探索的臨床ヒト研究における経頭蓋超音波刺激の方法論的プロトコルと考察

Summary

経頭蓋超音波刺激(TUS)は、人間の脳をあらゆる深さから刺激できる有望な非侵襲技術であり、さまざまな神経疾患の治療に新たな治療的可能性を提供します。このプロトコルは、神経発達に典型的な成人や脳卒中などの神経疾患患者にTUSを適用するための標準化されつつも適応可能な実証的枠組みを提供します。

Abstract

経頭蓋超音波刺激(TUS)は、全脳深部でミリ単位の精度で刺激を行える非侵襲的な神経調節技術として注目を集めつつあります。研究はその翻訳的可能性にますます焦点が当てられています。パーキンソン病や脳卒中を含む複数の疾患集団で有望なデータが報告されており、TUSの臨床応用への道が開かれています。しかし、これまでの臨床試験では、トランスデューサーの固定、ターゲット化アプローチ、音響パラメータに大きなばらつきがあることが示されています。これにより、結果の解釈可能性や比較可能性が制限されます。既存の方法論ガイドはヒトTUS全般を扱っていますが、神経学的集団への応用には焦点を当てていません。この実験プロトコルは、脳卒中などの神経学的コホートにTUSを適用するための標準化されつつも適応可能な枠組みを提供します。以下について詳細な指針を提供しています:(1) 治療指向のTUSにおける必須およびオプションのハードウェアコンポーネント;(2) 聴覚の交絡を最小限に抑える戦略を含むハードウェア設定およびパラメータ選択;(3) トランスデューサーが指定された波形を供給することを保証する校正および品質保証手順;(4) シミュレーション法または非シミュレーション手法に基づくターゲティングアプローチで、TUSの焦点/焦点を意図した解剖学的領域に正確に位置づけること;(5) 臨床集団への方法論適応;および臨床的TUSのアウトカム指標(安全性評価および皮質脊髄興奮性や運動配列学習などの代理アウトカム指標を含む)を含みます。このプロトコルは、複製可能でモジュール化可能なリソースとして設計されています。このプログラムは、患者ベースのTUSへの実践的な入り口を求める初心者ユーザーと、新興の科学的・方法論的基準に沿うことを目指した経験豊富な研究者の両方に対応しています。目的は、TUSへの臨床関心の高まりを支援し、研究グループや患者集団間で臨床的に翻訳可能で再現可能かつ比較可能な結果を促進することです。

Introduction

経頭蓋超音波刺激¹(TUS)は、深部で局所的かつ非侵襲的な特性を持つ独特で望ましい組み合わせであり、神経および神経精神疾患(例:^脳卒中2、パーキンソン病³、うつ^病4、アルツハイマー病⁵など)に対する治療的可能性探求への関心を高めています。専門家の合意とガイドラインは、TUS^研究の再現性と解釈可能性の向上を目指してきました。しかし、これらは主にTUSのより広範な基礎研究応用に焦点を当てており、ヒトにおける治療的関連性の探求に関する指針は少ないです。例えば、基礎研究と臨床TUS研究を比較すると、総刺激持続時間(TSD)は大きく異なり、^{基礎研究では8.9}秒、臨床利用を模した探索的プロトコルでは10分以上かかることが多いです^。このような区別は、神経学的に疾患のあるコホートにTUSを探索的に適用する際には、個別化された指導の必要性を強調しています。このプロトコルは脳卒中のTUSに焦点を当てていますが、その枠組みは他の患者集団や神経発達に典型的な成人にも広く適用可能です。

TUSは調節のために標的脳組織に圧力波を伝達^します。TUSの必須ハードウェアコンポーネントには、関数発生器、アンプ、トランスデューサー、そして特に拡張TSD向けにはヘッド上のトランスデューサーマウント⁶が含まれます。関数発生器はトランスデューサから放出される圧力パターンを定義する電気波形を生成します。一部のファンクションジェネレーターはTUSトランスデューサーに必要なピーク電圧を発生させることができますが、ほとんどはファンクションジェネレーターとトランスデューサ間の信号を増幅するために増幅器を必要とします。アンプは電気波形の振幅を効果的な超音波生成に必要なレベルまで増加させます。市販のTUSシステムは、機能発生器とアンプを1つのターンキーユニットに統合し、トランスデューサに直接接続することが可能です。トランスデューサは通常、圧電材料で作られており、電気信号を機械的振動に変換して超音波波を生成します。手動のトランスデューサー保持も可能ですが、この方法は労力がかかり、置位誤差が発生しやすい一方で、わずかな置位でも意図^{された組織の}完全な誤誘導を引き起こすことがあります。顎のレスト付きの機械式アームも使われており、比較的短いTSDでの基礎研究に適しています。10分以上のTSDsの探索的臨床TUSの実現可能な代替案として、フランジ付きのトランスデューサーマウントを3Dプリントで固定し、安定性と探索的臨床環境での使いやすさ、参加者の快適さを両立させることができます(図1)。

図1:TUSトランスデューサー用の3Dプリントマウント。 単一エレメント経頭蓋超音波刺激(TUS)トランスデューサー(赤い矢印で指す中央パーツ)は、3Dプリントされたトランスデューサーマウント(青い矢印で示されています)に収められており、上部の開口部(緑の矢印で指し示されています)はニューロナビゲーションのツールトラッカー用です。側面開口部(茶色の矢印で示された)はネジでTUSトランスデューサーとツールトラッカーを固定し、フランジはストラップ式のヘッド固定用です。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

オプションのハードウェアコンポーネントには、電気インピーダンス整合回路、パワーメーター、オシロスコープ、ニューロナビゲーションシステム、熱電対などがあります。これらの装置はそれぞれ電気的反射を低減し、電力伝達を最適化し、間接的に音響出力(パワーメーターやオシロスコープ)の検証を行い、空間精度の確保や安全性の監視を行います。実装の詳細や方法論的考慮事項は、ディスカッションおよびプロトコルのセクションで詳述されています。

経頭蓋超音波刺激のパラメータ最適化は、電気駆動波形の設計に関わる活発かつ進化中の研究分野です。駆動波形の垂直軸はトランスデューサの圧力出力の振幅を決定します。駆動波形の水平軸はトランスデューサの圧力出力のタイミングを決定し、これはいくつかの持続時間や繰り返しタイプに分けられます。国際経頭蓋超音波刺激安全標準コンソーシアム(ITRUSST)¹⁰の報告ガイドラインに記載された命名法を用い、TUSのタイミングパラメータは最短から最長までの順に次のように整理されています:ランプ持続時間(RD)は圧力出力がゼロから規定の最大値まで増加する時間、パルス持続時間(PD)は、単一の能動的かつ連続的な圧力出力の持続時間のことです。パルスリピート間隔(PRI)は、隣接する2つのPDの開始間の長さで、1つのPDと1つの「オフ時間」から成り、トランスデューサ出力がゼロであり、PRIの逆数がパルス反復周波数(PRF)となります。パルストレイン持続時間(PTD)は、PRIが繰り返される時間のことです。パルストレイン間隔(PTI)は、隣接する2つのPTDの開始点から成り、1つのPTD間隔と1つの間PTD間隔から成り、トランスデューサ出力がゼロになる期間の時間を指します。パルストレインリピート持続時間(PTRD)は、PTIが繰り返される期間です。

図2:TUS波形の図。 臨床効果の可能性に関する典型的な経頭蓋超音波刺激波形。命名法はITRUSST報告ガイドラインに準拠しています。¹⁰。RD、ランプの持続時間;PD(脈拍持続時間);PRI(パルスリピート間隔);PRF(パルス反復周波数);PTD(パルストレイン持続時間);PTI(パルストレイン間隔);PTRD、パルストレインの繰り返し時間。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。

