方法論記事

機能的磁気共鳴画像法中に投与される神経ナビゲートされた焦点化経頭蓋直流刺激

DOI：

10.3791/67155

⸱

2024年11月15日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, University Medicine Greifswald, 2Department of Psychology, University Medicine Greifswald, 3Berlin School of Mind and Brain, Humboldt Universität zu Berlin, 4Neurocomputation and Neuroimaging Unit, Freie Universität Berlin, 5Wilhelm-Wundt-Institute for Psychology, Cognitive and Biological Psychology, Leipzig University, 6Lise Meitner Research Group Cognition and Plasticity, Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, 7Lifespan Developmental Neuroscience, Faculty of Psychology, Technische Universität Dresden, 8Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop, Technische Universität Dresden, 9Department of Psychology and Neurosciences, Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors, 10German Centre for Mental Health (DZPG), 11Clinic of Psychiatry and Psychotherapy, Protestant Hospital of Bethel Foundation, University Hospital OWL, Bielefeld University, 12Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital Amager and Hvidovre, 13Department of Health Technology, Technical University of Denmark, 14Department of Neurology and Center for Translational Neuro- and Behavioral Sciences (C-TNBS), Essen University Hospital, 15Department of Psychology, University of Kent, 16Kent Medway Medical School, 17Institute of Biomedical Engineering and Informatics, Technische Universität Ilmenau, 18German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE Site Greifswald)

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

このプロトコルは、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) 中に投与される局所経頭蓋直流刺激 (tDCS) のための神経ナビゲート電極配置の方法を説明しています。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

経頭蓋直流刺激法(tDCS)は、人間の脳の興奮性と可塑性の調節を可能にする非侵襲的な脳刺激技術です。フォーカライズドtDCSセットアップは、特定の電極配置を使用して、電流の流れを限局的な脳領域に制約します。ただし、焦点化されたtDCSの有効性は、頭皮の電極配置エラーによって損なわれる可能性があり、その結果、tDCSの標的脳領域に到達する電流線量が大幅に減少します。構造磁気共鳴画像法(MRI)データから導き出された個人の頭部および脳の解剖学的構造に基づくニューロナビゲーションによって導かれる電極配置は、位置決め精度を向上させるのに適しているかもしれない。

このプロトコルは、機能的MRI(fMRI)中の同時投与に適した、焦点化tDCSセットアップのためのニューロナビゲート電極配置の方法を説明しています。また、電極配置の精度を定量化し、同時tDCS-fMRI実験で電極ドリフトを調査します。重要なステップには、個人の頭部と脳の解剖学的構造を考慮した電流モデリングに基づく電極位置の最適化、頭皮へのニューロナビゲーション電極配置の実装、およびfMRI中の最適化された焦点型tDCSの投与が含まれます。

電極配置の地域精度は、ユークリッドノルム(L2 Norm)を使用して定量化され、同時tDCS-fMRI研究中に意図した電極位置からの実際の偏差を決定します。実験中の電極の電位変位(ドリフト)は、fMRI取得前後の実際の電極位置を比較することで調べます。さらに、ニューロナビゲーションtDCSの配置精度を、頭皮ベースのターゲティングアプローチ(10-20脳波(EEG)システム)によって達成された精度と直接比較します。これらの分析は、頭皮ベースの電極配置と比較して、ニューロナビゲーションの優れた配置精度と、20分間のスキャン期間にわたる電極ドリフトが無視できることを示しています。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

経頭蓋直流刺激法 (tDCS) は、非侵襲的な脳刺激技術であり、実験的および臨床的状況で認知と生理学的脳機能の変更を可能にします 1,2,3。tDCSの急性投与は、ニューロンの興奮性に一時的な変化をもたらすことがあり、その後遺症は刺激後数分から数時間持続します4,5。印加電流は活動電位を誘導せず、むしろニューロンの静止膜電位を脱分極または過分極に向けて一過性にシフトさせ、標準的なプロトコル4,5,6を使用して巨視的なレベルでニューロンの興奮性を増加または減少させます。さらに、tDCSのシナプス可塑性への影響に関して、動物およびヒトの研究は、tDCSが長期の増強および抑制(LTPおよびLTD)のようなプロセスを誘発することを示しています4,5。

運動系では、運動誘発電位(MEP)の調節により、局所皮質興奮性7に対するtDCSの神経生理学的影響を直接評価できる。しかし、このアプローチでは、大規模な機能脳ネットワーク8によって支えられる高次認知機能に対するtDCSの神経影響を定量化することはできません。脳ネットワークへの影響は、tDCSと最新の機能的イメージング技術を組み合わせることによって調査することができる9,10。その中でも、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)は、tDCSが刺激部位の局所的な脳活動に影響を与える神経メカニズムおよび大規模な神経ネットワークを明らかにするための優れた空間的および十分な時間分解能を提供するため、最も頻繁に使用されるアプローチとなっている11,12,13,14。

これまで、fMRI-tDCSを組み合わせた研究では、主に、生理食塩水に浸したスポンジポケット15,16に挿入された25〜35cm2(5×5cm2〜5×7cm2)の比較的大きなゴム電極を使用する、いわゆる従来のtDCSセットアップが採用されてきた。これらのセットアップは、通常、(a)tDCSの標的脳領域、および(b)非標的脳領域または頭蓋外領域(肩など)上の戻り電極に取り付けられる2つの電極間の電流を投影します。これにより、脳全体に広範な電流が流れ、標的領域以外の領域に影響を及ぼし、それによってtDCS効果の神経起源に関する因果関係の仮定と解釈が複雑になる17。

より正確な空間ターゲティングは、焦点を絞ったtDCS18によって達成できます。これらのセットアップは、互いに近接して配置された小さな電極のアレイを採用するか、または中心アノードの周りに配置されたリング状のカソードを使用して、ターゲット領域18,19への電流の流れを制約します。電流の流れのコンピュータシミュレーションは、焦点化されたtDCSが、従来のモンタージュ20よりもターゲット領域への電流の流れの空間精度を高めることができることを示唆している。さらに、行動研究は、焦点化されたセットアップ19,21,22を使用した地域的およびタスク特異的な行動調節を実証しています。しかし、fMRI中に集束tDCSを使用した研究はごくわずかです。これらの研究は、このアプローチの実現可能性を確立することができ、領域特異的な神経調節19,23の最初の証拠を提供しました。

ただし、局所的に正確な電流供給のため、集束tDCSセットアップは、従来のモンタージュよりも頭皮の電極位置決めエラーに対してより敏感になる可能性があります。例えば、Seoらは、フォーカライズされた運動皮質のセットアップで5mmの位置決め誤差が、ハンドノブの体細胞分極のピークを最大87%減少させることを実証しました24。さらに、最近の計算モデリング研究では、従来のセットアップと比較して、焦点の意図された位置からの電極の変位により、tDCSのターゲット領域で26%から43%の範囲で電流線量が大幅に減少したことが示されました25。したがって、今後の研究では、fMRI5の前後の電極位置の改善と電極位置の検証のための適切な方法を定期的に含める必要があると結論付けられました。

本研究では、現在、ドイツ科学財団の共同研究コンソーシアム(DFG Research Unit 5429, https://www.memoslap.de)。このコンソーシアムは、4つの機能領域(すなわち、視覚空間、言語、運動、および実行機能)にわたる刺激反応の予測因子と記憶に対する焦点化tDCSの行動的および神経的影響を調査します。研究参加者の構造 T1 および T2 強調 MRI データは、ベースライン スキャン中に取得されます。これらのデータは、個々の研究参加者の目標領域への電流の流れを最大化する電極の頭皮位置を決定するための個別化された電流の流れシミュレーション26 に使用される。例として、このプロトコルでは、1人の参加者の右背外側前頭前皮質(rDLPFC)を中心とした個別に決定された電極位置のニューロナビゲーションターゲティングについて説明します。

