Summary
Å nå er en grunnleggende ferdighet som gjør at mennesker kan samhandle med miljøet. Flere studier har hatt som mål å karakterisere nående atferd ved hjelp av en rekke metoder. Dette papiret tilbyr en åpen kildekode-anvendelse av transkraniell magnetisk stimulering for å vurdere tilstanden til kortikospinal eksitabilitet hos mennesker under å nå oppgaveutførelse.
Abstract
Reaching er en mye studert oppførsel i motorfysiologi og nevrovitenskapsforskning. Mens nå har blitt undersøkt ved hjelp av en rekke atferdsmanipulasjoner, er det fortsatt betydelige hull i forståelsen av nevrale prosesser som er involvert i rekkeviddeplanlegging, utførelse og kontroll. Den nye tilnærmingen som er beskrevet her, kombinerer en todimensjonal nåoppgave med transkraniell magnetisk stimulering (TMS) og samtidig elektromyografi (EMG) opptak fra flere muskler. Denne metoden tillater ikke-invasiv påvisning av kortikospinal aktivitet på nøyaktige tidspunkter under utfoldelsen av å nå bevegelser. Eksempelaktivitetskoden inneholder et forsinket svar som når en oppgave, der to mulige mål vises ± 45° utenfor midtlinjen. Enkeltpuls TMS leveres på de fleste oppgaveforsøk, enten ved begynnelsen av det forberedende signalet (baseline) eller 100 ms før imperativsignalet (forsinkelse). Denne prøvedesignen er egnet for å undersøke endringer i kortikospinal eksitabilitet under tilberedning. Eksempelkoden inkluderer også en visuomotorisk forstyrrelse (dvs. markørrotasjon på ± 20 °) for å undersøke effekten av tilpasning på kortikospinal eksitabilitet under tilberedning. Oppgaveparametrene og TMS-levering kan justeres for å adressere spesifikke hypoteser om tilstanden til motorsystemet under nåatferd. I den første implementeringen ble motoriske fremkalte potensialer (MEPs) vellykket fremkalt på 83% av TMS-forsøkene, og rekkeviddebaner ble registrert på alle forsøkene.
Introduction
Målrettet rekkevidde er en grunnleggende motorisk oppførsel som gjør at mennesker kan samhandle med og manipulere det ytre miljøet. Studiet av å nå innen motorfysiologi, psykologi og nevrovitenskap har produsert rik og omfattende litteratur som inkluderer en rekke metoder. Tidlige studier av å nå brukte direkte nevrale opptak hos ikke-menneskelige primater for å undersøke nevral aktivitet på nivået av enkeltneuroner 1,2. Nyere studier har undersøkt nådding ved hjelp av atferdsparadigmer som bruker sensorimotorisk tilpasning for å utforske naturen til motorisk læring og kontroll 3,4,5. Slike atferdsoppgaver kombinert med funksjonell magnetisk resonansavbildning og elektroencefalografi kan måle hele hjerneaktiviteten under rekkevidde hos mennesker 6,7. Andre studier har brukt online TMS for å undersøke ulike funksjoner ved rekkevidde forberedelse og utførelse 8,9,10,11,12,13,14. Imidlertid er det fortsatt behov for en åpen kildekode og fleksibel tilnærming som kombinerer atferdsvurderingen av å nå med TMS. Mens nytten av å kombinere TMS med atferdsprotokoller er veldig godt etablert15, undersøker vi her spesifikt anvendelsen av TMS i sammenheng med å nå ved hjelp av en åpen kildekode-tilnærming. Dette er nytt ved at andre grupper som har publisert ved hjelp av denne kombinasjonen av metoder, ikke har gjort verktøyene sine lett tilgjengelige, noe som forbyr direkte replikering. Denne åpen kildekode-tilnærmingen forenkler replikering, datadeling og muligheten for studier på flere steder. I tillegg, hvis andre ønsker å forfølge nye forskningsspørsmål med lignende verktøy, kan åpen kildekode fungere som en lanseringsplate for innovasjon, da den er lett tilpasningsdyktig.
