Summary
Ulaşmak, insanların çevre ile etkileşime girmesini sağlayan temel bir beceridir. Birçok çalışma, çeşitli metodolojiler kullanarak ulaşma davranışını karakterize etmeyi amaçlamıştır. Bu makale, görev performansına ulaşırken insanlarda kortikospinal uyarılabilirlik durumunu değerlendirmek için transkraniyal manyetik stimülasyonun açık kaynaklı bir uygulamasını sunmaktadır.
Abstract
Ulaşmak, motor fizyoloji ve sinirbilim araştırmalarında yaygın olarak çalışılan bir davranıştır. Erişim, çeşitli davranışsal manipülasyonlar kullanılarak incelenmiş olsa da, erişim planlaması, yürütme ve kontrolünde yer alan sinirsel süreçlerin anlaşılmasında önemli boşluklar vardır. Burada açıklanan yeni yaklaşım, iki boyutlu bir ulaşma görevini, transkraniyal manyetik stimülasyon (TMS) ve çoklu kaslardan eşzamanlı elektromiyografi (EMG) kaydı ile birleştirir. Bu yöntem, ulaşan hareketlerin ortaya çıkması sırasında kesin zaman noktalarında kortikospinal aktivitenin noninvaziv tespitine izin verir. Örnek görev kodu, orta çizgiden 45° uzakta görüntülenen iki olası hedefe sahip gecikmeli yanıt ± görevi içerir. Tek darbeli TMS, görev denemelerinin çoğunda, hazırlık ipucunun başlangıcında (başlangıç) veya zorunlu ipucundan (gecikme) 100 ms önce teslim edilir. Bu örnek tasarım, erişim hazırlığı sırasında kortikospinal uyarılabilirlikteki değişiklikleri araştırmak için uygundur. Örnek kod ayrıca, erişim hazırlığı sırasında adaptasyonun kortikospinal uyarılabilirlik üzerindeki etkilerini araştırmak için bir visuomotor pertürbasyon (yani, ± 20 ° 'lik imleç rotasyonu) içerir. Görev parametreleri ve TMS dağıtımı, ulaşma davranışı sırasında motor sistemin durumu hakkındaki belirli hipotezleri ele almak için ayarlanabilir. İlk uygulamada, TMS denemelerinin% 83'ünde motor uyarılmış potansiyeller (MEP'ler) başarıyla elde edildi ve tüm denemelerde erişim yörüngeleri kaydedildi.
Introduction
Hedefe yönelik erişim, insanların dış çevreyle etkileşime girmesini ve manipüle etmesini sağlayan temel bir motor davranıştır. Motor fizyolojisi, psikoloji ve sinirbilim alanlarına ulaşma çalışması, çeşitli metodolojileri içeren zengin ve kapsamlı literatür üretmiştir. Ulaşmanın erken çalışmaları, tek nöronlar düzeyinde nöral aktiviteyi araştırmak için insan olmayan primatlarda doğrudan nöral kayıtlar kullandı 1,2. Daha yeni çalışmalar, motor öğrenmenin doğasını keşfetmek ve kontroletmek için sensorimotor adaptasyonu kullanan davranışsal paradigmaları kullanarak ulaşmayı araştırmıştır 3,4,5. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme ve elektroensefalografi ile birleştirilen bu tür davranışsal görevler, insanlarda ulaşma sırasında tüm beyin aktivitesini ölçebilir 6,7. Diğer çalışmalar, erişim hazırlama ve yürütmenin çeşitli özelliklerini araştırmak için çevrimiçi TMS'yi uygulamıştır 8,9,10,11,12,13,14. Bununla birlikte, TMS ile ulaşmanın davranışsal değerlendirmesini birleştiren açık kaynaklı ve esnek bir yaklaşıma ihtiyaç vardır. TMS'yi davranışsal protokollerle birleştirmenin faydası çok iyi kurulmuş olsa da15, burada TMS'nin uygulanmasını açık kaynaklı bir yaklaşım kullanarak ulaşma bağlamında özel olarak inceliyoruz. Bu, bu yöntem kombinasyonunu kullanarak yayın yapan diğer grupların, araçlarını doğrudan çoğaltmayı yasaklayan hazır hale getirmedikleri için yenidir. Bu açık kaynaklı yaklaşım çoğaltmayı, veri paylaşımını ve çok siteli çalışma olasılığını kolaylaştırır. Ek olarak, başkaları benzer araçlarla yeni araştırma sorularını takip etmek isterlerse, açık kaynak kodu, kolayca uyarlanabildiği için inovasyon için bir fırlatma rampası görevi görebilir.
