February 1st, 2012
우리는 기능성 자기 공명 이미징을 사용하여인지에 대한 감정의 해로운 영향을 중재 신경 메커니즘의 조사를 허용하는 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 건강하고 임상 참가자 모두 사용할 수 있습니다.
이 실험 프로토콜의 전반적인 목표는 작업 기억 과정에 중점을 두고 인지에 대한 감정의 해로운 영향에 대한 신경 상관 관계를 조사하는 것입니다. 이는 FMRI를 사용하여 뇌 활동을 기록함으로써 달성되며, 참가자들은 기본 작업 기억 과제 생성 후 각서와 프로브 사이의 지연 간격 동안 제시된 정서적 산만함과 함께 작업 기억 작업을 수행하며, 주의 산만 요소는 조사의 목표와 대상 모집단에 따라 선택됩니다. 예를 들어, 특정 감정이 표적으로 삼기지 않은 경우, 일반적인 감정 반응을 유발하는 정서적 자극, 긍정적 또는 부정적 감정을 사용할 수 있습니다.
반면에 두려움과 같은 특정 감정의 영향이 표적이 되는 경우, 두려움을 유발하는 산만함은 건강한 참가자 또는 임상 참가자에게 사용될 수 있습니다. 다음으로, 참가자들이 작업 기억 수행에 대한 정서적 산만함의 차별적 효과를 식별하기 위해 산만함 속에서 작업 기억 작업을 수행하는 동안 수집된 행동 및 뇌 영상 데이터를 분석하고, 작업 기억 수행에 대한 정서적 산만함의 해로운 영향과 관련된 뇌 활동의 패턴을 보여주는 관련 신경 상관 관계 결과를 얻습니다. 뿐만 아니라 정서적 산만함에 대처하는 능력과 관련된 뇌 활동. 일반적인 표적 뇌 영역에는 집중을 유지하는 능력과 관련된 영역이 포함되며, 이는 파란색으로 표시된 소위 등쪽 실행 신경계의 일부이며, 모션 처리에 관여하는 영역은 빨간색으로 표시된 복부 유효 시스템의 일부입니다.
이 기술의 의미는 정서적 산만함에 대한 역기능 반응과 관련된 변화를 식별할 수 있기 때문에 외상 후 스트레스 장애와 같은 불안 장애를 이해하고 진단하는 데까지 확장됩니다. 글쎄요, 목표 관련 정보를 동시에 제시하고 과제와 무관한 정서적 산만함을 포함하는 것과 같은 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 정서적 산만함에 대한 반응으로 신경 상관관계를 지속적인 인지 과정과 관련된 상관관계와 더 잘 분리할 수 있다는 것입니다. 더욱이, 이 패러다임은 인지적 간섭의 신경 상관관계를 조사할 수 있게 해줄 뿐만 아니라, 정서적 산만함에 대처하는 뉴럴 반응도 조사할 수 있게 해준다.
이 프로토콜의 기본 과제는 지연된 반응, 작업 기억 과제로, 메모와 프로브 사이의 지연 간격 동안 새로운 정서적 및 비정서적 자극이 과제와 무관한 산만함으로 제시됩니다. 공간 주파수 및 휘도와 같은 기본 속성을 실제 산만자와 동일한 기본 속성을 가진 스크램블 버전을 지각 제어로 사용할 수 있습니다. 또는 방해가 되지 않는 시도를 기본 컨트롤로 사용할 수도 있습니다.
정서적 산만함과 비정서적 산만함은 다른 임상시험에서 사용되어야 한다는 점에 유의해야 한다. 또한 영향력을 높이려면 유사한 정서적, 의미론적 속성을 가진 방해 요소를 짝짓는 것이 좋습니다. 방금 본 원래 디자인의 감정적이고 중립적인 산만함은 국제적 효과적인 그림 시스템에서 선택할 수 있지만, 산만함으로 효과적인 다른 새로운 자극으로 유사한 효과를 얻을 수 있습니다.
