Investigar os mecanismos neurais da memória Fear Consciente e Inconsciente com fMRI

1. Psicofisiologia

O Biopac Systems, Inc. sistema de monitoramento fisiológico (ver Tabela de equipamentos específicos) é não-padrão em instalações de equipamentos mais imagens. Cronograma de 15-30 minutos antes da chegada participante para configurar o monitoramento fisiológico e outros equipamentos descritos neste protocolo (Figura 1).

1. Conectar um controle operacional AcqKnowledge sala de informática (Biopac Systems, Inc.) software de monitorização fisiológica para o MP150 Biopac (MP150WSW) usando um padrão Ethernet cabo cruzado (CBLETH2).
2. Conecte o Biopac Isolated Digital Interface (STP100C) para um controle operacional Apresentação sala de informática (Sistemas Neurocomportamentais, Inc; Albany, CA) usando um software DB25 M / F cabo de fita.
3. Conecte o Biopac GSR amplificador (EDA-100C-MRI) para a interferência RF filtro (MRIRFIF) dentro da sala de controle usando um cabo de extensão blindado (MECMRI-3).
4. Conectar a interferência RF filtro (MRIRFIF) para um cabo de extensão blindado (MECMRI-1) dentro da câmara de ressonância magnética.
5. Conecte o cabo de extensão de cabos blindados para levar fibra de carbono (LEAD 108) que prendem a eletrodos de rádio translúcido (EL508). Nota: Torcendo o leva em uma espiral apertada reduz artefatos nos dados de condutância da pele que podem ser criados durante a digitalização.
6. Anexar eletrodos de rádio translúcido (EL508) para a falange distal dos dedos médio e anelar da mão esquerda do participante.
7. Devido à natureza da exploração do equipamento, temperatura ambiente MRI câmara são muitas vezes fixados abaixo de 21 ° C. Cobrir o participante com um cobertor para manter a temperatura da mão.

2. As respostas comportamentais (Joystick)

1. Conectar um controle sala de informática software Presentation operacional (Sistemas Neurocomportamentais, Inc; Albany, CA) para o joystick de unidade de interface de FORP (atual Designs, Inc; Philadelphia, PA) usando um cabo USB-mini.
2. Conecte um cabo de fibra óptica para a unidade de interface de FORP dentro da sala de controle, em seguida, passar o cabo através de uma guia de onda dentro da câmara de ressonância magnética.
3. Conecte o cabo de fibra óptica para o MR-joystick compatível.
4. Participantes diretos para colocar o joystick em uma posição confortável e fácil de alcançar.

3. Apresentação de estímulo

1. Conectar um controle sala de informática software Presentation operacional para as portas externas VGA e áudio do IFIS-SA consola quarto (Invivo Corp, Orlando, FL) controle (Figura 1).
2. Verifique as conexões de fibra óptica do cabo entre o console da sala de controle IFIS ea Unidade de Interface Periférica IFIS dentro da câmara de ressonância magnética, bem como as conexões entre a Unidade de Interface Periférica e da Unidade de exibição de áudio / visual.
3. Coloque a unidade de exibição de áudio / visual por trás da cabeça da bobina de forma que o participante pode ver o monitor através de um espelho preso à cabeça da bobina.
4. Conectar a caixa de unidade de exibição de áudio / visual da interface acústica para MR compatível com o sistema IFIS de fones de ouvido estéreo usando tubos de vinil.
5. Calibrar o volume de estímulos auditivos usando um medidor de nível de pressão sonora.

