作者は彼らの貴重なアドバイスと実りの議論のためにペドロA.バルデスヘルナンデス、フランソワTadel、とロイド·スミスに感謝したいと思います。また、校正のためのラファエル·トーレスに感謝します。

倫理文：全ての実験は、フロリダ国際大学（IACUC 13から004）で施設内動物管理使用委員会（IACUC）によって確立されたポリシーに従って実施されています。 1.脳波レコーディング<ol><li> EEGミニキャップの調製<ol><li>脳波ミニキャップ0.2％塩化蒸留水で少なくとも12時間の電極チップを浸し。蒸留水に静かにEEGミニキャップをすすぎます。キャップと空気中の電極を乾燥させます。 </li><li> 2の体積比率で0.9％NaCl溶液と混合脳波電極ペースト：1.は、電極の内側と皮膚に電極ペーストを視覚化するのに役立ちますメチレンブルーの低下を、追加します。シリンジ内の混合ペーストしてください。シリンジ内に気泡がないことを確認してください。気泡を導入することなく、それらを充填、電極32のそれぞれにゲルを注入します。これは、下部ではなく上部から注入することをお勧めします。これは、より良いACCEを提供します各電極へのSSと波及ゲルの可能性を低減します。 </li><li> EEGおよび生理学的記録システムの電源を入れ、使用中のコンピュータに対応する記録ソフトウェアを開きます。 </li></ol></li><li>動物の準備と麻酔 注：慢性てんかんは、ウィスターラットにFCD 8のプロトコルを使用して作成されました。脳波記録は（ - 400グラム8週齢、300）は、成体ウィスターラットで行いました。 <ol><li>実験シートにラットの体重を記録します。鎮静剤の投与量（dexdomitor 0.25ミリグラム/キログラム）を計算するためにこの情報を使用してください。 5％イソフルランと酸素100％（14.7 psiで1 L /分）でラットに麻酔を誘導します。 </li><li>後の2％にイソフルランを減少させ、脳波ミニキャップの全体の設定の間にそれを維持するため、ラットの頭をトリミング。ラットの反射が（つま先ピンチ）は存在しないか確認してください。耳のバーを使用して、外耳道を固定することで定位固定装置に加熱パッドの上にラットを置きます。麻酔ノーズコーンが安全であることを確認します。 </li><li> APそれぞれの目に潤滑油眼軟膏をプライ。 </li><li>カミソリを使用して、ラットの頭と耳に余分な毛を剃ります。シェービング中に出血を避けます。 注：皮膚に残った毛は、EEG記録のノイズを生成します。血管を刺激し、皮膚を脱脂するために90％のイソプロピルアルコールでラットの皮膚をこします。 </li><li>頭皮に生理食塩水の綿棒を置き、EEGミニキャップが配置される準備ができるまでは、良好な皮膚コンダクタンスを維持するためにそれを完全にカバーしています。 </li><li>温度、呼吸、および3本のリード心電図プローブを接続します。温度を直腸プローブによって測定されることに注意してください。連続記録手順の間に、ラットの生理機能を監視します。毎分60回の呼吸、および心拍数は約350である - - 通常の温度は37℃であることを確認し、呼吸範囲は30で、毎分450拍。 </li></ol></li><li>記録手順<ol><li>ラットの頭皮に生理食塩水の綿棒を取り出して、準備された脳波ミニCを配置その皮膚上にp。ゴムバンド付きミニキャップを修正しました。通常、目の前で、頭皮の前面に1ゴムバンドを配置し、耳と首の間、頭皮の奥に別のバンド。正常な呼吸を容易にするために、首の下にプラスチック製のプロテクターを使用してください。 </li><li>グランドおよび基準電極の両方に高いコンダクタンス電極ペーストの層を置きます。それぞれの耳の上に置きます。 注：基準電極は、おそらく他の位置に配置することができます。 </li><li>アンプに脳波ミニキャップを接続し、電極インピーダンスのためのワークベンチのプレビューを確認します。全ての電極の性能を確認してください。 30kΩの - 高品質の記録のために、インピーダンス値が5の範囲であることを確認してください。ノイズの多い電極がある場合は、電極の上からより多くのゲルを注入優しく頭皮に向けて足場の内側にそれらを動かすか、いずれかの方法で頭皮との良好な接触を提供します。 </li><li> dexdomitorの管理（0.25ミリグラム/ kg）をintraperitoneally、すぐに0％にイソフルラン率を低下させます。呼吸速度は30内にない場合 - 分範囲あたり60呼吸、穏やかイソフルラン速度を増加させる開始。 1％のイソフルランの値を超えないようにしてください。イソフルランとdexdomitorの混合物は、危険な状態に動物を促す可能性があるため、慎重にこの手順を監視します。 注：dexdomitorにはないのに対し、焦点てんかんの前臨床モデルでは、イソフルランは、IED事件に影響を与えます。イソフルラン下の被験者は、すなわち、比較的少ないのIEDは、他の条件7,14に比べて検出することができ、より弱いてんかん性を有しています。 dexdomitor用量は、約2時間のために有効です。したがって、その効果のために時間を節約するために、調製物は、イソフルラン下で行いました。 </li><li> EEG記録を行っています。 EEGミニキャップが削除される前に記録した後、それらの内側にカラーペンを挿入することにより、皮膚の上にEEGミニキャップの3突き出円の位置をマークします。 MRI共同のための目印にしてください-registration。ランドマークでラットの頭部を撮影。バックケージの中にラットを置き、dexdomitorの影響から完全に回復するまで、それを監視します。 注記：この実験では、赤色（緑色の反対色）が電極位置（緑）と区別するために使用しました。しかし、小出血斑が皮膚に認められた場合、他の色（紫/緑）を使用することをお勧めします。 </li></ol></li></ol><img alt="図1" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig1.jpg" /> 図1.特定のラット上に配置された脳波ミニキャップの絵。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig1highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> 2.脳ソースイメージング<ol><li> IED分類 注：IEDの検出と分類は、に基づいて、MATLABでの自己開発のコードを使用して実行されます以前の研究15。このソフトウェアは、リクエストにより利用できるようになります。 <ol><li>視覚脳波トレーサーを検査することにより、ノイズの多いチャンネルを破棄します。テンプレートとの相関分析に基づいて周期的波形の減算のための自動的な方法を用いてEKGの成果物を削除します。 注：通常、脳波を記録した実験者は、インピーダンス値に基づいて、観察された不良チャンネル情報について書かれた実験シートを共有します。 EKGアーチファクトを除去するためのソフトウェアが要求によっても利用できるようになります。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig2.jpg" /> 図2のIEDの種類を示す脳波のトレースの例。赤いボックスはのIEDの1種類を示します。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li> 150Hzのノッチ - 3のカットオフ周波数を有するバンドパスフィルタを適用しますライン周波数（一般的には60ヘルツと一部の国では50 Hz）でコンポーネントをオフラインを削除するには、フィルタ処理します。 </li><li>のIED（スパイク、鋭い波）の2種類を検出します。 70ミリ秒と70 - - それぞれ持続時間が200ミリ秒のスパイクとシャープな波は20の大電気的事象を構成しています。したがって、それぞれのバンドパスフィルタ（15のカットオフ周波数-スパイク50 Hzから5 -シャープ波15 Hz）を適用した後、のIEDは、振幅が15をしきい値に基づいて検出されます。 注：マルチユニット活動15の以前の研究で示唆されているようにしきい値を自動的に4σに設定されています。 {|フィルタリングされた信号| / 0.6745}ここで、σは、σ=中央値 、バンドパス·フィルタ処理された信号の推定標準偏差です。 </li><li>異なるクラスタにスパイクと、鋭い波をサブ分類します。別のスパイクと、鋭い波の顕著な特徴は、15ウェーブレット変換用いて抽出されます。これらは、サブ分類されるk平均を使用して複数のクラスターに、最適なクラスタ数kは、シルエットを使用して決定されます。 </li><li>同じクラスタ内のサブ分類の信号を平均化します。各IEDサブタイプに対する平均EEG信号は、脳源解析のために使用されます。 </li></ol></li><li>容積導体モデル 注：以下のセクションでは、オープンソースソフトウェア、ブレーンストーミング12は 、Wistarラット9用のMRIアトラスと一緒に使用されます。しかし、個々のラットのMRIはまた、可能な場合は容積導体モデルを生成するために使用することができます。 MRIアトラス9がでダウンロードすることができ<a href="http://www.idac.tohoku.ac.jp/bir/en/db/rb/101028.html">http://www.idac.tohoku.ac.jp/bir/en/</a> 。このウェブサイトは、「ウィスターラットのMRIアトラス」セクションの下NIFTI形式としてアトラスを提供し、それは登録後アクセスすることができます。前処理のために必要なソフトウェアはまた、このウェブサイトで見つけることができます。 <ol><li>ソフトウェア12への入力MRIと脳表面。 <img alt="ビジュアル1" srC = &quot;/ファイル/ ftp_upload / 52700 / 52700vis1.jpg&quot; /&gt; <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis1highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>デフォルトの設定でヘッド面を生成します。 <img alt="ビジュアル2" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis2.jpg" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis2highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>リードフィールド計算12用のMRIに基づいて、頭皮と外側/内側の頭蓋骨の表面を生成します。 注：頂点の解像度は、推定ソースの精度に影響を与えるが、頂点の数が多い高い計算の複雑性をもたらします。各層の頂点の推奨数は、公正、計算の複雑さと許容精度のための642です。頭蓋骨の厚さは、MRIで確認することができ、MRIアトラスの場合には約1mでありますM。ソフトウェア内の値の上に挿入した後、面と頂点が各面のために噛み合う対応する三角形が作成されます。 <img alt="ビジュアル3" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis3.jpg" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis3highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>視覚化オプションを使用して、MRIに対する各面の向きと位置を確認してください。