Microestado e análises de complexidade Omega de eletroencefalografia a estado descansando
15 de junho de 2018
Este artigo descreve a análise de microestado protocolo subjacente de eletroencefalografia (EEG) e análise de complexidade de omega, que são duas medidas de EEG livre de referência e altamente valioso para explorar os mecanismos neurais de distúrbios cerebrais.
Este semestre respondeu a 10 perguntas no campo do distúrbio cerebral, como identificar um par eficiente de marcadores para um código de bios no diagnóstico de hoje. A principal vantagem dessa técnica é que ela pode emanar como uma referência do problema pendente quando você está aderindo à análise tradicional de EEG. As aplicações dessa técnica se estendem à nossa compreensão das redes de estados de repouso do cérebro humano.
Para iniciar este procedimento, importe os dados brutos do EEG para o software do laboratório de EEG. Em seguida, carregue o arquivo de localização do canal no software de laboratório de EEG para obter as localizações espaciais desses eletrodos. Para remover os eletrodos de referência, uma opção de Selecionar dados no intervalo de canais da caixa de diálogo pop-up, selecione apenas os eletrodos de gravação e não selecione os eletrodos de referência para que os eletrodos de referência possam ser removidos.
Para filtrar os dados de EEG entre 0,5 e 80 hertz, na caixa de diálogo pop-up, escolha 0,5 para a borda inferior da banda de passagem de frequência hertz e escolha 80 para a borda superior da banda de passagem de frequência hertz. Em seguida, clique Ok.To remover o ruído da linha de energia com um filtro de entalhe entre 49 e 51 hertz, na caixa de diálogo pop-up, escolha 49 para a borda inferior do hertz da banda de passagem de frequência e escolha 51 para a borda superior do hertz da banda de passagem de frequência. Em seguida, selecione a opção Entalhe filtrar os dados em vez da banda de passagem e clique Ok.To remover movimentos oculares, clique em Ferramentas e, em seguida, clique em Remoção de artefatos usando AAR 1.3 e Remoção de EOG usando BSS.
Para remover o EMG, clique em Ferramentas e, em seguida, clique em Remoção de artefato usando AAR 1.3 e remoção de EMG usando BSS. Em seguida, segmente os dados de EEG contínuos pré-processados em épocas com duração de dois segundos. Uma janela aparecerá que permite salvar os dados segmentados do EEG.
Em seguida, importe os dados segmentados do EEG para o software do laboratório de EEG e rejeite as épocas do EEG com valores de amplitude superiores a mais ou menos 80 microvolts em qualquer eletrodo. Em seguida, salve os dados de EEG pré-processados. Neste procedimento, para cada sujeito, carregue os dados de EEG pré-processados, converta os canais de referência em referência média comum e filtre os dados de EEG entre dois e 20 hertz.
Em seguida, identifique os quatro mapas de microestados em cada assunto. Na caixa de diálogo pop-up, escolha três para o número mínimo de classes, escolha seis para o número máximo de classes, escolha 50 para o número de reinicializações, escolha o número máximo de mapas a serem usados e selecione as opções de apenas pico GFP e Sem polaridade. Em seguida, clique no botão Ok.
Posteriormente, salve os dados de EEG de cada sujeito após identificar seus próprios mapas de microestados. Importe os conjuntos de dados EEG de todos os assuntos salvos na última etapa de uma só vez. Em seguida, identifique os mapas de microestado no nível do grupo.
Na caixa de diálogo pop-up, selecione os conjuntos de dados de todos os assuntos na opção Escolher conjuntos para a média. Na opção Nome da média, dê um nome para os mapas de microestado de nível de grupo e clique no botão Ok.Isso criará um novo conjunto de dados chamado GrandMean que armazena os mapas de microestado de nível de grupo. Classifique manualmente a ordem de quatro mapas de microestado de nível de grupo de acordo com sua ordem clássica.
No pop-up, selecione Mais e, em seguida, o número de mapas mostrados se torna quatro. Depois disso, selecione Man sort. Na caixa de diálogo pop-up, insira a nova ordem de quatro mapas de microestado de nível de grupo e clique em Fechar.
Em seguida, classifique a ordem dos quatro mapas de microestado de cada assunto, salve os parâmetros de microestado para cada assunto, que invocarão duas caixas de diálogo pop-up sequencialmente. Na primeira caixa de diálogo, selecione os conjuntos de dados de todos os assuntos. Na segunda caixa de diálogo, selecione 4 classes para a opção, Número de classes.
Selecione as opções de Ajustar somente em picos GFP e Remover microestados potencialmente truncados. Em seguida, escolha 30 para a janela de suavização de rótulo, ms, e escolha Um para a penalidade de não suavidade e clique em Ok.Um arquivo CSV que armazena parâmetros de submicroestado será salvo no computador. Essas imagens mostram que os microestados Classe A e B têm uma orientação frontal direita para occipital esquerda e uma orientação frontal esquerda para occipital direita, respectivamente.
Microestados Classe C e D têm topografias simétricas, mas orientação pré-frontal a occipital e orientação frontal a central para occipital foram observadas, respectivamente. Esta tabela mostra a média e o desvio padrão dos parâmetros de microestado dos indivíduos saudáveis. Uma vez dominada, essa técnica pode ser feita em uma hora se for executada corretamente.
Ao tentar este procedimento, é importante lembrar que os dados do EEG devem ser pré-processados com cuidado. Seguindo este procedimento, outros métodos, como localização de origem, podem ser executados para responder a perguntas adicionais, como de onde vêm esses mapas de microestado. Essa técnica abriu caminho para pesquisadores no campo da ciência do cérebro exporem doenças como no cérebro humano.
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Visão geral
Este artigo descreve um protocolo para análise de microestados de eletroencefalografia (EEG) e análise de complexidade omega, ambas medidas de EEG sem referência. Essas metodologias são vitais para investigar os mecanismos neurais associados a distúrbios cerebrais.
Componentes principais do estudo
Área da ciência
- Neurociência
- Electrofisiologia
- Distúrbios cerebrais
Fundo
- A análise de microestados EEG é uma técnica usada para examinar redes de estado de repouso no cérebro humano.
- A análise de complexidade omega fornece insights sobre a complexidade dos sinais EEG.
- Esses métodos permitem aos pesquisadores explorar os mecanismos neurais subjacentes em distúrbios cerebrais.
Objetivo do estudo
- Introduzir protocolos para análise de dados EEG sem usar uma referência.
- Melhorar a compreensão da dinâmica neural associada a vários distúrbios cerebrais.
- Fornecer uma abordagem padronizada que possa ser replicada em pesquisas.
Métodos utilizados
- O software do laboratório EEG é utilizado para processar dados brutos de EEG.
- As etapas envolvem filtragem, remoção de artefatos e segmentação de dados EEG em épocas.
- Mapas de microestados são identificados e analisados para entender a atividade da rede cerebral.
- O processamento de dados inclui a remoção de ruído da linha de energia e artefatos de movimento ocular.
- Os dados finais são organizados para comparar parâmetros de microestado entre os sujeitos.
Principais resultados
- Quatro mapas de microestados distintos foram identificados nos dados EEG, demonstrando orientações espaciais específicas.
- Os parâmetros de microestado foram quantificados, revelando médias e desvios padrão em sujeitos saudáveis.
- Essa metodologia permite comparações entre indivíduos e possivelmente identifica anormalidades associadas a distúrbios cerebrais.
Conclusões
- O estudo apresenta um protocolo que aprimora o processo de análise EEG, tornando-o eficiente para aplicação rápida.
- Ele mostra o potencial desses métodos na compreensão adicional dos mecanismos neurais e dinâmicas em distúrbios cerebrais.
- Os resultados fornecem uma compreensão fundamental para futuras investigações sobre a natureza das interações das redes cerebrais.
Perguntas frequentes
Executive Industry Relevance
Reference-free EEG measures like microstate and omega complexity analyses address a key limitation in traditional spectral methods by eliminating reference-dependent biases. These approaches enable more reliable characterization of resting-state brain network dynamics, supporting target validation in neuropsychiatric drug discovery. By providing complementary temporal and spatial complexity metrics, they enhance mechanistic de-risking of CNS targets through improved signal interpretability.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of resting-state network alterations as potential biomarkers for target engagement in brain disorders.
- Operational Value: Supports hypothesis-driven selection of CNS targets by linking microstate topography to known functional networks.
- Predictive Value: Facilitates early de-risking of targets by quantifying network-level perturbations indicative of pathophysiological states.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, reference-free EEG readouts suitable for high-throughput screening of compound effects on brain network dynamics.
- Operational Value: Standardizes preprocessing pipelines (filtering, artifact removal, epoching) to ensure reproducibility across compound testing batches.
- Assay Readiness: Produces stable microstate parameters (duration, occurrence, coverage) that serve as robust endpoints for dose-response modeling.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Enables cross-species comparison of resting-state network organization when aligned with known homologs of human microstate classes.
- Mechanistic De-risking: Omega complexity provides spatial complexity metrics that complement microstate temporal metrics, offering a multidimensional view of brain state alterations.
- Risk-Adjusted Advancement: Combined microstate and omega complexity profiles help stratify preclinical models by their resemblance to human resting-state network phenotypes.
Pipeline & Workflow Integration
This method fits within the early discovery continuum, supporting hypothesis testing in target validation and enabling assay development for neuropsychological screening cascades.
- Discovery Biology: Tests therapeutic hypotheses by measuring alterations in microstate class parameters that reflect resting-state network reconfiguration.
- Screening: Delivers standardized, quantitative EEG outputs after artifact removal and epoching, enabling reliable compound library screening.
- Analytics: Generates microstate parameters (mean duration, transition probability) and omega complexity values that allow statistical comparison of brain complexity across conditions.
- Translational Research: Supports preclinical-to-clinical continuity by mapping microstate topographies to resting-state networks, aiding biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable EEG preprocessing and analysis framework applicable across multiple CNS discovery projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity through network-level EEG phenotyping.
- Operational Value: Enhances reproducibility and scalability via standardized EEG lab software workflows for filtering, artifact removal, and microstate mapping.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing objective, quantitative measures of target-mediated brain network modulation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of CNS candidates based on their ability to normalize aberrant microstate or omega complexity profiles.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG preprocessing, artifact correction (AAR, BSS, EOG, EMG removal), and spectral filtering techniques.
- Dependent on EEG lab software capable of microstate map identification, GFP peak detection, and group-level averaging across subjects.
- Necessitates cross-team standardization of epoching parameters (e.g., 2-second epochs), amplitude rejection thresholds (±80 µV), and microstate class sorting procedures.
- Involves adaptation considerations when applying to different species, disease models, or EEG systems with varying electrode montages.
- Limited by the quality of raw EEG recordings; excessive noise or artifacts can compromise microstate map identification and parameter extraction.
