認知の評価とヒトにおける感情的な関数の組み合わせ侵襲性皮質下および非侵襲性の面神経生理学レコーディング

この手順の全体的な目的は、深部および表層の両方の神経源から同時に記録を行うことで、相互作用する脳構造の認知および感情機能を評価することです。この手法は、ヒトの神経生理学における重要な疑問、特に脳活動パターンと脳機能の関係について、特に深部に位置しアクセスが困難な脳領域に関する疑問を解決するのに役立ちます。

本手法の主な利点は、深部脳刺激治療を受けている患者のフレームワークを利用することで、認知および感情タスク実行中のヒトの大脳皮質および皮質下構造の生体情報を抽出できる点にあります。本セクションの記録手順では、フランカータスクを行う運動障害患者に焦点を当てます。一方、次セクションの解析手順では、認知・感情的な音声パラダイムを聴取する意識障害の慢性期患者に焦点を当てます。

まず、測定室に脳波（EEG）装置をセットアップします。記録用コンピューターをEEGシステムに接続し、EEG記録ソフトウェアを起動してください。「File」をクリックし、「New Workspace」を選択して、サンプリング周波数を5 kHz、ローカットおよびハイカット周波数を指定し、国際10-20法に基づくEEGチャネルおよび局所フィールド電位（LFP）チャネルを設定することで、EEG記録ソフトウェア内のワークスペースを定義します。

「Monitor」をクリックし、指定したチャンネルが録画用に設定されていることを確認します。次に、刺激提示用コンピュータをセットアップし、EEGシステムのパラレルポートへの接続を確認してください。その後、刺激提示ソフトウェアを起動します。

［Run］をクリックし、コンピュータモニター上でパラダイムの機能を確認します。刺激提示中および被験者の反応時に、EEG記録ソフトウェア上でトリガーが表示されるかを確認し、刺激提示用コンピュータから記録システムへトリガーが送信されていることを確認してください。皮膚マーカーペンを使用し、ナジオン（鼻根）とイニオン（外後頭隆起）の中点を患者の頭頂点としてマークします。

次に、10-20法に従って、選択したEEG電極の位置に印を付けます。選択した各部位をイソプロピルアルコールパッドと研磨ペーストで清浄します。その後、EEG表面電極を頭皮に装着します。

あるいは、スペースの制限に応じて、マルチチャンネルEEGネットを使用してもよい。表在的な脳活動を評価するための別のハイエンドな手法として、脳磁計（MEG）が利用される。深部脳刺激（DBS）電極からの経皮的延長ケーブルを、外部ケーブルコネクタに接続する。

EEG記録セットアップに従い、外部ケーブルコネクタから提供される各電極をEEGコントロールボックスに接続します。EEG頭皮電極をEEGコントロールボックスに接続してください。次に、患者にフランカー課題についての説明を行います。

患者が快適な状態であることを確認し、不快感がある場合はいつでも実験を中断できることを伝えます。刺激提示ソフトウェアのRunをクリックし、患者がモニター上のパラダイムを確認できるようにします。患者がタスクに慣れるまで、トレーニングセッションを実施してください。

最後に、患者がフランカー課題を行っている間に、皮質下LFPと皮質EEGの脳活動の同時記録を開始します。まず、EEG解析ソフトウェアを開きます。［New］をクリックし、フォルダパスとデータの名前を指定して、感情認知発話パラダイムから記録されたデータを可視化します。

「Edit Channels」をクリックし、関心のあるチャネルを選択します。次に、「Channel Preprocessing」をクリックし、「New Reference」をクリックして、隣接するDBS電極の参照電極を再設定します。これにより、左半球および右半球の仮想バイポーラコンテキストが作成されます。「Raw Data Inspection」をクリックし、運動ジッターや装置による妨害に重点を置いて、生理学的および装置に関連するアーチファクトがないかデータをスクリーニングします。

アーチファクトが存在するセグメントにマークを付けます。次に、[Data Filtering]をクリックし、[IIR Filters]を選択してノッチフィルターを指定し、低域および高域のカットオフパラメータを指定してButterworthゼロ位相フィルターを選択します。[Change Sampling Rate]をクリックして、記録信号を指定した周波数にダウンサンプリングし、補間タイプも指定します。

Exportをクリックし、Generic Dataを選択して、目的のバイポーラチャネルをエクスポートします。Exportをクリックし、Markersを選択することで、トリガーデータをエクスポートします。T-X-T形式を選択し、エクスポートするファイルに名前を付けて保存します。

次に、MATLABを起動し、[Set Path]をクリックしてフィールドトリップフォルダのパスを追加します。まず、スクリプト1でEEGおよびLFPファイルのパスと名前を指定し、このスクリプトを実行して、スクリプト2で必要となるデータ構造を持つファイルを生成することで、目的のチャンネルのLFPスペクトルパワーを算出します。次に、スペクトル解析パラメータ（スペクトル手法、周波数、目的の時間範囲、ベースライン補正など）および統計パラメータ（解析の種類、P値など）を指定した後、スクリプト2を実行します。

次に、セグメント長、オーバーラップ率、関心周波数、および解析の種類を指定してから、スクリプト3を実行して、皮質下と皮質の脳信号間のコヒーレンスを算出します。最後に、こちらのリファレンスにある補足ファイルとして提供されているソフトウェア実装を実行し、クロス周波数位相振幅結合を算出します。本プロトコルでは、こちらに示すパラダイムにおける視床の情動認知機能を評価しました。

中立的な非呼称音声および親しい相手への呼称音声の刺激を用いました。ここでは、視床中央核における振動活動の刺激ロック変調を解析したところ、中立的な呼称条件と親しい相手への呼称条件を比較した際、最初の1秒以内に右側でベータパワーの増加が認められました。LFP 2、3に対応するパワー変化の解析により、最初の1秒以内の早期ベータ増加および後期のデータ変調が明らかになりました。

さらに、LFP 23の4〜6.5 Hz、2.6〜2.8秒の時点で、馴染みのあるアドレス指定条件下で有意なシータ波の増加が認められました。この手法を習得すれば、適切に行うことで1時間で完了させることができます。本手順を実施する際は、この手法で得られる記録の空間分解能が局所電場電位およびEEG電位のレベルであることに留意することが重要です。

このビデオを視聴することで、認知機能および感情機能を評価するために、ヒトにおいて侵襲的および非侵襲的な神経生理学的記録を組み合わせて行う方法について十分に理解することができます。