Artykuł metodologiczny

Obrazowanie źródła mózgu w przedklinicznych szczurzych modelach padaczki ogniskowej przy użyciu zapisów EEG o wysokiej rozdzielczości

DOI:

10.3791/52700

⸱

6 czerwca 2015

 ,  ,  , 
1Biomedical Engineering, Florida International University

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten film przedstawia procedury przygotowania, rejestracji i analizy źródeł wysokorozdzielczego EEG u szczurów poddanych sedacji ze szczególnym przedklinicznym modelem padaczki ogniskowej w warunkach nieinwazyjnych.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Elektroencefalogram (EEG) był tradycyjnie używany do określenia, które regiony mózgu są najbardziej prawdopodobnymi kandydatami do resekcji u pacjentów z padaczką ogniskową. Metodologia ta opiera się na założeniu, że napady pochodzą z tych samych obszarów mózgu, z których wyłaniają się międzynapadowe wyładowania padaczkowe (IED). Modele przedkliniczne są bardzo przydatne do znalezienia korelacji między lokalizacjami IED a rzeczywistymi regionami leżącymi u podstaw inicjacji napadów w padaczce ogniskowej. Szczury były powszechnie wykorzystywane w badaniach przedklinicznych padaczki1; W związku z tym istnieje wiele różnych modeli padaczki ogniskowej u tego konkretnego gatunku. Jednak rejestracja wielokanałowego EEG i wykonanie obrazowania źródła mózgu u tak małego zwierzęcia jest wyzwaniem. Aby przezwyciężyć ten problem, łączymy opatentowaną technologię uzyskiwania 32-kanałowych zapisów EEG od gryzoni2 oraz atlas probabilistyczny MRI dla struktur anatomicznych mózgu u szczurów Wistar w celu wykonania obrazowania źródła mózgu. W tym filmie przedstawiamy procedury pozyskiwania wielokanałowego EEG od szczurów Wistar z ogniskową dysplazją korową i opisujemy kroki zarówno w celu zdefiniowania modelu przewodnika objętościowego z atlasu MRI, jak i jednoznacznego określenia IED. Na koniec weryfikujemy całą metodologię, uzyskując obrazy IED ze źródeł mózgowych i porównując je z tymi uzyskanymi w różnych ramach czasowych podczas wystąpienia napadu.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wykazano, że międzynapadowe wyładowania padaczkowe (IED) obserwowane w EEG stanowią użyteczne markery epileptogenezy u pacjentów z padaczką ogniskową3. Obszary wewnątrz mózgu, z których pochodzą te IED, zwane strefami drażniącymi, mogą być w praktyce zlokalizowane na podstawie zapisów EEG4. Modele przedkliniczne są niezbędne do znalezienia korelacji między tymi strefami drażniącymi a rzeczywistymi regionami leżącymi u podstaw inicjacji napadów. Jednak rejestrowanie EEG od małych zwierząt jest trudne ze względu na małą powierzchnię głowy w porównaniu z ludzką skórą głowy. Chociaż można stosować inwazyjne metody przewlekłego zapisu u szczurów5, 6, obecnie nie są dostępne techniki pozyskiwania tradycyjnych zapisów EEG u gryzoni w ostrych warunkach bez konieczności znieczulenia.

Aby rozwiązać ten problem, stosujemy opatentowaną mini-nasadkę EEG2, która pozwala nam rejestrować 32-kanałowe dane EEG od gryzoni w sposób nieinwazyjny. W tym badaniu przedstawiliśmy również dowody na potrzebę stosowania leku przeciwbólowego w celu zachowania częstości występowania IED. W związku z tym, mimo że utrwalenie mini-czapki EEG przeprowadzono pod wpływem izofluranu, zapisy EEG uzyskano u szczurów tylko w sedacji (dekdomitor)7. Metoda zaproponowana w tym badaniu może być stosowana w każdym przedklinicznym szczurzym modelu padaczki ogniskowej. Aby zilustrować możliwości tej metodologii, stosujemy ją do zrozumienia korelatów między strefami podrażnienia i napadów w ogniskowej dysplazji korowej (FCD). W tym celu używamy modelu "podwójnego trafienia" FCD8 u szczurów Wistar.

