该论文发表于NeuroImage，题目为《Targeting motor cortex high-excitability states defined by functional connectivity with real-time EEG–TMS》。

德国图宾根大学的David Emanuel Vetter为此文第一作者，Ulf Ziemann为此文的通讯作者。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811923005785?via%3Dihub#sec2.3

编者按：闭环TMS-EEG技术是一种先进的神经调控方法，本文呈现了一个编者在广泛文献调研中发现的、具有显著研究价值的闭环TMS-EEG应用实例。

论文概要

本研究通过结合实时EEG和经颅磁刺激，探讨了如何利用功能连接性（functional connectivity, FC）预测运动皮层的兴奋性。研究假设左右运动皮层之间的功能连接性与皮层脊髓兴奋性呈正相关，即在高功能连接性下刺激运动皮层时可诱发更大的运动诱发电位（Motor Evoked Potential，MEP）。实验通过EEG记录左右运动皮层的脑电活动，实时计算单次相位锁定值（stPLV），并基于该功能连接指标自动地触发TMS刺激。实验结果表明：在功能连接值较高时，所诱发的MEP幅度显著大于功能连接值较低时的MEP。此外，还评估了μ频段功率和刺激间隔（ISI）对CsE的影响，发现功能连接性与μ频段功率及ISI共同影响CsE。这项研究表明，功能连接是预测运动皮层兴奋性的有效指标，为基于脑电状态的TMS神经调控研究提供了新的思路。

研究背景

运动皮层（M1）作为双侧运动网络的一部分，负责运动准备和控制。当一只手运动时，脑的对侧M1会抑制同侧M1。这种抑制称为跨胼胝体抑制，而对侧的辅助运动区和前运动皮层则通过兴奋性投射作用于同侧M1。运动网络中的节点活动受到一种称为“μ节律”的节律性信号调控，该节律频率在8-13 Hz范围内，属于抑制性脑电节律。

以往的研究发现，μ节律的功率和相位与运动皮层的兴奋性紧密相关。μ节律的瞬时相位与皮层脊髓兴奋性之间存在联系，但大多数研究仅关注局部的μ节律，而未深入探讨整个运动网络的功能连接。本文提出，通过结合实时TMS-EEG技术，首次尝试在实时功能连接性水平下定义和估计运动皮层的兴奋性状态。研究者假设高FC状态下的运动皮层兴奋性较高，从而能够产生更大的MEP反应。研究的目标是验证这一假设，并探索功能连接性、μ频段功率和刺激间隔（ISI）等多种因素对皮层脊髓兴奋性的综合影响。

方法与结果分析

通过实时EEG（脑电图）与TMS（经颅磁刺激）相结合的方法，研究了M1运动皮层的功能连通性（FC）与皮层脊髓兴奋性（CsE）之间的关系。

研究纳入了15名健康的右利手参与者，年龄为19-28岁。所有参与者在实验前都通过了筛选，确保其大脑的μ节律足够明显以便估算脑电图的相位。μ节律指的是一种与运动控制相关的8-13Hz频率的脑电波。筛选标准是μ节律的信噪比（SNR）必须在8-13Hz范围内达到一定水平。如果个体有MRI数据，则用于神经导航，否则采用标准化的头模型。

实验结构：每位参与者进行了两次实验，每次实验包含一个准备阶段（≥1小时）、一个8-9分钟的静息状态脑电图记录，以及两组刺激实验，每组约25分钟，中间休息10分钟。两次实验相隔至少两天，最多三周。

（1）闭环 TMS-EGG

系统从参与者头皮的C3和C4电极（对应左右运动皮层）实时采集脑电图信号，并通过空间滤波器进行处理。每隔500ms，系统从左右运动皮层的EEG信号中提取瞬时相位估算，估算信号的μ节律相位。系统计算左、右运动皮层之间的单次试验相位锁定值（stPLV），用于量化功能连接。stPLV是左右运动皮层瞬时相位差的平均值，用于实时调整TMS刺激时机，取值范围为0到1，数值越接近1，表示两侧相位同步性越高，连接越强。系统将stPLV与预定义的上下四分位数阈值进行比较。若stPLV处于低于四分位数的“低兴奋性”条件，或高于四分位数的“高兴奋性”条件，则系统触发TMS脉冲。若未满足条件，系统继续等待。

图1 闭环 TMS-EEG：实时计算stPLV值自动触发TMS脉冲

（2）量化功能连通性

研究采用了相位锁定值（PLV）的单次试验版本，即stPLV。该指标用于评估左右运动皮层（即C3和C4电极处）的EEG信号在给定时间窗口内的相位一致性。具体计算公式如下：

其中，ψ_1,k和ψ_2,k分别代表左右运动皮层（C3和C4电极）在第k个时间点的瞬时相位，N为时间窗口内的相位估算次数。

（3）实验结果

①高功能连通性状态下MEP振幅显著大于低连通性状态的总体趋势：在图2中蓝色曲线代表了整体趋势，黑色点则表示每个个体在高、低连通性条件下的平均MEP反应。可以看出，大多数参与者的MEP振幅在高连通性条件下显著增大，但有部分个体表现出不同的趋势，MEP振幅反而在低连通性条件下更大。这表明，尽管整体趋势支持高连通性与高CsE的假设，但存在个体反应差异。

图2 高低功能连接性状态下不同个体的MEP振幅

②个体对功能连通性的响应差异显著：在表1中，响应者和非响应者通过这两个指标（S1和S2）的统计结果被区分开来，如果某个个体在S1和S2比较中显示出显著的反应差异，则该个体被归类为响应者；反之，未显示出显著差异的个体被归类为非响应者。同时可以发现μ频段功率较高的个体（响应者）对功能连通性更加敏感，表现在高连通性条件下MEP振幅增大，而μ频段功率较低的个体（非响应者）对此响应较弱，结果如图3所示。

表1 通过指标s1、s2区分响应者和非响应者

图3 响应者与非响应者的μ频段功率与MEP振幅分布

③μ频段功率与功能连通性之间的复杂交互效应：图4表明μ频段功率影响着功能连通性如何调节CsE。图5C/D进一步表明μ频段功率的高低能够显著调节功能连通性对皮层脊髓兴奋性的影响，且左右半球的μ频段功率在调节功能连通性时表现出不同的模式。在左半球，低功率状态下的功能连通性更符合预期，而在高功率状态下，功能连通性对MEP的影响反转。在右半球，功率越高，功能连通性对MEP的调节效果越明显。

图4 μ频段功率与MEP振幅以及高低功能连接性状态之间的关系

图5 C/D 左右半球在不同功能连接性状态下μ频段功率与MEP振幅的关系

④刺激间隔时间的影响： 刺激间隔时间也被证明是影响MEP振幅的重要因素。图4B表明间隔时间对高连通性条件下的MEP振幅影响较大，而在低连通性条件下，这一效应相对较弱。

图4B 在不同功能连接性状态下刺激间隔时间与MEP振幅的关系

结论

本研究的结果支持了功能连通性能够有效预测皮层脊髓兴奋性的假设，但这种关系受到多种因素的影响，如μ频段功率、刺激间隔时间等。不同个体对功能连通性的响应存在较大差异，提示未来研究应更多关注个体差异及其可能的神经机制。

撰稿人：姚燕龄

审稿人：李景聪