BrainBeats als open-source EEGLAB-plug-in om gezamenlijk EEG- en cardiovasculaire signalen te analyseren
26 april 2024
De BrainBeats-toolbox is een open-source EEGLAB-plug-in die is ontworpen om gezamenlijk EEG- en cardiovasculaire (ECG/PPG) signalen te analyseren. Het omvat beoordeling van hartslag-evoked potentials (HEP), op kenmerken gebaseerde analyse en extractie van hartartefacten uit EEG-signalen. Het protocol zal helpen bij het bestuderen van de interactie tussen hersenen en hart door twee lenzen (HEP en functies), waardoor de reproduceerbaarheid en toegankelijkheid worden verbeterd.
Het doel van de BrainBeats-toolbox is om een open source en geautomatiseerde tool te bieden voor het uitvoeren van onderzoek naar de interactie tussen hersenen en hart. Het stelt onderzoekers in staat om multimodale analyse van EEG- en cardiovasculaire signalen uit te voeren door middel van gestandaardiseerde signaalverwerking, functie-extractie, grafische gebruikersinterface en datavisualisatie. Als gevolg van de historisch reductionistische benadering in de wetenschap zijn de hersenen en het hartsysteem gescheiden en geïsoleerd, wat heeft geleid tot een beperkt begrip van hun interactie en wederzijdse beïnvloeding.
De BrainBeats-toolbox wil deze kloof overbruggen. Door de wisselwerking tussen de hersenen en het hart te begrijpen, kunnen onderzoekers dieper inzicht krijgen in hoe cognitieve en emotionele toestanden de cardiovasculaire functie beïnvloeden en vice versa. Deze inzichten kunnen op hun beurt leiden tot nieuwe therapeutische interventies en behandelingen.
Overzicht
De BrainBeats toolbox is een open-source EEGLAB-plugin gericht op het faciliteren van de gezamenlijke analyse van EEG- en cardiovasculaire (ECG/PPG) signalen. Deze toolbox verbetert de studie van de interactie tussen hersenen en hart door hulpmiddelen te bieden voor heartbeat-evoked potential (HEP) beoordelingen en hart artefactextractie uit EEG-signalen, wat uiteindelijk de reproduceerbaarheid en toegankelijkheid in onderzoek verbetert.
Belangrijke onderzoekscomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschappen
- Cardiovasculair onderzoek
- Signaalverwerking
Achtergrond
- Historisch gezien zijn de hersenen en hartsystemen afzonderlijk bestudeerd, wat het begrip van hun interacties beperkt.
- De BrainBeats toolbox vult deze lacune door onderzoekers in staat te stellen de dynamische interactie tussen deze systemen te onderzoeken.
- Inzichten in de effecten van cognitieve en emotionele toestanden op de cardiovasculaire functie kunnen leiden tot nieuwe therapeutische interventies.
Doel van het onderzoek
- Om een gestandaardiseerd hulpmiddel te bieden voor multimodale analyse van EEG- en cardiovasculaire signalen.
- Om het begrip van hersen-hart interacties en hun implicaties voor mentale en fysieke gezondheid te verbeteren.
- Om de toegankelijkheid en reproduceerbaarheid in gerelateerd onderzoek te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Het onderzoek maakte gebruik van de BrainBeats toolbox binnen het EEGLAB-framework op MATLAB.
- EEG en cardiovasculaire signalen (zowel ECG als PPG) werden geanalyseerd via grafische interfaces om HEP en hart artefacten te beoordelen.
- Het protocol omvatte het instellen van paden in MATLAB, het laden van datasets en het uitvoeren van functie-extractie.
- Kritische stappen omvatten het wijzigen van instellingen voor stroomnetwerk ruis en het valideren van uitvoer gedurende de analyse.
Belangrijkste resultaten
- Noemenswaardige bevindingen omvatten significante heartbeat-evoked oscillaties in de alfa-band na de hartslag.
- Inter-trial coherentie analyse gaf geen significante fase vergrendeling van EEG fase met hartslagen aan.
- Belangrijke uitvoer omvatte ook HRV kenmerken en EEG gegevens, waarbij belangrijke patronen geassocieerd met hartritmes werden onthuld.
Conclusies
- De BrainBeats toolbox toont potentieel voor het overbruggen van de kloof tussen hersen- en hartonderzoek.
- Het maakt een meer uitgebreid begrip van cognitieve en emotionele invloeden op cardiovasculaire gezondheid mogelijk.
- De verkregen inzichten kunnen toekomstige therapeutische strategieën en interventies informeren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Integrating EEG and cardiovascular signal analysis addresses a critical gap in early discovery by enabling standardized, multimodal interrogation of brain-heart interplay. The BrainBeats toolbox enhances predictive confidence in neurocardiac biomarker research and supports robust feature extraction for translational and preclinical studies. This capability is strategically positioned to improve reproducibility, data quality, and cross-functional R&D workflows in biopharma pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables mechanistic de-risking by jointly analyzing neural and cardiovascular signals for target validation.
- Supports hypothesis-driven exploration of brain-heart interactions relevant to neurocardiac disease models.
- Facilitates extraction of quantitative features for pathway clarification and functional biomarker identification.
Screening & Assay Development
- Standardizes EEG and HRV feature extraction to improve assay reproducibility and downstream screening reliability.
- Automates artifact removal, ensuring clean datasets for high-throughput compound evaluation.
- Prepares validated multimodal datasets for scalable machine learning model development.
Translational & Preclinical Research
- Aligns extracted features with disease-relevant neurocardiac biomarkers for translational continuity.
- Enables risk-adjusted advancement decisions by providing robust, reproducible readouts across preclinical models.
- Supports cross-system mechanistic studies to inform therapeutic hypothesis refinement.
Pipeline & Workflow Integration
The BrainBeats plugin fits within the discovery-to-preclinical continuum by enabling standardized, multimodal data integration and analysis.
- Discovery Biology: Facilitates null hypothesis testing and pathway interrogation through synchronized EEG and cardiovascular signal analysis.
- Screening: Provides reproducible, quantitative outputs for assay development and compound triage.
- Analytics: Delivers feature-rich datasets and statistical outputs for robust condition comparison and model training.
- Translational Research: Bridges discovery and preclinical phases by aligning neurocardiac features with disease models.
- Enterprise Reuse: Offers an open-source, GUI-driven platform adaptable across diverse R&D programs and datasets.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in neurocardiac research.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of multimodal signal analysis.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency by enabling robust biomarker discovery.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of neurocardiac targets and models.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG, cardiovascular signal processing, and MATLAB/EEGLAB environments.
- Depends on access to high-quality, synchronized EEG and ECG/PPG datasets.
- Necessitates cross-team agreement on feature extraction and artifact removal standards.
- Adaptable to various model systems but may require parameter tuning for optimal results.
- Data quality and signal integrity directly impact analysis reliability and downstream utility.
