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  • Resumen
  • Resumen
  • Introducción
  • Protocolo
  • Resultados
  • Discusión
  • Divulgaciones
  • Agradecimientos
  • Materiales
  • Referencias
  • Reimpresiones y Permisos

Resumen

Alcanzar es una habilidad fundamental que permite a los humanos interactuar con el medio ambiente. Varios estudios han tenido como objetivo caracterizar el comportamiento de alcance utilizando una variedad de metodologías. Este documento ofrece una aplicación de código abierto de la estimulación magnética transcraneal para evaluar el estado de excitabilidad corticoespinal en humanos durante el rendimiento de la tarea.

Resumen

Alcanzar es un comportamiento ampliamente estudiado en la fisiología motora y la investigación en neurociencia. Si bien el alcance se ha examinado utilizando una variedad de manipulaciones conductuales, sigue habiendo brechas significativas en la comprensión de los procesos neuronales involucrados en la planificación, ejecución y control del alcance. El nuevo enfoque descrito aquí combina una tarea de alcance bidimensional con estimulación magnética transcraneal (TMS) y electromiografía concurrente (EMG) de múltiples músculos. Este método permite la detección no invasiva de la actividad corticoespinal en puntos de tiempo precisos durante el despliegue de los movimientos de alcance. El código de tarea de ejemplo incluye una tarea de llegada de respuesta retrasada con dos posibles destinos mostrados ± 45° de la línea media. La EMT de pulso único se administra en la mayoría de los ensayos de tareas, ya sea al inicio de la señal preparatoria (línea de base) o 100 ms antes de la señal imperativa (retraso). Este diseño de muestra es adecuado para investigar los cambios en la excitabilidad corticoespinal durante la preparación del alcance. El código de muestra también incluye una perturbación visomotora (es decir, la rotación del cursor de ± 20°) para investigar los efectos de la adaptación sobre la excitabilidad corticoespinal durante la preparación del alcance. Los parámetros de la tarea y la entrega de TMS se pueden ajustar para abordar hipótesis específicas sobre el estado del sistema motor durante el comportamiento de alcance. En la implementación inicial, los potenciales evocados motores (MEP) se obtuvieron con éxito en el 83% de los ensayos de TMS, y las trayectorias de alcance se registraron en todos los ensayos.

Introducción

El alcance dirigido a objetivos es un comportamiento motor fundamental que permite a los humanos interactuar y manipular el entorno externo. El estudio del alcance en los campos de la fisiología motora, la psicología y la neurociencia ha producido una literatura rica y extensa que incluye una variedad de metodologías. Los primeros estudios de alcance utilizaron grabaciones neuronales directas en primates no humanos para investigar la actividad neuronal a nivel de neuronas individuales 1,2. Estudios más recientes han investigado el alcance utilizando paradigmas conductuales que emplean la adaptación sensoriomotora para explorar la naturaleza del aprendizaje motor y el control 3,4,5. Tales tareas conductuales combinadas con imágenes de resonancia magnética funcional y electroencefalografía pueden medir la actividad cerebral total durante la llegada en humanos 6,7. Otros estudios han aplicado TMS en línea para investigar diversas características de la preparación y ejecución del alcance 8,9,10,11,12,13,14. Sin embargo, sigue siendo necesario un enfoque flexible y de código abierto que combine la evaluación conductual de alcanzar con TMS. Si bien la utilidad de combinar TMS con protocolos de comportamiento está muy bien establecida15, aquí, examinamos específicamente la aplicación de TMS en el contexto de alcanzar un enfoque de código abierto. Esto es novedoso en el sentido de que otros grupos que han publicado utilizando esta combinación de métodos no han hecho que sus herramientas estén fácilmente disponibles, prohibiendo la replicación directa. Este enfoque de código abierto facilita la replicación, el intercambio de datos y la posibilidad de estudios de múltiples sitios. Además, si otros desean realizar nuevas preguntas de investigación con herramientas similares, el código de fuente abierta puede actuar como una plataforma de lanzamiento para la innovación, ya que es fácilmente adaptable.

