Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

Neuroscience

Medição e análise do limiar discriminação Temporal aplicado a distonia Cervical

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

Summary

São apresentados métodos para a medição e análise do limiar discriminação temporal, e sua aplicação ao estudo da patogênese da distonia cervical são discutidos.

Abstract

O limiar de discriminação temporal (TDT) é o mais curto intervalo de tempo no qual um observador pode discriminar dois sequenciais estímulos como sendo assíncronos (tipicamente 30-50 ms). Tem sido demonstrado ser anormais (prolongadas) em doenças neurológicas, incluindo distonia cervical, um fenótipo de distonia focal isolada idiopática de início adulto. A TDT é uma medida quantitativa da capacidade de perceber mudanças rápidas no ambiente e é considerado indicativo do comportamento dos neurônios no colículo superior, um nó chave secreta orientando atenção visuais. Este artigo define métodos para medir a TDT (incluindo duas opções de hardware e dois modos de apresentação de estímulos). Também exploraremos duas abordagens de análise de dados e cálculo de TDT. A aplicação da avaliação de discriminação temporal para a compreensão da patogênese da distonia cervical e distonia focal isolada idiopática de início adulto também é discutida.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Discriminação temporal descreve a capacidade da pessoa para discriminar, ou perceber, rápidas mudanças no seu ambiente. O limiar de discriminação temporal (TDT) é o mais curto intervalo de tempo no qual um indivíduo percebe-se que dois estímulos sensoriais sequenciais são assíncronos. Discriminação temporal foi mostrada para ser anormalmente prolongada em distúrbios que afetam os gânglios basais, incluindo distonia,1,2,3,4,5,6 , 7.

Distonia é o terceiro mais comum distúrbio de movimento neurológico - depois de Parkinson'doença s e Tremor essencial. É caracterizada por contrações muscular contínuo ou intermitente, causando movimentos anormais, muitas vezes repetitivos, ou posturas8. Distonia pode afetar qualquer parte do corpo. Quando afecta uma parte do corpo é conhecido como distonia focal8. Distonia que afetam os músculos do pescoço é conhecida como distonia cervical e é o fenótipo mais comum de distonia focal isolada idiopática de início adulto. 9 , 10 a patogênese da distonia cervical permanece desconhecida; considera-se ser uma doença genética com herança autossômica dominante e penetrância reduzida consideravelmente. Fatores ambientais também são considerados importantes em relação à expressão e penetrância da doença.

O colículo superior, uma estrutura sensório-motor, situado no mesencéfalo dorsal, é importante para a detecção rápida de estímulos ambientais no processo de secreta atenção orientador2,11,12. Estímulos visuais acessar o colículo superior rapidamente através da via retino-tectal magnocelular. A TDT é uma medida simples, objetiva, acredita-se que representam o processamento de visual (e outros estímulos sensoriais) nas camadas superficiais do colículo superior. A TDT tem sido estudada em indivíduos com distonia cervical, seus parentes não afetados e participantes de controle saudável. Comparado aos participantes de controle correspondente a idade e sexo, um anormal TDT tem alta sensibilidade (97%, 36 de 37 pacientes) e especificidade (98-100%) em distonia cervical1. Um TDT anormal foi encontrado em 50% dos afetados ascendentes femininos de pacientes com distonia cervical (14 de 25, 48 anos de idade), demonstrando a penetrância idade e sexo relacionadas com herança autossômica dominante13, 14. um TDT anormal em parentes afetados de pacientes de distonia cervical (comparados com parentes de TDTs normais) está associado com aumento do volume putaminal (por morfometria baseada em voxel)15 e diminuído atividade putaminal (fMRI)4 . O colículo superior é considerado um nó significativo da rede neuronal, o que é disfuncional em distonia cervical12. A avaliação de discriminação temporal é considerada como fornecendo pistas importantes sobre a pathomechanisms de distonia cervical subjacente.

