定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査：前帯状皮質からの教訓は、
2015年4月15日
定位脳波（SEEG）は発作病巣をローカライズを助けるためにてんかん手術で使用手術技法である。また、脳機能を研究するユニークな機会を与える。ここでは、SEEGはヒト対象における認知プロセスを調査するために使用することができる方法について説明します。
この手順の全体的な目標は、脳の深部からの電気生理学的信号を記録することです。これは、最初に対象領域に電極を配置することによって達成されます。その後、データ収集リグは患者のベッドサイドに設置され、最終ステップで簡単な認知タスクを実行する方法を患者に指示します。
電気生理学的信号は、患者がタスクを完了する間、電極を介して記録されます。最終的に、マルチテーパースペクトル分析を使用して、認知課題の難易度に応じて、局所場の分散、背側前帯状皮質の潜在的な活動を示します。硬膜下グリッド移植などの他の記録技術に対する立体ホログラフィーの利点は、ステレオEEGを使用すると、脳内の深部構造にアクセスできることです。
これは、発作がこれらの深い構造から生じている可能性があると考える場合、また研究の観点からも、私たちがアクセスできない脳の領域にアクセスできるため、臨床的に有利です。それ以外の場合、この手法は深部皮質および皮質下構造から来る発作の局在化に特に適しているため、患者の選択は非常に重要です。このような録音は、てんかんの分野における重要な疑問、例えば、発作はどこから始まるのか、という問いに答えるのに役立ちます。
発作はどこに広がり、これらの地域をどのようにマッピングしますか?ただし、標準的な脳波技術を使用すると、この方法はてんかんや発作の発生に関する洞察を得ることができ、認知、記憶、社会的認識など、神経科学の他の側面にも適用できます。一般に、この方法を初めて使用する人は、電気生理学的信号の取得が複雑になる可能性があるため、この手法のデータ収集コンポーネントに苦労します。
CTスキャンに続いて、患者を手術室に戻し、通常の滅菌方法に従って術野を準備します。次に、スキャンから印刷された定位座標を使用して、最初の深度電極の座標をヘッドフレームの横方向の垂直面と前方の後面に設定します。座標は、手術室のコンピュータワークステーションを使用して、ガイドブロックを使用して皮膚の挿入部位を特定し、マーキングペンでこの位置に印を付けるために、cos外科医によって検証され、必要に応じて変更されます。
マークされた切開部に1〜2ミリリットルの局所麻酔を注入します。次に、11番のメスを使用して、マークされた切開部を頭蓋骨まで切り込み、コーティングされたオプテレーターで指示された単極焼灼を使用して、ガイドブロックを使用して真皮と深部組織を焼灼します。適切な軌道を維持するには、2.1ミリメートルツイストドリルビットとハンドヘルド電動ドリルを使用してバー穴を作成します。
硬膜は、硬質コーティングされたオプテレータープローブによって導かれたモノポーラ焼灼を使用して硬膜を開き、ガイドブロックで軌道をガイドします。アンカーボルトを穴にねじ込み、事前に測定されたスタイレットプローブをアンカーボルトに通して、電極のトラックを作成します。次に、電極を事前に計算された深さまで慎重に進め、キャップされたアンカーボルトを締めて電極を固定します。
すべての電極に適切な配置軌道を確保するために、滅菌ドレープ透視鏡を手術野に持ち込み、AP透視画像を取得します。次に、電極を臨床EEGシステムに接続して、適切なインピーダンスを確認します。ドレッシングを置きます。
定位ヘッドフレームを取り外し、患者を麻酔から目覚めさせます。ビヘイビアタスクを設定するには、適切なビヘイビアソフトウェアを開き、マルチソース干渉タスクを実行するように設計された条件ファイルを設定します。同じ頻度の 4 つの試用版タイプすべてを含めるには、条件設定ボタンを押して目的の条件ファイルを選択します。
次に、表示ボックスの「テスト」をクリックして、ビヘイビア・ディスプレイ・モニターをテストします。テストの視覚刺激は2〜3秒間現れるはずです。次に、ボタンボックスをデータ集録ボードのアナログ入力と電源に接続します。
9つのリボンに分割されたリボンケーブルを使用して、データ集録ボードのデジタルIO部分のポート0から7に8つのリボンを接続します。9本目のリボンをデジタルPFI部分のゼロポートに接続。次に、ニューラルシグナルプロセッサソフトウェアで目的のサンプリングレートを設定します。
たとえば、ここでは、目的のサンプリングレートが50, 000サンプル/秒に設定され、エイリアスとダウンサンプルがオンラインに1000サンプル/秒に設定されています。アンプを光ファイバーケーブルを介してニューラルシグナルプロセッサに接続し、ニューラルシグナルプロセッサをデータストリーマーと光ファイバーケーブルを介してニューラルデータ収集コンピューターの光PCIカードに接続して、セットアップを完了します。データ集録を成功させるための鍵は、患者の部屋に入る前に信号処理のセットアップをテストして、録音をスムーズに進めることです。
ビヘイビアモニターの準備ができたとき。研究用機器を患者の部屋に運び、モニターを患者の前にポータブルテーブルの上に置きます。モニターを標準のDVIケーブルでビヘイビアコントロールコンピューターに接続し、録音リグを目立たない場所に配置します。
次に、研究記録を臨床システムから分離するスプリッターボックスに研究システムを接続します。次に、ボタンボックスを患者に渡し、対応するボタンを押してターゲットを識別するように患者に指示します。最後に、[実行]をクリックしてタスクを実行し、患者がニューラルシグナルプロセッサソフトウェアを使用して記録パラメータを制御するために、それぞれ150回の試行からなる2つのブロックを完了できるようにします。
患者が定位脳波電極の配置に選択されると、容積測定 T 2 および T 1 造影 MRI が実施されます。次に、定位 EEG 電極の軌跡は、容積 MRI シーケンスの定位ナビゲーションを使用して計画されます。この技術は、ここに示すように背側前帯状皮質のような皮質の奥深くにある構造からの局所電位の収集を容易にしますが、これは一般的な表面電極の配置では不可能です。
十分な回数のマルチソース干渉タスク試行の後、背側前帯状皮質の定位EEG電極からの局所電位データを前処理して、局所電界電位データをQプレゼンテーションに位置合わせし、さらに下流の分析を行います。さらに、局所フィールドを整列させると、ポテンシャルデータを平均化して、試験タイプ間の平均電気生理学的反応の変化を調べることができます。その後、マルチテーパースペクトログラムを作成して、周波数帯域の経時的な変化を調査します。
実際、頭皮として、EEG研究は、背側前帯状皮質で観察される活動に異なる周波数帯域を示唆しています。時間周波数解析は、背側前帯状皮質で観察された電気生理学的変化を適切な対応する行動と関連付けるための重要な方法です。一度マスターすると、最小限の合併症で約2〜3時間かかります。
この手順を試みるときは、記録されている皮質または皮質下領域に合わせて認知課題を調整することを忘れないでください。この手順に続いて、時間周波数分析などの他のデータ分析方法を適用できます。これにより、さまざまな種類の神経振動の影響をさまざまな時間に解き明
かすことができます。このビデオを見れば、定位配置された電極とデータ収集リグを使用して、脳の深部からの電気生理学的信号を記録する方法について十分に理解できるはずです。
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概要
体外脳電図（SEEG）は、てんかんの外科治療において、発作の焦点を特定し、脳機能を調査するために使用される手術技術です。この記事では、人間の被験者における認知プロセスを探求するためにSEEGを使用する方法について説明します。
主要な研究要素
科学の分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 認知神経科学
背景
- SEEGは、深部脳構造からの記録を可能にします。
- 認知タスクの神経基盤を理解するのに有益です。
- この技術は、てんかんの外科治療を受けている患者に使用されます。
- 電極は、信号を捕捉するために対象の脳領域に配置されます。
研究の目的
- 認知タスク中の電気生理学的信号を記録すること。
- タスクの難易度に関連する局所野電位活動を分析すること。
- 他の記録技術と比較してSEEGの利点を示すこと。