TMS, motor sistemini hassas bir şekilde kontrol edilen zaman noktalarında16 problamak için invaziv olmayan bir araç sunar. Birincil motor korteks (M1) üzerine uygulandığında, TMS hedeflenen bir kasın elektromiyogramında ölçülebilir bir sapma ortaya çıkarabilir. Motor uyarılmış potansiyel (MEP) olarak bilinen bu voltaj dalgasının genliği, kortikospinal (CS) yolun anlık uyarılabilirlik durumunun bir indeksini sağlar - CS yolu17 üzerindeki tüm uyarıcı ve inhibitör etkilerin bir analoğu. TMS, içsel CS uyarılabilirliğinin güvenilir bir denek içi ölçümünü sağlamanın yanı sıra, CS aktivitesi ve davranış arasındaki ilişkileri geçici olarak kesin bir şekilde araştırmak için diğer davranışsal veya kinematik metriklerle birleştirilebilir. Birçok çalışma, motor sistemle ilgili çeşitli soruları ele almak için TMS ve elektromiyografinin (EMG) bir kombinasyonunu kullanmıştır, özellikle de bu yöntem kombinasyonu, MEP'leri çok çeşitli davranışsal koşullar altında araştırmayı mümkünkıldığından15. Bunun özellikle yararlı olduğu kanıtlanan bir alan, çoğunlukla tek eklemli hareketlerin incelenmesi yoluyla eylem hazırlığı çalışmasıdır18. Bununla birlikte, natüralist çok eklemli hareketlere ulaşma gibi TMS çalışmaları nispeten daha azdır.
Mevcut amaç, davranışsal kinematik, çevrimiçi tek darbeli TMS uygulaması ve birden fazla kastan eşzamanlı EMG kaydını içeren gecikmeli bir yanıt ulaşma görevi tasarlamaktı. Görev, yatay olarak yönlendirilmiş bir monitör kullanarak çevrimiçi görsel geri bildirimle iki boyutlu bir noktadan noktaya ulaşma paradigması içerir, böylece görsel geri bildirim eşleşmeleri erişim yörüngelerine ulaşır (yani, gerçek geri bildirim sırasında 1: 1 ilişki ve görsel geri bildirim ile hareket arasında dönüşüm olmaz). Mevcut tasarım ayrıca visuomotor pertürbasyonlu bir dizi deneme içerir. Verilen örnekte bu, imleç geri bildiriminde 20° dönme kaymasıdır. Önceki çalışmalar, sensorimotor adaptasyon 19,20,21,22,23,24,25 ile ilişkili mekanizmalar ve hesaplamalar hakkındaki soruları ele almak için benzer bir erişim paradigması kullanmıştır. Ayrıca, bu yaklaşım, çevrimiçi motor öğrenimi sırasında motor sistemi uyarılabilirlik dinamiklerini hassas zaman noktalarında değerlendirmeyi mümkün kılar.
Ulaşmanın öğrenme/adaptasyonu araştırmak için verimli bir davranış olduğu kanıtlandığından, bu davranış bağlamında CS uyarılabilirliğini değerlendirmek, bu davranışlarda yer alan nöral substratlara ışık tutmak için muazzam bir potansiyele sahiptir. Bunlar, insan dışı primat araştırmalarında tespit edildiği gibi, lokal inhibitör etkileri, ayar özelliklerindeki değişiklikleri, nöral olayların zamanlamasını vb. İçerebilir. Bununla birlikte, bu özelliklerin insanlarda ve klinik popülasyonlarda ölçülmesi daha zor olmuştur. Nöral dinamikler, insanlarda açık hareketin yokluğunda, kombine TMS ve EMG yaklaşımı kullanılarak (yani, hareketin hazırlanması veya istirahat halinde) de araştırılabilir.
Sunulan araçlar açık kaynaklıdır ve kod kolayca uyarlanabilir. Bu yeni paradigma, erişim hareketlerinin hazırlanması, yürütülmesi, sonlandırılması ve uyarlanmasında yer alan mekanizmalar hakkında önemli bilgiler üretecektir. Dahası, bu yöntem kombinasyonu, elektrofizyoloji ile insanlarda davranışa ulaşma arasındaki ilişkileri ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Burada detaylandırılan tüm yöntemler IRB protokolüne ve onayına uygun olarak gerçekleştirilmiştir (Oregon Üniversitesi IRB protokol numarası 10182017.017). Tüm deneklerden bilgilendirilmiş onam alındı.
1. Aparata ulaşma
- Büyük bir grafik tableti masaüstüne düz bir şekilde yerleştirin.
