RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
pt_BR
Menu
Menu
Menu
Menu
Research Article
Ludovica Corona1,2, Sakar Rijal1,2, Omer Tanritanir1, Sadra Shahdadian1,2, Cynthia G. Keator1, Linh Tran1, Saleem I. Malik1, Madhan Bosemani1, Daniel Hansen1, Dave Shahani1, M. Scott Perry1, Christos Papadelis1,2,3
1Neuroscience Research Center, Jane and John Justin Institute for Mind Health,Cook Children’s Health Care System, 2Department of Bioengineering,University of Texas at Arlington, 3Burnett School of Medicine,Texas Christian University
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
A magnetoencefalografia (MEG) e a eletroencefalografia de alta densidade (HD-EEG) raramente são registradas simultaneamente, embora forneçam informações confirmatórias e complementares. Aqui, ilustramos a configuração experimental para registrar MEG e HD-EEG simultâneos e a metodologia para analisar esses dados com o objetivo de localizar áreas cerebrais epileptogênicas e eloquentes em crianças com epilepsia resistente a medicamentos.
Para crianças com epilepsia resistente a medicamentos (DRE), a ausência de convulsões depende do delineamento e ressecção (ou ablação/desconexão) da zona epileptogênica (EZ), preservando as áreas cerebrais eloquentes. O desenvolvimento de um método de localização confiável e não invasivo que forneça informações clinicamente úteis para a localização da ZE é, portanto, crucial para alcançar resultados cirúrgicos bem-sucedidos. A imagem de fonte elétrica e magnética (ESI e MSI) tem sido cada vez mais utilizada na avaliação pré-cirúrgica desses pacientes, mostrando achados promissores no delineamento de áreas cerebrais epileptogênicas e eloquentes. Além disso, a combinação de ESI e MSI em uma única solução, ou seja, imagens de fontes eletromagnéticas (EMSI), realizadas em registros simultâneos de eletroencefalografia de alta densidade (HD-EEG) e magnetoencefalografia (MEG) mostrou maior precisão de localização de fontes do que qualquer uma das modalidades sozinhas. Apesar desses achados encorajadores, essas técnicas são realizadas em apenas alguns centros terciários de epilepsia, raramente são registradas simultaneamente e são subutilizadas em coortes pediátricas. Este estudo ilustra a configuração experimental para registrar dados simultâneos de MEG e HD-EEG, bem como a estrutura metodológica para analisar esses dados com o objetivo de localizar a zona irritativa, a zona de início da convulsão e as áreas cerebrais eloquentes em crianças com DRE. Mais especificamente, as configurações experimentais são apresentadas para (i) registrar e localizar a atividade epileptiforme interictal e ictal durante o sono e (ii) registrar respostas evocadas visuais, motoras, auditivas e somatossensoriais e mapear áreas cerebrais eloquentes relevantes (ou seja, visual, motora, auditiva e somatossensorial) durante a tarefa visuomotora, bem como estímulos auditivos e somatossensoriais. As etapas detalhadas do pipeline de análise de dados são apresentadas para realizar EMSI, bem como ESI e MSI individuais usando dipolo de corrente equivalente (ECD) e mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM).
A epilepsia é um dos distúrbios neurológicos mais comuns e incapacitantes, caracterizado por convulsões recorrentes e não provocadas que podem ser de natureza focal ou generalizada. Apesar da disponibilidade de várias terapias farmacológicas eficazes (por exemplo, medicamentos anticonvulsivantes [ASMs]), cerca de 20-30% desses pacientes são incapazes de controlar suas convulsões e sofrem de epilepsia resistente a medicamentos (DRE)1. Para esses pacientes, a cirurgia de epilepsia é o tratamento mais eficaz para eliminar as convulsões; uma cirurgia bem-sucedida pode ser alcançada através da ressecção completa (ou ablação/desconexão) da zona epileptogênica (ZE), definida como a área mínima indispensável para a geração de crisesconvulsivas 2. O delineamento preciso e a ressecção (ou ablação/desconexão) da ZE, preservando o córtex eloquente, são fatores cruciais para garantir a ausência de convulsões. Para estabelecer a candidatura cirúrgica, várias ferramentas diagnósticas não invasivas são usadas por uma equipe multidisciplinar para definir diferentes áreas corticais (ou seja, zona irritativa, zona de início de convulsão [SOZ], zona de déficit funcional e lesão epileptogênica), que servem como aproximadores indiretos do EZ3. O monitoramento extraoperatório com EEG intracraniano (iEEG) é necessário quando nenhum desses métodos identifica inequivocamente a ZE. O papel do iEEG é definir com precisão o EZ, localizando o SOZ (ou seja, a área do cérebro onde as convulsões clínicas são geradas) e mapear áreas cerebrais eloquentes. No entanto, apresenta sérias limitações devido à sua invasividade 4,5,6, oferece cobertura espacial limitada e necessita de uma hipótese clara de localização pré-cirúrgica7. Como resultado, o foco real e a extensão da SOZ podem ser perdidos, levando a uma cirurgia malsucedida. Além disso, sua interpretação requer o registro de múltiplas crises clínicas estereotipadas durante vários dias de internação, o que aumenta as chances de complicações (por exemplo, infecção e/ou sangramento)5. Portanto, há uma necessidade não atendida de desenvolver métodos de localização confiáveis e não invasivos que possam fornecer informações clinicamente úteis e, em geral, melhorar a avaliação pré-cirúrgica de crianças com EDR.
