מדידה של פעילות פרונטו-הלימבית שימוש מוזר משימה רגשית בילדים בסיכון גבוה לסכיזופרניה משפחתי

המטרה הכוללת של הליך זה היא לבצע הדמיית MR בילדים ומתבגרים במהלך ביצוע משימה רגשית מוזרה. זה מושג על ידי תכנון תחילה של משימה מוזרה רגשית מתאימה לילד. השלב השני הוא לאפשר למשתתפים לתרגל את ביצוע המשימה בסביבת סורק מדומה.

לאחר מכן, המשתתפים מבצעים את אותה מטלה בסורק ה-MRI. השלב האחרון הוא ניתוח נתוני ההתנהגות וההדמיה. בסופו של דבר, הדמיה פונקציונלית במהלך המשימה הרגשית המוזרה.

בסכיזופרניה משתמשים בקרובי משפחה מדרגה ראשונה כדי להראות ירידה בהפעלה במעגלי סטריאט פרונטו ותגובה לגירוי מטרה בילדים ומתבגרים בסיכון. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא מאפשרת הדמיה לא פולשנית של מוחם של ילדים ובני נוער בזמן שהם עוסקים בתפקודים קוגניטיביים. למרות ששיטה זו יכולה לספק תובנה לגבי סכיזופרניה, ניתן ליישם אותה גם על מחלות פסיכיאטריות התפתחותיות אחרות כגון הפרעה דו קוטבית או אוטיזם או הפרעות מוח אחרות כגון הפרעת דחק פוסט טראומטית.

בדרך כלל, אנשים חדשים בביצוע שיטה זו יתקשו מכיוון שישנם שלבים רבים ליצירת עיצוב ניסיוני, רכישת התמונות, תכנות צינורות הניתוח ועיבוד התמונה ויישום העיצובים הניסיוניים הנכונים לפרויקט שלהם. ילדים משתתפים ואנשים עם מצבים נוירו-פסיכיאטרים חווים גם הם קושי מכיוון שהנהלים דורשים מהם להישאר דוממים במהלך פגישת MRI טיפוסית תוך כדי השלמת משימות התנהגותיות. בנוסף, הנהלים דורשים תקשורת ברורה והפצת מידע בין הנסיין למשתתף, מה שדורש כמות ניכרת של הכשרה.

כדי להתחיל, השתמש בתוכנת סיגל כדי ליצור משימה התנהגותית מבוססת אירועים המציגה גירויי מטרה נדירים, כגון מעגל בתוך רצף של גירויים סטנדרטיים תכופים יותר, כגון תמונות מקושקשות. בחר קבוצה של גירויים מרתיעים וקבוצה של גירויים ניטרליים ממסד הנתונים של מערכת התמונה האפקטיבית הבינלאומית. תמונות אלו מדורגות בסולם של אחד עד תשע כאשר מספרים גבוהים יותר מצביעים על רמה חיובית גבוהה יותר של ערכיות ועוררות.

בחר קבוצת תמונות המתאימות לגיל קבוצת המחקר, כגון תמונות של נחשים, עכבישים או בעלי חיים אחרים. תכנת את תסריט המשימה כך שהתמונות יוצגו בסדר אקראי כביכול למשך 1,500 אלפיות השנייה עם ממוצע של 500 אלפיות השנייה בין גירויי מטרה נוכחים ותמונות ניטרליות לא רלוונטיות בתדירות לא יותר מ-15 שניות ולהפוך כל אחת לכ-4% מהגירויים. הקפד לררטט את זמני תחילת האירוע כדי לספק רזולוציה טובה יותר של פונקציית התגובה ההמודינמית, צור בסך הכל שמונה סטים של תמונות, אחת לכל אחת משמונה ריצות פונקציונליות.

גייסו משתתפים בגילאי 9 עד 18 הנמצאים בסיכון משפחתי גבוה לפסיכוזה, כמו גם קבוצת ביקורת בריאה. קבל הסכמה מדעת מהמשתתפים או האפוטרופוסים החוקיים ועלייה מקטינים המשתתפים במחקר. התחילו בהצבת המשתתפים בסורק MRI מדומה כדי להכיר להם את סביבת ה-MRI.

לאחר מכן ודא שהם מבינים את הוראות המשימה ומשמיעים הקלטת שמע של רעש הסורק בזמן שהם משלימים ריצת תרגול של המשימה ההתנהגותית. בקשו מהמשתתף להשתמש באותה תיבת קלט בטוחה ל-MRI שתשמש במהלך הסריקה האמיתית והורו לו ללחוץ על כפתור אחד עם האצבע המורה בתגובה לכל גירויי המטרה וכפתור נוסף עם האצבע האמצעית עבור כל הגירויים האחרים. ברגע שהנושא מרגיש בנוח בסורק המדומה, הנח אותו בסורק MRI 3.0 טסלה.

