Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

En elektrofysiologi-protokollen for å måle belønning forventning og behandling hos barn

Published: October 4, 2018 doi: 10.3791/58348
Automatic Translation
1, 2
1Graduate School of Education, University of California, Riverside, 2Psychology Department, University of California, San Diego

Summary

Denne protokollen er utformet for å måle belønning forventning og behandling i små barn med og uten autisme. Spesielt er protokollen utformet for å studere nevrale korrelerer belønning under sosiale og nonsocial forhold kontroll for belønning mellom forhold.

Abstract

Vi presenterer en protokoll utviklet for å måle nevrale korrelerer belønning i barn. Protokollen tillater forskere å måle både belønning forventning og behandling. Formålet er å skape en belønning aktivitet som passer for barn med og uten autisme kontroll belønning egenskaper mellom to forhold: sosiale og nonsocial. Gjeldende protokollen tillater sammenligninger hjernen aktivitet mellom sosiale og nonsocial belønning forhold samtidig belønningen seg like mellom forhold. Bruker denne protokollen, funnet vi bevis for at neurotypical barn viser forbedret foregripe hjerneaktiviteten i løpet av den sosiale tilstanden. Videre fant vi at neurotypical barn forventer sosiale belønning mer robust enn barn med autisme diagnoser. Som oppgaven bruker snacks som en belønning, er det best for små barn. Protokollen kan imidlertid være tilpasset for bruk med ungdom eller voksne bestander hvis snacks er erstattet av monetære incentiver. Protokollen er utformet for å måle elektrofysiologiske hendelser (event-relaterte potensialer), men det kan tilpasses for bruk med øye-sporing eller fMRI.

Introduction

Autism spectrum uorden (ASD) er en utviklingsforstyrrelse funksjonshemming preget av impairments i sosialt kommunikasjon (muntlig og ikke-verbal) og tilstedeværelsen av begrenset interesse og/eller repeterende atferd1. Gitt at ASD er antatt nevrologisk-baserte2,3, er det overraskende at nevrovitenskap forskning som involverer barn med ASD har blitt utbredt det siste tiåret. Selv om mange teorier om hjernen grunnlaget for ASD er foreslått, er en spesielt som har fått betydelig forskning oppmerksomhet sosiale motivasjon hypotesen4. Kort, sosiale motivasjon hypotesen sier at barn med ASD drive mindre sosialt samspill enn deres typisk utvikler (TD) jevnaldrende fordi sosial interaksjon ikke som givende for dem. Chevallier et al. gi en gjennomgang av sosiale motivasjon hypotesen5. Fordi denne hypotesen er direkte relatert til belønningssystemet, har spesielt om systemet i ASD er mottakelig for sosial informasjon, flere studier undersøkt sosiale belønningssystemet i ASD6,7, 8 , 9 , 10 , 11 , 12. resultatene fra disse studiene har forskjellig, med noen gir bevis at belønningssystemet i ASD er hypoactive til både sosiale og nonsocial, og andre tyder på at belønningssystemet fungerer vanligvis for nonsocial men er hypoactive til sosial stimuli. En mulig årsak til disse inkonsekvente resultater gjelder stimuli og metoder brukt i protokoller. Det er vanskelig å matche sosiale og nonsocial belønninger i eksperimentell sammenheng; for eksempel flere studier har brukt et bilde av et smilende ansikt som sosiale belønning, og nonsocial belønningen er monetære (f.eks får penger etter eksperimentet er fullstendig7,8,11). Selv om disse studiene gir en viktig fundament for fremtidig forskning, er det vanskelig å avgjøre hvorvidt funnene knyttet til forskjeller i sosial versus nonsocial belønning hastighet i ASD eller hvis de er på grunn av forskjellene mellom belønning forhold.

Gjeldende protokollen er utformet for å undersøke belønningssystemet i høyt fungerende barn med ASD bruker elektrofysiologi. For å utforske forskjellene mellom barn med og uten ASD basert på belønning forventning, ble stimulans-foregående negativitet (SPN) målt. SPN er en langsom-bølge komponent som gjenspeiler en forventning om en belønning stimulans13. Betydningen av SPN er vanligvis begrepsfestet emosjonelle påvente14,15,16 og antas å være reflektert av aktivitet i insula17,18. SPN måles ofte etter deltakere utføre motor svar og før tilbakemelding utbruddet under en beslutningstaking oppgave19,20. SPN er følsom for belønning omfanget og større konsekvent i belønning versus no-belønning forhold15,16,21. Selv om SPN måles vanligvis i løpet av beslutningsprosessen oppgaver, har forskere rapportert at SPN kan observeres når forutse affektive kommende stimuli uten noen aktivitet22,23,24. Et viktig mål med gjeldende protokollen er å utføre en eksperimentell oppgave der belønningen mellom sosiale og nonsocial er tilpasset for å eliminere potensielle forundrer. Et mål er å teste barn mellom 6 og 11 år. Derfor kan protokollen tjene som en alder-passende belønning oppgave som barn finner engasjerende uten kledelig frustrert.

