Оценка респираторной мышечной активации Использование Респираторные управления двигателем оценке (RMCA) у лиц с хроническим повреждением спинного мозга
19 июля 2013 г.
Целью данной публикации является представление нашей оригинальной работы на мульти-мышечного подход электромиографический поверхность, чтобы количественно охарактеризовать модели активации дыхательных мышц у людей с хроническим повреждением спинного мозга с использованием векторной основе анализа.
Общая цель данной процедуры заключается в количественной оценке паттернов активации дыхательных мышц у лиц с травмой спинного мозга путем сравнения с нормативными значениями, полученными от здоровых испытуемых. Это достигается путем регистрации электромиографической (ЭМГ) активности дыхательных мышц у лиц с травмой спинного мозга во время выполнения дыхательных заданий. Вторым этапом для расчета интенсивности такой активности каждой мышцы строится результирующий вектор, который характеризует распределение и объем активности этих мышц.
Затем данные, полученные от здоровых добровольцев при выполнении того же задания, используются для расчета прототипа вектора ответа. После этого можно рассчитать индекс сходства, который определяет степень соответствия результирующего вектора прототипу вектора ответа; это позволяет сравнить паттерн активации дыхательных мышц у пациентов с травмой спинного мозга с нормальным паттерном, наблюдаемым у здорового человека. Используя данный метод, мы можем контролировать состояние респираторной моторной функции у пациентов с травмой спинного мозга или другими нарушениями, связанными с дефицитом моторного контроля дыхания.
Сбор и обработка данных имеют решающее значение для успешной оценки данного метода. Именно поэтому важна визуальная демонстрация, которая поможет наглядно представить процедуру. Исследователь Ислам, менеджер по исследованиям Эдвард Браун и технолог по исследованиям М. ПРИ. Чопра из моей лаборатории. Для начала поместите головки поверхностных электродов над брюшками левой и правой дыхательных мышц.
К ним относятся нижняя часть трапециевидной мышцы и параспинальные мышцы на уровне середины лопатки. Параспинальные мышцы на линии между гребнями подвздошных костей. Грудино-ключично-сосцевидная мышца, скалены и верхняя часть трапециевидной мышцы по срединно-ключичной линии.
Ключичная часть большой грудной мышцы по срединно-ключичной линии. Межреберная мышца в шестом межреберье по передней подмышечной линии. Диафрагма по парастернальной линии, прямая мышца живота на уровне пупка и наружная косая мышца живота по средней подмышечной линии.
Разместите заземляющие электроды над акромиональными отростками. Усильте входной сигнал ЭМГ с коэффициентом усиления 2000. Установите фильтрацию в диапазоне от 30 до 1000 hertz и частоту дискретизации 2000 hertz.
Подключите носимый блок системы motion lab с прикрепленными электродами к настольному блоку motion lab, EMG и системе power lab. Как показано в текстовом протоколе, откалибруйте вход датчика давления в дыхательных путях. Установите значение 120 сантиметров воды и задайте частоту дискретизации 2000 гц.
Соберите Т-образную контрольную схему для регистрации давления в дыхательных путях. Затем с помощью воздушной трубки подключите её к датчику низкого давления. В завершение подключите датчик низкого давления к CD 15 и системе PowerLab.
Задания по контролю дыхательной моторики состоят из определения максимального давления на вдохе (MIPT) и максимального давления на выдохе (MEPT). Для проведения MIPT используйте звуковой сигнал, чтобы побудить испытуемого приложить максимальное усилие на вдохе из состояния остаточного объема в течение пяти секунд. Используя контур мониторинга с Т-образным соединителем, обеспечьте отдых не менее одной минуты перед трехкратным повторением процедуры. Для проведения MEPT.
Используйте звуковой сигнал длительностью пять секунд, чтобы дать испытуемым команду выполнить максимальный выдох из состояния общего объема легких. С помощью контура мониторинга с Т-образным соединителем снова обеспечьте отдых не менее одной минуты, а затем повторите процедуру трижды. Преобразуйте входные сигналы ЭМГ и давления в дыхательных путях с помощью системы сбора данных PowerLab, используя 16-битное разрешение полной шкалы АЦП; одновременно регистрируйте давление в дыхательных путях, поверхностную электромиографию и маркерные сигналы для MIPT и MEPT, определяя окна анализа распределения активности нескольких мышц длительностью по пять секунд каждая, исходя из маркера события и давления в дыхательных путях, записанных вместе со звуковым сигналом, поданным испытуемому.
Определив время начала и окончания выполнения задания, рассчитайте активность поверхностной электромиографии для каждой мышцы, используя алгоритм среднеквадратичного значения (RMS). Вычислите среднее значение по трем повторным попыткам для каждого задания. Для каждой мышцы оцените паттерны активации нескольких мышц с помощью метода векторного анализа, известного как индекс произвольного ответа (VRI), используя специализированное программное обеспечение MATLAB. Для каждого маневра рассчитайте параметр величины — суммарную активность поверхностной электромиографии всех мышц в определенном временном окне — как длину вектора ответа (RV) для конкретного задания.
Также вычислите индекс сходства или значение SI для каждого задания как косинус угла между вектором отклика (RV) субъекта с травмой спинного мозга и прототипом вектора отклика (PRV), полученным от здоровых субъектов при выполнении того же задания; здесь представлены электромиограмма и давление в дыхательных путях, одновременно зарегистрированные во время MEPT у здорового человека и пациента с травмой спинного мозга (SCI). Обратите внимание на снижение давления в дыхательных путях и отсутствие активности поверхностной электромиографии в выдыхательных мышцах у субъекта с SCI по сравнению со здоровым лицом. Также отметим, что начало задания, отмеченное в нижней части, сопровождается усилением активности поверхностной электромиографии и повышением давления в дыхательных путях. Основные этапы построения вектора отклика указаны здесь.
Начало и конец задания были определены как точки данных в соответствии с маркером. Среднеквадратичное значение поверхностной электромиографии в пределах этого временного окна события представляет собой среднюю активность поверхностной электромиографии для каждой мышцы. Вектор отклика формируется с использованием значений RMS для иллюстрированной комбинации конкретных мышц.
Ниже представлен расчет прототипа вектора отклика и его величины для группы здоровых лиц. Матрица прототипа отклика была построена с использованием индивидуальных векторов отклика. Каждый столбец в матрице прототипа отклика содержит данные для одного человека из группы, а каждая строка представляет собой количественные показатели активности поверхностной электромиографии конкретной мышцы для всех лиц в группе.
Прототип вектора отклика был рассчитан путем вычисления среднего значения для каждой строки матрицы прототипа отклика. Значение амплитуды представляет собой длину вектора отклика и было рассчитано по приведенной формуле. Описанные здесь этапы относятся к расчету индекса сходства.
Были рассчитаны вектор отклика и его величина для конкретного индивида с SCI. Индекс сходства был получен путем вычисления скалярного произведения прототипа вектора и вектора отклика. После освоения процесса этап записи будет занимать около одного часа.
Способ обработки данных будет зависеть от программного обеспечения, используемого после выполнения данной процедуры. Для получения дополнительных ответов могут быть использованы другие респираторные тесты, такие как кашель или определение максимального потока воздуха в дыхательных путях.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном исследовании представлен подход с использованием многомышечной поверхностной электромиографии для оценки паттернов активации дыхательных мышц у лиц с хронической травмой спинного мозга. Метод основан на векторном анализе для количественной оценки этих паттернов и их сравнения с нормативными значениями, полученными от здоровых испытуемых.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Электромиография
- Физиология дыхания
Теоретическая часть
- Лица с травмой спинного мозга часто страдают дисфункцией дыхательных мышц.
- Электромиография (ЭМГ) является основным инструментом для оценки активации мышц.
- Понимание паттернов дыхания может помочь в мониторинге двигательной функции дыхания.
- Сравнительный анализ со здоровыми добровольцами дает ценные сведения.
Цель исследования
- Количественно оценить активацию дыхательных мышц у пациентов с травмой спинного мозга.
- Разработать метод сравнения паттернов активации мышц с показателями здоровых лиц.
- Улучшить мониторинг дыхательной функции у пациентов с данным заболеванием.
Используемые методы
- Размещение поверхностных электродов на основных дыхательных мышцах для записи ЭМГ.
- Сбор данных с помощью системы лаборатории движения и калибровка давления в дыхательных путях.
- Выполнение заданий по определению максимального давления на вдохе и выдохе.
- Анализ данных ЭМГ с использованием алгоритма среднеквадратичного значения и векторного анализа.
Основные результаты
- Идентификация отчетливых паттернов активации дыхательных мышц у субъектов с травмой спинного мозга.
- Расчет индексов сходства для сравнения со здоровыми прототипами.
- Демонстрация снижения мышечной активности у лиц с ТСМ при выполнении дыхательных задач.
- Разработка прототипа вектора отклика для нормативного сравнения.
Выводы
- Данное исследование предлагает надежный метод оценки дыхательной функции у пациентов с травмой спинного мозга.
- Векторный анализ обеспечивает количественный подход к оценке активации мышц.
- Полученные результаты могут быть использованы при разработке стратегий реабилитации при нарушениях контроля дыхания.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Дисфункция дыхательных мышц при хронических повреждениях спинного мозга способствует развитию легочных осложнений и повышению смертности, что обуславливает необходимость поиска объективных биомаркеров в доклинических и трансляционных исследованиях. Метод оценки управления дыхательными двигательными функциями (Respiratory Motor Control Assessment, RMCA) представляет собой количественный векторный метод анализа паттернов активации нескольких групп мышц, позволяющий проводить прямое сравнение со здоровым контролем. Данный подход способствует снижению механистических рисков при валидации мишеней и разработке анализов для нейромышечной и респираторной терапии, обеспечивая воспроизводимый и подтвержденный по чувствительности показатель целостности моторного контроля.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранний поиск и валидация мишени
- Научная ценность: позволяет проверять терапевтические гипотезы путем количественного определения дефицита моторного контроля дыхания в моделях заболеваний.
- Практическая ценность: предоставляет валидированный по чувствительности индекс для оценки связывания с мишенью и модуляции сигнальных путей в доклинических исследованиях.
Скрининг и разработка анализа
- Научная ценность: позволяет получать количественные профили активации нескольких мышц, подходящие для стандартизации анализов и высокопроизводительного скрининга.
- Практическая ценность: способствует разработке воспроизводимых электрофизиологических методов анализа с определенными пороговыми значениями индекса сходства для оценки соединений.
Трансляционные и доклинические исследования
- Научная ценность: способствует согласованию трансляционных биомаркеров путем корреляции результатов RMCA с тяжестью повреждения и функцией легких.
- Практическая ценность: позволяет принимать обоснованные с учетом рисков решения о переходе на следующие этапы разработки за счет объективного мониторинга непрерывности респираторной моторики на пути от первичного поиска до доклинической валидации.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
Метод RMCA интегрируется в исследовательские рабочие процессы, обеспечивая количественную электрофизиологическую оценку, которая связывает механистический анализ и функциональную валидацию в нейромускулярных и респираторных исследованиях.
- Биологические исследования: способствует проверке гипотез и уточнению путей передачи сигналов путем количественной оценки паттернов активации мышц при различных экспериментальных условиях.
- Скрининг: обеспечивает получение стандартизированных данных, готовых к анализу (величина вектора отклика и индекс сходства), для надежного скрининга соединений.
- Аналитика: предоставляет измерения индекса сходства и величины вектора, что позволяет проводить сравнение между условиями и определять размер эффекта.
- Трансляционные исследования: обеспечивает преемственность с доклиническим этапом за счет валидированной корреляции с клиническими показателями функции легких и степенью повреждения.
- Корпоративное повторное использование: создает многократно используемую электрофизиологическую платформу, применимую для различных моделей респираторных и нервно-мышечных заболеваний.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: Повышение прогностической уверенности при валидации мишени за счет прямого количественного анализа целостности моторного контроля.
- Операционная ценность: Стандартизация и воспроизводимость благодаря четко определенному расположению электродов, методам обработки сигналов и расчету индекса сходства.
- Стратегическая ценность: Оптимизация принятия решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) за счет снижения механистической неопределенности в моделях респираторной дисфункции.
- Влияние на портфель: Приоритизация с учетом рисков на основе объективных транслируемых биомаркеров моторной функции.
Особенности реализации
- Опыт в области регистрации и обработки сигналов поверхностной электромиографии.
- Оборудование, обеспечивающее многоканальную запись ЭМГ, усиление (коэффициент усиления 2000), фильтрацию (30–1000 Hz) и дискретизацию (2000 Hz).
- Стандартизация выполнения дыхательных задач (MIPT/MEPT) и интервалов отдыха для обеспечения сопоставимости данных между разными лабораториями.
- Учет особенностей адаптации для различных модельных систем или степеней повреждения, влияющих на паттерны иннервации мышц.
- Зависимость от эталонных векторов здоровых испытуемых для расчета индекса сходства, что требует наличия нормативных данных для конкретной когорты.
