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Neuroscience

定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査:前帯状皮質からの教訓は、

Published: April 15, 2015 doi: 10.3791/52773

Summary

定位脳波(SEEG)は発作病巣をローカライズを助けるためにてんかん手術で使用手術技法である。また、脳機能を研究するユニークな機会を与える。ここでは、SEEGはヒト対象における認知プロセスを調査するために使用することができる方法について説明します。

Abstract

定位脳波(SEEG)は医学的に難治性てんかんの患者で発作病巣をローカライズするために使用される技術である。この手順では、硬膜下グリッド電極の配置を介して、典型的にはアクセス不可能な脳の領域に複数の深さの電極の慢性的配置を含む。 SEEGは、このように脳機能を研究するユニークな機会を提供します。本論文では、SEEG、認知制御で背側前帯状皮質(DACC)の役割を調査するために使用することができる方法を示します。我々は、電極の外科配置を実証し、SEEG手順の説明が含まれています。我々は、彼らが行動のタスクに従事している間に被写体を同意からローカルフィールドポテンシャル(LFP)のデータを記録するために必要なコンポーネントとプロセスについて説明します。提供された例では、エリア、被験者は認知干渉課題を果たし、我々は、信号が背側前帯状皮質内の電極から記録され、分析される方法を示しintimately意思決定に関与。我々は、この方法は、人間の認知プロセスを調査するために使用できる方法の更なる提案を結論付ける。

Introduction

てんかん、時間をかけて複数の再発性発作によって特徴づけられる一般的な神経学的障害は、病気1の世界的な負担の1%を占めています。患者2,3の30% -抗てんかん薬は20に発作を制御することができない。これらの医学的に難治性の患者では、てんかん手術は、多くの場合、4,5が示されている。手術を続行するという決定は、発作焦点、手術計画を策定するための前提条件を見つける必要があります。最初に、非侵襲性の技術がlateralizeおよび発作焦点をローカライズするために使用される。脳波(EEG)は、例えば、対策皮質の電気的活動は、頭皮上に配置された電極から記録され、多くの場合、発作焦点の位置についての十分な情報を提供することができる。また、磁気共鳴イメージング(MRI)は、海馬硬化症、医学的に難治性てんかんの最も一般的な形態で見られる古典的な病理学、近心トンなどの個別の病変を示すことができるemporal葉てんかん(MTLE)。

しばしば、しかし、非侵襲的精密検査は、発作焦点を識別することができません。これらの場合には、脳内の電極と侵襲脳波(ECOG)がフォーカスをローカライズし、外科処置6を案内するために必要とされる。 ECOGは、脳と直接接触して配置された電極を用いて電気的活性を測定するために使用される神経生理学的技術である。表面の格子またはストリップ(硬膜)の電極は、脳の表面上開頭術(骨弁の除去)及び硬膜の大きな開口部を必要とするプロセスに配置される。これらの表面電極は、発作発症の推定上の領域(単数または複数)の上に配置することができる。電極の先端が皮膚の​​小さな開口部を介してトンネリングさてんかん監視ユニット(EMU)に記録装置に接続されている。 EMUでは、患者は、連続した映像とECOG記録を通じて臨床発作活動のために監視される。この技術のiS皮質表面の比較的大きな面積にわたって(数日から数週間)発作と発作の放電の録音を長期的に収集するための便利。これらの頭蓋内の録音が発作病巣と伝播を調査するための臨床的に非常に貴重であるが、彼らはまた、特別に設計された行動のタスクを受けているヒトでの認知機能と神経生理学を研究する機会を提供してくれる。

硬膜下グリッド電極を用いECOGは、感覚および言語処理を含む皮質機能の様々な側面を研究するために使用されてきた。多くの例の一つとして、ブシャールらは腹感覚運動皮質における話し言葉のための音節の形成における経口筋肉組織の一時的な協調、人間の音声感覚運動皮質7として同定された領域を示した。また、硬膜下グリッド配置にECOGはまた、ヒトをATTENすることができる機序を研究するために利用されている群衆の中の特定の声にD:いわゆる「カクテルパーティー効果」8,9。 ECOG記録は、動的に音声ストリームを追跡する二つの異なるニューロンのバンドが存在することが、低周波の位相と高ガンマ振幅変動の両方を示し、別個のプロセシング部位が存在すること - 両方のスピーカーを追跡するための1つの「変調」サイト、一「選択」出席したトーカ5を追跡サイト。

硬膜下電極配置とECOGの別の新たなアプリケーションは、外部出力を駆動するために神経活動を「デコード」ブレインコンピュータインタフェース(BCIは)で使用する可能性である。この技術は、重度の脳または脊髄傷害を有する患者は世界と通信し、補綴物10,11を操作することを可能にする可能性がある。

硬膜下グリッドの配置は、スーパーの理解に大きく貢献してきたがficial皮質領域及び皮質てんかん焦点の同定に有用であるが、この技術は、開頭術とそれに付随するリスクを必要とし、一般的に脳​​の外表面を研究に限られている。定位脳波(SEEG)が深いてんかん焦点12の評価を可能にする技術である。フランスとイタリアでの使用の長い歴史を持つ、それはまた、ますます米国13で使用されている。 SEEGは、複数の電極の配置を伴う(通常は10から16)深い小さな(数mm)ツイストドリルバリホールを通して脳の物質の中。硬膜下グリッド配置をSEEGの利点は、低侵襲性の性質、必要なときに両側性半球を調べることを容易に、かつ、発作伝搬の三次元マップを生成する能力を含む。さらに、これらの電極は、表面電極で識別することが以前に困難であった深いてんかん焦点の同定を可能にする。この手順は、提供します:ES直接ヒトに調査する以前に困難であったそのすべてがそのような大脳辺縁系の深皮質の構造、mesoparietal皮質、mesotemporal皮質、および眼窩前頭皮質の神経生理学と機能を調査する機会を。

