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방법 논문

CMAP 스캔 MUNE (MScan)-소설 모터 단위 번호 추정 (MUNE) 메서드

12.2K 조회수

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DOI:

10.3791/56805

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2018년 6월 7일

 ,  , 

이 논문에서

요약

이 프로토콜에는 피팅 모델 복합 근육 활동 전위의 상세한 자극-반응 곡선을 여는 근육에서 작동 모터 단위 수를 추정 하는 새로운 방법을 설명 합니다. 그것은 신속 하 고 쉽게 수행 하 고 분석 하 고 우수한 재현성을 있다.

초록

처럼 모터 단위 번호 추정 (MUNE)를 위한 다른 방법을 복합 근육 활동 전위 (CMAP) 스캔 MUNE (MScan) 근육에서 작동 모터 단위 수를 추정 하는 비-침략 적 electrophysiologic 방법입니다. MUNE는 neuropathies 및 neuronopathies의 평가 대 한 중요 한 도구입니다. 사용에서 MUNE 하는 대부분의 메서드와 달리 MScan 피팅 모델 상세한 자극-반응 곡선을 여는 근육의 모든 모터 유닛 평가 또는 CMAP 스캔. 그것은 그로 인하여 단위의 작은 샘플에서 추정에 따라 모든 MUNE 방법에 내재 된 편견을 방지 합니다. 처럼 ' 베이지안 MUNE,' 피팅 모델, MScan 분석 작품 다른 진폭, 임계값 및 임계값 variabilities, 모터 단위 구성 하지만 피팅 방법은 다르다, 그리고 완성 된 몇 시간 보다는 5 분 이내. MScan 오프 라인 분석 2 단계로 작동: 첫째, 기울기와 검색에 포인트의 차이에 따라 예비 모델을 생성 하 고 둘째,이 모델은 다음 원래 검색 사이 적합을 개선 하기 위해 모든 매개 변수를 조정 하 여 세련 된 및 모델에서 생성 하는 검사.

이 새로운 방법은 재현성에 대 한 테스트 되었습니다 고 두 눈을 멀게 의사에 의해 두 번 반복 녹화 22 루 경화 증 (ALS) 환자와 각 테스트 20 건강 한 컨트롤에 시간. MScan 보여 우수한 내 고 남북 rater 재현성의 ICC 값 > 0.98와 평균 12.3 ± 1.6% 변동 계수. 두 관측 사이 내부 평가자 재현성에 차이가 없었다. 평균 녹화 시간 이었다 6.27 ± 0.27 분.

이 프로토콜 CMAP 스캔을 기록 하는 방법 및 수의 견적 및 작동 모터 유닛 크기 파생 MScan 소프트웨어를 사용 하는 방법에 설명 합니다. MScan 이다 빠르고, 편리 하 고, 재현 방법, 진단 및 신경 근육 학 장애에서 질병의 진행을 모니터링 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

서론

모터 시스템 운동 근육 섬유를 활성화 함께 개별 모터 신경 섬유를 말합니다, 모터 단위에 따라 달라 집니다 그리고 모터 유닛 번호 전방 경적 세포 또는 단일 근육1innervating 축 삭의 수입니다. Denervation 및 reinnervation 프로세스 동안 건강 한 축 삭 부수적인 돋 아에 의해 손실 축 삭의 역할에 걸릴. 따라서, 복합 근육 활동 전위 (CMAP) 진폭은 모터 유닛 손실의 정도 대 한 필요한 정보를 제공 하지 않습니다. CMAP 진폭 모터 단위의 50% 이상 손실 됩니다 경우에 시작할 수 있습니다. 마찬가지로, 비정상적인 자발적인 활동 또는 모터 단위 잠재력 (MUP) 변경의 크기 denervation 정도 연결 되지 않습니다.

전반적으로, 모터 단위 번호의 간단 하 고, 직접 측정에 대 한 수 없습니다 electrophysiological 기술이입니다. 대신, 모터 유닛 번호 (MUNE)의 더 낮은 모터 신경 손실2를 평가 하기 위해 사용 됩니다. 여러 가지 MUNE 방법은 증분 자극 MUNE McComas3에 의해 1971 년에 도입 된 첫 번째 방법의 구현 이후 개발 되었습니다. 대부분의 방법은 여러 표면....

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프로토콜

모든 과목 시험, 전에 그들의 서 면된 동의 주어 야 하 고 녹음 프로토콜 적절 한 로컬 윤리 검토 보드에 의해 승인을 받아야 한다. 여기에 설명 된 모든 메서드는 지역 과학 윤리 위원회와 덴마크어 데이터 보호 기관에 의해 승인 되었다.

참고: 레코딩 소프트웨어의 일부인 "TRONDNF" 녹음 프로토콜 만들어집니다 (재료의 표 참조). 사용 된 다른 장비는 바이 폴라 자극, 50 Hz 노이즈 제거 기, 증폭기, 그리고는 아날로그-디지털 (A/D) 보드 (또한 권장 치십시오 (EMG) 활동의 피드백에 대 한 오디오 앰프 이며 동안 소리를 잘라 상자는 음소거 전기 자극)입니다. 모터 유닛 번호 MScan 메서드에서 추정 세 단계가 포함 됩니다: 1)의 준비 (신경 흥분 연구)에 관해서는 주제 2) 기록 CMAP 스캔 하 고 3) MScan 소프트웨어로 결과 분석. 아래 설명 된 녹음 절차는 소프트웨어와 우리가 사용 하는 악기 ( 테이블의 자료를 참조 하십시오); 이러한 다른 소프트웨어 및 하드웨어에 대 한 적응 해야 합니다.

1입니다. 피사체의 준비

  1. 그들은 필요가 없습니다 (특히 신경 및 ....

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결과

다음 결과 MScan 메서드 두 설립 기술로 비교 되었다 최근 연구에서 얻어 졌다: 여러 포인트 자극 MUNE (MPS)와 모터 유닛 번호 색인 (Munix)13. 결과이 프로토콜에서 설명 하는 기술, 우수한 재현성 일관 된 결과 얻을 수 보여줍니다. 메서드 CMAP 보다는 질병의 초기 단계에서 건강 한 컨트롤에서 ALS 환자를 분화 할 수 있다 그리고 그것은 빠르고 사용 하기 쉬운13. 이 방법은 임상 사용에 적합 있을 수 있습니다 제안 합니다.

건강 한 컨트롤 대 환자: 총 168 MScan 녹음 22 환자와 각 주제에 대 한 두 명의 다른 관찰자에 의해 두 개의 녹음 20 건강 한 과목에서 수행 했다. 모터 단위의 평균 수는 크게 건강 한 컨트.......

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토론

프로토콜 내에서 중요 한 단계: MScan 고도로 자동화 된 절차 이지만 모든 EMG 방법, 것과 같이 주의 해야 일관 된 결과를 얻을. 준비 단계에서는 CMAP 스캔 동안 자발적인 활동 또는 운동 유물은 CMAP의 스 퓨 리 어스 변화를 소개 하 고 예비 모델의 생성을 혼동 이후 휴식을 달성 하는 것이 중요입니다.

수정 및 문제 해결: 우리는 손가락, 그리고 최고의 다리 위치를 찾을 수 있도록 청각 EMG 피드백의 사용의 녹화는 몇 가지 분산을 피하기 위해 도움이 발견.

는 기술의 한계: CMAP 스캔에 점의 유한 수 응답 및 만들기의 확률적 특성 때문에, 하나는 동일한 기록의 각 분석 후 단위 정확 하 게 동일한 수를 찾을 수 기대할 수 없다. 도 이상적인 녹음 MUNE 값에서 약 7%의 절대 오차는 피할 수 없는

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공개 사항

충돌: HB이이 연구에 사용 된 그의 Qtrac 소프트웨어의 판매에 대 한 UCL에서 로열티를 받습니다. 다른 저자는 잠재적인 충돌의 관심 있다. 모든 저자는 최종 문서를 승인 했습니다.

감사의 글

이 연구는 Lundbeck 재단이 주로 재정적으로 지원 되었다.

또한, Knud og 디스 Eriksens Mindefond, Søster 및 베르너 Lipperts 좋아한다, Fonden Lægevidenskabens Fremme 및 Aage og 위해선 Johanne 루이 Hansens 좋아한다이 연구 지원.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
QtracW 소프트웨어Digitimer Ltd (저작권 Institute of Neurology, University College, London)QtracW
MScanFitDigitimer Ltd (저작권 Institute of Neurology, University College, London)QtracW
DS5 바이폴라 자극기Digitimer LtdDS5
D440 앰프Digitimer LtdD440-2 (2 채널) 또는 D440-4 (4 채널)
HumBug 노이즈 제거기Digitimer LtdHumbug
아날로그-디지털(A/D) 보드National InstrumentsNI-6221

참고문헌

  1. Sherrington, C. REMARKS ON THE FOREGOING LETTER. Can. Med. Assoc. J. 20, 66-67 (1929).
  2. Gooch, C. L., et al. Motor unit number estimation: a technology and literature review. Muscle Nerve. 50, 884-893 (2014).
  3. McComas, A. J., Fawcett, P. R., Campbell, M. J., Sica, R. ....

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