Gelişmekte olan beyin motor Cortex non-Invaziv modülasyon ve robotik haritalama
1 Temmuz 2019
Çocuklarda motor korteksinin modülasyon (DCS, HD-tDCS) ve haritalama (robotik TMS) için protokoller gösteriyoruz.
Protokolümüz, sağlıklı çocuklarda ve perinatal inme gibi erken beyin yaralanması olan çocuklarda motor korteksin haritasını çıkarmak için dünyadaki ilk pediatrik TMS robotunun kullanılmasını kapsamaktadır. Protokol, MRI görüntülemeyi nöronavigasyonla bütünleştirir, bu da haritalama seans sürelerini kısaltmamızı ve daha yüksek doğruluk ve hassasiyetle harita elde etmemizi sağlar. İnsan hatasını ortadan kaldırmaya yardımcı olur ve genç hastalar için güvenliği ve tolere edilebilirliği artırır.
Motor haritalama henüz tanı veya prognostik amaçlar için kullanılmaz, ancak, bu beyin değişiklikleri ve beyne zarar oluştuktan sonra ya da bir müdahale den sonra rewires nasıl ölçen yeni bir tekniktir. Dil alanı eşleme için farklı hedeflere sahip benzer teknikler kullanılabilir. Dil ve motor haritalama ameliyat öncesi planlama için önemli olabilir.
Cilt ve tam beyin curvilinear yeniden oluşturmak için nöronavigasyon yazılımısek kullanarak başlayın. Yeni, cilt ve işlem ciltlerini seçin. Burnun ve başın üst kısmı dahil olduğundan emin olun.
Sonra, yeni ve tam beyin curvilinear seçin. Beynin dışındaki yeşil seçim kutusunu, ama kafatasının içine girin. Hesaplama kıvrımlı seçin.
Soyma derinliğini 4,0 ila 6,0 milimetreye ayarlayın. Simge yapılarını seçin. Burun, nasion ucuna dört simge yerleştirin ve yeniden inşa cildin her iki kulak çentikleri.
Anatomilerine karşılık gelen simgesel yapılara isim söyle. Eğrilme beynini görüntülemek için hedef sekmesini seçin. Yeni ve dikdörtgen ızgara seçin.
Üniforma12'yi 12'ye 12 koordinat ızgarası yerleştirin ve yeniden inşa edilmiş beynin yüzeyinde motor korteksin handtonob'unun üzerine yedi milimetrelik aralıklar yerleştirin. Ardından, ızgara konumlandırmasını döndürme, eğim ve eğrilik için optimize etmek için sağdaki hedef konumlandırma aracını kullanın. Izgara noktalarını, robotun TMS bobinini konumlandırması için yönlendirecek yörüngelere dönüştürün.
Yörüngenin açısını, boylamsal çatlak veya beyne 45 derece olacak şekilde ayarlayın. Eğrilöz beyne yörüngeleri tahmin etmek ve optimize etmek için tutturma aracını kullanın. Son olarak, TMS robot kolunu ve koltuğunu pozisyonunu karşılamak ve dört sensör testi kullanarak kuvvet plakası sensörünü kalibre etmek için devreye alın ve konumlandırın.
Katılımcıyı test odasına kadar eşlik ederek ve bir güvenlik anketi doldurmalarını sağlayarak başlayın. Daha sonra katılımcıyı robot sandalyeye oturtun ve sırt dayanınve boyun istirahatini ayarlayın. Ayaklarının desteklenmelerini sağla.
Haritalama oturumu sırasında kol ve ellerinizi yastıklarla destekleyin. İlgi kas üzerinde cilt temizleyin. Dört distal ön bacak kaslarını hedefleyen katılımcının her iki el ve ön kollarına gümüş gümüş klorür yüzey elektrotları yerleştirin.
