Компьютерная программа мультитапировой спектрограммы для электроэнцефалографических данных
13 ноября 2019 г.
Этот протокол обеспечивает открытый исходный код, составленную программу MATLAB, которая генерирует многотапонные спектрограммы для электроэнцефалографических данных.
Этот протокол имеет важное значение, поскольку он позволяет пользователям разрабатывать настраиваемые многокамерные спектрограммы без предварительного знания обработки сигнала. Основным техническим преимуществом программы является удобный дизайн программы и возможность создавать многокамерные спектрограммы с помощью компьютеров без лицензирования MATLAB. Через семь-десять дней после операции по имплантации электрода настройте систему сбора данных для записи всех сигналов в милливольтах и получите записи ЭЭГ на нужную экспериментальную продолжительность.
Усиление и оцифровка нефильтрованных сигналов ЭЭГ с использованием соответствующих приборов и программного обеспечения для сбора данных. Затем есть два разных лиц независимо оценка каждого 10-секундного бен цифрового ЭЭГ, синий след, и ЭМГ, черный след, записи, как бодрствование, REM сна, или не-REM сна в соответствующей программе скоринга сна. Скачать составленную многокамерную спектрограмму программы.
Для расчета спектрограммы, получить необработанные, необработанные данные ЭЭГ в формате файла EDF или CSV, и поместить файл в том же месте, как составленный файл программы, и запустить программу спектрограммы. Следуйте всплывающим подсказкам и выберите соответствующий формат файла. Введите все имя файла ЭЭГ и выберите параметры для расчета спектрограммы.
Введите названия как для спектрограммы, так и для ЭЭГ. Затем нажмите Файл и Сохранить, чтобы сохранить полученный спектрограммы и ЭЭГ след в нужном формате файла. Эта цифра показывает репрезентативное сходство и различия в корковой ЭЭГ во время бодрствования, не-REM сна и быстрого сна.
Эта гипнограмма была использована для построения временной организации состояний сна и бодрствования на основе оценок ЭЭГ и записей ЭМГ. В отличие от дискретизированной гипнограммы, спектрограмма может быть использована для иллюстрации высокодинамических изменений частоты и мощности ЭЭГ в качестве функции времени и для выделения сходства между корковым сигналом ЭЭГ во время бодрствования и быстрого сна. Эти многокамерные спектрограммы обобщают четыре часа записей ЭЭГ после системного введения солевого раствора, морфина, бупренорфина или фентанила.
Эта цифра показывает использование спектрограмм для визуализации влияния различных опиатов на корковой ЭЭГ власти. Медленная волновая активность, присутствуют в солевой состоянии, устраняется морфином и бупренорфином. После введения фентанила можно наблюдать медленноволную дельта-энергию.
Изменения ЭЭГ, иллюстрированные спектрограммами, могут быть дополнительно количественно оценены и выражены как средняя доминируют спектральной мощности каждой половины частоты. Например, как показано на этом графике, усреднение спектральной мощности в пределах определенных диапазонов частот ЭЭГ показало, что в диапазоне частот от 0,5 до четырех герц мощность ЭЭГ была гораздо выше при солевой обработке, чем при бупренорфине. Мыши с хронически имплантированным ЭЭГ и электродами ЭМГ остаются здоровыми в течение многих месяцев, что позволяет проработать новые исследования лекарственно-лекарственных взаимодействий и хронического администрирования лекарственных препаратов.
Кроме того, эти методы могут дать новое представление об усилиях по разработке химических контрмер для опиатной индуцированной респираторной депрессии.
Обзор
В данном протоколе описывается программа для MATLAB с открытым исходным кодом, которая генерирует мультитейперные спектрограммы для анализа данных электроэнцефалографии (ЭЭГ). Она позволяет пользователям создавать настраиваемые спектрограммы без необходимости предварительных знаний в области обработки сигналов.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Электрофизиология
- Обработка сигналов
- Нейронаука
Теоретическая часть
- Электроэнцефалография (ЭЭГ) используется для мониторинга активности головного мозга.
- Методы многооконного спектрального анализа (multitaper techniques) улучшают спектральный анализ данных ЭЭГ.
- Понимание влияния различных веществ на динамику ЭЭГ имеет решающее значение.
- Распространенные опиаты оказывают значительное воздействие на паттерны кортикальной ЭЭГ.
Цель исследования
- Предоставить удобный метод построения мультитейперных спектрограмм.
- Проанализировать динамические изменения частоты и мощности ЭЭГ.
- Визуализировать влияние различных опиатов на мощность корковой ЭЭГ.
Используемые методы
- В исследовании используется скомпилированная программа MATLAB для вычисления спектрограмм.
- Биологическая модель предполагает хроническую имплантацию электродов ЭЭГ и ЭМГ мышам.
- Данные ЭЭГ должны быть собраны в милливольтах примерно через 7–10 дней после операции.
- Участники оценивают данные ЭЭГ с помощью соответствующего программного обеспечения для категоризации состояний сна.
- Важные файлы должны быть в формате EDF или CSV для обеспечения совместимости с программой.
Основные результаты
- Программа успешно визуализирует динамику ЭЭГ и позволяет сравнивать эффекты различных опиатов.
- Заметные изменения спектральной мощности наблюдались после введения морфина и бупренорфина.
- Уровни мощности ЭЭГ были выше при воздействии физиологического раствора по сравнению с бупренорфином в диапазоне частот от 0,5 до 4 Hz.
- Хроническая имплантация электродов позволила проводить долгосрочные исследования влияния веществ.
Выводы
- Данное исследование демонстрирует полезность программы MATLAB для анализа данных ЭЭГ.
- Открытый исходный код программы обеспечивает более широкую доступность в нейробиологических исследованиях.
- Полученные результаты могут прояснить влияние опиатов на активность мозга, что поможет в исследованиях, связанных с лекарственными препаратами.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Эта программа для построения мультитейперных спектрограмм с открытым исходным кодом позволяет исследователям в области биофармацевтики визуализировать и количественно оценивать динамику ЭЭГ без необходимости лицензирования MATLAB или глубоких знаний в области обработки сигналов. Предоставляя удобный инструмент для анализа состояний сна и бодрствования, а также вызванных препаратами изменений мощности корковой ЭЭГ, данный метод способствует валидации мишеней и снижению механистических рисков при поиске новых нейропсихиатрических препаратов. Способность программы выявлять дифференциальные эффекты опиатов на частоту и мощность ЭЭГ обладает прогностической ценностью для оценки активности соединений различных терапевтических классов.
Стратегические области применения в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранний поиск и валидация мишени
- Научная ценность: позволяет проверять терапевтические гипотезы путем визуализации вызванных препаратами изменений в спектрах мощности ЭЭГ в различных частотных диапазонах.
- Операционная ценность: способствует снижению биологических рисков за счет количественных, воспроизводимых показателей ЭЭГ, которые позволяют уточнить степень взаимодействия с мишенью и модуляцию сигнальных путей.
- Прогностическая ценность: облегчает приоритизацию портфеля соединений путем выявления веществ с отчетливыми электрофизиологическими признаками, такими как дифференцированное воздействие морфина, бупренорфина и фентанила на медленноволновую и веретенообразную активность.
Скрининг и разработка методов анализа
- Готовность анализа: Подготовка валидированных биологических систем (мышей с хронически имплантированными электродами ЭЭГ) для последующей оценки соединений путем установления базовых и лекарственно-зависимых сигнатур ЭЭГ.
- Количественные показатели: Получение измеримых средних значений спектральной мощности в определенных частотных диапазонах (например, 0.5–4 Hz, 8–9 Hz), что позволяет проводить стандартизированное сравнение между группами лечения.
- Повторное использование платформы: Программа с открытым исходным кодом, совместимая с Windows, позволяет масштабировать ее применение в различных лабораториях без лицензионных ограничений, поддерживая стандартизацию анализа и сопоставимость результатов разных исследований.
Трансляционные и доклинические исследования
- Значимость для изучения заболеваний: Моделирует нарушения сна и бодрствования, а также изменения ЭЭГ, вызванные опиатами, предоставляя релевантную модель заболевания для изучения соединений, активных в ЦНС.
- Трансляционная преемственность: Позволяет проводить лонгитюдные исследования благодаря стабильности хронических электродов, что способствует принятию обоснованных решений по оценке рисков на этапах от поиска до доклинической валидации.
- Механистическое снижение рисков: Выявляет специфичные для конкретных веществ паттерны ЭЭГ (например, полосы мощности 3 Гц и 7 Гц, индуцированные фентанилом), что помогает дифференцировать механизм действия и побочные эффекты.
Интеграция конвейера и рабочих процессов
Данный метод вписывается в континуум исследований — от проверки гипотез до идентификации перспективных соединений-лидеров, предоставляя функциональные показатели на основе ЭЭГ, которые связывают фенотипирование in vivo с пониманием механизмов действия.
- Открывающая биология: способствует проверке гипотез путем визуализации того, как соединения изменяют динамику ЭЭГ коры головного мозга в состояниях сна и бодрствования, что позволяет уточнить нейрофизиологические мишени.
- Скрининг: обеспечивает количественные результаты ЭЭГ, готовые для анализа (например, среднюю доминирующую спектральную мощность), что позволяет проводить надежную оценку соединений и подтверждение хитов.
- Аналитика: предоставляет возможности спектрального анализа (мультитейперные спектрограммы, количественная оценка мощности частотных диапазонов), позволяя исследователям сравнивать условия и выявлять тонкие динамические изменения мозговой активности.
- Трансляционные исследования: обеспечивает преемственность с доклиническими исследованиями посредством хронического мониторинга ЭЭГ у свободно передвигающихся мышей, что позволяет оценить устойчивые эффекты препаратов и развитие толерантности.
- Корпоративное повторное использование: будучи представленной как многократно используемый ресурс с открытым доступом, а не как одноразовая методика, программа поддерживает стандартизацию между различными центрами и проектами в области нейропсихофармакологических исследований.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает уверенность в прогнозировании при валидации мишеней за счет снижения механистической неопределенности благодаря объективному частотно-разрешенному фенотипированию ЭЭГ.
- Операционная ценность: улучшает стандартизацию и воспроизводимость благодаря использованию единой, удобной платформы для спектрального анализа в разных лабораториях.
- Стратегическая ценность: оптимизирует принятие решений о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) за счет раннего выявления эффектов нейроактивных соединений, что снижает биологические риски на поздних стадиях разработки препаратов для ЦНС.
- Влияние на портфель: способствует приоритизации с учетом рисков путем идентификации соединений с благоприятными профилями ЭЭГ, например, тех, которые сохраняют или модулируют определенные частотные диапазоны, связанные с терапевтическим назначением.
Особенности реализации
- Требуется базовое владение методами сбора данных ЭЭГ, управления файлами (EDF/CSV) и оценки стадий сна с использованием валидированного программного обеспечения.
- Необходимо наличие оборудования, способного усиливать и оцифровывать нефильтрованные сигналы ЭЭГ в милливольтах, поступающие от хронически имплантированных электродов.
- Требуется межкомандная стандартизация предварительной обработки ЭЭГ, протоколов оценки и подбора параметров спектрограмм для обеспечения воспроизводимости результатов.
- При применении модели к другим видам, линиям или моделям заболеваний, помимо опиоидно-наивных мышей C57BL/6J, необходимо учитывать особенности адаптации.
- Практическое ограничение: пользователям Macintosh требуется лицензия MATLAB для запуска программы, что ограничивает доступ для некоторых групп, несмотря на наличие версии с открытым исходным кодом для Windows.