O objetivo deste artigo é apresentar dois métodos para medir e analisar a discriminação temporal, bem como demonstrando a aplicação deste método para estudar a fisiopatologia da distonia cervical.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

O Comitê de ética de pesquisa médica no Hospital da Universidade de St. Vincent, Dublin deu aprovação para o recrutamento de pacientes com distonia cervical, seus irmãos (não afetados por distonia) e controles saudáveis, para participar do protocolo descrito abaixo.

1. hardware & Software Solutions

Nota: Duas opções de hardware foram desenvolvidas para exibir estímulos visuais com intervalos precisos de estímulos inter. Ambos foram projetados e construíram internamente no centro de Trindade para bioengenharia, Trinity College Dublin e tem sido descrito anteriormente5,16. Aqueles que desejam replicar as soluções de hardware exato usadas neste documento podem solicitar mesmo contactando o centro de Trindade para bioengenharia diretamente. Alternativamente, um conjunto completo de instruções, incluindo arquivos de impressão 3D para o fone de ouvido, instruções para o acompanhamento microcontrolador Arduino, etc. pode ser baixado de http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/. Os estímulos apresentados na óptica da parte superior de tabela podem ser gerados usando programas personalizados em apresentação (por exemplo, sistemas Neurocomportamentais), instalado em um computador desktop e programado para controlar os diodos emissores de luz (LED) através da porta paralela de o computador. Como alternativa, conforme descrito abaixo, o tampo da mesa LEDs pode ser controlado através de um microcontrolador Arduino. O código de apresentação e os arquivos de Arduino também estão disponíveis para download a partir do link acima.

  1. Ferragem TDT: método de mesa
    1. Marque um 'X', como um ponto de fixação, sobre um tapete preto ou folha colocada na mesa em frente a participante.
    2. Pergunta o participante a se posicionar para que eles estão sentados diretamente em frente ao ponto de fixação.
    3. Coloque os pares amarelo diodo emissor de luz (LED) (5 mm de diâmetro, 90 cd/m2 luminância), envolvidos em uma caixa, em cima da mesa na frente do participante.
    4. Oriente a caixa que os LEDs são verticalmente alinhados e posicionados o 7 ° ponto de centro do sujeito à esquerda e à direita, conforme necessário.
    5. Fazer esta experiência em uma sala escura. Uma pequena quantidade de luminância de fundo pode ser necessária para permitir ao operador ver o suficiente para executar o experimento.
    6. Instrua o participante a focar o ponto de fixação em todos os momentos e para não olhar diretamente para o piscar LEDs.
    7. Conecte o microcontrolador à caixa de LED e siga no ecrã instruções exibidas na tela de cristal líquido do caixa do microcontrolador, por exemplo, selecione o método de apresentação: 'random' ou 'escada' e selecione o modo: 'primeiro superior esquerdo', etc. .
    8. Pergunta o participante a responder a apresentação seguinte "igual" ou "diferente" de cada par de estímulo, dependendo se eles percebem os estímulos para ser síncrono ou assíncrono.
    9. Informar o participante quando cada julgamento está prestes a começar, por vocalizar na tela contagem regressiva de 5-0 s.

Figure 1
Figura 1: (a) diagrama esquemático do design do fone de ouvido. Um par de LEDs amarelos (5 mm de diâmetro) e a fixação vermelha LED (3 mm de diâmetro), são colocados no lado esquerdo e direito do participante através de uma unidade de capacetes e fez-se visível por meio de reflexão nos espelhos na frente do usuário. (b) esquemático modelo 3D do fone de ouvido. O fone de ouvido foi desenvolvido a partir de plástico de nylon sinterizado do laser, pesa 0,70 kg, tem um índice de baixa transparência e é cor para minimizar penetrância luz preta. (a e b) são reproduzidos, com ligeira modificação, de Butler et al. 16 com autorização de IOP Publishing. (c) a caixa de estímulo de LED para mesa de apresentação.