TMS tilbyr en ikke-invasiv måte å undersøke motorsystemet på nøyaktig kontrollerte tidspunkter16. Når det påføres over den primære motoriske cortex (M1), kan TMS fremkalle en målbar avbøyning i elektromyogrammet til en målrettet muskel. Amplituden til denne spenningsbølgen, kjent som motorens fremkalte potensial (MEP), gir en indeks over den øyeblikkelige eksitabilitetstilstanden til den kortikospinale (CS) banen - en resulterende analog av alle eksitatoriske og hemmende påvirkninger på CS-banen17. I tillegg til å gi en pålitelig måling innen faget av iboende CS-spenning, kan TMS kombineres med andre atferdsmessige eller kinematiske beregninger for å undersøke forholdet mellom CS-aktivitet og atferd på en tidsmessig presis måte. Mange studier har brukt en kombinasjon av TMS og elektromyografi (EMG) for å løse en rekke spørsmål om motorsystemet, spesielt siden denne kombinasjonen av metoder gjør det mulig å undersøke MEPs under et stort utvalg av atferdsforhold15. Et område hvor dette har vist seg spesielt nyttig er i studiet av aksjonsforberedelse, oftest gjennom studiet av enkeltleddsbevegelser18. Imidlertid er det relativt færre TMS-studier av naturalistiske flerleddsbevegelser som å nå.
Det nåværende målet var å designe en forsinket respons som nådde oppgave som inkluderer atferdskinematikk, online enkeltpuls TMS-administrasjon og samtidig EMG-opptak fra flere muskler. Oppgaven inkluderer et todimensjonalt punkt-til-punkt-nående paradigme med online visuell tilbakemelding ved hjelp av en horisontalt orientert skjerm slik at visuell tilbakemelding samsvarer med rekkeviddebaner (dvs. et 1: 1-forhold under veridisk tilbakemelding og ingen transformasjon mellom visuell tilbakemelding og bevegelse). Den nåværende utformingen inkluderer også et sett med forsøk med en visuomotorisk forstyrrelse. I det angitte eksemplet er dette en 20° rotasjonsforskyvning i markørtilbakemeldingen. Tidligere studier har brukt et lignende nåparadigme for å ta opp spørsmål om mekanismer og beregninger knyttet til sensorimotorisk tilpasning 19,20,21,22,23,24,25. Videre gjør denne tilnærmingen det mulig å vurdere motorsystemets spenningsdynamikk på presise tidspunkter under online motorisk læring.
Fordi det å nå har vist seg å være en fruktbar atferd for å undersøke læring/tilpasning, har vurdering av datarelatert spenning i sammenheng med denne atferden et enormt potensial for å belyse de nevrale substratene som er involvert i denne atferden. Disse kan omfatte lokale hemmende påvirkninger, endringer i innstillingsegenskaper, tidspunktet for nevrale hendelser, etc., som er etablert i ikke-menneskelig primatforskning. Imidlertid har disse funksjonene vært vanskeligere å kvantifisere hos mennesker og kliniske populasjoner. Nevral dynamikk kan også undersøkes i fravær av åpen bevegelse hos mennesker ved hjelp av den kombinerte TMS- og EMG-tilnærmingen (dvs. under forberedelse av bevegelse eller i ro).
Verktøyene som presenteres er åpen kildekode, og koden er lett å tilpasse. Dette nye paradigmet vil gi viktig innsikt i mekanismene som er involvert i forberedelse, utførelse, avslutning og tilpasning av å nå bevegelser. Videre har denne kombinasjonen av metoder potensial til å avdekke sammenhenger mellom elektrofysiologi og å nå atferd hos mennesker.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Alle metodene som er beskrevet her, ble utført i samsvar med IRB-protokoll og godkjenning (University of Oregon IRB-protokollnummer 10182017.017). Det ble innhentet informert samtykke fra alle forsøkspersonene.
1. Å nå apparat
- Plasser et stort grafikkbrett flatt på en stasjonær PC.
- Bruk en justerbar 80-20 aluminiumsramme for å plassere oppgavemonitoren 6-8 over nettbrettet parallelt, med skjermen vendt oppover (for en blåkopi, sjekk her: https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS og supplerende figur 1).
