脳機能障害のバイオマーカーを抽出するためのイベント関連電位(ERP)および他の脳科学ベースの方法:小児注意欠陥/多動性障害(ADHD)の例
2020年3月12日
脳機能法は脳機能障害のバイオマーカーを抽出するために適用されます。焦点は、キュード GO/NOGO タスクに記録されたマルチチャネル・イベント関連の電位 (ERP) に焦点を当てています。非脳アーチファクトは補正され、ERPは標準データと比較されます。例は、ADHD診断および投薬反応の予測のためのバイオマーカーに関連する。
脳科学スペクトルとイベント関連の可能性を比較すると、ERPSをデータベースと比較することで、脳機能に関する重要な情報を提供することができます。これらの技術の利点は、非侵襲的で手頃な価格であり、多数の科学的研究に関連できることです。これらの技術を実証することは、約2年間私たちのクリニックで技術者として働いてきた心理学の候補者マリア・ダニエルセンです。
対応する EEG データ ファイルを作成するには、ソフトウェアで [ファイルと新規作成] をクリックします。件名のカードが画面に表示されます。すべての適切な情報を記入した後、被験者の頭部の鼻のイニオン距離を測定する。
前頭極電極の中心は、この距離の10%を鼻の上の水平線に落とす必要があります。耳たぶに皮膚準備ゲルを塗布し、耳の電極カップに導電性電極ゲルを充填します。耳の電極を取り付け、前頭極の電極を前頭極の中央に置いて、頭に左右対称にキャップを置きます。
キャップを可能な限り引き下げて頭の近くに固定し、ウエストバンドを胸の周りに置きます。キャップに接続されたプッシュボタンをこのバンドに留め、テスト中にキャップと電極が動かないようにし、キャップケーブルとイヤーケーブルをアンプに接続します。次に、インピーダンスアイコンのWinEEGメニューコントロールをクリックし、シリンジをゲルで塗りつぶします。
すべての電極の穴を埋めるために、注射器を使用してください。黒い円が黄色の場合、インピーダンスは大丈夫です。20個の穴のすべてが黄色で、個々の穴の色差が小さい場合、装置は準備ができています。
機器が適切に配置されたら、開始ボタンをクリックしてEEG監視を開始し、テストに約1時間かかることを被験者に通知します。被験者に目を閉じた状態で快適な椅子でリラックスしてもらい、赤い円をクリックしてEEGを取得します。次をクリックした後、目を閉じて登録を開始します。
3分後に一時停止をクリックし、リラックスしながら、彼らの前の画面を見ながら、彼らの目を開くように被験者に依頼します。次に、赤い円をクリックして登録を続行します。さらに 3 分後に、[停止して保存] をクリックします。
EEGの記録を開始する前に、件名に右手のボタンスイッチを押したままにして、タスクメニューを開いてください。サブジェクトの前にあるセカンダリ コンピューターで [VCPT] を選択します。1 秒後に最初の画像の後に 2 番目の画像が続き、3 秒後に新しいペアが同じパターンに従って表示されることを件名に通知します。
被験者に、2匹の動物が同一であるAAの組み合わせが出現するたびに、できるだけ早くマウスボタンをクリックするように指示する。AP、PP、またはAHの組み合わせでマウスボタンを押さないために、件名に指示します。被験者に、PHの組み合わせでランダムな音を無視するように指示します。
指示を伝えた後、Enter キーを押して、Go/nogo タスクの件名をトレーニングするために、約 2 ~ 5 分間タスクを実行します。トレーニングタスクの最後に、スレーブモードに切り替えるオプションを選択します。実験を開始するには、メインコンピュータの記録メニューから「EEG取得」オプションを選択します。
録音メニューで、刺激プレゼンテーションプログラムを選択します。刺激表示プログラムオプションが強調表示されます。[VCPT] を選択し、セカンダリ コンピュータで刺激プレゼンテーションを開始します。
400 回の試用版がすべて完了したら、登録を終了する前に一時停止、停止、保存をプッシュします。データから目の動きのアーティファクトを削除するには、フラグメントの先頭にあるタイムバーを左クリックして目的のEEGフラグメントを選択し、フラグメントの終点にあるタイムバーを右クリックします。フラグメント全体が黄色で強調表示されます。
個々のスペクトルとイベント関連の電位をHBI参照データベースと比較できるようにするには、独立した成分分析方法を選択し、目のまばたきと水平眼球の動きに関連する地形を選択します。次に、[OK] をクリックして選択を受け入れ、分析メニューからマークアーティファクトプロシージャを実装します。EEGスペクトルを計算するには、分析メニューで目を閉じたり開いたりして、目的のEEGスペクトルと断片を選択して[OK]をクリックします。次に、分析メニューで比較を選択して、個々のスペクトルをデータベースと比較します。
イベント関連の電位を計算するには、共通の平均モンタージュで EEG VCPT ファイルを選択し、解析メニューから [計算 ERP] をクリックします。[OK] をクリックします。ERP 計算のパラメータを表すウィンドウが表示されます。グラフの上にある 4 つの小さなウィンドウから、1 つ、2 つ、3 つ、および 4 つのラベルが付いたものから、1 つのウィンドウで対象のコンポーネントを選択し、他のウィンドウで none オプションを選択します。
