Summary
リーチは、人間が環境と相互作用することを可能にする基本的なスキルです。いくつかの研究は、さまざまな方法論を使用して到達行動を特徴付けることを目的としています。この論文は、タスクパフォーマンスに到達する間の人間の皮質脊髄興奮性の状態を評価するための経頭蓋磁気刺激のオープンソースアプリケーションを提供します。
Abstract
リーチは、運動生理学および神経科学の研究で広く研究されている行動です。リーチはさまざまな行動操作を使用して検討されてきましたが、リーチの計画、実行、および制御に関与する神経プロセスの理解には大きなギャップが残っています。ここで説明する新しいアプローチは、2次元の到達タスクと経頭蓋磁気刺激(TMS)および複数の筋肉からの同時筋電図(EMG)記録を組み合わせたものです。この方法は、到達運動の展開中の正確な時点での皮質脊髄活動の非侵襲的検出を可能にする。タスクコード例には、正中線から45°±表示された2つの可能なターゲットを含む遅延応答到達タスクが含まれています。シングルパルスTMSは、準備キューの開始時(ベースライン)または命令的キュー(遅延)の100ミリ秒前のいずれかで、ほとんどのタスク試行で配信されます。このサンプルデザインは、リーチ準備中の皮質脊髄興奮性の変化を調査するのに適しています。サンプルコードには、リーチ準備中の皮質脊髄興奮性に対する適応の影響を調査するための視覚運動摂動(つまり、カーソル±20°回転)も含まれています。タスクパラメータとTMS配信は、到達行動中の運動システムの状態に関する特定の仮説に対処するように調整できます。最初の実施では、TMS試験の83%で運動誘発電位(MEP)が正常に誘発され、すべての試験でリーチ軌道が記録されました。
Introduction
目標指向の到達は、人間が外部環境と相互作用し、操作することを可能にする基本的な運動行動です。運動生理学、心理学、神経科学の分野での到達の研究は、さまざまな方法論を含む豊富で広範な文献を生み出しました。到達に関する初期の研究では、ヒト以外の霊長類の直接神経記録を使用して、単一ニューロンレベルでの神経活動を調査しました1,2。より最近の研究では、感覚運動適応を採用して運動学習と制御の性質を探求する行動パラダイムを使用して到達することを調査しています3,4,5。機能的磁気共鳴画像法および脳波検査と組み合わされたこのような行動課題は、ヒトにおける到達中の全脳活動を測定することができる6,7。他の研究では、リーチの準備と実行のさまざまな機能を調査するためにオンラインTMSを適用しています8、9、10、11、12、13、14。ただし、リーチの行動評価とTMSを組み合わせたオープンソースで柔軟なアプローチの必要性が残っています。TMSと行動プロトコルを組み合わせることの有用性は非常によく確立されていますが15、ここでは、オープンソースアプローチを使用して到達するという文脈でのTMSの適用を具体的に検討します。これは、この方法の組み合わせを使用して公開した他のグループがツールをすぐに利用できるようにせず、直接複製を禁止しているという点で斬新です。このオープンソースアプローチにより、複製、データ共有、およびマルチサイト調査の可能性が容易になります。さらに、他の人が同様のツールを使用して新しい研究の質問を追求したい場合は、オープンソースコードはすぐに適応できるため、イノベーションの出発点として機能することができます。
TMSは、正確に制御された時点16で運動システムをプローブする非侵襲的な手段を提供します。一次運動皮質(M1)に適用すると、TMSは標的筋肉の筋電図で測定可能なたわみを誘発することができる。運動誘発電位(MEP)として知られるこの電圧波の振幅は、皮質脊髄(CS)経路の瞬間的な興奮性状態の指標を提供し、CS経路に対するすべての興奮性および抑制性の影響の結果として生じる類似体17である。TMSは、固有のCS興奮性の被験者内測定を確実に提供することに加えて、他の行動学的または運動学的メトリックと組み合わせて、CS活性と行動との関係を時間的に正確な方法で調査することができる。多くの研究は、特にこの方法の組み合わせが膨大な数の行動条件下でMEPを調査することを可能にするため、運動系に関するさまざまな質問に対処するためにTMSと筋電図(EMG)の組み合わせを利用してきました15。これが特に有用であることが証明されている分野の1つは、行動準備の研究であり、ほとんどの場合、単一関節運動の研究を通じてです18。しかし、リーチングなどの自然主義的な多関節運動に関するTMSの研究は比較的少ない。
現在の目標は、行動運動学、オンラインシングルパルスTMS投与、および複数の筋肉からの同時EMG記録を含む遅延応答到達タスクを設計することでした。このタスクには、視覚フィードバックが到達軌道と一致するように、水平方向のモニターを使用したオンライン視覚フィードバックを備えた2次元のポイントツーポイント到達パラダイムが含まれます(つまり、検証フィードバック中の1:1の関係であり、視覚フィードバックとモーションの間の変換はありません)。現在の設計には、視覚運動摂動を伴う一連の試行も含まれています。提供されている例では、これはカーソルフィードバックの20°回転シフトです。以前の研究では、感覚運動適応に関連するメカニズムと計算に関する質問に対処するために、同様の到達パラダイムを使用してきました19、20、21、22、23、24、25。さらに、このアプローチにより、オンライン運動学習中の正確な時点での運動システムの興奮性ダイナミクスを評価することができます。
リーチは学習/適応を調査するための実りある行動であることが証明されているため、この行動の文脈でCS興奮性を評価することは、これらの行動に関与する神経基質に光を当てる大きな可能性を秘めています。これらには、非ヒト霊長類研究で確立されているように、局所的な抑制的影響、同調特性の変化、神経事象のタイミングなどが含まれる場合があります。ただし、これらの特徴は、ヒトおよび臨床集団で定量化することがより困難でした。神経ダイナミクスは、TMSとEMGを組み合わせたアプローチを使用して、ヒトに明白な動きがない場合(すなわち、運動の準備中または安静時)に調査することもできます。
提示されたツールはオープンソースであり、コードは簡単に適応できます。この新しいパラダイムは、到達運動の準備、実行、終了、および適応に関与するメカニズムに関する重要な洞察を生み出します。さらに、この方法の組み合わせは、電気生理学とヒトの到達行動との関係を明らかにする可能性を秘めています。
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Protocol
ここで詳述されているすべての方法は、IRBプロトコルおよび承認(オレゴン大学IRBプロトコル番号10182017.017)に準拠して実行されました。インフォームドコンセントはすべての被験者から得られた。
1. 到達装置
- 大きなグラフィックタブレットをデスクトップに平らに置きます。
- 調整可能な80-20アルミニウムフレームを使用して、画面を上に向けて、タスクモニター6-8をタブレットの上に平行に配置します(青写真については、ここを確認してください:https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS および補足図1)。
注意: この設定により、参加者はタブレット全体に手を伸ばし、到達する腕の視界を遮りながら、タスクモニターに表示されるターゲットを取得できます。 - Kim et al.3 で説明されているセットアップを参考にしてください。
2. 機械インターフェース
- USBポート を介して タブレットをコンピューターに接続します。HDMIポート を介して タスクモニターをコンピューターに接続します。DB-9 ケーブル を介して 背面 TMS ポートをコンピュータに接続します。
- PCI-6220カードDAQ を介して EMGシステムをコンピュータに接続します。フォトダイオードをBNCケーブル を介して EMGシステムに接続します。
3. フォトダイオードセンサ
- BNCケーブルにフォトダイオードセンサーを接続します。フォトダイオードセンサーをテープでタスクモニターの右上隅に固定し、センサーを画面に向けて1cm離≤ようにします。
注意: これにより、タスクモニターに表示される刺激のタイミングが、独立した入力チャネルのアナログデータとして記録されます。
4. ソフトウェア
- MATLAB2018 用のVETAツールボックス26(https://github.com/greenhouselab/Veta)をダウンロードして、データ収集用のハードウェアとインターフェースします。
- 実験パラメータの制御とタブレットとのインターフェースのために開発された到達タスクコード(https://github.com/greenhouselab/Reach_TMS)をダウンロードしてください。
5.参加者のスクリーニングとインフォームドコンセント
- TMSに対する禁忌について被験者をスクリーニングする。除外基準には、発作、頭痛、脳外傷、失神、慢性ストレスまたは不安、睡眠の問題、および神経活性薬の個人的または家族歴が含まれます。追加の除外基準には、脳または頭蓋骨の金属インプラント、およびテスト前の24時間でのレクリエーショナルドラッグまたはアルコールの使用が含まれます。選択基準には、右利きと18歳から35歳までの年齢が含まれていました。
- 手順と関連するリスクについて書面で説明し、参加者が持つ可能性のあるその他の質問を明確にします。
- 参加者からインフォームドコンセントを取得します。
6.件名の設定
- タブレットに面した快適な椅子に被験者を配置します。脚を机の下に置いた状態で、膝が90°に曲がっていることを確認します。
- 皮膚を準備し、EMG電極を配置します。
- きめの細かいサンドペーパーを使用して、右第一背側骨間筋(FDI)、橈骨伸筋、前三角筋の部位、および首の付け根のC4隆起の皮膚をやさしく摩耗させ、TMSパルスによって生成される電気的アーチファクトを検出します。
注意: 筋肉の記録サイトは、ユーザーのニーズに基づいて適応させることができます。 - 研磨された各領域を、電極部位ごとに1回アルコール準備パッドで拭き取り、洗浄します。
- 各サイトに1つのEMG電極を配置します。電極が筋線維に対して垂直に走っていることを確認してください。接地電極を右肘の骨の隆起に配置します。
- 各電極を医療用テープで固定します。
- きめの細かいサンドペーパーを使用して、右第一背側骨間筋(FDI)、橈骨伸筋、前三角筋の部位、および首の付け根のC4隆起の皮膚をやさしく摩耗させ、TMSパルスによって生成される電気的アーチファクトを検出します。
- EMG記録の品質を確認してください。VETAツールボックスを使用して、すべてのEMGトレースを視覚化し、アーティファクトがないことを確認します。EMGトレースにノイズが多い場合は、地面が適切に配置され、すべての電極が皮膚に適切に接触していることを確認してください。
7.経頭蓋磁気刺激
- TMS マシンの電源を入れます。
- 左M1の刺激 を介して 右FDI筋肉のTMSホットスポットを見つけます。
- コイルを頭の頂点に対して~5 cm横、2 cm前方に配置し、正中線から~45°離します。
- TMSパルスを4秒ごとに投与し、コイルを前後および内側外側の平面で約5mm刻みで再配置します。
- 最大刺激装置出力30%から始めて、MEPが観察されるまでTMS強度を2%刻みで徐々に増加させます。
- 可能な限り低い刺激器強度で大部分のパルス(~75%)でMEPを確実に誘発できる最適な位置が特定されたら、10パルスのうち5パルスでピークtoピーク振幅>50μVのMEPを生成する強度レベルを見つけることにより、安静時運動閾値(RMT)を決定します。
- コイルの周囲に沿って参加者の頭に反射テープの薄いストリップをそっと置き、位置をマークします。コイルを手動で保持するか、スタンドを使用してコイルを支えて、コイルの位置を維持します。
8. タスク設定の到達
- 参加者の右手にベルクログローブをはめて、リラックスしたパワーグリップの姿勢を促進します。
- スタイラスを手袋に取り付け、手を伸ばす動きの間に手をリラックスさせておくように被験者にアドバイスします。
- 次のようなタスクの指示を伝えます。 カーソルを画面下部のホーム位置に誘導します。2 つのターゲット位置のいずれかにキューが表示されます。ターゲットが色で塗りつぶされたら、できるだけ速く正確にターゲットに到達します。その後、ホームポジションに戻ります。ホームポジション、キュー、およびターゲットの位置を示します(図1A)。
- スタイラスでターゲットをできるだけ迅速かつ正確にスライスするように参加者を指導します。タスクルームの照明を消して、参加者の腕の動きの視界を覆い隠し、タスクモニターの視認性を向上させます。
9.タスク設計
- Matlab 2018のPsychtoolbox 3.0で視覚刺激の提示を制御します(補足コーディングファイル1)。
- 次のパラメーターを使用して、現在のデータを照合します: 20 模擬試験;270回の試験試験。テストトライアルの4/5のTMS。TMSは、準備キューの開始(ベースラインTMS)と一致するか、命令キューの100ミリ秒前(TMSを遅らせる)を同じ頻度で一致させます。全試行の1/10はキャッチトライアルであり、命令的な手がかりは現れません。ホームポジションは、ワークスペースの下部中央に配置された半径2cmの円です。半径1cmの2つの円形ターゲットは、ホームポジションから15cm、正中線から+45°、-45°離れた場所に配置されます。
- イベントの順序と期間を次のように設定します: 準備キューを 900 ミリ秒、命令キューを 900 ミリ秒に設定します。
10. TMSの管理
- VETAツールボックスは、TMSを同時に管理し、EMG https://github.com/greenhouselab/Veta を記録します。
- VETAツールボックスを使用してTMSパルスのタイミングを制御し、選択した行動イベント(つまり、準備キューの開始またはターゲット発症の100ミリ秒前)と一致します。
- 分析に十分な数の MEP を確保するために、十分な頻度で TMS を提供します。
注:書かれているように、タスクコードは、ベースラインMEPを引き出すための準備キューの開始時、または遅延MEPを引き出すための命令的キューの100ミリ秒前のいずれかで、合計試行の4/5でTMSパルスを配信します。パラメータは、ユーザーのニーズに応じてコード内で調整できます。TMSのない試験は、TMSがない場合の行動パフォーマンスを評価するために使用できます。これは、TMS がパフォーマンスに与える影響を判断するのに役立ちます。
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Representative Results
記載された方法の正常な実行には、錠剤データの記録、EMGトレース、およびMEPの信頼性の高い誘発が含まれる。試験の4/5(216試験)でTMSが実施された270の試験を含む実験が完了した。
データは、25歳から10歳までの16人の参加者(女性8人、男性8人)から収集±、全員が右利きであると自己申告しました。視覚的摂動が行動パフォーマンスに及ぼす有効性を,代表参加者1名の学習関数を導出して評価した。これらのデータは 図1B に示されており、参加者のハンドターゲットエラーが摂動条件とウォッシュアウト条件に期待どおりに調整されたことを示しています。また、ベースライン到達時の目標誤差の標準偏差も評価し、約4.5°でした(図1B)。これは以前の研究と一致しています24。
各試験で1つのTMSパルスが送達された。パルスの半分はベースライン時に送達され、半分は準備遅延期間中に送達されました(図2A)。参加者あたり平均91±23のベースラインと88±20の遅延MEPが正常に記録され、それぞれ84%と81%の成功率に相当します。MEPは、振幅が.05mVを超えた場合にのみカウントされました。リーチ軌跡は、キャッチトライアル(すなわち、「ゴー」キューが提示されなかったトライアル、および参加者がリーチを開始できなかったか、命令的なキューの前に開始されたトライアル)を除くすべてのトライアルで、グラフィックタブレットから正常にキャプチャされました。
平均遅延期間(準備キューと命令キューの間の期間)は915 ± 0.5ミリ秒(平均±標準偏差)でした。ベースラインTMSは、準備合図発症の26±8ミリ秒後に投与され、遅延TMSは命令的合図発症の126±3ミリ秒前であった(図2B)。それぞれの場合において、意図されたTMS管理時間からの一貫した偏差は、ハードウェアまたはソフトウェアコンポーネントによってもたらされる望ましくない遅延を考慮するために、さらなる最適化が必要であることを示している。ただし、これらの待機時間の比例分散が比較的低いことは、これらが主に追加のパイロットテストで制御できる固定遅延であることを示唆しており、イベントのタイミングが試行間で一般的に信頼できることを示しています。
図1:タブレットから収集された行動データ 。 (A)ワークスペースには、ホームポジション(濃い青)、2つのターゲット(シアン)、および1人の参加者の露出前ブロックからの代表的なリーチ軌跡のセットが含まれます。(B)ターゲット誤差は、リーチの端点からターゲットの中心までの距離(度単位)として計算されました。トライアルビンは、ビンごとに2回の連続した試行の平均であり、データは実験ブロックで区切られています:露出前(シェーディングなし)、露出(赤)、フィードバックがない場合のウォッシュアウト(緑)、および検証フィードバック付きウォッシュアウト(シェーディングなし)。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図 2: MEP トレースの例。 (A)実験エポック(ベースラインと遅延)の両方の代表的なMEPと対応するフォトダイオードトレース。(B)負のベースラインMEP遅延(-26±8ミリ秒)は、TMS刺激が準備キューの後に到着したことを示し、正の遅延MEP遅延(126 ± 3ミリ秒)は、TMS刺激が所望の時点(命令的キューの100ミリ秒前)に到着したことを示します。待機時間は、すべての参加者で平均化されます (n = 16)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
補足図1:到達装置の青写真。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足コーディングファイル1:視覚刺激のためのコード。 delayed_reach_TMS.mファイルには、タブレット、刺激呈示、経頭蓋磁気刺激、および筋電図記録を制御するためのタスクコードが含まれています。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
上記で概説した方法は、到達行動の文脈で運動準備を研究するための新しいアプローチを提供します。リーチは、運動制御と学習の研究において一般的なモデルタスクを表していますが、リーチ行動に関連するCSダイナミクスを正確に評価する必要があります。TMSは、到達中の離散的な時点でCS活性をキャプチャする非侵襲的で時間的に正確な方法を提供します。ここで説明するアプローチは、TMSとリーチという2つの独立したサブフィールドを組み合わせて、運動学的および電気生理学的メトリックの同時記録を含む単一のパラダイムに統合します。
説明されている方法は、リーチのコンテキストでのアクションコントロールに関する重要な洞察を明らかにする可能性がありますが、特定の制限と考慮事項があります。最も重要なことは、MEP測定の信頼性は、TMS投与前のEMG活動の安定性、および捕捉されたMEPの数に依存する27。データ収集の前にEMGデータの品質を評価することが重要です。十分な統計的検出力を得るには、タスク条件ごとに最低20のMEP測定値が推奨されます。さらに、MEPの変化はCS興奮率の量的変化を表すが、TMSの性質と結果として生じるMEPは、CS活性のかなり粗雑な要約指標を生成し、行動との因果関係は慎重に解釈されるべきである15。さらに、グラフィックスタブレットは、スタイラスがタブレット表面との接触を維持することを必要とし、これは、採用され得る到達タスクおよびグリップ開口部の範囲を制限する。
この特定のプロトコルの制限にもかかわらず、到達以外の行動タスク中の運動システムの興奮性を指標にするためのTMSとEMGの組み合わせは十分に確立されています15。この組み合わせたアプローチの利点には、明白な動きがない場合でも、タスクとは無関係な筋肉でもCS興奮性ダイナミクスを測定できることが含まれます。このアプローチでは、ミリ秒単位の時間精度も高くなります。さらに、ここで説明するプロトコルは、リストされた入出力デバイス を介して 刺激提示コンピュータと直接インターフェースする任意の数のEMGデバイスで動作するように適合させることができる。
これらの利点を考えると、プロトコルは人間と動物の研究の間のギャップを埋めるのに役立ちます。非ヒト霊長類における大規模な研究は、到達の文脈における到達および運動学習に関連する電気生理学的メカニズムを調べてきた。TMSとEMGを組み合わせたアプローチを使用したヒトでのさらなる調査は、非ヒト電気生理学とヒト行動所見を橋渡しするのに役立ちます。リーチの文脈でのMEPの以前の研究では、頭頂皮質、運動前皮質、および頭頂M1回路が運動前に刺激された場合のリーチおよび把握の準備中のTMSの促進効果が示されています8,14。しかし、M1上のTMSの75〜150ミリ秒後に脳波で測定された安静時誘発電位の振幅は、力場適応13に続いて減少した。CSの準備、適応、および変更の間の微妙な関係は、さらなる調査が必要です。さらに、ラボ間で同じツールと方法のセットを使用することにより、複製がより達成可能になり、これは研究結果の解釈可能性に役立ちます。
ここでの焦点はM1のTMSにありますが、いくつかの研究では、皮質領域(頭頂皮質とM1など)間の相互作用を調べるためにデュアルサイトTMSを利用しています。これらの研究の多くは安静時に実施されましたが、少数の研究では、リーチの計画と実行の文脈で皮質と皮質の相互作用を調べました。デュアルサイトTMSは、後頭頂皮質の刺激が、準備された反対側リーチを開始するための聴覚「go」合図に続いて、50ミリ秒および~100ミリ秒でM1興奮性を促進することを示しました28。目標指向の到達から把持までの行動中のアプリケーションを含むデュアルコイルTMSアプローチのための追加の方法が確立されている29。ここで説明するプロトコルは、これらの以前の研究と方法を補完し、デュアルサイトTMS研究にも容易に適応できます。
タスク コードの例は、2 つの潜在的なターゲットを持つ遅延応答タスクで構成されています。トライアル番号、ターゲットとカーソルの特性、視覚的なフィードバック、TMS配信などのパラメータを調整して、さまざまな研究の質問に対応できます。このアプローチで記録されたデータには、タブレットからの行動運動学およびEMGからの電気生理学的測定値が含まれる。予備的な結果から、TMSと行動測定は、信頼できるタイミングと、試験間のリーチ方向の変動に対して十分な感度を示すことが明らかになりました。これらの手法と結果は、このアプローチを用いたTMS を介した 到達の神経メカニズムに関する将来の調査の概念実証となります。
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Disclosures
すべての著者は、利益相反がないことを宣言します
Acknowledgments
この研究は、ナイトキャンパス学部奨学生プログラムとフィルアンドペニーナイト財団の寛大な資金提供によって部分的に可能になりました。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
2-Port Native PCI Express | StarTech.com | RS232 Card with 16950 UART | Must be compatible with desktop computer |
Adjustable 80-20 aluminum frame | any | ||
Alcohol prep pads | any | EMG preparation | |
Bagnoli Bipolar Electrodes | Delsys | DE 2.1 | |
Bagnoli Reference Electrode | Delsys | USX2000 | 2” (5cm) Round |
Bagnoli-8 EMG System | Delsys | ||
Chair | any | ||
Computer monitor for EMG/TMS | n/a | ||
Desk | any | ||
Desktop Computer | Dell | xps 8930 | RAM: 16 GB, Storage: 1TB, Graphics: 1060 6GB |
EMG electrodes | Delsys | Sensor Adhesive Interface | |
Fine grain sandpaper | any | EMG preparation | |
Graphics tablet | Wacom | Intuos-4 XL | |
Handle of paint roller | any | to be used as stylus handle, hollowed out center must be large enough for stylus to sit securely inside | |
Medical tape | any | To secure EMG electrodes | |
PCI-6220 card DAQ | National Instruments | To interface EMG system | |
Photodiode Sensor | Vishay | BPW21R | To record timing of task events into EMG trace. |
Rear TMS port | Magstim | Included with TMS machine | |
Right-handed polyethylene glove | any | Cut out thumb and index finger of glove to expose FDI muscle | |
Sensory Adhesive Interface, 2-slot | Delsys | SC-F01 | |
Stylus | Wacom | Intuos-4 grip pen | |
Tablet-to-Computer USB cable | any | Included in Tablet purchase | |
Task Monitor | Asus | VG248 | |
TMS coil | Magstim | D70 Remote Coil | 7cm diameter, figure-of-eight coil |
TMS machine | Magstim | 200-2 | |
TMS-to-Computer DB9 cable | any | Connects to PCIe Serial Card | |
Velcro | any | To be placed on glove and stylus handle |
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