Nas últimas décadas, a imagem de fontes elétricas e magnéticas (ESI e MSI) tem sido cada vez mais utilizada na avaliação pré-cirúrgica de pacientes com EDR para o delineamento de áreas cerebrais epileptogênicas e funcionais. Particularmente, ESI e MSI permitem a reconstrução de fontes neurais a partir de gravações não invasivas, como EEG de alta densidade (HD-EEG) e magnetoencefalografia (MEG), para ajudar a orientar o planejamento cirúrgico ou a colocação de eletrodos de iEEG. ESI e MSI podem ser aplicados para localizar descargas epileptiformes interictais (IEDs), como pontas e ondas agudas, ou atividade ictal (convulsão). Pode ainda ser usado para a localização de diferentes áreas funcionais do cérebro envolvidas nas funções sensoriais, motoras, auditivas e cognitivas. A reconstrução de eventos eletrofisiológicos, como IEDs e convulsões, permite a identificação da zona irritativa (ou seja, a área do cérebro onde os IEDs se originam) e da SOZ, respectivamente, que são considerados um substituto válido para a localização da ZE. A localização do córtex eloquente (ou seja, as áreas cerebrais indispensáveis para funções corticais definidas)3 permite, em vez disso, mapear a localização e a extensão das áreas eloquentes em relação à ressecção planejada e, portanto, reduzir antecipadamente os déficits funcionais potenciais que podem ser esperados da cirurgia de epilepsia 8,9,10,11 . Vários estudos investigaram a utilidade clínica do ESI e/ou MSI na avaliação pré-cirúrgica da epilepsia, e mostraram achados promissores no delineamento do EZ 12,13,14,15,16,17,18,19. Por exemplo, Mouthaan et al.14 realizaram uma extensa meta-análise usando dados não invasivos de 11 estudos prospectivos e retrospectivos de epilepsia e relataram que essas técnicas de localização de fontes podem identificar a ZE com alta sensibilidade (82%) e baixa especificidade (53%). Outros estudos também mostraram que MSI e ESI podem localizar corretamente o foco epiléptico dentro da área ressecada em pacientes epilépticos com ressonância magnética (RM) normal19,20,21. Esses resultados de localização são particularmente importantes para os pacientes que não são elegíveis para cirurgia de epilepsia devido a achados clínicos ou de imagem inconclusivos. Em resumo, ESI e MSI podem contribuir significativamente para o mapeamento pré-cirúrgico de áreas cerebrais epileptogênicas e funcionais em pacientes com DRE.
Apesar desses achados encorajadores, essas técnicas são atualmente realizadas em apenas alguns centros terciários de epilepsia regularmente e muitas vezes são subutilizadas em populações pediátricas. Além disso, HD-EEG e MEG raramente são registrados simultaneamente, embora forneçam informações confirmatórias e complementares. O MEG é sensível para detectar fontes superficiais com orientação tangencial, mas é cego para fontes orientadas radialmente localizadas nos giros ou em áreas mais profundas do cérebro 22,23,24,25,26. Além disso, o MEG fornece melhor resolução espacial (milímetros) em comparação com o EEG 16,22,25. Ao contrário dos sinais de EEG, os sinais de MEG são livres de referência e essencialmente não são afetados por diferentes condutividades dos tecidos cerebrais (ou seja, meninges, líquido cefalorraquidiano, crânio e couro cabeludo)25,27 fornecendo medições sem distorções dos campos magnéticos produzidos pelo cérebro. Por outro lado, o EEG pode detectar fontes de todas as orientações, mas oferece menor resolução espacial do que o MEG e é mais suscetível a artefatos 26,28. Devido a essas sensibilidades complementares à orientação e profundidade da fonte, aproximadamente 30% da atividade epileptiforme (por exemplo, IEDs) só pode ser registrada no MEG, mas não no EEG, e vice-versa 26,29,30,31,32. Ao contrário do EEG, que permite gravações prolongadas, a captura de crises clínicas com MEG é desafiadora devido ao tempo de gravação restrito que geralmente é insuficiente para registrar eventos ictais na maioria dos pacientes. Além disso, artefatos causados por movimentos da cabeça relacionados a convulsões podem interferir na qualidade dos registros de MEG 29,33,34,35. Por outro lado, os registros de MEG são mais rápidos e fáceis em comparação com o EEG, especialmente em crianças, uma vez que não há necessidade de acoplar sensores sobre a cabeça da criança35.