従って変更し、任意の面が12コ登録されていない場合。 <img alt="ビジュアル4" height="351" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis4.jpg" width="321" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis4highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li> 1.3.5で取得されたラットの頭部画像を使用。 MRI 3ランドマーク（R1、R2、およびR3）の位置を同時登録します。 Gへの参照としてランドマークのグリッド点を使用して電極は、足場（ 図3B）に固定されているように、電極位置をenerate。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig3.jpg" /> 図3（A）ラット先頭ピクチャ座標系と電極位置と、（b）EEGミニキャップ図を得るために用いられます。 （A）中の赤い点は、1.3.5で述べたランドマークを示しています。これは、（B）の赤番号に対応しています。また、（A）の緑色のマークは、32電極位置を示している、と彼らは（B）中の青の番号に対応しています。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig3highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li> 3ランドマークに基づいて、N×3電極位置行列を生成します。ここで、Nは（N = 32）のチャネルの数であり、カラムは、対応するx、y及びz座標値を表します。 注：EEGミニキャップが剛性の足場です。 3基準格子（R1、R2、及びR3）が得られるとしたがって、電極の位置が自動的に設定されています。ユーザは、ミニキャップが適切に頭皮上に投影されていることを途中でZ値を再定義する必要があります。 図3（b）青の数字で示されているようにN点のグリッドは、順番に番号が付けすることができます。 EEGミニキャップのための標準的な足場は、（ 材料の表 ）は、市販されています。同時登録のためのソフトウェアは、コミュニティに利用可能です。 </li><li>入力生成されたチャンネルのファイル。 <img alt="ビジュアル5" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis5.jpg" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis5highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>全ての電極の位置を表示して確認します。いずれかの見当違いの電極12を変更します。電気のための最終的な座標系デポジションは、上記の表面のために使用される座標系と一致する必要があります。 注： &quot;。MRI登録 MRI /表面登録を確認し、「作成した表面は、視覚的に可視化オプションを使用してMRIで検査することができ、そして、選択された表面は、MRI上に黄色の線で表示されます。また、3のランドマークと32の電極の位置は、ツールボックスのオプションを選択することによって、MRIに表示させることができる「センサー MRIビューアを表示します。」の場所は、視覚的にラットの眼と耳の位置に基づいて分布を比較することによって検査することができます（ 図4）。 <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig4.jpg" /> 図4.同時登録脳の表面に（A）のMRIアトラス（黄色の線）、（B）位置合わせ32の電極と3のランドマーク（赤い点）、および同時登録と（C）のMRIアトラスで作成されたボリュームの導体モデル参照<html>レンス·グリッドR1。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig4highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li></ol></li><li>脳ソースイメージング<ol><li>リードフィールド行列13を計算します。入力1のように、皮膚、頭蓋骨、および脳の比率を満たす導電率値：1/80：1.容積導体モデルと2.2で作成した電極位置に基づいて、リードフィールド行列を取得します。 注：ツールボックス12は、BEM 10を計算するために他のソフトウェアとのインターフェースを提供しています。したがって、唯一の導電率の値は、入力として必要とされます。 <img alt="ビジュアル6" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis6.jpg" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis6highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>入力2.1.4に格納されている各IEDのサブタイプの平均EEG信号。 「SRC = &quot;/ファイル/ ftp_upload / 52700 / 52700vis7.jpg&quot; /&gt; <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis7highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>計算されたリードフィールド行列と入力EEG信号に基づいてsLORETA液13を得ます。光源推定方法のオプションを選択することにより、逆溶液が12を得ることができます。 <img alt="ビジュアル8" src="/files/ftp_upload/52700/52700vis8.jpg" /> <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700vis8highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> </li><li>推定ソースをプロットします。 </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Furman, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Seizure+Initiation+and+Propagation+in+the+Pilocarpine+Rat+Model+of+Temporal+Lobe+Epilepsy.">Seizure Initiation and Propagation in the Pilocarpine Rat Model of Temporal Lobe Epilepsy.</a> Journal of Neuroscience. 33 (42), 16409-16411 (2013).</li><li>Sumiyoshi, A., Riera, J. J., Ogawa, T., Kawashima, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Mini-Cap+for+simultaneous+EEG+and+fMRI+recording+in+rodents.">A Mini-Cap for simultaneous EEG and fMRI recording in rodents.</a> NeuroImage. 54 (3), 1951-1965 (2011).</li><li>Engel, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epilepsy+biomarkers.">Epilepsy biomarkers.</a> Epilepsia. 54 (4), 61-69 (2013).</li><li>Baillet, S., Mosher, J. C., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electromagnetic+Brain+Mapping.">Electromagnetic Brain Mapping.</a> IEEE Signal Processing Magazine. 18 (6), 14-30 (2001).</li><li>Quairiaux, C., Megevand, P., Kiss, J. Z., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+Development+of+Large-Scale+Sensorimotor.">Functional Development of Large-Scale Sensorimotor.</a> Cortical Networks in the Brain. Journal of Neuroscience. 31 (26), 9584-9510 (2011).</li><li>Lee, M., Kim, D., Shin, H. S., Sung, H. G., Choi, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-density+EEG+recordings+of+the+freely+moving+mice+using+polyimide-based+microelectrode.">High-density EEG recordings of the freely moving mice using polyimide-based microelectrode.</a> Journal of Visualized Experiments. (47), e2562 (2011).</li><li>Bernal, B., Grossman, S., Gonzalez, R., Altman, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fMRI+under+sedation:+what+is+the+best+choice+in+children.">fMRI under sedation: what is the best choice in children.</a> Journal of Clinical Medicine Research. 4 (6), 363-370 (2012).</li><li>Colciaghi, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Status+epilepticus-induced+pathologic+plasticity+in+a+rat+model+of+focal+cortical+dysplasia.">Status epilepticus-induced pathologic plasticity in a rat model of focal cortical dysplasia.</a> Brain. 134 (10), 2828-2843 (2011).