Углубленное исследование сетевых взаимодействий мозга (BNI)

Заявление об исследовании ЗНАЧИМОСТЬ Нарушения памяти характерны для ряда неврологических и психических расстройств, включая болезнь Альцгеймера и депрессию, и они ложатся тяжелым бременем на пациентов, семьи и общество (Dickerson and Eichenbaum, 2007). Необходимы новые стратегии лечения и диагностики, и они могут появиться благодаря более глубокому пониманию мозговой основы эпизодической памяти (Tulving, 1983).

Усредненные по группе нейровизуализационные исследования показали, что распределенная сеть, известная как «сеть по умолчанию» (DN), увеличивает активность во время воспоминаний о прошлых событиях (Buckner et al., 2008). Эта сеть занимает области, включающие задне-медиальную кору (PMC), заднюю теменную кору (PPC) и медиальную височную долю (MTL), а также латеральную височную, латеральную и медиальную префронтальную кору. Основываясь на недавних достижениях в области функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ; Poldrack et al., 2015; Laumann et al., 2015), недавние данные показали, что при определении функциональной анатомии у людей DN состоит как минимум из двух расположенных рядом сетей, названных DN-A и DN-B для удобства (рис. 1). Это открытие заставляет нас пересмотреть роль ДН в эпизодических процессах (см. также: Dastjerdi et al., 2011; Andrews-Hanna et al., 2010). Здесь мы предлагаем эксперименты, чтобы углубить наше понимание этих сетей, используя мультимодальный подход, который обеспечивает высокое пространственно-временное разрешение и определение сети всего мозга. Мы будем сочетать внутрииндивидуальное картирование фМРТ с внутричерепной электроэнцефалографией (iEEG) и электрической стимуляцией мозга (EBS). Мы будем напрямую записывать потенциалы локального поля из точно нанесенных на карту областей сети и применять электрическую стимуляцию с точностью до миллиметра. Это даст новую информацию об эпизодической памяти в двух областях, которые не могут быть собраны только с помощью фМРТ: i) характеристика быстрой временной динамики рекрутирования сети во время эпизодических воспоминаний и ii) установление причинно-следственных взаимодействий между областями мозга во время воспоминаний.

ИННОВАЦИЯ С методологической точки зрения этот проект предоставит доказательство того, что точное картирование фМРТ может быть выполнено в клинической популяции и успешно сочетаться с инвазивными записями и стимуляцией. Теоретические инновации будут получены благодаря более глубокому пониманию динамики реакции на задачу, связи и причинно-следственных связей между областями распределенных сетей, в том числе того, как нейронное взаимодействие изменяется во время воспоминаний. Наконец, это предложение обеспечивает трансляционные инновации путем прямого тестирования того, можно ли использовать внутричерепную стимуляцию под контролем высокоточной фМРТ для модуляции производительности памяти.

ПОДХОД Общие методы. Участниками предлагаемых экспериментов будут нейрохирургические пациенты с подозрением на фокальную эпилепсию, которым предстоит имплантация внутричерепных электродов для локализации очагов припадков. Предложение будет реализовано в Медицинской школе Файнберга Северо-Западного университета. Пациенты, запланированные для мониторинга внутричерепных приступов, будут приглашены для участия в исследовании и пройдут от 1 до 4 сеансов фМРТ перед хирургической имплантацией электродов. После операции за пациентами обычно наблюдают в течение ~ 7 дней в комплексном центре эпилепсии Северо-Западной мемориальной больницы (CEC), в течение которых их приглашают принять участие в предлагаемых экспериментах. Все субъекты должны предоставить информированное согласие перед участием.

Зачисление: Ожидается, что в течение следующих 3 лет в ЦИК будет наблюдаться как минимум 40-50 пациентов. Расположение электродов определяется клиническими потребностями пациента. 60-70% пациентов обычно имплантируют с плотным охватом медиальных височных долей, достигаемым за счет глубинных электродов с траекториями, позволяющими получить образцы латеральной височной коры. Небольшое количество электродов также обычно имплантируют в заднюю часть поясной извилины, латеральную нижнюю теменную и вентромедиальную префронтальную кору. Из-за распределенного характера исследуемых сетей, которые содержат области в нескольких зонах коры, вполне вероятно, что во многих случаях у нас будет охват соответствующих областей мозга. Некоторым пациентам также может быть имплантирован более широкий кортикальный слой с использованием субдуральных сеток. Предварительные результаты показали, что даже когда пациенту имплантируют только глубинные электроды, которые не размещаются на поверхности коры, а проникают в мозг, часто достигается охват различных участков сети-кандидата вдоль траектории электрода. По скромным оценкам, 20-30 субъектов будут хорошими кандидатами для целей проекта, изложенных ниже. Учитывая высокое отношение сигнал-шум иЭЭГ (обычно вызванное заданием увеличение сигнала на 200-300% по сравнению с исходным уровнем; Parvizi and Kastner, 2017), надежные эффекты обычно можно обнаружить у отдельных лиц. Все предлагаемые анализы будут проводиться среди отдельных лиц, поэтому для обобщения результатов, а не для увеличения статистической мощности, требуется несколько субъектов. Следовательно, было бы достаточно небольшого количества субъектов (всего n = 12) (например, Брага и Бакнер, 2017 г.; Фостер и др., 2013).

Получение нейровизуализации: МР-сканы будут собираться за 1-4 сеанса от каждого пациента. Предварительные данные показали, что в этой клинической популяции желательны 2-3 сеанса МРТ, чтобы исключить несоответствующие прогоны (например, те, которые содержат избыточное движение головы). Мы будем собирать 6-8 прогонов данных фМРТ за сеанс, в результате чего на одного пациента будет приходиться от 42 до 224 минут данных фМРТ. Это позволит надежно и надежно оценить топографию сети. За сонливостью субъекта будет следить встроенная в сканер камера слежения за глазами. Соблюдение требований можно улучшить, если позволить пациентам смотреть фильмы внутри сканера, когда это необходимо, с пилотным анализом, показывающим, что сопоставимые карты получаются с использованием данных о фильмах и задачах визуальной фиксации. Следовательно, обе задачи будут выполняться для улучшения соответствия.

Определение сети внутри отдельных лиц: Сети будут определяться внутри отдельных лиц с использованием двух методов для обеспечения надежности. Предварительная обработка МРТ будет выполняться с использованием специального конвейера «iProc», который оптимизирует выравнивание внутри субъекта и минимизирует размытие. Отдельные исходные области будут выбраны вручную, а карты корреляции будут иметь пороговое значение r > 0,2, чтобы удалить области с низкой достоверностью. Интересующие сети, DN-A и DN-B, будут выбраны и идентифицированы с использованием ожидаемого анатомического распределения каждой сети (подробно описано в Braga and Buckner, 2017). После выбора исходных регионов-кандидатов определение сетей будет выполняться снова для каждого человека с использованием кластеризации на основе данных, что снижает потенциальную предвзятость экспериментатора. Сети из кластерного анализа, которые наиболее точно совпадают с сетями, определенными вручную, будут выбраны и помечены как DN-A и DN-B. Сетевые карты будут использоваться для маркировки контактов электродов (каждый «электрод» может иметь несколько «контактов» вдоль своего стержня или сетки) по их приблизительному местоположению внутри или рядом с каждой сетью.

Локализация электродов: расположение электродов будет определено с помощью компьютерной томографии (КТ). Оценки центра каждого контакта в пространстве КТ будут получены с использованием BioImage Suite. КТ-изображение будет совмещено с анатомическим Т1-изображением (содержащим участки мозговой ткани) с использованием линейного преобразования, позволяющего спроецировать координаты каждого контакта в пространство Т1. Предварительные данные показали, что ошибка между экспертами в этом процессе локализации обычно составляет ~ 1 мм. Будет создана сфера радиусом 2 мм с центром на каждой координате контакта, чтобы приблизиться к объему выборки каждого контакта, который увеличивается из-за проводимости ткани. Контакты, которые преимущественно берут пробы белого вещества, будут удалены путем исключения контактов, чья сфера не пересекается с лентой серого вещества (по оценке с помощью FreeSurfer). Перекрытие между сферами и серым веществом будет использоваться для анализа функциональной связности (FC) на основе поверхности и объема. Карты FC будут созданы для каждого контакта, а полученные карты будут визуализированы. Если контакт не может создать карту FC с удаленными областями с высокой корреляцией (что указывает на то, что контакт производит выборку из распределенной сети), контакт будет исключен. Если карта FC контакта напоминает DN-A и DN-B, как это определено с помощью кластеризации и заданного вручную анализа на основе исходных данных, этот контакт будет помечен как выборка DN-A и DN-B и включен для дальнейшего анализа. Два близлежащих электрода, один из которых расположен в DN-A, а другой в DN-B, будут априори выбраны в двух разных зонах коры (например, PMC против PPC, в зависимости от охвата).

Обработка иЭЭГ: все контакты, находящиеся в эпилептической зоне или поврежденные внешним шумом, будут удалены из дальнейшего анализа. Необработанные сигналы будут подвергаться режекторной фильтрации на частотах 60, 120 и 180 Гц для удаления электрических шумов и гармоник. Сигналы, отфильтрованные режекторным фильтром, будут повторно ссылаться путем вычитания общего среднего значения после удаления патогенных или импульсных сигналов, а также тех, которые представляют собой явные выбросы на графиках спектров мощности. Данные будут подвергаться полосовой фильтрации для извлечения информации об амплитуде и фазе в разных частотных диапазонах. Высокочастотный широкополосный (HFB; 70–140 Гц) сигнал является важным заменителем активности локальной популяции нейронов и соответствует низкочастотным корреляциям сигнала, зависящего от уровня оксигенации крови (Logothetis et al., 2001). Ограниченная полосой мощность HFB будет рассчитываться и фильтроваться фильтром нижних частот на частоте <0,1 Гц. Парные корреляции мощности HFB будут использоваться для оценки функциональной связности.

Прямая стимуляция коры головного мозга. Риски, связанные с исследовательским протоколом стимуляции, считаются дополнительными и дополнительно снижаются за счет проведения стимуляции под наблюдением клинического исследователя, когда пациенты принимают противоэпилептические препараты, и поддержания стимуляции в пределах безопасности. Низкочастотная (1 Гц) одиночная импульсная стимуляция будет применяться к областям DN-A и DN-B для картирования корково-кортикальных вызванных потенциалов (CCEP). Это будет использоваться для оценки силы, а также предоставления данных о направленности связей между регионами. В отличие от первоначальных планов, основанных на недавних выводах (Hermiller et al. 2019), стимуляция тета-всплесками (гамма-диапазонная стимуляция, периодически применяемая на тета-частотах) будет применяться к областям DN-A в латеральной височной, задне-медиальной и префронтальной коры во время задания на воспоминание, чтобы проверить, может ли стимуляция отдаленных областей DN-A привести к улучшению воспоминания об эпизодической памяти, опосредованного гиппокампом. Токи будут подаваться при пороге ниже того, который вызывает последующую разрядку (обычно около 6-8 мА).