EEG Mu Ritmo nello sviluppo tipico e atipico

Riepilogo

La valutazione del ritmo EEG mu fornisce una metodologia unica per l'esame dell'attività cerebrale e quando combinato con test basati comportamentale, può essere uno strumento potente per chiarire aspetti della cognizione sociale, come l'imitazione, in popolazioni cliniche.

Abstract

Elettroencefalografia (EEG) è un metodo efficace, efficiente e non invasivo di valutare e registrare l'attività cerebrale. Data l'eccellente risoluzione temporale, EEG può essere utilizzato per esaminare la risposta neurale correlate a specifici comportamenti, stati o stimoli esterni. Un esempio di questa utility è la valutazione del sistema dei neuroni specchio (MNS) negli esseri umani attraverso l'esame del ritmo EEG mu. Il ritmo EEG mu, attività oscillatoria nella gamma di frequenza 8-12 Hz registrata dagli elettrodi in posizione centrale, viene soppressa quando un individuo esegue, o semplicemente osserva, azioni dirette obiettivo. Come tale, è stato proposto di riflettere attività del MNS. E 'stato teorizzato che la disfunzione del sistema dei neuroni specchio (MNS) svolge un ruolo che contribuisce in deficit sociali del disturbo dello spettro autistico (ASD). MNS possono essere esaminate in modo non invasivo popolazioni cliniche utilizzando EEG attenuazione ritmo mu come indice per la sua attività. Il prot descrittoocol fornisce una via per esaminare le funzioni cognitive sociali teoricamente legati ai MNS in individui con sviluppo tipico e atipico, come ASD.

Introduzione

Elettroencefalografia (EEG) è un metodo efficace, efficiente e non invasivo di valutare e registrare l'attività cerebrale. Come neuroni fuoco nel cervello, la tensione risultante può essere amplificato, registrato e rappresentato graficamente. La risoluzione temporale di EEG permette l'analisi di anche brevi cambiamenti nei modelli di oscillazione del cervello, così come l'analisi della risposta del cervello a stimoli specifici.

Nonostante sia la più antica tecnica di imaging cerebrale, risalente alla fine del 19 ^° secolo, EEG ha ancora ampia applicabilità. Mentre la risonanza magnetica funzionale (fMRI) ha un'ottima risoluzione spaziale, ha relativamente scarsa risoluzione temporale. Ciò rappresenta un notevole limitazione di valutazione fMRI data la velocità alla quale gran processi avvengono nel cervello. EEG ha la capacità di valutare l'attività elettrica cerebrale a livello millisecondo, fornendo potenziale iNsight nelle fasi di elaborazione del cervello.

L'evoluzione delle tecnologie hanno inoltre ampliato l'applicabilità di EEG. Un aumento della densità di sistemi di registrazione ha permesso lo sviluppo di tecniche di localizzazione sorgente, attenuare alcune delle limitazioni di EEG proposito di risoluzione spaziale. Inoltre, i sistemi moderni hanno ridotto il partecipante set-up tempo individuale significativo, che consenta la valutazione delle popolazioni precedentemente non disponibili, come il neonato e campioni clinici ^1-3,28-30.

Data l'eccellente risoluzione temporale, EEG può essere utilizzato per esaminare la risposta neurale correlate a specifici comportamenti, stati o stimoli esterni. Un esempio di questa utilità è la valutazione del sistema specchio (MNS) negli esseri umani. I neuroni specchio sono stati originariamente identificati nella scimmia con singola registrazione neurone ^4, evidenziando un gruppo dineuroni che hanno risposto congiuntamente, l'esecuzione e l'osservazione di azioni motorie. Questo metodo di registrazione diretta di sistemare gli elettrodi nel cervello viene raramente utilizzata negli esseri umani, e solo in casi clinici disastrose. EEG ha fornito un metodo per valutare le MNS monitorando il ritmo EEG mu. Questo modello oscillazione nell'intervallo 8-12 Hz ha dimostrato di attenuare potenza EEG in risposta all'esecuzione e osservazione di azioni motorie, simile al pattern di attivazione osservato nelle scimmie ^5-7. Allo stesso modo, la stimolazione della putative regioni cerebrali MNS attraverso la Stimolazione Magnetica Transcranica (ad esempio, il giro frontale inferiore) abolisce mu EEG ritmo ⁸ e la soppressione EEG mu ritmo correla con i segnali provenienti da fMRI BOLD nelle regioni dei neuroni specchio putativi all'interno di soggetti ^9, fornendo un sostegno supplementare che questo ritmo indici, almeno in parte, l'attività MNS. La valutazione del ritmo EEG mu ha consentito una valutazione non invasiva di neuroni specchio attoivity nell'uomo.

