Neuer Rahmen für das Verständnis der hirnübergreifenden Kohärenz in funktionellen Hyperscanning-Studien der Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS)
6. Oktober 2023
Die Wavelet-Transformationskohärenz (WTC) ist eine gängige Methode zur Bewertung der Kopplung zwischen Signalen, die in Hyperscanning-Studien der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) verwendet wird. In dieser Arbeit wird ein Werkzeugkasten zur Beurteilung der Richtungsabhängigkeit der Signalwechselwirkung vorgestellt.
Viele fNIRS-Studien haben sich auf die Kohärenz konzentriert, um die Synchronität zwischen den Gehirnen abzuschätzen, und die Phasenverzögerungsinformationen im Leukozyten-Hot-Plot vernachlässigt. Hier wurde ein empfindlicherer Ansatz vorgestellt, der die Richtungsabhängigkeit der Kopplung schätzt und den Phasenwinkelwert als In-Phase-Synchronisation, Lag-Phase-Synchronisation und Anti-Phasen-Synchronisation klassifiziert. Die erneute Analyse der bisherigen Ergebnisse mit Hilfe eines neuen vorgeschlagenen Frameworks bietet ein umfassendes Verständnis der Art der Synchronisation zwischen den Teilnehmern.
Die Unterscheidung zwischen In-Phasen-Synchronisation und Anti-Phasen-Synchronisation schafft ein neues Maß an Klarheit und ermöglicht die präzise Interpretation früherer Befunde. Dieser Rahmen kann auf verschiedene Szenarien angewendet werden, z. B. auf die Untersuchung der Rolle der zwischenmenschlichen Synchronisierung im sozialen Verhalten, in der Kommunikation und in der Entscheidungsfindung. Die Betonung der Anwendung der Handwerkstheorie in Verbindung mit der entwickelten Phasen-Toolbox für Hyperscanning-Apnoen ermöglicht ein tieferes Verständnis der verschiedenen Arten von Richtungen, die in der Interaktion beobachtet werden, die über die bloße Kohärenz hinausgehen.
Dieser Ansatz ermöglicht die Untersuchung des Informationsflusses von einem Gehirn zum anderen Gehirn in Hyperscanning-Umgebung.
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Übersicht
Diese Studie stellt einen neuartigen Ansatz zur Bewertung der Kopplungsrichtung zwischen Signalen in funktionellen Nahinfrarot-Spektroskopie (fNIRS)-Hyperscanning-Studien vor. Mithilfe der Wellenpaket-Transformations-Kohärenz (WTC) unterscheidet die Forschung zwischen In-Phase- und Anti-Phase-Synchronisation und verbessert so das Verständnis interindividueller Hirninteraktionen während sozialer Verhaltensweisen.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neuroimaging
- Neurowissenschaft
- Signalverarbeitung
Hintergrund
- Bisherige fNIRS-Forschung konzentrierte sich hauptsächlich auf Kohärenz, ohne die Phasenlageninformation zu berücksichtigen.
- Es besteht die Notwendigkeit, die Richtung interaktiver Gehirnprozesse über bloße Kohärenzmessungen hinaus zu untersuchen.
- Das Verständnis von Synchronisationstypen kann Aufschluss über die Dynamik sozialer Interaktionen geben.
- Die Graphentheorie findet Anwendung bei der Analyse verschiedener Interaktionstypen in diesen Kontexten.
Zweck der Studie
- Unterscheidung zwischen in-Phase- und Anti-Phase-Synchronisation bei Gehirninteraktionen.
- Schaffung eines Rahmenwerks zur Analyse der Richtungsabhängigkeit der Kopplung von Gehirnsignalen.
- Erweiterung des Verständnisses von Effekten der interpersonellen Synchronisation in verschiedenen Kontexten.
Verwendete Methoden
- Die Studie verwendete eine funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS)-Hyperscanning-Methode zur Datenerfassung.
- Die Analyse umfasste MATLAB zur Vorverarbeitung der NIRS-Dateien und zur Anwendung einer neuen Phasen-Toolbox zur Bewertung der Interaktionstypen.
- Zu den wichtigsten Schritten gehörten die Umwandlung der NIRS-Dateien in das SNIRF-Format und die Durchführung der Phasenanalyse nach dem Leader-Follower-Prinzip.
- Es wurden statistische Analysen durchgeführt, um den Prozentsatz der In-Phase- und Anti-Phase-Synchronisation zu bewerten.
Hauptergebnisse
- Die neue Toolbox verdeutlichte Interaktionen, indem sie zwischen In-Phase- und Gegenphasensynchronisation unterschied.
- Der Anteil der Gegenphasensynchronisation stieg signifikant mit unterschiedlichen Schwellenwerten an.
- Die Ergebnisse tragen zu einer tieferen Interpretation sozialer Interaktionen und Kommunikationsdynamiken zwischen den Teilnehmern bei.
- Die visuelle Darstellung der Ergebnisse lieferte Einblicke in die zeitliche Abfolge und die Arten der Interaktionen.
Schlussfolgerungen
- Diese Studie vertieft das Verständnis darüber, wie Gehirnsignale interagieren, und liefert Einblicke in soziale Dynamiken.
- Indem die Studie verschiedene Synchronisationstypen unterscheidet, ermöglicht sie eine präzisere Interpretation früherer Befunde.
- Der entwickelte Rahmen bietet breite Anwendungsmöglichkeiten bei der Analyse interpersonaler Synchronisation in Echtzeit-Interaktionen.
Häufig gestellte Fragen
Exemplarische Branchenrelevanz
Die Quantifizierung der interindividuellen Kohärenz und Richtungsabhängigkeit mittels fNIRS-Hyperscanning ermöglicht es Biopharma-Teams, die neuronale Synchronisation während sozialer und kognitiver Aufgaben zu analysieren. Dieses Framework erhöht die Vorhersagegenauigkeit in der translationalen Neurowissenschaft, indem es In-Phase-, verzögerte und Anti-Phase-Interaktionen unterscheidet und so eine mechanistische Risikominimierung in frühen Entwicklungs- und präklinischen Phasen unterstützt. Eine verbesserte Signalklassifizierung trägt zur Zielvalidierung und zur Priorisierung von Programmen bei neuropsychiatrischen und kognitiven Störungen bei.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht eine präzise Untersuchung der neuronalen Netzwerksynchronität, die sozialen und kognitiven Phänotypen zugrunde liegt.
- Unterstützt die funktionelle Zielvalidierung durch Klassifizierung der Richtungsabhängigkeit der interzellulären Kopplung.
- Verbessert die Vorhersagesicherheit für mechanistische Hypothesen in neuroverhaltensbezogenen Modellen.
- Erleichtert die Portfolio-Priorisierung, indem die biologische Relevanz beobachteter Synchronitätsmuster geklärt wird.
Screening und Assay-Entwicklung
- Bereitet validierte Metriken für neuronale Interaktionen für nachgeschaltete Verbindungsscreening-Workflows vor.
- Standardisiert quantitative Ausgaben zur reproduzierbaren Beurteilung der neuronalen Synchronität.
- Ermöglicht die skalierbare Assay-Entwicklung zur Bewertung pharmakologischer Modulation der Gehirnkonnektivität.
- Unterstützt den zuverlässigen Vergleich von Interventionseffekten auf die Kohärenz zwischen Gehirnen.
Translationale und präklinische Forschung
- Koppelt Metriken der neuronalen Synchronität mit krankheitsrelevanten sozialen und kognitiven Endpunkten.
- Gewährleistet Kontinuität von der Entdeckung bis zur präklinischen Validierung der Aktivierung neuronaler Schaltkreise.
- Ermöglicht risikoadjustierte Entscheidungen zum Fortschreiten basierend auf mechanistischen Messgrößen.
- Unterstützt die translationale Entwicklung von Biomarkern für Studien zur sozialen Interaktion und Kommunikation.
Pipeline- und Workflow-Integration
Dieser Rahmen integriert sich in den Übergang von der Entdeckung zur präklinischen Phase, indem er eine robuste Hypothesenprüfung und die mechanistische Risikominderung von Zielstrukturen der neuronalen Synchronität ermöglicht.
- Entdeckungsbiologie: Unterstützt die Hypothesenprüfung zur Richtungsabhängigkeit und Art der neuronalen Kopplung in sozialen Paradigmen.
- Screening: Liefert reproduzierbare, quantitative Kohärenz- und Phasenmetriken zur Wirkstoffbewertung.
- Analysen: Stellt statistische Auswertungen bereit, einschließlich Bestimmtheitsmaß (R-Quadrat) und Interaktionsanteilen, für den Vergleich von Bedingungen.
- Translationale Forschung: Verbindet Erkenntnisse aus der Grundlagenforschung mit präklinischen Modellen unter Verwendung krankheitsrelevanter Synchronitätsendpunkte.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Bietet eine wiederverwendbare analytische Werkzeugbox für vielfältige neuroverhaltensbezogene und kognitive Studien.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert mechanistische Mehrdeutigkeiten in Studien zur neuronalen Synchronität.
- Operationaler Wert: Standardisiert die Analyse, verbessert die Reproduzierbarkeit und unterstützt skalierbare Arbeitsabläufe.
- Strategischer Wert: Unterstützt Go/No-Go-Entscheidungen und verbessert die Kapitalnutzungseffizienz durch Klärung der neuronalen Beteiligung.
- Portfolio-Wirkung: Ermöglicht eine risikoadjustierte Priorisierung von Assets für neuropsychiatrische und kognitive Störungen.
Durchführungsaspekte
- Erfordert Fachkenntnisse in der Erfassung von fNIRS-Daten und der signalbasierten Analyse mittels MATLAB.
- Hängt von dem Zugang zu spezialisierten Toolboxen und statistischer Infrastruktur für die Phasenklassifizierung ab.
- Erfordert eine standardisierte Vorgehensweise zwischen Teams bei der Vorverarbeitung und Festlegung von Schwellenparametern.
- Kann je nach neuronalem System oder Verhaltensparadigma Anpassungen erfordern.
- Die Interpretation der Synchronizitätstypen ist empfindlich gegenüber der Auswahl von Parametern und der Versuchsaufbau.