  1. TDT Hardware: Headset de portátil TDT
    1. Realizar o experimento em qualquer local adequado.
    2. Conectar o fone de ouvido e siga o microcontrolador no ecrã instruções exibidas na tela de cristal líquido do caixa do microcontrolador, por exemplo, selecione o método de apresentação: 'random' ou 'escada' e o modo: 'primeiro superior esquerdo', etc.
    3. Direcionar o participante a posicionar-se com os cotovelos sobre uma mesa na frente deles. Em seguida, segurando o aparelho nas mãos, dirigi-los para pressione suavemente o seu rosto para o vedador de borracha em torno da ocular, assim, selagem para fora a luz ambiente.
    4. Instrua o participante a focar a fixação vermelha LED em todos os momentos e para não olhar diretamente para o piscar LEDs.
    5. Pergunta o participante a responder a apresentação seguinte "igual" ou "diferente" de cada par de estímulo, dependendo se eles percebem os estímulos para ser síncrono ou assíncrono.
    6. Informar o participante quando cada julgamento está prestes a começar, por vocalizar na tela contagem regressiva de 5-0 s.

2. estímulo apresentação

Nota: Duas abordagens para apresentação de estímulo têm sido empregadas.

  1. Método de escada
    1. Selecione a apresentação de 'escada'; estímulos são apresentados a cada 5 s, com o intervalo de estímulo inter começando em 0 e tornando-se progressivamente mais assíncrono (aumentando em 5 ms) cada vez.
    2. Selecione qualquer uma das modalidades de apresentação de quatro: primeira (ii) (i) esquerda LED superior esquerda primeiro diodo superior (iii) direito de fundo, ou (iv) direito de fundo LED primeiro.
    3. Repita a etapa 2.1.2 para que cada modalidade é executada duas vezes, resultando em um total de oito vezes.
    4. Finalizar o julgamento quando um participante responde "diferentes" para três consecutivos pares de estímulos.
  2. Método de apresentação aleatória
    1. Selecione 'Random' apresentação; pares de estímulos são apresentados a cada 5 s. O intervalo entre estímulo varia, de forma aleatória, de 0 a 100 ms.
    2. Selecione qualquer uma das modalidades de apresentação de quatro: primeira (ii) (i) esquerda LED superior esquerda primeiro diodo superior (iii) direito de fundo, ou (iv) direito de fundo LED primeiro.
    3. Repita a etapa 2.2.2 para que cada modalidade é executada duas vezes, resultando em um total de oito vezes.
      Nota: Cada corrida é o mesmo comprimento e completará automaticamente.