本論文では、SEEGが背側前帯状皮質(DACC)の認知機能を調べるために利用することができる方法を示しています。 DACCは広く研究脳の領域であるが、それはまた最もよく​​わかっていないの一つです。人間の認知のための重要な地域と考えられ、それがDACCが継続的に環境14によって課される要求の変化との関連での意思決定の動的な神経処理の中心となる可能性がある。両方の霊長類15,1617のヒトでの研究は、DACCは、特に複数の同時相反する要求18-21の状況では、特定のアクションの潜在的なリスクと報酬を統合し、そしてmことを示唆している以前の行動とその結果14,22,23のコンテキストでこれらの決定をodulates。

マルチソースの干渉課題(MSIT)、ストループのような行動のタスクは、頻繁にDACCの紛争処理を調査するために使用されます。 MSITタスクはDACC 24,25により規制処理の複数のドメインに関与ニューロンを補充することによってDACCを活性化させる。このタスクは、具体的な意思決定、目標検出、ノベルティ検出、エラー検出、応答選択、および刺激/応答の競争の機能をテストすることによってDACCを活性化させる。また、MSITタスクはSEEGを用いた同時相反する刺激にDACC神経応答を調査するために、本研究で利用されている認知干渉の複数の次元を、紹介します。

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Protocol

各患者は、調査研究のための適性について検討され、適切な患者は地元のIRBの手順に従って研究への参加のために同意しなければならないことを確認してください。

SEEGと研究のための1。患者の選択

  1. SEEGための患​​者の選択
    注:てんかん患者が臨床的にてんかん専門医、神経心理学者や神経外科医からなる学際的なチームによって評価されなければならない。
    1. 患者が抗てんかん薬の少なくとも2適切な臨床試験に対応するための障害として定義され、医学的に難治性てんかんの焦点があることを確認してください。
    2. 非侵襲的技術はてんかん焦点をローカライズするために失敗したことを確認してください。
    3. 患者は唯一の硬膜下グリッド電極での調査に適していないことを学際的なチームで確認してください。
    4. 深い発作発症ゾーンの臨床的疑いがあることを学際的なチームで確認してください。
  2. <LI>研究課題のための患者の選択
    1. 対象は、13と65歳の間にあることを確認してください。
    2. 患者から(もし18歳未満の親の同意と一緒に)同意または同意を取得します。
    3. 被験者がタスクに出席し、検査に協力することが可能であることを確認します。

2.準備と注入技術

  1. 製造業者のプロトコルに従って、術前体積T2と造影容積のT1 MRIを行い、定位ナビゲーションソフトに画像を転送します。
    1. MRIと発作病巣の臨床的疑いに基づいて深さ電極目標を計画します。
      注:提供された例は、ブレインラボナビゲーションソフトウェアをベースにして、このシステムに固有のものですされている。しかし、任意の定位ナビゲーションソフトウェアは、深部電極軌道と配置を計画するために使用することができる。
    2. として関心の解剖学的領域を定義します定位ナビゲーションソフトウェアの「定位計画」機能内のターゲットポイント。
    3. 例えば、目的のターゲットとしてDACCを使用しています。その軌道を押し定義するには、「新しい軌道を、「それから「ターゲット」を押し、DACCをクリックしてください。 (冠状とサジタル軸、)すべての3面にDACCを調べ、各平面におけるDACCの真ん中をクリックすることでDACCの途中で目標をセンター。
      1. 定位ナビゲーションソフトウェアの「定位計画」関数の中で、頭皮上のエントリポイントを定義します。
    4. 例えば、DACCへの最短経路であるように思われる頭皮上のポイントを選択します。を押し、「エントリ」とエントリーポイントを作るために頭皮上のポイントを選択します。
    5. 「目標」と「エントリー」ポイント皮質と皮質下血管構造を避けるために定義された軌道を修正するだけでなく、潜在的な雄弁CEをクリックしてドラッグrebral地域。
    6. すべての計画された深さ電極ターゲット( 図1)について、この手順を繰り返します。
    7. 手術の朝に患者を認め、手術室にもたらす、と全身麻酔の26,27の下に誘導する。
    8. 頭蓋骨のネジで患者の頭部にコスマン·ロバーツ - ウェルズ(CRW)定位ヘッドフレームを取り付けます。
    9. 所定の位置にヘッドフレームとの容積測定CTを取得します。
    10. 「ロードおよびインポート」機能を経由して定位ナビゲーションソフトに容積測定CTやMRIの画像をロードします。
    11. 定位ナビゲーションソフトウェア内の「ローカリゼーション」機能をクリックします。
    12. ヘッドフレームを含む、次に「ローカライザーの割り当て」ボタンを押すように定位ナビゲーションソフトウェアによって定義されたすべての画像をクリックすることでCRWのヘッドフレームをローカライズ。
    13. 定位ナビゲーションソフトウェア内「AC / PCローカリゼーション」機能をクリックします。
    14. イド彼らの解剖学的位置に基づいて、前方および後方交連をentify。
    15. 定位ナビゲーションソフトウェア内の「AC / PCシステムの設定」機能を経由して前方および後方交連を指定します。
    16. 定位ナビゲーションソフトウェア内の「画像融合」機能をクリックします。
    17. 定位ナビゲーションソフトウェア28,29にMRI画像とCT画像をマージします。 「融合」タブの下にペア容積測定CTとMRI画像をクリックし、「自動フュージョン」をクリックします。
      注:これは、定位フレーム座標内でMRIを配置します。
    18. 定位ナビゲーションソフトウェア内の「定位計画」機能をクリックし、手順2.1.2から計画された軌道を確認 - 2.1.6を。
    19. 「定位機能」タブの下の定位を基準に、体積CTを選択してください。
    20. T内の「印刷」アイコンをクリックします各深さ電極軌道30,31のための最終的な定位座標を印刷するアイコンの彼縦の列。
  2. 移植技術
    1. CTスキャン、次の手術室に患者を返します。
    2. 準備し、日常的に滅菌方法32,33を使用して手術野をドレープ。
    3. 蛍光透視鏡は、手術室にあり、手術野の残りの部分と一緒に覆われていることを確認してください。
    4. ステップ2.1.20から印刷定位座標を用いて、ヘッドフレーム上の第1の深さの電極の座標を設定する。
      定位座標は3面で与えられる:横方向(x)に、垂直(y)をし、前方 - 後方(z)を注意してください。例えば、右DACC内のターゲットのための印刷された座標は48.2ミリメートルAP、6.6ミリメートル、横方向および2.2ミリメートル垂直である。ヘッドフレームは、それに応じてそれらの座標に設定されています。
    5. 皮膚までguideblockを拡張し、sにバーホールの位置をマークマーキングペンでCALP。定位座標に基づいて所定の位置にguideblockを修正し、そのように、何のランドマークは、切開をマークする必要はありません。
    6. マークされた切開にエピネフリン100,000希釈:1の0.5%ブピバカインの3ミリリットル - 2を注入。
    7. マークダウン切開に頭蓋骨にメスで頭皮にニックを作る。
    8. 皮膚や皮下組織における血管からの出血を最小限にするために、コーティングされた栓子と監督モノポーラ焼灼を使用して、真皮および深部組織を焼灼。
    9. 切開の途中で2.1ミリメートルツイストドリルビットを使用して、バーホールを開けます。
    10. 剛性栓子プローブで硬膜を開きます。頭蓋骨にアンカーボルトをねじ込み。電極のためのトラックを作るためにアンカーボルトを介して、予め測定スタイプローブを配置します。
    11. 慎重に事前に計算された深さに電極を進める。電極を固定するためにダウンアンカーボルトキャップを締めます。
    12. すべてに対してこのプロセスを繰り返し深さ電極。
    13. X線透視下に置き、すべての電極の適切な配置の軌道を確保するためにX線透視画像を得るためにAPと横方向平面の両方で患者の頭を取り囲む。
    14. 適切なインピーダンスを確認するために、臨床EEGシステムに電極を接続します。
    15. 回復室に​​麻酔および輸送から患者を目覚め、その後EMUへ。
    16. EMUには、発作のエレクトロ証拠のための臨床発作のための閉回路の監視を介してECOGを介して患者を監視します。

