Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Medicine

薬剤耐性側頭葉てんかん患者における孔開存電極レコーディングのネットワーク解析

Published: December 18, 2016 doi: 10.3791/54746

Abstract

てんかん患者の約30%は、抗てんかん薬に不応性です。これらのケースでは、手術は/制御発作を除去する唯一の選択肢です。しかし、患者のかなり少数でも発作の疑いのあるソースが正確に局在し、切除されたような場合に、術後の発作を示し続けます。ここで紹介するプロトコルは、日常的ネットワーク分析のための新規な技術と側頭葉てんかん(TLE)患者の術前評価の際に用いられる臨床手技を組み合わせたものです。この方法は、近心ネットワークパラメータの時間変化を評価することができます。周囲の水槽に卵円孔電極(FOE)の二国間の挿入は、同時に、側頭葉のいくつかの近心の領域でelectrocortical活動を記録します。また、記録された時系列に適用されるネットワークの方法論は、両方interictallyとの間に近心のネットワークの時間発展を追跡します発作。このように、提示されたプロトコルではなく、単一の領域のいくつかの近心の領域間の関係を考慮した対策を可視化し、定量化するユニークな方法を提供しています。

Introduction

世界の人口の2% - てんかんの1に影響を与え無効疾患です。多くの場合、発作 - てんかんの特徴は - 完全に制御することができ、又は抗てんかん薬で廃止します。しかし、てんかんの特許の約30%は、薬物療法に難治性です。てんかんの最も一般的なタイプでは、側頭葉てんかん(TLE)1は 、幸いにも手術は患者の状態を改善するための有効な代替手段です。メタアナリシスの結果は、この割合が最も顕著なのは、いくつかの要因にわたって変化するが、薬剤耐性TLE患者のほぼ三分の二は、海馬の種類発作フリーresective手術2,3-後の最初の2〜3年であることを示しています硬化症2。成功した結果のための重要なステップは、典型的には、MESIAに位置している、いわゆるてんかん焦点の正確な局在性、発作の世代を担う皮質領域であり、側頭葉のリットルエリア。しかし、てんかん焦点が正しく手術中に同定され、切除されているような場合には、患者のかなりの少数派は、術後発作で残っているのいずれか、または発作を制御するために厳格な抗てんかん薬治療下に置かなければなりません。そのため、新たな視点はもはや孤立した地域のみに着目した注目、代わりに皮質の相互作用は今根本的な問題を構成しないで浮上しています。この「ネットワーク」アプローチはむしろ、区画構造の役割を強調するよりも、異なる領域間の神経接続に着目しコネクトームコンセプト4に接地されています。この新しいパラダイムは、グラフ理論、グラフのトポロジーと統計的性質の研究に専念数学的枠組み、その基本的な調査結果を表現するための適切なツールで発見されました。このような観点の下では、脳はリンクによって相互接続されたノードのセットとして考えられています

日常的に世界中のほとんどのてんかんセンターで採用多くの侵襲性の神経生理学的技術の中で、卵円孔電極(FOE)が特に顕著です。手術関連の合併症10を減少開頭術を行う必要がないので、FOEは、半侵襲的な技術です。また、周囲の水槽11内FOEの位置は、嗅内皮質などの発作の発生と伝播に関与するいくつかの皮質構造から近心の活動を記録するために特に便利です。したがって、以来その使用その外観は、薬剤耐性TLE患者の術前評価に広まっています。伝統的に、この技術は、発作間欠期てんかんスパイク鋭い波の形の刺激活性を見つけるために使用され、そしてより重要なことには、正確に近心発作発症の領域を識別します。

てんかんに対する国際連盟(ILAE)から分類と用語に関する委員会から提案された新しい定義は、発作は、特定のネットワーク12内のいくつかの点で発信ことを示唆しています。また、いくつかの研究は、発作は、異常なネットワーク活動によってではなく、孤立した病理学的領域13-16によって引き起こされることが示されています。明らかに、この新しい視点は、このような複雑なネットワークの方法論などの新しい数値計算法を使用して、以前に取得した情報の再分析を必要とします。これらの分析の実用化は、臨床現場ではまだ初期ではあるが、いくつかの調査研究は、彼らが実証されています値13-17。

以下で説明するプロトコルは、日常的ネットワーク分析の新規な技術と薬剤耐性TLEてんかん患者に対して行う臨床実践の組み合わせです。この方法は、近心ネットワークパラメータの時間変化を評価することができます。周囲の水槽へのFOEの二国間の挿入が同時に頭葉のいくつかの近心の領域でelectrocortical活動を記録します。録画時系列に適用されるネットワークのアプローチは両方interictallyと発作時の近心のネットワークの時間発展を追跡します。このように、提示されたプロトコルは、いくつかの近心の領域間の関係を考慮した対策を可視化し、定量化するユニークな方法を提供しています。

