So berechnen und validieren Sie die Synchronisation zwischen Gehirnen in einer fNIRS-Hyperscanning-Studie
8. September 2021
Die Dynamik zwischen gekoppelten Gehirnen von Individuen wurde zunehmend durch Inter-Brain-Synchronisation (IBS) dargestellt, wenn sie miteinander koordiniert werden, meist unter Verwendung von simultanen Aufzeichnungssignalen von Gehirnen (nämlich Hyperscanning) mit fNIRS. In fNIRS-Hyperscanning-Studien wurde IBS aufgrund seines Vorteils bei der Erweiterung von Zeitreihen in einen Zeit-Frequenz-Raum, in dem Oszillationen auf sehr intuitive Weise beobachtet werden können, üblicherweise durch die Wavelet-Transformationsko
Dieses Protokoll bietet eine potenziell standardmäßige Pipeline zur Analyse der Inter-Brain-Synchronisation in der fNIRS Hyper-Scanning-Studie. Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie die Berechnung des Inter-Brain-Synchronisationsgesetzes ermöglicht, das eine kohärente Methode transformiert und Inter-Brain-Synchronisationswege validiert, permutation basierend auf der Stärkung von Thoraxzuständen und Teilnehmern. Führen Sie alle Datenanalysen mit der MATLAB-Software mit geeigneten Toolboxes durch.
Entfernen Sie während der Datenvorverarbeitung, insbesondere unter Verwendung der Prinzipkomponentenanalyse und der korrelationsbasierten Signalverbesserungsmethode, das globale physiologische Rauschen von F N I R S mithilfe des NPCA-Filters. Und die Kopfbewegungsartefakte, die die HMR-Bewegung korrigieren, unterstreichen die CBSI von Homer zwei. Als nächstes, für die Berechnung der Inter-Brain-Synchronisation oder IBS, übernehmen Sie die Wavelet-Transformations-kohärente Funktion von Cross-Wavelet und Wavelet-kohärente Toolbox mit Standardparametern und berechnen Sie die kohärenten Werte zu jeder Zeit im Frequenzpunkt, um eine Zwei-Achsen-Matrix kohärenter Werte zu erhalten.
Verwenden Sie für die Standardparameter das Morlet-Mutter-Wavelet, um jede Zeitreihe durch die kontinuierliche Wavelet-Transformation in den Zeit- und Frequenzbereich zu transformieren. Um das interessierende Frequenzband auszuwählen, wählen Sie als Nächstes einen Mittelwert der kohärenten Werte des Frequenzbandes zwischen 0,5 und einem Hertz aus. Entsprechend dem Frequenzband, das bei der Fingerbewegungsaufgabe der F N I R S Hyper-Scanning-Studie verwendet wird.
Rufen Sie eine Spalte mit kohärenten Werten für jedes Paar ab. Wählen Sie dann einen Durchschnitt der kohärenten Werte des Zeitfensters während der Ruhephase aus. Und für jede experimentelle Bedingung, mit der Information von mark, erhalten Sie fünf kohärente Werte für jede Dyade für die Aufgabensitzung, wählen Sie nur die Dauer, während der die Teilnehmer getippt haben, um den auditiven Reiz zu reproduzieren, was etwa 12 Sekunden für jeden Versuch ist, was insgesamt 180 Sekunden für jede experimentelle Bedingung ergibt.
Subtrahieren Sie dann den ruhenden kohärenten Wert vom aufgabenbezogenen kohärenten Wert. Da der Kohärenzwert während des Ruhezustandes in diesem Experiment als Basislinie verwendet wird. Als nächstes funktioniert die Verwendung des gepaarten Probenpermutations-T-Tests mit der Malzunterstrich-Comp-Unterstrich-Perm-T1-Funktion von Tropfen.
Vergleichen Sie die subtrahierten kohärenten Werte mit Null an jedem Kanal für jede experimentelle Bedingung. Korrigieren Sie dann mithilfe der Funktion a FDR der MATLAB-Toolbox die P-Werte mit der False Discovery Rate-Methode. Als nächstes vergleichen Sie unter Verwendung des gepaarten Probenpermutations-T-Tests mit der Malzunterstrich-Comp-Unterstrich-Dauerwelle der Tropfenarbeit die Kohärenzwerte zwischen verschiedenen Aufgabenbedingungen auf dem Kanal, in dem IBS existierte.