Aby przeprowadzić analizę źródła mózgu, wymagane jest: a) dokładne wyodrębnienie IED z surowych danych EEG oraz b) uzyskanie modelu przewodnika objętościowego dla głowy pojedynczego zwierzęcia. Aby wygenerować praktyczny model przewodnika objętościowego, używamy atlasu MRI szczurów in vivo, zawierającego średnie obrazy intensywności/kształtu i uzyskanego poprzez nieliniową rejestrację obrazów T2 31 szczurów Wistar9. Model do przodu dla wygenerowanego przewodnika objętościowego obliczono za pomocą metody elementów granicznych (BEM)10. Podobnie jak w przypadku ludzi, wykryto dwa typowe wzorce IED (ostre fale i kolce) i podzielono je na różne klastry dzięki inteligentnej ekstrakcji cech, selekcji cech i procesowi klasyfikacji11. Te podklasyfikowane sygnały są wykorzystywane do oszacowania lokalizacji źródeł w mózgu związanych z różnymi typami stref drażniących. Przedstawiamy etapy analizy źródłowej przy użyciu dobrze znanego publicznego oprogramowania o nazwie Brainstorm12. Lokalizacje źródła EEG dla każdego podtypu IED oraz ramy czasowe początku napadu zostały wykonane przy użyciu standaryzowanej tomografii elektromagnetycznej mózgu o niskiej rozdzielczości (sLORETA)13, która jest dostępna w Brainstorm.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Oświadczenie etyczne: Wszystkie eksperymenty są przeprowadzane zgodnie z zasadami ustalonymi przez Instytucjonalny Komitet ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt (IACUC) na Międzynarodowym Uniwersytecie Florydy (IACUC 13-004).