代表的な結果セクションは、研究ユニットの3つのサブプロジェクトにおける同時tDCS-fMRIの前後で取得した構造イメージングデータに基づいています。これらの研究は、右後頭側頭皮質(rOTC)、左側頭頭頂皮質(lTPC)、およびrDLPFCを対象としていました。データは、グライフスヴァルト大学医学部神経内科で取得しました。これらのデータを使用して、(1)「意図された」電極位置と経験的に決定された「実際の」電極位置を比較することにより、ニューロナビゲート電極配置の空間精度を定量化すること25、および(2)fMRIセッションの過程での電極変位の程度(すなわち、電極ドリフト)を調査することの2つの主要な目標を達成することを目指しました。これらの要因は、同時tDCS-fMRI研究におけるtDCS効果の精度と信頼性を向上させるために重要である27。さらに、ニューロナビゲーションtDCSのターゲティング精度は、私たちのグループの以前のtDCS-fMRI研究からのデータを使用して、頭皮ベースのアプローチの精度と比較されます25。

プロトコル

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

このプロトコルで提示されたすべての実験手順は、グライフスヴァルト大学医学部の倫理委員会によってレビューされ、承認されています。すべての参加者は、研究に含める前にインフォームドコンセントを提供し、データを匿名で公開する許可を与えました。

1. 禁忌のスクリーニングと一般的な考慮事項

  1. 研究登録の前に、MRI28 および tDCS29 禁忌 (ペースメーカー、閉所恐怖症、発作の病歴、片頭痛、頭皮の皮膚疾患 [乾癬/湿疹など]) について参加者を慎重にスクリーニングします。
  2. 研究の目標と計画されたすべての手順を参加者に説明し、地域の要件に従って書面によるインフォームドコンセントを取得します。
  3. 同時tDCS-fMRI実験の報告と再現性を向上させるための一般的な手順に従って、ContESチェックリスト30で推奨されているように、現在の機器および/またはtDCS機器によって誘発される可能性のあるイメージングアーティファクトをテストします。
  4. 適切な方法を使用して、参加者と研究者の盲検化31,32 と tDCS29 の潜在的な悪影響を評価します。

2. ベースラインMRIスキャンと個別化された電流モデリング

  1. 安全チェック(コイン、ネックレス、ピアスなどの金属物を参加者から取り除く)が完了したら、参加者をスキャナールームに誘導し、MRI検査台に快適に置きます。ヘッドコイルの上部を取り付け、メーカーの仕様に従って参加者をMRIスキャナーの穴の内側に移動します。
    注:3チャンネルのヘッド/ネックシムコイルを備えた64Tスキャナーを使用しました。
  2. スキャナーインターフェースを使用して新しい参加者を登録するには、 メインメニュー |審査 |患者登録 を行い、必須フィールドに入力します。 Program Choice に移動し、計画されたイメージングプロトコルを収集して選択します。 患者の向き をクリックし 、最初に頭、仰臥位 オプションを選択します。 [Region of examination and laterality ]ドロップダウンメニューから [brain ]を選択し、[ Examination ]をクリックして検査メニューに移動します。
  3. 事前定義されたスキャンプロトコルの画面上の指示に従って(視野の調整など)、T1およびT2強調MRIシーケンスを取得します。必要に応じて、スキャナーインターン通信システムを介して参加者と対話します。
    注:T1およびT2ウェイトの画像は、個別の電流モデリングに必要です。T1強調画像は、ニューロナビゲーションが参加者の頭皮上の電極の計画された位置と最適化された位置を特定するためにも必要です。
  4. https://github.com/memoslap/Greifswald のスクリプトとベースラインMRIスキャン中に取得した構造イメージングデータを使用して、個別の電流モデリングを行います(SimNIBS26を使用するなど)。Readme.md ファイルの手順に従って、参加者の構造T1およびT2重み付け画像(http://simnibs.org)26,33,34 CHARMツール35から生成された有限要素法と個別の四面体ヘッドメッシュを適用し、rDLPFC上にtDCS電極を配置するための最適なターゲット位置を決定するためのピーク電界を決定します。このプロトコルに使用された手順の結果の例については、図 1 を参照してください。
    注: ニューロナビゲーション ターゲティングのための頭皮座標を特定するための代替方法は可能であり、研究固有の手順によって異なります。

