The motor preparation of directionally incompatible movements

Giuliana Lucci, Marika Berchicci, Donatella spinelli, Francesco Di Russo

NeuroImage 91 (2014) 33-42

The motor preparation of directionally incompatible movements

   

본 연구는 모순된 양손 동작의 준비와 관련된 피질의 전기적 활성(MRCPs; Motor-Related cortical Potentials)을 실험한 최초의 실험연구이다. 이런 목적을 달성하기 위하여 16명의 건강한 대상자에게서 운동관련 피질 전위(MRCPs)를 기록하였다. 대상자들은 세 가지 실험 조건 동안 선을 그리거나 원을 그리도록 요청받았다: 한쪽손 동작 조건, 양손 부합적인 조건(양손으로 선을 그리거나 또는 원을 그리기), 양손 비부합적인 조건(한손으로 선을 그리고 다른 한 손으로는 원을 그리기). 우리는 전기적 피질 활성이 운동 개시 이전 약 2.5초에서 시작된 중앙 양전위(CP)를 포함하는 양손 비부합적 동작의 준비과정 동안 기록된 것을 보았고 내측 전두영역에서 국소화된 것을 보았다. 우리는 그런 다음 보조 운동영역(준비전위와 일치하는)에서 나타나는 후기 음전위 활성을 기록하였다(운동 개시이전 700ms). 마지막으로 강력한 전두엽 외측 양전위(FLP)가 그리기 시작 이전 약 1.8초에 나타났고 dorsolateral prefrontal cortex에 국소화 되었다. CP 요소는 이전에 설명되어져 오지 않았다. 이들 데이터는 ‘interference network' 이론과 관련되어 논의 되었다.

 

MRCPs ; Motor-related cortical potentials

BP ; bereitschaftspotiential 준비전위

양손으로 할 수 있는 운동과 할 수 없는 운동간에 신경과학적인 면에서 이 둘을 구분 짓는 연구는 없다.

PMAd(dorsal premotor area)와 posterior SMA는 모순된 양손 운동에서 더 강력하게 활성된다.

frontal-parietal 네트워크는 오른 반구에서 방향적으로 모순된 과제를 수행할 때 더 강력한 활성을 보였다.

 

supplementary motor area(SMA)는 위치, 구조 등이 상응하는(homologous) 사지의 협응을 이끄는 역할을 하는 것으로 생각되어진다. 이런 생각은 인간에서 SMA손상이 양손 운동을 할 수 없게 한 신경학적 관찰에서 처음 대두되었다. PET와 fMRI연구는 이런 관점을 지지했고 다른 피질 영역이 양손 운동을 협응하기 위해서

SMA와 함께 작용한다는 것을 지적했다. Debaere et al. (2001)은 SMA와 사지간 협응의 형태로 양손 협응간의 연합이라고 확장했다. 그리고 Sadato et al. (1997)는 Rt. PMAd과 posterior SMA가 조화로운 양손의 손가락 움직임보다 모순된 양손의 손가락 움직임동안 강력한 활성을 보였다고 했다. De jong et al. (2002)는 양쪽 상지와 하지의 anti-phase운동의 경우 Rt. premotor와 anterior parietal cortice의 특별한 역할을 식별하였다. Ehrsson et al. (2002)는 양측 SMA/CMA, Rt. PMAd, 양측 parietal cortex와 양측 lateral cerebellum에서 활성이 한손의 엄지와 나머지 손가락이 협동적인 패턴과 비교하여 비협동적인 패턴에서 움직여졌을 때 강력하였다고 보고하였다. 본 연구와 비슷한 최근의 연구들은 pre-SMA, SMA(BA6) 그리고 CMA(BA24 & 32)의 중요한 역할을 확인했다. 그리고 그들은 또한 DLPFC(BA9), inferior parietal lobule(IPL, BA40), superior parietal lobe(SPL, BA7), insula cortex(BA13), 기저핵과 소뇌와 같은 다른 영역에서 특별한 활성을 확인하였다.