Um das IBS zu validieren, verwenden Sie die Rant-Perm-Funktion eines MATLAB, um das Label der Studien in der Meterkoordinationsbedingung für eine Dyade an jedem Kanal zu randomisieren. Befolgen Sie die demonstrierte Pipeline zur Berechnung des IBS und die Statistiken für das randomisierte Studienetikett, mit Ausnahme der Sensitivitätsanalyse für das interessierende Frequenzband. Führen Sie die Permutation 1000 Mal durch und zeichnen Sie dann die Verteilung der statistischen Z-Werte, die innerhalb der Dyadenpermutation generiert werden.
Folgen Sie als Nächstes der Pipeline, um das IBS und die Statistiken zu berechnen, nachdem Sie die Paarung der Teilnehmer derselben Studie im Zustand der Zählerkoordination randomisiert haben. Folgen Sie schließlich der Pipeline erneut, nachdem Sie die Bedingungsbeschriftungen für die gleichen Mitglieder einer Dyade in derselben Studie randomisiert haben. Die Ergebnisse zeigten das Vorhandensein von IBS an Kanal fünf im Zustand der Zählerkoordination.
Während unter den anderen Bedingungen kein IBS nachgewiesen wurde. Bei Kanal fünf war die IBS- und Zählerkoordinationsbedingung signifikant höher als die kohärenten Werte in der Nicht-Meter-Koordination und Zählerunabhängigkeit. Die Permutationsanalyse zeigte, dass das beobachtete IBS wahrscheinlich bei zwei Individuen einer Dyade auftrat, die versuchten, sich in der übereinstimmenden Zeit miteinander zu synchronisieren, aber nicht im Zeitpartner oder Zustand der zufälligen Paarung.
Stellen Sie sicher, dass das IBS spezifisch für seltene Interaktionen ist. Also, Berechnung von IBS in der Aufgabe, korreliertes Frequenzband und pro mutierende Vertrauensbedingungen und Interviews. Die Berechnung des IBS aller Kanäle innerhalb der einfachen Reichweite oder über verschiedene Kanäle und Regionen hinweg würde den IBS-Berechnungspartner bereichern.
Die Analyse des Inter-Brain-Netzwerks für große Gruppen von Teilnehmern an natürlichen Interaktionen wird der Qualifizierung der sozialen Interaktion zugute kommen.
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Überblick
Diese Studie konzentriert sich auf die interzerebrale Synchronisation (IBS) zwischen Individuen während koordinierter Aufgaben unter Verwendung funktioneller naheinfraroter Spektroskopie (fNIRS) in einem Hyperscanning-Setup. Sie verwendet die Wavelet-Transformationskoherenz (WTC) zur Bewertung von IBS und validiert die Ergebnisse durch permutierungsbasierte Methoden. Kritische methodologische Überlegungen werden diskutiert, um die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit dieser Studien zu verbessern.
Wichtige Studienkomponenten
Wissenschaftsbereich
- Neurowissenschaften
- Hirnbildgebung
- Interpersonelle Koordination
Hintergrund
- Interzerebrale Synchronisation (IBS) spiegelt die Koordination der Gehirnaktivität zwischen Individuen wider.
- Hyperscanning ermöglicht die gleichzeitige Aufzeichnung von Gehirnsignalen von mehreren Teilnehmern.
- Die Wavelet-Transformationskoherenz (WTC) wird zur Analyse der Zeit-Frequenz-Eigenschaften verwendet.
- Permutationsmethoden helfen, IBS-Ergebnisse zu validieren, indem sie zufällige Vorkommen kontrollieren.
Zweck der Studie
- Ein Protokoll zur Analyse von IBS unter Verwendung von fNIRS-Hyperscanning-Studien zu präsentieren.
- Details dazu zu liefern, wie IBS effektiv berechnet und validiert wird.
- Kritische methodologische Überlegungen für verbesserte Analysen zu identifizieren.
Verwendete Methoden
- Die Studie verwendet funktionelle naheinfrarote Spektroskopie (fNIRS) für die Hirnsignalerfassung.
- Sie bewertet die Koordination mit der Wavelet-Transformationskoherenzfunktion mit MATLAB-Software.
