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要約

ここでは、機能的近赤外分光法(fNIRS)を使用して、ヒトの脳血管反応性をイメージングおよび測定するためのプロトコルを示します。fNIRSは、特定の刺激下での脳の最外皮質におけるヘモグロビン種の濃度変化を捉える新しいイメージングモダリティです。

要約

脳血管反応性(CVR)は、脳内の血管が化学的または物理的刺激に応答して脳血流を変化させる能力です(拡張または収縮のいずれか)。大脳微小血管系における反応性の量は、容量血管系の完全性に依存し、内皮細胞の主要な機能です。したがって、CVRは微小血管系の生理機能と全体的な健康状態の指標です。CVRを測定できるイメージング法はありますが、コストがかかる可能性があり、磁気共鳴イメージングセンターと技術的な専門知識が必要です。本研究では、fNIRS技術を用いて脳微小血管系におけるオキシヘモグロビン(HbO)とデオキシヘモグロビン(HbR)の変化をモニタリングし、血管作用性刺激(5%二酸化炭素またはCO2を吸入)に応答した15人の健常対照(HC)のCVRを評価した。私たちの結果は、これが有望なイメージング技術であることを示唆しています 外傷性脳損傷または脳微小血管障害に関連する他の状態に起因する皮質CVRおよび関連する微小血管系機能をマッピングするための非侵襲的、正確で、移植可能で、費用対効果の高い方法。

概要

大脳皮質の血管の健康状態は、さまざまな生理学的条件下で血管が収縮または拡張する能力によって測定できます。血管反応性の測定は、認知症、外傷性脳損傷(TBI)、さらには老化など、脳の微小血管機能障害に関連する神経学的状態の診断と管理に役立ちます1,2,3,4。さらに、CVRは、アルツハイマー病5やTBI 6,7,8,9,10などの神経障害の予測および/または薬力学バイオマーカーとして使用できます。ヒトおよび動物の被験者のCVRを研究するために、確立されたイメージング法が存在します。典型的な方法には、高炭酸ガス血症11、息止め、またはアセタゾラミド2などの外因性または内因性の刺激と組み合わせた機能的磁気共鳴画像法(fMRI)が含まれる。Lu et al.12,13 は、単純なガス供給システムと MRI-Blood Oxygen Level Dependent (MRI-BOLD) イメージングを組み合わせることで、正確な全脳 CVR マップが生成されることを示しました。

脳血管系の血流、酸素量、代謝率の乱れは、HbOとHbRの組織濃度の変化を引き起こします。したがって、後方散乱光を経時的に測定することで、最外皮質(約2cm)のHbOおよびHbR濃度の変化を定量化することができ15、脳血管反応性(CVR)17を含む経時的な血行動態の変化16を評価するために使用することができます。

私たちの研究パラダイムでは、連続波動関数を持つfNIRS装置を採用しています。このデバイスは、4つのソースと10の検出器で構成され、16のソースと検出器のペアを作成します ( 図1を参照)。ソースと検出器のペアは、額に簡単にセットでき、自己接着ラップで所定の位置に保持できるシリコンストラップに一緒に成形されています。このデバイスは、730nmと850nmの光強度を測定し、取得周波数は2Hzです。このシステムは、患者に優しく、装着しやすく、TBIに特に脆弱な脳領域である前頭前皮質からデータを収集するため、選択されました。幸いなことに、他のほとんどのfNIRSシステムは、関心のある脳領域に基づいて測定される皮質領域のみ異なる、私たちのCVR取得技術と互換性があります。

fMRIは機能的脳イメージングのゴールドスタンダードと考えられていますが、fNIRSテクノロジーには、fMRIと比較してCVRを評価するための独自の利点があります。fNIRSイメージング技術は、高い時間分解能(ミリ秒の粒度)を提供し、HbOとHbRの両方の濃度の変化を定量化できますが、fMRIはHbRの変化のみを測定します18,19,20。さらに、fNIRS装置は携帯性があり、経済的で、fMRIよりも操作が簡単です。最後に、fNIRS技術は、高炭酸ガス血症のような血管の課題が認知的または物理的な研究課題21と組み合わせて使用されることが多いことを考えると、被験者の動きをよりよく解決します。

この論文では、高炭酸ガス血症の課題とfNIRS技術を組み合わせて紹介します。私たちはCVR値を測定し、この方法の再現性を検討し、fMRIのCVR測定に代わる信頼性の高い方法を提供することを期待しています。

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プロトコル

参加者は、治験審査委員会が承認したプロトコル (ClinicalTrials.gov NCT01789164) に基づいて募集されました。プロトコルに記載されている機器は、私たちの機関によって倫理的に承認されています。