1. Zapisy EEG

  1. Przygotowanie mini-czapki EEG
    1. Zanurz końcówki elektrod mini-nasadki EEG na co najmniej 12 godzin w wodzie destylowanej o zawartości 0.2% chlorku. Delikatnie opłucz mini-nasadkę EEG w wodzie destylowanej. Wysuszyć nasadkę i elektrody na powietrzu.
    2. Pastę elektrody EEG zmieszać z 0,9% roztworem NaCl w proporcji objętościowej 2 : 1. Dodaj kroplę błękitu metylenowego, który pomoże uwidocznić pastę elektrodową wewnątrz elektrod i na skórze. Weź zmieszaną pastę do strzykawki. Upewnij się, że w strzykawce nie ma pęcherzyków powietrza. Wstrzyknąć żel do każdej z 32 elektrod, wypełniając je bez wprowadzania pęcherzyków powietrza. Zaleca się wstrzykiwanie od dołu, a nie od góry. Zapewnia to lepszy dostęp do każdej elektrody i zmniejsza możliwość rozlania się żelu.
    3. Włącz system zapisu EEG i fizjologicznego, a następnie otwórz odpowiednie oprogramowanie do nagrywania na używanym komputerze.
  2. Przygotowanie i znieczulenie zwierząt
    UWAGA: Padaczka przewlekła została stworzona przy użyciu protokołu FCD8 u szczurów Wistar. Zapis EEG przeprowadzono u dorosłych szczurów rasy Wistar (8 tygodni, 300 - 400 g).
    1. Zapisz wagę szczura w arkuszu doświadczenia. Na podstawie tych informacji można obliczyć dawkę leku uspokajającego (dexdomitor 0,25 mg/kg). Wywołać znieczulenie u szczura za pomocą 5% izofluranu i 100% tlenu (1 l/min przy 14,7 psi).
    2. Po przycięciu głowy szczura zmniejsz poziom izofluranu do 2% i utrzymuj go przez cały czas zakładania mini-czapki EEG. Sprawdź, czy odruchy szczura są nieobecne (szczypanie palców u stóp). Umieść szczura na poduszce grzewczej w aparacie stereotaktycznym, mocując kanały słuchowe za pomocą pasków nausznych. Upewnij się, że stożek nosowy anestezjologiczny jest bezpieczny.
    3. Nałóż smarującą maść okulistyczną na każde oko.
    4. Ogol dodatkowe włosy na głowie i uszach szczura za pomocą maszynki do golenia. Unikaj krwawienia podczas golenia.
      UWAGA: Wszelkie włosy pozostawione na skórze będą powodować szumy w zapisach EEG. Natrzyj skórę szczura 90% alkoholem izopropylowym, aby pobudzić naczynia krwionośne i odtłuścić skórę.
    5. Umieść wacik z soli fizjologicznej na skórze głowy i przykryj go całkowicie, aby utrzymać dobre przewodzenie skóry, dopóki mini-nasadka EEG nie będzie gotowa do umieszczenia.
    6. Podłącz sondy temperatury, oddychania i trzy odprowadzenia elektrokardiogramu. Należy pamiętać, że temperatura jest mierzona za pomocą sondy doodbytniczej. Stale monitoruj fizjologię szczura podczas procedur rejestrowania. Upewnij się, że normalna temperatura wynosi 37 °C, zakres oddychania wynosi 30 - 60 oddechów na minutę, a tętno wynosi około 350 - 450 uderzeń na minutę .
  3. Procedury nagrywania
    1. Usuń wacik z soli fizjologicznej ze skóry głowy szczura i umieść przygotowany mini-czepek EEG na jego skórze. Przymocuj mini-nasadkę za pomocą gumek. Umieść jedną gumkę z przodu skóry głowy, zwykle przed oczami, a drugą opaskę z tyłu skóry głowy między uszami a szyją. Użyj plastikowej osłony pod szyją, aby ułatwić normalne oddychanie.
    2. Nałóż warstwę pasty elektrodowej o wysokiej przewodności zarówno na elektrody uziemiające, jak i referencyjne. Umieść je na odpowiednim uchu.
      UWAGA: Elektrodę referencyjną można ewentualnie umieścić w innych miejscach.
    3. Podłącz mini-nasadkę EEG do amplifiers i obserwuj podgląd stołu warsztatowego pod kątem impedancji elektrody. Sprawdź działanie wszystkich elektrod. Aby uzyskać wysoką jakość nagrania, upewnij się, że wartość impedancji mieści się w zakresie 5 - 30 kΩ. Jeśli są jakieś hałaśliwe elektrody, zapewnij lepszy kontakt ze skórą głowy, przesuwając je wewnątrz rusztowania w kierunku skóry głowy lub delikatnie wstrzykując więcej żelu z górnej części elektrody.
    4. Leks dexdomitor (0,25 mg/kg) należy podawać dootrzewnowo i natychmiast zmniejszyć dawkę izofluranu do 0%. Jeśli częstość oddechów nie mieści się w zakresie 30 - 60 oddechów na minutę, zacznij delikatnie zwiększać częstość oddechów izofluranu. Nie należy przekraczać wartości 1% izofluranu. Należy uważnie monitorować ten krok, ponieważ mieszanina izofluranu i deksadomitoru może doprowadzić zwierzęta do stanu krytycznego.
      UWAGA: W przedklinicznym modelu padaczki ogniskowej izofluran wpływa na IED, podczas gdy deksadomitor nie. Pacjenci poddani izofluranowi mają słabsze właściwości padaczkowe, tj. można wykryć stosunkowo mniej IED w porównaniu z innymi schorzeniami7,14. Dawka leku dexdomitor jest skuteczna przez około 2 godziny. Tak więc, aby zaoszczędzić czas na jego działanie, preparat przeprowadzono pod izofluranem.
    5. Przeprowadzaj zapisy EEG. Po nagraniu zaznacz pozycje trzech wystających okręgów mini-czepka EEG na wierzchu skóry, wkładając do nich kolorowy pisak przed zdjęciem mini-nasadki EEG. Użyj ich jako punktów orientacyjnych do wspólnej rejestracji MRI. Zrób zdjęcie głowy szczura z punktami orientacyjnymi. Umieść szczura z powrotem w klatce i monitoruj go aż do całkowitego wyzdrowienia po działaniu dexdomitor.
      UWAGA: W tym eksperymencie użyto koloru czerwonego (kolor przeciwstawny do zielonego) do odróżnienia od pozycji elektrod (zielony). Zaleca się jednak stosowanie innych kolorów (fioletowy/zielony), jeśli na skórze obserwuje się małe krwawiące plamki.

figure-protocol-1
Rysunek 1. Zdjęcie mini-czepka EEG umieszczonego na konkretnym szczurze.

Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

2. Obrazowanie źródła mózgu

  1. Klasyfikacja IED
    UWAGA: Wykrywanie i klasyfikacja IED odbywa się przy użyciu samodzielnie opracowanych kodów w MATLAB na podstawie poprzedniego badania15. To oprogramowanie będzie dostępne na żądanie.
    1. Pozbądź się hałaśliwych kanałów, dokonując wizualnej kontroli znaczników EEG. Usuń artefakty EKG za pomocą automatycznej metody okresowego odejmowania przebiegów, która opiera się na szablonie i analizie korelacji.
      UWAGA: Zazwyczaj eksperymentator, który zarejestrował EEG, udostępnia pisemny arkusz eksperymentalny dla zaobserwowanych informacji o uszkodzonym kanale w oparciu o wartości impedancji. Oprogramowanie do usuwania artefaktów EKG będzie również dostępne na żądanie.
      figure-protocol-2
      Rysunek 2. Przykład zapisu EEG pokazującego różne rodzaje IED. Czerwone pole oznacza jeden typ urządzeń IED.
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
       
    2. Zastosuj filtr pasmowo-przepustowy z częstotliwościami odcięcia od 3 do 150 Hz i filtrem wycinającym, aby usunąć komponent częstotliwości linii (ogólnie 60 Hz i 50 Hz w niektórych krajach) w trybie offline.
    3. Wykrywanie dwóch rodzajów improwizowanych ładunków wybuchowych (kolce i fale ostre). Skoki i fale ostre to duże zdarzenia elektryczne trwające odpowiednio 20 - 70 ms i 70 - 200 ms. W związku z tym, po zastosowaniu odpowiedniego filtra pasmowo-przepustowego (częstotliwości odcięcia 15 - 50 Hz dla skoków i 5 - 15 Hz dla fal ostrych), IED są wykrywane na podstawie progów amplitudy15,
      UWAGA: Progi są automatycznie ustawiane na 4σ, jak sugerowano w poprzednim badaniu dla aktywności wielojednostkowej15. Tutaj σ jest szacowanym odchyleniem standardowym sygnału filtrowanego pasmowo-przepustowego, σ = mediana{|przefiltrowany sygnał| ⁄ 0,6745}.
    4. Klasyfikuj skoki i fale ostre w różne klastry. Charakterystyczne cechy różnych skoków i ostrych fal są wyodrębniane za pomocą transformaty falkowej15. Są one podzielone na wiele klastrów przy użyciu k-średnich, a optymalna liczba klastra k jest określana za pomocą sylwetki.
    5. Uśrednić podklasyfikowane sygnały w tym samym klastrze. Średnie sygnały EEG dla każdego podtypu IED zostaną wykorzystane do analizy źródła mózgu.
  2. Model przewodu objętościowego
    UWAGA: W poniższych sekcjach oprogramowanie open source, Brainstorm12, będzie używane z atlasem MRI dla szczurów Wistar9. Jednak rezonans magnetyczny pojedynczego szczura może być również wykorzystany do wygenerowania modelu przewodnika objętościowego, jeśli jest dostępny. AtlasMRI 9 można pobrać ze strony http://www.idac.tohoku.ac.jp/bir/en/. Ta strona internetowa udostępnia atlas w formacie NIFTI w sekcji "Wistar Rat MRI Atlas" i może być dostępny po rejestracji. Oprogramowanie potrzebne do wstępnego przetwarzania można również znaleźć na tej stronie internetowej.
    1. Wprowadź MRI i powierzchnię mózgu do oprogramowania12.
      figure-protocol-3
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    2. Generuj powierzchnię głowicy z ustawieniem domyślnym.
      figure-protocol-4
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    3. Generuj skórę głowy i wewnętrzne/zewnętrzne powierzchnie czaszki na podstawie MRI do obliczeń pola ołowiu12.
      UWAGA: Rozdzielczość wierzchołków wpływa na dokładność szacowanego źródła, ale duża liczba wierzchołków powoduje wysoką złożoność obliczeniową. Zalecana liczba wierzchołków każdej warstwy wynosi 642, co zapewnia akceptowalną dokładność przy odpowiedniej złożoności obliczeniowej. Grubość czaszki można sprawdzić na podstawie rezonansu magnetycznego, a w przypadku atlasu rezonansu magnetycznego wynosi ona około 1 mm. Po wstawieniu powyższych wartości do oprogramowania zostaną utworzone odpowiednie siatki trójkątne ściana-wierzchołek dla każdej powierzchni.
      figure-protocol-5
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    4. Sprawdź orientację i położenie każdej powierzchni w stosunku do rezonansu magnetycznego za pomocą opcji wizualizacji. Zmodyfikuj odpowiednio, jeśli jakiekolwiek powierzchnie nie są współzarejestrowane12.
      figure-protocol-6
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    5. Korzystając ze zdjęcia głowy szczura uzyskanego w 1.3.5, zarejestruj pozycje 3 punktów orientacyjnych (R1, R2 i R3) w MRI. Użyj punktów siatki punktów orientacyjnych jako odniesień, aby wygenerować pozycje elektrod, gdy elektrody są zamocowane na rusztowaniu (Rysunek 3B).
      figure-protocol-7
      Rysunek 3. (A) zdjęcie głowy szczura używane do uzyskania pozycji elektrod oraz (b) diagram mini-czapek EEG z układem współrzędnych. Czerwone kropki w (A) oznaczają punkty orientacyjne wymienione w ppkt 1.3.5. które odpowiadają czerwonym liczbom w (B). Ponadto zielone znaki w (A) przedstawiają 32 pozycje elektrod i odpowiadają niebieskim liczbom w (B).
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
       
