Nature子刊7月最新文献 | 选择性迷走神经调控疗法

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/ 2024.08.22

调节迷走神经的生物电子疗法在治疗心血管疾病、炎症性疾病和精神疾病方面展现出巨大潜力。然而，临床应用的推广受到一些副作用的限制，例如由非特异性刺激引起的呼吸阻塞和头痛。为了解决这一问题，作者设计了VaStim，一个逼真且高效的计算机模拟模型，用于开发选择性和功能性刺激方法。作者还开发了一种方法，通过简单的肌肉反应来个性化VaStim，并结合在五头猪身上进行的试验，成功再现了实验观察结果。通过优化算法，VaStim在几分钟内模拟了完整的纤维群，包括通常被遗漏的无髓鞘纤维，这些纤维构成了80%神经。该模型显示，所有Aα纤维都会影响喉部肌肉，而心率的变化则由特定束中的B类传出纤维引起。模型还预测，使用三极刺激范式相比传统协议，能够将喉部活动减少70%。VaStim有望通过最大限度提高疗效和特异性、减少动物实验，成为开发新一代神经调控疗法的重要工具。

结果

使用VaStim估计纤维活化——颈迷走神经刺激的组织学和形态学真实模型

a 3D神经重建基于VN横截面的组织学图像，考虑了神经束的曲率、分支和合并。免疫组化用于确定不同纤维类型的精确位置、类型（Aα、Aβ、Aγ、Aδ、B、C）和模式（传入、传出），并且VN中的纤维沿神经的束状结构分布。作者模拟了在VNS动物实验中使用的螺旋神经cuff。b神经结构是网状的。可以通过电极活性位点（active sites，AS）应用不同的刺激模式，并使用数值求解器计算产生的电压。本文描述了由此产生的电场分布的示例。产生的电压作为细胞外电位应用于多室轴突模型，从而能够估算应用的刺激范式是否影响了VN纤维。

实现周围神经刺激的计算可行且准确的大规模模拟

所有模拟均使用来自八个活性位点中每个位点的500μs宽的阴极脉冲进行。a无髓鞘纤维的动态离散化算法图示。长度离散化步长与激活函数的大小成正比（绿色）。b使用动态离散化时，每个无髓鞘纤维的模拟时间（每个活性位点的平均值）、产生的计算加速（每个活性位点的平均值）和影响阈值的相对偏差（n = 65,736：每八个活性位点8217根无髓鞘纤维）。c有髓鞘（顶部）和无髓鞘（底部）纤维的纵向截断图示。与预测生理反应无关的肢体部分，即AF低于特定阈值，不会被计算（图中显示为灰色）。右图是针对有髓鞘（顶部）和无髓鞘（底部）纤维进行的一项研究确定的截断阈值（n = 368 至400根纤维，每个直径类别，总共17,376根）。d对有髓鞘（左上角）和无髓鞘（左下角）纤维使用纵向截断时的计算加速（n = 每个直径等级368至400根纤维，共17,376根）。在右边，每根纤维的相关模拟时间（每个活性位点的平均值，每种纤维类型n = 8）和所有纤维的影响阈值的相对偏差（n = Aα：7；Aβ：57；Aγ：138；Aδ：746；乙：942；C：8217根纤维，每8个活性位点）。e每种纤维类型的所有光纤的每个活性位点的总模拟时间、每根纤维的模拟时间（每个活性位点的平均值）、每种纤维类型的计算加速（每个活性位点的平均值）和影响阈值的相对偏差，将所有提出的方法结合起来（n = Aα：7；Aβ：57；Aγ：138；Aδ：746；乙：942；C：8217根纤维，每8个活性位点）。在（b–e）中，箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：1.5倍四分位距。

考虑现实束状分支和曲线结构的神经模型与简化的拉伸模型相比，产生的预测结果明显不同

a.比较具有解剖学上合理的模型和线性挤压的筋膜模型之间的影响阈值估计值。i.对选定分册的线性拉伸和解剖学上合理的重建的描述。解剖学上合理的模型考虑了三维束传播及其合并和分支。ii.比较影响阈值的三个电极放置的图示，并标明了与挤压水平的距离。iii.相对影响阈值偏差的分布，按电极放置分组，并按其与挤压水平的距离进行标记（M1的n =74,296，M2的n = 77,056）。两种神经模型都可以观察到朝向胸部区域的偏差增加趋势，这对应于从结节区域到胸部区域的影响阈值的下降趋势。箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；：1.5倍四分位距。b.比较特定纤维类型对组织学准确和空间洗牌纤维可实现的选择性。i.神经模型的横截面，按类型着色的采样纤维位置（每种类型的计数相等）。ii.在刺激范围（0–1mA）内，每个纤维组（每种纤维类型n = 8）最具选择性的活性位点的选择性最大增加。箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：：1.5x四分位距；点：异常值。iii.B的招聘曲线(Eff)和C(Eff)针对其最具选择性的活性位点的目标纤维基团，与脱靶纤维基团的影响曲线一起。具有组织学精确纤维放置（实线）的模型的影响曲线表明，与具有随机洗牌纤维（虚线）的模型相比，聚类相对于脱靶募允许更具选择性的刺激。此面板中显示的结果是指M1。