</li><li>Valdez-Hernandez, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+in+vivo+MRI+Template+Set+for+Morphometry,+Tissue+Segmentation,+and+fMRI+Localization+in+Rats.">An in vivo MRI Template Set for Morphometry, Tissue Segmentation, and fMRI Localization in Rats.</a> Frontiers in Neuroinformatics. 5 (26), 1-59 (2011).</li><li>Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OpenMEEG:+opensource+software+for+quasistatic+bioelectromagnetics.">OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics.</a> BioMedical Engineering OnLine. 9 (45), (2010).</li><li>An fMRI and EEG Study of Epileptogenesis in a Rat Model of Focal Cortical Dysplasia. Organization for Human Brain Mapping Available from: <a target="_blank" href="https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&amp;abs=4046">https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&amp;abs=4046</a> (2014)</li><li>Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brainstorm:+A+User-Friendly+Application+for+MEG/EEG+Analysis.">Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-13 (2011).</li><li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardized+low+resolution+brain+electromagnetic+tomography+(sLORETA):+technical+details.">Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details.</a> Methods &amp; Findings in Experimental &amp; Clinical Pharmacology. 24 (D), 5-12 (2002).</li><li>Iijima, T., Nakamura, Z., Iwao, Y., Sankawa, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Epileptogenic+Properties+of+the+Volatile+Anesthetics+Sevoflurane+and+Isoflurane+in+Patients+with+Epilepsy.">The Epileptogenic Properties of the Volatile Anesthetics Sevoflurane and Isoflurane in Patients with Epilepsy.</a> Anesthesia and Analgesia. 91 (4), 989-995 (2000).</li><li>Quiroga, Q. R., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unsupervised+spike+detection+and+sorting+with+wavelets+and+super-paramagnetic+clustering.">Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and super-paramagnetic clustering.</a> Neural Computation. 16 (8), 1661-1687 (2004).</li><li>Delorme, A., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEGLAB:+an+open+source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics+including+independent+component+analysis.">EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis.</a> Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).</li><li>Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FieldTrip:+Open+Source+Software+for+Advanced+Analysis+of+MEG,+EEG,+and+Invasive+Electrophysiological+Data.">FieldTrip: Open Source Software for Advanced Analysis of MEG, EEG, and Invasive Electrophysiological Data.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-9 (2011).</li><li>Koessler, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Source+localization+of+ictal+epileptic+activity+investigated+by+high+resolution+EEG+and+validated+by+SEEG.">Source localization of ictal epileptic activity investigated by high resolution EEG and validated by SEEG.</a> NeuroImage. 51 (2), 642-653 (2010).</li><li>Manganotti, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Scalp+topography+and+source+analysis+of+interictal+spontaneous+spikes+and+evoked+spikes+by+digital+stimulation+in+benign+rolandic+epilepsy.">Scalp topography and source analysis of interictal spontaneous spikes and evoked spikes by digital stimulation in benign rolandic epilepsy.</a> Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 107 (1), 18-26 (1998).</li><li>Bae, J., Deshmukh, A., Song, Y., Brain Riera, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Source+Analysis+of+Interictal+Epileptiform+Discharges+Using+a+Rat+Model+of+Focal+Epilepsy.">Source Analysis of Interictal Epileptiform Discharges Using a Rat Model of Focal Epilepsy.</a> Organization for Human Brain Mapping. , (2014).</li><li>Birot, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Head+model+and+electrical+source+imaging:+A+study+of+38+epileptic+patients.">Head model and electrical source imaging: A study of 38 epileptic patients.</a> NeuroImage: Clinical. 16 (5), 77-83 (2014).</li><li>Riera, J. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pitfalls+in+the+dipolar+model+for+the+neocortical+EEG+sources.">Pitfalls in the dipolar model for the neocortical EEG sources.</a> Journal of Neurophysiology. , (2012).</li><li>Hawrylycz, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Allen+Brain+Atlas.">The Allen Brain Atlas.</a> Springer Handbook of Bio-Neuroinformatics. , 1111-1126 (2014).</li><li>Schweinhardt, P., Fransson, P., Olson, L., Spenger, C., Andersson, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+template+for+spatial+normalization+of+MR+images+of+the+rat+brain.">A template for spatial normalization of MR images of the rat brain.</a> Journal of Neuroscience Methods. 129 (2), 105-113 (2003).</li><li>Schwarz, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+stereotaxic+MRI+template+set+for+the+rat+brain+with+tissue+class+distribution+maps+and+co-registered+anatomical+atlas:+application+to+pharmacological+MRI.">A stereotaxic MRI template set for the rat brain with tissue class distribution maps and co-registered anatomical atlas: application to pharmacological MRI.</a> Neuroimage. 32 (2), 538-550 (2006).</li></ol>