전체적으로 우반구에서 frontal-parietal network는 조화로운 과제를 하는 동안 보다 right-lateralized 간섭 네트워크를 가리키는 방향적으로 모순된 과제를 하는 동안 더 강력하게 활성화 되었다.

 

Materials and Methods

Participants

 16명의 건강한 지원자가 본 연구(5명 여성: 평균연령 24.62살, SD=6.02)에 참가하였다. 대상자들은 지역학생군(로마인)에서 모집되었다. 평균 교육수준은 16.33(SD=1.5)년 이었다. 대상자들은 어떤 신경학적 또는 정신 의학적 질환 병력을 가지고 있지 않고, 모든 대상자들은 오른손잡이였다(Edinburgh Handedness Inventory; Oldfield, 1971). 절차에 대하여 충분한 설명을 한 뒤에 모든 대상자들에게 실험전 사전동의서를 작성했다. 연구와 모든 절차는 로마 윤리위원회의 IRCCS Santa Lucia Foundation에 허가를 받았다.

 

Stimuli and Tasks

 대상자들은 두피에 64-channel EEG cap을 쓰고 조용하고 약간 어두운 방에서 실험을 진행하였다. 대상자들은 흰 종이로 쌓여진 모니터(dimensions: 42 × 57 cm) 장치가된 테이블 앞에 팔걸이가 있는 안락한 의자에 앉았다. 의자의 높이는 머리와 척추가 똑바로 선 상태와 팔꿈치 각도는 90-120˚사이로 상체가 30˚이내가 되도록 조정되었다. 전완과 손목을 테블렛 위에 얹어놓은 손목 각도는 약 145˚정도였다. 각 대상자는 편안한 자세로 손목 고정대에서 오직 손가락만 사용해서 한손 또는 양손으로 펜을 이용하여 그림 그리기 과제를 수행하라고 지시받았다. 그림 그리기 운동은 자기 스스로 과제진행을 조절할 수 있었다. 그리고 대상자들은 활동을 하는 동안 자신의 그림을 볼 수 없었다. 한손 그리기 조건에서 대상자들은 한손에 펜을 들고 펜의 끝을 테블렛 옆에 두게 하였다. 그러는 동안 다른 손은 손바닥을 아래로 향하게 하여 고정하라고 하였다. 양손 운동조건에서 대상자 체간의 위치는 한손조건과 같으나 양손에 쥐고 있는 펜과 종이사이의 각도가 30-60˚를 유지했다. MRCP를 분석하는 동안 대상자가 언제든지 테블렛에 최소환의 압력으로 스타일러스를 사용하는, 즉 트리거를 발생할 때 자동적으로 운동 개시가 검출되었다. 이 트리고 신호는 실제 손목의 움직임과 약 30ms의 차이를 보인다(보통 키보드에서도 발생된다). 더불어서, 움직임 개시와 트리거 집단 사이의 시간을 유지하기 위해서, 대상자들에게 스타일러스 끝과 테블릿 사이의 약 1cm정도 거리를 유지하고 운동 속도를 일정하게 유지하라고 지시했다. 이런 트리거 검출에서 나타나는 약간의 지연은 몇 초에 아우르는 느린 MRCP 활성과 비교해서 무시해도 될 정도이다. 기술적인 문제로 인하여 우리는 테블렛에서 그림 그리기를 기록하지 못했고, 오른손으로 그렸던 실제 그림도 기록하지 못했다. 대상자들은 단순한 한손 운동과 양손운동을 수행하도록 요청받았다. 한손운동조건에서, 대상자들은 오른손(Unimanual Right) 또는 왼손(Unimanual Left)을 이용하여 수직선이나 원을 그렸다. 두개의 양손운동조건에서, 대상자들은 오른손 수직선 그리기와 왼손 원그리기 또는 그 반대로 그리기를 동시에 하라고 요청받았다(Bimanual Compatible). 선 그리기에서, 대상자들은 두 가지 수직운동(up and down) 을 수행하라고 요청 받은 반면에 원 그리기에서는 하나의 원 운동만 수행하라고 요청받았다: 반복적인 그리기는 금지하였다. 연습시행에서, 대상자들은 개인들간에 운동 수행의 변수를 최소화하기 위하여 그리고 EEG 신호에서 잡음을 제한 또는 회피하기 위하여 매우 작은 움직임으로(line

