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Medicine

음성 피질 매핑을 위한 탐색된 반복적 경두개 자기 자극을 위한 연구 설계

Published: March 24, 2023 doi: 10.3791/64492
Automatic Translation
1,2, 1,2, 2,3, 1,2,3, 3,5, 4, 3, 2, 1,2, 1,2
1Department of Neuroscience and Biomedical Engineering, Aalto University School of Science, 2BioMag Laboratory, HUS Diagnostic Center, University of Helsinki, Aalto University, and Helsinki University Hospital, 3Department of Clinical Neurophysiology, HUS Diagnostic Center, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, 4Department of Neurosurgery, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, 5Department of Child Neurology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital

Summary

탐색된 반복적 경두개 자기 자극은 음성 관련 피질 영역을 매핑하기 위한 매우 효율적인 비침습적 도구입니다. 뇌 수술을 설계하는 데 도움이 되며 수술 중에 수행되는 직접적인 피질 자극을 가속화합니다. 이 보고서는 수술 전 평가 및 연구를 위해 언어 피질 매핑을 안정적으로 수행하는 방법을 설명합니다.

Abstract

인간의 언어와 관련된 피질 영역은 뇌종양 또는 약물 내성 간질 수술 전에 확실하게 특성화되어야 합니다. 외과적 의사 결정을 위한 언어 영역의 기능적 매핑은 일반적으로 각 환자 내에서 중요한 피질 및 피질 하부 구조의 조직을 식별하는 데 사용되는 전기 직접 피질 자극(DCS)에 의해 침습적으로 수행됩니다. 정확한 수술 전 비침습적 매핑은 수술 계획을 돕고 수술실의 시간, 비용 및 위험을 줄이며 깨어 있는 개두술에 적합하지 않은 환자에게 대안을 제공합니다. MRI, fMRI, MEG 및 PET와 같은 비침습적 영상 방법은 현재 수술 전 설계 및 계획에 적용됩니다. 해부학적 및 기능적 영상은 언어와 관련된 뇌 영역을 식별할 수 있지만 이러한 영역이 언어에 중요한지 여부는 판단할 수 없습니다. 경두개 자기 자극(TMS)은 뇌의 전기장 유도를 통해 피질 신경 집단을 비침습적으로 흥분시킵니다. 언어 관련 피질 부위를 자극하기 위해 반복 모드(rTMS)에 적용하면 수술 중 DCS에 의해 유도된 것과 유사한 언어 관련 오류를 생성할 수 있습니다. 신경항법(nrTMS)과 결합된 rTMS를 통해 신경외과 의사는 이러한 오류가 발생하는 위치를 수술 전 평가하고 언어 기능을 보존하기 위한 DCS 및 수술을 계획할 수 있습니다. nrTMS를 사용하는 비침습적 언어 피질 매핑(SCM)에 대한 자세한 프로토콜이 여기에 제공됩니다. 제안된 프로토콜은 환자 및 부위별 요구에 가장 잘 맞도록 수정할 수 있습니다. 또한 건강한 피험자 또는 수술이 불가능한 질병을 앓고있는 환자의 언어 피질 네트워크 연구에도 적용 할 수 있습니다.

Introduction

뇌 질환(예: 간질 또는 종양)으로 인한 신경외과 수술 중에는 중요한 기능을 지원하는 뇌 영역을 보존하기 위해 절제 범위를 최적화해야 합니다. 언어 관련 영역과 같이 환자의 무결성과 삶의 질에 필수적인 영역은 뇌 조직을 제거하기 전에 특성화해야 합니다. 전형적으로, 그것들은 해부학적 랜드마크(anatomical landmarks)1에 기초하여 개별적으로 식별될 수 없다. 외과적 의사결정을 위한 언어 영역의 기능적 매핑은 일반적으로 전기적 직접 피질 자극(DCS)에 의해 침습적으로 이루어지며, 이를 통해 신경외과 의사는 각 환자 내에서 중요한 피질 및 피질하 구조의 조직을 이해할 수 있다2. 깨어 있는 수술 중 DCS는 언어 기능에 대한 피질 매핑의 황금 표준으로 간주되지만 침습성, 방법론적 문제 및 환자와 수술 팀 모두에게 유발하는 높은 스트레스로 인해 제한됩니다. 이 프로토콜은 탐색된 경두개 자기 자극(탐색된 TMS 또는 nTMS)을 사용하는 비침습적 언어 피질 매핑(SCM)을 설명합니다. 정확한 비침습적 매핑은 수술 계획을 돕고 수술실(OR)의 시간, 비용 및 위험을 줄입니다. 또한 깨어 있는 개두술에 적합하지 않은 환자들을 위한 대안을 제공한다3.