利害の衝突は宣言されていません。

焦点てんかんの特定の前臨床モデルにおいて、非侵襲的にレコードマルチチャンネル脳波への新しい方法が記載されています。記録および分析手順について詳細は、具体的な実験ヒントを、提供されています。成功した結果を達成する考慮すべき重要な要素がありました。まず、EEG記録のために、高品質の信号を得ることが不可欠です。 EEGペーストの適正粘度は、ミニキャップの準備中に、各電極に印加されるべきであり、ラットの頭と耳の毛が完全に剃り中に除去されるべきです。インピーダンスチェックは、EEG記録の品質を確認するための最も重要なステップです。第二に、脳のソース画像のための、適切な容積導体モデルを生成することは重要です。各表面は同時登録する必要があります。また、生成された電極位置は、ラットの頭皮上の実際の電極位置からの最小距離誤差を持っている必要があります。 この原稿は、ソースを紹介していてもブレーンストーミング12を用いた分析手順は、それらが他のオープンソフトウェア16,17市販品18,19を用いて行うことができます。また、sLORETA 13の他に、例えば、複数の双極子モデルとビームフォーマのような他の逆解は4に適用することができます。 このアプローチの1つの制限は、EEG記録を鎮静下で実施されるので、行動分析を行うことができないということです。しかし、ラット5,6におけるEEG記録のための他の方法に比べて、このアプローチは、非侵襲的です。 我々の予備的な結果は、焦点てんかんラットに刺激性のゾーンを決定するために、ならびに発作開始の11のための基礎となるメカニズムとの関係を評価するために、EEG記録からIEDマーカーの正確な分類のための重要性をサポートしています。さらに、そのような特定のIEDのためのEEG音源定位がRESPとの良好な一致を示したことが示されていますective BOLD活性化および非活性化領域20。 我々の研究は、生物医学のエンジニアによって開発されたベッドベンチベッド戦略を評価するための前臨床モデルの使用を促進します。例えば、IED抽出が最近かなりの人間の労力を必要とする、手動で、病院で行われます。本研究で提案した方法論は、これを自動的に実行します。私たちは、FCDの患者に適用された場合、この方法を使用すると、同様の結果が得られると仮定しました。私たちは、人間のデータセット内の方法論のこのおよび他の態様の評価のためにIRBプロトコルを準備しています。 また、前臨床モデルの使用は、私たちはてんかん21に脳波音源定位の能力と限界を理解するのに役立ちます。てんかんを下っ端脳源の正確な推定は、治療戦略と手術計画のために重要です。また、ラットにおけるEEG記録のための標準的なプラットフォームを有するために有用であろう前臨床試験のいくつかの抗てんかん薬の有効性の評価。これは、てんかん脳波バイオマーカーの評価のための新たな扉を開きますてんかんラットを鎮静下で非侵襲的に記録された最初の研究です。しかし、この研究で提示全体の方法論は、他の実験条件と脳障害に拡張可能です。 EEGミニキャップはまた、他の齧歯類の種で使用することができます。 過去には、Wistarラットにおける前足刺激パラダイムはEEGミニキャップ2に記録されたデータの品質と再現性を評価するために使用されてきました。また、脳のソース再建のための検証を同時にウィスカ刺激パラダイム22下のウィスターラットから層状ローカルフィールド電位を記録した高解像度の頭蓋骨のEEGから行われてきました。この方法は、このため、特定のラットのためのMRIアトラスの存在のウィスターラットのために開発されています列車。しかし、スプラーグドーリーラット24、及びPaxinosとWatsonのラットは25、マウス23などのアトラスの、標準フォーマットを有する他のげっ歯類型に適用することができます。また、提案手法の基本的な手順は、EEGが重要モダリティである任意のげっ歯類前臨床モデルで使用することができます。しかし、この方法論の多くの側面は、EEGの前処理（IED検出および分類）に関する特に、特にてんかんのためのものです。また、研究者が異なる場合には、鎮静のために使用される適切な薬剤を認識する必要があります。私たちの研究ではイソフルランとdexdomitorの使用は慎重に原因のIEDの減少への影響と考えられてきました。 EEG記録に関しては、マウスの場合には、比較的小さい頭皮の表面積が大幅にチャンネルの数を減少させるであろう。

