EEG Mu Rhythm in Typisk og atypisk utvikling

Summary

Vurdering av EEG mu rytme gir en unik metode for å undersøke hjernens aktivitet og når det kombineres med atferdsmessig baserte analyser, kan være et kraftig verktøy for å belyse sider ved sosial kognisjon, som imitasjon, i kliniske populasjoner.

Abstract

Elektroencefalografi (EEG) er en effektiv, effektiv og ikke-invasiv metode for å vurdere og opptak hjerneaktivitet. Gitt den utmerkede tidsmessig oppløsning, kan EEG brukes til å undersøke nevrale respons relatert til bestemte atferd, stater eller eksterne stimuli. Et eksempel på dette verktøyet er vurderingen av speilet nervecellen systemet (MNS) hos mennesker gjennom undersøkelse av EEG mu rytme. EEG mu rytme, oscillasjon aktivitet i 8-12 frekvens Hz frekvensområdet som er observert fra sentralt plasserte elektroder, undertrykkes når en person utfører, eller bare observerer, mål rettet handlinger. Som sådan har det vært foreslått å reflektere aktivitet av MNS. Det har blitt teoretisert at dysfunksjon i speilet nervecellen systemet (MNS) spiller en medvirkende rolle i de sosiale underskudd av autisme spektrum lidelse (ASD). De MNS kan da bli invasivt undersøkt i kliniske populasjoner ved hjelp av EEG mu rytme demping som en indeks for sin aktivitet. Den beskrevne protocol gir en vei å undersøke sosiale kognitive funksjoner teoretisk knyttet til MNS i personer med typisk og atypisk utvikling, som for eksempel ASD.

Introduction

Elektroencefalografi (EEG) er en effektiv, effektiv og ikke-invasiv metode for å vurdere og opptak hjerneaktivitet. Som neuroner brann i hjernen, kan det resulterende spenning forsterkes, registreres, og grafisk vist. Den tidsmessig oppløsning av EEG muliggjør analysen av selv kortvarige forandringer i de oscilla-mønstre av hjernen, samt analyse av hjernens respons på spesielle stimuli.

Til tross for at den eldste hjerneavbildningsteknikk, og kan dateres tilbake til slutten av ^19-tallet, har EEG fortsatt bred anvendelse. Mens funksjonell magnetisk resonans imaging (fMRI) har utmerket romlig oppløsning, har det relativt dårlig tidsmessig oppløsning. Dette representerer en stor begrensning av fMRI vurdering gitt den utrolige hastigheten som prosesser foregår i hjernen. EEG har evnen til å vurdere elektrisk hjerneaktivitet i millisekund-nivå, og gir potensial insight inn i faser av hjernens prosessering.

Utvikling teknologier har også utvidet anvendelse av EEG. En økning i tettheten av registreringssystemer har gjort det mulig for utvikling av kildelokaliserings-teknikker, dempe noen av EEG begrensninger vedrørende romlig oppløsning. I tillegg har moderne systemer redusert den enkelte deltaker set-up tid betraktelig, noe som åpner for vurdering av tidligere utilgjengelige populasjoner, for eksempel spedbarn og kliniske prøver ^1-3,28-30.

Gitt den utmerkede tidsmessig oppløsning, kan EEG brukes til å undersøke nevrale respons relatert til bestemte atferd, stater eller eksterne stimuli. Et eksempel på dette verktøyet, er bedømmelsen av speilet neuron-systemet (MNS) hos mennesker. Speilnevroner ble opprinnelig identifisert hos aper ved hjelp av enkelt nevron opptak ^4, som viser at en gruppe avnevroner som svarte til både gjennomføring og observasjon av motoriske handlinger. Denne direkte opptak metode for å plassere elektrodene i hjernen blir sjelden benyttet i mennesker, og bare i alvorlige kliniske tilfeller. EEG har tilveiebrakt en fremgangsmåte for vurdering av MNS ved å overvåke EEG mu rytme. Denne svingning mønster i 8-12 Hz området har vist seg å dempe EEG kraft som reaksjon på utførelsen, og observasjon av motor handlinger, i likhet med aktiveringsmønsteret observert hos aper ^5-7. Tilsvarende stimulering av antatte MNS hjerneregioner gjennom transkranial magnetisk stimulering (f.eks inferior frontal gyrus) opphever EEG mu rytme ⁸ og EEG mu rytme undertrykkelse korrelerer med BOLD signaler fra fMRI i antatte speil nevroner regioner innen fagene ^9, som gir ekstra støtte at denne rytmen indekser, i det minste delvis, MNS-aktivitet. Vurdering av EEG mu rytme har åpnet for en ikke-invasiv vurdering av speil nevron handlingivity hos mennesker.

EEG gir en unik metode for å undersøke hjernens aktivitet og når det kombineres med atferdsmessig baserte analyser, kan det være et kraftig verktøy for å belyse sider ved sosial kognisjon, som imitasjon, i kliniske populasjoner. Videre anvendelsen av EEG for bruk med populasjoner med kognitive eller språkvansker åpner for innsikt i evner av individer for hvem andre bildeteknikker eller atferds paradigmer kan være mindre vellykket utnytte. Den beskrevne protokollen gir en vei å undersøke sosiale kognitive funksjoner teoretisk knyttet til speilet nervecellen systemet hos personer med typiske og atypisk utvikling, slik som Autism Spectrum Disorder.

Protocol

Følgende protokoll følger retningslinjene til University of Washington Institutional Review Board.

En. Elektro Assessment

1. Utarbeidelse av Session
   1. Room forberedelse: Plasser manipulandum (se figur 1), en trekloss med en sensor festet, som sender en tid-stemplet markør til oppkjøpet programvaren når den er forstått, på bordet innen fatte rekkevidden av deltakeren. Aktiver EEG oppkjøpet programvare og begynne "new session" (figur S1).
   2. Netto forberedelse: varm løsning av destillert vann (1 L), kaliumklorid (en spiseskje), og baby shampoo (en teskje) til 104 ° F. Sug 128-elektroden tett-matrise EEG-system i oppvarmet saltløsning.
   3. Deltaker forberedelse: sikre at deltakeren sitter komfortabelt ca 75 cm fra stimulus presentasjon skjerm og fullt i visningen av video camera. Finn og merk toppunktet på deltakerens hode med en hud markør. Mål toppunktet ved å finne skjæringspunktet mellom midtpunktet mellom panne og inion og midtpunktet mellom preauriculars.
   4. Net applikasjon: Plasser EEG cap på deltakerens hode slik at toppunktet elektroden er plassert rett over toppunktet mark. Kontroller impedanser, og at impedansene er under terskelen hensiktsmessig for EEG-system i bruk (figur S2).
   5. Begynn video taping økten.
2. Opptak setup: Referanse signal til toppunktet elektroden. Analog filter mellom 0,1 og 100 Hz, forsterke signalet, og digitalisere på 500 prøver / sekund.
3. Stimulus presentasjon: present deltaker med tre forhold: observere, gjennomføre og hvile, tilpasset fra paradigmet utviklet av Muthukumaraswamy og kolleger ^fem.
   1. Observer betingelse: Instruere deltaker til å sitte stille og se påen video av en person fatte manipulandum. Hver rettssaken skal vare 6 sek. Tiden det på forhånd opptegnede video for observere forsøk nøyaktig for å sikre at den observerte grep skjer på nøyaktig 3 sek. Monitor deltaker visuelle oppmerksomhet under oppgaven, og markere studier der de ikke delta på skjermen for å kastes under etterbehandling.
   2. Utfør betingelse: Instruere deltaker å sitte rolig med høyre hånd hviler like under manipulandum og, etter å ha hørt en forhåndsinnspilt auditiv kø, for å imitere manipulandum grab fra observere tilstanden videoklippet. Hver rettssaken skal vare 6 sek. Sørg for at det auditive signalet blir presentert på nøyaktig 3 sek ved foropptak en auditiv spor som holder gjennomgående timet utføre kø og inter-rettssaken intervall. Bruk en sensor på manipulandum til nettopp registrere tiden som deltakerens forståelse oppstår (Figur S3).
   3. Resten tilstand: Instruere deltaker å sitte rolig betly med øynene åpne og passivt observere en liten trådkors på stimulus-skjermen. Record kontinuerlig EEG under resten tilstand i 3 min.
   4. For både observere og gjennomføre forhold, nåværende randomiserte blokker av ti forsøk, for totalt førti forsøk per tilstand. Pass på at bildet av manipulandum forblir på skjermen gjennom observere og utføre blokker, blant annet mellom forsøkene. Administrer resten tilstand ved avslutningen av de observere og gjennomføre forhold.
4. Behandling av data
   1. Etter datainnsamling, kontrollerer impedanser. Oppmerksom på eventuelle endringer i impedans nivåer. Avslutt oppkjøpet programvare opptak.
   2. Etterbehandling: Rereference EEG-signal til gjennomsnittet. Segment kontinuerlig EEG data i førti 6-sek studier for hver tilstand (Figur S4).
   3. Gjennomføre automatisert artefaktregistrering. Bruk automatiserte algoritmer for å inspisere segmenter for bevegelse gjenstander ved å identifisere raske gjennomsnittlig amplituder exceeding 200 μV, forskjells gjennomsnittlig amplituder stiger 100 μV, og null varians over en bestemt prøvetid (Figur S5).
   4. Gjennomføre manuell artefaktregistrering ved visuelt inspisere data og bekrefter med video gjennomgang av økten for å fjerne alle prøvelser i observasjons tilstand forurenset med noen bevegelse artefakt og alle prøvelser i utførelsen tilstand forurenset med noen bevegelse gjenstand relatert til forståelse gest. Ekskluder studier med betydelig artefakt fra analyse. Kast alle forsøk som ble flagget under oppkjøpet som ikke deltok. Undersøke og merk frekvensen av rettssaken avvisning for hver diagnosegruppen under analyse.
5. Dataanalyse
   1. Per Muthukumaraswamy et al. ^5, segment renset studier i 2 sek epoker som består av ett sekund av data før de grep og 1 sek etter for både observere (som er merket med fotocelle) og utføre (som preget av manipulandum sensor) forhold. Segment clente 2 sek epoker fra resten tilstand.
   2. Fast Fourier Transform (FFT) hvert segment. Velg en klynge med åtte elektroder på hver halvkule rundt standard C3 og C4 posisjoner for statistiske analyser (følgende Muthukumaraswamy et al. ^Fem og Bernier et al. ³⁾ (figur 2). For hver tilstand, gjennomsnittlig makt over de inkluderte studier for å beregne strøm spektra.
   3. Beregn mu dempning ved å undersøke den gjennomsnittlige strøm enten under utførelsen eller observasjon av en motor handling, i forhold til den gjennomsnittlige strøm under den hvilende tilstand, over 8-13 Hz området. Bruk logg over dette forholdet for å bestemme graden av demping. Merk: en negativ verdi representerer demping under utførelse eller observasjon, mens en positiv verdi representerer styrking. Denne metoden tar hensyn til variasjoner på tvers av individer, og de ikke-normale verdier uttrykt i forholdet form. <br /> Merk: Denne protokollen ble utviklet ved hjelp av en 128-elektrode tett-matrise EEG system med Net Station programvareversjon 4.1. Mens de grunnleggende trinnene er lik på tvers av EEG-systemer, kan anskaffelses-og analyseprotokoller variere.

2. Sample Karakterisering

1. Identifisere potensielle pasientpopulasjonen for deltakelse i paradigmet gjennom forskningsregistre, tidligere deltaker oppføringer, eller henvisninger fra området klinikker og klinikere.
2. Skjerm potensielle deltakere for sannsynligheten for å møte diagnostiske kriterier for klinisk construct (f.eks Autism Spectrum Disorder) og å identifisere eventuelle ekskluderende kriterier, for eksempel tilstedeværelse av hodeskade, svulst, beslag historie, eller bruk av anti-convulsant eller barbiturat medisiner som kan forvrenge elektro signal.
3. Bekreft diagnostikk av pasientpopulasjonen ved bruk av gull standard diagnostiske instrumenter (f.eks Autism Diagnostic Interview-ReVised (ADI-R ¹¹⁾ og Autism Diagnostic Observation Schedule-Generic (ADOS-G, ^12), som administreres av ekspert kliniker følgende Diagnostic and Statistical Manual - 5 ^th utgave (DSM-5) kriterier ^13.
4. Identifiser kontrollutvalget matchet på relevante variabler av interesse, for eksempel alder, kjønn, kognitive evner, etc.

Representative Results

Typiske voksne, barn og spedbarn har konsekvent vist mu-rytme i både utførelse og observasjon av handlinger på tvers av en rekke paradigmer og stimuli ^{5, 14-30.} Demping i dette frekvensbåndet er konsekvent lokalisert over sentrale elektroder (figur 3) indikerer at dette ikke er reduksjon av alfa kraft som er spilt inn på andre skalp regioner. Tilsvarende er dempningen i denne frekvensen under observasjon av bevegelsen begrenset til observasjon av biologisk opprinnelse bevegelse og undertrykkelse ikke fremkalte bare fra bevegelse passerer gjennom synsfeltet, slik som spretter kulene (figur 4). Mu suppresjon som reaksjon på en hendelse, slik som den utførelse eller observasjon av et mål rettet fatte handling, er demonstrert av reduksjonen i spektral effekt fulgt av en tilbakevending til basislinjenivåer (figur 5).

Det har værtåtte uavhengige studier og en samlet analyse av EEG mu rytme og sosial kognisjon i ASD befolkningen. Mens funnene av mu undertrykkelse under både observasjon og gjennomføring av tiltak har vært konsekvent observert i typisk utvikle individer, har funn av mu rytme i ASD vært variabel. En innledende studie ³¹ av EEG mu rytme sammenlignet personer med ASD i alderen 6-46 år til en alder og kjønn matchet kontrollgruppe. ASD-gruppen viste mu demping bare under gjennomføringen av handlingene, og ikke under observasjon. Det samme mønsteret ble kopiert i voksne menn med ASD sammenlignet med en gruppe av alder og IQ matchet typiske jevnaldrende, og i denne gruppen graden av mu demping var signifikant relatert til imiterende evne ^tre. Tilsvarende klarte en tredje studie for å finne mu undertrykkelse under visning av menneske utført handlinger i 5-7 år gamle barn med ASD, men gjorde i alder og kjønn matchetHed typiske jevnaldrende ^32. En annen studie av Oberman et al. ^33, fant typisk mu undertrykkelse i et utvalg av 13 8-12 år gamle barn med ASD under observasjon av handlingene som vises av kjente personer (mødre), men ikke i løpet av observasjon av handlinger utført av ukjente folk ^33. Tre studier har ikke klart å finne gruppeforskjeller i mu undertrykkelse mellom personer med ASD og kontrollgrupper. Under observasjon av handlinger utført av menneskehender, var ingen forskjeller i mu demping funnet mellom 8-13 år gamle barn med ASD og alder og IQ matchet typisk utvikle barn ³⁴ eller mellom 11-26 år gamle personer med ASD og alder, kjønn, og IQ matchet jevnaldrende ^35.

Til slutt, Bernier og kolleger ³⁶ fant ingen forskjeller mellom barn med ASD, møte gull standard diagnostiske kriterier, og alder og kjønn matchet jevnaldrende på mu demping under observasjon av goal rettet handlinger, men fant en signifikant sammenheng mellom EEG mu rytme og atferdsmessig vurderes imitasjon evner. Dette tyder på at forskjellene i EEG mu dempning som er observert kan skyldes forskjeller i evnen til å etterligne, i stedet for å være et direkte resultat av ASD ^36..

Disse forsøkene tyder på at undersøkelse av EEG mu rytme er en levedyktig verktøy for å belyse mekanismene knyttet til sosial kognisjon i både typiske og kliniske populasjoner.

Figur 1. Manipulandum. For å nøyaktig undersøke observasjon og gjennomføring av et målrettet grep, er deltakerne bedt om å utføre en enkel hånd forståelse av manipulandum eller observere en modell fatte manipulandum. Når manipulandum gripes, en tidslåst signal sendes til datainnsamlings-datamaskin for senere, off-line segmentering av hvert forsøk.

Figur 2. Tett elektrodehette bly utvalg for å fange mu rytme aktivitet.

Figur 3. Karakteristisk topografi til svekkelse av den mu rytme som demonstrert av individ med typisk utvikling (mann, alder 9,2 år) mens observere målet rettet fatte handling. Mu rytme demping gjenspeiles i hodebunnen topografi som redusert amplitude enn sentralt elektroder.

. Figur 4 Spectral strømmen under observasjon av biologisk bevegelse og nonbiological bevegelse i 11 barn (gjennomsnittsalder 10,8 år (range = 8-15 år;. 3 hanner, 8 hunner) i gjennomsnitt spektral effekt i mu frekvens (8-13 Hz) registrert fra sentralt plasserte elektroder under observasjon av biologisk bevegelse (en animert danser) er dempet i forhold til grunnlinjen, mens mu-strøm ikke er svekket under observasjon av nonbiological bevegelse (en animert ball). Stokken transform av forholdet mellom strøm ⁽² mikrovolt ) for hver tilstand i forhold til utgangspunktet indikerer større reduksjon av strømmen i den biologiske bevegelsestilstand gjennom mer negativ strømverdi.

Figur 5. Event-relert Spektrum demping. Mu strøm (8-13 Hz fra sentrale leads) demper i forhold til baseline under utførelsen (gjennomsnitt makt over 20 gripe forsøk) og observasjon (gjennomsnitt makt over 30 observere forsøk) av handlinger i en typisk utvikling seks år gammel hann.

Discussion

Den vellykkede oppkjøpet, bearbeiding og analyse av elektrofysiologiske data relatert til mu rytme og søknaden til kliniske populasjoner krever 1) anvendelse av EEG metodiske verktøy, 2) forsiktig artefaktregistrering og datareduksjon, 3) nøyaktig identifikasjon av mu rytme, og 4) nøyaktig karakterisering av klinisk populasjon og identifikasjon av passende kontrollgrupper.

Passende EEG metodikken krever fungerende og integrert utstyr, riktig cap valg og plassering, nøyaktig forsterking og timing av signalet, en klar, uhindret, artefakt fritt signal, en skikkelig referert signal, riktig segmentert (hvis hendelsesrelatert) prøvelser, nøye beregnes strømtransformasjoner, oppmerksomhet til stimuli, og, selvfølgelig, et paradigme og stimuli som lokke fram den kognitive kapasitet under etterforskning.

14 selv kan være tydelig og pålitelig demonstrert under arrangementet relaterte analyser ^17,37. Gitt den lille signal til støy-forhold, kan lett obskure endringer i spektral makt i denne rytmen gjenstand. Som et resultat, er det nødvendig med nøye artefaktregistrering gjennom automatiserte programmer eller manuell undersøkelse av medvirkende elektrode data for identifikasjon av den mu rytme. Eventuelle forskjeller mellom grupper i mengden av gjenstanden observeres og fjernes må tas opp for å sikre at de observerte gruppe forskjeller er ikke som et resultat av data gjenstand eller gjenstanden fjerningen. Den endelige EEG datasampel, i tilfelle av hendelsesrelaterte analyser som er beskrevet i denne protokollen, må inneholde gjenstand frie forsøk og et tilstrekkelig antall forsøk for å nøyaktig fange graden av dempning, eller mangel derav, for en gitt tilstand.

Utviklings hensyn er viktig for nevrofysiologiske arbeid. Demping av mu rytmen er blitt registrert som reaksjon på observasjoner av mål rettet handlinger i individer fra 8 måneders age til voksenlivet ^28-29,38. Viktigere, mens stede, er graden av demping observert i barndommen mye mindre enn det som fremgår av voksne ^39-40. Dette mønsteret understreker viktigheten av å vurdere utviklings påvirkninger på nevrale rytmer og matchende kontrollpopulasjoner til eksperimentelle grupper på utviklingsnivå.

Til slutt, for å gjennomføre dette arbeidet i kliniske populasjoner, er nødvendig for nøye vurdering av den kliniske befolkningen for å sikre grupper er tilstrekkelig definert. De inclusionary og ekskluderende kriterier for klinisk og sammenligningsgrupper må være tydelig beskrevet og vurderes nøye. For eksempel, er nødvendig for å etablere kliniske populasjoner bruk av gull standard diagnoseinstrumenter. Uten en tydelig diagnostisk protokoll, for heterogene populasjoner klinisk, kan den kognitive konstrukt som studeres avvike vesentlig innenfor et løst definert klinisk gruppe. Tight, diagnostiske definisjoner redusere denne sannsynligheten. Hvis enkelte subpopulasjoner av en klinisk prøve er utelukket, som trenger å bli identifisert som det påvirker generalizability av funnene. For eksempel, mens utelukkelse av personer med epilepsi fra en studie av ASD bidrar til å rense EEG-signalet som kan være skjult fra inkludering av personer med komorbide anfall, endrer dette enes allmenn funnene gitt den høye forekomsten av anfall hos personer med ASD.

Den protokoll som er beskrevet ovenfor tilveiebringer en vei for å undersøke en EEG-indeksen av speilet neuron-systemet i kliniske populasjoner i en ikke-invasiv måte. Det krever lite kommunikativ evne og dermed åpner for at programmet skal svekket individer og er ikke-invasiv, lett å påføre, og gir god oppløsning for å forstå kognitive konstruksjoner knyttet til sosiale evner.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Geodesic EEG System	EGI	N/A	Any EEG system, not only EGI based systems, is applicable for the described study
MATLAB software	MATLAB	N/A	Any mathematical, statistical software that can work with matrices is applicable
Netstation software	EGI	N/A	Any EEG acquisition software is applicable for the described study
Manipulandum	custom	N/A	Any object that is coregistered with data acquisition software to signal a successful grasp