Name: Meting van Fronto-limbische activiteit met een emotionele Excentrieke Task bij kinderen met Familial hoog risico op schizofrenie (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-12-02T14:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 8 s
Description: Verken hersenactiviteit bij kinderen met familiaal hoog risico op schizofrenie met fMRI tijdens een emotionele oddball taak. Deze methode onthult afwijkende fronto-striato-limbische activatiepatronen.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

We danken Erin Douglas, Anna Evans en Carolyn Bellion voor hun bijdragen aan het werven van deelnemers en klinische beoordeling. We danken ook Michael Casp, Zoe Englander, Justin Woodlief en James Carter voor hun bijdragen aan dataverzameling en -analyse, en Robert M. Hamer voor consultatie over statistische analyse en bewerking van het manuscript. Ten slotte danken we de personen en hun families die aan deze studie hebben deelgenomen. 
Deze studie werd ondersteund door de Conte center-subsidie P50 MH064065 van het National Institute of Mental Health. Dr. Hart werd ondersteund door T32 HD040127 van het National Institute of Child Health and Human Development.

Het onderzoek gebruikte technieken tijdens deze studie werden goedgekeurd door de institutionele review boards (IRB) van Duke University en de Universiteit van North Carolina - Chapel Hill. 1. Imaging Task Ontwerp <ol><li> Genereren van een event-based behavioral taak die frequent doelwit stimuli (een cirkel) in een reeks van meer frequente standaard stimuli (gecodeerde beelden) presenteert. Een schema van de taak wordt in figuur 1. Presenteren taak behulp Cigal software 10. </li></ol><img alt="Figuur 1" src="/files/ftp_upload/51484/51484fig1.jpg" /> Figuur 1. Schematische voorstelling van Task ontwerp. Dit cijfer is aangepast van Hart et al. 20, met toestemming. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51484/51484fig1large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a> <ol style="margin-left: 40px;"><li> Selecteer alset van aversieve stimuli en een set van neutrale stimuli uit de International Affective Picture System database (IAPS). IAPS beelden worden beoordeeld op een schaal van 1-9 teneinde niveau van opwinding en valentie 11 weerspiegelen. Hoge getallen geven hogere positieve valentie en opwinding. Selecteer een reeks beelden die leeftijd passende aan de werkgroep zijn, zoals foto&#39;s van slangen, spinnen, of andere dieren. Opmerking: De taak-irrelevante aversieve stimuli beelden gebruikt voor deze studie had een gemiddelde valentie score van 3,38 (SD = 1,78) en een gemiddelde opwinding score van 6.14 (SD = 2,08). De neutrale stimuli beelden hadden een gemiddelde waardigheid van 6,21 (SD = 0,26) en een gemiddelde opwinding score van 3.72 (SD = 2.15). </li><li> Programmeer de taak script zodanig dat de beelden worden gepresenteerd in een pseudo-willekeurige volgorde voor 1500 msec met een 500 msec betekenen inter-stimulus interval. Huidige doelgroep prikkels en taak-irrelevante neutrale beelden niet vaker dan om de 15 sec en maken elk ongeveer 4% van de stimuli. Jitter event onset keer om een ​​betere resolutie van de hemodynamische respons functie te geven. </li></ol><ol start="2"><li> Maak 8 sets van beelden, één voor elk van de 8 functionele runs, zodanig dat de deelnemers worden gepresenteerd met een totaal van 40 doelstellingen en 40 taak-irrelevante neutrale beelden in de loop van 8 runs. </li></ol> 2. Deelnemer Setup en scannen <ol><li> Rekruteren kinderen en jongeren in de leeftijd van 9 en 18 die ofwel gezonde controle individuen of die een familiale hoog risico op psychose. <ol><li> Zorg ervoor dat gezonde mensen geen psychiatrische aandoeningen of eerstegraads familieleden met een psychiatrische ziekte. Zorg ervoor dat familiale risico deelnemers hebben ten minste een eerste graad familielid (ouder, broer of zus) met schizofrenie. Ze niet uit te sluiten voor de aanwezigheid van andere psychiatrische aandoeningen in de eerste graad. </li><li> Leeftijd en geslacht match gezonde deelnemers met familiaire risicogroep deelnemers. </li></ol></li><li> Verwerven geïnformeerde toestemming van de deelnemers in de leeftijd van 18. Voor minderjarigen, geïnformeerde toestemming van de ouders / voogden te verwerven. Daarnaast verwerven schriftelijke instemming van minderjarigen die deelnemen aan de studie. </li><li> Plaats de deelnemers in een mock MRI scanner om hen vertrouwd met de omgeving. Spelen een audio-opname van de scanner lawaai en hebben ze te voltooien een praktijk run van de gedrags-taak om ervoor te zorgen dat zij de taak instructies te begrijpen. </li><li> Plaats de deelnemer in de MRI-scanner en het verwerven van de nodige hersenen lokalisatie scans en / of anatomische beelden. </li><li> Met behulp van een MRI-veilige invoerveld, vertellen de deelnemers één druk op de knop met hun wijsvinger in reactie op alle doelgroepen stimuli en een andere knop met hun middelvinger voor alle andere stimuli. </li><li> Na fMRI scanning, verzamel persoonlijke ratings van opwinding en valentie van de beelden die in de studie van een subset van de deelnemers. De current studie verkregen ratings van 15 controles en 13 met familiaire hoog risico. </li></ol> 3. Image Acquisition <ol><li> Plaats de deelnemers in een 3.0 Tesla MRI-scanner. Ten eerste, het verwerven van een reeks structurele beelden waaronder een 3D-beeld anatomische T1-contrast coplanaire met een verwend gradiënt teruggeroepen overname pulssequentie (TR: 5.16 msec; TE: 2.04 msec; FOV: 24 cm; beeldmatrix: 256 × 256; Flip hoek: 20; voxel grootte: 0,94 mm x 0,94 mm x 1,9 mm; 68 axiale plakjes). </li><li> Verwerven van functionele beeldvorming gegevens met behulp van een gradiënt echo echo-planaire beeldvorming sequentie met een full-hersenen dekking (TR: 2000 msec; TE: 27 msec; FOV: 24 cm; beeldmatrix: 64 × 64; Flip Hoek: 60; voxelgrootte: 3,75 mm × 3,75 mm x 3,8 mm; 34 axiale plakjes), zodat hersenactiviteit kan tijdens de uitvoering van de gedragstaak gemeten. Voer dit imaging volgorde voor elke run van de gedrags-taak. Elke run moet bestaan ​​uit 120 imaging tijdstippen. </li><li> Presenteer de task in 8 functionele runs van telkens ongeveer 4 min. </li></ol> 4. Analyses <ol><li> Afbeelding Voorbewerking: Open fMRI Expert Analysis Tool (FEAT) in FSL 12. Selecteer eerst niveau analyse en Pre-statistieken. <ol><li> Op het tabblad &quot;Gegevens&quot;, selecteert u het nummer van de input beelden en voer het pad naar elk van de MR-beelden die u gaat verwerken. Stel de Output directory. Voer de totale volumes, aantal afgedankte overnames, en de TR. </li><li> Op het tabblad &quot;Pre-statistieken&quot;, stelt beweging correctie MCFLIRT, Ruimtelijke smoothing FWHM tot 5 mm, en &quot;Slice timing correctie&quot;. Selecteer &quot;BET brain winning&quot; en &quot;Highpass&quot; temporele filtering maar B0 unwarping niet selecteren (Uness u een gradiëntveld kaart) of &quot;Ik ntensitiy normaization&quot;. 12,14. </li><li> Op het tabblad &quot;Registration&quot;, selecteer &quot;Main structural image &quot;. Voer het pad om de afbeelding van het onderwerp-schedel ontdaan T1-gewogen. Gebruik een lineaire gewone zoekopdracht met minstens 6 DOF. Selecteer de standaard ruimte in. Voer het pad naar de MNI atlas. Gebruik een normale, lineaire zoeken met 12 DOF. Druk op Go. </li><li> Uitsluiten deelnemers met meer dan 3 mm hoofd beweging in de X, Y of Z richting. </li></ol></li><li> Niveau 1: vergelijking van gegevens tussen de taak omstandigheden binnen één run. Open FEAT. Selecteer &quot;First-level analyse&quot; en &quot;Statistieken + Post-stats&quot;. <ol><li> Op het tabblad Gegevens, stelt u het aantal ingangen en voer het pad naar elk van de MR-beelden. Voer een pad voor de &quot;Output directory&quot;. Geef het &quot;Total volumes&quot;, aantal afgedankte overnames, en de TR. </li><li> Op de tab &quot;Statistieken&quot;, selecteer de &quot;Use FILM prewhitening&quot; vakje 16. Druk op de &quot;Full model setup &quot;knop. Stel het &quot;Aantal originele EV&quot; om het aantal taak voorwaarden. Voor elke voorwaarde, selecteert u &quot;Custom (3 kolom indeling)&quot; van de basisvorm drop-down menu en &quot;Double-Gama HRF van de&quot; Convolutie &quot;drop-down menu 17,18 en selecteer een tekstbestand met de taak timing. <ol><li> Formatteren dit tekstbestand in 3 kolommen met één ingang voor elke &quot;event&quot; van het opgegeven type. De eerste kolom moet de aanvangstijd (in seconden) bevatten, de tweede moet de tijdsduur (in seconden) bevatten, en de derde moet het gewicht evenement bevatten. Op het tabblad Contrasten &amp; F-toetsen, maakt een contrast voor elke taak staat en één voor elke vergelijking. </li></ol></li><li> Op de &quot;Post-statistieken&quot; tab, selecteer &quot;Cluster&quot; op de &quot;Thresholding&quot; drop-down menu en stel de &quot;Z drempel&quot; en Cluster P threshold tot 2,3 en 0,05 respectievelijk 8,19. </li><li> Op het tabblad &quot;Registration&quot;, selecteer &quot;Main structurele image&quot;. Voer het pad om de afbeelding van het onderwerp-schedel ontdaan T1-gewogen. Gebruik een lineaire gewone zoekopdracht met minstens 6 DOF. Selecteer de &quot;Standard ruimte&quot; in. Voer het pad naar de MNI atlas. Gebruik een normaal, lineair zoeken met 12 DOF. Druk op &quot;Go&quot;. </li></ol></li><li> Niveau 2: Vergelijk gegevens tussen runs voor elke taak conditie. Open FEAT. Selecteer &quot;Higher-level analyse&quot; en &quot;Statistieken + Post-stats&quot; uit het drop down menu. <ol><li> Op het tabblad Gegevens, selecteer &quot;ingangen zijn lager niveau FEAT directories&quot;. Stel het aantal ingangen en voer het pad naar elk van de MR-beelden. Voer een pad voor de &quot;Output directory&quot;. </li><li> Op de tab &quot;Statistieken&quot;, verander de &quot;Mixed Effects: FLAME1&quot; selectie vakje aan &quot;Fixed Effects &quot;. Druk op de&quot; model setup wizard &quot;knop. Selecteer&quot; enkele groep gemiddeld &quot;en klik op de&quot; Process &quot;knop. </li><li> Op het tabblad &quot;Post-statistieken&quot;, selecteer &quot;Cluster&quot; op de &quot;Thresholding&quot; drop-down menu en stel de &quot;Z drempel&quot; en &quot;Cluster P&quot; drempel tot 2,3 en 0,05 respectievelijk 8,19. Druk op &quot;Go&quot;. </li></ol></li><li> Niveau 3: vergelijking van gegevens tussen de onderwerpen voor elke taak staat in alle runs. Open FEAT. Selecteer &quot;Higher-level analyse&quot; en &quot;Statistieken + Post-stats&quot; uit het drop down menu. <ol><li> Op het tabblad Gegevens, selecteer &quot;ingangen zijn 3D omgaan beelden van FEAT directories.&quot; Stel het aantal ingangen en voer het pad naar elk van de MR-beelden. Voer een pad voor de &quot;Output directory&quot;. </li><li> Op de &quot;Stats&quot; tab, Druk op de &quot;Full model setup&quot;. Stel het aantal EV gelijk is aan het aantal van de groep variabelen covariaten zoals diagnostische groep, leeftijd, geslacht, enz Voer de waarden per vak (Ingang 1 - Ingang n) voor elke EV. U kunt het venster &quot;Paste&quot; gebruiken om een spreadsheet van deze waarden kopiëren. <ol><li> Op het tabblad &quot;Contrasten &amp; F-test&quot;, voeg een contrast voor elke test variabele en voor elke contrast (bijvoorbeeld diagnostische groep). Voor elke test variabele, het contrast door de waarde 1 te selecteren in de kolom onder de juiste EV. Per contrast Stel de eerste waarde 1 en de tweede tot -1. Selecteer &quot;Klaar&quot;. </li></ol></li><li> Op het tabblad &quot;Post-statistieken&quot;, selecteer &quot;Cluster&quot; op de &quot;Thresholding&quot; drop-down menu en stel de &quot;Z drempel&quot; en &quot;Cluster P&quot; drempel tot 2,3 en 0,05 respectievelijk 8,19 </sup&gt;. Druk op &quot;Go&quot;. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Kety, S. S., Rosenthal, D., Wender, P. H., Schulsinger, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mental+illness+in+the+biological+and+adoptive+families+of+adpoted+schizophrenics%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Psyc%22%5BJournal%5D)">Mental illness in the biological and adoptive families of adpoted schizophrenics.</a> Am J Psyc. 128, 302-306 (1971).</li>
<li>Weinberger, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Implications+of+normal+brain+development+for+the+pathogenesis+of+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Arch+Gen+Psychia%22%5BJournal%5D)">Implications of normal brain development for the pathogenesis of schizophrenia.</a> Arch Gen Psychia. 44, 660-669 (1987).</li>
<li>Nuechterlein, K. H., Dawson, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Information+processing+and+attentional+functioning+in+the+developmental+course+of+schizophrenic+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22Schizophr+Bul%22%5BJournal%5D)">Information processing and attentional functioning in the developmental course of schizophrenic disorders.</a> Schizophr Bul. 10, 160-203 (1984).</li>
<li>Nuechterlein, K. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+vulnerability%2Fstress+model+of+schizophrenic+relapse%3A+a+longitudinal+study%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Psychiatr+Scand%2C+Supp%22%5BJournal%5D)">The vulnerability/stress model of schizophrenic relapse: a longitudinal study.</a> Acta Psychiatr Scand, Supp. 382, 58-64 Forthcoming.</li>
<li>Keshavan, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Premorbid+cognitive+deficits+in+young+relatives+of+schizophrenia+patients%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosc%22%5BJournal%5D)">Premorbid cognitive deficits in young relatives of schizophrenia patients.</a> Front Hum Neurosc. 3 (62), (2010).</li>
<li>Kiehl, K. A., Liddle, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+event-related+functional+magnetic+resonance+imaging+study+of+an+auditory+oddball+task+in+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Schizophr+Re%22%5BJournal%5D)">An event-related functional magnetic resonance imaging study of an auditory oddball task in schizophrenia.</a> Schizophr Re. 48, 159-171 (2001).</li>
<li>Bramon, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Is+the+P300+wave+an+endophenotype+for+schizophrenia%3F+A+meta-analysis+and+a+family+study%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Is the P300 wave an endophenotype for schizophrenia? A meta-analysis and a family study.</a> Neuroimag. 27, 960-968 (2005).</li>
<li>Dichter, G. S., Bellion, C., Casp, M., Belger, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impaired+modulation+of+attention+and+emotion+in+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Schizophr+Bul%22%5BJournal%5D)">Impaired modulation of attention and emotion in schizophrenia.</a> Schizophr Bul. 36, 595-606 (2010).</li>
<li>Fichtenholtz, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emotion-attention+network+interactions+during+a+visual+oddball+task%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Res+Cogn+Brain+Re%22%5BJournal%5D)">Emotion-attention network interactions during a visual oddball task.</a> Brain Res Cogn Brain Re. 20, 67-80 (2004).</li>
<li>Voyvodic, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+fMRI+paradigm+control%2C+physiology%2C+and+behavior+combined+with+near+real-time+statistical+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis.</a> Neuroimag. 10, 91-106 (1999).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22International+affective+picture+system+%28IAPS%29%3A+Digitized+photographs%2C+instruction+manual+and+affective+ratings.+Technical+Report+A-6%22">International affective picture system (IAPS): Digitized photographs, instruction manual and affective ratings. Technical Report A-6</a>. , The Center for Research in Psychophysiology, University of Florida. (2005).</li>
<li>Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advances+in+functional+and+structural+MR+image+analysis+and+implementation+as+FSL%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL.</a> Neuroimag. 23, 208-219 (2004).</li>
<li>Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+robust+automated+brain+extraction%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Map%22%5BJournal%5D)">Fast robust automated brain extraction.</a> Hum Brain Map. 17, 143-155 (2002).</li>
<li>Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+optimization+for+the+robust+and+accurate+linear+registration+and+motion+correction+of+brain+images%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images.</a> Neuroimag. 17, 825-841 (2002).</li>
<li>Jenkinson, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+global+optimisation+method+for+robust+affine+registration+of+brain+images%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Image+Ana%22%5BJournal%5D)">A global optimisation method for robust affine registration of brain images.</a> Med Image Ana. 5, 143-156 (2001).</li>
<li>Woolrich, M. W., Ripley, B. D., Brady, M., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Temporal+autocorrelation+in+univariate+linear+modeling+of+FMRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Temporal autocorrelation in univariate linear modeling of FMRI data.</a> Neuroimag. 14, 1370-1386 (2001).</li>
<li>Beckmann, C. F., Jenkinson, M., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((General+multilevel+linear+modeling+for+group+analysis+in+FMRI%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">General multilevel linear modeling for group analysis in FMRI.</a> Neuroimag. 20, 1052-1063 (2003).</li>
<li>Woolrich, M. W., Behrens, T. E., Beckmann, C. F., Jenkinson, M., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multilevel+linear+modelling+for+FMRI+group+analysis+using+Bayesian+inference%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Multilevel linear modelling for FMRI group analysis using Bayesian inference.</a> Neuroimag. 21, 1732-1747 (2004).</li>
<li>Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thresholding+of+statistical+maps+in+functional+neuroimaging+using+the+false+discovery+rate%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimag%22%5BJournal%5D)">Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate.</a> Neuroimag. 15, 870-878 (2002).</li>
<li>Hart, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+fronto-limbic+activity+in+children+and+adolescents+with+familial+high+risk+for+schizophrenia.%5BTitle%5D)+AND+%22Psychiatry+Re%22%5BJournal%5D)">Altered fronto-limbic activity in children and adolescents with familial high risk for schizophrenia.</a> Psychiatry Re. 212, 19-27 (2013).</li>
<li>Hariri, A. R., Bookheimer, S. Y., Mazziotta, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modulating+emotional+responses%3A+effects+of+a+neocortical+network+on+the+limbic+system%5BTitle%5D)+AND+%22Neurorepor%22%5BJournal%5D)">Modulating emotional responses: effects of a neocortical network on the limbic system.</a> Neurorepor. 11, 43-48 (2000).</li>
<li>Gottesman, I. I., Gould, T. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+endophenotype+concept+in+psychiatry%3A+etymology+and+strategic+intentions%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Psyc%22%5BJournal%5D)">The endophenotype concept in psychiatry: etymology and strategic intentions.</a> Am J Psyc. 160, 636-645 (2003).</li>
<li>Glahn, D. C., Thompson, P. M., Blangero, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuroimaging+endophenotypes%3A+strategies+for+finding+genes+influencing+brain+structure+and+function%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Map%22%5BJournal%5D)">Neuroimaging endophenotypes: strategies for finding genes influencing brain structure and function.</a> Hum Brain Map. 28, 488-501 (2007).</li>
</ol>

