Name: cerebral blood flow-based resting state functional connectivity of the human brain using optical diffuse correlation spectroscopy
Uploaded: 2020-05-27T13:30:00
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Los autores desean reconocer el apoyo financiero de la Tercera Frontera de Ohio a la Ohio Imaging Research and Innovation Network (OIRAIN, 667750), y la National Natural Science Foundation of China (No. 81771876).

El protocolo fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad Estatal de Wright, y se obtuvo el consentimiento informado de cada participante antes del experimento.
1. Preparación del sujeto
<ol><li>Encienda el sistema FD-fNIRS y DCS para calentarse durante al menos 10 minutos (ver secciones 2 y 3 para obtener más detalles) antes de iniciar cualquier medición del sujeto. En la Figura 1se muestra un ejemplo de medición del sujeto con el ...

Para determinar si la CBF medida por el DCS detectó con precisión RSFC, se examinaron dos áreas del cerebro con propiedades rsFC conocidas. Se supone que existe conectividad funcional entre regiones DLFC y entre DLFC e IFC57,58,59. Se eligió la conectividad entre dos sitios dentro del DLFC izquierdo y derecho, porque la conectividad intrarregional suele ser mayor. También, la Conectividad entre el IFC y el DLFC fue elegido,...

Cuando el cerebro está en estado de reposo, demuestra una alta sincronización de la actividad espontánea en regiones relacionadas funcionalmente, que se puede ubicar cerca o desde la distancia. Estas regiones en sincronización se conocen como redes funcionales1,2,3,4,5,6,7,8,9. Este fenómeno fue descubierto por primera vez por un estudio de resonancia magnética funcional (fMRI) utilizando señales dependientes del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) que indican los niveles de oxigenación de la sangre cerebral5,,10, también conocida como conectividad funcional del estado de reposo (RSFC). Las anomalías en RSFC se han asociado con trastornos cerebrales como autismo11,Alzheimer12y depresión13. Por lo tanto, RSFC es una herramienta valiosa para estudiar a pacientes con trastornos que tienen problemas para realizar evaluaciones basadas en tareas. Sin embargo, muchos pacientes, como los niños autistas jóvenes, son candidatos pobres para ser evaluados por fMRI, ya que requiere permanecer todavía dentro de un espacio confinado durante largos períodos de tiempo14,15. Las imágenes ópticas son rápidas y ponibles; por lo tanto, es adecuado para la mayoría de los pacientes, en particular la población pediátrica16,17,18,19,20,21,22,23,24. Utilizando estas ventajas, la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS), que puede cuantificar la concentración de hemoglobina y los parámetros de saturación de oxígeno en el cerebro, se utiliza para medir el RSFC en humanos (incluida la población pediátrica4,8,25 y pacientes con autismo11).
La espectroscopia óptica de correlación difusa (DCS), una técnica óptica relativamente nueva, puede cuantificar el flujo sanguíneo cerebral, que es un parámetro importante que asocia el suministro de oxígeno con el metabolismo6,,17,26,27,28,29. Se ha demostrado que el contraste de flujo óptico cuantificado por DCS tiene una mayor sensibilidad en el cerebro en comparación con el contraste de oxigenación30. Por lo tanto, utilizar parámetros CBF derivados de DCS para evaluar RSFC es ventajoso.
El DCS es sensible al movimiento de las células sanguíneas. Cuando los fotones difuminados se dispersan de las células sanguíneas en movimiento, esto hace que la intensidad de la luz detectada fluctúe con el tiempo. DCS mide una función de autocorrelación de intensidad basada en el tiempo y su tasa de descomposición depende de los parámetros ópticos y el flujo sanguíneo. Estos valores se utilizan en última instancia para obtener el índice de flujo sanguíneo cerebral (CBFi). Con células sanguíneas en movimiento más rápido, la función de autocorrelación de intensidad se descompone más rápido. Por lo tanto, la información sobre el movimiento profundo debajo de la superficie del tejido se puede derivar (por ejemplo, en el cerebro) de mediciones de fluctuaciones de luz difusoras a lo largo del tiempo27,31,32,33,34,35. DCS es una técnica complementaria a la ampliamente conocida fNIRS que mide la oxigenación sanguínea17,,36. Dado que tanto fNIRS como DCS son técnicas ópticas de imágenes cerebrales con alta resolución temporal en el rango de milisegundos, las configuración sin imágenes ópticas son mucho menos sensibles a los artefactos de movimiento que la fMRI. También se han utilizado con éxito para la toma de imágenes cerebrales funcionales en poblaciones pediátricas, incluyendo bebés muy pequeños16. Anteriormente, se han utilizado mediciones superficiales del flujo sanguíneo para evaluar RSFC en estudios preclínicos en ratones37. Aquí, los parámetros de flujo sanguíneo se utilizan para cuantificar RSFC en nueve adultos sanos como un estudio de prueba de concepto38,39.
En este estudio, se utiliza un sistema comercial FD-fNIRS y un sistema DCS personalizado(véase Tabla de materiales). El DCS que se construyó internamente se compone de dos láseres de onda continua de 785 nm, 100 mW y longitud larga que se acoplan a un conector FC y ocho máquinas de conteo de un solo fotón (SPCM) conectadas a un autocorrelator. Una interfaz gráfica de usuario (GUI) de software personalizada también se hizo específicamente para que este sistema mostrar y guardar los recuentos de fotones, curvas de autocorrelación y flujo sanguíneo semicuantitativo de cada canal SPCM en tiempo real. Las piezas de este sistema se utilizan comúnmente para DCS16,17,31,32,40,42,43,44, y los resultados obtenidos también se han verificado internamente y se utilizan en un estudio reciente39.

<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

Para obtener una comprensión integral del cerebro humano, se desea la utilización del flujo sanguíneo cerebral (CBF) como fuente de contraste porque es un parámetro hemodinámico clave relacionado con el suministro de oxígeno cerebral. Se ha demostrado que las fluctuaciones de baja frecuencia del estado de reposo basadas en el contraste de oxigenación proporcionan correlaciones entre regiones conectadas funcionalmente. El protocolo presentado utiliza espectroscopia de correlación difusa óptica (DCS) para evaluar la conectividad funcional del estado de reposo basado en el flujo sanguíneo (RSFC) en el cerebro humano. Los resultados de RSFC basado en CBF en la corteza frontal humana indican que el RSFC intrarregional es significativamente mayor en los cortices izquierdo y derecho en comparación con el RSFC interregional en ambos cortices. Este protocolo debe ser de interés para los investigadores que emplean técnicas de imagen multimodalpara para estudiar la función cerebral humana, especialmente en la población pediátrica.

La viabilidad de utilizar DCS para medir la conectividad funcional se desemprobó con éxito39. Se midió la conectividad funcional del estado de reposo en los cortices prefrontales de nueve sujetos. Los resultados (media - SD) indicaron una mayor correlación en la región intrarregional de la izquierda (0,64 a 0,25) y la derecha (0,62 a 0,23) cordíes, en comparación con la región interregional de la izquierda (0,32 a 0,32), (0,34 a 0,27) y a la derecha (0,34 a 0,29), (0,34 a 0,26) cortíquios...

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

Este protocolo muestra cómo medir la conectividad funcional del estado en reposo en la corteza prefrontal humana utilizando un instrumento de espectroscopia de correlación difusa hecho a medida. El informe también analiza aspectos prácticos del experimento, así como pasos detallados para analizar los datos.

Conectividad funcional del cerebro humano basada en el flujo sanguíneo cerebral mediante espectroscopia óptica de correlación difusa

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 ...

Este protocolo utiliza sondas ópticas variables para evaluar el flujo sanguíneo cerebral durante el estado de reposo. Una ventaja importante de esta técnica es su portabilidad. Haciéndolo adecuado para el monitoreo de la cama.La sonda portátil permite obtener mediciones de conectividad funcional en estado de reposo en entornos naturales de los sujetos tanto para aplicaciones diagnósticas como terapéuticas. Este protocolo utiliza sondas ópticas portátiles para evaluar el flujo sanguíneo cerebral durante las mediciones de conectividad funcional del estado de reposo. Demostrando el procedimiento con Chien Poon estará Ben Rinehart, un estudiante de posgrado de mi laboratorio.Al menos 10 minutos antes de comenzar el análisis, encienda el FD-fNIRS y dcS con una modulación de luz y voltaje detector. Utilice una cinta métrica para medir la distancia entre el nasion y la inión en la cabeza del sujeto. Usando el nasion como punto de partida, utilice un marcador de tinta para designar la ubicación que es el 10% de la distancia a la inión.Coloque una tapa EEG 10/20 en la cabeza del sujeto de modo que el punto marcado esté entre Fp1 y Fp2. Marque el punto entre fp1 y F7 en la corteza izquierda y el punto entre Fp2 y F8 en la corteza derecha para hacer los límites entre la corteza prefrontal superior y la corteza prefrontal dorsolateral y entre la corteza prefrontal dorsolateral y la corteza prefrontal inferior para los hemisferios izquierdo y derecho, respectivamente. Con una sonda impresa en 3D, conecte las fibras multimodo a la fuente de luz láser de 785 nanómetros.A continuación, coloque otra fibra monomodo un centímetro por debajo de las fibras multimodo en la ubicación Ds en ambos lados de la corteza y conecte cada una de las fibras de modo único a máquinas individuales de conteo de un solo fotón. Coloque las fibras monomodo a 2,75 centímetros de distancia de las fibras multimodo y coloque una fibra en los cortices prefrontales laterales dorsales izquierdo y derecho y una fibra en la corteza prefrontal inferior. Y coloque las fibras multimodo en los puntos recién marcados.Para preparar el sistema FD-fNIRS para la calibración, apague las luces y abra el software de adquisición de datos de la interfaz gráfica de usuario. Haga clic en el botón de sesgo automático para ajustar la ganancia del detector para lograr una señal óptima con el sensor conectado y asegurado a un fantasma de calibración. Si la advertencia de sobretensión parpadea, baje la ganancia.Una vez obtenida la señal máxima, desconecte una de las fibras de origen para que el detector pueda medir la fuga de luz de fondo. Y verifique que la corriente directa sea inferior a 20 recuentos por período de medición para la fibra de origen correspondiente. A continuación, verifique la lectura del nivel de señal adecuada en cada fuente y detector y haga clic en calibrar.El sistema tomará medidas y aplicará factores de calibración para medir correctamente las propiedades ópticas del fantasma conocido. A continuación, registre los datos de calibración, lo que proporcionará un registro del rendimiento del sistema en un fantasma estándar. Para configurar el DCS, caliente las fuentes de luz láser del sistema y las máquinas de conteo de un solo fotón durante al menos 10 minutos.En el software de adquisición del sistema de interfaz gráfica de usuario, verifique el contacto de cada fibra comprobando la interfaz gráfica de usuario para obtener al menos 5.000 recuentos por segundo y por debajo de 1.000.000 de recuentos por segundo. Para verificar que se obtengan suficientes niveles de recuento de fotones de cada detector, compruebe el nivel de recuento de fotones y las curvas de autocorrelación casi en tiempo real. Para verificar un contacto de fibra suficiente sin fugas de luz ambiental, compruebe la intercepción y de la curva de autocorrelación.El valor óptimo es aproximadamente 1,5 sin el uso de polarizadores. Para verificar que la sonda y las mediciones no son propensas a los artefactos de movimiento apriete la banda elástica de modo que esté lo suficientemente apretada como para resistir el movimiento pero lo suficientemente suelta como para evitar cualquier molestia al sujeto. A continuación, compruebe las curvas de autocorrelación de modo que la curva de autocorrelación decaiga en una para tiempos de correlación más largos.A continuación, confirme que el sujeto está sentado en una posición cómoda con los ojos cerrados. Coloque la sonda óptica del sistema FD-fNIRS en la frente adyacente a la sonda DCS y haga clic en Adquirir en el software de adquisición FD-fNIRS. Estos datos proporcionarán propiedades ópticas estáticas, parámetros de absorción y parámetros de dispersión que se utilizarán para la cuantificación del parámetro óptico dinámico.Cuando todo el equipo esté listo, instruya al sujeto para minimizar cualquier movimiento durante la medición y apague las luces. Después de completar las mediciones FD-fNIRS, haga clic en Ejecutar en la interfaz de adquisición de datos de DCS y recopile datos durante un total de ocho minutos con un tiempo máximo de integración de dos segundos. En este análisis representativo, la conectividad funcional del estado de reposo en los cortices prefrontales se midió en nueve temas.se observó una correlación más alta en la región intrarregional de los cortices izquierdo y derecho que se midió la región interregional de los cortices izquierdo y derecho. Además, el análisis de pruebas en T que comparó las conectividades funcionales entre el estado de reposo interrregional de ambos cortices reveló una diferencia significativa entre estos valores. Es importante comprobar que los parámetros dcS están dentro de los intervalos aceptables, ya que no realizar adecuadamente estos pasos puede dar lugar a la adquisición de datos inutilizables.La espectroscopia de correlación difusa puede proporcionar una medición no invasiva del flujo sanguíneo. Convirtiéndolo en una herramienta útil para estudiar la conectividad funcional del cerebro en reposo o activo en las diversas estimulaciones. Las mediciones no invasivas del flujo sanguíneo son útiles para la evaluación de tratamientos y terapias para enfermedades neurológicas.Al realizar este procedimiento, asegúrese de seguir siempre las pautas de seguridad láser adecuadas.

Research

JoVE Journal

Bioengineering

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