Protocol

以下に記載されたプロトコルでは、両方の厳密にのみ臨床的基準によって選択された切除手術のためのすべての近心TLE候補から続いている研究および臨床の両方のプロトコルに属し、1、2と3を繰り返します。ステップ4と5は、研究プロトコルに独占的に帰属します。両方の手順は、病院・デ・ラ・プリンセサの倫理委員会のガイドラインに従っています。

1.着床前の手順

  1. 研究の手順は、臨床手順を変更しない方法であることをリマーク、ポイントはどれが臨床診療に適用可能な研究に対応しており、参加者、指定に実験手順を説明します。電極の外科的移植の潜在的なリスクを説明するには特に注意してください。署名されたインフォームドコンセントを取得し、参加者を形成します。
  2. 切除手術のためのすべての候補者のために、術前の神経学的および神経心理エクサを行いますminations 18。
    1. 20国際システムとモーズリーの- 10に従って99のTc-HMPAO、磁気共鳴イメージング(MRI)1.5 Tおよびビデオ脳波(V-EEG)25頭皮電極を用いた発作間欠期単光子放出コンピュータ断層撮影(SPECT)によって患者を評価しますプロトコル18。
    2. 術前のv-EEG記録滞在中、次第に四日目(1日あたりの投与量の約3分の1)に二日目から抗てんかん薬をテーパー。

2.注入手順(外科学)

  1. 手術前に抗てんかん薬を投与し、全身麻酔(0.2に続いて3ミリグラム/ kgのプロポフォールボーラス、 - 0.3ミリグラム/キログラムフェンタニルおよび0.5ミリグラム/キログラムロクロニウム)の下で手術を行います。
  2. 左右対称にキルシュナー鋼の技術19を用いて周囲水槽に1 cmの中心間距離で2つの6接点敵を挿入します。
    1. 患者のOを配置nは首と仰臥位で手術台は、静かに15度に延長しました。切開部位から始まり、外側に旋回し、ヨウ素溶液を用いて、患者の頬を用意し、すぐに切開部位を取り囲む領域を羽織ります。
    2. エントリポイント前後平面内の同側の瞳とほぼ点にすぐに劣る点に向かって経口交連の同側に横約3cm:ヘルテルのランドマーク20に従って、20ゲージ脊髄針で皮膚を穿刺2.5センチメートル前外側面における外耳道へ。
    3. 透視下で卵円孔の領域に向かって針を進めます。針の先端の位置を決定するために、透視画像が提供する横方向のビューを使用してください。針が卵円孔を通過すると、スタイレットを除去し、電極と交換し、そして周囲の貯水槽( 図1Aにそれを進めます
  3. 手術室21で透視撮影により正しい注入を評価します。これは、(卵円孔の前方に位置する)下眼窩裂と(それの後方に位置する)頸静孔として頭蓋底の孔をへの浸透を除外することが重要です。このような見当違いのカニュレーションは、潜在的に深刻な神経血管損傷22につながる可能性があります。
  4. 電極が正しく周囲水槽内に配置されると、ドレープで皮膚に固定します。患者の目を覚ますと、回復室に彼または彼女をリードしています。

