November 13th, 2016
MRI במצב מנוחה זיהה חריגות בחולים עם מגוון רחב של הפרעות נוירו-פסיכיאטריות, כולל אפילפסיה עקב מומים בהתפתחות קליפת המוח. גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי בשילוב עם EEG יכול להוכיח שלחולים עם אפילפסיה יש ריגוש יתר בקליפת המוח באזורים עם קישוריות לא תקינה.
המטרה הכוללת של ניסוי זה היא להעריך ריגוש יתר קליפת המוח האזורי בחולים עם אפילפסיה באמצעות קישוריות תפקודית במצב מנוחה, גירוי מגנטי טרנס-גולגולתי מונחה MRI בשילוב עם רישום EEG בו זמנית. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום האפילפסיה והנוירופיזיולוגיה, כגון האם לחולי אפילפסיה יש עדות לריגוש יתר באזורים שנחשבים לחלק מהרשת האפילפטוגנית. היתרון העיקרי של השיטה הזו הוא שניתן להשתמש בה כדי להעריך הבדלים בריגוש המוח כפונקציה של קישוריות, וניתן להשתמש בה כדי להעריך תגובתיות קליפת המוח במגוון אזורי מוח שונים.
לטכניקה זו יש השלכות על האבחון והטיפול באפילפסיה, שכן ניתן לזהות ריגוש יתר בקליפת המוח גם כאשר ה-EEG השגרתי תקין, וניתן למקד מעגלים אפילפטוגניים באופן טיפולי. תדגים את ההליך תמרה גדנקיאן, עוזרת מחקר במעבדה שלי. לפני הבדיקה, קבע את שני אזורי היעד של TMS על ידי הצבת מפת הקישוריות הפונקציונלית של כל נבדק על התמונה המבנית של כל נבדק.
כדי להתחיל את מפגש הניסוי, הביאו את הנבדק לחדר הבדיקה והושיבו אותו בכיסא. מדוד את ראשו של הנבדק, ובחר כובע אלקטרואנצפלוגרפיה, או EEG, בגודל מתאים כדי לאפשר עכבות אלקטרודות נמוכות. לאחר מכן, נקו היטב את העור מתחת לכל אלקטרודה בעזרת אפליקטור כותנה ואלכוהול.
הוסף ג'ל מוליך לכל אלקטרודה, ולחץ כלפי מטה על האלקטרודה כדי להבטיח מגע טוב בין הקרקפת, הג'ל והאלקטרודה. כדי למזער את חפצי הטעינה, ודא שהג'ל לא מתפשט מחוץ למחזיק האלקטרודה. הנח את אלקטרודות הייחוס והקרקע על המצח, ורחוק ככל האפשר מסליל הגירוי, כדי למזער את האפשרות של חפץ אלקטרודה המושרה על ידי TMS לזהם את ההקלטה כולה.
מקם את האלקטרודות הללו במרחק של כמה סנטימטרים זו מזו כדי למזער רעש במצב משותף. לאחר מכן לחץ על כפתור עכבות המדידה במערכת EEG. בדוק את עכבות האלקטרודה על ידי חיבור כבלי הפלט EEG לשקע העכבה של מערכת ההקלטה EEG.
ודא שעכבת האלקטרודה אינה גדולה מחמישה קילומטרים. לאחר מכן, הכינו את אלקטרודות האלקטרומיוגרפיה ביד הנגדית. תן לנבדק אטמי אוזניים כדי למזער את הסיכון לאובדן שמיעה וטינטון.
לאחר מכן הנח את גלאי האינפרא אדום על ראשו של הנבדק, וודא שהגלאים ממוקמים באופן שימזער את הסיכון לתנועה במהלך מפגש הניסוי. רשום את ראשו של הנבדק עם תמונות ה-MRI על ידי זיהוי המיקום של הסמנים האנטומיים החיצוניים שנבחרו מראש על הנבדק באמצעות המצביע הכלול בציוד הניווט העצבי. הכירו את הנבדק עם גירוי על ידי הפעלת דופק במקום אחר או על ידי הפעלת דופק גירוי בעוצמה נמוכה על הקרקפת.
קבע את הסף המוטורי במנוחה על ידי איתור קליפת המוח המוטורית של הנבדק על חצי הכדור המקביל למטרות בסיס הקישוריות הפונקציונליות. זווית את הסליל בניצב לפיתול כשהידית מצביעה באופן עורפי, והתחל בגירוי בעוצמה שצפויה להיות תת-סף. לאחר מכן הגדל את עוצמת הגירוי בצעדים של תפוקת ממריץ מקסימלית של 5% עד ש-TMS מעורר באופן עקבי פוטנציאלים מעוררים מוטורית עם אמפליטודות גדולות מ-50 מיקרו-וולט בכל ניסוי.
הפחת את עוצמת הגירוי בצעדים של תפוקת ממריץ מקסימלית של 1% עד שנרשמות פחות מחמש תגובות חיוביות מתוך 10. לבסוף, הגדר את עוצמת ה-TMS לערך הרצוי. החילו פולסים בודדים של TMS על כל אחד מאזורי המטרה באמצעות תוכנת הניווט העצבי, עם מרווחים משתנים בין פולסים כדי למזער את הפלסטיות של קליפת המוח ואת השפעות תוחלת הנבדקים.