height/circle diameter: 2–3 cm) 그림 그리기는 것을 연습했다. 대상자들은 느린 페이스로 각 조건당 120시행을 수행하였다. 습관화를 예방하기 위해서, 대상자들은 매 30시행마다 선과 원 그리기를 바꿔라고 요청했다.

 이런 종류의 비부합적 양손 행위는 전형적인 양손 커플링효과(Franz et al., 1991)인 ovalization을 만든다: 본 연구과제에서 ovalization은 모든 대상자에게서 나타날 수 있지만, 본 연구에서 한 번에 하나만 그리는

ovalization이 측정된 연구(e.g. Garbarini et al. 2012, 2013)와는 매우 다르기 때문에 정확하게 측정될 수는 없었다. 이들 연구에서 비부합적인 행위는 ovalization 지표가 수직선에 있어서 오른손 궤적의 표준편차와 같이 추정되기 때문에 많은 시간 반복적으로 지속되어야 했다. 본 연구에서와 같이 단일 궤적의 경우 표준편차가 계산될 수 없다. 우리는 이들 계산동안 120시행 반복을 고려하지 않았다. 왜냐하면 대상자들이 각 시행 후 쉬어야 했기 때문이다. 반복적인 그리기 대신에 한 선만 그리기를 선택한 이유는 반복적인 움직임동안 습득되는 감각 피드백과 독립적인 행위에서 뇌 활성 공변량을 측정하는 MRCP 분석을 사용하기 위해서이다.

 

Electrophysiological recording

EEGs는 처음 왼쪽 mastoid를 initially reference, 10-10 국제 시스템에 따른 64 전극을 씌운(BrainVision™

system(Brain Products GmbH, Munich, Germany)을 이용하여 기록되었다. EEG는 250Hz 디지털화 되었고, (band-pass of 0.01–80 Hz, including a 50 Hz notch filter)증폭되었다. 그리고 오프라인 averaging으로 저장되었다. 작은 눈 움직임 잡음은 Gratton and Coles algorithm을 이용하여 감소되었다 (Gratton et al., 1983).

컴퓨터를 이용한 잡음 제거는 큰 눈 움직임과 다른 근육활성에 의해서 오염된 주기를 제거하기 위하여 신호의 averaging 이전에 수행되었다. 잡음 제거 절차는 두 번 적용되었다: amplitude threshold of ±100 μV의 자동절차, 안구운동과 근육수축과 같은 잡음에 의해서 오염된 시행을 제거하는 수동절차. 이런 절차이후 평균 90시행이 각 MRCP에 적용되었다. 4가지 조건은(i.e, Unimanual Left, Unimanual Right, Bimanual Compatible and Bimanual Incompatible) 4500ms 주기로 서로 겹치지 않게 각각 평균화되었다(from 3000 ms before to  1500 ms after the onset of movement). 기준선은 각 평균화된 주기의 처음 500ms의 평균 전압으로 정의하였다(i.e., between 3000 and 2500 ms before movement onset). 높은 주파수 잡음을 감소시키기 위해서 평균 MRCPs는 15Hz 저주파 통과 필터를 이용하였다.

