経頭蓋交流刺激と脳波の組み合わせ
2025年10月10日
このプロトコルは、作業記憶におけるシータ周波数刺激を例として使用して、認知タスク中の神経振動に対する刺激効果を調べるために、HD-tACS と EEG を組み合わせるための実用的なアプローチを確立します。
現在のプロトコルは、高精細経頭蓋交流電流刺激とEEGを組み合わせる方法を示すことを目的としています。刺激前後にEEGを記録することで、このプロトコルにより刺激の神経生理学的影響を評価することができます。まず、実験前に参加者の頭皮をきれいにします。
64チャンネルの脳蓋を、10-20システムに従って電極を配置したものを参加者の頭に装着します。ソフトウェアインターフェースでインピーダンスを選択して電極インピーダンスを監視します。高い録音品質を確保するために、インピーダンス表示範囲を0〜5キロオームに設定してください。
表示上のオレンジまたは緑の信号は5キロオーム未満と解釈してください。シリンジの先端で電極の開口部から髪を分け、ジェルを注入して各電極と頭皮が直接接触するようにします。注射器の先端で頭皮を優しくこすり、各電極のインピーダンスが5キロオーム以下になるまで続けます。
すべての電極のインピーダンスが確認されたら、参加者が2バックタスクを行う間、ソフトウェアでスタートボタンを押してEEG記録を開始します。課題中にEEG信号を視覚化してください。刺激の前に再度頭皮を清めてください。
必要な材料は事前に準備しておく。バッテリーを取り付けて、完全に充電されているか確認してください。入力ケーブルを使って、2チャンネル経頭蓋電気刺激装置を4×1の刺激インターフェースに接続します。
出力ケーブルを4×1インターフェースに接続し、5つの銀または塩化銀電極を出力ケーブルに接続します。すべての接続が完了したら、2チャンネル刺激器と4×1システムの電源を入れてください。次に、脳波キャップの指定部位であるP3、CP3、P1、PO3、P5に5つのプラスチック製高精細ケースを埋め込みます。次に、参加者の頭にEEGキャップを装着します。
各HDケーシングの開口部からシリンジの先端を使って導電性ジェルを頭皮に塗布します。髪を分けて頭皮を露出させ、ジェルを直接塗布します。5つの電極をケーシングに挿入し、5つ目の電極はP3に、残りはその周囲に置きます。
すべてのEEG電極に導電性ジェルを再度充填し、インピーダンス値が5キロオーム未満か確認してください。刺激装置のデフォルトモードがスキャンに設定されているか確認してください。次に、4×1インターフェースの番号付きボタンを押して、各電極のインピーダンス値を個別に確認できます。
インピーダンスが1.5を超えた場合は、キャップを開けてシリンジの先端で頭皮をこすり、インピーダンスを下げてください。2チャンネル刺激器の刺激パラメータ(波形、持続時間、強度など)を4つのノブで設定します。ジョイスティックを使ってシャム状態を切り替えてください。
パラメータを交流波形、2ミリアンペア、4ヘルツに設定し、10分間。リラックスレベルをフルカレントに切り替えてください。次に、モード選択ボタンを使って刺激モードをスキャンから通過に変更します。
刺激装置のスタートボタンを押して刺激を始めます。目標強度に達するまで、画面上で電流の上昇を観察します。不快感がある場合は、リラックスしたレバーで強度を下げ、参加者が快適になったら再開します。
必要に応じてアボートボタンを押して刺激を終了します。脳波キャップからHDケーシングと刺激電極を取り外してください。元の脳波電極をP3、CP3、P1、PO3、P5の部位に再挿入してください。注射器の先端で髪を分け、再挿入した電極に導電性ジェルを直接塗布します。
刺激後の脳波記録を開始する前に、インピーダンス値が5キロオーム未満であることを確認してください。眼のアーティファクトはEEG前処理中に成功裏に除去されており、アーティファクト後の拒絶痕跡に典型的な眼球運動信号が見られないことが示しています。時間周波数スペクトログラムでは、刺激後のシータバンドパワーが刺激前と比べて低下していることが明らかになりました。
このプロトコルは、HDTACSとEEGを統合する実用的な方法を示しています。このプロトコルがTACSとEEG統合のより広範な応用を促進し、神経同調動態のより定期的な探求を促進することを期待しています。このプロトコルは、より広範な認知および情動機能の調査に合わせた刺激パラメータで、より大きなサンプルサイズに拡張可能です。
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概要
このプロトコルは、認知タスク中の神経振動を調査するために高解像度経頭蓋交流電流刺激（HD-tACS）とEEGを組み合わせる実践的なアプローチを確立します。具体的には、作業記憶におけるシータ周波数刺激をケーススタディとして使用します。これらの方法の統合により、研究者は認知タスクの前後での刺激が神経活動に与える生理学的影響を評価できます。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 電気生理学
- 認知神経科学
背景
- 高解像度tACSは脳活動を調整するために使用される方法です。
- 認知機能における神経振動の役割がますます認識されています。
- EEGは脳活動のリアルタイムモニタリングを可能にします。
- これらの技術を組み合わせることで、認知プロセスの理解を深めることができます。
研究の目的
- HD-tACSとEEGを統合するための詳細なプロトコルを提供すること。
- シータ周波数刺激が作業記憶に与える影響を評価すること。
- このデュアルアプローチの研究におけるより広範な応用を促進すること。
使用される方法
- 使用されるプラットフォームにはEEGと経頭蓋電気刺激装置が含まれます。
- 参加者は刺激を受けながら認知タスクを実行し、EEG反応をモニタリングします。
- 主要なステップにはインピーダンスチェックと明確な記録のための電極接触の確保が含まれます。
- 波形、持続時間、強度などの刺激パラメータは慎重に調整されます。
主な結果
- EEGの前処理により眼筋アーティファクトが正常に除去され、データ品質が向上しました。
- 刺激後のシータバンドパワーが、刺激前のベースラインと比較して減少することが観察されました。
- このプロトコルは、認知タスクに関連する神経同調ダイナミクスの理解を促進します。
- この方法は、さらなる探索のためにより大きなサンプルサイズに適用できます。
結論
- この研究は、認知機能を調査するためにHD-tACSとEEGを組み合わせる実行可能な方法を提示しています。
- 結果は、HD-tACSが認知パフォーマンスに関連する神経振動に影響を与える可能性があることを示しています。
