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Neuroscience

측정 및 자 궁 경부 Dystonia에 적용 하는 일시적인 차별 임계값의 분석

doi: 10.3791/56310 Published: January 27, 2018
* These authors contributed equally

Summary

측정 및 일시적인 차별 임계값의 분석에 대 한 방법을 제시 하 고 자 궁 경부 dystonia의 pathogenesis의 연구에의 응용은 논의.

Abstract

일시적인 차별 임계값 (TDT)는 관찰자 두 순차 자극 되 고 비동기 (일반적으로 30 ~ 50 ms) 차별 수 있습니다 짧은 시간 간격입니다. 그것은 비정상적인 (장기)에서 신경 성 질환, 자 궁 경부 dystonia, 성인 발병 idiopathic 절연된 focal dystonia의 표현 형을 포함 하 여 되도록 표시 되었습니다. TDT는 급속 한 환경 변화를 인식 하는 능력의 양적 측정 이며 우량한 colliculus, 은밀한 attentional 방향을 주요 노드에서에서 시각적 뉴런의 동작을 나타내는 것으로 간주 됩니다. 이 문서는 TDT (를 포함 하 여 2 개의 하드웨어 옵션 및 자극 프레 젠 테이 션의 두 가지 모드)를 측정 하기 위한 방법을 설정 합니다. 우리는 또한 데이터 분석 및 TDT 계산의 두 가지 방법 찾아보기. 자 궁 경부 dystonia 및 성인 발병 idiopathic 절연된 focal dystonia의 pathogenesis의 이해에 일시적인 차별의 평가의 응용 프로그램 또한 토론 된다.

Introduction

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일시적인 차별 차별, 또는, 그들의 환경의 급속 한 변화를 인식 하는 사람의 능력을 설명 합니다. 일시적인 차별 임계값 (TDT)는 개인 인식 두 순차 감각 자극은 비동기 짧은 시간 간격입니다. 일시적인 차별 dystonia1,2,,34,,56 을 포함 하 여 기초 중추에 영향을 미치는 장애에 비정상적으로 연장 될 표시 되었습니다. , 7.

Dystonia 킨'후 세 번째 가장 일반적인 신경 운동 장애-은 병 및 진전. 그것은 이상한, 종종 반복적인 움직임 또는 자세8지속적인 또는 간헐적인 근육 수축에 의해 특징입니다. Dystonia 신체의 어떤 부분에 영향을 수 있습니다. 그것은 하나의 신체 부분에 영향을 미치는 때 focal dystonia8로 알려져 있습니다. Dystonia 목 근육에 영향을 미치는 자 궁 경부 dystonia로 알려져 있다 이며 성인 발병 idiopathic 절연된 focal dystonia의 가장 일반적인 표현 형. 9 , 10 자 궁 경부 dystonia의 pathogenesis 남아 알 수 없는; 상 염색체 지배적인 상속 및 현저 하 게 감소 penetrance 유전 장애로 간주 됩니다. 환경 요인은 또한 질병 penetrance 및 식에 관하여 중요 한 간주 됩니다.

우량한 colliculus sensorimotor 구조 등 midbrain에 은밀한 attentional orienting2,,1112과정 환경 자극의 급속 한 탐지를 위해 중요 하다. 시각적 자극 retino tectal magnocellular 통로 통해 우량한 colliculus 빠르게 액세스할. TDT는 우량한 colliculus의 표면 층에서 (와 다른 감각 자극)의 처리를 나타내는으로 간단 하 고 객관적인 측정 이다. TDT는 자 궁 경부 dystonia, 그들의 영향을 받지 친척 및 건강 한 통제 참가자 개인에서 공부 했다. 나이 및 성 일치 제어 참가자에 비해 비정상적인 TDT는 높은 감도 (97%, 37 환자의 36)와 자 궁 경부 dystonia1특이성 (98-100%). 비정상적인 TDT 발견 되었습니다 환자의 자 궁 경부 dystonia (14 세 이상 25 세 48 년의)의 영향을 받지 않는 급 여성 친척의 50%에서 상 염색체 지배적인 상속13, 나이 및 성 관련 penetrance 보여주는 14. 자 궁 경부 dystonia 환자 (일반 TDTs 친척에 비해)의 영향을 받지 친척에서 비정상적인 TDT (복 기반 morphometry)에 의해 증가 putaminal 볼륨15 와 연결 되 고 (fMRI)에 의해 putaminal 활동을 감소4 . 우량한 colliculus 경부 dystonia12기능 장애는 신경 네트워크의 중요 한 노드에 간주 됩니다. 일시적인 차별의 평가 pathomechanisms 기본 경부 dystonia 중요 한 단서를 제공으로 간주 됩니다.