ראשית, רכשו קבוצה של תמונות מבניות כולל תמונה אנטומית תלת מימדית של מתכנן שותף T משוקלל אחד, תוך שימוש ברצף דופק רכישה מקולקל. לאחר מכן רכוש נתוני הדמיה פונקציונליים באמצעות רצף הדמיה של מתכנן הד הד שיפוע עם כיסוי מוחי מלא. כדי למדוד את הפעילות המוחית במהלך המטלה ההתנהגותית, השתמש ברצף הדמיה זה עבור כל ריצה של המטלה ההתנהגותית הצג את המטלה בשמונה ריצות תפקודיות שכל אחת מהן נמשכת כארבע דקות ומורכבת מ-120 נקודות זמן הדמיה.

התחל בניתוח על ידי עיבוד מקדים של התמונות, פתח את כלי ניתוח המומחים של FMRI בתוך תוכנת FSL ובחר ניתוח ברמה הראשונה וסטטיסטיקות מוקדמות. לאחר מכן, בכרטיסייה נתונים, בחר את מספר תמונות הקלט ואת הנתיב לכל אחת מתמונות המציאות המשולבת. הגדר גם את ספריית הפלט.

הזן את הנפחים הכוללים, את מספר הרכישות שנמחקו ואת ה-TR. לאחר מכן, בכרטיסייה קדם סטטיסטיקה, הגדר את תיקון התנועה להחלקה מרחבית MFL מלאה עם חצי מקסימום עד חמישה מילימטרים ובחר תיקון תזמון פרוסה. אל תבחר B אפס עיוות UN ונורמליזציה של עוצמה ובחר חילוץ מוח BET וסינון זמני במעבר גבוה. לאחר מכן, בלשונית הרישום של התמונה המבנית הראשית, הזן את הנתיב לגולגולת של הנבדק שהופשט בסריקה אחת.

השתמש בחיפוש נורמלי ליניארי עם שש דרגות חופש לפחות. לאחר מכן בחר רווח סטנדרטי והזן את הנתיב לתמונת MNI Atlas. השתמש בחיפוש ליניארי רגיל עם 12 דרגות חופש, אל תכלול משתתפים עם תנועת ראש גדולה משלושה מילימטרים.

כעת, כדי להשוות נתונים בין תנאי משימה בהפעלה אחת, בחר ניתוח ברמה הראשונה, נתונים סטטיסטיים וסטטיסטיקות פוסט. בכרטיסיית הנתונים, הגדר את מספר הכניסות והזן את הנתיב לכל אחת מתמונות ה-MR ולספריית הפלט. הזן את הנפחים הכוללים, מספר הרכישות שנמחקו ואת ה-TR. לאחר מכן, בלשונית הסטטיסטיקה, בחר השתמש בסרט, הלבנה מוקדמת והגדרת דגם מלאה.

הגדירו את מספר הרכבים החשמליים המקוריים למספר תנאי המשימה. עבור כל תנאי, בחר תבנית מותאמת אישית של שלוש עמודות מתפריט הצורה הבסיסית ו-HRF גמא כפול מתפריט הקונבולוציה ובחר את קובץ הטקסט המכיל את תבנית תזמון המשימה. קובץ טקסט זה בשלוש עמודות עם ערך אחד לכל אירוע.

העמודה הראשונה צריכה להכיל את זמן ההתחלה. השני צריך להכיל את משך הזמן והשלישי, את משקל האירוע. כעת בכרטיסיית בדיקת הניגודיות וה-F, צור ניגודיות אחת עבור כל תנאי בדיקה והשוואה בסטטיסטיקות פוסט בחר אשכול מתפריט הסף והגדר את סף Z וסף אשכול P ל-2.3 ו-0.05 בהתאמה.

לאחר מכן, בכרטיסיית הרישום, בחר תמונה מבנית ראשית והזן את הנתיב לגולגולת הנושא. הפשיט את T תמונה אחת. השתמש בחיפוש רגיל ליניארי עם לפחות שש דרגות חופש ובחר מרחב סטנדרטי.

הזן את הנתיב לתמונת MNI Atlas והשתמש בחיפוש ליניארי רגיל עם 12 דרגות חופש. לאחר מכן, לניתוח ברמה השנייה, השווה נתונים בין ריצות. עבור כל תנאי משימה, בחר ניתוח וסטטיסטיקות ברמה גבוהה יותר, בתוספת נתונים סטטיסטיים של פוסטים.