İlk dorsal interosseous, kaçıran pollicis brevis, kaçıran digiti minimi ve bilek ekstansör karın. Amplifikatörü uyumlu EMG yazılımıyla veri toplama bilgisayarına bağlayın. Daha sonra, yüzey elektrotları elektromiyografi, veya EMG, amplifikatör ve bir veri toplama sistemi, zemin elektrot da bağlı olduğundan emin olun.
Simge işaretçileri kullanarak katılımcının başındaki dört simgeyi birlikte kaydedin ve katılımcıların kafasının düzgün bir şekilde kaydolduğundan emin olmak için doğrulama sekmesini kullanın. Ardından, katılımcının handton'una en yakın ızgara noktasını seçin. Robot tarafından tutulan TMS bobinini bu hedef konuma hizalamak için hedef düğmesine hizala'yı seçin.
Kişi üzerinde seçin. Temas gücü göstergesini kullanarak temas kalitesini izleyin ve göstergenin yeşil veya sarı olduğundan emin olun. Katılımcıya robot kolunun kapsamı dışında hareket etmemelerini emredin.
Katılımcının el kaslarının rahat olduğundan emin olun ve temastan önce hareketsiz kalır. Hizala'yı seçin ve katılımcı hareket ederse bobinin hedefe ortalanmış olarak kalması için izleyin. TMS makinesindeki TMS tetik düğmesini kullanarak maksimum uyarıcı çıkışının %40 ila %60 arasında bir yoğunlukta beş ila 10 TMS darbesini sunun.
Son olarak, sol veya sağ DYY kas için en büyük ve en tutarlı motor uyarılmış potansiyel verir ızgara noktası belirlemek. 10 stimülasyonun beşinde DYY kaslarında en az 50 mikrovolt üreten en düşük yoğunluk ve MEP olarak istirahat motor eşiğini belirleyin. Bir saniyelik bir interstimulus ve ızgara noktasında% 120 RMT yoğunluğudört tek darbe TMS darbeleri sunarak başlayın hotspot kapatır.
Ardından, bitişik ızgara noktasında tekrarlayın. Haritanın ilk binek bölgesini belirleyen yanıt vermeyen bir noktaya ulaşılıncaya kadar yanıt veren noktalar boyunca doğrusal bir şekilde sırayla devam edin. Daha sonra, dikdörtgen ızgaranın dört yönde ki yatılı noktaları oluşturmak için haritalama devam edin.
Çevrimdışı analiz için EMG yazılımını kullanarak tüm kaslardan tüm MEP'leri kaydedin. Üç ila dört ızgara noktasından sonra, ilgili kişi kapalı seçin ve devam etmeye hazır hissedene kadar katılımcıya bir mola verin. Ardından, daha fazla analiz için uyarım sırasını izlemek için aynı ızgaraların basılı kopya sürümünü kullanın.
Robotik TMS kullanarak tam haritalama. Son olarak, yazarla iletişime geçerek kullanılabilir 3B motor haritaları oluşturmak için özel bir kodlama komut dosyası kullanın. Duyarlı yörünge sitelerini kullanarak motor haritası alanını ve hacmini hesaplayın.
Ağırlık merkezini, her koordinat konumunun motor gösterimlerinin ağırlıklı ortalaması olarak hesaplayın. Bu sonuçlar, tDCS ve HD-tDCS'nin beş günlük eğitim de öğrenme oranını artırdığını göstermiştir. Aktif müdahale grupları nın günlük ortalama sol el PPT skorunda dördüncü ve beşinci gün sham'a göre daha büyük iyileşmeler vardı.
Bu metodoloji önceki bir çalışmadan çoğaltıldı ve veri kümeleri birleştirildi. Çoğaltma verileri, tDCS ve HD-tDCS grubunda sahte gruba göre gözlenen öğrenme oranında önemli bir artış olduğu gibi benzer sonuçlar göstermiştir. Yordamı planlamak, gerçekleştirmek kadar önemlidir.
Izgaralar ve yörüngeler dikkatle bir MRI üzerine kaplanmalıdır. Beyin şablonları kullanılıyorsa, katılımcıların kafasından birden fazla örnek alınmalıdır. Bu yordam, ortaya çıkan motor haritası değişikliğini yanıtlamak için müdahale öncesi ve sonrası tamamlanabilir.
Bu yordamı takiben değerlendirme yapmak, motor haritası ölçüleri ile işlev sonucu arasındaki ilişkiyi gösterebilir. Araştırmacılar bu protokolü kullanarak, robottuzun TMS'sini kullanan çocuklarda motor haritalarının doğru, zamanında ve güvenli bir şekilde nasıl üretilmelerini öğrenebilirler. En büyük zorluk robota rehberlik etmek ve hedef alanlarını en uygun şekilde hizalamaktır.
Yörüngeler doğru bir şekilde önceden belirlenmelidir. Eğim ve dönüş parametrelerinin birden fazla kombinasyonu ile bobin hizalama pratik bobin yörünge tasarımı optimize yardımcı olur. Aletlerin hiçbiri tehlikeli değil.
Robot herhangi bir baş hareketine tepki vereceği nden, robotun katılımcının kafasına dokunurken robotu sürekli olarak gözlemlemek önemlidir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, çocuklarda motor korteksin modülasyonu ve haritasını çıkarmak için ilk pediyatrik TMS robotunu kullanan protokolleri sunmaktadır. Protokoller, erken beyin yaralanmalarının ardından beyin fonksiyonlarındaki değişiklikleri değerlendirmeyi amaçlamaktadır ve kesin nöronavigasyon ve haritalama için MRI görüntülemesini içermektedir.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Pediyatrik Nöroloji
- Transkraniyal Manyetik Stimülasyon (TMS)
Arka Plan
- Çalışma, sağlıklı çocuklarda ve önceden beyin yaralanması olan çocuklarda motor korteksi araştırmaktadır.
- MRI görüntülemesinin nöronavigasyon ile entegrasyonu, motor haritalama doğruluğunu artırmaktadır.
- Motor haritalama uygulamaları şu anda araştırma ile sınırlıdır, henüz tanısal değildir.
- Teknoloji, işlemler sırasında güvenliği artırır ve insan hatasını azaltır.
Çalışmanın Amacı
- Robotik TMS kullanarak motor haritalama için güçlü protokoller oluşturmak.
- Beyin yaralanması veya müdahale sonrası beyin yeniden örgütlenmesini araştırmak.
- Genç katılımcılar için prosedürleri daha kolay uygulanabilir hale getirmek için prosedürleri optimize etmek.
Kullanılan Yöntemler
- Çalışma, entegre MRI nöronavigasyonu ile robotik TMS kullanmaktadır.
- Biyolojik model, sağlıklı çocuklar ve önceden beyin yaralanması olan çocukları içerir.
- Adımlar, anatomik haritalar oluşturmayı, elektrot yerleştirmeyi ve TMS darbelerini uygulamayı içerir.
- Yöntemler, işlem öncesi kontroller ve ayarlamalar ile güvenliği önceliklendirir.
- Veri toplama, motor uyarılmış potansiyeller analizi için EMG ile yapılır.
Ana Sonuçlar
- Motor haritalar, müdahale sonrası beyin aktivite desenlerinde önemli değişiklikler göstermiştir.
- tDCS ve HD-tDCS, özellikle önemli eğitimden sonra geliştirilmiş motor öğrenme oranları göstermektedir.
- Yanıtlar, robotik sistemde hata oranlarını düşüren etkili haritalama ve stimülasyon tekniklerini göstermektedir.
- Yanıtların karşılaştırmalı analizleri, tedavi gruplarında gelişmiş motor becerileri vurgulamaktadır.
Sonuçlar
- Bu çalışma, pediyatrik motor haritalama için robotik TMS'in uygulanabilirliğini doğrular.
- Beyin müdahaleleri sonrası motor korteks plastisitesi hakkındaki anlayışımızı geliştirir.
- Sonuçlar, nörolojik bozuklukların cerrahi öncesi planlamada klinik uygulama potansiyeli olduğunu göstermektedir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
Non-invasive brain stimulation and robotic mapping enable precise interrogation of motor cortex plasticity in pediatric populations, supporting target validation in neurodevelopmental disorders. This approach provides quantitative, reproducible neurophysiological readouts that can de-risk early-stage therapeutic hypotheses by linking intervention-induced neural changes to functional motor outcomes. The integration of robotic precision with MRI-guided targeting enhances data reliability for cross-functional discovery teams evaluating neuromodulation strategies in developing brains.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of motor cortex reorganization following early brain injury or intervention, supporting target engagement assessment in developmental neurology.
- Operational Value: Robotic TMS reduces inter-operator variability and increases mapping reproducibility, critical for longitudinal target validation studies.
- Predictive Value: Quantitative MEP amplitudes and 3D motor map metrics (area, volume, center of gravity) provide objective biomarkers for tracking neural plasticity over time.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Standardized 12x12 grid protocols with seven-millimeter spacing establish a scalable framework for consistent motor mapping across subjects and sessions.
- Quantitative Output: MEP amplitude measurements per grid point generate continuous, analyzable data streams suitable for dose-response modeling in neuromodulation screening.
- Platform Reuse: MRI-navigated robotic targeting allows reuse of individualized mapping templates for pre- and post-intervention comparisons in therapeutic studies.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Motor map changes following tDCS/HD-tDCS intervention demonstrate translational potential for assessing neuromodulatory effects in pediatric motor disorders.
- Mechanistic De-risking: Correlation between motor map metrics and functional outcomes (e.g., PPT scores) supports target confidence by linking physiological changes to behavioral improvements.
- Preclinical Continuity: Protocol supports longitudinal assessment from baseline through intervention, enabling evaluation of sustained target modulation in developmental models.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within early discovery to preclinical workflows by providing a reproducible neurophysiological assay for tracking target engagement and circuit-level changes following neuromodulation or neurorestorative interventions in developing brains.
- Discovery Biology: Robotic TMS mapping supports hypothesis testing of motor cortex reorganization and pathway-specific plasticity after brain injury or therapeutic intervention.
- Screening: Standardized grid-based MEP collection enables assay readiness for evaluating neuromodulatory compounds or protocols in pediatric models.
- Analytics: Motor evoked potential amplitudes and 3D map derivations offer quantifiable, statistically tractable outputs for comparing intervention effects across conditions.
- Translational Research: Mapping pre- and post-intervention supports assessment of target modulation continuity, relevant for advancing candidates toward preclinical validation.
- Enterprise Reuse: MRI- and robot-guided workflows create a reusable, standardized platform for multi-site studies in pediatric neuromodulation research.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Provides mechanistic insight into motor cortex plasticity, reducing ambiguity in target validation for neurodevelopmental indications.
- Operational Value: Robotic guidance improves session efficiency, safety, and tolerability in pediatric populations, enabling higher-throughput mapping studies.
- Strategic Value: Objective neurophysiological endpoints support go/no-go decisions by linking target engagement to functional motor improvements.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of neuromodulation strategies based on reproducible, quantifiable changes in motor map metrics.
Implementation Considerations
- Expertise in TMS safety protocols, pediatric neurophysiology, and EMG signal acquisition is required for accurate motor evoked potential detection.
- Instrumentation needs include a robotic TMS system, MRI-compatible neuronavigation, EMG amplifiers, and data acquisition systems capable of single-pulse MEP recording.
- Cross-team standardization requires shared protocols for grid placement, trajectory calibration, and MEP threshold determination (e.g., 50 µV in FDI muscle) to ensure data comparability.
- Adaptation across model systems depends on age-appropriate coil sizing, motor threshold adjustment, and electrode placement for distal forelimb muscles in developing anatomies.
- Practical limitations include the need for participant stillness during mapping and careful real-time monitoring of robot-participant interaction to maintain safety and data quality.
