Name: cerebral blood flow-based resting state functional connectivity of the human brain using optical diffuse correlation spectroscopy
Uploaded: 2020-05-27T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy at JoVE.com

Les auteurs aimeraient reconnaître le soutien financier de la troisième frontière de l’Ohio au Réseau de recherche et d’innovation en imagerie de l’Ohio (OIRAIN, 667750) et à la National Natural Science Foundation of China (no 81771876).

Le protocole a été approuvé par la Commission d’examen institutionnel de l’Université Wright State, et le consentement éclairé a été obtenu de chaque participant avant l’expérience.
1. Préparation du sujet
<ol><li>Accélérer le système FD-fNIRS et DCS pour se réchauffer pendant au moins 10 min (voir les sections 2 et 3 pour plus de détails) avant de commencer toutes les mesures du sujet. Un exemple de mesure du sujet avec l’instrument compact DCS est indiqué dans <stro...

Pour déterminer si la CBF mesurée par DCS a détecté avec précision LE RSFC, deux zones du cerveau ayant des propriétés connues du RSFC ont été examinées. La connectivité fonctionnelle entre les régions DLFC et entre DLFC et IFC est supposée exister57,58,59. La connectivité entre deux sites à gauche et à droite DLFC a été choisie, parce que la connectivité intrarégionale est généralement plus élevée. En ou...

