Nieinwazyjna modulacja i robotyczne mapowanie kory ruchowej w rozwijającym się mózgu
1 lipca 2019
Pokazujemy protokoły modulacji (tDCS, HD-tDCS) i mapowania (TMS robota) kory ruchowej u dzieci.
Nasz protokół zakłada wykorzystanie pierwszego na świecie robota pediatrycznego TMS do mapowania kory ruchowej u zdrowych dzieci, a także u dzieci, które doznały wczesnych urazów mózgu, takich jak udar okołoporodowy. Protokół integruje obrazowanie MRI z neuronawigacją, co pozwala nam pozyskiwać mapy ze zwiększoną dokładnością i precyzją, skracając czas sesji mapowania. Pomaga wyeliminować błędy ludzkie oraz zwiększa bezpieczeństwo i tolerancję dla młodych pacjentów.
Mapowanie motoryczne nie jest jeszcze wykorzystywane do celów diagnostycznych ani prognostycznych, jednak jest to nowatorska technika, która mierzy, w jaki sposób mózg zmienia się i przeprogramowuje po wystąpieniu uszkodzenia mózgu lub po interwencji. Podobne techniki z różnymi celami można zastosować do mapowania obszarów językowych. Mapowanie językowe i motoryczne może być ważne w planowaniu przedoperacyjnym.
Zacznij od użycia zakładek w oprogramowaniu do neuronawigacji, aby zrekonstruować skórę i cały łuk mózgu. Wybierz nową, karnację i karnację obliczeniową. Upewnij się, że nos i czubek głowy są dołączone.
Następnie wybierz nowy i pełny krzywoliniowy mózgu. Zamknij zielone pole wyboru na zewnątrz mózgu, ale wewnątrz czaszki. Wybierz opcję Oblicz krzywoliniowe.
Dostosuj głębokość odrywania od 4,0 do 6,0 milimetrów. Wybierz opcję Konfiguruj punkty orientacyjne. Umieść cztery punkty orientacyjne na czubku nosa, nasionach i nacięciach obu uszu zrekonstruowanej skóry.
Nazwij punkty orientacyjne odpowiadające ich anatomii. Wybierz zakładkę celu, aby wyświetlić krzywoliniowy mózg. Wybierz nową i prostokątną siatkę.
Umieść jednolite siatki współrzędnych 12 na 12 w odstępach siedmiu milimetrów na powierzchni zrekonstruowanego mózgu nad gałką kory ruchowej. Następnie użyj narzędzia do pozycjonowania celu po prawej stronie, aby zoptymalizować pozycjonowanie siatki pod kątem obrotu, pochylenia i krzywizny. Przekształć punkty siatki w trajektorie, które poprowadzą robota do ustawienia cewki TMS.
Dostosuj kąt trajektorii tak, aby wynosił 45 stopni do szczeliny podłużnej lub mózgu. Użyj narzędzia przyciągania, aby ekstrapolować i optymalizować trajektorie do krzywoliniowego mózgu. Na koniec zainicjuj i ustaw ramię i siedzenie robota TMS w pozycji powitalnej i skalibruj czujnik płytki siłowej za pomocą testu czterech czujników.
Zacznij od odprowadzenia uczestnika do sali testowej i poproszenia go o wypełnienie kwestionariusza bezpieczeństwa. Następnie posadź uczestnika na krześle robota i wyreguluj oparcie i podpórkę pod szyję. Upewnij się, że ich stopy są podparte.
Podeprzyj ramiona i dłonie poduszkami podczas sesji mapowania. Oczyść skórę nad interesującym Cię mięśniem. Umieść elektrody powierzchniowe srebrno-srebrno-chlorkowe na obu dłoniach i przedramionach uczestnika, celując w cztery dystalne mięśnie kończyn przednich.
