Artykuł metodologiczny

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

17.7K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/52700

⸱

6 czerwca 2015

 ,  ,  , 
1Biomedical Engineering, Florida International University

W tym artykule

Podsumowanie

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

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

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

Oświadczenie etyczne: Wszystkie eksperymenty zostały przeprowadzone zgodnie z zasadami ustanowionymi przez Instytucjonalny Komitet Opieki i Korzystania ze Zwierząt (IACUC) na Florida International University (IACUC 13-004).

1. Rejestracja EEG

  1. Przygotowanie mini-czapeczki EEG
    1. Zanurzyć końcówki elektrod mini-czapeczki EEG na co najmniej 12 h w wodzie destylowanej z 0,2% chlorkiem. Delikatnie wypłukać mini-czapeczkę EEG w wodzie destylowanej. Osuszyć czapeczkę i elektrody na powietrzu.
    2. Wymieszać pastę do elektrod EEG z 0,9% roztworem NaCl w proporcji objętościowej 2 : 1. Dodać kroplę błękitu metylenowego, co ułatwi wizualizację pasty elektrodowej wewnątrz elektrod oraz na skórze. Nabrać wymieszaną pastę do strzykawki. Upewnić 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 ryzyko wypłynięcia żelu.
    3. Włączyć system EEG i rejestracji fizjologicznej oraz otworzyć odpowiednie oprogramowanie rejestrujące na używanym komputerze.
  2. Przygotowanie zwierzęcia i znieczulenie
    UWAGA: Przewlekła epilepsja została wywołana zgodnie z protokołem dla FCD8 u szczurów rasy Wistar. Rejestracja EEG była prowadzona u dorosłych szczurów Wistar (8 tygodni, 300 - 400 g).
    1. Zapisać masę szczura w arkuszu doświadczalnym. Wykorzystać tę informację do obliczenia dawki środka uspokajającego (dexdomitor 0,25 mg/kg). Indukować znieczulenie u szczura za pomocą 5% izofluranu i 100% tlenu (1 L/min przy 14,7 psi).
    2. Po przycięciu sierści na głowie szczura zmniejszyć stężenie izofluranu do 2% i utrzymywać je przez cały czas zakładania mini-czapeczki EEG. Sprawdzić brak odruchów u szczura (ucisk palca u nogi). Umieścić szczura na podkładce grzewczej w aparacie stereotaktycznym, mocując kanały słuchowe za pomocą prętów usznych. Upewnić się, że maska do znieczulenia jest stabilnie zamocowana.
    3. Nałożyć smarującą maść oftalmiczną do każdego oka.
    4. Zgolić pozostałą sierść z głowy i uszu szczura za pomocą maszynki. Unikać jakichkolwiek krwawień podczas golenia.
      UWAGA: Każdy włos pozostawiony na skórze będzie generował szum w zapisach EEG. Przetrzeć skórę szczura 90% alkoholem izopropylowym, aby pobudzić naczynia krwionośne i odtłuścić skórę.
    5. Umieścić tampon z solą fizjologiczną na skórze głowy i przykryć ją całkowicie, aby utrzymać dobrą przewodność skóry do momentu założenia mini-czapeczki EEG.
    6. Podłączyć sondy do pomiaru temperatury, oddychania oraz trzyodprowadzeniowy elektrokardiogram. Należy pamiętać, że temperaturę mierzy się za pomocą sondy rektalnej. stale monitorować parametry fizjologiczne szczura podczas procedur rejestracji. Upewnić się, że normalna temperatura wynosi 37 °C, częstotliwość oddychania mieści się w zakresie 30 - 60 oddechów na minutę, a tętno wynosi około 350 - 450 uderzeń na minutę.
  3. Procedury rejestracji
    1. Usunąć tampon z solą fizjologiczną ze skóry głowy szczura i nałożyć przygotowaną mini-czapeczkę EEG na skórę. Przymocować mini-czapeczkę gumkami recepturkami. Umieścić jedną gumkę na przedniej części skóry głowy, zazwyczaj przed oczami, a drugą z tyłu głowy między uszami a szyją. Użyć plastikowego ochronnika pod szyją, aby ułatwić normalne oddychanie.
    2. Nałożyć warstwę wysokoprzewodzącej pasty elektrodowej na elektrodę uziemiającą i referencyjną. Umieścić je na odpowiednim uchu.
      UWAGA: Elektrodę referencyjną można ewentualnie umieścić w innych lokalizacjach.
    3. Podłączyć mini-czapeczkę EEG do wzmacniaczy i zapoznać się z podglądem impedancji elektrod na stanowisku pracy. Sprawdzić działanie wszystkich elektrod. Dla uzyskania wysokiej jakości zapisu należy upewnić się, że wartość impedancji mieści się w zakresie 5 - 30 kΩ. W przypadku wystąpienia szumów w elektrodach należy poprawić kontakt ze skórą głowy, przesuwając je wewnątrz stelaża w stronę skóry lub delikatnie wstrzykując więcej żelu od góry elektrody.
    4. Podać dexdomitor (0,25 mg/kg) doglebowo i natychmiast zmniejszyć stężenie izofluranu do 0%. Jeśli częstotliwość oddychania nie mieści się w zakresie 30 - 60 oddechów na minutę, należy powoli zwiększać stężenie izofluranu. Nie przekraczać wartości 1% izofluranu. Należy uważnie monitorować ten etap, ponieważ połączenie izofluranu i dexdomitoru może doprowadzić zwierzę do stanu krytycznego.
      UWAGA: W przedklinicznym modelu ogniskowej epilepsji izofluran wpływa na IED, natomiast dexdomitor nie. Obiekty pod wpływem izofluranu wykazują słabsze właściwości epileptogenne, t.j. można wykryć stosunkowo mniej IED w porównaniu do innych warunków7,14. Dawka dexdomitoru jest skuteczna przez około 2 h. Dlatego, aby zaoszczędzić czas do wystąpienia jego efektu, przygotowanie przeprowadzono pod wpływem izofluranu.
    5. Przeprowadzić rejestrację EEG. Po zakończeniu rejestracji, przed zdjęciem mini-czapeczki EEG, zaznaczyć pozycje trzech wystających kółek mini-czapeczki na skórze, wkładając w nie kolorowy pisak. Wykorzystać je jako punkty orientacyjne do korejestracji MRI. Wykonać zdjęcie głowy szczura z zaznaczonymi punktami. Umieścić szczura z powrotem w klatce i monitorować go do czasu całkowitego ustąpienia działania dexdomitoru.
      UWAGA: W tym doświadczeniu użyto koloru czerwonego (koloru przeciwstawnego do zielonego), aby odróżnić je od pozycji elektrod (zielonych). Zaleca się jednak użycie innych kolorów (fioletowego/zielonego), jeśli na skórze zaobserwowano małe punkty krwawienia.