3. análise de dados

  1. Valor único de TDT
    1. Usando os dados a partir do método de escadaria, destaca a primeira das três respostas "diferentes" finais para cada uma das oito pistas. Estes são os valores de limiar para cada corrida.
    2. Calcular o limiar de discriminação temporal (TDT) para cada participante, tendo a mediana dos limiares de cada uma das suas oito corridas; resultando em um único valor TDT (em milissegundos) por indivíduo.
    3. Calcule o ZPontuação para cada participante. Definir o ZPontuação como a diferença entre TDT do participante e o TDT média de uma população de controle idade-combinadas (Equaiton 1, dividido pelo desvio-padrão dos valores de TDT para que a população controle Equaiton 2 .
      Equaiton 3
    4. Determine se o indivíduo tem um TDT normal ou anormal. Um Zescore ≥ 2.5 considera-se que refletem um TDT anormal.
  2. Análise da distribuição
    1. Usando os dados a partir do método de escadaria, codifica os dados de resposta, tal que '0' corresponde a "mesma" e '1' corresponde ao "diferente", tabela 1.
    2. Baixe um MATLAB.exe gratuito para realizar a análise de distribuição descrita abaixo de http://www.dystoniaresearch.ie/temporal-discrimination-threshold/. Ver Butler et al 16 para uma descrição completa deste método. Em alternativa, proceda conforme descrito abaixo.
    3. Almofada para fora os dados para garantir que todas as execuções são do mesmo comprimento que a mais longo prazo. Isso é feito, assumindo todas as respostas subsequentes, após o término de uma corrida, são "diferentes", tabela 1, alínea b.
    4. Médias respostas através de ensaios para cada participante, tabela 1, alínea c. Isto pode ser plotado como uma função de assincronia de estímulo.
    5. Ajuste que esta média ou dados representativos com uma função gaussiana cumulativa. A média desta distribuição representa o ponto no qual os participantes são igualmente propensos a responder "igual" ou "diferente". Este ponto é conhecido como o "ponto de igualdade subjetiva" (PSE). O desvio padrão da distribuição gaussiana, também conhecida como a 'diferença apenas perceptível' (JND), indica o quão sensíveis participantes são para mudanças em assincronia temporal em torno de sua média.
    6. Estenda a análise enviando os dados para um procedimento de inicialização não-paramétricos para estimar os intervalos de confiança de 95% para a TDT e o PSE e JND da função gaussiana cumulativa, psicométrica. Para fazer isso, gere novos conjuntos de dados representativos por amostragem aleatória, com substituição das respostas originais, tabela 1, alínea b, para cada etapa do tempo. Calcular a TDT e caber uma nova função psicométrica para cada conjunto de dados representativos de16.
    7. Calcular a bondade de ajuste, ou o desvio (D), para cada participante usando o rácio de probabilidade de log,16,17
      Equaiton 4
      onde K é o número de pontos de tempo, n, é que o número de repetições em que ponto do tempo, geralmente oito repetições (quatro direita e quatro à esquerda), y é a proporção observada de respostas assíncronas, p é a proporção de respostas assíncronas previsto pela curva equipada. Um valor de desvio de 0 significa um ajuste perfeito.
    8. Plotar os resultados.
      Nota: Dados da abordagem de apresentação aleatória podem ser analisados para determinar a TDT único ou distribuída conforme descrito na seção 3 acima para dados resultantes do método de apresentação de escada. No entanto, devido a ordem de apresentação aleatória dos intervalos entre estímulos, estes dados devem ser primeiro encomendados (do menor para o maior intervalo de estímulo inter), antes de iniciar a análise descrita acima, a tabela 2. Além disso, não é necessário preencher os dados após apresentação aleatória, como, por padrão, todas as execuções são de igual comprimento.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Cheia de exemplos de folhas de pontuação são fornecidos nas tabelas 1 e 2, onde estes representam respectivamente resultados seguindo a escadaria e métodos de apresentação do estímulo aleatório. Os limiares para cada execução (o momento do primeiro de três pares de estímulos considerados diferentes ''), são destacadas. No caso da tabela 1, a TDT é calculado como 25 ms (ou seja, a mediana de 40, 25, 25, 25, 45, 25, 40, 10 ms). Estes dados são extraídos de uma mulher de 35 ano de idade que participaram no estudo anterior18. A média e o desvio padrão para valores TDT de mulheres nesta faixa etária foram 27,48 ms e 10,86 ms, respectivamente. Portanto, o Z-score para este indivíduo pode ser calculado como:
Equaiton 5

Como este ZPontuação está abaixo de 2.5, este indivíduo tem um TDT normal.

Respostas da mesma apresentação individual de estímulo aleatório seguinte são mostradas na tabela 2. Ordenação desses dados é um passo importante para continuar com a análise.

Análise da distribuição

Fases principais na análise da distribuição são ilustrados na tabela 1 (dados de preenchimento e resposta em média) e a Figura 2. Os dados de amostra utilizados nesta análise são do mesmo assunto que discutimos acima e mostrados nas tabelas 1 e 2. As parcelas na Figura 2 são geradas a partir do arquivo MATLAB.exe para download. O lado esquerdo mostra os dados observados, as funções Gaussian cumulativas cabidas aos dados bootstrapped (seguir 2000 iterações) e a função gaussiana cumulativa média. A bondade de ajuste medida é ilustrada no lado direito. Também são mostrados os limiares de discriminação temporal, os parâmetros de ajuste, o ponto de igualdade subjetiva (PSE) e valores de diferença apenas perceptível (JND). O lado direito mostra a bondade de ajuste medida a relação de probabilidade de log (desvio) para os dados observados (linha vermelha horizontal) e o Monte-Carlo gerado distribuição de rácio de probabilidade de log e os intervalos de confiança de 95% (linhas horizontais tracejadas).