Brzuch pierwszego grzbietowego międzykostnego, odwodziciel pollicis brevis, odwodziciel palcowy minimi i prostownik nadgarstka. Podłącz amplifier do komputera zbierającego dane z kompatybilnym oprogramowaniem EMG. Następnie elektrody powierzchniowe do wzmacniacza elektromiografii lub EMG i systemu akwizycji danych, upewniając się, że elektroda uziemiająca jest również podłączona.
Zarejestruj cztery punkty orientacyjne na głowie uczestnika za pomocą wskaźników punktów orientacyjnych i użyj zakładki walidacji, aby upewnić się, że głowa uczestnika jest prawidłowo zarejestrowana. Następnie wybierz punkt siatki znajdujący się najbliżej gałki uczestnika. Wybierz przycisk wyrównania do celu, aby wyrównać cewkę TMS trzymaną przez robota do tej lokalizacji docelowej.
Wybierz opcję Kontakt włączony. Monitoruj jakość styku za pomocą wskaźnika siły nacisku i upewnij się, że wskaźnik jest zielony lub żółty. Poinstruuj uczestnika, aby nie wychodził poza zakres ramienia robota.
Upewnij się, że mięśnie dłoni uczestnika są rozluźnione i pozostają nieruchome przed kontaktem. Wybierz opcję wyrównaj i podążaj, aby cewka pozostała wyśrodkowana na celu, jeśli uczestnik się poruszy. Użyj przycisku spustowego TMS na maszynie TMS, aby dostarczyć od pięciu do 10 impulsów TMS o intensywności od 40 do 60% maksymalnej mocy stymulatora.
Na koniec określ punkt siatki, który daje największy i najbardziej spójny potencjał wywołany silnikiem dla lewego lub prawego mięśnia FDI. Określ spoczynkowy próg motoryczny jako najniższą intensywność, która wytwarza i MEP co najmniej 50 mikrowoltów w mięśniu BIZ w pięciu na 10 stymulacji. Zacznij od dostarczenia czterech impulsów TMS z pojedynczym impulsem w odstępie jednej sekundy i intensywności 120% RMT w punkcie siatki zbliżającym się do hotspotu.
Następnie powtórz czynność w sąsiednim punkcie siatki. Kontynuuj sekwencyjnie w sposób liniowy wzdłuż responsywnych punktów, aż do osiągnięcia punktu, który nie odpowiada, który wyznacza pierwszy region graniczny mapy. Następnie kontynuuj mapowanie, aby ustalić punkty graniczne we wszystkich czterech kierunkach prostokątnej siatki.
Nagrywaj wszystkie MEP ze wszystkich mięśni za pomocą oprogramowania EMG do analizy offline. Po trzech do czterech punktach siatki wybierz opcję wyłącz kontakt i daj uczestnikowi przerwę, aż poczuje się gotowy do kontynuowania. Następnie użyj papierowej wersji tych samych siatek, aby śledzić kolejność stymulacji w celu dalszej analizy.
Pełne mapowanie za pomocą zrobotyzowanego TMS. Na koniec użyj niestandardowego skryptu kodowania, aby wygenerować mapy silników 3D dostępne po skontaktowaniu się z autorem. Obliczaj obszar i objętość mapy motorycznej za pomocą responsywnych lokalizacji trajektorii.
Oblicz środek ciężkości jako średnią ważoną reprezentacji motorycznych każdego położenia współrzędnych. Wyniki te wskazały, że tDCS i HD-tDCS poprawiły tempo uczenia się w ciągu pięciu dni treningu. Grupy aktywne interwencyjne miały większą poprawę średniego dziennego wyniku PPT lewej ręki w czwartym i piątym dniu w porównaniu z pozorowanym.
Metodologia ta została powielona z poprzedniego badania, a zestawy danych zostały połączone. Dane replikacyjne wykazały podobne wyniki, tak że nastąpił znaczny wzrost tempa uczenia się obserwowany w grupie tDCS i HD-tDCS w porównaniu z grupą pozorowaną. Zaplanowanie zabiegu jest równie ważne, jak jego wykonanie.
