2014년 7월 1일
이 프로토콜은 외상 후 스트레스 장애의 기본 네트워크를 조사하기 위해 휴지 상태 구조적 연결성, 작업 유도 비활성화 및 구조적 연결성 분석의 보완적인 신경 영상 기술을 설명합니다. 시너지 효과를 내는 방법을 사용하면 잠재적으로 중증도, 결과 및 기타 관련 임상 요인에 대한 진단 및 평가를 개선할 수 있습니다.
다음 실험의 전반적인 목표는 휴지기 기능적 연결성, 과제 유도 비활성화 및 구조적 연결성이라는 상호 보완적인 신경 영상 기법을 사용하여 외상 후 스트레스 장애의 디폴트 모드 네트워크를 조사하는 것입니다. 이를 위해 먼저, 연구 절차로 인해 불안감을 느낄 수 있는 참가자에게 과도한 부담을 주지 않으면서도 과제 유도 비활성화를 영상화하기 위해 작업 기억에 충분한 도전 과제를 제공할 수 있도록, 스캐너 외부에서 참가자들이 N-back 작업 기억 과제를 수행하도록 훈련시킵니다. 두 번째 단계로, 참가자를 3 Tesla MRI 스캐너의 거니 위에 눕히고 머리 주변에 쿠션을 배치하여 머리 움직임을 최소화합니다.
다음으로, MR 영상을 획득하는 동안 피험자가 end back 과제를 수행하게 한 후, 4분 동안 고정 십자선을 제시하십시오. 이를 통해 과제 관련 활동 및 휴지기 상태의 영상을 획득합니다. 이 단계들을 반복한 다음, 확산 텐서 영상을 획득하는 동안 피험자에게 눈을 감으라고 지시하십시오.
결과를 통해 휴지기 상태 기능적 연결성 분석에서 기본 모드 네트워크의 주요 노드와 일치하는 공간적 패턴, 2-back 작업 기억 과제 수행 중 실행 네트워크의 활성화 증가 및 기본 모드 네트워크의 비활성화, 그리고 DTI를 통해 얻은 기본 모드 네트워크 영역을 연결하는 백질 경로가 확인되었습니다. 이 기술은 기능적 및 구조적 신경 영상 접근 방식을 통합한 것으로, 향후 PTSD 및 관련 정신 질환의 진단에 도움이 될 수 있을 것입니다. 전통적인 과제 관련 fMRI 접근 방식이 휴지기 상태 및 구조적 연결성 획득과 결합되었습니다.
연구 절차의 시연은 본 연구실의 연구 보조원인 Louisa Carpenter Vs.가 진행하겠습니다. 이 방법은 디폴트 모드 네트워크의 기능 및 기능 장애를 이해하는 데 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한, 이 방법들은 여러 뇌 네트워크를 동시에 특성화하도록 쉽게 확장될 수 있어, 정신 질환이 네트워크 통합에 어떠한 영향을 미치는지 평가하는 데 활용될 수 있습니다. 본 프로토콜에 기술된 단계를 시작하기 전의 과정입니다.
먼저, 서면으로 된 고지된 동의서를 얻고 참가자의 MRI 안전성 여부를 철저히 스크리닝하십시오. 그 다음, 스캐너 외부에서 참가자가 N-back 과제를 수행하도록 훈련시킵니다. 0-back 문자 주의력 테스트로 첫 번째 훈련을 시작하십시오.
피험자에게 대문자 또는 소문자 H와 같은 표적 자음에 대해서는 2버튼 응답 박스를 통해 '예'라고 표시하고, 그 외 모든 자음에 대해서는 '아니오'라고 표시하도록 지시하십시오. 9개의 자음은 각각 500밀리초 동안 표시되어야 하며, 자극 간 간격은 2,500밀리초로 설정하여 총 27초 동안 진행합니다. 표적 자음은 각 0-back 블록 내에서 4회씩 제시됩니다.
다음으로, 피험자가 2-back 테스트를 연습하도록 합니다. 응답 박스에 '예' 또는 '아니오'로 응답하도록 지시하십시오. 각 자음이 제시될 때마다, 해당 자음이 시리즈에서 이전에 제시된 자음과 동일한지 아니면 다른지를 표시해야 합니다.