MERK: Dette oppsettet gjør det mulig for deltakerne å nå over nettbrettet og skaffe seg mål som presenteres på oppgavemonitoren mens de okkluderer visjon om deres nåarm. - Bruk oppsettet beskrevet i Kim et al.3 som referanse.
2. Maskingrensesnitt
- Koble nettbrettet til datamaskinen via en USB-port. Koble oppgavemonitoren til datamaskinen via HDMI-porten. Koble den bakre TMS-porten til datamaskinen via en DB-9-kabel.
- Koble EMG-systemet til datamaskinen via en DAQ med PCI-6220-kort. Koble fotodioden til EMG-systemet via en BNC-kabel.
3. Fotodiode sensor
- Fest en fotodiodesensor til BNC-kabelen. Fest fotodiodesensoren med tape øverst til høyre på oppgaveskjermen, med sensoren vendt mot skjermen, ≤ 1 cm unna.
MERK: Dette vil registrere tidspunktet for stimuli presentert på oppgavemonitoren som analoge data i en uavhengig inngangskanal.
4. Programvare
- Last ned VETA Toolbox26 (https://github.com/greenhouselab/Veta) for MATLAB 2018 for å koble til maskinvaren for datainnsamling.
- Last ned oppgavekoden (https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS) utviklet for kontroll av eksperimentelle parametere og grensesnitt med nettbrettet.
5. Deltakerscreening og informert samtykke
- Screen motivet for kontraindikasjoner til TMS. Eksklusjonskriterier inkluderer en personlig eller familiehistorie med anfall, hodepine, hjerne traumer, besvimelse, kronisk stress eller angst, problemer med søvn og eventuelle nevroaktive medisiner. Ytterligere eksklusjonskriterier inkluderer metallimplantater i hjernen eller skallen og all rekreasjonsbruk av narkotika eller alkohol i 24 timer før testing. Inklusjonskriterier inkluderte høyrehendthet og alder mellom 18 og 35 år.
- Gi en skriftlig forklaring av prosedyren og tilhørende risikoer, og avklare eventuelle ytterligere spørsmål deltakeren måtte ha.
- Innhent informert samtykke fra deltakerne.
6. Oppsett av emne
- Plasser motivet i en komfortabel stol vendt mot nettbrettet. Sørg for at knærne er bøyd til 90° med bena under skrivebordet.
- Forbered huden og plasser EMG-elektroder.
- Bruk finkornet sandpapir til å forsiktig slipe huden på stedet for høyre første dorsal interossei (FDI), extensor carpi radialis og fremre deltoidmuskler, samt C4-fremtredende ved nakkebunnen, for å oppdage elektriske gjenstander produsert av TMS-pulsen.
MERK: Muskelopptakssider kan tilpasses basert på brukerens behov. - Vattpinne hvert slipt område med en alkohol prep pad en gang per elektrode stedet for å rengjøre.
- Plasser en EMG-elektrode på hvert sted. Sørg for at elektrodene går vinkelrett på muskelfibrene. Plasser jordelektroden på den benete prominensen til høyre albue.
- Fest hver elektrode med medisinsk tape.
- Bruk finkornet sandpapir til å forsiktig slipe huden på stedet for høyre første dorsal interossei (FDI), extensor carpi radialis og fremre deltoidmuskler, samt C4-fremtredende ved nakkebunnen, for å oppdage elektriske gjenstander produsert av TMS-pulsen.
- Kontroller kvaliteten på EMG-opptaket. Bruk VETA-verktøykassen til å visualisere alle EMG-spor og sikre at de er fri for artefakter. Hvis EMG-sporene er støyende, må du sørge for at bakken er riktig plassert og at alle elektroder kommer i riktig kontakt med huden.
7. Transkraniell magnetisk stimulering
- Slå på TMS-maskinen.
- Finn TMS hot spot av høyre FDI muskel via stimulering av venstre M1.
- Plasser spolen ~ 5 cm lateral og 2 cm fremre til hodets toppunkt, orientert ~ 45 ° av midtlinjen.
- Administrer TMS-pulser en gang hver 4 s mens du reposisjonerer spolen i trinn på ca. 5 mm i fremre-bakre og mediale-laterale planet.
