fMRIのガイド下経頭蓋磁気刺激中に記録された脳波データからの視覚誘発電位を抽出する
2014年5月12日
本稿では、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いて明らかにした活性化によって案内同時経頭蓋磁気刺激（TMS）中に（EEG）データを収集し、脳波を分析するための方法が記載されている。事象関連電位のTMSアーチファクト除去や抽出のための方法は、パラダイムの設計と実験で説明しただけでなく、配慮されている。
この手順の全体的な目標は、記録されたEEGデータから信頼性の高いERPを抽出することです。FMRIガイド下経頭蓋磁気刺激中。これは、最初に高解像度の機能的MRIスキャンを実行して皮質領域を定義することによって達成されます。
刺激するために、後のステップは、後で記録されたEEGデータから減算してクリーンなERPを取得するTMSアーティファクトテンプレートの抽出を可能にするEEG実験を設計することです。次に、定位ナビゲーションシステムを使用して、T-M-S-E-E-G実験のセットアップを慎重に準備します。FMRIで定義されたターゲットを参加者の頭に配置するための最後のステップは、TMSアプリケーションと同時にEEGデータを記録することであり、最終的には、TMSアーティファクトテンプレートの減算を使用して信頼性の高いERPを取得します。
この手法が同時にG-F-M-R-Iのような既存の方法よりも優れている点は、FMRIで定義された脳領域とEEGで測定される電気生理学的信号について推論できることです。E-E-G-T-M-Sの同時組み合わせの主な課題は、TMSによって生成されたアーティファクトを除去することです。これは、最初に磁気パルス中に収集されたEEGデータをカットし、次にTMSに関連する他の残留アーティファクトを補正することによって達成されますこの手順を実証するのは、ボアズ・アデによってこの手順について訓練を受けたZiv Permanです。
高解像度エコープランナーイメージングシーケンスを使用して機能的MRIタスクを実行し、TMSとして知られる経頭蓋磁気刺激で標的とすべき目的の活性化領域を決定します。次に、T one加重構造スキャンを実行して、神経解剖学的データを取得します。被写体の顔全体が視野に含まれていることを確認してください。
鼻先などの外部マーカーは、後で被験者の頭をスキャンと同時登録するために使用されます。スキャン後。SPM の Mars バー ツールボックスを使用して、実験条件間の対比に基づいて関心のある脳領域を定義します。
たとえば、アクティベーションから顔へのオブジェクトへのアクティベーションを減算して後頭部の顔の領域を定義し、ボディ選択的なボクセルを除外して余分な横紋ボディ領域を定義します。オブジェクトへのアクティベーションをボディへのアクティベーションから減算し、面選択的なボクセルを除外します。すべての刺激条件が提示される実験パラダイムを設計します。
時間とともに、条件ごとに少なくとも 50 回の試行をランダムに使用します。ジッターされたインターラ刺激インターバル。A TMSパルスが投与されているが、視覚刺激が現れない空白の画面状態を使用してください。
これは、TMS アーティファクト テンプレートを生成するために重要です。次に、試用開始後に TMS がトリガーされるレイテンシを設定します。この例では、ダブルパルスTMSが60ミリ秒と100ミリ秒で投与されます。
刺激開始後、構造 T 1 スキャンをニューロ ナビゲーション システム ソフトウェアにフィードし、機能的 MRI コントラストを構造画像に重ね合わせます。ニューロナビゲーションソフトウェアを使用して、目的のターゲット脳領域をマークします。また、鼻の先端、鼻孔、各耳珠など、頭の位置を共登録するために使用される外部マーカーも見つけます。
被験者が到着したら、EEGキャップを頭に取り付け、電極を接続します。インピーダンスを5キロオーム未満に維持するために必要なだけ少ないゲルを使用してください。電極線が互いに交差したりループを形成したりせず、コイルの位置から離れて向きになっていることを確認してください。
また、EEG信号を測定するときは、リファレンスをコイルからできるだけ離して接地電極に配置します。TMS アーティファクトをより適切に表現するには、少なくとも 1 キロヘルツの高いサンプリング レートを使用します。次に、赤外線検出器を被験者の頭部に取り付け、頭部の位置をナビゲーションシステムと同時登録します。
以前に定義したマーカーを使用して、ニューロナビゲーションのポインターツールを頭の表面に対して垂直に保持するナビゲーションソフトウェアでTMSのターゲットを選択します。ターゲットの位置に移動し、電極キャップアップシートに印を付けます。被写体は、あごをあごに乗せて画面の前に快適
に立っています。あご当てを休めると、被験者が動きを控えるのに役立ちますが、これは清潔で信頼性の高いTMSアーティファクトを測定するために重要です。コイルの中心を目的の脳領域に導き、所定の位置に固定します。ホルダーを使用してコイルを安定させ、セッション中にコイルが動かないようにします。
TMSを希望の強度に設定し、セッションを開始する前に被験者の承認を得るためにテストパルスを投与します。TMSを異なるブロックの各皮質標的領域に投与します。さらに、no TMSブロックを実行して、空白の画面状態を含むすべての刺激がno TMS条件中に提示されます。
偽のコイルを使用するか、コイルをヘッドに当てて垂直に傾けます。各ブロック間でナビゲートされたターゲットの識別を繰り返します。サンプル・イン・ホールド・システムがある場合を除き、パルス・アーチファクトを除去する必要があります。
これは、反復シミュレーションの場合にパルスまたはパルスの周りのタイムウィンドウを切り取ることによって行われます。ほとんどの場合、数ミリ秒のウィンドウで十分です。ここに示す例では、2つの連続したパルスが投与され、1つのピースとして一緒に除去されます。
作成された 2 つの端を接続するには、2 つの方法があります。パルスを削除した後、パルスを直接結合するか、パルス間に線を補間することができます。短いパルス アーティファクトの後に、数百ミリ秒続く長い残留アーティファクトが続くことがあります。
減算手法を使用して、データを失うことなく、この長持ちするアーティファクトを削除します。実験ブロックごとに、空白画面の試行を試行の開始にタイムロックして、平均化されたERPテンプレートを計算します。言い換えれば、実験的な刺激がない場合にERPを計算し、各ブロック内のTMSノイズのみのテンプレートを計算します。