Os avanços no hardware tornaram possível registrar simultaneamente dados MEG e HD-EEG com um grande número de sensores (mais de 550 sensores) cobrindo todo o cabeçote. Além disso, os desenvolvimentos modernos nas tecnologias de EEG minimizaram o tempo de preparação para HD-EEG para menos de um quarto de hora36. Isso é particularmente importante para populações pediátricas com comportamentos desafiadores que não conseguem ficar paradas por períodos prolongados. Além disso, os avanços nas tecnologias de software permitiram a combinação de ESI e MSI em uma única solução, ou seja, imagens de fontes eletromagnéticas (EMSI), realizadas em gravações simultâneas de HD-EEG e MEG. Vários estudos teóricos e empíricos relataram maior precisão de localização de fonte com EMSI do que qualquer uma das modalidades isoladamente 13,30,31,37,38,39,40,41. Usando diferentes abordagens de localização de fontes para reconstruir a atividade em resposta a estímulos sensoriais, Sharon et al.37 descobriram que o EMSI teve resultados de localização consistentemente melhores do que o ESI ou o MSI sozinho em comparação com a ressonância magnética funcional (fMRI), que serve como referência não invasiva de precisão de localização precisa. Os autores sugeriram que essa localização melhorada se deve ao aumento do número de sensores para resolver a solução inversa e aos diferentes padrões de sensibilidade das duas modalidades de imagem37. Da mesma forma, Yoshinaga et al.31 realizaram análise dipolo em dados simultâneos de EEG e MEG de pacientes com epilepsia relacionada à localização intratável e mostraram que o EMSI forneceu informações que não seriam obtidas usando apenas uma modalidade isoladamente e levou a uma localização bem-sucedida para cirurgia de epilepsia em um dos pacientes analisados. Em um estudo prospectivo cego, Duez et al.13 mostraram que o EMSI alcançou uma razão de chances significativamente maior (ou seja, probabilidade de se tornar livre de convulsões) em comparação com ESI e MSI, uma precisão de localização ≥52% e uma concordância ≥53% e ≥36% com o irritativo e SOZ, respectivamente. Um estudo mais recente do nosso grupo42 mostrou que o EMSI forneceu estimativas de localização superiores e melhor desempenho de previsão de resultados do que ESI ou MSI sozinhos, com erros de localização de ressecção e SOZ de ~ 8 mm e ~ 15 mm, respectivamente. Apesar desses achados promissores, há uma carência de estudos que forneçam a estrutura metodológica sobre EMSI em crianças com DRE.
Este estudo ilustra a configuração experimental para a realização simultânea de gravações de MEG e HD-EEG, bem como a estrutura metodológica para analisar esses dados com o objetivo de localizar a zona irritativa, SOZ e áreas cerebrais eloquentes em crianças com DRE. Mais especificamente, as configurações experimentais são apresentadas para (i) registrar e localizar a atividade epileptiforme interictal e ictal durante o sono e (ii) registrar respostas evocadas visuais, motoras, auditivas e somatossensoriais e mapear áreas cerebrais eloquentes relevantes (ou seja, visual, motora, auditiva e somatossensorial) durante uma tarefa visuomotora, bem como estímulos auditivos e somatossensoriais. As etapas detalhadas do pipeline de análise de dados são apresentadas para realizar EMSI, bem como ESI e MSI individuais usando dipolo de corrente equivalente (ECD) e mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM).
Os procedimentos experimentais aplicados aqui foram aprovados pelo Conselho de Revisão Institucional Regional do Norte do Texas (2019-166; Investigador principal: Christos Papadelis). A seção a seguir descreverá o protocolo experimental para a localização de fontes não invasivas de IEDs, inícios ictais e respostas evocadas por eventos (ou seja, visuais, motoras, auditivas e somatossensoriais) usando gravações simultâneas de MEG e HD-EEG acompanhadas em nosso laboratório. A Federação Internacional de Neurofisiologia Clínica43 e a American Clinical MEGSociety 44 forneceram "padrões mínimos" para o registro clínico de rotina e análise de dados espontâneos de MEG e EEG. Os procedimentos para gravações de HD-EEG descritos aqui aplicam-se apenas a sistemas de eletrodos de EEG baseados em esponja. O processo geral de preparação para cada assunto é de cerca de 2-3 h, compreendendo as gravações reais de ~ 1,5 h.
1. Preparação do sistema MEG
2. Preparação do assunto
3. Aquisição de dados
NOTA: A aquisição de dados simultâneos de MEG e EEG é realizada nas instalações de MEG do Cook Children's Medical Center (CCMC). Mais detalhes sobre o uso clínico do MEG em crianças pediátricas com epilepsia podem ser encontrados em outro lugar 8,27,45.
4. Análise dos dados
Pacientes pediátricos com DRE foram recrutados na Clínica de Epilepsia do Jane and John Justin Institute for Mind Health, Cook Children's Health Care System (CCHCS). Aqui, são apresentados dados de três pacientes representativos: (i) uma menina de 10 anos, (ii) um menino de 13 anos e (iii) uma menina de 10 anos.
