Samtidiga Video-EEG-EKG-övervakning för att identifiera Neurocardiac dysfunktion i musmodeller av epilepsi
Summary
Här presenterar vi ett protokoll för att spela in hjärna och hjärta bio signaler hos möss med samtidiga video, elektroencefalografi (EEG) och EKG (EKG). Vi beskriver också metoder för att analysera den resulterande EEG-EKG-inspelningar för anfall, EEG spektral kraft, hjärtfunktion och hjärtfrekvensvariation.
Abstract
Epilepsi, kan krampanfall framkalla hjärtrytmstörningar såsom hjärtfrekvens förändringar, överledning block, asystoles och arytmier, som kan potentiellt öka risken för plötslig oväntad död vid epilepsi (SUDEP). Elektroencefalografi (EEG) och EKG (EKG) är allmänt använda kliniska diagnostiska verktyg att övervaka för onormala hjärnans och hjärtats rytmer i patienter. Här beskrivs en teknik för att samtidigt spela in video, EEG, och EKG hos möss att mäta beteende, hjärnan och hjärtats verksamhet, respektive. Den teknik som beskrivs häri använder tredjeparts en tjudrad (dvskabelanslutna) inspelning konfiguration där inopererade elektroden på huvudet av musen är fastprogrammerade att färdskrivaren. Uppbundna arrangemanget jämfört med trådlösa telemetri inspelning system, och äger flera tekniska fördelar såsom en större möjliga antal kanaler för inspelning EEG eller andra biopotentials; lägre kostnader för elektrod; och större frekvensbandbredd (dvs, samplingsfrekvens) av inspelningar. Grunderna i denna teknik kan också enkelt ändras för att rymma inspelning andra biosignaler, till exempel Elektromyografi (EMG) eller pletysmografi för bedömning av muskel- och respiratoriska aktivitet, respektive. Förutom som beskriver hur du utför EEG-EKG-inspelningar, detalj vi också metoder för att kvantifiera den resulterande data för anfall, EEG spektral kraft, hjärtfunktion och hjärtfrekvensvariation, som vi visar i ett exempel experiment med en mus med epilepsi på grund av Kcna1 gen radering. Video-EEG-EKG övervakning i musmodeller av epilepsi eller annan neurologisk sjukdom ger ett kraftfullt verktyg för att identifiera dysfunktion på nivå av hjärnan, hjärtat eller hjärnan-hjärta interaktioner.
Introduction
Elektroencefalografi (EEG) och EKG (EKG) är kraftfull och allmänt använda tekniker för att bedöma in-vivo hjärnan och hjärtfunktion, respektive. EEG är inspelning av elektrisk hjärnaktivitet genom att fästa elektroder till hårbotten1. Den signal registreras med icke-invasiv EEG representerar spänningsvariationer som härrör från summated retande och hämmande postsynaptiska potentialer som genereras huvudsakligen av kortikala pyramidala nervceller1,2. EEG är det vanligaste neurodiagnostic testet för utvärdering och hantering av patienter med epilepsi3,4. Det är särskilt användbart när epileptiska anfall förekomma utan uppenbar krampaktig beteendemässiga manifestationer, till exempel frånvaro anfall eller icke-krampaktig status epilepticus5,6. Omvänt, icke-epilepsi relaterade villkor som leder till krampaktig episoder eller medvetslöshet kan feldiagnosticeras som epileptiska anfall utan video-EEG övervakning7. Förutom dess användbarhet i fältet av epilepsi används EEG också allmänt att upptäcka onormala hjärnans aktivitet i samband med sömnstörningar, encefalopati och minnesstörningar, samt att komplettera narkos under operationer2 , 8 , 9.
I motsats till EEG, ECG (eller EKG som det förkortas ibland) är inspelning av den elektriska aktiviteten i hjärtat10. EKG utförs vanligtvis genom att fästa elektroder till lem extremiteter och bröstkorgen, vilket gör att upptäckt av de spänningsändringar som genereras av hjärtmuskeln under varje hjärt cykeln kontraktion och avslappning10,11. De primära ECG vågform komponenterna i en normal hjärt cykel inkluderar P vinka, QRS-komplexet och de T-våg, som motsvarar förmaksflimmer depolarisation, ventrikulär depolarisation och ventrikulär repolarisering, respektive10, 11. EKG-övervakning används rutinmässigt för att identifiera hjärtarytmier och defekter av hjärtats retledningssystem system12. Bland epilepsipatienter förstärks vikten av att använda ECG för att identifiera potentiellt livshotande arytmier eftersom de är betydligt ökad risk för plötsligt hjärtstopp, liksom plötslig oväntad död i epilepsi13, 14,15.
