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Neuroscience

Caratterizzare la relazione tra i parametri del movimento degli occhi e le funzioni cognitive nei pazienti con malattia di Parkinson non demente con tracciamento degli occhi

Published: September 26, 2019 doi: 10.3791/60052
Automatic Translation
1, 2, 1
1Department of Psychiatry, The Chinese University of Hong Kong, 2Lab Viso Limited

Summary

Qui, presentiamo un protocollo per studiare la relazione tra i parametri del movimento oculare e le funzioni cognitive nei pazienti affetti dal morbo di Parkinson non demente. L'esperimento ha usato un eye tracker per misurare l'ampiezza scasoica e la durata della fissazione in un'attività di ricerca visiva. La correlazione con le prestazioni nelle attività cognitive multidominio è stata successivamente misurata.

Abstract

La compromissione cognitiva è un fenomeno comune nella malattia di Parkinson che ha implicazioni sulla prognosi. Una misurazione proxy semplice, non invasiva e oggettiva della funzione cognitiva nella malattia di Parkinson sarà utile per rilevare il declino cognitivo precoce. Come metrica fisiologica, il parametro del movimento oculare non è confuso dagli attributi e dall'intelligenza del soggetto e può funzionare come marcatore proxy se è correlato alle funzioni cognitive. A tal fine, questo studio ha esplorato la relazione tra i parametri del movimento oculare e le prestazioni nei test cognitivi in più domini. Nell'esperimento è stata istituita un'attività di ricerca visiva con tracciamento oculare, in cui ai soggetti è stato chiesto di cercare un numero incorporato in una serie di alfabeti sparsi casualmente sullo schermo di un computer. La differenziazione tra il numero e l'alfabeto è un compito overlearned in modo che l'effetto di confusione della capacità cognitiva sui parametri di movimento degli occhi sia ridotto al minimo. L'ampiezza saccadica media e la durata della fissazione sono state acquisite e calcolate durante l'attività di ricerca visiva. La batteria di valutazione cognitiva copriva domini di funzioni frontali-esecutive, attenzione, memoria verbale e visiva. Si è scoperto che la durata prolungata della fissazione è stata associata a prestazioni più scarse in fluidità verbale, memoria visiva e verbale, consentendo un'ulteriore esplorazione sull'uso dei parametri del movimento oculare come marcatori proxy per la funzione cognitiva nella malattia di Parkinson Pazienti. Il paradigma sperimentale è risultato altamente tollerabile nel nostro gruppo di pazienti affetti dal morbo di Parkinson e potrebbe essere applicato transdiagnosticalmente ad altre entità della malattia per domande di ricerca simili.

Introduction

Il morbo di Parkinson è classicamente una malattia motoria; tuttavia, la malattia è anche associata a deficit cognitivi e la progressione nella demenza è comune1. La fisiopatologia del danno cognitivo nella malattia di Parkinson non è ben compresa. Si pensa che sia correlato alla deposizione alfa-sinucleina nell'area corticale sulla base della messa in scena di Braak2. È stato anche proposto che una doppia sindrome di degenerazione della dopaminergia e del sistema colinergico porta a diversi deficit cognitivi con implicazione prognostica3. Sono necessarie ulteriori ricerche per chiarire ulteriormente i meccanismi esatti coinvolti nella compromissione cognitiva nella malattia di Parkinson. Sull'aspetto clinico, la presenza di deficit cognitivo ha un impatto significativo sulla prognosi4,5. La valutazione della funzione cognitiva nella pratica clinica è quindi essenziale. Tuttavia, una lunga valutazione cognitiva è limitata dalle condizioni mentali e motorie dei pazienti. Pertanto, è necessaria una misurazione non invasiva e semplice che possa riflettere l'onere della malattia sulla funzione cognitiva.

Le anomalie del movimento degli occhi sono ampiamente descritti segni rilevabili della malattia di Parkinson fin dalle sue fasi6, ma la fisiofisiologia è ancora meno ben caratterizzata di quella del danno cognitivo. La generazione del movimento oculare è attraverso una trasformazione dell'input sensoriale visivo, suservito da una rete corticale e subcorticale intrecciata, in segnali ai nuclei oculomotori nel tronco encefalico per effetto7. Il coinvolgimento delle patologie del morbo di Parkinson in queste reti può portare ad anomalie di movimento degli occhi osservabili. C'è, forse sovrapposizione di strutture neuroanatomiche che governano il controllo del movimento degli occhi e della funzione conoscitiva. Inoltre, ci sono stati studi che esaminano la relazione tra il movimento saccadico degli occhi e la funzione conoscitiva in altri disturbi neurodegenerativi8. Su tali motivi, vale la pena di esplorare l'uso dei parametri di movimento degli occhi come marcatore proxy delle funzioni cognitive nella malattia di Parkinson. Uno studio trasversale9 ha mostrato che la ridotta ampiezza saccadica e la durata della fissazione più lunga sono state associate alla gravità del danno cognitivo globale nella malattia di Parkinson. Tuttavia, c'è una mancanza di dati sulla correlazione tra i parametri di movimento degli occhi e domini cognitivi specifici. Il significato e la necessità di misurazione di specifici domini cognitivi, piuttosto che uno stato cognitivo generale, è che il dominio cognitivo individuale informa le informazioni prognostiche differenziali nella malattia di Parkinson3 e sono sottovalutate da diverse reti neurali. Lo scopo di questo studio è quello di esplorare la relazione specifica tra metriche del movimento oculare e diverse funzioni cognitive. Questo è il primo passo per stabilire una base su cui potrebbe essere costruito lo sviluppo di biomarcatori del declino cognitivo nella malattia di Parkinson utilizzando la tecnologia di tracciamento oculare.