- Fra og med 30% maksimal stimulatorutgang, øk TMS-intensiteten gradvis med trinn på 2% til MEPs observeres.
- Når den optimale plasseringen er identifisert, hvor MEPs kan fremkalles pålitelig på flertallet (~ 75%) av pulser ved lavest mulig stimulatorintensitet, bestem hvilemotorterskelen (RMT) ved å finne intensitetsnivået som produserer MEPs med en topp-til-topp amplitude på >50 μV på fem av 10 pulser.
- Merk posisjonen ved å forsiktig plassere tynne striper med reflekterende tape på deltakerens hode langs spolens omkrets. Oppretthold spoleposisjonering enten ved å holde spolen manuelt eller bruke et stativ for å støtte den.
8. Nå oppgaveoppsett
- Sett en borrelåshanske på høyre hånd av deltakeren for å lette en avslappet kraftgrepstilling.
- Fest pennen til hansken og råd motivet til å holde hånden avslappet mellom å nå bevegelser.
- Kommuniser oppgaveinstruksjonene, som er som følger: Før markøren til hjemposisjonen nederst på skjermen. Du vil se et signal på ett av to målsteder. Når målet fylles med farge, når du målet så raskt og nøyaktig som mulig. Gå deretter tilbake til hjemmeposisjonen. Angi plasseringer av hjemmeposisjoner, signaler og mål (figur 1A).
- Coach deltakeren til å skjære gjennom mål med pennen så raskt og så nøyaktig som mulig. Slå av lysene i oppgaverommet for å skjule deltakerens syn på armbevegelser og forbedre synligheten til oppgavemonitoren.
9. Oppgave design
- Kontroller visuell stimuluspresentasjon med Psychtoolbox 3.0 i Matlab 2018 (Supplementary Coding File 1).
- Bruk følgende parametere for å matche gjeldende data: 20 praksisforsøk; 270 testforsøk; TMS på 4/5 av testforsøk; TMS sammenfaller enten med den forberedende cue onset (baseline TMS) eller 100 ms før imperative cue (delay TMS) med lik frekvens; 1/10 av de totale forsøkene er fangstforsøk, der det avgjørende signalet ikke vises; hjemmeposisjonen er en sirkel med en radius på 2 cm plassert nederst i midten av arbeidsområdet; To sirkulære objekter med en radius på 1 cm er plassert 15 cm fra hjemmeposisjonen ved +45° og -45° fra midtlinjen.
- Angi hendelsesrekkefølgen og varighetene som følger: forberedende signal ved 900 ms og imperativ kø ved 900 ms.
10. TMS-administrasjon
- VETAs verktøykasse administrerer TMS samtidig og registrerer EMG-https://github.com/greenhouselab/Veta.
- Kontroller tidspunktet for TMS-pulsene med VETA-verktøykassen for å falle sammen med de valgte atferdshendelsene (dvs. utbruddet av det forberedende signalet eller 100 ms før målstart).
- Lever TMS med tilstrekkelig frekvens for å sikre et tilstrekkelig antall MEPs for analyse.
MERK: Som skrevet, vil oppgavekoden levere en TMS-puls på 4/5 av totale studier enten ved begynnelsen av den forberedende cue-to-elicit baseline MEPs-eller 100 ms før imperativ cue-to elicit forsinket MEPs. Parametere kan justeres i koden i henhold til brukerens behov. Forsøk uten TMS kan brukes til å evaluere atferdsmessig ytelse i fravær av TMS. Dette er nyttig for å bestemme eventuell innflytelse av TMS på ytelsen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Vellykket utførelse av de beskrevne metodene inkluderer registrering av nettbrettdata, EMG-spor og pålitelig fremkalling av MEP-er. Et eksperiment ble gjennomført som inkluderte 270 testforsøk med TMS levert på 4/5 av forsøkene (216 studier).
Data ble samlet inn fra 16 deltakere (åtte kvinner, åtte menn) i alderen 25 ± 10 år, som alle selvrapporterte som høyrehendte. Vi vurderte effektiviteten av den visuelle forstyrrelsen på atferdsmessig ytelse ved å utlede en læringsfunksjon for en representativ deltaker. Disse dataene er presentert i figur 1B og viser at deltakerens håndmålfeil justerte seg til forstyrrelses- og utvaskingsforholdene som forventet. Vi evaluerte også standardavviket for målfeilen ved baseline, som var tilnærmet 4,5° (figur 1B). Dette samsvarer med tidligere studier24.