3.ニューロナビゲーション

  1. 準備手順
    1. ニューロナビゲーション制御コンピューターと追跡システムの電源を入れます。
    2. 組み立て手順:ニューロナビゲーションに必要なすべての機器を組み立てます(図2;ニューロナビゲーションセットアップの概要については、 補足図S1を参照してください)。 図2 の機器は、(1)被験者トラッカー、(2)ドライバー、(3)六角ロッド、(4)ゴーグル、(5)ポインターで構成されています。以下の手順に従って、組み立てを完了します。
      1. ドライバーで被験者トラッカーの下のネジを緩めます。
      2. 六角ロッドの長い方の側をサブジェクトトラッカーに取り付けられたナットに挿入し、ネジを締めます。
      3. ゴーグルの左側にあるネジを緩めます(ゴーグルを覗くように配置して)。
      4. 六角ロッドの反対側をゴーグルの左側に取り付けられたナットに挿入し、ゴーグルのネジを締めます。
        注意: ゴーグルの左側または右側にサブジェクトトラッカーを取り付けるオプションがあります。この選択は、参加者の位置に対するニューロナビゲーションシステム(ポインターと被写体トラッカーを認識する必要があります)のカメラの位置に対するターゲット領域に依存します。本例では、追跡を行う者が追跡者とカメラの間に立たないように、追跡者は左側に取り付けられています。
    3. ステップ 2.3 で取得した各参加者の構造 T1 を (たとえば、Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI) ファイルとして) 転送します。ニューロナビゲーションシステムの制御コンピュータに。
    4. ニューロナビゲーションソフトウェアを開き、[ 新しい空のプロジェクト]を選択します。
    5. 参加者の T1 ウェイト イメージを読み込み、 プロジェクトの保存を選択してプロジェクトを保存します。
    6. 3D頭部の再構築を開始するには、アプリケーションのメインウィンドウの [再構築] セクションに移動します。 [新規]をクリックします... |スキン:別のウィンドウが開きます。それぞれのボタンを押してスキンを再構築します。頭部の再建で歪みが観察された場合は、皮膚/空気の閾値を調整します。
      注意: 頭全体が正しく再構築されているかどうかを確認することをお勧めします。次のステップで説明するランドマークを検出するには、鼻と耳を適切に再構築することが重要です。
    7. 鼻腔、左右の鼻孔、左右の耳介前ピット(LPAおよびRPA)の5つのランドマークを構成します。これらは、アプリケーションのメインウィンドウの ランドマーク セクションに参加者を登録するために必要です(詳細については、 補足図S2を参照してください)。
    8. アノード位置のx、y、z座標(ステップ2.4で説明した個別の電流フローシミュレーションによって提供)を挿入して、[ ターゲット ]セクションでrDLPFCの電極位置を構成し、[ 新規追加]をクリックして、電極位置の名前としてアノードを入力します。3つのリターン電極について手順を繰り返します。
  2. 電極位置のニューロナビゲーションによる同定
    1. 参加者をトラッキングカメラに面した椅子に快適に配置します。彼/彼女に、被験者トラッカーが取り付けられたゴーグルを装着するように依頼してください。
    2. ニューロナビゲーション手順全体を通してゴーグルに触れないように参加者に指示します。これは、ランドマークの正確な登録と電極位置の検証にとって非常に重要です。
    3. [セッション]タブに移動し、左隅の[新規]ドロップダウンメニューから[オンラインセッション]を選択します。[Polaris] タブを選択し、被写体トラッカーとポインターをカメラの視野に移動して、視認性を確認します。ツールパネル(アプリケーションウィンドウの左側)で対応する赤い十字が緑のチェックマークに変わると、両方のデバイスが正しく認識されます。
    4. [登録] セクションを選択して、定義済みの 5 つのランドマークを登録します。センサーをカメラに向けて、ポインターを参加者の頭に対して垂直に配置して、それぞれのランドマークを見つけます。次に、ニューロナビゲーションシステムのフットペダルを押して位置を確認します。各ランドマークの名前の前に緑色のチェックマークが表示されていることを確認します。
    5. 検証セクションに移動し、ポインターの先端を登録済みのランドマークに置き、2つの距離インデックスを確認してランドマークを検証します。最初のインデックスは十字線(仮想ポインタの先端)と登録されたランドマークとの間の距離を示し、2番目のインデックスは十字線と再構築されたスキンとの間の距離を示します。
      注:ニューロナビゲーションシステムのデフォルトのパラメータを使用する場合、5mm未満のインデックスは、検証ステップに合格するのに十分な精度を示します。これは、多くの実験的なコンテキストで許容されます。ただし、このプロトコルで使用される最適化されたフォーカルセットアップにより、電極の検証は、意図した座標からの偏差が1mm未満の場合にのみ受け入れられます ( 図3を参照)。
    6. ポインターを参加者の頭皮の上に移動し、ニューロナビゲーションモニターで再構築された頭皮の十字線を確認します。十字線が再構築された頭皮を貫通したり、その上に隙間を作ったりすることなく、再構築された頭皮と一直線に並んだままである場合は、推奨されませんが、次のステップをスキップしても問題ありません。
    7. 左端、右端、最背面、最前面の位置など、極端なポイント位置の周囲に追加のポイントをサンプリングします。これを行うには、各位置の絞り込みランドマークパネルで「追加」ボタンをクリックします。次に、ポインターの先端が頭皮に優しく触れるように、ヘッドのターゲット面にポインターを置き、ペダルを踏んで位置を登録します。十字線と再構築された皮膚の間の距離ができるだけ小さくなるまで、このプロセスを繰り返します。
      注:ニューロナビゲーションシステムが異なれば、このプロセスを指す用語も異なる場合があります( 表面登録など)。
    8. [Perform]セクションを選択し、ポインタをDLPFCのおおよその位置に移動して、中央アノードの位置を見つけます(図1Dに示されている座標に基づく)。ポインタを動かしながら、同時に画面を観察します。ポインタの先端が画面上の緑色の十字線の中心に揃うときに、電極の位置をマークします。
    9. 参加者の髪を頭皮の対応する領域から離し、スキンマーカー/ペンで位置をマークします
      10. .3つのカソードの位置についてこのプロセスを繰り返します( 図1Dを参照)。
    10. tDCS-fMRI中の頭皮の身体的感覚を軽減するために、電極の意図した位置に少量の局所麻酔クリームを塗布します。
      注:クリームの塗布とtDCSの開始の間に少なくとも20分の経過があることを確認してください。

4. tDCS-fMRIの

  1. tDCS-fMRI同時撮影の準備
    1. マルチチャンネル直流(DC)刺激装置を使用して、焦点3 x 1 tDCSを準備します。
    2. マルチチャネルDCスティミュレーター36 を 通常(非バッテリー)モードで使用できます。刺激装置の電源プラグをスキャナーと同じ電源タップに差し込むと、信号対雑音比が向上し、画像アーティファクトが減少します(製造元の仕様の注意事項も参照してください)。
    3. 必要な刺激関連材料がすべて利用可能で、清潔であることを確認してください(図4)。ゴム電極と3Dテンプレートには、以前の実験セッションからのペーストが含まれていないことに特に注意してください。
      注:このプロジェクトで使用されるセットアップは、研究ユニットの特定の要件を満たすために、DC刺激装置の製造元と共同で開発されたカスタマイズされた電極とフィルターボックスを採用しています( 図4Aを参照)。ただし、標準的なMRI対応の部品も使用できます。
      1. 3Dプリントされた(熱可塑性)電極ペースト充填補助剤を使用して、電極を頭皮に取り付ける前に導電性電極ペーストの塗布を標準化します(図4A(9)、B)。
      2. 3Dプリント(熱可塑性)スペーサーを使用して電極を頭皮に配置し、fMRI-tDCSセッション中にアノードとカソードの間の距離が維持されるようにします(図4A(10)、C)。
        注:3Dカスタマイズされたテンプレートには、次のリンクからアクセスできます https://github.com/memoslap/Material
    4. DCスティミュレータを設定するには、DCスティミュレータを外箱に接続します(外箱ケーブルとアダプターを使用)。インナーボックスケーブルをインナーボックスとアウターボックスに接続します( 図4を参照)。
    5. focal-tDCS 3x1セットアップのすべての電極の表面に1mmの導電性ペーストを均等に塗布します。電極充填補助剤を使用して、ペーストの厚さを標準化します。電極の表面のみをペーストで覆い、追加のペーストをすべて取り除きます。
    6. DCスティミュレーターとパネルPCの電源を入れます(指定された順序で)。デスクトップの DC刺激MC アイコンをダブルクリックします。 選択したシーケンス設定 ドロップダウンメニューで必要な刺激シーケンスを選択します。 「刺激装置のキャリブレーション 」ボタンをクリックすると、電気負荷がかからずに刺激装置が校正されます(つまり、参加者は刺激装置に接続されていません)。
      注意: キャリブレーション中に参加者が刺激装置に接続されている場合、電流が痛みを伴う感覚を引き起こす可能性があります。
    7. 参加者をMRIスキャナールームの外にあるDC刺激装置の近くに快適に配置します。
    8. 額 (眉毛のすぐ上) から後頭部の後頭骨まで、参加者の頭の最も幅の広い部分を決定し、tDCS-fMRI セッション中に電極を所定の位置に保持するための EEG キャップの最適なサイズを選択します。
    9. 電極をスペーサーに配置して、中央のアノードの周りにカソードの間隔が等しいことを確認し、識別およびマークされた頭皮の位置に電極を取り付けます。
    10. プラスチックインサートのない最適なサイズのEEGキャップを使用して、tDCS-fMRI中に電極を所定の位置に保ちます。
      注意: キャップを所定の位置に置いている間、電極がずれないように注意してください。
    11. 電極ケーブルのリード線をDC刺激装置の内箱に接続して、インピーダンスチェックを行います。 選択したシーケンス設定 ドロップダウンメニューで必要な刺激シーケンスを選択します。DCスティミュレータの インピーダンスチェック ボタンを押して、インピーダンスチェックを開始します。 MRモード にチェックが入っているか確認してください。
    12. インピーダンスチェックを実行するには、スティミュレータインターフェースのそれぞれのボタンを押します。インピーダンスが≤25kΩの場合は、次のステップ(4.1.13)に進みます。インピーダンスがいずれかの電極で高い場合は、電極を頭皮にそっと押し付け、キャップを締めて、導電性ペーストを温めます。必要に応じて、さらにペーストを塗ります。
    13. 内箱を外箱から外し、外箱をスキャナーの導波管に挿入します。
    14. インナーボックスと接続された電極ケーブルをつかんだまま、参加者をスキャナールームに誘導します。
      注意: 常に、電極の変位を引き起こす可能性のあるケーブルに張力がかからないように細心の注意を払ってください。
    15. 参加者にMRI検査台に座ってもらい、内側のボックスを外側のボックス(スキャナーの導波管に挿入されている)に再接続してもらいます。
    16. 参加者をMRI検査台の仰臥位に快適に配置し、頭を開いたヘッドコイルに配置します。頭の両側にインフレータブルクッションを使用し、頭のてっぺんに追加のクッションを使用して安定させます。
      注:インフレータブルクッションは、フォームクッションが挿入されたときの電極の変位を避けるために、フォームクッションよりも側面が好まれます。
    17. 電極ケーブルをヘッドコイルの下部に通してから、ヘッドコイルの上部を取り付けて所定の位置にロックします。
    18. MRI検査台の参加者の隣にインナーボックスを配置し、参加者をスキャナーボアに移動します。
    19. スキャナールームを出て、各構造的および機能的なイメージングシーケンスの前、およびスキャナー内の2回目のインピーダンスチェックの前に、スキャナーの通信インターフェースを介して参加者に今後の手順を通知します。
  2. tDCS-fMRIの同時進行
    1. スキャナーパネルPCで、メインメニュー|審査 |患者登録を行い、必要な必要事項を記入します。Program Choiceに移動し、計画されたイメージングプロトコルを収集して選択します。患者の向きをクリックし、最初に頭、仰臥位オプションを選択します。「検査領域とラテラルリティ」ドロップダウンメニューから「brain」を選択し、「Examination」をクリックして検査メニューに移動します。
    2. 画面の指示に従って、計画されたスキャン(プレfMRI、ラジアルアクイジション(PETRA)、fMRI、ポストfMRIペトラ)を、このプロトコルの次の手順に示されている順序で取得します。
      1. 参加者の頭の上の電極位置を確認できる PETRA スキャンを取得します。
      2. 参加者に、10分間の安静状態のfMRIスキャンを2回実施し、スキャン期間全体(2 x 10分)の間、固定十字(ヘッドコイルに取り付けられたプロジェクターとミラーを介して表示)に視線を向け続ける必要があることを伝えます。
      3. パネルPCのinit刺激ボタンを押して、tDCS刺激を開始します。リリース開始トリガーボタンをクリックすると、機能イメージングシーケンスを開始する前に、10秒のランプアップで刺激が開始されます。tDCSを2mAで20分間投与します。
        注:異なるランピング期間または刺激強度または持続時間を持つ他の刺激プロトコルが可能です。
      4. 機能スキャンと刺激期間の終了後、電極が参加者の頭に取り付けられたままで、2回目の PETRA スキャンを取得します。
        注:プレfMRIのPETRAスキャンと比較することにより、tDCS-fMRI実験全体の電位電極の動き(すなわち、ドリフト)を決定することができます。
    3. MRIセッションが終了したら、電極ケーブルを外箱から外し、DC刺激装置の電源を切り、参加者をスキャナーボアから移動させ、参加者の頭からキャップを取り外し、電極を取り外します。
    4. 参加者の頭皮に、刺激による皮膚の赤みの可能性がないか調べます。電極が配置された参加者の頭皮を清掃します。
    5. 実験の最後に、参加者にtDCSの副作用29と盲検化31,32のアンケートに記入してもらいます。

