Neuronavigated Focalized Transcranial Direct Current Stimulation Administered During Functional Magnetic Resonance Imaging

요약

이 프로토콜은 기능적 자기 공명 영상(fMRI) 중에 투여되는 국소 경두개 직류 자극(tDCS)을 위한 신경 탐색 전극 배치 방법을 설명합니다.

초록

경두개 직류 자극(tDCS)은 인간 뇌의 흥분성과 가소성을 조절할 수 있는 비침습적 뇌 자극 기술입니다. 초점화된 tDCS 설정은 특정 전극 배열을 사용하여 전류 흐름을 제한된 뇌 영역으로 제한합니다. 그러나 두피의 전극 위치 오류로 인해 집중 tDCS의 효과가 저하될 수 있으며, 그 결과 tDCS의 목표 뇌 영역에 도달하는 현재 선량이 크게 감소할 수 있습니다. 구조적 자기공명영상(MRI) 데이터에서 파생된 개인의 머리와 뇌 해부학적 구조를 기반으로 하는 뉴로내비게이션에 의해 안내되는 전극 배치는 포지셔닝 정확도를 개선하는 데 적합할 수 있습니다.

이 프로토콜은 기능적 MRI(fMRI) 중 동시 투여에 적합한 초점화된 tDCS 설정을 위한 neuronavigated 전극 배치 방법을 설명합니다. 또한 전극 배치의 정확도를 정량화하고 동시 tDCS-fMRI 실험에서 전극 드리프트를 조사합니다. 중요한 단계에는 개인의 머리와 뇌의 해부학적 구조를 고려하는 현재 모델링을 기반으로 전극 위치를 최적화하고, 두피에 신경 탐색 전극을 배치하고, fMRI 중 최적화된 국소 tDCS를 투여하는 것이 포함됩니다.

전극 배치의 지역 정밀도는 동시 tDCS-fMRI 연구 중에 의도된 전극 위치에서 실제 편차를 결정하기 위해 유클리드 표준(L² Norm)을 사용하여 정량화됩니다. 실험 중 전극의 잠재적인 변위(드리프트)는 fMRI 획득 전후의 실제 전극 위치를 비교하여 조사합니다. 또한 neuronavigated tDCS의 배치 정확도를 두피 기반 표적화 접근 방식(10-20 뇌파검사(EEG) 시스템)으로 달성한 정확도와 직접 비교합니다. 이러한 분석은 두피 기반 전극 배치와 비교하여 신경 탐색에 대한 우수한 배치 정확도와 20분 스캔 기간 동안 무시할 수 있는 전극 드리프트를 보여줍니다.

서론

경두개 직류 자극(tDCS)은 실험 및 임상적 맥락에서 인지 및 생리학적 뇌 기능을 수정할 수 있는 비침습적 뇌 자극 기술입니다 ^1,2,3. tDCS의 급성 투여는 신경 흥분성에 일시적인 변화를 일으킬 수 있으며, 자극 후 몇 분에서 몇 시간까지 후유증이 지속될 수 있습니다 ^4,5. 인가된 전류는 활동 전위를 유도하지 않고 오히려 뉴런의 휴지막 전위를 탈분극 또는 과분극으로 일시적으로 이동하여 표준 프로토콜 ^4,5,6을 사용하여 거시적 수준에서 뉴런 흥분성을 증가 또는 감소시킵니다. 또한, tDCS의 시냅스 가소성 효과와 관련하여, 동물 및 인간 연구는 tDCS가 장기 강화 및 우울증(LTP 및 LTD)과 유사한 과정을 유도하는 것으로 나타났습니다 ^4,5.

운동 시스템에서 모터 유발 전위(MEP)의 조절을 통해 국소 피질 흥분성에 대한 tDCS의 신경생리학적 효과를 직접 평가할 수 있습니다⁷. 그러나 이 접근법은 대규모 기능적 뇌 네트워크가 지원하는 고차 인지 기능에 대한 tDCS의 신경 효과를 정량화할 수 없습니다⁸. 뇌 네트워크에 미치는 영향은 tDCS와 현대 기능적 영상 기법을 결합하여 조사할 수 있습니다 ^9,10. 그 중에서도 기능적 자기공명영상(fMRI)은 tDCS가 자극 부위와 대규모 신경망에서 국소 뇌 활동에 영향을 미치는 신경 메커니즘을 밝히기 위해 뛰어난 공간 및 충분한 시간 해상도를 제공하기 때문에 가장 자주 사용되는 접근 방식이 되었습니다 11,12,13,14.

지금까지 fMRI-tDCS 결합 연구는 주로 식염수에 적신 스폰지 주머니에 삽입된 25 및 35cm² (5 x 5 cm² 및 5 x 7 cm²) 사이의 비교적 큰 고무 전극을 사용하는 소위 기존 tDCS 설정을 사용했습니다^15,16. 이러한 설정은 일반적으로 (a) tDCS에 대한 표적 뇌 영역과 (b) 비표적 뇌 영역 또는 두개외 영역(예: 어깨)에 대한 반환 전극에 부착되는 두 전극 사이의 전류를 투사합니다. 이로 인해 뇌 전반에 걸쳐 광범위한 전류 흐름이 발생하여 목표 영역 이외의 영역에 영향을 미치므로 tDCS 효과의 신경 기원에 대한 인과 가정과 해석이 복잡해집니다¹⁷.

focalized tDCS¹⁸에 의해 보다 정확한 공간 타겟팅을 달성할 수 있습니다. 이러한 설정은 서로 근접하게 배열된 더 작은 전극의 어레이를 사용하거나 중심 양극 주위에 배치된 링 모양의 음극을 사용하여 대상 영역(^18,19)으로의 전류 흐름을 제한합니다. 전류 흐름에 대한 컴퓨터 시뮬레이션은 focalized tDCS가 기존 몽타주²⁰보다 목표 영역으로의 전류 흐름의 공간 정밀도를 높일 수 있음을 시사합니다. 더욱이, 행동 연구는 초점화된 설정을 사용하여 지역적 및 작업별 행동 조절을 입증했습니다 19,21,22. 그러나 fMRI 중 초점화 tDCS를 사용한 연구는 소수에 불과합니다. 이러한 연구는 이 접근법의 타당성을 입증할 수 있었고 지역 특이적 신경 조절에 대한 첫 번째 증거를 제공했습니다^19,23.

그러나 지역적으로 정밀한 전류 전달로 인해 집중화된 tDCS 설정은 기존 몽타주보다 두피의 전극 위치 오류에 더 민감할 수 있습니다. 예를 들어, Seo 등은 초점화 운동 피질 설정에서 5mm의 위치 오류가 손 손잡이의 피크 체세포 분극을 최대 87%²⁴까지 감소시킨다는 것을 입증했습니다. 또한, 최근의 컴퓨터 모델링 연구는 기존 설정과 비교하여 초점을 위해 의도된 위치에서 전극 변위가 tDCS의 목표 영역에서 26%에서 43%²⁵에 이르는 상당한 전류 선량 감소를 초래했음을 보여주었습니다. 따라서 향후 연구에는 fMRI⁵ 전후에 전극 위치 개선 및 전극 위치 확인을 위한 적절한 방법이 일상적으로 포함되어야 한다는 결론을 내렸습니다.