FOEレコーディングの3買収

  1. 約5.2±2.4日間の滞在のためのv-EEG室に患者を返します(平均±SD)。
  2. 国際10-20システムに応じて19の電極を配置します。
    1. 、測定テープを使用してナジオン(鼻の橋)とイニオン(後頭隆起)間の距離を測定マーカーとDのマーク中心点(CZ​​電極の位置)。距離の10%ナジオン(FPZ電極の位置)の上にポイントを測定し、マークします。
      1. 両方ナジオンとイニオン方向(それぞれのFzとPZ電極の位置、)でのCzからの距離20%をマーク、イニオン(オズ電極の位置)に対して同じ手順を繰り返します。
    2. 両方の耳介前点間の距離を測定し、(それぞれT3およびT4電極)10%、左右の耳介前点以上の距離をマーク。そして、C3とC4の位置を得るために、20%のCz方向の両方のT3とT4上記の距離をマーク。
    3. 後ろに前にとO1(左)とO2(右)でFP1(左)とFP2(右)で、両電極上記の距離の5%でFPZとオズをリンクするために巻き尺を使用して周囲を作成します。
    4. 同一円周では、OBTに上方イニオン方向の距離の10%を追加します。F7の位置AIN、T3を(それが耳介前点の間の線の上に配置する必要があります)に達し、およびT5(O1電極)を取得するために、別の10%を追加するために10%を追加します。マーク・各電極の位置をと右(偶数)電極に対して同じ手順を繰り返します。
    5. 測定し、途中F7とのFzとF3方向のFP1から上の距離の20%との交点(F3電極の位置)をマークします。 F4(フロント右の位置)、P3(バック左の位置)とP4(バック左の位置)を取得するためにヘッドの各象限にこのプロセスを繰り返します。
    6. 清潔で肌を乾燥させます。各電極カップに導電性ゲルとコロジオンの適度な量を置き、整形処理区域内の電極を配置。ヘアドライヤーを備えたコロジオンを乾燥させます。
  3. すでにelectroencephalographerに接続された電極ボックスに配線することにより、電極(頭皮と敵)のすべてを接続します。電極信号が良好であることを確認し、頭皮電極はimpeことを確認します踊りはelectroencephalographerを使用して10kΩの下にあります。
  4. ビデオ同期electroencephalographer(V-EEG)を使用した1,024Hzのデジタル頭皮脳波(EEG)データおよびFOEデータを取得し、範囲0.5にバンドパスフィルタを使用してデータをフィルタ - 100 Hzのノッチフィルタ(50ヘルツ) electroencephalographerと。
  5. 次第に発作の可能性を高めるために四日目(1日あたりの投与量の約3分の1)に2つ目から抗てんかん薬を削除します。このステップは、各患者の特定の薬物の処方に依存します。
  6. 約に発作間欠期発作と発作活動の両方を使用して、徐波複合体を含むてんかんの要素が23に見える電極/チャネルを識別することによってictogenic領域を見つけ、polyspikes、急速なスパイク、鋭い波、シャープ・アンド・徐波複合体のラン、ゆっくりと鋭い波、スパイクとスパイクと徐波。発作開始と終了の時刻を記録するだけでなく、研究に関連するyの他の臨床徴候や出現。患者の頭部における電極の位置との間の1対1のマッピングおよびてんかん活動が表示される場所解剖学的に識別することができますEEGソフトウェアの頭部モデルがあります。
  7. 研究が終了すると、患者の口が半開きのまま静かにそれらを引き出して、V-EEGユニットで敵を取り除きます。体系的に神経症状が現れた場合を除き、FOEの除去後に撮影を行わないでください。このような場合には、緊急のコンピュータ断層撮影(CT)スキャンを行います。

4. FOE信号前処理

  1. (すでに専門家の神経生理学者で識別される)発作活動の約30分( 図1C)の数値解析に適した時期にASCII形式で200 Hzでelectroencephalographerに保存されたデータをエクスポートします。このような飽和の電気的活動、筋肉活動、およびeなどのアーティファクトを含むエポックを避けますlectrode変位。
  2. 任意のUNIX・ストリーム・エディターを使用してエクスポートされたファイルを開き、エクスポートしたデータファイルからすべての非数値文字を削除し、タイムスタンプのみとチャネル電圧を残します。さらに数値解析のために変更されたファイルを保存します。
    注:今すぐ上から、Rリポジトリや自家製コード( 表1)からRパッケージを使用して、すべての計算を実行します。
  3. Rソフトウェアを使用して、必要なRパッケージをインストールし、R環境に変更されたデータファイルをロードします。空のチャンネルを排除し、平均ミッドラインリファレンス(Fzの+ Czに+装甲)/ 3にそれらを参照し、すべてのデータを含む配列の特定の列にそれぞれ1を割り当て、すべてのチャネルを注文します。
    1. 高速フーリエ変換アルゴリズム(R機能 :FFT)を使用し、ライン周波数(約50 Hz)での効果的な除去を確認するために、得られた変数をプロットします。他のスプリアスFRをフィルタリングする周波数領域を使用しますequenciesそれは、信号を汚染することができます。
  4. 16頭皮と12の敵- - R関数のtsを使用して、28列の(MTS)多変量時系列オブジェクトにロードされたデータを変換します。 MTSは、ファイルサイズを小さくし、計算時間を最適化するために5秒毎(200Hzの1,000データポイント)の非重複時間的な窓にオブジェクトを分割します。

5.ポスト処理計算(複雑ネットワーク分析)