Il paradigma sperimentale presentato è composto da 2 parti principali: la valutazione cognitiva e il compito di tracciamento oculare. La batteria di valutazione cognitiva comprendeva una serie di funzioni cognitive, tra cui attenzione e memoria di lavoro, funzione esecutiva, linguaggio, memoria verbale e funzione visuospatiale. La scelta di questi 5 domini cognitivi si basa sulle Linee guida della Task Force della Società del Disordine del Movimento per il lieve danno cognitivo nella malattia di Parkinson10,e una serie di test cognitivi disponibili localmente sono stati selezionati per costruire la valutazione batteria. In un precedente studio simile di tracciamento oculare sulla cognizione del morbo di Parkinson menzionato9, l'autore ha estratto i parametri del movimento oculare mentre i soggetti erano impegnati in compiti cognitivi visivi, dove i parametri possono potenzialmente essere influenzati dal capacità cognitive del soggetto. Poiché questo studio mirava a valutare la correlazione tra i parametri del movimento oculare e diversi domini cognitivi, il potenziale effetto confondere delle capacità cognitive sui parametri oculari deve essere affrontato. A questo proposito, è stato impiegato un compito di ricerca visiva, adattato da un altro studio di tracciamento oculare sulla malattia di Alzheimer11, per catturare i parametri del movimento oculare dei soggetti. Durante il compito, i soggetti dovevano cercare un singolo numero sullo schermo di un computer tra più distrattori alfabeto. Questo compito comporterebbe l'uso alternativo del movimento saccadico degli occhi e della fissazione visiva, le cui anomalie sono ampiamente descritte nella malattia di Parkinson. L'identificazione e la differenziazione del numero e dell'alfabeto è un compito esagerato in cui la domanda di funzioni cognitive è solo minima e, pertanto, sarebbe idonea a rispondere alla domanda di ricerca di questo studio. Un programma per computer è stato sviluppato sulla base delle specifiche e del design, come indicato da R'sler etal. nel loro studio originale da eseguire all'interno del software in-built del nostro eye tracker. Per questo studio è stato inoltre sviluppato un algoritmo interno per la classificazione e l'analisi dei dati di tracciamento oculare.

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Protocol

Questo progetto di ricerca è stato approvato dalla Joint Chinese University of Hong Kong-New Territories East Cluster Clinical Research Ethics Committee (CREC Ref. No.: 2015.263).

1. Assunzione dei partecipanti e valutazione di base

  1. Reclutare pazienti con malattia di Parkinson di età inferiore o uguale a 70 da una clinica specialistica di neurologia con la diagnosi effettuata sulla base del Regno Unito Parkinson's Disease Society (UKPDS) Brain Bank Diagnostic Criteria12.
    1. Escludere soggetti con malattie psichiatriche, malattie oftalmologiche che comprometterebbero il movimento degli occhi o altri disturbi neurologici. Inoltre, escludere i casi che utilizzano anticolinergici come sono noti per influenzare le prestazioni cognitive e il movimento degli occhi.
  2. Recluta controlli sani su una base 1:1 abbinata a sesso, età e istruzione.
  3. Ottenere il consenso informato dall'argomento.
  4. Condurre un colloquio diagnostico clinico con il soggetto e, se disponibile, i loro parenti, per escludere la demenza e lo screening per il danno cognitivo con Mini-Mental State Examination (MMSE)13 e Montreal Cognitive Assessment (MoCA)14. Escludere i casi di demenza dallo studio o se i punteggi del soggetto di MMSE o MoCA sono <22/30.
  5. Valutare l'acuità visiva con un grafico Snellen. Escludere il soggetto se l'acuità visiva è inferiore a 20/40.
  6. Valutare la gravità motoria e la messa in scena del morbo di Parkinson utilizzando la scala unificata di Parkinson (UPDRS) Parte II & III15 e Hoehn modificato e Yahr (H&Y) Staging16, rispettivamente. Inoltre, ottenere informazioni sui farmaci attuali presi dal soggetto.
  7. Valutare lo stato di umore depressivo dal Beck Depression Inventory-II (BDI-II)17.