Protocol

Prosedyrer som involverer menneskelige deltakerne ble godkjent av den menneskelige emne forskning etikk komiteen/Institutional Review Board ved University of California, Riverside og University of California, San Diego.

1. stimuli forberedelse

Merk: Fremgangsmåtene nedenfor er spesifikke for en kommersielt tilgjengelig redigering suite (se Tabell for materiale); Imidlertid kan sikkert andre foto redigerings programvare brukes.

  1. Forberede en rekke emosjonelle ansikt fotografier25 kategorisert i to ansiktsuttrykk (glad og trist). Bruke tidligere samlet atferdsmessige rangeringer, velger bilder med svært nøyaktig følelser karakterer (som over 80% av deltakerne identifisert følelser riktig)25.
    Merk: I våre protokollen var det 33 valgte voksen ansikter (18 kvinne, 15 mannlige). Av 18 hunnene, 9 er kaukasiske, 4 er afroamerikansk og 5 er Asian American. Av 15 menn, 9 er kaukasiske, 6 er afroamerikansk og er ingen Asian American. I dette tilfellet er bilder allerede beskåret og plassert på en hvit bakgrunn. Det er viktig å merke seg at NimStim settet med ansiktsuttrykk ble vurdert og normert av voksne25. Dermed er det mulig at barn eller tenåringer kan oppfatte ansiktsuttrykk annerledes enn voksne som normert bildene.
  2. Standardisere følelsesmessige uttrykk stimuli
    1. Bruker en foto redigere bort suite, redigere bildene skal i gråtoner, og deretter lagre dem (i programvaren som brukes her, dette gjøres ved å velge bilde | Modus | Gråskala).
    2. Kontroller at oppløsningen er 72 bildepunkter/tommer og at filen er 8,5 tommer og høyde er 11 tommer.
    3. Bruker en linjal, endre bredden på bildet (i piksler) til ansikt måler 11 cm fra utsiden av håret på den ene siden på utsiden av hår på den andre side, og 14 cm fra starten av hårfestet nederst på haken.
  3. Opprette kryptert ansiktet pilen stimuli
    1. Last ned "scramble" plugin (http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble).
    2. Pakk ut ZIP og flytte det til "plug-ins" inne det redigere bort suite programmappen.
    3. Opprett en "egendefinert figur" i Formalternativene i den fotoredigeringsprogram. Kontroller at figuren er en pil.
    4. Åpne emosjonelle ansiktet bilder en om gangen. Bruk markeringsverktøyet til å velge bare ansiktet og ikke bakgrunnen.
    5. Velg Filter | Telegraphics | Scramble | OK.
    6. Velg vindu | Lag (dette skal produsere et "lag" vindu til side).
    7. Dobbeltklikk bakgrunn, klikk ok og endre navnet til lag 0 (navnet er fin).
    8. Høyreklikk på formverktøy i venstre meny stang og velge egendefinert pilfiguren.
    9. Dra pilfiguren i midten av kryptert bildet.
    10. Bruk Ctrl + T dra pilen til midten av bildet og Juster størrelsen slik at det er det samme som ansiktet bildet (f.eks 11 x 14 cm).
    11. Bruk verktøyet vinkel for å sikre at for glade ansikter pilen vender oppover og for triste ansikter pilen vender nedover.
    12. Klikk lag 0 eller navnet i trinn 1.3.7.
    13. Velg lag | Gruppen med forrige.
    14. Klikk Velg alle | Redigere | Kopier sammenslåtte.
    15. Opprette en ny fil med pilen på hvit bakgrunn ved å velge fil | Nye. Den nye filen skal 8,5 x 11 tommer med en oppløsning på 72 bildepunkter/tommer.
    16. Lagre filene.
      Merk: Når dette er lagret, det skal være bilder av personer med trist uttrykk, lykkelig uttrykk og krabbet versjonene. Kryptert fotografiet med oppover peker pilen er nonsocial bildet for glade, og krabbet fotografi med nedover peker pilen er nonsocial bildet for trist.
  4. Opprette belønning bildene
    1. Finn et bilde av en Gullfiskmarkedet cracker (uten noe annet i rammen) og laste den ned til datamaskinen.
    2. Åpne gullfisk sprakk bildet i en foto redigere bort suite og redigere det å være i gråtoner.
    3. Lage to gullfisk sprakk bilder: 1) ett i gråtoner og 2) som er krysset ut (f.eks har en omliggende sirkel/oval med en linje gjennom på midten).
    4. Bruker kopi | Lim inn, plassere bilder av intakt Gullfiskmarkedet cracker rundt glade bilder (f.eks både oppover peker pilen og smilende mennesker).
    5. Bruker kopi | Lim inn, plassere bilder av krysset Gullfiskmarkedet cracker rundt trist bilder (f.eks både nedover peker pilen og frowning folk).
  5. Forbereder stimuli i elektrofysiologi (EEG) presentasjon programvare
    1. Opprett to blokker stimuli i en EEG presentasjon programvarepakke. En blokk blir sosiale (f.eks bilder smil og frowning ansikter) og den andre vil være nonsocial (f.eks bilder oppover og nedover vender piler).
    2. Pseudo-tilfeldig rekkefølge stimuli i hver blokk slik at ikke noe bilde oppstår flere ganger på rad, og slike som deltakeren ikke ser mer enn tre trist/nedover mot pilene eller lykkelig/oppover mot pilene på rad.
    3. Definere hvert forsøk skal inneholde følgende: en fiksering cross; 2 bokser med spørsmålstegn (deltakeren bruker et trykk på knappen til å velge mellom den venstre og høyre); en pil som peker til boksen deltaker choses via knappen pressen. og tilbakemeldinger (stimuli opprettet ovenfor).
      Merk: Selv om deltakerne velger boksen venstre eller høyre, enten rette (f.eks lykkelig ansikt eller oppover mot pilen omgitt av intakt gullfisk) eller feil (f.eks trist ansikt eller vender nedover pilen omgitt av krysset ut gullfisk) tilbakemelding vist er forhåndsprogrammert av tilfeldig beskrevet i trinn 1.5.2. Deltakerne kan dermed føle at de gjetter riktig eller feil, men i virkeligheten valget påvirker ikke hvilke tilbakemeldinger bildet vises.
    4. Vise hvert forsøk basert på de følgende varighetene: 1) fiksering krysse for 500 ms, 2) to bokser med spørsmålstegn inne i 3000 ms, 3) to bokser med spørsmålstegn inne, med en pil som peker mot boksen valgt av deltakeren for 2000 ms og 4) tilbakemelding (< C34>e.g., ansiktet eller kryptert ansikt profilen) 1000 ms. se figur 1.
      Merk: Hvis deltagerne klarer å svare (via knappen pressen) innen 3000 ms, prøve ender og neste rettssaken begynner. Den etterlengtede visuell vinkelen er en horisontal visuell vinkel på 14,5 ° og loddrett visuell vinkel på 10.67°.

