויים במהלך התכווצויות השרירים הנדרשות למשימה ההתנהגותית. התחל בכיול מצלמות מעקב התנועה בהתאם להוראות היצרן.
הדבק חיישני LED פעילים לציוני דרך גרמיים ליד מפרקי הזרוע, ונקודות עניין אנטומיות אחרות כגון ליד האצבע, פרק כף היד, הכתף והחזה. חבר חיישן LED נוסף לאוזניות המציאות המדומה או ה-VR כדי להגדיר את נקודת המבט בסביבה הווירטואלית. לאחר מכן חבר כל LED לרתמת חיווט המחוברת ליחידת הדרייבר האלחוטית.
הפעל את יחידת הדרייבר והקפד על תאורה נכונה של כל נוריות ה-LED. לבסוף, מקם את נורית הסנכרון במיקום הרחק מהנושא, אך בתוך תצוגה ברורה של מצלמות לכידת התנועה. ראשית, כייל את הגירוי המגנטי הטרנס-גולגולתי או את המכשיר והתוכנה TMS כדי לאפשר מיקום מדויק של הסליל.
לשם כך, רשום את סלילי ה-TMS עם ציוני דרך אנטומיים כגון נקודות קדם-אאוריקולריות של NAS וקצה האף. שימוש במצביע כיול. לאחר מכן בצע טכניקות נקודה חמה כדי לאתר אזורים רגישים ל-TMS בקליפת המוח המייצרים את המשרעת הגדולה ביותר עבור פוטנציאלים מעוררים מוטוריים או MEPS.
עם משרעת הגירוי הנמוכה ביותר, רשום את המיקום של אתר הגירוי הטוב ביותר בקרקפת הנבדק עם ציוד ותוכנת הרישום הסטריאוטקסי המכויל. לבסוף, מדוד את סף הנבדק על ידי הורדת משרעת הגירוי במיקום הנבחר עד לגירוי של לפחות 50 מיקרו-וולט ב-50% מהזמן. ראשית, הגדירו את סביבת ה-VR למשימה ההתנהגותית בהתאם לפרוטוקול היצרן.
על ידי שימוש בתוכנת VR מסחרית התואמת לתוכנית האוזניות ומערכת מעקב התנועה. יציאות דיגיטליות דרך היציאה המקבילית לסנכרון וסימון אירועים ספציפיים מעניינים. חבר את פלט ה-VR למעגל הסנכרון וכן לציוד אחר לסנכרון באמצעות כבלים עם מחברים תואמים.
הודע על דרישות המשימה שהוא או היא יבצעו ב-VR. בקש מהנבדק להצביע על מטרות כדוריות כאשר הן מופיעות בשדה הראייה שלו. לאחר שהנבדק מבין את המשימה ויש לו הזדמנות לתרגל אותה, התחל בהקלטה של נתוני לכידת תנועה של EMG ואותות סנכרון במהלך ניסוי סנכרון VR יחיד.
התוכנה מפעילה את ציוד ה-EMG כדי להקליט אותות הממחישים פעילות עצבית-שרירית שהתרחשה במהלך תנועות הגפה העליונה. זה גם מפעיל את ציוד לכידת התנועה כדי להקליט נתוני תנועה רציפים. ניתן להשתמש באות זה כדי לסנכרן את נתוני ה-EMG ולכידת התנועה. הנה.
הקינמטיקה והדינמיקה הזוויתית הממוצעת והפעילות העצבית-שרירית הרציפה והמיידית הקשורה על פני 24 ניסויים מוצגים עבור משימה אחת. מערכי נתונים רב-ממדיים אלה המסופקים על ידי המציאות המדומה יאפשרו לחוקרים לחקור מנגנוני בקרה מוטוריים אנושיים ספציפיים. לאחר צפייה בסרטון זה, אמורה להיות לך הבנה כללית כיצד לסנכרן זרמי נתונים מרובים שניתן להקליט במהלך תנועה אנושית ניסויים כגון EMG ולכידת תנועה, ניתן להרחיב הליך זה כך שיכלול מערכות נוספות כגון אלקטרואנצפלוגרפיה.
יתר על כן, גירוי חשמלי של עצבים היקפיים יכול לשמש גם כדי להעריך את תרומתו של משוב חושי לשליטה מוטורית לאחר התפתחותו. טכניקה זו סללה את הדרך למדעני מוח לחקור שינויים בתנועה המבוקרת העצבית אצל אנשים עם הפרעות תנועה כגון שבץ או פגיעה בחוט השדרה.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
סקירה
מאמר זה מציג פרוטוקול לסנכרון נתונים מהגירוי המגנטי הטרנס-גולגולתי, אלקטרומיוגרפיה ולכידת תנועה תלת-ממדית כדי לחקור את הפונקציה העצבית-שרירית. שילוב של הצגת גירוי מציאות מדומה משפר את ההתקנה הניסויית.
רכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- מדעי המוח
- ביומכניקה
- בקרת תנועה
רקע
- גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי ואלקטרומיוגרפיה הן טכניקות לא פולשניות.
- לכידת תנועה תלת-ממדית מספקת ניתוח תנועה מפורט.
- הבנת השליטה העצבית-שרירית חיונית ליישומים שונים.
- שילוב שיטות אלו יכול להניב מערכי נתונים מקיפים.
מטרת המחקר
- להמחיש טכניקה לסנכרון מרובה זרמי נתונים.
- להעצים את ההבנה של מחקרים ביומכניים אנושיים.
- להקל על ניתוח תנועה אנושית טבעית.
שיטות ששימשו
- אותות אלקטרומיוגרפיים ולכידת תנועה נרשמים.
- מאורעות סנכרון אנלוגיים נוצרים להתיישר.
- רכיבי מעגל פשוטים משנים מאורעות סנכרון.
- תוכנת ניתוח מיישרים אותות ברחבי מערכות ההקלטה.
תוצאות עיקריות
- ניתן ליישר אותות ביומכניים בתוך תדרי דגימה.
- מאגרי נתונים ניסיוניים עשירים של תנועה אנושית נאספים.
- סנכרון משפר את חקר השליטה העצבית-שרירית.
- ניתן לנתח ביעילות תנועה אנושית טבעית במסגרת מעבדתית.
מסקנות
- הפרוטוקול מאפשר איסוף נתונים מקיף למחקרים בבקרת תנועה.
- סנכרון מרובה זרמי נתונים משפר את הדיוק הניסויי.
- גישה זו יכולה לטפל בשאלות מורכבות בתחום הביומכניקה.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Synchronizing multimodal physiological data streams is critical for de-risking target validation in neuromuscular discovery programs. This approach enables quantitative, reproducible assessment of motor circuit engagement, supporting predictive confidence in early-stage mechanistic studies. Integration of VR-enhanced behavioral paradigms improves translational relevance for CNS disorder models.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by correlating TMS-induced cortical excitability with EMG and kinematic outputs.
- Operational Value: Provides a standardized framework for functional target validation across neuromuscular pathways.
- Predictive Value: Supports mechanistic de-risking through synchronized, multimodal readouts of neural-motor coupling.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates time-locked, quantifiable EMG and motion capture signals suitable for high-fidelity biomarker screening.
- Reproducibility: Custom synchronization unit ensures cross-system temporal alignment, reducing inter-assay variability.
- Scalability: Compatible with multiple manufacturer systems, enabling platform reuse across discovery sites.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Facilitates modeling of motor impairments in stroke and spinal cord injury through naturalistic VR-driven tasks.
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase mechanism probing with preclinical validation via quantifiable neuromuscular outputs.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables objective go/no-go decisions based on dose-responsive motor circuit modulation.
Pipeline & Workflow Integration
This method integrates into the discovery continuum from target engagement screening through lead optimization, providing mechanistic readouts that inform compound progression decisions.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by isolating cortical stimulation effects on peripheral motor output.
- Screening: Delivers assay-ready, synchronized EMG and motion data for reliable compound effect comparison.
- Analytics: Enables quantitative comparison of neuromuscular activation patterns across experimental conditions.
- Translational Research: Connects target modulation to functional motor outcomes in disease-relevant VR contexts.
- Enterprise Reuse: Synchronization circuit design allows adaptation across labs and studies, promoting standardized workflows.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduction of mechanistic ambiguity through temporally aligned neural, muscular, and movement data.
- Operational Value: Standardization and reproducibility via hardware-agnostic synchronization protocol.
- Strategic Value: Improved capital efficiency by enabling multi-modal data collection in single experimental sessions.
- Portfolio Impact: Enhanced risk-adjusted prioritization through objective, quantifiable motor circuit biomarkers.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, motion capture, and VR stimulus design.
- Depends on EMG amplifiers, motion tracking systems, TMS neuronavigation, and VR-compatible hardware.
- Necessitates cross-team standardization for electrode placement, sensor calibration, and signal acquisition protocols.
- Adaptation considerations include varying muscle targets, joint kinematics, and VR task complexity across disease models.
- Practical limitation: Synchronization precision is bounded by the sampling rates of individual data acquisition systems.