이 문서의 목표는 측정 및 일시적인 차별 분석 뿐만 아니라 자 궁 경부 dystonia 이상 공부 하 고이 방법의 응용 프로그램을 보여 주는 두 가지 방법을 제시 하는입니다.

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Protocol

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세인트 빈센트의 대학 병원, 더블린 의학 연구 윤리 위원회의 자 궁 경부 dystonia, 그들의 형제와 (받지 dystonia), 건강 한 컨트롤을 설명 하는 프로토콜에 참여 하는 환자 모집에 대 한 승인을 했다 아래.

1. 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션

참고: 두 개의 하드웨어 옵션 정확한 간 자극 간격으로 시각적 자극을 표시 하도록 개발 되었습니다. 둘 다 및 바이오, 삼위일체 대학 더블린, 트리니티 센터에서 사내과 앞에서 설명한5,16되었습니다 설계 되었습니다. 여기서 정확한 하드웨어 솔루션을 복제 하고자 그 생명 공학에 대 한 트리니티 센터에 직접 연락 하 여 동일을 요청할 수 있습니다. 또는, 헤드셋에 대 한 3D 인쇄 파일, 동반 Arduino 마이크로컨트롤러, 등등에 대 한 지침을 포함 하 여 명령의 전체 집합입니다. http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/에서 다운로드할 수 있습니다. 탁상용 접근에 자극의 병렬 포트를 통해 라이트-발광 다이오드 (LED)를 제어 하는 데스크톱 컴퓨터에 설치 하 고 프로그램 프레 젠 테이 션 (예를 들어, Neurobehavioural 시스템), 사용자 지정 프로그램을 사용 하 여 생성 될 수 있습니다. 컴퓨터입니다. 또는, 아래에 설명된대로, 테이블 상단 Led Arduino 마이크로컨트롤러를 통해 제어할 수 있습니다. 프레 젠 테이 션 코드와 Arduino 파일 위의 링크에서 다운로드할 수 있습니다.

  1. TDT 하드웨어: 테이블 탑 메서드
    1. 'X', 고정 지점으로 블랙 매트 또는 참가자 앞 테이블에 배치 하는 시트에 표시 합니다.
    2. 스스로를 위치 있도록 그들은 직접 고정 지점 앞에 앉아 참가자를 요구 하십시오.
    3. 참가자 앞에 테이블에 상자에 넣어진 노란색 발광 다이오드 (LED) 쌍 (5 m m 직경, 90 cd/m2 광도)를 배치 합니다.
    4. 필요에 따라 Led 세로로 정렬 하 고 왼쪽 및 오른쪽에 피사체의 중심점에서 7 ° 위치 상자 동양.
    5. 어두운된 실내에서이 실험을 실시 합니다. 배경 휘도의 작은 금액을 보고 실험을 실행 하기에 충분 한 연산자를 사용 하는 데 필요한 수 있습니다.
    6. 참가자 항상 고정 지점에 초점을 하지 깜박이 Led에 직접 보고 하도록 지시 합니다.
    7. 마이크로컨트롤러 LED 상자를 연결 하 고 따라는 화면 지침 마이크로컨트롤러 상자, 예를 들면의 액정 디스플레이에 표시 됩니다 프레 젠 테이 션 방법 선택: '무작위' 또는 '계단', 그리고 선택 모드: '왼쪽된 첫번째 톱', .
    8. 참가자가 "같은" 또는 "다른" 다음 프레 젠 테이 션 그들은 동기 또는 비동기 자극을 인식 하는 여부에 따라 각 자극 쌍의 응답을 요구 하십시오.
    9. 각 재판 되는 목소리에 의해 시작 할 때 참가자 정보는 화면에서 5-0 s 카운트 다운.