2. atferdsmessige prosedyrer

  1. Rekruttere deltakere med og uten ASD diagnoser basert på institusjonelle Review Board retningslinjene.
  2. Administrere kognitive tester (f.eks Wechsler forkortet skala av intelligens, WASI26) til alle deltakere å anerkjenne at barn har kognitive score i lav-gjennomsnittet til gjennomsnittlig område (f.eks en fullskala IQ på minst 70) .
    Merk: Det ble besluttet at barn med fullskala IQ under 70 ville trolig ha problemer med å forstå og huske oppgave retninger. Derfor ble en IQ cut-off av 70 valgt som et ekskluderende kriterium for deltakelse.
  3. For deltakere med en tidligere diagnose av ASD, administrere autisme diagnostiske observasjon tidsplanen (andre utgave, ADOS-2)27 å bekrefte sin berettigelse.

3. EEG opptak

  1. Definere deltakerne.
    1. Kontroller at hver deltaker sitter i en behagelig stol i en dunkelt opplyst rom og Juster stolen slik individer er 72 cm fra skjermen. Gi en kort tutorial om prosedyren.
      Merk: I denne studien deltakerne ble fortalt følgende: "du vil spille en gjettelek - akkurat som plukke-en-hånd, bortsett fra på datamaskinen. Vil du se 2 bokser med spørsmålstegn i dem, og deretter bruker denne knappen for å velge om du tror høyre eller venstre er riktig. Hvis du tror boksen til venstre er den rette, trykk på venstre knapp. Hvis du tror boksen til høyre er den rette, trykk på høyre knapp. Når du velger, vil du se boksene med spørsmålstegn og en pil i midten viser som du plukket. Deretter vil du se hvis du fikk den rett. Hver gang du får riktig, får du 1 Gullfiskmarkedet cracker. Hvis du ikke liker gullfisk, kan du handle frukt snacks. Når du får det riktig, vil du se en ring av Gullfiskmarkedet sprakk. Det betyr at du får en gullfisk sprakk! Når du får det galt, vil du se en ring av krysset ut Gullfiskmarkedet sprakk. Når du får det galt, du mister ikke noen gullfisk, du bare få ikke noen den tiden. Datamaskinen vil holde rede på hvor mange gullfisk du får, og så jeg skal gi deg som mange når vi er ferdig. " Etter opplæringen, spør deltakere, "Ok, så hva skal du gjøre?" etterfulgt av "Hva vil du se når du får det riktig?" og "Hva vil du se når du får det galt?" å bekrefte at de forstår oppgaven. Hvis de ikke synes å forstå, forklare det igjen før de kan svare på disse spørsmålene riktig.
  2. Bruk en EEG lue med 32 Ag/AgCl elektroder i internasjonale 10-20 systemet, med ekstra loddrett (VEOG) og vannrett (HEOG) elektroder å fange øyebevegelser.
  3. Måle deltakerens hodet for å finne ut hvilken størrelse er passer hodet.
  4. Bruker en stump nål, pre gel hetten ved å injisere ledende geleen inn elektrodene.
  5. Koble EEG hetten forsterkeren med en low pass-filteret på 70 Hz, filtere direkte kombinert høye pass (DC), 60Hz støyfilter og 500 Hz samplingsfrekvensen.
  6. Passe EEG hetten deltakerens hodet slik at "Cz" elektroden er plassert i midten av hodebunnen (f.eks midt i nasion til inion) som 10-20 systemet.
  7. Bruker en avstumpet nål eller sterilt trestav, swirl inne elektroden flytte noen hår og tillate gel å kontakte hodebunnen.
  8. Bruke en impedans meter (eller EEG datamaskinen) for å sikre at impedans under 10 KΩ for en lav impedans system og under 50 KΩ for en høy impedans system.
  9. Når alle elektrodene på cap viser akseptabel impedans nivåer, plasserer du HEOG og VEOG elektrodene. Plass HEOG elektrodene på canthus hvert øye, og VEOG elektroder over og under øyet.
  10. Hvis alle elektroder har impedans nivåer over de akseptable grensene nevnt ovenfor, kan du spille dem i en bærbar PC eller på datamaskinen.
  11. Starte eksperimentelle blokkene, counterbalancing rekkefølgen på blokker (f.eks sosiale og nonsocial) mellom deltakerne. Kontroller at EEG maskinen er innspillingen, EEG maskinen og opptak datamaskin synkroniseres, og hendelsene blir sendt riktig.
  12. Gi deltakerne 30-sekunders pauser etter hver 15 studier (ca hver 2-3 minutter) for å tillate dem å flytte rundt hvis nødvendig.
    Merk: Selv om ingen eksplisitte retninger ble gitt til barn om bevegelse, deltakerne ble fortalt å bruke pauser "få wiggles ut", "få energi ut", eller utføre andre bevegelser de ville.
  13. Mellom blokker, gi deltakerne en lengre pause (ca 5 minutter). Etter hver blokk, må deltakerne fylle ut en Likert-skala for 4-spørsmålet om hvor mye de likte gjettelek og hvor ofte de følte de kunne få riktige svar.
  14. Når begge blokkene er fullført, og deltakerne har fylt ut begge Likert spørreskjemaer, ta av EEG hetten og tillate dem å vaske håret.
    1. Gi betaling (eller en tilsvarende "prisen") til deltakerne og deres familier.
    2. Rengjøres og steriliseres EEG cap.

4. prosessering EEG Data

Merk: Prosedyrene og kommandoene som er beskrevet i denne delen er spesifikke for EEGLAB og ERPlab verktøykasser28.