このテンプレートを、他のすべての刺激条件の各試行から差し引きます。クリーンな ERP は、生の ERP から TMS テンプレートを減算することで、ブロックごとに個別に減算を繰り返す結果になります。EEG記録は、被験者が顔または体の刺激を提示されたときに行われました。
刺激を見ながら、ダブルパルスTMSは、刺激開始後60ミリ秒および100ミリ秒後に後頭部顔面領域または余分な線条体領域のいずれかに投与されました。TMSによる刺激提示の記録からTMSのみで行われた記録を差し引くことにより、ERPを取得できます。これには、顔や体を見るときに他の刺激と比較して大きくなる顕著な視覚的に誘発される電位であるN1成分が含まれています。
顔を見るとき。OFAへのTMSは、EBAおよびTMSなしの条件と比較して、Nワン成分の振幅を増加させました。天体を見ると、TMSからEBAへのTMSは、NO TMSまたはOFA条件と比較して、N one成分の振幅が増加しました。
これらの結果は、面選択的ERPと身体選択的ERPの基礎となるニューラルネットワークの間の解離を示しています。このビデオで示されているアーティファクト除去技術の特別な利点は、TMSの使用に関連するアーティファクトを、それが機械的、筋肉的、または皮質的な起源であるかどうかにかかわらず、TMSコイルに近接して横たわっている電極であっても、分析から除外する必要がないようにできることです。このビデオを見た後、信頼性の高いイベント関連の電位を得るためのGTMS実験を同時に設計、実行、および解析する方法について十分に理解しているはずです。
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概要
この研究は、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）によって導かれた経頭蓋磁気刺激（TMS）の間、脳波（EEG）データを収集・分析する手法を提示します。この手順は、TMSアーチファクトの除去に対処しながら信頼性の高い事象関連電位（ERP）の抽出に焦点を当てています。
主要な研究要素
科学分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 脳イメージング
背景
- 脳波（EEG）は脳の電気活動を測定します。
- 経頭蓋磁気刺激（TMS）は脳領域を刺激する非侵襲的な方法です。
- 機能的磁気共鳴画像法（fMRI）は刺激の対象となる脳領域の特定に役立ちます。
- EEGデータからTMSアーチファクトを除去することは、正確なERP分析にとって重要です。
研究目的
- 同時進行するTMSの間、EEGデータから信頼性の高いERPを抽出すること。
- TMSアーチファクト除去の方法を開発すること。
- 実験設定とパラダイム設計のためのガイドラインを提供すること。
使用した方法
- 刺激のための皮質領域を定義するための高解像度fMRIスキャン。
- TMSアーチファクトテンプレートを抽出するためのEEG実験の設計。
- 正確なターゲット局在化のためのステレオタクティックナビゲーションシステムの使用。
- TMS適用と同時にEEGデータを記録すること。
主要な結果
- TMSアーチファクト減算後のクリーンなERPの成功した抽出。
- 同時進行するEEGとTMSの実現可能性の実証。
- EEGとTMSを組み合わせた将来の研究のためのフレームワークの提供。
- 慎重な実験設計の重要性の強調。
結論
- この方法は、TMSの間、信頼性の高いERP抽出を可能にします。
- アーチファクトの除去は、正確なEEG分析にとって不可欠です。
- 将来の研究は、このフレームワークを基に神経生理学的研究を強化できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Establishing causal links between defined brain regions and electrophysiological responses is critical for target validation in neuroscience drug discovery. This method enables precise interrogation of cortical networks using fMRI-guided TMS and high-temporal EEG readouts, supporting mechanistic de-risking of therapeutic hypotheses. By isolating neural activity from stimulation artifacts, it provides quantitative, reproducible data for early target confidence assessment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables causal testing of whether fMRI-defined brain regions modulate specific ERP components, supporting target hypothesis validation.
- Operational Value: Provides a reproducible workflow for linking spatial brain targets with temporal electrophysiological readouts.
- Predictive Value: Generates quantifiable ERP amplitude changes as functional readouts for pathway engagement.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Produces standardized ERP templates from blank-screen trials to quantify and subtract TMS artifacts, enabling clean signal extraction.
- Quantitative Output: Delivers time-locked ERP measurements (e.g., N1 component amplitude) as dose-responsive readouts for target modulation.