結果

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

健康な若年参加者43名(男性20名/女性23名、年齢24.74歳±5.50歳)のデータが含まれていた。参加者は、最大4回のfMRIセッションを完了しました。電極のニューロナビゲーション配置は、各fMRIセッションの前に行われました。fMRI前後の中心陽極の位置を表すデータセットは、合計338個をデータ解析に含めました。

電極の意図された位置を決定するために、別のMRIセッション(fMRIセッションの前)で取得した構造MRIデータを使用して、個別の電流モデリングを実行しました。電流モデリングは、3 x 1セットアップの頭皮の位置を最適化して、rDLPFC (N = 19、参加者/N = 137データポイント)、rOTC (N = 12/104)、または lTPJ (N = 12/97) への電流の流れを最大化することを目的としていました。3 x 1セットアップの中心陽極の実際の位置は、各fMRIセッションの前後に取得された構造MRIデータ(PETRA画像)を使用して経験的に決定されました(注:ターゲティングの座標は被験者空間に提供されました。したがって、個々の参加者のPETRAスキャンは、ベースラインスキャン中に取得された独自のT1強調画像と同時登録され、フィールドシミュレーションが基づいていました。3Dでの電極位置の識別はエラーが発生しやすいため、電極を使用して再構築された頭皮の修正された2D「パンケーキ」ビュー(図537,38を参照)を使用して、中央アノードの6つのエッジポイントを決定しました。続いて、重心を計算して、各fMRIセッションと時点(すなわち、tDCSの前後)のアノードの中心座標を求めました。続いて、逆の2D->3D変換を適用して、3D空間の電極座標を求めました。

ニューロナビゲート電極配置の空間精度は、「意図された」電極位置と「実際の」電極位置25 を比較することによって調査され、L2ノルム(ユークリッドノルム)距離39として報告されている。L2 ノルムは、ベクトル成分の二乗和の平方根として計算される標準のベクトルノルムです。意図した座標と実際の座標の差は、すべてのベクトル成分、つまり3D空間の各次元(x/y/z)の差によって計算されます。実験過程における電極の変位(ドリフト)は、fMRIの前後で決定された実際の電極位置を比較することによって調査されました。

さらに、ニューロナビゲーション電極配置のターゲティング精度を、頭皮ベースのターゲティングアプローチ(10-20 EEGシステム25)を使用した私たちのグループの以前の研究のデータと比較しました。本研究は、参加者60名(男性31名/女性29名、年齢22.17±2.33歳)、2つの標的領域(N = 30/30、運動皮質/下前頭回)、2回のfMRIセッション、合計240のデータポイントから得られたデータから構成されました。すべての解析に使用されたデータとコードは、https://github.com/LawsOfForm/VerFlu_Simulation_Niemann_2023 で公開されています。

線形混合モデルを使用して、(a)実際の電極位置の意図した位置からの偏差、および(b)次の式とL²ノルムを従属変数としてfMRIセッション全体のドリフトを分析しました。

yij = β0 + POSITIONx1ij + REGIONx2ij + POSITION * REGIONx3ij + μ0j + εij

yij は、対象 j の POSITION i における意図された電極位置と実際の電極位置との間の L2 Norm 距離です。 β0 は固定効果切片、X1 は被験者 j の位置 i における POSITION (1: 意図的、2: 実際の fMRI、3: post-fMRI) の値、X2 は被験者 j の領域 i における関心領域 (1: lTPC、2: rDLPFC、3:rOTC) の値、X3 は POSITION と領域 i と被験者 j の POSITION と REGION の交互作用の値、 u0 は対象 j のランダム切片 (μ0j ~ N(0, τ002)) です。εij は、対象 j の時点 i の残差です (εij ~ N(0,σ2))。

ニューロナビゲーション電極と頭皮ベースの電極配置のターゲティング精度の比較は、各グループ内の意図された位置と実際の位置との間のL2 Normの違いに基づくt検定を使用して行われました。