右の垂直メニューで、対象の時間間隔を選択します。イベント関連の電位の波をマップするには、選択した時間を任意のグラフの x 軸に沿って右クリックします。次に、マップの追加を解放して選択します。
対応するマップはページの下部に表示されます。省略数、手数料、平均反動時間、およびリアルタイム変動を表示するには、イベント関連の電位ウィンドウを右クリックし、グループ情報を選択します。A-A行は、省略エラー、反応時間および反応時間の変動の数を示しています。
a-p NoGO 行はコミッション エラーの数を示します。[解析] で[比較]を選択します。次に、件名のファイルと比較ファイルを右ウィンドウで選択し、[OK]をクリックします。イベント関連の可能性を参照データベースと比較するには、分析メニューから結果の比較を選択し、サブジェクトのファイルと HBI データベースを選択します。
次に、対象のタイム ポイントとチャネルを右クリックして、参照からの偏差の有意水準を取得します。イベント関連の潜在的な差異を評価するグループを選択するには、矢印をクリックします。参照イベント関連の可能性については、2 つをクリックします。
違いを確認するには、3 をクリックします。アクティブなグループ 4 の場合は、[なし] を選択します。対象の時間間隔を定義するには、間隔と期間をミリ秒単位で入力します。
次に、目的のタイム ポイントとチャネルにカーソルを置き、右クリックしてマップの追加を選択します。参照からの逸脱を示すマップが表示されます。比較のために、HBIデータベースの代わりに他のファイルを選択できます。
ここで、代表的なADHD群における積極的認知制御の機能障害のイベント関連電位が示されている。この分析では、ADHD群の健康対照群と比較して、積極的認知制御の2つの指標が減少した。この図では、ADHD群における反応性認知制御の機能不全の事象関連電位相関が観察され得る。
反応性認知制御の2つの指標はまた、健康な対照群と比較してADHD被験者で減少した。高品質の登録を確保するには、筋肉や動きのアーティファクトをできるだけ最小限に抑えます。タスクと WinEEG コンピュータ間の安全な接続は重要です。
これらの方法は、仮説を生み出す全臨床検査の一部であるが、臨床面接、健康診断、神経心理学的検査または観察のような方法を置き換えることはできません。
概要
本研究では、脳機能障害に関連するバイオマーカーを抽出するためのEEG法の適用に焦点を当て、特にキュー提示型のGO/NOGOタスク中に収集された多チャネル事象関連電位（ERP）を重視します。非脳由来のアーティファクトを補正し、ERPを標準データベースと比較することで、ADHDの診断および薬剤反応性の予測における潜在的なバイオマーカーの具体例を示します。
研究の主要構成要素
科学分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 心理学
背景
- 事象関連電位（ERP）は、脳機能に関する知見を提供します。
- EEG（脳波）は非侵襲的で安価な手法です。
- 本手法は、脳機能障害に関する既存の科学的研究と密接に関連しています。
- 認知タスクに関連する特定のERPに焦点を当てます。
研究目的
- EEGスペクトルおよびERPを通じて脳機能を評価すること。
- ADHD診断のためのバイオマーカーを特定すること。
- 脳活動に基づいて薬剤への反応性を予測すること。
使用方法
- GO/NOGOタスクの実施中にEEGモニタリングを行う。
- 本研究では、電極配置およびデータ収集のために構造化された手順を採用している。
- 眼球運動などのアーチファクトを補正するために、独立成分分析を用いる。
- EEGデータを解析し、標準データベースと比較することで、有意な偏差を特定する。
主要な結果
- ERP測定手法のデモンストレーションと、ADHDの理解におけるその重要性の提示。
- 標準データと比較した際の、脳活動パターンの有意な偏差の特定。
- ERPの特徴と臨床診断および薬剤反応との間の潜在的な関連性の確立。
結論
- 本研究は、脳機能障害のバイオマーカーを導出するためにEEGを利用する手法を提示しています。
- 本研究は、ADHDの神経相関および個別化治療戦略の可能性を理解するのに役立ちます。
- 得られた知見は、認知制御に関連する神経メカニズムのより広範な理解に寄与します。
よくある質問
産業界における重要性
EEGベースのバイオマーカー抽出は、神経精神疾患治療薬の開発におけるターゲットバリデーションを支援するための、非侵襲的かつ定量的なアプローチを提供します。患者のサブグループを区別し、薬剤反応性を予測するERP成分を特定することで、初期探索段階における予測の信頼性が向上します。これにより、メカニズム的なリスク軽減が促進され、認知機能障害を標的とした中枢神経系（CNS）治療薬のgo/no-go決定に重要な知見が得られます。
バイオファーマR&Dにおける戦略的応用
初期探索およびターゲットバリデーション
- 科学的価値：ERPの逸脱を小児ADHDにおいて想定される脳機能不全に関連付けることで、治療仮説の検証を可能にする。