- Scalability: Supports repeated blocks across cortical targets with consistent artifact removal, facilitating multi-target screening.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges fMRI-defined targets with EEG biomarkers, enabling cross-species validation of network engagement.
- Mechanistic De-risking: Dissociates overlapping cognitive processes (e.g., face vs. body perception) by linking distinct ERP components to separable neural networks.
- Predictive Confidence: Uses ERP amplitude changes as functional proxies for target-specific network modulation, reducing ambiguity in target selection.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within early discovery workflows where spatial targeting (fMRI), perturbation (TMS), and temporal readout (EEG) are integrated to validate target engagement before lead identification.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven interrogation of cortical targets by measuring causal effects on neural dynamics via ERP modulation.
- Screening: Enables assay development through standardized TMS artifact subtraction, yielding reliable ERP readouts across stimulus conditions.
- Analytics: Provides quantitative, time-resolved ERP data (e.g., N1 peak amplitude) for comparing target-specific neural responses.
- Translational Research: Aligns fMRI-defined targets with EEG-derived biomarkers, supporting biomarker qualification for preclinical continuity.
- Enterprise Reuse: Establishes a standardized neurophysiological platform for repeated use across targets and cognitive paradigms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by isolating target-specific ERP changes from non-specific TMS effects.
- Operational Value: Ensures reproducibility through artifact subtraction protocols and coregistration standards.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing causal, quantitative neural readouts for target validation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of targets based on demonstrated network-specific ERP modulation.
Implementation Considerations
- Expertise in fMRI experimental design, TMS safety, and EEG signal processing is required.
- Instrumentation includes MRI-compatible TMS systems, high-sampling EEG (≥1 kHz), and stereotactic navigation.
- Cross-team standardization depends on shared protocols for artifact window definition, template averaging, and coregistration.
- Adaptation to other models requires validation of homologous targets and ERP components.
- Practical limitations include residual artifact correction and subject movement sensitivity during combined TMS-EEG recording.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
1:48
fMRI Session
2:55
Preparing the Experimental Paradigm
3:38
Setting up the Neuronavigation and EEG Systems and Run the Experiment
6:08
Analyzing EEG and Computing ERP
7:35
Results: Double-dissociation Between Face-selective and Body-selective ERPs
8:49
Conclusion