Lorsque le cerveau est dans un état de repos, il démontre une synchronisation élevée de l’activité spontanée dans les régions fonctionnellement liées, qui peuvent être situés à proximité ou à distance. Ces régions in-sync sont connus comme les réseaux fonctionnels1,2,3,4,5,6,7,8,9. Ce phénomène a d’abord été découvert par une étude d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) utilisant des signaux dépendants du niveau d’oxygène sanguin (BOLD) qui indiquent des niveaux d’oxygénation du sang cérébral5,10, également connu sous le nom de connectivité fonctionnelle d’état de repos (RSFC). Des anomalies dans RSFC ont été associées à des troubles cérébraux tels que l’autisme11, la maladie d’Alzheimer12, et la dépression13. Ainsi, LE RSFC est un outil précieux pour étudier les patients atteints de troubles qui ont de la difficulté à effectuer des évaluations fondées sur des tâches. Cependant, de nombreux patients, tels que les jeunes enfants autistes, sont de mauvais candidats à l’évaluation par l’IRMf, car il faut rester encore à l’intérieur d’un espace confiné pendant de longues périodes de temps14,15. L’imagerie optique est rapide et portable; ainsi, il convient à une majorité de patients, en particulier la population pédiatrique16,17,18,19,20,21,22,23,24. En utilisant ces avantages, la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS), qui peut quantifier la concentration d’hémoglobine et les paramètres de saturation en oxygène dans le cerveau, est utilisé pour mesurer RSFC chez l’homme (y compris la population pédiatrique4,8,25 et les patients atteints d’autisme11).
La spectroscopie optique de corrélation diffuse (DCS), une technique optique relativement nouvelle, peut quantifier le flux sanguin cérébral, qui est un paramètre important qui associe l’approvisionnement en oxygène avec le métabolisme6,17,26,27,28,29. Le contraste optique de flux quantifié par DCS a été montré pour avoir une sensibilité plus élevée dans le cerveau comparé au contraste d’oxygénation30. Il est donc avantageux d’utiliser des paramètres CBF dérivés du DCS pour évaluer le RSFC.
DCS est sensible au déplacement des cellules sanguines. Lors de la diffusion de photons se disperser à partir de cellules sanguines en mouvement, cela provoque l’intensité de la lumière détectée à fluctuer au fil du temps. DCS mesure une fonction d’autocorrélation d’intensité basée sur le temps et son taux de désintégration dépend des paramètres optiques et du flux sanguin. Ces valeurs sont finalement utilisées pour obtenir l’indice de flux sanguin cérébral (CBFi). Avec des cellules sanguines en mouvement plus rapide, la fonction d’autocorrélation d’intensité se désintègre plus rapidement. Par conséquent, l’information sur le mouvement profond sous la surface du tissu peut être dérivée (p. ex., dans le cerveau) des mesures de la diffusion des fluctuations de lumière au fil du temps27,31,32,33,34,35. DCS est une technique complémentaire aux FNIRS largement connus qui mesure l’oxygénation du sang17,36. Étant donné que les FNIRS et les DCS sont des techniques optiques d’imagerie cérébrale à haute résolution temporelle dans la gamme des millisecondes, les configurations d’imagerie optique sont beaucoup moins sensibles aux artefacts de mouvement que l’IRMf. Ils ont également été utilisés avec succès pour l’imagerie cérébrale fonctionnelle dans les populations pédiatriques, y compris les très jeunes nourrissons16. Auparavant, des mesures superficielles du flux sanguin ont été utilisées pour évaluer LE RSFC dans des études précliniques chez des souris37. Ici, les paramètres de flux sanguin sont utilisés pour quantifier RSFC chez neuf adultes en bonne santé comme une étude de preuve de concept38,39.
Dans cette étude, un système commercial FD-fNIRS et un système DCS personnalisé sont utilisés(voir Tableau des matériaux). Le DCS qui a été construit en interne est composé de deux 785 nm, 100 mW, longue longueur de cohérence lasers à ondes continues qui sont couplés à un connecteur FC et huit machines de comptage mono-photon (SPCM) connectés à un auto-corrélateur. Une interface utilisateur graphique logicielle personnalisée (GUI) a également été faite spécifiquement pour que ce système affiche et enregistre le nombre de photon, les courbes d’autocorrélation et le flux sanguin semi-quantitatif de chaque canal SPCM en temps réel. Les pièces de ce système sont couramment utilisées pour DCS16,17,31,32,40,42,43,44, et les résultats obtenus ont également été vérifiés en interne et utilisés dans une étude récente39.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1012px;" width="1011">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">3D Printed Probe</td>
			<td style="width:121px;">In-house</td>
			<td style="width:272px;">N/A</td>
			<td style="width:339px;">3D printed PLA probe (Craftbot, Craft unique)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">785nm, 100mW, CW, FC coupled Laser</td>
			<td style="width:121px;">CrystaLaser</td>
			<td style="width:272px;">DL785-100-S</td>
			<td>DCS component (light source)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Auto-correlator</td>
			<td style="width:121px;">Correlator.com</td>
			<td style="width:272px;">Flex05-8ch</td>
			<td>DCS component (output g2 curve to PC)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Data Acquisition GUI</td>
			<td>In-house</td>
			<td>N/A</td>
			<td>GUI coded in LabVIEW to run the DCS system</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Data analysis software</td>
			<td>In-house</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Matlab code used for obtaining RSFC results</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">EEG Electrode Cap</td>
			<td>OpenBCI</td>
			<td>N/A</td>
			<td>EEG mesh cap with standard 10/20 positions</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Multi-mode fiber</td>
			<td style="width:121px;">OZ Optics</td>
			<td style="width:272px;">QMMJ-3,2.5-IRVIS-600/630-3PCBK-3</td>
			<td>DCS component (source fiber)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Oxiplex calibration phantom</td>
			<td>ISS</td>
			<td>75019, 75020</td>
			<td>Set of 2 PDMS Calibration Phantom</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Oxiplex muscle probe</td>
			<td style="width:121px;">ISS</td>
			<td>86010</td>
			<td>4 channel muscle probe</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Oxiplex Oximeter</td>
			<td style="width:121px;">ISS</td>
			<td>95205</td>
			<td>FD-fNIRS (690nm, 830nm)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Power meter</td>
			<td style="width:121px;">Thorlabs</td>
			<td style="width:272px;">PM100D</td>
			<td>Laser light power adjuster</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Sensor card</td>
			<td style="width:121px;">Thorlabs</td>
			<td style="width:272px;">F-IRC1-S</td>
			<td>laser IR beam viewer</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:280px;">Single-mode fiber</td>
			<td style="width:121px;">OZ Optics</td>
			<td style="width:272px;">SMJ-3S2.5-780-5/125-3PCBK-3</td>
			<td>DCS component (detector fiber)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Single-Photon Counting Machine</td>
			<td>Excelitas</td>
			<td>SPMC-NIR-1x2-FC</td>
			<td>DCS component (detector)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

cerebral blood flow-based resting state functional connectivity of the human brain using optical diffuse correlation spectroscopy

