68. ČESKÝ A SLOVENSKÝ SJEZD KLINICKÉ NEUROFYZIOLOGIE

Abstrakt

Semantic memory retrieval is fundamentally involved in the regulation of mental activity and adaptive behaviors. This is evident in individuals with various neuropsychiatric conditions, where the deterioration of semantic cognition manifests in profound memory deficits, impaired thinking, and hindered language abilities. Consequently, these principal roles of semantic cognition in everyday activities warrant the demand for novel and effective neuropsychological methods that would enable researchers as well as clinicians to reliably assess and enhance the core semantic memory functions supporting fluent memory retrieval. For this reason, we provide a short report on our experimental trials involving novel semantic memory tasks and non-invasive (transcranial) electrical brain stimulation (tES). This approach allowed us to peak into the putative neurocognitive underpinnings of both the automatic (free–associative) and controlled (dissociative) retrieval, which exert differential demands on executive inhibition and mental flexibility. In conclusion, although the neuromodulatory mechanisms underlying the behavioral effects of tES are still intensively debated, our results in healthy individuals suggest that non-invasive electrical stimulation techniques may provide valuable insights into the architecture of human cognition and bear the potential for facilitating a broader scope of memory functions. These findings also highlight the possible utility of tES in treating mental disorders or alleviating memory-related cognitive deficits. Grant support: This work was supported by the Slovak Research and Development Agency (APVV-19-0570) and the Scientific Grant Agency of the Ministry of Education, Science, Research and Sport of the Slovak Republic (VEGA 2/0059/20).

Abstrakt

Úvod: Integrace simultánně nahraných EEG-fMRI dat je moderním přístupem analýzy neurálních záznamů pracující s vysokým časovým a prostorovým rozlišením. Často využívanou metodou integrace modalit je EEG-informovaná fMRI analýza – asymetrická metoda, extrahující datový vzor z EEG dat, který je následně hledán v časových řadách fMRI BOLD signálu. Způsob získání EEG vzoru (kovariáty) je otevřenou otázkou. Tento výzkum se zabýval studiem rozdílů ve výsledcích integrace EEG-fMRI dat při použití různých metod redukce dimenze EEG prostoru. Použité metody byly kvantitativně a kvalitativně zhodnoceny na spánkových záznamech pacientů diagnostikovaných s NREM parasomnií a na skupině kontrolních subjektů. Metody: Analyzovaný dataset obsahoval 7 záznamů pacientů s diagnostikovanou NREM parasomnií a 8 zdravých, kontrolních subjektů. V EEG datech byly potlačeny artefakty související s měřením v magnetické rezonanci (gradientní a balistokardiografický artefakt) a další EEG rušení (oční a svalové artefakty). Pro extrakci EEG kovariáty byl prostor 256 kanálové EEG helmy rozdělen na 6 oblastí dle základních mozkových regionů (anatomická redukce dimenze). Následně byla v každém regionu provedena spektrální analýza na základní EEG pásma (alfa (8-13 Hz), beta (13-30 Hz), delta (0,5-4 Hz) a theta (4-8 Hz)). Získané spektrální výkony byly dále redukovány na 1D vektory zvolenými metodami redukce dimenze. Těmi byly skupinová analýza hlavních komponent (jPCA) a průměrování spekter napříč elektrodami. Tím bylo získáno větší množství EEG kovariát. Po provedení korelační analýzy byly vybrány kovariáty pro integraci s fMRI BOLD daty. Pro integraci modalit byl využit obecný lineární model (GLM), jehož výsledky byly porovnány napříč skupinami pacientů a kontrolních subjektů. Výsledky: Na základě korelační analýzy byly vybrány kovariáty spektrálních pásem beta a theta v okcipitálním regionu. Kovariáta získaná metodou průměrování poskytla kvantitativně větší množství aktivací než jPCA kovariáta, a to jak u skupiny kontrol, tak u skupiny pacientů, při porovnání se spontánními BOLD fluktuacemi. Aktivace u průměrování byly distribuovány po větší ploše mozku, zatímco lokalizace jPCA aktivací se převážně pohybovaly ve frontální a prefrontální oblasti. Spektrální kovariáta theta pásma byla posouzena z hlediska klinického pro přítomnost možných příznaků NREM parasomnie. U obou metod vykazovaly kontrolní subjekty více pomalovlnné aktivity theta než pacienti s NREM parasomnií. Aktivace kontrolních subjektů pro theta aktivitu byly lokalizovány v Broadmannových oblastech 2, 9, 39 a 40. Jedná se o oblasti s funkcí konsolidace myšlenek, což může být příznak probíhajícího snění a fyziologického spánku. U NREM parasomniků byly pozorovány aktivace v oblastech souvisejících se stavem bdění (Broadmannovy oblasti 37 a 19). Závěr: Metoda redukce dimenze průměrování poskytuje kvantitativně více aktivací ze širšího množství zdrojů než metoda jPCA, která extrahuje specifičtější typ aktivity. Při analýze klinické kovariáty theta pásma u pacientů s NREM parasomnií byly pozorovány aktivace v oblastech náležících stavu bdění, což nebylo pozorováno u skupiny kontrolních subjektů. Příspěvek byl podpořen z grantu: SGS22/200/OHK4/3T/17

Abstrakt

Úvod: Primární progresivní afázie (PPA) je klinicky heterogenní syndrom projevující se především pozvolnou ztrátou řeči. Hlavní anatomické podklady řečových systémů zahrnují klíčové kortikální struktury a jejich propojení svazky drah v bílé hmotě dominantní hemisféry. Dorzální okruh (gyrus frontalis inferior (IFG), gyrus precentralis, insula, gyrus supramarginalis, gyrus temporalis superior (STG) a fasciculus longitudinalis superior (SLF)) je důležitý pro zpracovávání syntaktických procesů. Ventrální okruh (gyrus temporalis inferior, gyrus angularis, temporální pól a fasciculus longitudinalis inferior (ILF)) je zásadní pro sémantické procesy. Postižení dorzálního a ventrálního okruhu vedou k selektivním řečovým deficitům u pacientů s PPA. Metodika: Pro analýzu jsme použili data devíti pacientů s klinickým obrazem PPA a neuropatologickou diagnózou neurodegenerativního onemocnění. U pěti pacientů jsme měli kromě morfologických dat k dispozici i difuzí-vážená data (1.5T, NEX=2, 12 non-kolineárních směrů, b=1100, TR=9400 ms, TE= 95 ms, FA 90, isotropický voxel 2.2 mm, 66 řezů, PAT 2). Pravděpodobnostní traktografie SLF a ILF byla provedena v programu FSL. Uvedené trakty byly nejprve převzaty z atlasu (JHU-White Matter Tractography Atlas), prahovány na 90% pravděpodobnosti a na jejich základě byly vytvořeny výchozí a průchozí masky v axiální a koronální rovině (obecná maska byla omezena maskou atlasu). Maska byla následně z 2 mm MNI prostoru přenesena do prostoru každého ze subjektů. Pravděpodobnostní traktografie pro oba svazky byla dále provedena z oblastí souvisejících s ventrálním a dorzální streamem, tj. Brocových oblastí BA 44 a BA 45, IFG, insuly, STG, gyrus precentralis a gyrus supramarginalis (dorzální okruh) a levostranného gyrus angularis (ventrální okruh). Jako vnitřní normu jsme užili kontralaterální bílou hmotu, proti které jsme normalizovali hodnoty waytotal. Výsledky: Traktografie u pacientů s PPA komorbiditami ukázala odlišnou míru změn dorzálního a ventrálního okruhu u jednotlivých komorbidit. Pacienti s věkově vázanou astrogliopatií s depozity tau proteinu (ARTAG) a globulární gliovou tauopatií (GGT) vykazovali nižší počet „vláken“ v dorzálním streamu. Závěr: Atypické změny strukturální konektivity mohou spolu s atypickou distribucí atrofie a atypickým klinickým obrazem pomoci ke stanovení diagnózy komorbidity doprovázející PPA. Podpořeno grantem AZV NV19-04-00090

Abstrakt

Úvod: Reanimační operace obličeje jsou indikovány u pacientů s trvalým poškozením lícního nervu, jejich cílem je obnova aktivního pohybu v obličeji, zejména při úsměvu. Pro rekonstrukci úsměvu je důležité obnovit (resp. nahradit) funkci m. zygomaticus maior. Možností je provést volný svalový přenos části m. gracilis do lokalizace původního m. zygomaticus; jako “donor” nervových vláken pro reinervaci štěpu může být použita stejnostranná větev n. mandibularis inervující m. masseter, nebo druhostranný n. facialis (tzv. cross-face nervový štěp). Tyto zákroky jsou prováděny na pracovištích plastické chirurgie. U pacientů podstupujících reanimační operace obličeje je přínosné elektromyografické EMG vyšetření. Cílem našeho příspěvku je stručně popsat přínos a principy těchto EMG vyšetření, budou referovány naše prvotní zkušenosti v této oblasti. Metodika: EMG vyšetření má význam zejména v rámci předoperační rozvahy. Hlavní přínos EMG vyšetření je v posouzení stavu inervace svalu, jehož nervová větev má být použita pro reinervaci přeneseného štěpu. Reanimační operace bývají indikovány u pacientů s diagnosami, u kterých připadají v úvahu vícečetné léze kraniálních nervů (neurofibromatosa, st.p. operacích ložiskových lézí v zadní jámě lební, etc.). Je tedy důležité ověřit, že sval - donor nervových vláken nemá porušenou inervaci, to je základní předpoklad k dosažení cíle operace. Používáme jehlovou EMG, zaměřujeme se zejména na posouzení interferenčního vzorce při maximální kontrakci svalu. Navíc se ukazuje, že úspěšnost obnovení spontánního úsměvu při reinervaci svalového štěpu pomocí vláken z nervové větve pro m. masseter je závislá na tom, zda se m. masseter při úsměvu habituálně mimovolně aktivuje – na to je vhodné se také při předoperačním EMG vyšetření zaměřit. (Absence aktivace m. masseter při spontánním úsměvu může být jedním z argumentů pro cross-face nervový štěp.) V některých případech se ukazuje jako potřebné i vyšetření svalu – donoru štěpu (např. u pacientů s neurofibromatosou se můžeme setkat s amyotrofií m. gracilis). EMG má dále význam při sledování postupující reinervace přeneseného svalu (což je důležité zejména v případech, kdy reinervace není patrná klinicky; do úvahy pak připadá revize a případná augmentace inervace svalového štěpu). Jako výhodná se jeví kombinace EMG vyšetření a ultrasonografického vyšetření (USG) – to je přínosné jednak k posouzení struktury a zejména trofiky (event. atrofie) svalů, navíc se osvědčuje využití USG pro navigaci jehlové elektromyografické elektrody do drobných svalů (což je právě případ m. zygomaticus). Výsledky: Budou stručně referovány prvotní zkušenosti z pracoviště autorů. Souhrn: U pacientů s trvalým poškozením lícního nervu postupujících reanimační operaci obličeje se jeví jako přínosné v rámci předoperační rozvahy provést EMG vyšetření. Hlavním přínosem je ověření stavu inervace svalu uvažovaného jako donoru nervových vláken pro reinervaci přeneseného svalového štěpu. Výhodná se jeví kombinace EMG s USG vyšetřením. Rovněž je důležitá vzájemná komunikace elektromyografisty s indikujícím lékařem – odborníkem v oboru plastické chirurgie.

