31. Mai 2024
Dieses Protokoll beschreibt, wie synchronisierte Elektroenzephalographie, Elektrokardiographie und Verhaltensaufzeichnungen von Säuglings-Betreuer-Dyaden in einer häuslichen Umgebung aufgenommen wurden.
Unsere Forschung zielt darauf ab, zu untersuchen, wie sich soziale Interaktionen zwischen Säuglingen und Betreuern auf das Lernen und die Entwicklung des Säuglings auswirken können. Wir haben ein umfassendes Hyperscanning-Protokoll entwickelt, um synchronisierte EEG-, EKG- und Verhaltensaufzeichnungen von Dyaden von Säuglingsbetreuern während interaktiver Spielaufgaben im Elternhaus zu erfassen. Im Gegensatz zu früheren Hyperscanning-Protokollen, die hauptsächlich in Laborumgebungen durchgeführt wurden, wird unser Experiment zu Hause durchgeführt.
Eine zentrale experimentelle Herausforderung besteht darin, die Notwendigkeit einer Standardisierung in häuslichen Umgebungen, die die ökologische Validität einschränken kann, mit der Flexibilität in Einklang zu bringen, die erforderlich ist, um naturalistische Interaktionen zwischen den Teilnehmern zu fördern. Dieses Protokoll bietet einzigartige Einblicke in die Lösung potenzieller Probleme und kritischer Überlegungen in Bezug auf den Versuchsaufbau, die Aufgaben und die Datenerfassung im häuslichen Umfeld. Darüber hinaus bietet unser Protokoll eine detaillierte Demonstration des Designs und der Einrichtung der multimodalen Synchronisation von EEG-, EKG-, Video- und Audiodaten in einer einzigen Zeitleiste.
Diese Studie untersucht die Auswirkungen sozialer Interaktionen zwischen Säuglingen und Betreuern auf das Lernen und die Entwicklung von Säuglingen. Mit einem heimbasierten Hyper-Scanning-Protokoll wurden synchronisierte Elektroenzephalographie (EEG), Elektrokardiographie (EKG) und Verhaltensdaten während interaktiver Spielsitzungen aufgezeichnet. Dieser Ansatz erhöht die ökologische Validität durch die Erfassung naturalistischer Interaktionen.
Home-based EEG hyperscanning for infant-caregiver interactions enables the collection of synchronized neurophysiological and behavioral data in ecologically valid environments, addressing a key translational gap in developmental neuroscience. This protocol supports the generation of high-fidelity, real-world datasets critical for early discovery and mechanistic de-risking in neurodevelopmental research. Its flexibility and multimodal integration position it as a reusable capability for biopharma teams seeking predictive confidence in early-stage target validation and biomarker exploration.
This protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by enabling hypothesis testing, pathway clarification, and quantitative analytics in ecologically valid settings.