Caso 1: Uma menina de 10 anos foi internada com convulsões a partir dos três anos de idade. O paciente sofria de convulsões diárias mesmo após a administração de 8 ASMs. As convulsões iniciais foram caracterizadas por desvio ocular (lado incerto) e parada comportamental. Mais tarde, o paciente apresentou convulsões diárias de ~ 30 s, caracterizadas por beicto ictal (sinal do "chapeau de gendarme"), desvio da cabeça para a esquerda e enrijecimento tônico bilateral do braço (predominância direita). O vídeo EEG de longo prazo revelou dois grupos de convulsões tônicas assimétricas com desvio da cabeça para a esquerda, seguido por seu braço esquerdo subindo. Três convulsões tônicas também foram observadas durante o sono, com corridas frequentes de poliespinhos rápidos generalizados e ondas lentas com abertura intermitente dos olhos, olhar para cima e elevação do braço esquerdo ou direito. Esses poliespinhos e ondas de sono lento eram principalmente proeminentes no lobo temporal médio esquerdo. A ressonância magnética do cérebro revelou as seguintes displasias multifocais: (i) lobo parietal esquerdo (giro pós-central), displasia cortical focal (DFC) com sinal de transmanto (DFC tipo II), (ii) DFC da junção parieto-occipital direita e (iii) DFC do pólo temporal esquerdo. A tomografia por emissão de pósitrons (PET) demonstrou hipometabolismo no lobo parietal esquerdo, lobo temporal esquerdo e junção parieto-occipital direita correspondendo aos focos da anormalidade de sinal (ou seja, FCD) no exame de ressonância magnética. O paciente foi diagnosticado com epilepsia intratável, com semiologia estereotipada de chapeau seguida de rigidez tônica do braço, sugerindo possível início mesial frontal ou insular/temporal. A exploração extensa de estereo-EEG bilateral (sEEG) foi recomendada visando o lobo frontal, cíngulo, ínsula e as regiões de displasia. Durante o monitoramento do iEEG, o paciente apresentou convulsões típicas com "chapeau de gendarme" seguidas de elevação/flexão tônica da extremidade superior direita ou esquerda caracterizada por início difuso de EEG, máximo sobre a ínsula anterior bilateral. Os IEDs multifocais foram observados principalmente no lobo temporal anterior direito e esquerdo e no córtex frontal dorsolateral, incluindo a ínsula bilateral. A ESI realizada no registro de iEEG confirmou a localização da SOZ, que foi clinicamente definida bilateralmente no córtex frontal dorsolateral esquerdo e direito e na ínsula anterior.
Como parte da avaliação pré-cirúrgica, foi realizada a localização da fonte nos dados simultâneos de MEG e HD-EEG. Os registros de MEG e HD-EEG indicaram IEDs frequentes em ambas as regiões frontotemporais. A Figura 3A mostra um exemplo representativo de um IED em dados de MEG e HD-EEG; O campo topográfico e o mapeamento potencial de ambas as modalidades indicaram uma possível fonte subjacente na região frontotemporal direita. ESI indicou um aglomerado disperso de dipolos cobrindo áreas dos lobos frontotemporal e parietal direito e esquerdo. O MSI mostrou um aglomerado focal de dipolos no lobo frontotemporal direito, localizado próximo à ínsula direita. O EMSI indicou clusters focais de dipolos nas regiões frontotemporais bilaterais, em consonância com o ESI realizado no padrão-ouro iEEG, que confirmou as observações clínicas (Figura 3C). Esses dipolos estimados por meio do EMSI mostraram uma distância média do SOZ definido por iEEG de 9,81 mm (mediana: 11,18; std: 2,37).
Caso 2: Um menino de 13 anos com epilepsia intratável foi internado com convulsões a partir dos nove anos de idade. As convulsões começaram com uma aura seguida de desvio da cabeça / olho para a esquerda com consciência preservada às vezes e clônus focal da cabeça para a esquerda, duram ~ 30 s e ocorreram várias vezes por semana. Nenhum dos ASMs prescritos alcançou o controle das convulsões. A partir do vídeo-EEG de longo prazo, observamos picos temporais posteriores direitos e descargas frequentes de ondas de pico no hemisfério direito envolvendo o córtex temporal médio, frontotemporal, temporoparietal e centroparietal. O paciente apresentou seis crises eletroclínicas caracterizadas por alteração comportamental, desvio cabeça/olho para a esquerda com extensão do braço esquerdo e, às vezes, atividade clônica do braço esquerdo, e três convulsões com atividade convulsiva bilateral secundária. O início máximo foi no lobo temporal médio direito, com evolução no lobo frontotemporal direito. A ressonância magnética do cérebro revelou uma extensa malformação do córtex no hemisfério cerebral direito (predominantemente perisylviano) e uma leve perda de volume no hemisfério cerebral direito com dilatação ex vacuo do ventrículo lateral direito. O paciente foi diagnosticado com epilepsia intratável com início no hemisfério direito, favorecendo o início temporal e perisylviano na região de malformação cortical difusa. O EEG estereoscópico foi realizado para delinear a extensão do acometimento, com eletrodos colocados nos córtices temporal direito, perisylviano, insular e parieto-occipital. Várias crises eletroclínicas de início focal foram capturadas durante o monitoramento do iEEG com início máximo em uma ampla área do lobo frontotemporal direito. O ESI realizado em dados de iEEG localizou essas convulsões em uma área mais focal, compreendendo as áreas temporal direita (perto do giro temporal médio direito) e perisylviana.
Como parte da avaliação pré-cirúrgica, foram realizados MEG e HD-EEG simultâneos, durante os quais o paciente experimentou duas convulsões: uma enquanto estava sentado na cadeira de madeira durante o processo de digitalização e outra capturada durante a gravação real com o início visível no MEG e no HD-EEG (Figura 4A). O campo de topografia e os mapas potenciais no início ictal indicaram que o gerador subjacente do início da convulsão pode estar no lobo temporal médio direito, conforme mostrado na Figura 4A. A localização da fonte no evento ictal apresentou achados diferentes para ESI e MSI: O ESI mostrou dipolos localizados nos lobos frontotemporal e centroparietal direito, enquanto o MSI mostrou dipolos com alto agrupamento principalmente no lobo temporal direito (Figura 4B), com dipolos adicionais espalhados no córtex frontotemporal. Ao combinar essas soluções, o EMSI revelou a localização do início ictal dentro do lobo temporal concordante com o ESI no padrão-ouro iEEG (Figura 4B). Particularmente, o EMSI apresentou resultados de localização com uma distância média do SOZ definida pelo monitoramento do iEEG de 12,21 mm (mediana: 13,62; std: 2,37).