3.行動タスクとデータ収集

  1. 行動タスク
    1. 行動のソフトウェアを実行してのみに専念し、コンピュータに行動するソフトウェアを開きます。
      MonkeyLogic、プレゼンテーションおよび時間的に正確な心理物理タスク34,35の実行のために設計されたMATLABのツールボックスに基づいているの指示にとSP、したがって、次のとおりです。注意してくださいその行動のソフトウェアプラットフォームにecific。このプログラムは、Matlabのバージョン2010A上で実行され、必要とされる「データ取得ツールボックス」が、視覚刺激を提示し、電気生理学的データを記録することが可能な任意の行動ソフトウェアプラットフォームを使用することができる。
    2. 等しい周波数の4つのすべてのトライアルタイプを含めるようにMSITタスクを実行するように設計された条件ファイルを設定します。
      注:MSITタスクは数字の2、「正解の選択肢」は、同じ一つの数は0と3の間の3つの数字、の合図で主題を提示するから成り、「ターゲット」は、異なっている。
      1. ボタンボックスの対応するボタンを押すことで「ターゲット」を識別するための主題を指示します。 「1」はターゲットである場合は、左のボタンは正しい選択である。 '2'、中央のボタン、および「3」の場合、右ボタンの場合。 「0」が可能ボタンに対応していない( 図2)。
      2. 「条件設定」ボタンを押して、前のステップで設定された所望の条件ファイルを選択します。
        注:意思決定プロセスの間の衝突を誘発認知干渉の2種類がある。正解の選択肢が可能である場合フランカー干渉試験が生じる(1、2、または3、ではなく0)ボタンの選択( 例えば 、121)、ターゲット数の空間的位置は、応答位置と異なる場合、空間的干渉試験が発生しつつ( 例えば、200 、ここで中央のボタンは、ターゲット番号)が左の位置にあるという事実にもかかわらず、正しい応答である。これら2つの干渉型の存在または非存在に基づいて、4つの試行タイプがある。
      3. 表示ボックスに「テスト」をクリックすることで、行動ディスプレイモニタをテストします。 3秒 - ディスプレイモニタには、2のためのテスト視覚刺激を表示する必要があります。
      4. データ上のアナログ入力に対象インターフェイスデバイス(ボタンボックス)を接続しますコンピューター上で取得ボードは、3つの標準BNCケーブルを経由して電気生理学的データを記録に専念。
      5. 電源にボタンボックスを接続します。
      6. 9リボンにリボンケーブルのスプリットを経由して512チャンネル神経信号プロセッサへのデータ収集ボードを接続します。 9 番目のリボンは、データ収集ボードのデジタルPFI部にポート0に接続されているデータ収集ボードのデジタルI / O部に7 -リボン8は、ポート0に接続されている。
        注: - 神経信号プロセッサにとストローブパルス(ポート0、デジタルPFI)、リボンは、8ビットのデジタルマーカー(7、デジタルI / Oポート0)を送る。
      7. 神経信号処理ソフトウェアで所望のサンプリングレートを設定する。
        1. この例では、第二50,000サンプルに所望のサンプリングレートを設定するエイリアスダウンサンプルオンライン秒1,000サンプル。タスクの特定の目的に合わせてサンプルレートを調整する。ミリ秒以下の精度タイミング非常に高いサンプリングレートを必要とする。
      8. 光ファイバーケーブルを介して神経信号プロセッサにアンプを接続します。
      9. 光ファイバーケーブルを介して神経データ収集コンピュータ内のデータストリーマと光PCIカードに神経信号プロセッサを接続します。
    3. データ収集
      1. 処理のための512チャンネル神経信号プロセッサを含む、深さ電極からデジタル化され、事前に増幅された電気信号をフィルタリングEMUの電気生理学のための研究リグを使用してください。
        注: - 臨床目的のために置か20の電極加工用の512チャンネルがありますが、実際には、15以上を起こすことは決してありません。データサイズと空間分解能が問題になることはありませんしたがって、我々は、可能な限り多くの電極から記録することをお勧めします。
      2. 、患者の部屋にリグを輸送するポータブルテーブルの上に患者の前での行動モニターを配置し、行動制御コンピュータに接続する標準のDVIケーブルを使用しての行動ソフトウェアを実行している。
      3. できるだけ目立たないままにするために、患者のベッドの側の背後にあるかに記録リグを置きます。
      4. 臨床システムからの研究記録を分離するスプリッタボックスに研究体制を接続します。
      5. 神経信号プロセッサソフトウェア34,35を用いて制御記録パラメータ。
        注:このシステムは、行動イ ​​ベント34,35オーバーミリ秒以下の制御が可能。神経および行動データ間の同期はタスクイベントやデジタルマーカーをコードするアナログパルスのいずれかを用いて達成することができる。両方の信号は、神経信号プロセッサのアナログまたはデジタル入力データ収集ボード上のデジタルまたはアナログの出力のいずれかを送信することができる。
      6. 手受ける患者インターフェイス装置(ボタンボックス)及びタスク命令を与える。
      7. タスクを実行するために、「ファイル名を指定して実行」をクリックします。
      8. 患者への許可150試験は各2ブロックを完了します。