図2はこれらのタイミングパラメータを示しています。表1.1は、ITRUSST報告ガイドライン¹⁰が推奨する表形式に従い、Huangら(2025年)2のタイミングパラメータを示しており、このプロトコルはそこから導き出されています。表1.2は追加パラメータを示しています。聴覚効果はTUSの実験における主要な混同要因として広く認識されています ^6,11。駆動波形のランプは聴覚効果を軽減する最もよく使われる方法であり、このプロトコルでは主要な緩和方法とみなされます。理論的には、各アクティブ圧力出力の開始と終了(すなわちPD、PTD、PTRD)に異なるランププロファイルを適用できますが、ほとんどの研究では刺激セッション全体にわたって同じ対称的なPDを繰り返し、駆動信号に単一のRDを生み出します。ランプはウィンドウ関数を用いて実装され、ゼロから規定された最大値までの信号の「形状」と「速度」を定義します。文献ではTukeyウィンドウが最も一般的に使われ^{ています。}聴覚の交絡を制御した後、興奮性効果と抑制性効果を誘発するパラメータの選択は活発な研究分野であり、具体的な実験課題によって異なります。このプロトコルの元となったHuangら(2025年2号)のパラメータ選択は既存の文献¹²に基づいており、追加の安全マージンのためにPDを0.36msから0.2msに減少させました。方法論的側面はLegonら、2018年、¹³頁から取り入れられています。これらの選択は、臨床TUSのまだ探索段階にあることを反映し、処方的な標準ではなく詳細な一例に過ぎません。研究特有の仮説や目的に合わせた指針については、関連文献を参照してください。

トランスデューサーの校正はTUSの重要な考慮事項であり、水槽スキャンは現在利用可能な最も包括的な手法です。非ターンキーのTUSシステムでは、トランスデューサの送信感度、すなわち電気駆動電圧(ボルト)と圧力出力(パスカル)の関係を確立するために、初期の水タンクスキャンが強く推奨されます。ターンキーシステムはベンダーが事前に設定していることが多いため、初期のキャリブレーションの必要性を減らすことができますが、トランスデューサー出力の検証により正確かつ高品質なTUSの供給が保証されます。同様に、必要に応じて後回の校正を最小限に抑えることもできますが、定期的なチェックは研究の厳密さを高めるために推奨されます。

水槽スキャンの実施には、一般的に専門的な機器と訓練が必要です。このプロトコルはステップ2(Chenら、2023年¹⁴頁に基づく)で簡単な概要を提供します。あるいは、必要なパラメータがすべて収集されていることを確認すると、適切な専門知識を持つ共同研究室に手技を委託することも可能です(ステップ2.7)。パワーメーターの測定は、トランスデューサ出力を測定するためのシンプルで間接的な方法を提供します。校正やベンダーの特性評価後、パワーメーターの測定値は事前出力のベンチマークとなります。出力の変動は圧力出力の変化を意味し、一貫した刺激を維持するために駆動信号の再調整または調整が必要であることを示しています。

TUSターゲット化は、目的の組織を効果的に刺激するために最適なトランスデューサーの位置と向きを決定することを含みます。現在の最先端アプローチは、最適なトランスデューサー配置を特定するために数値シミュレーションを用いています(プロトコルのステップ3)が、これは決定的な標準ではなく一例に過ぎません。あるいは、以前に報告された経験に基づく方法として、経頭蓋磁気刺激(TMS)が最も効果的に反対側の運動反応を引き出す頭皮の位置を特定し、その位置にトランスデューザーを頭皮に垂直な位置に位置^{させます(ステップ4})。原理的には、このTMSガイド付きアプローチは、視覚野のフォスフェーンの視覚のように、識別可能な出力を持つ他の脳領域にも拡張可能です。しかし、このアプローチの広範な適用可能性を検証するためには、さらなるデータや論文が必要です。

臨床的TUSのアウトカム指標には安全性および有効性に基づく評価が含まれます。臨床翻訳の探索段階にあるため、標準的な臨床指標ではまだ顕著な有効性が検出できない可能性があります。したがって、代理反応指標は有効性指標の代わりに、臨床的有効性以下の効果を検出するためによく用いられます。安全監視はオンラインとオフラインの両方の評価を組み合わせることができます。オンライン安全性は、刺激時に頭皮に熱電対を置くことで追跡でき、臨床現場での実用的なアプローチを提供します(ステップ6.5)。オフラインの安全性のために、このプロトコルは見かけ拡散係数(ADC)定量化(ステップ8)の指示を提供します。ADCは^{組織の完全}性を評価するために一般的に使われます。代理反応指標は標的疾患や関心領域によって異なります。脳卒中後の運動回復の研究においては、対側皮質脊髄興奮性(CSE)および運動配列学習(MSL)測定(ステップ9-11)を記述し、これらはTUSの探索的臨床効果に関する信頼できる神経生理学的および機能的マーカーを提供します。

このプロトコルを総合すると、神経学的および神経発達的に典型的な成人の両方に対してTUSを詳細かつモジュール化し、適応性のある例として提供し、使いやすさと刺激時間の延長を強調しています。このプロトコルはHuangら(2025年^2月)に由来し、パルスシェーピングや単一素子トランスデューサのカスタマイズを可能にする非ターンキードライブシステムを採用しています。段階的に、まずシステムに依存しない一般原則が提示され、必要に応じてシステム固有の例実装が示されます。

Protocol

Huangら(2025年^2月) で示された実験的手法はデューク大学機関審査委員会によって承認されており、最近更新されたヘルシンキ宣言に準拠しています。登録前に各参加者からインフォームド・コンセントを取得してください。

注意:説明に従いながら同時にハードウェアやソフトウェアを操作し、理解を深め、正確な実装を確実にしてください。 図3A は関わるステップの概要を示し、 図3B はシミュレーションベース(ステップ3)と非シミュレーションベース(ステップ4)のターゲット設定を選択する意思決定フローチャートを示しています。 補助資料には 、同意の適格性、安全スクリーニング、TUS機器の品質管理、有害事象の監視に関するサンプルのTUS前後チェックリストが提供されています。

1. 同意と安全審査

1. 選択基準:i) ≥21歳、人種・性別を問わず、ii) 1か月以上前に初めての虚血性または出血性脳卒中、iii) 片側肢の筋力低下を呈し、Fugl-Meyer上肢スケール≤62(最大スコア=66)、iv) 短拇外転性(APB)がTMSによって誘発される運動誘発電位(MEP)を持つ者。除外基準:i) 併発する神経障害によって影響を受ける腕機能、ii) 脳卒中発症前に重度認知症が記録されている(薬の有無にかかわらず)、iii) MRI(MRI)¹⁶/TMS¹⁷/TUS¹⁰の禁忌がある場合。
2. 各参加者に研究の目的、主要な処置、関連するリスクを伝えてください。彼らが表明する質問や懸念に答え、同意書に署名して同意手続きの理解を確認してもらいます。
3. TUS¹⁸ およびTMS¹⁷ の安全チェックリストを使って、各参加者にアンケートを行ってください。すべての安全要件を満たさない参加者は除外します。

2. TUSトランスデューサー特性評価 ¹⁴

注意:この節の手順を実行して、新しいTUSトランスデューサーの初期特性評価を得るか、定期的に入力電圧-出力音圧関係の確認・校正を行います。 図4 は、このTUSトランスデューサーの水タンクベースの特性評価のための実験セットアップを示しています。