En TMS-puls ble levert på hvert forsøk. Halvparten av pulsene ble levert ved baseline, og halvparten ble levert i løpet av en forberedende forsinkelsesperiode (figur 2A). Et gjennomsnitt på 91 ± 23 baseline og 88 ± 20 delay MEPs ble registrert per deltaker, tilsvarende henholdsvis 84% og 81% suksessrate. MEP ble bare talt når amplituder oversteg .05 mV. Rekkeviddebaner ble vellykket fanget fra grafikkbrettet på alle forsøk, unntatt fangstforsøk (dvs. forsøk der "go" -signalet ikke ble presentert og forsøk der deltakerne enten ikke klarte å starte en rekkevidde eller initiert før imperativsignalet).
Gjennomsnittlig forsinkelsestid (varighet mellom forberedende og imperativ cue) var 915 ± 0,5 ms (gjennomsnittlig ± standardavvik). Baseline TMS ble administrert 26 ± 8 ms etter preparatorisk cue debut, og forsinket TMS var 126 ± 3 ms før imperativ cue onset (figur 2B). Det konsekvente avviket fra den tiltenkte TMS-administrasjonstiden i hvert tilfelle indikerer at ytterligere optimalisering er nødvendig for å ta hensyn til uønskede ventetider introdusert av maskinvare- eller programvarekomponenter. Den relativt lave proporsjonale variansen i disse ventetidene antyder imidlertid at dette for det meste er faste forsinkelser som kan kontrolleres med ytterligere pilottesting og indikerer at tidspunktet for hendelser generelt er pålitelig på tvers av forsøk.
Figur 1: Atferdsdata samlet inn fra nettbrettet . (A) Arbeidsområdet inkluderer hjemmeposisjonen (mørk blå), to mål (cyan) og et representativt sett med rekkeviddebaner fra preeksponeringsblokken til en enkelt deltaker. (B) Målfeil ble beregnet som avstanden i grader fra endepunktet for rekkevidden til midten av målet. Prøvekasser er gjennomsnittet av to påfølgende forsøk per bin, og dataene er atskilt med eksperimentelle blokker: Pre-eksponering (uskygget), eksponering (rød), utvasking i fravær av tilbakemelding (grønn) og utvasking med veridisk tilbakemelding (unshaded). Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Figur 2: Eksempel på MEP-spor. (A) Representative MEPs og tilsvarende fotodiodespor for begge eksperimentelle epoker (baseline og forsinkelse). (B) Negativ baseline MEP-latens (-26 ± 8 ms) indikerer at TMS-stimulusen ankom etter det forberedende signalet, mens positiv forsinkelse MEP-latens (126 ± 3 ms) indikerer at TMS-stimulusen ankom før ønsket tidspunkt (100 ms før imperativsignalet). Ventetider er gjennomsnitt på tvers av alle deltakerne (n = 16). Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.
Supplerende figur 1: Blåkopi av rekkeviddeapparatet. Klikk her for å laste ned denne filen.
Tilleggskodingsfil 1: Kode for visuell stimulering. delayed_reach_TMS.m-filen inneholder en oppgavekode for å kontrollere nettbrettet, stimuluspresentasjon, transkraniell magnetisk stimulering og elektromyografiopptak. Klikk her for å laste ned denne filen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Metodene som er skissert ovenfor gir en ny tilnærming til å studere motorforberedelse i sammenheng med å nå atferd. Selv om rekkevidde representerer en populær modelloppgave i studiet av motorisk styring og læring, er det behov for nøyaktig evaluering av CS-dynamikken knyttet til å nå atferd. TMS tilbyr en ikke-invasiv, tidsmessig presis metode for å fange CS-aktivitet på diskrete tidspunkter under rekkevidde. Tilnærmingen beskrevet her kombinerer to uavhengige underfelt- TMS og nå inn i et enkelt paradigme som innebærer samtidig registrering av kinematiske og elektrofysiologiske beregninger.