精确的纤维放置对于选择性刺激策略的制定非常重要

在迷走神经的颈部水平，轴突通常按类型和功能进行分组。作者研究了在模型中纳入这种纤维分组是否有助于设计更具选择性的刺激策略（图3b i）。通过分析实验数据，首先使用轮廓系数量化了单个纤维组的聚类程度（补充图5），并观察到在M1模型中，B类(Eff)和C类(Eff)纤维，尤其是A类(Eff)纤维表现出较高的聚类水平（图3b i和补充图5a、b）。接着评估了这种聚类对选择性可能实现程度的影响。作者开发了解剖学上相同的模型，用与组织学准确模型相同的纤维群体进行填充，但将这些纤维随机分布在所有束上，忽略了聚类的存在。作者计算了最大可实现的选择性（基于每个纤维组的选择性，并取其活性位点的最大值），并将其与组织学和形态学准确模型所得的选择性进行比较（图3b ii和补充图5c）。结果表明，当在模型中考虑纤维的精确空间分布时，每种纤维类型的最佳可实现选择性都会增加，特别是对于B(Eff)和C(Eff)纤维。为了进一步强调这一发现的重要性，作者绘制了B(Eff)和C(Eff)纤维在最具选择性的活性位点的招募曲线，以及脱靶纤维的相应招募曲线（图3b iii和补充图5d）。随着刺激电流的增加，在组织学准确的模型中，目标群体的激活率显著高于随机模型，而脱靶纤维的激活保持相近，这表明选择性得到显著提高。因此，依据纤维的真实空间组织进行模型构建，对于正确预测可实现的选择性至关重要，并且这种方法在实际应用中可以用于提高特定纤维类型的选择性，这些纤维类型在临床上起到关键作用。

模型与个性化后实验获得的记录匹配良好

为了在新的实验对象上应用开发的模型，并将生理反应与预测的纤维活化相匹配，作者开发了一种基于甲状腺杓状肌的喉肌电图（laryngeal electromyographic recordings, L-EMG）记录来个性化模型的方法（图4a），该方法在手术过程中易于测量。该方法基于以下事实：这些大纤维是最早被电刺激招募的纤维，同时假设Aα传出纤维的激活会引发喉肌反应。作者通过旋转模型中的活性位点来调整电极（由于cuff电极的轴向对称性），以模拟手术放置过程中可能的变化，并调整模型估计的阈值，来考虑神经-电极界面的个体差异性。作者使用这种方法对三个新的实验对象（S1、S2和S3）进行了M1和M2模型的个性化设置。应用个性化方法后，Aα传出纤维的招募曲线对实验测量的L-EMG表现出较高的预测能力，R²达到了0.77±0.07（图4b）。图4b展示了在每个活性位点上，个性化模型与实验记录之间的相似性。每个模型与实验对象的个性化结果（3个受试者，2个开发的模型）显示在补充图6a中。当考虑所有配对（n = 6）时，个性化模型的性能相比个性化前的模型显著提升（p = 0.031）。

a实验时间表及其步骤：一.从M1和M2构建真实的迷走神经模型。ii.以前未见过的受试者S1-S3的实验设置。iii.针对新实验对象个性化模型，包括简单的L-EMG记录设置，以及通过活性位点的旋转和阈值的缩放来定制模型。iv.使用CAP进行验证。b左侧，M1的影响曲线个性化到三个实验对象（S1、S2、S3），叠加到实验测量的L-EMG，用于三个活性位点。所有个性化模型的结果显示在补充图中。6a.右边：R2比较模型和实验对象之间的个性化与原始线性回归（n = 48,6对乘8个活性位点）。箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：1.5x四分位距；POINTS：单个样本。c一.在第一列、第一行中，报告了S1的每个活性位点的归一化Aα和Aβ CAP曲线。通过个性化M1估计的Aα和Aβ的相应影响曲线在第二行中报告。第二列表示与热图相同的数据。ii.S1和M1模型预测的每个活动位点的归一化CAP和当前水平在散点图上相关。报告了Pearson相关系数。所有个性化模型的结果显示在补充图中。6b.iii.将所有个性化模型中招募10%Aα和Aβ纤维的阈值分布与实验测量的阈值分布进行比较，以获得10%的CAP值（双侧Wilcoxon符号秩检验，p = 0.83，n = 48：每6个个性化模型8个活性位点）。iv.通过计算Spearman对阈值的相关性，将所有个性化模型预测的活跃位点的排名与实验进行比较，招聘水平在10%到70%之间（双侧Wilcoxon符号秩检验，p < 0.0001）。在左侧框中，报告了个性化模型的相关性分布（n = 48：每6个个性化模型有8个活动站点）。在右侧框中，报告了在对活动位点的顺序进行洗牌时获得的相关值的分布，重复100次（n = 4800：每6个个性化模型，每100次随机化，8个活动位点）。箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：1.5x四分位距；圆圈：异常值。