1. ハイパーカープニアチャレンジで使用する材料を準備します(図2)

  1. 200 Lのダグラスバッグ(アイテム#1)を、5%の二酸化炭素、5%の酸素、74%の窒素で構成される医療グレードのガスのプレミックスキャニスターでいっぱいになるまで膨らませます。
  2. 2つのダイヤフラム(アイテム#3)を双方向非再呼吸バルブ(アイテム#4)に挿入して、ガスが一方向にのみ流れるように保護します。三方弁(アイテム#2)の1つのポートをガス供給チューブ(アイテム#5)を介してダグラスバッグ(アイテム#1)に取り付け、もう一方のポートを2番目のガス供給チューブ(アイテム#5)を介して双方向非再呼吸バルブ(アイテム#4)に取り付けます。
  3. マウスピース(アイテム#6)をコネクタ(アイテム#7)に固定し、次にコネクタを双方向非再呼吸バルブ(アイテム#4)に固定します。
  4. カプノグラフチューブ(アイテム#8)をコネクタ(アイテム#7)の穴に挿入します。
  5. エアフィルター(アイテム#9)をカプノグラフチューブ(アイテム#8)に取り付けます。
  6. カプノグラフチューブ(アイテム#9)に接続されていないプラスチックエアフィルター(アイテム#8)の端をCO2 (アイテム#10)モニターにねじ込みます。
  7. capnograh(アイテム#10)をケーブルでラップトップに接続します。データポートリーダーソフトウェアを開き、対応するUSBポートを選択して、データの読み取りを開始します。カプノグラフの電源を入れます。データはパソコンの画面に自動的に表示されます。
  8. fNIRSボックスをUSBケーブルでコンピューターに接続します。ソース検出器のヘッドバンドをFNIRSボックスに接続します。電源アダプタをfNIRSボックスに接続し、スイッチをオンにします。

2. 実験中の手続き

  1. 参加者に椅子に座ってもらい、デバイスのセットアップ中に快適に過ごせるように頼みます。fNIRSシステムの電源を入れます。
  2. ソース検出器のヘッドバンドを患者の額、その下にある前頭前野領域(背側および下前頭皮質領域)の上に置きます21。
  3. ソース検出器のヘッドバンドが眉毛の上と額の中央に慎重に配置されていることを確認してください。下部の検出器列を、鼻の鼻梁または鼻梁の約3.5cm上、上部の鼻のくぼみが目の間の額と出会う場所に配置します。
  4. 検出器が発色団(メイクアップなど)や髪の毛の干渉なしに、参加者の皮膚にしっかりと接着されていることを確認してください。皮膚の準備は必要ありません。
  5. 「デバイス設定」で、検出器のゲインを1〜20に設定します。ゲインが高いほど、光検出器の感度が向上します。デフォルト値は 20 です。「LED電流」を5mA〜20mAに設定します。値が大きいほど、光が明るくなり、検出器によって生成される信号レベルが増加します。デフォルト値は 20 mA です。
  6. 取得ソフトウェアで、「Start Current Experiment」を押します。光源は2つの波長で光を送り、各検出器から検出された光信号強度がリアルタイムで表示されます。飽和(信号>4,000)または低信号(信号<1,000)の場合は、ソース検出器のヘッドバンドとスキンとの間の接触、または手順2.3および2.4のパラメータを調整します。正確な完全な手順は、Ayaz et al.22で説明されています。
  7. 参加者に、通常の呼吸ペースで口から息を吸ったり吐いたりするように指示します。参加者の鼻にノーズクリップを固定し、口から普通に呼吸を続けるように促し、不快感を感じたり呼吸困難になったりした場合は誰かに警告するように促します。
  8. マウスピース(item#6)を参加者の口に慎重に挿入して、呼吸を続けられるようにします。手順中の参加者の快適性を高めるために、参加者に非再呼吸弁(アイテム#3)を手で支えるように依頼します。
  9. 関連するソフトウェアの「ベースライン」ボタンを押します。fNIRSベースラインの光信号を20秒間測定し、自動的に記録します。
  10. 実験を開始する前に「録音」を押してください。
  11. 実験の開始時に、時計を開始し、「手動マーカー」を押して、カプノグラフが表示した時間を紙に書き込みます。ガスチューブに接続されたバルブを毎分回して、室内の空気と5%CO2が混合された室内の空気との間を循環します。再度、「手動マーカー」を押して、吸入ガス混合物が交換されるたびにカプノグラフで表示される時刻を紙に書き込みます(図3)。
    注:カプノグラフに表示される時間を手動でマークすることは、fNIRS光信号とカプノグラフのEtCO2 トレースとの間の将来の同期に不可欠です。
  12. 7分後、「停止」ボタンをクリックしてfNIRSの記録を停止します。呼気終末 CO2 (EtCO2) の記録をさらに 60 秒許可し、データリーダーソフトウェア内で EtCO2 データを ASCII として保存します。
  13. 手続きが完了したことを参加者に通知します。ノーズクリップを慎重に外し、マウスピースを引き出します。手順から蓄積された唾液を吸収するために、参加者にティッシュを提供します。