2. Configurazione sperimentale

  1. Condurre l'esperimento in una stanza tranquilla con una fonte di luce adeguata.
  2. Condurre l'esperimento per i soggetti di malattia di Parkinson quando sono su farmaci con funzione motoria ottimale.
  3. Preparare la configurazione costituita da un eye tracker basato sullo schermo, un computer, un mouse, una tastiera standard, un mento poggiamento e strumenti di valutazione cognitiva (Tabella dei materiali).
  4. Utilizzare un eye tracker con una frequenza di campionamento di almeno 300 Hz.
  5. Posizionare il mento a 60 cm davanti allo schermo dell'eye tracker.

3. Il flusso della valutazione cognitiva e l'attività di ricerca visiva

  1. Eseguire il test di fluidità verbale categorica cinese18. Indicare al soggetto di indicare il maggior numero possibile di animali in un minuto. Registrare il numero di risposte e l'errore perseverante. Quindi ripetere lo stesso nella categoria di frutta e verdura.
  2. Condurre la parte di registrazione (Trial 1, 2 e 3) dell'Hong Kong List Learning Test (HKLLT)19 leggendo un elenco di parole predefinito di 16 vocaboli e istruire l'oggetto a ricordarli. Successivamente chiedi al soggetto di fare il richiamo gratuito della lista di parole e registrare la risposta (Trial 1).
    1. Ripetere il passaggio 3.2 due volte per Trial 2 e Trial 3.
  3. Attendere 10 min e 30 min dopo la parte di registrazione del HKLLT per il richiamo ritardo 10 e 30 min.
  4. Prima del richiamo ritardato di 10 min dell'HKLLT, eseguire la memoria di riconoscimento del modello (PRM) da Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB)20 (Tabella dei materiali).
    1. Utilizzando il tablet computer, presentare 24 modelli visivi, uno alla volta, al centro dello schermo. Indicare al soggetto di ricordare il modello.
    2. Dopo la presentazione, in un paradigma di discriminazione della forza a 2 scelte, istruisci il soggetto a scegliere il modello che può riconoscere.
  5. Eseguire il richiamo di ritardo di 10 min di HKLLT chiedendo al soggetto di fare il richiamo gratuito della lista di parole 16-vocabolario.
  6. Prima del richiamo ritardato di 30 min dell'HKLLT, eseguire Spatial Span (SSP) da CANTAB20.
    1. Utilizzare il tablet computer per mostrare un modello di scatole bianche che cambiano di colore, uno per uno, in sequenze variabili.
    2. Successivamente istruisce il soggetto a toccare le caselle nella stessa sequenza in cui sono state presentate e registra la lunghezza dell'estensione spaziale che il soggetto potrebbe raggiungere man mano che aumenta la difficoltà (numero di caselle di colore) dell'attività.
  7. Eseguire il richiamo ritardo di 30 min chiedendo al soggetto di fare il richiamo gratuito della lista di parole 16-vocabolario.
    1. Condurre la parte di riconoscimento e discriminazione dell'HKLLT leggendo un altro elenco predefinito di parole a 32 vocaboli, di cui metà dei vocabolari proviene dall'elenco di parole originale in 3.2. Indicare al soggetto se ogni vocabolario letto proviene dall'elenco di parole originale o meno.
  8. Lasciare riposare tranquillamente il soggetto se termina i compiti rispettivamente in 3.4 e 3.6 prima del richiamo ritardato di 10 e 30 min.
  9. Eseguire la calza di Cambridge (SOC) da CANTAB20.
    1. Utilizzando il tablet computer, presentare 20 scenari di due display paralleli di 3 palle tenute in 3 calze verticali, di cui la disposizione delle palle nei display varia in ogni scenario.
    2. Indicare al soggetto di determinare, in ogni scenario, il minor numero di mosse necessarie per riorganizzare le sfere nel display inferiore al fine di copiare il modello mostrato nel display superiore. Registrare il numero medio di scelte per la risposta corretta.
  10. Eseguire il test Stroop21.
    1. Dare al soggetto 3 carte consecutivamente; la prima carta contiene punti stampati in colori diversi, la seconda scheda contiene caratteri cinesi stampati in colori diversi mentre l'ultima carta contiene caratteri cinesi che indicano colori diversi (ad esempio, parole cinesi di "blu", "giallo", "verde" o "rosso") ma stampata in un colore non indicato dal nome (ad esempio, la parola "rosso" stampata con inchiostro blu).
    2. Chiedi al soggetto di leggere il colore stampato dei puntini / caratteri cinesi il più rapidamente possibile e registrare il tempo necessario per ogni carta (T1, T2 e T3).
    3. Calcolare l'indice di interferenza con la formula (T3-T1)/T1.
  11. Procedere all'attività di ricerca visiva dopo aver completato i test cognitivi.
    NOT: Non svolgere alcun compito cognitivo verbale dopo la parte di registrazione di HKLLT fino alla fine dell'intero HKLLT (3.7) per evitare l'effetto di interferenza sulle prestazioni della memoria verbale.