1. 水タンクに脱イオン水を注ぎ、ハイドロフォンへの損傷を防ぎます。
2. 超音波トランスデューサーを水槽の器具に固定し、ハイドロフォンを3軸の位置決めシステムに取り付けます。
3. ハイドロフォンをオシロスコープに接続し、水に完全に浸かってから電源を入れます。
4. トランスデューサーは、トランスデューサーが完全に水に浸かり、ハイドロフォンが電源を入れた後にのみ、関数ジェネレーターと高周波パワーアンプで駆動します。
   注意:入力電波形には各パルスに対して少なくとも5サイクル(すなわちPRIとPTI)が含まれ、トランスデューサ出力を安定化させる必要があります。
5. 3軸位置決めシステムを用いて、ハイドロフォンの先端を超音波トランスデューサーの視覚的に定められた近似焦点領域に位置し、水タンク内の一次圧力出力の可能性のある位置でハイドロフォンをスキャンし、各位置でオシロスコープの読み取り値を記録して音響圧力分布を得、焦点領域が見つかるハイドロフォンの位置も記録します。
   注意:ハイドロフォンの感度(すなわちmV/MPa)とハイドロフォンで記録された電気信号のオシロスコープ読み取りを用いて音圧を計算してください。
6. 焦点点で異なる入力電圧を適用することで、超音波トランスデューサの送信感度(すなわち入力電圧のピーク対ピーク振幅に対するトランスデューサーの圧力出力、kPa/V_PP)を評価します。
7. トランスデューサーの特徴付けを適切な専門知識を持つ共同研究所に委託する場合、トランスデューサーの送信感度(kPa/V_PP)、焦点深度(mm)、および超音波ビームの-6 dBビーム幅(mm)がすべて収集されていることを確認します。焦点深度は、潜在的に治療的なエネルギーが標的脳領域に効果的に届けられる最大浸透深度を定義します。超音波フィールドの-6 dBビーム幅は焦点領域の外側範囲を示し、脳組織内の有効な治療容積を明確にします。

3. シミュレーションベースのTUSターゲティング(推奨、参加者スキャン必須)

注:シミュレーションベースのTUSターゲット付けは、あらかじめ決められた頭蓋内部位を刺激する必要があります。このような標的選択は研究ごとに異なり、一般的に用いられる手法にはMRIアトラスに基づく解剖学的アプローチや、個々の機能的MRI活性^{化データに基づく}機能的アプローチ7、さらに結合性に依存したターゲティング¹⁹があります。研究および仮説に適した方法を選択し、関連文献^7,19に従って頭蓋内標的を特定します。次に、以下の手順に従って頭蓋内標的を刺激するためのTUSトランスデューサーの配置を取得します。

1. MRIからセグメント化された頭部モデルを再構築する - 実装例:まだインストールしていなければ電場(e場)シミュレーションソフトウェア(材料 表参照)をインストールし、参加者の構造MRIスキャンフォルダの端末を開きます。eフィールドソフトウェア²⁰ のCHARMパイプラインを実行し、 charm ParticipantID ./ParticipantID_T1.nii.gz を入力してキーボードの Enter/return を押してください。T2が利用可能であれば、 代わりにCharm ParticipantID ./ParticipantID_T1.nii.gz ./ParticipantID_T2.nii.gz を実行することができます。上記のコマンドのスペースとピリオドに注目してください。端末の種類によっては、スラッシュ(/)を後スラッシュ(\)に置き換える必要がある場合があります。
2. 特に病変(あれば)や頭蓋骨の分割結果を確認してください。例の実装例:作成したm2m_ParticipantIDフォルダのcharm_report.htmlを開き、ビューアをクリックしてスライスを進めてCHARMの分割結果を確認してください。特に皮質骨および小梁骨、脳(灰白質)、頭皮の輪郭を確認してください。下流のTUSターゲティングソフトウェア²¹(材料表参照)は主にこれらを使用しています。セグメントが不満足であれば、eフィールドソフトウェアのガイドに従って手動でヘッドモデルを編集してください。
   注:脳卒中などの病変を持つ参加者に対しては、e-fieldソフトウェアで病変のカスタム区分と分割の割り当てが可能です。しかし、バージョン4.3以降のTUSターゲティングソフトウェアはまだeフィールドソフトウェアのカスタムセグメントを認識できていません。したがって、病変が存在する場合、前述の組織タイプの輪郭が正しく、病変の影響を受けていないことを確認するだけで十分です。
3. 頭蓋内ターゲット定義の設定 - 実装例:ニューロナビゲーションソフトウェア(材料表参照)で「New SimNIBS Project...」をクリックし、m2mフォルダ内の.mshファイルを選択します。
   注:ニューロナビゲーションソフトウェアのバージョン2.5.9がこの手順および以下のステップの詳細を説明するために使用されましたが、これらのステップは2.5.9から2.5.3までのバージョンにも適用可能です。
4. 頭部MRIの物理的登録設定 - 実装例:ランド マークの設定を ヒット... ランドマーク タブの下、ノーズの先端、ナシオン、左右のサプラトラジックノッチにランドマークを配置し、プロジェクトファイルを保存します。
   注意:このステップのランドマークは、MRI中に皮膚が圧迫や伸びていない場所であるべきです。参加者のMRI取得状況に応じて、上記のランドマーク以外のものも希望に応じて選択してください。
5. 頭蓋内ターゲットを定義し、それをTUSターゲティングソフトウェアに読み込みます。例の実装例:ターゲットタブの下で「ターゲット設定」を押し、スカルプ&ターゲット、インライン&ターゲット、インライン90&ターゲットを表示してください。脳内の意図したTUSフォーカスを左クリックし、右下のクロスヘアオフセットスライダーを使って頭皮にオフセットカーソルを投影し、右側のAPスライダーをスライドしてInline & Targetsで頭皮とターゲットまでの距離を最小化し、その後LatスライダーをスライドさせてInline 90 & Targetsで仮想トランスデューサーが頭皮に接線するまでスライドさせます。「新しい...」ドロップダウンメニュー(ウィンドウの左上)で、この配置を保存するには軌跡を選択します。ウィンドウの左下でfUSを切り替え、結果フォルダを選択し、「Compute Simulation」を押してTUSターゲティングソフトウェアを呼び出します。
   注意:このステップで作成された軌道の経路に解剖学的な副鼻腔や空気で満たされた空洞がないか注意深く確認してください。もしそうなら、副鼻腔や虫歯を避ける次善の軌道を選びましょう。
6. TUSターゲティングソフトウェアの初期化 - 実装例: 画像入力 の自動入力項目が熱プロファイルを除き正しいか確認し、使用するトランスデューサーを選択します(「シングル」は単一エレメントトランスデューサーを意味します)。複数のコンピューティングバックエンドが利用可能な場合は、希望する コンピューティングバックエンドを選択します。次に、 サーマルプロファイルを選択してください... そうすると、TUSの運転信号の時間的パターンを記述する正しい.yamlファイルを読み込みます。この.yamlファイルの構築については、TUSターゲティングソフトウェアのドキュメントを参照してください。例として、Huangら(2025年2月⁾ のTUS時間パターンの.yamlファイルは次のようになります
   ベースイスパ:8.0 # W/cm²
   AllDC_PRF_Duration:#All タイミングの組み合わせを考慮する
   - DC:0.2
   PRF:1000.0 #Hz
   持続時間:0.5 #s
   持続時間:1.0 #s
   反復回数:480回
   注:この例はあくまで説明目的です。480回の繰り返しは、TUSのターゲティングソフトウェアでは計算するには多すぎます。この.yamlファイルはTUSターゲティングソフトウェアの熱シミュレーションのみに影響を与え、音響シミュレーションには影響しません。一方、TUSターゲティングの基盤は音響シミュレーションのみです。長時間のTUSでは、熱シミュレーションではなくTUSターゲティングソフトウェアを使用してターゲットを定めてください。長期パラダイムの熱シミュレーションには、オープンソースの音響シミュレーションソフトウェア(材料 表参照)を活用してください。温度上昇、43°C(CEM43)熱線量における累積等価分、熱指数の推定は文書を参照し、選択したパラメータが米国食品医薬品局(FDA)²² およびITRUSST生物物理安全¹⁸ のガイドラインに準拠していることを確認してください。
7. 音響シミュレーション用の組織マスクと入力パラメータを取得する - 実装例: CONTINU を押してステップ1に進み - マスクを計算 し、正しい 米国周波数(kHz)( すなわちトランスデューサの基本周波数)と希望の PPW (波長あたりのポイント数)を選択します。9PPWは安定かつ正確な結果を保証しますが、計算負荷が増加し、デフォルトの6PPWはTUSターゲティングソフトウェアの最小値であり、高速計算、安定性、精度のバランスを取っています。計算 計画マスクを押してください。計算が終わったら、出力マスクを点検し、頭皮、骨、脳が望ましい精度でラベル付けされているか確認してください。
8. 入力トランスデューサーの特性評価とTUSターゲティングを実行します。実装例:ステップ 2ヒット -Acシミュレーター。ステップ3.6で シングル を選択した場合、トランスデューサーの 焦点距離(mm) と 直径(mm) を入力し、スプレッドジェルやジェルパッドなどの結合媒体による頭皮とトランスデューサーの出口面の距離を皮膚 への距離Tx外面(mm)で入力し、 ターゲットを超える最大深さ(mm)を入力します。この深さは、シミュレーションに含まれる予定の目標の外側の空間です。ほとんどの場合、デフォルトの40mmで十分ですが、対象が骨組織の上にある場合は、この深さを広げることで反射結果が考慮されます。上記の入力の後、「 フィールド計算」を押し、計算が終わるのを待ってから 「機械的調整の計算」を選び、再び 「フィールドの計算 」を押します。2本の 水平スライダーバーを使って、目標に対して得られたTUSフォーカスを点検します。フォーカスがターゲットに十分近い距離でない場合は、機械的な調整を繰り返し、許容可能なフォーカス-ターゲット距離(図5A)までフィールドアクションを計算します。
   注意: Single以外のトランスデューサータイプについてはTUSターゲティングソフトウェアのドキュメントを参照してください。
9. 計算最適化されたTUSターゲットを保存する – 例実装:TUSターゲティングソフトウェアを閉じてニューロナビゲーションソフトウェアに戻る。新しいターゲット軌道 X-mod が追加されており、Trackjectory XはStep 3.5で作成された軌道の名前です。これがTUS中にトランスデューサーを設置する際のターゲットです。 ターゲット ウィンドウを閉じて現在のプロジェクトファイルを保存してください。
10. 注意:ステップ3.1から3.9は、参加者がTUSを受ける前に完了しておくべきです。