  1. I ERPlab, kan du filtrere EEG dataene med en høypassfilter.01 Hz og low-pass filter på 30 Hz.
  2. Forkaste (i ERPlab) eller interpolere (i EEGLAB) dårlig kanaler som synes å ha høye impedans og/eller var problematisk under opptak (f.eks mistet kontakt med huden under opptak).
  3. Bruker EEG kanal operasjoner GUI (i ERPlab), re referanse EEG dataene med gjennomsnittet av venstre og høyre mastoid elektrodene (mastoid elektroder ble valgt som referanse på grunn av ikke å ha en tett elektrode matrise, i så fall, eksperter noen ganger foreslår at du bruker de gjennomsnittlige referanse29og fordi bruker gjennomsnittet av begge mastoid elektrodene er problematisk for laterality effekter kontra en enkelt mastoid30).
  4. Hvis bruker gjennomsnittet av mastoid elektroder for nytt refererer, må de to elektrodene gi et klart signal. Hvis enten mastoid elektrode har dårlig kvalitet signal (f.eks med høy impedans samsvarer) eller mistet kontakt med huden under opptak, bruk ikke deltakerens data for analyse.
  5. Bruk rullegardinmenyen EVENTLIST i ERPlab for å opprette en EEG Eventlist, og tilordne koder fra stimulans datamaskinen til hyller med BINLISTER.
  6. Bruker rullegardinmenyen pakke bin-baserte epoker i ERPlab, segmentere kontinuerlig EEG dataene i stimulans-låst epoker og planlagte riktig. For å måle stimulans-foregående negativitet (SPN), kan du bruke epoke fra-2200 til 100 ms (grunnlinje av-2200 til-2000 ms). For å måle belønning behandling eller etter stimulans hjerneaktivitet, bruke epoke fra-200 til 800 ms (grunnlinjen for-200 til 0 ms).
  7. Tegne inn dataene i EEGlab, og merke og forkaste epoker som inneholder ikke-øye blinking gjenstander (f.eks overdreven bråk eller motor bevegelse).
  8. Velg Kjør ICA på epoched data.
  9. Plot uavhengig komponentene (Velg Plot | Komponenten aktiveringer) og identifisere alle gjenstander fra øyebevegelser og blinker.
  10. Fjerne komponenter identifisert som øyebevegelser eller øye blink gjenstander. For å sjekke om komponenter som er merket for fjerning er ansvarlig for øyebevegelser, velger du handlingen enkelt prøveabonnementsdata å visualisere data identifiserte komponenter fjernet. Når den blinker og øyebevegelser er fjernet, godta fjerning av identifiserte komponentene.
  11. I ERPlab verktøy, velger gjenstand avvisning i epoched data | Flytter vinduet topp-til-topp prosedyren. I denne studien, ble en 200 ms flytte vinduet, 100 ms vinduet trinn og 150 mV spenning terskel benyttet.
  12. Beregne de gjennomsnittlige ERPs. Kontroller at du bruker standardinnstillingene, som sier at alle epoker merket for fjerning slettet fra den gjennomsnittlige ERP.
  13. For å analysere gjennomsnittlig hjerneaktivitet foregår før utbruddet av stimuli, skulle utvinning (i trinn 4.11) oppstå siste 200 ms før stimulans utbruddet (f.eks -210 til-10 ms) fra elektrodene på interesse.
    1. Ved stimulans-foregående negativitet (SPN), elektroder av interesse inkluderer: F3/F4, C3/C4, P3/P4 og T5/T6 (Merk at i noen systemer timelige elektrodene i denne regionen er merket T6/T7 eller T3/T4).
      Merk: -210 til-10 ms ble valgt i denne protokollen i stedet for-200 til 0 ms å unngå forurensning av hjerneaktivitet ikke relatert til SPN (f.eks begynnelsen av nevrale aktivitet når tilbakemelding stimuli vises på 0 ms).
  14. For å eksport numeriske data for analyse, kan du bruke ERP måleverktøy.
    Merk: Dette verktøyet kan forskere til å angi ventetid eller amplituden informasjon, tidsvinduer rundt og elektrodene på interesse. Amplituden kan beregnes som den lokale toppen i en tidsvindu, eller som mener amplituden til en tidsvindu.
  15. Last ned numeriske data som en txt-fil. Etter behov, eksportere data til excel eller kopiere og lime den inn i et statistisk analyseprogram (f.eks SPSS eller JMP).

5. behandling forskjellene for ERSP analyse

  1. Begynne med filen opprettet i trinn 4.11 (f.eks epoched filen med alle gjenstand avvisning prosedyrer fullføre).
  2. Bruke EEGlab "newtimef" plug-in for å få en tid x frekvens overføring med verdier for hvert punkt, frekvens og prøve.
  3. For å måle foregripe alpha bandet aktivitet, beregne gjennomsnittsverdier fra 8 til 12 Hz.
  4. Beregne gjennomsnittlig aktiveringen før tilbakemelding utbruddet (f.eks -2200 til-100 ms med planlagt av-2200 til-2000 ms) i samme elektrodene brukes for SPN.
  5. For å beregne alpha asymmetri før tilbakemeldinger, trekk Logg kraften i venstre halvkule fra den høyre hjernehalvdelen.
    Merk: For å beregne ERSP aktivisering etter tilbakemeldinger utbruddet, data må være re-analyseres og re gruppert i epoker bruker en annen vindu (f.eks -200 til 800 ms i den opprinnelige planen for-200 til 0 ms).

6. statistisk analyse

  1. Lim inn numeriske data utvunnet i avsnitt 4 (trinn 4.11 og 4,12) i en statistisk program (f.eks SPSS eller JMP).
  2. Utføre gjentatte measures ANOVA i statistisk programvare betyr verdiene av ERPs sammenligne hjerneaktiviteten mellom halvkuler (venstre, høyre), elektrode posisjoner (frontal, sentrale, timelige, parietal), betingelsene (ansikt, pil) og grupper (autisme Spectrum uorden, vanligvis utvikler).
    Merk: Halvkule, elektrode posisjon og tilstanden er innenfor-temaer faktorer er en mellom-temaer-faktor.
    1. Hvis halvkule eller elektroden ikke er statistisk signifikant, kollapse over for fremtidige analyser.
    2. Hvis forholdet mellom atferdsmessige tiltak (f.eks ADOS alvorlighetsgraden score) og ERPs er av interesse, korrelasjon analyser kan kjøres.

