Gehirnaktivität während der Bewegungsproduktion
Echtzeit-Analyse der Elektroenzephalographie und Magnetoenzephalographie der Kopfhaut während der Produktion freiwilliger Bewegungen des Menschen
Diese Studie wird Elektroenzephalographie (EEG) verwenden, um zu untersuchen, wie sich das Gehirn auf Bewegung vorbereitet. Es wird untersucht, 1) welche Veränderungen im Gehirn einer Person kurz vor der willkürlichen Bewegung auftreten, 2) wann die Veränderungen auftreten, 3) wie konsistent die Veränderungen sind und 4) wie die Veränderungen von Person zu Person variieren. Die Informationen aus dieser Studie werden auf andere Studien angewendet, z. B. um zu untersuchen, wie Gehirnveränderungen, die Bewegung signalisieren, zur Steuerung von Prothesen bei Patienten mit Rückenmarksverletzungen oder Schlaganfall verwendet werden können.
Gesunde normale Freiwillige ab 18 Jahren können für diese Studie in Frage kommen. Personen mit neurologischen oder psychiatrischen Störungen und Personen, die Arzneimittel einnehmen, die Gehirnsignale beeinflussen können (z. B. Valium), dürfen nicht teilnehmen.
Die Teilnehmer kommen an zwei verschiedenen Tagen für Testsitzungen von jeweils 2 bis 3 Stunden zum NIH Clinical Center. Bei jeder Sitzung wird eine EEG-Kappe auf den Kopf gesetzt, um Gehirnsignale aufzuzeichnen, und Elektroden werden an den Armen angebracht, um Bewegungen aufzuzeichnen. Die Probanden führen während der EEG-Aufzeichnung einfache Bewegungen aus, z. B. das Biegen des Arms oder das Ballen der Faust. Die Forscher werden die erste Aufzeichnung verwenden, um das Muster zu bestimmen, wie sich das Gehirn auf Bewegungen vorbereitet. Während der zweiten Aufzeichnung werden sie versuchen, die Bewegungen der Probanden basierend auf den in der ersten Aufzeichnung erkannten Mustern vorherzusagen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Die freiwillige Bewegung des Menschen ist mit mindestens zwei unterschiedlichen Arten von elektroenzephalographischen (EEG) Veränderungen der Kopfhaut verbunden. Ereignisbezogene Potentiale sind langsam, wobei sich bereits 1,5 Sekunden vor der Bewegung DC-Signale in der Bifrontalregion entwickeln. Sie werden durch Mitteln mehrerer Ereignisse im Zeitbereich erkannt und erfordern im Allgemeinen mindestens 40–50 Ereignisse, um eine Erkennung des Signals innerhalb des Rauschens zu ermöglichen. Frequenzänderungen sind jedoch robuster und können zuverlässig auf einzelnen Spuren gesehen werden. Die Frequenzänderungen treten sowohl im Alpha- (8-13 Hz) als auch im Beta-Bereich (13-30 Hz) auf und können bis zu 2 Sekunden vor der Bewegung auftreten. Dies führt zu der Vorstellung, dass die Echtzeitanalyse des EEG es einem ermöglichen könnte, individuelle Bewegungen vorherzusagen. Wenn dies zuverlässig durchgeführt werden könnte, könnte dies weitere Erkenntnisse darüber liefern, wie sich das Gehirn auf Bewegungen vorbereitet, sowie potenzielle therapeutische Optionen wie die Steuerung einer kortikal basierten Prothese.
Unsere erste Studie, von nun an Phase 1, ist eine explorative Studie, die Echtzeit-EEG verwendet, um die Faktoren zu identifizieren, die es ermöglichen, normale menschliche freiwillige Bewegungen zuverlässig vorherzusagen. Die Probanden werden normale Freiwillige sein, die im EEG-Labor in der Abteilung für menschliche Motorkontrolle untersucht werden. Die Probanden werden gebeten, eine einfache motorische Aufgabe auszuführen, die eine Abfolge von Fingerbewegungen beinhaltet, während sie sich einer routinemäßigen EEG-Aufzeichnung mit Oberflächen-Elektromyographie unterziehen. Das EEG wird dann unter Verwendung von Standardtechniken verarbeitet, um den Ort und Zeitverlauf von EEG-Signalen als Reaktion auf Bewegung zu identifizieren. Sobald dies geschehen ist, kehren die Probanden für eine Echtzeitstudie zurück, die ihre individuell identifizierten Faktoren verwendet, um ihre Bewegung vorherzusagen. Die Auswirkungen des Trainings auf die Genauigkeit der Vorhersage werden auch untersucht, indem mehrere Echtzeit-Vorhersagesitzungen pro Proband über mehrere Wochen geplant werden. Die Rate der erfolgreichen Bewegungsvorhersage wird das primäre Ergebnismaß sein.