4. Attività di ricerca visiva

  1. Posizionare il soggetto su una sedia e posizionare il mento sul mento appoggiare con la fronte contro una barra per ridurre al minimo il movimento della testa. Allineare gli occhi del soggetto all'incirca al centro dello schermo del computer. Iniziare facendo clic sul pulsante Avvia registrazione nel programma per computer.
  2. Calibrazione
    1. Calibrare l'eye tracker con il programma di calibrazione integrato facendo clic sul pulsante Start nell'interfaccia di calibrazione.
    2. Chiedi al soggetto di guardare un punto rosso che si muove sullo schermo con 9 punti di fissaggio, mantenendo la testa ferma.
    3. Verificare la qualità della calibrazione visualizzando il grafico di calibrazione (Figura 1). Assicurarsi che la lunghezza delle linee verdi, che rappresentano i vettori di errore, rientri nei cerchi grigi per una qualità accettabile della calibrazione. Rieseguire la calibrazione se manca un punto o le linee verdi non rientrano nei cerchi grigi. Fare clic su Accetta per passare all'attività di ricerca visiva.
  3. istruzione
    1. Fornire istruzioni verbali all'argomento e iniziare con 5 corse di pratica per familiarizzare il soggetto con l'attività.
    2. Chiedi al soggetto di fissare il proprio sguardo sulla croce centrale di fissazione all'inizio di ogni prova. Quindi, premere INVIO sulla tastiera per iniziare una prova, in cui lo schermo del computer visualizzerà un singolo numero e 79 alfabeti distrattore sparsi in modo casuale (Figura 2).
    3. Indicare al soggetto di guardare il più rapidamente possibile per il numero e quindi contemporaneamente fare clic sul mouse e indicare il numero ad alta voce non appena si trova il numero.
    4. Controllo incrociato se il numero indicato è corretto o meno.
    5. Amministrare un totale di 40 prove dopo le 5 prove.
  4. Progettazione delle immagini di prova nell'attività di ricerca visiva
    NOTA:     Il codice del programma, scritto in PHP, per questa sezione è disponibile nel File di supplemento 1.
    1. Utilizzare i numeri 4, 6, 7 e 9 in esclusiva (File supplementare 1 - Riga 5).
      NOTA: Lo studio pilota11 ha dimostrato che questi numeri sono più facilmente discriminati dagli alfabeti.
    2. Assicurarsi che la posizione del numero di destinazione sia randomizzata da prova a prova con la regola che non potrebbe trovarsi nello stesso quadrante visivo per più di tre prove successive (File supplementare 1 - Linea 48-52).
    3. Non utilizzare alfabeti ambigui come "I" e "O"(File supplementare 1 - Riga 76-78).
    4. Impostare la dimensione della croce di fissaggio, degli alfabeti e dei numeri su un angolo visivo di 0,85 gradi (equivalente a circa 0,9 cm su uno schermo del computer di 23 pollici).
      NOT: Numeri e alfabeti sono utilizzati perché questi sono stimoli visivi facilmente riconoscibili ma richiedono foveation per l'identificazione.
    5. Consentire un intervallo di tempo di 1,5 s dopo che l'investigatore ha premuto Invio in 4.3.2 e prima che la visualizzazione della croce di fissaggio centrale passi a un'immagine di prova per iniziare una prova (File supplementare 2 - Linea 71; 156-158).
    6. Assicurarsi che lo schermo andrà vuoto con la croce di fissaggio riapparire come il mouse viene fatto clic o dopo 10 s sono trascorsi dall'inizio di una prova, a seconda di quale sia precedente (File supplementare 2 - Linea 72; 162-180).
    7. Al termine dell'attività, generare un file CSV contenente i timestamp dell'inizio e della fine di ogni versione di valutazione (Supplementary File 2 – riga 48-59; 199-208). Utilizzare questo file nell'analisi dei dati nella sezione 5.