- Görev monitörü 6-8'i tabletin üstünde, ekran yukarı bakacak şekilde paralel olarak konumlandırmak için ayarlanabilir bir 80-20 alüminyum çerçeve kullanın (bir plan için burayı kontrol edin: https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS ve Ek Şekil 1).
NOT: Bu kurulum, katılımcıların tablet boyunca uzanmalarına ve görev monitöründe sunulan hedefleri edinmelerine olanak tanırken, ulaşan kollarının vizyonunu engeller. - Kim ve ark.3'te açıklanan kurulumu referans olarak kullanın.
2. Makine arayüzleri
- Tableti bir USB bağlantı noktası üzerinden bilgisayara bağlayın. Görev monitörünü HDMI bağlantı noktası üzerinden bilgisayara bağlayın. Arka TMS portunu bir DB-9 kablosuyla bilgisayara bağlayın.
- EMG sistemini PCI-6220 kartı DAQ ile bilgisayara bağlayın. Fotodiyotu bir BNC kablosuyla EMG sistemine bağlayın.
3. Fotodiyot sensörü
- BNC kablosuna bir fotodiyot sensörü takın. Fotodiyot sensörünü, bandla görev monitörünün sağ üst köşesine, sensör ekrana bakacak şekilde 1 cm uzağa ≤ sabitleyin.
NOT: Bu, görev monitöründe bağımsız bir giriş kanalında analog veri olarak sunulan uyaranların zamanlamasını kaydeder.
4. Yazılım
- Veri toplama donanımıyla arayüz oluşturmak üzere MATLAB 2018 için VETA Toolbox26'yı (https://github.com/greenhouselab/Veta) indirin.
- Deneysel parametrelerin kontrolü ve tablet ile arayüz oluşturmak için geliştirilen erişim görev kodunu (https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS) indirin.
5. Katılımcı taraması ve bilgilendirilmiş onam
- TMS'ye kontrendikasyonlar için konuyu tarayın. Dışlama kriterleri arasında kişisel veya ailevi nöbet, baş ağrısı, beyin travması, bayılma, kronik stres veya anksiyete, uyku sorunları ve herhangi bir nöroaktif ilaç öyküsü bulunur. Ek dışlama kriterleri, beyindeki veya kafatasındaki herhangi bir metal implantı ve testten önceki 24 saat içinde herhangi bir eğlence amaçlı uyuşturucu veya alkol kullanımını içerir. Dahil etme kriterleri sağ elini kullanma ve 18 ila 35 yaş arasındaki yaşları içeriyordu.
- Prosedürün ve ilgili risklerin yazılı bir açıklamasını sağlayın ve katılımcının sahip olabileceği diğer soruları açıklığa kavuşturun.
- Katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alın.
6. Konu kurulumu
- Nesneyi tablete bakan rahat bir sandalyeye yerleştirin. Dizlerin, bacaklar masanın altındayken 90° 'ye kadar büküldüğünden emin olun.
- Cildi hazırlayın ve EMG elektrotlarını yerleştirin.
- TMS nabzı tarafından üretilen elektrik artefaktlarını tespit etmek için sağ ilk dorsal interossei (FDI), ekstansör carpi radialis ve anterior deltoid kasların bulunduğu yerde cildi nazikçe aşındırmak için ince taneli zımpara kağıdı ve boynun tabanındaki C4 belirginliğini kullanın.
NOT: Kas kayıt siteleri kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir. - Temizlemek için her aşınmış bölgeyi elektrot bölgesi başına bir kez alkol hazırlama pedi ile sürün.
- Her bölgeye bir EMG elektrodu yerleştirin. Elektrotların kas liflerine dik olarak çalıştığından emin olun. Zemin elektrodunu sağ dirseğin kemikli belirginliğine yerleştirin.
- Her elektrodu tıbbi bantla sabitleyin.
- TMS nabzı tarafından üretilen elektrik artefaktlarını tespit etmek için sağ ilk dorsal interossei (FDI), ekstansör carpi radialis ve anterior deltoid kasların bulunduğu yerde cildi nazikçe aşındırmak için ince taneli zımpara kağıdı ve boynun tabanındaki C4 belirginliğini kullanın.
- EMG kaydının kalitesini kontrol edin. Tüm EMG izlerini görselleştirmek ve eserlerden arındırılmış olduklarından emin olmak için VETA araç kutusunu kullanın. EMG izleri gürültülüyse, zeminin düzgün yerleştirildiğinden ve tüm elektrotların ciltle doğru temas ettiğinden emin olun.
7. Transkraniyal manyetik stimülasyon
- TMS makinesini açın.
- Sol M1'in uyarılmasıyla sağ FDI kasının TMS sıcak noktasını bulun.