実験全体でのニューロナビゲーション配置の精度と変位
参照モデル(中心陽極の意図された配置;領域:lTPC)は、fMRI前およびfMRI後の両方の評価で、意図した位置からの電極位置の有意な偏差を示しました（8.71 mm、95%-CI:[6.57-10.84]、p < .001;8.51 mm、95%-CI:[6.35-10.66]、p < .001)補足表S1。推定周辺平均(EMM)の事後分析は、関心のあるすべての主要な効果と単純な効果について計算されました(補足表S2、補足表S3、図6、図7、補足図S3、および補足図S4を参照)。すべてのプレfMRIセッションの予測平均配置誤差は8.54 mm 95%-CI:[7.66-9.42]であり、意図した位置とは有意に異なっていました(t(296)= -8.54、p < 0.0001)。これは、fMRI後の座標(8.61 mm、95%-CI: [7.73-9.50]; t (296) = -10.97, p < 0.0001、図6および補足表S2を参照)にも当てはまりました。配置誤差は領域25、40、41によって異なる可能性があるため、各位置のターゲット領域間でも誤配置が計算されました。しかし、rOTC、lTPC、およびrDLPFCの間には、地域特異的な差は認められませんでした(補足表S3、図7、および補足図S4)。

fMRI前後の実際の電極位置の比較によって評価された中心陽極の変位(すなわち、ドリフト)は無視できる程度であった(-0.08 ± 0.39 mm; t (291) =-0.20, p = 0.98)。詳細については、 図 6 および 補足表 S2 を参照してください。

ニューロナビゲーションと頭皮ベースの配置アプローチの間の電極配置エラーの比較
ニューロナビゲートされた配置の関連性を調査するために、ニューロナビゲートされた電極配置に基づく意図された位置と実際の位置との間のL²ノルムの違いを、頭皮ベースのターゲティングアプローチを使用した以前の研究から得られたデータと遡及的に比較した25。この研究では、陽極の意図された位置と実際の位置との間のL²ノルムの差は12.33±5.67mmでした。ニューロナビゲーション(8.83±4.68)と頭皮ベースのアプローチを直接比較すると、ニューロナビゲーション電極の配置を支持して、L²ノルム距離が3.50mm大幅に減少したことが明らかになりました(t(397)=4.91、p<0.001)。

figure-results-1
図1:個別化された電流モデリングの方法を表す一連のステップの簡略化された説明。 この方法は、焦点3 x 1 tDCSセットアップを使用して、ターゲット領域(右DLPFC)上の電極の最適な頭皮位置を決定することを目的としています。(A)解剖学的標的領域は灰色。(B)参加者の再構成された頭部に示された最適化された電極位置(アノード=黒、カソード1=赤、カソード2=緑、カソード3=青。(C)このモンタージュの個別化された電流モデリングに基づくシミュレートされた電界(V / m)。(D)ニューロナビゲーションターゲティング中に使用されるすべての意図された電極位置のターゲット座標(寸法:x / y / z)。略語:DLPFC =右背外側前頭前野;tDCS = 経頭蓋直流刺激。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-2
図2:ニューロナビゲーション機器、 1)被験者追跡装置、2)ドライバー、3)六角ロッド、4)ゴーグル、5)ポインター。注意: ニューロナビゲーションソフトウェアは、位置センサー(トラッキングカメラ)と通信して、被写体トラッカー(ゴーグルに取り付けられている)の位置を取得します。これは、レジストレーションマトリックス(ポインタを介して被験者の頭のランドマークを識別することによって取得される)を使用して、現実世界からの被験者の頭の位置を参加者の画像空間に位置合わせします(参加者のT1ウェイト画像に基づく)。全体的なセットアップの概要については、 補足図S1を参照してください。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-3
図3:ターゲット地域の検証。 ニューロナビゲーションを介して刺激標的領域を検証する手順を示します。1) ゴーグルの左側に組み立てられた被験者トラッカー。2)ポインタは、アノード(rDLPFC)の意図した位置を特定するために使用されます。3)コンピューター画面上の緑色の十字線と赤い点(ポインターの先端を表す)。3a)ポインターが十字線から3mm未満ずれている場合、インデックス番号は緑色です。3b)ポインターが3〜5mmずれている場合、インデックス番号はオレンジ色になります。3c)ポインターが5mm以上ずれている場合は赤です。略語:rDLPFC =右背外側前頭前皮質。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-4
図4:マルチチャンネルDCスティミュレータの選定部品と*カスタムコンポーネント (A) 1)DCスティミュレータのコンセントに差し込むアダプタ、2)外箱LANケーブル、3)*tDCS-fMRI中にスキャナの導波路の内側に配置される外箱(フィルタボックス)。クランプは導波管に取り付けられており、フィルターボックスをシールドされたMRIチャンバーのフローティングマスと接続して、潜在的なアーチファクトを低減します。4)内箱ケーブル、5)電極ケーブル用プラグ付き内箱、6)センターアノード用に3つの個別チャンネルを1つにまとめたヒューズアダプター、7)フレキシブルで導電性のあるシリコーン製のセンターアノード(半径10mm)の電極と電極を融合させた電極ケーブル、8)カソードとケーブル、9)3Dプリントした充填補助剤に電極を挿入した例、 10)3Dスペーサーに電極を配置した例、11)測定テープ、12)頭皮に電極を固定するためのプラスチックインサートのないEEGキャップ。このプロトコルで使用されていない完全なセットアップと標準コンポーネントについては、リーダーは製造元のWebサイト( 資料表のリンク)を参照してください。(B)電極充填補助剤の3Dモデル。(C)スペーサーの3Dモデル。略語:tDCS-fMRI =経頭蓋直流刺激-機能的磁気共鳴イメージング;EEG = 脳波検査。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-5
図5:PETRA画像に基づく頭皮と電極のパンケーキビュー。 色は、頭皮の平坦化マスクのさまざまなサイズを表しています(赤= 2 mm、緑= 4 mm、青= 6 mmの膨らんだ頭皮の頭皮の頭皮の深さを視覚化します)。変換された画像の向きは、白い文字でマークされます。白い点は、右背外側前頭前野の上に配置された中心陽極の手動で選択されたエッジポイントを表します。重心は、3D 空間に再変換する前のエッジ ポイントの中点座標として計算されました。略語:PETRA = ラジアルアクイジションによるポイントワイズエンコーディング時間短縮。L =左;R =正しい;P =後部;A =前方。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-6
図6:すべてのセッションと領域(rOTC、lTPC、rDLPFC)にわたる陽極電極の意図された電極位置と実際の電極位置との間のL2 ノルム(ユークリッドノルム)距離の推定限界平均。 ターコイズブルーの元のデータ ポイント。EMMの95%信頼区間は灰色です。略語:EMM =推定周辺平均。rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野;fMRI=機能的磁気共鳴画像法。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

figure-results-7
図7:L2 ノルム(ユークリッドノルム)の推定周辺平均 陽極電極の意図された電極位置と実際の電極位置との間の距離 各位置(意図されたfMRI/事後)の各領域(rOTC、lTPC、rDLPFC)間のすべてのセッション。 ターコイズブルーの元のデータ ポイント。EMMの95%信頼区間は灰色です。略語:EMM =推定周辺平均。rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野;fMRI=機能的磁気共鳴画像法。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