Pour obtenir une compréhension complète du cerveau humain, l’utilisation du flux sanguin cérébral (CBF) comme source de contraste est souhaitée parce qu’il s’agit d’un paramètre hmodynamique clé lié à l’approvisionnement en oxygène cérébral. Il a été démontré que les fluctuations de basse fréquence fondées sur le contraste entre l’oxygénation en fonction de l’état de repos en fonction du contraste d’oxygénation fournissent des corrélations entre les régions fonctionnellement connectées. Le protocole présenté utilise la spectroscopie de corrélation diffuse optique (DCS) pour évaluer la connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin (RSFC) dans le cerveau humain. Les résultats du RSFC basé dans le cortex frontal humain basé à la CBF indiquent que le RSFC intrarégional est significativement plus élevé dans les cortices gauche et droite que dans les cortices interrégionals dans les deux cortices. Ce protocole devrait intéresser les chercheurs qui utilisent des techniques d’imagerie multimodales pour étudier la fonction cérébrale humaine, en particulier dans la population pédiatrique.

La faisabilité de l’utilisation de DCS pour mesurer la connectivité fonctionnelle a été avec succès démostrée39. La connectivité fonctionnelle d’état de repos dans les cortices préfrontal de neuf sujets a été mesurée. Les résultats (moyenne et DD) ont indiqué une corrélation plus élevée dans la région intrarégionale de la gauche (0,64 à 0,25) et à droite (0,62 à 0,23) cortices, par rapport à la région interrégionale de la gauche (0,32 à 0,32), (0,34 à 0,27) et à dr...

Watch this Scientific Journal Video about Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy at JoVE.com

Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy

Ce protocole démontre comment mesurer la connectivité fonctionnelle de l’état de repos dans le cortex préfrontal humain à l’aide d’un instrument de spectroscopie de corrélation diffuse sur mesure. Le rapport traite également des aspects pratiques de l’expérience ainsi que des étapes détaillées pour analyser les données.

Connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse

To obtain a comprehensive understanding of the human brain, utilization of cerebral blood flow (CBF) as a source of contrast is desired because it is a ...