4. 非シミュレーションベースのTUSターゲティング(参加者スキャンは任意で、TMSの結果が読み取れる領域に適用)

1. ニューロナビゲーションTMSの初期化 - 実装例: 新しい空プロジェクト をクリックし、こちらをクリックしてニューロナビゲーションソフトウェアで参加者のMRIを選択する解剖 学的データセットを選択します 。参加者の構造的MRIが利用できない場合は、 New MNI Head Project に入力してください。
   注意:選択したニューロナビゲーションシステムやソフトウェアを使用してください。このプロトコルは2.5.9版(材料 表参照)でニューロナビゲーションソフトウェアを用いて代表的な手順を示しています。
2. 参加者用MRIを使わない場合は、このステップを省略してください。参加者用MRIから脳と頭皮を再構築する - 実装例:参加者用MRIを使用している場合は 「再構築」 タブに移動し、その後「新しい再建...」ドロップダウンメニューで「Skin」を選択し、開いたウィンドウの 「Compute Skin 」ボタンを押して頭皮を再構築します。スキンウィンドウを閉じて、 New Reconstruction... ドロップダウンメニューで「 Full Brain Curvilinear」を選択し、開いたウィンドウで スライス間隔 を0.5mmに設定し、「 Compute Curvelinear」を押します。脳を再建した後、 Peelの深度 スライダーバーを調整し、再建された脳が皮質の外表面に露出するまで調整し、曲線状の脳ウィンドウを閉じます。
3. MRIを使わない場合はこのステップは省略してください。物理的な頭部MRI登録の設定 - 例の実装:MRIを使用している場合は ランドマーク タブに移動し、「 ランドマークの設定...」を選び、再建された頭皮の左クリックで鼻と左右の上トラジックノッチにランドマークを配置し、左上の 「新」 を押してください。3つのMRIビューの十字線を確認して、ランドマークの位置を確認してください。必要に応じて、照準を調整してランドマークの配置を微調整してください。満足したら 登録ランドマーク ウィンドウを閉じ、プロジェクトファイルを保存してください。
   注意:ステップ4.1から4.3は、参加者がTUSに来る前に完了しておくべきです。必要に応じてナシオン以外のランドマークや左右の上位凹みを選んでください。良いランドマークは、MRI取得時に皮膚が圧迫・伸びていない場所です。
4. 視覚領域にTUSを使う場合はこのステップを省略してください。筋電図(EMG)記録の準備 - 例の実施方法:目的のTUSターゲットに表象されている筋肉を特定し、対象の筋肉の上の皮膚をアルコールワイプで洗浄し、必要に応じて剃毛を行い、筋肉の腹部と腱にEMG電極を当てます。隣接する骨の部分に別の電極を貼り合わせて基準点として使います。
   注意:皮膚の準備中は、血液を薄くする薬を服用している参加者には注意してください。
5. ニューロナビゲーションTMSの初期化 - 実装例:ニューロナビゲーションソフトウェアの 「セッション」 タブに行き 、新しい... ドロップダウンメニューの 「オンラインセッション 」を選択して新しいセッションウィンドウを起動します。このセッションウィンドウで、 IOBox タブの TTLトリガーオプションで、TMS刺激器からトリガー信号を受け取る正しいチャンネル/スイッチを確認し、 デッドタイム:が0ミリ秒に設定されていることを確認してください。
6. 視覚領域にTUSを使う場合はこのステップを省略してください。統合ニューロナビゲーション-EMGの設定 - 実装例:運動領域では、ニューロナビゲーションシステムのEMGを使用する場合、正しい Acquire EMGチャネルを確認し、目的の筋肉からEMGをキャプチャするのに十分な時間の トライアル(Trial: Time)を入力。
7. ニューロナビゲーションの準備をする - 例の実装:被験者トラッカーを参加者に取り付け、安定性を確保します。ニューロナビゲーションソフトの Polaris タブに行き、カメラと参加者を緑の点(参加者)が3つのシアン色のボックス(カメラの視界)のほぼ中央に位置するように配置してください。
8. 頭部MRIの物理的登録を行う例: 登録 タブに行き、ランドマークを左クリックし、ニューロナビゲーションシステムのポインターを参加者の該当するランドマークに安定的に置きつつ、カメラにポインターと被験者トラッカーの両方が見えるようにし、「 サンプル→次のランドマークへ移動」を押します。すべてのランドマークが採取されるまで繰り返します。
9. 参加者MRIを使用する場合はこのステップを省略してください。スケールテンプレートMRIから参加者の頭部へのスケール - 実装例:参加者のMRIを使わない場合は、ス ケーリング タブに行き、ポインターを参加者の頭皮頂点に安定的に置き、「 ランドマークを追加」をクリックします。頭の左、右、前、後ろの最外側の点についても繰り返します。
10. 参加者とMRIの登録を検証し、必要に応じて更新する - 例の実装例: 検証 タブに行き、参加者の頭皮のポインターを意図したTUS/TMSの入口の周りに優しくスライドさせ、 クロスヘアの<->皮膚 距離を確認します。0に近い方が良いです(<1mmを定量的な操作閾値として使用可能です)。表示された距離が許容できない場合は、 登録→全てクリア、4.8から4.9までの手順を繰り返し、許容可能な距離まで繰り返してください。
11. ニューロナビゲーションウィンドウの設定 - 実装例:実行タブに行き、 ブルズアイ(コイル中心)、曲線脳とサンプル 、 皮膚とサンプル のビューを表示し、 ドライバー:を正しいTMSコイルに設定します。ニューロナビゲーションシステムのEMGを使う場合は、 EMG と EMGポッド記録 も表示してください。
    注意:希望する場合はブルズアイ(コイル中心)の代わりにブルズアイ(ターゲット中心)を使ってください。
12. TMSコイルの配置と応答を探す - 実装例:曲線脳と頭皮のおおよその位置の両方を使って初期開始を得、TMSコイルを頭皮のさまざまな位置や向きに配置し、10秒間隔で単一のTMSパルスを投与^します。解剖学的に適切な範囲全体で反応がない場合は、刺激出力を増やしてください。
    注:TMS刺激器およびコイルモデル、EMG取得ハードウェアおよびソフトウェアについては 、材料表 を参照してください。例として、EMG取得は5000HzのEMGサンプリングレート、20 - 20000 Hzのバンドパスフィルター、60 Hzのノッチフィルター、1000倍のゲイン、手動アーティファクト除去、そしてSodaら(2020年²⁴頁)に記載されたMEP検出アルゴリズムを使用していました。
13. ドメイン特異的反応を用いて目標TMSコイルの配置を定義する - 例の実装:ステップ4.12を繰り返し、運動領域で顕著なピークツーピーク振幅を持つEMG(図6)が観察され、視覚領域で確信を持ってフォスフェンを確認できると報告する。ターゲットを= > 押し、このサンプルを Targets to sample: listで左クリックして、このコイルの位置と配置をターゲットにします。
14. 初期TMSターゲットで追加回数を得ます。例として実装:Bウルスアイ(コイル中心 )または ブルズアイ(ターゲット中心) ビューに表示される3つの指標ができるだけゼロに近い位置に配置し、このターゲットに合わせながら2〜3回の追加パルスを投与します。その結果の回答を記録してください。
15. 初期TMSターゲットに隣接する配置での応答を確認します。実装例: ブルズアイ(コイル中心)/ブルズアイ(ターゲット中心) ビューの最初の象限でコイルをこのターゲットから~7 mm移動させ、コイルをこの新しい位置と向きに固定し、~3パルスを投与し、その結果の応答を記録します。残りの3つの象限についても同じことを繰り返します。もし非中心コイル構成の方が中心より平均応答が強い場合は、「 Recorded samples: list」で左クリックしてターゲットにし、 => Targetで「 Targets to Samples:」リストで左クリックして該当するサンプルをターゲットにします。
16. ステップ4.14と4.15を繰り返し、センターとその4つの象限で最も強い平均反応を示します。このセンターのサンプルがTUSのターゲットサンプルとなります。このサンプル番号を記録し、プロジェクトファイルを保存してください。

