PTSD의 기본 모드 네트워크의 Neuroimaging에 표현형 개발 : 정지 상태, 작업 기억, 구조적 연결을 통합

다음 실험의 전반적인 목표는 휴지 상태의 기능적 연결성, 작업 유도 비활성화 및 구조적 연결성의 보완적인 신경 영상 기술을 사용하여 외상 후 스트레스 장애의 기본 모드 네트워크를 조사하는 것입니다. 이는 연구 절차에 대해 불안해할 수 있는 참가자를 압도하지 않기 위해 스캐너 밖에서 N 작업 기억 작업을 수행하도록 먼저 참가자를 교육함으로써 달성되지만 작업 유도 비활성화의 이미징을 위해 작업 기억에 충분한 도전을 제공합니다. 두 번째 단계로, 참가자들이 3개의 테슬라 MRI 스캐너 안에 눕고 머리에 쿠션을 놓아 머리의 움직임을 최소화하도록 합니다.

다음으로, MR 이미지를 획득하는 동안 참가자가 엔드 백 작업을 수행한 후 고정 십자가에 대한 4분 프레젠테이션을 수행하도록 합니다. 이것은 작업 관련 활동 및 휴식 상태의 이미지를 획득합니다. 이 단계를 반복한 다음 참가자에게 확산 텐서 이미지를 획득하는 동안 눈을 감으라고 말합니다.

얻어진 결과는 휴지 상태, 기능적 연결성 분석, 두 개의 역방향 작업 메모리 작업 중 실행 네트워크 활성화 증가 및 기본 모드 네트워크 비활성화, DTI 동안 얻은 기본 모드 네트워크 영역을 연결하는 백질 트랙을 위한 기본 모드 네트워크의 주요 노드와 일치하는 공간 패턴을 보여줍니다. 이 기술은 언젠가 PTSD 및 관련 정신 질환의 진단에 도움이 될 수 있는 기능적 및 구조적 신경 영상 접근 방식을 통합합니다. 전통적인 작업 관련 FMRI 접근 방식은 휴지 상태 및 구조적 연결성의 획득과 결합됩니다.

연구 절차를 시연하는 것은 Louisa Carpenter Vs.Who 내 실험실의 연구 조교입니다. 이 방법은 디폴트 모드 네트워크의 기능과 역기능을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방법은 또한 정신 질환이 네트워크 통합에 미치는 영향을 평가하기 위해 여러 뇌 네트워크를 동시에 특성화하도록 쉽게 확장할 수 있습니다.

먼저, 서면 및 정보에 입각한 동의를 얻고 MRI 안전성에 대해 참가자를 철저히 검사해야 합니다. 그런 다음 참가자가 스캐너 밖에서 N back 작업을 수행하도록 교육합니다. 첫 번째 훈련을 시작하고 제로 백 레터 경계 테스트로 실행합니다.

주제에게 대문자 또는 소문자 H와 같은 대상 자음에 대해 두 개의 버튼 응답 상자를 통해 예를 표시하고 다른 모든 자음에는 아니오를 표시하도록 지시합니다. 9개의 자음은 각각 500밀리초 동안 표시되어야 하며 총 27초 동안 2, 500밀리초의 인터 스티뮬러스 시간이 표시되어야 합니다. 대상 자음은 각 제로 백 블록 내에서 네 번 표시됩니다.

다음으로, 참가자가 투 백 테스트를 연습하도록 합니다. 응답 상자에 예 또는 아니오로 응답하도록 지시합니다. 각 자음이 이전에 시리즈에서 제시된 자음과 같은지 다른지를 나타내기 위해 각 자음이 제시된 후에 표시됩니다.

참가자에게 각각 500밀리초 동안 15개의 자음을 보여주고 인터라 자극 간격이 2, 500밀리초이며 총 45초 동안 보여줍니다. 목표 자극을 5번 표시해야 합니다. 스캔하기 전에 참가자의 성능이 두 개의 뒤로 구성 요소에서 최소 75% 정확에 도달할 때까지 참가자를 계속 교육합니다.

먼저 참가자가 모든 금속 품목을 제거하고 MRI 호환 가능한 옷으로 갈아입은 다음 3개의 Tesla MRI 스캐너 룸으로 가져오도록 합니다. 청력 보호를 위한 귀마개를 제공하고 스캐너 침대에 눕히고 머리에 쿠션을 두르고 머리의 움직임을 최소화합니다. 최종 작업 기억 작업을 위한 MRI 호환 응답 상자와 비상 시 스캔을 중지할 수 있는 스퀴즈 전구를 제공하십시오.

또한 생리학적 모니터링 및 기록을 위해 손가락에 맥박 산소 측정기를 착용합니다. 그런 다음 스캐너로 옮기기 전에 32채널 헤드 코일과 프레젠테이션 화면을 참가자의 머리 위에 놓습니다. 참가자가 편안하고 화면을 볼 수 있는지 확인합니다.

그런 다음 MRI 스캔 세션을 시작합니다. 고해상도 1mm 등방성 해부학적 뇌 이미지를 획득하는 것으로 시작합니다. 여기에서 볼 수 있듯이 고해상도 MRI 매개변수를 사용합니다.

그런 다음 MRI 획득을 시작합니다. 그런 다음 스캐너 콘솔에서 FMRI 굵은 이미지 획득 매개변수를 설정합니다. 기능 스캔을 시작하기 전에 여기에 표시된 매개 변수를 사용합니다.