본 연구에서는 현재 독일 과학 재단(DFG Research Unit 5429, https://www.memoslap.de)을 참조하십시오. 이 컨소시엄은 집중 집중 tDCS가 학습 및 기억에 미치는 행동 및 신경 효과와 4가지 기능 영역(즉, 시각-공간, 언어, 운동 및 실행 기능)에 걸친 자극 반응의 예측 변수를 조사합니다. 연구 참가자의 구조적 T1 및 T2 가중 MRI 데이터는 기준선 스캔 중에 획득됩니다. 이러한 데이터는 개별 연구 참가자에서 목표 영역으로의 전류 흐름을 최대화하는 전극의 두피 위치를 결정하기 위해 개별화된 전류 흐름 시뮬레이션(²⁶ )에 사용됩니다. 예를 들어, 이 프로토콜은 한 참가자에서 우측 배외측 전전두엽 피질(rDLPFC)을 중심으로 개별적으로 결정된 전극 위치의 신경 탐색 표적화를 설명합니다.

대표적인 결과 섹션은 Research Unit의 3개 하위 프로젝트에서 동시 tDCS-fMRI 전후에 획득한 구조 이미징 데이터를 기반으로 합니다. 이 연구는 우측 후두측두엽 피질(rOTC), 좌측 측두두정엽 피질(lTPC) 및 rDLPFC를 대상으로 했습니다. 데이터는 Greifswald 대학 의과 대학의 신경학과에서 수집했습니다. 이러한 데이터를 사용하여 두 가지 주요 목표를 달성하는 것을 목표로 했습니다: (1) "의도된" 전극 위치와 경험적으로 결정된 "실제" 전극 위치²⁵를 비교하여 신경 탐색 전극 배치의 공간적 정밀도를 정량화하고 (2) fMRI 세션 동안 전극 변위 정도(즉, 전극 드리프트)를 조사합니다. 이러한 요인은 동시 tDCS-fMRI 연구에서 tDCS 효과의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요합니다²⁷. 또한, 신경탐색 tDCS의 표적 정확도는 본 그룹²⁵에 대한 이전 tDCS-fMRI 연구의 데이터를 사용하여 두피 기반 접근법의 정확도와 비교된다.

프로토콜

이 프로토콜에 제시된 모든 실험 절차는 Greifswald 대학 의과 대학의 윤리 위원회에서 검토 및 승인되었습니다. 모든 참가자는 연구를 포함하기 전에 정보에 입각한 동의를 제공했으며 자신의 데이터가 익명으로 게시되는 데 허락을 받았습니다.

1. 금기 사항 및 일반적인 고려 사항의 심사

1. 연구에 등록하기 전에 적절한 설문지를 사용하여 참가자에게 MRI²⁸ 및 tDCS²⁹ 금기 사항(예: 심박 조율기, 폐소 공포증, 발작 병력, 편두통, 두피 피부 질환[예: 건선/습진])을 주의 깊게 선별합니다.
2. 참가자에게 연구 목표와 계획된 모든 절차를 설명하고 현지 요구 사항에 따라 서면 동의서를 얻습니다.
3. 동시 tDCS-fMRI 실험의 보고 및 재현성을 개선하기 위한 일반 절차를 따르고 ContES 체크리스트³⁰에서 권장하는 대로 현재 및/또는 tDCS 장비로 인해 유발된 잠재적인 이미징 아티팩트를 테스트합니다.
4. 참가자 및 연구자 눈가림^31,32 및 tDCS²⁹의 잠재적 부작용을 평가하기 위해 적절한 방법을 사용합니다.

2. 베이스라인 MRI 스캔 및 개별화된 전류 모델링

1. 안전 점검(즉, 참가자에게서 동전, 목걸이, 피어싱 등과 같은 금속 물체를 제거)을 완료한 후 참가자를 스캐너실로 안내하고 MRI 검사 테이블에 편안하게 앉힙니다. 헤드 코일의 상부를 부착하고 제조업체의 사양에 따라 참가자를 MRI 스캐너의 구멍 내부로 이동합니다.
   참고: 우리는 64채널 헤드/넥 심 코일이 장착된 3T 스캐너를 사용했습니다.
2. 스캐너 인터페이스를 사용하여 Main Menu(메인 메뉴)를 클릭하여 새 참가자를 등록합니다. 시험 | Patient Registration(환자 등록 )을 선택하고 필수 필드를 입력합니다. Program Choice(프로그램 선택 )로 이동하여 계획된 이미징 프로토콜을 수집하고 선택합니다. 환자 방향을 클릭하고 머리 우선, 누움 자세 옵션을 선택합니다. Region of examination and laterality 드롭다운 메뉴에서 brain 을 선택한 다음 Examination 을 클릭하여 검사 메뉴로 이동합니다.
3. 사전 정의된 스캔 프로토콜의 화면 지침(예: 시야 조정 등)에 따라 T1 및 T2 가중치 MRI 시퀀스를 획득합니다. 필요한 경우 스캐너 인턴 통신 시스템을 통해 참가자와 상호 작용합니다.
   참고: T1 및 T2 가중치 이미지는 개별화된 전류 모델링에 필요합니다. T1 가중치 이미지는 참가자의 두피에 있는 전극의 계획되고 최적화된 위치를 식별하기 위해 신경 탐색에도 필요합니다.
4. https://github.com/memoslap/Greifswald 의 스크립트와 기준선 MRI 스캔 중에 획득한 구조 이미징 데이터를 사용하여 개별화된 전류 모델링을 수행합니다(예: SimNIBS²⁶ 사용). Readme.md 파일의 단계에 따라 참가자의 구조적 T1 및 T2 가중치 이미지(http://simnibs.org)26,33,34 CHARM 도구(³⁵)에서 생성된 유한 요소법과 개별화된 사면체 머리 메쉬를 적용하여 피크 전기장을 결정하고 rDLPFC 위에 tDCS 전극을 배치하기 위한 최적화된 목표 위치를 결정합니다. 이 프로토콜에 사용되는 절차의 결과에 대한 예는 그림 1 을 참조하십시오.
   참고: neuronavigated targeting을 위한 두피 좌표 식별을 위한 대체 방법이 가능하며 연구별 절차에 따라 다릅니다.