התחל בביצוע סבב ראשוני של ניתוח רכיבים עצמאי, או ICA, והסר את הרכיב האחד או שניים המייצגים את הפעלת השריר הראשונית הגדולה המושרה על ידי TMS. כדי לעשות זאת, הפעל את ICA בשיטת ICA המהירה עם הגישה הסימטרית, ופונקציית הניגודיות 10, באמצעות הפקודה המוצגת כאן. זיהוי רכיבים התואמים לחפץ ה-TMS על ידי בחירת כלים, דחיית נתונים באמצעות ICA והסרת רכיבים לפי מפה, שתשרטט מפות טופוגרפיות של כל רכיבי ה-ICA.
לאחר מכן לחץ על המספר עבור כל רכיב כדי לשרטט את פרטי הרכיב. לאחר מכן, מחק את הרכיבים המלאכותיים על-ידי בחירה באפשרות כלים, הסר רכיבים והזנת מספרי הרכיבים הרלוונטיים בשדה עבור רכיבים להסרה מהנתונים. בתיבת האישור שמופיעה, הקש התוויית ERP כדי לסקור את הפוטנציאלים הקשורים לאירוע, או ERP, הנובעים ממחיקת הרכיבים שנבחרו.
כדי לסקור את השפעות הניסוי הבודד, לחץ על Plot single trials. לאחר סקירת ה-ERP, כמו בניסויים בודדים, לחץ על כפתור קבל כדי למחוק את הרכיבים שנבחרו. בצע סיבוב שני של ICA והסר רכיבים המתאימים לחפצים של דעיכה, מצמוץ, רעש שרירים ואלקטרודות.
לשם כך, הפעל את ICA בשיטת ICA המהירה עם הגישה הסימטרית ופונקציית ניגודיות השיזוף בדיוק כפי שנעשה בסבב הראשון של ICA. כמו כן, העריכו את מאפייני הרכיבים בדיוק כפי שנעשה עם המפה הטופוגרפית בסבב הראשון של ICA. לאחר מכן סמן רכיבים התואמים לחפצי דעיכה שיוריים של TMS, חפצי מצמוץ וחפצי שרירים.
בנוסף, סמן רכיבים התואמים לרעש הערוץ על סמך התפלגות מרחבית וזמנית. לבסוף, הסר רכיבים מסומנים, בדיוק כפי שנעשה בסבב הראשון של ICA, על ידי בחירת כלים, הסר רכיבים והזנת מספרי הרכיבים הרלוונטיים בשדה עבור רכיבים להסרה מהנתונים. קישוריות פונקציונלית במצב מנוחה MRI משמשת לזיהוי אזורים על פני השטח בקליפת המוח עם קישוריות לאזורי ההטרוטופיה.
TMS לאזורים אלה מייצר פעילות מושהית מוגברת באופן חריג ביחס לאזורים שאין להם קישוריות חריגה ויחסית לאותם מראות בבקרות בריאות. כאן, לוקליזציה של השיאים המאוחרים החריגים בפוטנציאלים המעוררים TMS בחולים עם אפילפסיה יכולה לזהות אזורים במוח שמהם נובעת הפעילות החריגה. זה עשוי להתאים מרחבית למוקד ההתקף של המטופל.
לאחר צפייה בסרטון זה, אתם אמורים להבין היטב כיצד להשתמש בקישוריות תפקודית במצב מנוחה, מונחית MRI, TMS EEG כדי להעריך ריגוש מוחי באזורים שונים בחולים עם אפילפסיה והפרעות נוירו-פסיכיאטריות אחרות. בעקבות ההליך הזה, שיטות אחרות, כמו TMS חוזר, יכולות להתבצע כדי לקבוע אם הפחתת הריגוש בקליפת המוח באזורים במוח שהם חלק מהרשת הפתוגנית יכולה לשנות את פעילות המחלה.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
מחקר זה מעריך היפר-התרגשות קליפת המוח האזורית בחולי אפילפסיה באמצעות קישוריות פונקציונלית במצב מנוחה ועירור מגנטי טרנס-גולגולתי מונחה MRI (TMS) בשילוב עם EEG. הגישה נועדה לזהות היפר-התרגשות באזורים במוח הקשורים לרשת האפילפטוגנית.
This multimodal imaging and stimulation method enables biopharma R&D to assess cortical hyperexcitability in epilepsy models, supporting target validation by linking functional connectivity abnormalities to electrophysiological phenotypes. It provides a mechanistic de-risking tool for evaluating circuit-level excitability changes in preclinical and translational studies, particularly for neuropsychiatric indications where network hyperexcitability is a putative driver of disease. The approach enhances predictive confidence in target selection by demonstrating causal relevance of connectivity alterations to pathophysiological states.
The method integrates into the discovery continuum by first identifying aberrant networks via rs-fcMRI, then probing their causal excitability using TMS-EEG, and finally validating target engagement through normalization of abnormal late components in evoked potentials.