A técnica de "CMAP scan" consiste em representar graficamente o padrão de aumento de amplitude do CMAP à medida em que se aumenta a intensidade de estímulo. A análise visual e matemática dessa curva permite extrair parâmetros qualitativos e quantitativos que refletem a composição de unidades motoras e a excitabilidade axonal no território estudado.
Em versões a partir de Agosto de 2023, além da análise visual, a Neurosoft disponibilizou também um método no qual vinha trabalhando há mais de 1 ano, desenvolvido por seus próprios matemáticos, que permite estimar o número de unidades motoras com resultados similares aos obtidos com a exportação ao MScanFit, o software disponibilizado pelo autor original da técnica (Bostock). O modelo matemático implementado pela Neurosoft usa princípios de redes neurais e será publicado em breve.
Enquanto isso, convidamos nossos usuários a adquirirem curvas seguindo os procedimentos descritos nessa página e compararem as estimativas do Neuro-MEP com as estimativas obtidas exportando as mesmas curvas para o MScanFit, usando as instruções descritas nessa página.
Para fazer o CMAP scan com o Neuro-MEP.NET, clique no botão "Criar protocolo" e informe:
A intensidade de estímulo inicial: uma valor, em mA, que permita obter CMAP com resposta supra-máxima.
A intensidade de estimulo final: um valor mínimo, logo abaixo do mínimo necessário para obter resposta motora reprodutível (tipicamente uma resposta acima de 50µV)
Número de estímulos total: o ideal é 500, ou um valor que permita obter passos de 0.2% de incremento de intensidade na faixa onde a resposta é variável, entre a amplitude mínima e máxima de resposta.
O número de estímulos pré e pós scan: tipicamente 30 estímulos na mesma intensidade, que permitem avaliar a variância da amplitude nos limites do scan.
Análise visual
A análise visual do scan permite detectar rapidamente graus mais evidentes de perda de unidades motoras. Nessa situação, ao invés de um aumento gradual da amplitude, desenhando um trajeto sigmóide suave até o CMAP máximo, observam-se "degraus de amplitude", que correspondem a unidades motoras onde houve reinervação. Em perda severa de unidades motoras, o número de degraus corresponde aproximadamente ao números de unidades motoras.
Análise visual de "degraus" no CMAP scan.
Análise semi-quantitativa comparando a scans de referência com números de unidade motora reduzidos
Parâmetros gerais
Visser, em 2009, mostrou que a construção de curvas mais detalhadas (com até 500 estímulos), permite obter índices que dão uma informação global sobre as unidade motoras que compõem o CMAP.
Visser recomenda fazer o scan a 2Hz e com largura de 0.1µs. É importante tomar cuidado técnico para manter exatamente o mesmo posicionamento e grau de pressão do eletrodo de estimulação e da posição da mão durante todo o scan.
Analisar os seguintes parâmetros:
S10(mA): intensidade de estímulo necessária para obter CMAP com 10% do CMAP máximo.
S90(mA): intensidade de estímulo necessária para obter 90% do CMAP máximo.
Range absoluto (mA): S90-S10. Em quantos mA é preciso aumentar a intensidade a partir de um valor mínimo para se obter uma resposta próxima ao máximo. Em geral se obtém resposta máxima com menos do que o dobro da intensidade para resposta mínima. Quando há redução de excitabilidade axonal no sítio de estimulação (como pode ocorrer, por exemplo, am pacientes com GBS), a faixa aumenta.
Range relativo (%): Range/S10. O uso de parâmetro relativo pode compensar variações no posicionamento do eletrodo e no grau de condutividade em diferentes pacientes.
Tamanho de passos absoluto ou relativo.
Número de passos maiores que um certo valor (mais significativo se acima de 0.5mV)
Fração do CMAP composta por passos: A contribuição dos passos para a amplitude total do CMAP é indicativa da severidade da perda de unidades motoras. Em perda severa, virtualmente 100% da amplitude do CMAP corresponderá a “passos”. Visser sugere valor de referência normal abaixo de 15%.
Em 10 normais, Visser observou 327µV como maior "degrau" em APB e a maior fração do CMAP ocupada por passos foi de 6%.
Quando é possível identificar visualmente um "degrau" que possa ser atribuído a uma única unidade motora, as propriedades de excitabilidade dessa unidade motora podem ser estudadas em separado: sua faixa de recrutamento é definida entre a intensidade onde é sempre obtida e a intensidade onde é primeiro ativada.
Análise quantitativa com MScanFit
Para acompanhamento de progressão de doença, onde a avaliação de parâmetros globais e passos é pouco sensível, recomenda-se estimar o número de unidades motoras exportando os dados do scan para análise por métodos estatísticos como o MScanFit (Bostock 2016), cujo download e uso são disponibilizados gratuitamente pelo autor, na página da Digitimer (MScanFit download)
O princípio da análise estatística deriva do conhecimento de que, dentro de faixas geralmente estreitas (de 0.5mA a 1mA), a probabilidade de recrutamento de uma ou mais unidades varia entre 0 e 1 e segue, matematicamente, a distribuição de Poisson, de tal maneira que a variabilidade das respostas e o número e tamanho de "degraus" refletem o número de unidades motoras que compõem o CMAP.
No vídeo a seguir mostro como adquirir o CMAP scan e exportar dados para análise no MScanFit. Nota: no exemplo do vídeo o scan não foi ideal, pois como foram feitos muitos passos acima do supra-máximo, o degrau de intensidade na faixa que interessava ficou acima de 0.2%, por isso foi necessário escolher a opção "Get best so far".
Análise quantitativa no Neuro-MEP.NET
Referências:
1. Visser GH, Blok JH. The CMAP scan. Suppl Clin Neurophysiol. 2009;60:65-77. doi: 10.1016/s1567-424x(08)00006-8. PMID: 20715368.
2. Bostock H. Estimating motor unit numbers from a CMAP scan. Muscle Nerve. 2016 Jun;53(6):889-96. doi: 10.1002/mus.24945. Epub 2015 Dec 29. PMID: 26479267.
3. Jacobsen AB, Bostock H, Fuglsang-Frederiksen A, Duez L, Beniczky S, Møller AT, Blicher JU, Tankisi H. Reproducibility, and sensitivity to motor unit loss in amyotrophic lateral sclerosis, of a novel MUNE method: MScanFit MUNE. Clin Neurophysiol. 2017 Jul;128(7):1380-1388. doi: 10.1016/j.clinph.2017.03.045. Epub 2017 Apr 9. PMID: 28461135.