 

MRCP analysis

 통계분석을 위한 시간창과 전극의 선택은 scalp topography에 기반을 두었다. 그것은 각 나타난 결과에 대해 최대 신호의 식별을 가능하게 한다. 초기 활성은 CP로 불리워지는 양측 central positivity이고 이 성분의 진폭은 C1과 C3 그리고 C2과 C4 전극을 같이 합쳐서 운동개시 이전 2000-1000ms 사이의 평균 진폭으로 측정되어졌다. 양측 frontal lateral positivity(FLP)는 F5, F7, FC5, FT7 그리고 F6, F8, FC6, FT8 전극을 같이 합쳐서 운동개시 이전 900-300ms의 평균 진폭으로 측정되어졌다. NS'(Negative Slope)의 진폭과 주기는 FCz와 Cz 전극 부위에서 운동개시 전 120-0ms 주기 동안 최대 음전위 활성으로 측정 되었다. MP(negative

Motor Potential)의 진폭과 주기는 Cz 전극 부위에서 운동개시 후 0-300ms 최대 음전위 활동에서 측정되었다. 같은 부위에서 MMP(Movement-monitoring potential)는 300-1500ms사이에서 평균 진폭으로 측정되었다. 통계분석은 BP에 관해서는 수행되지 않았다. 왜냐하면 BP가 대부분의 관심 조건에서 강력한 FLP에 의해 상당히 감소되었기 때문이다(i.e., Bimanual Incompatible).

 CP와 FPL에 대한 데이터는 대상자 요인에서 조건(Unimanual Right, Unimanual Left, Bimanual Incompatible
and Bimanual Compatible)과 전극위치(Left, Right)를 반복측정 ANOVA로 분석하였다.  C1-C3합치기와

C2-C4합치기는 CP에 대해서 사용되었다.  F5, F7, FC5, FT7합치기와 F6, F8, FC6, FT8합치기는 FLP에 대해서 사용되었다. 내측 분산을 만드는 NS', MP, MMP 성분은 대상자내에서 조건별 AVOVA만 분석되었다. 사후분석은 Tukey's HSD 검정을 사용하여 수행되었다. 전체 알파수준은 Geisser–Greenhouse수정이후 0.05를 유지하였다.

 

Topographic mapping

두피전압 분산은 spherical spline interpolated flat-top view 130° wide (software Analyzer 2, Brain Products
GmbH, Munich, Germany)와 three-dimensional realistic maps (software BESA 2000 version 5.18, MEGIS Software GmbH, Gräfelfing, Germany) 이용하였다.

 

Source analysis

 MRCP 성분의 두개강내 전류원 모델을 만들기 위해서 Brain Electrical Source Analysis system (BESA 2000 version 5.18, MEGIS Software GmbH, Gräfelfing, Germany)가 사용되었다. 전극 위치는 디지털화되었고 대상자들간의 평균이 되었다. BESA모델의 각 쌍극자의 3차원 좌표는 BESA  자체의 뇌모델 사이즈와 Talairach 축에 따라 결정되었다. 이들 추정에서, BESA는 실제에 가까운 머리모형을(which was based on the MRI of

24 subjects) 사용하였고, 반지름은 그룹평균(84mm)에서 획득되었다.

 첫 번째 소스모델은 (forward solution) 어떤 주어진 쌍극자 모델에서 획득된(forward solution) 두피 분산을 계산에 의한 다중 등가 쌍극자 전류원의 시간과정, 방향과 위치를 추정하기 위한 BESA의 시공간 쌍극자 모듈을 사용하여 정교하게 찾았다. 그런 다음 이 분포는 실제 MRCPs와 비교하였다. 쌍극자 전류원의 위치와 방향에서 상호작용적 변화는 모델과 관측된 MRCPs의 관측된 시공간 분산 사이의 최소한의 잔차를 만들어 준다. 쌍극자 상호작용의 가능성은 ‘energy'제한 도구로 적절하게 낮은 쌍극자 모멘트를 가진 solution을 선택함으로써 감소되었다(그것은 잔차 80%에 반대하는 compound cost function에서 가중치가 20%이다).