3. クリーンアップの手続き

  1. カプノグラフチューブ(アイテム#8)、フィルター(アイテム#9)、マウスピース(アイテム#6)、ノーズクリップは廃棄してください。
  2. 再利用可能な機器を洗浄します。二方弁(項目#4)をガス供給管(項目#5)とコネクタ管(項目#7)から取り外し、ダイヤフラム(項目#3)を抜きます。ダイヤフラム(アイテム#3)、コネクタチューブ、および双方向バルブ(アイテム#4)を、リン酸塩を含まず、界面活性剤を含む医療グレードの洗剤消毒剤で満たされた容器に20分間浸します。洗剤を蒸留水で1:64の比率で希釈します。
  3. アイテム#1,4,7を蒸留水で洗い、清潔なカウンターの上に置き、その下にチャックスパッドなどの滅菌材料を置きます。再利用する前に風乾させてください。
  4. ダグラスの袋を空にします。

4. データ分析

  1. fNIRSデータ処理ソフトウェアによる信号処理
    注:信号処理は、データ分析の最初のステップです。これは、患者の動きによるデータ内のノイズやアーティファクトを除去するために、fNIRSデータ処理ソフトウェア(fNIRSoftなど)を使用して行われます。この解析には、アクイジションソフトウェアからのデータのみが必要です。
    1. データ処理ソフトウェアで、「Load File」をクリックして、取得したfNIRSデータを選択し、アップロードします。
    2. 「絞り込み」をクリックすると、ポップアップウィンドウが表示されます。「Raw Data」を選択し、「Next」を押します。
      1. メディアン フィルタリングとスライディング ウィンドウ モーション アーティファクト除去 (SMAR)23 ツールの両方をクリックして、未処理信号からモーション アーティファクトと飽和チャネルの両方を認識して削除します。「適用」を押します。
      2. 「Low Pass Frequency」フィルターをクリックして、パルスと呼吸成分(ハニングフィルター、n = 20、カットオフ= 0.1Hz)21,24,25,26を破棄します。「適用」を押します。
      3. 「トレンド除去」をクリックして、ゆっくりとした時間的変動を排除します。「適用」を押します。
    3. 「OXI」をクリックして、光強度をHbOおよびHbR濃度に変換します。「保存」をクリックし、保存ファイル形式としてMATLABを選択します。
  2. MATLAB による信号処理
    注:解析の2番目の部分は、fNIRS信号を時間シフトしたEtCO2と相関させるために、MATLABを使用して行われます。データの処理には、前のステップ(4.1.5)からのデータとカプノグラフ(EtCO2 トレース、ステップ2.12)からのデータが必要です。
    1. MATLAB のカプノグラフから EtCO2 トレースを 2 つの列 (1 つは時間用、もう 1 つは EtCO2 値用) としてインポートします。EtCO2 の時間を事前に校正された時間でシフトし、サンプリングチューブの時間からの遅延を修正します。
      注:これは、マウスピースへの1回の呼吸とCO2 録音でのその呼吸の外観との間の時間差です。このセットアップでは、15秒でした。
    2. 実験開始時のカプノグラフから記録された最初の時点、ステップ2.11を開始点(t = 0)として使用します。EtCO2 を秒に変換します。
    3. ステップ 4.1.3 のオキシとデオキシヘモグロビンのデータを MATLAB にインポートします。
    4. EtCO2 (口で測定) と fNIRS 信号 (脳で測定) との間の生理学的遅延を計算するには、さまざまな時間シフトでこれら 2 つの信号間のより高い相関係数を見つけます。(ステップ 4.2.3 からステップ 4.2.6 に添付されている MATLAB スクリプトを参照してください)。相関係数が高い時間シフトが最適な時間と見なされます。
    5. EtCO2 の時間経過を最適な時間(ステップ4.2.4で取得)だけシフトします。fNIRSとEtCO2 の両方のデータがある時点を保持します。2 つの時系列の長さは同じである必要があります。
    6. MATLAB のコレスキー分解を使用して、HbO (または HbR) と EtCO2 の間の線形方程式の解である各チャネルの CVR 値を計算します。

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結果

fNIRSは、15人の健康な参加者に対して高炭酸ガス血症チャレンジで実施されました。除外基準は、TBIの病歴、既存の障害、神経障害または精神障害、または妊娠でした。参加者の平均年齢は37.7歳±16歳(範囲20〜55歳)で、20%が女性でした。同様のfMRI研究で示されたように28、5%CO2 を60秒間吸入すると、カプノグラフィーで測定されたEtCO2 ...