예를 들어, 화난 표정을 짓는 얼굴은 사회적 불안과 같은 특정 정서적 반응을 유도할 수 있으므로 일시적인 불안이 작업 기억에 주의를 산만하게 하는 영향을 조사하는 데 효과적일 수 있습니다. 마찬가지로, 외상 후 스트레스 장애 환자와 같은 임상 참가자의 경우, 외상 관련 자극을 제시함으로써 산만함의 특이성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, PTSD를 앓고 있는 참전 용사의 전투 관련 사진을 사용하는 것입니다.
불안을 유발하는 얼굴 자극이 영향을 증가시키는 데 사용되는 경우, 얼굴을 정적인 이미지로 제시하는 대신 여기에서 볼 수 있는 대로 변형하는 것이 좋습니다. 선택한 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 사용하여 이 작업을 작업 기억 작업에 세 개의 얼굴이 있는 이벤트 관련 디자인으로 설정하고 그 뒤에 새로운 방해 요소가 뒤따릅니다. 참가자들은 산만함을 처리하는 동안 메란에 집중을 유지하고, 응답 버튼을 눌러 단일 얼굴 프로브에 빠르고 정확하게 응답하도록 지시받아야 하며, 하나는 오래되거나 기억됨을 나타내고, 두 개는 작업 기억 작업의 민감도를 높이는 새로운 추가 조작을 나타냅니다. 자신의 응답에 대한 참가자의 자신감을 평가하는 것과 같은 행동 차이를 감지하는 것도 구현할 수 있습니다.
설명을 위해 이 예제에는 작업의 실제 타이밍이 포함되지 않습니다. 마지막으로, 작업 기억 과제의 난이도는 메모에 있는 색상 및/또는 추가 얼굴 특징의 존재와 피험자가 도착했을 때 얼굴의 유사성을 조작하여 달라질 수 있습니다. 서면 및 정보에 입각한 동의를 얻고 MRI 안전성을 검사하십시오.
또한 현재의 감정 상태와 불안 및 정서적 반응과 같은 성격 특성을 평가합니다. 당신의 현재 감정 상태를 평가하는 몇 가지 설문지를 작성해 주셨으면 합니다. 네, 스캔하기 전에 약 10분 정도 걸립니다.
참가자에게 스캔 절차에 대해 자세히 알리고 행동 작업에 대한 구체적인 지침을 제공하여 불편함을 피하고 작업에 대한 친숙도를 높입니다. 또한 참가자에게 약식 연습을 제공합니다. 이제 피험자를 스캐닝실로 데려와 스캐닝 침대에 누워 눕도록 지시합니다.
귀마개뿐만 아니라 스캔 중 의사소통을 위한 절연 헤드폰을 제공하고, 머리 주위에 추가 쿠션을 배치하여 스캔 중 편안함을 보장하고 움직임을 최소화합니다. 또한 긴 테이프의 접착되지 않는 면이 참가자의 이마를 가볍게 감쌀 수 있습니다. 머리의 움직임을 더욱 최소화하려면 피사체의 오른손을 응답 상자에 편안하게 놓고 응답 버튼이 제대로 작동하는지 확인하십시오.
피험자가 스캐너를 긴급히 멈춰야 할 필요성을 나타낼 수 있도록 근처에 비상 정지 버튼을 배치하고, 마지막으로 피험자를 스캐너로 보내기 전에 자극 제시를 위해 피험자가 스크린 프로젝션을 명확하게 볼 수 있는지 확인합니다. 이제 SPGR 또는 MP rage와 같은 고해상도 Tone 가중치 구조 이미지를 획득합니다. 다음으로, 완전한 두뇌 커버리지를 허용하도록 기능적 실행을 설정합니다.