O mesmo executável do MATLAB exporta os valores TDT, PSE e JND e bootstrapped cortes de 2,5%, 25%, 50%, 75% e 97,5% de intervalos de confiança, bem como a bondade de ajuste ou desvios e cortes para um arquivo do excel. Tabela 3 fornece as saídas geradas para os dados nas tabelas 1 e 2. A título de comparação, os valores TDT para escada e métodos de apresentação de estímulo aleatório, obtidos pelo método padrão (mediana de 8 limiares), são 25 ms e 50 ms respectivamente; Considerando que a tabela 3 fornece a TDT valores obtidos seguir inicialização dos dados. Estas são 23,75 ms e ms 48,75 respectivamente.

Figure 2
Figura 2: A coluna da esquerda mostra as distribuições Gaussian cumulativa à resultados seguindo o método da escadaria da apresentação do estímulo e (b) o método aleatório de apresentação do estímulo. Os pontos pretos mostram os dados originais (a proporção de respostas de diferentes' 'percebida como uma função do intervalo entre estímulo ou assincronia temporal). As curvas de luz cinzas representam as funções Gaussian 2000 que foram montadas para os dados bootstrapped. A curva cinza escura representa a função gaussiana cumulativa média. Valores para o ponto de subjetiva igualdade (PSE) (média) e apenas perceptível diferença (JND) (desvio padrão) e o valor TDT, calculado a partir da distribuição completa são detalhadas na tabela 3. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Table 1
Tabela 1: Dados de amostra, seguindo o método de apresentação de escadaria, com intervalos inter estímulos (ISI), aumentando em 5 ms cada vez. dados mostrados para cada uma das duas condições (LED superior primeiro X2 e fundo LED primeiro x 2) para os lados do lado direito e esquerdo, dando um total de oito vezes. do ' representa uma resposta de 'mesmo', e tinha ', 'diferente'. Os intervalos de tempo usados para calcular a TDT são o ISI do correspondente ao primeiro de três consecutivas respostas 'diferentes'. Portanto, a TDT = 25 ms, a mediana de 40, 25, 25, 25, 45, 25, 40 e 10. (b) os mesmos dados como mostrado em (a), mas codificado tal que um '0' representa uma resposta de 'mesmo', e '1' representa 'diferente'. Dados de preenchimento (para a corrida mais longa) são ilustrados. Esta é uma etapa de pré-processamento antes da aplicação da análise de distribuição. (c) a média respostas para cada ISI. Observe que esses valores são usados para gerar a distribuição psicométrica e são plotados na Figura 2.

Table 1
Tabela 2: Respostas do mesmo participante como tabela 1, desta vez, estímulos são apresentados com randomizados intervalos inter estímulos (ISI). os dados para as duas condições do lado direito (top levou primeiro x2 e fundo levou primeiro x2). Para a compactação, os dados do lado esquerdo não são mostrados aqui. No entanto, todas as execuções de oito são usadas em todas as análises. (b) os mesmos dados classificados por incrementar o ISI. O limiar para cada uma das quatro pistas do lado direito são indicados com caixas tracejadas.

Table 1
Tabela 3: Resumo da análise de distribuição gaussiana e bondade de ajuste para os resultados do método de apresentação de escadaria mostrada na tabela 1e método de apresentação aleatória, mostrado na tabela 2 (todos os dados para este participante, por exemplo, total de oito execuções (4 deixada e 4 bem) têm sido utilizadas em acima de análise). Ponto de igualdade subjetiva, PSE; diferença apenas perceptível, JND; discriminação temporal, TDT; Bondade de ajuste, GoF.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Análise e medição de TDT