補足図S1:ニューロナビゲーションシステムの概要。 1)ニューロナビゲーションソフトウェアがインストールされたニューロナビゲーションシステムの制御コンピュータ。2)ポラリスカメラ;3)フットペダル;4)被験者トラッカー付きゴーグル(詳細については 図2 を参照)。5) ポインター。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足図S2:黄色のランドマークを持つ復元された皮膚。 1)鼻孔、2)左鼻孔。3)右鼻孔;4)左耳前ピット;5) 右耳介前ピット (プロトコル ステップ 3.1.7 を参照)。略語:LPA =左耳前ピット;RPA = 右耳介前ピット。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足図S3:各領域(rOTC、lTPC、rDLPFC)の位置(意図されたfMRI前/後)間のすべてのセッションにわたる陽極電極の意図された電極位置と実際の電極位置との間のL²ノルム(ユークリッドノルム)距離の推定限界平均。 ターコイズブルーの元のデータ ポイント。EMMの95%信頼区間は灰色です。略語:EMM =推定周辺平均。rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野;fMRI=機能的磁気共鳴画像法。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足図S4:各関心領域(rOTC、lTPC、rDLPFC)のすべてのセッションと位置(意図されたfMRI前/後)にわたる陽極電極の意図された電極位置と実際の電極位置との間のL²ノルム(ユークリッドノルム)距離の推定限界平均。 ターコイズブルーの元のデータ ポイント。EMMの95%信頼区間は灰色です。右後頭側頭皮質(rOTC)、左側頭頂皮質(lTPC)、右背外側前頭前皮質(rDLPFC)。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表S1:意図された座標と実際の座標の間のL²ノルム(ユークリッドノルム)距離の線形混合モデル解析の結果。 線形混合モデル(ランダム切片モデル)と両側p値の回帰係数が報告されます。略語: CI = 信頼区間;rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野;df = 自由度;σ2 = プールされた残差分散。τ = 被験者によって説明されるプールされた分散。ICC = クラス内相関係数N = 被験者の数。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表 S2: L² ノルム (ユークリッドノルム) の差分に対する線形混合モデル解析のためのポストホック EMM) 位置の主な効果(意図されたfMRIの前/後のfMRI、 補足図S2も参照)と各領域の位置の単純な効果(lTPC、rDLPFC、rOTC、 図6も参照)の主なコントラストと単純なコントラスト。単純な効果の場合、有意な効果のみが表示されます。略語:EMM =推定周辺平均。SE = 標準誤差。df = 自由度;rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足表S3:L²ノルム(ユークリッドノルム)の違いの線形混合モデル分析のためのポストホックEMM。 領域の主効果(lTPC、rDLPFC、rOTC、 補足図S3も参照)と各位置の領域の単純な効果(意図された、fMRIの前後、 図7も参照)の主なコントラストと単純なコントラスト。略語:EMM =推定周辺平均。SE = 標準誤差。df = 自由度;rOTC = 右後頭側頭皮質;lTPC = 左側頭頂皮質;rDLPFC = 右背外側前頭前野。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

ディスカッション

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

分析法の重要なステップ、潜在的な変更、およびトラブルシューティング
電極の正確な位置決めは、tDCS実験における重要な技術的要素であり、意図された頭皮位置からの逸脱または電極ドリフトは、意図された標的脳領域42,43への電流の流れに影響を与える可能性がある。これは、投与電流の地域特異性により、これらのセットアップが位置決め誤差5,25の影響を特に受けやすくなるため、集束tDCSに特に関連しています。現在のプロトコルでは、fMRI中に投与されるニューロナビゲーション、焦点化tDCSの方法について説明しました。これは、個別に決定された頭皮の位置の配置精度を高めることを目的としています。重要なステップには、(1)電流フローモデリングを使用して、各研究参加者の3 x 1セットアップの頭皮位置を最適化すること、(2)ニューロナビゲーションによる最適化された頭皮位置の特定、(3)標準化された手順を使用した頭皮上の電極の配置と固定、および(4)同時tDCS-fMRIの前後の配置精度と電極ドリフトの調査が含まれます。

私たちのプロトコルの最初のステップは、個別化された電流モデリングによる、進行中の研究ユニット(RU)の個々の研究参加者の電極位置の最適化を説明しています(最適化を再構築するためのコードはここにあります https://github.com/memoslap/SimNIBS_Optimization)。このアプローチは、RUプロジェクトに非常に特異的であり、ここで報告されていない2つの準備ステップが含まれていました:(1)8つの経験的RUプロジェクト（www.memoslap.de)の解剖学的標的領域の定義 fMRIおよび/またはtDCS研究に基づく 同じ/類似の運動または認知タスクを使用したもの;(2)中央のアノードと周囲のカソードとの間の間隔を調整することにより、プロジェクト間の平均電流線量を均等化します。これには、プロジェクト固有の電極間隔を決定するために、私たちのグループが利用できる計算モデリング研究と構造イメージングデータが含まれていました。次に、これらのプロジェクト固有のモンタージュを使用して、RUプロジェクトの個々の参加者の頭皮の位置を最適化し、それぞれのターゲット領域(このプロトコルでは右DLPFC)で最大電流強度を達成しました。特に、望ましい頭皮の位置を決定するための多くの可能な方法があり、それらは研究の目的(すなわち、地域または用量制御、解剖学的または機能的ターゲティング)によって異なります。

同様に、ニューロナビゲーションの配置やtDCS-fMRI研究の実施に使用できるさまざまな市販のニューロナビゲーションデバイスやDC刺激装置が多数あります。したがって、異なるメーカーの機器を使用する場合、またはtDCS-fMRIが異なるスキャナータイプで実施される場合は、このプロトコルで概説されている手順の変更が必要になります。それにもかかわらず、このプロトコルは、研究固有の要件を満たすために柔軟に適応できると考えています。たとえば、3 x 1のセットアップでは、3Dプリントされたスペーサーを使用して、配置およびスキャン中に電極間の望ましい距離が達成され、維持されるようにすることをお勧めします。導電性ペーストの量の標準化は、このプロトコルに記載されている電極充填助剤を使用して達成できます。カスタマイズを可能にするために、印刷に使用される3Dモデルが公開されています(プロトコルステップ4.1.3.2を参照)。

イントラスキャナーtDCS fMRI実験の複雑さも重要な考慮事項であり、参加者は頭に取り付けられた電極に移動する必要があります。これらの研究は、正確な位置決め5であっても、その後の電極変位の重大なリスクを伴います。したがって、電極の変位とドリフトを最小限に抑えるための適切な方法を定期的に実装することをお勧めします(たとえば、MRIスキャナー内の電極の変位を防ぐための標準的なMRI互換インフレータブルクッション、電極を所定の位置に保持するためのEEGキャップまたは輪郭のあるストラップ、および上記のプロトコルで詳述されているその他の対策)。

最後に、行動的なtDCS研究と比較して、fMRI中にtDCSを投与すると、頭皮上の電極の正確な位置(3D構造MRI画像に基づく)の検証と、意図した位置からの潜在的な偏差の定量化が可能になります。しかし、3Dでの電極位置の特定には誤差が生じやすいものです。そこで、実際の電極位置の検証を容易にするために、頭皮と電極の2次元変換を提案します。ただし、この新しいアプローチを検証し、結果を3D画像からのデータ抽出と比較するには、将来の研究が必要です。

