Cet article décrit la stimulation magnétique transcrânienne déclenchée par électroencéphalographie en temps réel pour étudier et moduler les réseaux du cerveau humain.
L’effet d’un stimulus pour le cerveau dépend non seulement des paramètres du stimulus, mais aussi de la dynamique de l’activité cérébrale au moment de la stimulation. La combinaison de l’électroencéphalographie (EEG) et de la stimulation magnétique transcrânienne (TMS) dans un système de stimulation dépendant de l’état du cerveau en temps réel permet l’étude des relations entre la dynamique de l’activité cérébrale, l’excitabilité corticale et l’induction de la plasticité . Ici, nous démontrons une méthode nouvellement développée pour synchroniser le moment de la stimulation cérébrale avec la phase des oscillations en cours d’EEG utilisant un système d’analyse de données en temps réel. Ce TMS déclenché par l’EEG en temps réel du cortex moteur humain, lorsque le TMS est synchronisé avec le pic négatif de surface de l’EEG du rythme sensorimoteur alpha (8-14 Hz), a montré des effets différentiels d’excitabilité corticospinal et de plasticité. L’utilisation de cette méthode suggère que l’information en temps réel sur l’état instantané du cerveau peut être utilisée pour l’induction de plasticité efficace. En outre, cette approche permet une stimulation cérébrale personnalisée synchronisée par l’EEG, ce qui peut mener au développement de protocoles thérapeutiques de stimulation cérébrale plus efficaces.
TMS est une méthode bien établie pour la stimulation cérébrale non invasive et permet la modulation spécifique de la dynamique du réseau en cours et des études des voies neuronales corticocorticales et corticospinales avec une précision spatiotemporale élevée1. Lors de la stimulation du cortex moteur primaire (M1), la réponse neuronale peut être quantifiée en tant que potentiels évoqués par moteur (MPP), ainsi que les potentiels d’EEG évoqués par TMS. Les eurodéputés peuvent être enregistrés par électromyographie (EMG) des muscles cibles, et leur amplitude reflète l’excitabilité corticospinale lors de la stimulation du cortex moteur primaire2.
Malgré le potentiel unique de la stimulation cérébrale non invasive en tant qu’outil scientifique pour étudier et moduler les réseaux cérébraux chez les participants à l’étude en bonne santé et chez les patients, les études sur le SMT souffrent d’une grande variabilité interindividuelle et interindividuelle. des réponses évoquées3,4,5. Plus précisément, dans les études TMS sur l’excitabilité et la plasticité cortico-rachidiennes, les réponses des PEOA, ainsi que la potentialisation induite à long terme (LTP) ou la dépression à long terme (LTD) comme la plasticité, présentent une grande variabilité intrinsèque, même lorsque les paramètres de stimulation sont soigneusement contrôlés3,4. Cependant, les données provenant d’études sur des animaux indiquent que la variabilité observée des réponses n’est pas attribuable au « bruit aléatoire », mais qu’elle est plutôt liée aux états fluctuants du cerveau au moment de la stimulation6. En conséquence, en combinant TMS avec EEG dans un paradigme de stimulation en temps réel du cerveau-état-dépendant (c.-à-d., TMS déclenché par l’EEG), l’état instantané fluctuant de cerveau peut être employé pour optimiser le timing de stimulus7,8, 9 (en) , 10.
Plusieurs études ont lié la phase instantanée des oscillations neuronales en cours à l’excitabilité neuronale à l’aide de systèmes EEG compatibles TMS11,12. Les amplificateurs EEG modernes peuvent manipuler les grands artefacts électromagnétiques de TMS, et des protocoles expérimentaux de plus en plus bien établis existent pour la combinaison de l’EEG avec TMS13,14 et l’enlèvement post hoc de TMS-connexe EEG artefacts15,16. Tandis que l’influence de l’état de cerveau de préstimulus tel qu’évalué par EEG sur des réponses TMS-évoquées peut être évaluée avec des stimulus aléatoirement appliqués de TMS qui sont triés post hoc17,18, l’application répétitive de TMS dans un cerveau prédéfini l’état exige en temps réel déclenché par l’EEG TMS11,19.