Selv om metodene som beskrives har potensial til å avdekke viktig innsikt i handlingskontroll i forbindelse med rekkevidde, er det visse begrensninger og hensyn. Det viktigste er at påliteligheten til MEP-målinger avhenger av stabiliteten til EMG-aktiviteten før TMS-administrasjon, samt antall MEP-er fanget27. Det er avgjørende at EMG-datakvaliteten vurderes før datainnsamling. For tilstrekkelig statistisk styrke anbefales minimum 20 MEP-målinger per oppgavetilstand. I tillegg, mens endringer i MEP representerer en kvantitativ endring i CS-spenning, produserer TMS natur og den resulterende MEP en ganske grov, oppsummerende beregning av CS-aktivitet, og deres årsakssammenheng til atferd bør tolkes med forsiktighet15. Videre krever grafikkbrettet at pennen opprettholder kontakt med nettbrettoverflaten, noe som begrenser rekkevidden av å nå oppgaver og grepsåpninger som kan brukes.
Til tross for begrensningene i denne spesifikke protokollen, er kombinasjonen av TMS og EMG for indeksering av motorsystemets spenning under andre atferdsoppgaver enn å nå, veletablert15. Fordelene med denne kombinerte tilnærmingen inkluderer muligheten til å måle CS-spenningsdynamikk selv i fravær av åpen bevegelse, så vel som i oppgave-irrelevante muskler. Denne tilnærmingen gir også høy temporal presisjon, i størrelsesorden millisekunder. I tillegg kan protokollen beskrevet her tilpasses for å fungere med et hvilket som helst antall EMG-enheter som grensesnitt direkte med en stimuluspresentasjonsdatamaskin via de listede inngangs- / utgangsenhetene.
Gitt disse fordelene, kan protokollen bidra til å bygge bro over gapet mellom menneskelige og dyreforsøk. En stor mengde forskning i ikke-menneskelige primater har undersøkt de elektrofysiologiske mekanismene forbundet med nå og motorisk læring i sammenheng med å nå. Ytterligere undersøkelser hos mennesker ved hjelp av den kombinerte TMS- og EMG-tilnærmingen kan bidra til å bygge bro over ikke-menneskelig elektrofysiologi og menneskelige atferdsfunn. Tidligere studier av MEPs i sammenheng med å nå har vist en tilretteleggende effekt av TMS under rekkevidde og forståelse forberedelse når parietal cortex, premotorisk cortex og parietal-M1 kretser ble stimulert før bevegelse 8,14. Imidlertid ble amplitudene til hvilende fremkalte potensialer målt med elektroencefalografi 75 til 150 ms etter TMS over M1 redusert etter kraftfeltadapatasjon13. Det nyanserte forholdet mellom å nå forberedelse, tilpasning og endringer i CS garanterer videre undersøkelser. Videre, ved å bruke det samme settet med verktøy og metoder på tvers av laboratorier, vil replikasjon være mer oppnåelig, og dette vil hjelpe tolkbarheten av studieresultater.
Mens fokuset her er på TMS av M1, har flere studier benyttet dual-site TMS for å undersøke interaksjoner mellom kortikale områder (f.eks. Parietal cortex og M1). Mens mange av disse studiene ble utført under hvile, undersøkte en håndfull studier kortiko-kortikale interaksjoner i sammenheng med rekkeviddeplanlegging og gjennomføring. Dual-site TMS viste stimulering av bakre parietal cortex lettet M1 spenning ved 50 ms og ~ 100 ms etter en auditiv "go" cue for å starte en forberedt kontralateral nå28. Ytterligere metoder er etablert for dual coil TMS-tilnærminger som inkluderer applikasjoner under målstyrt rekkevidde-til-forståelse-atferd29. Protokollen beskrevet her utfyller disse tidligere studiene og metodene og kan lett tilpasses for dual-site TMS-studier også.