Förutom deras kliniska tillämpningar, har EEG och EKG-inspelningar blivit ett oumbärligt verktyg för att identifiera hjärnan och hjärtat dysfunktion i musmodeller av sjukdom. Även om dessa inspelningar har traditionellt utförts separat, beskriver här vi en teknik för att spela in video, EEG och ECG samtidigt i möss. Samtidiga video-EEG-EKG-metoden beskrivs här utnyttjar en tjudrad inspelning konfiguration där inopererade elektroden på huvudet av musen är fastprogrammerade att färdskrivaren. Historiskt har detta uppbundna eller fast, konfiguration har standarden och mest omfattande används metoden för EEG inspelningar i möss; men trådlösa EEG telemetri system har också utvecklats nyligen och vinner i popularitet16.
Jämfört med trådlösa EEG system, äger uppbundna arrangemanget flera tekniska fördelar som kan göra det att föredra beroende på önskat program. Dessa fördelar omfattar ett större antal kanaler för inspelning EEG eller andra biopotentials; lägre kostnader för elektrod; elektroden tidningssidan; mindre känslighet för signal förlust; och större frekvensbandbredd (dvs., samplingsfrekvens) inspelningar17. Görs på rätt sätt, den uppbundna inspelning metod som beskrivs här är kan tillhandahålla högkvalitativa, artefakt-gratis EEG och ECG data samtidigt, tillsammans med motsvarande video för beteendemässiga övervakning. EEG och EKG data kan sedan brytas för att identifiera neurala, hjärt eller neurocardiac avvikelser såsom kramper, förändringar i EEG makt spektrum, hjärtats retledningssystem block (dvs., överhoppade hjärtslag), och förändringar i hjärtfrekvensvariationen. För att demonstrera dessa EEG-EKG kvantitativa metoder, presenterar vi ett exempel experiment med en Kcna1 knockout (- / -) mus. Kcna1 – / – möss saknar spänningskänsliga Kv1.1 α-subenheter och följaktligen uppvisar spontana kramper, kardiell dysfunktion och för tidig död, vilket gör dem en idealmodell för samtidiga EEG-EKG utvärdering av skadliga epilepsi-associerade neurocardiac dysfunktion.
Protocol
Representative Results
Discussion
För att få högkvalitativa EEG-EKG-inspelningar som är fria från artefakter, bör alla försiktighetsåtgärder vidtas att förhindra nedbrytning eller uppluckring av den implanterade elektroden och sladdar. Som ett EEG huvud implantat lossnar, försämras wire kontakterna med hjärnan vilket leder till minskad signal amplituder. Lös implantat eller dålig tråd kontakter kan också orsaka snedvridning av de elektriska signalerna, att införa rörelse artefakter och bakgrundsljud till inspelningarna. För att förhi…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Detta arbete stöds av medborgarna United för forskning i epilepsi (licensnummer 35489); National Institutes of Health (bevilja nummer R01NS100954, R01NS099188); och en Louisiana State University Health Sciences Center Malcolm Feist postdoktorsstipendium.
Materials
| VistaVision stereozoom dissecting microscope | VWR | ||
| Dolan-Jenner MI-150 microscopy illuminator, with ring light | VWR | MI-150RL | |
| CS Series scale | Ohaus | CS200 | for weighing animal |
| T/Pump professional | Stryker | recirculating water heat pad system | |
| Ideal Micro Drill | Roboz Surgical Instruments | RS-6300 | |
| Ideal Micro Drill Burr Set | Cell Point Scientific | 60-1000 | only need the 0.8-mm size |
| electric trimmer | Wahl | 9962 | mini clipper |
| tabletop vise | Eclipse Tools | PD-372 | PD-372 Mini-tabletop suction vise |
| fine scissors | Fine Science Tools | 14058-11 | ToughCut, Straight, Sharp/Sharp, 11.5 cm |
| Crile-Wood needle holder | Fine Science Tools | 12003-15 | Straight, Serrated, 15 cm, with lock – For applying wound clips |
| Dumont #7 forceps | Fine Science Tools | 11297-00 | Standard Tips, Curved, Dumostar, 11.5 cm |
| Adson forceps | Fine Science Tools | 11006-12 | Serrated, Straight, 12 cm |
| Olsen-Hegar needle holder with suture cutter | Fine Science Tools | 12002-12 | Straight, Serrated, 12 cm, with lock |
| scalpel handle #3 | Fine Science Tools | 10003-12 | |
| surgical blades #15 | Havel's | FHS15 | |
| 6-0 surgical suture | Unify | S-N618R13 | non-absorbable, monofilament, black |
| gauze sponges | Coviden | 2346 | 12 ply, 7.6 cm x 7.6 cm |
| cotton-tipped swabs | Constix | SC-9 | 15.2-cm total length |
| super glue | Loctite | LOC1364076 | gel control |
| Michel wound clips, 7.5mm | Kent Scientific | INS700750 | |
| polycarboxylate dental cement kit | Prime-dent | 010-036 | Type 1 fine grain |
| tuberculin syringe | BD | 309623 | |
| polyethylene tubing | Intramedic | 427431 | PE160, 1.143 mm (ID) x 1.575 mm (OD) |
| chlorhexidine | Sigma-Aldrich | C9394 | |
| ethanol | Sigma-Aldrich | E7023-500ML | |
| Puralube vet ointment | Dechra Veterinary Products | opthalamic eye ointment | |
| mouse anesthetic cocktail | Ketamine (80 mg/kg), Xylazine (10 mg/kg), and Acepromazine (1 mg/kg) | ||
| carprofen | Rimadyl (trade name) | ||
| HydroGel | ClearH20 | 70-01-5022 | hydrating gel; 56-g cups |
| Ponemah software | Data Sciences International | data acquisition and analysis software; version 5.2 or greater with Electrocardiogram Module | |
| 7700 Digital Signal conditioner | Data Sciences International | ||
| 12 Channel Isolated Bio-potential Pod | Data Sciences International | ||
| fish tank | Topfin | for use as recording chamber; 20.8 gallon aquarium; 40.8 cm (L) X 21.3 cm (W) X 25.5 cm (H) | |
| Digital Communication Module (DCOM) | Data Sciences International | 13-7715-70 | |
| 12 Channel Isolated Bio-potential Pod | Data Sciences International | 12-7770-BIO12 | |
| serial link cable | Data Sciences International | J03557-20 | connects DCOM to bio-potential pod |
| Acquisition Interface (ACQ-7700USB) | Data Sciences International | PNM-P3P-7002 | |
| network video camera | Axis Communications | P1343, day/night capability | |
| 8-Port Gigabit Smart Switch | Cisco | SG200-08 | 8-port gigabit ethernet swith with 4 power over ethernet supported ports (Cisco Small Business 200 Series) |
| 10-pin male nanoconnector with guide post hole | Omnetics | NPS-10-WD-30.0-C-G | electrode for implantation on the mouse head |
| 10-socket female nanoconnector with guide post | Omnetics | NSS-10-WD-2.0-C-G | connector for electrode implant |
| 1.5-mm female touchproof connector cables | PlasticsOne | 441 | 1 signal, gold-plated; for connecting the wiring from the head-mount implant to the bio-potential pod |
| soldering iron | Weller | WESD51 BUNDLE | digital soldering station |
| solder | Bernzomatic | 327797 | lead free, silver bearing, acid flux core solder |
| heat shrink tubing | URBEST | collection of tubing with 1.5- to 10-mm internal diameters | |
| heat gun | Dewalt | D26960 | |
| mounting tape (double-sided) | 3M Scotch | MMM114 | 114/DC Heavy Duty Mounting Tape, 2.54 cm x 1.27 m |
| desktop computer | Dell | recommended minimum requirements: 3rd Gen Intel Core i7-3770 processor with HD4000 graphics; 4 GB RAM, 1 GB AMD Radeon HD 7570 video card; 1 TB hard drive; Windows 7 OS | |
| permanent marker | Sharpie | 37001 | black color, ultra fine point |
| toothpicks | for mixing and applying the polycarboxylate dental cement | ||
| LabChart Pro software | ADInstruments | power spectrum software; version 8.1.3 or greater | |
| Kubios HRV software | Univ. of Eastern Finland | HRV analysis software; version 2.2 | |
| Notepad | Microsoft | simple text editor software |
References
- Fisch, B. J. . Fisch and Spehlmann’s EEG Primer. , (1999).
- Constant, I., Sabourdin, N. The EEG signal: a window on the cortical brain activity. Paediatr. Anaesth. 22 (6), 539-552 (2012).
- Mendez, O. E., Brenner, R. P. Increasing the yield of EEG. J. Clin. Neurophysiol. 23 (4), 282-293 (2006).
- Smith, S. J. M. EEG in the diagnosis, classification, and management of patients with epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii2-ii7 (2005).
- Bauer, G., Trinka, E. Nonconvulsive status epilepticus and coma. Epilepsia. 51 (2), 177-190 (2010).
- Hughes, J. R. Absence seizures: a review of recent reports with new concepts. Epilepsy Behav. 15 (4), 404-412 (2009).
- Mostacci, B., Bisulli, F., Alvisi, L., Licchetta, L., Baruzzi, A., Tinuper, P. Ictal characteristics of psychogenic nonepileptic seizures: what we have learned from video/EEG recordings–a literature review. Epilepsy Behav. 22 (2), 144-153 (2011).
- Smith, S. J. M. EEG in neurological conditions other than epilepsy: when does it help, what does it add?. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 76, ii8-ii12 (2005).
- Kennett, R. Modern electroencephalography. J. Neurol. 259 (4), 783-789 (2012).
- Thaler, M. S. . The Only EKG Book You’ll Ever Need. , (2012).
- Becker, D. E. Fundamentals of electrocardiography interpretation. Anesth. Prog. 53 (2), 53-63 (2006).
- Luz, E. J. S., Schwartz, W. R., Cámara-Chávez, G., Menotti, D. ECG-based heartbeat classification for arrhythmia detection: A survey. Comput. Methods Programs Biomed. 127, 144-164 (2016).
- Bardai, A., et al. Epilepsy is a risk factor for sudden cardiac arrest in the general population. PloS One. 7 (8), e42749 (2012).
- Lamberts, R. J., et al. Increased prevalence of ECG markers for sudden cardiac arrest in refractory epilepsy. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 86 (3), 309-313 (2015).
- Thurman, D. J., Hesdorffer, D. C., French, J. A. Sudden unexpected death in epilepsy: assessing the public health burden. Epilepsia. 55 (10), 1479-1485 (2014).
- Zayachkivsky, A., Lehmkuhle, M. J., Dudek, F. E. Long-term Continuous EEG Monitoring in Small Rodent Models of Human Disease Using the Epoch Wireless Transmitter System. J. Vis. Exp. (101), e52554 (2015).
- Bertram, E. H. Monitoring for Seizures in Rodents. Models of Seizures and Epilepsy. , 97-109 (2017).
- Mishra, V., et al. Scn2a deletion improves survival and brain-heart dynamics in the Kcna1-null mouse model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Hum. Mol. Genet. 26 (11), 2091-2103 (2017).
- Thireau, J., Zhang, B. L., Poisson, D., Babuty, D. Heart rate variability in mice: a theoretical and practical guide. Exp. Physiol. 93 (1), 83-94 (2008).
- Smart, S. L., et al. Deletion of the K(V)1.1 potassium channel causes epilepsy in mice. Neuron. 20 (4), 809-819 (1998).
- Glasscock, E., Yoo, J. W., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Kv1.1 potassium channel deficiency reveals brain-driven cardiac dysfunction as a candidate mechanism for sudden unexplained death in epilepsy. J. Neurosci. 30 (15), 5167-5175 (2010).
- Moore, B. M., Jerry Jou, ., Tatalovic, C., Kaufman, M., S, E., Kline, D. D., Kunze, D. L. The Kv1.1 null mouse, a model of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Epilepsia. 55 (11), 1808-1816 (2014).
- Ryvlin, P., et al. Incidence and mechanisms of cardiorespiratory arrests in epilepsy monitoring units (MORTEMUS): a retrospective study. Lancet Neurol. 12 (10), 966-977 (2013).
- Stables, C. L., Auerbach, D. S., Whitesall, S. E., D’Alecy, L. G., Feldman, E. L. Differential impact of type-1 and type-2 diabetes on control of heart rate in mice. Auton. Neurosci. 194, 17-25 (2016).
- Gehrmann, J., Hammer, P. E., Maguire, C. T., Wakimoto, H., Triedman, J. K., Berul, C. I. Phenotypic screening for heart rate variability in the mouse. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 279 (2), H733-H740 (2000).
- Goldman, A. M., Glasscock, E., Yoo, J., Chen, T. T., Klassen, T. L., Noebels, J. L. Arrhythmia in heart and brain: KCNQ1 mutations link epilepsy and sudden unexplained death. Sci. Transl. Med. 1 (2), 2ra6 (2009).