It has been shown that interictal epileptiform discharges (IEDs) observed from EEG constitute useful markers of epileptogenesis in patients with focal epilepsy3. The regions inside the brain from which these IEDs originate, named irritative zones, can in practice be localized based on EEG recordings4. Preclinical models are essential to find correlates between these irritative zones and the actual regions underlying seizure initiation. However, recording EEG from small animals is challenging because of the small surface area of the head compared to the human scalp. Although invasive methods for chronic recording in rats can be used5, 6, techniques are not available at this moment to acquire traditional EEG recordings on rodents under acute conditions without the need of anesthesia.
To solve this problem, we apply a patented EEG mini-cap2, which allows us to record 32-channel EEG data from rodents noninvasively. In this study, we also provide evidence about the need of an analgesic to preserve IED frequency. Therefore, although fixation of EEG mini-cap was performed under isoflurane, EEG recordings were obtained with rats only under sedation (dexdomitor)7. The method proposed in this study can be used in any preclinical rat model of focal epilepsy. To illustrate the capabilities of this methodology, we apply it to understand the correlates between irritative and seizure-onset zones in focal cortical dysplasia (FCD). To that end, we use a &#8220;double-hit&#8221; model of FCD8 in Wistar rats.
To perform brain source analysis, it is required to: a) accurately extract IEDs from EEG raw data and b) obtain a volume conductor model for the individual animal head. To generate a practical volume conductor model, we use an in vivo rat MRI atlas, comprising average images of intensity/shape and obtained via non-linear registration of T2 images of 31 Wistar rats9. The forward model for the generated volume conductor was computed by boundary element method (BEM)10. As in the case of humans, two typical patterns of IEDs (sharp-waves and spikes) were detected and sub-classified into different clusters through an intelligent feature extraction, feature selection, and classification process11. These sub-classified signals are used to estimate the brain source localizations associated with different types of irritative zones. We present the source analysis steps using a well-known public software called Brainstorm12. The EEG source localizations for each IED sub-type and the seizure onset time frames were performed using standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA)13, which is available in Brainstorm.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Data Qcquisition Computer</td>
			<td>Hewlett-Packard</td>
			<td>Z210 Workstation</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dexdomitor</td>
			<td>Orion Pharma</td>
			<td>6295000</td>
			<td>Dexmedetomidine hydrochloride</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Analysis Software</td>
			<td>The Mathworks Inc.</td>
			<td>MATLAB R2011b</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Brainstorm</td>
			<td>Sylvain et al. 2001</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>OpenMEEG</td>
			<td>Bramfort et al. 2010</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Data Streamer</td>
			<td>Tucker-Davis Technologies</td>
			<td>RS4 Data Streamer</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Electrode Paste</td>
			<td>Biotach</td>
			<td>YGB 103</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Preamplifier</td>
			<td>BioSemi</td>
			<td>Active Two</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Brain Products</td>
			<td>BrainAmp</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tucker-Davis Technologies</td>
			<td>PZ3 Low Impedance Amplifier</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Processor</td>
			<td>Tucker-Davis Technologies</td>
			<td>RZ2 BioAmp Processor</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG Recording Software</td>
			<td>Tucker-Davis Technologies</td>
			<td>OpenEx - OpenDeveloper</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEG SCSI Connector</td>
			<td>BioSemi</td>
			<td>Active Two SCSI Connector</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Brain Products</td>
			<td>D-sub Connector</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>Tucker-Davis Technologies</td>
			<td>Zif-Clif Digital Headstage</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Resolution EEG Mini-cap</td>
			<td>Cortech Solutions</td>
			<td>DA-AR-ELRCS32</td>
			<td>US patent Application No. 13/641,834</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isoflurane, USP</td>
			<td>VedcoPiramal Healthcare</td>
			<td>NDC 66794-013-25</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isopropyl Alcohol</td>
			<td>Aqua Solutions</td>
			<td>3112213</td>
			<td>90% v/v solution</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Lubricant Ophthalmic Ointment</td>
			<td>Rugby</td>
			<td>NDC 0536-6550-91</td>
			<td>Sterile</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NaCl</td>
			<td>Abbott</td>
			<td>2B8203</td>
			<td>Vaterinary 0.9% Sodium Chroride Injection USP</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Physiology Recording Software</td>
			<td>ADInstruments</td>
			<td>LabChart 7.0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Physiology Recording System</td>
			<td>ADInstruments</td>
			<td>PowerLab 8/35</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Syringe</td>
			<td>Monoject</td>
			<td>200555</td>
			<td>12cc</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

brain source imaging in preclinical rat models of focal epilepsy using high-resolution eeg recordings

Electroencephalogram (EEG) has been traditionally used to determine which brain regions are the most likely candidates for resection in patients with focal epilepsy. This methodology relies on the assumption that seizures originate from the same regions of the brain from which interictal epileptiform discharges (IEDs) emerge. Preclinical models are very useful to find correlates between IED locations and the actual regions underlying seizure initiation in focal epilepsy. Rats have been commonly used in preclinical studies of epilepsy1; hence, there exist a large variety of models for focal epilepsy in this particular species. However, it is challenging to record multichannel EEG and to perform brain source imaging in such a small animal. To overcome this issue, we combine a patented-technology to obtain 32-channel EEG recordings from rodents2 and an MRI probabilistic atlas for brain anatomical structures in Wistar rats to perform brain source imaging. In this video, we introduce the procedures to acquire multichannel EEG from Wistar rats with focal cortical dysplasia, and describe the steps both to define the volume conductor model from the MRI atlas and to uniquely determine the IEDs. Finally, we validate the whole methodology by obtaining brain source images of IEDs and compare them with those obtained at different time frames during the seizure onset.