4. Procedimento Experimental

1. Informar os participantes que 2 tons serão apresentadas várias vezes durante o estudo, e que o volume dos tons podem variar acima e abaixo do seu limiar de percepção (Figura 2).
2. Participantes diretos de apertar um botão na caixa de joystick imediatamente após ouvir tom ou, então, para atualizar sua expectativa de receber a UCS movendo o joystick para controlar a posição de uma barra de classificação numa escala de 0 a 100 (Figura 3).
3. Instruir os participantes para classificar a sua esperança UCS em uma escala contínua de 0 a 100. Informá-los que as classificações de 0 indicam que eles estão certos da UCS não será apresentado, as classificações de 50 indicam que eles são incertos se a UCS serão apresentados, e as classificações de 100 indicam que eles estão certos da UCS será apresentado. Participantes diretos de usar outros valores na escala intermediária para indicar expectativas. Então, permitir aos participantes a prática usando o joystick para fazer avaliações.
4. Expor os participantes a um procedimento de condicionamento diferencial medo de usar dois tons (700 e 1.300 Hz, duração 10s; 20s ITI) como estímulos condicionados (CS) e um alto ruído branco (100 dB, 500ms) como a UCS.
5. Apresentar 60 ensaios do CS + (coterminating com o UCS) e 60 ensaios do CS-(apresentada sem a UCS) em uma ordem pseudo tal que não mais de 2 ensaios do CS mesmo são apresentados consecutivamente.
6. Contrabalançar os tons que servem como + CS e CS-entre os participantes.
7. Modular o volume da + CS e CS-independente. Ajustar o volume CS sobre o julgamento posterior com a mesma CS. Diminuir o volume de 5dB CS se pressionar um botão é feita (ou seja, após um julgamento percebida). Aumentar o volume de 5dB se pressionar um botão não é feita (ou seja, após um julgamento despercebido).

1. Coletar padrão de alta resolução T1 estruturais (por exemplo MPRAGE) para servir como uma referência anatômica para dados funcionais.
2. Coletar fMRI BOLD de todo o cérebro durante o processo de condicionamento. Trinta e seis, 4mm de espessura deve ser suficiente para cobrir o cérebro com parâmetros de imagem relativamente padrão (por exemplo, TR = 2000ms matriz, TE = 30ms, FOV = 24 cm, 64x64). Sincronizar a aquisição fMRI com apresentação do estímulo usando uma caixa de gatilho fMRI.

6. SCR de Aquisição de Dados e Análise

1. Condutância da pele em amostra de 2.000 Hz usando AcqKnowledge software eo MR-compatível Biopac sistema de monitoramento fisiológico descrito na seção 1.
2. Aplicar a 1 Hz Infinite Impulse Response (IIR) filtro passa-baixa digital para os dados de condutância da pele para reduzir artefatos produzidos durante o exame (veja Figura 4).
3. Resample os dados de condutância da pele em 250 Hz.
4. Calcule SCR como a diferença de nível da pele condutância do início de resposta ao pico de resposta.
5. Dados SCR pode ser transformado de raiz quadrada para normalizar a distribuição de amplitudes de resposta antes da análise estatística.

7. Expectativa UCS Aquisição de Dados e Análise

1. Amostra (40 Hz) e registro de dados expectativa UCS usando software de apresentação.
2. Calcular a expectativa de UCS como a resposta (amostra 1s) média durante o último segundo de apresentação CS.

8. Funcional de Aquisição de Dados e Análise de ressonância magnética

1. Pré-processamento padrão completo de dados de imagem cerebral (por exemplo, correção de sincronismo fatia, registro de imagens, suavização espacial), utilizando um pacote de software de imagem funcional de análise (por exemplo, AFNI ^18).
2. Criar incômodo padrão (movimento, por exemplo) e estímulo baseada regressores para ensaios percebida e despercebida do CS e CS +, bem como a UCS.
3. Criar uma resposta baseada em motor de forma de onda de referência para servir como um regressor incômodo para dar conta do motor actividade relacionada com as respostas pressione o botão.
   1. Crie uma função vara que codifica para o tempo de respostas pressione o botão.
   2. Convolve o botão de função vara de imprensa com a função de resposta hemodinâmica canônica (HRF).
4. Criar resposta com base em forma de onda do motor de referência para servir como um regressor incômodo para dar conta do motor actividade relacionada com as respostas joystick.
   1. Crie uma função vara que codifica para o momento de mudanças na inclinação (por exemplo, valor da inclinação absoluto> 10) de ratings expectativa UCS.
   2. Convolve o joystick função de inclinação vara com a HRF canônico.
5. Realizar análises de primeiro nível com todos os regressores estímulo-based e incômodo.
6. Realizar um segundo nível de medidas repetidas ANOVA para identificar regiões em que a ativação mostra um efeito principal do CS, tipo um efeito principal da percepção, ou um tipo de interação percepção CS X.

9. Resultados representativos:

A metodologia apresentada aqui normalmente resulta em avaliações expectativa relativamente alta UCS durante percebida CS + testes e avaliações baixas durante percebida CS-ensaios (Figura 5) ^10,15,19. Esses resultados indicam os participantes estão cientes de CS-UCS contingências. Em ensaios despercebido, avaliações expectativa UCS normalmente permanecem inalterados desde a pré-CS ratings. UCS expectativas sobre esses unperceived + CS e CS-ensaios geralmente caem perto de 50 participantes, indicando não tem certeza se o UCS será apresentado ^10,15,19 (Figura 5). Esta incapacidade de produzir ratings diferencial expectativa UCS para o unperceived CS + e CS-indica que os participantes são incapazes de expressar a sua consciência de contingência em ensaios condicionado despercebido (Figura 6). Em contraste, a aprendizagem relacionados com mudanças no SCR têm sido observados durante os ensaios condicionado percebida e despercebida ^10,15,19. Especificamente, SCRs eram maiores para o CS + percebida do que a percebida CS. Da mesma forma, SCRs maiores foram demonstrados durante CS unperceived + do que despercebido CS-ensaios ^10,15,19 (Figura 6). Tomados em conjunto, estes dados comportamentais e autonômicas demonstrar o condicionamento do medo com a consciência de contingência em ensaios percebido, e condicionamento do medo sem consciência de contingência em ensaios despercebido. A pesquisa de imagem funcional utilizando esta metodologia demonstrou-aprendizagem relacionados com a ativação do hipocampo em percebida, mas não despercebido ensaios condicionado ¹⁵ (Figura 7). Em contraste, a atividade da amígdala diferencial foi observado em ambos os ensaios condicionado percebidas e despercebidas ^15. Essas descobertas são consistentes com a visão de que o hipocampo suporta os processos referentes à sensibilização de contingência, enquanto a amígdala suporta expressão CR com e sem consciência.

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Figura 1. Diagrama de equipamentos básicos para a apresentação do estímulo e monitoramento da resposta comportamental / psicofisiológicas. Software de apresentação é usado para apresentar os estímulos áudio-visual e avaliações expectativa de monitorar UCS feitas por mover um joystick com a mão direita. AcqKnowledge software e Biopac equipamentos são usados ​​para monitorar a condutância da pele da mão esquerda. Sólido (Biopac), único linhas tracejadas (IFIS Áudio-Visual), e dupla tracejada (joystick de fibra óptica) retratam cabos para apresentação do estímulo distintos e sistemas de monitoramento de resposta. Setas pretas indicam a direção do fluxo de informações.

Figura 2. Estímulos condicionados. Apresentar o + CS e CS-em uma ordem pseudo tal que não mais de 2 ensaios do CS mesmo são apresentados consecutivamente. Variar o volume do + CS e CS-independente. Se um CS é percebido (indicado por pressionar um botão), diminuição do volume CS 5dB sobre o julgamento posterior do CS mesmo. Se um CS é despercebido (indicado por não pressionar o botão), aumentar o volume CS 5dB sobre o julgamento posterior com a mesma CS.

Figura 3. UCS escala de classificação expectativa. Instruir os participantes para classificar a sua expectativa de apresentação UCS em uma escala de 0 a 100. Pontuações de 0 indicam certeza a UCS não será apresentado, as classificações de 100 indicam certeza a UCS serão apresentados, e as classificações de 50 reflectir a incerteza sobre se a UCS será apresentado. Avaliações intermediárias devem ser usadas para indicar gradações na expectativa de UCS.

Figura 4. Comparação de dados de condutância primas e filtrada pele. a) dados de condutância da pele Raw coletados durante fMRI. b) os dados de condutância da pele após a aplicação de um filtro passa-1Hz IIR baixo.

Figura 5. Ratings expectativa UCS. Participantes normalmente relatam altas expectativas na UCS percebida CS + ensaios e expectativas pouco percebida CS-julgamentos. Expectativas UCS em unperceived + CS e CS-ensaios não diferem.

Figura 6. UCS expectativa e SCR. As diferenças na esperança UCS são tipicamente observado em percebida CS + e CS-ensaios participantes indicando estão cientes das contingências de estímulo. Em ensaios despercebido, avaliações expectativa UCS, normalmente, não diferem indicando os participantes são incapazes de expressar a sua consciência de contingência. Em contraste, as diferenças de SCRs condicionado são geralmente observados em ambos os ensaios condicionado percebida e despercebida. Tais constatações refletem expressão com medo aprendido (ou seja, ensaios percebido) e sem (ou seja, ensaios despercebido) a consciência de contingência.

Figura 7. Ressonância magnética funcional do hipocampo e amígdala. Respostas do hipocampo são geralmente maiores do que + CS CS-on percebido, mas não despercebido ensaios condicionado. Respostas diferenciais amígdala são tipicamente observado em ambos os ensaios condicionado percebida e despercebida. Essas descobertas são consistentes com a visão de que o hipocampo suporta os processos referentes à sensibilização de contingência, enquanto a amígdala suporta expressão com temor e sem consciência.

A metodologia de medo condicionado descrito aqui fornece um meio para investigar os mecanismos neurais de processos conscientes e inconscientes da memória do medo. Este método tira vantagem do monitoramento simultâneo de dados comportamentais, autonômicas e fMRI. Monitoramento respostas comportamentais (ou seja, a expectativa UCS) e autonômicos (ie SCR) é um componente crítico deste método. Expectativa UCS oferece um meio para avaliar a consciência de contingência, enquanto SCR fornece um índice de expressão CR. Juntas, essas respostas comportamentais e autonômicas podem ser usados ​​durante a apresentação do supra e subliminar + CS e CS-ensaios para investigar o condicionamento do medo com e sem a consciência de contingência. Funcional dados de MRI podem então ser usados ​​para investigar os correlatos neurais dos processos de memória consciente e inconsciente medo. Um ponto forte desta metodologia é que ele expõe os participantes a cada tipo de tentativa de condicionamento (ou seja, percebida CS + & CS, CS unperceived + & CS). Intra-sujeito projetos como o descrito aqui são mais poderosos do que entre os projetos assunto por causa da relativamente grande variabilidade inter-sujeitos observados em ambos os SCR e respostas fMRI sinal. Outro ponto forte deste método é que o volume de apresentação CS é adaptado ao limiar de percepção de cada participante. Além disso, o limiar de percepção é permitido a variar ao longo da sessão de condicionamento. Trabalho prévio tem tipicamente apresentados estímulos em um nível abaixo do limite definido ^7,20,21. Todavia, os limiares de percepção pode variar ao longo do tempo reduzindo a capacidade de detectar os efeitos subliminares ^22. Uma força adicional desta metodologia é que a expectativa UCS é avaliado numa base experimental, por tentativa durante a sessão de condicionamento. Pesquisa fMRI outras avaliou a consciência de CS-UCS contingências durante o pós-condicionado avaliações ^23. No entanto, pós-condicionado avaliações 1) não pode avaliar as variações na expectativa de julgamento para julgamento, 2) pode ser insensível às evidências sutis de consciência de contingência, e 3) são suscetíveis a questões que distorcer os resultados, como esquecimento e interferência. Embora haja uma série de pontos fortes para a nossa metodologia, monitoramento expectativa UCS como descrito pode envolver processos de atenção de uma forma que difere de estudos que não utilizam medidas de expectativa de online. Esta é uma questão que os investigadores devem considerar, juntamente com as vantagens desta metodologia na concepção de seus projetos.