5. Elaborazione e analisi dei dati di tracciamento oculare

  1. Nella sezione Riproduzione del programma per computer, controllare la percentuale di campioni degli occhi durante l'attività di ricerca visiva (Figura 3). Eliminare i dati del soggetto se vengono osservati più del 20% dei dati mancanti.
    NOT: Percentuale campioni indica la percentuale di tempo in cui gli occhi vengono individuati correttamente dall'eye tracker durante l'attività di ricerca visiva.
  2. Fare clic sul pulsante Riproduci per la registrazione per verificare la qualità dei dati guardando il video del percorso di scansione visualizzato generato (Figura 4). Eliminare i dati dell'intero soggetto se sono grossolanamente errati (Figura 5).
  3. Eliminare eventuali prove in cui il soggetto ha premuto il mouse accidentalmente e prematuramente.
  4. Nella sezione Esportazione dati del programma selezionare GazePointX (ADCSpx) e GazePointY (ADCSpx) e l'oggetto di interesse (Figura 6). Fare clic su Esporta dati per esportare i dati di ogni soggetto e salvarlo come file CSV. Il file contiene le coordinate x e y della posizione degli occhi del soggetto sullo schermo del computer, in pixel, ad ogni punto temporale.
  5. Utilizzare Visual Search Analyzer e nell'interfaccia (Figura 7), selezionare i dati esportati in 5.4 come input di Eye Data e il file CSV generato in 4.4.7 come input dei dati Action. Selezionare ST DBScan come algoritmo di classificazione e fare clic su Esegui. Quindi, fare clic su Riepilogo per generare un file di foglio di calcolo contenente l'ampiezza media saccade e la durata media di fissazione del soggetto.
  6. Progettazione dell'analizzatore di ricerca visiva
    NOTA:     la codifica per la progettazione dell'analizzatore è stata trovata in https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzer. Il suo codice programma può essere trovato in Supplementary File 3.
    1. Programmare l'analizzatore in modo che estragga e analizzi solo i dati dall'inizio alla fine della prova (ad esempio, dalla visualizzazione del numero e degli alfabeti fino a quando non si fa clic con il mouse o sono trascorsi 10 s), utilizzando il file CSV generato in 4.4.7 ( File supplementare 3 - Riga 6-173).
    2. Programmare l'analizzatore in modo che riempia la perdita di dati a causa di eye-blinking mediando le coordinate x e y del punto di sguardo immediatamente prima e dopo il lampeggiamento (File supplementare 3 - Linea 176-260).
    3. Programmare l'analizzatore in modo da classificare i dati non elaborati in saccade o fixation utilizzando l'algoritmo sviluppato in base a ST-DBSCAN22 (codice programma in Supplementary File 4).

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Representative Results

Il risultato completo di questo studio è disponibile nel documento originale pubblicato23. Sono stati reclutati i soggetti al morbo di Parkinson (n - 67) e completato la valutazione. Tuttavia, 5 casi non sono riusciti a completare l'attività di ricerca visiva in quanto indossavano lente progressiva incompatibile con l'eye tracker e i loro dati sono stati scartati. L'età media dei soggetti era di 58,9 anni (SD - 7,5 anni) con un rapporto uomo-donna di 1,7:1. Sono stati reclutati per il confronto 62 controlli sani in base all'età, al sesso e all'istruzione.

Parametri cognitivi e di movimento degli occhi
Coerentemente con altri studi precedenti24, il gruppo di malattia di Parkinson ha mostrato prestazioni inferiori in molteplici compiti cognitivi rispetto al gruppo di controllo (Tabella 1). Utilizzando l'algoritmo interno per la classificazione dei dati delle attività di ricerca visiva, le fissazioni e le saccades vengono identificate ed estratte per il calcolo e l'analisi. Si è constatato che il gruppo di malattie aveva un'ampiezza media minore (16,36 x 2,36) rispetto ai controlli (17,27 x 2,49; p - 0,037). La durata media della fissazione non era significativamente diversa tra i gruppi (216,58 ms , 31,64 e 211,59 ms , 24,90; p - 0,331) (tabella 2).

Correlazione tra i parametri di movimento oculare e la funzione cognitiva
Dopo la regolazione per i covariti, sono state riscontrate correlazioni negative tra la durata media della fissazione e le prestazioni nel punteggio della memoria di riconoscimento verbale (punteggi di riconoscimento e discriminazione; F - 5,843, t -2,417, p - 0,017 e F 12,771, -3,574, p - 0,001 rispettivamente), memoria di riconoscimento dei modelli (F - 5,505, t -2,346, p -0,021) e test di fluidità verbale categorica nelle categorie di frutta (F - 5,647, t - -2,376, p - 0,009) e verdura (F 9,744, t -3,122, p - 0,002). (Tabella 3). Tuttavia, non è stata trovata alcuna interazione significativa in queste correlazioni tra la malattia e il gruppo di controllo, suggerendo che le correlazioni non sono specifiche del gruppo di malattie. Si ipotizza che, poiché il controllo della fissazione visiva e delle funzioni cognitive correlate coinvolgano comunemente regioni temporali e parietali del cervello con una base prevalentemente colinergica, cambiamenti patologici a queste funzioni neuroanatomiche e biochimiche meccanismi possono spiegare i risultati.