一度すべての手順が正常に完了し、推定ソースが前臨床モデルの脳表面に可視化することができる。 図5は、IED事件からスパイク（上）とシャープな波（下）のいずれかの特定のサブタイプから推定ソースを示します。また、 図6のディスプレイ発作確立中に、順次時間枠でどのようにソース配布の変更。これらの結果は、焦点てんかんのラットに高解像​​度の脳波を記録すると、記録された脳波を使用してソース·分析を行うことが提案された方法論の機能をサポートしています。 <img alt="ビジュアル6" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig5.jpg" /> 図5は、（A）時系列、（B）脳波トポグラフィ。スパイクで異なるクラスタ（上）とシャープな波（下）に関してのIEDの脳源の位置を推定し、（C）皮質電流サワーCES。評価は（A）における赤色の垂直線でマークされた特定の時間に実行されます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig5highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a> <img alt="ビジュアル6" src="/files/ftp_upload/52700/52700fig6.jpg" /> 発作時の図6の推定脳源は。の時刻は赤の縦線としてマークされます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52700/52700fig6highres.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。</a>

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Brain Source Imaging in Preclinical Rat Models of Focal Epilepsy using High-Resolution EEG Recordings

This video introduces the preparation, recording, and source analysis procedures of high-resolution EEG on sedated rats with a particular preclinical model of focal epilepsy under noninvasive conditions.

高解像度EEGレコーディングを使用して焦点てんかんの前臨床ラットモデルにおける脳ソースイメージング

Electroencephalogram (EEG) has been traditionally used to determine which brain regions are the most likely candidates for resection in patients with ...

brain-source-imaging-preclinical-rat-models-focal-epilepsy-using-high

Research

JoVE Journal

Medicine

15.2K ビュー.  Florida International University. This video introduces the preparation, recording, and source analysis procedures of high-resolution EEG on sedated rats with a particular preclinical model of focal epilepsy under noninvasive conditions.

ビデオ: Brain Source Imaging in Preclinical Rat Models of Focal Epilepsy using High-Resolution EEG Recordings

MRI-guided Disruption of the Blood-brain Barrier using Transcranial Focused Ultrasound in a Rat Model

Focused ultrasound (FUS) disruption of the blood-brain barrier (BBB) is an increasingly investigated technique for circumventing the BBB1-5. The BBB is a significant obstacle to pharmaceutical treatments of brain disorders as it limits the passage of molecules from the vasculature into the brain tissue to molecules less than approximately 500 Da in size6. FUS induced BBB disruption (BBBD) is temporary and reversible4 and has an advantage over chemical means of inducing BBBD by being highly localized. FUS induced BBBD provides a means for investigating the effects of a wide range of therapeutic agents on the brain, which would not otherwise be deliverable to the tissue in sufficient concentration. While a wide range of ultrasound parameters have proven successful at disrupting the BBB2,5,7, there are several critical steps in the experimental procedure to ensure successful disruption with accurate targeting. This protocol outlines how to achieve MRI-guided FUS induced BBBD in a rat model, with a focus on the critical animal preparation and microbubble handling steps of the experiment.

Microbubble-mediated focused ultrasound disruption of the blood-brain barrier (BBB) is a promising technique for non-invasive targeted drug delivery in the brain1-3. This protocol outlines the experimental procedure for MRI-guided transcranial BBB disruption in a rat model.

ラットモデルでの経頭蓋集束超音波を用いた血液脳関門のMRI誘導破壊

Focused ultrasound (FUS) disruption of the blood-brain barrier (BBB) is an increasingly investigated technique for circumventing the BBB1-5. The BBB is a ...

医学

Segmentation and Measurement of Fat Volumes in Murine Obesity Models Using X-ray Computed Tomography

Obesity is associated with increased morbidity and mortality as well as reduced metrics in quality of life.1 Both environmental and genetic factors are associated with obesity, though the precise underlying mechanisms that contribute to the disease are currently being delineated.2,3 Several small animal models of obesity have been developed and are employed in a variety of studies.4 A critical component to these experiments involves the collection of regional and/or total animal fat content data under varied conditions.
Traditional experimental methods available for measuring fat content in small animal models of obesity include invasive (e.g. ex vivo measurement of fat deposits) and non-invasive (e.g. Dual Energy X-ray Absorptiometry (DEXA), or Magnetic Resonance (MR)) protocols, each of which presents relative trade-offs. Current invasive methods for measuring fat content may provide details for organ and region specific fat distribution, but sacrificing the subjects will preclude longitudinal assessments. Conversely, current non-invasive strategies provide limited details for organ and region specific fat distribution, but enable valuable longitudinal assessment. With the advent of dedicated small animal X-ray computed tomography (CT) systems and customized analytical procedures, both organ and region specific analysis of fat distribution and longitudinal profiling may be possible. Recent reports have validated the use of CT for in vivo longitudinal imaging of adiposity in living mice.5,6 Here we provide a modified method that allows for fat/total volume measurement, analysis and visualization utilizing the Carestream Molecular Imaging Albira CT system in conjunction with PMOD and Volview software packages.

Fat content analysis is routinely conducted in studies utilizing murine obesity models. Emerging methods in small animal CT imaging and analysis are providing for longitudinal detail rich fat content analysis. Here we detail step by step procedures for performing small animal CT imaging, analysis, and visualization.

X線CTを用いたマウス肥満モデルにおけるセグメンテーションおよびFATボリュームの測定

Obesity is associated with increased morbidity and mortality as well as reduced metrics in quality of life.1 Both environmental and genetic factors are ...