    6. Wygeneruj matrycę położenia elektrod N × 3 na podstawie 3 punktów orientacyjnych. Tutaj N to liczba kanałów (N = 32), a kolumna reprezentuje odpowiednie wartości współrzędnych x, y i z.
      UWAGA: Mini-czepek EEG to sztywne rusztowanie. Dlatego po uzyskaniu 3 siatek odniesienia (R1, R2 i R3) położenie elektrod jest ustawiane automatycznie. Użytkownik będzie musiał tylko przedefiniować wartości Z w taki sposób, aby mini-cap był odpowiednio rzutowany na skórę głowy. Siatki punktów N można numerować sekwencyjnie, jak pokazano na rysunku 3B niebieskie liczby. Standardowe rusztowanie do mini-czepka EEG jest dostępne na rynku (tabela materiałów). Oprogramowanie do wspólnej rejestracji jest również dostępne dla społeczności.
    7. Wprowadź wygenerowany plik kanału.
      figure-protocol-8
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    8. Wyświetl i potwierdź położenie wszystkich elektrod. Zmodyfikuj wszelkie zagubione elektrody12. Ostateczny układ współrzędnych dla pozycji elektrod powinien pokrywać się z układem współrzędnych używanym dla wyżej wymienionych powierzchni.
      UWAGA: Utworzone powierzchnie można wizualnie sprawdzić za pomocą opcji wizualizacji "Rejestracja MRI\Sprawdź MRI/rejestrację powierzchni". Następnie wybrana powierzchnia zostanie wyświetlona jako żółta linia na MRI. Ponadto 3 punkty orientacyjne i 32 pozycje elektrod można wyświetlić w rezonansie magnetycznym, wybierając opcję zestawu narzędzi "Wyświetl czujniki\Przeglądarka MRI". Lokalizacje można sprawdzić wizualnie, porównując rozkłady na podstawie lokalizacji oka i ucha szczura (ryc. 4).
      figure-protocol-9
      Rysunek 4. (A) atlas MRI z współzarejestrowaną powierzchnią mózgu (żółta linia), (B) utworzony model przewodnika objętościowego z wyrównanymi 32 elektrodami i 3 punktami orientacyjnymi (czerwone kropki), oraz (C) atlas MRI ze współzarejestrowaną siatką odniesienia R1.
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
  3. Obrazowanie źródła mózgu
    1. Oblicz macierz pola ołowiu13. Wprowadź wartości przewodności, które spełniają stosunek skóry, czaszki i mózgu, jako 1 : 1/80 : 1. Uzyskać matrycę pola ołowiu na podstawie modelu przewodnika objętościowego i pozycji elektrod utworzonych w 2.2.
      UWAGA: Toolbox12 oferuje interfejs z innym oprogramowaniem do obliczania BEM10. W związku z tym jako dane wejściowe wymagane są tylko wartości przewodności.
      figure-protocol-10
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    2. Wprowadź średnie sygnały EEG dla każdego podtypu IED przechowywanego w 2.1.4.
      figure-protocol-11
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    3. Otrzymać roztwór sLORETA13 na podstawie obliczonej matrycy pola ołowiu i wejściowych sygnałów EEG. Wybierając opcję metody estymacji źródła, można uzyskać rozwiązanie odwrotne12,
      figure-protocol-12
      Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
    4. Wykreśl szacowane źródła.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gdy wszystkie procedury zostaną poprawnie zakończone, szacunkowe źródła mogą być wizualizowane na powierzchni mózgu modelu przedklinicznego. Rysunek 5 przedstawia szacunkowe źródła z jednego konkretnego podtypu skoków (na górze) i ostrych fal (na dole) z IED. Ponadto na rysunku 6 pokazano, w jaki sposób zmienia się rozkład źródła w sekwencyjnych ramach czasowych podczas zakładu napadu. Wyniki te potwierdzają zdolność proponowanych metodologii do rejestrowania EEG o wysokiej rozdzielczości u szczurów z padaczką ogniskową oraz do przeprowadzania analizy źródłowej przy użyciu zarejestrowanego EEG.