- Bobini ~5 cm yanal ve başın köşesine 2 cm önde, orta hattan ~ 45 ° uzağa doğru yerleştirin.
- TMS darbelerini her 4 saniyede bir uygulayın ve bobini anterior-posterior ve medial-lateral düzlemde yaklaşık 5 mm'lik artışlarla yeniden konumlandırın.
- %30 maksimum uyarıcı çıkışından başlayarak, MEP'ler gözlemlenene kadar TMS yoğunluğunu kademeli olarak %2'lik artışlarla artırın.
- MEP'lerin darbelerin çoğunluğunda (~% 75) mümkün olan en düşük uyarıcı yoğunluğunda güvenilir bir şekilde elde edilebileceği optimum konum belirlendikten sonra, 10 darbeden beşinde >50 μV'luk bir tepeden tepeye genliğe sahip MEP'ler üreten yoğunluk seviyesini bularak dinlenme motor eşiğini (RMT) belirleyin.
- Bobinin çevresi boyunca katılımcının kafasına nazikçe ince yansıtıcı bant şeritleri yerleştirerek pozisyonu işaretleyin. Bobini manuel olarak tutarak veya desteklemek için bir stand kullanarak bobin konumlandırmasını koruyun.
8. Görev kurulumuna ulaşma
- Rahat bir güç kavrama duruşunu kolaylaştırmak için katılımcının sağ eline Velcro eldiven takın.
- Kalemi eldivene takın ve deneğe ulaşma hareketleri arasında elini rahat tutmasını tavsiye edin.
- Aşağıdaki gibi görev talimatlarını iletin: İmleci ekranın altındaki ana konuma getirin. İki hedef konumdan birinde bir ipucu göreceksiniz. Hedef renkle dolduğunda, hedefe mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde ulaşın. Ardından ana pozisyona dönün. Ev konumlarının, ipuçlarının ve hedeflerin konumlarını belirtin (Şekil 1A).
- Katılımcıya, kalemle hedefleri mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde dilimlemesi için koçluk yapın. Katılımcının kol hareketleri vizyonunu gizlemek ve görev monitörünün görünürlüğünü artırmak için görev odasındaki ışıkları kapatın.
9. Görev tasarımı
- Matlab 2018'de Psychtoolbox 3.0 ile görsel uyaran sunumunu kontrol edin (Ek Kodlama Dosyası 1).
- Mevcut verileri eşleştirmek için aşağıdaki parametreleri kullanın: 20 alıştırma denemesi; 270 test denemesi; Test çalışmalarının 4/5'inde TMS; TMS ya hazırlık ipucu başlangıcı (başlangıç TMS) ile çakışır ya da zorunlu ipucundan (gecikme TMS) 100 ms önce eşit sıklıkta çakışır; Toplam denemelerin 1 / 10'u, zorunlu ipucunun görünmediği yakalama denemeleridir; ev konumu, çalışma alanının alt ortasına yerleştirilmiş 2 cm yarıçaplı bir dairedir; 1 cm yarıçaplı iki dairesel hedef, orta hattan +45° ve -45° uzakta ana konumdan 15 cm uzağa konumlandırılmıştır.
- Olay sırasını ve sürelerini şu şekilde ayarlayın: 900 ms'de hazırlık ipucu ve 900 ms'de zorunlu ipucu.
10. TMS yönetimi
- VETA araç kutusu TMS'yi aynı anda yönetir ve EMG https://github.com/greenhouselab/Veta kaydeder.
- TMS darbelerinin zamanlamasını, seçilen davranışsal olaylarla (yani, hazırlık ipucunun başlangıcı veya hedef başlangıçtan 100 ms öncesi) çakışması için VETA araç kutusu ile kontrol edin.
- TMS'yi analiz için yeterli sayıda MEP sağlamak için yeterli sıklıkta teslim edin.
NOT: Yazıldığı gibi, görev kodu, toplam denemelerin 4/5'inde bir TMS darbesi ya temel MEP'leri ortaya çıkarmak için hazırlık ipucunun başlangıcında ya da gecikmiş MEP'leri ortaya çıkarmak için zorunlu ipucundan 100 ms önce bir TMS darbesi verecektir. Parametreler kullanıcı ihtiyaçlarına göre kodda ayarlanabilir. TMS'siz denemeler, TMS'nin yokluğunda davranışsal performansı değerlendirmek için kullanılabilir. Bu, TMS'nin performans üzerindeki olası etkisini belirlemek için yararlıdır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Açıklanan yöntemlerin başarılı bir şekilde uygulanması, tablet verilerinin kaydedilmesini, EMG izlerini ve MEP'lerin güvenilir bir şekilde çıkarılmasını içerir. TMS ile yapılan 270 test denemesini içeren bir deney, çalışmaların 4 / 5'inde (216 deneme) gerçekleştirildi.