비침습적 영상 방법은 이미 수술 전 계획에 큰 도움이 되었습니다. 해부학적 자기 공명 영상(MRI)은 종양과 뇌 병변을 찾는 데 중요합니다. neuronavigation(신경 내비게이션)4 및 탐색된 TMS 매핑(5)에서, 작업자를 관심 있는 피질 부위로 안내합니다. 확산 기반 MRI(dMRI) 트랙토그래피는 피질 영역을 연결하는 백질 섬유관에 대한 자세한 정보를 제공합니다 5,6. 지난 10년 동안 기능적 영상 기술, 특히 기능적 MRI(fMRI) 및 자기뇌검사(MEG)가 수술 전 운동 및 언어 피질 매핑(SCM)에 점점 더 많이 사용되었습니다2,8,9. 각각의 방법은 수술 전 맵핑 절차에 이점을 가져오고, 예를 들어, 종래의 언어 영역(브로카 및 베르니케 영역) 외부의 기능적으로 관련된 영역에 대한 정보를 제공할 수 있다. fMRI는 고가용성으로 인해 가장 일반적으로 사용되는 방법1이었습니다. 다양한 결과 2,10을 가진 음성 관련 영역의 현지화에서 DCS와 비교되었습니다. 그러나 기능적 영상은 관련된 뇌 영역을 식별할 수 있지만 이러한 영역이 기능을 보존하는 데 중요한지 여부를 결정할 수 없습니다.

탐색 반복 TMS(nrTMS)는 오늘날 수술 전 비침습적 SCM11,12에 대해 앞서 언급한 방법의 대안으로 사용됩니다. nrTMS SCM은 하전두회(IFG), 상측두이랑(STG) 및 변연상회(SMG) 내에서 언어 관련 피질 영역을 식별하는 데 특히 효율적입니다11,13. 이 방법의 장점은 자극에 의해 유발 된 오류의 오프라인 분석을 통해 분석기가 자극 부위를 인식하지 못하게한다는 것입니다. 따라서 피질 부위와 음성 네트워크의 관련성에 대한 선험적 정보 없이 오류를 판단할 수 있습니다. 이것은 분석기가 의미론적 및 음운론적 paraphasia와 같은 오류의 미묘한 차이를 실제 시험11,12보다 더 확실하게 구별할 수 있도록 하는 비디오 녹화에 의해 가능합니다. nrTMS SCM 접근법은 현재 MEG 또는 fMRI 음성 맵핑 단독의 성능을 능가하며(10,14), 추가적인 기능적 또는 해부학적 정보가 nrTMS 절차를 미세 조정하는데 사용될 수 있다. nrTMS를 사용한 수술 전 매핑은 수술 시간을 단축하고 개두술에 필요한 크기와 웅변 피질의 손상을 줄이는 것으로 입증되었습니다15. 입원 시간을 단축하고 종양 조직을 보다 광범위하게 제거할 수 있어 환자 생존율을 높일 수 있다15. nrTMS는 수술 중 DCS 매핑에 대해 검증되었습니다. 특히, SCM에서 nrTMS의 민감도는 높지만 특이성은 DCS13,16에 비해 과도한 위양성으로 낮게 유지됩니다.

현재, nrTMS를 사용한 수술 전 비침습적 SCM은 수술을 위한 환자 선택을 돕고, 수술 설계를 돕고, 수술 중에 수행되는 DCS를 가속화할 수 있다17. 여기서는 신뢰할 수 있는 음성별 결과를 얻기 위해 nrTMS SCM을 수행하는 방법에 대한 자세한 설명이 제공됩니다. 실무 경험을 쌓은 후 제안된 프로토콜은 환자 및 부위별 요구 사항에 가장 잘 맞도록 조정할 수 있습니다. 프로토콜은 음성 생성(언어 정지)18,19 또는 시각 및 인지 기능(20)과 같은 특정 목표로 추가로 확장될 수 있습니다.

Protocol

이 연구는 헬싱키 병원 지구 및 Uusimaa 윤리 위원회의 승인을 받았습니다. 각 피험자로부터 시술 전에 참여에 대한 정보에 입각한 동의를 얻었습니다.