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a novel platform that allows for direct long-term visualization of tissue structure changes intracranially. Imaging at a single cell resolution in a real-time fashion provides supplementary dynamic information beyond that provided by standard end-point histological analysis, which looks solely at 'snap-shot' cross sections of tissue.
Establishing this intravital imaging technique in fluorescent chimeric mice, we are able to image four fluorescent channels simultaneously. By incorporating fluorescently labeled cells, such as GFP+ bone marrow, it is possible to track the fate of these cells studying their long-term migration, integration and differentiation within tissue. Further integration of a secondary reporter cell, such as an mCherry glioma tumor line, allows for characterization of cell:cell interactions. Structural changes in the tissue microenvironment can be highlighted through the addition of intra-vital dyes and antibodies, for example CD31 tagged antibodies and Dextran molecules.
Moreover, we describe the combination of our ICW imaging model with a small animal micro-irradiator that provides stereotactic irradiation, creating a platform through which the dynamic tissue changes that occur following the administration of ionizing irradiation can be assessed.
Current limitations of our model include penetrance of the microscope, which is limited to a depth of up to 900 &mu;m from the sub cortical surface, limiting imaging to the dorsal axis of the brain. The presence of the skull bone makes the ICW a more challenging technical procedure, compared to the more established and utilized chamber models currently used to study mammary tissue and fat pads 5-7. In addition, the ICW provides many challenges when optimizing the imaging.

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We describe a novel in vivo imaging technique that couples fluorescent chimeric mice with intracranial windows and high-resolution 2-photon microscopy. This imaging platform aids studies of dynamic changes in brain tissue and microvasculature, at a single-cell level, following pathological insults and is adaptable to assess intracranial drug delivery and distribution.

新規高分解能<em生体内で&gt;</em腫瘍増殖と治療に頭蓋内構造物の動的応答を研究する&gt;イメージング技術

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a ...

MRI and PET in Mouse Models of Myocardial Infarction

Myocardial infarction is one of the leading causes of death in the Western world. The similarity of the mouse heart to the human heart has made it an ideal model for testing novel therapeutic strategies.
In vivo magnetic resonance imaging (MRI) gives excellent views of the heart noninvasively with clear anatomical detail, which can be used for accurate functional assessment. Contrast agents can provide basic measures of tissue viability but these are nonspecific. Positron emission tomography (PET) is a complementary technique that is highly specific for molecular imaging, but lacks the anatomical detail of MRI. Used together, these techniques offer a sensitive, specific and quantitative tool for the assessment of the heart in disease and recovery following treatment.
In this paper we explain how these methods are carried out in mouse models of acute myocardial infarction. The procedures described here were designed for the assessment of putative protective drug treatments. We used MRI to measure systolic function and infarct size with late gadolinium enhancement, and PET with fluorodeoxyglucose (FDG) to assess metabolic function in the infarcted region. The paper focuses on practical aspects such as slice planning, accurate gating, drug delivery, segmentation of images, and multimodal coregistration. The methods presented here achieve good repeatability and accuracy maintaining a high throughput.

We describe how to perform MRI and PET imaging of the mouse heart. The protocol is tailored to assess treatment efficacy in models of myocardial infarction and heart failure.

Myocardial infarction is one of the leading causes of death in the Western world. The similarity of the mouse heart to the human heart has made it an ...

Multi-electrode Array Recordings of Human Epileptic Postoperative Cortical Tissue

Epilepsy, affecting about 1% of the population, comprises a group of neurological disorders characterized by the periodic occurrence of seizures, which disrupt normal brain function. Despite treatment with currently available antiepileptic drugs targeting neuronal functions, one third of patients with epilepsy are pharmacoresistant. In this condition, surgical resection of the brain area generating seizures remains the only alternative treatment. Studying human epileptic tissues has contributed to understand new epileptogenic mechanisms during the last 10 years. Indeed, these tissues generate spontaneous interictal epileptic discharges as well as pharmacologically-induced ictal events which can be recorded with classical electrophysiology techniques. Remarkably, multi-electrode arrays (MEAs), which are microfabricated devices embedding an array of spatially arranged microelectrodes, provide the unique opportunity to simultaneously stimulate and record field potentials, as well as action potentials of multiple neurons from different areas of the tissue. Thus MEAs recordings offer an excellent approach to study the spatio-temporal patterns of spontaneous interictal and evoked seizure-like events and the mechanisms underlying seizure onset and propagation. Here we describe how to prepare human cortical slices from surgically resected tissue and to record with MEAs interictal and ictal-like events ex vivo.

We here describe how to perform multi-electrode array recordings of human epileptic cortical tissue. Epileptic tissue resection, slice preparation and multi-electrode array recordings of interictal and ictal events are demonstrated in detail.

人間のてんかん術後皮質組織の多電極アレイ録音

Epilepsy, affecting about 1% of the population, comprises a group of neurological disorders characterized by the periodic occurrence of seizures, which ...

Assessing Cortical Cerebral Microinfarcts on High Resolution MR Images

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes it is challenging to study them on clinical MRI scans. It was recently demonstrated that cortical microinfarcts can be depicted with MRI scanners using high magnetic field strengths (7T). Based on this experience, a proportion of these lesions is also visible on lower resolution 3T MRI. These findings were corroborated with ex vivo imaging of post-mortem human brain tissue, accompanied by histopathological verification of possible cortical microinfarcts.
Here an ex vivo imaging protocol is presented, for the purpose of validating MR observed cerebral microvascular pathology with histological evaluation. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on both in vivo 7T and 3T MR images. These guidelines provide researchers with a tool to rate cortical microinfarcts on in vivo images of larger patient samples, to further unravel their clinical relevance in cognitive decline and dementia, and establish these lesions as a novel biomarker of cerebral small vessel disease.

A high resolution ex vivo 7T MR imaging protocol is presented, to perform MR-guided histopathological validation of microvascular pathology in post-mortem human brain tissue. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on in vivo 7T as well as 3T MR images.

高解像度MR画像に皮質脳Microinfarctsを評価

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes ...