既存の他の方法と比較した方法の重要性
頭皮ベースのターゲティングアプローチ(例えば、10-20 EEGシステム44)は、今日までのtDCS研究の大部分で使用されてきた。これには、解剖学的ランドマークの手動または自動の識別と、電極の意図された頭皮位置を決定するための追加の測定(頭囲、ランドマーク間の交差の計算など)が含まれます。このアプローチは、個々の参加者の頭のサイズをある程度説明しているが、脳と頭蓋骨の形態の他の特性を無視しているため、精度の低下をもたらす5,41,45。MRIガイド下ニューロナビゲーションで達成できる精度の向上は、このプロトコルの代表的な結果セクションに示されています。ここでは、進行中の多施設 tDCS-fMRI 研究のデータを使用してニューロナビゲーション ターゲティングの精度を定量化し、ニューロナビゲーション ターゲティングの配置精度を頭皮ベースのアプローチと遡及的に比較しました。また、fMRI中の電極変位の程度についても調査しました。このプロトコルの経験的部分の主な結果は、(1)ニューロナビゲーションターゲティングは頭皮ベースの電極配置よりも優れており、L2 Normに基づく精度が約40%高いこと。(2)fMRIセッション間での電極のドリフトは最小限に抑えられており、電極を所定の位置に保持するために実装された技術的および手続き的手順(つまり、キャップ、スペーサー、インフレータブルクッション)が成功したことを強調しています。

この方法の限界と将来の応用
このプロトコルで説明されているアプローチを使用するには、いくつかの制限要因があります。たとえば、計算モデリング、ニューロナビゲーションターゲティング、電極の検証による目的の電極位置の最適化には、構造MRIデータへのアクセス、特定の技術的専門知識、および利用できない可能性のある高価な機器が必要です。したがって、このアプローチは、電流供給の高い空間精度を必要とする研究を実施する専門の研究センターに限定されます(たとえば、脳と行動の因果関係を調査する定型発達集団の実験的研究や、用量反応関係を調査する計算モデリング研究)。この文脈では、MRIベースの電流モデリングの有効性は、頭部手術または進行性病変の患者では低下する可能性があることに言及する価値があります。

さらに、このプロトコルでは、計算モデリングとニューロナビゲーション配置による電極位置の最適化により、解剖学的精度を最大化することを目指しています。上述したように、個別化されたターゲティングの他の方法が可能であり(特定の臨床集団に限定された侵襲的アプローチを含む46)、解剖学的精度は必ずしも刺激された領域の機能的関連性を意味するわけではない。後者では、ニューロナビゲーションターゲティングの機能的に関連する脳領域を特定するために、tDCS-fMRIの前に取得したローカライザータスク(個々の参加者またはグループレベル)が必要になります。さらに、将来の研究では、焦点と従来のモンタージュ間の効果の直接的な比較を含め、電極変位が行動機能および神経機能に及ぼす機能的関連性を判断する必要があります。

コンピュータシミュレーションは、MRIから取得した(半)自動組織セグメンテーションの解剖学的精度に依存し、さまざまな組織クラスの電気伝導率に関する仮定に基づいて電場を推定することに注意する必要があります5,47。したがって、計算モデルの精度を高めるためには、これらの仮定を検証し、セグメンテーションの精度を評価することが不可欠です。この点で、同時tDCS-MRI測定中に脳組織のtDCS誘発電流流伝導率を研究する新しい方法には、磁気共鳴電流密度イメージング(MRCDI)および磁気共鳴電気インピーダンス断層撮影法(MREIT)5,48,49が含まれます。これらのアプローチは、tDCS電界シミュレーションの検証と、個別化された電流線量計算の最適化に可能性を秘めています。このような最適化された計算モデリングアプローチとニューロナビゲーションtDCSを組み合わせることで、近い将来、実験的および臨床的な状況でのtDCSの精度と有効性が向上する可能性があります。

開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

MANは、NeuroelectricsとPrécisの科学諮問委員会に所属しています。AHは、neuroConn GmbHが一部採用しています。他の著者には、宣言すべき利益相反はありません。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

この研究は、ドイツ研究財団(プロジェクト助成金:FL 379/26-1;ME 3161/3-1;CRC INST 276/741-2 および 292/155-1, Research Unit 5429/1 (467143400), FL 379/34-1, FL 379/35-1, FL 379/37-1, FL 379/22-1, FL 379/26-1, ME 3161/5-1, ME 3161/6-1, AN 1103/5-1, TH 1330/6-1, TH 1330/7-1).ATは、ルンドベック財団(助成金R313-2019-622)の支援を受けました。データ抽出に協力してくれたSophie Dabelstein氏とKira Hering氏に感謝します。

材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
BrainsightニューロナビゲーションシステムBrainsight;Rogue Research Inc.、モントルéal, Canada
CR-5 Pro 高温 3D プリンター CREALITY、深セン、中国
DC-STIMULATOR MCNeuroConn GmbH、イルメナウ、ドイツhttps://www.neurocaregroup.com/technology/dc-stimulator-mc
EMLA Cream 5%Aspen、ダブリン、アイルランド
MAGNETOM Vida 3T、syngo_MR_XA50ソフトウェアSiemens Healthineers AG、フォルヒハイム、ドイツ
ポラリスカメラポラリスバイクラ;Northern Digital Inc., Waterloo, Canada
Ten20 conductive EEG pasteWeaver and Company, Aurora, USA
TPU 3D printer filamentSUNLU International, Hong -Kong, China
Example of alternatives
Ingenia 3.0T (MR-scanner)Phillips, Amsterdam, Netherlands
Localite TMS Navigator (ニューロナビゲーション機器)Localite, Bonn, Germany
Neural Navigator (ニューロナビゲーション機器)Soterix, New Jersey, USA
PEBA 3D printer filamentKimya, Nantes, France
PLA 3D printer filamentFilamentworld, Neu-Ulm, Deutschland
StarStim (Stimulator)Neuroelectrics、バルセロナ、スペイン