1. 구조 이미지의 준비

  1. 각 피험자에 대해 머리 전체의 고해상도 T1 강조 구조 MRI를 기록합니다(바람직하게는 0mm 슬라이스 간격 및 1mm 슬라이스 두께). 신경 항법 시스템의 지침에 지정된 대로 이미지를 획득합니다.
  2. MR 이미지를 기본 형식(일반적으로 DICOM 또는 NifTI)으로 내비게이션 시스템에 업로드합니다.
  3. MR 이미지를 살펴보고 오류(예: 흐릿한 카디널 포인트, 노이즈 방해 또는 3D 모델 재구성의 잘못된 배치)가 있는지 확인합니다.
  4. 축, 시상 및 관상 MRI 평면에서 기본 지점(즉, 각 귓볼과 나시온의 능선 중간)을 찾고, 평면에서 십자선 기능을 눌러 표시하고, 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하여 정확한 지점을 선택합니다. 그런 다음 마우스로 "랜드마크 추가" 버튼을 누릅니다.
  5. 관심 있는 뇌 영역의 구획을 삽입합니다(예: 다른 기능적 방법[MEG, fMRI, PET]으로 정확히 찾아내거나 MRI 데이터베이스 또는 아틀라스를 기반으로 함)21. "오버레이 이미지" 기능을 선택합니다.

2. 신경 항법 준비

  1. 피험자의 머리와 목 부위에 금속 품목(예: 귀걸이)이 없는지 확인하고 두개내 금속 클립과 같은 절대적인 금기 사항이 없는지 확인하십시오.
  2. 피사체를 환자 의자에 놓습니다. 피사체가 목, 손, 다리를 이완한 상태에서 편안하게 앉을 수 있도록 의자를 조정합니다. 작업자가 조사 중인 전체 반구를 편안하게 자극할 수 있도록 의자 높이를 조정하십시오.
  3. 헤드 트래커를 배치하여 자극 세션 동안 안정화되고 (스티커 또는 스트랩 사용) TMS 코일이 머리 위, 특히 측두엽 영역에서 자유롭게 움직이는 것을 방해하지 않도록합니다. 트래커는 왼쪽 반구가 자극되는 경우 이마에서 약간 오른쪽에 위치할 수 있고 오른쪽 반구가 자극되는 경우 그 반대의 경우도 마찬가지이므로 전전두엽 영역이 자극될 수 있습니다.
  4. 피험자의 머리를 MRI로 재구성된 3D 머리 모델에 공동 등록합니다. 참가자의 머리에 디지타이징 펜을 사용하여 MRI에서 선택한 기본 포인트(나시온, 귀 전 포인트)를 표시합니다. 전체 두개골 표면에 걸쳐 추가 포인트를 디지털화하여 최종 등록 오류를 줄입니다. 3D 헤드 모델에서 강조 표시된 각 지점 위에 디지타이징 펜을 놓고 네비게이터 화면에서 지점이 깜박이기 시작하면 왼쪽 페달을 밟습니다.
  5. 전체 오류가 허용되는 경우에도 등록을 확인합니다(4mm 미만). 디지타이징 펜 끝으로 피사체의 머리를 터치합니다. 펜이 3D MRI 기반 모델 표면의 유사한 위치에 있는지 육안으로 다시 확인합니다. 위치가 MRI의 지점과 일치하지 않으면 2.1-2.4 단계를 반복하십시오.
  6. 자극을 시작하기 전에 피험자와 작업자 모두 귀마개를 착용했는지 확인하십시오.