    4.データ解析

    1. 電気生理学的データの可視化を可能にするオープンソフトウェアパッケージ。
      注:以下に提供される指示は、MATLABのバージョン2010Aに固有のものですが、電気生理学的データの視覚化と操作を可能にする任意のソフトウェアを使用することができる。
    2. トライアルセッションから生の電気生理学的データを含む.edfファイルを開きます。
    3. てんかん様放電や運動アーチファクト( 図3A)のような目に見える成果物がないことを確認するためにセッションからSEEG信号を可視化する。
    4. パルストライアル構造を描写する方法を説明するためにアナログ生LFPトレース( 図3B)上の行動タスクからのタイミングパルスを重ねる。
    5. タイミングパルスを用いて、各試験( 図3C)のためのキューの表示にSEEGトレースを合わせます。
    6. 外れ値(> 4標準偏差)を取り外しとアーティファクトトレース( 図3D)。
    7. さらなる分析のためのマトリックス内のすべての整列試験を保存します(20試験は、図3Eに積み重ね示す)。
    8. 試験全体の平均LFP活動は、与えられた刺激に関連していないノイズ、アーチファクト、またはEEG活動の影響を低減するために、目的の信号( 図3F)を増大させる。
    9. マルチテーパースペクトル解析36-38を使用して生の、トライアル平均スペクトログラムを作成します。
      注:時間 - 周波数解析は、単一または複数の試験にわたって特定の周波数·時間ダイナミクスを研究するために使用することができる。この方法は、時間をかけて、異なる周波数でのニューロンの振動の調査を可能にします。
    10. エッジ効果を避けるために2次の最大電力のゼロで、各試行からパッド信号を出力する。
    11. 仕様を作成するための信号の持続時間5〜大手テーパーと800ミリ秒スライディングウィンドウと9 10ms毎の時間帯域幅積を適用しますtrogram( 図4A)。
    12. 10によるスペクトログラムのログを乗算し、高周波数情報を表示するために正規化する。
      注:スペクトログラムは理論頻度分布(負の第2乗をそれぞれの周波数値)( 図4B)、いくつかのベースライン活性( 図4C)の平均スペクトルにより、または平均値で除算し、減算することにより正規化することができる各周波数帯域の値の標準偏差( 図4D)。この手順では、タスクに固有の変更についての経時的な両方の生の正規化形態の特定の周波数帯域の検査を可能にする。例えば、高ガンマ帯の活性化- 図3Eに示されている(70〜150ヘルツ)が、電極39,40の周囲の局所ニューロン集団の局所興奮性の活性を反映していると考えられる。

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Representative Results

患者がSEEG電極配置のために選択されると、彼/彼女はMRI増強体積T2とT1コントラストを受ける。 SEEG電極の軌跡は、その後、容積MRIシーケンス( 図1)の定位ナビゲーションを使用して計画されている。この技術は、典型的な表面電極配置では不可能背側前帯状皮質(淡橙色の軌跡、 図1)の深皮質内の構造から局所電場電位の収集を可能にする。術後にEMUで、患者がDACCニューロンを活性化するように設計マルチソース干渉課題( 図2)、実行します。試験の適切な数の後に、DACCでSEEG電極からの局所電場電位データは、その後、意味解析( 図3)のためのキューの表示にLFPデータを整列させるために前処理される。また、いったん整列、LFPデータは茶を調べるために平均化することができるトライアルの種類( 図3F)との間で平均した電気生理学的応答でNGES。続いて、マルチテーパスペクトログラムは、時間とともに周波数帯域の変化( 図4)を調査するために行われる。頭皮EEG研究はDACCで見られる活性が異なる周波数帯に関与してきたように、時間 - 周波数解析動作とDACCにおける電気生理学的変化をリンクするための重要な方法である。

