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方法文章

使用情绪性oddball任务测量具有精神分裂症家族高风险儿童的前额-边缘系统活动

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DOI:

10.3791/51484

2015年12月2日

本文内容

摘要

本文介绍了如何使用情绪性偏差任务和功能性磁共振成像(fMRI)来测量精神分裂症家族性高风险(FHR)儿童和青少年的大脑激活情况。 采用fMRI测量在执行情绪性偏差任务过程中前额-纹状体-边缘区域的功能差异。具有FHR的儿童在青春期表现出异常的功能性激活。

摘要

青春期是一个关键的发育阶段,精神分裂症的早期症状常常在此阶段出现。患有精神分裂症个体的一级亲属,即具有家族性高风险(FHR)的人群,可能表现出类似的认知和情绪变化。然而,这些症状出现背后的神经生物学改变仍不明确。本研究旨在利用功能磁共振成像(fMRI),识别具有家族性高风险的儿童和青少年在额叶、纹状体和边缘区域的差异。研究纳入了21名具有家族性高风险的儿童和青少年以及21名健康对照者,他们完成了一项情绪性oddball任务,该任务依赖于选择性注意以及对任务无关情绪信息的抑制。标准的oddball任务经过修改,加入了厌恶性和中性干扰刺激,以考察两组在情绪加工和执行功能加工方面的潜在差异。该任务经过专门设计,通过保持任务难度和情绪图片内容的年龄适宜性,使儿童和青少年能够顺利完成。此外,我们展示了一种适用于儿童和青少年参与者的fMRI图像配准技术。该实验范式也可应用于未来的研究中,以测量其他假定存在执行功能和情绪加工发育变化的人群中神经活动的改变。

引言

精神分裂症是一种具有已知遗传成分的神经发育障碍1,2,其症状包括执行功能和情绪加工能力的缺陷3,4。一级亲属被认为具有更高的精神分裂症发病风险,并已被证实存在与认知及社会情绪领域相关的部分相同神经认知缺陷5。因此,我们预期,在临床症状出现之前,高危家庭成员中与执行功能和情绪加工相关脑区的脑活动可能已经发生改变。

既往研究表明,精神分裂症成年患者以及具有家族性高风险的成年个体在执行功能和情绪加工网络中均表现出异常活动;然而,这些变化在发育过程中如何产生仍不明确。证明这些变化在生命早期即已出现,将是理解该疾病病理生理机制的关键第一步。因此,本研究在功能性磁共振成像(fMRI)扫描期间采用情绪性oddball范式,以测量处于精神分裂症风险中的青少年在完成需要执行功能与情绪加工任务时的大脑活动。oddball范式常用于通过测量对任务相关目标刺激的选择性注意过程,来考察精神分裂症患者6及家族性高风险个体7中额纹状体环路的功能。本研究对标准的oddball任务进行了改进,加入了任务无关的厌恶性和中性刺激,这些刺激已被证明可诱发精神分裂症患者大脑活动的改变8

本研究采用情绪性oddball任务,测量健康青少年与家族性高风险 schizophrenia 青少年之间的功能差异。该任务设计类似于 Fichtenholtz 及其同事所使用的方法9,但对厌恶性情绪图片的选择进行了调整,以适用于9至18岁之间的儿童。在功能磁共振成像(fMRI)过程中使用此任务,能够识别出特定脑区在具有 schizophrenia 家族性高风险(FHR)的儿童和青少年中表现出的过度激活和低度激活模式,并揭示青春期神经发育过程中与年龄相关的神经活动变化。

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方案

本研究中使用的研究技术已获得杜克大学和北卡罗来纳大学教堂山分校机构审查委员会(IRB)的批准。

1. 成像任务设计

  1. 设计一个基于事件的行为任务,在一系列较频繁出现的标准刺激(打乱的图像)中呈现较少出现的目标刺激(圆形)。该任务的示意图见图1。使用CIGAL软件10呈现该任务。

视觉认知任务示意图,序列时序,中性、目标、厌恶图像呈现,1500 毫秒。
图 1. 任务设计示意图。本图经 Hart et al.20 修改,已获许可。请点击此处查看此图的放大版本。

  1. 从国际情感图片系统数据库(International Affective Picture System database, IAPS)中选择一组厌恶刺激和一组中性刺激。IAPS 图片在 1-9 的量表上进行评分,以反映唤醒度和效价水平11。较高的数值表示更高的正性效价和唤醒度。选择一组适合研究对象年龄的图片,例如蛇、蜘蛛或其他动物的图片。
    注意:本研究中用作任务无关厌恶刺激的图片平均效价评分为 3.38(标准差 = 1.78),平均唤醒度评分为 6.14(标准差 = 2.08)。中性刺激图片的平均效价为 6.21(标准差 = 0.26),平均唤醒度评分为 3.72(标准差 = 2.15)。
  2. 编写实验程序脚本,使图片以伪随机顺序呈现,每张图片呈现 1,500 毫秒,平均刺激间间隔为 500 毫秒。目标刺激和任务无关的中性图片的出现频率不超过每 15 秒一次,每种约占总刺激的 4%。对事件起始时间进行随机化处理,以提高血流动力学响应函数的时间分辨率。
  1. 创建8组图像,每组对应8个功能扫描中的一个,确保所有8个扫描过程中,每位参与者共看到40个目标图像和40个与任务无关的中性图像。

2. 受试者准备与扫描

  1. 招募年龄在9至18岁之间的儿童和青少年,这些个体应为健康对照者或具有精神病家族高风险者。
    1. 确保健康个体无任何精神疾病,且其一级亲属中无人患有精神疾病。确保具有家族高风险的参与者至少有一名一级亲属(父母或兄弟姐妹)患有精神分裂症。若其一级亲属中存在其他精神疾病,不得因此排除该参与者。
    2. 在年龄和性别上对健康参与者与家族高风险组参与者进行匹配。
  2. 对于年满18岁的参与者,获取其知情同意书;对于未成年人,获取其父母或法定监护人的知情同意书。此外,还需获取参与研究的未成年人签署的书面知情同意声明。
  3. 将参与者安置于模拟磁共振成像(MRI)扫描仪中,以使其熟悉实验环境。播放扫描仪噪声的音频录音,并让其完成一次行为任务的练习运行,以确保其理解任务说明。
  4. 将参与者安置于MRI扫描仪中,并采集必要的脑部定位扫描图像和/或解剖学图像。
  5. 使用MRI兼容的输入设备,指导参与者用其食指按下一个按钮以响应所有目标刺激,同时用中指按下另一个按钮以响应所有其他刺激。
  6. fMRI扫描结束后,从部分参与者处收集研究中所用图像的主观唤醒度和效价评分。本研究从15名对照个体和13名家族高风险个体中获取了评分数据。

3. 图像采集

  1. 将受试者放入3.0特斯拉磁共振成像(MRI)扫描仪中。首先,采用扰相梯度回波脉冲序列(TR:5.16毫秒;TE:2.04毫秒;视野:24厘米;图像矩阵:256 × 256;翻转角:20;体素大小:0.94毫米 × 0.94毫米 × 1.9毫米;68层轴向切片)获取一组结构图像,包括三维共面解剖T1加权图像。
  2. 采用梯度回波平面成像序列进行功能成像数据采集,实现全脑覆盖(TR:2,000毫秒;TE:27毫秒;视野:24厘米;图像矩阵:64 × 64;翻转角:60;体素大小:3.75毫米 × 3.75毫米 × 3.8毫米;34层轴向切片),以便在执行行为任务期间测量脑部活动。每进行一次行为任务运行时,均执行一次该成像序列。每次运行应包含120个成像时间点。
  3. 行为任务共进行8次功能成像运行,每次持续约4分钟。

4. 分析

  1. 图像预处理:在 FSL 中使用 fMRI 专家分析工具(FEAT)12选择一级分析和预统计。
    1. 在“数据” 选项卡中,选择输入图像的数量,并输入每幅将要处理的 MR 图像的路径。设置输出目录。输入 总体积, 被丢弃的采集次数,以及TR。
    2. 预统计“选项卡,将运动校正设置为” MCFLIRT, 将空间平滑半高全宽(FWHM)设为 5 mm 切片时间校正 选择 BET脑提取 和“高通时间滤波,但不选择B0解缠绕(除非你有梯度场图)或“I强度归一化". 12,14.
    3. 注册“选项卡”中选择 主要结构图像 输入受试者去颅骨T1加权图像的路径。使用至少6个自由度的线性常规搜索。选择 标准空间 复选框。输入MNI图谱图像的路径。使用具有12个自由度的常规线性配准。按下 开始.
    4. 排除在 X、Y 或 Z 方向上头部运动超过 3 mm 的受试者。
  2. 1级:在单次运行中比较不同任务条件之间的数据。打开FEAT。选择 一级分析统计与事后检验.
    1. 数据 标签,设置输入数量并输入每幅MR图像的路径。输入一个路径用于 输出目录 输入 总体积 被丢弃的采集次数,以及TR。
    2. 在“统计信息” 选项卡中,选择“使用 FILM 预白化复选框16. 按下“完整模型设置”按钮。设置“原始EV数量”与任务条件的数量相对应。针对每种条件,选择“自定义(三栏格式)” 从基本形状下拉菜单中选择“双伽马血流动力学响应函数 来自“卷积下拉菜单17,18 并选择一个包含任务时间信息的文本文件。
      1. 将此文本文件格式化为三列,每行对应给定类型的一个“事件”。第一列为起始时间(单位:秒),第二列为持续时间(单位:秒),第三列为事件权重。在 对比 & F检验 标签,为每个任务条件创建一个对比,同时为每次比较创建一个对比。
    3. 统计后分析 标签,选择 阈值分割 下拉菜单并设置 Z阈值 簇 P 阈值分别设为 2.3 和 0.058,19.
    4. 注册“选项卡”中选择 主要结构图像 输入受试者去颅骨T1加权图像的路径。使用至少6个自由度的线性标准化搜索。选择 标准空间 复选框。输入MNI图谱图像的路径。使用具有12个自由度的常规线性配准。按下 开始.
  3. 第二级:比较每个任务条件下各次运行之间的数据。打开 FEAT,从下拉菜单中选择“高级分析”和“统计 + 事后统计”。
    1. 在“数据”选项卡中,选择 输入为较低层级的 FEAT 目录. 设置输入数量,并输入每幅MR图像的路径。输入一个用于存储输出结果的路径 输出目录.
    2. 统计学 标签,更改 混合效应:FLAME1选择框以 固定效应。按下 模型设置向导 按钮。选择 单组平均 并点击 过程 按钮。
    3. 统计后分析“选项卡”中选择 阈值分割下拉菜单并设置 Z 阈值" 和“簇 P阈值分别设为2.3和0.058,19. 按压 开始.
  4. 3级:在所有运行中,针对每个任务条件比较被试间的差异。打开FEAT。选择“高级分析” 和 “统计与统计后分析” 从下拉菜单中。
    1. 在“数据”选项卡中,选择“输入为来自 FEAT 目录的 3D cope 图像设置输入数量,并输入每幅MR图像的路径。输入一个路径用于存储 输出目录".
    2. 统计 标签,按下 完整模型设置. 将协变量(EV)的数量设置为等于分组变量及协变量(如诊断组、年龄、性别等)的总数。为每个受试者输入每个协变量的对应数值(输入1 – 输入n)。您可以使用 粘贴 窗口以复制这些数值的电子表格。
      1. 对比 & F检验“标签页中,为每个测试变量添加对比,并为每个对比(例如, 诊断组)。对于每个测试变量,通过在相应EV列下选择值1来设置对比。对于每个对比,将第一个值设为1,第二个值设为-1。选择 完成.
    3. 统计后分析“选项卡”中选择 阈值分割 下拉菜单并设置 Z阈值" “Cluster P” 阈值分别设为 2.3 和 0.058,19. 按压 开始.

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结果

基于人口统计学特征,各组之间无显著差异20。行为学数据表明,目标检测任务对于9至18岁儿童和青少年而言难度适中。在本研究中,对照组正确识别了82.36%的目标(S.D. = 0.14),而家族风险组正确识别了76.8%的目标(S.D. = 0.17)。与中性图片相比,两组在识别情绪性图片时准确率均有所下降(F(1,40) = 5.63,p = 0.03)。

成像数据表明,实验条件导致了在执行功能和情绪处理过程中预期被募集的脑区出现显著激活。在目标试验中,两组受试者均观察到前额叶、前部尾状核、岛叶和后顶叶区域的激活;在厌恶试验中,则观察到右侧杏仁核、双侧眶额皮层、梭状皮层以及视觉皮层区域的激活。表1展示了对照组在每种条件下显著激活的脑区。

该范式还在对照组与精神分裂症家族高风险个体之间引发了显著的激活差异。家族高风险组在面对目标刺激时,前额-纹状体环路的激活程度降低。相比之下,对照组在中额回和岛叶表现出更强的激活。各组在不同条件下的差异...

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讨论

本研究中改进的情绪性偏差范式已被证明可在存在精神分裂症风险的儿童和青少年中,引发选择性注意和情绪加工过程中神经活动的差异。尽管已有研究利用情绪性偏差任务范式来探讨患有精神疾病的成人人群的神经变化8,但当前的范式可能在评估 younger 年龄群体的易感性生物标记物方面尤为有用。

在对儿童和青少年进行功能性磁共振成像(fMRI)研究时存在若干固有挑战,包括确保任务在难度和内容上适宜,以及尽量减少运动伪影。该实验方案中的关键步骤包括第2.2步,即要求参与者在正式fMRI扫描前接受一次模拟扫描和练习环节。此步骤对于提高参与者的舒适度和数据质量尤为重要。此外,行为任务的设计至关重要,需确保任务难度适中,并且所选用的厌恶刺激图像适合较年轻的年龄组。当前的任务设计成功地在厌恶条件与中性条件之间诱发了显著的行为差异,并且对高风险组和对照组均保持了适中的难度水平。

本方案的一个局限性在于,该任务未能在厌恶条件与中性条件之间引发杏仁核激活的显著差异。尽管在厌恶条件下观察到显著的杏仁核激活,但与中性刺激相比,其差异并不显著。...

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披露

Perkins 博士目前获得强生公司(Janssen)的基金资助,并担任大日本住友制药(Dainippon)的顾问。过去,Perkins 博士曾担任礼来公司(Eli Lilly)和阿斯利康公司(AstraZeneca)的讲者。Perkins 博士此前曾获得阿斯利康公司、百时美施贵宝公司(Bristol-Myers Squibb)、大冢制药(Otsuka)、礼来公司、强生公司和辉瑞公司(Pfizer)的科研资助;并从阿斯利康公司、百时美施贵宝公司、礼来公司、强生公司、葛兰素史克公司(Glaxo Smith Kline)、Forest Labs、辉瑞公司和Shire公司获得过咨询和教育培训费用。其他所有作者均声明不存在生物医学领域的经济利益或潜在利益冲突。

致谢

感谢Erin Douglas、Anna Evans和Carolyn Bellion在参与者招募和临床评估方面的贡献。同时感谢Michael Casp、Zoe Englander、Justin Woodlief和James Carter在数据收集与分析方面的工作,以及Robert M. Hamer在统计分析方面的咨询和对稿件的编辑。最后,感谢参与本研究的各位受试者及其家人。

本研究由美国国家心理健康研究所资助,资助编号为 Conte 中心 P50 MH064065。Hart 博士由美国国家儿童健康与人类发育研究所资助,资助编号为 T32 HD040127。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
3T MRI 扫描仪GEBIAC 3T 扫描仪(已更换)

参考文献

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