Figure 1
그림 1: 헤드셋의 디자인의 (a) 회로도. 노란색 led (5 m m 직경), 한 쌍 및 빨간 고정 LED (3 m m 직경), 왼쪽 머리 거치 된 단위를 통해 참가자의 측에 배치 이며 사용자 앞 거울에서 반사를 통해 표시 했다. (헤드셋의 b) 회로도 3D 모델. 헤드셋은 레이저 소 결 나일론 플라스틱에서 개발 되었다, 0.70 k g 무게, 낮은 투명성 인덱스 및 빛 penetrance 최소화 하기 위해 색상에 검은색. (a와 b) 집사 에서 약간의 수정으로 재생 된다. IOP 게시 허가 16 . (c)는 LED 자극 상자 테이블 상단 프레 젠 테이 션입니다.

  1. TDT 하드웨어: 휴대용 TDT 헤드셋
    1. 적당 한 위치에 실험을 실시 합니다.
    2. 헤드셋을 따라 마이크로컨트롤러 연결는 화면 지침 마이크로컨트롤러 상자, 예를 들면의 액정 디스플레이에 표시 됩니다 프레 젠 테이 션 방법 선택: '무작위' 또는 '계단', 그리고 모드: '왼쪽된 첫번째 톱', .
    3. 참가자가 그들의 앞에 테이블에 그들의 팔꿈치와 함께 자신을 위치를 직접. 다음, 그들의 손에 있는 장치를 들고, 직접 그들을 부드럽게 고무 실 란 트, 접 안 렌즈를 그로 인하여 주변에 그들의 얼굴을 누르면 주변 빛을 밖으로 씰링.
    4. 참가자는 항상 빨간 고정 LED에 집중 하 고 깜박이 Led에 직접 보고 하지 지시 합니다.
    5. 참가자가 "같은" 또는 "다른" 다음 프레 젠 테이 션 그들은 동기 또는 비동기 자극을 인식 하는 여부에 따라 각 자극 쌍의 응답을 요구 하십시오.
    6. 각 재판 되는 목소리에 의해 시작 할 때 참가자 정보는 화면에서 5-0 s 카운트 다운.

2. 자극 프레 젠 테이 션

참고: 자극 프레 젠 테이 션을 두 가지 방법 채택 되었습니다.

  1. 계단 메서드
    1. 선택 하는 '계단' 프레 젠 테이 션; 자극 제시 모든 5 0에서 시작 하 고 점차적으로 더 많은 비동기 (증가 5 ms) 간 자극 간격을 가진 s 각 시간.
    2. 4 프레 젠 테이 션 형식 중 하나를 선택: 왼쪽 (ii) (i) 왼쪽된 상단 LED LED 첫 번째 (3) 오른쪽 상단 LED를 먼저, 바닥 또는 (iv) 먼저 하단 LED 오른쪽.
    3. 각 양식 적임은 실행 되는 두 번, 8 실행의 총 결과 2.1.2 단계를 반복 합니다.
    4. 참가자 응답 "다른" 자극의 3 연속 쌍에 대 한 재판을 종료 합니다.
  2. 임의의 프레 젠 테이 션 방법
    1. 선택 '무작위' 프레 젠 테이 션; 자극 쌍 모든 5 제시는 s. 0-100에서 무작위 방식에서 간 자극 간격 다릅니다 ms.
    2. 4 프레 젠 테이 션 형식 중 하나를 선택: 왼쪽 (ii) (i) 왼쪽된 상단 LED LED 첫 번째 (3) 오른쪽 상단 LED를 먼저, 바닥 또는 (iv) 먼저 하단 LED 오른쪽.
    3. 각 양식 적임은 실행 되는 두 번, 8 실행의 총 결과 2.2.2 단계를 반복 합니다.
      참고: 각 실행 같은 길이 이며, 자동으로 완료 됩니다.