注:時間変化を可視化する目的で、発作の発症(60窓)5分前から開始し、発作の発症後5分(60窓)で終わる、各時間窓に説明措置を計算します。

  1. 別の時系列間の相関を考慮することなく、各個々の列/チャネルのための単変量対策、スペクトルパワー、興奮性およびスペクトルエントロピーを計算します。
    1. 各Vのために興奮(S)を計算しますシンドラー24によって提案された式に従って自家製のコードを使用してoltage活動の時系列(補足ファイルを参照してください)。 S> 2.5は、経験的に決定された閾値17,25,26、てんかんと考えられています。
    2. 各アクティビティの時系列の場合、デルタ(> 0.5 Hzから<4ヘルツ)のために自家製のコードを使用してパワースペクトル密度を計算し、シータ(4から7ヘルツ)、アルファ(7から14ヘルツ)、ベータ(14から30 Hzの)およびガンマ(> 30)。
    3. 代わりに対応する確率時系列の各時系列のパワースペクトル密度を使用して、自家製のコードでシャノンエントロピーを計算します。一組の電極の上に、各チャネルのために得られた個々のスペクトルエントロピー(SE)の値を平均します。シャノンエントロピーは、補足ファイルに説明します。
      注:SEがスペクトルのエントロピーであるため、SEの減少は、スペクトルの周波数の数の減少として解釈されるべきです。
  2. ネットワーク対策
    NOTE:このセクションでは、電極の異なる時系列間の相互作用を評価します。
    1. ゼロ遅れ(:CCF R関数)で計算された線形相互相関係数の絶対値を使用して、各時間窓内の電圧の時系列の各ペア間の機能的結合を計算します。
      注:同期の非代表値を排除する以前の研究17,25,26に基づいてしきい値を確立します。この特定のケースでは0.5の閾値を使用してください。
    2. IGRAPHのRパッケージ 27をインストールします 。隣接行列(:graph.adjacency R関数)からIGRAPHオブジェクトを作成します。グラフに重みと無向されていることを指定して、前の工程で得られた相関行列を使用してください。
    3. 各時間窓では、ネットワーク全体(頭皮+ FOE)の平均経路長(APL)(R関数 average.path.length)を計算し、4つのサブネットワークの各々のために:左頭皮、右の頭皮、FOEを離れ、右FOE。 E中、モジュール(MOD)(R機能 :モジュール化)と平均クラスタリング係数(ACC)(R機能 :推移):xactlyは同じように、リンクの密度(DOL)(graph.density R関数 )を計算します。
    4. 代わりに、相互相関関数の機能的結合の推定値として位相同期(自家製Rコード )を使用して5.2.1 5.2.3を介して、前の手順を繰り返します。
  3. 、preictalと発作ステージ間だけでなく、preictalと発作後の段階の間:変数の変化におけるサイズ効果を表現するために、標準化平均差(SMD)(SMDパッケージMBESSからR関数計算します。
    1. preictal値として、ベースラインとしてpreictalを取って、5分発作の発症マークの前に30秒(6値)を選択します。 30秒の同様の時間窓は、SMDを使用することにより、preictalステージに対して、変化を定量化するために、発作の間に選択することができます。

Representative Results

軸方向及びサジタルMRI( 図1A、上部パネル )に見られるようにFOEの最終位置は、周囲の槽です。側頭葉( 図1A下のパネル )のいくつかの近心構造からFOEレコード電気的活動の接点。 20システム( 図1B右 ) -手術( 図1B左パネル )した後、患者は頭皮電極は10とに従って配置されているビデオ脳波室に派遣されています。ビデオ脳波の部屋での滞在中は、患者が継続的によくビデオや重要な定数として、さらなる分析の頭皮とFOE記録のために保存し、監視されています。典型的な生の頭皮とFOE信号( 図1C)は 、左FOEで発作の出現と頭皮と右FOEの連絡先への広がりを示しています。

使用して、てんかん活動の表現興奮(S)発作と発作後の期間にpreictalからの移行中に、図1Cからの生のEEG記録に対応した( 図2)。発作の発症は、この点に言及されている垂直の実線と時間(x軸)でマークされています。 Sの値(興奮)> 2.5刺激性やてんかん発作活動17,25,26を表します。高い興奮(赤みがかった色)左FOEの連絡先(LFOE)でより高い強度で最初に登場しました。専門家の神経生理学者によって知らさように、この結果は、左の近心側頭葉てんかんと調和です。

図1Cおよび図2に表示された同じ発作に対応する複数のネットワーク対策だけでなく、発作時にpreictalからの移行や発作後の段階でスペクトルエントロピー( 図3)の時間的なダイナミクス、。発作の発症は、固体vertiでマークされています校正線と時間(X軸)は、この点と呼ばれます。この場合、ネットワークは、頭皮とFOEの両方を含む電極、セット全体に基づいて構築されました。 DOLとACCの値は、全体的な接続性の増加を示唆し、APLとのModの減少と、発作時に高かったです。また、この期間中に、SEのより低いレベルが観察され、興奮性(点線の縦線)が消失した後に維持されました。

発作時および発作後のステージへpreictalからの移行時のネットワーク対策ACC、DOLSとAPLと各FOEのためのSE(左右)( 図4)の分析。発作の発症は、この点に言及されている垂直の実線と時間(x軸)でマークされています。この対策の進化は、 図1、図2及び図3の同一の発作に対応します。同側(左)近心ACC、DOLSとAPLはcontralaより早く、より高い変更を発表しました左側頭葉における発作の発症ゾーンの位置によって説明することができるテラル値、。何の細分が入手できなかったので、このケースでは、モッズを計算することができませんでした。