Representative Results

Designe eksperimenter for å sammenligne systematisk hjerneaktiviteten med sosiale versus ikke-sosial belønning stimuli er kompleks, på grunn av den iboende problemer med likhetstegn mellom sosiale og ikke-sosiale belønninger. Figur 1 representerer stimuli fra en eksperimentell protokoll som er utformet for å undersøke nevrale Svar å belønne kontroll for belønning egenskaper. Spesielt dette paradigmet ble utformet for å (i) holde belønninger samsvar mellom sosiale og nonsocial studier, (ii) kontroll for fysisk stimulans egenskaper mellom sosiale og nonsocial studier og (iii) være alder-passende 6 til 11 år gamle barn med og uten autisme.

Figur 2 viser ERP svar som deltakerne forutse sosiale og ikke-sosial stimuli. Det bør bemerkes at fordi gjeldende protokollen ble utformet for å måle belønning forventning (SPN), vises epoker er i stor grad før tilbakemelding utbruddet (som oppstår ved 0 ms i tallene). Disse resultatene tyder på at vanligvis utvikling (TD) barn forventer belønning stimuli ledsaget av ansikter mer robust enn barn med ASD. Videre om TD barn forventer ansikt stimuli betydelig mer enn ikke-ansikt viser stimuli, barn med ASD tydeligvis ikke signifikante forskjeller i hjerneaktivitet mellom forhold.

Figure 1
Figur 1 : Skjematisk av stimulans presentasjon og timing. Tilbakemeldinger for sosial (ansikt) betingelsen vises i venstre kolonne. Tilbakemeldinger for nonsocial (ikke-ansikt) betingelsen vises i høyre kolonne. Tilbakemelding "riktig" svar vises på toppen, og tilbakemeldinger for "feil" nedenfor. Dette tallet er re-trykt med tillatelse12. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 2
Figur 2 : Grand gjennomsnitt bølgeformer for TD barn og personer med ASD fra SPN svar på sosiale/ansikter (venstre) og nonsocial/piler (høyre). TD barn representeres av en heltrukket linje og barn med ASD med en stiplet linje. Området mellom -210 og -10 ms, brukt til statistisk analyse, er merket med en grå boks. Dette tallet er endret fra en tidligere publikasjon6. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet. 

Discussion

Gjeldende artikkelen beskriver stimuli, datainnsamlingsprosessen og analyse av ERP data i en belønning paradigmet for barn. I dette paradigmet leke barna en gjettelek ligner på pick-en-hånd på datamaskinen og se tilbakemeldinger om deres gjetning er korrekt eller ikke. ERP resultater for belønning forventning (hjerneaktivitet før utbruddet av tilbakemelding) var forenlig med stimulans-foregående negativitet (SPN). Mellom forhold tyder resultatene på at TD barn forventer belønning stimuli ledsaget av ansikter sterkere enn belønning stimuli ledsaget av ikke-ansikt profilen6. Mellom grupper av barn tyder resultatene på at TD barn forventer ansikt stimuli betydelig mer enn barn med autisme gjøre. Disse resultatene er spennende, som de gi viktig informasjon om hvordan sosiale og nonsocial informasjon er forventet i barn med autisme. Dette er spesielt viktig for fremme forståelsen av nevrale mekanismer for autisme og gir støtte for sosiale motivasjon hypotesen. Disse funnene gi nyttig informasjon for etablering og avgrensningen av tiltak, som det understreker viktigheten av sosiale motivasjon for barn med ASD; for eksempel kan det være viktig for intervensjoner eksplisitt forsøke å øke belønning verdien av partene til å direkte påvirke sosiale motivasjon i denne populasjonen.

Denne protokollen er nyttig for å måle foregripe hjerneaktiviteten hos barn med og uten ASD dataene gir bevis på at denne typen hjerneaktiviteten pålitelig og vellykket brakt frem i barn over 6 år. Videre med denne metoden kan sosiale og nonsocial forhold skal sammenlignes direkte uten tilstedeværelse av forundrer knyttet til belønning egenskaper (siden belønningen for riktig svar var Gullfisk i begge vilkår). I gjeldende protokollen, ansikter var eggerøre og en pil ble opprettet. Denne prosessen beholder egenskapene fysiske stimulans ansikter i nonsocial (ikke-ansikt) tilstand. Denne protokollen kan være nyttig for fremtidige undersøkelser i undergrupper av ASD (f.eks noen barn med ASD er mer sosialt motivert enn andre), og kan brukes til å forstå hvorfor noen barn reagere mer effektivt enn andre visse intervensjoner.

