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Neuroscience

Évaluation de la formation audio-tactile à la substitution sensorielle chez les participants atteints de surdité profonde à l’aide de la technique du potentiel lié à l’événement

Published: September 7, 2022 doi: 10.3791/64266
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 2, 1
1Instituto de Neurociencias, Universidad de Guadalajara, 2Universidad Michoacana de San Nicolás Hidalgo

Summary

Ce protocole est conçu pour explorer les changements électrophysiologiques sous-jacents liés à l’apprentissage chez les sujets atteints de surdité profonde après une courte période de formation en substitution sensorielle audio-tactile en appliquant la technique du potentiel lié à l’événement.

Abstract

Cet article examine l’application de méthodes basées sur l’électroencéphalogramme pour évaluer les effets de la formation de substitution audio-tactile chez les jeunes participants profondément sourds (MP), dans le but d’analyser les mécanismes neuronaux associés à la discrimination sonore complexe vibrotactile. L’activité électrique du cerveau reflète les changements neuronaux dynamiques, et la précision temporelle des potentiels liés aux événements (ERP) s’est avérée essentielle dans l’étude des processus verrouillés dans le temps tout en effectuant des tâches comportementales impliquant l’attention et la mémoire de travail.

Le protocole actuel a été conçu pour étudier l’activité électrophysiologique chez les sujets atteints de MP pendant qu’ils effectuaient une tâche de performance continue (CPT) en utilisant des stimuli sonores complexes, consistant en cinq sons animaux différents délivrés par un système de stimulateur portable porté sur l’index droit. En tant que conception à mesures répétées, des enregistrements d’électroencéphalogramme (EEG) dans des conditions standard ont été effectués avant et après un bref programme de formation (cinq séances de 1 h sur 15 jours), suivi d’une correction d’artefacts hors ligne et d’une moyenne d’époque, afin d’obtenir des formes d’onde individuelles et moyennes grandioses. Les résultats comportementaux montrent une amélioration significative de la discrimination et une forme d’onde positive centropariétale de type P3 plus robuste pour les stimuli cibles après l’entraînement. Dans ce protocole, les ERP contribuent à une meilleure compréhension des changements neuronaux liés à l’apprentissage chez les sujets de MP associés à la discrimination audio-tactile de sons complexes.

Introduction

La surdité profonde précoce est un déficit sensoriel qui a un impact important sur l’acquisition du langage oral et la perception des sons environnementaux qui jouent un rôle essentiel dans la vie quotidienne des personnes ayant une audition normale. Une voie sensorielle auditive préservée et fonctionnelle nous permet d’entendre des pas lorsque quelqu’un s’approche hors de portée visuelle, de réagir à la circulation venant en sens inverse, aux sirènes d’ambulance et aux alarmes de sécurité, et de répondre à notre propre nom lorsque quelqu’un a besoin de notre attention. L’audition est donc un sens vital pour la parole, la communication, le développement cognitif et l’interaction opportune avec l’environnement, y compris la perception des menaces potentielles dans son environnement. Pendant des décennies, la viabilité de la substitution audio-tactile en tant que méthode alternative de perception sonore ayant le potentiel de compléter et de faciliter le développement du langage chez les personnes gravement malentendantes a été explorée avec des résultats limités 1,2,3. La substitution sensorielle vise à fournir aux utilisateurs des informations environnementales par le biais d’un canal sensoriel humain différent de celui normalement utilisé; Il a été démontré qu’il est possible à travers différents systèmes sensoriels 4,5. Plus précisément, la substitution sensorielle audio-tactile est obtenue lorsque les mécanorécepteurs cutanés peuvent transduire l’énergie physique des ondes sonores qui composent l’information auditive en modèles d’excitation neuronale qui peuvent être perçus et intégrés aux voies somatosensorielles et aux aires corticales somatosensorielles d’ordre supérieur6.

