Die Messung der Fronto-limbischen Aktivität unter Verwendung einer emotionalen Oddball Aufgabe bei Kindern mit familiärer High Risk for Schizophrenia

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, MRT-Bildgebung bei Kindern und Jugendlichen während der Ausführung einer emotionalen Sonderaufgabe durchzuführen. Dies wird erreicht, indem zunächst eine kindgerechte, emotionale, seltsame Aufgabe entworfen wird. Der zweite Schritt besteht darin, den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, die Ausführung der Aufgabe in einer simulierten Scannerumgebung zu üben.

Anschließend führen die Teilnehmer die gleiche Aufgabe im MRT-Scanner aus. Der letzte Schritt besteht darin, die Verhaltens- und Bildgebungsdaten zu analysieren. Letztendlich die funktionelle Bildgebung während der emotionalen Sonderaufgabe.

Bei Schizophrenie wird Verwandte ersten Grades verwendet, um eine verminderte Aktivierung der Frontostriat-Schaltkreise und die Reaktion auf Zielreize bei gefährdeten Kindern und Jugendlichen zu zeigen. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie eine nicht-invasive Bildgebung des Gehirns von Kindern und Jugendlichen ermöglicht, während sie an kognitiven Funktionen beteiligt sind. Obwohl diese Methode Aufschluss über Schizophrenie geben kann, kann sie auch auf andere entwicklungspsychiatrische Erkrankungen wie bipolare Störung oder Autismus oder andere Hirnstörungen wie die posttraumatische Belastungsstörung angewendet werden.

Im Allgemeinen werden Personen, die mit dieser Methode noch nicht vertraut sind, Schwierigkeiten haben, da es viele Schritte gibt, um ein Versuchsdesign zu erstellen, die Bilder zu erfassen, die Analyse- und Bildverarbeitungspipelines zu programmieren und die richtigen Versuchspläne auf ihr Projekt anzuwenden. Teilnehmende Kinder und Personen mit neuropsychiatrischen Erkrankungen haben ebenfalls Schwierigkeiten, da die Verfahren erfordern, dass sie während einer typischen MRT-Sitzung still bleiben, während sie Verhaltensaufgaben erledigen. Darüber hinaus erfordern die Verfahren eine klare Kommunikation und Informationsverbreitung zwischen Experimentator und Teilnehmer, was einen erheblichen Schulungsaufwand erfordert.

Verwenden Sie zunächst die Siegel-Software, um eine ereignisbasierte Verhaltensaufgabe zu generieren, die seltene Zielreize präsentiert, z. B. einen Kreis innerhalb einer Sequenz häufigerer Standardreize, wie z. B. verschlüsselte Bilder. Wählen Sie einen Satz aversiver Stimuli und einen Satz neutraler Stimuli aus der Datenbank des International Effective Picture System aus. Diese Bilder werden auf einer Skala von eins bis neun bewertet, wobei höhere Zahlen auf ein höheres positives Maß an Valenz und Erregung hinweisen.

Wählen Sie eine Reihe von Bildern aus, die für die Studiengruppe altersgerecht sind, z. B. Bilder von Schlangen, Spinnen oder anderen Tieren. Programmieren Sie das Aufgabenskript so, dass Bilder in einer pseudo-randomisierten Reihenfolge für 1.500 Millisekunden mit einem Mittelwert von 500 Millisekunden zwischen den Zielreizen präsentiert werden, und erledigen Sie irrelevante neutrale Bilder nicht häufiger als alle 15 Sekunden und machen Sie jeweils etwa 4% der Stimuli. Achten Sie darauf, die Zeitpunkte des Auftretens des Ereignisses zu jittern, um eine bessere Auflösung der hämodynamischen Reaktionsfunktionen zu erzielen, und erstellen Sie insgesamt acht Bildsätze, einen für jeden der acht Funktionsläufe.

Rekrutieren Sie Teilnehmer im Alter zwischen neun und 18 Jahren, die ein familiär hohes Risiko für Psychosen haben, sowie gesunde Kontrollpersonen. Einholung der Einverständniserklärung von Teilnehmern oder Erziehungsberechtigten und Aufstieg von Minderjährigen, die an der Studie teilnehmen. Beginnen Sie damit, die Teilnehmer in einen simulierten MRT-Scanner zu setzen, um sie mit der MRT-Umgebung vertraut zu machen.

Stellen Sie dann sicher, dass sie die Aufgabenanweisungen verstehen, und spielen Sie eine Audioaufnahme des Scannergeräuschs ab, während sie einen Übungslauf der Verhaltensaufgabe absolvieren. Lassen Sie den Teilnehmer dasselbe MRT-sichere Eingabefeld verwenden, das während des realen Scans verwendet wird, und weisen Sie ihn an, eine Taste mit dem Zeigefinger als Reaktion auf alle Zielreize und eine andere Taste mit dem Mittelfinger für alle anderen Stimuli zu drücken. Sobald sich die Person im Scheinscanner wohl fühlt, legen Sie sie in einen 3,0-Tesla-MRT-Scanner.