Veriler, 25 ± 10 yaşları arasındaki 16 katılımcıdan (sekiz kadın; sekiz erkek) toplandı ve bunların hepsi sağ elini kullandığını bildirdi. Görsel pertürbasyonun davranışsal performans üzerindeki etkinliğini, bir temsili katılımcı için bir öğrenme fonksiyonu türederek değerlendirdik. Bu veriler Şekil 1B'de sunulmuştur ve katılımcının el hedefi hatasının beklendiği gibi pertürbasyon ve yıkama koşullarına göre ayarlandığını göstermektedir. Ayrıca, taban çizgisi erişimleri sırasında hedef hatanın standart sapmasını da değerlendirdik ve bu da yaklaşık 4,5° 'dir (Şekil 1B). Bu, önceki çalışmalarla tutarlıdır24.
Her denemede bir TMS nabzı verildi. Bakliyatların yarısı başlangıçta ve yarısı hazırlık gecikme döneminde teslim edildi (Şekil 2A). Katılımcı başına ortalama 91 ± 23 temel ve 88 ± 20 gecikme MEP'i başarıyla kaydedildi ve bu da sırasıyla% 84 ve% 81 başarı oranlarına karşılık geldi. MEP'ler sadece genlikler .05 mV'yi aştığında sayıldı. Erişim yörüngeleri, yakalama denemeleri hariç tüm denemelerde grafik tabletten başarıyla yakalandı (yani, "git" işaretinin sunulmadığı denemeler ve katılımcıların bir erişim başlatmadığı veya zorunlu ipucundan önce başlatıldığı denemeler).
Ortalama gecikme süresi (hazırlık ve zorunlu ipucu arasındaki süre) 915 ± 0.5 ms (ortalama ± standart sapma) idi. Başlangıç TMS, hazırlık ipucu başlangıcından 26 ± 8 ms sonra uygulandı ve gecikme TMS, zorunlu işaret başlangıcından 126 ± 3 ms önce uygulandı (Şekil 2B). Her durumda amaçlanan TMS uygulama süresinden tutarlı sapma, donanım veya yazılım bileşenleri tarafından getirilen istenmeyen gecikmeleri hesaba katmak için daha fazla optimizasyonun gerekli olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, bu gecikmelerdeki nispeten düşük orantılı varyans, bunların çoğunlukla ek pilot testlerle kontrol edilebilen sabit gecikmeler olduğunu ve olayların zamanlamasının denemeler arasında genellikle güvenilir olduğunu göstermektedir.
Şekil 1: Tabletten toplanan davranışsal veriler . (A) Çalışma alanı, ev konumunu (koyu mavi), iki hedefi (camgöbeği) ve tek bir katılımcının maruz kalma öncesi bloğundan temsili bir dizi erişim yörüngesini içerir. (B) Hedef hatası, erişimin bitiş noktasından hedefin merkezine kadar olan derece cinsinden mesafe olarak hesaplanmıştır. Deneme kutuları, kutu başına iki ardışık denemenin ortalamasıdır ve veriler deneysel bloklarla ayrılır: Ön pozlama (gölgesiz), maruz kalma (kırmızı), geri bildirim yokluğunda yıkama (yeşil) ve gerçek geri bildirimle yıkama (gölgesiz). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Örnek MEP izleri. (A) Her iki deneysel dönem için de temsili MEP'ler ve karşılık gelen fotodiyot izi (taban çizgisi ve gecikme). (B) Negatif temel MEP gecikmesi (-26 ± 8 ms), TMS uyaranının hazırlık ipucundan sonra geldiğini gösterirken, pozitif gecikmeli MEP gecikmesi (126 ± 3 ms), TMS uyaranının istenen zaman noktasından önce (zorunlu ipucundan 100 ms önce) geldiğini gösterir. Gecikme sürelerinin ortalaması tüm katılımcılar arasında alınır (n = 16). Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 1: Ulaşan aparatın planı. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.
Ek Kodlama dosyası 1: Görsel stimülasyon için kod. delayed_reach_TMS.m dosyası, tableti kontrol etmek, uyaran sunumu, transkraniyal manyetik stimülasyon ve elektromiyografi kaydı için bir görev kodu içerir. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Yukarıda özetlenen yöntemler, davranışlara ulaşma bağlamında motor hazırlığı incelemek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Ulaşmak, motor kontrol ve öğrenme çalışmasında popüler bir model görevi temsil etse de, davranışa ulaşma ile ilişkili CS dinamiklerini tam olarak değerlendirmeye ihtiyaç vardır. TMS, ulaşma sırasında ayrı zaman noktalarında CS aktivitesini yakalamak için invaziv olmayan, geçici olarak hassas bir yöntem sunar. Burada açıklanan yaklaşım, iki bağımsız alt alanı (TMS ve erişim) kinematik ve elektrofizyolojik metriklerin eşzamanlı olarak kaydedilmesini içeren tek bir paradigmada birleştirir.