먼저 각 제로 또는 투 백 작업 전에 3초 동안 환자에게 지침을 투영합니다. 자극 프레젠테이션 소프트웨어를 사용합니다. 그런 다음 NAC 테스트를 사용하여 작업 기억에 대한 FMRI 이미지를 획득합니다.

32번째 기준선 고정 십자가는 각 제로 백 블록 전에 환자에게 제시되어야 합니다. 이것은 다른 0 블록과 두 개의 백 블록에 대한 비교를 위한 기준선을 제공합니다. 데이터 분석 중에는 총 2개의 기준선 블록과 함께 3개의 제로 백 부분과 3개의 2개의 백 부분이 포함됩니다.

이것은 균형이 잡힌 순서로 두 개의 개별 이미징 실행으로 표시되어야 합니다. N 뒤로 패러다임을 완료한 후 참가자가 여전히 편안하고 스캔을 계속할 준비가 되었는지 확인합니다. 그런 다음 휴식 블록이 다음이라고 지시하고 잠들지 말라고 말합니다.

자극 프레젠테이션 소프트웨어를 사용하여 화면에 고정 십자가를 표시합니다. NAC 이미지를 획득하는 데 사용된 것과 동일한 FMRI 설정을 사용하여 다음 4분 동안 휴지 상태 이미지를 획득합니다. 그런 다음 NAC 테스트를 사용하여 작업 기억에 대한 수집을 다시 반복합니다.

다음으로 스캐너 콘솔의 DTI 이미지 획득 매개변수를 설정하여 64개의 비선형 방향에 적용된 확산 그라데이션이 적용된 에코 플래너 확산 가중 이미지를 이중 스핀하고 부분 에코 및 보간을 켜야 합니다. 참가자에게 후속 시퀀스 중에 스캐너가 흔들릴 수 있으며 이는 정상임을 반드시 말하십시오. 눈을 감고 스캐너에서 최대한 긴장을 풀도록 지시하십시오.

그런 다음 DTI 시퀀스를 획득합니다. 모든 스캔이 완료되면. 스캐너에서 참가자를 제거하고 세션이 어떻게 진행되었는지 문의합니다.

그들이 가질 수 있는 모든 질문에 답하고 참여해 준 것에 대해 감사를 표하십시오. 모든 데이터를 안전하게 전송하거나 MRI 스캐너 컴퓨터가 후속 데이터 분석을 위해 참가자 이미지 및 생리학적 기록이 포함된 DBD를 작성하도록 하십시오. 마지막으로, 시드 영역 연결성 분석을 사용하여 휴지 상태 연결성 분석을 수행하여 선험적으로 정의된 영역 간의 관계를 평가하여 기능적 연결성을 평가합니다.

또한 FMRI 처리 소프트웨어를 사용하여 작업 메모리 데이터를 사전 처리하고 복셀 기반 일반 선형 모델링을 사용하여 개별 데이터 세트의 각 뇌 복셀에서 작업별 활동을 정량화합니다. 여기에서 볼 수 있는 결과는 어린 시절의 트라우마 및 학대 이력이 있지만 휴식 상태에서 PTSD 결과가 없는 두 개의 다른 표본에서 동일한 이미징 접근 방식을 사용하여 수집된 데이터를 기반으로 합니다. 기능적 연결성 분석은 내측 전전두엽 피질(medial prefrontal cortex), 후방 대상피질(posterior cingulate cortex), 각회(angular gyrus), 하두정엽(inferior parietal lole) 및 중측두엽(middle temporal region)을 포함한 디폴트 모드 네트워크의 주요 노드와 일치하는 공간 패턴을 보여주었습니다.

이 시상 섹션은 두 개의 역작업 메모리 작업과 관련된 패턴을 보여줍니다. 실행 네트워크 내의 활성화 패턴은 주황색과 빨간색으로 표시되며, 기본 모드 네트워크 비활성화는 파란색으로 표시됩니다. 여기서 우리는 제로 백 활동을 볼 수 있는데, 이는 일반적으로 주의력을 제어하기 위해 작업 기억과 결합됩니다.

활성화 패턴은 주황색과 빨간색이고 비활성화는 파란색입니다. 여기에 몇 가지 기본 모드 네트워크 비활성화가 있으며 실행 활성화가 거의 없습니다. 확률론적 tractography에 의해 밝혀진 clum bundle의 범위가 여기에 표시됩니다.

이 섬유의 3차원 모양과 패턴은 시각적 참조를 위해 포함된 뇌의 단면으로 볼 수 있습니다. 이 이미지는 이러한 섬유가 내측 전전두엽 피질과 후방 대상피질을 통해 어떻게 이동하는지 보여줍니다. 마지막으로 여기에서 이러한 섬유가 기본 모드 네트워크의 내측 측두 구성 요소를 통해 어떻게 이동하는지 볼 수 있습니다.

이 비디오를 시청한 후에는 휴식 상태 및 구조적 연결성과 함께 작업 관련 활동 획득과 같은 다중 모드 신경 이미징 접근 방식을 결합하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. 이 절차를 시도하는 동안 어떤 대가를 치르더라도 참가자의 움직임을 최소화해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 이는 스캐너에서 참가자의 머리에 베개를 대고 스캔 절차 중 편안함을 자주 평가함으로써 수행됩니다.