Ici, une configuration TMS déclenchée par eEG par milliseconde-résolution est utilisée pour synchroniser les impulsions TMS avec une phase prédéterminée des oscillations cérébrales en cours11, démontrant que la déviation négative de l’EEG du rythme alpha correspond à une état d’excitabilité corticale (conduisant à de plus grandes amplitudes de MEP) par rapport à la déviation positive d’EEG8,11,12,20. Dans ce manuscrit, nous présentons une méthode pour mener des protocoles TMS déclenchés par l’EEG en temps réel pour étudier les réseaux cérébraux humains.
Le TMS déclenché par l’EEG, dépendant de l’état du cerveau, est une nouvelle méthode avec des perspectives uniques en ce qui concerne l’efficacité et la cohérence des effets de stimulation cérébrale qui s’ensuivent8,9,31. Le principal avantage de la méthode est qu’un état cérébral endogène fonctionnellement pertinent peut être spécifiquement ciblé pour déclencher le pouls TMS, induisant potentiellement moins variable et plus durable réponses cérébrales11. TMS répétitif déclenché par l’EEG en temps réel dans la phase négative du rythme sensorimoteur de m1 humain (c.-à-d., l’état d’excitabilité corticospinal accrue, Figure 2) induit une plasticité lTP significativement plus forte (une augmentation à long terme de mep amplitude) par rapport à l’état du cerveau TMS11,20. En plus de son utilité scientifique, l’application de l’EEG-TMS en temps réel aux zones corticales, telles que le cortex préfrontal dorsolatéral (DLPFC), a le potentiel d’augmenter l’efficacité des protocoles thérapeutiques actuels de stimulation cérébrale.
Dans ce manuscrit, nous avons présenté les étapes méthodologiques pour la mise en œuvre de l’EEG-TMS en temps réel. Les exigences fondamentales pour la conduite des expériences avec cette méthode sont, d’une part, l’utilisation d’un système EEG compatible TMS avec une option d’élimination numérique en temps réel et, d’autre part, l’utilisation du traitement du signal en temps réel avec la mise en œuvre d’une détection de phase l’algorithme24, qui extrait le rythme cérébral souhaité (p. ex., le rythme sensorimoteur) du signal EEG enregistré à l’aide de filtres spatiaux (p. ex. filtre laplacien centré sur C3) et applique une stimulation lorsque des conditions présélectionnées (c.-à-d. phase et puissance de le rythme cérébral ciblé) sont atteints. Les performances et la précision de l’algorithme dépendent fortement du SNR de l’enregistrement EEG20. Ainsi, les étapes de préparation de l’EEG du protocole sont cruciales pour atteindre un SNR élevé et assurer un déclenchement précis du SMT, et une présélection des participants peut devoir être envisagée si l’oscillation cible respective n’est pas suffisamment observable avec l’EEG dans chaque individu. En outre, l’utilisation de bras de soutien mécaniques pour les bobines et les oreillers sous vide pour immobiliser la tête du participant est conseillée, afin de minimiser les artefacts en raison de la pression variable de la bobine sur les électrodes.
En ce qui concerne l’application de la méthode EEG-TMS en temps réel dans les paradigmes expérimentaux, la sélection du rythme cérébral d’intérêt peut varier. Ainsi, des ajustements du filtrage sont recommandés pour faciliter l’identification de l’activité cérébrale ciblée. Récemment, plusieurs méthodes de filtrage spatial ont été proposées pour extraire de manière optimale un état du cerveau fonctionnellement pertinent (par exemple, dans l’espace de canal19, avec la densité de source actuelle13, avec les filtres spatiaux locaux11,28 , et avec des filtres individualisés utilisant, par exemple, la décomposition spatiale-spectrale29). Pourtant, jusqu’à présent, aucune méthode sans équivoque n’existe pour extraire des signaux EEG de surface (espace capteur) la phase réelle d’oscillation cérébrale (espace source). Des études futures qui évaluent la correspondance des signaux de surface et d’espace source sont justifiées pour améliorer la précision des algorithmes d’EEG en temps réel.