לאחר מכן, בכרטיסיית הנתונים, בחר כניסות הן ספריות רגליים ברמה נמוכה יותר. הגדר את מספר הכניסות והזן את הנתיב לכל אחת מתמונות המציאות המשולבת. כמו כן, הזן נתיב עבור ספריית הפלט ומספר הרכישות שנמחקו TR.In האפקטים המעורבים, שנה את האפקטים המעורבים להבה אחת לאפקטים קבועים.

באמצעות אשף הגדרת המודל, בחר ממוצע ותהליך של קבוצה בודדת. לאחר מכן, בלשונית מודעות פוסט, בחר אשכול בתפריט הסף והגדר את סף Z וסף אשכול P ל-2.3 ו-0.05 בהתאמה. כעת כדי להשוות נתונים בין נבדקים עבור כל תנאי משימה בכל הריצות, בחר ניתוח וסטטיסטיקות ברמה גבוהה יותר בתוספת סטטיסטיקות פוסט.

בכרטיסיית הנתונים, כניסות נבחרות הן תמונות COPE תלת מימדיות מספריות רגליים. הגדר את מספר הכניסות והזן את הנתיב לכל אחת מהתמונות. הזן את ספריית הפלט, סך כל אמצעי האחסון, מספר הרכישות שנמחקו וה-TR. לאחר מכן, בכרטיסייה סטטיסטיקה, בחר הגדרת מודל מלאה.

הגדר את מספר ה-EVs השווה למספר משתני הקבוצה והמשתנים המשותפים. הזן את הערכים עבור כל נושא עבור כל ev. לבסוף, לעומת זאת, שלח בדיקות F.

הוסף ניגודיות לכל משתנה בדיקה ולכל ניגוד. עבור כל משתנה בדיקה, הגדר את הניגודיות על ידי בחירת אחד בעמודה מתחת ל-ev המתאים. עבור כל ניגוד, הגדר את הערך הראשון לאחד ואת השני לערך שלילי.

לאחר מכן, בסטטיסטיקות פוסט, בחר אשכול בתפריט הנפתח של הסף והגדר את סף Z וסף אשכול P ל-2.3 ו-0.05 בהתאמה. כאן אנו יכולים לראות מפות הפעלה המציגות את ההבדלים בין הקבוצות כפי שניתן לראות. כאן, קבוצת הסיכון המשפחתית הראתה פעילות גדולה יותר מאשר קבוצת הביקורת במהלך עיבוד המטרה.

באזורים אלה, בקרות הראו פעילות גדולה יותר מאשר קבוצת הסיכון המשפחתי במהלך עיבוד המטרה. כאן, קבוצת הסיכון המשפחתי הגבוה הפעילה יותר מקבוצת הביקורת במהלך הניגוד השלילי, גדול יותר מהניגוד הניטרלי, וכאן הביקורת הפעילה יותר מקבוצת הסיכון המשפחתי במהלך הניגוד השלילי, גדול יותר מהניגוד הניטרלי, מפות הפעלה אלה הראו הבדלים בין קבוצות הקבוצתיות הקשורות לגיל. לאזורים הנראים כאן יש מתאם חיובי גדול יותר עם גיל בקבוצת הסיכון המשפחתית מאשר בבקרות במהלך עיבוד המטרה.

כאן אנו רואים אזורים עם מתאם חיובי גדול יותר עם גיל בקבוצת הביקורת מאשר בקבוצת הסיכון המשפחתית במהלך ה-Aversive. ניגודיות גדולה יותר מניגודיות ניטרלית. אל תשכח שעבודה עם אנשים בסביבת הסורק עלולה להיות מסוכנת ביותר יש לנקוט תמיד באמצעי זהירות כגון MRI, בדיקת בטיחות ואמצעי זהירות והדרכה מתאימים לבטיחות ונוחות בעת ביצוע הליך זה.

טכניקה זו גם יצרה שיטה חדשה להמחשת תהליכים עצביים חריגים בהפרעות מוח כגון סכיזופרניה, אוטיזם והפרעת דחק פוסט טראומטית. בעת ניסיון הליך זה, חשוב לזכור לתקשר עם המשתתפים שלך כדי לעזור להם לשמור על רוגע וממוקד. לאחר שליטה, ניתן לבצע טכניקה זו תוך שעתיים אם היא מבוצעת כראוי.

בעקבות ההליך הזה, שיטות אחרות כמו EEG יכולות להתבצע כדי לענות על שאלות נוספות על סנכרון עצבי בקבוצות דומות.