Duas formas de aparelhos (mesa e fone de ouvido), dois métodos de apresentação de estímulo (escadaria e aleatório) e duas abordagens para a análise dos dados (tradicional e distribuição) foram apresentados para ilustrar como medir e quantificar uma pessoa do temporal capacidade de discriminação. O fone de ouvido portátil fornece uma opção de hardware conveniente que garante a consistência em distância e ângulos entre o participante e as fontes de luz LED, permitindo também dados a serem coletados em qualquer local conveniente. Que, portanto, aborda algumas das limitações associadas com a abordagem da parte superior de tabela, ou seja a necessidade de iluminação ambiente controlada e a portabilidade limitada , normalmente exigindo participantes participar num centro clínica ou pesquisa. O fone de ouvido também protege contra a possibilidade de variação na distância e ângulo entre estímulos e participante durante ou entre ensaios, potencialmente decorrentes de ajustes posicionais pelo participante. Molloy et al comparado a mesa e o fone de ouvido se aproxima para entrega de estímulo e encontrou o fone de ouvido para ser confiáveis e precisos5. No entanto, dois pontos fracos potenciais do fone de ouvido são que apresenta os estímulos monocularmente, ou seja, apenas o olho esquerdo pode ver os estímulos apresentados no lado esquerdo e vice-versa; e o projeto atual não acomoda o uso de óculos. Acuidade visual pode afetar o desempenho de TDT, e como tal um sempre deve verificar que os participantes têm acuidade normal. Este é o mais importante no caso da abordagem de fone de ouvido, onde os óculos não podem ser acomodados.

A ' abordagem escadaria' é o método mais comum de apresentação do estímulo visual e tátil discriminação temporal protocolos6,7,14,15,19. Uma limitação dessa técnica, que apresenta estímulos progressivamente assíncronos não randomizados, é que possivelmente possa contribuir para um potencial efeito de aprendizagem. Como alternativa, uma modalidade de apresentação randomizado foi desenvolvida, permitindo estímulos ser apresentado de uma forma aleatória. A possibilidade do método da escadaria são objecto de um efeito de aprendizagem, especificamente, foi testada por McGovern e colegas16. O método da escadaria' 'foi mostrado ser uma abordagem robusta com resultados consistentes através de experiências repetidas18. Os resultados deste estudo anterior, como mostrado acima, revelaram que método de apresentação de estímulos ao acaso produz consistentemente mais valores TDT, em comparação com o método de escadaria existente (quer dizer TDTRANDOM = 55,08 ms; dizer TDTescadaria = 30,57 ms para 30 controles saudáveis)18. Enquanto os dois métodos de apresentação são válidos, a diferença de valores resultantes de TDT enfatiza a importância de manter a uniformidade na seleção técnica experimental dentro e através de estudos de um determinado laboratório. Além disso, deve ter cuidado ao comparar TDT absoluto valores através de estudos (de pacientes e controles) e o cálculo daspontuaçõesde Z.

Também foram apresentados dois métodos de análise de dados. O método de análise padrão, primeiro, resulta em um valor de limiar único para cada um dos oito funciona, onde esse limite é o intervalo entre estímulo do primeiro de três pares de estímulo, identificados como sendo assíncrono. A mediana dos limiares de oito é tomada como o valor TDT para esse participante. Enquanto isto provou para ser confiável, é, no entanto, um único valor. A fim de superar a limitação potencial de avaliar a capacidade de discriminação temporal de uma pessoa com base em um único valor, também foi apresentada uma abordagem mais sofisticada. Neste caso, um participante'dados de s são equipados com uma distribuição gaussiana cumulativa e a média e o desvio-padrão extraído. Além disso, os dados são submetidos a uma análise não-paramétrica bootstrapped para obter intervalos de confiança de 95% para cada participante'de dados s16. Este método de análise de dados oferece o potencial para ganhar a introspecção mais profunda em diferenças na percepção visual, particularmente quando examinar as diferenças dentro e entre controle e grupos de pacientes.