Caso 3: Uma mulher de 15 anos com epilepsia idiopática relacionada à localização foi internada com convulsões a partir dos 13 anos de idade, mas possivelmente aos 8-9 anos em retrospecto, quando foi diagnosticada com tiques devido a movimentos repetitivos e estereotipados do pescoço. O paciente apresentava breves inclinações da cabeça para a esquerda que às vezes progrediam para convulsões discognitivas focais com comportamentos hipermotores (ou seja, convulsões tônico-clônicas generalizadas), bem como convulsões noturnas. Vários ASMs foram administrados sem atingir o controle completo das convulsões. Durante o monitoramento de vídeo-EEG de longo prazo, o paciente teve convulsões eletroclínicas focais com generalização secundária com início no lobo temporal posterior esquerdo, numerosas convulsões motoras focais breves com inclinação da cabeça para a esquerda e uma convulsão eletrográfica sutil com início no córtex centroparietal esquerdo. A ressonância magnética cerebral não revelou nenhuma anormalidade intracraniana aguda e uma malformação de Chiari I. O exame de tomografia computadorizada por emissão de pósitrons (PET-CT) da cabeça foi negativo. Testes adicionais, como TC por emissão de fóton único (SPECT), MEG e HD-EEG simultâneos, radiografia da coluna cervical, angiografia por ressonância magnética (ARM) da cabeça e pescoço e, eventualmente, exploração por EEG do hemisfério esquerdo, foram recomendados.
Como parte da avaliação, o paciente participou de gravações simultâneas de MEG e HD-EEG para mapeamento de áreas cerebrais eloquentes, como os córtices primários visual, motor, auditivo e somatossensorial. Inicialmente, o paciente realizava uma tarefa visuomotora, seguida de estímulos auditivos e somatossensoriais. A primeira resposta cortical à estimulação visual ocorreu em ~70 ms após o início do estímulo para MEG e HD-EEG (Figura 5A). Figura 5B relata o campo topográfico e os mapas potenciais das localizações corticais envolvidas na estimulação visual para MEG e HD-EEG, respectivamente. Para HD-EEG, foi observada uma mudança de polaridade nos canais que cobrem as áreas occipitais do cérebro, enquanto uma distribuição de campo mais complexa foi encontrada nas mesmas áreas para MEG (Figura 5B). A localização da fonte usando dSPM revelou uma atividade cortical focal neste ponto de tempo nas seguintes regiões cerebrais do atlas Desikan-Killiany: (i) cúneo para MSI; (ii) córtex occipital lateral para ESI; e (iii) cúneo e córtex occipital lateral para EMSI (Figura 5C). A análise de tempo-frequência nas respostas corticais visuais revelou uma sincronização relacionada a eventos (ERS) na banda de frequência gama para MSI (faixa aproximada: 30-50 Hz), ESI (faixa aproximada: 40-50 Hz) e EMSI (faixa aproximada: 30-50 Hz) (Figura 5D). Para as respostas evocadas motoras, foi observada supressão da atividade do ritmo mu sobre o M1 contralateral durante o início do movimento (Figura 6A). Em Figura 6B, relatamos o campo de topografia e os mapas potenciais das áreas cerebrais ativadas durante a tarefa motora para MEG e HD-EEG, respectivamente. Os mapas de campo MEG indicaram alterações claras do influxo magnético e do fluxo de saída nas áreas centrais do cérebro contralaterais, o que pode indicar um gerador focal subjacente no M1 contralateral (Figura 6B). Os mapas de potencial HD-EEG mostraram uma mudança de polaridade focal nas mesmas áreas, com potenciais elétricos perpendiculares aos campos magnéticos (Figura 6B). Os picos de ativação máxima da fonte foram observados durante a execução da tarefa de tapping no giro pré-central contralateral do atlas Desikan-Killiany para MSI, ESI e EMSI, respectivamente, conforme exibido em Figura 6C. As respostas corticais motoras que ocorreram durante a antecipação do próximo movimento de batida mostraram ERS nas bandas beta e gama para MSI (faixa aproximada: 20-30 Hz) e EMSI (faixa aproximada: 20-40 Hz) e banda gama para ESI (faixa aproximada: 30-50 Hz), referida na literatura como mu rhythm suppression (Figura 6D).55,56 Os campos evocados auditivos e os potenciais em resposta à estimulação auditiva tiveram um pico positivo máximo em ~80 ms e ~120 ms após o início do estímulo para MEG e HD-EEG, respectivamente (Figura 7A). Em Figura 7B, relatamos o campo topográfico e os mapas potenciais das localizações corticais envolvidas na estimulação auditiva para MEG e HD-EEG, respectivamente. Tanto no MEG quanto no HD-EEG, foi observada uma mudança óbvia de polaridade com pólos negativos e positivos claramente definidos nos sensores que cobrem as áreas temporais esquerdas do cérebro; esses mapas de campo magnético perpendicular e potencial elétrico podem revelar um gerador focal subjacente em V1 (Figura 7B). Realizando-se a localização da fonte nos campos evocados auditivos médios e potenciais, observou-se ativação cortical máxima no giro temporal transverso e na porção posterior do giro temporal superior do atlas de Desikan-Killiany para MSI, ESI e EMSI, respectivamente (Figura 7C). A análise tempo-freqüencial das respostas evocadas auditivas revelou ERS na banda gama para MSI (faixa aproximada: 40-60 Hz) e EMSI (faixa aproximada: 35-50 Hz), e bandas de frequência beta e gama (faixa aproximada: 25-60 Hz) para ESI (Figura 7D). Finalmente, observamos a primeira atividade cortical em resposta à estimulação tátil em ~ 60 e ~ 50 ms após o início do estímulo para MEG e HD-EEG, respectivamente (Figura 8A). Em Figura 8B, relatamos o campo de topografia e os mapas potenciais das áreas cerebrais ativadas durante a estimulação somatossensorial para MEG e HD-EEG, respectivamente. Os mapas de campo MEG revelaram uma clara mudança de polaridade com alterações distintas do fluxo magnético nos sensores que cobrem as áreas parietais contralaterais, enquanto os mapas de potencial HD-EEG mostraram uma mudança menos óbvia de polaridade nas mesmas áreas com um pólo positivo mais forte do que o negativo. Esses mapas de campo magnético perpendicular e potencial elétrico podem indicar um gerador cortical focal em S1. Usando dSPM nas respostas evocadas somatossensoriais médias, a atividade máxima da fonte cortical neste ponto de tempo foi observada dentro do giro pós-central contralateral do atlas Desikan-Killiany para MSI, ESI e EMSI, respectivamente (Figura 8C). Em resposta aos estímulos táteis, ERS nas bandas de frequência beta e gama para MSI (faixa aproximada: 15-40 Hz) e EMSI (faixa aproximada: 20-40 Hz) e banda de frequência gama para ESI (faixa aproximada: 30-40 Hz) (Figura 8D) também foram observados.

Figura 1: Configuração experimental para MEG e HD-EEG simultâneos no CCHCS. (A) Sistemas HD-EEG (256 canais) e MEG (306 sensores) com o pórtico do MEG ajustado para uma posição supina (90 °, posição horizontal) para uma gravação em estado de repouso / sono usando a cama compatível com MEG não magnética. O técnico está preparando o sujeito (uma menina de 9 anos) para a gravação, garantindo segurança e conforto. (B) Sistemas HD-EEG e MEG configurados para uma gravação na posição sentada usando a cadeira compatível com MEG não magnético. O técnico está preparando o sujeito para a gravação, garantindo a posição correta do sujeito na frente da tela onde os estímulos visuais serão projetados durante a tarefa visuomotora. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: Aspectos técnicos da combinação de dados de gravações simultâneas de MEG e HD-EEG usando diferentes sistemas de aquisição. (A) Alinhamento espacial (co-registro) de sensores MEG e HD-EEG no mesmo sistema de coordenadas (definido pelas coordenadas da cabeça do sujeito) para um sujeito representativo (uma menina de 9 anos). As coordenadas da cabeça do sujeito são representadas pelos seguintes pontos fiduciais: násio (verde) e pontos pré-auriculares esquerdo/direito (vermelho e azul, respectivamente). Os sensores de 306 MEG (de cor azul) - 102 magnetômetros e 204 gradiômetros planares - e as bobinas do indicador de posição da cabeça (HPI) (de cor magenta) são exibidos; alinhados no mesmo sistema de coordenadas, os 256 canais HD-EEG também são exibidos (cor de rosa). (B) Painel esquerdo: Desvio linear (ou seja, delta, exibido como uma linha preta) de amostras de dados que ocorrem entre os sistemas MEG e HD-EEG para um sujeito representativo (uma menina de 9 anos). O delta é definido como o valor absoluto da diferença entre os tempos em que o mesmo gatilho é enviado para os sistemas MEG e EEG e aumenta continuamente ao longo do tempo: de valores baixos (delta = 0 ms) para altos (delta = 197 ms). A correção do desvio linear estimado usando uma função polinomial a ser aplicada aos sinais é exibida com uma linha tracejada azul. O desvio corrigido (delta ~ 0 ms ao longo do tempo) representando um tempo sincronizado entre os sistemas MEG e EEG é exibido com uma linha tracejada vermelha. Painel direito: A representação gráfica da mudança de tempo (delta = 197 ms) estimada para o último disparo enviado aos sistemas MEG e EEG é exibida. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Descargas epileptiformes interictais (IEDs) em dados de MEG e HD-EEG. (A) Porção de tempo de registro simultâneo de MEG e HD-EEG (10 s) de uma menina de 10 anos (Caso 1) com IEDs frequentes. Um subgrupo dos sensores de 306 MEG e 256 eletrodos de EEG foi selecionado para fins de visualização. O campo de topografia e os mapas potenciais no pico de um IED são exibidos como painéis internos para MEG e HD-EEG, respectivamente. (B) Localização dos sensores MEG e HD-EEG (amarelos) co-registrados na cabeça 3D do sujeito e nas superfícies corticais (azuis). Modelo realista de cabeça do método dos elementos de contorno (BEM) consistindo em três camadas [ou seja, couro cabeludo (cor cinza), crânio externo (cor amarela) e crânio interno (cor rosa)] reconstruído a partir da ressonância magnética pré-operatória do sujeito. (C) Os resultados de agrupamento de localização de fonte realizados em IEDs usando dipolo de corrente equivalente (ECD) são mostrados na ressonância magnética pré-operatória do sujeito para ESI, MSI, EMSI e ESI em iEEG (padrão ouro) 52 . Os mapas de calor do cluster de dipolo com uma qualidade de ajuste >60% são exibidos de valores mais baixos (azul) para mais altos (vermelho). A zona de início da crise definida por meio de ESI realizada em dados de iEEG foi considerada o padrão-ouro (círculos laranja e verde). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4: Início da convulsão nos dados de MEG e HD-EEG. (A) Porção de tempo de gravação simultânea de MEG e HD-EEG (10 s) de um homem de 13 anos (Caso 2) com o início da convulsão (seta vermelha). Um subgrupo dos sensores de 306 MEG e 256 eletrodos de EEG foi selecionado para fins de visualização. O campo de topografia e os mapas potenciais no início ictal são exibidos como painéis internos para MEG e HD-EEG, respectivamente. (B) Os resultados de agrupamento de localização da fonte realizados no início do evento ictal usando o método de dipolo de corrente equivalente (ECD) são mostrados na ressonância magnética pré-operatória do sujeito para ESI, MSI, EMSI e ESI no iEEG (padrão ouro) 52. Os mapas de calor do cluster de dipolo com uma qualidade de ajuste >60% são exibidos de valores mais baixos (azul) para mais altos (vermelho). A zona de início da crise definida por meio de ESI realizada em dados de iEEG foi considerada padrão-ouro (círculo azul). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5: Campos e potenciais evocados visuais a partir de dados de MEG e HD-EEG. (A) As respostas evocadas visuais médias de uma mulher de 15 anos para MEG (painel superior) e HD-EEG (painel inferior) são exibidas para o intervalo de tempo entre -100 ms e 300 ms. (B) O campo de topografia e os mapas potenciais do córtex visual primário são exibidos para MEG e HD-EEG, respectivamente. (C) Mapas de ativação de fontes com amplitudes máximas de ativação cortical nas regiões cerebrais do atlas Desikan-Killiany (ou seja, cúneo e córtex occipital lateral) estimados usando o método de mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM) para MSI, ESI e EMSI, respectivamente. Mapas de calor da ativação da fonte (z-score normalizado dSPM) são exibidos. (D) Mapas de tempo-frequência obtidos usando a decomposição de tempo-frequência de wavelet de Morlet nas respostas evocadas visuais no córtex visual primário são exibidos para a janela de tempo de -100 ms a 300 ms. Mapas de calor da potência de tempo-frequência, expressos em porcentagens com base no desvio dos dados normalizados da média sobre a linha de base [-200; 0] ms, são exibidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6: Campos e potenciais evocados motores a partir de dados de MEG e HD-EEG. (A) As respostas médias evocadas motoras de uma mulher de 15 anos para MEG (painel superior) e HD-EEG (painel inferior) são exibidas para a tarefa de toque de índice esquerdo no intervalo de tempo entre -100 e 300 ms. O sinal de eletromiografia (EMG) (painel central) com o início do movimento (seta roxa) é exibido para o intervalo de tempo entre -100 ms e 300 ms; o sinal é filtrado na banda de frequência 30-300 Hz (filtro Notch: 60 Hz). (B) O campo de topografia e os mapas potenciais do córtex motor primário são exibidos para MEG e HD-EEG, respectivamente. (C) Mapas de ativação da fonte com amplitudes máximas de ativação cortical no giro pré-central contralateral do atlas Desikan-Killiany estimadas usando o método de mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM) para MSI, ESI e EMSI, respectivamente. Mapas de calor da ativação da fonte (dSPM normalizado z-score) são exibidos, juntamente com o sulco central (linha preta). (D) Mapas de tempo-frequência obtidos usando a decomposição de tempo-frequência de wavelet de Morlet nas respostas motoras evocadas no córtex motor primário para a janela de tempo de -300 ms a 500 ms. Mapas de calor da potência de tempo-frequência, expressos em porcentagens com base no desvio dos dados normalizados da média sobre a linha de base [-1500; -1000] ms, são exibidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 7: Campos evocados auditivos e potenciais a partir de dados de MEG e HD-EEG. (A) As respostas evocadas auditivas médias de uma mulher de 15 anos para MEG (painel superior) e HD-EEG (painel inferior) são exibidas para o intervalo de tempo entre -100 ms e 300 ms. (B) O campo topográfico e os mapas de potencial do córtex auditivo primário são exibidos para o MEG e HD-EEG, respectivamente. (C) Mapas de ativação da fonte com amplitudes máximas de ativação cortical no giro temporal transverso e na porção posterior do giro temporal superior do atlas Desikan-Killiany estimados usando o método de mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM) para MSI, ESI e EMSI, respectivamente. Mapas de calor da ativação da fonte (z-score normalizado dSPM) são exibidos. (D) Mapas de tempo-frequência obtidos por meio da decomposição tempo-frequência das wavelets de Morlet nas respostas evocadas auditivas no córtex auditivo primário para a janela de tempo de -100 a 300 ms. Mapas de calor da potência de tempo-frequência, expressos em porcentagens com base no desvio dos dados normalizados da média sobre a linha de base [-500; 0] ms, são exibidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 8: Campos e potenciais evocados somatossensoriais a partir de dados de MEG e HD-EEG. (A) As respostas somatossensoriais evocadas médias de uma mulher de 15 anos para MEG (painel superior) e HD-EEG (painel inferior) são exibidas para a estimulação dos dígitos esquerdos no intervalo de tempo entre -100 e 300 ms. (B) O campo de topografia e os mapas potenciais do córtex somatossensorial primário são exibidos para o MEG e HD-EEG, respectivamente. (C) Mapas de ativação da fonte com amplitudes máximas de ativação cortical no giro pós-central contralateral do atlas Desikan-Killiany estimados usando o método de mapeamento paramétrico estatístico dinâmico (dSPM) para MSI, ESI e EMSI, respectivamente. Mapas de calor da ativação da fonte (dSPM normalizado z-score) são exibidos, juntamente com o sulco central (linha preta). (D) Mapas de tempo-frequência obtidos usando a decomposição de tempo-frequência de wavelet de Morlet nas respostas evocadas somatossensoriais no córtex somatossensorial primário para a janela de tempo de -100 ms a 300 ms. Mapas de calor da potência de tempo-frequência, expressos em porcentagens com base no desvio dos dados normalizados da média sobre a linha de base [-100; 0] ms, são exibidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Os autores não relatam divulgações.