Schemat eksperymentu z dziedziny neuronauki, konfiguracja EEG u myszy do badań nad monitorowaniem aktywności mózgu.
Rycina 1. Zdjęcie mini-czapeczki EEG umieszczonej na szczurze.

Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

2. Obrazowanie źródła sygnału mózgu

  1. Klasyfikacja IED
    UWAGA: Detekcja i klasyfikacja IED jest wykonywana przy użyciu własnoręcznie opracowanych kodów w programie MATLAB na podstawie wcześniejszego badania15. Oprogramowanie to będzie dostępne na żądanie.
    1. Odrzuć zaszumione kanały poprzez wizualną inspekcję zapisów EEG. Usuń artefakty EKG za pomocą automatycznej metody odejmowania okresowych przebiegów falowych, opartej na szablonie i analizie korelacji.
      UWAGA: Zazwyczaj eksperymentator, który rejestrował EEG, udostępnia pisemny arkusz eksperymentalny z informacjami o zaobserwowanych uszkodzonych kanałach na podstawie wartości impedancji. Oprogramowanie do usuwania artefaktów EKG będzie również dostępne na żądanie.
      Wykres szeregów czasowych EEG; sygnały z wielu elektrod w ciągu 10 sekund; analiza wzorców danych.
      Rycina 2. Przykład zapisu EEG pokazujący różne typy IED. Czerwona ramka wskazuje jeden typ IED.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
       