Aplicação da TDT para o entendimento da fisiopatologia da distonia Cervical

Embora seja provável que o processamento cortical é relevante na discriminação temporal20, as evidências sugerem que em distonia cervical anormal discriminação temporal reflete principalmente uma desordem em uma rede envolvendo o colículo superior e gânglios basais4,21. Um TDT anormal pode ser interpretado como uma deficiente capacidade de detectar ou discriminar mudança ambiental. O colículo superior, no mesencéfalo dorsal, desempenha um papel crítico em detectar e reagir a estímulos salientes22. Apesar de uma estrutura complexa, ela poderá ser funcionalmente separada em duas camadas22. O visuosensory de neurônios na camada superficial receber entrada direta do sistema visual, enquanto que os neurônios premotor e cephalomotor na camada profunda têm múltiplas projeções, incluindo o controle dos músculos dos olhos, pescoço e cabeça. Atividade extra-curricular superior é modulada pelo ácido gama - aminobutírico (GABA), um neurotransmissor inibitório23. Atividade inibitória gabaérgica limita a duração da resposta transitória de explosão em ambos os visuosensory de neurônios na camada superficial e os cortéx neurônios na camada profunda do colículo superior24. Em resposta a um estímulo visual, os visuais neurônios na camada superficial exibem um transiente '' resposta. Inibição GABAérgica Então cala essa resposta, permitindo que os neurônios estar pronto para responder novamente quando detectam uma alteração no ambiente como o estímulo visual é desligado. Se houver insuficiente GABA, esses neurônios podem tornar-se ativo dysfunctionally24. A hipótese é de que a insuficiente inibição GABAérgica resulta em duração prolongada de disparo dos neurônios visuais, dando origem a discriminação temporal anormal e prolongada TDT valores. Além disso, a característica de movimentos anormais da distonia cervical são hipótese também resultado de insuficiente inibição GABAérgica, desta vez pelos neurônios cephalomotor nas camadas profundas do colículo superior.

Um endophenotype é um marcador subclínico de transporte genética que pode nos ajudar a entender a doença pathomechanisms. A TDT é proposto como um potencial endophenotype para início adulto distonia focal2,4 e foi encontrado para ser anormais em até 97% dos pacientes e cerca de 50% de seus parentes clinicamente afetados1,3 ,4. Além disso, TDT anormal foi mostrado para seguir um padrão relacionados a sexo e idade semelhante de distonia cervical14,25. Estes achados sugerem a herança autossômica dominante e apoiar o uso da TDT como um endophenotype para distonia focal de início adulto e em particular, cervical distonia.

Este artigo forneceu um guia sobre como medir e analisar a discriminação temporal visual de um participante. Além disso, com o auxílio de gráficos animados no vídeo, a aplicação da TDT para o estudo da distonia cervical tem sido descrita, tanto no contexto de ser uma endophenotype de confiança e como uma ferramenta potencial para lançar luz sobre o pathomechanisms desse transtorno.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Rebecca B Beck, Eavan M Mc governo, John Butler, Dorina Birsanu, Brendan Quinlivan, Ines Beiser, Shruti Narasimham ter sem fontes de financiamento, divulgações financeiras ou conflito de interesses para declarar. Michael Hutchinson recebe bolsas de investigação da distonia Irlanda, a placa de pesquisa de saúde da Irlanda (CSA-2012-5), Fundação para pesquisa de distonia (Bélgica) e o Instituto de neurociência clínica irlandês. Sean O'Riordan relata o recebimento de um alto-falante'honorário de s de Abbvie. Richard Reilly recebe financiamento da Fundação de ciência Irlanda, Enterprise Ireland e da saúde Research Board da Irlanda.

Acknowledgments

Esta pesquisa foi apoiada por concessões do Conselho de pesquisa de saúde, distonia Irlanda, Irlanda Science Foundation e Instituto irlandês de Neurociências clínicas.