機能図1、2、3の同じ発作時の接続( 5)、および4の代表的なビデオはちょうど発作開始(時間0)の後に重要な変化を示しています。リンクの数と、そのエッジの厚さ(強度)の増加から分かるように、その時点で全ての電極間の接続は、劇的に増加します。この増加は、時間0.1および0.2で左FOEの間に開始し、ネットワーク全体に到達する前に、反対側に広がります。

FFT 4.3 (統計パッケージ)高速フーリエ変換Trとを計算します信号のansform。
TS 4.4 (統計パッケージ)多変量時系列オブジェクト(MTS)を作成します。サンプリング周波数が提供されるべきです。
興奮性 5.1.1 差分 R関数に基づいて(自家製)関数。信号の勾配の絶対値を計算し、次いで標準偏差短いベースライン期間に正規化します。閾値が提供されるべきです。
パワースペクトル密度およびスペクトルエントロピー 5.1.2 スペクトル エントロピー R関数に基づく(自家製)関数。正規化されたパワースペクトルと正規化されたパワースペクトルのシャノンエントロピーを計算します
CCF 5.2.1 (基本パッケージ)相関行列を生成し、ゼロ遅延でピアソン相関を使用して、MTSオブジェクトの線形の相互相関を計算します。絶対値が計算学会でなければなりませんated。
graph.adjacency 5.2.2 (IGRAPHパッケージ)IGRAPHグラフ、以下のIGRAPH機能で使用される基本的なオブジェクトを作成します
average.path.length 5.2.3 (IGRAPHパッケージ)は、ネットワークのすべてのノードを介して最短経路に沿ったステップの平均数を計算し、グラフの平均経路長を決定します。
graph.density 5.2.3 (IGRAPHパッケージ)リンクとネットワークのすべての可能なリンクの実際の数との比率を計算することによって、グラフのリンクの密度を計算します。
モジュール方式 5.2.3 (IGRAPHパッケージ)は、ノードのグループは、複数のネットワークの他のノードと比べて、それらの間に接続されているコンピューティングにより、グラフのモジュール性を決定します
移行性 5。2.3 (IGRAPHパッケージ)は、互いに隣接している隣接ノードの割合を計算することにより、グラフの平均クラスタリング係数を決定します
位相同期 5.2.4 0と1の間の値を得るために、平均位相コヒーレンスを計算するFFTの R関数に基づいて、(自家製)関数
SMD 5.3 (MBESSパッケージ)標準は、プールされた差に比べ群間の平均の差を計算することによって-size effects-違いを意味するかを決定

表1:データ処理のために使用されるR機能。

図1
図1:卵円孔開存電極。 (A)の最終的な位置を周囲の水槽にFOE。上のパネルは、軸方向(左)とFOEの連絡先の場所(白矢印)を表示サジタル(右)のMRI画像を示します。挿入されたFOEを有するヒト検体(死体)(下のパネル、白い矢印でマークされた連絡先)。 (B)FOEと頭皮電極のセットアップ。患者はちょうどFOE挿入手術(左パネル)後およびビデオEEG滞在(右パネル)の間に向かいます。 (C)FOEと頭皮の録音。左TLE患者から複雑部分発作(5分後および発作発症前)。 RFOE1-RFOE6は#6に右FOE#1の略で、LFOE1-LFOE6は#6に左FOE#1の略です。発作開始は赤い縦線と白い矢印ヘッドでマークされています。 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
2:興奮することにより定量左TLE患者から複雑部分発作の表現。カラースケールは、各電極のための興奮レベル(S)を定量化します。右卵円孔電極(RFOE)と左卵円孔電極(LFOE)は、それぞれ、左右の孔開存電極(y軸)の接点を表します。 x軸は、専門家の神経生理学者によって決定されるような発症(太い縦線)を焼付き(分)時間相対をマーク。 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: 全体のネットワーク(頭皮+ FOE)図2.平均クラスタリング係数(ACC)、平均経路長から同じ患者と同じ発作からの対策 (APL)、リンク(DOLS)、モジュール(MOD)と、ネットワーク全体(頭皮+ FOE)に対するスペクトルエントロピー(SE)の密度が表されています。縦の点線は、興奮性(S)を表します。 x軸は、発作の発症(太い縦実線)に対して時間的にマークを付けます。 10回連続窓の移動平均は、太い黒線で表されます。 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4
図4:図2および3平均クラスタリング係数(ACC) から同じ患者の近心措置 、左と右の孔の両方の平均経路長(APL)、リンクの密度(DOLS)およびスペクトルエントロピー(SE)開存電極(敵)。縦の点線は、興奮をマーク。 x軸は、Sに対する時間をマークeizure発症(太い縦実線)。 10回連続窓の移動平均は、太い黒線で表されます。 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5
図5: 複雑部分発作時の接続パターンの動的。リンク強度は、エッジの厚さで表されます。タイムズ(下の数字)は、発作開始(時間0)を基準にしています。各フレームは、5秒の長さです。左右卵円孔電極(L1-L6およびR1-R6)は、それぞれ、サンゴと青の円で表されています。左右頭皮電極はそれぞれ、オレンジ及びシアンの円で表されています。 Dにはこちらをクリックしてくださいこの映画をownload。