3. 데이터 분석

  1. 단일 TDT 값
    1. 계단 메서드에서 데이터를 사용 하 여 각 8 실행의 마지막 3 개의 "다른" 응답의 첫 번째 강조 표시 합니다. 이들은 각 실행에 대 한 임계값입니다.
    2. 그들의 8 실행;의 각 임계값의 중간값을 취하여 각 참가자에 대 한 일시적인 차별 임계값 (TDT) 계산 개인 당 하나의 TDT 값 (밀리초) 결과.
    3. 각 참가자에 대 한 Z점수 를 계산 합니다. 제어 나이 일치 하는 인구에서 참가자의 TDT, 그리고 평균 TDT의 차이점으로 Z점수 를 정의 (Equaiton 1, 그 제어 인구의 TDT 값의 표준 편차로 나누어 Equaiton 2 .
      Equaiton 3
    4. 개인은 정상 또는 비정상 TDT 경우 확인 합니다. Z점수 ≥ 2.5 비정상적인 TDT 반영으로 간주 됩니다.
  2. 유통 분석
    1. "동일한"에 해당 하는 '0' "다른", 표 1에 해당 하는 '1' 계단 메서드에서 데이터를 사용 하 여 응답 데이터를 인코딩하십시오.
    2. 다운로드 무료 MATLAB.exe http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/에서 아래에 설명 된 배포 분석을 수행 합니다. 참조 버틀러 외. 이 방법의 전체 설명에 대 한 16 . 또는, 아래와 같이 진행 합니다.
    3. 모든 실행은 동일한 길이 가장 긴 실행 되도록 데이터 패드. 이 실행의 종료 다음 모든 후속 응답은 "다른" 가정에 의해 이루어집니다 테이블 1(b).
    4. 각 참가자, 테이블 1(c)에 대 한 재판에 걸쳐 평균 응답. 이 자극 비동기의 기능으로 그릴 수 있습니다.
    5. 이 평균 또는 대표적인 데이터 누적 가우스 기능에 맞게. 이 분포의 의미는 참가자는 동등 하 게 "같은" 또는 "다른" 반응 가능성이 하는 지점을 나타냅니다. 이 시점을 주관적인 평등의 '포인트' 라고 (PSE). 가우스 분포의 표준 편차 라고도 '그냥 눈에 띄는 차이' (JND), 얼마나 민감한 참가자를 나타냅니다 임시 비동기 그들의 평균 주위에 변화 하는.
    6. TDT와 PSE JND 심리 측정, 누적 가우스 함수에 대 한 95% 신뢰 간격을 견적 하기 위하여 비패라메트릭 부트스트랩 프로시저에 데이터를 제출 하 여 분석을 확장 합니다. 이렇게 하려면 대체 원래 응답에서 테이블 1(b), 각 시간 단계에 대 한 무작위 샘플링에 의해 새로운 대표 데이터 집합을 생성 합니다. TDT는 계산 하 고 각 대표 데이터 집합16에 대 한 새로운 심리 측정 기능에 맞는.
    7. 통나무 가능성 비율,16,17 를 사용 하 여 각 참가자에 대 한 맞춤, 또는 deviance (D)의 선 계산
      Equaiton 4
      K 시간 점의 수는, n내가 그 시간 포인트, 일반적으로 8 번 반복 (4 오른쪽 및 4 개의 왼쪽), y 반복의 수는 비동기 응답의 관찰 된 비율입니다. p 맞춤된 곡선에 의해 예측 비동기 응답의 비율입니다. 0의 deviance 값은 완벽 하 게 맞지입니다.
    8. 결과 플롯 합니다.
      참고: 데이터 임의 프레 젠 테이 션 접근에서 계단 프레 젠 테이 션 방법에서 발생 하는 데이터에 대 한 3 위의 섹션에 설명 된 대로 단일 또는 분산 TDT를 결정 하기 위해 분석할 수 있습니다. 그러나, 간 자극 간격의 임의 프레 젠 테이 션 순서 때문이 데이터 먼저 주문 (에서 가장 큰 작은 간 자극 간격), 분석을 시작 하기 전에 표 2위에서 설명한. 또한, 다음과 같은 임의의 프레 젠 테이 션, 기본적으로 모든 실행은 동일한 길이의 데이터 패드 필요는 없습니다.

