2011년 12월 20일
유아는 구두로 자신의 경험을보고 수 없기 때문에 유아의 고통의 평가 및 치료 어렵습니다. 이 비디오에서 우리는 양적 electrophysiological 방법과 유아의 신경 시스템에서 유해 이벤트에 대한 응답을 측정하는 데 사용할 수있는 분석 기법을 설명합니다.
다음 실험의 전반적인 목적은 인간 영아의 통각 특이적 뇌 및 척수 활동을 기록하고 특성화하는 것입니다. 이는 EEG 및 EMG 기법을 사용하여 중추신경계의 전기생리학적 활동을 측정함으로써 달성됩니다. 임상적으로 필수적인 유해 처치에 앞서, 첫 번째 단계는 영아가 실험적, 촉각적 및 필수적인 유해 자극을 경험할 때 영아로부터 고품질의 생리학적 기록을 얻는 것을 보장하는 것입니다.
다음으로, 유발된 활동 패턴을 특성화하기 위해 데이터에 사후 처리 분석 기술을 적용해야 합니다. 이를 통해 인간 영아의 뇌에서 감수성 있는 특정 뇌 및 척수 활동이 기록되지 않는다는 결과를 얻을 수 있습니다. 이 방법은 발달 중인 신경계가 유해 자극에 어떻게 반응하는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
이 실험의 준비를 시작하려면, 먼저 영아의 피부를 전처치한 다음 머리에 최소 16개의 일회용 EEG 은-염화은 컵 전극을 배치하십시오. 수정된 국제 10-20 전극 배치 시스템에 따라, EEG 전도성 페이스트를 사용하여 전극과 피부 사이의 전기적 결합을 최적화하십시오. 여기 국제 10-20 전극 배치 시스템을 수정하여 EEG 기록을 위한 전극 배치 도식도를 확인할 수 있습니다.
기록 시 FCZ를 참조 전극으로 사용하십시오. ECG와 EEG에 동일한 접지 전극을 사용하십시오. 접지 전극을 가슴 또는 머리에 부착하십시오.
그 다음, ECG 기록을 설정하기 위해 피부를 전처리하고 흉부 좌우측에 ECG 전극을 부착합니다. 전기적 간섭을 최소화하기 위해 전극 리드선을 함께 묶습니다. 다음으로, 호흡을 측정하기 위해 복부에 움직임 트랜스듀서를 배치합니다.
다음 단계는 피부를 준비하고 양쪽 다리의 이두근에 EMG 전극을 부착하는 것입니다. 이제 자극을 줄 발의 반대편 발에 펄스 옥시미터 프로브를 부착하고, 프로브가 제자리에 잘 고정되었는지 확인하십시오. 모니터에서 EEG 신호를 확인하고, 산소 포화도와 심박수가 신호 누락 없이 기록되고 있는지 확인하십시오.
마지막으로, 영아의 얼굴 표정 변화를 기록할 수 있도록 얼굴이 화면에 들어오게 캠코더를 삼각대에 설치합니다. 카메라 프레임 안에 발광 다이오드 LED를 배치합니다. LED는 타이밍 회로와 연결되어 있어 자극이 제시될 때 깜빡이며, 이를 통해 E-E-G-E-M-G 및 비디오 녹화를 동기화합니다.
설정이 완료되면 데이터 수집을 시작합니다. 비디오 녹화를 시작하고 영아가 진정되면, 발뒤꿈치 천자(heel lance)를 수행하는 것처럼 발을 잡고 EEG 및 EMG 기록에 이벤트 마크를 표시합니다. 이 에포크(epoch)는 배경 대조군 구간을 식별하는 데 사용됩니다.
다음으로, 고무 마개를 발뒤꿈치에 가볍게 쳐서 촉각 자극을 줍니다. 펄스 옥시미터가 부착되지 않은 쪽의 발을 자극하십시오. 여기에서 촉각 자극은 기록 장치와 전자적으로 연결된 텐던 해머(tendon hammer)의 임피던스 헤드에 부착된 고무 마개를 사용하여 이벤트 마킹됩니다.
비디오 녹화는 LED 플래시로 이벤트 표시가 됩니다. 반복적인 터치를 적용할 수 있으며, 자극은 어깨와 같이 신체의 서로 다른 부위에 적용할 수 있습니다.
이제 란셋을 90도 회전시켜 스프링으로 작동되는 날이 방출될 때 피부에 닿지 않도록 발에 밀착시켜 대조 자극을 가합니다. EEG 활동이 안정된 후, 임상 관행에 따라 임상적으로 필수적인 발꿈치 천자를 수행합니다. 지금까지 촬영된 영아에게는 발꿈치 천자를 수행하지 않았으며, 여기에서 보여주는 것은 다른 영아의 발꿈치 천자 시점 동기화 장면입니다.
란스(Lance)는 대조군 자극과 동일하게 수행해야 하며, 발꿈치 란스 이후에는 기록된 반응이 오직 란스에 의한 것임을 보장하기 위해 최소 30초 동안 발을 짜지 마십시오. 필요한 양의 혈액을 채취한 후, 임상 분석을 위해 시료를 준비하십시오. 데이터를 저장하고 모든 기록 장비를 정지하십시오.