Discussion

伝統的に、てんかん発作のユニークな原因として、特定の領域、本質的に発作発症ゾーンの重要性を単離したゾーン指向のアプローチ、師事しました。ごく最近、皮質領域間の相互作用の重要性を強調し、真のネットワーク・アプローチは、古典的なゾーン指向の観点13-17,28よりも好まれています。しかし、ネットワークの疾患としててんかんのための証拠の現在の体はまだ非常に断片化され、さらに研究が必要です。本研究は、複雑なネットワーク・アプローチの下で、FOEのような伝統的な方法によって提供されたデータを再分析することを目的とします。ここで紹介するプロトコルは、TLE患者における半侵襲録音の複雑なネットワークとスペクトル分析を実行するステップの方法論の手順でステップを説明しています。

上述の技術の適用は、より伝統的なLOCと比較して、ネットワークアプローチの有用性を実証しましたalizedまたはゾーン志向の視点。最近の作品17,29においては、ここで説明したものと全く同じ手順を用いて、難治性TLE患者の近心接続の不均衡が明らかであることが示されました。近心接続は同側の両方で発作間欠期29と発作17,29段階で削減されます。この結果は、てんかん活動が発生した領域でのみ見ることによって予想することができませんでした。この何とか驚くべき結果はまた、fMRIの信号30,31のネットワーク理論を用いて説明しました。それはエトミデート32の薬理学的投与であるとしてまた、FOE +ネットワーク理論を組み合わせた手法の適用は、発作中およびてんかん活動のプロモーターの影響下に近心活動の等価性を示しています。

ここに記載の技術は、多くても1つのO続く短い発作間欠期録音に近心ネットワークの不均衡を検出することができますR 2時間29。このようにして、分析時間と患者の入院の大幅な低減を達成することができました。また、治療の観点から、TLE患者における既存の不均衡は、脳深部刺激で行われるような限り慢性(神経外科医によって)注入装置を用いて、「解決」され得ます。

このプロトコルで提供された情報を使用して最適な結果を得るために、いくつかの問題を事前に考慮されるべきです。彼らの誤った配置が重度の神経学的な結果および誤解を招くような記録を生み出す可能性があるため、まず、電極の注入は、経験豊富な脳神経外科医によって行われるべきです。また、さらなる分析のための適切な時期の選択は、生の脳波の神経生理学者の解釈に完全に依存しています。したがって、臨床脳波解析の経験は必須です。脳波からエクスポートされたファイルのデータ形式は、パルティに依存しますcularブランド。その結果、良好なプログラミングのスキルは異なるデータ形式にスクリプトを適応させるために必要とされます。最後に、データの信頼性を確保するために、品質管理は、結果に適用されるべきです。過大評価と偽陽性は、相関の高い数で作業するときに表示される可能性があります。このような場合には、感度を改善するための統計的方法が使用されるべきです。この点において、真の基礎となる同期の代表ではない値を廃棄する相関における閾値を確立することが重要です。したがって、このプロトコルでは、これらのノード間の相関関係の絶対値が0.5より大きい場合にijのみ存在すると見なされるノード間のエッジは、基準は以前17,26を用います。 0.2〜0.8の範囲内の他の閾値は、同様の結果を検証するために、以下の閾値つの閾値からの円滑な移行を確実にするために使用されるべきです。しきい値に加えて、他のmethodologieSは、ボンフェローニ補正またはサロゲートデータ試験として信頼性の高い結果を得るために使用することができます。 EEGデータを扱うときまた、脳のネットワークが非線形ダイナミクスを持つ複雑なシステムであることを心に留めておくことが重要です。従って、直線的な相関関係に加えて、他の非リニア同期策は、相互情報または位相同期33のような結果の品質を保証するために使用されるべきです。