Açıklanan yöntemler, ulaşma bağlamında eylem kontrolüne ilişkin önemli içgörüleri ortaya çıkarma potansiyeline sahip olsa da, bazı sınırlamalar ve hususlar vardır. En önemlisi, MEP ölçümlerinin güvenilirliği, TMS uygulamasından önceki EMG aktivitesinin kararlılığına ve yakalanan MEP'lerin sayısınabağlıdır 27. EMG veri kalitesinin veri toplamadan önce değerlendirilmesi kritik öneme sahiptir. Yeterli istatistiksel güç için, görev koşulu başına en az 20 MEP ölçümü önerilir. Ek olarak, MEP'deki değişiklikler CS uyarılabilirliğinde nicel bir değişikliği temsil ederken, TMS'nin doğası ve sonuçta ortaya çıkan MEP, CS aktivitesinin oldukça kaba, özet bir metriğini üretir ve davranışla nedensel ilişkileri dikkatle yorumlanmalıdır15. Ayrıca, grafik tablet, kalemin tablet yüzeyiyle teması sürdürmesini gerektirir, bu da görevlere ulaşma aralığını ve kullanılabilecek kavrama açıklıklarını sınırlar.
Bu özel protokolün sınırlamalarına rağmen, TMS ve EMG'nin motor sistem uyarılabilirliğini indekslemek için kombinasyonu, ulaşma dışındaki davranışsal görevler sırasında iyi bilinmektedir15. Bu kombine yaklaşımın avantajları, açık hareketin yokluğunda ve görevle ilgisi olmayan kaslarda bile CS uyarılabilirlik dinamiklerini ölçme yeteneğini içerir. Bu yaklaşım aynı zamanda milisaniye mertebesinde yüksek zamansal hassasiyet sunar. Ek olarak, burada açıklanan protokol, listelenen giriş/çıkış aygıtları aracılığıyla doğrudan bir uyaran sunum bilgisayarıyla arayüz oluşturan herhangi bir sayıda EMG aygıtıyla çalışacak şekilde uyarlanabilir.
Bu avantajlar göz önüne alındığında, protokol insan ve hayvan çalışmaları arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olabilir. İnsan olmayan primatlarda yapılan geniş bir araştırma grubu, ulaşma ve motor öğrenme ile ilişkili elektrofizyolojik mekanizmaları ulaşma bağlamında incelemiştir. Kombine TMS ve EMG yaklaşımını kullanarak insanlarda daha ileri araştırmalar, insan dışı elektrofizyoloji ve insan davranış bulgularını köprülemeye yardımcı olabilir. MEP'lerin ulaşma bağlamında daha önce yapılan çalışmaları, parietal korteks, premotor korteks ve parietal-M1 devreleri hareket 8,14'ten önce uyarıldığında ulaşma ve kavrama hazırlığı sırasında TMS'nin kolaylaştırıcı bir etkisini göstermiştir. Bununla birlikte, M1 üzerindeki TMS'den 75 ila 150 ms sonra elektroensefalografi ile ölçülen dinlenme uyarılmış potansiyellerin genlikleri, kuvvet alanı adapatasyonu13'ü takiben azaltılmıştır. Hazırlık, adaptasyon ve CS'deki değişiklikler arasındaki nüanslı ilişki daha fazla araştırmayı gerektirmektedir. Ayrıca, laboratuvarlarda aynı araç ve yöntem setini kullanarak, çoğaltma daha ulaşılabilir olacak ve bu da çalışma sonuçlarının yorumlanabilirliğine yardımcı olacaktır.
Buradaki odak noktası M1'in TMS'si olsa da, birkaç çalışma kortikal alanlar (örneğin, parietal korteks ve M1) arasındaki etkileşimleri araştırmak için çift bölgeli TMS'yi kullanmıştır. Bu çalışmaların birçoğu dinlenme sırasında yapılırken, bir avuç çalışma erişim planlaması ve yürütme bağlamında kortiko-kortikal etkileşimleri incelemiştir. Çift bölgeli TMS, posterior parietal korteksin uyarılmasının, hazırlanmış bir kontralateral erişim28'i başlatmak için işitsel bir "git" ipucunu takiben 50 ms ve ~ 100 ms'de M1 uyarılabilirliğini kolaylaştırdığını gösterdi. Çift bobin TMS yaklaşımları için, hedefe yönelik kavrama davranışı sırasındaki uygulamaları içeren ek yöntemler oluşturulmuştur29. Burada açıklanan protokol, bu önceki çalışmaları ve yöntemleri tamamlar ve çift bölgeli TMS çalışmaları için de kolayca uyarlanabilir.