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ディスカッション

15人の健康なボランティアで、fNIRSとCO2 ガス吸入技術を使用してCVRを測定することができました。測定されたCVR値は、取得したfNIRS信号とEtCO2との間の相関関係です。課題は、時間的なEtCO2 トレースをfNIRS信号と正確に位置合わせすること、つまり、血液が肺血管系から心臓、そして脳血管系に移動するのにかかる時間を説明することです。チ?...

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開示事項

著者には、開示すべき利益相反はありません。

謝辞

著者らの研究室での研究は、メリーランド州ベセスダのユニフォームドサービス健康科学大学(USUHS)、メリーランド州ベセスダのCenter for Neuroscience and Regenerative Medicine(CNRM)、USUHSの神経学部のMilitary Clinical Neuroscience Center of Excellence(MCNCoE)、および国立衛生研究所の学内研究プログラムによって支援されました。この記事で表明された見解は著者のものであり、陸軍/海軍/空軍、国防総省、または米国政府の公式方針を反映したものではありません。

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資料

NameCompanyCatalog NumberComments
Blue cuff22254Vacumed
CO2-Air Gas Mixture Size 200R012000 2003Roberts Oxygen
Diaphragm (Size: medium, Type: spiral)602021-2608Hans Rudolph
Douglas bag (200-liters capacity)500942Harvard Apparatus
Gas delivery Tube1011-108Vacumed
Gas sampling TubeT4305QoSINA
Hydrophobic filter9906-00Philips Medical Systems
Male luer11547QoSINA
Mouth piece (Silicone, Model #9061)602076Hans Rudolph
Nose clip (Plastic foam, Model #9014)201413Hans Rudolph
Three-way valve (100% plastic)CR1207Hans Rudolph
Two-way non-breathing valve (22mm/ 15mm ID)CR1480Hans Rudolph

参考文献

  1. Amyot, F., et al. Imaging of Cerebrovascular Function in Chronic Traumatic Brain Injury. Journal of Neurotrauma. 35 (10), 1116-1123 (2017).
  2. Kassner, A., Roberts, T. P. Beyond perfusion: cerebral vascular reactivity and assessment of microvascular permeability. Topics in Magnetic Resonance Imaging. 15, 58-65 (2004).
  3. Oertel, M., et al. Posttraumatic vasospasm: the epidemiology, severity, and time course of an underestimated phenomenon: a prospective study performed in 299 patients. Journal of Neurosurgery. 103, 812-824 (2005).
  4. Peng, S. L., et al. Age-related changes in cerebrovascular reactivity and their relationship to cognition: A four-year longitudinal study. Neuroimage. 174, 257-262 (2018).
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  14. Ferrari, M., Mottola, L., Quaresima, V. Principles, techniques, and limitations of near infrared spectroscopy. Canadian Journal of Applied Physiology. 29, 463-487 (2004).
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  18. Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. Neuroimage. 54, 2808-2821 (2011).
  19. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. Neuroimage. 29, 368-382 (2006).
  20. Sassaroli, A., de, B. F. B., Tong, Y., Renshaw, P. F., Fantini, S. Spatially weighted BOLD signal for comparison of functional magnetic resonance imaging and near-infrared imaging of the brain. Neuroimage. 33, 505-514 (2006).
  21. Ayaz, H., et al. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment. Neuroimage. 59, 36-47 (2012).
  22. Ayaz, H., et al. Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation. Journal of Visualized Experiment. (56), e3443(2011).
  23. Ayaz, H., Izzetoglu, M., Shewokis, P. A., Onaral, B. Sliding-window Motion Artifact Rejection for Functional Near-Infrared Spectroscopy. Annual International Conference of IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 6567-6570 (2010).
  24. Naseer, N. H. K. Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface. Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).
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  26. Izzetoglu, M. B. S., Izzetoglu, K., Onaral, B., Pourrezaei, K. Functional brain imaging using near-infrared technology. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 26, 38-46 (2007).
  27. Amyot, F., et al. Normative database of judgment of complexity task with functional near infrared spectroscopy--application for TBI. Neuroimage. 60, 879-883 (2012).
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