참가자에게 15개의 자음 시리즈를 각각 500밀리초 동안 제시하고, 자극 간 간격은 2,500밀리초로 설정하여 총 45초 동안 진행합니다. 표적 자극은 5회 제시되어야 합니다. 스캔 전, 참가자의 수행 능력이 2-back 구성 요소에서 최소 75% 이상의 정답률에 도달할 때까지 훈련을 계속하십시오.
먼저, 피험자가 모든 금속 물품을 제거하고 MRI 호환 의복으로 갈아입도록 한 후, 3 Tesla MRI 스캐너실로 안내합니다. 청력 보호를 위해 귀마개를 제공하고, 피험자를 스캐너 베드에 눕힌 뒤 머리 주변에 쿠션을 배치하여 머리의 움직임을 최소화합니다. 피험자에게 n-back 작업 기억 과제를 위한 MRI 호환 응답 박스와 비상 상황 시 스캔을 중단시킬 수 있는 스퀴즈 벌브(squeeze bulb)를 제공합니다.
또한 생리학적 모니터링 및 기록을 위해 손가락에 펄스 옥시미터를 장착합니다. 그런 다음 32채널 헤드 코일과 프레젠테이션 화면을 피험자의 머리 위에 배치한 후 스캐너 내부로 이동시킵니다. 피험자가 편안한 상태이며 화면을 볼 수 있는지 확인하십시오.
그런 다음 MRI 스캔 세션을 시작합니다. 먼저 1mm 등방성(isotropic)의 고해상도 해부학적 뇌 영상을 획득하십시오. 여기에 표시된 고해상도 MRI 파라미터를 사용하십시오.
그런 다음 MRI 획득을 시작합니다. 다음으로, 스캐너 콘솔에서 fMRI BOLD 영상 획득 파라미터를 설정합니다. 기능적 스캔을 시작하기 전 여기에 표시된 파라미터를 사용하십시오.
먼저 자극 제시 소프트웨어를 사용하여 각 zero 또는 two back 과제 수행 전 3초 동안 환자에게 지침을 제시합니다. 그 다음 NAC 테스트를 사용하여 작업 기억에 대한 FMRI 영상을 획득합니다.
각 zero back 블록 이전에 환자에게 32번째 기준선 고정 십자선을 제시해야 합니다. 이는 다른 zero back 및 two back 블록과 비교하기 위한 기준선을 제공합니다. 데이터 분석 시에는 두 개의 기준선 블록과 함께 총 세 개의 zero back 부분과 세 개의 two back 부분을 포함하십시오.
이는 균형 상쇄 순서로 두 번의 별도 영상 촬영 세션으로 진행되어야 합니다. N-back 패러다임을 완료한 후, 피험자가 여전히 편안한 상태이며 스캔을 계속할 준비가 되었는지 확인하십시오. 그런 다음 다음은 휴식 블록임을 안내하고 잠들지 않도록 주의를 주십시오.
자극 제시 소프트웨어를 사용하여 화면에 고정 십자선을 표시하십시오. NAC 영상을 획득할 때 사용했던 것과 동일한 fMRI 설정을 사용하여 향후 4분 동안 휴지기 영상을 획득하십시오. 그 다음, NAC 테스트를 사용하여 작업 기억에 대한 영상 획득을 다시 반복하십시오.
다음 설정으로, 스캐너 콘솔에서 DTI 영상 획득 파라미터를 64개의 비선형 방향으로 확산 경사장을 적용한 더블 스핀 에코 플래너 확산 강조 영상으로 설정하며, 부분 에코(partial echoes)와 보간법(interpolations)을 활성화해야 합니다. 참여자에게 이후 시퀀스 동안 스캐너가 흔들릴 수 있으며 이는 정상적인 현상임을 반드시 안내하십시오. 참여자에게 눈을 감고 스캐너 안에서 최대한 편안하게 휴식을 취하도록 지시하십시오.
그 후 DTI 시퀀스를 획득합니다. 모든 스캐닝이 완료되면 피험자를 스캐너에서 나오게 하고 세션 진행 과정에 대해 확인합니다.
