Стимул-специфический Кортикальный визуальный вызванный потенциальные морфологические шаблоны
May 12th, 2019
В этой работе мы представляем протокол для исследования дифференциальных корковых визуальных вызванных потенциальных морфологических моделей путем стимуляции брюшной и дорсальной сетей с использованием ЭЭГ высокой плотности. Визуальные объекты и движения стимул парадигмы, с и без временного испуг, описаны. Также излагаются визуальные вызванные потенциальные морфологические анализы.
Использование этого протокола и будущих исследований с большими размерами выборки может определить, является ли переменная корковая визуальная вызванная потенциальная морфология зависит от типа стимула, внешний, или зритель, внутренне. Переменная визуальная вызванная потенциальная морфология может рассматриваться только с помощью высокого временного разрешения ЭЭГ, который также является экономически эффективным, неинвазивным и требует минимального времени записи по сравнению с другими методологиями. Демонстрацией процедуры будет Mashhood Nielsen, руководитель лаборатории и научный сотрудник из моей лаборатории.
Сопроводив участника в зал записи ЕГЭ, измерьте окружность головы участника в сантиметрах и выберите соответствующий чистый размер ЭЭГ. Измерьте и отметьте середину кожи головы для размещения эталонного электрода. Приготовьте один литр теплой воды, смешанной с пятью миллилитров детского шампуня и 1100 граммов хлорида калия.
Поместите ЭЭГ-сетку в раствор и позвольте сети впитаться в раствор в течение пяти минут. Включите компьютер презентации стимулов и компьютер для приобретения ЭЭГ. Поместите полотенце или другой абсорбентный материал на шею участника, чтобы предотвратить капание раствора на его или ее одежду и поручить участнику закрыть глаза.
Затем твердо схвять ЭЭГ сетку обеими руками и поместить его на голову участника. Убедитесь, что сеть расположена симметрично на голове головы, со эталонным электродом в средней точке кожи головы, которая была измерена. Затяните подбородок и глазные линии сетки, чтобы обеспечить безопасную связь между кожей головы и электродами.
Спросите участника, если он или она комфортно, и если что-нибудь должно быть скорректировано. Подключите сеть ЭЭГ к усилителю. Проверьте наличие надлежащих значений электрода с средней целью 10 килохм.
Чтобы уменьшить значения импеданса, используйте одноми миллилитрную пипетку, чтобы нанесите раствор хлорида калия на кожу головы и электроды, которые имеют высокую зависимость. Продолжайте этот процесс до тех пор, пока не будут достигнуты адекватные значения неустумности через электроды. Поручите участнику сосредоточиться на визуальных стимулах, которые появятся на мониторе.
Расстояние просмотра составляет около 65 дюймов. Используйте псевдо-генератор случайных чисел, чтобы определить порядок представления для четырех визуальных парадигм, и начать визуальные задачи и записи ЭЭГ. Если продолжающийся ЭЭГ показывает высокую миогенную или ровно 60 герц активности, приостановить эксперимент, чтобы перепроверить подключение кожи головы электрода.
Повторите визуальные задачи и записи ЭЭГ для парадигмы визуального объекта, визуальный объект с временной парадигмы испуга, парадигмы визуального движения, и визуальное движение с временной парадигмы испуга. По завершении эксперимента поручить участникам закрыть глаза, чтобы предотвратить проникновение раствора в глаза при удалении сетки. Начните с ослабления подбородка и глазных линий сетки.
Затем медленно снимите сетку, аккуратно потянув подбородок ремень вверх и над головой участника. Отключите сеть ЭЭГ от усилителя. Начните процесс дезинфекции, поместив крышку ЭЭГ в и из ведра, наполненного водой и полоскания под краном.
Затем приготовьте дезинфицирующее средство, добавив около двух литров воды в дезинфицирующее ведро и смешивая 15 миллилитров дезинфицирующего средства с водой. Погрузите сенсорный конец сетки в дезинфицирующее средство. Установите таймер на две минуты.
Непрерывно окунать сеть вверх и вниз. Оставьте чистую замачивания еще на восемь минут. После этого снимите крышку ЭЭГ с дезинфицирующего раствора.
Поместите ЭЭГ сетку в и из электрода ведро заполнены водой и под проточной водой для полоскания. Повторите стирку четыре раза и дайте сетке высохнуть. Для начала анализа ЭЭГ, используя один герц высокого прохода фильтра, передача ЭЭГ файлов в MatLab для анализа через набор инструментов EEGLAB.