Siatki i trajektorie powinny być starannie nałożone na rezonans magnetyczny. W przypadku korzystania z szablonów mózgowych należy pobrać wiele próbek z głowy uczestnika. Procedurę tę można wykonać przed i po interwencji, aby odpowiedzieć na wynikającą z tego zmianę mapy motorycznej.
Przeprowadzenie oceny zgodnie z tą procedurą może wskazać związek między pomiarami mapy motorycznej a wynikami funkcji. Korzystając z tego protokołu, naukowcy mogą nauczyć się, jak dokładnie, terminowo i bezpiecznie generować mapy motoryczne u dzieci korzystających z robotycznego TMS. Dużym wyzwaniem jest prowadzenie robota i ustawienie go optymalnie w obszarach docelowych.
Trajektorie muszą być dokładnie określone. Ćwiczenie wyrównywania cewki z wieloma kombinacjami parametrów nachylenia i obrotu pomaga zoptymalizować projekt trajektorii cewki. Żadne z narzędzi nie jest niebezpieczne.
Ważne jest, aby stale obserwować robota, gdy dotyka głowy uczestnika, ponieważ robot będzie reagował na wszelkie ruchy głowy.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
To badanie przedstawia protokoły dotyczące modulacji i mapowania kory ruchowej u dzieci za pomocą pierwszego robota TMS przeznaczonego dla dzieci. Protokoły mają na celu ocenę zmian w funkcji mózgu po wczesnych urazach mózgu, z wykorzystaniem obrazowania MRI dla precyzyjnej neuronawigacji i mapowania.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Neuronauka
- Neurologia dziecięca
- Transkranialna stymulacja magnetyczna (TMS)
Tło
- Badanie dotyczy kory ruchowej u zdrowych dzieci i dzieci z wcześniejszymi urazami mózgu.
- Obrazy MRI są zintegrowane z neuronawigacją, aby zwiększyć dokładność mapowania ruchowego.
- Obecne zastosowania mapowania ruchowego są ograniczone do badań, nie są jeszcze diagnostyczne.
- Technologia poprawia bezpieczeństwo i zmniejsza ludzki błąd podczas zabiegów.
Cel badania
- Ustanowienie solidnych protokołów do mapowania ruchowego za pomocą robotycznego TMS.
- Zbadanie reorganizacji mózgu po urazie mózgu lub interwencji.
- Optymalizacja procedur dla młodych uczestników dla łatwiejszej implementacji.
Stosowane metody
- Badanie wykorzystuje robotyczne TMS ze zintegrowaną neuronawigacją MRI.
- Model biologiczny obejmuje zdrowe dzieci i dzieci z wcześniejszymi urazami mózgu.
- Kroki obejmują tworzenie map anatomicznych, umieszczanie elektrod i dostarczanie impulsów TMS.
- Metody priorytetowo traktują bezpieczeństwo z zaawansowanymi sprawdzeniami i korektami przed zabiegiem.
- Zbieranie danych odbywa się poprzez EMG dla analizy potencjałów wywołanych ruchowo.
Główne wyniki
- Mapy ruchowe wykazują znaczące zmiany w wzorcach aktywności mózgu po interwencji.
- tDCS i HD-tDCS wykazują poprawę wskaźników uczenia się motorycznego, szczególnie po znacznym treningu.
- Reakcje wskazują na skuteczne techniki mapowania i stymulacji, które obniżają wskaźniki błędów w systemie robotycznym.
- Analizy porównawcze reakcji wykazują poprawę umiejętności motorycznych w grupach leczenia.
Wnioski
- To badanie potwierdza wykonalność robotycznego TMS w dziecięcym mapowaniu ruchowym.
- Poprawia nasze rozumienie plastyczności kory ruchowej po interwencjach mózgu.