Ce protocole utilise des sondes optiques variables pour évaluer le flux sanguin du cerveau pendant l’état de repos. Un avantage important de cette technique est sa portabilité. Ce qui le rend bien adapté pour la surveillance du chevet.La sonde portable permet d’obtenir des mesures de connectivité fonctionnelle à l’état de repos dans les environnements naturels des sujets pour des applications diagnostiques et thérapeutiques. Ce protocole utilise des sondes optiques portables pour évaluer le flux sanguin du cerveau pendant les mesures de connectivité fonctionnelle de l’état de repos. Ben Rinehart, un étudiant diplômé de mon laboratoire, fera la démonstration de la procédure avec Chien Poon.Au moins 10 minutes avant le début de l’analyse, alimenter le FD-fNIRS et dcs avec une modulation de la lumière et la tension du détecteur. Utilisez une mesure de bande pour mesurer la distance entre le nasion et l’inion sur la tête du sujet. En utilisant le nasion comme point de départ, utilisez un marqueur d’encre pour désigner l’emplacement qui est de 10% de la distance à l’inion.Placez un bouchon EEG 10/20 sur la tête du sujet de telle sorte que le point marqué se situe entre fp1 et fp2. Marquez le point entre fp1 et F7 sur le cortex gauche et le point entre fp2 et F8 sur le cortex droit pour faire les limites entre le cortex préfrontal supérieur et le cortex préfrontal dorsolateral et entre le cortex préfrontal dorsolatéral et le cortex préfrontal inférieur pour les hémisphères gauche et droit, respectivement. À l’aide d’une sonde imprimée en 3D, connectez les fibres multi-mode à la source de lumière laser de 785 nanomètres.Placez ensuite une autre fibre mono-mode d’un centimètre au-dessous des fibres multi-mode à l’emplacement Ds des deux côtés du cortex et connectez chacune des fibres mono-mode aux machines individuelles de comptage mono-photons. Placez les fibres mono-mode à 2,75 centimètres des fibres multi-mode et placez une fibre sur les cortices préfrontaux latéraux dorsal gauche et droit et une fibre sur le cortex préfrontal inférieur. Et placez les fibres multi-mode sur les points nouvellement marqués.Pour préparer le système FD-fNIRS à l’étalonnage, éteignez toutes les lumières et ouvrez le logiciel graphique d’acquisition de données d’interface utilisateur. Cliquez sur le bouton de biais automatique pour ajuster le gain du détecteur pour obtenir un signal optimal avec le capteur attaché et fixé à un fantôme d’étalonnage. Si l’avertissement de surtension clignote, abaissez le gain.Une fois le signal maximal obtenu, déconnecter l’une des fibres sources afin que la fuite de lumière de fond puisse être mesurée par le détecteur. Et vérifiez que le courant direct est inférieur à 20 dénombrements par période de mesure pour la fibre source correspondante. Ensuite, vérifiez la lecture appropriée du niveau de signal sur chaque source et détecteur et cliquez sur calibrer.Le système prendra des mesures et appliquera des facteurs d’étalonnage pour mesurer correctement les propriétés optiques du fantôme connu. Enregistrez ensuite les données d’étalonnage, qui fourniront un enregistrement des performances du système sur un fantôme standard. Pour configurer le DCS, réchauffez les sources de lumière laser du système et les machines de comptage mono-photons pendant au moins 10 minutes.Dans le logiciel graphique d’acquisition du système d’interface utilisateur, vérifiez le contact de chaque fibre en vérifiant l’interface utilisateur graphique afin d’obtenir au moins 5000 dénombrements par seconde et moins de 1000 000 dénombrements par seconde. Pour vérifier les niveaux suffisants de nombre de photons obtenus à partir de chaque détecteur, vérifiez le niveau de dénombrement des photons et les courbes d’autocorrépendation en temps quasi réel. Pour vérifier un contact de fibre suffisant sans aucune fuite de lumière ambiante, vérifiez l’interception y de la courbe d’autocorrépendation.La valeur optimale est d’environ 1,5 sans l’utilisation de polariseurs. Pour vérifier que la sonde et les mesures ne sont pas sujettes aux artefacts de mouvement serrer la bande élastique de sorte qu’il est assez serré pour résister au mouvement, mais assez lâche pour empêcher tout inconfort pour le sujet. Vérifiez ensuite les courbes d’autocorrépendance de telle sorte que la courbe d’autocorrépendance se décompose en une seule pour des temps de corrélation plus longs.Ensuite, confirmez que le sujet est assis dans une position confortable, les yeux fermés. Placez la sonde optique du système FD-fNIRS sur le front adjacent à la sonde DCS et cliquez sur Acquérir dans le logiciel d’acquisition FD-fNIRS. Ces données fourniront des propriétés optiques statiques, des paramètres d’absorption et des paramètres de diffusion qui seront utilisés pour quantifier le paramètre optique dynamique.Lorsque tout l’équipement est prêt, demandez au sujet de minimiser les mouvements pendant la mesure et d’éteindre les lumières. Après avoir terminé les mesures FD-fNIRS, cliquez sur Exécuter dans l’interface d’acquisition de données DCS et collecter des données pendant un total de huit minutes avec un temps d’intégration maximum de deux secondes. Dans cette analyse représentative, la connectivité fonctionnelle d’état de repos dans les cortices prefrontal a été mesurée dans neuf sujets.une corrélation plus élevée a été observée dans la région intra-régionale des cortices gauche et droit que ce qui a été mesuré dans la région interrég régionale des cortices gauche et droit. En outre, l’analyse de T-test comparant les connectivités fonctionnelles inter et interrég régionales d’état de repos des deux cortices a indiqué une différence significative entre ces valeurs. Il est important de vérifier que les paramètres du DCS se trouvent dans les fourchettes acceptables, car le fait de ne pas effectuer adéquatement ces étapes peut entraîner l’acquisition de données inutilisables.La spectroscopie de corrélation diffuse peut fournir une mesure non invasive du flux sanguin. Ce qui en fait un outil utile pour étudier la connectivité fonctionnelle du cerveau au repos ou actif sur les différentes stimulations. Les mesures non invasives du flux sanguin sont utiles pour l’évaluation des traitements et des thérapies pour les maladies neurologiques.Lors de l’exécution de cette procédure, assurez-vous de toujours suivre les directives appropriées en matière de sécurité laser.

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Improved Method for the Preparation of a Human Cell-based, Contact Model of the Blood-Brain Barrier

Amélioration de la méthode pour la préparation d&#39;une base de cellules humaines, Contactez modèle de la barrière hémato-encéphalique

The blood-brain barrier (BBB) comprises impermeable but adaptable brain capillaries which tightly control the brain environment. Failure of the BBB has ...

Recherche

Bio-ingénierie

Nanomanipulation of Single RNA Molecules by Optical Tweezers

Nanomanipulation de molécules d&#39;ARN simple par pinces optiques

A large portion of the human genome is transcribed but not translated. In this post genomic era, regulatory functions of RNA have been shown to be ...

Using Extraordinary Optical Transmission to Quantify Cardiac Biomarkers in Human Serum

À l’aide de Transmission optique extraordinaire pour quantifier les biomarqueurs cardiaques dans le sérum humain

For a biosensing platform to have clinical relevance in point-of-care (POC) settings, assay sensitivity, reproducibility, and ability to reliably monitor ...

Agarose-based Tissue Mimicking Optical Phantoms for Diffuse Reflectance Spectroscopy

Axée sur l’agarose tissus imitant les fantômes optiques pour la spectroscopie de réflectance Diffuse

This protocol describes how to make agarose-based tissue-mimicking phantoms and demonstrates how to determine their optical properties using a ...

Nondestructive Monitoring of Degradable Scaffold-Based Tissue-Engineered Blood Vessel Development Using Optical Coherence Tomography

Contrôles non destructifs suivi du développement de dégradable axée sur l’échafaud tissulaire des vaisseaux sanguins à l’aide de la tomographie à cohérence optique

Engineered vascular grafts with structural and mechanical properties similar to natural blood vessels are expected to meet the growing demand for arterial ...

Lucifer Yellow - A Robust Paracellular Permeability Marker in a Cell Model of the Human Blood-brain Barrier

Lucifer Yellow - Un marqueur de perméabilité paracellulaire robuste dans un modèle cellulaire de la barrière de sang-cerveau humain

The blood-brain barrier BBB consists of endothelial cells that form a barrier between the systemic circulation and the brain to prevent the exchange of ...

Intra-cardiac Side-Firing Light Catheter for Monitoring Cellular Metabolism using Transmural Absorbance Spectroscopy of Perfused Mammalian Hearts

Cathéter de lumière à tir latéral intra-cardiaque pour la surveillance du métabolisme cellulaire à l'aide de la spectroscopie d'absorption transmurale des cœurs de mammifères perfusés

Absorbance spectroscopy of cardiac muscle provides non-destructive assessment of cytosolic and mitochondrial oxygenation via myoglobin and cytochrome ...

Bioparticle Microarrays for Chemotactic and Molecular Analysis of Human Neutrophil Swarming in vitro

Microarrays de bioparticules pour l’analyse chimiotaxique et moléculaire de l’ésaimage humaine de neutrophile in vitro

Neutrophil swarming is a cooperative process by which neutrophils seal off a site of infection and promote tissue reorganization. Swarming has classically ...

Generation of Dynamical Environmental Conditions using a High-Throughput Microfluidic Device

Génération de conditions environnementales dynamiques à l’aide d’un dispositif microfluidique à haut débit

Mimicking in vivo environmental conditions is crucial for in vitro studies on complex life machinery. However, current techniques targeting live cells and ...

Functional Transcranial Doppler Ultrasound for Monitoring Cerebral Blood Flow

Échographie Doppler transcrânienne fonctionnelle pour la surveillance du flux sanguin cérébral

Functional transcranial Doppler ultrasound (fTCD) is the use of transcranial Doppler ultrasound (TCD) to study neural activation occurring during stimuli ...