figure-results-1

Rysunek 5. Szacowane lokalizacje źródeł IED w mózgu w odniesieniu do różnych skupisk w kolcach (na górze) i na falach ostrych (na dole). (A) szeregi czasowe, (B) topografia EEG i (C) źródła prądów korowych. Ocena jest wykonywana w określonym czasie oznaczonym czerwoną pionową linią w (A).
Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
figure-results-2
Rysunek 6. Szacowane źródła mózgu podczas napadu. Momenty czasu są oznaczone czerwonymi pionowymi liniami.
Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Opisano nową metodologię nieinwazyjnego wielokanałowego zapisu EEG w szczególnym modelu przedklinicznym padaczki ogniskowej. Podane są dane szczegółowe dotyczące procedur rejestracji i analizy, wraz ze szczegółowymi wskazówkami doświadczalnymi. Istniały kluczowe czynniki, które należało wziąć pod uwagę przy osiąganiu pomyślnych wyników. Po pierwsze, w przypadku zapisów EEG niezbędne jest uzyskanie wysokiej jakości sygnałów. Odpowiednia lepkość pasty EEG powinna być nałożona na każdą elektrodę podczas przygotowania mini-cap, a włosy z głowy i uszu szczura powinny być całkowicie usunięte podczas golenia. Kontrola impedancji jest najważniejszym krokiem w celu potwierdzenia jakości zapisów EEG. Po drugie, w przypadku obrazowania źródła mózgu, kluczowe znaczenie ma wygenerowanie odpowiedniego modelu przewodnika objętościowego. Każda powierzchnia powinna być współrejestrowana. Ponadto wygenerowane pozycje elektrod powinny mieć minimalny błąd odległości od rzeczywistych lokalizacji elektrod na skórze głowy szczura.

Mimo że ten manuskrypt wprowadza procedury analizy źródłowej przy użyciu Brainstorm12, można je przeprowadzić przy użyciu innych otwartych programów16,17 i produktów komercyjnych18,19. Oprócz sLORETA13 można zastosować inne rozwiązania odwrotne, takie jak modele wielokierunkowe i Beamformer4.

Jednym z ograniczeń tego podejścia jest to, że nie można przeprowadzić analizy zachowania, ponieważ zapis EEG odbywa się w sedacji. Jednak w porównaniu z innymi metodami zapisu EEG u szczurów5,6, podejście to jest nieinwazyjne.

Nasze wstępne wyniki potwierdzają znaczenie precyzyjnej klasyfikacji markerów IED na podstawie zapisów EEG w celu określenia stref drażniących u szczura z padaczką ogniskową, a także oceny ich związku z mechanizmami leżącymi u podstaw inicjacji napadu11. Ponadto wykazano, że lokalizacja źródła EEG dla takich specyficznych IED wykazała dobrą zgodność z odpowiednimi regionami aktywacji i dezaktywacji BOLD20.

Nasze badanie będzie stymulować wykorzystanie modeli przedklinicznych do oceny strategii łóżko-łóżko-łóżko-łóżko opracowane przez inżynierów biomedycznych. Na przykład ekstrakcja IED jest obecnie wykonywana w szpitalach ręcznie, co wymagało znacznego wysiłku ludzkiego. Metodologia zaproponowana w tym badaniu robi to automatycznie. Stawiamy hipotezę, że zastosowanie tej metodologii przyniesie podobne wyniki, gdy zostanie zastosowane u pacjentów z FCD. Przygotowujemy protokoły IRB do oceny tego i innych aspektów metodologii w zbiorze danych na ludziach.

Co więcej, zastosowanie modeli przedklinicznych pomoże nam zrozumieć możliwości i ograniczenia lokalizacji źródła EEG w padaczce21. Dokładne oszacowanie źródeł mózgu leżących u podstaw epileptogenezy ma kluczowe znaczenie dla strategii terapeutycznych i planowania chirurgicznego. Ponadto posiadanie standardowej platformy do zapisu EEG u szczurów będzie przydatne do oceny skuteczności kilku leków przeciwpadaczkowych w badaniach przedklinicznych. Jest to pierwsze badanie, w którym szczury z padaczką są rejestrowane w sposób nieinwazyjny w sedacji, co otworzy nowe drzwi do oceny biomarkerów EEG padaczki. Jednak cała metodologia przedstawiona w tym badaniu może zostać rozszerzona na inne stany eksperymentalne i zaburzenia mózgu. Mini-czepek EEG może być również stosowany u innych typów gryzoni.