Figure 1
Figura 1 : un grafico di calibrazione del tracciatore oculare. Il grafico mostra il risultato della calibrazione. La lunghezza di ogni linea verde indica la differenza tra il punto di osservazione calcolato dall'eye tracker e la posizione effettiva del punto. Poiché tutte le linee verdi rientrano nei cerchi grigi e non mancano punti, la qualità di questa calibrazione è accettabile. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2 : esempio di prova dell'attività di ricerca visiva. Visualizzazione di una matrice non lineare di 80 elementi di stimolo, di cui è presente 1 numero tra 79 alfabeti distrattore. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3 : l'interfaccia per controllare la percentuale di campionamento complessiva. Nella sezione Riproduzione del programma per computer, la percentuale di campioni, che indica la percentuale di tempo in cui gli occhi vengono individuati correttamente dall'eye tracker durante l'attività di ricerca visiva, è stato possibile controllare per ogni soggetto. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4 : esempio di percorso di scansione visualizzato dall'attività di ricerca visiva. Il percorso di scansione durante questa prova è stato visualizzato, con le linee rette rosse che rappresentano il movimento degli occhi saccadici e i punti rossi per le fissazioni visive. Si noti che la fine di ogni fissazione visiva è seguita da una saccade e viceversa in un normale percorso di scansione. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5 : esempio di percorso di scansione visualizzato grossolanamente errato. Questo esempio di percorso di scansione grossolanamente errato è tratto da un soggetto che indossa un paio di lenti progressive incompatibili. A differenza del percorso di scansione normale in Figura 4, le linee rosse (saccade) vengono eseguite a zig-zag e cadono fuori dallo schermo del computer. I punti di fissaggio non sono né gli alfabeti né il numero. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6 : l'interfaccia di esportazione dei dati nel programma per computer. Questo mostra l'interfaccia in cui il soggetto e il tipo di dati di tracciamento oculare acquisiti possono essere selezionati per l'esportazione dei dati. Nel nostro paradigma sperimentale, le coordinate x e y, in pixel, della posizione degli occhi sullo schermo ad ogni momento verranno utilizzate per l'analisi dei dati. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 7
Figura 7 : interfaccia di Visual Search Analyzer. Questo mostra l'interfaccia del programma di analisi in-house per i dati di tracciamento oculare. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Gruppo di controllo Gruppo di Parkinson valore p
Scale cognitive globali
Mmse 28.53 (1.63) 28 (1.84) 0.09
Moca 27.10 (2.25) 26 (2.34) 0.009*
Test cognitivi specifici – Esecutivo frontale e frontale-temporale
Stoccaggio di Cambridgeun 1.16 (0.14) 1.24 (0.19) 0.018*
Test Stroopb 1.24 (1.77) 1.36 (1.65) 0.697
Fluidità verbale - animaleb 0.92 (1.47) 0.26 (1.31) 0.01*
Fluidità verbale - fruttab -0.71 (0.74) -1.01 (0.79) 0.028*
Fluidanza verbale - verdureb -0.66 (1.04) -1.11 (0.90) 0.011*
Test cognitivi specifici – Memoria verbale (Hong Kong List Learning Test)
Apprendimento totaleb 0.03 (0.90) -0.30 (0.87) 0.037*
10 minuti di ritardo di richiamo liberob -0.17 (0.90) -0.44 (1.10) 0.131
30 minuti di ritardo di richiamo liberob -0.19 (0.90) -0.39 (1.04) 0.206
Punteggio di riconoscimentob 0.10 (1.00) 0.15 (0.73) 0.722
Punteggio di discriminazioneb -0.05 (1.02) -0.13 (0.97) 0.636
Test cognitivi specifici – Memoria spaziale visiva
Memoria di riconoscimento dei modellicPattern recognition memory c 91.33 (9.40) 87.77 (10.20) 0.045*
Test cognitivi specifici – Attenzione/Memoria di lavoro
Intervallo spazialed 6.15 (1.10) 5.65 (1.17) 0.016*

Tabella 1: Confronto dei punteggi cognitivi tra due gruppi utilizzando il test t del campione indipendente. MMSE, Esame di Stato Mini-Mental; MoCA, valutazione cognitiva di Montreal; - p<0,05 a – scelte cattive da correggere; b – punteggi trasformati in punteggiz; c – percentuale corretta; d – lunghezza dell'intervallo. Questa tabella è stata riprodotta da23.

