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Potentiels liés à l’événement (ERPs) et autres méthodes basées sur l’EEG pour extraire les biomar...
Potentiels liés à l’événement (ERPs) et autres méthodes basées sur l’EEG pour extraire les biomar...
JoVE Journal
Neuroscience
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JoVE Journal Neuroscience
Event Related Potentials (ERPs) and other EEG Based Methods for Extracting Biomarkers of Brain Dysfunction: Examples from Pediatric Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD)

Potentiels liés à l’événement (ERPs) et autres méthodes basées sur l’EEG pour extraire les biomarqueurs de dysfonction cérébrale : exemples de déficit pédiatrique de l’attention/trouble d’hyperactivité (TDAH)

Full Text
16,778 Views
10:02 min
March 12, 2020

DOI: 10.3791/60710-v

Geir Ogrim1,2,3, Juri D. Kropotov4,5

1Neuropsychiatric Team, Åsebråten Outpatient Clinic,Østfold Hospital Trust, 2Institute of Psychology,Norwegian University of Science and Technology, 3Gillberg Neuropsychiatry Centre,University of Gothenburg, 4P. Bechtereva Institute of the Human Brain,Russian Academy of Sciences, 5Department of Neuropsychology,Andrzej Frycz-Modrzewski Krakow University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study focuses on the application of EEG methods to extract biomarkers related to brain dysfunctions, emphasizing multi-channel event-related potentials (ERPs) collected during a cued GO/NOGO task. Non-brain artifacts are corrected, and ERPs are compared to normative databases, with particular examples illustrating potential biomarkers for ADHD diagnosis and prediction of medication response.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Electrophysiology
  • Psychology

Background

  • Event-related potentials (ERPs) provide insights into brain function.
  • EEG is a noninvasive and affordable technique.
  • Technique relates well to existing scientific studies on brain dysfunction.
  • Focus on specific ERPs associated with cognitive tasks.

Purpose of Study

  • To assess brain function through EEG spectra and ERPs.
  • To identify biomarkers for ADHD diagnosis.
  • To predict responses to medication based on brain activity.

Methods Used

  • EEG monitoring is performed during a GO/NOGO task.
  • The study employs a structured procedure for electrode placement and data acquisition.
  • Independent component analysis is used to correct for artifacts like eye movements.
  • EEG data is analyzed and compared with normative databases to identify significant deviations.

Main Results

  • Demonstration of ERP measurement techniques and their relevance to understanding ADHD.
  • Identification of significant deviations in brain activity patterns compared to normative data.
  • Potential link established between ERP features and clinical diagnosis/medication response.

Conclusions

  • This study demonstrates a methodology for utilizing EEG to derive biomarkers for brain dysfunctions.
  • It aids in understanding the neural correlates of ADHD and the potential for personalized treatment strategies.
  • Findings contribute to the broader understanding of neuronal mechanisms related to cognitive control.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using EEG for this study?
EEG is noninvasive and affordable, allowing for repeated measures and broad applicability in research settings.
How is the GO/NOGO task implemented in this study?
Subjects are trained to respond to specific animal image pairs while ignoring distractors, which helps in studying cognitive control.
What types of data are obtained from ERP analysis?
Data includes information on omission and commission errors, mean reaction times, and variability in responses related to the cognitive task.
How can this methodology be adapted for other studies?
The EEG setup and analysis techniques can be modified to fit various cognitive tasks or clinical populations based on the research need.
What limitations should be considered when interpreting EEG results?
Factors such as individual differences in anatomy and the influence of artifacts must be accounted for to ensure accurate data interpretation.

Les méthodes EEG sont appliquées pour extraire des biomarqueurs des dysfonctionnements cérébraux. L’accent est mis sur les potentiels liés aux événements multicanaux (ERP) enregistrés dans une tâche GO/NOGO cued. Les artefacts non cérébraux sont corrigés et les ERP sont comparés aux données normatives. Des exemples se rapportent aux biomarqueurs pour le diagnostic et la prédiction du TDAH et la prédiction de la réponse aux médicaments.

La comparaison des spectres EEG et des potentiels liés aux événements, ERPS, avec une base de données peut fournir des informations importantes sur la fonction cérébrale. Les avantages de ces techniques sont qu’elles sont non invasives, abordables et peuvent se rapporter à un grand nombre d’études scientifiques. Maria Danielsen, candidate en psychologie qui travaille comme technicienne dans notre clinique depuis environ deux ans, démontrera ces techniques.

Pour créer un fichier de données EEG correspondant, dans le logiciel cliquez sur Fichier et Nouveau. La carte du sujet apparaîtra à l’écran. Après avoir rempli toutes les informations appropriées, mesurez la distance nasion-inion sur la tête du sujet.

Le centre des électrodes du pôle frontal doit tomber sur une ligne horizontale à 10% de cette distance au-dessus de la nasion. Appliquer le gel de préparation de la peau sur les lobes d’oreille et remplir les tasses d’électrode d’oreille avec du gel électrode conductrice. Fixez les électrodes de l’oreille et placez le capuchon symétriquement sur la tête avec les électrodes du pôle frontal placées au centre du pôle frontal.

Tirez le bouchon vers le bas aussi loin que possible pour le fixer près de la tête et placez la ceinture autour de la poitrine. Attachez les boutons poussoirs connectés au bouchon à cette bande pour empêcher le bouchon et les électrodes de se déplacer pendant les essais et connectez le câble du bouchon et les câbles auditifs à l’amplificateur. Ensuite, cliquez sur le contrôle du menu WinEEG de l’icône d’impedance et remplissez la seringue de gel.

Utilisez la seringue pour remplir tous les trous d’électrode. L’impédance est acceptable lorsque les cercles noirs sont jaunes. L’équipement est prêt lorsque les 20 trous ont une couleur jaune et la différence de couleur entre les trous individuels est faible.

Lorsque l’équipement a été correctement placé, cliquez sur le bouton de démarrage pour lancer la surveillance EEG et informer le sujet que le test prendra environ une heure. Demandez au sujet de se détendre dans la chaise confortable les yeux fermés et cliquez sur le cercle rouge pour acquérir l’EEG. Après avoir cliqué ensuite, sélectionnez les yeux fermés pour commencer l’inscription.

Après trois minutes cliquez sur pause et demandez au sujet d’ouvrir les yeux tout en se relaxant et en regardant l’écran en face d’eux. Cliquez ensuite sur le cercle rouge pour continuer l’inscription. Après encore trois minutes, cliquez sur arrêter et enregistrer.

Avant de commencer un enregistrement EEG, demander au sujet de tenir un bouton dans sa main droite et d’ouvrir le menu de tâches. Sélectionnez VCPT sur l’ordinateur secondaire devant le sujet. Informez le sujet que les images viendront par paires avec la première image étant suivie par la seconde après une seconde et qu’après trois secondes, une nouvelle paire apparaîtra suivant le même modèle.

Demandez au sujet de cliquer sur le bouton de la souris aussi rapidement que possible chaque fois que la combinaison AA dans laquelle les deux animaux sont identiques apparaît. Demandez au sujet de ne pas appuyer sur le bouton de la souris sur les combinaisons AP, PP ou AH. Dites au sujet d’ignorer les sons aléatoires dans les combinaisons PH.

Après avoir donné les instructions, appuyez sur Entrez pour exécuter la tâche pendant environ deux à cinq minutes pour former le sujet sur la tâche go/nogo. À la fin de la tâche de formation, sélectionnez l’option de passage au mode esclave. Pour démarrer l’expérience, sélectionnez l’option d’acquisition EEG à partir du menu d’enregistrement de l’ordinateur principal.

Dans le menu d’enregistrement, sélectionnez programme de présentation stimulus. L’option du programme de présentation des stimuli sera mise en évidence. Sélectionnez VCPT et démarrez les présentations de stimuli sur l’ordinateur secondaire.

Lorsque les 400 essais ont été terminés, poussez la pause, arrêtez et économisez avant de mettre fin à l’enregistrement. Pour supprimer les artefacts de mouvement oculaire des données, cliquez à gauche sur la barre de temps au début du fragment pour sélectionner le fragment d’intérêt EEG et cliquez à droite sur la barre de temps à la fin du fragment. L’ensemble du fragment sera mis en surbrillance en jaune.