EEG fornisce una metodologia unica per esaminare l'attività cerebrale e quando combinato con test basati comportamentale, può essere un potente strumento per chiarire aspetti della cognizione sociale, come l'imitazione, in popolazioni cliniche. Inoltre, l'applicabilità di EEG per l'uso con le popolazioni con disabilità cognitive o di linguaggio permette di comprensione abilità di individui per i quali altre tecniche di imaging o paradigmi comportamentali possono essere utilizzare meno successo. Il protocollo descritto fornisce una via per esaminare le funzioni cognitive sociali teoricamente legati al sistema dei neuroni specchio nei soggetti con sviluppo tipico e atipico, come il Disturbo dello Spettro Autistico.

Protocollo

Il seguente protocollo aderisce alle linee guida della University of Washington comitato di revisione istituzionale.

1. Assessment elettrofisiologici

1. Preparazione della sessione
   1. Preparazione della camera: posto il manipulandum (vedi figura 1), un blocco di legno con un sensore collegato, che invia un indicatore di data e ora per software di acquisizione quando viene afferrato, sul tavolo entro cogliere portata del partecipante. Attivare il software di acquisizione EEG e cominciare "nuova sessione" (Figura S1).
   2. Preparazione Net: soluzione calda di acqua distillata (1 L), cloruro di potassio (1 cucchiaio), e shampoo per bambini (1 cucchiaino) a 104 ° C. Mettere a bagno 128-elettrodo dense-array sistema EEG nella soluzione salina riscaldata.
   3. Preparazione partecipante: assicurarsi che il partecipante è seduto comodamente circa 75 cm dal monitor presentazione dello stimolo e completamente in vista del video camepoca. Trova e segnare il vertice sulla testa del partecipante con un pennarello pelle. Misurare il vertice trovando l'intersezione del punto medio tra il nasion e il inion nel punto medio tra preauriculars.
   4. NET: posizionare il tappo EEG sulla testa del partecipante tale che l'elettrodo vertice sia posizionata direttamente sopra il marchio vertice. Controllare impedenze e garantire che impedenze sono al di sotto della soglia appropriata per il sistema EEG in uso (figura S2).
   5. Iniziare sessione di riprese video.
2. Impostazione di registrazione: Segnale di riferimento all'elettrodo vertice. Filtro analogico tra 0,1 e 100 Hz, amplificare il segnale, e digitalizzare a 500 campioni / sec.
3. Presentazione dello stimolo: presente partecipante con 3 condizioni: osservare, eseguire e di riposo, adattate dal paradigma sviluppato da Muthukumaraswamy e colleghi ^5.
   1. Osservare condizione: Istruire partecipante a sedere in silenzio e guardareun video di una persona afferrare la manipulandum. Ogni prova deve durare 6 sec. Ora il video preregistrato per le prove osservare proprio per garantire che la portata osservata avviene esattamente 3 sec. Monitorare l'attenzione visiva del partecipante durante il compito, e segnare le prove durante le quali essi non frequentano per lo schermo da scartare durante la post-elaborazione.
   2. Esegui condizione: Istruire partecipante di sedersi tranquillamente con la mano appoggiata destra appena sotto la manipulandum e, dopo aver sentito un segnale uditivo preregistrato, di imitare l'afferrare manipulandum da osservare videoclip condizione. Ogni prova deve durare 6 sec. Assicurarsi che il cue uditivo è presentato esattamente 3 secondi da preregistrazione una traccia uditiva che mantiene un costante temporizzata eseguire cue e l'intervallo inter-trial. Utilizzare un sensore sulla manipulandum per registrare con precisione il tempo che si verifica comprensione del partecipante (Figura S3).
   3. Condizione di riposo: Istruire partecipante a sedere quietemente con gli occhi aperti e passivamente osservare una piccola croce sul monitor stimolo. Record EEG continuo durante la condizione di riposo per 3 min.
   4. Per entrambi osservare ed eseguire le condizioni, attuali blocchi randomizzati di dieci prove, per un totale di quaranta prove per ogni condizione. Assicurarsi che l'immagine del manipulandum rimane sullo schermo durante i blocchi osservare ed eseguire, anche tra le prove. Somministrare la condizione di riposo al completamento delle condizioni di osservare ed eseguire.
4. Elaborazione dati
   1. Dopo la raccolta dei dati, ricontrollare impedenze. Nota: le eventuali modifiche ai livelli di impedenza. Fine della registrazione software di acquisizione.
   2. Post-processing: segnali EEG Rereference alla media. Segmento dati EEG continuo in quaranta 6 sec prove per ciascuna condizione (figura S4).
   3. Condurre il rilevamento automatico artefatto. Utilizza algoritmi automatizzati per controllare segmenti di artefatti da movimento individuando veloci ampiezze medie exceeding 200 mV, differenziali ampiezze medie superiori a 100 mV, e varianza pari a zero in un determinato processo (Figura S5).
   4. Eseguire il rilevamento artefatto manuale controllando visivamente i dati e confermando con la recensione video della sessione di rimuovere tutte le prove in condizione di osservazione contaminata con qualsiasi artefatto movimento e tutte le prove nella condizione di esecuzione contaminata con qualsiasi movimento manufatto estraneo al gesto presa. Escludi prove con artefatto significativo dall'analisi. Eliminare tutte le prove che sono stati segnalati durante l'acquisizione non hanno partecipato. Esaminare e notare tasso di rigetto di prova per ogni gruppo diagnostico in analisi.
5. Analisi dei dati
   1. Per Muthukumaraswamy et al. ^5, segmento prove puliti in due epoche sec, comprensivi di 1 sec di dati prima della presa e 1 sec dopo sia per le condizioni di osservare (come indicato dalla fotocellula) ed esecuzione (come indicato dal sensore manipulandum). Segmento cappoggiò 2 sec epoche dalla condizione di riposo.
   2. Trasformata veloce di Fourier (FFT) ogni segmento. Selezionare un gruppo di otto elettrodi su ciascun emisfero circonda le posizioni standard C3 e C4 per analisi statistiche (seguenti Muthukumaraswamy et al. ⁵ e Bernier et al. ³⁾ (Figura 2). Per ogni condizione, la potenza media di tutti i trial inclusi per calcolare spettri di potenza.
   3. Calcola mu attenuazione esaminando la potenza media durante l'esecuzione o osservazione di un'azione motore, rispetto alla potenza media durante la condizione di riposo, in tutta la gamma 8-13 Hz. Utilizzare il registro di questo rapporto per determinare il grado di attenuazione. Nota: un valore negativo rappresenta attenuazione durante l'esecuzione o l'osservazione, mentre un valore positivo indica aumento. Questa metodologia prende in considerazione la variabilità tra gli individui, e la non-normalità dei valori espressi in forma di rapporto.
      Nota: Questo protocollo è stato sviluppato utilizzando una fitta-array sistema EEG 128 elettrodi con software Net Station versione 4.1. Mentre i passi di base sono simili in tutti i sistemi di EEG, protocolli di acquisizione e analisi possono variare.

2. Caratterizzazione del campione

1. Identificare il potenziale popolazione di pazienti per la partecipazione paradigma attraverso i registri di ricerca, elenchi dei partecipanti precedenti, o rinvii da cliniche della zona e medici.
2. Schermo potenziali partecipanti per probabilità di soddisfare i criteri diagnostici per il costrutto clinico (ad esempio Autism Spectrum Disorder) e di individuare eventuali criteri di esclusione, come la presenza di trauma cranico, tumore, la storia di sequestro, o l'uso di farmaci anti-convulsivanti o barbiturici che possono distorcere l' segnale elettrofisiologico.
3. Confermare lo stato di diagnostica della popolazione paziente attraverso l'utilizzo di strumenti diagnostici standard d'oro (es. Autism Diagnostic Interview-Reduto (ADI-R ¹¹⁾ e il Autism Diagnostic Observation Schedule-Generic (ADOS-G, ¹²⁾ amministrati da medico esperto seguendo Manuale Diagnostico e Statistico - 5 ^ª Edizione (DSM-5) Criteri di ^13.
4. Identificare campione di controllo abbinate sul rilevanti variabili di interesse, come l'età, il sesso, capacità cognitive, ecc

Risultati

Adulti tipici, bambini e neonati hanno sempre dimostrato mu ritmo sia durante l'esecuzione e l'osservazione di azioni attraverso una varietà di paradigmi e di stimoli ^{5, 14-30.} Attenuazione in questa banda di frequenza è costantemente localizzato tra gli elettrodi centrali (Figura 3) che indicano che questa non è la riduzione di potenza alfa che viene registrata in altre regioni del cuoio capelluto. Allo stesso modo, l'attenuazione in questa frequenza durante l'osservazione...

Discussione

Il successo di acquisizione, elaborazione e analisi dei dati elettrofisiologici relativi al ritmo mu e l'applicazione di popolazioni cliniche richiede 1) l'applicazione di strumenti metodologici EEG, 2) rilevazione accurata artefatti e riduzione dei dati, 3) l'identificazione precisa del ritmo mu, e 4) la caratterizzazione accurata della popolazione clinica e l'identificazione di appropriati gruppi di controllo.

Metodologia appropriata EEG richiede...

Materiali

Name	Company	Catalog Number	Comments
Geodesic EEG System	EGI	N/A	Any EEG system, not only EGI based systems, is applicable for the described study
MATLAB software	MATLAB	N/A	Any mathematical, statistical software that can work with matrices is applicable
Netstation software	EGI	N/A	Any EEG acquisition software is applicable for the described study
Manipulandum	custom	N/A	Any object that is co-registered with data acquisition software to signal a successful grasp