3. M1 자극에 대한 핫스팟 및 모터 임계값 정의

  1. 안정시 운동 역치(rMT)를 결정하려면 오른손에서 원위 손 근육(예: 외전근 pollicis brevis[APB])을 선택합니다.
    메모. 모터 임계값은 초기 자극 강도를 정의하는 데 사용되며, 이는 아래에 설명된 대로 이후에 변경될 수 있습니다. 따라서 모든 원위 손 근육을 이러한 목적으로 사용할 수 있습니다.
  2. 일회용 젤 전극(직경: ~30mm)을 오른쪽 APB(근육의 배) 위에 놓고 엄지손가락(힘줄) 중앙에 다른 전극을 놓습니다. 접지 전극을 손목 근처에 놓습니다(또는 제조업체의 지침을 따르십시오).
  3. 전극을 근전도(EMG) 증폭기에 연결하고 연속 EMG 신호를 관찰하여 APB가 정지 상태인지 확인합니다. 기록된 근육이 쉽게 이완되지 않으면 손의 위치를 변경하십시오.
  4. APB 모터 임계값을 결정하기 위한 피질 핫스팟을 찾습니다. 모터 손잡이 영역(22)에서 시작하여 몇 개의 TMS 펄스를 전달하고 APB 모터 유발 전위(MEP)가 나타날 때까지 코일을 계속 이동 및 회전시킵니다.
    알림: 일반적으로 엄지손가락의 모터 표현은 손잡이의 측면 벽에 수직으로 위치합니다.
    1. 약 200-500 μV의 MEP를 유발하는 TMS 강도를 선택하십시오. 최대 MEP를 불러일으키기 위해 각도를 약간 변경하여 코일 위치와 방향을 최적화합니다.
  5. 핫스팟 부위에 해당하는 펄스 수를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 자극을 반복하는 옵션을 선택하여 신경 항법 소프트웨어에서 최적의 코일 위치를 저장합니다. 자극을 반복하고, 핫 스폿을 우클릭하고 신경 항법 소프트웨어로부터 운동 역치의 옵션을 선택함으로써 자동 역치 헌팅 알고리즘(23 )을 적용한다.
  6. 이러한 옵션을 사용할 수 없는 경우 TMS 펄스가 20번의 시도 중 10개의 MEP(≥50μV)를 불러일으켜야 한다는 규칙을 적용한다24.

4. 이미지의 기본 이름 지정

  1. 기준선 객체 명명 작업(11, 12) 전에 피사체가 이미지들에 익숙해지도록 한다. 이미지를 인쇄(또는 디지털 형식으로 표시)하고 세션이 시작되기 전에 피험자가 연습하도록 합니다(피험자는 집에서도 연습할 수 있음).
    1. 적절하게 표준화 된 정규화 된 컬러 이미지 (예 : Bank of Standardized Stimuli25; 보충 그림 1).
    2. 일상적인 환경에서 자주 볼 수 있고, 동의어 수가 적으며, 이름 일치도가 높은 이미지만 사용합니다.
  2. 가능한 경우 후두와 성대 위의 피부에 가속도계를 부착하여 Vitikainen et al.26에 설명된 대로 언어 시작을 기록합니다.
  3. 피사체에게 이미지를 하나씩 보여주고 자극 없이 이미지 이름을 큰 소리로 지정하도록 요청하십시오.
    1. 0.5-1m 거리에 배치된 화면에서 피사체에게 이미지를 제시합니다.
    2. 이미지당 700-1,000ms의 표시 시간을 사용합니다.
  4. IPI(Inter-Picture Interval)를 조정하여 각 피사체에 대해 작업을 약간 어렵게 만듭니다(예: 2,500ms에서 시작하여 1,500-4,000ms 사이에서 다양함).
    1. 기준 명명 작업 중에 많은 오류가 발생하는 경우 IPI를 200-300ms 단위로 늘립니다. 작업이 너무 쉬운 경우 IPI를 200-300ms 단위로 줄입니다.
  5. nrTMS를 사용한 실제 음성 매핑 세션의 경우 기본 테스트 중에 적절하게 훈련되지 않았거나, 올바르게 명명되지 않았거나, 명확하게 명명되지 않았거나, 올바르게 표현되지 않았거나, 지연 또는 주저로 명명되었거나, 피험자에게 어려워 보이는 이미지를 생략합니다.
  6. 기준 이름 지정 작업을 세 번 실행하고 성능이 만족스럽지 않으면 4.3-4.5단계를 반복합니다.

5. 음성 피질 매핑

  1. 자극기 출력의 1% 단위로 자극 강도를 높이거나 줄여 자극 강도를 변경하여 각 대상 영역이 피질 손 운동 핫스팟에서 손 근육의 rMT에 대해 정의된 것과 동일한 유도 전기장(E-field)을 받도록 합니다. 일반적으로 rMT 핫스팟과 유사한 피질 E-필드에 도달하기 위해 전두측두엽 표적보다 정수리에 더 높은 강도를 적용해야 합니다.
    1. 머리 표면에 더 가까운 피질 구조를 자극 할 때 강도를 낮춥니다 (사전 정의 된 rMT E- 필드 위의 E- 필드).
  2. 자극을 시작하기 전에 유도된 E-필드 값이 양쪽 반구의 서로 다른 언어 관련 영역에서 거의 유사한지(2-3V/m 차이) 확인하십시오.
    1. 필요한 경우 피질 깊이(박리 깊이)를 조정합니다.
    2. 코일 중심이 공기 중에 있지 않은지 확인하십시오.
  3. 300ms의 기본 PTI(Picture-to-TMS Interval)로 시작하거나 0-400ms PTI를 사용합니다. 150ms 이상의 PTI는 언어 처리와 자극의 중첩을 최적화하는 데 선호됩니다.
  4. 5Hz 자극 속도에서 5개의 펄스로 시작합니다. 피사체가 자극에 의해 유도된 감각에 익숙해지도록 음성 처리와 관련이 없는 피질 영역에서 시작합니다. 그런 다음 예상되는 음성 관련 영역으로 코일을 이동합니다.
  5. 펄스 트레인이 끝나고 피사체의 이름 지정이 완료될 때까지 코일을 같은 위치에 유지하십시오.
  6. 아래에 설명된 대로 피사체의 연기에 초점을 맞춥니다.
    1. 오류가 관찰되지 않으면 다음 위치로 이동합니다.
    2. 오류 또는 망설임이 관찰되면 추가로 2-3 개의 nrTMS 열차에 대해 해당 사이트를 계속 자극 한 다음 계속 진행하십시오. 나중에 다시 자극 될 수 있도록 사이트를 명심하십시오.
    3. 약간의 오류라도 감지되면 코일을 약간 조정하여(예: 약간의 망설임 또는 노력 증가로 인해 명명 중 더 큰 목소리) 더 명확한 오류를 유발합니다.
    4. 같은 장소에서 5회 이상 연속 열차에 자극을 반복하지 마십시오. 다른 피질 부위를 계속 진행하고 나중에 해당 부위를 다시 방문하십시오.
    5. 여러 자극 부위에 반복적인 오차가 나타나면 두피 위의 공기 중의 코일을 들어 올려 오차가 계속 발생하는지 확인합니다.
    6. 오류가 계속 발생하면 잠시 휴식을 취하고 이름 지정이 정상으로 돌아올 때까지 기다립니다.
      메모. 자극과 관련이 없는 반복적인 명명 오류는 언어 관련 영역이 종양이나 다른 병변의 영향을 받는 경우 일반적일 수 있습니다.
    7. 7-10분(최대) 단위로 지속적으로 자극하고 그 사이에 2-5분 휴식을 취하십시오.
      참고: 오류는 자극이 길고 피사체가 피곤할 때 더 흔해집니다.
  7. 가능한 한 많은 제어 반응을 얻기 위해 관련된 모든 해부학적 영역(예: IFG, STG, SMG, 중간 측두엽, 전중심, 후중심 및 각측두엽 피질)을 자극합니다.
  8. 실현 가능하거나 임상적으로 뒷받침되는 경우 양쪽 반구를 자극합니다. 종양 부위 내부 및 주변이나 병변의 추정 부위가 고전적인 언어 관련 부위(종양 및 간질 환자의 경우)에 속하지 않더라도 조심스럽게 자극하십시오.
    1. 특히 큰 병변이 있는 환자에서 소성 변화 또는 질량 효과로 인해 언어 영역에서 가능한 공간적 이동을 식별하기 위해 병변 부위에서 멀리 떨어진 피질 영역을 조사합니다.
  9. 매핑이 통증이나 불편함을 유발하는 경우 최대 자극기 출력의 2%-5% 단위로 TMS 강도를 줄입니다.
  10. 피험자가 유도된 통증이나 불편함을 용납하지 않는 경우 측정을 중지하십시오.

6. 명명 오류가 발생하지 않을 때의 전략

  1. 자극을 종료하고 자극 파라미터를 변경합니다.
  2. 기본값에서 200ms 단위로 IPI를 줄입니다(예: 2,500ms에서 2,300ms로).
  3. 펄스 전달 주파수를 5Hz에서 7Hz로 변경합니다. 제시된 이미지의 시작과 rTMS 사이의 간격을 변경합니다(현재는 증가 또는 감소 여부에 대한 합의가 없음). 자극 강도를 높입니다(불편함을 유발하지 않음).

7. 유발된 명명 오류에 대한 오프라인 분석

  1. 수술실에 최적으로 있어야 하는 전문가(예: 신경 심리학자)와 협력하십시오.
  2. 코일 위치와 비디오 녹화에서 발생할 수 있는 통증 간섭을 관찰하여 유발된 명명 오류를 다시 확인하십시오.
  3. Corina et al.27 에 따라 오류를 분류합니다(예: 실어증, 의미 및 음운 패러시스, 성능 오류).
    1. 베이스라인 비디오에서 특정 유형의 오류가 반복되는 경우 자극 세션 비디오를 분석할 때 오류로 간주하지 마십시오.
  4. rTMS 트레인의 이름을 따서 개체 이름이 지정된 경우 이를 지연 또는 오류 없음으로 간주합니다. 맥박이 전달되는 동안 피험자의 불편함이 있는지 확인하십시오.
  5. 혀, 입술, 턱이 움직여도 피험자가 주어진 물체의 이름을 지을 수 없는 경우, 무응답 오류를 기록한다.
  6. 각 세션에서 이미지 이름이 다르게 지정되면 삭제합니다.
  7. 확실하지 않은 경우 인접한 자극 부위의 성능 또는 동일한 이미지로 다른 반구의 자극 효과를 제어합니다.

Representative Results

통합 스크린과 카메라가 있는 탐색된 경두개 자기 자극 시스템이 사용되었습니다. 그림 1A-C는 서로 다른 PTI(180ms, 200ms 및 215ms)에서 작업 중 한 주제에서 서로 다른 TMS 유발 명명 오류를 강조 표시합니다. TMS 펄스의 타이밍이 유발된 오류 수에 미치는 영향은 분명합니다. 즉, TMS 관련 성능 변화는 서로 다른 PTI의 다른 영역에서 감지되었습니다. 오류의 수는 동일한 피질 부위에서도 TMS 펄스의 타이밍에 따라 달라지며, 이는 상이한 언어 관련 피질 영역에서의 활성화 타이밍의 변화를 입증하는 MEG 연구에 따른것이다 28. 난치성 간질 환자에서 수술 외 DCS 매핑과 300ms에서 고정 PTI를 사용한 nrTMS 간의 결과를 비교한 결과가 그림 2에 나와 있습니다. 이 데이터는 간질29에 초점을 맞춘 이전 간행물에서 얻은 것입니다.

Figure 1
그림 1: 건강한 지원자의 3D MRI 기반 모델을 통해 설명된 nrTMS SCM의 결과. (A) 180ms의 PTI. (B) 200ms의 PTI. (C) 215ms의 PTI. 주요 언어 관련 영역 외에도 프로토콜(단계 5.7)에 설명된 대로 사전 보충 운동 영역(pre-SMA)이 자극되었습니다. 대부분의 오류는 고전 언어 영역(IFG, STG, SMG)에서 발생했지만 SMA 이전과 Broca 영역을 연결하는 경로( A 와 B의 중간선에 가까운 녹색 지점)를 따라 발생했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: 난치성 간질 환자에서 300ms에서 고정 PTI를 사용한 수술 외 DCS 매핑과 nrTMS 간의 결과 비교 . (A) 13세의 수술 외 그리드 매핑. 노란색 구체는 피질의 모든 전극을 나타냅니다. 손과 입의 운동 반응을 유도한 전극 자극 부위(2-5mA)(녹색 원), 명명 정지(실증, 빨간색 원) 및 문장 반복 중단(분홍색 원)이 표시됩니다. (B) 15세에 동일한 환자의 nrTMS SCM. nrTMS로 인한 이상증(빨간색 점), 의미론적 및 음운론적 의역(노란색 점), 망설임(흰색 점)의 부위가 표시됩니다. 재현성이 높고 신뢰할 수 있는 오류 유도가 있는 영역에 동그라미가 표시됩니다. 이 이미지의 데이터는 Lehtinen et al.29의 연구에서 가져온 것입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

보충 그림 1: nrTMS SCM 실험에 제시된 이미지의 예(괄호 안의 핀란드어). (A) 옷걸이 (Henkari). (B) 가위(Sakset). (C) 딸기 (Mansikka). 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

여기에서는 nrTMS SCM에 대한 프로토콜이 제시되며, 이는 음성 및 언어 네트워크의 가장 중요한 허브에 대한 실질적으로 완전한 피질 비침습적 매핑을 가능하게 합니다. 주요 장점은 깨어 있는 개두술30 또는 수술 외29 동안 DCS 매핑을 비침습적으로 시뮬레이션할 수 있다는 것입니다(그림 2 참조). 또한, 건강한 인구31와 수술이 불가능한 질병을 앓고 있는 환자32를 대상으로 한 언어 피질 네트워크 연구에도 적용할 수 있다. SCM을 위한 nrTMS는 표적 선택(예: 뇌졸중 후)과 같은 신경 재활 전략을 개발하는 데에도 적용될 수 있습니다. 수술 전 DCS에 의한 언어 관련 피질 표현에서 가소성 유도는 절제의 범위를 증가시키기 위해 연구되었습니다33 34. 이러한 연구에서 nrTMS SCM의 가능성을 조사해야 합니다.

본 결과에서, 고전적 언어 관련 영역과 pre-SMA를 포함한 비교적 넓은 영역이 세 가지 다른 PTI에서 반복적으로 자극되었다. 각 PTI는 오류에 대해 서로 다른 민감도와 특이성을 보였지만 비침습적 뇌 자극에서 잘 알려진 반응 가변성도 입증했습니다35. 대부분의 오류는 IFG, STG, pre-SMA 및 전두엽 경사로36의 자극에 의해 유도되었습니다. 이것은 nrTMS SCM의 힘을 강조합니다. 특히, DCS와 비교하여 자극은 여러 영역을 매우 유연하게 타겟팅할 수 있습니다. 우리는 PTI를 변경하고 많은 세션을 기록하는 것이 학습 효과와 관련된 반응 시간26,29를 명확하게 가속화하지 않는다는 것을 관찰했습니다.

이 프로토콜은 nrTMS SCM의 정확도에 영향을 줄 수 있는 다양한 매개변수를 강조합니다. 결과는 TMS 운영자의 선택에 민감할 수 있습니다. 본 논문은 잘 테스트된 자극 매개변수와 함께 표준 지침을 제공하는 것을 목표로 합니다. 높은 특이성은 ISI, PTI, 코일 위치 및 rTMS 주파수를 포함한 여러 가지 파라미터를 적절하게 선택함으로써 발생합니다. 이러한 매개변수는 유도된 오류의 특이성에 영향을 미치며, 이는 기본 피질 영역의 기능을 반영합니다. 매개변수 선택은 언어의 신경생물학에 대한 현재 지식을 기반으로 해야 합니다.

네이밍 작업을 위한 이미지는 자체적으로 잘못된 네이밍을 유도하지 않도록 선택해야 합니다(보충 그림 1). 여기서, 이미지들은 표준화된 이미지 뱅크로부터 선택되었고, 다양한 명명 파라미터들(25, 37)에 대해 제어되었다. 예를 들어, 이미지 풀은 일상적인 사용에서 유사한 복잡성과 빈도를 가진 항목으로 제한되었으며 높은 이름 일치도 있었습니다. 영상의 선택은 각 수술 센터(38), 조사 대상 인구(39), 피검 대상의 모국어(40,41) 및 사용된 작업(42)의 필요에 기초하여 달라질 수 있다. 프로토콜에 제시된 바와 같이, 현장 명명은 주관적이기 때문에 기준선 이미지 선택은 각 피사체에 대해 최종적으로 개별화됩니다.

자극 빈도는 개별적으로 정의될 필요가 있는데, 그 이유는 탐색된 경두개 자기 뇌 자극(43) 동안 오류의 분포를 결정할 수 있기 때문이다. 제시된 선택 4-8Hz는 Epstein et al.44의 rTMS 작업을 기반으로 합니다. 초기 자극 주파수는 5Hz로 설정됩니다. 오류가 감지되지 않으면 자극 주파수가 7Hz로 증가합니다. 주파수가 높을수록 nrTMS로 인한 통증이 감소하고 명명 오류의 특이성이 증가할 수 있습니다45. 주파수가 높을수록 펄스를 짧고 구체적인 시간 간격으로 제한할 수 있다는 이점도 있습니다. 그러나, 그것들은, 예를 들어, 스피치 모터 실행(44, 46)과 관련된 기능들에 영향을 미칠 수 있는데, 이는 본 프로토콜의 주요 타겟이 아니다.

PTI를 150-400ms 사이에서 변경하는 것이 좋습니다. 이것은 오브젝트 네이밍 작업(28, 47) 동안 워드 검색을 위한 중요한 시간 윈도우이다. 이 프로토콜은 이미지 표현 후 처음 150ms 동안 발생하고 객체 명명에 영향을 미칠 수 있지만 음성 생성과 관련이 없는 기본 시각 처리의 간섭을 피함으로써 음성 특이성을 목표로 합니다. PTI에 대한 권장 상한은 동일한 피사체28,48에서 그림 명명의 일반적인 응답 대기 시간을 기반으로 하며 피사체 간 최적 값의 개별 편차를 예상할 수 있습니다(그림 1 참조). PTI 선택은 이상적으로는 개인화된 측정을 기반으로 해야 하지만 임상 환경에서는 논리적으로 까다로울 수 있습니다. 헬싱키 대학 병원 프로토콜은 일반적으로 300ms PTI로 시작합니다. 또한, 여러 언어 연구(28,47,50)에 의해 나타난 바와 같이, 자극 영역(12,13,49)에 기초하여 PTI를 변화시키는 것이 유용할 수 있다. 그럼에도 불구하고 위에서 언급한 창 밖의 PTI는 수술 전 평가에 유용한 명명 오류를 유발할 수도 있습니다(비교 연구를 위해 0-300ms의 PTI를 사용하는 Krieg et al.49 참조).

피질 언어 네트워크는 널리 퍼져 있으며 개인마다 다르며, 특히 종양 및 간질 환자에서다양합니다 29,30,39. nrTMS는 깨어 있는 개두술 자극27,51 동안 관찰되는 것과 유사하게 개인에 걸쳐 큰 변동성으로 언어 장애를 유발합니다. fMRI(50), DTI(52,53,54) 및 MEG(55)로부터 얻어진 정보는 nTMS 사용자를 지시할 수 있고, 각 개인에 맞게 조정된 절차를 초래할 수 있으며, 따라서, 보다 구체적이고 정확하다. nrTMS SCM의 목표는 특이성을 높이고, 무응답자의 수를 줄이고, DCS를 안정적으로 안내하거나, 자원과 조건으로 인해 고도로 전문화된 전문가 팀이 수행할 수 없을 때 DCS를 교체하는 것입니다. 미래에, 다중 유전자좌 TMS(mTMS)는 자극 코일(56)을 물리적으로 이동시키지 않고 피질의 상이한 부분들을 자극하는 절차에 적용될 수 있다.

본 프로토콜은 몇몇 타입의 네이밍 작업들(42, 57) 또는 다른 인지 작업들(계산, 의사결정 등)로 수행될 수 있다 58. 비디오 녹화는 자극 중에 관찰되지 않을 수 있는 작업 수행의 중요한 특징(예: 운동 언어 정지가 유도되지 않음을 나타내는 피험자의 찡그린 얼굴)을 공개할 수 있습니다. 이 설정을 통해 비디오 녹화를 공동으로 시청하여 nrTMS로 인한 경험과 감각에 대해 피험자에게 질문할 수도 있습니다. 이것은 통증으로 인한 오류와 nrTMS의 실제 효과를 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 프로토콜은 상이한 피험자 그룹(예를 들어, 이중 언어를 구사하는 개인(31))에 대해 그리고 각각의 외과 또는 연구팀의 요구에 부응하기 위해 용이하게 수정될 수 있다.

Disclosures

PL은 운동 및 언어 피질 매핑을 위해 Nexstim Ltd.의 컨설턴트였습니다.

Acknowledgments

Pantelis Lioomis는 HUS VTR 보조금(TYH2022224), Päivikki 및 Sakari Sohlberg 재단의 Salla Autti, Paulo 재단 및 핀란드 아카데미의 Hanna Renvall(보조금 321460)의 지원을 받았습니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Neurology surface electrodes Ambu A/S Ambu Neuroline Ground
Neurology surface electrodes Ambu A/S Ambu Neuroline 720
Off-line speech error analyzer Nexstim Ltd NexSpeech 2.1.0
Single patient surface electrode Ambu A/S Ambu Neuroline 700
Stimulator Nexstim Ltd NBS 4.3

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Lioumis, P., Autti, S., Wilenius, J., Vaalto, S., Lehtinen, H., Laakso, A., Kirveskari, E., Mäkelä, J. P., Liljeström, M., Renvall, H. Study Design for Navigated Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation for Speech Cortical Mapping. J. Vis. Exp. (193), e64492, doi:10.3791/64492 (2023).

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