Elektroenzephalographie-Netzwerkindizes als Biomarker für die Beeinträchtigung der oberen Extremitäten bei chronischem Schlaganfall
Summary
Das experimentelle Protokoll demonstriert das Paradigma für die Erfassung und Analyse von Elektroenzephalographie-Signalen (EEG) während der Bewegung der oberen Gliedmaßen bei Personen mit Schlaganfall. Die Veränderung des funktionellen Netzwerks der Low-Beta-EEG-Frequenzbänder wurde während der Bewegung der beeinträchtigten oberen Extremität beobachtet und war mit dem Grad der motorischen Beeinträchtigung assoziiert.
Abstract
Die Veränderung von Elektroenzephalographie-Signalen (EEG) während der aufgabenspezifischen Bewegung der beeinträchtigten Gliedmaße wurde als potenzieller Biomarker für den Schweregrad der motorischen Beeinträchtigung und für die Vorhersage der motorischen Erholung bei Personen mit Schlaganfall berichtet. Bei der Durchführung von EEG-Experimenten sind detaillierte Paradigmen und gut organisierte Versuchsprotokolle erforderlich, um robuste und interpretierbare Ergebnisse zu erhalten. In diesem Protokoll veranschaulichen wir ein aufgabenspezifisches Paradigma mit der Bewegung der oberen Extremitäten und Methoden und Techniken, die für die Erfassung und Analyse von EEG-Daten erforderlich sind. Das Paradigma besteht aus 1 Minute Pause, gefolgt von 10 Versuchen, die abwechselnd 5 s bzw. 3 s Ruhe- und Aufgabenzustände (Handstreckung) über 4 Sitzungen umfassen. EEG-Signale wurden mit 32 Ag/AgCl-Kopfhautelektroden bei einer Abtastrate von 1.000 Hz aufgenommen. Es wurden ereigniskorrelierte spektrale Störungsanalysen in Verbindung mit Gliedmaßenbewegungen und funktionelle Netzwerkanalysen auf globaler Ebene im Low-Beta-Frequenzband (12-20 Hz) durchgeführt. Repräsentative Ergebnisse zeigten eine Veränderung des funktionellen Netzwerks der Low-Beta-EEG-Frequenzbänder während der Bewegung der beeinträchtigten oberen Extremität, und das veränderte funktionelle Netzwerk war mit dem Grad der motorischen Beeinträchtigung bei chronischen Schlaganfallpatienten assoziiert. Die Ergebnisse demonstrieren die Machbarkeit des experimentellen Paradigmas bei EEG-Messungen während der Bewegung der oberen Extremitäten bei Personen mit Schlaganfall. Weitere Forschung mit diesem Paradigma ist erforderlich, um den potenziellen Wert von EEG-Signalen als Biomarker für motorische Beeinträchtigung und Erholung zu bestimmen.
Introduction
Die motorische Beeinträchtigung der oberen Extremitäten ist eine der häufigsten Folgen eines Schlaganfalls und steht im Zusammenhang mit Einschränkungen bei den Aktivitäten des täglichen Lebens 1,2. Es ist bekannt, dass Alpha- (8-13 Hz) und Beta-Bandrhythmen (13-30 Hz) eng mit Bewegungen verbunden sind. Insbesondere haben Studien gezeigt, dass eine veränderte neuronale Aktivität im Alpha- und unteren Beta-Frequenzband (12-20 Hz) während der Bewegung einer beeinträchtigten Gliedmaße mit dem Grad der motorischen Beeinträchtigung bei Personen mit Schlaganfall korreliert 3,4,5. Basierend auf diesen Ergebnissen hat sich die Elektroenzephalographie (EEG) als potenzieller Biomarker herauskristallisiert, der sowohl den Schweregrad der motorischen Beeinträchtigung als auch die Möglichkeit einer motorischen Erholung widerspiegelt 6,7. Bisher entwickelte EEG-basierte Biomarker haben sich jedoch als unzureichend erwiesen, um die Merkmale motorischer Beeinträchtigungen bei Personen mit Schlaganfall zu untersuchen, was vor allem darauf zurückzuführen ist, dass sie sich auf EEG-Daten aus dem Ruhezustand und nicht auf aufgabeninduzierte EEG-Daten verlassen 8,9,10. Komplexe Informationsverarbeitung im Zusammenhang mit motorischen Beeinträchtigungen, wie z.B. die Interaktion zwischen ipsilesionalen und kontraläsionalen Hemisphären, kann nur durch aufgabeninduzierte EEG-Daten aufgedeckt werden, nicht durch EEG im Ruhezustand. Daher sind weitere Studien nicht nur erforderlich, um den Zusammenhang zwischen neuronalen Aktivitäten und motorischen Beeinträchtigungsmerkmalen zu untersuchen und die Nützlichkeit des EEGs, das während der Bewegung des beeinträchtigten Körperteils erzeugt wird, als potenzieller Biomarker für motorische Beeinträchtigungen bei Personen mit Schlaganfall zu klären11.
Die Implementierung von EEG zur Bewertung von Verhaltenseffekten erfordert aufgabenspezifische Paradigmen und Protokolle. Bisher wurden verschiedene EEG-Protokolle vorgeschlagen12, bei denen Personen mit Schlaganfall imaginäre oder tatsächliche Bewegungen ausführten, um bewegungsbezogene Gehirnaktivitäten zu induzieren11,13. Bei den vorgestellten Bewegungen konnten sich etwa 53,7 % der Teilnehmer eine entsprechende Bewegung nicht definitiv vorstellen (sogenannter “Analphabetismus”) und konnten somit keine bewegungsbezogenen Gehirnaktivitäten induzieren14. Darüber hinaus ist es für Personen mit schwerem Schlaganfall schwierig, die gesamte obere Extremität zu bewegen, und es besteht die Möglichkeit unnötiger Artefakte während der Datenerfassung aufgrund instabiler Bewegungen. Daher ist eine Anleitung auf der Grundlage von Expertenwissen erforderlich, um aufgabenbezogen qualitativ hochwertige EEG-Daten und neurophysiologisch interpretierbare Ergebnisse zu erhalten. In dieser Studie haben wir ein umfassendes experimentelles Paradigma für Personen mit Schlaganfall entwickelt, um eine relativ einfache Handbewegungsaufgabe durchzuführen, und ein experimentelles Verfahren mit detaillierter Anleitung zur Verfügung gestellt.
Durch die Darstellung des in diesem Artikel visualisierten experimentellen Protokolls wollten wir die spezifischen Konzepte und Methoden veranschaulichen, die für die Erfassung und Analyse neuronaler Aktivitäten im Zusammenhang mit der Bewegung der oberen Extremität mit einem EEG-System verwendet werden. Durch den Nachweis des Unterschieds in der neuronalen Aktivität mittels EEG zwischen den paretischen und nicht-paretischen oberen Extremitäten bei Teilnehmern mit hemiplegischem Schlaganfall zielte diese Studie darauf ab, die Durchführbarkeit des EEG unter Verwendung des beschriebenen Protokolls als potenziellen Biomarker für den Schweregrad der motorischen Beeinträchtigung bei Personen mit Schlaganfall in einem Querschnittskontext darzustellen.
Protocol
Representative Results
Discussion
In dieser Studie wurde ein EEG-Experiment zur Messung der bewegungsbezogenen neuronalen Aktivitäten der oberen Gliedmaßen bei Personen mit Schlaganfall vorgestellt. Das experimentelle Paradigma und die Methoden der EEG-Erfassung und -Analyse wurden angewendet, um die ERD-Muster im ipsilesionalen und kontraläsionalen motorischen Kortex zu bestimmen.
Die Ergebnisse der ERSP-Karten (Abbildung 7) zeigten den Unterschied im Grad der neuronalen Aktivierung beim Bewe…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium der National Research Foundation of Korea (NRF) unterstützt, das von der koreanischen Regierung (MSIT) finanziert wurde (Nr. NRF-2022R1A2C1006046), durch das Original Technology Research Program for Brain Science durch die National Research Foundation of Korea (NRF), finanziert durch das Ministerium für Bildung, Wissenschaft und Technologie (2019M3C7A1031995), durch einen Zuschuss der National Research Foundation of Korea (NRF), finanziert von der koreanischen Regierung (MSIT) (Nr. NRF-2022R1A6A3A13053491) und vom MSIT (Ministry of Science and ICT), Korea, im Rahmen des ITRC-Förderprogramms (Information Technology Research Center) (IITP-2023-RS-2023-00258971), das vom IITP (Institute for Information & Communications Technology Planning & Evaluation) beaufsichtigt wird.
Materials
| actiCAP | Easycap, GmbH Ltd., Herrsching, Germany | CAC-32-SAMW-56 | Textile EEG cap platform to accommodate EEG electrodes |
| Brain Vision Recorder (Software) | Brain Products GmBH Ltd., Munich, Germany | – | Software used to record EEG signal |
| Curry 7 (Software) | Compumedics, Australia | – | Software used in preprocessing of EEG data |
| LiveAmp | Brain Products, GmbH Ltd., Gilching, Germany | LA-055606-0348 | EEG system (amplifier) used for the measurement |
| MATLAB R2019a (Software) | MathWorks Inc., Natick, MA, USA | – | Software used to run the experimental stimulus and analyze the EEG data |
| Recording PC | Lenovo Group Limited, Hong Kong, China | Model: X58K | Intel Core i7-7700HQ CPU@2.80 GHz, RAM 8 GB /EEG data recording using Brain Vision Recorder |
| Sensor&Trigger Extension(STE) | Brain Products GmBH Ltd., Munich, Germany | STE-055604-0162 | Adds physioloigcal signals to the EEG amplifier |
| Splitter box | Brain Products GmBH Ltd., Munich, Germany | BP-135-1600 | Connects Ag/AgCl electrodes to the EEG amplifier |
| Stimulation PC | Hansung Corporation, Seoul, Korea | Model: ThinkPad P71 | Intel Core i7-8750H CPU@2.20 GHz, RAM 8 GB Presenting stimulation screen using MATLAB |
| TriggerBox | Brain Products GmBH Ltd., Munich, Germany | BP-245-1010 | Receives trigger signal from PC and relay it to EEG recording system |
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