Medición de Fronto-límbico Actividad Usando una Emocional bicho raro de tareas en niños con alto riesgo familiar para la esquizofrenia

El objetivo general de este procedimiento es realizar imágenes de resonancia magnética en niños y adolescentes durante la realización de una tarea emocionalmente extraña. Esto se logra diseñando primero una tarea emocional extraña apropiada para el niño. El segundo paso es permitir que los participantes practiquen la realización de la tarea en un entorno de escáner simulado.

A continuación, los participantes realizan la misma tarea en el escáner de resonancia magnética. El paso final es analizar los datos de comportamiento e imágenes. En última instancia, imágenes funcionales durante la tarea de excéntrico emocional.

En la esquizofrenia, los familiares de primer grado se utilizan para mostrar una disminución de la activación en los circuitos frontoestriados y la respuesta a los estímulos objetivo en niños y adolescentes en riesgo. La principal ventaja de esta técnica es que permite obtener imágenes no invasivas del cerebro de niños y adolescentes mientras están involucrados en las funciones cognitivas. Aunque este método puede proporcionar información sobre la esquizofrenia, también se puede aplicar a otras enfermedades psiquiátricas del desarrollo, como el trastorno bipolar o el autismo, u otros trastornos cerebrales, como el trastorno de estrés postraumático.

Por lo general, las personas nuevas en la realización de este método tendrán dificultades porque hay muchos pasos para crear un diseño experimental, adquirir las imágenes, programar las tuberías de análisis y procesamiento de imágenes, y aplicar los diseños experimentales correctos a su proyecto. Los niños participantes y las personas con afecciones neuropsiquiátricas también experimentan dificultades porque los procedimientos requieren que permanezcan quietos durante una sesión típica de resonancia magnética mientras completan tareas de comportamiento. Además, los procedimientos requieren una comunicación clara y la difusión de información entre el experimentador y el participante, lo que requiere una cantidad considerable de capacitación.

Para empezar, utilice el software Siegel para generar una tarea conductual basada en eventos que presente estímulos objetivo poco frecuentes, como un círculo dentro de una secuencia de estímulos estándar más frecuentes, como imágenes codificadas. Seleccione un conjunto de estímulos aversivos y un conjunto de estímulos neutros de la base de datos del International Effective Picture System. Estas imágenes se califican en una escala del uno al nueve, con números más altos que indican un mayor nivel positivo de valencia y excitación.

Seleccione un conjunto de imágenes que sean apropiadas para la edad del grupo de estudio, como imágenes de serpientes, arañas u otros animales. Programe el guión de la tarea de modo que las imágenes se presenten en un orden pseudoaleatorio durante 1.500 milisegundos con una media de 500 milisegundos entre los estímulos objetivo presentes y las imágenes neutrales irrelevantes de la tarea no más de cada 15 segundos y haga que cada una sea aproximadamente el 4% de los estímulos. Asegúrese de fluctuar los tiempos de inicio del evento para proporcionar una mejor resolución de la función de respuesta hemodinámica, cree un total de ocho conjuntos de imágenes, uno para cada una de las ocho ejecuciones funcionales.

Reclutar participantes entre las edades de nueve y 18 años que tengan un alto riesgo familiar de psicosis, así como controles sanos. Obtener el consentimiento informado de los participantes o tutores legales y el ascenso de los menores que participan en el estudio. Comience colocando a los participantes en un escáner de resonancia magnética simulado para que se familiaricen con el entorno de la resonancia magnética.

Luego, asegúrese de que entiendan las instrucciones de la tarea y reproduzca una grabación de audio del ruido del escáner mientras completan una ejecución de práctica de la tarea conductual. Pida al participante que use la misma caja de entrada segura de resonancia magnética que se usará durante la exploración real e indíquele que presione un botón con el dedo índice en respuesta a todos los estímulos objetivo y otro botón con el dedo medio para todos los demás estímulos. Una vez que el sujeto se sienta cómodo en el escáner simulado, colóquelo en un escáner de resonancia magnética de 3.0 Tesla.

En primer lugar, adquiera un conjunto de imágenes estructurales, incluida una imagen anatómica ponderada T one del coplanificador en 3D, utilizando una secuencia de pulsos de adquisición recordada con gradiente estropeado. A continuación, adquiera datos de imágenes funcionales utilizando una secuencia de imágenes de planificador de eco de gradiente con cobertura cerebral completa. Para medir la actividad cerebral durante la tarea conductual, utilice esta secuencia de imágenes para cada ejecución de la tarea conductual, presente la tarea en ocho ejecuciones funcionales, cada una con una duración aproximada de cuatro minutos y que constan de 120 puntos de tiempo de imagen.

Comience el análisis mediante el preprocesamiento de las imágenes, abra la herramienta de análisis experto FMRI dentro del software FSL y seleccione el análisis de primer nivel y las estadísticas previas. A continuación, en la pestaña de datos, seleccione el número de imágenes de entrada y la ruta a cada una de las imágenes de resonancia magnética. Establezca también el directorio de salida.

Introduzca los volúmenes totales, el número de adquisiciones descartadas y el TR. A continuación, en la pestaña de estadísticas previas, establezca la corrección de movimiento en suavizado espacial MFL completo con medio máximo a cinco milímetros y seleccione la corrección de tiempo de corte. No seleccione B, cero, deformación de UN y normalización de intensidad, y seleccione BET, extracción cerebral y filtrado temporal de paso alto. Luego, en la pestaña de registro de la imagen estructural principal, ingrese la ruta hasta el cráneo del sujeto despojado T una escaneo.

Utilice una búsqueda normal lineal con al menos seis grados de libertad. A continuación, seleccione el espacio estándar e introduzca la ruta de acceso a la imagen de MNI Atlas. Utilice la búsqueda lineal normal con 12 grados de libertad, excluya a los participantes con un movimiento de la cabeza superior a tres milímetros.

Ahora, para comparar datos entre las condiciones de la tarea dentro de una sola ejecución, seleccione análisis de primer nivel, estadísticas y estadísticas de publicación. En la pestaña de datos, establezca el número de entradas e introduzca la ruta a cada una de las imágenes de RM y al directorio de salida. Introduzca los volúmenes totales, el número de adquisiciones descartadas y el TR. A continuación, en la pestaña de estadísticas, seleccione usar película, preblanqueamiento y configuración completa del modelo.

Establezca el número de EV originales en el número de condiciones de la tarea. Para cada condición, seleccione el formato personalizado de tres columnas en el menú de formas básicas y el doble gamma HRF en el menú de convolución y seleccione el archivo de texto que contiene el formato de temporización de la tarea. Este archivo de texto en tres columnas con una entrada para cada evento.

La primera columna debe contener la hora de inicio. El segundo debe contener la duración y el tercero, el peso del evento. Ahora, en la pestaña de contraste y prueba F, cree un contraste para cada condición de prueba y comparación en las estadísticas de publicación, seleccione el clúster en el menú de umbrales y establezca el umbral Z y el umbral P del grupo en 2,3 y 0,05 respectivamente.

Luego, en la pestaña de registro, seleccione la imagen estructural principal e ingrese la ruta al cráneo del sujeto. T despojado de una imagen. Utilice una búsqueda normal lineal con al menos seis grados de libertad y seleccione el espacio estándar.

Introduzca la ruta de acceso a la imagen de MNI Atlas y utilice una búsqueda lineal normal con 12 grados de libertad. A continuación, para el análisis de segundo nivel, compare los datos entre ejecuciones. Para cada condición de tarea, seleccione análisis y estadísticas de nivel superior, además de estadísticas de publicación.

Luego, en la pestaña de datos, las entradas seleccionadas son directorios de pies de nivel inferior. Establezca el número de entradas e introduzca la ruta a cada una de las imágenes de resonancia magnética. Además, introduzca una ruta para el directorio de salida y el número total de volúmenes de adquisiciones descartadas y el TR.In la pestaña de estadísticas, cambie la llama de efectos mixtos uno a efectos fijos.

Con el asistente de configuración de modelos, seleccione el promedio y el proceso de un solo grupo. A continuación, en la pestaña de anuncios publicados, seleccione clúster en el menú de umbrales y establezca el umbral Z y el umbral P del clúster en 2,3 y 0,05 respectivamente. Ahora, para comparar los datos entre los sujetos para cada condición de tarea en todas las ejecuciones, seleccione análisis y estadísticas de nivel superior más estadísticas de publicación.

En la pestaña de datos, las entradas seleccionadas son imágenes COPE 3D de directorios de pies. Establezca el número de entradas e introduzca la ruta de acceso a cada una de las imágenes. Introduzca el directorio de salida, los volúmenes totales, el número de adquisiciones descartadas y el TR. Luego, en la pestaña de estadísticas, seleccione la configuración completa del modelo.

Establezca el número de EV igual al número de variables de grupo y covariables. Introduzca los valores de cada asignatura para cada ev. Por último, en contraste, envíe pruebas F.

Agregue un contraste para cada variable de prueba y para cada contraste. Para cada variable de prueba, establezca el contraste seleccionando una en la columna debajo del ev apropiado. Para cada contraste, establezca el primer valor en uno y el segundo en menos uno.

Luego, en las estadísticas de publicación, seleccione clúster en el menú desplegable de umbrales y establezca el umbral Z y el umbral P del clúster en 2.3 y 0.05 respectivamente. Aquí podemos ver los mapas de activación que muestran las diferencias entre los grupos como se ve. Aquí, el grupo de alto riesgo familiar mostró una mayor activación que los controles durante el procesamiento objetivo.

En estas áreas, los controles mostraron una mayor activación que el grupo familiar de alto riesgo durante el procesamiento objetivo. Aquí, el grupo de alto riesgo familiar se activó más que los controles durante el contraste aversivo, mayor que el neutro, y aquí los controles se activaron más que el grupo familiar de alto riesgo durante el contraste aversivo, mayor que neutro, estos mapas de activación mostraron diferencias entre los grupos relacionados con la edad. Las áreas observadas aquí tienen una mayor correlación positiva con la edad en el grupo de alto riesgo familiar que en los controles durante el procesamiento objetivo.

Aquí vemos áreas con una mayor correlación positiva con la edad en los controles que en el grupo de alto riesgo familiar durante el aversivo. Contraste mayor que neutro. No olvide que trabajar con personas en el entorno del escáner puede ser extremadamente peligroso. Siempre se deben tomar precauciones como la resonancia magnética, la detección de seguridad y las precauciones y capacitación adecuadas de seguridad y comodidad mientras se realiza este procedimiento.

Esta técnica también ha creado un nuevo método para visualizar procesos neuronales anormales en trastornos cerebrales como la esquizofrenia, el autismo y el trastorno de estrés postraumático. Al intentar este procedimiento, es importante recordar comunicarse con sus participantes para ayudarlos a mantener la calma y la concentración. Una vez dominada, esta técnica se puede realizar en dos horas si se realiza correctamente.

Siguiendo este procedimiento, se pueden realizar otros métodos como el EEG para responder preguntas adicionales sobre la neurosincronía en cohortes similares.