Plusieurs études ont démontré que les personnes sourdes profondes peuvent distinguer le timbre musical uniquement par la perception vibrotactile7 et discriminer entre les locuteurs de même sexe en utilisant des indices spectraux de stimuli vibrotactiles complexes8. Des résultats plus récents ont montré que les personnes sourdes bénéficiaient concrètement d’un programme d’entraînement à la perception audio-tactile bref et bien structuré, car elles amélioraient considérablement leur capacité à distinguer les différentes fréquences tonales pures9 et entre les tons purs avec une durée temporelle différente10. Ces expériences ont utilisé des potentiels liés aux événements (ERP), des méthodes de connectivité graphique et des mesures quantitatives d’électroencéphalogramme (EEG) pour décrire et analyser les mécanismes fonctionnels du cerveau. Cependant, l’activité neuronale associée à la discrimination des sons environnementaux complexes n’a pas été examinée avant cet article.

Les ERP se sont révélés utiles pour étudier les processus verrouillés dans le temps, avec une résolution temporelle incroyable de l’ordre de la milliseconde, tout en effectuant des tâches comportementales impliquant une allocation d’attention, une mémoire de travail et une sélection de réponse11. Comme décrit par Luck, Woodman et Vogel12, les ERP sont intrinsèquement des mesures de traitement multidimensionnelles et sont donc bien adaptés pour mesurer séparément les sous-composantes de la cognition. Dans une expérience ERP, la forme d’onde ERP continue provoquée par la présentation d’un stimulus peut être utilisée pour observer directement l’activité neuronale qui s’interpose entre le stimulus et la réponse comportementale. D’autres avantages de la technique, tels que son rapport coût-efficacité et sa nature non invasive, en font un choix idéal pour étudier l’évolution précise des processus cognitifs dans les populations cliniques. En outre, les outils ERP appliqués dans une conception à mesures répétées, dans laquelle l’activité cérébrale électrique des patients est enregistrée plus d’une fois pour étudier les changements dans l’activité électrique après un programme de formation ou une intervention, fournissent un aperçu supplémentaire des changements neuronaux au fil du temps.

La composante P3, étant le potentiel cognitif le plus étudié13, est actuellement reconnue pour répondre à toutes sortes de stimuli, la plupart apparemment à des stimuli de faible probabilité, ou de haute intensité ou signification, ou ceux qui nécessitent une réponse comportementale ou cognitive14. Cette composante s’est également révélée extrêmement utile pour évaluer l’efficacité cognitive générale dans les modèles cliniques15,16. Un avantage évident de l’évaluation des changements dans la forme d’onde P3 est qu’il s’agit d’une réponse neuronale facilement observable en raison de sa plus grande amplitude par rapport à d’autres composants plus petits; Il a une distribution topographique centropariétale caractéristique et est également relativement facile à obtenir en utilisant le plan expérimental approprié17,18,19.

Dans ce contexte, l’objectif de cette étude est d’explorer les changements électrophysiologiques liés à l’apprentissage chez les patients atteints de surdité profonde après une formation de courte période à la discrimination sonore vibrotactile. En outre, les outils ERP sont appliqués pour décrire la dynamique cérébrale fonctionnelle sous-jacente à l’engagement temporaire des ressources cognitives exigées par la tâche.

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Protocol

L’étude a été examinée et approuvée par le comité d’éthique de l’Institut des neurosciences (ET062010-88, Universidad de Guadalajara), garantissant que toutes les procédures étaient menées conformément à la Déclaration d’Helsinki. Tous les participants ont accepté de participer volontairement et ont donné leur consentement éclairé écrit (lorsqu’ils étaient mineurs, les parents ont signé des formulaires de consentement).

