Pomiar aktywności neuronalnej i behawioralnej podczas trwających skomputeryzowanych interakcji społecznych: badanie potencjałów mózgu związanych ze zdarzeniami
15 listopada 2014
Badania nad wykluczeniem społecznym ogromnie się rozwinęły w ostatnich latach. Wraz z rozwojem tej dziedziny konieczne jest opracowanie zaawansowanych metodologii pozwalających na jednoczesny pomiar wyników neuronalnych i behawioralnych podczas wykluczenia społecznego. Protokół ten wykorzystuje potencjały mózgu związane ze zdarzeniami do rejestrowania bieżącej aktywności neuronalnej podczas skomputeryzowanych interakcji społecznych.
Ogólnym celem tej procedury jest uzyskanie pomiarów zarówno aktywności neuronalnej, jak i zgłaszanych przez siebie stanów uczuciowych podczas skomputeryzowanych interakcji społecznych. Osiąga się to poprzez stworzenie najpierw skomputeryzowanych bodźców dla programu. Drugim krokiem jest zaprogramowanie skomputeryzowanej interakcji społecznej z cyberkulą.
Następnie aktywność neuronalna uczestnika jest rejestrowana podczas interakcji społecznej. Ostatnim krokiem jest przetworzenie danych neuronowych w trybie offline po zakończeniu protokołu cyber ball. Ostatecznie, protokół cyber ball związany ze zdarzeniem służy do pokazania aktywności neuronalnej związanej z każdym momentem w trwającej dynamicznej interakcji społecznej.
Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami, takimi jak kwestionariusze po interakcji lub technologia FMRI, jest to, że technika ta pozwala na badanie każdego typu zdarzenia w ramach interakcji, a także dynamicznej aktywności neuronalnej w ramach każdego zdarzenia i między zdarzeniami. Aby rozpocząć, użyj programu do edycji zdjęć, aby stworzyć indywidualne obrazy dla każdej części rzutów w cyberball. Podziel każdy z rzutów od gracza do gracza na poszczególne klatki rzutów, które są wyświetlane jedna po drugiej.
Następnie dodaj dowolne etykiety, nazwy lub zdjęcia do każdej pojedynczej klatki rzutu. Dołącz obraz przedstawiający uczestnika jako dolnego gracza na ekranie. Zwróć uwagę, która klatka w każdej sekwencji rzutu jest ramką informacyjną dla tego rzutu.
Jest to pierwsza klatka w sekwencjach rzutów, która dostarcza graczom informacji o konkretnym miejscu docelowym rzutu. Upewnij się, że na ekranie znajdują się sekwencje rzutów tworzące rzut od każdego gracza do każdego innego gracza. Każda sekwencja rzutu powinna mieć taką samą liczbę ramek rzutu, a ramka informacyjna powinna być odnotowana na każdej z nich.
Następnym krokiem jest utworzenie pliku sekwencji za pomocą oprogramowania do prezentacji bodźców, aby szczegółowo opisać dokładną sekwencję wydarzeń w interakcji społecznej cyber ball. Dla pliku sekwencji określ określone klatki rzutu, chronometraż klatek na ekranie i sekwencjonowanie klatek. Określ również charakter zdarzenia, reakcję wymaganą przez uczestnika i ogólną kolejność zdarzeń.
Aby stworzyć pożądaną interakcję, określ wszystkie wyżej wymienione szczegóły w kodzie programowania. Dla każdego zdarzenia w pliku sekwencji i powtórz kroki dla każdej sekwencji. Utworzony plik Następnie uporządkuj każdą z ramek rzutu we właściwej kolejności w pliku sekwencji, tak aby pierwszy rzut piłką został zakończony bezbłędnie od jednego gracza do drugiego.
Utwórz podobnie uporządkowane sekwencje w pliku dla każdego typu rzutu wśród graczy, tak aby każdy typ rzutu był reprezentowany w pliku sekwencji. Wstaw znacznik związany ze zdarzeniem. Każdorazowo w pliku sekwencyjnym prezentowana jest ramka informacyjna, tak aby prezentacja tej ramki mogła być zaznaczona w pliku.
Zapisywanie aktywności neuronowej uczestnika koduje ten znacznik, aby przedstawić charakter wydarzenia za pomocą liczb do reprezentowania graczy. Jeśli lewy gracz jest graczem numer jeden, gracz na dole jest graczem numer dwa, a prawy gracz jest graczem numer trzy. Kod od jednego do trzech jest używany do reprezentowania rzutu od gracza po lewej stronie do gracza po prawej, aby umożliwić uczestnikowi swobodny wybór, który gracz otrzyma następny rzut po utworzeniu przez uczestnika.
Jeśli to instrukcje, ludzki uczestnik będzie miał panel odpowiedzi lub mysz, aby wybrać następną akcję. Po otrzymaniu piłki do utwórz pętle i instrukcje if then w pliku sekwencji, aby reprezentować żądaną akcję gry i pozwolić programowi odpowiednio przejść do następnego wydarzenia, niezależnie od wyborów ludzkiego uczestnika. Następnie zainicjuj liczniki w programie, aby zmienić charakter gry tak, aby program nie stał się widoczny dla ludzkiego gracza.
Użyj tych liczników, aby zmienić akcję gry i usunąć schematy gry w trakcie gry, aby lepiej stworzyć wrażenie spontanicznej gry na żywo wśród graczy. Na koniec opracuj różne pliki sekwencji, aby badać różne typy interakcji społecznych. Spraw, aby te interakcje były w dużej mierze inkluzywne dla wyłącznych lub częściowo włączających lub wyłącznych dla ludzkiego uczestnika, w zależności od charakteru pytania badawczego.
Aby rozpocząć zapisy neuroelektryczne, należy przygotować uczestników do elektroencefalografii lub EEG zgodnie z wytycznymi Towarzystwa Badań Psychofizjologicznych. Po założeniu nasadki elektrody na głowę uczestnika i przygotowaniu elektrod, odnieś elektrody online do elektrody umieszczonej w punkcie środkowym. Następnie umieść wyśrodkowane elektrody srebrne, chlorkowe srebra powyżej i poniżej prawej orbity oraz w pobliżu zewnętrznego kampusu każdego oka i zbierz pionową i poziomą bipolarną aktywność elektrograficzną
.Aby monitorować ruchy gałek ocznych, rejestruj aktywność EEG za pomocą oprogramowania do analizy EEG w celu dalszego przetwarzania danych neuronowych. Kiedy będziesz gotowy do rozpoczęcia testowania, poinstruuj uczestnika, aby usiadł wygodnie i odpowiedział naciśnięciem przycisku, aby określić, gdzie rzucić piłkę po otrzymaniu rzutu w interakcji. Uruchom program cyber ball na prezentacji bodźca i rozpocznij nagrywanie na akwizycji danych EEG, komputerowy zapis aktywności EEG przez cały czas trwania interakcji z cyber ballem.
Po ustaniu interakcji przestań rejestrować dane EEG. Po sesji zdejmij czepek EEG i zapewnij uczestnikowi pełne podsumowanie na temat natury protokołu cyber ball i celu manipulacji interakcjami społecznymi. Aby rozpocząć przetwarzanie danych, popraw mruganie oczami.
Wykorzystując filtr przestrzenny, ta wieloetapowa procedura generuje średnie mrugnięcie oczami przy użyciu analizy składowych zasadniczych, aby stworzyć filtr, który jest szczególnie czuły na mrugnięcia oczami. Następnie utwórz epoki zablokowane bodźcem względem znacznika zdarzenia, który został wstawiony do ciągłego pliku EEG. Uruchom te epoki od minus 900 milisekund do 1800 milisekund względem wstawionego znacznika, co jest równoważne całemu czasowi trwania każdego rzutowania sześciu klatek przy użyciu opcji przekształcania danych poprawnej dla różnic linii bazowej między epoką, usuwając średnią aktywność linii bazowej przed bodźcem z każdej LOPA.
Przefiltruj epoki i odrzuć wszystkie epoki z artefaktami elektrycznymi, które przekraczają plus lub minus 75 mikrowoltów. Następnie uśrednij odpowiedzi neuronowe dla każdego typu zdarzenia w blokach zadań cyberball, połącz różne typy zdarzeń, aby utworzyć trzy główne kategorie zdarzeń. Rzuty do uczestnika od któregokolwiek z pozostałych graczy Rzuty od uczestnika do któregokolwiek z pozostałych graczy i rzuty bez uwzględnienia uczestnika między dwoma innymi graczami.
Na koniec połącz wydarzenia od skomputeryzowanych graczy w typy wydarzeń, które najbardziej interesują rzucanie do ludzkiego uczestnika lub inkluzjonariusza i rzuty od ludzkiego uczestnika lub osoby wykluczającej. Ten wykres przedstawia reprezentatywne kształty fal ERP według typu rzutu i typu bloku. Lewy wykres przedstawia przebiegi w FCZ, który jest przednim, centralnym miejscem linii środkowej, a prawy wykres przedstawia przebiegi w pz, który jest miejscem ciemieniowej linii środkowej.
Wykres pokazuje różnice w dwóch komponentach ERP, N dwa i P trzy w oparciu o charakter wydarzenia społecznego, a nie ogólny charakter interakcji społecznej. Zmiany w aktywności neuronalnej w trakcie interakcji społecznej można zastosować do różnych komponentów ERP i lokalizacji elektrod, jak pokazano na wykresie fali dla FCZ i pz. Zarówno składowe N dwa, jak i P trzy wykazują większe amplitudy na wcześniejszym etapie procesu wykluczania w porównaniu z późniejszymi składnikami procesu wykluczania Zgodnie z tą procedurą.
Inne metody, takie jak zróżnicowanie charakteru interakcji w celu uwzględnienia większej liczby graczy, różne stopnie włączenia i wykluczenia lub umożliwienie uczestnikom bycia świadkiem wykluczenia przed zaangażowaniem się w interakcję społeczną, można zastosować, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania, takie jak: jak szybko wzorce aktywności neuronalnej odbudowują się po różnych epizodach wykluczenia? Czy liczba partnerów wpływa na aktywność związaną z wykluczeniem i czy bycie świadkiem wykluczenia zmienia własną reakcję neuronalną na wykluczenie?
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
To badanie koncentruje się na mierzeniu aktywności neuronowej i samoopisanych uczuć podczas komputerowych interakcji społecznych, szczególnie z wykorzystaniem protokołu cyber ball. Metodologia ma na celu uchwycenie zarówno zachowań, jak i wyników neuronowych w kontekście wykluczenia społecznego.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauka
- Psychologia behawioralna
- Studia nad interakcjami społecznymi
Tło
- Badania nad wykluczeniem społecznym znacznie się zwiększyły.
- Rozumienie reakcji neuronowych podczas interakcji społecznych jest kluczowe.
- Potencjały mózgu związane z wydarzeniami zapewniają wgląd w trwającą aktywność neuronową.
- Jednoczesne mierzenie wyników neuronowych i behawioralnych jest niezbędne.
Cel badania
- Opracowanie protokołu pomiaru aktywności neuronowej podczas interakcji społecznych.
- Ocenienie samoopisanych uczuć w odpowiedzi na wykluczenie społeczne.
- Wykorzystanie protokołu cyber ball do dynamicznej analizy interakcji społecznych.
Zastosowanie metod
- Stworzenie komputerowych bodźców do interakcji społecznych.
- Programowanie interakcji społecznych cyber ball.
- Rejestrowanie aktywności neuronowej uczestników podczas interakcji.
- Przetwarzanie danych neuronowych offline po zakończeniu protokołu.
Główne wyniki
- Aktywność neuronowa jest rejestrowana w czasie rzeczywistym podczas interakcji społecznych.
- Potencjały związane z wydarzeniami ujawniają wgląd w efekty wykluczenia społecznego.
- Samoopisana uczucia koreluje z reakcjami neuronowymi.
- Protokół pokazuje dynamiczną naturę interakcji społecznych.
Konkluzje
- Badanie skutecznie mierzy wyniki neuronowe i behawioralne.
- Wyniki przyczyniają się do zrozumienia wpływu wykluczenia społecznego.
- Metodologia może być zastosowana do dalszych badań w dziedzinie neuronauki społecznej.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Understanding the temporal dynamics of social exclusion provides mechanistic insights into behavioral health pathways relevant to neuropsychiatric drug discovery. Real-time neural and behavioral measurement during dynamic social interactions enables de-risking of target hypotheses related to social cognition and emotional regulation. This approach supports predictive confidence in early discovery by linking neural biomarkers to behavioral outcomes in disease-relevant systems.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses involving social cognition pathways through moment-to-moment neural tracking during exclusion events.
- Operational Value: Provides quantitative neural readouts (ERP components) that clarify target engagement and pathway modulation in preclinical models.
- Predictive Value: Supports portfolio triage by correlating neural dynamics (N2, P3 amplitudes) with self-reported behavioral states across exclusion/inclusion conditions.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Generates standardized, stimulus-locked neural epochs time-locked to social event markers for reproducible compound screening.
- Quantitative Output: Delivers averaged ERP waveforms across event types (inclusionary/exclusionary throws) enabling dose-response or target modulation analysis.
- Scalability: Protocol adaptation via sequence files allows high-throughput testing of varied social interaction parameters across multiple experimental conditions.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase neural mechanisms to preclinical validation by capturing dynamic brain-behavior correlations during ongoing social challenges.
- Biomarker Alignment: ERP components (N2, P3) at FCz and Pz sites serve as translatable neural indices of social exclusion sensitivity for target validation.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables early detection of target-mediated changes in social information processing, reducing late-stage attrition due to unanticipated behavioral effects.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by providing real-time neural and behavioral readouts that inform target validation and assay development for neuropsychiatric indications.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of social neural pathways by isolating event-related brain activity during specific social moments (inclusion/exclusion).
- Screening: Enables assay standardization through stimulus-locked epochs and artifact rejection (≤75 µV) ensuring reliable neural signal detection across test conditions.
- Analytics: Delivers quantitative ERP measurements (N2, P3 amplitudes) that allow comparison of neural responses across experimental blocks and conditions.
- Translational Research: Connects neural dynamics to behavioral outcomes, supporting biomarker-aligned progression from discovery to preclinical evaluation.
- Enterprise Reuse: Protocol flexibility via customizable sequence files supports reuse across projects studying varied social interaction parameters without redevelopment.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in social cognition targets by providing time-resolved neural correlates of exclusion processing.
- Operational Value: Standardizes neural data acquisition and preprocessing (eye blink correction, baseline normalization, epoch averaging) for reproducible results.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by linking target modulation to measurable changes in social information processing networks.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of compounds based on effects on neural biomarkers of social sensitivity and emotional regulation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in EEG acquisition, event-related potential analysis, and social neuroscience paradigms.
- Dependent on stimulus presentation software capable of millisecond-precise timing and marker insertion for neural event locking.
- Necessitates standardization of electrode placement (FCz, Pz), referencing, and ocular artifact correction across sites and operators.
- Adaptation considerations include modifying sequence files to alter inclusion/exclusion frequency, duration, and timing for different research questions.
- Practical limitations include sensitivity to muscle artifacts during button presses and need for sufficient trial counts per condition to achieve reliable ERP averages.