Gruppo di controllo Gruppo di malattia di Parkinson valore p
Durata media della fissazione, in intervalli di ottobre (SD) [Intervallo] 211.59 (24.90) [165.77 - 264.63] 216.58 (31.64) [145.43-312.68] 0.331
Ampiezza saccadica, in gradi (SD) [Intervallo] 17.27 (2.49) [13.34 - 22.99] 16.36 (2.36) [11.66-23.20] 0.037*

Tabella 2: Confronto dei parametri di tracciamento oculare tra due gruppi utilizzando il test t del campione indipendente. - p < 0,05. Questa tabella è stata modificata a partire da23.

fonte Variabile dipendente Df F B Beta Errore Std. T valore p
Durata media della fissazione Fluidità verbale - fuit 1 5.647 -0.006 -0.227 0.002 -2.376 0.009*
Fluidanza verbale - vegetale 1 9.744 -0.009 -0.288 0.003 -3.122 0.002*
Punteggio di riconoscimento 1 5.843 -0.007 -0.215 0.003 -2.417 0.017*
Punteggio di discriminazione 1 12.771 -0.011 -0.314 0.003 -3.574 0.001*
Memoria di riconoscimento dei pattern 1 5.505 -0.071 -0.215 0.03 -2.346 0.021*

Tabella 3: Correlazioni tra punteggi cognitivi e parametri di eye-tracking utilizzando General Linear Model: Solo risultati significativi. - p < 0,05. Questa tabella è stata riprodotta da23.

Supplemental File 1
File supplementare 1: Codici relativi alla progettazione dell'immagine di prova. Fare clic qui per scaricare questo file.

Supplemental File 2
File supplementare 2: Codici relativi all'esecuzione effettiva dell'attività di ricerca visiva. Fare clic qui per scaricare questo file.

Supplemental File 3
File supplementare 3: Codici relativi al software (ad es. programma di analisi). Fare clic qui per scaricare questo file.

Supplemental File 4
File supplementare 4: Codici relativi all'algoritmo ST-DBSCAN utilizzato per classificare le metriche di movimento degli occhi. Fare clic qui per scaricare questo file.

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Discussion

Il protocollo presentato sopra è stato progettato come la prima parte di uno studio longitudinale nell'esplorare la potenziale utilità clinica dei parametri di movimento degli occhi come marcatori surrogati per le funzioni cognitive nella malattia di Parkinson. Mentre ci sono studi che esaminano paradigmi di eye tracking più classici come saccade autogestiti, saccade riflessivi e anti-saccade25,26,27, un compito di ricerca visiva è stato utilizzato in questo studio per misurare l'occhio parametri di movimento. Come discusso, la progettazione di questo compito di ricerca visiva è di fondamentale importanza in quanto deve ridurre al minimo il noto effetto confusione di un'abilità cognitiva sulle prestazioni del compito di tracciamento oculare, in quanto può influenzare i parametri di movimento degli occhi registrati. Un esempio di quale sarebbe l'effetto delle funzioni esecutive frontali sulla latenza saccadic28. Il problema critico nella progettazione sarebbe la dispersione casuale del numero e degli alfabeti e dei diversi quadranti della posizione del numero, rendendo più difficile l'utilizzo di strategie cognitive per migliorare le prestazioni del compito. Insieme a una media di circa 650 saccades misurata in 40 prove per soggetto, l'ampiezza media delle saccade calcolata rappresenta più di una capacità fisiologica dell'occhio di generare saccade. In conformità con la letteratura precedente, si è scoperto che l'ampiezza della saccade è più piccola nei pazienti con malattia di Parkinson29,30. Anche la scelta dei parametri estratti dal compito di tracciamento oculare deve essere curata per quanto riguarda la questione del potenziale effetto confondere dalla cognizione. Ad esempio, non sono stati utilizzati parametri quali la velocità di ricerca, il tasso di errore e la precisione, che sono una misurazione diretta dell'attenzione e della velocità di elaborazione.

Un altro passo critico per questo studio è quello di accertare la validità dell'algoritmo che è stato utilizzato nella classificazione del parametro di movimento degli occhi. Esistono numerosi modi per classificare i dati di tracciamento oculare in saccade e fissazione: algoritmo basato sulla velocità, basato sulla dispersione e così via31. Ognuno di questi algoritmi ha i propri pro e contro e non c'è standard d'oro per farlo in modo tale che si deve anche prendere in considerazione le specifiche del eye tracker utilizzato e la progettazione di attività di monitoraggio oculare per determinare il modo migliore di classificare i dati. Per questo studio è stato utilizzato un algoritmo di clustering interno basato sulla densità, sviluppato sulla base di ST-DBSCAN22. Il team di ricerca ha convalidato in modo incrociato la validità di questo algoritmo di classificazione rispetto alla classificazione manuale in uno studio pilota prima di applicare l'algoritmo ai dati di questo studio. Il programma per computer che incorpora l'algoritmo sarebbe automaticamente giunzione fuori e classificare i dati all'interno delle prove, dal momento in cui inizia la prova (con gli alfabeti e il numero che appaiono sullo schermo) fino alla fine (che il soggetto fa clic sul mouse o 10 s ha in modo che nessun dato non-prova registrato (ad esempio, durante la visualizzazione della croce di fissazione) venga analizzato per contaminare i risultati.