Eksempelaktivitetskoden består av en forsinket svaroppgave med to potensielle mål. Parametere som prøvenumre, mål- og markøregenskaper, visuell tilbakemelding og TMS-levering kan justeres for å løse en rekke forskningsspørsmål. Data registrert med denne tilnærmingen inkluderer atferdskinematikk fra tabletten og elektrofysiologiske målinger fra EMG. Foreløpige resultater viste at TMS og atferdsmålinger viser pålitelig timing og tilstrekkelig følsomhet for variabilitet i rekkevidderetninger på tvers av forsøk. Disse metodene og resultatene står som konseptbevis for fremtidige undersøkelser av nevrale mekanismer for å nå via TMS ved hjelp av denne tilnærmingen.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Alle forfattere erklærer at det ikke er noen interessekonflikter
Acknowledgments
Denne forskningen ble gjort mulig delvis av den sjenerøse finansieringen av Knight Campus Undergraduate Scholars-programmet og Phil and Penny Knight Foundation.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2-Port Native PCI Express | StarTech.com | RS232 Card with 16950 UART | Must be compatible with desktop computer |
| Adjustable 80-20 aluminum frame | any | ||
| Alcohol prep pads | any | EMG preparation | |
| Bagnoli Bipolar Electrodes | Delsys | DE 2.1 | |
| Bagnoli Reference Electrode | Delsys | USX2000 | 2” (5cm) Round |
| Bagnoli-8 EMG System | Delsys | ||
| Chair | any | ||
| Computer monitor for EMG/TMS | n/a | ||
| Desk | any | ||
| Desktop Computer | Dell | xps 8930 | RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB |
| EMG electrodes | Delsys | Sensor Adhesive Interface | |
| Fine grain sandpaper | any | EMG preparation | |
| Graphics tablet | Wacom | Intuos-4 XL | |
| Handle of paint roller | any | to be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside | |
| Medical tape | any | To secure EMG electrodes | |
| PCI-6220 card DAQ | National Instruments | To interface EMG system | |
| Photodiode Sensor | Vishay | BPW21R | To record timing of task events into EMG trace. |
| Rear TMS port | Magstim | Included with TMS machine | |
| Right-handed polyethylene glove | any | Cut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle | |
| Sensory Adhesive Interface, 2-slot | Delsys | SC-F01 | |
| Stylus | Wacom | Intuos-4 grip pen | |
| Tablet-to-Computer USB cable | any | Included in Tablet purchase | |
| Task Monitor | Asus | VG248 | |
| TMS coil | Magstim | D70 Remote Coil | 7cm diameter, figure-of-eight coil |
| TMS machine | Magstim | 200-2 | |
| TMS-to-Computer DB9 cable | any | Connects to PCIe Serial Card | |
| Velcro | any | To be placed on glove and stylus handle |
References
- Georgopoulos, A. P., Kalaska, J. F., Caminiti, R., Massey, J. T. On the relations between the direction of two-dimensional arm movements and cell discharge in primate motor cortex. The Journal of Neuroscience. 2 (11), 1527-1537 (1982).
- Georgopoulous, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
- Kim, H. E., Morehead, J. R., Parvin, D. E., Moazzezi, R., Ivry, R. B. Invariant errors reveal limitations in motor correction rather than constraints on error sensitivity. Communications Biology. 1, 19 (2018).
- Huberdeau, D. M., Krakauer, J. W., Haith, A. M. Dual-process decomposition in human sensorimotor adaptation. Current Opinion in Neurobiology. 33, 71-77 (2015).
- Shadmehr, R., Smith, M. A., Krakauer, J. W. Error correction, sensory prediction, and adaptation in motor control. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 89-108 (2010).
- Filimon, F., Nelson, J. D., Hagler, D. J., Sereno, M. I. Human cortical representations for reaching: Mirror neurons for execution, observation, and imagery. NeuroImage. 37 (4), 1315-1328 (2007).
- Hammon, P. S., Makeig, S., Poizner, H., Todorov, E., de Sa, V. R. Predicting reaching targets from human EEG. IEEE Signal Processing Magazine. 25 (1), 69-77 (2008).
- Busan, P., et al. Effect of transcranial magnetic stimulation (TMS) on parietal and premotor cortex during planning of reaching movements. PloS One. 4 (2), 4621 (2009).
- Busan, P., et al. Transcranial magnetic stimulation and preparation of visually-guided reaching movements. Frontiers in Neuroengineering. 5, 18 (2012).