Det er begrensninger til gjeldende tilnærming som må tas i betraktning. Først er paradigmet beskrevet ovenfor nyttig for barn mellom 6 og 11 år med og uten ASD som har kognitive evner i gjennomsnittlig området. Forsøksdata av typisk utvikle barn yngre enn 6 var ikke vellykket, som barn var forvirret av instruksjonene og ikke forstår spillet instruksjoner. I gjeldende protokollen inkludert ekskluderende kriterier en fullskala IQ score under 70. Derfor kanskje gjeldende paradigmet ikke passer for barn med en mental eller kronologisk alder under 6. Imidlertid kan det være mulig å endre gjeldende protokollen så det er passende for personer med lavere IQ og yngre barn. Noen endringer til gjør det mer egnet for små barn som smårollinger blir for tiden undersøkt. Slike endringer inkluderer å endre oppgaven å være passiv (f.eks å ha barna se stimuli som vises med forutsigbare mellomrom i blokk design) og bruke en S1/S2 paradigme24. I en slik utforming, innholdet i S1 pålitelig gir informasjon om innholdet av S2 (f.eks hvis S1 er kvadratisk, deretter S2 vil være et ansikt, hvis S1 er en sirkel, så S2 blir en pil). Timing strukturen i gjeldende paradigmet kan også brukes til å opprette en foregripe auditiv protokoll.

I ASD, ville det være av interesse å bruke tale versus ikke-tale grupper og måle hjerneaktiviteten hos barn med ASD som er ikke-verbal og har problemer med å svare på instruksjoner eller delta på visuelle stimuli31. Relatert til den første begrensningen, bør det bemerkes at resultater fra barn med ASD som har kognitive evner i gjennomsnittlig området ikke er trolig representant for hele autism spectrum - som, per definisjon, fanger en rekke fungerende nivåer. Derfor kan ikke disse representant resultatene være extrapolated til alle barn med ASD. Endelig, er det viktig å merke seg at stimuli brukes i gjeldende protokollen var normert av voksne i stedet for barn. Fremtidige studier bør derfor vurdere med en stimulans ansiktsuttrykk normert av barn.

Disclosures

Forfatterne ikke avsløre.