L'uso di test cognitivi specifici di dominio in questo studio consente correlazioni dei parametri del movimento oculare con le prestazioni della funzione cognitiva individuale. Come discusso, Questo ha significato rispetto all'utilizzo di misure cognitive generali generali come il circuito neurale e base biochimica per ogni funzione conoscitiva sono diversi. Le conoscenze contemporanee sui meccanismi neurali del controllo del movimento oculare e delle singole funzioni cognitive ci permettono di fare inferenza e interpretazione dei risultati trovati. Ad esempio, le correlazioni negative significative della durata della fissazione con funzioni cognitive temporali, parietali e a base di colelinergiche sono di particolare interesse in quanto il compromissione di queste funzioni può prevedere lo sviluppo della demenza3. Discussioni dettagliate sulla base scientifica che spiegano le correlazioni sono reperibili nel documento originale pubblicato23.

La batteria dell'esame cognitivo e il compito di ricerca visiva erano altamente tollerabili per i soggetti di questo studio. Richiedendo circa 1,5 h per completare l'intera batteria, nessuno dei soggetti non è stato in grado di finire a causa di stanchezza o disagio fisico. L'attività di ricerca visiva consisteva in 40 prove e ha richiesto solo circa 5-10 minuti per essere completata. La natura non invasiva, semplice e rapida del compito lo rende adatto come strumento di screening se supportato da dati più affidabili. Questo paradigma potrebbe anche essere applicato transdiagnosticalmente in altri disturbi neurocognitivi per rispondere a domande di ricerca simili. Una delle principali limitazioni pratiche riscontrate in questo protocollo è l'incompatibilità dell'oculare nei soggetti che indossano determinate lenti progressive, in quanto la presbiopia non è una condizione rara negli anziani. L'aprassia delle palpebre e la blepharospasm sono anche visti nel morbo di Parkinson32 e chi soffre di queste condizioni potrebbe non essere in grado di completare il compito.

Come studio esplorativo e trasversale, la progettazione dello studio non ci permette di dedurre alcuna base neuroanatomica e biochimica definita che spiega i risultati trovati. Le interpretazioni dei risultati erano per lo più basate su conoscenze indipendenti sulle fisiologie delle funzioni cognitive e del controllo del movimento degli occhi e, quindi, sono rimaste come postulazioni. I dati longitudinali su come questi parametri possono cambiare nel tempo durante il processo neurodegenerativo sono sconosciuti. Tuttavia, vale la pena di avere uno studio di follow-up per studiare i valori predittivi dei parametri di movimento dell'occhio di base sullo sviluppo cognitivo compromissione. Gli studi futuri dovrebbero incorporare il neuroimaging per affrontare le basi neurostrutturali per un supporto più solido di qualsiasi postulazione, senza la quale non sarà possibile un ulteriore sviluppo del tracciamento oculare come marcatore proxy della funzione cognitiva.

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Disclosures

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgments

Gli autori desiderano ringraziare il dottor Harvey Hung per i suoi consigli sul manoscritto.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Computer  Intel
Computerized cognitive assessment tool CANTAB CANTAB Research Suite Contains Pattern Recognition Memory, Spatial Span, and Stockings of Cambridge
Eye Movement Analyzer Lab Viso Limited https://github.com/lab-viso-limited/visual-search-analyzer
Eye tracker Tobii Tx300 23 inch computer screen with resolution of 1920 x 1080, Sampling rate at 300 Hz
Hong Kong List Leanrning Test Department of Psychology, The Chinese University of Hong Kong The Hong Kong List Learning Test (HKLLT) 2nd Edition
Stroop test Laboratory of Neuropsychology, The University of Hong Kong Neuropsychological Measures: Normative Data for Chinese, Second Edition (Revised)
Tobii Studio Tobii Tobii Studio version 3.2.2 Computer programme for running the visual search task
Visual Search Task Lab Viso Limited https://www.labviso.com/#products

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Neuroscienze Problema 151 Morbo di Parkinson cognizione danno cognitivo tracciamento oculare movimento degli occhi saccade fissazione visiva
Caratterizzare la relazione tra i parametri del movimento degli occhi e le funzioni cognitive nei pazienti con malattia di Parkinson non demente con tracciamento degli occhi
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Wong, O. W. H., Fung, G. P. C., Chan, S. Characterizing the Relationship Between Eye Movement Parameters and Cognitive Functions in Non-demented Parkinson's Disease Patients with Eye Tracking. J. Vis. Exp. (151), e60052, doi:10.3791/60052 (2019).

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