模型有助于理解纤维激活对心脏和喉部功能的机制，并可以指导设计更具选择性的刺激

VNS在心血管应用中的主要目的是调节心脏活动，可能用于治疗心力衰竭、心律失常以及其他心脏相关问题。然而，探索VNS的有效性常常受到限制，因为在诱导相关的心脏激活变化之前，受试者往往会经历咳嗽或呼吸问题。因此，作者的目标是在尽量减少对L-EMG的脱靶刺激的情况下，实现对心脏调节的高选择性。作者假设整个Aα传出纤维群体的激活会引发喉肌反应，并通过实验对此进行了测量。另一方面，作者还假设实验期间记录到的心率下降是由于只激活了B（Eff）纤维群中的一部分。因此，在为每只实验动物个性化的模型中，作者确定了心脏特异性的纤维束。为此，他们排除了通过2均值聚类识别出的B（Eff）数量较少的纤维束，以及在实验电流范围内未显示出任何B（Eff）激活的纤维束。随后，作者拟合了一个线性回归模型（参见方法），其中实验测量的心率变化（ΔHR）由每个选定纤维束中B（Eff）纤维的激活量来预测。通过这种方法，作者为每个选定的纤维束分配了一个“功能权重”（图15b），以代表它们在心率调节中的重要性。模型预测的心率变化与实验测量结果之间的均方根误差（RMSE）为1.04 ± 0.23%（图5c）。针对每个实验对象以及所有活性位点的M1和M2模型的相同方法结果均显示在补充图7中。

a优化心率变化的管道，同时最大限度地减少L-EMG副作用。提取了负责实验性HR变化的个性化模型的分册。然后，可以在个性化模型上测试不同的刺激范式，并计算HR与L-EMG影响。b查找个性化到S1的心脏特异性束M1。由特定束中的纤维活化引起的心率变化水平（左图，条形图）。分册根据这些值在空间上呈现和进行颜色编码（右）。所有个性化模型的结果均在补充图中报告。7a. c对于实验范围内影响高于0的活性位点，M1个性化到S1的影响曲线，叠加到实验测量的ΔHR上。所有个性化模型的结果均在补充图中报告。7b. d上半部分：单极（左）与三极（右）刺激示例。对于每种刺激范式，归一化电位和ΔHR B(Eff)图中显示了L-EMG Aα激活。底部：脱靶（Aα）影响和靶标（B(Eff)）单极和三极情况之间的影响。e ΔHR和L-EMG的实验肺复张曲线。（d，e）中的实线表示所有模型-实验对象对（n = 6）的平均阴影区域±1SD）。f 25%B影响时单极与三极脱靶（Aα）影响的比较(Eff)（在实验获得的阈值刺激幅度下模型估计的纤维激活，引起临床相关的 ΔHR）对于所有对模型实验对象（双侧Wilcoxon符号秩检验，p = 0.031，n = 6个个性化模型，z = 2.2）。g单极电荷与三极电荷影响25%B的比较(Eff)（目标 ΔHR） 对于所有对模型-实验对象（双侧Wilcoxon符号秩检验，p = 0.031，n = 6个个性化模型，z = −2.2）。在（f，g）中，箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：1.5x四分位距；POINTS：单个样本。

由于螺旋cuff电极的旋转和平移，最佳空间选择性指数所涵盖的范围。a所考虑的六种电极方向的图示。b所考虑的三个电极位置的说明。c上图：空间选择性指数的两种极端情况的表示η∈[−1,1].该指数是针对目标束（蓝色轮廓）计算的。红色束表示所有包含的纤维影响。η=1对应于目标束中所有纤维的激活，而没有影响任何其他纤维，η=−1激活除目标纤维外的所有纤维束中的所有纤维（见方程8）。下图：最大空间选择性η麦克斯当改变刺激幅度时，每个束在所有活性位点上实现。分册η麦克斯<0.7被删除。d范围η麦克斯每个电极位置的所有电极方向（n = 54/箱线图，6个方向乘9个分束）。e范围ηmax每个电极方向的所有电极位置（n = 27 每个箱线图，3个位置乘9个分束）。f范围ηmax在所有电极方向和位置上（n = 162/箱线图，6个方向x3个位置x9个分束）。在（d-f）中，箱线图元素定义如下；中心线：中位数；箱体限制：上四分位数和下四分位数；whiskers：1.5倍四分位距。

结论

作者开发了一个名为VaStim的计算模型，该模型在组织学和形态学上都是准确的，用于模拟迷走神经刺激。该模型通过实验数据进行了个性化和验证，显示出有效预测神经纤维激活及其功能结果的潜力。VaStim提供了一种工具，可以通过优化刺激参数来提高VNS的精确度，从而改善治疗效果，并减少喉部肌肉激活等副作用。这个模型可能成为开发更有效且更安全的神经调控疗法的指南，同时减少对大量动物实验的需求。

参考文献

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