    2. Zastosuj filtr pasmowo-przepustowy z częstotliwościami odcięcia 3 - 150 Hz oraz filtr notch, aby usunąć składową częstotliwości sieci (zazwyczaj 60 Hz, w niektórych krajach 50 Hz) w trybie offline.
    3. Wykryj dwa typy IED (kolce i fale ostre). Kolce i fale ostre stanowią duże zdarzenia elektryczne o czasie trwania odpowiednio 20 - 70 ms i 70 - 200 ms. Dlatego po zastosowaniu odpowiedniego filtra pasmowo-przepustowego (częstotliwości odcięcia 15 - 50 Hz dla kolców i 5 - 15 Hz dla fal ostrych), IED są wykrywane na podstawie progów amplitudy15.
      UWAGA: Progi są automatycznie ustawione na 4σ, zgodnie z sugestią z poprzedniego badania dotyczącą aktywności wielkoprzewodowej15. Tutaj σ jest szacowanym odchyleniem standardowym sygnału przefiltrowanego pasmowo, σ = median{|filtered signal| ⁄ 0.6745}.
    4. Podklasyfikuj kolce i fale ostre na różne klastry. Charakterystyczne cechy różnych kolców i fal ostrych są ekstrahowane przy użyciu transformaty falkowej15. Są one podklasyfikowane na wiele klastrów za pomocą metody k-średnich, a optymalna liczba klastrów k jest określana przy użyciu współczynnika sylwetki (silhouette).
    5. Uśrednij sygnały z podklasyfikacji w obrębie tego samego klastra. Średnie sygnały EEG dla każdego podtypu IED zostaną wykorzystane do analizy źródła w mózgu.
  2. Model przewodnika objętościowego
    UWAGA: W następnych sekcjach zostanie użyte oprogramowanie o otwartym kodzie źródłowym Brainstorm12 wraz z atlasem MRI dla szczurów Wistar9. Można jednak również użyć MRI poszczególnych szczurów do wygenerowania modelu przewodnika objętościowego, jeśli jest ono dostępne. Atlas MRI9 można pobrać ze strony http://www.idac.tohoku.ac.jp/bir/en/. Ta strona udostępnia atlas w formacie NIFTI w sekcji „Wistar Rat MRI Atlas”, a dostęp do niego jest możliwy po rejestracji. Oprogramowanie niezbędne do wstępnego przetwarzania można również znaleźć na tej stronie.
    1. Wprowadź obraz MRI i powierzchnię mózgu do oprogramowania12.
      Interfejs oprogramowania Brainstorm do analizy danych MRI, pokazujący opcje menu i ustawienia przetwarzania.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    2. Wygeneruj powierzchnię głowy z domyślnymi ustawieniami.
      Interfejs oprogramowania Brainstorm; import danych MRI; analiza danych neuronaukowych; schemat.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    3. Wygeneruj powierzchnie skóry głowy oraz wewnętrznej i zewnętrznej czaszki na podstawie MRI w celu obliczenia pola prowadzącego (lead field)12.
      UWAGA: Rozdzielczość wierzchołków wpływa na dokładność szacowanego źródła, ale duża liczba wierzchołków skutkuje wysoką złożonością obliczeniową. Zalecana liczba wierzchołków dla każdej warstwy to 642, co zapewnia akceptowalną dokładność przy umiarkowanej złożoności obliczeniowej. Grubość czaszki można sprawdzić na MRI, a w przypadku atlasu MRI wynosi ona około 1 mm. Po wprowadzeniu powyższych wartości do oprogramowania zostaną utworzone odpowiadające im trójkątne siatki wierzchołków dla każdej powierzchni.
      Interfejs oprogramowania do analizy danych EEG, pokazujący opcje powierzchni BEM i konfigurację procesu badania mózgu.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    4. Sprawdź orientację i położenie każdej powierzchni względem MRI za pomocą opcji wizualizacji. W razie braku koregistracji powierzchni, zmodyfikuj je odpowiednio12.
      Interfejs oprogramowania Brainstorm do przetwarzania danych MRI; opcje menu dla ustawień powierzchni; narzędzie badawcze.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    5. Używając zdjęcia głowy szczura wykonanego w punkcie 1.3.5, przeprowadź koregistrację pozycji 3 punktów orientacyjnych (R1, R2 i R3) w MRI. Wykorzystaj punkty siatki punktów orientacyjnych jako referencje do wygenerowania pozycji elektrod, ponieważ elektrody są zamocowane na stelażu (Rycina 3B).
      Konfiguracja obrazowania medycznego na skórze królika; schemat ilustruje mapowanie czujników i współrzędne pozycjonowania.
      Rycina 3. (A) Zdjęcie głowy szczura użyte do wyznaczenia pozycji elektrod i (b) schemat mini-czepka EEG z układem współrzędnych. Czerwone kropki w (A) wskazują punkty orientacyjne wymienione w 1.3.5, które odpowiadają czerwonym numerom w (B). Ponadto zielone oznaczenia w (A) przedstawiają pozycje 32 elektrod, które odpowiadają niebieskim numerom w (B).
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
       