Alors que dans ce protocole, nous nous sommes concentrés sur le rythme sensorimoteur 8-14-Hz pour démontrer l’influence de la phase instantanée de cette oscillation sur l’excitabilité corticospinal, d’autres oscillations (par exemple, bêta, theta, ou oscillations infralentes) peuvent également jouer un rôle. Cette méthode peut, en principe, être utilisée pour cibler la phase de toute oscillation qui peut être isolée avec un SNR suffisant, y compris les oscillations superposées multiples (par exemple, un cycle négatif d’alpha et un pic positif simultané de gamma).
L’une des principales limites des expériences En temps réel de l’EEG-TMS est que la résolution spatiotemporale en ce qui concerne les sources cérébrales dépend fortement de l’occurrence des artefacts et de la cohérence de la stimulation. Par conséquent, une condition préalable essentielle du protocole est la surveillance de la performance de l’algorithme (c.-à-d., s’assurer que la stimulation se produit lors de la détection de l’activité neuronale et non pas artifactual tout au long de l’expérience). En outre, l’utilisation de la neuronavigation pour un positionnement optimal et cohérent de la bobine de stimulation (en particulier dans les paradigmes expérimentaux utilisant des sites de stimulation tels que le DLPFC) est utile pour réduire la variabilité des réponses en raison de la variabilité position de bobine. Notez également, comme une autre limitation, que spécifiquement sélectionné et configuré EEG / EMG, TMS, et les dispositifs de traitement en temps réel sont nécessaires, ainsi que l’expérience dans la préparation et la conduite des expériences de manière à minimiser les sources externes de réponse variabilité qui peut masquer l’effet de l’état instantané du cerveau.
En conclusion, nous avons démontré un protocole standard pour mener des expériences en temps réel EEG-TMS et introduit une nouvelle méthode pour l’utilisation des états endogènes du cerveau d’intérêt (c.-à-d., phases présélectionnées et puissance d’une oscillation cérébrale endogène ciblée) pour déclencher la stimulation cérébrale. D’autres recherches utilisant la méthode EEG-TMS en temps réel permettront des améliorations méthodologiques et faciliteront l’élaboration de protocoles efficaces pour l’étude et la modulation des réseaux cérébraux humains.
The authors have nothing to disclose.
C.Z. reconnaît le soutien du Programme de clinicien-chercheur de la Faculté de médecine de l’Université de Tebingen. U.Z. reconnaît le soutien de la Fondation allemande de recherche (subvention ZI 542/7-1). T.O.B. reconnaît le soutien de la Fondation allemande de recherche (subvention BE 6091/2-1). J.O.N. reconnaît le soutien de l’Académie de Finlande (décisions no 294625 et 306845). Les auteurs reconnaissent le soutien du Fonds d’édition en libre accès de l’Université de Tebingen.
EEG and EMG recording systems | |||
EEG/EMG amplifier | NeurOne with Real-time Digital Out, Bittium Biosignals Ltd., Finland | ||
TMS device | MAG & More Research 100, MAG & More GmbH, Munich, Germany | ||
Software | Mathworks Simulink Real-Time (Mathworks Ltd, USA) | ||
Stereo infrared camera neuronavigation system including reflective head tracker, pointer tool, head tracker | |||
Experimental control PC that is connected to the EEG system, the TMS stimulator, the real-time device and the neuronavigation system | |||
EEG electodes, EMG electrodes, syringes, abrasive and conductive gel | |||
Plastic wrap and adhesive tape |