3. 신경 항행

1. 준비 단계
   1. 뉴로내비게이션 제어 컴퓨터와 추적 시스템을 켭니다.
   2. 조립 단계: 신경 탐색에 필요한 모든 장비를 조립합니다(그림 2, 신경 항행 설정에 대한 개요는 보충 그림 S1 참조). 그림 2 의 장비는 (1) 피사체 추적기, (2) 드라이버, (3) 육각 막대, (4) 고글, (5) 포인터로 구성됩니다. 아래 지침에 따라 조립을 완료하십시오.
      1. 드라이버로 피사체 추적기 아래의 나사를 풉니다.
      2. 육각 막대의 긴 쪽을 피사체 추적기에 장착된 너트에 삽입하고 나사를 조입니다.
      3. 고글 왼쪽에 있는 나사를 풉니다(고글을 통해 보는 것처럼 위치).
      4. 육각 로드의 반대쪽을 고글 왼쪽에 장착된 너트에 삽입하고 고글의 나사를 조입니다.
         참고: 고글의 왼쪽 또는 오른쪽에 피사체 추적기를 설치할 수 있는 옵션이 있습니다. 이 선택은 참가자의 위치와 관련하여 신경 항법 시스템(포인터와 피사체 추적기를 인식해야 함)의 카메라 위치와 관련된 대상 영역에 따라 달라집니다. 본 예시에서, 트래커는 트래킹을 수행하는 사람이 트래커와 카메라 사이에 서 있지 않도록 왼쪽에 부착되어 있습니다.
   3. 2.3단계에서 얻은 각 참가자의 구조적 T1 가중치(예: NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 파일)를 전송합니다. 신경 항법 시스템의 제어 컴퓨터에.
   4. neuronavigation 소프트웨어를 열고 New Empty Project를 선택합니다.
   5. 참가자의 T1 가중치 이미지를 로드하고 프로젝트 저장을 선택하여 프로젝트를 저장합니다.
   6. 3D 헤드 재구성을 시작하려면 응용 프로그램의 기본 창에 있는 재구성 섹션으로 이동합니다. 새로 만들기... | 스킨을 클릭하면 다른 창이 열립니다. 해당 버튼을 눌러 피부를 재구성합니다. 머리 재건에서 왜곡이 관찰되는 경우 피부/공기 임계값을 조정합니다.
      알림: 전체 머리가 올바르게 재구성되었는지 확인하는 것이 좋습니다. 코와 귀를 잘 재구성하는 것은 다음 단계에서 설명하는 랜드마크를 감지하는 데 중요합니다.
   7. 5개의 랜드마크를 구성합니다: 나시온, 왼쪽 및 오른쪽 콧구멍, 왼쪽 및 오른쪽 꽁바 구덩이(LPA 및 RPA). 이는 응용 프로그램의 기본 창에 있는 랜드마크 섹션에 참가자를 등록하는 데 필요합니다(자세한 내용은 보충 그림 S2 참조).
   8. Targets 섹션에서 양극 위치의 x, y 및 z 좌표(2.4단계에서 설명한 개별 전류 흐름 시뮬레이션에서 제공)를 삽입하여 rDLPFC의 전극 위치를 구성하고, Add new(새로 추가)를 클릭하고, 전극 위치의 이름으로 Anode를 입력합니다. 세 개의 리턴 전극에 대해 절차를 반복합니다.
2. 전극 위치의 신경 탐색 식별
   1. 참가자를 추적 카메라를 향하는 의자에 편안하게 앉힙니다. 그/그녀에게 피사체 추적기가 부착된 고글을 착용하도록 요청하십시오.
   2. 참가자에게 전체 신경 탐색 절차 동안 고글을 만지지 않도록 지시합니다. 이는 랜드마크를 정확하게 등록하고 전극 위치를 검증하는 데 매우 중요합니다.
   3. Sessions(세션) 탭으로 이동하여 왼쪽 모서리에 있는 New(새로 만들기) 드롭다운 메뉴에서 Online Session(온라인 세션)을 선택합니다. Polaris 탭을 선택하고 피사체 추적기와 포인터를 카메라 시야각으로 이동하여 가시성을 확인합니다. 두 장치 모두 해당 빨간색 십자 표시가 도구 패널(응용 프로그램 창의 왼쪽)에서 녹색 확인 표시로 변경되면 올바르게 인식됩니다.
   4. Registration( 등록 ) 섹션을 선택하여 미리 정의된 5개의 랜드마크를 등록합니다. 센서가 카메라를 가리키고 포인터를 참가자의 머리에 수직으로 배치하여 해당 랜드마크를 찾습니다. 그런 다음 신경 항법 시스템의 풋 페달을 눌러 위치를 확인합니다. 각 랜드마크의 이름 앞에 녹색 확인 표시가 나타나는지 확인하십시오.
   5. validation 섹션으로 이동하여 등록된 랜드마크에 포인터 끝을 놓고 두 거리 인덱스를 확인하여 랜드마크의 유효성을 검사합니다. 첫 번째 인덱스는 십자선(가상 포인터 팁)과 등록된 랜드마크 사이의 거리를 보여주고, 두 번째 인덱스는 십자선과 재구성된 스킨 사이의 거리를 보여줍니다.
      참고: neuronavigation 시스템의 기본 매개변수를 사용할 때 5mm 미만의 인덱스는 검증 단계를 통과하기에 충분한 정밀도를 나타냅니다. 이는 많은 실험 컨텍스트에서 허용됩니다. 그러나 이 프로토콜에 사용된 최적화된 초점 설정으로 인해 전극 검증은 의도한 좌표와의 편차가 1mm 미만인 경우에만 허용됩니다( 그림 3 참조).
   6. 참가자의 두피 위로 포인터를 이동하고 신경 탐색 모니터에서 재건된 두피의 십자선을 확인합니다. 십자선이 재건된 두피를 관통하거나 두피 위에 틈이 생기지 않고 정렬된 상태로 유지되는 경우, 권장되지는 않지만 다음 단계를 건너뛸 수 있습니다.
   7. 가장 왼쪽, 가장 오른쪽, 맨 위, 가장 뒤, 가장 앞쪽 위치를 포함하여 극단 포인트 위치 주변의 추가 포인트를 샘플링합니다. 이렇게 하려면 각 위치에 대한 세분화 랜드마크 패널에서 추가 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 포인터를 머리의 대상 표면에 놓고 포인터 끝이 두피에 부드럽게 닿도록 하고 페달을 밟아 위치를 등록합니다. 십자선과 재구성된 피부 사이의 거리가 가능한 한 낮아질 때까지 이 과정을 반복합니다.
      참고: 다른 neuronavigation 시스템은 이 프로세스를 참조하기 위해 다른 용어를 사용할 수 있습니다(예: 표면 등록).
   8. Perform 섹션을 선택하고 포인터를 DLPFC의 대략적인 위치로 이동하여 중앙 양극의 위치를 찾습니다(그림 1D에 제공된 좌표 기준). 포인터를 이동하면서 동시에 화면을 관찰합니다. 포인터의 끝이 화면의 녹색 십자선 중심과 정렬될 때 전극의 위치를 표시합니다.
   9. 참가자의 머리카락을 두피의 해당 부위에서 멀리 옮기고 피부 마커/펜으로 위치를 표시합니다.
   . 3개의 음극의 위치에 대해 이 과정을 반복합니다( 그림 1D 참조).
   10. tDCS-fMRI 동안 두피에 가해지는 물리적 감각을 줄이기 위해 전극의 의도된 위치에 소량의 국소 마취 크림을 바르십시오.
       알림: 크림 도포와 tDCS 시작 사이에 최소 20분이 경과하도록 하십시오.