Erfassen Sie zunächst einen Satz struktureller Bilder, einschließlich eines anatomischen T-One-gewichteten 3D-Co-Planerbildes, unter Verwendung einer verdorbenen gradientengesteuerten Erfassungsimpulssequenz. Erfassen Sie dann funktionelle Bildgebungsdaten mit einer Gradientenecho-Echoplaner-Bildgebungssequenz mit vollständiger Gehirnabdeckung. Um die Gehirnaktivität während der Verhaltensaufgabe zu messen, verwenden Sie diese Bildgebungssequenz für jeden Durchlauf der Verhaltensaufgabe, stellen Sie die Aufgabe in acht Funktionsläufen dar, die jeweils etwa vier Minuten dauern und aus 120 Bildgebungszeitpunkten bestehen.

Beginnen Sie mit der Vorverarbeitung der Bilder, öffnen Sie das FMRI-Expertenanalysetool in der FSL-Software und wählen Sie die First-Level-Analyse und die Vorstatistik aus. Wählen Sie dann auf der Registerkarte "Daten" die Anzahl der Eingabebilder und den Pfad zu den einzelnen MRT-Bildern aus. Legen Sie auch das Ausgabeverzeichnis fest.

Geben Sie die Gesamtvolumen, die Anzahl der verworfenen Erwerbungen und die TR ein. Stellen Sie als Nächstes auf der Registerkarte "Pre-Stats" die Bewegungskorrektur auf "MFL-räumliche Glättung" mit einem halben Maximum von fünf Millimetern ein, und wählen Sie "Slice-Timing-Korrektur" aus. Wählen Sie nicht B-Null-UN-Verzerrung und Intensitätsnormalisierung aus, sondern BET-Gehirnextraktion und temporale Hochpassfilterung. Geben Sie dann auf der Registerkarte "Registrierung" für das Hauptstrukturbild den Pfad zum Schädel des Probanden ein, bei dem T one Scan abgestreift wurde.

Verwenden Sie eine lineare Normalensuche mit mindestens sechs Freiheitsgraden. Wählen Sie dann den Standardbereich aus und geben Sie den Pfad zum MNI-Atlas-Bild ein. Verwenden Sie die normale lineare Suche mit 12 Freiheitsgraden, schließen Sie Teilnehmer mit einer Kopfbewegung von mehr als drei Millimetern aus.

Um nun Daten zwischen Aufgabenbedingungen innerhalb eines einzelnen Durchlaufs zu vergleichen, wählen Sie "Analyse der ersten Ebene", "Statistiken" und "Post-Statistiken" aus. Legen Sie auf der Registerkarte Daten die Anzahl der Eingänge fest und geben Sie den Pfad zu den einzelnen MRT-Bildern und dem Ausgabeverzeichnis ein. Geben Sie das Gesamtvolumen, die Anzahl der verworfenen Erwerbungen und die TR ein. Wählen Sie anschließend auf der Registerkarte "Statistiken" die Option "Film verwenden", "Voraufhellung" und "Vollständiges Modell-Setup" aus.

Legen Sie die Anzahl der ursprünglichen EVs auf die Anzahl der Aufgabenbedingungen fest. Wählen Sie für jede Bedingung das benutzerdefinierte dreispaltige Format aus dem Menü "Grundform" und die doppelte Gamma-HRF aus dem Faltungsmenü aus, und wählen Sie die Textdatei aus, die das Timing-Format der Aufgabe enthält. Diese Textdatei besteht aus drei Spalten mit einem Eintrag für jedes Ereignis.

Die erste Spalte sollte die Anfangszeit enthalten. Die zweite sollte die Dauer und die dritte die Ereignisgewichtung enthalten. Erstellen Sie nun auf der Registerkarte Kontrast und F-Test einen Kontrast für jede Testbedingung und jeden Vergleich in der Option Cluster nach der Statistik aus dem Menü "Schwellenwert" und legen Sie den Z-Schwellenwert und den Cluster-P-Schwellenwert auf 2,3 bzw. 0,05 fest.

Wählen Sie dann auf der Registerkarte "Registrierung" das Hauptstrukturbild aus und geben Sie den Pfad zum Schädel des Motivs ein. T ein Bild entfernt. Verwenden Sie eine lineare Normalensuche mit mindestens sechs Freiheitsgraden, und wählen Sie den Standardraum aus.

Geben Sie den Pfad zum MNI-Atlas-Bild ein und verwenden Sie eine normale lineare Suche mit 12 Freiheitsgraden. Vergleichen Sie als Nächstes für die Analyse der zweiten Ebene die Daten zwischen den Durchläufen. Wählen Sie für jede Aufgabenbedingung Analysen und Statistiken auf höherer Ebene sowie Post-Statistiken aus.

Wählen Sie dann auf der Registerkarte "Daten" Eingaben in Fußverzeichnissen auf niedrigerer Ebene aus. Legen Sie die Anzahl der Eingänge fest und geben Sie den Pfad zu jedem der MRT-Bilder ein. Geben Sie außerdem einen Pfad für das Ausgabeverzeichnis und die Gesamtzahl der Volumes und die Anzahl der verworfenen Erwerbungen ein, und ändern Sie die TR.In Registerkarte "Statistiken" die Flamme für gemischte Effekte in "Feste Effekte".

Wählen Sie im Assistenten zum Einrichten des Modells die Option Einzelgruppendurchschnitt und -prozess aus. Wählen Sie dann auf dem Tab "Post-Anzeigen" im Menü "Schwellenwert" die Option "Cluster" aus und legen Sie den Z-Schwellenwert und den Cluster-P-Schwellenwert auf 2,3 bzw. 0,05 fest. Um nun Daten zwischen Probanden für jede Aufgabenbedingung über alle Durchläufe hinweg zu vergleichen, wählen Sie Analyse und Statistiken auf höherer Ebene sowie Post-Statistiken aus.

Auf der Registerkarte "Daten" werden 3D-COPE-Bilder aus Fußverzeichnissen eingegeben. Legen Sie die Anzahl der Eingänge fest und geben Sie den Pfad zu jedem der Bilder ein. Geben Sie das Ausgabeverzeichnis, die Gesamtzahl der Volumes, die Anzahl der verworfenen Erwerbungen und den TR ein. Wählen Sie dann auf der Registerkarte "Statistiken" die Option "Vollständiges Modell-Setup" aus.

Legen Sie die Anzahl der EVs auf die Anzahl der Gruppenvariablen und Kovariaten fest. Geben Sie die Werte für jedes Fach für jedes EV ein. Senden Sie im Gegensatz dazu F-Tests.

Fügen Sie für jede Testvariable und für jeden Kontrast einen Kontrast hinzu. Legen Sie für jede Testvariable den Kontrast fest, indem Sie in der Spalte unter dem entsprechenden EV eine auswählen. Legen Sie für jeden Kontrast den ersten Wert auf eins und den zweiten auf einen negativen Wert fest.

Wählen Sie dann in den Post-Statistiken im Dropdown-Menü "Schwellenwerte" die Option "Cluster" aus, und legen Sie den Z-Schwellenwert und den Cluster-P-Schwellenwert auf 2,3 bzw. 0,05 fest. Hier können wir Aktivierungskarten sehen, die die Unterschiede zwischen den Gruppen zeigen, wie zu sehen. Hier zeigte die familiäre Hochrisikogruppe eine stärkere Aktivierung als die Kontrollen während der Zielverarbeitung.

In diesen Bereichen zeigten die Kontrollen während der Zielverarbeitung eine stärkere Aktivierung als die familiäre Hochrisikogruppe. Hier aktivierte die familiäre Hochrisikogruppe während des aversiven, mehr als neutralen Kontrasts mehr als die Kontrollgruppe, und hier aktivierten die Kontrollen mehr als die familiäre Hochrisikogruppe während des aversiven, mehr als neutralen Kontrasts, diese Aktivierungskarten zeigten altersbedingte Gruppenunterschiede. Die hier gezeigten Areale weisen in der familiären Hochrisikogruppe eine größere positive Korrelation mit dem Alter auf als bei Kontrollen während der Zielverarbeitung.

Hier sehen wir Bereiche mit einer größeren positiven Korrelation mit dem Alter bei Kontrollen als in der familiären Hochrisikogruppe während der aversiven Phase. Mehr als neutraler Kontrast. Vergessen Sie nicht, dass die Arbeit mit Personen in der Scannerumgebung äußerst gefährlich sein kann. Bei der Durchführung dieses Verfahrens sollten immer Vorsichtsmaßnahmen wie MRT, Sicherheitsuntersuchungen und angemessene Sicherheits- und Komfortvorkehrungen und Schulungen getroffen werden.

Diese Technik hat auch eine neue Methode zur Visualisierung abnormaler neuronaler Prozesse bei Hirnerkrankungen wie Schizophrenie, Autismus und posttraumatischer Belastungsstörung geschaffen. Wenn Sie dieses Verfahren ausprobieren, ist es wichtig, daran zu denken, mit Ihren Teilnehmern zu kommunizieren, um sie ruhig und konzentriert zu halten. Einmal gemeistert, kann diese Technik in zwei Stunden durchgeführt werden, wenn sie richtig ausgeführt wird.

Im Anschluss an dieses Verfahren können weitere Methoden wie das EEG durchgeführt werden, um zusätzliche Fragen zur Neurosynchronie in ähnlichen Kohorten zu beantworten.