W przeszłości paradygmat stymulacji przedniej łapy u szczurów Wistar był używany do oceny jakości i odtwarzalności danych zarejestrowanych za pomocą mini-czapki EEG2. Co więcej, walidacje dotyczące rekonstrukcji źródła mózgu przeprowadzono na podstawie EEG czaszki o wysokiej rozdzielczości rejestrowanego jednocześnie z laminarnymi potencjałami pola lokalnego od szczurów Wistar w paradygmacie stymulacji wąsów22. Metodologia ta została opracowana dla szczurów Wistar ze względu na istnienie atlasu MRI dla tego konkretnego szczepu szczurów. Można go jednak zastosować do innych typów gryzoni z ich standardowym formatem atlasu, w tym myszy23, szczurów Sprague-Dawley24 oraz szczurów Paxinos i Watson25. Ponadto podstawowe procedury proponowanej przez nas metodologii mogą być stosowane w dowolnych modelach przedklinicznych gryzoni, dla których EEG jest ważną metodą. Jednak wiele aspektów tej metodologii dotyczy szczególnie padaczki, zwłaszcza tych związanych ze wstępnym przetwarzaniem EEG (wykrywanie i klasyfikacja IED). Ponadto badacze muszą zdawać sobie sprawę z właściwych leków stosowanych do uspokojenia w różnych przypadkach. Zastosowanie izofluranu i deksadomitora w naszym badaniu zostało starannie rozważone ze względu na zmniejszony wpływ na improwizowane urządzenia wybuchowe. Jeśli chodzi o zapisy EEG, w przypadku myszy stosunkowo niewielka powierzchnia skóry głowy znacznie zmniejszyłaby liczbę kanałów.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nie stwierdzono konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy chcieliby podziękować Pedro A. Valdesowi Hernandezowi, Francois Tadelowi i Lloydowi Smithowi za cenne rady i owocną dyskusję. Dziękujemy również Rafaelowi Torresowi za korektę.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Komputer do akwizycji danychHewlett-PackardZ210 Stacja
DexdomitorOrion Pharma6295000chlorowodorku deksmedetomidyny
The Mathworks Inc.MATLAB R2011b
Burza mózgówSylvain i wsp. 2001
OpenMEEGGramfort i wsp. 2010
Streamer danych EEGTucker-Davis TechnologiesRS4 Data Streamer Pasta
elektrody EEGBiotachYGB 103
Prewzmacniacz EEGBioSemiActive Two
Brain ProduktyBrainAmp
Tucker-Davis TechnologiesPZ3 Wzmacniacz
Oprogramowanie do nagrywania EEGBioSemiActiView
Oprogramowanie do nagrywania EEGTucker-Davis TechnologiesOpenEx - OpenDeveloper
Złącze SCSI EEGBioSemiActive Dwa złącza
Produkty dla mózguZłącze
Procesor EEGTucker-Davis TechnologiesRZ2 Procesor
Tucker-Davis TechnologiesZif-Clif Cyfrowa scena czołowa
EEG o wysokiej rozdzielczości Mini-capCortech SolutionsDA-AR-ELRCS32Zgłoszenie patentowe USA nr 13/641,834
Isoflurane, USPVedcoPiramal HealthcareNDC 66794-013-25
Alkohol izopropylowyRoztwory wodne311221390% roztwór v/v
Smar Maść okulistycznaRugbyNDC 0536-6550-91Sterylny
NaClAbbott2B8203Weterynaryjny 0,9% chrolek sodu do wstrzykiwań USP
Oprogramowanie do nagrywania fizjologiiADInstrumentsLabChart 7.0
System rejestracjifizjologiiADInstrumentsPowerLab 8/35
StrzykawkaMonoject20055512cc
robocza Oprogramowanie do analizy EEG o niskiej impedancji SCSI D-sub BioAmp