Acknowledgments

Vi takker alle barn og familier som deltok i protokollene beskrevet. Publisering avgifter var betalt av hjernen.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EEG cap ElectroCap International E1-SM/ E1-S/XSM Electro-Cap - Small (50-54 cm)/Electro-Cap -Small/Extra Small
NeuroScan 4.5 Neuro Scan https://compumedicsneuroscan.com/tag/scan/ EEG Recording Software
Stim2 Neuro Scan https://compumedicsneuroscan.com/product/stim2-precise-stimulus-presentation/ Stimulus Presentation Software
JMP Pro 11  SAS https://www.jmp.com/en_us/software/buy-jmp.html Statistical analysis software
NimStim Face Stimulus Set  N/A, open source images  Open source, Available at https://www.macbrain.org/resources.htm  Face Images 
EEGlab N/A, free software N/A, free software EEG analysis software (free download)
ERPlab N/A, free software N/A, free software EEG analysis software (free download)
Photoshop Photoshop https://www.photoshop.com Adobe Photoshop, image editing software
Photoshop 'scramble' plug-in Telegraphics http://telegraphics.com.au/sw/product/Scramble photoshop plug-in to scramble images 
NUAMPS EEG AMPLIFIERd Neuro Scan http://compumedicsneuroscan.com/wp-content/uploads/NuAmps-Brochure.pdf EEG amplifier 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Association, P. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders: DSM 5. , (2013).
  2. Mundy, P. The neural basis of social impairments in autism: the role of the dorsal medial-frontal cortex and anterior cingulate system. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 44 (6), 793-809 (2003).
  3. Neuhaus, E., Beauchaine, T. P., Bernier, R. Neurobiological correlates of social functioning in autism. Clinical Psychology Reviews. 30 (6), 733-748 (2010).
  4. Dawson, G., Webb, S. J., McPartland, J. Understanding the nature of face processing impairment in autism: insights from behavioral and electrophysiological studies. Developmental Neuropsychology. 27 (3), 403-424 (2005).
  5. Chevallier, C., Kohls, G., Troiani, V., Brodkin, E. S., Schultz, R. T. The social motivation theory of autism. Trends in Cognitive Science. 16 (4), 231-239 (2012).
  6. Stavropoulos, K. K., Carver, L. J. Reward anticipation and processing of social versus nonsocial stimuli in children with and without autism spectrum disorders. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 55 (12), 1398-1408 (2014).
  7. Kohls, G., et al. Reward system dysfunction in autism spectrum disorders. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 8 (5), 565-572 (2013).
  8. Scott-Van Zeeland, A. A., Dapretto, M., Ghahremani, D. G., Poldrack, R. A., Bookheimer, S. Y. Reward processing in autism. Autism Research. 3 (2), 53-67 (2010).
  9. Dichter, G. S., Richey, A., Rittenberg, A. M., Sabatino, A., Bodfish, J. W. Reward Circuitry Function in Autism During Face Anticipation and Outcomes. Journal of Autism and Developmental Disorders. 42, 147-160 (2012).
  10. Richey, J. A., et al. Common and distinct neural features of social and non-social reward processing in autism and social anxiety disorder. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 9 (3), 367-377 (2014).
  11. Delmonte, S., et al. Social and monetary reward processing in autism spectrum disorders. Molecular Autism. 3, 1-13 (2012).
  12. Stavropoulos, K. K., Carver, L. J. Oscillatory rhythm of reward: anticipation and processing of rewards in children with and without autism. Molecular Autism. 9, 4 (2018).