    6. Wygeneruj macierz pozycji elektrod N × 3 na podstawie 3 punktów orientacyjnych. Tutaj N to liczba kanałów (N = 32), a kolumny reprezentują odpowiadające im wartości współrzędnych x, y i z.
      UWAGA: Mini-czepek EEG jest sztywnym stelażem. Dlatego po uzyskaniu 3 referencyjnych punktów siatki (R1, R2 i R3) pozycje elektrod są ustawiane automatycznie. Użytkownik będzie musiał jedynie przedefiniować wartości Z w taki sposób, aby mini-czepek był odpowiednio rzutowany na skórę głowy. Punkty siatki N mogą być numerowane sekwencyjnie, jak pokazano przy niebieskich numerach na Rycynie 3B. Standardowy stelaż dla mini-czepka EEG jest dostępny w handlu (Tabela materiałów). Oprogramowanie do koregistracji jest również udostępnione społeczności.
    7. Wprowadź wygenerowany plik kanałów.
      Interfejs importu i przetwarzania danych EEG w oprogramowaniu Brainstorm; metody analizy sygnałów mózgowych.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    8. Wyświetl i potwierdź położenie wszystkich elektrod. Popraw wszelkie błędnie umieszczone elektrody12. Ostateczny układ współrzędnych dla pozycji elektrod powinien pokrywać się z układem współrzędnych użytym dla wspomnianych wyżej powierzchni.
      UWAGA: Utworzone powierzchnie można sprawdzić wizualnie na MRI, korzystając z opcji wizualizacji „MRI registration\Check MRI/surface registration”. Wybrana powierzchnia zostanie wówczas wyświetlona jako żółta linia na MRI. Dodatkowo 3 punkty orientacyjne i 32 pozycje elektrod można wyświetlić na MRI, wybierając opcję z zestawu narzędzi „Display Sensors\MRI Viewer”. Położenie można zweryfikować wizualnie, porównując rozkłady na podstawie lokalizacji oczu i uszu szczura (Rycina 4).
      Analiza mózgu MRI; wieloplatformowe porównanie obrazów; badania neuronaukowe; przetwarzanie obrazów.
      Rycina 4. (A) Atlas MRI z koregistrowaną powierzchnią mózgu (żółta linia), (B) utworzony model przewodnika objętościowego z wyrównanymi 32 elektrodami i 3 punktami orientacyjnymi (czerwone kropki) oraz (C) atlas MRI z koregistrowaną referencyjną siatką R1.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
  3. Obrazowanie źródeł w mózgu
    1. Oblicz macierz pola prowadzącego (lead field matrix)13. Wprowadź wartości przewodności, które spełniają stosunek skóry, czaszki i mózgu jako 1 : 1/80 : 1. Uzyskaj macierz pola prowadzącego na podstawie modelu przewodnika objętościowego i pozycji elektrod utworzonych w punkcie 2.2.
      UWAGA: Zestaw narzędzi12 oferuje interfejs z innym oprogramowaniem do obliczania BEM10. W związku z tym jako dane wejściowe wymagane są jedynie wartości przewodności.
      Konfiguracja GUI OpenMEEG, pokazująca opcje konfiguracji dla przepływu analizy danych EEG/MEG.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    2. Wprowadź średnie sygnały EEG dla każdego podtypu IED zapisane w punkcie 2.1.4.
      Interfejs oprogramowania Brainstorm do importu i przetwarzania danych MEG/EEG, narzędzia do analizy wizualnej, konfiguracja.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    3. Uzyskaj rozwiązanie sLORETA13 na podstawie obliczonej macierzy pola prowadzącego i wprowadzonych sygnałów EEG. Wybierając opcję metody szacowania źródła, można uzyskać rozwiązanie odwrotne12.
      Analiza danych EEG za pomocą oprogramowania Brainstorm; obliczanie źródła, schemat interfejsu.
      Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.
    4. Nanieś na wykres szacowane źródła.