Örnek görev kodu, iki olası hedefi olan gecikmeli yanıt görevinden oluşur. Deneme sayıları, hedef ve imleç özellikleri, görsel geri bildirim ve TMS sunumu gibi parametreler çeşitli araştırma sorularını ele alacak şekilde ayarlanabilir. Bu yaklaşımla kaydedilen veriler, tabletten davranışsal kinematiği ve EMG'den elektrofizyolojik ölçümleri içerir. Ön sonuçlar, TMS ve davranışsal ölçümlerin güvenilir zamanlama ve denemeler boyunca erişim yönlerindeki değişkenliğe karşı yeterli duyarlılık gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu yöntemler ve sonuçlar, bu yaklaşımı kullanarak TMS yoluyla ulaşmanın nöral mekanizmalarına yönelik gelecekteki araştırmalar için kavram kanıtı olarak durmaktadır.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Tüm yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan eder
Acknowledgments
Bu araştırma kısmen Knight Campus Lisans Bursiyerleri programının ve Phil ve Penny Knight Vakfı'nın cömert finansmanıyla mümkün olmuştur.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2-Port Native PCI Express | StarTech.com | RS232 Card with 16950 UART | Must be compatible with desktop computer |
| Adjustable 80-20 aluminum frame | any | ||
| Alcohol prep pads | any | EMG preparation | |
| Bagnoli Bipolar Electrodes | Delsys | DE 2.1 | |
| Bagnoli Reference Electrode | Delsys | USX2000 | 2” (5cm) Round |
| Bagnoli-8 EMG System | Delsys | ||
| Chair | any | ||
| Computer monitor for EMG/TMS | n/a | ||
| Desk | any | ||
| Desktop Computer | Dell | xps 8930 | RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB |
| EMG electrodes | Delsys | Sensor Adhesive Interface | |
| Fine grain sandpaper | any | EMG preparation | |
| Graphics tablet | Wacom | Intuos-4 XL | |
| Handle of paint roller | any | to be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside | |
| Medical tape | any | To secure EMG electrodes | |
| PCI-6220 card DAQ | National Instruments | To interface EMG system | |
| Photodiode Sensor | Vishay | BPW21R | To record timing of task events into EMG trace. |
| Rear TMS port | Magstim | Included with TMS machine | |
| Right-handed polyethylene glove | any | Cut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle | |
| Sensory Adhesive Interface, 2-slot | Delsys | SC-F01 | |
| Stylus | Wacom | Intuos-4 grip pen | |
| Tablet-to-Computer USB cable | any | Included in Tablet purchase | |
| Task Monitor | Asus | VG248 | |
| TMS coil | Magstim | D70 Remote Coil | 7cm diameter, figure-of-eight coil |
| TMS machine | Magstim | 200-2 | |
| TMS-to-Computer DB9 cable | any | Connects to PCIe Serial Card | |
| Velcro | any | To be placed on glove and stylus handle |
References
- Georgopoulos, A. P., Kalaska, J. F., Caminiti, R., Massey, J. T. On the relations between the direction of two-dimensional arm movements and cell discharge in primate motor cortex. The Journal of Neuroscience. 2 (11), 1527-1537 (1982).
- Georgopoulous, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
- Kim, H. E., Morehead, J. R., Parvin, D. E., Moazzezi, R., Ivry, R. B. Invariant errors reveal limitations in motor correction rather than constraints on error sensitivity. Communications Biology. 1, 19 (2018).
- Huberdeau, D. M., Krakauer, J. W., Haith, A. M. Dual-process decomposition in human sensorimotor adaptation. Current Opinion in Neurobiology. 33, 71-77 (2015).
- Shadmehr, R., Smith, M. A., Krakauer, J. W. Error correction, sensory prediction, and adaptation in motor control. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 89-108 (2010).
- Filimon, F., Nelson, J. D., Hagler, D. J., Sereno, M. I. Human cortical representations for reaching: Mirror neurons for execution, observation, and imagery. NeuroImage. 37 (4), 1315-1328 (2007).
- Hammon, P. S., Makeig, S., Poizner, H., Todorov, E., de Sa, V. R. Predicting reaching targets from human EEG. IEEE Signal Processing Magazine. 25 (1), 69-77 (2008).