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Representative Results

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예제 가득 점수 시트 표 1과 2, 어디이 각각 대표 계단 및 임의의 자극 프레 젠 테이 션 방법에 따라 결과에 제공 됩니다. 각 실행에 대 한 임계값 (타이밍의 3 자극 쌍의 첫 번째 ' '다른간주), 강조 표시 됩니다. 표 1의 경우는 TDT 25 ms (, 40, 25, 25, 25, 45, 25, 40, 10 ms의 중간값)로 계산 됩니다. 이러한 데이터 이전 연구18에서 35 년 오래 된 여자에서 가져옵니다. 평균 및 표준 편차 TDT 값이 연령대에서 여성에 대 한 되었고 27.48 ms 10.86 ms, 각각. 따라서이 개인에 대 한 Z 점수는 다음과 같이 계산 될 수 있습니다.
Equaiton 5

이 Z점수 2.5 미만으로,이 개인은 정상적인 TDT 있다.

프레젠테이션에서 동일한 개별 다음 임의의 자극 응답은 표 2에 표시 됩니다. 이러한 데이터 순서 분석을 계속 하기 전에 중요 한 단계입니다.

유통 분석

유통 분석에서 핵심 단계 표 1 (패딩 데이터 및 응답 평균)과 그림 2에 설명 됩니다. 이 분석에 사용 되는 샘플 데이터는 위에서 설명한 고 표 1과 2에표시 된 것과 동일한 주제에서. 그림 2 에서 플롯 다운로드 가능한 MATLAB.exe 파일에서 생성 됩니다. 왼쪽에는 관찰된 데이터, 부트스트랩 된 데이터 (다음 2000 반복)에 장착 되어 누적 가우스 기능 평균 누적 가우스 함수 보여 줍니다. 오른쪽에 맞는 측정의 장점은 보여 줍니다. 또한은 일시적인 차별 임계값, 맞춤된 매개 변수, 주관적인 평등 (PSE), 그리고 단지 두드러진 다름 (JND) 값의 포인트입니다. 오른쪽 보여줍니다 적합된 측정 관찰된 데이터 (빨간 가로줄)에 대 한 로그 가능성 비율 (deviance)의 선 고-몬테카를로 생성 로그 가능성 비율 분포 및 95% 신뢰 간격 (가로 점선).

동일한 MATLAB 실행 파일 TDT, PSE 및 JND 값 및 2.5%, 25%, 50%, 75%, 97.5% 신뢰 간격의 부트스트랩 된 컷-오프 뿐만 아니라 적합 또는 deviance 및 차단의 선 excel 파일로 내보냅니다. 표 3 표 1과 2에서데이터를 생성 하는 출력을 제공 한다. 비교를 통해 계단 및 임의의 자극 프레 젠 테이 션 방법, 표준 방법 (8 임계값의 중간값), 여의 TDT 값은 25 ms와 50 ms 각각; 표 3 에서 제공 하는 반면는 TDT 값 데이터의 취득 다음 부트스트랩. 이들은 23.75 ms와 48.75 ms 각각입니다.

Figure 2
그림 2: 왼쪽 열 (a) 결과 계단 방식의 자극 프레 젠 테이 션, 및 (b) 자극 프레 젠 테이 션의 임의 방법에 대 한 누적 가우스 분포를 보여줍니다. 검은 점 들 원래 데이터 (간 자극 간격, 또는 일시적인 비동기 함수로 인식된 '' 다른 응답의 비율)을 보여줍니다. 밝은 회색 곡선 부트스트랩 된 데이터에 적합 했다 2000 가우스 기능을 나타냅니다. 어두운 회색 곡선 평균 누적 가우스 함수를 나타냅니다. 표 3에 포인트의 주관적인 평등 (PSE) (평균) 고 그냥 눈에 띄는 차이 (JND) (표준 편차)에 대 한 값과 전체 배포에서 계산 TDT 값 자세히 나와 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