A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations over time in the blood-oxygenation level dependent signal. rs-fcMRI has been applied extensively to identify abnormalities in brain connectivity in different neurologic and psychiatric diseases. However, the relationship among rs-fcMRI connectivity abnormalities, brain electrophysiology and disease state is unknown, in part because the causal significance of alterations in functional connectivity in disease pathophysiology has not been established. Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is a technique that uses electromagnetic induction to noninvasively produce focal changes in cortical activity. When combined with electroencephalography (EEG), TMS can be used to assess the brain's response to external perturbations. Here we provide a protocol for combining rs-fcMRI, TMS and EEG to assess the physiologic significance of alterations in functional connectivity in patients with neuropsychiatric disease. We provide representative results from a previously published study in which rs-fcMRI was used to identify regions with abnormal connectivity in patients with epilepsy due to a malformation of cortical development, periventricular nodular heterotopia (PNH). Stimulation in patients with epilepsy resulted in abnormal TMS-evoked EEG activity relative to stimulation of the same sites in matched healthy control patients, with an abnormal increase in the late component of the TMS-evoked potential, consistent with cortical hyperexcitability. This abnormality was specific to regions with abnormal resting-state functional connectivity. Electrical source analysis in a subject with previously recorded seizures demonstrated that the origin of the abnormal TMS-evoked activity co-localized with the seizure-onset zone, suggesting the presence of an epileptogenic circuit. These results demonstrate how rs-fcMRI, TMS and EEG can be utilized together to identify and understand the physiological significance of abnormal brain connectivity in human diseases.

Resting-state functional-connectivity MRI has identified abnormalities in patients with a wide range of neuropsychiatric disorders, including epilepsy due to malformations of cortical development. Transcranial Magnetic Stimulation in combination with EEG can demonstrate that patients with epilepsy have cortical hyperexcitability in regions with abnormal connectivity.

マルチモーダルImaging-とてんかんの患者で接続関連の脳の興奮性を評価するの刺激に基づく方法

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations ...

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control seizures. However, a significant minority of patients continues to exhibit post-operative seizures, even in those cases in which the suspected source of seizures has been correctly localized and resected. The protocol presented here combines a clinical procedure routinely employed during the pre-operative evaluation of temporal lobe epilepsy (TLE) patients with a novel technique for network analysis. The method allows for the evaluation of the temporal evolution of mesial network parameters. The bilateral insertion of foramen ovale electrodes (FOE) into the ambient cistern simultaneously records electrocortical activity at several mesial areas in the temporal lobe. Furthermore, network methodology applied to the recorded time series tracks the temporal evolution of the mesial networks both interictally and during the seizures. In this way, the presented protocol offers a unique way to visualize and quantify measures that considers the relationships between several mesial areas instead of a single area.

This protocol describes a procedure to track the evolution of mesial network measures in temporal lobe epilepsy (TLE) patients. It is based on the combination of intracranial recordings with a novel numerical technique for data analysis. Specifically, we present a protocol for network analyses of foramen ovale recordings.

薬剤耐性側頭葉てんかん患者における孔開存電極レコーディングのネットワーク解析

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control ...

The Pilocarpine Model of Temporal Lobe Epilepsy and EEG Monitoring Using Radiotelemetry System in Mice

Temporal lobe epilepsy (TLE) is a common neurological disorder in adulthood. For translational studies of chronic epilepsy, pilocarpine-induced status epilepticus (SE) is frequently selected to recapitulate spontaneous recurrent seizures (SRS). Here we present a protocol of SE induction by intraperitoneal (i.p.) injection of pilocarpine and monitoring of chronic recurring seizures in live animals using a wireless telemetry video and electroencephalogram (EEG) system. We demonstrated notable behavioral changes that need attention after pilocarpine injection and their correlation with hippocampal neuronal loss at 7 days and 6 weeks post-pilocarpine. We also describe the experimental procedures of electrode implantation for video and EEG recording, and analysis of the frequency and duration of chronic recurrent seizures. Finally, we discuss the possible reasons why the expected results are not achieved in each case. This provides a basic overview of modeling chronic epilepsy in mice and guidelines for troubleshooting. We believe this protocol can serve as a baseline for suitable models of chronic epilepsy and epileptogenesis.

This manuscript describes a method of inducing status epilepticus by systemic pilocarpine injection and of monitoring spontaneous recurrent seizures in live animals using a wireless telemetry video and electroencephalogram system. This protocol can be utilized for studying the pathophysiologic mechanisms of chronic epilepsy, epileptogenesis, and acute seizures.

側頭葉てんかんと脳波監視テレメーター システムを使用してマウスのピロカルピン モデル

Temporal lobe epilepsy (TLE) is a common neurological disorder in adulthood. For translational studies of chronic epilepsy, pilocarpine-induced status ...

High-Resolution Three-Dimensional Imaging of the Footpad Vasculature in a Murine Hindlimb Gangrene Model

Peripheral arterial disease (PAD) is a significant cause of morbidity resulting from chronic exposure to atherosclerotic risk factors. Patients suffering from its most severe form, chronic limb-threatening ischemia (CLTI), face substantial impairments to daily living, including chronic pain, limited walking distance without pain, and nonhealing wounds. Preclinical models have been developed in various animals to study PAD, but mouse hindlimb ischemia remains the most widely used. There can be significant variation in response to ischemic insult in these models depending on the mouse strain used and the site, number, and means of arterial disruption. This protocol describes a unique method combining femoral artery and vein electrocoagulation with the administration of a nitric oxide synthase (NOS) inhibitor to reliably induce footpad gangrene in Friend Virus B (FVB) mice that resembles the tissue loss of CLTI. While traditional means of assessing reperfusion such as laser Doppler perfusion imaging (LDPI) are still recommended, intracardiac perfusion of the lipophilic dye 1,1'-dioctadecyl-3,3,3',3'-tetramethylindocarbocyanine perchlorate (DiI) is used to label the vasculature. Subsequent whole-mount confocal laser scanning microscopy allows for high-resolution, three-dimensional (3D) reconstruction of footpad vascular networks that complements traditional means of assessing reperfusion in hindlimb ischemia models.

The present protocol describes a unique, clinically relevant model of peripheral arterial disease that combines femoral artery and vein electrocoagulation with the administration of a nitric oxide synthase inhibitor to induce hindlimb gangrene in FVB mice. Intracardiac DiI perfusion is then used for high-resolution, three-dimensional imaging of the footpad vasculature.

マウス後肢壊疽モデルにおける足蹠血管系の高解像度3次元イメージング

Peripheral arterial disease (PAD) is a significant cause of morbidity resulting from chronic exposure to atherosclerotic risk factors. Patients suffering ...