Выберите параметр файла из меню падения и нажмите на данные об импорте. Выберите с помощью функций EEGLAB и плагинов из меню. Далее нажмите на соответствующий формат экспортного файла.
Выберите edit'from меню падения вниз, и выберите места канала для переназначения местоположения канала в зависимости от типа электромонтажа. Нажмите на искать места и выбрать эллипс, чтобы найти путь электрод монтаж файл интереса. Чтобы назначить время предварительного и пост-стимула, введите значение 0,1 секунды в поле времени старта.
Чтобы базовые правильные данные в соответствии с интервалом prestimulus, выберите предварительный базовый correct'Remove плохие каналы, используя вероятность на пороге 2,5 балла. Проверка идентификации или удаления плохих каналов путем построения всех электродов. При необходимости вручную снимите каналы со средними амплитудами напряжения за пределами диапазона от 30 до 30 микровольт.
Затем выполните отторжение артефактов, введя значения 100 микровольт и 100 микровольт, и обратите внимание на каналы с напряжением вне диапазона для всех сегментов. Если они составляют 60% или более отклоненных испытаний, вручную удалите эти плохие каналы. Повторите этот шаг столько раз, сколько необходимо.
Следуя шагам удаления артефакта, убедитесь, что принято не менее 100 зачисток. Затем навещаем каналы, представляющие интерес для классификации морфологических моделей. Если морфология cVEP характеризуется большим положительным пиком на уровне примерно 100-115 миллисекунд p1, следуют отрицательный пик примерно на 140 до 180 миллисекунд n1, и положительный пик примерно на 165 до 240 миллисекунд p2, выбрать шаблон A.If cVEP морфология характеризуется положительными и отрицательными пиками примерно от 100 до 115 миллисекунд p1, от 140 до 180 миллисекунд n1a , от 180 до 240 миллисекунд p2a, от 230 до 280 миллисекунд n1b, и от 260 до 350 миллисекунд p2b, выберите шаблон B.To создайте среднее групповое, притягать отдельные наборы данных вместе в соответствии с морфологическим шаблоном визуально наблюдаемых.
Назовите и сохраните недавно объединенный файл набора данных. Получены результаты объекта cVEP пяти участников в возрасте от 19 до 24 лет, которые пассивно просматривали каждую визуальную парадигму. В объектах без временного состояния испуга, два участника были найдены представить с шаблоном А, в то время как три представлены с шаблоном B.Similarly, в объектах с временным состоянием испуга, два предмета, представленные с шаблоном А, и три с шаблоном B.It также могут наблюдаться, что амплитуда и задержка нервного эффекта в каждом объекте начала cVEP шаблон.
Однако, в отличие от объекта начала cVEPs, движение начала cVEP морфологических моделей для каждого участника были последовательными через испуг состоянии. Кроме того, среднее значение группы шаблона B не показывает четких доказательств нескольких пиковых компонентов, обычно присутствующих как с временным испугом, так и без него. Подобно парадигме объектов, дрожь в парадигме движения, как представляется, влияет на начало движения cVEP характеристики в обоих морфологических моделей.
Категоризация морфологии cVEP в настоящее время не выполняется. Но морфологические модели могут отражать специфические зрительные корковые процессы. Рассмотрение этих моделей может прояснить основные нейрофизиологические функции, связанные с поведением.
Магнитоэнцефалография, или МЭГ, может предоставить бесплатную временную информацию о визуальном вызвать потенциалы. В то время как одновременная оценка FMRI может обеспечить высокое пространственное разрешение, касающееся дифференциальной активации корковых сетей, связанных с морфологией. Если электроды расположены ненадлежащим образом и/или затруднения высоки, интерпретация данных будет трудной и, возможно, бессмысленной.
При дезинфекции сетки, не забудьте быть осторожным с дезинфицирующим средством, и не получить его близко к глазам. Утилизировать его должным образом.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Обзор
Это исследование представляет протокол для исследования дифференциальной морфологии кортикальных зрительных вызванных потенциалов (cVEP) с помощью высокоплотного ЭЭГ. Стимулируя вентральные и дорсальные зрительные сети с помощью различных зрительных стимульных парадигм, оно направлено на выяснение того, как морфология cVEP меняется с типом стимуляции и временными факторами.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Электрофизиология
- Зрительное восприятие
Бакграунд
- Зрительные вызванные потенциалы имеют ключевое значение для понимания кортикального обработки зрительной информации.