- Busan, P., et al. Effect of transcranial magnetic stimulation (TMS) on parietal and premotor cortex during planning of reaching movements. PloS One. 4 (2), 4621 (2009).
- Busan, P., et al. Transcranial magnetic stimulation and preparation of visually-guided reaching movements. Frontiers in Neuroengineering. 5, 18 (2012).
- Lega, C., et al. The topography of visually guided grasping in the premotor cortex: a dense-transcranial magnetic stimulation (TMS) mapping study. The Journal of Neuroscience. 40 (35), 6790-6800 (2020).
- Marigold, D. S., Lajoie, K., Heed, T. No effect of triple-pulse TMS medial to intraparietal sulcus on online correction for target perturbations during goal-directed hand and foot reaches. PloS One. 14 (10), 0223986 (2019).
- Savoie, F. -A., Dallaire-Jean, L., Thenault, F., Whittingstall, K., Bernier, P. -M. Single-pulse TMS over the parietal cortex does not impair sensorimotor perturbation-induced changes in motor commands. eNeuro. 7 (2), (2020).
- Taga, M., et al. Motor adaptation and internal model formation in a robot-mediated forcefield. Psychoradiology. 1 (2), 73-87 (2021).
- Vesia, M., et al. Human dorsomedial parieto-motor circuit specifies grasp during the planning of goal-directed hand actions. Cortex. 92, 175-186 (2017).
- Bestmann, S., Krakauer, J. W. The uses and interpretations of the motor-evoked potential for understanding behaviour. Experimental Brain Research. 233 (3), 679-689 (2015).
- Rossini, P. M., et al. Non-invasive electrical and magnetic stimulation of the brain, spinal cord, roots and peripheral nerves: Basic principles and procedures for routine clinical and research application. An updated report from an I.F.C.N. Committee. Clinical Neurophysiology. 126 (6), 1071-1110 (2015).
- Rothwell, J. C., Thompson, P. D., Boyd, S., Marsden, C. D. Stimulation of the human motor cortex through the scalp. Experimental Physiology. 76 (2), 159-200 (1991).
- Bestmann, S., Duque, J. Transcranial magnetic stimulation: decomposing the processes underlying action preparation. The Neuroscientist. 22 (4), 392-405 (2016).
- Kim, H. E., Avraham, G., Ivry, R. B. The psychology of reaching: action selection, movement implementation, and sensorimotor learning. Annual Review of Psychology. 72 (1), 61-95 (2021).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Explicit and implicit processes constitute the fast and slow processes of sensorimotor learning. The Journal of Neuroscience. 35 (26), 9568-9579 (2015).
- McDougle, S. D., Bond, K. M., Taylor, J. A. Implications of plan-based generalization in sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 118 (1), 383-393 (2017).
- McDougle, S. D., Ivry, R. B., Taylor, J. A. Taking aim at the cognitive side of learning in sensorimotor adaptation tasks. Trends in Cognitive Sciences. 20 (7), 535-544 (2016).
- Morehead, J. R., Qasim, S. E., Crossley, M. J., Ivry, R. Savings upon re-aiming in visuomotor adaptation. The Journal of Neuroscience. 35 (42), 14386-14396 (2015).
- Taylor, J. A., Krakauer, J. W., Ivry, R. B. Explicit and implicit contributions to learning in a sensorimotor adaptation task. The Journal of Neuroscience. 34 (8), 3023-3032 (2014).
- Tsay, J. S., Kim, H. E., Parvin, D. E., Stover, A. R., Ivry, R. B. Individual differences in proprioception predict the extent of implicit sensorimotor adaptation. Journal of Neurophysiology. 125 (4), 1307-1321 (2021).
- Jackson, N., Greenhouse, I. VETA: An open-source matlab-based toolbox for the collection and analysis of electromyography combined with transcranial magnetic stimulation. Frontiers in Neuroscience. 13, 975 (2019).
- Goldsworthy, M. R., Hordacre, B., Ridding, M. C. Minimum number of trials required for within- and between-session reliability of TMS measures of corticospinal excitability. Neuroscience. 320, 205-209 (2016).
- Koch, G., et al. Functional interplay between posterior parietal and ipsilateral motor cortex revealed by twin-coil transcranial magnetic stimulation during reach planning toward contralateral space. The Journal of Neuroscience. 28 (23), 5944-5953 (2008).
- Goldenkoff, E. R., Mashni, A., Michon, K. J., Lavis, H., Vesia, M. Measuring and manipulating functionally specific neural pathways in the human motor system with transcranial magnetic stimulation. Journal of Visualized Experiments. (156), e60706 (2020).