- Wyniki sugerują potencjał dla zastosowań klinicznych w planowaniu przedoperacyjnym zaburzeń neurologicznych.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Non-invasive brain stimulation and robotic mapping enable precise interrogation of motor cortex plasticity in pediatric populations, supporting target validation in neurodevelopmental disorders. This approach provides quantitative, reproducible neurophysiological readouts that can de-risk early-stage therapeutic hypotheses by linking intervention-induced neural changes to functional motor outcomes. The integration of robotic precision with MRI-guided targeting enhances data reliability for cross-functional discovery teams evaluating neuromodulation strategies in developing brains.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of motor cortex reorganization following early brain injury or intervention, supporting target engagement assessment in developmental neurology.
- Operational Value: Robotic TMS reduces inter-operator variability and increases mapping reproducibility, critical for longitudinal target validation studies.
- Predictive Value: Quantitative MEP amplitudes and 3D motor map metrics (area, volume, center of gravity) provide objective biomarkers for tracking neural plasticity over time.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Standardized 12x12 grid protocols with seven-millimeter spacing establish a scalable framework for consistent motor mapping across subjects and sessions.
- Quantitative Output: MEP amplitude measurements per grid point generate continuous, analyzable data streams suitable for dose-response modeling in neuromodulation screening.
- Platform Reuse: MRI-navigated robotic targeting allows reuse of individualized mapping templates for pre- and post-intervention comparisons in therapeutic studies.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Motor map changes following tDCS/HD-tDCS intervention demonstrate translational potential for assessing neuromodulatory effects in pediatric motor disorders.
- Mechanistic De-risking: Correlation between motor map metrics and functional outcomes (e.g., PPT scores) supports target confidence by linking physiological changes to behavioral improvements.
- Preclinical Continuity: Protocol supports longitudinal assessment from baseline through intervention, enabling evaluation of sustained target modulation in developmental models.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within early discovery to preclinical workflows by providing a reproducible neurophysiological assay for tracking target engagement and circuit-level changes following neuromodulation or neurorestorative interventions in developing brains.
- Discovery Biology: Robotic TMS mapping supports hypothesis testing of motor cortex reorganization and pathway-specific plasticity after brain injury or therapeutic intervention.
- Screening: Standardized grid-based MEP collection enables assay readiness for evaluating neuromodulatory compounds or protocols in pediatric models.
- Analytics: Motor evoked potential amplitudes and 3D map derivations offer quantifiable, statistically tractable outputs for comparing intervention effects across conditions.
- Translational Research: Mapping pre- and post-intervention supports assessment of target modulation continuity, relevant for advancing candidates toward preclinical validation.
- Enterprise Reuse: MRI- and robot-guided workflows create a reusable, standardized platform for multi-site studies in pediatric neuromodulation research.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Provides mechanistic insight into motor cortex plasticity, reducing ambiguity in target validation for neurodevelopmental indications.
- Operational Value: Robotic guidance improves session efficiency, safety, and tolerability in pediatric populations, enabling higher-throughput mapping studies.
- Strategic Value: Objective neurophysiological endpoints support go/no-go decisions by linking target engagement to functional motor improvements.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neuromodulation strategies based on reproducible, quantifiable changes in motor map metrics.
Implementation Considerations
- Expertise in TMS safety protocols, pediatric neurophysiology, and EMG signal acquisition is required for accurate motor evoked potential detection.
- Instrumentation needs include a robotic TMS system, MRI-compatible neuronavigation, EMG amplifiers, and data acquisition systems capable of single-pulse MEP recording.
- Cross-team standardization requires shared protocols for grid placement, trajectory calibration, and MEP threshold determination (e.g., 50 µV in FDI muscle) to ensure data comparability.
- Adaptation across model systems depends on age-appropriate coil sizing, motor threshold adjustment, and electrode placement for distal forelimb muscles in developing anatomies.
- Practical limitations include the need for participant stillness during mapping and careful real-time monitoring of robot-participant interaction to maintain safety and data quality.