Abstrakt

Introduction: Inhibition in the central nervous system is considered a key link in humans' executive control of cognitive, emotional, and behavioural manifestations. That active inhibition is responsible, to a significant extent, for the voluntary cessation of the prepared motor phenomenon. To study such inhibition the Stop-Signal paradigm is frequently used. To examine the physiological mechanisms underlying inhibition of a motor reaction, in the context of its subsequent replacement by an alternative one, the so-called Stop-Change paradigm has been proposed. It is worth noting that the question of what cerebral mechanisms (identical or dissimilar) provide inhibition of the experimental Stop-Signal and Stop-Change paradigms remains open. This work aims to detect similarities or differences in cortex electrical activity recorded in a group of men under the conditions of Stop-Signal and Stop-Change paradigms. Methods: Forty-two healthy volunteers (adolescents/men, right-handed, 18 to 23 years old) participated in the tests. EEG experiment procedure included two consecutive sets: the Stop-Signal paradigm in the first set and the Stop-Change paradigm in the second one. We used the technique of recording of event-related EEG (de) synchronization (ERD / ERS). Indicators ERD and ERS were evaluated in the frequency range of EEG (1-35 Hz) in the frontal, central and parietal leads. Results: In both experimental series, the predominance of the ERS phenomena within the range of α and, partly, β1 activity should be considered a global regularity. Cortical activity related to the Stop-Change paradigm, as compared with the Stop-Signal paradigm, demonstrated significant specific features. They are the following: (i) at the switching-over paradigm, ERS for the frequencies 9, 11, and 16 Hz within the frontocentral cortical region was less intense, while ERD for the frequencies of 11 and 16 Hz in parietal leads was stronger; (ii) ERS in the left central cortical zone (for the 11 Hz frequency) and the right frontal and parietal cortical zones (for the 16 Hz frequency) demonstrated local increases, and (iii) ERD developed in the neocortex for the frequencies of 19–20 Hz; this was observed, first of all, in the left hemisphere. At the same time, synchronization of oscillations having a frequency of 25 Hz or more was intensified in the neocortex. Conclusions: Electrical activity in examined subjects under conditions of experimental Stop-Signal and Stop-Change paradigms are probably provided by specific frequency/spatial neuronal pools responsible for the processing of motor information. The project was supported by a grant from the Czech Science Foundation number 22-28265S.

Abstrakt

Temporální epilepsie (temporal lobe epilepsy – TLE), především podmíněná hipokampální sklerózou (HS), je nejčastější typ farmakorezistentní epilepsie u dospělých. Při jejím zkoumání prostřednictvím zobrazovacích metod se pozornost zaměřuje především na hipokampy samotné, avšak v době, kdy je TLE (či všeobecně epilepsie) široce přijímána jako onemocnění sítě (network disease), je přínosné studovat i vazby v rámci této sítě. K tomu lze využít mozkovou konektivitu založenou na různých modalitách a principech, z nichž nejčastější je funkční konektivita zobrazující korelaci aktivací jednotlivých oblastí nebo strukturní traktografie sledující skutečné propojení neuronů. Další variantou je metabolická konektivita (metabolic connectivity – MC) zobrazující vztah intenzity metabolismu mezi jednotlivými oblastmi mozku na základě fluorodeoxy-glukozové pozitronové emisní tomografie (FDG-PET). Pro hodnocení metabolických odlišností HS pacientů od zdravých kontrol byl použit nový způsob výpočtu individuálních matic metabolické konektivity odvozený dle Sheng-Yao Huang. Metodika Do studie bylo zahrnuto celkem 58 pacientů s TLE (průměrný věk 40±11 let, 21M/37Ž, pravostranná 25, levostranná 33) s histologicky potvrzenou hipokampální sklerózou (HS). Všichni podstoupili standardní předoperační vyšetření včetně PET snímání s dávkou mezi 170-200 MBq na pacienta. Snímání bylo provedeno v interiktálním období, pacienti byli nalačno a hodinu před podáním FDG odpočívali v tiché, zatemněné místnosti. Snímky byly pořízeny pomocí Siemens mCT Flow PET/CT v 3-D režimu. Do skupiny zdravých kontrol bylo vybráno 28 věkově vázaných neurologicky zdravých pacientů. Jednotlivé PET skeny byly prostorově normalizovány do společného MNI prostoru a jejich intenzita byla normalizována v poměru k průměrné intenzitě mozečku (SUVR technika). Normalizované snímky byly parcelovány pomocí AAL atlasu a z ROI signálů ve skupině zdravých kontrol byla vypočtena průměrná konektivita. Následně byla pro každého pacienta vypočtena váhovací matice a určena výsledná individuální metabolická konektivita dle Sheng-Yao Huang 2020. Do závěrečné analýzy byly zahrnuty oblasti, které typicky vykazují u HS hypometabolismus, nebo se v jejich vazbách s hipokampem vyskytuje změněná funkční konektivita – konkrétně se jedná o hipokampus, gyrus parahipokampalis, gyrus temporalis inferior, pars opercularis et orbitalis gyri frontalis inferioris, gyrus frontalis medialis, cingulum posterior (vše oboustranně). Konektivita vybraných oblastí byla mezi pacientskými skupinami (levostranná HS, pravostranná HS, zdravé kontroly) srovnána pomocí t-testu včetně FDR korekce. Výsledky MC je u TLE pacientů významně změněna v temporálních i extratemporálních oblastech. U obou skupin (pravostranné i levostranné HS) je vůči zdravým kontrolám snížena MC mezi hipokampy a dále mezi parahipokampálními gyry. U levé HS se navíc objevuje snížená MC mezi levým parahipokampálním gyrem a pravým zadním cingulem. Dále se vyskytuje snížená MC mezi levým gyrus temporalis inferior a několika dalšími oblastmi (kontralaterální gyrus temporalis inferior, pravé zadní cingulum, levé frontální operkulum a frontální mediální kortex oboustranně). U pravostranné HS se taktéž objevuje snížená MC, a to mezi pravým gyrem temporalis inferior a frontálním mediálním kortexem oboustranně, tak i levým frontálním operkulem. U pravostranné TLE je snížená MC mezi oběma frontálními operkuly navzájem. Nicméně se objevuje i zvýšená MC, a to mezi levostranným hipokampem a gyrem temporalis inferior. Závěr Stejně jako hypometabolismus není ani metabolická konektivita u HS vázaná jen na meziotemporální struktury. To potvrzuje, že TLE není onemocnění jedné struktury, ale existuje u něj rozsáhlejší epileptogenní síť. Metabolická konektivita je u pacientů s TLE změněna i v extratemporálních oblastech podobně jako funkční konektivita (functional connectivity – FC). Dále pozorujeme významné rozdíly mezi pravostrannou a levostrannou TLE, což koreluje s nálezy z FC studií. U pravostranné TLE se častěji objevuje i zvýšená konektivita. Tento nález je podobný nálezům FC studií, v nichž vychází levostranná TLE při HS jako pervazivnější forma než pravostranná. MC je mezi hippokampy (i parahippokampálními gyry) u obou TLE snížena, což pravděpodobně odráží dlouhodobý vliv lezionálního hippokampu na zdravý. Naopak v rozporu s FC studiemi není MC významněji změněna mezi hippokampy a ostatními oblastmi (frontální kortex, zadní cingulum). U TLE (převážně u levostranné) je významně narušena MC ipsilaterálního gyrus temporalis inferior, což může souviset se strukturálními abnormitami v této oblasti, které byly popsány u pacientů s HS. Novým poznatkem je, že gyrus temporalis inferior, který nebývá tradičně řazen do epileptogenní sítě u TLE s HS, v ní může hrát určitou roli (nebo jeho abnormní konektivita může souviset s mnestickým deficitem typickým pro TLE). Vzhledem k nálezům podobným FC studiím se ukazuje MC jako vhodný nástroj ke studiu mozkových sítí u pacientů s epilepsií (nejenom těch epileptogenních). Poděkování Tento příspěvek vznikl za podpory specifického výzkumu MUNI/A/1155/2021.

Abstrakt

Vlivem chyby přesnosti časové synchronizace dochází k významnému snížení odstupu signálu od šumu a ke ztrátě informace zejména v případě analýzy vyšších EEG frekvenčních pásem například gamma pásmo. Tyto chyby přesnosti časové synchronizace mohou mít významný dopad při analýze a interpretaci výsledků nebo při reprodukci experimentů využívajících evokované potenciály (dále jen ERP, Event related potentials). Evokované potenciály mají ve výzkumu EEG významnou roli při exploraci funkčního projevu mozkové činnosti v různých podmínkách. Analýza ERP je velmi citlivá na chyby měření v podobě chyby přesnosti časové synchronizace při samotném sběru EEG dat. Chyba přesnosti časové synchronizace se skládá ze systematické a náhodné složky a je způsobena především časovou nepřesností stimulační události evokující fyziologickou odpověď, kde čas registrace události v měřícím systému nemusí odpovídat reálnému času vzniku události. Tato chyba je způsobena principem činnosti nedostatečně přesných a netransparentních systémových procesů různého stimulačního hardwaru a softwaru, například počítač nebo laptop, kde časová přesnost souvisí s kvalitou komunikace stimulačního softwaru s projekční periferií a zejména s komunikací s nahrávacím systémem biosignálů. Ukazujeme na datech z Národního ústavu duševního zdraví jak dochází ke ztrátě informace a představujeme řešení v podobě zařízení, které umožňuje jednoduchou a přesnou implementaci a provedení experimentu využívající lidská nebo animální data. Řešením přesnosti časové synchronizace může být mimo jiné využití následné časové korekce již naměřených dat, kde pro tuto korekci je nutné provést měření chyby časové synchronizace a poté určit její odhad. Vzhledem k povaze použitých stimulací, například často používaných auditorních nebo obrazových podnětů, se jedná o individuální a netriviální proces, ke kterému je nutné použít referenční měřidlo přesnosti časování. Časové vzorky ze zdroje stimulací se srovnají se vzorky z referenčního měřidla, kde můžeme rozdílem určit odhad střední hodnoty časového zpoždění a její rozptyl. Korekci chyby časové synchronizace pak provedeme tak, že střední hodnotu časového zpoždění odečteme od značek v EEG záznamu. Výsledný rozptyl střední hodnoty rozdílu časových vzorků pak tvoří náhodnou složku chyby časové synchronizace, která má přímý negativní vliv na analýzu ERP v EEG a tuto chybu lze jen minimálně korigovat mimo jiné zvyšováním počtu stimulačních událostí. Tento proces měření a stanovení odhadu chyby přesnosti časování by se měl opakovat při každé významné změně stimulačního algoritmu nebo například i po aktualizaci operačního systému stimulační platformy. Na základě realizovaných měření v laboratořích NUDZ se výsledné hodnoty chyby časové nepřesnosti synchronizace typicky mohou nacházet v rozmezí jednotek až desítek milisekund. Alternativou k určení odhadu chyby přesnosti časování a její korekce může být použití univerzální nezávislé platformy zajišťující synchronizaci časových událostí napříč různými modalitami využívající standardní síťové protokoly. Z podstaty předpokládané funkce takové platformy se nabízí využití různých mikroprocesorů nebo minimalizovaných počítačů s vlastním operačním systémem. Takto vytvořený systém po důkladné validaci a testování lze využívat nezávisle na povaze experimentu s jistotou, že chyba přesnosti časování je pro potřeby EEG zanedbatelná. V našem návrhu jsme implementovali toto řešení na platformu mikrokontroléru Arduino Due a na platformu raspberry pi 4. Součástí implementace byl návrh a výroba vlastních senzorových obvodů a implementace vlastního kódu pro realizaci komunikačních protokolů. Validace a testování proběhlo s použitím EEG systémů od tří různých výrobců. Pro odhad střední hodnoty chyby nepřesnosti časování a jejího rozptylu bylo použito 1000 stimulačních podnětů. Pro validace protokolu lab-streaming layer byl použit přístroj labstreamer od výrobce neurobehavioralsystems, který slouží jako referenční měřidlo pro tento protokol. Bylo vyvinuto vlastní univerzální zařízení, které funguje na principu využití minipočítače raspberry pi 4 pro synchronizaci časových stimulačních událostí s EEG záznamem. Zařízení provádí časovou synchronizaci na základě různých vstupových podnětů, kterými jsou obrazový stimul, zvukový stimul, stisk tlačítka nebo vstup digitálního signálu. Vyvinuté zařízení podporuje komunikaci standardně využívaným protokolem v oblasti sběru biosignálů lab-streaming layer protokol. Vyvinutá platforma byla validována se střední hodnotou časové přesnosti synchronizace 1 milisekunda s rozptylem méně než 1 milisekunda. Relevanci tohoto problému dokláme výsledky ze simulace této chyby na základě dat z ASSR (auditory steady state response) experimentu, kde při rozptylu 2 ms dochází ke ztrátě informace ve vyšších harmonických frekvencí a při rozptylu 6 ms dochází k úplně ztrátě informace ASSR. Vyvinuté zařízení se skládá z námi navrženého hardware pro detekci časových událostí a softwaru, který pomocí standardních síťových komunikačních protokolů komunikuje a časově synchronizuje události se systémem pro záznam EEG. Zařízení bylo časově validováno a otestováno se zařízeními HdEEG MagStim EGI NetAmp N400, HdEEG MagStim EGI GTEN N100, Ant neuro eego mylab a mbt smarting mobi EEG. Významnou výhodou využití této metody je konzistentní časová přesnost, která nevyžaduje kalibraci a časté měření chyby nepřesnosti časování při minoritních změnách v experimentu. Takto vytvořená platforma může pomoci při reprodukovatelnosti ERP experimentů využívající EEG nebo jiný biologický signál tím, že přesnost časové synchronizace je v rámci tolerance, vyhovující potřebám EEG a z dlouhodobého hlediska neměnná. Toto řešení může zvýšit citlivost metod a bude se moci pozorovat i drobné efekty EEG a rozdíly, které by jinak byly upozaděny šumem náhodného časování. Přínos přesnosti časování může být i v podobě menšího počtu potřebných stimulací pro analýzy ERP v EEG. S ohledem na běžné přístrojové vybavení laboratoří EEG může být nevýhodou tohoto řešení další přístrojová zátěž prostředí laboratoře. Byla vyvinuta nezávislá platforma pro přesnou časovou synchronizaci různých časových událostí se záznamem biologického signálu. Platforma podporuje lab-streaming layer komunikační protokol. Námi navržené a vyvinuté zařízení bylo otestováno s přístroji od tří různých výrobců EEG. Podpořeno z grantu Agentury pro zdravotnický výzkum ČR: “Klinické a neurobiologické prediktory odpovědi na ketamin jako podklad pro personalizovanou terapii deprese (NV18-04-00260)”

Abstrakt

Ochorenie s Lewyho telieskami (LBD) je charakterizované patologickým ukladaním proteínu alfa-synukleínu v nervových bunkách, ktorého agregácia vedie k tvorbe Lewyho teliesok a následnej bunkovej smrti. Termín LBD označuje skupinu neurodegeneratívnych porúch, ktorá zahŕňa dve hlavné entity: Parkinsonovu chorobu (PD a tiež PD s demenciou- PDD) a demenciu s Lewyho telieskami (DLB). Relatívne nová MRI metóda využíva na vizualizáciu štruktúry Locus Coeruleus (LC) zlúčeninu neuromelanín pomocou špeciálnej sekvencie (NMS-MRI). Neuromelanín, ako vedľajší produkt metabolizmu katecholamínov sa počas života hromadí v noradrenergných neurónoch, dosahuje maximum okolo 60 roku života a následne začína jeho množstvo klesať. Signál získaný pomocou NMS-MRI sa tak môže považovať za ukazovateľ integrity LC, ktorú je možno sledovať v patologických stavoch, kedy dochádza k stratám neurónov tejto štruktúry. V našej štúdii sa zameriavame na analýzu signálu z LC a to ako súvisí s prodromálnymi štádiami LBD, čo by mohlo prispieť k včasnej diagnostike a následne k intervencii na zmiernenie neuronálnych strát. Použili sme T1-váženú rýchlu spin—echo sekvenciu, ktorá umožňuje vizualizovať štruktúry obsahujúce neuromelanín ako oblasti s vysokou intenzitou, zatiaľ čo signál z okolitého mozgového tkaniva je potlačený. Do experimentálnej skupiny bolo zahrnutých 49 pacientov (68.9 ± 6.6 rokov), ktorí spĺňali kritéria pre možné alebo pravdepodobné prodromálne ochorenie LBD (konkrétne miernu kognitivnú poruchu s Lewyho telieskami; MCI-LB). Z toho 15 pacientov zároveň spĺňalo kritéria pre pravdepodobné alebo možné prodromálne PD. Ďalej bolo zaradených 7 pacientov s pravdepodobným a možným prodromálnym PD bez MCI. Kontrolnú skupinu tvorilo 58 subjektov (65.6 ± 7.2 rokov), ktorí podľa neuropsychologického vyšetrenia nemali MCI a nespĺňali ani kritéria pre prodromálne štádia LBD . Všetky subjekty absolvovali MRI vyšetrenie vrátane NM-MRI sekvencie. Podobne ako v predchádzajúcich štúdiách, vytvorili sme si oblasť záujmu (region of interest – ROI) pravého a ľavého LC a taktiež ROI referenčnej oblasti pozadia umiestnenej v pons tegmentum (PT), ktorá bola využitá tiež na normalizáciu jasu snímok. Za LC sme považovali voxel s najvyššou intenzitou susediaci so štvrtou komorou na danej strane v každom reze. Do výpočtov contrast-to-noise ratio (CNR) sme použili priemer hodnôt maximálnej intenzity voxelov v troch po sebe idúcich rezoch a hodnoty z referenčnej oblasti v PT. Do štatistickej analýzy sme použili dáta s odstráneným vplyvom veku a pohlavia pomocou lineárnej regresie. Rozdiel medzi skupinami bol analyzovaný pomocou dvojvýberových jednostranných t-testov. Na posúdenie tesnosti štatistickej závislosti medzi skúmanými premennými sme použili Pearsonov a Spearmanov korelačný koeficient. Štatisticky signifikantný rozdiel medzi skupinami sa preukázal pri pravom LC (p = 0.018). Výsledky CNR ukázali vyššie hodnoty pre kontrolnú skupinu (0.234 ± 0.059) v porovnaní s experimentálnou skupinou (0.210 ± 0.052). Hodnoty CNR ľavej strany LC neboli v kontrolnej skupine štatisticky signifikatne odlišné v porovnaní s experimentálnou skupinou (p=0.068). U experimentálnej skupiny sme pozorovali pozitívnu koreláciu ľavej strany LC s pamäťovými (rho = 0.295; p = 0.022) a vizuo-priestorovými funkciami (r = 0.337; p = 0.01) a negatívnu koreláciu pravej strany LC s hodnotami Epworthskej škály spavosti (r = -0.243; p = 0.046). U LBD dochádza k zmene integrity LC v dôsledku úbytku neurónov. V našej štúdii sme detekovali štatisticky signifikantný úbytok signálu u experimentálnej skupiny na pravej strane LC v porovnaní s kontrolnou skupinou, čo naznačuje možnosť identifikovať tieto zmeny pomocou neuromelanínu už aj v skorých štádiách. To by mohlo prispieť k pochopeniu vlastností LC v začiatkoch patologických stavov, kedy je včasná intervencia rozhodujúca a taktiež k ich sledovaniu v procese fenokonverzie. Konzistentne s literatúrou a poznatkami o funkciách LC, sme taktiež pozorovali pozitívnu koreláciu CNR hodnôt ľavej strany LC s kognitívnymi schopnosťami ako je pamäť, vizuo-priestorové funkcie a tiež negatívnu koreláciu CNR hodnôt pravej strany LC so zvýšenou dennou spavosťou. Tento projekt je financovaný z grantu (NU20-04-00294) AZV a realizuje sa od 1.5.2020 do 31.12.2023.

Abstrakt

Multi-echo fMRI (ME-fMRI) je pokročilejší metoda měření fMRI dat s využitím několika záznamů signálu (tzv. ech) po radiofrekvenčním vybuzení. Mezi výhody ME-fMRI patří optimalizace senzitivity napříč rozdílnými oblastmi mozku a větší robustnost vůči projevům susceptibilních artefaktů. Zpracování ME-fMRI dat však vyžaduje zařazení nových či modifikace běžných kroků, které nemusí být součástí běžných softwarových nástrojů pro zpracování fMRI dat. Naším cílem bylo ověřit možné implementace algoritmu pro retrospektivní potlačení fyziologických artefaktů v datech (RETROICOR). Využili jsme data od padesáti zdravých osob, kteří ve fMRI podstoupili úkol se zrakově-motorickou stimulací. Tento byl zopakován s různými akvizičními parametry (celkem 7x). Byla měřena ME-fMRI data se třemi echy. Součástí fMRI měření byl i záznam fyziologických signálů (tepová frekvence a dechová křivka). Zpracování probíhalo v programu Matlab s využitím SPM12 a vlastních skriptů. RETROICOR byl aplikován přímo na data ve dvou variantách. Na jednotlivá echa ihned po zarovnání časové série nebo až na data vzniklá kombinací tří ech. Data byla zpracována také bez korekce fyziologických artefaktů a následně jsme i doplnili RETORICOR do obecného lineárního modelu využitého k analýze fMRI dat. Na předzpracovaných datech jsme provedli vyhodnocení kvality dat (např. pomocí tSNR, SFS, SNS) a vyhodnocení výstupů obecného lineárního modelu použitého k analýze aktivací. Zjistili jsme, že obě varianty implementace RETROICORu poskytují téměř stejné hodnoty sledovaných globálních parametrů kvality dat a výsledků aktivační analýzy. Současně je ale patrné, že RETROICOR aplikovaný již na individuální echa změní váhovací koeficienty na jejichž základě se získají kombinovaná fMRI data – tento efekt je ovšem statisticky významný jen v některých částech mozku. To je pravděpodobně důvodem pro nevýznamné rozdíly mezi oběma verzemi použití RETROICORu přímo na data. Dále jsme zjistili, že RETROICOR snižuje metriku kvality dat SNS, poskytuje mírně sníženou aktivační statistiku, počet aktivních voxelů i globální konektivitu mezi jednotlivými oblasti mozku. Snížení konektivity (a tedy i SNS metriky) si vysvětlujeme potlačením fyziologických artefaktů, které se projevují globálně a mohou tak uměle zvyšovat korelaci mezi oblasti mozku. Snížení rozsahu aktivací je pravděpodobně dáno určitou korelací mezi fyziologickými projevy a časováním úkolu. Tento závěr potvrzuje i dodatečná varianta implementace RETORICORu přímo do statistického modelu, kde se již tolik neuplatní potlačení efektu úkolové stimulace. Jednou z našich hypotéz bylo očekávání lepších výsledků při čištění fyziologických artefaktů již na jednotlivých echách. To se nepodařilo pomocí použitých globálních metrik kvality dat ani aktivačních výsledků potvrdit. Obě varianty poskytovaly prakticky stejné výsledky. Dále je patrné, že efekt potlačení fyziologických artefaktů na fMRI datech je poměrně komplexní a RETROICOR může interagovat i s použitou stimulací a ovlivnit tak i výsledky aktivační analýzy.

Abstrakt

Elektroencefalografie (EEG) je jednou ze stěžejních metod pro zkoumání funkce mozku. V neuropsychiatrii se pro nahrávání EEG běžně využívají evokované potenciály, kdy je měřený subjekt během nahrávání EEG stimulován předem definovanými podněty zvenčí. Jedním takovým evokovaným potenciálem je i ASSR (Auditory steady-state response), který je způsoben odpovědí mozku na periodickou zvukovou stimulaci. ASSR se mimo jiné využívá jako biomarker psychotických stavů, především pak schizofrenie. Mozková odpověď zaznamenaná pomocí EEG se projevuje stejnou frekvencí, jako je frekvence ASSR stimulu (v neuropsychiatrii se nejčastěji využívá frekvence 40 Hz). EEG signál je nicméně velmi citlivý na artefakty. Jedním takovým artefaktem je i elektromagnetický artefakt mající svůj zdroj v kabelu či měniči sluchátek používaných u zvukové stimulace - ST (stimulus transduction) artefakt. Tento artefakt má u ASSR experimentů podobnou frekvenční charakteristiku jako neurologická odpověď mozku, takže je těžké identifikovat, zda EEG zaznamenal odpověď mozku či ST artefakt. I přes narůstající počet neurologických a neuropsychiatrických studií s ASSR experimenty nebyl ST artefakt analyzován právě v tomto typu studií. Cílem této práce tedy je analyzovat výskyt a charakterizovat ST artefakt v ASSR experimentech probíhajících u neuropsychiatrických studií. Pro analýzu ST artefaktu jsme navrhli originální experiment, ve kterém jsme využívali fantoma lidské hlavy. Na fantoma jsme nasadili vlhký ručník, který přizpůsobil impedance fantomu na běžné impedance lidské hlavy. Na vlhký ručník jsme následně nasadili hdEEG čepici s 256 elektrodami a sluchátka používaná i u ASSR experimentů s lidskými subjekty. Výsledný EEG signál tedy neovlivňovala žádná neurologická aktivita, ale pouze artefakty, čímž jsme mohli identifikovat existenci ASSR artefaktu. Pro popsání charakteru ST artefaktu jsme zároveň upravili zmíněný experiment tak, abychom hledali zdroj tohoto artefaktu. Během experimentu jsme stimulovali běžně používaným click train stimulem, kde se každý klik opakoval s frekvencí 40 Hz. Z jednotlivých trialů jsme vypočítali mezitrialové fázové shlukování (ITPC – inter-trial phase clustering), které se u ASSR experimentů běžně využívají. Následně jsme spočítali běžné (např. časově frekvenční analýza ITPC) i surogátní (např. T-statistika ITPC vzniklá z permutačního testu) analýzy ASSR experimentů. Při prvních experimentech se ve frekvenční analýze objevoval velmi výrazný vzor, kdy se vyskytovaly výrazné špičky každých 40 Hz. Tyto špičky byly výraznější s vyššími harmonickými frekvencemi 40 Hz. Takto deterministický vzor jasně odkazuje na výskyt artefaktu s frekvencí 40 Hz v ASSR experimentech, nejpravděpodobněji ST artefaktu. Při dalších nahráváních se ovšem nepodařilo získat takto výrazný vzor, nicméně hlubší analýzy ukázaly výskyt tohoto vzoru převážně ve vyšších harmonických frekvencích 40 Hz. Experiment zároveň ukázal, že tyto vzory se vyskytovali i při položení kabelu od sluchátek na EEG čepici. To svědčí o významném vlivu kabelu sluchátek na genezi tohoto artefaktu. Pomocí originálně navrženého experimentu jsme dokázali identifikovat ST artefakt v ASSR studii. Tento artefakt byl proměnlivý v různých měřeních při obdobných podmínkách. Důvodem může být velký vliv orientace zdrojů elektromagnetické indukce k EEG elektrodám. Tato vlastnost ST artefaktu je nebezpečná, neboť činí výskyt tohoto artefaktu nepředvídatelným. Další komplikací je pravděpodobný výskyt ST artefaktu i v nahráváních, kde nebyl tento artefakt identifikován běžnými analýzami využívanými u ASSR experimentů. ST artefakt je fázově vázaný na ASSR stimul a je proto těžké ho oddělit od neurologické odpovědi mozku. Z tohoto důvodu je potřeba ST artefaktu předcházet kvalitně navrženým designem experimentu. Dalším krokem naší studie je analýza ST artefaktů u ASSR experimentů s lidskými subjekty. Tato práce byla podporována Grantovou agenturou Českého vysokého učení technického v Praze s registračním číslem SGS21/140/OHK4/2T/17 a SGS22/200/OHK4/3T/17, dále pak Grantovou agenturou České republiky s registračním číslem 21-32608S a grantem 260534/SVV/2022.

Abstrakt

Úvod Prevalence nemyelopatické degenerativní komprese krční míchy (NMDC) progresivně stoupá s věkem a v české populaci nad 60 let dosahuje 60 % (Kovalova et al., 2016). Až u čtvrtiny NMDC pacientů se během 4 let rozvine ireverzibilní degenerativní cervikální myelopatie (DCM) (Bednarik et al., 2008). Zobrazování difúzně-váženou magnetickou rezonancí (MR) umožňuje zkoumat mikrostrukturální integritu tkání a mohlo by sloužit jako prediktor progrese NMDC do DCM vedle současně používaných metod reflektujících funkční stav míchy (EMG – elektromyografie, motorické a somatosenzitivní evokované potenciály – MEP/SEP). Metodika U 103 NMDC pacientů, 21 DCM pacientů a 60 zdravých kontrol bylo provedeno 3T MR vyšetření krční míchy obsahující optimalizovaný difúzně-vážený protokol s vysokým rozlišením (Labounek et al., 2020). Z předzpracovaných difúzních dat byly odhadnuty mikrostrukturální metriky na úrovni jednotlivých míšních traktů a oblastí šedé hmoty. Pacienti dále podstoupili klinické (mJOA skóre – modifikované skóre Japonské ortopedické asociace) a elektrofyziologické vyšetření (MEP, SEP a EMG). Statistická analýza zahrnovala porovnání mikrostrukturálních metrik mezi skupinami, jejich korelaci s mJOA skóre a srovnání mezi pacienty s a bez elektrofyziologické abnormity. Výsledky Porovnání mikrostrukturálních metrik mezi skupinami korigované na věk odhalilo signifikantní změny především v laterálních a dorzálních traktech a šedé hmotě u obou skupin pacientů vůči kontrolám. Změny mikrostruktury byly detekovány v místě komprese ale také rostrálně nad místem komprese s progresivnějším poškození u DCM v porovnání s NMDC. Pokles mJOA skóre reflektující nárůst funkční disability koreloval s progresí změny mikrostrukturálních metrik. Pacienti s elektrofyziologickými abnormitami vykazovali změny v mikrostrukturálních metrikách v korespondujících oblastech míchy. Závěr Změny mikrostrukturálních metrik v oblastech bílé a šedé hmoty odráží demyelinizaci, axonální poškození a trans-synaptickou degeneraci v místě komprese i rostrálně (Wallerova degenerace). Alterace mikrostrukturálních metrik u pacientů s elektrofyziologickými abnormitami poukazuje na vztah mezi poškozením mikrostruktury a funkčním deficitem. Prediktivní hodnotu bude nutné potvrdit longitudinálními studiemi. Podpořeno AZV granty NV18-04-00159 a NU22-04-00024. Práce byla publikována jako: Valošek, J, Labounek, R, Horák, T, et al. Diffusion magnetic resonance imaging reveals tract-specific microstructural correlates of electrophysiological impairments in non-myelopathic and myelopathic spinal cord compression. Eur J Neurol. 2021; 28: 3784– 3797. https://doi.org/10.1111/ene.15027

Abstrakt

Úvod: Multimodální neurozobrazování má za cíl poskynout více informací o struktuře a funkci mozku, které se mohou využít ke zpřesnění nebo rozšíření znalostí o studovaném problému a navíc mohou sloužit jako nástroj ke zkoumání takových otázek, na které unimodální přístup nestačí. Jedním z příkladů je i simultánní nahrávání elektroencefalografie (EEG) a funkční magnetické rezonance (fMRI), kde se modality z hlediska principu akvizice vzájemně doplňují časovým a prostorovým rozlišením. Navzdory velkému počtu metodologických studií je ale vztah mezi těmito dvěma modalitami stále nejasný. Jedním z prvních a zároveň nejznámější EEG korelát signálu fMRI BOLD je EEG fluktuace výkonu v alfa frekvenčním pásmu odvozená z okcipitálních elektrod. Cílem této studie bylo nalezení hlavních prostoro-frekvenčních příznaků ve zdrojovém prostoru EEG, jejich vzájemné porovnání se známými funkčními sítěmi z fMRI BOLD signálu a ukázka aplikace této metody na EEG-fMRI studii zaměřenou na detekci mozkových stavů. Metody: Pro účely této studie byly použity 2 simultánní EEG-fMRI datasety. Pro metodickou část byl využit EEG-fMRI dataset (77 subjektů) ze Středoevropského technologického institutu (CEITEC, Brno) a pro aplikační část pak EEG-fMRI dataset (7 subjektů, 63 sezení) z Národního ústavu duševního zdraví (NUDZ, Klecany). Oba datasety jak z pohledu EEG, tak fMRI byly předzpracovány automatickými nástroji skládajícími se z typických kroků předzpracování pro klidová fMRI BOLD a EEG data. Pro získání zdrojových prostoro-frekvenčních vzorů bylo EEG promítnuto do zdrojového prostoru pomocí metody eLORETA za použití precizního individuálního dopředného modelu založeného na 12kompartmentové segmentaci T1 strukturálního snímku hlavy a individuálním rozmístění pozic elektrod hdEEG 256elektrodového systému. Pro nalezení hlavních příznaků EEG a vyšetření vazby se známými funkčními sítěmi v fMRI BOLD byl zvolen následující přístup. Na zdrojová data byla aplikována známá metoda prostorovo frekvenční dekompozice. Konkrétně byla zdrojová data filtrována do několika typických frekvenčních pásem EEG a pro získání prostorovo frekvenčních komponent byla na prostoro-frekvenční matici použita metoda nezávislých komponent (ICA), konkrétně algoritmus RUNICA. Pro vyšetření stability získaných komponent a jejich vazby na BOLD signál byl použit statistický přístup založený na rozdělení celého datasetu na 2 podvýběry a permutačním testování. Dále pomocí heuristického složeného kritéria zahrnující jak podobnosti samotných prostoro-frekvenčních signatur, tak map korelace prostoro-frekvenčních komponent s BOLD daty byly určeny nejstabilnější EEG vzory. Následně byla vyšetřena podobnost prostoro-frekvenčních EEG vzorů s fMRI BOLD nezávislými komponentami zároveň prostorově a časově, a také byla vyhodnocena úroveň vysvětlené variability BOLD dat pomocí EEG prostoro-frekvenčních komponent. V aplikační části byla celá metodika aplikována na dataset experimentu využívající metodu DES (Descriptive experience sampling) k získání okamžité zkušenosti participantů z klidových EEG-fMRI dat. Na základě stanovené hypotézy byl vybrán vhodný prostoro-frekvenční vzor EEG, u kterého bylo vyšetřena schopnost rozlišovat zadefinované 2 stavy mozku (interně a externě orientovaná zkušenost). Výsledky: Na základě vyšetřování stability prostoro-frekvenčních komponent jsme zjistili, že komponenty jsou z hlediska prostoro-frekvenčních signatur a oblastí koreluící s BOLDem stabilní (R = 0,29, p<0,05, korigováno FDR). Pomocí kombinovaného kritéria podobnosti prostoro-frekvenčních komponent a hierarchického klastrování jsme identifikovali 5 vzorů, které vykazují největší stabilitu prostoro-frekvenční signatury a korelaci s BOLD daty. Díky metodice lokalizace zdrojů EEG jsme statisticky otestovali prostoro-časovou podobnost mezi EEG vzory a fMRI BOLD komponentami reprezentující funkční sítě a nebyli jsme schopni prokázat podobnost těchto komponent mezi oběma modalitami (R = 0,08, p = 0,08). Pro kvantitativní vyjádření vazby mezi prostoro-frekvenčními vzory EEG a BOLD daty jsme pomocí metriky vysvětlené variability zjistili, že nejlépe jsou z hlediska funkčních sítí vysvětleny oblasti mozku spadající do auditorní (AN, 11,00 %), senzomotorické (SMN, 8,57 %) a vizuální sítě (HVN 8,03 %). Pomocí permutačního testu bylo zjištěno, že průměrně voxely všech sítí jsou vysvětleny více než náhoda. Aplikací této metodiky na dataset DES jsme zjistili, že protoro-frekvenční vzor reprezentující fluktuaci EEG výkonu v alfa pásmu v posteriorní části hlavy rozlišuje mezi interní a externí okamžitou zkušeností subjektů v předposlední vteřině před samotnou reportovanou zkušeností (p<0,05, korigováno FDR). Časová signatura vybraného vzoru pak negativně koreluje s BOLD signálem v oblasti spadající do vizuálních funkčních sítí. Diskuze a závěr: Výstupem této studie je nalezení stabilních zdrojových prostoro-frekvenčních vzorů EEG a jejich vazby na fMRI BOLD signál. Nalezené stabilní vzory jsou díky zdrojovému prostoru anatomicky interpretovatelné a přímo porovnatelné s fMRI BOLD komponentami reprezentujícími známé funkční sítě. Tyto vzory jsou mezi sebou různě prostorově a frekvenčně specifické a korelují s BOLD signálem v různých oblastech mozku pozitivně i negativně. Většina nalezených vzorů však vykazuje negativní korelaci s BOLD signálem v oblastech vizuálních, senzomotorické a auditorní sítě, která je známá z předchozích studií. Nalezený signifikantní rozdíl vybrané “alfa” prostoro-frekvenční komponenty naznačuje, že při externě zaměřených zkušenostech je typický alfa rytmus potlačen a samotná fluktuace výkonu v alfa pásmu v klidových datech tedy může souviset s různě zaměřenou pozorností. Negativní korelace této komponenty s BOLD signálem pak naznačuje, že rozdíl mezi zmíněnými dvěma stavy může souviset se zpracováním vizuálních vjemů. Nicméně nízké hodnoty vysvětlené variability BOLD signálu EEG komponentami založenými na fluktuaci výkonu a prostoro-časová nesouvislost komponent mezi oběma modalitami naznačuje, že na lepší pochopení vztahu mezi těmito dvěma modalitami nemusí stačit běžné lineární statistické modely, ale jak naznačují některé studie, je možná za potřebí spojovat tyto dvě modality přes složitější realistické modely mozkové aktivity.

Abstrakt

Monitorace motorických evokovaných potenciálů (MEP) za pomocí transkraniální elektrické stimulace (TCES) je v současné době standardním peroperačním postupem, který snižuje riziko vzniku či zhoršení pooperačního motorického deficitu u řady výkonů. Je používána rutinně v operativě výkonů spinálních i u operací mozku . V naší kazuistice je TCES MEP použito také u rekonstrukční operace brachiálního plexu. U těchto výkonů je standardem elektrická stimulace spinálního kořene či periferního nervu. Motorická odpověď je pak hodnocena vizuálně či pomocí jehlových elektrod v příslušných svalech. Takto lze hodnotit intaktní kořeny i periferní nervy. Ve vybraných případech je ale potřeba peroperačně zpřesnit úvahu o kompletní avulzi/ či proximální lezi nervu. Peroperační diagnostika pomocí EMG/SEP a zobrazovacích metod ne vždy dokáže přesně odpovědět. Vyšetření MEP se v těchto případech modifikuje; elektrická transkraniální stimulace je doplněna o registraci neurogenních EP , které jsou registrovány přímo z nervových kořenů háčkovou elektrodou. Výbavný neurogenní EP svědčí pro intaktní pahýl vhodný k použití jako donor pro možnou neurotizaci. Nevýbavný EP ukazuje na proximální lezi či avulzi vyšetřovaného nervového kořene. V naší kazuistice popisujeme předoperační úvahu, elektrofyziologické MEP a SEP nálezy a následnou peroperační monitoraci za pomocí přímé i transkraniální elektrické stimulace.

Abstrakt

Úvod: Strategie léčby poraněného periferního nervu závisí na stupni jeho poranění (neurapraxie, axonotméza, neurotméza). V současnosti jsou platnými hlavními principy správného ošetření otevřených poranění PN co nejčasnější výkon mikrochirurgickou technikou s cílem analyzovat fascikulární strukturu pahýlů, ošetřit zhmožděné konce a šetrně beztahově je spojit epineuro-perineurální suturou (při respektování fascikulární mikroarchitektury) za použití atraumatických stehů síly 8.0-10.0. V případě ztrátových poranění je dosahováno nejlepších výsledků při použití autologních nervových štěpů. Při nepřítomnosti zdravé proximální struktury (avulze, distální léze s delším časovým odstupem od primárního poranění) je jedinou možností alespoň částečně reinervovat cílovou strukturu neurotizační výkon – rekonstrukce jinak nerekonstruovatelného nervu (nemožnost sutury či užití graftů) za použití anatomicky blízkého nervu či jeho části. Předoperačně je v tomto případě, kromě posouzení samotné léze, nutno zhodnotit stav donorského nervu/ jím inervovaného svalu a jeho svalových synergistů k zajištění maximálních podmínek pro úspěšnou reinervaci zároveň s co nejmenší donor site morbiditou. V případě suboptimální kvality donorského nervu je přehodnocena operační strategie nebo zvažován double fascicular transfer. Metodika: V rámci předoperačního EMG provádíme hodnocení kvality potenciálních donorských nervů (klinické vyšetření + EMG). Soubor zahrnuje 21 pacientů (17 mužů, 4 ženy) operovaných v Masarykově nemocnici v Ústí nad Labem v letech 2014 - 2020, u kterých byly při operaci brachiálního plexu použity neurotransfery. Typ použitého neurotransferu je volen dle typu poranění brachiálního plexu. V našem souboru jsou nejčastěji zastoupeny výkony pro obnovení hybnosti v rameni a flexe v lokti: transfer fasciklu ulnárního nervu na větev n. musculocutaneus pro m. biceps brachii (Oberlin transfer 5x), transfer větve n. radialis pro dlouhou hlavu tricepsu na m. deltoideus (7x) a neurotizace spinální porce n. accessorius na suprascapulární nerv (XI-SSN 5x). Celkový počet provedených neurotizací v souboru je 38. Pouze u 9 (42 %) pacientů byl použit jen jeden neurotransfer, průměrně bylo použito 1,8 transferů na operaci s maximálním počtem 4 (1 pacient). Předkládáme předoperační strategii vyšetření, výsledky EMG zvažovaných dárců a jejich hodnocení na našem pracovišti. Závěr: Předoperační EMG pomáhá chirurgovi identifikovat nevhodnějšího potenciálního dárce u neurotizačních výkonů a tím zvyšuje šanci na úspěšnou reinervaci při minimální donor site morbiditě.

Abstrakt

Úvod: Četné klinické studie ukazují, že využití proprioreceptivní stimulace (FPS) má prokazatelný efekt v neurorehabilitaci, např. u pacientů po cévních mozkových příhodách. Pro pochopení a následné efektivní využití kinestetické iluze při rehabilitaci je nutné porozumět, které oblasti a funkce mozku se podílí na vzniku tohoto fenoménu. Nalezení EEG korelátů kinestetické iluze hraje v pochopení principu zásadní roli. Četné EEG studie poukazují na souvislost mezi poklesem tzv. mu rytmem (10-13Hz), aktivitou v pásmu beta (12-30Hz) a FPS. Problém současných studií spočívá v absenci kontrolní podmínky v podobě neutrálního vibračního stimulu a ve vyhodnocení EEG aktivity v prostoru elektrod na místo v prostoru zdrojů EEG. Námi provedené měření na pěti dobrovolnících spočívalo ve vyvolání iluze chůze 12-ti vibračními aplikátory, přesné synchronizaci EEG záznamu se stimulačními signály, vyhodnocení koherentních zdrojů EEG a lokalizace změny výkonu v EEG pásmech mezi stimulační a shamovou podmínkou. Analýza průměrných změn ukázala trend nárůstu aktivity v pásmu Alpha v oblastech Paracentral Lobule a Supplementary Motor Area při stimulační podmínce oproti sham podmínce. Dále byl zaznamenán největší nárůst lagované koherence mezi EEG aktivitou a vibrací specificky v pásmu Gamma v Supramarginal Gyrus a v oblastech pro zpracování zvuku. Metodika: Pilotní studie zahrnovala pět dobrovolníků, kterým byl proveden strukturální MRI sken mozku (SIEMENS prisma), nasazena síť pro záznam 256 kanálového EEG (Magstim-EGI), připevněn systém 12 vibračních aplikátorů (VIBRAMOOV) a navinuty referenční snímací cívky (vlastní výroba). Stimulační protokol probíhal se zavřenýma očima a měl čtyři bloky: 5 min resting, 15 min stimulace/sham, 5 min. resting, 15 min sham/stimulace. Shamová podmínka byla vytvořena přesunem aplikátorů z jednoho místa na druhé, čímž došlo k fragmentaci časovo-prosorového vzorce vyvolávajícího iluzi chůze a zároveň byla zachována stimulace samotnou vibrací. Po skončení experimentu byli participanti dotazování zda zažívali iluze pohybu a v jakém bloku. Šest z dvanácti aplikátorů bylo vybaveno snímacími cívkami pro přesnou synchronizaci EEG signálu a stimulace. Za účelem vyloučení vlivu elektromagnetické vazby aplikátorů a snímaného EEG byla provedena ortogonalizace referenčního signálu z EEG. Posléze byla EEG data před-zpracována automatickým programem v MATLABu. Pro lokalizaci zdrojů byl použit algoritmus eLORETA (exact Low Resolution Brain Electromagnetic Tomography Algorithm). Pro lokalizaci koherencí byl použit algoritmus DICS (Dynamic Imaging of Coherent Sources). Výsledky byly reportovány jako průměrná změna ve skupině mezi podmínkami stimulace vs. sham. Výsledky: Odstup výkonu pořízeného EEG signálu od soufázových složek vibračních aplikátorů činil v nejhorším případě přibližně 20dB. Nejvyšší průměrný pokles výkonu (stimulace vs sham) vypočítané algoritmem eLORETA byl pozorovány specificky v následujících oblastech: Cerebellum (Beta, Gamma), Superior Frontal Gyrus, Orbital part (Theta, Alpha, High Beta), Rectus (Delta, Theta, alpha) Nejvyšší Nárůst výkonu byl pozorován v následujících oblastech: Paracentral Lobule (Alpha, Beta, Gamma), Supplementary Motor Area (Alpha), Rectus (Gamma). Výpočet koherentních zdrojů v pásmu 35-45Hz (Gamma) ukázal především nárůst koherence v oblastech: Supramarginal Gyrus a v oblastech pro zpracování zvuku. Závěry: Ověřili jsme proveditelnost simultánního snímání EEG a vibrační stimulace navozující iluzi chůze. Pomocí snímacích referenčních cívek jsme kvantifikovali a výpočtem ověřili dostatečný odstup signálu EEG od šumu. Na pilotním datasetu jsme pozorovali nárůst výkonu EEG signálu ve specifických oblastech spojených s pohybem a iniciací pohybu zejména v pásmu Alpha a Beta. Literatura hovoří ve většině případů o opačném efektu iluze pohybu tj. pokles výkonu v těchto pásmech. Pozorovaný efekt je nutné ověřit na větším počtu dobrovolníků a kvantifikovat jej metodou statistické analýzy. Jako nepříliš vhodným se ukázala analýza koherentních zdrojů. Vibrační aplikátory jsou navrženy stimulovat v rozmezí 40-80Hz, proto analýza koherentních zdrojů pro nižší EEG pásma než Gamma nedává smysl. Korelace nižších pásem EEG s referenčním signálem opět nedává smysl vzhledem k přibližně nulové střední hodnotě referenčního signálu. Jako vhodná metoda se pro následující postup jeví korelace pásmově specifických časových řad výkonu EEG ve zdrojovém prostoru s obálkou signálů z referenčních cívek.

Abstrakt

Introduction: Biomarkers for mild cognitive impairment with Lewy bodies (MCI-LB) were proposed, but the evidence is limited. EEG microstates (MS) represent transient, quasi-stable patterns of EEG. Results of our previous work revealed that probable MCI-LB subjects as compared to healthy controls (HC) had increased occurence of all MS. In this one year follow up (FU) study we aimed at addressing changes of MS dynamics with the disease progression in a slightly larger population of drug naïve probable MCI-LB. Source imaging of MS was additionally performed. Methods: Altogether, 24 probable MCI-LB (16 female, age 66.1 ± 5.1 years) and 24 HC (12 female, age 63.5 ± 4.4 years) were assessed at baseline and at 1 year FU using validated scales and questionnaires. All subjects underwent 5 minutes of eyes-closed resting-state evaluation with 256-channel scalp EEG at baseline and at FU. T1 MRI was performed at baseline. The microstates analysis was based on the clustering of EEG topographies, using a k-means approach. Mean MS ccurrence (MS-occ) was used as our temporal parameter of interest and correlated with behavioural outcomes. Temporal segments of scalp EEG labelled by particular microstate were reconstructed into the source space using LAURA inversion. Results: MCI-LB subjects did not progress with regard to cognitive, motor and other behavioural symptoms, none of the subjects converted into DLB. Five typically occurring MS were identified, reflecting visual (MS1), cingulo-opercular (MS2), language (MS3), default mode (MS4), and frontoparietal control (MS5) brain networks. At baseline, mean occurrence of all MS was significantly increased in MCI-LB as compared to HC. At FU visit, results were either less significant or lost significance as compared to HC. Significant correlations were found between baseline MS1-occ and dominant α frequency and variability (R=-0,47 and 0.63, respectively), MS3-occ and geriatric depression scale (R=0.48), MS4-occ and excessive sleep scale (R=0.58), while these correlations were less pronounced or insignificant at FU visit. Eight and six out of 24 MCI-LB subjects revealed significant drop in MS1-occ and MS2-occ, respectively. Conclusions: We were able to identify 5 MS that reflect major brain networks. Overall, the MS occurrence was increased in MCI-LB at baseline which was correlated with core and supportive symptoms of the disease. The MS occurrence tended to drop after 1 year FU which may reflect decreases in network hyperconnectivity with prodromal DLB progression. This was particularly prominent in the visual and cingulo-opercular networks. Acknowledgement: Supported by AZV grant No NU20-04-00294 and by the MEYS CR (LM2018129 Czech-BioImaging).

Abstrakt

U 20 – 48% pacientů hospitalizovaných na jednotkách intenzivní péče se vyskytují epileptické záchvaty nebo nekonvulzivní epileptický status. Tyto stavy nejsou často rozpoznány. Diagnosticky obtížní jsou zejména pacienti s akutním úrazem hlavy nebo recentně po operaci hlavy, protože je problematické jim provést vyšetření EEG. Limitující pro provedení standardního EEG s nasazením EEG čepice jsou nezhojené pooperační či potraumatické rány kožního krytu hlavy nebo defekty kostí lebky. Místo čepice se standardním rozložením 21 elektrod lze použít montáže simplifikované, např. pouze s jednou řadou 10 kontaktů. Při aplikaci jednotlivých elektrod lze také vytvářet individuální montáže adaptované na anatomické poměry hlavy vyšetřovaného pacienta. K úvaze o možných nepozorovaných záchvatech či o nekonvulzívním epileptickém statu by měly vést nevysvětlitelné poruchy vědomí či nevysvětlitelné neurologické či kognitivní deficity, zejména kolísající v čase. K jejich rozpoznání pomůže kromě provedení EEG, také důkladná anamnéza předcházející stavu a případně zaznamenání stavu na video. Důležitá je edukace ošetřujícího personálu a znalost obrazu záchvatů. (Prezentace obsahuje ukázky nepozorovaných záchvatů.)

Abstrakt

Akviziční technika multi-echo (ME), tedy snímání signálu z více ech pro jeden řez, následně umožňuje modelování poklesu signálu vlivem času T2* pro jednotlivé voxely. Zatímco pro vyhodnocení aktivací se běžně používají časové změny BOLD signálu, výpočet relaxačního času T2*, popř. rozsah změn T2* způsobený fluktuacemi při resting-state měření, by mohl pomoci odhalit patologické změny v mozku. Cílem této pilotní analýzy bylo zjistit, zda je možné T2* mapování provádění z ME-fMRI dat použít pro detekci epileptického ložiska. Použili jsme data od 21 pacientů s epilepsií (4 ženy a 17 mužů, věkové rozmezí 19-53 let) a k nim vhodně spárovaných zdravých kontrol. Pacienti podstoupili epileptochirurgickou léčbu a k dispozici byly následné resekční masky. Všichni subjekti měli naměřená ME-fMRI data, která jsou potřebná k vytvoření T2* map. Jednalo se o jednu ME resting state sekvenci s těmito parametry: TR = 650 ms, TE časy = 15, 34 a 53 ms, počet skenů = 1840. Data byla zpracována pomocí programu Matlab, toolboxu SPM12 a našich vlastních skriptů. V rámci předzpracování byla ME data data zarovnána vůči referenčnímu snímku, normalizována, vyhlazena a kombinací ech byla vytvořena kompozitní ME data. Následně byly na připravených datech vypočteny T2* mapy. Jelikož se jednalo o časové série dat, i T2* mapy byly vypočteny v každém fMRI skenu. Následně jsme z nich vytvořili jednu statickou mapu jako průměr přes časové série T2* v každém voxelu. Alternativně jsme ale zkusili vzít i vysoké nebo nízké hodnoty z fluktuací (po odstranění odlehlých hodnot) a také rozdíl změn T2* z časových sérií v individuálních voxelech. U každého pacienta byl spočten model srovnávající jeho hodnoty T2* s hodnotami zdravých kontrol. Tyto statistické parametrické mapy byly následně porovnány s resekčními maskami a byla vypočtena sensitivita a specificita. V závislosti na zvoleném způsobu prahování se senzitivita T2* u pacientů pohybuje od 0,1 % do 20,7 %, výsledky specificity jsou vysoké – 91,4 % až 99,6 %. Když jsme tyto výsledky porovnali s vyhodnocením fMRI dat pomocí metriky ALFF (amplitude of low-frequency fluctuation), zjistili jsme, že jak v ohledu senzitivity, tak specificity poskytuje T2* mapovaní lepší hodnoty a taktéž se zdá, že T2* tvoří oproti ALFF ucelenější clustery. Nicméně i přesto je schopnost detekce epileptického ložiska nedostatečná a není tedy možné metodu T2* mapování použít jako robustní samu o sobě. Avšak je zde možnost, že její přidání do kombinace ostatních běžně používaných metod (např. změny objemu/koncentrace šedé hmoty, subtrakční SPECT apod.) by mohlo zvýšit a zlepšit celkovou výtěžnost. Tato hypotéza bude předmětem další práce. Tato analýza byla prvním pokusem o použití metody T2* mapování na pacientských datech a jejím cílem bylo odladit metodiku a varianty zpracování. Pro vyhodnocení jsme jako ground true použili resekční masky z operací pacientů. Zhruba u čtvrtiny subjektů se T2* mapování shodlo s místem masky, ve zbytku jsme bohužel nedosáhli moc přesných výsledků. Využití alternativních způsobů volby reprezentativní hodnoty T2* z časových sérií (vysoké a nízké hodnoty) neposkytovalo lepší výsledky než prostý průměr. Stejně tak zlepšení nepřinesl rozdíl změn v T2*. Nicméně v metodice využití mapování T2* z ME-fMRI dat je celá řada kroků, které mohou potenciálně ovlivnit výsledky a které v rámci pilotní studie nebyly ověřeny v celém možném rozsahu.

Abstrakt

Úvod: V posledních letech byl ketamin schválen jako nová alternativa terapie depresivní poruchy rezistentní na léčbu. Kromě rychlého nástupu účinku nabízí ketamin tu výhodu, že je účinný u mnoha pacientů, kteří adekvátně nereagovali na konvenční antidepresiva, jako jsou SNRI a SSRI, ani na psychoterapii. Volání po stratifikovanější psychiatrické léčbě zdůrazňuje potřebu identifikace pacientů, kteří by mohli mít prospěch z ketaminové intervence. Pro to jsou však zapotřebí biologické markery, které by vedly rozhodnutí o léčbě a vytvářely konsensus mezi pacientem a terapeutem ohledně ketaminové terapie. Většina pacientů trpících depresí vykazuje zvýšený CNS arousal a související problémy s usínáním, zvýšený tonus sympatiku, vyšší aktivitu osy hypotalamus–hypofýza–nadledviny a zkrácenou latenci REM spánku. Depresivní porucha je spojena se změnami regulace bdělosti, konkrétně s hyperrigidní regulací bdělosti během klidu, kterou lze snadno detekovat pomocí automatizované analýzy EEG. Algoritmus „Vigilance Algorithm Leipzig“ (VIGALL) byl opakovaně validován a replikován což ukazuje, že má spolehlivé diagnostické a prediktivní vlastnosti, pokud jde o depresivní poruchu a léčbu antidepresivy. Hlavním zjištěním je, že rychlý pokles do stádií nízké bdělosti se zdá být prediktivní pro odpověď na SSRI. Metodika: S použitím placebem kontrolovaného, jednoduše zaslepeného, jednoramenného designu jsme studovali účinky intravenózně podaného ketaminu (0,54 mg/kg) na CNS arousal u 24 pacientů s depresí. EEG záznamy byly získány před, během, na konci a 24 hodin po infuzi ketaminu. Klidové EEG bylo rozděleno do 1s epoch a automaticky skórováno pomocí Vigilance Algorithm Leipzig (VIGALL). Závažnost symptomů deprese byla hodnocena na začátku (tj. před infuzí) a 24 hodin, 72 hodin a 7 dní po infuzi pomocí škály MADRS. Odpověď na léčbu byla definována jako snížení symptomů deprese na škále MADRS o > 33 % za 24 hodin po infuzi oproti výchozí hodnotě. Toto upravené kritérium odpovědi bylo použito pro zahrnutí více pacientů, kteří vykazovali rychle působící odpověď na ketamin během 24 hodin, ale nesplňovali kritérium 50% poklesu. Výsledky: Ve srovnání s placebem ketamin na konci 30min infuze zvýšil množství EEG fáze B1, která je charakterizovaná nižší hladinou bdělosti. Toto zvýšení korelovalo pozitivně se sérovými koncentracemi ketaminu a bylo nezávislé na klinické odpovědi. Naproti tomu pacienti reagující na léčbu vykazovali odlišné změny EEG, charakterizované poklesem stádia A1 s vysokou hladinou bdělosti a zvýšeným zastoupením stádia B2/3 s nízkou hladinou bdělosti. Mezi respondenty a non-respondenty byl nalezen rozdíl i v EEG před léčbou - respondenti vykazovali vyšší procento stadia A1 (53 % vs. 21 %). Metoda křížové validace (leave-one-out cross validation, LOOCV) potvrdila, že zastoupení EEG stádia A1 před léčbou je schopno předpovědět odpověď s 88% přesností. Závěr: Měření stádií EEG bdělosti představují snadno získatelnou sadu biomarkerů, které mj. prokázaly významný účinek ketaminu na regulaci bdělosti CNS. Naše nálezy je třeba replikovat v nezávislém vzorku, aby bylo možné odhadnout diskriminační sílu testu a možnou klinickou validitu bdělostního stádia A1 jako indikátoru odpovědi na léčbu ketaminem. Tato práce byla podpořena granty GA ČR č. GA21-32608S, GF21-14727K a AZV MZ ČR č. NV18-04-00260.

Abstrakt

Úvod Funkční konektivita získaná analýzou fMRI dat zprostředkovává informaci o míře propojení mezi oblastmi mozku. Dynamická funkční konektivita (DFC) rozšiřuje metody rozšířené funkční konektivity o dynamické charakteristiky konektivity v časové doméně. V tomto příspěvku se zaměřujeme na využití DFC k nalezení charakteristických rysů prodromálního stádia demence s Lewyho tělísky (MCI-LB) v klidových fMRI datech (resting state fMRI). Metodika K DFC analýze jsme využili dataset 39 participantů s MCI-LB (věk 69.1 ± 6.3, 21 žen) a 25 zdravých kontrol (věk 67.0 ± 5.5, 12 žen). Každý účastník studie podstoupil komplexní neuropsychologické vyšetření a MRI měření na 3T MRI skeneru Siemens Prisma v Laboratoři multimodálního a funkčního neurozobrazování v Brně. Příslušnost k MCI-LB skupině byla dána na základě neuropsychologického vyšetření (MoCA hraniční skóre 26 a zároveň dva a více přítomných klíčových klinických parametrů demence s Lewyho tělísky popsaných ve studii McKeith 2020). Zobrazovací MRI protokol se skládal z T1 MPRAGE sekvence (velikost voxelu 0.85 × 0.85 × 0.85 mm; FoV 218 × 218 mm; TE 2.27 ms; sklápěcí úhel 8°; 192 transversálních řezů; TR 2400 ms) a multiecho multiband BOLD fMRI sekvence (multiband faktor 5; TR 980 ms; sklápěcí úhel 50°; TE [14.00, 34.63, 55.26] ms; FoV 200 mm; velikost voxelu 2.5 × 2.5 × 2.5 mm; 60 řezů v transverzální rovině; 580 skenů). Participanti byli instruováni, aby během akvizice klidových fMRI dat ponechali oči zavřené, relaxovali a neusnuli. Předzpracování fMRI dat se skládalo z prostorového zarovnání, fúze multiecho dat, prostorové normalizaci a prostorovém rozmazání (FWHM 6 mm), odstranění šumových signálů pocházejících z bílé hmoty a mozkomíšní tekutiny, efektů pohybu a filtrace horní propustí (1/128 Hz). Nakonec bylo vyřazeno prvních 10 skenů signálu pro odstranění přechodových jevů. Pro DFC analýzu jsme extrahovali BOLD signál (průměr z koule o poloměru 6 mm) ze 32 seedů (Gao a Lin 2012), které představují uzly 5 klidových sítí: frontální parietální kontrolní síť (FPCN), zraková sítě, dorzální pozornostní síť (DAN), motorická síť a default mode síť (DMN). Na 5 signálech (průměrech seedů jednotlivých sítí) jsme provedli DFC analýzu metodou plovoucího okna s pravoúhlým oknem o délce 61 skenů (~ 1 minuta) a s překryvem 90 % (73 oken). V časových oknech byla spočítána Pearsonova korelace a na vzniklých korelačních maticích bylo provedeno klastrování metodou k-means clustering.Z DFC parametrů byl použit průměrný čas strávený v daném stavu. Výsledky Pomocí klastrovacích kritérií byla stanovena přítomnost 4 stavů mozku, založených na konektivitě mezi 5 velkými mozkovými sítěmi. Stav 1 (hyperkorelovaný stav) je stav zvýšené vzájemné konektivity, mezi většinou sítí převládají pozitivní vazby. Stav 2 (antikorelovaný stav) je naopak stavem antikorelací, kdy vzájemně většina sítí antikoreluje. Stav 3 (klidový stav) je stav, který je běžný v klasických studiích se statickou funkční konektivitou, kdy v matici stavu dominuje antikorelace DMN sítě ke všem ostatním a zbylé sítě mezi sebou mají vazby téměř nulové nebo nízké. Stav 4 (přípravný stav) je stavem, kde dominuje pozitivní korelace DMN se zrakovou, motorickou a pozornostní sítí (DAN). S těmito třemi sítěmi má přitom slabou zápornou korelaci kontrolní síť (FPCN). Ostatní vazby jsou téměř nulové. Tento stav by mohl být tranzientním stavem, který představuje přípravu na akci; pozornostní akci typu top-down. Mezi MCI-LB a zdravými kontrolami byl objeven rozdíl pouze ve stavu 4 (přípravném stavu). V tomto stavu MCI-LB trávily signifikantně kratší průměrný čas než zdravé kontroly (Wilcoxon p=0.038). Korelační analýzou mezi průměrnou dobou strávenou v čase 4 a skóry z neuropsychologického vyšetření byla u MCI-LB zjištěna signifikantní přímá úměra se skórem pro vizuospaciální paměť (Brief visuospatial temory test, Spearman r=0.38, p=0.03) a se skórem pro paměťové testy (Spearman r=0.39, p=0.03), která nebyla přítomna u zdravých kontrol. Diskuse a závěr Analýza DFC parametrů ukazuje užitečné rozšíření běžných metod statické konektivity. Odhalený rozdíl mezi skupinou MCI-LB a zdravými participanty v průměrné době strávené ve stavu 4 (přípravném stavu) může souviset s kompenzatorními mechanismy, které jsou v prodromální fázi demence s Lewyho tělísky aktivní. Pozorovaná přímá pozitivní korelace mezi dobou strávenou ve stavu 4 a skóry pro paměť a vizuospaciální paměťový test může souviset s různou fází MCI-LB onemocnění. Participanti s vyššími skóry tráví v přípravném stavu 4 více času, čímž se dynamika tohoto stavu více blíží kontrolní skupině. Naše výsledky jsou jednou z pilotních analýz aktuálně nabíraného datasetu. Po dokončení náběru dat bychom chtěli analýzu DFC parametrů rozšířit o metody, založené na modelech, například skrytých markovských modelech (HMM). Poděkování Tento příspěvek vznikl za podpory grantu AZV NU21J-04-00077.

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Úvod: Afektivní poruchy patří mezi časté a velmi závažné psychiatrické poruchy. Výsledky nedávných neurozobrazovacích studií dokládají narušení aktivity klidových mozkových sítí u deprese. Aktivitu mozkových sítí je možné studovat pomocí analýzy funkčních mozkových mikrostavů. Mikrostav je asi 100 ms trvající globální stav mozkové aktivity charakterizovaný stabilní topografií potenciálového rozložení na skalpu. Cílem studie je zjistit, zda má antidepresivní farmakoterapie vliv na změnu aktivity klidových mozkových sítí u pacientů s depresí. Metodika: Do studie se zapojilo osm zdravých kontrol a osm pacientů s diagnózou alespoň středně těžké fáze deprese. Tíže deprese byla stanovena pomocí dotazníku Montgomery-Åsberg Depression Rating Scale (MADRS). Analyzovali jsme pětiminutový záznam klidové mozkové aktivity snímaný pomocí 128-kanálového EEG systému. Data u pacientů byla snímána před stabilizací antidepresivní farmakoterapie (T1), 6 týdnů po prvním měření (T2), 6 měsíců po prvním měření (T3). U zdravých kontrol proběhlo měření jednou. Segmentace a clustrová analýza topografií byla provedena napříč všemi subjekty a měřeními. Posuzovali jsme trvání a časové pokrytí mikrostavů. Časové pokrytí udává, jaká část celkové délky EEG záznamu (v %) je pokryta daným mikrostavem. Výsledky: Farmakoterapie vedla alespoň dočasně ke klinickému zlepšení u všech pacientů. Průměrná tíže deprese dle dotazníku MADRS byla v jednotlivých měřeních následující: 27,1 ± 7,7; 8,4 ± 7,8; 13,5 ± 11,5. Bylo identifikováno pět mikrostavů (A-E) vzájemně se lišících potenciálovým rozložením na skalpu. Průměrné trvání mikrostavů u zdravých kontrol: A – 102 ± 7 ms; B – 97 ± 8 ms; C – 110 ± 13 ms; D – 93 ± 9 ms, E – 99 ± 10 ms. Průměrné trvání mikrostavů u pacientů ve třech časech (T1, T2, T3): A – 99 ± 9 ms, 106 ± 14 ms, 104 ± 19 ms; B – 101 ± 9 ms, 103 ± 10 ms, 100 ± 13 ms; C – 136 ± 34 ms, 141 ± 38 ms, 133 ± 33 ms; D – 96 ± 14 ms, 108 ± 27 ms, 106 ± 35 ms; E – 95 ± 8 ms, 96 ± 8 ms, 98 ± 18 ms. Časové pokrytí mikrostavů u zdravých kontrol: A – 20 ± 5 %; B – 18 ± 6 %; C – 24 ± 5 %; D – 15 ± 5 %; E – 19 ± 6 %. Časové pokrytí mikrostavů u pacientů ve třech časech (T1, T2, T3): A – 16 ± 5 %, 17 ± 8 %, 18 ± 8 %; B – 16 ± 6 %, 14 ± 6 %, 14 ± 4 %; C – 37 ± 12 %, 35 ± 12 %, 33 ± 9 %; D – 17 ± 12 %, 18 ± 16 %, 18 ± 17 %; E – 13 ± 7 %, 12 ± 6 %, 15 ± 10 %. Závěr: Analýzou klidového EEG záznamu jsme identifikovali pět funkčních mozkových mikrostavů (A-E). Všechny svou topografií připomínaly již dříve v literatuře popsané mikrostavy. U mikrostavu C jsme pozorovali vyšší přítomnost (delší trvání i větší časové pokrytí) u pacientů s depresí než u zdravých kontrol, a byla naznačena normalizace těchto parametrů vlivem farmakoterapie. Pro obecnější závěry bude potřeba statistické zpracování na více subjektech a studium těchto změn ve vztahu ke klinickému průběhu a intenzitě farmakoterapie. Analýza mikrostavů se jeví jako slibný nástroj k posouzení vlivu farmakoterapie na dynamiku klidových rozsáhlých mozkových sítí u pacientů s depresí. Tato práce byla finančně podpořena MŠMT v rámci specifického vysokoškolského výzkumu (projekt MUNI/A/1385/2021) a grantem MZ ČR – RVO (FNBr, 65269705).

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Abstrakt

Background Electrophysiological markers of prodromal dementia with Lewy bodies were described in the spectral domain. The sub-second temporal resolution may provide additional information. Objective To evaluate EEG microstates in patients with mild cognitive impairment with Lewy bodies and to assess the association between their temporal dynamics and the spectral marker. Methods Temporal parameters of microstates were compared between 21 patients with mild cognitive impairment with Lewy bodies and 21 healthy controls. The dominant alpha frequency was correlated with microstate parameters. Results Microstates A-D showed higher segment density in the patient group. Microstate B revealed shorter mean duration and increased time coverage; its segment density correlated with the dominant alpha frequency in the patient group. Conclusions Temporal dynamics of all EEG microstates were altered in medication-naïve subjects with prodromal dementia with Lewy bodies, particularly in the microstate related to the visual network. The major changes were correlated with dominant alpha frequency.

Abstrakt

Lithium patří již od 60. let minulého století mezi hlavní farmakoterapeutika u pacientů s bipolárně afektivní poruchou (BAP). Jedním z jeho neurofyziologických účinků je zvýšení kortikální excitability, což bylo dříve mimo jiné prokázáno vyšší amplitudou u sluchových evokovaných potenciálů (AEP) pořízených u pacientů užívajících lithium. Jednou z dalších léčebných modalit u BAP je repetitivní transkraniální stimulace(rTMS), která rovněž mění aktivitu elektrického pole mozkové tkáně. Je otázkou, zda zvýšenou excitabilitu kůry navozenou lithiem může ovlivnit léčba pomocí rTMS. Abychom tuto otázku zodpověděli, provedli jsme retrospektivní analýzu AEP N1 a P2 (peak to peak) u pacientů s BAP v depresivní fázi užívajících buď lithium (N=16), nebo jiná farmaka (N=28), a to před první intervencí rTMS a po pěti aplikacích rTMS. Výsledky vztažené k velikosti amplitudy prokázaly signifikantně vyšší amplitudu evokovaných potenciálů N1 a P2 ve skupině pacientů s lithiem oproti skupině bez lithia. Zjištěný rozdíl byl potvrzen u evokovaného potenciálu P2 rovněž po intervenci rTMS. Navíc, další výsledky ukazují, že ve skupině s lithiem dochází po aplikaci rTMS k dalšímu zvýšení amplitudy P2.

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Handout

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Handout

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Handout

Abstrakt

Abstrakt není k dispozici

Handout