図1
図1. MRI。左上のパネルの拡張体積のT1コントラストの定位ナビゲーションを使用計画SEEG電極の軌跡 。トップダウン重畳計画さSEEG電極の軌跡と3次元的に再構築された顔の眺め。右上、左下、右下のパネル。軸方向、患者のMRIに重畳計画さSEEG電極軌道の矢状および冠状図である。オレンジ電極の軌跡を両側前帯状皮質への移植を表す。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図2
図2.マルチソース干渉課題は。最初は、対象が示されているキューに先立って、画面の真ん中に十字架に凝視。キューがその後提示され、被験者は提示され、他の二つの数字が異なるつの番号である「ターゲット」の数を、特定する必要があります。被験者は、ボタンを押すだけで選択を示す:左ボタンをターゲットが「1」である場合、対象が、中ボタンを押すと、中央の場合は「2」、右場合は、「3」は、この例では、彼/彼女は示され彼を示す緑色に数字「2」/彼女が行わ正しい選択。彼/彼女が他のボタンのいずれかを選択した場合、「2」が誤った選択肢を示す赤で示されている。被験者はまた、彼らは「2」に関係なく、選択が正しいかどうかの青色で示されている場合には、彼らの選択についてのvalencedフィードバックを受信しないで試験を受ける。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図3
図3.前処理SEEGデータ。(A)DACCの単一のチャンネルから記録されたすべてのデータ。 (B)の行動タスクのオーバーレイされたタイミングパルスと前帯状皮質から分-長時間録音。キュー·プレゼンテーション上に整列し、各試行のために(C)データ。それぞれについて、(D)データ裁判は削除外れ値とアーティファクトトレースでキュー·プレゼンテーション上に整列。 20試行キュープレゼンテーション上に整列して積み重ねられたから(E)LFP。 F.はLFPは、内側前頭極からキュープレゼンテーション上に整列し平均した。点線は、注視点の開始を表す。破線は、キュー発症を表す。一点鎖線は、平均応答時間を表している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図4
図4.スペクトル解析。(A)生トライアル平均マルチテーパースペクトログラムは、キュー上に整列。 (B)は1 / f 2による正規化で同じスペクトログラム。 (C)500ミリ秒からの平均スペクトルによって正規化された中で同じスペクトログラムbefor合図をメール。周波数帯域で正規化した(D)(A)で同じスペクトログラム。 (E)は 、正規化と正規化されていないスペクトルの高いgammaband電力平均。全てのプロットでは、点線は固定点の開始を表し、破線は、キューの開始を示し、一点鎖線は、平均応答時間を表す。色付きのバーは、(E)に使用される高ガンマバンドを示す。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

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Discussion

本論文ではSEEGは、ヒトにおける意思決定のタスクの実行中にDACC内のローカルニューロン集団の活動を調査するために使用された。以前の研究は、術中microelectode記録14を使用して、DACC、個々のニューロンの活性を調査し、DACC活性は以前の活性により変調されることを実証した。微小電極の研究では、個々のニューロンのスパイク活動の調査を可能にする。 SEEGは、ニューロンの大集団全体で合計さシナプス電位に関連するLFPSを測定する。 SEEGそのため、同時に複数の脳領域から人口ニューロンの活動を調査する機会を可能にする。

科学的問題を調査するようSEEGような臨床技術を使用する場合は、第1の動作と研究計画が位置合わせされることを保証するために重要である。解決すべき臨床的問題は、患者の発作開始領域とのWiを決定することを含む常に優先されちゃう。手術計画は臨床上の必要性によって決定されるので、必ずしもすべての場合と同じ研究の問題を調査することはできません。そこで、電極を尋問された領域に応じて、患者の手術計画に適合させることができる独立した科学的な質問に答えるように設計された一連のタスクを開発しました。

本研究では、SEEG LFPデータは、ヒトで調査することは困難である内側前頭領域での深い皮質の構造を背側前帯状皮質の目標に向け行動上の認知制御を調査するために利用された。 LFPのデータ収集は、多くの異なるシステムを用いて行うことができる。これは、研究者が関心のある信号を取得するのに十分に高くなければならないように考慮すべき重要な側面は、サンプリングレートである。一般に、サンプリングレートは、検査されている最も高い周波数帯域の4倍であるべきである。例えば、研究erは誘発電位(<50 Hz)で見て興味があり、サンプリングレートがわずか約200サンプル/秒であればよい。科学的な問題は、高ガンマ活性を調べることを含む場合は、(60から200 Hz)で、サンプリングレートは、少​​なくとも500サンプル/秒であるべきである。さらに、システムは、関心のある周波数帯域を除外してはならないデータ収集システムに十分に注入されるように、電極、およびハードウェア·フィルタを記録することができなければならない。例えば、多くのシステムは、直流信号は記録されません。研究者が非常に遅い信号を研究に関心がある場合、彼/彼女は、適切に低ハイパスハードウェアフィルタで記録システムを使用する必要があります。データ分析段階では、それは非常に大きいまたは高速過渡で試験を取り外し、正常な生理機能は、てんかん様活動の存在下で研究することは非常に困難であるようなてんかん様活性を示すチャネルまたは試験を除去することが重要である。