5. TUSのセットアップ

1. TUSハードウェアを接続し、オシロスコープ記録を開始する - 実装例:関数発生器、アンプ、オシロスコープを(図7A参照)に接続します。オシロスコープをオンにして 「実行 モード」にし、縦軸と横軸を興味のあるスケールに合わせて調整します。
   注意:関数生成装置が2つ必要というわけではありません。関数生成器の一部モデルは、複数の周波数制御レベルを持つ波形を生成できます。また、このプロトコルで使用されるハードウェアはすでに電気的インピーダンスで一致しています。電気的インピーダンスが一定でない場合、アンプとオシロスコープの間で抵抗器を直列に接続する必要があります。
2. ドライブ信号を起動して確認し、その後(ターンキーでないシステムの場合)出力を開始します。例として、アンプの メイン電源 スイッチをOからIに切り替え、アンプの出力をゼロにダイヤルし、関数ジェネレーターを選択した波形に設定し、各PDの開始と終了にラムパルが加算されるようにします。両方の機能ジェネレーターの設定を確認した後、上のジェネレーターで Output ボタンを押し、次に下のジェネレーターで Output ボタンを押し、 ADJUST ホイールを回して表示される Gain: 値を確認してアンプの出力を100%にダイヤルし、アンプの POWER ボタンを押して出力を開始します(図7B)。
3. 駆動信号の波形を確認し、システム出力が安定化するまで待つ - 実装例:オシロスコープで観測される波形が望ましいものであることを確認し、駆動システムを15分間稼働させ(材料 表で指定されたハードウェアの実証基準)、安定した出力を確保する(図7C)。
   注意:安定化アンプの出力は電圧変動とは関係ありません。これは、電圧が望ましい範囲内に落ち着くことを許し、例えばV_PP が初期値から10〜20%低下し、そのレベルを維持しることを前提としています(このプロトコルのアンプは材料 表を参照)。異なるドライブシステムでは、異なるV_パワー の減少・増加や持続時間が異なるため、安定した出力を確保します。最初の参加者を迎える前に、安定した出力に必要なシステム固有の挙動と持続時間を経験的に決定してください。
4. 聴覚効果に対するランプベースの緩和を検証してください。各PDの開始と終了時に駆動信号の波形でランプをチェックしてください。アンプ出力をゼロにダイヤル(または段階的に減らし)し、トランスデューサーを完全に水に浸し、出口面(すなわち刺激側)を水面下~1インチ、かつ上向きにしてから、アンプ出力を100%までダイヤル(または段階的に増やします)します。ランプの失敗は水面から水珠が噴水のように噴き出しますが、成功すると水面に波紋ができ、ビーズは水面から離れません。
5. ニューロナビゲーション用TUSトランスデューサーのキャリブレーション - 実装例:ニューロナビゲーションツールトラッカーをトランスデューサーホルダーに取り付ける。ニューロナビゲーションソフトのウィンドウの「 ツールキャリブレーション」で「 新しいキャリブレーション 」を押して、TUSトランスデューサーの新しいキャリブレーションを作成します。 キャリブレーション名の後に名前を入力し、 Tool trackerで正しいツールトラッカーを選択します。ツールトラッカー付きのトランスデューサーをキャリブレーションブロックに押し付け、ブロックの基準インジケーターピンがトランスデューサーの出口平面の中心に垂直に接触し、「 キャリブレーションカウントダウン開始」を押し、5秒間そのまま動かずにニューロナビゲーションソフトが 成功を示しているか確認してください。もしそうでなければ、 この 最後の動作を成功が確認されるまで繰り返します。完了後、「 キャリブレーション編集 」と 「ツールキャリブレーション」 のウィンドウを閉じます。
   注意:今後の使用では、既存のツールキャリブレーションリスト内のキャリブレーションを左クリック1回で置き換え、再キャリブレートを押してください。
6. 終端TUSセットアップ - 例実装例:参加者がTUSの準備ができたらアンプの 電源 ボタン( メイン電源 スイッチではなく)を押して出力を オフ にし、オシロスコープをアンプから切り離し、トランスデューサをアンプ出力に接続します。