それは部分的にこの作業で行われているように、頭皮電極からの直接接続を計算すると、いくつかのリスクを伴います。常に、体積伝導による頭皮記録して、本汚染効果の主な問題の残りの部分。この問題を克服する一つの方法は、ソース空間で作業することによって、多くの研究で採用魅力的な代替手段です。別のアプローチは、振幅効果の汚染を最小限に抑え、同期の措置の利用が求められています。位相同期を使用して(また、位相Lとしても知られていますそれはいくつかの作品34で実証されたようocking値)我々は、体積伝導の影響を最小限に抑えます。

他の侵襲的神経生理学的手法と同様に、FOEからの記録は、対照被験者から厳しく特定の研究プロトコルの使用を制限するという事実を得ることができません。 FOEの録音からのデータは、特にTLE患者におけるてんかん発作の側に定位33の間に、内側側頭葉の活動17,29,35に関する貴重な情報を提供します。侵襲的技術と比較して、FOE技術は、脳のための非外傷性であり、比較的簡単な操作を含み、その記録は、時間11の長期間にわたって高品質です。 MRIと比較すると、FOE記録はelectrocortical活動のより良い時間分解能を提供します。また、多くの可能性が、この作品で使用されているもの以外の方策を探るために存在しています。これらの事実は、いくつかの生物医学記録を分析する可能性を高めます同時に。複雑なネットワークおよびスペクトル分析と組み合わせたFOE記録のこれらの利点は、この技術の臨床診療における潜在的なアプリケーションとのてんかん研究のための強力なツールとなっています。

Acknowledgments

この作品は、研究所デサルーカルロス3世からの助成金によって賄われていた、PI10 / 00160およびPI12 / 02839を介して、部分的にフェーダーによっておよびMutuaMadrileñaからサポート。 AS-G。 MutuaMadrileñaからポスドクフェローシップの受領者です。 3DシミュレーションはBioDigitalヒトソフト(使用して作成されたwww.biodigital.com )とZygoteBodyプロフェッショナルソフトウェア(www.zygotebody.com)

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Foramen Ovale Electrodes AD-Tech, Racine,
USA
FO06K-SP10X-000 Six-contact platinum 
Electroencephalograph XLTEK, Canada XLT-EEG32T Natus XLTEK
MRI machine General Electric
SPEC machine General Electric