4개의 Tesla 스캐너를 사용한 초기 연구에서 TR 2000밀리초, TE 31밀리초, 256 x 256mm 필드 뷰와 같은 매개변수를 가진 역 나선형 펄스 시퀀스를 사용하여 4 x 4 x 4mm 복셀 크기의 30개 기능 슬라이스로 구성된 축 계열을 획득했습니다. 보다 최근에는 다음과 같은 매개변수를 사용하여 1.5 Tesla 스캐너의 패러다임을 조정했으며, Echo Plano 시퀀스를 사용하여 축 방향으로 획득한 4 x 4 x 4mm 복셀 크기의 28개 기능 슬라이스와 2000밀리초의 TR, 40밀리초의 차 및 256 x 256mm의 시야를 사용하여 기능적 이미징이 곧 시작되었음을 알리고 피험자에게 다음을 상기시킵니다. 이제 작업은 스캔이 완료되면 패러다임과 동시에 스캐너를 시작하고, 피험자가 스캐너에서 나오도록 돕고, 행동 평가를 수행하여 방해 요소의 정서적 강도와 방해 요소의 주관적으로 인식된 산만함을 평가하여 방해 요소에 대한 참가자의 민감도를 결정합니다. 이러한 평가의 개인차는 신경 메커니즘에 미치는 영향을 조사하고, 감정이 인지에 미치는 해로운 영향을 중재하거나, 정서적 산만함에 대처하는 데 관여하는 뇌 영역을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
마지막으로, 실험에 참여한 피험자에게 감사를 표해야 합니다. 수집된 데이터는 일반적으로 SPM으로 알려진 통계 파라메트릭 매핑과 같은 FMRI 처리 소프트웨어 패키지를 사용하여 분석할 수 있습니다. 우리 연구실에서는 이를 사내 MATLAB 기반 도구와 함께 사용합니다.
사전 처리에는 일반적인 단계, 품질 보증, 이미지 정렬, 모션 보정, 공동 정합, 정규화 및 8mm 커널을 사용한 공간 평활화가 포함됩니다. SPM을 사용할 때 일반 선형 모델을 구현하여 관심 있는 각 조건에서 기록된 데이터가 미리 결정된 혈류역학적 반응 함수에 적합한지 평가합니다. 또는, 혈역학적 반응 함수의 형상에 대한 사전 결정된 가정 없이 각 조건과 관련된 원시 FMR 신호를 보기 위해 각 조건의 데이터를 선택적으로 평균화할 수 있습니다.
그런 다음 관심 있는 대조는 사전 자극, 기준선, 그리고 다른 상태와 비교할 때 한 상태 간의 차이를 보여줍니다. 이 실험 프로토콜을 통해 FMR 신호의 변화를 시점별로, 개인 및 그룹 수준별로 평가할 수 있는 분석 도구를 사용할 것을 제안합니다.통계 분석에는 산만 유형에 따른 뇌 활동의 비교가 포함됩니다. 또한, 뇌 영상 데이터와 산만함 및 점수 지수에 대한 주관적 또는 객관적 측정의 상관 관계.
성격 측정은 또한 뇌 활동이 이러한 측정의 개인차와 어떻게 일치하는지 조사하기 위해 수행 할 수 있습니다. 여기에서는 뇌 활동과 산만함에 대한 주관적 평가 사이의 상관 관계를 사용하여 뇌 행동 관계를 식별하는 기본 절차를 설명합니다. 먼저, 각 과목에 대해 산만함의 개별 점수를 계산합니다.
둘째, 뇌 활동의 변화와의 상관 관계는 복셀 단위로 또는 특정 관심 영역 또는 ROI에서 추출한 FMR 신호로 계산됩니다. 셋째, 이러한 상관 관계의 산점도 플롯됩니다.이 프로토콜을 사용하는 모든 연구에서 분석에는 일반적으로 방해 요소가 제시될 때 지연 간격 동안 관찰된 FMR 신호의 변화에 대한 평가가 포함되지만 프로브와 같은 다른 이벤트에 고정된 활동 시간도 조사할 수 있습니다. 여기에서는 International Effective Picture System에서 선정한 정서적 및 중립적 방해 요소를 사용한 초기 연구의 주요 결과를 설명합니다.
