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Neurosciences

동물의 실시간 fMRI 뇌 매핑

Published: September 24, 2020
doi:
10.3791/61463
, , , , , , ,
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, 2Graduate Training Centre of Neuroscience, 3MGH/MIT/HMS Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Harvard Medical School,Massachusetts General Hospital, 4Bruker BioSpin

Summary

동물의 뇌 기능 매핑은 실시간 기능 자기 공명 영상 (fMRI) 실험 설정의 이점을 누릴 수 있습니다. 동물 MRI 시스템에 구현된 최신 소프트웨어를 사용하여 소형 동물 fMRI에 대한 실시간 모니터링 플랫폼을 구축했습니다.

Abstract

동적 fMRI 반응은 마취 상태 또는 깨어있는 상태의 동물의 생리적 조건에 따라 크게 다릅니다. 우리는 실험자가 획득 중에 fMRI 반응을 즉시 모니터링하도록 안내하는 실시간 fMRI 플랫폼을 개발했으며, 이는 동물의 뇌에서 원하는 혈역학 반응을 달성하기 위해 동물의 생리학을 수정하는 데 사용할 수 있습니다. 실시간 fMRI 설정은 14.1T 전임상 MRI 시스템을 기반으로 하며, 마취된 쥐의 일차 전발 체성 감각 피질(FP-S1)에서 동적 fMRI 반응의 실시간 매핑을 가능하게 합니다. 실시간 fMRI 플랫폼은 fMRI 신호의 가변성으로 이어지는 교란 소스를 조사하기 위한 후향적 분석 대신 맞춤형 매크로 기능과 MRI 시스템의 일반적인 신경 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 동적 fMRI 반응을 식별하는 보다 효과적인 체계를 제공합니다. 또한 동물의 뇌 기능 연구를 위한 즉각적인 문제 해결 가능성과 실시간 바이오피드백 자극 패러다임을 제공합니다.

Introduction

기능적 자기 공명 영상(fMRI)은 뇌의 신경 활동과 관련된 혈 역학적 반응 1,2,3,4,5,6,7,8,9, 예를 들어 혈중 산소 수준 의존적(BOLD), 뇌 혈액량 및 유동 신호를 측정하는 비침습적 방법입니다. 동물 연구에서, 혈역학적 신호는 마취(10), 깨어 있는 동물(11)의 스트레스 레벨, 뿐만 아니라 잠재적인 비생리학적 인공물, 예를 들어, 심장 맥동 및 호흡 운동(12,13,14,15)에 의해 영향을 받을 수 있다. 과제 관련 및 휴지기 상태 기능 역학 및 연결성 맵핑(16,17,18,19)에 대한 fMRI 신호의 후향적 분석을 제공하기 위해 많은 후처리 방법이 개발되었지만, 동물 뇌(20)에서 실시간 뇌 기능 맵핑 솔루션 및 순간 판독을 제공하는 기술은 거의 없으며(대부분은 주로 인간 뇌 맵핑(21)에 사용됨). 22,23,24,25,26,27). 특히, 이러한 종류의 실시간 fMRI 맵핑 방법은 동물 연구에서 부족하다. 실시간 뇌 상태 의존적 생리적 단계를 조사하고 동물 뇌 기능 연구를 위한 실시간 바이오피드백 자극 패러다임을 제공하기 위해 fMRI 플랫폼을 설정해야 합니다.

본 연구에서는 MRI 콘솔 소프트웨어의 맞춤형 매크로 기능을 사용한 실시간 fMRI 실험 설정을 설명하여 마취된 쥐의 일차 전발 체성 감각 피질(FP-S1)에서 유발된 BOLD-fMRI 반응의 실시간 모니터링을 시연합니다. 이 실시간 설정을 통해 기존 신경 이미지 분석 소프트웨어인 AFNI(Analysis of Functional NeuroImages)28을 사용하여 기능 맵에서 진행 중인 뇌 활성화와 복셀 방식으로 개별 시간 과정을 시각화할 수 있습니다. 동물 연구를 위한 실시간 fMRI 실험 셋업의 제조는 프로토콜에 기재되어 있다. 동물 설정 외에도 이미지 처리 스크립트와 병행하여 최신 콘솔 소프트웨어를 사용하여 실시간 fMRI 신호의 시각화 및 분석을 설정하는 자세한 절차를 제공합니다. 요약하면, 동물 연구를 위해 제안된 실시간 fMRI 설정은 MRI 콘솔 시스템을 사용하여 동물 뇌의 동적 fMRI 신호를 모니터링하기 위한 강력한 도구입니다.

Protocol

이 연구는 독일 동물 복지법 (TierSchG) 및 동물 복지 실험실 동물 조례 (TierSchVersV)에 따라 수행되었습니다. 여기에 설명 된 실험 프로토콜은 윤리위원회 (§15 TierSchG)에 의해 검토되었으며 주 당국 (Regierungspräsidium, Tübingen, Baden-Württemberg, Germany)에 의해 승인되었습니다. 1. 소형 동물 연구를 위한 BOLD-fMRI 실험 설정 준비 콘솔 소프트웨어를 켜서 이미징 파라미터를 제어하고 …

Representative Results

그림 3 및 그림 4는 대표적인 실시간 복셀별 BOLD-fMRI 시간 과정 및 전기 앞발 자극(3Hz, 4초, 펄스 폭 300us, 2.5mA)을 사용한 기능 맵을 보여줍니다. fMRI 설계 패러다임은 10개의 사전 자극 스캔, 3개의 자극 스캔 및 총 8개의 에포크(130개 스캔)가 있는 12개의 자극 간 스캔으로 구성됩니다. 총 스캔 시간은 3분 15초(195초)입니다. 도 3은 블록-?…

Discussion

fMRI 신호의 실시간 모니터링은 실험자가 동물의 생리학을 조정하여 기능적 매핑을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 깨어있는 동물의 운동 인공물과 마취 효과는 fMRI 신호의 가변성을 매개하는 주요 요인이며, 그 자체로 신호의 생물학적 해석을 혼란스럽게합니다 31,32,33,34,35,36,37,38…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

PV 5용 실시간 fMRI를 설정하기 위한 AFNI 스크립트와 소프트웨어 지원을 위한 AFNI 팀을 공유해 주신 D. Chen 박사와 C. Yen 박사에게 감사드립니다. 이 연구는 NIH Brain Initiative 자금 지원 (RF1NS113278-01, R01 MH111438-01) 및 Martinos Center, German Research Foundation (DFG) Yu215 / 3-1, BMBF 01GQ1702 및 Max Planck Society의 내부 자금에 대한 S10 기기 보조금 (S10 RR023009-01)의 지원을 받았습니다.

Materials

14.1T Bruker MRI system Bruker BioSpin MRI GmbH N/A
A365 Stimulus Isolator World Precision Instruments N/A
AcqKnowledge Software Biopac RRID:SCR_014279, http://www.biopac.com/product/acqknowledge-software/
AFNI Cox, 1996 RRID:SCR_005927, http://afni.nimh.nih.gov
CO2SMO (ETCO2/SpO2 Monitor), Model 7100 Novametrix Medical Systems Inc N/A
Isoflurane CP-Pharma Cat# 1214
Master-9 A.M.P.I N/A
Nanoliter Injector World Precision Instruments Cat# NANOFIL
Pancuronium Bromide Inresa Arzneimittel Cat# 34409.00.00
ParaVision 6 Bruker BioSpin MRI GmbH RRID:SCR_001964
Phosphate Buffered Saline (PBS) Gibco Cat# 10010-023
Rat: Sprague Dawley rat Charles River Laboratories Crl:CD(SD)
SAR-830/AP Ventilator CWE N/A
α-chloralose Sigma-Aldrich Cat# C0128-25G;RRID
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References

  1. Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 87 (24), 9868-9872 (1990).
  2. Belliveau, J. W., et al. Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonance imaging. Science. 254 (5032), 716-719 (1991).
  3. Stehling, M. K., Turner, R., Mansfield, P. Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second. Science. 254 (5028), 43-50 (1991).
  4. Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic Resonance in Medicine. 25 (2), 390-397 (1992).
  5. Kwong, K. K., et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (12), 5675-5679 (1992).
  6. Ogawa, S., et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (13), 5951-5955 (1992).
  7. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  8. Logothetis, N. K. What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).
  9. Kim, S. G., Ogawa, S. Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (7), 1188-1206 (2012).
  10. Peltier, S. J., et al. Functional connectivity changes with concentration of sevoflurane anesthesia. Neuroreport. 16 (3), 285-288 (2005).
  11. Dopfel, D., Zhang, N. Mapping stress networks using functional magnetic resonance imaging in awake animals. Neurobiology of Stress. 9, 251-263 (2018).
  12. Hu, X. P., Le, T. H., Parrish, T., Erhard, P. Retrospective Estimation and Correction of Physiological Fluctuation in Functional Mri. Magnetic Resonance in Medicine. 34 (2), 201-212 (1995).
  13. Birn, R. M. The role of physiological noise in resting-state functional connectivity. Neuroimage. 62 (2), 864-870 (2012).
  14. Caballero-Gaudes, C., Reynolds, R. C. Methods for cleaning the BOLD fMRI signal. Neuroimage. 154, 128-149 (2017).
  15. Pais-Roldan, P., Biswal, B., Scheffler, K., Yu, X. Identifying Respiration-Related Aliasing Artifacts in the Rodent Resting-State fMRI. Frontiers in Neuroscience. 12, 00788 (2018).
  16. Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magnetic Resonance in Medicine. 44 (1), 162-167 (2000).
  17. Chang, C., Cunningham, J. P., Glover, G. H. Influence of heart rate on the BOLD signal: The cardiac response function. Neuroimage. 44 (3), 857-869 (2009).
  18. Birn, R. M., Diamond, J. B., Smith, M. A., Bandettini, P. A. Separating respiratory-variation-related neuronal-activity-related fluctuations in fluctuations from fMRI. Neuroimage. 31 (4), 1536-1548 (2006).
  19. Golestani, A. M., Chang, C., Kwinta, J. B., Khatamian, Y. B., Chen, J. J. Mapping the end-tidal CO2 response function in the resting-state BOLD fMRI signal: Spatial specificity, test-retest reliability and effect of fMRI sampling rate. Neuroimage. 104, 266-277 (2015).
  20. Lu, H. B., et al. Real-time animal functional magnetic resonance imaging and its application to neurophamacological studies. Magnetic Resonance Imaging. 26 (9), 1266-1272 (2008).
  21. Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magnetic Resonance Medicine. 33 (2), 230-236 (1995).
  22. Lee, C. C., Jack, C. R., Rossman, P. J., Riederer, S. J. Real-time reconstruction and high-speed processing in functional MR imaging. American Journal of Neuroradiology. 19 (7), 1297-1300 (1998).
  23. Voyvodic, J. T. Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis. Neuroimage. 10 (2), 91-106 (1999).
  24. Cohen, M. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Methods. 25 (2), 201-220 (2001).
  25. Posse, S., et al. A new approach to measure single-event related brain activity using real-time fMRI: Feasibility of sensory, motor, and higher cognitive tasks. Human Brain Mapping. 12 (1), 25-41 (2001).
  26. Decharms, R. C. Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging. Trends in Cognitive Sciences. 11 (11), 473-481 (2007).
  27. Bruhl, A. B. Making Sense of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging (rtfMRI) and rtfMRI Neurofeedback. International Journal of Neuropsychopharmacology. 18 (6), (2015).
  28. Cox, R. W. AFNI: Software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  29. Liou, W. W., Goshgarian, H. G. Quantitative assessment of the effect of chronic phrenicotomy on the induction of the crossed phrenic phenomenon. Experimental Neurology. 127 (1), 145-153 (1994).
  30. Shih, Y. Y., et al. Ultra high-resolution fMRI and electrophysiology of the rat primary somatosensory cortex. Neuroimage. 73, 113-120 (2013).
  31. Masamoto, K., Kim, T., Fukuda, M., Wang, P., Kim, S. G. Relationship between neural, vascular, and BOLD signals in isoflurane-anesthetized rat somatosensory cortex. Cerebral Cortex. 17 (4), 942-950 (2007).
  32. van Alst, T. M., et al. Anesthesia differentially modulates neuronal and vascular contributions to the BOLD signal. Neuroimage. 195, 89-103 (2019).
  33. Wu, T. L., et al. Effects of isoflurane anesthesia on resting-state fMRI signals and functional connectivity within primary somatosensory cortex of monkeys. Brain and Behavior. 6 (12), 00591 (2016).
  34. Liu, X., Zhu, X. H., Zhang, Y., Chen, W. The change of functional connectivity specificity in rats under various anesthesia levels and its neural origin. Brain Topography. 26 (3), 363-377 (2013).
  35. Liu, X. P., et al. Multiphasic modification of intrinsic functional connectivity of the rat brain during increasing levels of propofol. Neuroimage. 83, 581-592 (2013).
  36. Hutchison, R. M., Hutchison, M., Manning, K. Y., Menon, R. S., Everling, S. Isoflurane induces dose-dependent alterations in the cortical connectivity profiles and dynamic properties of the brain’s functional architecture. Human Brain Mapping. 35 (12), 5754-5775 (2014).
  37. He, Y., et al. Ultra-Slow Single-Vessel BOLD and CBV-Based fMRI Spatiotemporal Dynamics and Their Correlation with Neuronal Intracellular Calcium Signals. Neuron. 97 (4), 925-939 (2018).
  38. Yoshida, K., et al. Physiological effects of a habituation procedure for functional MRI in awake mice using a cryogenic radiofrequency probe. Journal of Neuroscience Methods. 274, 38-48 (2016).

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Real-time FMRIBrain MappingAnimal StudiesAFNI SoftwareEPI AcquisitionFunctional ConnectivityResting-state FMRIElectrical StimulationBold ResponseVoxel-wise Analysis
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Citer Cet Article
Choi, S., Takahashi, K., Jiang, Y., Köhler, S., Zeng, H., Wang, Q., Ma, Y., Yu, X. Real-Time fMRI Brain Mapping in Animals. J. Vis. Exp. (163), e61463, doi:10.3791/61463 (2020).
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