- Lega, C., et al. The topography of visually guided grasping in the premotor cortex: a dense-transcranial magnetic stimulation (TMS) mapping study. The Journal of Neuroscience. 40 (35), 6790-6800 (2020).
- Marigold, D. S., Lajoie, K., Heed, T. No effect of triple-pulse TMS medial to intraparietal sulcus on online correction for target perturbations during goal-directed hand and foot reaches. PloS One. 14 (10), 0223986 (2019).
- Savoie, F. -A., Dallaire-Jean, L., Thenault, F., Whittingstall, K., Bernier, P. -M. Single-pulse TMS over the parietal cortex does not impair sensorimotor perturbation-induced changes in motor commands. eNeuro. 7 (2), (2020).
- Taga, M., et al. Motor adaptation and internal model formation in a robot-mediated forcefield. Psychoradiology. 1 (2), 73-87 (2021).
- Vesia, M., et al. Human dorsomedial parieto-motor circuit specifies grasp during the planning of goal-directed hand actions. Cortex. 92, 175-186 (2017).
- Bestmann, S., Krakauer, J. W. The uses and interpretations of the motor-evoked potential for understanding behaviour. Experimental Brain Research. 233 (3), 679-689 (2015).
- Rossini, P. M., et al. Non-invasive electrical and magnetic stimulation of the brain, spinal cord, roots and peripheral nerves: Basic principles and procedures for routine clinical and research application. An updated report from an I.F.C.N. Committee. Clinical Neurophysiology. 126 (6), 1071-1110 (2015).
- Rothwell, J. C., Thompson, P. D., Boyd, S., Marsden, C. D. Stimulation of the human motor cortex through the scalp. Experimental Physiology. 76 (2), 159-200 (1991).
- Bestmann, S., Duque, J. Transcranial magnetic stimulation: decomposing the processes underlying action preparation. The Neuroscientist. 22 (4), 392-405 (2016).
- Kim, H. E., Avraham, G., Ivry, R. B. The psychology of reaching: action selection, movement implementation, and sensorimotor learning. Annual Review of Psychology. 72 (1), 61-95 (2021).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Explicit and implicit processes constitute the fast and slow processes of sensorimotor learning. The Journal of Neuroscience. 35 (26), 9568-9579 (2015).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Implications of plan-based generalization in sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 118 (1), 383-393 (2017).
- McDougle, S. D., Ivry, R. B., Taylor, J. A. Taking aim at the cognitive side of learning in sensorimotor adaptation tasks. Trends in Cognitive Sciences. 20 (7), 535-544 (2016).
- Morehead, J. R., Qasim, S. E., Crossley, M. J., Ivry, R. Savings upon re-aiming in visuomotor adaptation. The Journal of Neuroscience. 35 (42), 14386-14396 (2015).
- Taylor, J. A., Krakauer, J. W., Ivry, R. B. Explicit and implicit contributions to learning in a sensorimotor adaptation task. The Journal of Neuroscience. 34 (8), 3023-3032 (2014).
- Tsay, J. S., Kim, H. E., Parvin, D. E., Stover, A. R., Ivry, R. B. Individual differences in proprioception predict the extent of implicit sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 125 (4), 1307-1321 (2021).
- Jackson, N., Greenhouse, I. VETA: An open-source matlab-based toolbox for the collection and analysis of electromyography combined with transcranial magnetic stimulation. Frontiers in Neuroscience. 13, 975 (2019).
- Goldsworthy, M. R., Hordacre, B., Ridding, M. C. Minimum number of trials required for within- and between-session reliability of TMS measures of corticospinal excitability. Neuroscience. 320, 205-209 (2016).
- Koch, G., et al. Functional interplay between posterior parietal and ipsilateral motor cortex revealed by twin-coil transcranial magnetic stimulation during reach planning toward contralateral space. The Journal of Neuroscience. 28 (23), 5944-5953 (2008).
- Goldenkoff, E. R., Mashni, A., Michon, K. J., Lavis, H., Vesia, M. Measuring and manipulating functionally specific neural pathways in the human motor system with transcranial magnetic stimulation. Journal of Visualized Experiments. (156), e60706 (2020).