Nachdem wir in der Lage sind, die Bewegungsabsicht bei gesunden Probanden genau vorherzusagen, d. h. die Falsch-Positiv-Rate unter 20 % und die Falsch-Negativ-Rate unter 50 % liegt, werden wir untersuchen, ob wir bei Schlaganfallpatienten und Patienten mit Grunderkrankung die gleiche Vorhersagegenauigkeit erreichen können Lateralsklerose (PLS) oder Amyotrophe Lateralsklerose (ALS). Die Schlaganfallpatienten und ALS/PLS-Patienten werden das gleiche Verfahren wie die Probanden im Phase-1-Teil der Studie durchführen.
Phase 2 der Untersuchung erstreckt sich auf eine andere Bewegungsart, das Erreichen, und auf einen weiteren Parameter, das räumliche Feld des beabsichtigten Bewegungsziels. Darüber hinaus wird Phase 2 auch Magnetoenzephalographie (MEG) sowie EEG-Methoden umfassen, um die raumzeitlichen Merkmale dieser Bewegungsparameter zu klassifizieren. Die erfolgreiche Vorhersage der beabsichtigten Ziele des Erreichens von entweder ipsilateralen oder kontralateralen Feldern vor dem Beginn der Bewegung wird das wichtigste Ergebnismaß der Phase 2 der Studie sein.
In Phase 3 der Untersuchung führen gesunde Probanden eine einfache Fingerbewegungsaufgabe aus, die unter besonderer Berücksichtigung des Zeitpunkts der Bewegungsabsicht und der Auswirkung der Bewegungsabsicht auf das EEG-Signal analysiert wird. Um zu beurteilen, ob spontane Bewegungen ohne vorherige Anweisung mit verschiedenen physiologischen Markern aus typischen selbstgesteuerten Paradigmen assoziiert sind, wird eine Aufzeichnungssitzung durchgeführt, nachdem die EEG-Haube ohne Anweisung des Probanden platziert wurde.
Die Ergebnisse dieser Studie werden dann verwendet, um weitere Protokolle zu entwerfen, die die freiwillige Bewegung des Menschen und gegebenenfalls klinische Anwendungen untersuchen.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Maryland
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Bethesda, Maryland, Vereinigte Staaten, 20892
- National Institutes of Health Clinical Center, 9000 Rockville Pike
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
- EINSCHLUSSKRITERIEN:
GESUNDE FREIWILLIGE:
Gesunde Freiwillige sind über 18 Jahre alt, zur Teilnahme bereit und in der Lage, eine Einverständniserklärung abzugeben.
Schlaganfallpatienten:
Die Schlaganfallpatienten haben einen klinisch und radiologisch dokumentierten Schlaganfall im subakuten (2 Wochen bis 6 Monate nach Beginn) oder chronischen Zustand (mehr als 6 Monate nach Beginn) mit einer Läsion in subkortikalen Regionen, einschließlich der basalen Ganglien, Thalamus, innere Kapsel oder eine Kombination dieser Strukturen oder Kleinhirn einseitig. Diese Läsionen können sich auf die umliegenden Bereiche ausdehnen, jedoch nicht auf die kortikalen Bereiche. Die Patienten sind über 18 Jahre alt.