파라메터의 최적의 설정은 compound cost function에 대해 최소값을 찾음으로써 반복적 방식으로 식별되었다. 쌍극자들은 연속적으로 산출되었다. 피팅에 대한 범위는 토포그래피로 식별되는 성분인 연속된 가운데 겹침이 최소화되게 선택되었다. 소스 사이에 크로스토크와 상호작용을 최소화하기 위하여, 파형의 초기 부분을 설명하는 쌍극자는 추가된 쌍극자로 그 자리에 남겨두었다. 쌍극자 모델의 피팅은

residual orthogonality test(ROT)를 적용하는 것과, 모델에 의해 설명된 것으로 신호 변화의 퍼센티지로 그것의 잔차를 측정하여 평가되었다. 쌍극자 모멘트(소스 파형)에 대한 개별적 시간 흐름의 결과는

source wave orthogonality test를 받았다. 모든 t-통계는 5% 수준에서 평가되었다.

  두 번째 국소화 접근방법은 잡음-표준화 최소기준 방법에 기초를 두고 피질 두피에서 전류 밀도 쌍극자를 추정하는 것이 이용되었다. 최소기준 접근법은 획득된 각 시간 샘플에 해당하는 뇌 이미지에서 분산된 전류를 추정하기 위하여 사용되는 방법이다. 이것은 연역적 제한 없는 역문제를 해결할 수 있고 모델이 전체 전류의 최소량을 가진 기록된 전기장 분포인 전류 요소의 특별한 성상도(constellation)를 드러낼 수도 있다. 알고리듬은 Dale and Sereno(1993) 채택한 접근법을 사용하여 뇌 표면아래 10-30%아래에 위치한 1426개 균등하게 분포된 쌍극자에서 파생된 전류원 벡터 전류를 최소화하여 이용하였다. 영역전류원i 에 대한 리드필드lead field의 pi와 데이터 공분산행렬 사이에 상관관계는 데이터 공분산행렬의 최대 특이값(singula value)을 같이 계산하였다. 가중행렬 R은 가중치를 더한 대각선 행렬로 구성되었다. 수식은 다음과 같다: 최소기준 추정(MNE)를 향상시키기 위하여, 우리는 전체 소스공간에 해당하는 depth-weighting parameter를 포함했다. 왜냐하면 Lin et al. (2006)이 증명한  depth-weighted MNEs가 12mm내에 오차를 허용하는 것으로 공간 정확도를 향상시킬 수 있기 때문이다.

 

CP(Central positivity) - PMAd(BA6); Talairach X,Y,Z /-/+32,-15,40

FLP(Frontal lateral positivity) - medial prefrontal cortex; 2,-2,60

 

모순된 운동은 강력한 운동 조절을 요구한다.

초기 준비전위(CP, PMAd or BA6)가 모순적 운동에서 대조군에 비해 강한 활성을 보였다.

후기 준비전위(BP, pre-SMA & SMA)은 대조적으로 조건간 중요한 차이가 보이지 않았다.

초기 준비전위에서 DLPFC에서 추가적 활성을 보였다.

 

본 결과는 뇌 영상 기술을 이용해서 설명한 “Interference network"에 PMA을 특히 포함시켜야 한다는 것을 확인했다.

이런 양측성 양전위 활성은 손가락 움직임, 뻗기와 잡기와 같은 한손만 사용해서 연구한 MRCP연구에서는 보고된 적이 없다.

본 결과는 양손을 이용한 다양한 동작의 실행을 요구하는 운동과제에서 ‘Interference network" 의 활성을 확인했다. 동작의 실행 이전에 ‘Interference network"의 패턴이 잘 드러난다.

DLPFC는 FLP 요소에서 드러난 것처럼 모순된 조건에서 가장 활성화된다. 이것은 잘 확립된 운동 엔그램과 실제적으로 모순된 양손 운동 엔그램 사이에 경합을 해결하기 위한 노력과 관계있을 것이다.