중앙 패널은 우반구의 측면 보기로 표시되는 고해상도 뇌 이미지에 겹쳐진 가장 산만한 조건과 가장 산만한 조건 사이의 직접 대비에 대한 활성화 맵을 보여줍니다. 초점은 방해 요소가 제시된 지연 간격 동안 기록된 활동에 있습니다. 등쪽 집행 신경계의 활동은 파란색으로 표시되고 복부 유효 시스템의 활동은 빨간색으로 표시됩니다.
뇌 이미지의 맨 아래에 있는 색상 수평 막대는 활성화 맵의 T 값의 기울기를 나타냅니다. 측면 패널은 작업 기억 작업 중 뇌 활동의 변화의 시간 경과를 보여주며, 상단 패널은 등쪽 외측 전전두엽 피질 및 외측 두정엽 피질과 같은 등쪽 실행 영역에서의 활동을 보여주고, 아래쪽 패널은 복부 외측 전전두엽 피질과 같은 복부 유효 시스템 영역 또는 방추형 회랑과 같은 효과적인 조절에 취약한 영역에서의 활동을 보여줍니다. 파란색으로 표시된 시간 코스는 뒤섞인 무의미한 산만함을 나타내고, 빨간색으로 표시된 시간 코스는 정서적 산만함을 나타내고, 노란색으로 표시된 시간 코스는 무의미한 산만함이 있는 중립적인 산만함을 나타냅니다.
지속적인 활동은 등쪽 실행 시스템의 영역에서 발생했다. 정서적 산만함의 존재는 복부 효과 시스템의 영역에서 활동을 증가시킨 반면, 등쪽 시스템의 활동을 감소시키고 행동 영향과 유사한 작업 기억 성능을 손상시켰으며, 중립적 산만함의 존재는 두 시스템 모두에서 중간 수준의 활동을 생성했습니다. 이 배쪽 배쪽 해리는 체계적으로 복제되었으며 정서적 산만함에 특이적인 것으로 나타났습니다.
이 실험적 패러다임은 또한 정서적 산만함에 대처하는 데 관여하는 뇌 영역을 식별할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 정서적 산만함의 존재에 민감한 뇌 영역의 활동 간 상관 관계 분석은 복부 외측 전전두엽 피질의 활동이 정서적 산만함 지수와 음의 상관관계를 보였지만 중립적 산만함의 지표는 그렇지 않은 영역을 식별했습니다. 구체적으로 말하자면, 이 지역에서 더 많은 활동을 보이는 참가자들은 정서적 방해 요소를 덜 산만하다고 인식하고 평가했습니다.
이러한 발견은 산만한 감정에 대처하는 데 이 영역이 어떤 역할을 한다는 증거를 제공합니다. 이 패러다임이 개발된 후, 감정 및 인지 상호 작용 분야의 연구자들이 건강한 인구 집단과 임상 인구 집단 모두에서 정서적 산만함에 반응하고 대처하는 것의 신경 상관 관계를 연구할 수 있는 길을 열었습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 이 프로토콜을 사용하여 정서적 산만함에 의한 인지 간섭의 신경 상관 관계를 조사하는 방법과 자신의 실험적 요구에 맞게 조정하는 방법을 잘 이해해야 합니다.
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이 프로토콜은 감정이 인지에 미치는 해로운 영향의 신경 메커니즘을 조사하고, 특히 작업 기억 과정에 초점을 맞추고 있습니다. 기능적 자기 공명 영상(fMRI)을 사용하여, 연구자들은 참가자들이 감정적 방해 요소와 함께 작업 기억 과제를 수행하는 동안의 뇌 활동을 검토합니다.
Understanding the neural mechanisms by which emotional distraction impairs cognition is critical for de-risking neuropsychiatric target validation and optimizing translational models in CNS drug discovery. This protocol enables precise mapping of reciprocal modulation between emotion-processing and executive-control neural systems, supporting predictive confidence in early-stage portfolio decisions. The approach informs both mechanistic de-risking and the development of quantitative biomarkers for cognitive-emotional interference relevant to neuropsychiatric and cognitive disorder pipelines.
This protocol integrates into the discovery-to-translational continuum by providing a quantitative framework for hypothesis testing, pathway clarification, and biomarker alignment in CNS research.