- このアプローチは、認知の基礎となる神経学的メカニズムへのより深い洞察につながる可能性があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Combining high-definition transcranial alternating current stimulation (HD-tACS) with EEG enables precise interrogation of neural oscillations underlying cognitive functions, supporting mechanistic de-risking in early neuroscience discovery. This integrated approach provides quantitative, frequency-specific readouts that inform target validation and predictive confidence for neuro-modulation strategies. The protocol's reproducibility and scalability position it as a reusable platform for advancing neurotechnology portfolios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables direct assessment of causal links between neural oscillations and cognitive endpoints.
- Supports functional target validation by quantifying physiological effects of frequency-specific stimulation.
- Facilitates mechanistic de-risking for neuro-modulation targets in cognitive and affective domains.
Screening & Assay Development
- Establishes validated EEG-based assays for quantifying neural response to stimulation.
- Standardizes measurement of oscillatory power changes, supporting reproducible screening workflows.
- Provides quantitative outputs for evaluating compound or device effects on neural dynamics.
Translational & Preclinical Research
- Aligns neural oscillation biomarkers with cognitive task performance for translational continuity.
- Enables risk-adjusted advancement of neuro-modulation strategies based on physiological endpoints.
- Supports extension to larger cohorts and diverse cognitive paradigms for broader translational insight.
Pipeline & Workflow Integration
This protocol integrates into the neuroscience discovery continuum from early mechanistic studies to preclinical validation of neuro-modulation interventions.
- Discovery Biology: Provides a platform for hypothesis testing on neural oscillation-cognition relationships.
- Screening: Delivers standardized, reproducible EEG readouts for evaluating intervention effects.
- Analytics: Enables quantitative comparison of pre- and post-stimulation neural activity.
- Translational Research: Bridges discovery findings to preclinical models using cognitive and physiological endpoints.
- Enterprise Reuse: Offers a modular workflow adaptable to various stimulation parameters and cognitive tasks.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neuro-modulation research.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability across studies.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency in neurotechnology pipelines.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neuromodulation assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG acquisition, stimulation parameterization, and artifact rejection.
- Demands high-quality instrumentation for impedance monitoring and signal fidelity.
- Necessitates cross-team standardization of electrode placement and stimulation protocols.
- Adaptable to different cognitive tasks and stimulation frequencies with protocol modifications.
- Participant variability in neural response may affect generalizability and requires careful cohort design.