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.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Bradley, D., et al. Temporal discrimination thresholds in adult-onset primary torsion dystonia: an analysis by task type and by dystonia phenotype. J Neurol. 259, (1), 77-82 (2012).
  2. Hutchinson, M., et al. The endophenotype and the phenotype: temporal discrimination and adult-onset dystonia. Mov Disord. 28, (13), 1766-1774 (2013).
  3. Kimmich, O., et al. Sporadic adult onset primary torsion dystonia is a genetic disorder by the temporal discrimination test. Brain. 134, (Pt 9), 2656-2663 (2011).
  4. Kimmich, O., et al. Temporal discrimination, a cervical dystonia endophenotype: penetrance and functional correlates. Mov Disord. 29, (6), 804-811 (2014).
  5. Molloy, A., et al. A headset method for measuring the visual temporal discrimination threshold in cervical dystonia. Tremor Other Hyperkinet Mov (N Y). 4, 249 (2014).
  6. Termsarasab, P., et al. Neural correlates of abnormal sensory discrimination in laryngeal dystonia. Neuroimage Clin. 10, 18-26 (2016).
  7. Fiorio, M., et al. Defective temporal processing of sensory stimuli in DYT1 mutation carriers: a new endophenotype of dystonia? Brain. 130, (1), 134-142 (2007).
  8. Albanese, A., et al. Phenomenology and classification of dystonia: a consensus update. Mov Disord. 28, (7), 863-873 (2013).
  9. Nutt, J. G., Muenter, M. D., Aronson, A., Kurland, L. T., Melton, L. J. 3rd Epidemiology of focal and generalized dystonia in Rochester, Minnesota. Mov Disord. 3, (3), 188-194 (1988).
  10. Williams, L., et al. Epidemiological, clinical and genetic aspects of adult onset isolated focal dystonia in Ireland. Eur J Neurol. (2016).
  11. Bell, A. H., Munoz, D. P. Activity in the superior colliculus reflects dynamic interactions between voluntary and involuntary influences on orienting behaviour. Eur J Neurosci. 28, (8), 1654-1660 (2008).
  12. Hutchinson, M., et al. Cervical dystonia: a disorder of the midbrain network for covert attentional orienting. Front Neurol. 5, 54 (2014).
  13. Williams, L. J., et al. Young Women do it Better: Sexual Dimorphism in Temporal Discrimination. Front Neurol. 6, 258 (2015).
  14. Butler, J. S., et al. Age-Related Sexual Dimorphism in Temporal Discrimination and in Adult-Onset Dystonia Suggests GABAergic Mechanisms. Front Neurol. 6, 258 (2015).
  15. Bradley, D., et al. Temporal discrimination threshold: VBM evidence for an endophenotype in adult onset primary torsion dystonia. Brain. 132, (Pt 9), 2327-2335 (2009).
  16. Butler, J. S., et al. Non-parametric bootstrapping method for measuring the temporal discrimination threshold for movement disorders. J Neural Eng. 12, (4), 046026 (2015).
  17. Wichmann, F. A., Hill, N. J. The psychometric function: I. Fitting, sampling, and goodness of fit. Percept Psychophys. 63, (8), 1293-1313 (2001).
  18. McGovern, E. M., et al. A comparison of stimulus presentation methods in temporal discrimination testing. Physiol Meas. 38, (2), N57-N64 (2017).
  19. Scontrini, A., et al. Somatosensory temporal discrimination in patients with primary focal dystonia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 80, (12), 1315-1319 (2009).
  20. Nardella, A., et al. Inferior parietal lobule encodes visual temporal resolution processes contributing to the critical flicker frequency threshold in humans. PLoS One. 9, (6), e98948 (2014).
  21. Pastor, M. A., Macaluso, E., Day, B. L., Frackowiak, R. S. Putaminal activity is related to perceptual certainty. Neuroimage. 41, (1), 123-129 (2008).
  22. Isa, T., Hall, W. C. Exploring the superior colliculus in vitro. J Neurophysiol. 102, (5), 2581-2593 (2009).
  23. Isa, T., Endo, T., Saito, Y. The visuo-motor pathway in the local circuit of the rat superior colliculus. J Neurosci. 18, (20), 8496-8504 (1998).
  24. Kaneda, K., Isa, T. GABAergic mechanisms for shaping transient visual responses in the mouse superior colliculus. Neuroscience. 235, 129-140 (2013).
  25. Ramos, V. F., Esquenazi, A., Villegas, M. A., Wu, T., Hallett, M. Temporal discrimination threshold with healthy aging. Neurobiol Aging. 43, 174-179 (2016).
Medição e análise do limiar discriminação Temporal aplicado a distonia Cervical
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter