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Artigo de método

Interrupção do lóbulo Frontal sincronia Neural durante controle cognitivo por intoxicação alcoólica

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⸱

DOI:

10.3791/58839

⸱

6 de fevereiro de 2019

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychology, San Diego State University, 2Department of Radiology, University of California San Diego, 3Department of Neurosciences, University of California San Diego, 4San Diego State University/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology

Neste artigo

Resumo

Este experimento usa um método de magnetoencefalografia anatomicamente restrita (aMEG) para examinar o cérebro oscilatório dinâmica e sincronia funcional de longo alcance durante o noivado de controle cognitivo em função da intoxicação alcoólica aguda.

Resumo

Tomada de decisão depende de interações dinâmicas de regiões distribuídas, principalmente frontal do cérebro. Extensas evidências de estudos de ressonância magnética funcional (fMRI) indicam que o cingulado anterior (ACC) e os córtices pré-frontal laterais (latPFC) são essenciais nós subserving controle cognitivo. No entanto, devido a sua limitada resolução temporal, fMRI não reflete com precisão o calendário e a natureza de sua interação presumida. O presente estudo combina modelagem fonte distribuído do sinal temporalmente precisos magnetoencefalografia (MEG) com ressonância magnética em forma de "cinema do cérebro", para: (1) estimativa as áreas corticais envolvidas no controle cognitivo ("onde"), (2) caracterizar sua sequência temporal ("quando") e (3) quantificar a dinâmica oscilatória de suas interações neurais em tempo real. Interferência de Stroop foi associada com maior poder de evento-relacionado theta (4-7 Hz) da CCA durante a detecção de conflitos, seguida de sensibilidade sustentada às demandas cognitivas na ACC e latPFC durante a preparação de integração e resposta. Uma análise de bloqueio de fase revelou co-oscillatory interações entre estas áreas indicando sua maior sincronia neural em banda theta durante os ensaios de incongruentes indutora de conflito. Estes resultados confirmam que as oscilações de theta são fundamentais para a sincronização de longo alcance, necessária para a integração de influências de cima para baixo durante controle cognitivo. MEG reflete a atividade neural diretamente, que o torna adequado para manipulações farmacológicas em contraste com fMRI sensível a vasoativas confunde. No presente estudo, bebedores sociais saudáveis receberam uma dose moderada de álcool e placebo em um projeto dentro de assunto. Intoxicação aguda atenuadas poder de theta de Stroop conflito e desregulação co oscilações entre a ACC e latPFC, confirmando que o álcool é prejudicial para a sincronia neural subserving controle cognitivo. Interfere com o comportamento objetivo-dirigido que pode resultar em autocontrole deficiente, contribuindo para beber compulsivo. Em suma, este método pode fornecer insights sobre interações em tempo real durante o processamento cognitivo e pode caracterizar a sensibilidade seletiva desafio farmacológico através de redes neurais pertinentes.

Introdução

O objetivo geral deste estudo é examinar os efeitos da intoxicação aguda de álcool em alterações espaço-temporais na dinâmica oscilatória de cérebro e integração funcional de longo alcance durante controle cognitivo. O trabalhador assalariado multimodal imagem abordagem combina magnetoencefalografia (MEG) e ressonância magnética estrutural (MRI) para fornecer uma visão geral sobre a base neurológica da tomada de decisão com alta precisão temporal e ao nível de um sistema interativo.

Comportamento flexível torna possível adaptar-se às novas exigências contextuais e estrategicamente alternar entre diferentes tarefas e requisitos de acordo com os propósitos e objetivos. A capacidade de suprimir respostas automáticas em favor de ações relevantes para a meta, mas não habitual é um aspecto essencial do controle cognitivo. Extensas evidências sugerem que ele é subserved por uma rede cortical predominantemente frontal do córtex cingulado anterior (ACC) como um nó central desta rede interativa1,2,3,4. Enquanto a conectividade anatômica abundante entre a ACC e córtices frontais laterais é bem descrita5,6, as características funcionais da comunicação entre estas regiões durante controle cognitivo, seleção de resposta e execução, são mal compreendido.

O conflito altamente influente teoria7,8 de monitoramento propõe que controle cognitivo surge de uma interação dinâmica entre os córtices pré-frontal medial e laterais. Esta conta propõe que o ACC monitora o conflito entre concorrentes representações e envolve o córtex pré-frontal lateral (latPFC) para implementar o controle de resposta e otimizar o desempenho. No entanto, essa conta é baseada principalmente sobre os estudos de MRI (ressonância magnética) funcionais usando o sangue oxigenação nível dependente (BOLD) sinal. O sinal BOLD fMRI é uma ferramenta de mapeamento espacial excelente, mas sua resolução temporal é limitada porque reflecte alterações hemodinâmicas regionais mediadas por acoplamento neurovascular. Como resultado, as alterações do sinal bold (realce) se desdobrar em uma muito mais lenta escala de tempo (em segundos) que o subjacente de eventos neurais (em milissegundos)9. Além disso, o sinal bold (realce) é sensível ao vasoativas efeitos10 do álcool e pode não representar fielmente a magnitude de mudanças neurais, que o torna menos adequados para estudos de intoxicação alcoólica aguda. Portanto, a interação presumida entre os córtices pré-frontal medial e laterais e sua sensibilidade à intoxicação por álcool precisa ser examinado por métodos que registram eventos neurais de forma temporalmente precisa. MEG tem uma excelente resolução temporal, desde que diretamente reflete correntes pós-sinápticas. A metodologia de MEG (aMEG) anatomicamente restrito empregada aqui é distribuída de uma abordagem multimodal que combina modelagem de origem do sinal MEG com ressonância magnética. Permite a estimativa de onde que as conflito e bebidas relacionadas ao cérebro oscilatório mudanças estão ocorrendo e para entender a sequência temporal ("quando") dos componentes neurais envolvidos.

Tomada de decisão baseia-se na interação entre regiões do cérebro distribuídos dinamicamente envolvidos para lidar com exigências de aumentada de controle cognitivo. Uma maneira de estimar as alterações relacionadas a eventos em sincronia de longo alcance entre duas regiões corticais é para calcular a sua fase de acoplamento como um índice de suas oscilações co11,12. O presente estudo aplicado uma bloqueio de fase de análise para testar o princípio básico do conflito monitoramento teoria examinando as interações co-oscillatory entre a ACC e latPFC. Oscilações neurais na escala do theta (4-7 Hz) são associadas com o controle cognitivo e foram propostas como um mecanismo fundamental de suporte a sincronização de longo alcance necessária para o processamento cognitivo de cima para baixo13,14, 15,16. Eles são gerados em áreas pré-frontal em função da dificuldade da tarefa e são significativamente atenuados por intoxicação aguda de álcool17,18,19,de20.

A longo prazo ingestão excessiva de álcool está associado com uma variedade de déficits cognitivos pré-frontal circuitos, sendo especialmente afetada21,22. Intoxicação aguda de álcool é prejudicial para o controle cognitivo sob condições de maior dificuldade, ambiguidade ou aqueles que induzem resposta incompatibilidade17,23,24. Por que afetam a tomada de decisão, álcool pode interferir com o comportamento objetivo-dirigido, pode resultar em pobre auto-controle e beber aumentado e também pode contribuir para tráfego ou trabalho relacionadas a perigos25,26,27 . O presente estudo utiliza uma abordagem aMEG para medir a atividade oscilatória em banda theta e sincronia entre as principais áreas executivas com excelente resolução temporal. Os efeitos do álcool sobre a atividade theta e co oscilações entre a ACC e o latPFC são examinados em função do conflito eliciada a tarefa de interferência de Stroop. Nós hypothesize que aumento de demandas cognitivas estão associadas com maior sincronia funcional e deficiências no controle cognitivo subjacente a esse hipotalâmica induzida pelo álcool da atividade síncrona dos córtices pré-frontal medial e laterais.

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Protocolo

Este protocolo experimental foi aprovado pelo Comitê de proteção humana assuntos da Universidade da Califórnia, San Diego.

1. os humanos

  1. Recrutar voluntários saudáveis de adultos destros, obter o seu consentimento e tela-los sobre os critérios de inclusão/exclusão.
    Nota: Neste estudo, vinte indivíduos saudáveis jovens (± desvio padrão [SD] idade média = 25,3 ± 4,4 anos) incluindo 8 mulheres foram recrutadas que bebem com moderação, que nunca foram no tratamento ou preso por drogas ou álcool crimes conexos, que relatam não sintomas relacionados com o alcoolismo o curta Michigan alcoolismo Screening Test28, quem não fumar nem usar substâncias ilegais, que não têm um histórico de distúrbios neuropsiquiátricos ou problemas de saúde atual, e que são medicamentos gratuitos e não têm objetos ferromagnéticos internos ou implantes.

2. o delineamento

  1. Varredura de cada participante quatro vezes, incluindo três sessões de MEG (uma sessão introdutória não-bebidas e duas sessões de bebida experimental em que álcool e placebo são administrados de forma contrabalançada) e uma varredura de MRI estrutural.
    Nota: Neste projeto dentro-assunto, os participantes servem como seus próprios controles através da participação em sessões tanto álcool e placebo. Esta concepção reduz a variância do erro e aumenta o poder estatístico, minimizando a influência da variabilidade individual na anatomia do cérebro, padrões de atividade e metabolismo do álcool.

3. coletar MEG varreduras

  1. Realize a sessão de familiarização.
    1. Durante a sessão inicial e introdutória, administrar questionários para obter mais informações sobre o histórico médico dos participantes, seus padrões de consumo e severidade de sintomas relacionados com o alcoolismo28,29, história familiar de alcoolismo30e traços de personalidade, incluindo a impulsividade31,32.
    2. Realize uma gravação inicial, em que o scanner de MEG, seguindo o protocolo descrito abaixo em etapas, 3.2, 3.3 e 3.5. Não fornecem qualquer bebida. Explicar a tarefa e executar os participantes permitindo versão de prática para se familiarizar com ele antes.
      Nota: A aclimatação à situação experimental serve o propósito de minimizar os efeitos potenciais de excitação induzida em situação33, desse modo igualando álcool subsequente e sessões de placebo sobre essa dimensão.
  2. Realize as sessões experimentais de álcool/placebo.
    Nota:     siga os mesmos procedimentos experimentais durante sessões tanto álcool e placebo, com exceção da bebida administrada. Contrabalançar a ordem de bebidas através da administração de bebida alcóolica primeiro a uma metade dos participantes e placebo para a outra metade em uma ordem aleatória.
    1. Em sua chegada ao laboratório de MEG, execute uma varredura breve teste colocando o participante no scanner e verificando os canais para magnetização possível. Medir seu peso. Tela-los com um bafômetro eletrônico. Consultá-los sobre a conformidade com os requisitos para se abster de álcool por 48 h e de alimentos para 3h antes do experimento.
    2. Coletar amostras de urina para um painel de teste de todos os participantes e excluir aqueles que teste positivo para qualquer droga. Além disso, verificar participantes femininas para a gravidez com uma urina teste e excluem aqueles que teste positivo ou se suspeitam que eles podem estar grávidos.
    3. Avaliar as mudanças dinâmicas nos efeitos subjetivos do álcool pelos participantes pedindo para classificar seus sentimentos momentâneos e Estados em uma escala padronizada34 antes de beber e em duas ocasiões adicionais durante o experimento - o limbo ascendente (~ 15 min após consumir bebida) e descendente do membro da curva de concentração de álcool respiração (BrAC), após a gravação da MEG.
    4. Administre uma execução prática da tarefa Stroop em um laptop com o software de apresentação de estímulo para garantir que os participantes entendem a tarefa antes da gravação.
      Nota: Esta versão da tarefa de Stroop combina a leitura e a cor de nomenclatura (Figura 1). A condição congruente consiste de palavras de cor (ou seja, vermelho, verde, azul, amarelo) que são impressas em cor da fonte correspondente (ou seja, a palavra "verde" é impresso em verde). Na condição de incongruente, palavras de cor são impressos em uma cor que não coincide com seu significado (isto é, a palavra "verde" é impresso em amarelo). Peça aos participantes para pressionar um dos quatro botões correspondente a cor da fonte, sempre que uma palavra é escrita em cor, ou, quando uma palavra é escrita em cinza, pressionar o botão correspondente ao significado da palavra18,23.
  3. Prepare a gravação de MEG/EEG.
    Nota:     detalhes MEG de aquisição de dados têm sido descritos em publicações anteriores35,36,37.
    1. Posicione a tampa de EEG ou eletrodos de EEG individuais sobre a cabeça do participante e verificar se todas as impedâncias abaixo kΩ 5.
    2. Anexe as bobinas de indicador (HPI) posição de cabeça em ambos os lados da testa e atrás de cada orelha.
      Nota: Este passo é específico para sistemas de Neuromag.
    3. Digitalizar as posições dos pontos fiduciais incluindo o nasion e dois pontos pré-auricular, posições de HPI bobinas, eletrodos de EEG e obter um grande número de pontos adicionais (~ 200) delineando a forma da cabeça. Use essas informações para o registo co com imagens MRI anatômicas (Figura 2).
  4. Administre a bebida.
    1. Preparar a bebida alcóolica pela mistura de vodca de qualidade premium com suco de laranja fresco (25% v/v), com base no sexo e peso (0,60 g/kg de álcool para os homens, o álcool de 0,55 g/kg para as mulheres), do cada participante direcionamento um BrAC de 0,06%38. Sirva o mesmo volume de suco de laranja em copos com bordas limpei com vodka como uma bebida placebo. Pergunta o participante a consumir a bebida em cerca de 10 min.
    2. Verifique BrAC dos participantes com o bafômetro, começando no ~ 15 min depois de beber e depois a cada 5 min até que entram na câmara de gravação. Desde que os dispositivos eletrônicos não podem ser usados no quarto blindado, use um teste de álcool de saliva, que consiste de um cotonete de algodão que está saturado na saliva e é inserido em um recipiente que fornece uma leitura.
  5. Adquirir dados de MEG/EEG.
    1. Posição do participante confortavelmente no scanner. Desde que a atividade pré-frontal é de particular interesse, certifique-se de que o participante está posicionado para que sua cabeça está tocando na parte superior do capacete e é alinhada ao longo da frente.
      Nota: Posição de cabeça pode afetar a atividade estimativas de maneira significativa porque os gradientes de campo magnético diminuem com o cubo da distância entre os sensores e o cérebro fontes39.
    2. Conecte todos os eléctrodos e o HPI bobinas para suas respectivas entradas no scanner. Posicione as almofadas de resposta para que os botões podem ser pressionados confortavelmente. Verificar que a fonte seja claramente legível na tela de projeção na frente do participante.
    3. Dentro do quarto de console, verifique se o interfone está funcionando corretamente. Lembre o participante para minimizar a piscar e evitar movimentos incluindo cabeça movimento provocado por falar. Instrua o participante a responder a perguntas pressionando os botões de resposta, em vez disso.
    4. Verifique que todos os gatilhos de resposta e estímulo são gravados corretamente. Examinar todos os canais para artefatos e medir a posição de cabeça no scanner.
    5. Iniciar a aquisição de dados e iniciar a tarefa. Dê pausas cada ~2.5 min para descansar os olhos. Salvar os dados após a conclusão da tarefa e escoltar o participante fora da câmara de gravação.
    6. Quando o participante foi encerrado o scanner, adquira aproximadamente dois minutos de dados a partir do quarto vazio como uma medida de ruído instrumental.
    7. Pergunta o participante a taxa percebida a dificuldade da tarefa, conteúda da bebida absorvida, como intoxicado sentiam-se, assim como seus humores momentâneos e sentimentos34.

4. aquisição e reconstrução Cortical de ressonância magnética de imagem

  1. Obter uma ressonância de alta resolução anatômica para cada participante e reconstruir a superfície cortical do cada participante com4241,40,do software FreeSurfer.
  2. Use a superfície interna do crânio derivada as imagens de MRI estruturais segmentadas para gerar um modelo de elemento de limite do maestro volume, que é usado para fornecer um modelo para a solução para a frente que é consistente com cérebro anatomia43 cada indivíduo , 44.

5. análise de dados MEG

Nota: Analise os dados com a abordagem de MEG anatomicamente restritos que usa a superfície cortical reconstruído de cada participante para restringir a fonte estimativas para a cortical fita40,,45,46. O fluxo de análise baseia-se em funções personalizadas com dependências de pacotes publicamente disponíveis, incluindo passeio47, EEGLab48e MNE49.

  1. Durante o pré-processamento de dados, use um filtro passa-banda permissiva (por exemplo, 0,1 - 100 Hz) e dados de época em relação ao aparecimento de estímulo em segmentos que incluem estofamento intervalos em cada extremidade (por exemplo,-600 para 1100 ms para um intervalo de interesse -300-800 ms depois de abrangência a remoção de preenchimento).
  2. Remova canais ruidosos e planos, bem como ensaios contendo artefatos por inspeção visual e usando baseado em limite de rejeição. Use o componente independente análise48 para remover artefatos eyeblink e batimento cardíaco. Elimine os ensaios com respostas incorretas.
  3. Aplica Morlet wavelets (Figura 3)47 para calcular o espectro de potência complexa para cada julgamento em incrementos de 1 Hz para a banda de frequência theta (4-7 Hz). Remova quaisquer artefatos adicionais. Calcule a covariância do ruído de dados quarto vazio.
  4. Co, registre os dados da MEG com imagens MRI usando a informação tridimensional (3D) digitalização de cabeça (Figura 2).
    1. Abra o módulo de MRIlab.
    2. Selecione o arquivo | Aberto | Selecione o ressonância magnética da assunto.
    3. Selecione o arquivo | Importação | Dados de Isotrak | Selecione o arquivo data.fif-prima | Faça pontos.
    4. Selecione Windows | Marcos | Ajustar a fiduciais Marcos até co registo dos dados de MEG e ressonância magnética são aceitáveis.
    5. Selecione o arquivo | Salvar.
  5. Calcule estimativas de sensibilidade ao ruído normalizada de theta fonte de poder e de fase com uma abordagem de mapeamento espectral de estatística dinâmica18,50. Expressar o poder da fonte theta relacionadas a eventos como por cento sinal de mudança em relação à linha de base.
  6. Crie as médias do grupo de poder da fonte de evento-relacionado theta morphing estimativas do cada participante para uma representação cortical média51.
  7. Visualize as estimativas de fonte em uma superfície média inflada para aumentar a visibilidade da sulcal estimativas (Figura 4).
    1. Abra o software do MNE.
    2. Selecione o arquivo | Carga de superfície | Carga inflado superfície cortical de FreeSurfer média do grupo.
    3. Selecione o arquivo | Gerenciar as sobreposições | Carregar o stc | Carregar dados em média grupo | Selecione o arquivo carregado de sobreposições disponíveis.
    4. Selecione sobreposição tipo como os outros.
    5. Ajustar o limiar de escala de cores | Mostrar.
    6. Ver os filmes do cérebro e examinar espácio-temporais fases de transformação através da identificação de áreas e janelas de tempo caracterizadas pela ativação mais elevada.
  8. Crie imparcial de regiões de interesse (ROIs) com base em estimativas de grupo-média geral para incorporar localizações corticais com notável poder da fonte. Calcule cursos de tempo para cada assunto, condição e ROI (Figura 5).
  9. Apresenta as estimativas de energia de fonte theta obtidos para a análise estatística.
    1. Extrair as janelas de tempo de interesse de cada curso de tempo ROI e realizar a análise de variância (ANOVA) com bebidas (álcool, placebo) e tipo trial (congruente, incongruente) como dentro de fatores de assunto. Use um de teste não paramétrico baseado em cluster de permutação52 para examinar comparações das bebidas e a condição de poder relacionados ao evento theta como bem como fase de bloqueio de valores (PLV).
  10. Estimar as alterações relacionadas a tarefas na sincronização de longa distância entre os focos principais da ativação da CCA e o latPFC computando o PLV12. Express PLV como variação percentual em relação à linha de base.
    Nota: O PLV é um indicador de consistência do ângulo de fase entre o dois ROIs através de ensaios que mede o grau ao qual eles co oscilam em uma frequência particular e em tempo real (filme 1).
  11. Calcule as correlações entre as estimativas de actividade de ROI MEG, índices de desempenho comportamental e golo de questionário para informar a interpretação dos resultados observados.

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Resultados

Resultados comportamentais indicam que a tarefa de Stroop com sucesso manipulado interferência de resposta porque a precisão foi a mais baixa e a resposta vezes mais tempo em ensaios incongruentes (Figura 6). Intoxicação por álcool diminuiu precisão mas não afetou a tempos de reação18.

A sequência espaço-temporal da atividade na banda de frequência theta revelada-se com a abo...

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Discussão

A multimodal de imagens método utilizado neste estudo é composto por fonte distribuído modelagem do sinal MEG temporalmente preciso junto com restrições espaciais das estimativas inversas, derivadas de ressonância magnética da cada participante. A abordagem de aMEG combina os pontos fortes destas técnicas para fornecer insights sobre os estágios espácio-temporais da dinâmica oscilatória e a integração de longo alcance subserving controle cognitivo. Este método fornece maior precisão temporal do que outras técnicas de neu...

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Divulgações

Os autores não têm nada para divulgar.

Agradecimentos

Este trabalho foi apoiado pelo National Institutes of Health (R01-AA016624). Nós estamos gratos ao Dr. Sanja Kovacevic por suas importantes contribuições.

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Elekta NeuromagElektaSistema de magnetoencefalografia
1.5 T GE EXCITE HGGeneral ElectricScanner de ressonância magnética Eletrodos
Gold CupOpenBCIEletrodos de eletroencefalografia para gravação simultânea opcional de EEG
Medidor de impedância de verificação de preparação DispositivosVerifique as impedâncias dos eletrodos
Bobinas HPIElektaBobinas indicadoras de posição da cabeça para co-registro
AlcotestDraegerBafômetro
Almofada de Resposta de Fibra ÓpticaCurrent Designs, IncAlmofada de resposta compatível com MEG
Vodka Grey GooseBacardiVodka é usada durante a sessão de álcool
Suco de laranjanuO suco de laranja é usado como bebida durante a sessão de placebo, bem como misturado com vodka durante a sessão de álcool Descubra o
cartão de teste de drogasAmerican Screening CorpTeste de drogas em várias telas
saliva QEDOraSure TechnologiesTeste
Tiras de teste de urina Hcg Teste degravidezJoylive
Teste curto de triagem de álcoolem MichiganSelzer et al., 1975Questionário de triagem de alcoolismo
Escala de busca de sensações de ZuckermanZuckerman, 1971Questionário: traços de desinibição, busca de novidades e socialização
Inventário de impulsividade de EysenckEysenck & Eysenck, 1978Questionário: traços
Questionário de Personalidade de EysenckEysenck & Eysenck, 1975Questionário: traços
de personalidade Escala Bifásica de Efeitos do Álcool Martin et al., 1993Questionário: experiência subjetiva dos efeitos do álcool
gerais Teste de álcool na de álcool na salivade impulsividade

Referências

  1. Ridderinkhof, K. R., van den Wildenberg, W. P., Segalowitz, S. J., Carter, C. S. Neurocognitive mechanisms of cognitive control: the role of prefrontal cortex in action selection, response inhibition, performance monitoring, and reward-based learning. Brain and Cognition. 56 (2), 129-140 (2004).
  2. Shenhav, A., Cohen, J. D., Botvinick, M. M. Dorsal anterior cingulate cortex and the value of control. Nature Neuroscience. 19 (10), 1286-1291 (2016).
  3. Walton, M. E., Croxson, P. L., Behrens, T. E., Kennerley, S. W., Rushworth, M. F. Adaptive decision making and value in the anterior cingulate cortex. Neuroimage. 36 Suppl 2, T142-T154 (2007).
  4. Heilbronner, S. R., Hayden, B. Y. Dorsal Anterior Cingulate Cortex: A Bottom-Up View. Annual Review of Neuroscience. 39, 149-170 (2016).
  5. Barbas, H. Connections underlying the synthesis of cognition, memory, and emotion in primate prefrontal cortices. Brain Research Bulletin. 52 (5), 319-330 (2000).
  6. Vogt, B. A. Cingulate neurobiology and disease. , Oxford University Press. 114-144 (2009).
  7. Botvinick, M. M. Conflict monitoring and decision making: reconciling two perspectives on anterior cingulate function. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7 (4), 356-366 (2007).
  8. Carter, C. S., van Veen, V. Anterior cingulate cortex and conflict detection: an update of theory and data. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7 (4), 367-379 (2007).
  9. Buxton, R. B. Introduction to Functional Magnetic Resonance Imaging. , Cambridge University Press. New York, NY. (2002).
  10. Rickenbacher, E., Greve, D. N., Azma, S., Pfeuffer, J., Marinkovic, K. Effects of alcohol intoxication and gender on cerebral perfusion: an arterial spin labeling study. Alcohol. 45 (8), 725-737 (2011).
  11. Fell, J., Axmacher, N. The role of phase synchronization in memory processes. Nature Reviews Neuroscience. 12 (2), 105-118 (2011).
  12. Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F. J. Measuring phase synchrony in brain signals. Human Brain Mapping. 8 (4), 194-208 (1999).
  13. Cavanagh, J. F., Frank, M. J. Frontal theta as a mechanism for cognitive control. Trends in Cognitive Sciences. 18 (8), 414-421 (2014).
  14. Sauseng, P., Griesmayr, B., Freunberger, R., Klimesch, W. Control mechanisms in working memory: a possible function of EEG theta oscillations. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 34 (7), 1015-1022 (2010).
  15. Wang, C., Ulbert, I., Schomer, D. L., Marinkovic, K., Halgren, E. Responses of human anterior cingulate cortex microdomains to error detection, conflict monitoring, stimulus-response mapping, familiarity, and orienting. The Journal of Neuroscience. 25 (3), 604-613 (2005).
  16. Halgren, E., et al. Laminar profile of spontaneous and evoked theta: Rhythmic modulation of cortical processing during word integration. Neuropsychologia. 76, 108-124 (2015).
  17. Rosen, B. Q., Padovan, N., Marinkovic, K. Alcohol hits you when it is hard: Intoxication, task difficulty, and theta brain oscillations. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 40 (4), 743-752 (2016).
  18. Kovacevic, S., et al. Theta oscillations are sensitive to both early and late conflict processing stages: effects of alcohol intoxication. PLoS One. 7 (8), e43957(2012).
  19. Marinkovic, K., Rosen, B. Q., Cox, B., Kovacevic, S. Event-related theta power during lexical-semantic retrieval and decision conflict is modulated by alcohol intoxication: Anatomically-constrained MEG. Frontiers in Psychology. 3 (121), (2012).
  20. Beaton, L. E., Azma, S., Marinkovic, K. When the brain changes its mind: Oscillatory dynamics of conflict processing and response switching in a flanker task during alcohol challenge. PLoS One. 13 (1), e0191200(2018).
  21. Oscar-Berman, M., Marinkovic, K. Alcohol: effects on neurobehavioral functions and the brain. Neuropsychology Review. 17 (3), 239-257 (2007).
  22. Le Berre, A. P., Fama, R., Sullivan, E. V. Executive Functions, Memory, and Social Cognitive Deficits and Recovery in Chronic Alcoholism: A Critical Review to Inform Future Research. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 41 (8), 1432-1443 (2017).
  23. Marinkovic, K., Rickenbacher, E., Azma, S., Artsy, E. Acute alcohol intoxication impairs top-down regulation of Stroop incongruity as revealed by blood oxygen level-dependent functional magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 33 (2), 319-333 (2012).
  24. Marinkovic, K., Rickenbacher, E., Azma, S., Artsy, E., Lee, A. K. Effects of acute alcohol intoxication on saccadic conflict and error processing. Psychopharmacology (Berl). 230 (3), 487-497 (2013).
  25. Field, M., Wiers, R. W., Christiansen, P., Fillmore, M. T., Verster, J. C. Acute alcohol effects on inhibitory control and implicit cognition: implications for loss of control over drinking. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 34 (8), 1346-1352 (2010).
  26. Fillmore, M. T. Drug abuse as a problem of impaired control: current approaches and findings. Behavioral and Cognitive Neuroscience Reviews. 2 (3), 179-197 (2003).
  27. Hingson, R., Winter, M. Epidemiology and consequences of drinking and driving. Alcohol Reseach & Health. 27 (1), 63-78 (2003).
  28. Selzer, M. L., Vinokur, A., Van Rooijen, L. A self-administered Short Michigan Alcoholism Screening Test (SMAST). Journal of Studies on Alcohol. 36 (1), 117-126 (1975).
  29. Babor, T., Higgins-Biddle, J. S., Saunders, J. B., Monteiro, M. G. AUDIT: The Alcohol use disorders identification test: Guidelines for use in primary care. , WHO: World Health Organization. Geneva, Switzerland. (2001).
  30. Rice, J. P., et al. Comparison of direct interview and family history diagnoses of alcohol dependence. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 19 (4), 1018-1023 (1995).
  31. Eysenck, H. J., Eysenck, S. B. G. Manual of the Eysenck Personality Questionnaire. , Hodder & Staughton. (1975).
  32. Eysenck, S. B., Eysenck, H. J. Impulsiveness and venturesomeness: their position in a dimensional system of personality description. Psychological Reports. 43 (3 Pt 2), 1247-1255 (1978).
  33. Begleiter, H., Kissin, B. The Pharmacology of Alcohol and Alcohol Dependence. , Oxford University Press. 248-306 (1996).
  34. Martin, C. S., Earleywine, M., Musty, R. E., Perrine, M. W., Swift, R. M. Development and validation of the Biphasic Alcohol Effects Scale. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 17 (1), 140-146 (1993).
  35. Liu, H., Tanaka, N., Stufflebeam, S., Ahlfors, S., Hamalainen, M. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. Journal of Visualized Experiments. (40), (2010).
  36. Lee, A. K., Larson, E., Maddox, R. K. Mapping cortical dynamics using simultaneous MEG/EEG and anatomically-constrained minimum-norm estimates: an auditory attention example. Journal of Visualized Experiments. (68), e4262(2012).
  37. Balderston, N. L., Schultz, D. H., Baillet, S., Helmstetter, F. J. How to detect amygdala activity with magnetoencephalography using source imaging. Journal of Visualized Experiments. (76), (2013).
  38. Breslin, F. C., Kapur, B. M., Sobell, M. B., Cappell, H. Gender and alcohol dosing: a procedure for producing comparable breath alcohol curves for men and women. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 21 (5), 928-930 (1997).
  39. Marinkovic, K., Cox, B., Reid, K., Halgren, E. Head position in the MEG helmet affects the sensitivity to anterior sources. Neurology and Clinical Neurophysiology. , 30(2004).
  40. Dale, A. M., Sereno, M. I. Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: A linear approach. Journal of Cognitive Neuroscience. 5, 162-176 (1993).
  41. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9 (2), 179-194 (1999).
  42. Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9 (2), 195-207 (1999).
  43. Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. Biomedical Engineering Online. 9, 45(2010).
  44. Kybic, J., et al. A common formalism for the integral formulations of the forward EEG problem. IEEE Transactions on Medical Imaging. 24 (1), 12-28 (2005).
  45. Dale, A. M., et al. Dynamic statistical parametric mapping: combining fMRI and MEG for high-resolution imaging of cortical activity. Neuron. 26 (1), 55-67 (2000).
  46. Marinkovic, K. Spatiotemporal dynamics of word processing in the human cortex. The Neuroscientist. 10 (2), 142-152 (2004).
  47. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: Open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data. Computational Intelligence and Neuroscience. , 156869(2011).
  48. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: An open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. Journal of Neuroscience Methods. 134, 9-21 (2004).
  49. Gramfort, A., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. Neuroimage. 86, 446-460 (2014).
  50. Lin, F. H., et al. Spectral spatiotemporal imaging of cortical oscillations and interactions in the human brain. Neuroimage. 23 (2), 582-595 (2004).
  51. Fischl, B., Sereno, M. I., Tootell, R. B., Dale, A. M. High-resolution intersubject averaging and a coordinate system for the cortical surface. Human Brain Mapping. 8 (4), 272-284 (1999).
  52. Maris, E., Oostenveld, R. Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data. Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 177-190 (2007).
  53. Marinkovic, K., et al. Spatiotemporal dynamics of modality-specific and supramodal word processing. Neuron. 38 (3), 487-497 (2003).
  54. Nachev, P. Cognition and medial frontal cortex in health and disease. Current Opinion in Neurology. 19 (6), 586-592 (2006).
  55. Kennerley, S. W., Walton, M. E., Behrens, T. E., Buckley, M. J., Rushworth, M. F. Optimal decision making and the anterior cingulate cortex. Nature Neuroscience. 9 (7), 940-947 (2006).
  56. Aron, A. R., Robbins, T. W., Poldrack, R. A. Inhibition and the right inferior frontal cortex: one decade on. Trends in Cognitive Sciences. 18 (4), 177-185 (2014).
  57. Erika-Florence, M., Leech, R., Hampshire, A. A functional network perspective on response inhibition and attentional control. Nature Communications. 5, 4073(2014).
  58. D'Esposito, M., Postle, B. R. The cognitive neuroscience of working memory. Annual Review of Psychology. 66, 115-142 (2015).
  59. Hasselmo, M. E., Stern, C. E. Theta rhythm and the encoding and retrieval of space and time. Neuroimage. 85 Pt 2, 656-666 (2014).
  60. Womelsdorf, T., Johnston, K., Vinck, M., Everling, S. Theta-activity in anterior cingulate cortex predicts task rules and their adjustments following errors. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (11), 5248-5253 (2010).
  61. Fries, P. A mechanism for cognitive dynamics: neuronal communication through neuronal coherence. Trends in Cognitive Sciences. 9 (10), 474-480 (2005).
  62. Canolty, R. T., et al. High gamma power is phase-locked to theta oscillations in human neocortex. Science. 313 (5793), 1626-1628 (2006).
  63. Varela, F., Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J. The brainweb: phase synchronization and large-scale integration. Nature Reviews Neuroscience. 2 (4), 229-239 (2001).
  64. Hanslmayr, S., et al. The electrophysiological dynamics of interference during the Stroop task. Journal of Cognitive Neuroscience. 20 (2), 215-225 (2008).
  65. Niendam, T. A., et al. Meta-analytic evidence for a superordinate cognitive control network subserving diverse executive functions. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 12 (2), 241-268 (2012).
  66. Sadaghiani, S., D'Esposito, M. Functional Characterization of the Cingulo-Opercular Network in the Maintenance of Tonic Alertness. Cerebral Cortex. 25 (9), 2763-2773 (2015).
  67. Dosenbach, N. U., Fair, D. A., Cohen, A. L., Schlaggar, B. L., Petersen, S. E. A dual-networks architecture of top-down control. Trends in Cognitive Sciences. 12 (3), 99-105 (2008).
  68. Bullmore, E., Sporns, O. The economy of brain network organization. Nature Reviews Neuroscience. 13 (5), 336-349 (2012).
  69. Fornito, A., Zalesky, A., Breakspear, M. The connectomics of brain disorders. Nature Reviews Neuroscience. 16 (3), 159-172 (2015).
  70. Anderson, B. M., et al. Functional imaging of cognitive control during acute alcohol intoxication. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 35 (1), 156-165 (2011).
  71. Kareken, D. A., et al. Family history of alcoholism interacts with alcohol to affect brain regions involved in behavioral inhibition. Psychopharmacology (Berl). 228 (2), 335-345 (2013).
  72. Schuckit, M. A., et al. fMRI differences between subjects with low and high responses to alcohol during a stop signal task. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 36 (1), 130-140 (2012).
  73. Nikolaou, K., Critchley, H., Duka, T. Alcohol affects neuronal substrates of response inhibition but not of perceptual processing of stimuli signalling a stop response. PLoS One. 8 (9), e76649(2013).
  74. Gan, G., et al. Alcohol-induced impairment of inhibitory control is linked to attenuated brain responses in right fronto-temporal cortex. Biology Psychiatry. 76 (9), 698-707 (2014).
  75. Ehlers, C. L., Wills, D. N., Havstad, J. Ethanol reduces the phase locking of neural activity in human and rodent brain. Brain Research. 1450, 67-79 (2012).
  76. Goldstein, R. Z., Volkow, N. D. Dysfunction of the prefrontal cortex in addiction: neuroimaging findings and clinical implications. Nature Reviews Neuroscience. 12 (11), 652-669 (2011).

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