6. TUSの実施

1. シミュレーションベースでないターゲットを使用する場合はこのステップを省略してください。シミュレーションベースのTUSターゲットをニューロナビゲーションにロードし、参加者MRI登録を行う(ステップ4.7-4.10)- 実装例:シミュレーションベースのターゲットを使用し、参加者がTUSの準備ができている場合、ニューロナビゲーションソフトウェアの セッション タブに移動し、 新しい ...ドロップダウンメニューと オンラインセッションで 新しいセッションウィンドウを起動します。そこで「 ターゲット 」タブの下で、 Trajectory X-mod ターゲットを左クリックして「 Add => 」を押すと、このセッションのターゲットに設定できます。次に、正確にステップ4.7から4.10を実行し、「 実行 」タブに移動します。
2. TUS投与のためのニューロナビゲーション設定 - 実装例:Performウィンドウで少なくともBullseye(コイル中心)またはBullseye(ターゲット中心)ビューを表示し、Driver:を正しいTUSトランスデューサーに設定し、左上のTargets to Samples: リストで正しいターゲットを選択します。
3. 参加者の頭皮をTUSカップリングに備える - 例の実装方法:可能な限り髪を櫛で拭き取り、TUSトランスデューサーのおおよその位置に頭皮を露出させ、前後の分断線を作ります。この分岐線に沿って脱ガスした超音波ジェルを塗り、自然な髪の方向に沿って指で中央に圧力をかけて気泡を破裂させ、髪を飽和させます。トランスデューサーのサイズに応じて、最初の切断線の両側に~1.5cmの間隔で1〜3本の追加パーティングラインを作成し、上記の動作を繰り返します。次に、最初の別れの線に戻り、上記の動作を4回繰り返します。
   注:このステップはITRUSSTの実践推奨⁷に準拠しています。
4. TUSトランスデューサーを参加者に結合する - 実装例:TUSトランスデューサーを参加者ヘッドに装着し、ターゲットに位置を調整して、 ブルズアイ(コイル中心) または ブルズアイ(ターゲット中心 )に表示される3つの指標ができるだけゼロに近いようにし、距離偏差は1.5 mm、傾き偏差(ピッチ+ロール)は2度<<、 回転偏差(ヨー)<1度を定量的な運用基準として使用できます。トランスデューサーの配置に満足したら、ストラップを少し締めます。参加者が快適で窒息していないか確認してください。
5. (任意ですが推奨)オンライン安全性評価が必要な場合は、トランスデューサーと頭皮の間に熱電対ワイヤーを挿入してください。超音波ジェルの中、理想的には頭皮の近くに挿入し、トランスデューサーの表面には触れません。トランスデューサーの一端に向かって挿入し、中心を貫かずに超音波波の影響を最小限に抑え、頭皮温度を局所的にモニタリングします。ヘッドに熱電対ワイヤーをテープで固定して、頭が動いたときに固定します。紙テープを使って、取り外しやすさと粘着性のバランスを取ってください。
6. TUSを起動し、初期トランスデューサの配置を記録する - 実装例:アンプの POWER ボタンを押して出力をオンにし、TUSもオンにする。同時に、ニューロナビゲーションソフトウェアウィンドウの左下にある 「Sample Now 」ボタンを押して、初期トランスデューサーの配置を記録します。
7. トランスデューサー配置をTUS中に記録し、必要に応じて調整します。例:TUS中にトランスデューサー配置を記録したいように Sample Now をヒットします。ブル ズアイ(コイル中心 )または ブルズアイ(ターゲット中心)の3つの指標を注意深く監視してください。トランスデューサーの位置がターゲットからずれた場合は調整し、3つの指標がゼロから遠ざかることで示されます(図8)。
8. 熱電対を使用している場合は頭皮の温度を監視し、熱電対の測定値が43.3°C(110°F)²⁵ に近づいたり、参加者が過度の熱を感じると報告した場合は介入してください。
   注:この43.3°C(110°F)の頭皮閾値は、2度の頭皮火傷を避けるためのものです≥。頭蓋内の熱線量制限はITRUSST安全ガイドライン¹⁸で規定されており、熱的影響は以下の3つのいずれかが満たされれば安全とみなされます:頭蓋内温度上昇≤いつでも2°C、熱線量≤0.25 CEM43、または熱指数レベル(TIは2.0 < TI≤2.5 40分)に応じた最大曝露時間。 2.5を指しますが、軟部組織(TIS)や骨の焦点(TIB)も定義されています。TIC、TIS、またはTIBのいずれかがシナリオに最も適しているかを判断します。

7. TUSの完成

1. TUSを終了し、参加者の健康状態を確認し、参加者の頭皮を清掃します。例として、アンプの POWER ボタンを押して出力をオフにし、TUSも終了します。トランスデューサーとヘッド上の機器・セットアップをすべて外し、頭皮の赤みを検査し、参加者に不快感や副作用がないか確認してください。不快感や出来事がないことを確認した後、または質問に答え・解決した後、超音波ジェルをできるだけ優しく拭き取ります。
2. ニューロナビゲーションのデータを終了・エクスポートする例:ニューロナビゲーションウィンドウで「完了」を押して、プロジェクトをファイルと保存で保存します。セッション一覧から現在のセッションを選択し、「レビュー」を押し、開くウィンドウの左下にある「エクスポート...」ドロップダウンメニューからBrainsightテキストファイル(.txt)を選択し、「向き(3方向ベクトル)」を選択し、「スナップ先」と「スナップ」を選び、ドロップダウンメニューは「何もない」、他の設定を希望に応じて設定し、「保存」を押して刺激中の記録されたTUSの位置と向きをエクスポートします。
   注意:各サンプル名にスペースを設けることは必須ではありませんが、良い習慣です。

8. オフラインの安全性評価(任意だが推奨)

1. 最小限の段階で、3次元のT1磁化準備迅速取得勾配エコー(MPRAGE)および拡散テンソルイメージング(DTI)シーケンスを取得します。T1 MPRAGEと同じ解像度でのT2加重流体減衰反転回復(FLAIR)画像はオプションですが、特に脳卒中において価値があります。TUS前後の取得。
   注意:神経画像パラメータとスキャナーは希望に応じて選択できます。このプロトコルはT1 MPRAGEを持ちます:1 mmの等方空間分解能、2400 ms TR、3 ms TE、900 ms TI;フレア:1 mm 等方空間分解能、TR 5000 ms、TE 90 ms TE、TI 1806 msおよびDTI:二重スピンエコー、エコー平面イメージング、2 mm等方空間分解能、bファクター=1000 s/mm²、スライス厚さ2.5 mm。使用されたスキャナーについては 材料表 を参照してください。
2. RAW画像をNIFTI(.nii形式)に変換し、デフォルトでなければ選択した方法で変換してください。例えば、 方法の 例として材料表を参照してください。
3. 4D DTI画像を分離し、ブレインマスクを取得する - 実装例:まだインストールしていなければDTI処理ソフトウェア²⁶をインストールし(材料表を参照)、4D拡散NIFTIでfslsplitを実行し、その結果得られるvol0000ファイルに賭けてブレインマスク²⁷を行います。
4. DTI画像における渦電流による歪みの補正 - 例実装:N = 5の場合、bvalファイルの値数Nを1つ1 11 1 index.txtのみ含む1 1 1 1の単行のindex.txtファイルを作成し、--imainで実行します。 --mask、--bvecs、--bvals、--index、--acqp、--data_is_shelled、--repol、--outの各オプション。ここでインデックステキストファイルは--indexへの入力であり、0、1、0、0.08(すなわち0 1 0 0.08)を含むスペースで区切られたテキストファイルの1行が--acqpへの入力となります。
5. 神経発達に典型的な成人はこのステップを省略してください。病変マスク用の病変を描画する - 実装例:病変のセグメント作成ツールを使い、病変のあるコホートを研究する場合はFLAIRで手動で病変のマスクを描画し、FALIRが利用できない場合はT1を使い、マスクをNIFTIとして保存します。
6. 解剖学的MRI画像をセグメント化する - 実装例:MRI処理ソフトウェア(材料 表を参照)をインストールし、プログラミングプラットフォーム(材料表参照)コマンドウィンドウで spm fmri を実行し、 セグメント ボタン、 SPM ドロップダウンメニュー、 ツール、臨床、 MR セグメント正規化を押してセグメントウィンドウを呼び出します。 T1を解剖学的に入力し、病変マスクを 病変マップ に入力(神経典型の場合は空欄)、FLAIRを 病理学的スキャンに入力し、 緑の三角形 を押して分割²⁹を開始します。
7. スカラーDTIマップの渦補正DTI画像に拡散テンソルモデルを当てはめる - 例実装:dtifit³⁰を実行し、--data、--out、--mask、--bvecs、--bvals、--verboseのオプションをオンにし、ステップ8.4(渦ステップ)での--outへの入力を--データに入力します。dtifitの後、4Dディフュージョン画像にfslsplitを実行して新しいvol0000を作成します。
8. TUS実施中に代表的なトランスデューサーの位置と向きを取得する - 例の実装例:ニューロナビゲーションソフトウェアのテキストファイルにカスタムスクリプトまたは公開されたパイプライン³¹ を使用し(ステップ7.2)、ニューロナビゲーションソフトウェアの ターゲット タブ、 左上の ドロップダウンメニューから「ファイル からインポート 」からこの表現をインポートし、 名前 リストの下から左クリックする。 そして「 Go 」を押して、適切な位置と向きを確認します。
   注意:このニューロナビゲーションソフトウェアファイルは、TUS前のMRI画像に基づいて構築されていることを確認してください。ニューロナビゲーションソフトウェア由来のトランスデューサーの位置と向きが、音響シミュレーションが行われるMRI画像と同じ空間の座標を持つことを確認しましょう。
9. TUS刺激組織の関心領域(ROI)を取得する - 例の実装:ステップ3.1 - 3.2および3.6 - 3.8を実行して音響シミュレーションを実行します。Step 3.8の途中で「 Calculate Fields 」を一度実行してください。
10. ステップ8.6のプレ-TUS解剖学的スキャンおよび組織セグメントマスクを、ステップ8.7のpre-TUSのb0スカラーDTIマップに整列させる - 例の実装例:MRI処理ソフトウェアの coregister-est&reselice を使用し、vol0000が 参照、pre-TUS T1が ソース、ステップ8.6のc1からc5ファイル(pre-TUS)を 他の画像に入力する。同じツール(例: 参照 =pre-TUS、dtifited、 source= post-TUS、dtifitedvol0000)にTUS後のdtifitedvol0000に整列し、その後、Post-TUS T1およびStep 8.6のセグメントマスクを同様にvol0000のいずれかに整列させます。
11. TUS刺激ROI(ステップ8.9)をADC読み取りの最終ROIと灰白質マスクと交差させる。例実装: fslmaths rc1_* -thr 0.5 -bin ID_GM.nii と fslmaths rc2_* -thr 0.5 -bin ID_WM.niiを実行して灰白質マスクを組み合わせ、fslmaths ID_GM.nii -add ID_WM.nii ID_WGM.niiを実行して合成し、 この結合マスクとシミュレートされた音響場との交差を、ステップ8.9のシミュレーション出力である_FullElasticSolution.nii.gz FSLMATHS *_FullElasticSolution.nii.gz -MAS ID_WGM.nii ID_roi_WGM.nii を実行して求めます。
12. 最終的なROIマスクを重ねて(ステップ8.11)、TUS前後のADCを取得する - 例の実装:この ID_roi_WGM.nii をMRIビューアのTUS dtifit前後のvol0000に重ね合わせ(材料 表参照)。次に 描画、記述、中央値で値を記録し、 TUS前後の中央値を用いて(ポストプリカ)/プリパーセンテージを計算して、前後のADC変化を得ます。