A magnetoencefalografia (MEG) e a eletroencefalografia de alta densidade (HD-EEG) raramente são registradas simultaneamente, embora forneçam informações confirmatórias e complementares. Aqui, ilustramos a configuração experimental para registrar MEG e HD-EEG simultâneos e a metodologia para analisar esses dados com o objetivo de localizar áreas cerebrais epileptogênicas e eloquentes em crianças com epilepsia resistente a medicamentos.
Este trabalho foi apoiado pelo Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrame (R01NS104116; R01NS134944; Investigador principal: Christos Papadelis).
| Unidade AIRSTIM | SD Instruments | N/A | O sistema SDI AIRSTIM é um estímulo alternativo não condicionado para chocar |
| Baby Shampoo | O | Shampoo para BebêsN/A | da Johnsoné tão suave para os olhos quanto a água pura e é especialmente projetado para limpar suavemente o bebê' s delicado cabelo e couro cabeludo. |
| Solução de limpeza desinfetante Control III | Maril Products, Inc. | http://www.controlthree.com/ | Solução desinfetante e germicida formulada para hospitais |
| Elekta Neuromag | TRIUX | NM24132A | Sistema abrangente de medição bioeletromagnética caracterizado por neuromagnetômetro de 306 canais para estudos funcionais do cérebro |
| Tecnologia FASTRAK | Polhemus | NS-7806 | Usando a tecnologia eletromagnética A/C, o FASTRAK fornece dados precisos de posição e orientação, praticamente sem latência. Com uma única fonte magnética, o FASTRAK fornece dados para até quatro sensores. A fonte emite um campo eletromagnético, os sensores dentro do campo de alcance são rastreados em 6DOF (6 graus de liberdade). A configuração é simples e intuitiva, sem necessidade de calibração do usuário. |
| Eletrodos de EEG de Copo Reutilizável de Grama Genuína | Natus Medical, Inc. | N/A | Cada eletrodo de EEG de grama genuína passa por rigorosos testes mecânicos e elétricos para garantir longa vida útil para clareza e confiabilidade de gravação insuperáveis. |
| Rede de Sensores Geodésicos | Geodésicos Elétricos, Inc. | S-MAN-200-GSNR-001 | 32 a 256 eletrodos para colocar na cabeça humana para adquirir dados de eletroencefalografia de matriz densa |
| Sistema de Digitalização do Sensor GeoScan | Geodésica Elétrica, Inc. | 8100550-03 | Scanner portátil e software para registro de posição de eletrodo 3D |
| Natus Xltek NeuroWorks | Natus Medical, Inc. | https://natus.com/ | A plataforma Natus NeuroWorks simplifica o processo de coleta, monitoramento e gerenciamento de dados para testes de EEG de rotina, EEG ambulatorial, monitoramento de longo prazo, monitoramento de UTI e estudos de pesquisa. |
| Software de EEG Natus NeuroWorks | Natus Medical, Inc. | https://natus.com/neuro/neuroworks-eeg-software/ | O software NeuroWorks EEG simplifica o processo de coleta, monitoramento, tendências e gerenciamento de dados de testes de EEG, permitindo que os profissionais de saúde economizem tempo e se concentrem em oferecer o melhor atendimento. |
| ROSA ONE Brain | Zimmer Biomet | https://www.zimmerbiomet.com/en/products-and-solutions/zb-edge/robotics/rosa-brain.html | ROSA ONE Brain é uma solução robótica para auxiliar cirurgiões no planejamento e realização de procedimentos neurocirúrgicos complexos através de um pequeno furo no crânio. |
| Ten20 Pasta Condutiva | Weaver e empresa | N/A | Ten20 contém o equilíbrio certo de aderência e condutividade, permitindo que os eletrodos permaneçam no lugar enquanto permitem a transmissão de sinais elétricos. |