  13. Damen, E. J., Brunia, C. H. Changes in heart rate and slow brain potentials related to motor preparation and stimulus anticipation in a time estimation task. Psychophysiology. 24 (6), 700-713 (1987).
  14. Chwilla, D. J., Brunia, C. H. Event-related potentials to different feedback stimuli. Psychophysiology. 28 (2), 123-132 (1991).
  15. Kotani, Y., et al. Effects of information and reward on stimulus-preceding negativity prior to feedback stimuli. Psychophysiology. 40 (5), 818-826 (2003).
  16. Kotani, Y., Hiraku, S., Suda, K., Aihara, Y. Effect of positive and negative emotion on stimulus-preceding negativity prior to feedback stimuli. Psychophysiology. 38 (6), 873-878 (2001).
  17. Kotani, Y., et al. The role of the right anterior insular cortex in the right hemisphere preponderance of stimulus-preceding negativity (SPN): an fMRI study. Neuroscience Letters. 450 (2), 75-79 (2009).
  18. Kotani, Y., et al. Source analysis of stimulus-preceding negativity constrained by functional magnetic resonance imaging. Biological Psychology. 111, 53-64 (2015).
  19. Brunia, C. H., van Boxtel, G. J. M., Böcker, K. B. E. The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components. , Oxford University Press. (2011).
  20. van Boxtel, G. J. M., Böcker, K. B. E. Cortical Measures of Anticipation. Journal of Psychophysiology. 18 (2-3), 61-76 (2004).
  21. Ohgami, Y., Kotani, Y., Hiraku, S., Aihara, Y., Ishii, M. Effects of reward and stimulus modality on stimulus-preceding negativity. Psychophysiology. 41 (5), 729-738 (2004).
  22. Takeuchi, S., Mochizuki, Y., Masaki, H., Takasawa, N., Yamazaki, K. Stimulus preceding negativity represents arousal induced by affective picture. International Congress Series. (1278), (2005).
  23. Parker, A. B., Gilbert, D. G. Brain activity during anticipation of smoking-related and emotionally positive pictures in smokers and nonsmokers: a new measure of cue reactivity. Nicotine & Tobacco Research. 10 (11), 1627-1631 (2008).
  24. Poli, S., Sarlo, M., Bortoletto, M., Buodo, G., Palomba, D. Stimulus-preceding negativity and heart rate changes in anticipation of affective pictures. International Journal of Psychophysiology. 65 (1), 32-39 (2007).
  25. Tottenham, N., et al. The NimStim set of facial expressions: judgments from untrained research participants. Psychiatry Research. 168 (3), 242-249 (2009).
  26. Wechsler, D. Wechlser Abbreviated Scale of Intelligence (WASI). The Psychological Corporation. , (1999).
  27. Lord, C., et al. Autism Diagnostic Observation Schedule: ADOS-2. Western Psychological Services. , (2012).
  28. Lopez-Calderon, J., Luck, S. J. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 213 (2014).
  29. Luck, S. J. An introduction to the event-related potential technique. , MIT Press. (2005).
  30. Bruder, G. E., Kayser, J., Tenke, C. E. Oxford handbook of event-related potential components. , Oxford University Press. (2012).
  31. Yau, S. H., McArthur, G., Badcock, N. A., Brock, J. Case study: auditory brain responses in a minimally verbal child with autism and cerebral palsy. Frontiers in Neuroscience. 9, 208 (2015).

Tags

Atferd problemet 140 elektrofysiologi event-relaterte potensial belønning barn autisme stimulans-foregående negativitet
En elektrofysiologi-protokollen for å måle belønning forventning og behandling hos barn
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Stavropoulos, K. K. M., Carver, L.… More

Stavropoulos, K. K. M., Carver, L. J. An Electrophysiology Protocol to Measure Reward Anticipation and Processing in Children. J. Vis. Exp. (140), e58348, doi:10.3791/58348 (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