TMS ofrece un medio no invasivo de sondeo del sistema motor en puntos de tiempo controlados con precisión16. Cuando se aplica sobre la corteza motora primaria (M1), TMS puede provocar una desviación medible en el electromiograma de un músculo objetivo. La amplitud de esta onda de voltaje, conocida como potencial evocado motor (MEP), proporciona un índice del estado de excitabilidad momentánea de la vía corticoespinal (CS), un análogo resultante de todas las influencias excitatorias e inhibitorias en la vía CS17. Además de proporcionar una medición confiable dentro del sujeto de la excitabilidad intrínseca de CS, TMS se puede combinar con otras métricas conductuales o cinemáticas para investigar las relaciones entre la actividad de CS y el comportamiento de una manera temporalmente precisa. Muchos estudios han utilizado una combinación de EMT y electromiografía (EMG) para abordar una variedad de preguntas sobre el sistema motor, particularmente porque esta combinación de métodos hace posible investigar los MEP bajo una amplia gama de condiciones de comportamiento15. Un área donde esto ha demostrado ser particularmente útil es en el estudio de la preparación de la acción, más a menudo a través del estudio de los movimientos de una sola articulación18. Sin embargo, hay comparativamente menos estudios de TMS de movimientos multiarticulares naturalistas como alcanzar.

El objetivo actual era diseñar una tarea de respuesta retardada que incluyera cinemática conductual, administración de TMS de pulso único en línea y registro simultáneo de EMG de múltiples músculos. La tarea incluye un paradigma de alcance bidimensional punto a punto con retroalimentación visual en línea utilizando un monitor orientado horizontalmente de modo que la retroalimentación visual coincida con las trayectorias de alcance (es decir, una relación 1: 1 durante la retroalimentación verídica y sin transformación entre la retroalimentación visual y el movimiento). El diseño actual también incluye un conjunto de ensayos con una perturbación visuomotora. En el ejemplo proporcionado, se trata de un desplazamiento de rotación de 20° en la retroalimentación del cursor. Estudios previos han utilizado un paradigma de alcance similar para abordar preguntas sobre los mecanismos y cálculos asociados con la adaptación sensoriomotora 19,20,21,22,23,24,25. Además, este enfoque permite evaluar la dinámica de excitabilidad del sistema motor en puntos de tiempo precisos durante el aprendizaje motor en línea.

Debido a que alcanzar ha demostrado ser un comportamiento fructífero para investigar el aprendizaje / adaptación, evaluar la excitabilidad de CS en el contexto de este comportamiento tiene un enorme potencial para arrojar luz sobre los sustratos neuronales involucrados en estos comportamientos. Estos pueden incluir influencias inhibitorias locales, cambios en las propiedades de sintonización, el momento de los eventos neuronales, etc., como se ha establecido en la investigación de primates no humanos. Sin embargo, estas características han sido más difíciles de cuantificar en humanos y poblaciones clínicas. La dinámica neuronal también se puede investigar en ausencia de movimiento manifiesto en humanos utilizando el enfoque combinado TMS y EMG (es decir, durante la preparación del movimiento o en reposo).

Las herramientas presentadas son de código abierto y el código es fácilmente adaptable. Este novedoso paradigma producirá importantes conocimientos sobre los mecanismos involucrados en la preparación, ejecución, terminación y adaptación de los movimientos de alcance. Además, esta combinación de métodos tiene el potencial de descubrir relaciones entre la electrofisiología y el comportamiento alcanzado en humanos.

Protocolo

Todos los métodos detallados aquí se realizaron de conformidad con el protocolo y la aprobación del IRB (número de protocolo IRB de la Universidad de Oregón 10182017.017). Se obtuvo el consentimiento informado de todos los sujetos.

1. Aparato de alcance

  1. Coloque una tableta gráfica grande plana en un escritorio.
  2. Utilice un marco de aluminio ajustable 80-20 para colocar el monitor de tareas 6-8 por encima de la tableta en paralelo, con la pantalla hacia arriba (para obtener un plano, consulte aquí: https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS y Figura complementaria 1).
    NOTA: Esta configuración permite a los participantes alcanzar a través de la tableta y adquirir objetivos presentados en el monitor de tareas mientras ocluyen la visión de su brazo de alcance.
  3. Utilice la configuración descrita en Kim et al.3 como referencia.

2. Interfaces de máquina

  1. Conecte la tableta a la computadora a través de un puerto USB. Conecte el monitor de tareas al ordenador a través del puerto HDMI. Conecte el puerto TMS trasero al ordenador mediante un cable DB-9.
  2. Conecte el sistema EMG al ordenador mediante un DAQ de tarjeta PCI-6220. Conecte el fotodiodo al sistema EMG a través de un cable BNC.

3. Sensor de fotodiodo

  1. Conecte un sensor de fotodiodo al cable BNC. Asegure el sensor de fotodiodo con cinta adhesiva en la esquina superior derecha del monitor de tareas, con el sensor mirando hacia la pantalla, a ≤ 1 cm de distancia.
    NOTA: Esto registrará el tiempo de los estímulos presentados en el monitor de tareas como datos analógicos en un canal de entrada independiente.

4. Software

  1. Descargue VETA Toolbox26 (https://github.com/greenhouselab/Veta) para MATLAB 2018 para interactuar con el hardware para la recopilación de datos.
  2. Descargue el código de tarea de alcance (https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS) desarrollado para el control de parámetros experimentales y la interfaz con la tableta.

5. Evaluación de los participantes y consentimiento informado

  1. Examine el sujeto para detectar contraindicaciones para TMS. Los criterios de exclusión incluyen antecedentes personales o familiares de convulsiones, dolor de cabeza, trauma cerebral, desmayos, estrés crónico o ansiedad, problemas para dormir y cualquier medicamento neuroactivo. Los criterios de exclusión adicionales incluyen cualquier implante metálico en el cerebro o el cráneo y cualquier uso recreativo de drogas o alcohol en las 24 horas anteriores a la prueba. Los criterios de inclusión incluyeron la diestridad y la edad entre 18 y 35 años.
  2. Proporcione una explicación por escrito del procedimiento y los riesgos asociados, aclarando cualquier otra pregunta que pueda tener el participante.
  3. Obtener el consentimiento informado de los participantes.

6. Configuración del sujeto

  1. Coloque el sujeto en una silla cómoda frente a la tableta. Asegúrese de que las rodillas estén flexionadas a 90° con las piernas debajo del escritorio.
  2. Prepare la piel y coloque electrodos EMG.
    1. Use papel de lija de grano fino para desgastar suavemente la piel en el sitio del primer interóseo dorsal derecho (FDI), el extensor radial del carpo y los músculos deltoides anteriores, así como la prominencia C4 en la base del cuello, para detectar artefactos eléctricos producidos por el pulso TMS.
      NOTA: Los sitios de grabación muscular se pueden adaptar según las necesidades del usuario.
    2. Frote cada área desgastada con una almohadilla de preparación de alcohol una vez por sitio de electrodo para limpiar.
    3. Coloque un electrodo EMG en cada sitio. Asegúrese de que los electrodos funcionen perpendicularmente a las fibras musculares. Coloque el electrodo de tierra en la prominencia ósea del codo derecho.
    4. Asegure cada electrodo con cinta médica.
  3. Compruebe la calidad de la grabación EMG. Utilice la caja de herramientas VETA para visualizar todos los rastros de EMG y asegurarse de que estén libres de artefactos. Si los rastros de EMG son ruidosos, asegúrese de que el suelo esté colocado correctamente y que todos los electrodos entren en contacto adecuado con la piel.

7. Estimulación magnética transcraneal

  1. Encienda el equipo TMS.
  2. Encuentra el punto caliente TMS del músculo FDI derecho a través de la estimulación del M1 izquierdo.
    1. Coloque la bobina ~5 cm lateral y 2 cm anterior al vértice de la cabeza, orientada ~45° fuera de la línea media.
    2. Administre pulsos TMS una vez cada 4 s mientras reposiciona la bobina en incrementos de aproximadamente 5 mm en el plano anterior-posterior y medial-lateral.
    3. Comenzando con una producción máxima del estimulador del 30%, aumente gradualmente la intensidad de TMS en incrementos del 2% hasta que se observen los MEP.
    4. Una vez que se identifica la ubicación óptima, en la que los MEP pueden obtenerse de manera confiable en la mayoría (~ 75%) de pulsos a la intensidad de estimulador más baja posible, determine el umbral motor en reposo (RMT) encontrando el nivel de intensidad que produce MEP con una amplitud pico a pico de >50 μV en cinco de cada 10 pulsos.
    5. Marque la posición colocando suavemente tiras delgadas de cinta reflectante en la cabeza del participante a lo largo del perímetro de la bobina. Mantenga la posición de la bobina sosteniendo manualmente la bobina o usando un soporte para apoyarla.

8. Alcanzar la configuración de la tarea

  1. Coloque un guante Velcro en la mano derecha del participante para facilitar una postura relajada de agarre de poder.
  2. Coloque el lápiz óptico en el guante y aconseje al sujeto que mantenga la mano relajada entre los movimientos de alcance.
  3. Comunique las instrucciones de la tarea, que son las siguientes: Guíe el cursor a la posición de inicio en la parte inferior de la pantalla. Verá una señal en una de las dos ubicaciones objetivo. Cuando el objetivo se llene de color, alcance el objetivo lo más rápido y con la mayor precisión posible. Luego regrese a la posición de inicio. Indique las ubicaciones de las posiciones, señales y objetivos de la casa (Figura 1A).
  4. Entrene al participante para cortar objetivos con el lápiz óptico de la manera más rápida y precisa posible. Apague las luces de la sala de tareas para oscurecer la visión del participante de los movimientos de los brazos y mejorar la visibilidad del monitor de tareas.

9. Diseño de tareas

  1. Controlar la presentación de estímulos visuales con Psychtoolbox 3.0 en Matlab 2018 (Archivo de codificación suplementario 1).
  2. Utilice los siguientes parámetros para que coincidan con los datos actuales: 20 ensayos de práctica; 270 ensayos de prueba; TMS en 4/5 de los ensayos de prueba; TMS coincide con el inicio de la señal preparatoria (TMS inicial) o 100 ms antes de la señal imperativa (TMS de retraso) con la misma frecuencia; 1/10 del total de ensayos son ensayos de captura, en los que no aparece la señal imperativa; La posición de inicio es un círculo con un radio de 2 cm colocado en la parte inferior central del espacio de trabajo; Dos objetivos circulares con un radio de 1 cm se colocan a 15 cm de la posición inicial a +45° y -45° de distancia de la línea media.
  3. Establezca el orden y la duración del evento de la siguiente manera: señal preparatoria a 900 ms y señal imperativa a 900 ms.

10. Administración de TMS

  1. La caja de herramientas VETA administra simultáneamente TMS y registra EMG https://github.com/greenhouselab/Veta.
  2. Controle el tiempo de los pulsos TMS con la caja de herramientas VETA para que coincida con los eventos de comportamiento elegidos (es decir, el inicio de la señal preparatoria o 100 ms antes del inicio del objetivo).
  3. Entregar TMS con suficiente frecuencia para garantizar un número suficiente de MEP para el análisis.
    NOTA: Tal como está escrito, el código de tarea entregará un pulso TMS en 4/5 del total de ensayos, ya sea al inicio de la señal preparatoria para obtener MEPs de referencia, o 100 ms antes de la señal imperativa, para obtener MEPs retrasados. Los parámetros se pueden ajustar en el código de acuerdo con las necesidades del usuario. Los ensayos sin EMT se pueden utilizar para evaluar el rendimiento conductual en ausencia de EMT. Esto es útil para determinar cualquier posible influencia de TMS en el rendimiento.

Resultados

La ejecución exitosa de los métodos descritos incluye el registro de datos de tabletas, rastreos EMG y obtención confiable de MEPs. Se completó un experimento que incluyó 270 ensayos de prueba con EMT administrados en 4/5 de los ensayos (216 ensayos).

Se recopilaron datos de 16 participantes (ocho mujeres; ocho hombres) de 25 ± 10 años de edad, todos los cuales informaron ser diestros. Se evaluó la efectividad de la perturbación visual en el rendimiento conductual mediante la derivaci...

Discusión

Los métodos descritos anteriormente ofrecen un enfoque novedoso para estudiar la preparación motora en el contexto de alcanzar comportamientos. Aunque alcanzar representa una tarea modelo popular en el estudio del control motor y el aprendizaje, existe la necesidad de evaluar con precisión la dinámica de CS asociada con el comportamiento de alcance. TMS ofrece un método no invasivo y temporalmente preciso para capturar la actividad de CS en puntos de tiempo discretos durante el alcance. El enfoque d...

Divulgaciones

Todos los autores declaran que no hay conflictos de intereses

Agradecimientos

Esta investigación fue posible en parte gracias a la generosa financiación del programa Knight Campus Undergraduate Scholars y la Fundación Phil y Penny Knight.

Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
2-Port Native PCI Express StarTech.comRS232 Card with 16950 UART Must be compatible with desktop computer
Adjustable 80-20 aluminum frameany
Alcohol prep padsanyEMG preparation
Bagnoli Bipolar ElectrodesDelsysDE 2.1
Bagnoli Reference ElectrodeDelsysUSX20002” (5cm) Round
Bagnoli-8 EMG SystemDelsys
Chairany
Computer monitor for EMG/TMSn/a
Deskany
Desktop ComputerDellxps 8930RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB 
EMG electrodesDelsysSensor Adhesive Interface
Fine grain sandpaperanyEMG preparation
Graphics tabletWacomIntuos-4 XL
Handle of paint rolleranyto be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside 
Medical tapeanyTo secure EMG electrodes
PCI-6220 card DAQNational InstrumentsTo interface EMG system
Photodiode SensorVishayBPW21RTo record timing of task events into EMG trace.
Rear TMS portMagstimIncluded with TMS machine
Right-handed polyethylene gloveanyCut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle
Sensory Adhesive Interface, 2-slotDelsysSC-F01
StylusWacomIntuos-4 grip pen
Tablet-to-Computer USB cable anyIncluded in Tablet purchase
Task MonitorAsusVG248
TMS coilMagstimD70 Remote Coil7cm diameter, figure-of-eight coil
TMS machineMagstim200-2
TMS-to-Computer DB9 cableanyConnects to PCIe Serial Card
VelcroanyTo be placed on glove and stylus handle

Referencias

  1. 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).
  2. Georgopoulous, A. P., Schwartz, A. B., Kettner, R. E. Neuronal population coding of movement direction. Science. 233 (4771), 1416-1419 (1986).
  3. 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).
  4. Huberdeau, D. M., Krakauer, J. W., Haith, A. M. Dual-process decomposition in human sensorimotor adaptation. Current Opinion in Neurobiology. 33, 71-77 (2015).
  5. 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).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. Busan, P., et al. Transcranial magnetic stimulation and preparation of visually-guided reaching movements. Frontiers in Neuroengineering. 5, 18 (2012).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).
  13. Taga, M., et al. Motor adaptation and internal model formation in a robot-mediated forcefield. Psychoradiology. 1 (2), 73-87 (2021).
  14. Vesia, M., et al. Human dorsomedial parieto-motor circuit specifies grasp during the planning of goal-directed hand actions. Cortex. 92, 175-186 (2017).
  15. 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).
  16. 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).
  17. 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).
  18. Bestmann, S., Duque, J. Transcranial magnetic stimulation: decomposing the processes underlying action preparation. The Neuroscientist. 22 (4), 392-405 (2016).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).
  25. 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).
  26. 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).
  27. 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).
  28. 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).
  29. 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).

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