参考文献

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Perceval, G., Flöel, A., Meinzer, M. Can transcranial direct current stimulation counteract age-associated functional impairment. Neurosci Biobehav Rev. 65, 157-172 (2016).
  2. Simonsmeier, B. A., Grabner, R. H., Hein, J., Krenz, U., Schneider, M. Electrical brain stimulation (tES) improves learning more than performance: A meta-analysis. Neurosci Biobehav Rev. 84, 171-181 (2018).
  3. Chan, M. M. Y., Yau, S. S. Y., Han, Y. M. Y. The neurobiology of prefrontal transcranial direct current stimulation (tDCS) in promoting brain plasticity: A systematic review and meta-analyses of human and rodent studies. Neurosci Biobehav Rev. 125, 392-416 (2021).
  4. Stagg, C. J., Antal, A., Nitsche, M. A. Physiology of transcranial direct current stimulation. J ECT. 34 (3), 144-152 (2018).
  5. Meinzer, M., et al. Investigating the neural mechanisms of transcranial direct current stimulation effects on human cognition: current issues and potential solutions. Front Neurosci. 18, e1389651(2024).
  6. Sandrini, M., Umiltà, C., Rusconi, E. The use of transcranial magnetic stimulation in cognitive neuroscience: A new synthesis of methodological issues. Neurosci Biobehav Rev. 35 (3), 516-536 (2011).
  7. Bashir, S., et al. Effects of anodal transcranial direct current stimulation on motor evoked potentials variability in humans. Physiol Rep. 7 (13), e14087(2019).
  8. Breakspear, M. Dynamic models of large-scale brain activity. Nat Neurosci. 20 (3), 340-352 (2017).
  9. Crosson, B., et al. Functional imaging and related techniques: an introduction for rehabilitation researchers. J Rehabil Res Dev. 47 (2), vii-xxxiv (2010).
  10. Mier, W., Mier, D. Advantages in functional imaging of the brain. Front Hum Neurosci. 9, 249(2015).
  11. Antonenko, D., et al. Microstructural and functional plasticity following repeated brain stimulation during cognitive training in older adults. Nat Commun. 14 (1), e3184(2023).
  12. Jamil, A., et al. Current intensity- and polarity-specific online and aftereffects of transcranial direct current stimulation: An fMRI study. Hum Brain Mapp. 41 (6), 1644-1666 (2020).
  13. Keeser, D., et al. Prefrontal transcranial direct current stimulation changes connectivity of resting-state networks during fMRI. J Neurosci. 31 (43), 15284-15293 (2011).
  14. Meinzer, M., Lindenberg, R., Antonenko, D., Flaisch, T., Floel, A. Anodal transcranial direct current stimulation temporarily reverses age-associated cognitive decline and functional brain activity changes. J Neurosci. 33 (30), 12470-12478 (2013).
  15. Nardo, D., et al. Transcranial direct current stimulation with functional magnetic resonance imaging: a detailed validation and operational guide. Wellcome Open Res. 6, 143(2023).
  16. Meinzer, M., et al. Transcranial direct current stimulation and simultaneous functional magnetic resonance imaging. J Vis Exp. (86), e51730(2014).
  17. Bergmann, T. O., Hartwigsen, G. Inferring causality from noninvasive brain stimulation in cognitive neuroscience. J Cogn Neurosci. 33 (2), 195-225 (2021).
  18. Villamar, M. F., et al. Technique and considerations in the use of 4x1 ring high-definition transcranial direct current stimulation (HD-tDCS). J Vis Exp. (77), e50309(2013).
  19. Gbadeyan, O., McMahon, K., Steinhauser, M., Meinzer, M. Stimulation of dorsolateral prefrontal cortex enhances adaptive cognitive control: A high-definition transcranial direct current stimulation study. J Neurosci. 36 (50), 12530-12536 (2016).
  20. Kuo, H. -I., et al. Comparing cortical plasticity induced by conventional and high-definition 4 × 1 ring tDCS: A neurophysiological study. Brain Stimul. 6 (4), 644-648 (2013).
  21. Martin, A. K., Su, P., Meinzer, M. Common and unique effects of HD-tDCS to the social brain across cultural groups. Neuropsychologia. 133, e107170(2019).
  22. Martin, A. K., Kessler, K., Cooke, S., Huang, J., Meinzer, M. The right temporoparietal junction Is causally associated with embodied perspective-taking. J Neurosci. 40 (15), 3089-3095 (2020).
  23. Müller, D., Habel, U., Brodkin, E. S., Clemens, B., Weidler, C. HD-tDCS induced changes in resting-state functional connectivity: Insights from EF modeling. Brain Stimul. 16 (6), 1722-1732 (2023).
  24. Seo, H., Kim, H. -I., Jun, S. C. The effect of a transcranial channel as a skull/brain interface in high-definition transcranial direct current stimulation-a computational study. Sci Rep. 7 (1), e40612(2017).
  25. Niemann, F., et al. Electrode positioning errors reduce current dose for focal tDCS set-ups: Evidence from individualized electric field mapping. Clin Neurophysiol. 162, 201-209 (2024).
  26. Field modeling for transcranial magnetic stimulation: A useful tool to understand the physiological effects of TMS. Thielscher, A., Antunes, A., Saturnino, G. B. 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), , 222-225 (2015).
  27. Meinzer, M., et al. Investigating the neural mechanisms of transcranial direct current stimulation effects on human cognition: current issues and potential solutions. Frontiers in Neuroscience. 18, 1389651(2024).
  28. Ghadimi, M., Sapra, A. Magnetic resonance imaging contraindications. StatPearls. , (2024).
  29. Antal, A., et al. Low intensity transcranial electric stimulation: Safety, ethical, legal regulatory and application guidelines. Clin Neurophysiol. 128 (9), 1774-1809 (2017).
  30. Ekhtiari, H., et al. A checklist for assessing the methodological quality of concurrent tES-fMRI studies (ContES checklist): a consensus study and statement. Nat Protoc. 17 (3), 596-617 (2022).
  31. Dinn, W., et al. Effectiveness of tDCS blinding protocol in a sham-controlled study. Brain Stimul. 10 (2), 401(2017).
  32. Turner, C., Jackson, C., Learmonth, G. Is the "end-of-study guess" a valid measure of sham blinding during transcranial direct current stimulation. Eur J Neurosci. 53 (5), 1592-1604 (2021).
  33. Saturnino, G. B., et al. SimNIBS 2.1: A comprehensive pipeline for individualized electric field modelling for transcranial brain stimulation. Brain and Human Body Modeling. , 3-25 (2019).
  34. Windhoff, M., Opitz, A., Thielscher, A. Electric field calculations in brain stimulation based on finite elements: An optimized processing pipeline for the generation and usage of accurate individual head models. Hum Brain Mapp. 34 (4), 923-935 (2013).
  35. Puonti, O., et al. Accurate and robust whole-head segmentation from magnetic resonance images for individualized head modeling. NeuroImage. 219, e117044(2020).
  36. neuroConn Programmable multichannel current stimulator -- DC-Stimulator MC Instruction for use -- (Version 5.3.1). , (2021).
  37. Fleury, M., Barillot, C., Mano, M., Bannier, E., Maurel, P. Automated electrodes detection during simultaneous EEG/fMRI. Frontiers in ICT. 5, (2019).
  38. De Munck, J. C., Van Houdt, P. J., Gonçalves, S. I., Van Wegen, E., Ossenblok, P. P. W. Novel artefact removal algorithms for co-registered EEG/fMRI based on selective averaging and subtraction. NeuroImage. 64, 407-415 (2013).
  39. Rich, T. L., et al. Determining electrode placement for transcranial direct current stimulation: A comparison of EEG- versus TMS-guided methods. Clin EEG Neurosci. 48 (6), 367-375 (2017).
  40. Okamoto, M., et al. Three-dimensional probabilistic anatomical cranio-cerebral correlation via the international 10-20 system oriented for transcranial functional brain mapping. NeuroImage. 21 (1), 99-111 (2004).
  41. Herwig, U., Satrapi, P., Schönfeldt-Lecuona, C. Using the international 10-20 EEG system for positioning of transcranial magnetic stimulation. Brain Topogr. 16 (2), 95-99 (2003).
  42. Indahlastari, A., et al. The importance of accurately representing electrode position in transcranial direct current stimulation computational models. Brain Stimul. 16 (3), 930-932 (2023).
  43. Woods, A. J., Bryant, V., Sacchetti, D., Gervits, F., Hamilton, R. Effects of electrode drift in transcranial direct current stimulation. Brain Stimul. 8 (3), 515-519 (2015).
  44. Thair, H., Holloway, A. L., Newport, R., Smith, A. D. Transcranial direct current stimulation (tDCS): A beginner's guide for design and implementation. Front Neurosci. 11, e641(2017).
  45. De Witte, S., et al. Left prefrontal neuronavigated electrode localization in tDCS: 10-20 EEG system versus MRI-guided neuronavigation. Psychiatry Res Neuroimaging. 274, 1-6 (2018).
  46. Daoud, M., et al. Stereo-EEG based personalized multichannel transcranial direct current stimulation in drug-resistant epilepsy. Clin. Neurophysiol. 137, 142-151 (2022).
  47. Hunold, A., Haueisen, J., Nees, F., Moliadze, V. Review of individualized current flow modeling studies for transcranial electrical stimulation. J Neurosci Res. 101 (4), 405-423 (2023).
  48. Göksu, C., et al. Human in-vivo brain magnetic resonance current density imaging (MRCDI). NeuroImage. 171, 26-39 (2018).
  49. Göksu, C., Scheffler, K., Siebner, H. R., Thielscher, A., Hanson, L. G. The stray magnetic fields in magnetic resonance current density imaging (MRCDI). EJMP. 59, 142-150 (2019).

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

tDCS fMRI EEG

関連記事