Dr. Perkins ontvangt momenteel subsidieondersteuning van Janssen en is consultant voor Dainippon. In het verleden was Dr. Perkins wel of is lid geweest van het sprekersbureau van Eli Lilly en AstraZeneca. Dr. Perkins heeft eerder subsidies ontvangen van AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Otsuka, Eli Lilly, Janssen en Pfizer; en consulting- en educatieve vergoedingen van AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Eli Lilly, Janssen, Glaxo Smith Kline, Forest Labs, Pfizer en Shire. Alle andere auteurs verklaren geen biomedische financiële belangen of potentiële belangenconflicten te hebben.

Het aangepaste emotionele oddball-paradigma in de huidige studie heeft aangetoond dat het verschillen in neurale recrutering tijdens selectieve aandacht en emotionele verwerking kan oproepen bij kinderen en adolescenten met een risico op schizofrenie. Terwijl bestaande paradigma's die gebruik maken van de emotionele oddball-taak zijn gebruikt om neurale veranderingen in volwassen populaties met psychiatrische ziekten te onderzoeken8, kan het huidige paradigma bijzonder nuttig zijn voor het meten van kwetsbaarh...

Schizofrenie is een neurodevelopmentele stoornis met een bekende genetische component1,2 en met symptomen waaronder tekorten in zowel executieve als emotionele verwerking3,4. Er wordt aangenomen dat eerstegraadsverwanten een verhoogd risico hebben om schizofrenie te ontwikkelen en dat ze sommige van dezelfde neurocognitieve tekorten delen in zowel cognitieve als sociaal-emotionele domeinen5. Daarom verwachten we dat hersenactiviteit in regio's die geassocieerd zijn met executieve en emotionele verwerking kan zijn veranderd bij familieleden met risico voorafgaand aan het begin van klinische symptomen.
Eerdere studies hebben aangegeven dat zowel volwassenen met schizofrenie als volwassenen met familiaal hoog risico aberrante activiteit vertonen binnen executieve en emotionele verwerkingsnetwerken; het blijft echter onduidelijk hoe deze veranderingen zich tijdens de ontwikkeling voordoen. Aantonen dat deze veranderingen vroeg in het leven optreden, zal een cruciale eerste stap zijn in het begrijpen van de pathofysiologie van de stoornis. Daarom maakt deze studie gebruik van een emotioneel oddball-paradigma tijdens functionele MRI (fMRI)-scans om hersenactiviteit te meten tijdens het uitvoeren van een taak die zowel executieve als emotionele verwerking vereist bij adolescenten met risico op het ontwikkelen van schizofrenie. Oddball-paradigma's worden vaak gebruikt om de functie van fronto-striale circuiterie bij schizofrenie6 en bij personen met familiaal hoog risico7 te onderzoeken door selectieve aandachtsprocessen te meten die worden toegewezen aan taakrelevante doel stimuli. Hier is een standaard oddball-taak aangepast om taak-irrelevante aversieve en neutrale stimuli op te nemen die zijn aangetoond veranderingen in hersenactiviteit te veroorzaken bij patiënten met schizofrenie8.
Dit artikel meet functionele verschillen tussen gezonde adolescenten en adolescenten met een hoog familiaal risico op schizofrenie met behulp van een emotionele oddball-taak. Het taakontwerp is vergelijkbaar met dat gebruikt door Fichtenholtz en collega's9, maar de selectie van aversieve emotionele beelden is aangepast om geschikt te zijn voor kinderen tussen de 9-18 jaar. Het gebruik van deze taak tijdens functionele MRI maakte het mogelijk om specifieke hersengebieden te identificeren die patronen van hyperactivatie en hypoactivatie vertoonden bij kinderen en adolescenten met FHR voor schizofrenie, naast leeftijdsgerelateerde veranderingen in neurale activiteit tijdens de adolescentieontwikkeling.

<table><tbody><tr><td>3T MRI scanner</td><td>GE</td><td></td><td>BIAC 3T scanner (vervangen)</td></tr></tbody></table>

meting van fronto-limbische activiteit met een emotionele excentrieke task bij kinderen met familial hoog risico op schizofrenie

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

De adolescentie is een kritische ontwikkelingsperiode waarin de vroege symptomen van schizofrenie vaak naar voren komen. Eerstegraadsverwanten van mensen met schizofrenie die een familiaal hoog risico (FHR) hebben, kunnen vergelijkbare cognitieve en emotionele veranderingen vertonen. De neurologische veranderingen die ten grondslag liggen aan het ontstaan van deze symptomen blijven echter onduidelijk. Deze studie probeerde verschillen te identificeren in frontale, striatale en limbische regio's bij kinderen en adolescenten met FHR door functionele magnetische resonantie beeldvorming te gebruiken. Groepen van 21 kinderen en adolescenten met FHR en 21 gezonde controles voltooiden een emotionele oddball-taak die afhankelijk was van selectieve aandacht en de onderdrukking van taak-irrelevante emotionele informatie. De standaard oddball-taak werd aangepast om aversieve en neutrale afleiders te bevatten om mogelijke groepsverschillen in zowel emotionele als executieve verwerking te onderzoeken. Deze taak werd specifiek ontworpen om kinderen en adolescenten te laten voltooien door de moeilijkheidsgraad en het emotionele beeldmateriaal leeftijdsgebonden te houden. Verder demonstreren we een techniek voor geschikte fMRI-registratie voor kinderen en adolescenten. Dit paradigma kan ook worden toegepast in toekomstige studies om veranderingen in neurale activiteit te meten in andere populaties met veronderstelde ontwikkelingsveranderingen in executieve en emotionele verwerking.

Er waren geen verschillen tussen de groepen op basis van demografische kenmerken 20. Behavioral gegevens blijkt dat de doelgroep detectie taak is op een passend niveau van moeilijkheid voor kinderen en jongeren in de leeftijd van 9-18. In de huidige studie, controles correct geïdentificeerd 82,36% van de doelstellingen (SD = 0,14), en de familiale risicogroep correct geïdentificeerd 76,8% van de doelstellingen (SD = 0,17). Beide groepen vertoonden verminderde nauwkeurigheid bij het ​​identif...

Dit artikel beschrijft hoe de emotionele oddball-taak en fMRI kunnen worden gebruikt om hersenactiviteit te meten bij kinderen en adolescenten met een familiaal hoog risico op schizofrenie (FHR). FMRI werd gebruikt om verschillen in fronto-striato-limbische regio's te meten tijdens een emotionele oddball-taak. Kinderen met FHR vertoonden abnormale functionele activering tijdens de adolescentie.

Meting van Fronto-limbische activiteit met een emotionele Excentrieke Task bij kinderen met Familial hoog risico op schizofrenie

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Het algemene doel van deze procedure is het uitvoeren van MR-beeldvorming bij kinderen en adolescenten tijdens het uitvoeren van een emotionele oddball-taak. Dit wordt bereikt door eerst een emotionele oddball-taak te ontwerpen die geschikt is voor kinderen. De tweede stap is om de deelnemers de taak te laten oefenen in een gesimuleerde scanneromgeving.Vervolgens voeren de deelnemers dezelfde taak uit in de MRI-scanner. De laatste stap is het analyseren van de gedrags- en beeldvormingsgegevens. Uiteindelijk volgt functionele beeldvorming tijdens de emotionele oddball-taak.Bij eerstegraads bloedverwanten van personen met schizofrenie wordt deze methode gebruikt om een verminderde activering in het frontostriatale circuit en de respons op doelstimuli bij risicokinderen en -adolescenten aan te tonen. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het non-invasieve beeldvorming van de hersenen van kinderen en adolescenten mogelijk maakt terwijl zij cognitieve functies uitvoeren. Hoewel deze methode inzicht kan verschaffen in schizofrenie, kan zij ook worden toegepast op andere ontwikkelingspsychiatrische aandoeningen, zoals bipolaire stoornissen of autisme, of andere hersenaandoeningen, zoals posttraumatische stressstoornis.Over het algemeen zullen personen die nieuw zijn in het uitvoeren van deze methode moeite hebben, omdat er veel stappen komen kijken bij het opstellen van het experimentele ontwerp, het verkrijgen van de beelden, het programmeren van de analyse- en beeldbewerkingspipelines en het toepassen van de juiste experimentele ontwerpen op hun project. Deelnemende kinderen en personen met neuropsychiatrische aandoeningen ervaren daarnaast moeilijkheden, omdat de procedures vereisen dat zij stil blijven zitten tijdens een typische MRI-sessie terwijl zij gedragstaken uitvoeren. Bovendien vereisen de procedures een duidelijke communicatie en informatieoverdracht tussen de experimentator en de deelnemer, wat een aanzienlijke hoeveelheid training noodzakelijk maakt.Gebruik als eerste de Siegel-software om een event-based gedragstaak te genereren die zeldzame doelstimuli presenteert, zoals een cirkel binnen een reeks vaker voorkomende standaardstimuli, zoals gehusselde afbeeldingen. Selecteer een set aversieve stimuli en een set neutrale stimuli uit de International Effective Picture System-database. Deze afbeeldingen zijn beoordeeld op een schaal van één tot negen, waarbij hogere getallen duiden op een hoger positief niveau van valentie en arousal.Selecteer een set afbeeldingen die leeftijdsadequaat zijn voor de studiegroep, zoals foto's van slangen, spinnen of andere dieren. Programmeer het taakscript zodat afbeeldingen in een pseudo-gerandomiseerde volgorde gedurende 1.500 milliseconden worden gepresenteerd, met een gemiddelde inter-stimulus interval van 500 milliseconden tussen de doelstimuli en taak-irrelevant neutrale afbeeldingen; presenteer deze laatste niet vaker dan elke 15 seconden en laat ze ongeveer 4% van de stimuli vormen. Zorg voor jittering van de event-onset tijden om een betere resolutie van de hemodynamische responsfunctie te verkrijgen. Maak in totaal acht sets afbeeldingen, één voor elk van de acht functionele runs.Werving van deelnemers tussen de negen en 18 jaar die een familiaal hoog risico op psychose hebben, evenals gezonde controlegroepen. Verkrijg geïnformeerde toestemming van de deelnemers of wettelijke voogden en instemming van minderjarigen die deelnemen aan het onderzoek. Begin met het plaatsen van de deelnemers in een mock-MRI-scanner om hen te laten wennen aan de MRI-omgeving.Zorg vervolgens dat zij de instructies voor de taak begrijpen en speel een geluidsopname van scannergeluid af terwijl zij een oefenronde van de gedragstaak voltooien. Laat de deelnemer hetzelfde MRI-veilige invoerpaneel gebruiken dat tijdens de eigenlijke scan zal worden gebruikt en instrueer hen om met hun wijsvinger op één knop te drukken als reactie op alle doelstimuli en met de middelvinger op een andere knop voor alle overige stimuli. Zodra de proefpersoon zich op zijn gemak voelt in de mock-scanner, plaatst u hen in een 3.0 Tesla MRI-scanner.Verkrijg eerst een set structurele beelden, inclusief een 3D co-planner anatomisch T1-gewogen beeld, met behulp van een spoiled gradient recalled acquisition pulsserie. Verkrijg vervolgens functionele beeldingsgegevens met een gradient echo echo planner imaging-serie met volledige hersenbedekking. Om de hersenactiviteit tijdens de gedragstaak te meten, wordt deze beeldingsserie gebruikt voor elke run van de gedragstaak; voer de taak uit in acht functionele runs van elk ongeveer vier minuten, bestaande uit 120 beeldingstijdspunten.Begin de analyse door de beelden voor te bewerken: open de FMRI expert analysis tool binnen de FSL-software en selecteer first level analysis en pre stats. Selecteer vervolgens in het tabblad data het aantal invoerbeelden en het pad naar elk van de MR-beelden. Stel daarnaast de uitvoermap in.Voer de totale volumes, het aantal verwijderde acquisities en de TR in. Stel vervolgens, in het tabblad 'pre stats', de bewegingscorrectie in op 'MFL spatial smoothing full' met een 'half maximum' van 5 mm en selecteer 'slice timing correction'. Selecteer geen 'B zero UN warping' en 'intensity normalization', maar selecteer wel 'BET brain extraction' en 'high-pass temporal filtering'. Voer daarna, in het tabblad 'registration' voor het hoofd structurele beeld, het pad naar de 'skull stripped T one'-scan van het subject in.Gebruik een lineaire normale zoekopdracht met ten minste zes vrijheidsgraden. Selecteer vervolgens de standaardruimte en voer het pad naar het MNI Atlas-beeld in. Gebruik een normale lineaire zoekopdracht met 12 vrijheidsgraden en sluit deelnemers uit met een hoofdbeweging van meer dan drie millimeter.Om nu gegevens tussen taakcondities binnen één run te vergelijken, selecteert u first level analysis, stats en post stats. Stel in het tabblad data het aantal inputs in en voer het pad naar elk van de MR-beelden en de outputmap in. Voer het totaal aantal volumes, het aantal verworpen acquisities en de TR in. Selecteer vervolgens in het tabblad stats de opties use film, pre whitening en full model setup.Stel het aantal oorspronkelijke EV's gelijk aan het aantal taakcondities. Selecteer voor elke conditie het aangepaste drie-kolomsformaat uit het menu met basisvormen en de double gamma HRF uit het convolutiemenu, en selecteer het tekstbestand met het formaat van de taaktiming. Dit tekstbestand bevat drie kolommen met één vermelding voor elk event.De eerste kolom moet het starttijdstip bevatten. De tweede kolom moet de duur bevatten en de derde het gewicht van de gebeurtenis. Maak nu in het tabblad 'contrast and F test' één contrast aan voor elke testconditie en vergelijking; selecteer vervolgens in 'post stats' de optie 'cluster' uit het drempelwaarde-menu en stel de Z-drempelwaarde en de cluster P-drempelwaarde respectievelijk in op 2.3 en 0.05.Select vervolgens in het registratietabblad 'main structural image' en voer het pad naar de subject-schedel in. Stripped T one image. Gebruik een lineaire normale zoekopdracht met ten minste zes vrijheidsgraden en selecteer 'standard space'.Voer het pad naar het MNI Atlas-beeld in en gebruik een normale lineaire zoekopdracht met 12 vrijheidsgraden. Vergelijk vervolgens voor de analyse op het tweede niveau de gegevens tussen de runs. Selecteer voor elke taakconditie de analyse en statistieken op hoger niveau, samen met de post-statistieken.Selecteer vervolgens in het tabblad 'data' de optie dat de inputs directories van een lager niveau zijn. Stel het aantal inputs in en voer het pad naar elk van de MR-beelden in. Voer daarnaast een pad voor de outputdirectory, het totaal aantal volumes van verworpen acquisities en de TR in. Wijzig in het tabblad 'stats' de optie 'mixed effects flame 1' naar 'fixed effects'.Select via de modelinstellingswizard 'single group average' en klik op verwerken. Selecteer vervolgens in het tabblad 'post ads' de optie 'cluster' in het drempelwaardemenu en stel de Z-drempelwaarde en de cluster P-drempelwaarde respectievelijk in op 2.3 en 0.05. Om nu de gegevens tussen proefpersonen voor elke taakconditie over alle runs te vergelijken, selecteert u 'higher level analysis' en 'stats plus post stats'.Selecteer in het tabblad 'data' de 3D COPE-afbeeldingen uit de mappen van de voeten als inputs. Stel het aantal inputs in en voer het pad naar elk van de afbeeldingen in. Voer de outputmap, het totaal aantal volumes, het aantal weggegooide acquisities en de TR in. Selecteer vervolgens in het tabblad 'stats' de volledige modelinstelling.Stel het aantal EV's gelijk aan het aantal groepsvariabelen en covariabelen. Voer de waarden voor elk subject in voor elke ev. Voer ten slotte, in contrast, F-toetsen uit.Voeg een contrast toe voor elke testvariabele en voor elk contrast. Stel voor elke testvariabele het contrast in door er een te selecteren in de kolom onder de betreffende ev. Stel voor elk contrast de eerste waarde in op één en de tweede op min één.Select vervolgens in de post-statistieken 'cluster' in het vervolgkeuzemenu voor drempelwaarden en stel de Z-drempelwaarde en de cluster P-drempelwaarde respectievelijk in op 2.3 en 0.05. Hier kunnen we activatiekaarten zien die de verschillen tussen de groepen weergeven. Hier vertoonde de familiaire hoogrisicogroep een grotere activatie dan de controlegroep tijdens de verwerking van het doelwit.In deze gebieden vertoonden de controles een grotere activatie dan de groep met een familiaal hoog risico tijdens de verwerking van het doelstimulus. Hier vertoonde de groep met een familiaal hoog risico meer activatie dan de controles tijdens het contrast aversief versus neutraal, en hier vertoonden de controles meer activatie dan de groep met een familiaal hoog risico tijdens het contrast aversief versus neutraal; deze activatiekaarten toonden leeftijdsgerelateerde groepsverschillen. De hier getoonde gebieden hebben een sterkere positieve correlatie met de leeftijd in de groep met een familiaal hoog risico dan in de controles tijdens de verwerking van het doelstimulus.Hier zien we gebieden met een sterkere positieve correlatie met leeftijd bij de controlegroep dan bij de familiale hoogrisicogroep tijdens de aversieve stimulus. Contrast groter dan neutraal. Vergeet niet dat het werken met personen in de scanneromgeving uiterst riskant kan zijn. Voorzorgsmaatregelen, zoals MRI-veiligheidsscreening en passende veiligheids- en comfortmaatregelen en training, moeten altijd worden getroffen bij het uitvoeren van deze procedure.Deze techniek heeft tevens geleid tot een nieuwe methode voor het visualiseren van abnormale neurale processen bij hersenaandoeningen zoals schizofrenie, autisme en posttraumatische stressstoornis. Bij het uitvoeren van deze procedure is het belangrijk om met de deelnemers te communiceren om hen te helpen kalm en gefocust te blijven. Zodra de techniek onder de knie is, kan deze in twee uur worden voltooid mits deze correct wordt uitgevoerd.Na deze procedure kunnen andere methoden, zoals EEG, worden uitgevoerd om aanvullende vragen over neurosynchronie in vergelijkbare cohorten te beantwoorden.

measurement-fronto-limbic-activity-using-an-emotional-oddball-task

Research

JoVE Journal

Behavior

Gedrag

We presenteren een protocol dat het onderzoek naar de neurale correlaten van bewuste en automatische emotie regulatie, met behulp van functionele magnetische resonantie beeldvorming toelaat. Dit protocol kan gebruikt worden bij gezonde deelnemers, zowel jonge als oudere, maar ook in de klinische patiënten.

Brain Imaging Onderzoek van de neurale correlaten van emotie-regulatie

We presenteren een protocol dat het onderzoek naar de neurale mechanismen bemiddelende de schadelijke invloed van emotie op cognitie, met behulp van functionele magnetische resonantie beeldvorming toelaat. Dit protocol kan gebruikt worden met zowel gezonde en klinische deelnemers.

Brain Imaging Onderzoek van de aantasting effect van emotie op cognitie

Het doel van ons onderzoek is om gedrag te correleren met hersenactiviteit. Nauwkeurige gedragsmaatregelen en beeldvormende technieken stellen ons in staat de hersenen-gedrag relaties toe te lichten.

Correleren Behavioral Reacties op fMRI-signalen van de Mens prefrontale cortex: Het onderzoeken van cognitieve processen met behulp van Task Analyse

Dit protocol presenteert een nieuwe methodologie voor de neurale decodering van intentie van vrij bewegende zuigelingen tijdens ongescripte sociale interactie met een acteur. Neurale activiteit wordt verkregen met behulp van niet-invasieve, hoge-dichtheid actieve schedel-elektro-encefalografie (EEG). Kinematische gegevens worden verzameld met behulp van inertiale meeteenheden en aangevuld met gesynchroniseerde video-opnamen.

A Novel Experimentele en analytische benadering van de Multimodal Neural Decoding of Intent Gedurende sociale interactie in Vrij-gedragen Human Zuigelingen

Het emotionele Stroop-effect (ESE) is het resultaat van langere benamingslatenties voor inktkleuren van emotiewoorden dan die van neutrale woorden. Dit rapport verwijst naar mogelijke bronnen van verwarring en bevat een modaal experiment dat de middelen biedt om deze te beheersen.

De emotionele Stroop Taak: Het beoordelen van de cognitieve prestaties onder Blootstelling aan emotionele inhoud

Een EEG experimentele protocol is ontworpen om de wisselwerking tussen bewust en onbewust representaties van emotionele gezichten duidelijk bij patiënten met Asperger. De techniek suggereert dat patiënten met het syndroom van Asperger hebben tekorten in de niet-bewuste voorstelling van emotionele gezichten, maar hebben vergelijkbare prestaties in de bewuste voorstelling met gezonde controles.

Bewuste en niet-bewuste vertegenwoordigingen van emotionele gezichten in het Syndroom van Asperger

Een gedetailleerd protocol voor een experimentele paradigma om de effectiviteit waarmee de kinderen te regelen emotie wordt beschreven beoordelen. Kinderen worden willekeurig toegewezen aan specifieke emotie regulatie strategieën, negatieve emoties worden opgewekt met filmfragmenten, en veranderingen te gebruiken in de daaropvolgende psychofysiologie index van de mate waarin de regulatie van emoties effectief is.

Psychofysiologische beoordeling van de effectiviteit van Emotion verordening Strategies in Childhood

Dit protocol is ontworpen voor het meten van beloning anticipatie en verwerking bij jonge kinderen met en zonder autisme. Het protocol is in het bijzonder ontworpen om te bestuderen van de neurale correlaten van beloning tijdens sociale en nonsocial voorwaarden voor beloning tussen de voorwaarden van de beheersing.

Een Protocol van de elektrofysiologie bij maatregel beloning anticipatie en verwerking bij kinderen

Hier presenteren we een protocol om een verscheidenheid aan gedragstests uit te voeren bij runderen die zijn ontworpen om emoties te evalueren. Een batterij van gedragstests (open veldtest, schriktest, rund nul doolhof, exit snelheid, pen score, en parachute score) werden uitgevoerd om verschillende componenten van dierlijke temperament te evalueren.

Het gebruik van traditionele angsttests om verschillende emotionele circuits bij runderen te evalueren

We introduceren een protocol voor het onderzoeken van de neurale correlaten van een cognitieve emotieregulatietaak, namelijk cognitieve herwaardering, met behulp van functionele magnetische resonantie beeldvorming. Dit protocol werd gebruikt bij patiënten met een obsessief-compulsieve stoornis en gezonde controles, maar kan ook worden gebruikt in andere klinische monsters.

Onderzoek naar de neurale correlaten van cognitieve herwaardering bij obsessief-compulsieve stoornis met behulp van taakgebaseerde functionele magnetische resonantiebeeldvorming

Verken hersenactiviteit bij kinderen met familiaal hoog risico op schizofrenie met fMRI tijdens een emotionele oddball taak. Deze methode onthult afwijkende fronto-striato-limbische activatiepatronen.

Meting van Fronto-limbische activiteit met een emotionele Excentrieke Task bij kinderen met Familial hoog risico op schizofrenie (Video) | JoVE Journal

Meting van Fronto-limbische activiteit met een emotionele Excentrieke Task bij kinderen met Familial hoog risico op schizofrenie

Meer video's verkennen