4. tDCS-fMRI

1. 동시 tDCS-fMRI 준비
   1. 다중 채널 직류(DC) 자극기로 초점 3 x 1 tDCS를 준비합니다.
   2. 다중 채널 DC 자극기³⁶ 을 일반(배터리 제외) 모드에서 사용하십시오. 자극기의 전원 플러그를 스캐너와 동일한 멀티탭에 삽입하여 신호 대 잡음비를 개선하고 이미징 아티팩트를 줄이십시오(제조업체 사양의 참고 사항 참조).
   3. 필요한 모든 자극 관련 재료가 사용 가능하고 깨끗한지 확인합니다(그림 4). 고무 전극과 3D 템플릿에 이전 실험 세션의 페이스트가 포함되어 있지 않도록 특히 주의하십시오.
      참고: 이 프로젝트에 사용된 설정은 Research Unit의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 DC 자극기 제조업체와 공동으로 개발한 맞춤형 전극 및 필터 박스를 사용합니다( 그림 4A 참조). 그러나 표준 MRI 호환 구성 요소도 사용할 수 있습니다.
      1. 전극을 두피에 부착하기 전에 3D 프린팅(열가소성) 전극 페이스트 주입 보조제를 사용하여 전도성 전극 페이스트의 적용을 표준화합니다(그림 4A(9),B).
      2. 3D 프린팅(열가소성) 스페이서를 사용하여 두피에 전극을 배치하고 fMRI-tDCS 세션 동안 양극과 음극 사이의 거리가 유지되는지 확인합니다(그림 4A(10),C).
         참고: 3D 사용자 정의 템플릿은 다음 링크를 사용하여 액세스할 수 있습니다 https://github.com/memoslap/Material
   4. DC 자극기를 설정하려면 DC 자극기를 외부 상자에 연결합니다(외부 상자 케이블과 어댑터 사용). 내부 상자 케이블을 내부 및 외부 상자에 연결합니다( 그림 4 참조).
   5. focal-tDCS 3x1 설정의 모든 전극 표면에 1mm의 전도성 페이스트를 균일하게 도포합니다. 전극 주입 보조제를 사용하여 페이스트 두께를 표준화하십시오. 전극 표면만 페이스트로 덮고 추가 페이스트를 제거합니다.
   6. DC 자극기와 패널 PC를 켭니다(지정된 순서대로). 바탕 화면에서 DC-Stimulator MC 아이콘을 두 번 클릭합니다. 선택한 시퀀스 설정 드롭다운 메뉴에서 필요한 자극 시퀀스를 선택합니다. 교정 자극기 버튼을 클릭하여 전기 부하 없이 자극기를 교정합니다(즉, 참가자가 자극기에 연결되어 있지 않음).
      주의 : 참가자가 교정하는 동안 자극기에 연결되어 있으면 전류가 고통스러운 감각을 유발할 수 있습니다.
   7. 참가자를 MRI 스캐너실 외부의 DC 자극기 근처에 편안하게 위치시킵니다.
   8. 이마(눈썹 바로 위)에서 머리 뒤쪽의 후두골까지 참가자의 머리에서 가장 넓은 부분을 결정하여 tDCS-fMRI 세션 동안 전극을 제자리에 유지하기 위한 최적의 EEG 캡 크기를 선택합니다.
   9. 중앙 양극 주위의 음극이 동일한 간격을 갖도록 스페이서에 전극을 배치하고 식별되고 표시된 두피 위치에 전극을 부착합니다.
   10. tDCS-fMRI 동안 전극을 제자리에 유지하기 위해 플라스틱 인서트가 없는 최적의 크기의 EEG 캡을 사용하십시오.
       알림: 캡을 씌우는 동안 전극이 변위되지 않도록 하십시오.
   11. 전극 케이블의 리드를 DC 자극기의 내부 상자에 연결하여 임피던스 검사를 수행합니다. 선택한 시퀀스 설정 드롭다운 메뉴에서 필요한 자극 시퀀스를 선택합니다. DC 자극기의 임피던스 확인 버튼을 눌러 임피던스 검사를 시작합니다. MR 모드가 선택되어 있는지 확인합니다.
   12. 자극기 인터페이스에서 해당 버튼을 눌러 임피던스 검사를 수행합니다. 임피던스가 ≤25kΩ이면 다음 단계(4.1.13)로 이동합니다. 전극에 대해 임피던스가 더 높으면 전극을 두피에 부드럽게 누르고 캡을 조인 다음 전도성 페이스트가 예열되도록 합니다. 필요한 경우 더 많은 붙여 넣기를 적용하십시오.
   13. 외부 상자에서 내부 상자를 분리하고 외부 상자를 스캐너의 도파관에 삽입합니다.
   14. 내부 상자와 연결된 전극 케이블을 잡고 참가자를 스캐너실로 안내합니다.
       알림: 전극 변위를 초래할 수 있는 케이블에 장력이 가해지지 않도록 항상 각별히 주의하십시오.
   15. 참가자에게 MRI 검사 테이블에 앉고 내부 상자를 외부 상자(스캐너의 도파관에 삽입됨)에 다시 연결하도록 요청합니다.
   16. 참가자를 MRI 검사 테이블의 누운 자세로 편안하게 놓고 머리를 열린 헤드 코일에 놓습니다. 머리 양쪽에 공기 주입식 쿠션을 사용하고 머리 꼭대기에 여분의 쿠션을 사용하여 안정화합니다.
       알림: 팽창식 쿠션은 폼 쿠션을 삽입할 때 전극 변위를 방지하기 위해 폼 쿠션보다 측면에서 선호됩니다.
   17. 헤드 코일의 상부를 부착하고 제자리에 잠그기 전에 헤드 코일의 하부를 통해 전극 케이블을 유도하십시오.
   18. MRI 검사 테이블에서 참가자 옆에 내부 상자를 놓고 참가자를 스캐너 구멍으로 이동합니다.
   19. 스캐너실을 나와 각 구조 및 기능 이미징 시퀀스 이전과 스캐너 내부의 두 번째 임피던스 검사 전에 스캐너의 통신 인터페이스를 통해 참가자에게 향후 절차에 대해 알립니다.
2. 동시 tDCS-fMRI
   1. 스캐너 패널 PC에서 Main Menu(메인 메뉴) | 시험 | Patient Registration(환자 등록)을 선택하고 필요한 필드를 입력합니다. Program Choice(프로그램 선택)로 이동하여 계획된 이미징 프로토콜을 수집하고 선택합니다. 환자 방향을 클릭하고 머리 우선, 누움 자세 옵션을 선택합니다. Region of examination and laterality 드롭다운 메뉴에서 brain을 선택하고 Examination을 클릭하여 examination 메뉴로 이동합니다.
   2. 이 프로토콜의 다음 단계에 표시된 순서대로 계획된 스캔(pre-fMRI Pointwise Encoding Time reduction with Radial Acquisition(PETRA), fMRI, post-fMRI PETRA)을 획득하려면 화면의 지시에 따릅니다.
      1. 참가자의 머리에 있는 전극 위치를 확인할 수 있는 PETRA 스캔을 획득합니다.
      2. 참가자에게 10분 휴지 상태 fMRI 스캔을 두 번 실시할 예정이며 스캔 기간(2 x 10분) 동안 고정 십자가(헤드 코일에 장착된 프로젝터와 거울을 통해 표시)를 응시해야 함을 알립니다.
      3. Panel PC의 init 자극 버튼을 눌러 tDCS 자극을 시작합니다. 릴리스 시작-트리거 버튼을 클릭하여 기능 이미징 시퀀스를 시작하기 전에 10초 램프업으로 자극을 시작합니다. 2mA로 20분 동안 tDCS를 투여합니다.
         참고: 다른 ramping 기간 또는 자극 강도 또는 지속 시간이 다릅니다.
      4. 기능 스캔 및 자극 기간이 끝난 후 전극이 참가자의 머리에 여전히 부착되어 있는 동안 두 번째 PETRA 스캔을 획득합니다.
         참고: pre-fMRI PETRA 스캔과 비교하여 tDCS-fMRI 실험에서 잠재적인 전극 이동(즉, 드리프트)을 결정할 수 있습니다.
   3. MRI 세션이 완료되면 외부 상자에서 전극 케이블을 분리하고 DC 자극기를 끄고 참가자를 스캐너 보어에서 꺼내고 참가자의 머리에서 캡을 제거하고 전극을 제거합니다.
   4. 참가자의 두피에서 자극으로 인한 잠재적인 피부 발적이 있는지 검사합니다. 전극이 배치된 참가자의 두피를 청소합니다.
   5. 실험이 끝나면 참가자에게 tDCS 부작용²⁹ 및 눈가림^31,32 설문지를 작성하도록 요청합니다.

결과

43명의 건강한 젊은 참가자(남성 20명/여성 23명, 24.74세± 5.50세)의 데이터가 포함되었습니다. 참가자들은 최대 4개의 fMRI 세션을 완료했습니다. 전극의 신경 탐색 배치는 각 fMRI 세션 전에 수행되었습니다. fMRI 전후의 중심 양극 위치를 나타내는 총 338개의 데이터 세트가 데이터 분석에 포함되었습니다.

전극의 의도된 위치를 결정하기 위해 별도의 MRI 세션(fMRI 세션 전)에서 획득한 구조적 MRI 데이터를 사용하여 개별화된 전류 모델링을 수행했습니다. 현재 모델링은 rDLPFC(N = 19, 참가자/N = 137 데이터 포인트), rOTC(N = 12/104) 또는 lTPJ(N = 12/97)로의 전류 흐름을 최대화하기 위해 3 x 1 설정의 두피 위치를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 3 x 1 설정의 중앙 양극의 실제 위치는 각 fMRI 세션 전후에 획득한 구조적 MRI 데이터(PETRA 이미지)를 사용하여 경험적으로 결정되었습니다(참고: 표적화를 위한 좌표는 주제 공간에서 제공되었습니다. 따라서 개별 참가자의 PETRA 스캔은 현장 시뮬레이션의 기반이 된 기준선 스캔 중에 획득한 자체 T1 가중치 이미지와 함께 등록되었습니다. 3D에서 전극 위치를 식별하는 것은 오류가 발생하기 쉽기 때문에 전극으로 재건된 두피의 수정된 2D "팬케이크" 보기(그림 5^37,38 참조)를 사용하여 중앙 양극의 6개 가장자리 지점을 결정했습니다. 그 후, 질량 중심을 계산하여 각 fMRI 세션 및 시간-포인트(즉, tDCS 이전 또는 이후)에 대한 양극의 중심 좌표를 얻었습니다. 그 후, 3D 공간에서 전극 좌표를 얻기 위해 역 2D->3D 변환을 적용했습니다.

뉴로내비게이션 전극 배치의 공간적 정밀도는 "의도된" 전극 위치와 "실제" 전극 위치²⁵ 를 비교하여 조사되었으며^L2 놈(유클리드 규범) 거리³⁹로 보고되었습니다. L² Norm은 벡터 구성 요소의 제곱합의 제곱근으로 계산되는 표준 벡터 노름입니다. 의도된 좌표와 실제 좌표 간의 차이는 모든 벡터 구성 요소, 즉 3D 공간의 각 치수(x/y/z)의 차이에 의해 계산됩니다. 실험 과정(즉, 드리프트)에 따른 전극 변위는 fMRI 전후에 결정된 실제 전극 위치를 비교하여 조사했습니다.

또한, 두피 기반 표적화 접근법을 사용한 우리 그룹의 이전 연구에서 얻은 데이터와 neuronavigated electrode placement에 대한 표적화 정확도를 비교했다(10-20 EEG system²⁵). 본 연구는 60명의 참가자(남성 31명/여성 29명, 22.17세 ± 2.33세), 2개의 대상 영역(N = 30/30, 운동 피질/하전두회) 및 2개의 fMRI 세션의 데이터로 구성되어 총 240개의 데이터 포인트로 구성되었습니다. 모든 분석에 사용되는 데이터 및 코드는 https://github.com/LawsOfForm/VerFlu_Simulation_Niemann_2023 에서 공개적으로 사용할 수 있습니다.

선형 혼합 모델을 사용하여 (a) 의도한 위치에서 실제 전극 위치의 편차 및 (b) 다음 공식과 L² Norm을 종속 변수로 사용하여 fMRI 세션 전반의 드리프트를 분석했습니다.

y_ij = β₀ + POSITIONx_1ij + REGIONx_2ij + POSITION * REGIONx_3ij + μ_0j + ε_ij

y_ij는 주제 j의 POSITION i에서 의도된 전극 위치와 실제 전극 위치 사이의 L² 표준 거리입니다. β₀ 은 고정 효과 절편이고, X₁ 은 피험자 j의 위치 i에서 POSITION(1: 의도, 2: 실제 fMRI 전, 3: fMRI 후)의 값이고, X₂ 는 피험자 j의 영역 i에서 관심 영역(1: lTPC, 2: rDLPFC, 3:rOTC)의 값이고, X₃ 은 위치 및 영역 i와 피험자 j에 대한 POSITION 및 REGION의 상호 작용 값입니다. u₀ 은 주제 j에 대한 무작위 절편입니다(μ_0j ~ N(0, τ₀₀₂)). ε_ij 는 주제 j의 시점 i에 대한 잔차입니다(ε_ij ~ N(0,σ²)).

뉴로내비게이션 전극 및 두피 기반 전극 배치에 대한 표적화 정확도 비교는 각 그룹에서 의도된 위치와 실제 위치 간의 L² Norm 차이를 기반으로 하는 t-테스트를 사용하여 수행되었습니다.

실험 전반에 걸친 배치 정확도와 변위를 뉴로내비게이션
참조 모델(중심 양극의 의도된 배치; 영역: lTPC)은 fMRI 전 및 fMRI 후 평가 모두에서 의도된 위치에서 전극 위치의 상당한 편차를 보여주었습니다(8.71 mm, 95%-CI: [6.57-10.84], p < .001; 8.51 mm, 95%-CI: [6.35-10.66], p < .001) 보충 표 S1. 추정된 한계 평균(EMM)에 대한 사후 분석은 관심 있는 모든 주요 및 단순 효과에 대해 계산되었습니다(보충 표 S2, 보충 표 S3, 그림 6, 그림 7, 보충 그림 S3 및 보충 그림 S4 참조). 모든 pre-fMRI 세션에 대한 예측된 평균 배치 오차는 8.54mm 95%-CI: [7.66-9.42]였으며 의도된 위치(t (296) = -8.54, p < 0.0001)과 크게 달랐습니다. 이는 fMRI 후 좌표(8.61mm, 95%-CI: [7.73-9.50]; t (296) = -10.97, p < 0.0001, 그림 6 및 보충 표 S2 참조)의 경우에도 마찬가지였습니다. 배치 오류는 지역 ^25,40,41에 따라 다를 수 있기 때문에 각 위치에 대한 대상 지역 간의 오배치도 계산되었습니다. 그러나 rOTC, lTPC 및 rDLPFC 간의 지역별 차이는 발견되지 않았습니다(보충 표 S3, 그림 7 및 보충 그림 S4).

fMRI 전과 후 사이의 실제 전극 위치를 비교하여 평가한 중심 양극의 변위(즉, 드리프트)는 무시할 수 있는 수준이었습니다(-0.08 ± 0.39mm; t (291) =-0.20, p = 0.98). 자세한 내용은 그림 6 및 보충 표 S2를 참조하십시오.

neuronavigated 및 두피 기반 배치 접근법 간의 전극 배치 오류 비교
뉴로내비게이션 배치의 관련성을 조사하기 위해, 뉴로내비게이션 전극 배치를 기반으로 한 의도된 위치와 실제 위치 간의 L² Norm 차이를 두피 기반 타겟팅 접근법을 사용한 이전 연구에서 얻은 데이터와 후향적으로 비교했습니다²⁵. 이 연구에서 양극의 의도된 위치와 실제 위치 간의 L² Norm 차이는 12.33 ± 5.67 mm였습니다. 뉴로내비게이션(8.83 ± 4.68)과 두피 기반 접근법을 직접 비교한 결과, 뉴로내비게이션 전극 배치(t (397) =4.91, p < 0.001)에 비해 L² Norm 거리가 3.50mm 유의하게 감소한 것으로 나타났습니다.

그림 1: 개별화된 전류 모델링 방법을 나타내는 단계 순서에 대한 간단한 설명입니다. 이 방법은 초점 3 x 1 tDCS 설정을 사용하여 대상 영역(오른쪽 DLPFC)에 걸쳐 전극의 최적화된 두피 위치를 결정하는 것을 목표로 합니다. (A) 해부학적 대상 부위는 회색입니다. (B) 참가자의 재구성된 머리에 표시된 최적화된 전극 위치(양극 = 검은색, 음극 1 = 빨간색, 음극 2 = 녹색, 음극 3 = 파란색). (C) 이 몽타주에 대한 개별화된 전류 모델링을 기반으로 시뮬레이션된 전기장(V/m). (D) 뉴로내비게이션 표적화 중에 사용되는 모든 의도된 전극 위치에 대한 표적 좌표(치수: x/y/z). 약어: DLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질; tDCS = 경두개 직류 자극. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 신경 항행 장비. 1) 피험자 추적기, 2) 드라이버, 3) 육각 막대, 4) 고글, 5) 포인터. 참고: 신경 항법 소프트웨어는 위치 센서(추적 카메라)와 통신하여 피사체 추적기(고글에 장착됨)의 위치를 얻습니다. 등록 매트릭스(포인터를 통해 피사체의 머리에 있는 랜드마크를 식별하여 얻음)를 사용하여 현실 세계에서 참가자의 이미지 공간(참가자의 T1 가중치 이미지 기반)에 피사체의 머리 위치를 정렬합니다. 전체 설정에 대한 개요는 보충 그림 S1에 나와 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: 대상 지역 유효성 검사. neuronavigation을 통해 자극 대상 영역을 검증하는 절차를 설명합니다. 1) 고글 왼쪽에 조립된 피사체 추적기. 2) 포인터는 양극(rDLPFC)의 의도된 위치를 찾는 데 사용됩니다. 3) 컴퓨터 화면의 녹색 십자선과 빨간색 점(포인터 끝을 나타냄). 3a) 포인터가 십자선에서 3mm 미만으로 벗어나는 경우 인덱스 번호는 녹색입니다. 3b) 포인터가 3mm와 5mm 사이에서 벗어나는 경우 인덱스 번호는 주황색입니다. 및 3c) 포인터가 5mm 이상 벗어나면 빨간색입니다. 약어: rDLPFC = right Dorsolateral Prefrontal Cortex. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4: 다중 채널 DC 자극기의 선택된 구성 요소 및 *사용자 지정 구성 요소. (A) 1) DC 자극기 콘센트에 꽂는 어댑터, 2) 외부 상자 LAN 케이블, 3) *tDCS-fMRI 동안 스캐너의 도파관 내부에 위치한 외부 상자(필터 상자). 클램프는 도파관에 부착되어 필터 상자를 차폐된 MRI 챔버의 부동 질량과 연결하여 잠재적인 아티팩트를 줄입니다. 4) 내부 상자 케이블, 5) 전극 케이블용 플러그가 있는 내부 상자, 6) *3개의 개별 채널을 중앙 양극용 1개로 결합한 퓨즈 어댑터, 7) *유연하고 전기 전도성 실리콘으로 만들어진 중앙 양극(반경 10mm)의 융합 전극 케이블 및 전극, 8) 개별 음극 및 케이블, 9) 3D 프린팅 충전 보조 장치에 삽입된 전극의 예, 10) 3D 스페이서에 전극을 배치한 예, 11) 측정 테이프, 12) 두피에 전극을 고정하기 위해 플라스틱 인서트가 없는 EEG 캡. 이 프로토콜에서 사용되지 않는 전체 설정 및 표준 구성 요소의 경우 리더는 제조업체의 웹 사이트( 재료 표의 링크)를 참조합니다. (B) 전극 충전 보조제의 3D 모델. (C) 스페이서의 3D 모델. 약어: tDCS-fMRI = 경두개 직류 자극 기능 자기 공명 영상; EEG = 뇌파검사. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5: PETRA 이미지를 기반으로 한 두피와 전극의 팬케이크 모습. 색상은 두피의 평평한 마스크의 다양한 크기를 나타냅니다(빨간색 = 2mm, 녹색 = 4mm, 파란색 = 머리의 깊이 시각화를 위해 팽창된 두피의 6mm). 변환된 이미지의 방향은 흰색 글자로 표시됩니다. 흰색 점은 오른쪽 배외측 전전두엽 피질 위에 배치된 중앙 양극의 수동으로 선택된 가장자리 점을 나타냅니다. 질량 중심은 3D 공간으로 재변환하기 전에 가장자리 점의 중간점 좌표로 계산되었습니다. 약어 : PETRA = 방사형 획득을 통한 Pointwise Encoding Time reduction; L = 왼쪽; R = 오른쪽; P = 후방; A = 전방. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6: 모든 세션 및 영역(rOTC, lTPC, rDLPFC)에 걸쳐 양극 전극의 의도된 전극 위치와 실제 전극 위치 사이의 L² 노름(유클리드 표준) 거리의 추정된 한계 평균. 원래 데이터 포인트는 청록색입니다. EMM은 95% 신뢰 구간(회색)입니다. 약어: EMMs = 추정된 주변 평균; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질; fMRI = 기능적 자기 공명 영상. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7: 각 위치(의도, fMRI 전/후)에 대한 각 영역(rOTC, lTPC, rDLPFC) 사이의 모든 세션에서 양극 전극의 의도된 전극 위치와 실제 전극 위치 사이의 L2 Norm(유클리드 표준) 거리의 추정 한계 평균. 원래 데이터 포인트는 청록색입니다. EMM은 95% 신뢰 구간(회색)입니다. 약어: EMMs = 추정된 주변 평균; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질; fMRI = 기능적 자기 공명 영상. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 S1: 신경 항법 시스템 개요. 1) 설치된 신경항법 소프트웨어가 설치된 신경항법 시스템의 제어 컴퓨터; 2) 폴라리스 카메라; 3) 발 페달; 4) 피사체 추적기가 있는 고글(자세한 내용은 그림 2 참조); 5) 포인터. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 S2: 노란색 랜드마크로 재건된 피부. 1) 나시온, 2) 왼쪽 콧구멍; 3) 오른쪽 콧구멍; 4) 좌측 귀 구덩이; 5) 우측 귓바퀴 구덩이(프로토콜 단계 3.1.7 참조). 약어: LPA = left preauricular pit; RPA = 우측 귀 전구덩이. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 S3: 각 영역(rOTC, lTPC, rDLPFC)에 대한 위치(의도, fMRI 전/후) 사이의 모든 세션에서 양극 전극의 의도된 전극 위치와 실제 전극 위치 사이의 L² 표준(유클리드 표준) 거리의 추정된 한계 평균. 원래 데이터 포인트는 청록색입니다. EMM은 95% 신뢰 구간(회색)입니다. 약어: EMMs = 추정된 주변 평균; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질; fMRI = 기능적 자기 공명 영상. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 S4: 각 관심 영역(rOTC, lTPC, rDLPFC)에 대한 모든 세션 및 위치(의도, fMRI 전/후)에 걸쳐 양극 전극의 의도된 전극 위치와 실제 전극 위치 사이의 L² 표준(유클리드 표준)의 예상 한계 평균(유클리드 표준) 거리. 원래 데이터 포인트는 청록색입니다. EMM은 95% 신뢰 구간(회색)입니다. 우측 후두측두피질(rOTC), 좌측 측두두엽 피질(lTPC), 우측 배측측 전전두피질(rDLPFC). 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 표 S1: 의도한 좌표와 실제 좌표 사이의 L² Norm(유클리드 규norm) 거리에 대한 선형 혼합 모델 분석 결과. 선형 혼합 모델(랜덤 절편 모델)과 양측 p-값의 회귀 계수가 보고됩니다. 약어: CI = 신뢰 구간; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질; df = 자유도; σ² = 합동 잔차 분산; τ = 피험자에 의해 설명되는 합동 분산; ICC = 클래스 내 상관 계수; N = 피험자 수. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 표 S2: L² Norm(유클리드 규범) 차이에 대한 선형 혼합 모델 분석을 위한 사후 EMM). 위치의 주요 효과(의도, fMRI 전/후, 보충 그림 S2 참조) 및 각 영역에 대한 위치의 단순 효과(lTPC, rDLPFC, rOTC, 그림 6 참조)에 대한 주요 및 단순 대비. 단순 효과의 경우 중요한 효과만 표시됩니다. 약어: EMMs = 추정된 주변 평균; SE = 표준 오차; df = 자유도; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 표 S3: L² Norm(유클리드 규범) 차이의 선형 혼합 모델 분석을 위한 사후 EMM. 영역의 주요 효과(lTPC, rDLPFC, rOTC, 보충 그림 S3 참조) 및 각 위치에 대한 영역의 단순 효과(의도, fMRI 전/후, 그림 7 참조)에 대한 주요 및 단순 대비. 약어: EMMs = 추정된 주변 평균; SE = 표준 오차; df = 자유도; rOTC = 우측 후두 측두피질; lTPC = 좌측 측두두정피질(left temporal parietal corit); rDLPFC = 우측 배외측 전전두엽 피질. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

방법의 중요한 단계, 잠재적 수정 사항 및 문제 해결
전극의 정확한 위치는 tDCS 실험에서 중요한 기술적 요소이며, 의도된 두피 위치로부터의 편차 또는 전극 드리프트는 의도된 표적 뇌 영역으로의 전류 흐름에 영향을 미칠 수 있습니다^42,43. 이는 특히 초점화된 tDCS와 관련이 있는데, 관리 전류의 지역적 특이성으로 인해 이러한 설정이 포지셔닝 오류 ^5,25의 영향에 특히 취약하기 때문입니다. 현재 프로토콜에서는 fMRI 중에 투여되는 신경 탐색, 집중 tDCS 방법을 설명했는데, 이는 개별적으로 결정된 두피 위치의 배치 정확도를 향상시키는 것을 목표로 합니다. 중요한 단계에는 (1) 각 연구 참가자에 대한 3 x 1 설정의 두피 위치를 최적화하기 위한 전류 흐름 모델링의 사용, (2) 신경 탐색에 의한 최적화된 두피 위치 식별, (3) 표준화된 절차를 사용하여 두피의 전극 위치 지정 및 고정, (4) 동시 tDCS-fMRI 전후의 배치 정확도 및 전극 드리프트 조사가 포함됩니다.

프로토콜의 첫 번째 단계는 개별화된 전류 모델링을 통해 진행 중인 RU(Research Unit)의 개별 연구 참가자에 대한 전극 위치를 최적화하는 방법을 설명합니다(최적화를 재구축하기 위한 코드는 https://github.com/memoslap/SimNIBS_Optimization 에서 찾을 수 있음). 이 접근법은 RU 프로젝트에 매우 구체적이며 여기에 보고되지 않은 두 가지 준비 단계를 포함합니다: (1) 동일한/유사한 운동 또는 인지 작업을 사용하는 fMRI 및/또는 tDCS 연구를 기반으로 한 8개의 경험적 RU 프로젝트(www.memoslap.de)에 대한 해부학적 대상 영역 정의; (2) 중심 양극과 주변 음극 사이의 간격을 조정하여 프로젝트 전반에 걸쳐 평균 전류 선량을 균등화합니다. 여기에는 컴퓨터 모델링 연구와 우리 그룹이 프로젝트별 전극 간격을 결정하는 데 사용할 수 있는 구조 이미징 데이터가 포함되었습니다. 그런 다음 이러한 프로젝트별 몽타주를 사용하여 RU 프로젝트의 개별 참가자에 대한 두피 위치를 최적화하여 각 대상 영역(이 프로토콜: 오른쪽 DLPFC)에서 최대 전류 강도를 달성했습니다. 특히, 원하는 두피 위치를 결정하는 방법에는 여러 가지가 있으며 이는 연구의 목표(즉, 국소 또는 용량 조절, 해부학적 또는 기능적 표적화)에 따라 다릅니다.

마찬가지로, 신경 탐색 배치 및 tDCS-fMRI 연구를 수행하는 데 사용할 수 있는 다양한 상용 신경 항행 장치 및 DC 자극기가 있습니다. 따라서 다른 제조업체의 장비를 사용하거나 다른 스캐너 유형으로 tDCS-fMRI를 수행하는 경우 이 프로토콜에 설명된 절차를 수정해야 합니다. 그럼에도 불구하고, 우리는 임상시험계획서가 임상시험계획서의 특정 요건을 충족하기 위해 유연한 방식으로 조정될 수 있다고 믿습니다. 예를 들어, 3 x 1 설정의 경우 3D 프린팅 스페이서를 사용하여 배치 및 스캔 중에 전극 사이의 원하는 거리가 달성되고 유지되도록 하는 것이 좋습니다. 전도성 페이스트의 양에 대한 표준화는 이 프로토콜에 설명된 대로 전극 충전 보조제를 사용하여 달성할 수 있습니다. 사용자 지정을 위해 인쇄에 사용되는 3D 모델을 공개적으로 사용할 수 있습니다(프로토콜 단계 4.1.3.2 참조).

intrascanner tDCS fMRI 실험의 복잡성은 참가자가 머리에 부착된 전극으로 이동해야 하는 또 다른 중요한 고려 사항입니다. 이러한 연구는 정확한 위치 지정을 하더라도 후속 전극 변위의 상당한 위험을 수반합니다⁵. 따라서 전극 변위 및 드리프트를 최소화하기 위한 적절한 방법을 정기적으로 구현하는 것이 좋습니다(예: MRI 스캐너 내부의 전극 변위를 방지하기 위해 표준 MRI 호환 팽창식 쿠션 사용, 전극을 제자리에 유지하기 위한 EEG 캡 또는 윤곽이 있는 스트랩 사용, 위의 프로토콜에 자세히 설명된 기타 조치).

마지막으로, 행동적 tDCS 연구와 비교했을 때, fMRI 중 tDCS를 투여하면 두피에 있는 전극의 정확한 위치를 확인하고(3D 구조 MRI 이미지 기반) 의도한 위치에서 벗어날 수 있는 가능성을 정량화할 수 있습니다. 그러나 3D에서 전극 위치를 식별하면 오류가 발생하기 쉽습니다. 따라서 실제 전극 위치를 쉽게 확인할 수 있도록 두피와 전극의 2D 변형을 제안합니다. 그러나 이 새로운 접근 방식을 검증하고 결과를 3D 이미지에서 데이터 추출과 비교하기 위해서는 향후 연구가 필요합니다.

기존의 다른 방법에 비해 방법의 중요성
두피 기반 표적화 접근법(예: 10-20 EEG 시스템⁴⁴)은 현재까지 대부분의 tDCS 연구에서 사용되어 왔습니다. 여기에는 해부학적 랜드마크의 수동 또는 자동 식별과 전극의 의도된 두피 위치를 결정하기 위한 추가 측정(예: 머리 둘레, 랜드마크 간 교차점 계산)이 포함됩니다. 이 접근법은 개별 참가자의 머리 크기를 어느 정도 설명하지만, 뇌 및 두개골 형태의 다른 특성을 무시하여 정확도를 떨어뜨립니다 ^5,41,45. MRI 유도 신경 탐색으로 달성할 수 있는 향상된 정밀도는 이 프로토콜의 대표적인 결과 섹션에 설명되어 있습니다. 여기에서는 진행 중인 다기관 tDCS-fMRI 연구의 데이터를 사용하여 뉴로내비게이션 표적화의 정밀도를 정량화하고 두피 기반 접근법과 뉴로내비게이션 표적화의 배치 정확도를 후향적으로 비교했습니다. 또한 fMRI 중 전극 변위 정도를 조사했습니다. 이 프로토콜의 경험적 부분의 주요 결과는 다음과 같습니다: (1) 신경 탐색 표적화가 두피 기반 전극 배치보다 우수하며, L² 규범을 기반으로 약 40% 더 높은 정밀도; (2) fMRI 세션 전반에 걸쳐 전극의 드리프트가 최소화되었으며, 전극을 제자리에 유지하기 위해 구현된 기술 및 절차적 단계(예: 캡, 스페이서, 팽창식 쿠션)가 성공적이었음을 강조합니다.

이 방법의 한계 및 향후 적용
이 프로토콜에 설명된 접근 방식을 사용하기 위한 몇 가지 제한 요소가 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 모델링, 뉴로내비게이션 타겟팅 및 전극 검증을 통해 의도된 전극 위치를 최적화하려면 구조적 MRI 데이터, 특정 기술 전문 지식 및 사용할 수 없는 고가의 장비에 대한 액세스가 필요합니다. 따라서 이 접근 방식은 전류 전달의 높은 공간 정밀도가 필요한 연구를 수행하는 전문 연구 센터로 제한됩니다(예: 인과 뇌-행동 관계를 조사하는 신경 전형 인구 집단에 대한 실험 연구 또는 용량-반응 관계를 조사하는 컴퓨터 모델링 연구). 이러한 맥락에서, 머리 수술 또는 진행성 병변이 있는 환자에서 MRI 기반 전류 모델링의 타당성이 감소할 수 있다는 점을 언급할 가치가 있으며, 이는 이 프로토콜에 설명된 방법을 임상 모집단에 적용할 때 고려해야 합니다.

또한 이 프로토콜에서 컴퓨터 모델링 및 신경 탐색 배치를 통한 전극 위치 최적화는 해부학적 정밀도를 극대화하는 것을 목표로 합니다. 위에서 언급한 바와 같이, 개별화된 표적화의 다른 방법들이 가능하며(특정 임상 집단에 국한된 침습적 접근법 포함⁴⁶), 해부학적 정밀도가 반드시 자극된 부위의 기능적 관련성을 의미하는 것은 아니다. 후자는 뉴로내비게이션 표적화를 위해 기능적으로 관련된 뇌 영역을 식별하기 위해 tDCS-fMRI 이전에 획득한 로컬라이저 작업(개별 참가자 또는 그룹 수준)이 필요합니다. 또한 향후 연구에서는 초점 몽타주와 기존 몽타주 간의 효과를 직접 비교하는 것을 포함하여 행동 및 신경 기능에 대한 전극 변위의 기능적 관련성을 결정해야 합니다.

컴퓨터 시뮬레이션은 MRI에서 얻은 (반)자동화된 조직 분할의 해부학적 정밀도에 의존하고 다양한 조직 분류의 전기 전도도에 대한 가정을 기반으로 전기장을 추정한다는 점에 유의해야 합니다 ^5,47. 따라서 계산 모델의 정확도를 높이려면 이러한 가정을 검증하고 세분화 정확도를 평가하는 것이 필수적입니다. 이와 관련하여 동시 tDCS-MRI 측정 중에 뇌 조직의 tDCS 유도 전류 흐름 전도도를 연구하는 새로운 방법에는 MRCDI(Magnetic Resonance Current Density Imaging) 및 MREIT(Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography⁾5,48,49가 있습니다. 이러한 접근 방식은 tDCS 전기장 시뮬레이션을 검증하고 개별화된 전류 선량 계산을 최적화할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이러한 최적화된 컴퓨팅 모델링 접근 방식을 신경 탐색 tDCS와 결합하면 가까운 장래에 실험 및 임상 상황에서 tDCS의 정밀도와 효율성이 향상될 것입니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
Brainsight 신경 항법 시스템	Brainsight; Rogue Research Inc., Montré al, 캐나다
CR-5 Pro 고온 3D 프린터	CREALITY, 중국 선전
DC-STIMULATOR MC	NeuroConn GmbH, Ilmenau, Germany	https://www.neurocaregroup.com/technology/dc-stimulator-mc
EMLA Cream 5%	Aspen, Dublin, Ireland
MAGNETOM Vida 3T, syngo_MR_XA50 software	Siemens Healthineers AG, Forchheim, Germany
Polaris camera	폴라리스 비크라; Northern Digital Inc., 워털루, 캐나다
Ten20 전도성 EEG 페이스트	Weaver and Company, 오로라, 미국
TPU 3D 프린터 필라멘트	SUNLU International, 홍콩, 중국
Example of alternatives
Ingenia 3.0T (MR-scanner)	Phillips, Amsterdam, Netherlands
Localite TMS Navigator (신경 항법 장비)	Localite, Bonn, Germany
Neural Navigator (신경 항법 장비)	Soterix, New Jersey, USA
PEBA 3D 프린터 필라멘트	Kimya, Nantes, France
PLA 3D 프린터 필라멘트	Filamentworld, Neu-Ulm, Deutschland
StarStim (Stimulator)	Neuroelectrics, 바르셀로나, 스페인