Pour permettre la comparaison des spectres individuels et des potentiels liés aux événements avec la base de données de référence HBI, sélectionnez la méthode indépendante d’analyse des composants et sélectionnez les topographies associées aux clignotements oculaires et aux mouvements horizontaux des yeux. Cliquez ensuite sur OK pour accepter les sélections et implémenter la procédure des artefacts de marque à partir du menu d’analyse. Pour calculer les spectres EEG, sélectionnez les yeux fermés ou les yeux ouverts dans le menu d’analyse pour sélectionner le spectre EEG et le fragment d’intérêt et cliquez sur OK. Ensuite, dans le menu d’analyse, sélectionnez comparaison pour comparer les spectres individuels avec la base de données.

Pour calculer les potentiels liés à l’événement, sélectionnez un fichier EEG VCPT dans le montage moyen commun et cliquez sur calculer l’ERP à partir du menu d’analyse. Cliquez sur OK. Une fenêtre représentant les paramètres des calculs ERP apparaîtra. À partir des quatre petites fenêtres au-dessus du graphique étiquetées une, deux, trois et quatre, sélectionnez la composante d’intérêt dans une fenêtre et l’option aucune dans l’autre.

Sur le menu vertical droit, sélectionnez l’intervalle de temps d’intérêt. Pour cartographier l’onde pour les potentiels liés aux événements, cliquez à droite à l’heure sélectionnée le long de l’axe x de n’importe quel graphique. Puis relâchez et sélectionnez ajouter la carte.

Les cartes correspondantes apparaîtront en bas de la page. Pour afficher le nombre d’omissions, de commissions, de temps de réaction moyen pour un GO et de variabilité en temps réel, cliquez à droite dans la fenêtre des potentiels liés à l’événement et sélectionnez les informations sur les groupes. La ligne a-a GO montre le nombre d’erreurs d’omission, le temps de réaction et la variabilité du temps de réaction.

La ligne a-p NoGO indique le nombre d’erreurs de commission. En cours d’analyse, sélectionnez comparaison. Sélectionnez ensuite le fichier du sujet et le fichier de comparaison dans la fenêtre droite et cliquez sur OK. Pour comparer les potentiels liés aux événements avec la base de données de référence, sélectionnez la comparaison des résultats du menu d’analyse et sélectionnez le fichier du sujet et la base de données HBI.

Puis cliquez à droite au point de temps et au canal d’intérêt pour obtenir le niveau d’importance de l’écart par rapport à la référence. Pour sélectionner des groupes pour évaluer la différence potentielle liée à l’événement, cliquez sur la flèche à un seul. Pour les potentiels liés aux événements référentiels, cliquez sur deux.

Pour voir la différence, cliquez sur trois. Pour le groupe quatre actif, sélectionnez-en un. Pour définir l’intervalle de temps d’intérêt, entrez l’intervalle de temps à partir et la durée en millisecondes.

Ensuite, placez le curseur au point de temps et le canal d’intérêt et cliquez à droite pour sélectionner ajouter la carte. Une carte montrant la déviance de la référence sera affichée. D’autres fichiers au lieu de la base de données HBI peuvent être sélectionnés pour des comparaisons.

Ici, des corrélats potentiels liés à l’événement du dysfonctionnement du contrôle cognitif proactif dans le groupe représentatif de TDAH sont montrés. Deux indices de contrôle cognitif proactif ont été réduits dans le groupe de TDAH comparé à un groupe témoin sain dans cette analyse. Dans ce chiffre, des corrélats potentiels liés à l’événement du dysfonctionnement du contrôle cognitif réactif dans le groupe de TDAH peuvent être observés.

Deux indices du contrôle cognitif réactif ont été également réduits dans les sujets de TDAH comparés au groupe témoin sain. Pour obtenir un enregistrement de haute qualité, minimisez autant que possible les artefacts musculaires et de mouvement. Une connexion sécurisée entre la tâche et l’ordinateur WinEEG est essentielle.

Bien que ces méthodes font partie d’un examen clinique total pour générer des hypothèses, elles ne peuvent remplacer des méthodes comme les entrevues cliniques, les examens médicaux, les tests neuropsychologiques ou les observations.

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Neurosciences Numéro 157 biomarqueur prédictions potentiels liés aux événements composants latents tâche GO/NOGO cued déficit de l’attention/trouble d’hyperactivité (TDAH)

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