- 運用的価値：患者群と対照群の間でERP成分を定量的に比較することにより、生物学的なリスク低減を支援する。
- 予測的価値：薬剤反応者と非反応者を判別する、大きな効果量（例：d = 1.84）を持つバイオマーカーを特定する。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- 科学的価値： 前臨床モデルにおける認知制御エンドポイントの標準化された測定に向け、検証済みのEEGプロトコルを構築する。
- 運用の価値： アーチファクト補正（例：眼球運動に対するICA）および標準データベースとの比較により、アッセイの再現性を確保する。
- 拡張性： 自動化されたERP抽出およびマッピング手順を通じて、ハイスループットスクリーニングへの対応を可能にする。
トランスレーショナルおよび前臨床研究
- トランスレーショナルな連続性： 介入（投薬やtDCSなど）後の成分変化を追跡することで、探索段階のERPバイオマーカーを前臨床検証へと結びつけます。
- リスク調整済み進展： ERP成分空間におけるクラスター分析によるサブグループ解析を用いて、治療の層別化に向けた情報を提供します。
- 予測的リスク低減： 能動的および受動的な認知制御のERP相関に焦点を当て、CNSターゲットのメカニズム的なリスクを低減させます。
パイプラインおよびワークフローの統合
本手法は、初期生物学における仮説検証を支援し、スクリーニングのための定量的なアッセイ開発を可能にし、さらに前臨床段階での連続性を確保するためのトランスレーショナルなリードアウトを提供することで、創薬・研究の連続的なプロセス（discovery continuum）へと統合されます。
- ディスカバリーバイオロジー：患者サブグループを分ける効果量の大きいERP成分を特定することで、メカニズムのリスク低減を支援します。
- スクリーニング：認知アッセイにおける化合物評価に適した、定量的で再現性のあるERP読み取り値（例：振幅、潜時）を提供します。
- アナリティクス：条件間比較およびバイオマーカーの閾値設定を可能にする統計出力（例：効果量、有意性マッピング）を提供します。
- トランスレーショナルリサーチ：ERPバイオマーカーを治療反応の予測に結びつけ、ディスカバリーから前臨床検証までの連続性を支援します。
- エンタープライズ再利用：標準化されたアーチファクト除去とデータベース比較を通じて、マルチターゲットCNSプログラム向けの再利用可能なEEG-EPRプラットフォームを構築します。
運用および企業への影響
- 科学的価値：認知機能障害モデルにおけるメカニズムの曖昧さを排除することで、ターゲットバリデーションにおける予測の信頼性を向上させる。
- 運用上の価値：標準化されたEEG取得、アーチファクト補正、および標準値比較のワークフローを通じて、再現性とスケーラビリティを強化する。
- 戦略的価値：薬物反応の早期予測を可能にすることで、Go/No-go決定を改善し、後期段階における生物学的リスクを低減する。
- ポートフォリオへの影響：バイオマーカーで層別化した患者サブグループに基づき、CNS候補薬剤のリスク調整済み優先順位付けを促進する。
実施上の留意点
- EEGの計測、ERP解析、およびアーチファクト補正のための独立成分分析に関する専門知識が必要です。
- 19チャンネルEEGシステム、刺激提示ソフトウェア（VCPTなど）、およびスペクトル解析とERP算出のための解析ツールに依存します。
- 電極配置、タスク指示、およびアーチファクトマーキング手順について、チーム間での標準化が必要です。
- ADHD以外の異なる認知タスクや臨床群にプロトコルを適用する場合、適応に関する検討が必要となります。
- 高品質なデータを取得するため、筋電および体動アーチファクトを最小限に抑えること、およびタスクとシステムの同期を確実にすることが制限要因となります。
バイオファーマに関するよくある質問
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:45
Electroencephalography (EEG) Data File Creation and Equipment Preparation
2:30
Eyes Closed and Eyes Opened Registration
3:09
Cued GO/NOGO Task Training
4:20
EEG and Button Press Recordings in Task Condition
4:53
EEG Record Preprocessing
5:42
EEG Spectra and Event Related Potential (ERP) Computation
6:55
VCPT Behavioral Data Registration and Comparison
8:34
Results: Representative ERP Wave Patterns and Corresponding Maps in Proactive and Reactive Cognitive Controls in ADHD and Healthy Control Subjects
9:18
Conclusion