9. TUSによって引き起こされるCSE変動の評価

このセクションのステップはモジュール式です。TUSに対して、望ましい頻度と時間点でCSEを評価するために実施してください。頻度と時間点は、具体的な研究課題に基づいて選びましょう。TMS刺激器およびコイルモデルおよびEMG取得ハードウェアについては 、材料表 を参照してください。

1. TUSを受けている皮質表組織の筋肉のCSEを評価し、EMG電極の準備のためにこの筋肉にステップ4.4を実施します。
2. ニューロナビゲーションの準備のためにステップ4.5-4.11を実行してください。
3. 目的の筋肉、すなわちホットスポットを最も刺激するTMSコイルの配置(配置と向き)を特定します。
   1. シミュレーションベースでないTUSターゲティングが非シミュレーションベースのターゲティングであれば、TMSホットスポットを使用してください。例として、ニューロナビゲーションソフトウェアの「 Targets to sample:」リストで、最も強いEMG応答を示したサンプルを左クリックしてニューロナビゲーションターゲットにします。
      注:TMS刺激器およびコイルモデル、EMG取得ハードウェアおよびソフトウェアについては 、材料表 を参照してください。例として、EMG取得は5000HzのEMGサンプリングレート、20 - 20000 Hzのバンドパスフィルター、60 Hzのノッチフィルター、1000倍のゲイン、手動アーティファクト除去、そしてSodaら(2020年²⁴頁)に記載されたMEP検出アルゴリズムを使用していました。
   2. TUSのターゲット設定がシミュレーションベースであれば、ホットスポットを特定するためにステップ4.12から4.16を実行してください。
4. 1 mVモーター閾値(MT_1mV)を決定します - 実装例:TMSコイルを、ブルズアイ<ウィンドウに表示される3つの指標(距離偏差1.5mm、傾き偏差(ピッチ+ロール)2度、回転偏差(ヨー)<<1度)を最小化して、上記のホットスポットに整列させるTMSコイルを配置します。 すなわち、選択されたアルゴリズム(例:PEST³²)を用いてMT_1mVを使います。100%最大刺激器出力(MSO)で1 mV MEPが得られない場合は、0.05 mV MEPに必要なMSOパーセンテージを決定します。
   注意:0.05 mV MEPに必要なMSOパーセンテージはMT_{1 mV} ではありません(ステップ9.5参照)。また、このセクションを複数回実行する場合、MT_1mV ステップは初回に決定するだけで十分であり、MT_1mV 自体をCSEのグローバル指標として選択する場合は別です。
5. MT_1mV で20回の単一TMSパルスを10秒²³間隔で>します。
   注意:MT_1mV が達成できない場合でもMT_0.05mV が可能なら、100%MSOを使用してください。MT_1mV と_{MT 0.05mV} の両方が達成できない場合、この参加者はこのCSE評価の対象外となります。

10. TUSによるMSL変動の評価

注:このセクションのステップはモジュール式です。これらの検査を実施し、TUSに対して望ましい頻度と時間ポイントでMSLを評価してください。頻度と時間点は、具体的な研究課題に基づいて選びましょう。

1. 選んだソフトウェアや言語(例として はTable of Materials を参照)を使って、5つのボタンを持つ物理キーボードをコンピュータ画面の前に置き、5つの水平に等間隔で2cm x 2cmの空のボックスが5つのキーボードボタンと並んでいるコンピュータ画面の前に置く離散的なシーケンス制作タスクを作成します。ビーズが一度に1つの箱に現れ、対応するボタンを押すと消え、別の箱に現れる仕組みです。ビーズが5つの箱に繰り返しなく現れ、例えば箱番号1-4-3-2-5のように連続して現れるようにしましょう。課題を12回繰り返します。タスク開始前にウェルカムページを作成し、このウェルカムページからタスクへの移行は任意のキーを押すことで開始されます。ビーズの出現からボタンを押すまでの経過時間を追跡するレスポンスタイムレコーダーを用意してください。例の擬似コードは次の通りです
   boxes = [1, 2, 3, 4, 5]
sequence = [1, 4, 3, 2, 5]
repeats = 12
rt_log = []
print("Welcome! Press any key to begin.")
wait_for_any_key()
show_boxes() # draw empty boxes
for r in range(repeats):
  for target in sequence:
    show_bead(target) # bead in current box
    start = current_time()
    while True:
      key = wait_for_key()
      if key == target: # correct button
        rt = current_time() - start
        rt_log.append(rt)
        clear_bead()
        break
      else:
        continue # ignore wrong presses
print("Task complete. Thank you!")
save(rt_log, "results.csv")
   注意:ボタンやボックスの数、シーケンスの繰り返しは実験設計によって異なる場合があります。考慮すべきは、関心のあるコホートの機能レベルや、参加者間の配列のバランス、すなわち参加者数を可能な配列数で割り切ることです。ビーズ消失と次の出現の間の間隔、ある配列の終了から次の配列の開始までの間隔も実験設計に依存します。
2. 参加者は快適な姿勢で座らせてください。参加者の手が届きやすい場所にキーボードを置き、手が届くようにします。
3. 参加者に「画面に5つのボックスが表示されます。ビーズや円が箱の一つに現れます。ビーズや円が見えたら、ストロークの影響を受けた手で対応するキーを押します。できるだけ早くやってくれ、タイミングを合わせるからね。何か質問はあるか?」
   注意:「順序」という言葉は一切言及しないでください。MSLは運動皮質の状態を測るための暗黙学習である^{必要があります。}「シーケンス」という言葉が出ると、参加者が各ボックスをインデックス化し、そのシーケンスを明示的に記憶する可能性が高まり、MSLが運動皮質の状態を評価する能力が無効になります。
4. 参加者の質問に答えた後、ランダムにシーケンスを割り当て、「準備ができたらいつでもどのキーでも始められます」と伝えます。
5. 課題中の姿勢を監視し、転倒の兆候があれば介入してください。同時に、参加者がもう一方の手や腕を使って助ける場合は、パレティックハンドだけを使うべきだと伝えましょう。
6. 参加者が課題を十分に完了しているか確認し、キーボードや画面を外し、パフォーマンスを称賛し、感謝の気持ちを伝えましょう。

11. データ分析

注:全体的なデータ解析は実験デザインに依存します。以下のステップでは、CSE/MSL指標の基本単位1つと、事前比較後のパーセンテージの単純で標準的な例を示します。

1. CSE分析
   1. 各EMGトレースで、APBの場合、開始遅延が少なくとも19msの特定可能なMEPを探し、各MEPの開始とオフセット間のピーク間振幅を計算し、ブロック内の20個のMEPの中央値ピーク間振幅を計算します。この中央値振幅がこのブロックのCSEの指標となります。
      注:MEP潜伏期の開始は筋肉、筋肉状態(安静か活動的か)、神経障害によって異なります。例:上肢:10〜40 ms³⁴;下肢:30〜45ミリ秒^35.36。関心のある部隊がAPBでない場合は文献を参照してください。MEPの開始・オフセットは、Sodaら, 2020年²⁴頁で説明されている閾値法を用いて決定できます。
   2. CSE前後の変化率は、CSE前の指標からCSE後の指標を差し引き、その差をCSE前の指標で割ることで得られます。
2. MSL解析
   1. 各連続反復内の中央値応答時間を計算します。すなわち5回のボタン押下の中央値、次に12回の繰り返し内中央値の中央値を計算します。この「中央値の中央値」がこのブロックのMSLの測定値となります。
   2. MSL前後の変化率は、MSL前の指標から後MSL指標を差し引き、その差をMSL前後指標で割ることで得られます。

Results

シミュレーションベースのTUSターゲット化では、まず頭蓋内ターゲットへの近接性と頭蓋骨への垂直性に基づいて初期トランスデューサーの位置を手動で定義し、この初期配置とトランスデューサーの仕様を使って頭蓋内音響フィールドを解きます。次に、意図された刺激ターゲットと音響フィールドの焦点の差を計算し、この差異の逆方向にトランスデューサーの配置を更新し、この新しいトランスデューサー配置を使って音響フィールドを解き、音響フォーカスが可能な限り意図された刺激ターゲットに達するまで反復します。図5Aは皮質領域への満足のいくターゲティングの例を示しており、図5Bは追加の反復が役立つシナリオを示しています。図5Cは予想外に重要な項目であるDistance Tx outplane to skin(mm)を強調しています。TUSターゲティングソフトウェアはこの距離を通常のトランスデュ...

Discussion

神経疾患におけるTUSの応用に対する研究熱意が高まっています。しかしながら、科学的厳密さの向上と結果の再現性の必要性は存在します。目的組織での成功したTUSは、いくつかの重要なステップに依存しています。まず、トランスデューサの送信感度を正確に評価する必要があります。選択肢としては、このプロトコルのステップ2を踏むこと、協力者へのアウトソーシング、ベンダーサービスの利用などがあります。第二の重要なステップはターゲット設定、すなわちトランスデューサーの頭皮上の位置と向きを特定することです。浅いおよび広範な標的組織において、TMSベースの運動皮質ターゲティング(ステップ4)は皮質脊髄の興奮性および行動に影響を与えることが示されています^2,3。深部(下皮質、皮質下)およびより小さなターゲット組織、または比較的精密なターゲット化のために、TUS⁶におけるシミュレーションベースのターゲット化(ステップ3)が現在の最先端...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
3Dプリンター	UltiMaker	シーズン3	トランスデューサーマウントの製造に使用される予定です。
3T MRIスキャナー	ゼネラル・エレクトリック	シグナUHP
バベルブレイン	サミュエル・ピチャルド(カルガリー大学)	バージョン 0.4.3	本文では「TUSターゲティングソフトウェア」と呼ばれています。https://proteusmrighifu.github.io/BabelBrain/
ブラインサイト	ローグリサーチ		本文では「ニューロナビゲーションソフトウェア/システム」と呼ばれています。TUS/TMSターゲティング用には、Macコンピュータ、赤外線カメラ、フィデュシャルが付属しています。
EMGアンプとアナログ-デジタル変換器	ケンブリッジ・エレクトロニック・デザイン社	1902年紀元、およびマイクロ4	EMG信号の取得、増幅、デジタル化に使用されます。
DCM2NIIX	クリストファー・ローデン	V1.0.20250506	DICOMからNIFTIへの神経画像変換。アクセス可能 https://pypi.org/project/dcm2niix/
Eプライム	心理学ソフトウェアツール	E-prime 3.0	本文ではMSLの例として言及されています。離散シーケンス生成タスクの作成に用いられます。
フィデューシャルとヘッドバンド	ローグリサーチ	ST-1275(被写体追跡装置)、LCT-494(大型コイル追跡装置)、P-1528(ポインター)	Brainsightと組み合わせてニューロナビゲーションに使用する予定です。
FSL	オックスフォード大学		本文では「DTI処理ソフトウェア」と呼ばれています。拡散画像処理の推奨されるオプションのステップ8で使用すること。
関数生成元	キーサイト・テクノロジーズ	33210A	TUSトランスデューサ用の駆動信号を生成するために。
ハイドロフォン	音田株式会社	HNA-0400	トランスデューサーからの圧力出力を測定するためです。
イッカパチッ	ペン・イメージ・コンピューティング・サイエンス・ラボラトリー	ITK-SNAP 4.0	本文では「MRIビューアー」と呼ばれています。アクセス可能 https://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Downloads.SNAP4
K-ウェーブ	ブラッドリー・トリービー、ベン・コックス、ジリ・ジャロス	K-Wave バージョン 1.4	本文では「オープンソース音響シミュレーションソフトウェア」と呼ばれています。アクセス可能 http://www.k-wave.org/
MATLAB	MathWorks Inc.	R2024b	本文では「プログラミングプラットフォーム」と呼ばれています。アクセス可能 https://www.mathworks.com/products/matlab.html
MRIcroGL	ニューロイメージングツール&リソース・コラボラトリー	v1.2.20220720	DICOMからNIFTIへの神経画像変換。アクセス可能 https://www.nitrc.org/projects/mricrogl/
MRIcron	ニューロイメージングツール&リソース・コラボラトリー	v1.0.20190902	本文では「MRIビューアー」と呼ばれています。https://www.nitrc.org/projects/mricron
オシロスコープ	SIGLENT テクノロジーズ	SDS 1202X-E	TUSトランスデューサーの入力を測定し、ハイドロフォン測定を記録するために使用されます。
パイソン	Pythonソフトウェア財団	Python 3.13	本文ではMSLの例として言及されています。離散シーケンス生成タスクの作成に用いられます。
RFパワーアンプ	AR RF/マイクロ波計測機器	50A250	関数ジェネレーターの出力をTUSトランスデューサに必要な振幅まで増幅するために使用されます。
信号	ケンブリッジ・エレクトロニック・デザイン社	シグナル7.05a(x86)	本文では「EMG取得ソフトウェア」と呼ばれています。アナログからデジタルへの変換からコンピュータへのEMG信号を取得するために使用されます。
SimNIBS	アクセル・ティールシャー(デンマーク工科大学)	バージョン4.5	本文では「eフィールドソフトウェア」と呼ばれています。アクセス可能 https://simnibs.github.io/simnibs/build/html/index.html
SPM12	機能イメージング研究所(ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン)		本文では「MRI処理ソフトウェア」と呼ばれています。MRI画像処理の推奨されるステップ8で使用されます。
TMS刺激器とコイル	マグスティム社	BiStim2、70mmフィギュア・オブ・エイト	TMSパルスを適用するために使う予定です。
トランスデューサー	ブラテック・インダストリーズ	AT32080
トランスデューサーマウント	デューク大学チーム		ポリアクティック酸(PLA)で3Dプリントされたトランスデューサーマウントを布製ストラップで追加しています。
超音波ジェル	パーカー研究所	アクアソニック100	TUSトランスデューサーと参加者の頭皮の間に塗布します。
水タンクと3軸位置制御システム	音田株式会社	AIMS III ハイドロフォン・スキャニングシステム	会社に合わせてカスタマイズされています。