Wyniki

 Po prawidłowym wykonaniu wszystkich procedur, oszacowane źródła można zwizualizować na powierzchni mózgu modelu przedklinicznego. Rycina 5 przedstawia oszacowane źródła dla jednego konkretnego podtypu impulsów (góra) i fal ostrych (dół) z IEDs. Ponadto Rycina 6 pokazuje, jak rozkład źródeł zmienia się w następujących po sobie ramach czasowych podczas powstawania napadu. Wyniki te potwierdzają zdolność proponowanych metod do rejestracji wysokiej rozdzielczości EEG u szczurów z padaczką ogniskową oraz do przeprowadzania analizy źródeł z wykorzystaniem zarejestrowanego EEG.

Analiza danych EEG; wykresy amplitudy w funkcji czasu, mapy aktywacji mózgu; wyniki badań neuronaukowych.

Rycina 5. Szacowane lokalizacje źródeł mózgowych IED w odniesieniu do różnych klastrów w przypadku iglic (góra) i fal ostrych (dół). (A) Serie czasowe, (B) topografia EEG i (C) korowe źródła prądu. Ocena została przeprowadzona w konkretnym momencie zaznaczonym czerwoną linią pionową w (A).
Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
Schemat sygnału EEG z mapami cieplnymi aktywności mózgu; neuroobrazowanie, badanie elektrofizjologiczne.
Rycina 6. Szacowane źródła mózgowe podczas napadu. Chwile czasowe są zaznaczone czerwonymi liniami pionowymi.
Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Dyskusja

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

Nie stwierdzono konfliktu interesów.

Podziękowania

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

  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

Tagi

wyładowania epileptформne w okresie międzynapadowymmodel przewodnika objętościowegorozwiązanie odwrotne ES Lorettaprobabilistyczny atlas MRIszczury Wistar
Obrazowanie źródła mózgu w przedklinicznych szczurzych modelach padaczki ogniskowej przy użyciu zapisów EEG o wysokiej rozdzielczości
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.