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Wiebe, S. Epidemiology of Temporal Lobe Epilepsy. Can J Neurol Sci. 27, Suppl. 1 6-10 (2000).
  2. Thom, M., Mathern, G. W., Cross, J. H., Bertram, E. H. Mesial temporal lobe epilepsy: How do we improve surgical outcome. Ann Neurol. 68 (4), 424-434 (2010).
  3. Tellez-Zenteno, J. F., Dhar, R., Wiebe, S. Long-term seizure outcomes following epilepsy surgery: a systematic review and meta-analysis. Brain. 128 (5), 1188-1198 (2005).
  4. Sporns, O., Tononi, G., Kotter, R. The human connectome: a structural description of the human brain. PLoS Comput Biol. 1, 42 (2005).
  5. Fornito, A., Zalesky, A., Bullmore, E. Fundamentals of Brain Network Analysis. , AP Press. (2016).
  6. Wig, G. S., Schlaggar, B. L., Petersen, P. E. Concepts and principles in the analysis of brain networks. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1224, 126-146 (2011).
  7. Rubinov, M., Sporns, O. Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. Neuroimage. 52, 1059-1069 (2010).
  8. Boccaletti, S., Latora, V., Moreno, Y., Chavez, M., Hwang, D. -U. Complex networks: Structure and dynamics. Phys Rep. 424, 175-308 (2006).
  9. Sporns, O., Chialvo, D. R., Kaiser, M., Hilgetag, C. C. Organization, development and function of complex brain networks. Trends Cogn Sci. 8 (9), 418-425 (2004).
  10. Pastor, J., Sola, R. G., Hernando-Requejo, V., Navarrete, E. G., Pulido, P. Morbidity associated with the use of foramen ovale electrodes. Epilepsia. 49 (3), 464-469 (2008).
  11. Wieser, H. G., Schwarz, U. Topography of foramen ovale electrodes by 3D image reconstruction. Clin Neurophysiol. 112 (11), 2053-2056 (2001).
  12. Berg, A. T., et al. Revised terminology and concepts for organization of seizures and epilepsies: Report of the ILAE Commission on Classification and Terminology, 2005-2009. Epilepsia. 51 (4), 676-685 (2010).
  13. Bertram, E. H., Xing-Zhang, D., Mangan, P., Fountain, N., Rempe, D. Functional anatomy of limbic epilepsy: a proposal for central synchronization of a diffusely hyperexcitable network. Epilepsy Res. 32, 194-205 (1998).
  14. Bartolomei, F., Wendling, F., Bellanger, J., Regis, J., Chauvel, P. Neural networks involved in temporal lobe seizures: a nonlinear regression analysis of SEEG signals interdependencies. Clin Neurophysiol. 112, 1746-1760 (2001).
  15. Spencer, S. S. Neural networks in human epilepsy: evidence of and implications for treatment. Epilepsia. 43, 219-227 (2002).
  16. Bartolomei, F., et al. Pre-ictal synchronicity in limbic networks of mesial temporal lobe epilepsy. Epilepsy Res. 61, 89-104 (2004).
  17. Vega-Zelaya, L., Pastor, J., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Disrupted Ipsilateral Network Connectivity in Temporal Lobe Epilepsy. PLoS ONE. 10 (10), 0140859 (2015).
  18. Pastor, J., et al. Impact of experience on improving the surgical outcome in temporal lobe epilepsy. Rev Neurol. 41 (12), 709-716 (2005).
  19. Kirschner, M. Electrocoagulation des Ganglion Gasseri. Zentralbl Chir. 47, 2841-2843 (1932).
  20. Härtel, F. Über die intracranielle Injectionsbehandlung der Trigeminus neuralgie. Med Klin. 10, 582-584 (1914).
  21. Zampella, J. E., Brown, A. J., Azmi, H. Percutaneous techniques for trigeminal Neuralgia. Handbook of Stereotactic and Functional Neurosurgery. Gandhi, D. C., Schulder, M. , Chapter: 34 (2003).
  22. Franzini, A., Ferroli, P., Messina, G., Broggi, G., et al. Surgical treatment of cranial neuralgias. Handbook of Clinical Neurology. Nappi, G., et al. , Chapter: 57 (2010).
  23. Tatum, W. O., Husain, A. M., Benbadis, S. R., Kaplan, P. W. Handbook of EEG interpretation. , Demos Medical Publishing. New York. (2008).
  24. Schindler, K., Leung, H., Elger, C. E., Lehnertz, K. Assessing seizure dynamics by analysing the correlation structure of multichannel intracranial EEG. Brain. 130 (1), 65-77 (2007).
  25. Bartolomei, F., Chauvel, P., Wendling, F. Epileptogenicity of brain structures in human temporal lobe epilepsy: a quantified study from intracerebral EEG. Brain. 131 (7), 1818-1830 (2008).
  26. Vega-Zelaya, L., Pastor, J. E., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Inhomogeneous cortical synchronization and partial epileptic seizures. Front. Neurol. 5, 187 (2014).
  27. Csardi, G., Nepusz, T. The igraph software package for complex network research. InterJournal, Complex Systems. 1695 (5), (2006).
  28. Kramer, M. A., Cash, S. S. Epilepsy as a Disorder of Cortical Network Organization. Neuroscientist. 18 (4), 360-372 (2012).
  29. Ortega, G. J., Peco, I. H., Sola, R. G., Pastor, J. Impaired mesial synchronization in temporal lobe epilepsy. Clin Neurophysiol. 122 (6), 1106-1116 (2011).
  30. Bettus, G., et al. Decreased basal fMRI functional connectivity in epileptogenic networks and contralateral compensatory mechanisms. Hum Brain Mapp. 30 (5), 1580-1591 (2009).
  31. Pereira, F. R., et al. Asymmetrical hippocampal connectivity in mesial temporal lobe epilepsy: evidence from resting state fMRI. BMC Neurosci. 11, 66 (2010).
  32. Vega-Zelaya, L., Pastor, J., Tormo, I., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Assessing the equivalence between etomidate and seizure network dynamics in temporal lobe epilepsy. Clin Neurophysiol. 127 (1), 169-178 (2011).
  33. Pastor, J., Sola, R. G., Ortega, G. J. Hyper-Synchronization, De-Synchronization, Synchronization and Seizures. Epilepsy - Histological, Electroencephalographic and Psychological Aspects. Stevanovic, D. , Chapter 6 (2012).
  34. Stam, C. J., Nolte, G., Daffertshofer, A. Phase lag index: assessment of functional connectivity from multi channel EEG and MEG with diminished bias from common sources. Hum Bran Mapp. 28 (11), 1178-1193 (2007).
  35. Pastor, J., Sola, R. G. Utility of foramen ovale electrodes in temporal lobe epilepsy surgery. Recent Advances in Epilepsy. , 1 Global Research Network. Kerala, India. 1-8 (2008).

Tags

医学、問題118、卵円孔開存電極、側頭葉てんかん、同期、ネットワーク理論、大脳辺縁ネットワーク
薬剤耐性側頭葉てんかん患者における孔開存電極レコーディングのネットワーク解析
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Sanz-García, A., Vega-Zelaya,More

Sanz-García, A., Vega-Zelaya, L., Pastor, J., Torres, C. V., Sola, R. G., Ortega, G. J. Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients. J. Vis. Exp. (118), e54746, doi:10.3791/54746 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter