Magnetoencefalografia - Magnetoencephalography

Magnetoencefalografia
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Pessoa submetida a um MEG
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Magnetoencefalografia ( MEG ) é uma técnica de neuroimagem funcional para mapear a atividade cerebral por meio do registro de campos magnéticos produzidos por correntes elétricas que ocorrem naturalmente no cérebro , usando magnetômetros muito sensíveis . Matrizes de SQUIDs (dispositivos de interferência quântica supercondutores) são atualmente o magnetômetro mais comum, enquanto o magnetômetro SERF (spin exchange Relaxation-free) está sendo investigado para futuras máquinas. As aplicações do MEG incluem pesquisa básica em processos cerebrais perceptivos e cognitivos, localização de regiões afetadas pela patologia antes da remoção cirúrgica, determinação da função de várias partes do cérebro e neurofeedback . Isso pode ser aplicado em um ambiente clínico para encontrar locais de anormalidades, bem como em um ambiente experimental para simplesmente medir a atividade cerebral.

História

Sala blindada do Dr. Cohen no MIT, em que o primeiro MEG foi medido com um SQUID
Primeiro MEG medido com SQUID, na sala do Dr. Cohen no MIT

Os sinais MEG foram medidos pela primeira vez pelo físico David Cohen, da Universidade de Illinois, em 1968, antes da disponibilidade do SQUID , usando uma bobina de indução de cobre como detector. Para reduzir o ruído magnético de fundo, as medições foram feitas em uma sala blindada magneticamente. O detector de bobina mal era sensível o suficiente, resultando em medições MEG ruins e ruidosas que eram difíceis de usar. Mais tarde, Cohen construiu uma sala blindada muito melhor no MIT e usou um dos primeiros detectores SQUID, recentemente desenvolvido por James E. Zimmerman , um pesquisador da Ford Motor Company, para medir novamente os sinais MEG. Desta vez, os sinais foram quase tão claros quanto os do EEG . Isso estimulou o interesse de físicos que procuravam o uso dos SQUIDs. Posteriormente, vários tipos de MEGs espontâneos e evocados começaram a ser medidos.

No início, um único detector SQUID foi usado para medir sucessivamente o campo magnético em vários pontos ao redor da cabeça do sujeito. Isso era complicado e, na década de 1980, os fabricantes de MEG começaram a organizar vários sensores em matrizes para cobrir uma área maior da cabeça. As matrizes de MEG atuais são colocadas em uma garrafa térmica em forma de capacete que normalmente contém 300 sensores, cobrindo a maior parte da cabeça. Desta forma, MEGs de um sujeito ou paciente podem agora ser acumulados de forma rápida e eficiente.

Desenvolvimentos recentes tentam aumentar a portabilidade de scanners MEG usando magnetômetros livres de relaxamento de troca de rotação (SERF). Os magnetômetros SERF são relativamente pequenos, pois não requerem sistemas de resfriamento volumosos para operar. Ao mesmo tempo, eles apresentam sensibilidade equivalente à dos SQUIDs. Em 2012, foi demonstrado que o MEG poderia funcionar com um magnetômetro atômico em escala de chip (CSAM, tipo de SERF). Mais recentemente, em 2017, os pesquisadores construíram um protótipo funcional que usa magnetômetros SERF instalados em capacetes individuais portáteis impressos em 3D, que eles notaram em entrevistas que poderiam ser substituídos por algo mais fácil de usar no futuro, como um capacete de bicicleta.

A base do sinal MEG

As correntes neuronais sincronizadas induzem campos magnéticos fracos. O campo magnético do cérebro, medindo a 10 femto tesla (fT) para a atividade cortical e 10 3 fT para o ritmo alfa humano , é consideravelmente menor do que o ruído magnético ambiente em um ambiente urbano, que é da ordem de 10 8 fT ou 0,1 μT. O problema essencial do biomagnetismo é, portanto, a fraqueza do sinal em relação à sensibilidade dos detectores e ao ruído ambiente competitivo.

Origem do campo magnético do cérebro. A corrente elétrica também produz o sinal de EEG.

Os sinais MEG (e EEG) derivam do efeito líquido das correntes iônicas que fluem nos dendritos dos neurônios durante a transmissão sináptica . De acordo com as equações de Maxwell , qualquer corrente elétrica irá produzir um campo magnético, e é neste campo que é medido. As correntes líquidas podem ser consideradas como dipolos de corrente , isto é, correntes com uma posição, orientação e magnitude, mas sem extensão espacial. De acordo com a regra da mão direita , um dipolo atual dá origem a um campo magnético que aponta ao redor do eixo de seu componente vetorial.

Para gerar um sinal detectável, são necessários cerca de 50.000 neurônios ativos. Como os dipolos atuais devem ter orientações semelhantes para gerar campos magnéticos que se reforçam mutuamente, geralmente é a camada de células piramidais , situadas perpendicularmente à superfície cortical, que dá origem a campos magnéticos mensuráveis. Feixes desses neurônios que são orientados tangencialmente à superfície do couro cabeludo projetam porções mensuráveis ​​de seus campos magnéticos fora da cabeça, e esses feixes estão tipicamente localizados nos sulcos . Os pesquisadores estão experimentando vários métodos de processamento de sinal na busca de métodos que detectem sinais cerebrais profundos (ou seja, não corticais), mas nenhum método clinicamente útil está disponível atualmente.

É importante notar que os potenciais de ação geralmente não produzem um campo observável, principalmente porque as correntes associadas aos potenciais de ação fluem em direções opostas e os campos magnéticos se cancelam. No entanto, os campos de ação foram medidos a partir dos nervos periféricos.

Blindagem magnética

Uma vez que os sinais magnéticos emitidos pelo cérebro são da ordem de alguns femtoteslas, protegendo a partir de sinais magnéticos externos, incluindo o campo magnético da Terra , é necessário. A blindagem magnética apropriada pode ser obtida construindo salas feitas de alumínio e mu-metal para reduzir o ruído de alta e baixa frequência , respectivamente.

Entrada para MSR, mostrando as camadas de blindagem separadas

Sala com blindagem magnética (MSR)

Um modelo de sala blindada magneticamente (MSR) consiste em três camadas principais aninhadas. Cada uma dessas camadas é feita de uma camada de alumínio puro mais uma camada ferromagnética de alta permeabilidade , semelhante em composição ao permalloy de molibdênio . A camada ferromagnética é fornecida como folhas de 1 mm, enquanto a camada mais interna é composta por quatro folhas em contato próximo, e as duas camadas externas são compostas por três folhas cada. A continuidade magnética é mantida por faixas de sobreposição. Arruelas de isolamento são usadas nos conjuntos de parafusos para garantir que cada camada principal seja eletricamente isolada. Isso ajuda a eliminar a radiação de radiofrequência , o que degradaria o desempenho do SQUID. A continuidade elétrica do alumínio também é mantida por faixas de revestimento de alumínio para garantir a blindagem de corrente parasita CA , o que é importante em frequências superiores a 1 Hz. As junções da camada interna são frequentemente galvanizadas com prata ou ouro para melhorar a condutividade das camadas de alumínio.

Sistema de blindagem ativo

Os sistemas ativos são projetados para cancelamento de ruído tridimensional. Para implementar um sistema ativo, magnetômetros fluxgate de baixo ruído são montados no centro de cada superfície e orientados ortogonalmente a ela. Isso alimenta negativamente um amplificador DC através de uma rede passa-baixa com uma queda lenta para minimizar o feedback positivo e a oscilação. Integrados ao sistema estão os fios trêmulos e desmagnetizados . Os fios trêmulos aumentam a permeabilidade magnética, enquanto os fios de desmagnetização permanente são aplicados a todas as superfícies da camada principal interna para desmagnetizar as superfícies. Além disso, os algoritmos de cancelamento de ruído podem reduzir o ruído de baixa e alta frequência. Os sistemas modernos têm um piso de ruído de cerca de 2-3 fT / Hz 0,5 acima de 1 Hz.

Localização da fonte

O problema inverso

O desafio apresentado pelo MEG é determinar a localização da atividade elétrica dentro do cérebro a partir dos campos magnéticos induzidos fora da cabeça. Problemas como este, onde os parâmetros do modelo (a localização da atividade) devem ser estimados a partir dos dados medidos (os sinais SQUID) são referidos como problemas inversos (em contraste com os problemas diretos onde os parâmetros do modelo (por exemplo, localização da fonte) são conhecidos e os dados (por exemplo, o campo a uma determinada distância) devem ser estimados.) A principal dificuldade é que o problema inverso não tem uma solução única (ou seja, há infinitas respostas "corretas" possíveis), e o problema de definição a "melhor" solução é, ela própria, objeto de intensa pesquisa. As soluções possíveis podem ser derivadas usando modelos que envolvem conhecimento prévio da atividade cerebral.

Os modelos de origem podem ser sobredeterminados ou subdeterminados. Um modelo sobredeterminado pode consistir em algumas fontes pontuais ("dipolos equivalentes"), cujas localizações são então estimadas a partir dos dados. Modelos subdeterminados podem ser usados ​​em casos onde muitas áreas distribuídas diferentes são ativadas ("soluções de fonte distribuída"): há infinitas distribuições de corrente possíveis que explicam os resultados da medição, mas o mais provável é selecionado. Os algoritmos de localização fazem uso de determinados modelos de origem e cabeça para encontrar uma localização provável para um gerador de campo focal subjacente.

Um tipo de algoritmo de localização para modelos sobredeterminados opera por maximização de expectativa : o sistema é inicializado com uma primeira estimativa. Um loop é iniciado, no qual um modelo direto é usado para simular o campo magnético que resultaria da estimativa atual. A estimativa é ajustada para reduzir a discrepância entre o campo simulado e o campo medido. Este processo é iterado até a convergência.

Outra técnica comum é a formação de feixe , em que um modelo teórico do campo magnético produzido por um determinado dipolo atual é usado como um anterior, juntamente com estatísticas de segunda ordem dos dados na forma de uma matriz de covariância , para calcular uma ponderação linear do matriz de sensores (o formador de feixe) através do inverso Backus-Gilbert . Isso também é conhecido como formador de feixe de variância mínima linearmente restrita (LCMV). Quando o formador de feixe é aplicado aos dados, ele produz uma estimativa da potência em um "canal virtual" no local da fonte.

A extensão em que o problema inverso do MEG livre de restrições é mal posicionado não pode ser superenfatizada. Se o objetivo é estimar a densidade de corrente dentro do cérebro humano com, digamos, uma resolução de 5 mm, então está bem estabelecido que a grande maioria das informações necessárias para realizar uma inversão única deve vir não da medição do campo magnético, mas sim das restrições aplicadas para o problema. Além disso, mesmo quando uma inversão única é possível na presença de tais restrições, a referida inversão pode ser instável. Essas conclusões são facilmente deduzidas de trabalhos publicados.

Imagem de fonte magnética

Os locais de origem podem ser combinados com imagens de ressonância magnética (MRI) para criar imagens de origem magnética (MSI). Os dois conjuntos de dados são combinados medindo a localização de um conjunto comum de pontos fiduciais marcados durante a ressonância magnética com marcadores lipídicos e marcados durante a MEG com bobinas eletrificadas de fio que emitem campos magnéticos. As localizações dos pontos fiduciais em cada conjunto de dados são então usados ​​para definir um sistema de coordenadas comum de modo que seja possível sobrepor os dados MEG funcionais aos dados MRI estruturais (" co-registro ").

Uma crítica ao uso desta técnica na prática clínica é que ela produz áreas coloridas com limites definidos sobrepostos a uma ressonância magnética: o observador não treinado pode não perceber que as cores não representam uma certeza fisiológica, devido à resolução espacial relativamente baixa de MEG, mas sim uma nuvem de probabilidade derivada de processos estatísticos. No entanto, quando a imagem da fonte magnética corrobora outros dados, pode ser de utilidade clínica.

Localização da fonte do modelo dipolo

Uma técnica de modelagem de fonte amplamente aceita para MEG envolve o cálculo de um conjunto de dipolos de corrente equivalente (ECDs), que assume que as fontes neuronais subjacentes são focais. Este procedimento de ajuste de dipolo é não linear e sobredeterminado, uma vez que o número de parâmetros de dipolo desconhecidos é menor do que o número de medições de MEG. Algoritmos de modelo de dipolo múltiplo automatizado, como classificação de sinal múltiplo (MUSIC) e modelagem espacial e temporal multi-start (MSST) são aplicados à análise de respostas MEG. As limitações dos modelos de dipolo para caracterizar as respostas neuronais são (1) dificuldades em localizar fontes estendidas com ECDs, (2) problemas em estimar com precisão o número total de dipolos com antecedência e (3) dependência da localização do dipolo, especialmente a profundidade no cérebro .

Modelos de fonte distribuída

Ao contrário da modelagem de múltiplos dipolos, os modelos de fonte distribuída dividem o espaço de origem em uma grade contendo um grande número de dipolos. O problema inverso é obter os momentos de dipolo para os nós da grade. Como o número de momentos de dipolo desconhecidos é muito maior do que o número de sensores MEG, a solução inversa é altamente subdeterminada, portanto, restrições adicionais são necessárias para reduzir a ambigüidade da solução. A principal vantagem dessa abordagem é que nenhuma especificação anterior do modelo de origem é necessária. No entanto, as distribuições resultantes podem ser difíceis de interpretar, porque elas refletem apenas uma imagem "borrada" (ou mesmo distorcida) da verdadeira distribuição da fonte neuronal. A questão é complicada pelo fato de que a resolução espacial depende fortemente de vários parâmetros, como área do cérebro, profundidade, orientação, número de sensores etc.

Análise de componente independente (ICA)

A análise de componentes independentes (ICA) é outra solução de processamento de sinal que separa diferentes sinais que são estatisticamente independentes no tempo. É usado principalmente para remover artefatos como piscar, movimentos dos músculos dos olhos, artefatos dos músculos faciais, artefatos cardíacos, etc. de sinais de MEG e EEG que podem estar contaminados com ruído externo. No entanto, o ICA tem resolução pobre de fontes cerebrais altamente correlacionadas.

Use no campo

Na pesquisa, o uso principal do MEG é a medição de cursos de tempo de atividade. O MEG pode resolver eventos com uma precisão de 10 milissegundos ou mais rápido, enquanto a ressonância magnética funcional (fMRI), que depende de mudanças no fluxo sanguíneo, pode, na melhor das hipóteses, resolver eventos com uma precisão de várias centenas de milissegundos. O MEG também identifica com precisão as fontes nas áreas auditivas primárias, somatossensoriais e motoras. Para criar mapas funcionais do córtex humano durante tarefas cognitivas mais complexas, o MEG é mais frequentemente combinado com fMRI, pois os métodos se complementam. Os dados de fMRI neuronal (MEG) e hemodinâmico não concordam necessariamente, apesar da estreita relação entre os potenciais de campo locais (LFP) e os sinais dependentes do nível de oxigenação do sangue (BOLD). Os sinais MEG e BOLD podem se originar da mesma fonte (embora os sinais BOLD sejam filtrados pela resposta hemodinâmica).

O MEG também está sendo usado para localizar melhor as respostas no cérebro. A abertura da configuração MEG permite que estímulos auditivos e visuais externos sejam facilmente introduzidos. Algum movimento do sujeito também é possível, desde que não sacuda a cabeça do sujeito. As respostas no cérebro antes, durante e depois da introdução de tais estímulos / movimento podem então ser mapeadas com maior resolução espacial do que era possível anteriormente com EEG. Os psicólogos também estão aproveitando a neuroimagem MEG para entender melhor as relações entre a função cerebral e o comportamento. Por exemplo, vários estudos foram feitos comparando as respostas de MEG de pacientes com problemas psicológicos a pacientes de controle. Tem havido grande sucesso no isolamento de respostas únicas em pacientes com esquizofrenia, como déficits auditivos em vozes humanas. O MEG também está sendo usado para correlacionar respostas psicológicas padrão, como a dependência emocional da compreensão da linguagem.

Estudos recentes relataram classificação bem-sucedida de pacientes com esclerose múltipla , doença de Alzheimer , esquizofrenia , síndrome de Sjögren , alcoolismo crônico , dor facial e disritmias talamocorticais . O MEG pode ser usado para distinguir esses pacientes de controles saudáveis, sugerindo um papel futuro do MEG no diagnóstico.

Conectividade do cérebro e oscilações neurais

Com base em sua resolução temporal perfeita, a magnetoencefalografia (MEG) agora é amplamente usada para estudar a atividade oscilatória no cérebro, tanto em termos de sincronia neural local quanto de sincronização de área cruzada. Como um exemplo de sincronia neural local, o MEG tem sido usado para investigar ritmos alfa em várias regiões cerebrais-alvo, como no córtex visual ou auditivo. Outros estudos usaram o MEG para estudar as interações neurais entre diferentes regiões do cérebro (por exemplo, entre o córtex frontal e o córtex visual). A magnetoencefalografia também pode ser usada para estudar mudanças nas oscilações neurais em diferentes estágios de consciência, como no sono.

Epilepsia focal

Os usos clínicos do MEG são na detecção e localização da atividade patológica em pacientes com epilepsia e na localização do córtex eloquente para planejamento cirúrgico em pacientes com tumores cerebrais ou epilepsia intratável. O objetivo da cirurgia de epilepsia é remover o tecido epileptogênico enquanto preserva áreas cerebrais saudáveis. Sabendo a posição exacta das regiões cerebrais essenciais (tais como o córtex motor primário e córtex sensorial primário , córtex visual , e as áreas envolvidas na produção de fala e compreensão) ajuda a evitar deficiências neurológicas induzidas cirurgicamente. A estimulação cortical direta e os potenciais evocados somatossensoriais registrados na eletrocorticografia (ECoG) são considerados o padrão ouro para localizar regiões cerebrais essenciais. Esses procedimentos podem ser realizados tanto no intraoperatório quanto a partir de eletrodos de grade subdural cronicamente residentes. Ambos são invasivos.

As localizações MEG não invasivas do sulco central obtidas a partir de campos magnéticos evocados somatossensoriais mostram forte concordância com esses registros invasivos. Os estudos de MEG auxiliam no esclarecimento da organização funcional do córtex somatossensorial primário e para delinear a extensão espacial do córtex somatossensorial da mão por estimulação dos dígitos individuais. Este acordo entre a localização invasiva do tecido cortical e gravações MEG mostra a eficácia da análise MEG e indica que MEG pode substituir procedimentos invasivos no futuro.

Fetal

O MEG tem sido usado para estudar processos cognitivos, como visão , audição e processamento da linguagem em fetos e recém-nascidos.

Comparação com técnicas relacionadas

O MEG está em desenvolvimento desde a década de 1960, mas tem sido muito auxiliado por recentes avanços em algoritmos de computação e hardware, e promete resolução espacial aprimorada juntamente com resolução temporal extremamente alta (melhor que 1 ms ). Uma vez que o sinal MEG é uma medida direta da atividade neuronal, sua resolução temporal é comparável à dos eletrodos intracranianos.

O MEG complementa outras técnicas de medição da atividade cerebral, como eletroencefalografia (EEG), tomografia por emissão de pósitrons (PET) e fMRI . Seus pontos fortes consistem na independência da geometria da cabeça em comparação ao EEG (a menos que implantes ferromagnéticos estejam presentes), não invasividade, uso de radiação não ionizante, em oposição ao PET e alta resolução temporal em oposição ao fMRI.

MEG em comparação com EEG

Embora os sinais de EEG e MEG se originem dos mesmos processos neurofisiológicos, existem diferenças importantes. Os campos magnéticos são menos distorcidos do que os campos elétricos no crânio e no couro cabeludo, o que resulta em uma melhor resolução espacial do MEG. Enquanto o EEG do couro cabeludo é sensível aos componentes tangencial e radial de uma fonte de corrente em um condutor de volume esférico, o MEG detecta apenas seus componentes tangenciais. O EEG do couro cabeludo pode, portanto, detectar atividade tanto nos sulcos quanto no topo dos giros corticais, enquanto o MEG é mais sensível à atividade originada nos sulcos. O EEG é, portanto, sensível à atividade em mais áreas do cérebro, mas a atividade que é visível no MEG também pode ser localizada com mais precisão.

O EEG do couro cabeludo é sensível às correntes de volume extracelular produzidas por potenciais pós-sinápticos. O MEG detecta correntes intracelulares associadas principalmente a esses potenciais sinápticos porque os componentes de campo gerados por correntes de volume tendem a se cancelar em um condutor de volume esférico. A decadência dos campos magnéticos em função da distância é mais pronunciada do que nos campos elétricos. Portanto, o MEG é mais sensível à atividade cortical superficial, o que o torna útil para o estudo da epilepsia neocortical. Por fim, o MEG é livre de referência, enquanto o EEG do couro cabeludo conta com uma referência que, quando ativa, dificulta a interpretação dos dados.

Veja também

Referências

Leitura adicional