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Furman, M. Seizure Initiation and Propagation in the Pilocarpine Rat Model of Temporal Lobe Epilepsy. Journal of Neuroscience. 33 (42), 16409-16411 (2013).
  2. Sumiyoshi, A., Riera, J. J., Ogawa, T., Kawashima, R. A Mini-Cap for simultaneous EEG and fMRI recording in rodents. NeuroImage. 54 (3), 1951-1965 (2011).
  3. Engel, J., et al. Epilepsy biomarkers. Epilepsia. 54 (4), 61-69 (2013).
  4. Baillet, S., Mosher, J. C., Leahy, R. M. Electromagnetic Brain Mapping. IEEE Signal Processing Magazine. 18 (6), 14-30 (2001).
  5. Quairiaux, C., Megevand, P., Kiss, J. Z., Michel, C. M. Functional Development of Large-Scale Sensorimotor. Cortical Networks in the Brain. Journal of Neuroscience. 31 (26), 9584-9510 (2011).
  6. Lee, M., Kim, D., Shin, H. S., Sung, H. G., Choi, J. H. High-density EEG recordings of the freely moving mice using polyimide-based microelectrode. Journal of Visualized Experiments. (47), e2562(2011).
  7. Bernal, B., Grossman, S., Gonzalez, R., Altman, N. fMRI under sedation: what is the best choice in children. Journal of Clinical Medicine Research. 4 (6), 363-370 (2012).
  8. Colciaghi, F., et al. Status epilepticus-induced pathologic plasticity in a rat model of focal cortical dysplasia. Brain. 134 (10), 2828-2843 (2011).
  9. Valdez-Hernandez, P. A., et al. An in vivo MRI Template Set for Morphometry, Tissue Segmentation, and fMRI Localization in Rats. Frontiers in Neuroinformatics. 5 (26), 1-59 (2011).
  10. Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. BioMedical Engineering OnLine. 9 (45), (2010).
  11. Song, Y., Sanganahalli, B., Hyder, F., Lin, W., Riera, J. An fMRI and EEG Study of Epileptogenesis in a Rat Model of Focal Cortical Dysplasia. Organization for Human Brain Mapping. , Available from: https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&abs=4046 (2014).
  12. Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-13 (2011).
  13. Pascual-Marqui, R. D. Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods & Findings in Experimental & Clinical Pharmacology. 24 (D), 5-12 (2002).
  14. Iijima, T., Nakamura, Z., Iwao, Y., Sankawa, H. The Epileptogenic Properties of the Volatile Anesthetics Sevoflurane and Isoflurane in Patients with Epilepsy. Anesthesia and Analgesia. 91 (4), 989-995 (2000).
  15. Quiroga, Q. R., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and super-paramagnetic clustering. Neural Computation. 16 (8), 1661-1687 (2004).
  16. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  17. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: Open Source Software for Advanced Analysis of MEG, EEG, and Invasive Electrophysiological Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-9 (2011).
  18. Koessler, L., et al. Source localization of ictal epileptic activity investigated by high resolution EEG and validated by SEEG. NeuroImage. 51 (2), 642-653 (2010).
  19. Manganotti, P., et al. Scalp topography and source analysis of interictal spontaneous spikes and evoked spikes by digital stimulation in benign rolandic epilepsy. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 107 (1), 18-26 (1998).
  20. Bae, J., Deshmukh, A., Song, Y., Brain Riera, J. Source Analysis of Interictal Epileptiform Discharges Using a Rat Model of Focal Epilepsy. Organization for Human Brain Mapping. , Available from: https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&abs=4098 (2014).
  21. Birot, G., et al. Head model and electrical source imaging: A study of 38 epileptic patients. NeuroImage: Clinical. 16 (5), 77-83 (2014).
  22. Riera, J. J., et al. Pitfalls in the dipolar model for the neocortical EEG sources. Journal of Neurophysiology. , (2012).
  23. Hawrylycz, M., et al. The Allen Brain Atlas. Springer Handbook of Bio-Neuroinformatics. , 1111-1126 (2014).
  24. Schweinhardt, P., Fransson, P., Olson, L., Spenger, C., Andersson, J. L. A template for spatial normalization of MR images of the rat brain. Journal of Neuroscience Methods. 129 (2), 105-113 (2003).
  25. Schwarz, A. J., et al. A stereotaxic MRI template set for the rat brain with tissue class distribution maps and co-registered anatomical atlas: application to pharmacological MRI. Neuroimage. 32 (2), 538-550 (2006).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

wy adowania epilept ne w okresie mi dzynapadowymmodel przewodnika obj to ciowegorozwi zanie odwrotne ES Lorettaprobabilistyczny atlas MRIszczury Wistar

Powiązane artykuły