- Die Datenvorverarbeitung umfasst Techniken wie Hauptkomponentenanalyse und die Verwendung des NPCA-Filters.
- Das Verfahren beinhaltet das Testen von Kohärenzwerten über experimentelle Bedingungen hinweg und die Verwendung von Permutationstests zur Validierung.
Hauptergebnisse
- IBS wurde unter bestimmten Bedingungen beobachtet, was auf Synchronisationsbemühungen zwischen den Teilnehmern hinweist.
- Das Vorhandensein von IBS wurde durch statistische Tests und Permutationsanalysen bestätigt.
- Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die IBS-Erkennung spezifisch für bestimmte Aufgaben und Bedingungen ist und das Verständnis der Dynamik sozialer Interaktionen verbessert.
Schlussfolgerungen
- Diese Studie bietet einen methodologischen Rahmen zur Bewertung von IBS und unterstützt zukünftige Forschungen in der interpersonellen Neurowissenschaft.
- Sie verbessert die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit bei der Analyse neuronaler Synchronie zwischen Individuen.
- Die Ergebnisse liefern wertvolle Erkenntnisse über die neuronale Basis sozialer Interaktionen.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Inter-brain synchronization (IBS) analysis via fNIRS hyperscanning provides a mechanistic window into coordinated neural activity, offering biopharma R&D a quantitative biomarker for social cognition and interpersonal engagement models. This approach supports target validation in neuropsychiatric disorders by enabling objective measurement of dyadic neural coupling, which can inform therapeutic efficacy in conditions affecting social interaction. The wavelet transform coherence (WTC) method combined with permutation validation enhances predictive confidence in preclinical models by reducing false-positive synchrony signals.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses related to social brain networks by quantifying neural synchrony between interacting subjects.
- Operational Value: Provides a reproducible pipeline for assessing target engagement in dyadic behavioral paradigms using fNIRS hyperscanning.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates time-frequency resolved coherence metrics that serve as quantitative readouts for compound effects on interpersonal neural coupling.
- Operational Value: Supports assay standardization through predefined frequency band (0.5–1 Hz) and time-window averaging protocols, improving cross-study comparability.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates mechanistic de-risking by distinguishing true interaction-dependent synchrony from artifactual correlations via permutation-based validation.
- Operational Value: Enables longitudinal tracking of neural coordination phenotypes in disease models, supporting translational continuity from discovery to preclinical validation.
Pipeline & Workflow Integration
The IBS analysis pipeline fits within early discovery workflows where neural correlates of social behavior are evaluated, particularly in target validation and assay development stages for CNS therapeutics.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of neural mechanisms underlying social interaction by providing objective, quantifiable measures of inter-brain coupling.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible coherence outputs after preprocessing (NPCA filtering, HMR motion correction) and statistical validation (permutation testing, FDR correction).
- Analytics: Produces Z-value distributions from permutation tests that enable statistical comparison of IBS across conditions and channels.
- Translational Research: Aligns with biomarker development efforts by offering a neural synchrony metric sensitive to task-specific coordination, relevant for social dysfunction models.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable analytical framework applicable across multiple dyadic tasks and experimental conditions, reducing redevelopment costs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by confirming that observed IBS is specific to genuine interaction and not random pairing or condition effects.
- Operational Value: Enhances reproducibility through standardized preprocessing (PCA-based noise reduction, motion correction) and validated statistical pipelines (permutation T-test, FDR correction).
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing a neural biomarker of social engagement that can be modulated by pharmacological interventions.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds targeting social cognition pathways through objective, quantifiable IBS readouts.
Implementation Considerations
- Requires expertise in fNIRS data acquisition, hyperscanning experimental design, and MATLAB-based signal processing.
- Depends on access to wavelet transform coherence toolboxes and permutation testing functions for proper implementation.
- Necessitates cross-team standardization of preprocessing steps (e.g., NPCA filter, HMR motion correction) and analysis parameters (frequency band, time windows) to ensure reproducibility.
- Involves adaptation considerations when applying the protocol to different participant populations, tasks, or neural regions of interest.
- Limited by the need for careful channel selection (e.g., channel five in the motor coordination condition) and condition-specific interpretation to avoid false positives.