PLS/ALS-PATIENTEN:
Die Patienten müssen die von Pringle (1992) vorgeschlagenen diagnostischen Kriterien für PLS erfüllen und seit mindestens 3 Jahren mit PLS diagnostiziert worden sein. Zu den Kriterien gehören alleiniger Beginn der Spastik im Erwachsenenalter, langsam progredienter Verlauf, keine Familienanamnese, keine Zeichen der unteren Motoneuronen und Ausschluss bekannter Spastikursachen. ALS-Patienten sollten gemäß den El-Escorial-Kriterien eine wahrscheinliche oder sichere ALS haben. Die Patienten müssen Anzeichen von oberen und unteren Motoneuronzeichen in zwei oder mehr definierten Regionen haben: Schädel, Arme, Beine oder Rumpf. Nur die PLS/ALS-Patienten, die kürzlich an der Studie gemäß Protokoll 06-N-0174 teilgenommen haben, werden eingeschlossen. Einige Fächer werden stationär studiert.
AUSSCHLUSSKRITERIEN:
GESUNDE FREIWILLIGE:
Probanden, die nicht in der Lage sind, einfache freiwillige Bewegungen mit beiden Händen auszuführen.
Personen mit neurologischen oder psychiatrischen Erkrankungen.
Probanden mit implantiertem Metall in oder auf ihrem Körper, das vor den MRT- und MEG-Scans nicht entfernt werden kann.
Schlaganfallpatienten:
Wir untersuchen ein bestimmtes EEG-Muster im Zusammenhang mit freiwilligen Bewegungen, von dem wir glauben, dass es bei Patienten mit mehreren Schlaganfällen, die die Großhirnrinde betreffen, möglicherweise nicht vorhanden ist. Daher werden wir diese Population von Schlaganfallpatienten ausschließen. Wir werden jedoch Patienten mit mehreren Schlaganfällen einbeziehen, wenn die Großhirnrinde nicht beteiligt war, da wir die Hypothese aufstellen, dass das EEG-Muster, nach dem wir suchen, bei Patienten mit subkortikalen Schlaganfallläsionen erhalten bleibt.
A. Patienten mit MRT-Befunden, die mit Hirntumoren, Traumata oder AVMs übereinstimmen, werden ausgeschlossen.
B. Patienten mit multiplen Schlaganfallläsionen, die die Großhirnrinde betreffen, werden ausgeschlossen.
C. Patienten mit Schizophrenie oder bipolaren Störungen in der Vorgeschichte vor dem Schlaganfall werden ausgeschlossen.
D. Probanden mit Krebs werden ausgeschlossen.
E. Patienten, die nicht in der Lage sind, eine Einverständniserklärung abzugeben, werden ausgeschlossen.
PLS/ALS-PATIENTEN:
PLS/ALS-Patienten mit einer Vorgeschichte oder Anzeichen einer gleichzeitig bestehenden oder anderen neurologischen Störung wie Schlaganfall, Epilepsie, Parkinson-Krankheit, Kinderlähmung, Ataxie oder Neuropathie oder einer Vorgeschichte von traumatischen Hirnverletzungen, Schädeldefekten oder Neurochirurgie werden ausgeschlossen. PLS/ALS-Patienten werden gemäß Protokoll 06-N-0174 neuropsychologischen Tests der frontalen Kortexfunktion unterzogen. Patienten mit Werten unter 133 (von 144) auf der Mattis-Demenz-Bewertungsskala werden als beeinträchtigte Patienten eingestuft, die nicht in der Lage sind, ihre eigene Einverständniserklärung abzugeben, und werden ausgeschlossen. PLS/ALS-Patienten, die nicht reisen können, werden ausgeschlossen. PLS/ALS-Patienten, die respiratorabhängig sind, werden ausgeschlossen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Mitarbeiter und Ermittler
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Cohen LG, Bandinelli S, Sato S, Kufta C, Hallett M. Attenuation in detection of somatosensory stimuli by transcranial magnetic stimulation. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1991 Oct;81(5):366-76. doi: 10.1016/0168-5597(91)90026-t.
- Guger C, Ramoser H, Pfurtscheller G. Real-time EEG analysis with subject-specific spatial patterns for a brain-computer interface (BCI). IEEE Trans Rehabil Eng. 2000 Dec;8(4):447-56. doi: 10.1109/86.895947.
- Haggard P, Eimer M. On the relation between brain potentials and the awareness of voluntary movements. Exp Brain Res. 1999 May;126(1):128-33. doi: 10.1007/s002210050722.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Primärer Abschluss
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Schätzen)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 020109
- 02-N-0109
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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