エラー予測23,41におけるDACCの役割15と競合する要求18-21の文脈における行動の適応では、応答42と前のアクティビティ14,22,23相反する 、十分に確立されている。しかし、DACCは認知制御を変調することにより、特定の神経機構のための統一と統合的な理論が原因同時に43,44をこれらのドメインを調査ヒトの研究から実証的証拠がないために、まだ推測の対象となります。 SEEGは、人間のDACCで神経​​活動を調査するため、DACC機能の統合された理解に貢献する機会を提供する。

SEEGは、その関与意思決定の感情や報酬ベースの側面において、単一のユニットを用いた研究で検討されたような眼窩前頭皮質(OFC)のような表面電極、を使用してアクセスすることが困難であり得る他の皮質領域を調査する機会を与えるマカク月での録音拡散強調画像化ラクト46を用いて、ヒトでのキー45と接続性の研究。これらの研究は、人間の意思決定47にOFC機能の理論に貢献しているが、OFC機能、特に48を研究、ヒトにおける文学の希少性があります。 SEEGはこの知識のギャップに対処するための機会を提供する。さらに、SEEGは辺縁系の異なる領域の機能を実証するために使用することができ、処理感情、痛み、恐怖と負に関係の深い皮質および皮質下構造のコレクション影響を及ぼす。表情豊かな顔に大脳辺縁系の応答を調査してそのようなSEEGの研究では、海馬と扁桃体が扁桃体ニューロン集団は、これらの感情的な顔49の主観的な判断を追跡するために見えるが、恐怖表情から幸せな区別特定のニューロン集団が含まれていることを実証した。これらの領域における機能障害は安西に関与していると考えられているETY障害、強迫性障害51を含む50、及びSEEG研究は、より詳細にこれらの障害の影響を受けた神経経路および病態生理学を理解する機会を提供する。

さらに、SEEGは楔前部、しばしばSEEGてんかん調査の際に対象としているサイトを調査するために利用することができますが、まれに硬膜下グリッドインプラントで覆われていない。 postero-内側頭頂葉のこの領域の機能は十分に深い半球間裂の中、主に、その解剖学的位置の、理解されている。機能イメージング研究は、楔前部が自伝思い出56,57を含め、「デフォルトモード」または意識的な休止状態52、自己処理53-55において、およびエピソード記憶処理中にアクティブであることを示した。しかし、これらの知見ので、非ヒト霊長類およびヒトにおいて限られた研究に基づくneurocoの理解この地域のgnitive重要性は揺籃期58のままです。 SEEGでは、我々は今、この脳領域の機能に新たな洞察を提供することが起きて、ヒトでの楔前部、内神経活動を調査する可能性を秘めている。

任意の技術と同様に、SEEGは、その取得及び使用の両方での制限があります。臨床的な手法としては、必ずしも患者の選択および患者の癲癇の臨床的性質の両方によって制限される。研究者はこの制限を回避するためにタスクの数を設計することができますが、研究の解剖学的領域は常に手術計画によって制限されます。加えて、前述したように、多くのニューロンの合計されたシナプス電位を表すSEEGレコードローカル電場電位、。したがって、この技法は、単一のニューロン記録技術の空間分解能を有さず、活動または活動電位波形をスパイクにデータを提供することができない。 investigatにタスクを設計する場合、そのようなものとして電子科学的な質問、それはLFPデータは関心の質問に答えることができることを確認することが重要です。

本論文では、SEEGは目が覚めて、人間の被験者で勉強する以前に困難であった深い皮質と皮質下の構造を調査するために利用された。これらの研究は、人間の認知プロセスの理解を向上させる可能性がある。 SEEGがますますてんかんプログラムの装備一式内のツールと​​して組み込まれているように、人間の脳を研究するために、その潜在能力を活用する神経科学者の機会が大幅に成長します。

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Disclosures

著者らは、開示することは利害関係のない。

Acknowledgments

著者は全く確認応答や財務開示していません。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Trigger I/O cable Natus Medical Inc. 5029 PS2 to BNC cable
BNC cables for analog pulses Can be ordered from most electronics stores.
Power strip with surge protection and battery backup Tripp Lite SMART500RT1U UPC Power source and backup
National instruments multifunctional daq data acquisition box NI PCIe-6382 DAQ cards National Instruments PCIe-6382 w/ BNC 2090A PCI cards for behavioral control interface
Custom made button box - human interface device Any human interface device with three buttons may be used. Alternatively, 3 keyboard buttons may be used.
Xltek 128 channel clinical intracranial EEG monitoring system EMU128FS Natus Medical Inc. 002047c Clinical recording system
Subject monitor and associated cables for visual stimulus presentation Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
Personal comptuer running behavioral software with DAQ cards installed Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA Computer for recording neural data
Mains cable for monitor Usually comes with the monitor, can be purchased at any electronics store.
Monkey Logic software which runs on Matlab 2010A Free from MonkeyLogic website
MATLAB 2010a software with data acquisition toolbox Mathworks Matlab software
sEEG electrodes AD TECH or PMT AD TECH 2102-##-101 Platinum tip, diameter (0.89 mm, 1 mm, 1.1 mm), uninsulated length 2.3 mm; The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Cabrio connectors PMT 2125-##-01 The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Tucker Davis Technologies Amplifier Tucker Davs Technologies PZ5 preamplifier for neural data
Tucker Davis Technologies processor Tucker Davs Technologies RZ2 Neural signal processor for neural data
TuckerDavis Technologies data streamer Tucker Davs Technologies RS4 Data streamer and storage
Fiber optics cables to connect TDT systems Tucker Davs Technologies F05 Fiber optic cables for connecting Tucker Davis Technologies' prodcuts.
ribbon cable and snap serial connector for digital markers Can be ordered from ost electronics stores.
personal computer fro running TDT RPvdsEx and OpenEx software Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA computer for behavioral control
middle atlantics server cabinet with casters Middle Atlantic Products PTRK-21 Server case to house all of the research items
Tucker Davis Technologies splitter box to split clinical and research recrodings Tucker Davs Technologies This splitter box is a semi-custom device. Researchers should consult the attending neurologists about splitting the research and clinical recordings in a way that doesn't interfere with clinical care.
Researcher monitor with requisite cables Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
button box power source - 5 volts, 2 amperes Can be purchased at any electronics store.
TDT optical interface PCI card Tucker Davs Technologies P05

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References

  1. Murray, C. J., Lopez, A. D., Jamison, D. T. The global burden of disease in 1990: summary results, sensitivity analysis and future directions. Bulletin of the World Health Organization. 72, 495 (1994).
  2. Berg, A. T. Understanding the delay before epilepsy surgery: who develops intractable focal epilepsy and when. CNS Spectr. 9, 136-144 (2004).
  3. Hauser, W. A. Epilepsy: frequency, causes and consequences. , Demos Press. (1990).
  4. Wiebe, S., Blume, W. T., Girvin, J. P., Eliasziw, M. A Randomized, Controlled Trial of Surgery for Temporal-Lobe Epilepsy. New England Journal of Medicine. 345, 311-318 (2001).
  5. Fisher, R. Electrical stimulation of the anterior nucleus of thalamus for treatment of refractory epilepsy. Epilepsia. 51, 899-908 (2010).
  6. Zumsteg, D., Wieser, H. G. Presurgical evaluation: current role of invasive EEG. Epilepsia. 41, Suppl 3. S55-S60 (2000).
  7. Bouchard, K. E., Mesgarani, N., Johnson, K., Chang, E. F. Functional organization of human sensorimotor cortex for speech articulation. Nature. 495, 327-332 (2013).
  8. Zion Golumbic, E. M. Mechanisms underlying selective neuronal tracking of attended speech at a 'cocktail party'. Neuron. 77, 980-991 (2013).
  9. Mesgarani, N., Chang, E. F. Selective cortical representation of attended speaker in multi-talker speech perception. Nature. 485, 233-236 (2012).
  10. Leuthardt, E. C., Miller, K. J., Schalk, G., Rao, R. P. N., Ojemann, J. G. Electrocorticography-based brain computer Interface-the seattle experience. Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 14, 194-198 (2006).
  11. Leuthardt, E. C., Schalk, G., Wolpaw, J. R., Ojemann, J. G., Moran, D. W. A brain-computer interface using electrocorticographic signals in humans. Journal of neural engineering. 1, 63-71 (2004).
  12. Talairach, J. New approach to the neurosurgery of epilepsy. Stereotaxic methodology and therapeutic results. 1. Introduction and history. Neurochirurgie. 20, Suppl 1. 1-240 (1974).
  13. Gonzalez-Martinez, J. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. Journal of neurosurgery. 120, 639-644 (2014).
  14. Sheth, S. A. Human dorsal anterior cingulate cortex neurons mediate ongoing behavioural adaptation. Nature. 488, 218-221 (2012).
  15. Hayden, B. Y., Platt, M. L. Neurons in anterior cingulate cortex multiplex information about reward and action. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 30, 3339-3346 (2010).
  16. Hayden, B. Y., Pearson, J. M., Platt, M. L. Fictive Reward Signals in the Anterior Cingulate Cortex. Science. 324, 948-950 (2009).
  17. Williams, Z. M., Bush, G., Rauch, S. L., Cosgrove, G. R., Eskandar, E. N. Human anterior cingulate neurons and the integration of monetary reward with motor responses. Nature neuroscience. 7, 1370-1375 (2004).
  18. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  19. Carter, C. S., Van Veen, V. Anterior cingulate cortex and conflict detection: an update of theory and data. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7, 367-379 (2007).
  20. Botvinick, M. M., Cohen, J. D., Carter, C. S. Conflict monitoring and anterior cingulate cortex: an update. Trends in cognitive sciences. 8, 539-546 (2004).
  21. Veen, V., Carter, C. S. The anterior cingulate as a conflict monitor: fMRI and ERP studies. Physiology & Behavior. 77, 477-482 (2002).
  22. Kennerley, S. W., Walton, M. E., Behrens, T. E. J., Buckley, M. J., Rushworth, M. F. S. Optimal decision making and the anterior cingulate cortex. Nat Neurosci. 9, 940-947 (2006).
  23. Brown, J. W., Braver, T. S. Learned predictions of error likelihood in the anterior cingulate cortex. Science. 307, 1118-1121 (2005).
  24. Bush, G., Shin, L. M., Holmes, J., Rosen, B. R., Vogt, B. A. The Multi-Source Interference Task: validation study with fMRI in individual subjects. Mol Psychiatry. 8, 60-70 (2003).
  25. Bush, G., Shin, L. M. The Multi-Source Interference Task: an fMRI task that reliably activates the cingulo-frontal-parietal cognitive/attention network. Nature protocols. 1, 308-313 (2006).
  26. Candelaria, L. M., Smith, R. K. Propofol infusion technique for outpatient general anesthesia. J Oral Maxillofac Surg. 53, 124-128 (1995).
  27. Shafer, A., Doze, V. A., Shafer, S. L., White, P. F. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol infusions during general anesthesia. Anesthesiology. 69, 348-356 (1988).
  28. Cohen, D. S., Lustgarten, J. H., Miller, E., Khandji, A. G., Goodman, R. R. Effects of coregistration of MR to CT images on MR stereotactic accuracy. J Neurosurg. 82, 772-779 (1995).
  29. Ken, S. Quantitative evaluation for brain CT/MRI coregistration based on maximization of mutual information in patients with focal epilepsy investigated with subdural electrodes. Magn Reson Imaging. 25, 883-888 (2007).
  30. Niemann, K., Naujokat, C., Pohl, G., Wollner, C., von Keyserlingk, D. Verification of the Schaltenbrand and Wahren stereotactic atlas. Acta neurochirurgica. 129, 72-81 (1994).
  31. Nowinski, W. L. Anatomical targeting in functional neurosurgery by the simultaneous use of multiple Schaltenbrand-Wahren brain atlas microseries. Stereotact Funct Neurosurg. 71, 103-116 (1998).
  32. Hopper, W. R., Moss, R. Common breaks in sterile technique: clinical perspectives and perioperative implications. AORN J. 91, 350-364 (2010).
  33. Mangram, A. J., Horan, T. C., Pearson, M. L., Silver, L. C., Jarvis, W. R. Guideline for prevention of surgical site infection. Hospital Infection Control Practices Advisory Committee. Infect Control Hosp Epidemiol. 20, 250-278 (1999).
  34. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. A flexible software tool for temporally-precise behavioral control in Matlab. Journal of Neuroscience Methods. 174, 245-258 (2008).
  35. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. Achieving behavioral control with millisecond resolution in a high-level programming environment. Journal of Neuroscience Methods. 173, 235-240 (2008).
  36. Bokil, H., Andrews, P., Kulkarni, J. E., Mehta, S., Mitra, P. P. Chronux: A platform for analyzing neural signals. Journal of Neuroscience Methods. 192, 146-151 (2010).
  37. Bokil, P. M. aH. Observed Brain Dynamics. , Oxford University Press. (2008).
  38. Chronux. , Available from: http://chronux.org (2014).
  39. Miller, K. J. Broadband Spectral Change: Evidence for a Macroscale Correlate of Population Firing Rate. The Journal of Neuroscience. 30, 6477-6479 (2010).
  40. Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., Koch, C. The origin of extracellular fields and currents — EEG, ECoG, LFP and spikes. Nat Rev Neurosci. 13, 407-420 (2012).
  41. Carter, C. S. Anterior cingulate cortex, error detection, and the online monitoring of performance. Science. 280, 747-749 (1998).
  42. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  43. Holroyd, C. B., Coles, M. G. The neural basis of human error processing: reinforcement learning, dopamine, and the error-related negativity. Psychological review. 109, 679-709 (2002).
  44. Shenhav, A., Botvinick, M. M., Cohen, J. D. The expected value of control: an integrative theory of anterior cingulate cortex function. Neuron. 79, 217-240 (2013).
  45. Roesch, M. R., Olson, C. R. Neuronal Activity Related to Reward Value and Motivation in Primate Frontal Cortex. Science. 304, 307-310 (2004).
  46. Croxson, P. L. Quantitative Investigation of Connections of the Prefrontal Cortex in the Human and Macaque using Probabilistic Diffusion Tractography. The Journal of Neuroscience. 25, 8854-8866 (2005).
  47. Rushworth, M. F. S., Behrens, T. E. J., Rudebeck, P. H., Walton, M. E. Contrasting roles for cingulate and orbitofrontal cortex in decisions and social behaviour. Trends in Cognitive Sciences. 11, 168-176 (2007).
  48. Kawasaki, H. Single-neuron responses to emotional visual stimuli recorded in human ventral prefrontal cortex. Nat Neurosci. 4, 15-16 (2001).
  49. Wang, S. Neurons in the human amygdala selective for perceived emotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 111, E3110-E3119 (2014).
  50. Milad, M. R., Rauch, S. L. The role of the orbitofrontal cortex in anxiety disorders. Annals of the New York Academy of Sciences. 1121, 546-561 (2007).
  51. Milad, M. R., Rauch, S. L. Obsessive-compulsive disorder: beyond segregated cortico-striatal pathways. Trends Cogn Sci. 16, 43-51 (2012).
  52. Raichle, M. E. A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 98, 676-682 (2001).
  53. David, N. Neural representations of self versus other: visual-spatial perspective taking and agency in a virtual ball-tossing game. Journal of cognitive neuroscience. 18, 898-910 (2006).
  54. Kjaer, T. W., Nowak, M., Lou, H. C. Reflective self-awareness and conscious states: PET evidence for a common midline parietofrontal core. NeuroImage. 17, 1080-1086 (2002).
  55. Kircher, T. T. The neural correlates of intentional and incidental self processing. Neuropsychologia. 40, 683-692 (2002).
  56. Addis, D. R., McIntosh, A. R., Moscovitch, M., Crawley, A. P., McAndrews, M. P. Characterizing spatial and temporal features of autobiographical memory retrieval networks: a partial least squares approach. NeuroImage. 23, 1460-1471 (2004).
  57. Gilboa, A., Winocur, G., Grady, C. L., Hevenor, S. J., Moscovitch, M. Remembering our past: functional neuroanatomy of recollection of recent and very remote personal events. Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991). 14, 1214-1225 (2004).
  58. Cavanna, A. E., Trimble, M. R. The precuneus: a review of its functional anatomy and behavioural correlates. Brain: a journal of neurology. 129, 564-583 (2006).

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神経科学、問題98、てんかん、定位脳波、前帯状皮質、ローカルフィールド電位、電極配置
定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査:前帯状皮質からの教訓は、
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McGovern, R. A., Ratneswaren, T.,More

McGovern, R. A., Ratneswaren, T., Smith, E. H., Russo, J. F., Jongeling, A. C., Bateman, L. M., Schevon, C. A., Feldstein, N. A., McKhann, II, G. M., Sheth, S. Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex. J. Vis. Exp. (98), e52773, doi:10.3791/52773 (2015).

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