피험자의 궁금한 점에 대해 답변하고 참여에 대해 감사를 표하십시오. 모든 데이터를 안전하게 전송하거나, 향후 데이터 분석을 위해 MRI 스캐너 컴퓨터가 피험자 영상과 생리학적 기록이 포함된 DBD를 생성하도록 하십시오. 마지막으로, 기능적 연결성을 평가하기 위해 사전 정의된 영역 간의 관계를 분석하는 시드 영역 연결성 분석을 포함한 휴지기 연결성 분석을 수행하십시오.
또한 fMRI 처리 소프트웨어를 사용하여 작업 기억 데이터를 전처리하고, 복셀 기반 일반 선형 모델링을 통해 개별 데이터 세트의 각 뇌 복셀에서 작업 특이적 활성도를 정량화합니다. 여기에 제시된 결과는 아동기 외상 및 학대 경험이 있으나 PTSD 증상은 없는 두 개의 서로 다른 피험자 표본에서 동일한 영상 접근법을 사용하여 수집한 휴지기 상태의 데이터를 기반으로 합니다. 기능적 연결성 분석 결과, 내측 전전두엽 피질, 후대상피질, 각회, 하두정엽 및 중측두엽 영역을 포함하여 디폴트 모드 네트워크의 주요 노드와 일치하는 공간적 패턴이 나타났습니다.
이 시상면 단면들은 2-back 작업 기억 과제와 관련된 패턴을 보여줍니다. 실행 네트워크 내의 활성화 패턴은 주황색과 빨간색으로 표시되며, 디폴트 모드 네트워크의 비활성화는 파란색으로 표시됩니다. 여기서는 일반적으로 주의력을 제어하기 위해 작업 기억과 결합하여 사용되는 0-back 활동을 확인할 수 있습니다.
활성화 패턴은 주황색과 빨간색으로, 비활성화 패턴은 파란색으로 표시됩니다. 여기서는 일부 디폴트 모드 네트워크의 비활성화와 마지막 부분의 적은 실행 기능 활성화를 확인할 수 있습니다. 확률적 트랙토그래피로 밝혀진 clum bundle의 범위가 여기에 표시되어 있습니다.
시각적 참조를 위해 포함된 뇌의 단면을 통해 이러한 섬유들의 3차원적 형태와 패턴을 확인할 수 있습니다. 이 이미지는 이러한 섬유들이 내측 전전두엽 피질과 후대상 피질을 통해 어떻게 이동하는지를 보여줍니다. 그리고 마지막으로, 여기에서 이러한 섬유들이 디폴트 모드 네트워크의 내측 측두엽 구성 성분을 통해 어떻게 이동하는지 볼 수 있습니다.
이 영상을 시청한 후, 휴지기 및 구조적 연결성과 함께 과제 관련 활동의 획득과 같은 다중 모드 신경 영상 기법을 결합하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 이 절차를 수행할 때, 피험자의 움직임을 최대한 최소화해야 한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 이는 스캐너 내 피험자의 머리에 베개를 배치하고, 스캔 절차 중에 피험자의 편안함 상태를 자주 확인 함으로써 달성할 수 있습니다.
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본 프로토콜은 외상 후 스트레스 장애(PTSD)에서 기본 모드 네트워크를 조사하기 위해 상보적인 신경영상 기술을 사용하는 방법을 설명합니다. 휴지기 기능적 연결성, 과제 유발 비활성화 및 구조적 연결성 분석을 통합함으로써, 본 연구는 PTSD와 관련된 진단 및 평가를 개선하는 것을 목표로 합니다.
디폴트 모드 네트워크(default mode network) 기능 장애를 특징 짓기 위해 다중 모달 신경영상물을 통합하는 것은 스트레스 관련 질환에서 CNS 타겟 검증의 리스크를 줄이기 위한 기전적 프레임워크를 제공합니다. 영상 표현형을 임상적 중증도와 연결함으로써, 이러한 접근 방식은 바이오마커 기반의 환자 층별화 및 표현형 스크리닝에 대한 예측 신뢰도를 높여줍니다. 이를 통해 초기 발견 단계의 팀은 전임상 모델에서 인간 병태생리학으로 이어지는 중개 연속성이 더 강한 타겟을 우선적으로 선정할 수 있습니다.
이 방법은 타겟 가설 검증부터 바이오마커 검증 및 표현형 스크리닝 준비 단계에 이르는 다중 모드 이미징 워크플로우를 제공함으로써, 발견 생물학, 스크리닝 및 중개 연구를 통합합니다.