Summary

In vivo Positronemissionstomografi for at afsløre aktivitetsmønstre induceret af dyb hjernestimulering hos rotter

Published: March 23, 2022
doi:

Summary

Vi beskriver en præklinisk eksperimentel metode til at evaluere metabolisk neuromodulation induceret af akut dyb hjernestimulering med in vivo FDG-PET. Dette manuskript omfatter alle eksperimentelle trin, fra stereotaxisk kirurgi til anvendelse af stimuleringsbehandling og erhvervelse, behandling og analyse af PET-billeder.

Abstract

Dyb hjernestimulering (DBS) er en invasiv neurokirurgisk teknik baseret på anvendelse af elektriske impulser på hjernestrukturer involveret i patientens patofysiologi. På trods af DBS’s lange historie forbliver dens virkningsmekanisme og passende protokoller uklare, hvilket understreger behovet for forskning, der sigter mod at løse disse gåder. I denne forstand repræsenterer evaluering af in vivo-virkningerne af DBS ved hjælp af funktionelle billeddannelsesteknikker en stærk strategi til at bestemme virkningen af stimulering på hjernens dynamik. Her beskrives en eksperimentel protokol for prækliniske modeller (Wistar-rotter) kombineret med en langsgående undersøgelse [18F] -fluorodeoxyclucose positronemissionstomografi (FDG-PET) for at vurdere de akutte konsekvenser af DBS på hjernens metabolisme. For det første gennemgik dyr stereotaktisk kirurgi til bilateral implantation af elektroder i den præfrontale cortex. En postkirurgisk computertomografi (CT) scanning af hvert dyr blev erhvervet for at verificere elektrodeplacering. Efter en uges bedring blev der erhvervet en første statisk FDG-PET for hvert opereret dyr uden stimulering (D1), og to dage senere (D2) blev en anden FDG-PET erhvervet, mens dyr blev stimuleret. Til det blev elektroderne forbundet til en isoleret stimulator efter administration af FDG til dyrene. Således blev dyr stimuleret i løbet af FDG-optagelsesperioden (45 min), hvilket registrerede de akutte virkninger af DBS på hjernens metabolisme. I betragtning af denne undersøgelses sonderende karakter blev FDG-PET-billeder analyseret ved en voxel-klog tilgang baseret på en parret T-test mellem D1- og D2-undersøgelser. Samlet set tillader kombinationen af DBS og billeddannelsesundersøgelser at beskrive neuromodulationskonsekvenserne på neurale netværk, hvilket i sidste ende hjælper med at opklare gåderne omkring DBS.

Introduction

Udtrykket neurostimulering omfatter en række forskellige teknikker, der sigter mod at stimulere nervesystemet med et terapeutisk mål1. Blandt dem skiller dyb hjernestimulering (DBS) sig ud som en af de mest udbredte neurostimuleringsstrategier i klinisk praksis. DBS består af stimulering af dybe hjernekerner med elektriske impulser leveret af en neurostimulator, implanteret direkte i patientens krop, gennem elektroder placeret i hjernemålet, der skal moduleres ved stereotaktisk kirurgi. Antallet af artikler, der evaluerer gennemførligheden af DBS-anvendelse i forskellige neurologiske og psykiatriske lidelser, vokser kontinuerligt2, selvom kun nogle af dem er blevet godkendt af Food and Drug Association (FDA) (dvs. essentiel tremor, Parkinsons sygdom, dystoni, obsessiv-kompulsiv lidelse og medicinsk ildfast epilepsi)3 . Desuden er et stort antal hjernemål og stimuleringsprotokoller under forskning til DBS-behandling af mange flere patologier end officielt godkendt, men ingen af dem betragtes som endelige. Disse uoverensstemmelser i DBS-forskning og kliniske procedurer kan til dels skyldes manglende fuld forståelse af dens virkningsmekanisme4. Derfor gøres der en enorm indsats for at dechiffrere in vivo-virkningerne af DBS på hjernens dynamik, da ethvert fremskridt, uanset hvor lille, vil hjælpe med at forfine DBS-protokoller for større terapeutisk succes.

I denne sammenhæng åbner molekylære billeddannelsesteknikker et direkte vindue til at observere in vivo neuromodulerende virkninger af DBS. Disse tilgange giver mulighed for ikke kun at bestemme virkningen af DBS, mens den anvendes, men også at opklare arten af dens konsekvenser, forhindre uønskede bivirkninger og klinisk forbedring og endda tilpasse stimuleringsparametre til patientens behov5. Blandt disse metoder er positronemissionstomografi (PET) ved hjælp af 2-deoxy-2-[18F] fluor-D-glucose (FDG) af særlig interesse, fordi den giver specifik og realtidsinformation om aktiveringstilstanden for forskellige hjerneområder6. Specifikt giver FDG-PET-billeddannelse en indirekte evaluering af neural aktivering baseret på det fysiologiske princip om metabolisk kobling mellem neuroner og gliaceller6. I denne forstand har flere kliniske undersøgelser rapporteret DBS-modulerede hjerneaktivitetsmønstre ved hjælp af FDG-PET (se3 for gennemgang). Ikke desto mindre pådrager kliniske undersøgelser sig let flere ulemper, når de fokuserer på patienter, såsom heterogenitet eller rekrutteringsvanskeligheder, hvilket stærkt begrænser deres forskningspotentiale6. Denne sammenhæng fører forskere til at bruge dyremodeller af menneskelige tilstande til at evaluere biomedicinske tilgange før deres kliniske oversættelse eller, hvis de allerede anvendes i klinisk praksis, til at forklare den fysiologiske oprindelse af terapeutiske fordele eller bivirkninger. På trods af de store afstande mellem menneskelig patologi og den modellerede tilstand hos forsøgsdyr er disse prækliniske tilgange således afgørende for en sikker og effektiv overgang til klinisk praksis.

Dette manuskript beskriver en eksperimentel DBS-protokol for murinemodeller kombineret med en langsgående FDG-PET-undersøgelse for at vurdere de akutte konsekvenser af DBS på hjernens metabolisme. De resultater, der opnås med denne protokol, kan bidrage til at opklare de indviklede modulerende mønstre induceret af hjerneaktivitet af DBS. Derfor tilvejebringes en passende eksperimentel strategi til in vivo konsekvenserne af stimulering, så klinikere kan forudse terapeutiske virkninger under specifikke omstændigheder og derefter tilpasse stimuleringsparametre til patientens behov.

Protocol

Forsøg med forsøgsdyr blev udført i overensstemmelse med De Europæiske Fællesskabers rådsdirektiv 2010/63/EU og godkendt af Den Etiske Komité for Dyreforsøg på Hospital Gregorio Marañón. En grafisk oversigt over forsøgsprotokollen er vist i figur 1A. 1. Hjernemållokalisering ved in vivo neuroimaging Forberedelse af dyrBEMÆRK: Der blev brugt Wistar-hanrotter på ~300 g.Placer dyret i en anæstesiinduktionsboks og…

Representative Results

Dyrene blev ofret ved hjælp af CO2 i slutningen af undersøgelsen, eller når dyrets velfærd blev kompromitteret. Et eksempel på en komplet PET/CT-undersøgelse fra et opereret dyr er vist i figur 3. Således kan elektroden indsat i rottehjernen tydeligt observeres på CT-billedet vist i figur 3A. Denne billedbehandlingsmetode giver god anatomisk information og letter registreringen af FDG-PET-billeder, da funktionelle modaliteter har tendens til a…

Discussion

I betragtning af fremskridtene i forståelsen af hjernefunktion og de neurale netværk, der er involveret i patofysiologien af neuropsykiatriske lidelser, anerkender mere og mere forskning potentialet i DBS i en bred vifte af neurologisk baserede patologier2. Imidlertid forbliver virkningsmekanismen for denne terapi uklar. Flere teorier har forsøgt at forklare de virkninger, der er opnået under specifikke patologiske og stimulerende omstændigheder, men heterogeniteten af de foreslåede undersø…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Vi takker prof. Christine Winter, Julia Klein, Alexandra de Francisco og Yolanda Sierra for deres uvurderlige støtte til optimeringen af den her beskrevne metode. MLS blev støttet af Ministerio de Ciencia e Innovación, Instituto de Salud Carlos III (projektnummer PI17/01766 og tilskudsnummer BA21/0030), der blev medfinansieret af Den Europæiske Fond for Regionaludvikling (EFRU), “A way to make Europe”. CIBERSAM (projektnummer CB07/09/0031); Delegación del Gobierno para el Plan Nacional sobre Drogas (projektnummer 2017/085) Fundación Mapfre; og Fundación Alicia Koplowitz.  MCV blev støttet af Fundación Tatiana Pérez de Guzmán el Bueno som stipendiatindehaver af denne institution og EU’s fælles program – Neurodegenerative Disease Research (JPND). DRM blev støttet af Consejería de Educación e Investigación, Comunidad de Madrid, medfinansieret af Den Europæiske Socialfond “Investering i din fremtid” (tilskudsnummer PEJD-2018-PRE/BMD-7899). NLR blev støttet af Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, “Programa Intramural de Impulso a la I+D+I 2019”. MD’s arbejde blev støttet af Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN) og Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) (PT20/00044). CNIC støttes af Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN) og Pro CNIC Foundation og er et Severo Ochoa Center of Excellence (SEV-2015-0505).

Materials

7-Tesla Biospec 70/20 scanner Bruker, Germany SN0021 MRI scanner for small animal imaging
Betadine Meda Pharma S.L., Spain 644625.6 Iodine solution (iodopovidone)
Beurer IL 11 Beurer SN87318 Infra-red light
Bipolar cable 50 cm w/50 cm mesh covering up to 100 cm Plastics One, USA 305-305 (CM)
Bipolar cable TT2  50 cm up to 100 cm Plastics One, USA 305-340/2 Bipolar cable TT2  50 cm up to 100 cm
Buprex Schering-Plough, S.A 961425 Buprenorphine (analgesic)
Ceftriaxona Reig Jofré 1g IM Laboratorio Reig Jofré S.A., Spain 624239.1 Ceftriaxone (antibiotic)
Commutator Plastics One, USA SL2+2C 4 Channel Commutator for DBS
Concentric bipolar platinum-iridium electrodes Plastics One, USA MS303/8-AIU/Spc Electrodes for DBS
Driller Bosh T58704 Driller
FDG Curium Pharma Spain S.A., Spain —– 2-[18F]fluoro-2-deoxy-D-glucose (PET radiotracer)
Heating pad DAGA, Spain 23115 Heating pad
Ketolar Pfizer S.L., Spain 776211.9 Ketamine (anesthetic drug)
Lipolasic 2 mg/g Bausch & Lomb S.A, Spain 65277 Ophthalmic lubricating gel
MatLab R2021a The MathWorks, Inc Support software for SPM12
MRIcro McCausland Center for Brain Imaging,  University of South Carolina, USA v2.1.58-0 Software for imaging preprocessing and analysis
Multimodality Workstation (MMWKS) BiiG, Spain Software for imaging processing and analysis
Omicrom VISION VET RGB Medical Devices, Spain 731100 ReV B Cardiorrespiratory monitor for small imaging
Prevex Cotton buds Prevex, Finland —– Cotton buds
Sevorane AbbVie Spain, S.L.U, Spain 673186.4 Sevoflurane (inhalatory anesthesia)
Small screws Max Witte GmbH 1,2 x 2 DIN 84 A2 Small screws
Standard U-Frame Stereotaxic Instrument for Rat, 18° Ear Bar Harvard Apparatus, USA 75-1801 Two-arms Stereotactic frame for rat
Statistical Parametric Mapping (SPM12) The Wellcome Center for Human Neuroimaging, UCL Queen Square Institute of Neurology, UK SPM12 Software for voxel-wise imaging analysis
STG1004 Multi Channel Systems GmbH, Germany STG1004 Isolated stimulator
SuperArgus PET/CT scanner Sedecal, Spain S0026403 NanoPET/CT scanner for small animal imaging
Suture thread with needle, 1/º Lorca Marín S.A., Spain 55325 Braided natural silk non-absorbable suture 1/0, with triangle needle
Technovit 4004 (powder and liquid) Kulzer Technique, Germany 64708471; 64708474 Acrylic dental cement for craniotomy tap
Wistar rats (Rattus norvergicus) Charles River, Spain animal facility Animal model used
Xylagesic Laboratorios Karizoo, A.A, Spain 572599-4 Xylazine (anesthetic drug)
Normon S.A., Spain 602910 Mepivacaine in gel for topical use

Referências

  1. Gildenberg, P. L. Neuromodulation: A historical perspective. Neuromodulation. 1, 9-20 (2009).
  2. Lee, D. J., Lozano, C. S., Dallapiazza, R. F., Lozano, A. M. Current and future directions of deep brain stimulation for neurological and psychiatric disorders. Journal of Neurosurgery. 131 (2), 333-342 (2019).
  3. Casquero-Veiga, M. Preclinical molecular neuroimaging in deep brain stimulation. Complutense University of Madrid. , (2021).
  4. Blaha, C. D. Theories of deep brain stimulation mechanisms. Deep Brain Stimulation: Indictions and Applications. , 314-338 (2016).
  5. Fins, J. J. Deep brain stimulation: Ethical issues in clinical practice and neurosurgical research. Neuromodulation. 1, 81-91 (2009).
  6. Desmoulin-Canselier, S., Moutaud, B. Animal models and animal experimentation in the development of deep brain stimulation: From a specific controversy to a multidimensional debate. Frontiers in Neuroanatomy. 13, 51 (2019).
  7. Casquero-Veiga, M., Hadar, R., Pascau, J., Winter, C., Desco, M., Soto-Montenegro, M. L. Response to deep brain stimulation in three brain targets with implications in mental disorders: A PET study in rats. PLOS One. 11 (12), 0168689 (2016).
  8. Casquero-Veiga, M., García-García, D., Desco, M., Soto-Montenegro, M. L. Understanding deep brain stimulation: In vivo metabolic consequences of the electrode insertional effect. BioMed Research International. 2018, 1-6 (2018).
  9. Casquero-Veiga, M., García-García, D., Pascau, J., Desco, M., Soto-Montenegro, M. L. Stimulating the nucleus accumbens in obesity: A positron emission tomography study after deep brain stimulation in a rodent model. PLOS One. 13 (9), 0204740 (2018).
  10. Pascau, J., Vaquero, J. J., Abella, M., Cacho, R., Lage, E., Desco, M. Multimodality workstation for small animal image visualization and analysis. Scientific Papers. Molecular Imaging and Biology. 8, 97-98 (2006).
  11. Paxinos, G., Watson, C. . The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates. , (1998).
  12. Roy, M., et al. A dual tracer PET-MRI protocol for the quantitative measure of regional brain energy substrates uptake in the rat. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (82), e50761 (2013).
  13. Klein, J., et al. A novel approach to investigate neuronal network activity patterns affected by deep brain stimulation in rats. Journal of Psychiatric Research. 45 (7), 927-930 (2011).
  14. Soto-Montenegro, M. L., Pascau, J., Desco, M. Response to deep brain stimulation in the lateral hypothalamic area in a rat model of obesity: In vivo assessment of brain glucose metabolism. Molecular Imaging and Biology. , 830-837 (2014).
  15. Pascau, J., et al. Automated method for small-animal PET image registration with intrinsic validation. Molecular Imaging and Biology. 11 (2), 107-113 (2009).
  16. Andersson, J. L. R. How to estimate global activity independent of changes in local activity. Neuroimage. 244 (60), 237-244 (1997).
  17. . Wellcome Trust Centre for Neuroimaging SPM12-Statitstical Parametric Mapping Available from: https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/ (2022)
  18. Lozano, A. M., et al. Deep brain stimulation: current challenges and future directions. Nature Reviews Neurology. 15 (3), (2019).
  19. Boecker, H., Drzezga, A. A perspective on the future role of brain pet imaging in exercise science. NeuroImage. 131, (2016).
  20. Sprengers, M., et al. Deep brain stimulation reduces evoked potentials with a dual time course in freely moving rats: Potential neurophysiological basis for intermittent as an alternative to continuous stimulation. Epilepsia. 61 (5), 903-913 (2020).
  21. Middlebrooks, E. H., et al. Acute brain activation patterns of high- versus low-frequency stimulation of the anterior nucleus of the thalamus during deep brain stimulation for epilepsy. Neurosurgery. 89 (5), 901-908 (2021).
  22. Ashkan, K., Rogers, P., Bergman, H., Ughratdar, I. Insights into the mechanisms of deep brain stimulation. Nature Reviews Neurology. 13 (9), 548-554 (2017).
  23. Williams, N. R., Taylor, J. J., Lamb, K., Hanlon, C. A., Short, E. B., George, M. S. Role of functional imaging in the development and refinement of invasive neuromodulation for psychiatric disorders. World Journal of Radiology. 6 (10), 756-778 (2014).
  24. Rodman, A. M., Dougherty, D. D. . Nuclear medicine in neuromodulation. Neuromodulation in Psychiatry. , 81-99 (2016).
  25. Albaugh, D. L., Shih, Y. -. Y. I. Neural circuit modulation during deep brain stimulation at the subthalamic nucleus for Parkinson’s disease: what have we learned from neuroimaging studies. Brain Connectivity. 4 (1), 1-14 (2014).
  26. Mayberg, H. S., et al. Reciprocal limbic-cortical function and negative mood: Converging PET findings in depression and normal sadness. Neurology, and Radiology. 156 (5), 675-682 (1999).
  27. Kennedy, S. H., et al. Differences in brain glucose metabolism between responders to CBT and Venlafaxine in a 16-week randomized controlled trial. American Journal of Psychiatry. 164 (5), 778-788 (2007).
  28. Kennedy, S. H., et al. Changes in regional brain glucose metabolism measured with positron emission tomography after paroxetine treatment of major depression. American Journal of Psychiatry. 158 (6), 899-905 (2001).
  29. Brown, E. C., Clark, D. L., Forkert, N. D., Molnar, C. P., Kiss, Z. H. T., Ramasubbu, R. Metabolic activity in subcallosal cingulate predicts response to deep brain stimulation for depression. Neuropsychopharmacology. 45, 1681-1688 (2020).
  30. Klooster, D. C. W., et al. Technical aspects of neurostimulation: Focus on equipment, electric field modeling, and stimulation protocols. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 65, 113-141 (2016).
  31. Kasoff, W., Gross, R. E. Deep brain stimulation: Introduction and Technical Aspects. Neuromodulation in Psychiatry. , 245-275 (2016).
  32. Perez-Caballero, L., et al. Early responses to deep brain stimulation in depression are modulated by anti-inflammatory drugs. Molecular Psychiatry. 19, 607-614 (2014).
  33. Solera Ruiz, I., UñaOrejón, R., Valero, I., Laroche, F. Craniotomy in the conscious patient. Considerations in special situations. Spanish Journal of Anesthesiology and Resuscitation. 60 (7), 392-398 (2013).
  34. Casali, M., et al. State of the art of 18F-FDG PET/CT application in inflammation and infection: a guide for image acquisition and interpretation. Clinical and Translational Imaging. 9 (4), 299-339 (2021).
  35. Gonzalez-Escamilla, G., Muthuraman, M., Ciolac, D., Coenen, V. A., Schnitzler, A., Groppa, S. Neuroimaging and electrophysiology meet invasive neurostimulation for causal interrogations and modulations of brain states. NeuroImage. 220, 117144 (2020).
check_url/pt/63478?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Casquero-Veiga, M., Lamanna-Rama, N., Romero-Miguel, D., Desco, M., Soto-Montenegro, M. L. In vivo Positron Emission Tomography to Reveal Activity Patterns Induced by Deep Brain Stimulation in Rats. J. Vis. Exp. (181), e63478, doi:10.3791/63478 (2022).

View Video