使用された方法
- 対象の脳領域に電極を配置すること。
- 患者のベッドサイドにデータ取得リグを設置すること。
- 患者に認知タスクの実施を指示すること。
- 記録された信号のマルチテーパースペクトラル分析。
主な結果
- 局所野電位活動の変動が観察されました。
- 背側前帯状皮質の活動はタスクの難易度によって変化しました。
- SEEGは、他の方法ではアクセスできない深部脳構造へのアクセスを提供しました。
- データは、認知神経科学研究におけるSEEGの使用を支持しています。
結論
- SEEGは、認知プロセスを調査するための貴重なツールです。
- 行動に関連した脳機能の理解を深めます。
- この技術は、将来のてんかん治療戦略に情報を提供できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Stereotactic Electroencephalography (SEEG) enables direct electrophysiological access to deep cortical and subcortical structures, supporting high-confidence target validation in neuropsychiatric and neurological research. By capturing local field potentials during cognitive tasks, SEEG provides quantitative, region-specific data critical for mechanistic de-risking and translational continuity in CNS drug discovery. This capability strengthens predictive confidence at the discovery and preclinical inflection points for portfolio advancement.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of deep brain targets implicated in cognitive control and decision-making.
- Supports functional validation of neural circuits inaccessible to surface EEG or subdural grids.
- Provides mechanistic de-risking by linking electrophysiological signatures to behavioral outputs.
- Facilitates portfolio triage by clarifying target engagement in disease-relevant systems.
Screening & Assay Development
- Establishes validated electrophysiological readouts for downstream compound screening.
- Delivers reproducible, quantitative local field potential measurements for assay standardization.
- Enables robust comparison of intervention effects across cognitive task conditions.
- Prepares disease-relevant systems for scalable screening workflows.
Translational & Preclinical Research
- Aligns human electrophysiological biomarkers with preclinical models for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement by providing direct evidence of target modulation in vivo.
- Enables cross-species validation of neural circuit engagement in cognitive paradigms.
- Reduces late-stage biological risk through mechanistic linkage of neural activity and behavior.
Pipeline & Workflow Integration
SEEG integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical research, bridging human mechanistic insights with translational biomarker development.
- Discovery Biology: Provides direct hypothesis testing and pathway clarification in deep brain regions.
- Screening: Supplies quantitative, reproducible electrophysiological outputs for assay readiness.
- Analytics: Enables spectral and time-frequency analyses to compare neural responses across conditions.
- Translational Research: Connects human neural signatures to preclinical endpoints for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable platform for investigating diverse cognitive and neuropsychiatric targets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in CNS target validation.
- Operational Value: Standardizes deep brain electrophysiological data acquisition and analysis workflows.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by clarifying biological risk early.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of CNS programs.
Implementation Considerations
- Requires specialized neurosurgical and electrophysiological expertise for electrode placement and data acquisition.
- Demands advanced instrumentation for high-fidelity signal recording and spectral analysis.
- Necessitates rigorous cross-team standardization of behavioral tasks and data processing pipelines.
- Adaptation across model systems may be limited by anatomical and ethical constraints.
- Data acquisition complexity and patient selection criteria must be carefully managed for reproducibility.