그런 다음 전극을 제거합니다. 마지막으로, 영아의 인구통계학적 정보와 실험 세부 사항을 기록합니다. 이 데이터를 익명화된 데이터베이스에 입력하여 안전하게 저장하고 향후 참조할 수 있도록 합니다.
연구에 필요한 영아 표본에 대해 이 절차를 반복하십시오. EEG 데이터 분석을 시작하려면, 먼저 각 터치 대조군, 란스 자극 및 배경 EEG에 해당하는 1.7초의 EG epoch를 생성하십시오. 이러한 epoch는 각 이벤트 시작 0.6초 전부터 시작되어야 합니다.
각 모달리티에 해당하는 에포크(epoch)의 수는 동일한 베이스라인이어야 하며, 평균 베이스라인 신호를 차감하여 에포크를 보정합니다. 그다음 0.1 hertz에서 하이패스 필터링을 수행합니다. 추가 분석을 위해 CPZ 또는 CZ에서 기록된 에포크를 고려하고, 50 milliseconds 미만에서 진폭 변화가 50 microvolts보다 큰 움직임 아티팩트가 포함된 에포크는 제외합니다.
모든 기록에 대해 이 과정을 반복하십시오. 다음으로, 자극 후 50에서 30 밀리초 사이의 지연 지터(latency jitter)를 보정하기 위해 각 영아로부터 기록된 트레이스들을 정렬하십시오.
이 시간 간격 내에서 주성분 분석을 수행하여 촉각 자극과 관련된 EEG 활동인 촉각 전위를 식별합니다. EPOCH를 변수로, 시간 지점을 관측치로 간주하십시오.
주성분 분석(Principal component analysis). EEG 에포크(epoch)를 주성분(principal components, PC)이라고 불리는 기본 파형으로 분해하며, 시간 지점에 따른 신호 진폭의 체계적인 변동을 나타냅니다. 이제 자극 후 300~700밀리초 사이의 잠복기 지터(latency jitter)를 보정하기 위해 트레이스(trace)를 정렬하고, 이 시간 간격 내에서 주성분 분석을 수행합니다. EMG 데이터 분석의 경우, 먼저 대조 자극과 창 자극에 대해 자극 후 처음 1000밀리초 동안의 EMG 신호의 제곱 평균 제곱근(root mean square)을 계산합니다.
그런 다음, 척수 반사 회피의 통각 특이성을 결정하기 위해 제곱 평균 제곱근 값에 대해 T-검정을 수행합니다. 여기서는 50~300ms 사이의 정렬 후 모든 자극 유형에서 얻은 CZ의 총 평균을 볼 수 있습니다. 굵은 선으로 표시된 주성분은 촉각 및 유해 자극 모두에 의해 유발된 감각 전위를 나타내는데, 이는 이 성분의 가중치가 배경 EEG에 비해 촉각 및 유해 자극 이후에 유의하게 더 크기 때문입니다.
반면에, 자극 시작 후 300에서 700 밀리초 사이에 얻어지는 주성분은 통각 특이 전위를 나타냅니다. 이 성분의 가중치는 촉각 자극 및 배경에 비해 유해 자극 후에 유의미하게 더 큽니다. EEG의 이 예시들은 세 명의 영아에서 촉각 자극에 의해 유발된 cz에서의 감각 전위(파란색)이며, 여기 예시들은 세 명의 영아에서 유해 란스 자극에 의해 유발된 cz에서의 통각 특이 전위(녹색)입니다.
마지막으로, 유해한 발뒤꿈치 란셋 자극과 유해하지 않은 발뒤꿈치 접촉 자극 후 영아에게서 나타나는 EMG 활성도 사례를 보겠습니다. RMS(root mean square) EMG 활성도는 유해하지 않은 자극에 비해 유해한 자극 후에 유의하게 더 크게 나타납니다. 이 기술은 연구자들이 통증 처리 과정의 발달을 이해할 수 있도록 신경과학 분야의 길을 열어줄 것입니다.
본 연구는 전기생리학적 방법을 이용한 영아의 통각 수용 반응 평가에 초점을 맞춥니다. EEG 및 EMG 기술을 활용하여 유해 자극에 반응하는 뇌와 척수의 활동 특성을 규명하는 것을 목표로 합니다.
인간 영아의 통각 처리 과정을 평가하는 것은 행동 대리 지표가 중추 감각 기전을 반영하지 못할 수 있는 전임상 통증 모델 전이의 결정적인 공백을 메워줍니다. 조절된 유해 자극에 대한 EEG 및 EMG 반응의 전기생리학적 측정은 중추신경계 활동의 객관적이고 정량적인 평가를 가능하게 하며, 진통제 표적 검증 시 기전적 위험 감소를 지원합니다. 이러한 접근 방식은 말초 자극을 통증 경로 조절과 관련된 피질 및 척수 바이오마커와 연결함으로써 예측 신뢰도를 높입니다.
이 방법은 행동학적 통증 평가를 객관적인 신경생리학적 지표로 변환함으로써 초기 발굴 워크플로에 통합되며, 이를 통해 리드 최적화 이전에 타겟 가설에서 기전 검증 단계로의 진행을 가능하게 합니다.