- Дифференциальная стимуляция вентральных и дорсальных зрительных сетей может раскрыть уникальные морфологические паттерны cVEP.
- Высокоплотный ЭЭГ позволяет проводить измерения с высокой временной разрешенностью в неинвазивном режиме.
Цель исследования
- Оценить, как различные зрительные стимулы влияют на морфологию cVEP.
- Исследовать влияние внутренних (связанных с наблюдателем) и внешних (связанных со стимулом) факторов на паттерны cVEP.
- Установить надежный ЭЭГ протокол для таких исследований.
Используемые методы
- Для захвата сигналов cVEP использовался высокоплотный ЭЭГ.
- Исследование включало участников, наблюдающих различные зрительные стимулы, включая объекты и движение, с временным джиттером или без него.
- Описанный протокол включает подготовку участников, размещение электродов и систематический подход к анализу данных ЭЭГ с использованием пакета EEGLAB.
Основные результаты
- Исследование описывает специфические морфологические паттерны в cVEP, такие как временные пики, указывающие на различные условия стимуляции.
- Ключевые анализы включают отклонение артефактов и повторное назначение местоположения каналов для обеспечения точного представления cVEP.
- Наблюдаемые паттерны могут помочь различить внутренние и внешние факторы, влияющие на зрительную обработку.
Выводы
- Этот протокол позволяет будущим исследованиям более эффективно изучать морфологию cVEP.
- Понимание вариабельности паттернов cVEP может улучшить наши знания о механизмах зрительной обработки.
- Последствия для исследований в области нейрофизиологии и потенциальные приложения в оценке функций зрительного восприятия значительны.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
This protocol enables high-temporal-resolution assessment of cortical visual evoked potential (cVEP) morphology to differentiate neural responses to ventral and dorsal visual network stimuli. By isolating stimulus-specific electrophysiological signatures, it supports mechanistic de-risking in target validation for neuroscience-focused drug discovery programs. The approach provides quantitative, replicable neurophysiological readouts that can inform go/no-go decisions in early discovery stages.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by linking visual stimulus types to distinct cVEP morphological patterns.
- Operational Value: Provides a standardized, non-invasive method for functional target validation using high-density EEG.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by identifying stimulus-dependent neural response variability that may reflect intrinsic or extrinsic factors.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems (human participants) for downstream workflows requiring consistent electrophysiological readouts.
- Quantitative Outputs: Enables measurement of cVEP peak latencies and amplitudes as dependent variables for compound or condition screening.
- Scalability: Supports platform reuse across visual paradigms (object/motion, with/without jitter) for reliable compound evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery-stage cVEP patterning to preclinical validation through disease-relevant visual processing models.
- Biomarker Alignment: Facilitates exploration of cVEP morphology as a potential translational biomarker for visual cortical dysfunction.
- Risk-Adjusted Advancement: Informs decisions by clarifying whether observed effects are stimulus-driven, participant-dependent, or artifact-related.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from hypothesis testing to lead identification, particularly for targets modulating visual cortical networks.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by isolating neural responses to ventral vs. dorsal visual network stimulation.
- Screening: Delivers assay readiness through reproducible cVEP morphological categorization based on peak latency ranges.
- Analytics: Generates quantitative dependent variable measurements (e.g., p1, n1, p2 peak timing) enabling cross-condition comparison.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by offering a human-relevant system for visual pathway interrogation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable electrophysiological capability applicable across multiple visual stimulus paradigms and laboratories.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence by reducing mechanistic ambiguity in visual cortical target engagement.
- Operational Value: Enhances standardization and reproducibility through defined artifact rejection, baseline correction, and morphological categorization protocols.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early biological de-risking of targets affecting visual processing pathways.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by distinguishing true target effects from variability due to jitter or participant state.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG setup, high-density net application, and impedance management.
- Dependent on EEG acquisition systems, amplifiers, and stimulus presentation hardware with precise timing control.
- Necessitates cross-team standardization of EEGLAB-based analysis pipelines, including filtering, artifact rejection, and channel re-referencing.
- Must account for adaptation across participant populations, as intrinsic factors may influence cVEP morphology independent of stimulus type.
- Limited by the need for careful artifact rejection; high myogenic or 60 Hz noise can invalidate trials and require protocol pauses.