Table 1
표 1: 샘플 데이터 계단 프레 젠 테이 션 방법을 간 자극 간격 (ISI) 때마다 5 ms에 의해 증가 합니다. (a) 데이터 오른쪽 좌 손 측에 대 한 두 가지 조건 (최고 LED 먼저 x 2, 및 하단 LED 처음 x 2)의 각각에 대 한 표시 8 실행의 총을 제공. ' '같은'의 응답을 나타내는 고 했다 ', '다른'. TDT를 계산 하는 데 사용 하는 시간 간격은 ISI의 첫 번째 3 년 연속 '다른' 응답의. 따라서, TDT = 25 ms, 40, 25, 25, 25, 45, 25, 40, 및 10의 중간. (b)에서 같이 동일한 데이터 (a), 하지만 인코딩된는 '0' '같은'의 응답 나타내고 '1' '다른'. (하 긴 실행) 패딩 데이터를 보여 줍니다. 이것은 분산 분석을 적용 하기 전에 전처리 단계 이다. (c) 평균 각 ISI에 대 한 응답입니다. Note이 값 psychometric 배포를 생성 하는 데 사용 되 고 그림 2에 표시 됩니다.

Table 1
표 2: 표 1, 동일한 참가자 로부터 응답 자극 되 게 됩니다이 시간 무작위로 간 자극 간격 (ISI). (a) 두에 대 한 데이터 오른쪽에 조건 (상단 첫번째 x2 이르렀고 하단 주도 첫 x2). 압축에 대 한 왼쪽에서 데이터 여기 표시 되지 않습니다. 그러나, 모든 8 개의 실행은 모든 분석에 사용 됩니다. (ISI를 증가 의해 정렬 b)는 동일한 데이터입니다. 4 오른쪽 실행의 각 임계값 점선된 상자 표시 됩니다.

Table 1
표 3: 가우스 분포 선 맞는 분석의 계단 프레 젠 테이 션 방법 표 1, 표 2 (이 참가자, 총 8에 대 한 모든 데이터는 임의의 프레 젠 테이 션 방법에서 결과 대 한 요약 실행 (4 왼쪽 및 오른쪽 4) 사용 되었습니다에 분석의 위). 주관적인 평등, PSE;의 포인트 그냥 눈에 띄는 차이, JND; 일시적인 차별, TDT; 적합, GoF의 선입니다.

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Discussion

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TDT 측정 및 분석

자극 프레 젠 테이 션의 기구 (테이블 상단 및 헤드셋), 두 가지 방법의 두 가지 형태 (계단 무작위), 그리고 데이터 분석을 두 가지 방법 (전통 및 배포) 제시 된 설명 하기 위해 측정 하 고 사람을 계량 하는 방법의 시간 차별 능력입니다. 휴대용 헤드셋 수집할된 데이터를 어떤 편리한 위치 든 지에 허용 하면서 거리와 각도 참가자와 LED 광원 사이 일관성을 보장 하는 편리한 하드웨어 옵션을 제공 합니다. 그것은, 따라서, 탁상용 접근와 관련 된 제한 중 일부 주소, 즉 제어 주변 조명과 참가자를 요구 하는 일반적으로 제한 된 이동성 - 에 대 한 필요성 클리닉 또는 연구 센터에 참석. 헤드셋도 동안 또는 재판, 잠재적으로 발생 하는 위치 조정에서 참가자 사이 거리와 자극과 참가자 사이의 각도에 변화의 가능성에 대 한 경비. Molloy 외. 비교 테이블 상단 헤드셋 자극 전달에 대 한 접근 하 고 안정적이 고 정확한5헤드셋을 발견. 그러나, 헤드셋의 2 개의 잠재적인 약점은 그것은 monocularly 자극을 선물 한다, 즉, 왼쪽된 눈만 자극과 반대로; 왼쪽에 볼 수 있습니다. 그리고 현재 디자인 안경의 착용을 수용 하지 않습니다. 시력 TDT 성능에 영향을 미칠 수 있습니다와 같은 하나 항상 참가자 정상적인 시력을가지고 확인 해야 합니다. 이것은 모두 더 중요 한 헤드셋 접근의 경우 안경을 표시할 수 없습니다.

' 계단' 접근 시각과 촉각 일시적인 차별 프로토콜6,7,,1415,19자극 프레 젠 테이 션의 가장 일반적인 방법입니다. 아닌 무작위 점차적으로 비동기 자극을 선물 한다,이 기술의 한계가 이다 그것 가능 하 게 잠재적인 학습 효과에 기여할 수 있습니다. 다른 방법으로는 무작위 프레 젠 테이 션 형식 자극 무작위 방식으로 제시 될 수 있도록 개발 되었다. 학습 효과 따라 되 고 계단 방법의 가능성 특히 맥 거 번와 동료16에 의해 시험 되었다. '계단' 메서드는 반복된 실험18에서 일관 된 결과 함께 강력한 접근 하도록 표시 했다. 이 이전 연구에서 결과, 위와 같이 무작위로 자극 프레 젠 테이 션 방법을 일관 되 게 더 긴 TDT 값 기존 계단 방법에 비해 수익률 공개 (TDT임의 의미 55.08 ms =; TDT계단 을 의미 = 30 건강 한 컨트롤 30.57 ms)18. 두 프레 젠 테이 션 방법 유효한 동안, 결과 TDT 값에 차이 실험 기법 선택 시간과 주어진된 실험실에서 연구를 통해 균일성을 유지의 중요성을 강조 한다. 또한, 주의 해야 (환자 및 컨트롤)에서 연구에 걸쳐 값 비교 절대 TDT 때 Z점수계산에서.

데이터 분석의 두 가지 방법 또한 제시 되었다. 첫 번째, 표준 분석 방법, 결과 단일 임계값 값 8의 각 임계값은 첫 번째의 간 자극 간격 실행 비동기 되는 3 개의 자극 쌍의. 8 개의 임계값의 중간 그 참가자 TDT 값으로 가져옵니다. 이 신뢰할 수 있는 것을 입증 했다, 그러나 그것은 그럼에도 불구 하 고 단일 값입니다. 단일 값에 따라 사람의 일시적인 차별 능력 평가의 잠재적인 한계를 극복 하기 위해서는 보다 정교한 접근도 발표 되었습니다. 이 경우, 참가자's 데이터 누적 가우스 분포와 평균 및 표준 편차 추출 장착. '각 참가자에 대 한 95% 신뢰 간격을 얻으려면 비패라메트릭 부트스트랩 된 분석 데이터는 작성 하는 또한, s 데이터16. 데이터 분석의이 방법은 시간과 제어 및 환자 그룹 사이의 차이 검사 하는 경우에 특히 시각적 인식에서 차이에 대 한 깊은 통찰력을 얻기 위해 잠재력을 제공 합니다.

자 궁 경부 Dystonia 이상 이해 TDT의 응용

그것은 가능성이 있지만 대뇌 피 질의 처리는 일시적인 차별20에 관련, 증거 자 궁 경부 dystonia에 비정상적인 일시적인 차별 우량한 colliculus 관련 네트워크에서 장애에 주로 반영 제안 및 기초 중추4,21. 비정상적인 TDT 장애인된 능력을 감지 하거나 환경 변화를 차별로 해석할 수 있습니다. 우량한 colliculus 등 midbrain에 감지 하 고 현저한 자극22에 반응에서 중요 한 역할을 재생 합니다. 비록 복잡 한 구조, 두 개의 레이어22로 기능적으로 분리 수 있습니다. Visuosensory 신경의 표면 레이어 반면 premotor 및 cephalomotor 신경의 깊은 레이어는 눈, 목, 머리의 근육의 제어를 포함 하 여 여러 예측 시각 시스템에서 직접 입력을 받을. 우수한 collicular 활동은 감마-aminobutyric 산 (GABA)는 신경 전달 억제 물질23로 변조 됩니다. 금지 GABAergic 활동 둘 다 visuosensory에 있는 신경 세포 표면 층과 우량한 colliculus24의 계층 premotor 신경에 일시적 버스트 반응의 기간을 제한합니다. 시각적 자극에 대응, 시각 신경의 표면 레이어 과도 '' 응답에 전시. GABAergic 억제 다음 조용이 응답을 때 그들은 변경 사항을 검색 환경에서 시각적 자극 꺼져 서 다시 응답 준비 뉴런을 활성화 하 게 만든다. 부족 한 GABA 경우 이러한 뉴런 dysfunctionally 활성24될 수 있습니다. 그것은 부족 GABAergic 저해 시각적 뉴런의 발생, 비정상적인 일시적인 차별, 그리고 장기간된 TDT 값을 야 기한 연장된 기간에 결과 가설입니다. 또한, 자 궁 경부 dystonia의 비정상적인 움직임 특성 부족 GABAergic 저해, cephalomotor 신경 우량한 colliculus의 깊은 층에 의해이 시간에서에서 또한 결과 가설는.

한 endophenotype 질병 pathomechanisms를 이해 하는 우리를 도울 수 있는 유전 운송 subclinical 표식입니다. TDT 성인 발병 focal dystonia2,4 에 대 한 잠재적인 endophenotype로 제안 하 고 환자의 97%까지 및 그들의 임상으로 영향을 받지 친척1,3의 약 50%에서 비정상적인 것을 발견 되었습니다. ,4. 또한, 비정상적인 TDT 경부 dystonia14,25의 나이 및 성 관련 패턴을 보여왔다. 이러한 결과 상 염색체 지배적인 상속을 제안 하 고 성인 발병 focal dystonia, 그리고 특히, 자 궁 경부 dystonia를 endophenotype로 TDT는의 사용을 지원.

이 기사는 측정 하 고 분석 하는 참가자의 시각적 일시적인 차별 하는 방법에 가이드를 제공 하고있다. 또한, 비디오에 애니메이션된 그래픽의 도움으로 자 궁 경부 dystonia의 연구 TDT의 응용 프로그램은 되었습니다 설명 모두 신뢰할 수 있는 endophenotype 그것의 맥락이이 장애의 pathomechanisms에 빛을 발산 하는 잠재적인 도구로.

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Disclosures

레 베 카 B 벡, Eavan M Mc 적용, 존 버틀러, Dorina Birsanu, 브랜든 Quinlivan, Ines Beiser, Shruti Narasimham 아무 자금 출처, 재정 공개 또는 선언 하는 관심의 충돌이 있다. 마이클 허 친 슨 Dystonia 아일랜드, 연구 건강 아일랜드 보드 (체코-2012-5), 재단법인 Dystonia 연구 (벨기에)와 아일랜드 임상 신경 과학 연구소에서에서 연구 보조금을 받습니다. 숀 O'Riordan 보고 받는 스피커'Abbvie에서 s 사례금. 리처드 라일리 과학 재단 아일랜드, 엔터 프 라이즈 아일랜드에서에서 자금을 수신 및 아일랜드의 건강 연구 위원회.

Acknowledgments

이 연구는 임상 신경 과학에 대 한 보건 연구 위원회, Dystonia 아일랜드, 과학 재단 아일랜드, 아일랜드 연구소에서 교부 금에 의해 지원 되었다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
TDT head set Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin.  Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ 1 A custom-built, portable device for the presentation of visual stimuli.
TDT table top LED box Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin.  Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ 2 A custom-built, table-top device for the presentation of visual stimuli.
Microcontroller Can be supplied by Trinity Centre for Bioengineering, Trinity College Dublin.  Alternatively full instructions are available for free download from http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/ 3 A custom-built microcontroller for the delivery of visual stimuli in staircase or random order, with precise inter-stimulus intervals.

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Cite this Article

Beck, R. B., McGovern, E. M., Butler, J. S., Birsanu, D., Quinlivan, B., Beiser, I., Narasimham, S., O'Riordan, S., Hutchinson, M., Reilly, R. B. Measurement & Analysis of the Temporal Discrimination Threshold Applied to Cervical Dystonia. J. Vis. Exp. (131), e56310, doi:10.3791/56310 (2018).More

Beck, R. B., McGovern, E. M., Butler, J. S., Birsanu, D., Quinlivan, B., Beiser, I., Narasimham, S., O'Riordan, S., Hutchinson, M., Reilly, R. B. Measurement & Analysis of the Temporal Discrimination Threshold Applied to Cervical Dystonia. J. Vis. Exp. (131), e56310, doi:10.3791/56310 (2018).

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