1. Conception expérimentale

  1. Préparation du stimulus
    1. Recherchez dans les bases de données sonores sous licence Creative Commons pour sélectionner un ensemble de sons d’animaux dans .wav format. Les stimuli de cette étude consistaient en cinq sons animaux différents: aboiements de chien, meuglement de vache, hennissements de chevaux, braillements d’ânes et trompettes d’éléphant.
      NOTE: Les stimuli sonores utilisés ici ont déjà été sélectionnés comme une collection de sons pour le programme de formation à la discrimination vibrotactile dans nos études antérieures 9,10.
    2. Éditez les fichiers audio à l’aide d’un éditeur audio gratuit et open-source pour normaliser l’intensité et la durée des stimuli à 1500 ms. Pour ce protocole, standardiser à une échelle linéaire de 0 à 8000 Hz, à un gain de 20 dB, et à une gamme de 80 dB en fonction des paramètres établis dans les études précédentes 9,10 en utilisant le même système de stimulation vibrotactile.
    3. Enregistrez les fichiers audio formatés dans un format flottant 32 bits avec un taux de projet de 48 000 Hz.
  2. Configuration du paradigme dans le logiciel de présentation de l’électrophysiologie
    1. Concevoir une tâche de performance continue (CPT) à l’aide d’un logiciel de conception expérimentale et de présentation de stimulus, en assignant les stimuli à l’une des deux conditions : (a) stimulus cible (T) (aboiement de chien dans 20% des essais) et (b) stimuli non cible (NT) (les quatre sons animaux restants pour les 80% restants).
      REMARQUE: Chaque condition a été étiquetée avec le même code pour synchroniser les marques de présentation de stimulus lors de la programmation du protocole EEG dans le logiciel d’enregistrement.
    2. Construisez une présentation de stimulus pseudo-randomisée à l’aide de la plate-forme logicielle dans laquelle les cinq sons d’animaux (chien, vache, cheval, âne et éléphant) sont chacun présentés 20% du temps. Vérifiez que le stimulus cible (aboiements de chien) ne se produit jamais plus de deux fois de suite.
    3. Spécifiez l’intervalle interstimulus (ISI) souhaité et le temps de réponse total, puis sélectionnez les clés de réponse qui seront utilisées pour collecter automatiquement les données comportementales pour les réponses des stimuli cibles (T). Ici, une liste ISI fixe de 2000 ms pour 150 essais et la réponse correcte pour les stimuli T ont été programmées via la touche de contrôle gauche d’un clavier d’ordinateur standard. Les participants ont reçu une fenêtre temporelle de 3500 ms pour une réponse comportementale (à partir de la présentation du stimulus).

2. Sélection des participants

  1. Recruter des participants potentiels ayant un diagnostic bilatéral profond de perte auditive neurosensorielle et recueillir des données démographiques, y compris l’âge, le sexe, les préférences des mains et les antécédents scolaires.
  2. Mener des entrevues cliniques semi-structurées pour dépister les antécédents personnels ou familiaux de maladie psychiatrique, neurologique ou neurodégénérative des participants et pour recueillir des renseignements sur les antécédents cliniques de surdité : l’âge d’apparition, l’étiologie et les antécédents d’utilisation d’appareils auditifs, ainsi que leur mode de communication préféré (oral, manuel ou bilingue).
  3. Effectuer des tests audiologiques (seuils auditifs à air tonal) à l’aide d’un audiomètre pour confirmer la gravité de la perte auditive.
    1. Dans une pièce insonorisée, asseyez-vous directement devant le participant et placez correctement des écouteurs dessus.
    2. Demandez aux participants de lever leur main dominante pour signaler chaque fois qu’ils peuvent entendre la tonalité présentée à travers les écouteurs.
    3. Allant de 20 dB à 110 dB, présentez un ton pur à six octaves dans l’ordre croissant suivant: 250, 500, 1000, 2000, 4000 et 8000 Hz, en commençant par l’oreille gauche et en répétant les mêmes étapes pour l’oreille droite.
      1. Calculez la moyenne tonale pure (PTA) du patient en faisant la moyenne des seuils d’audition à 500, 1000, 2000 et 4000 Hz pour chaque oreille. Le critère d’inclusion de la gravité de la perte auditive pour l’étude est une moyenne bilatérale de tons purs (PTA) supérieure à 90 dB.
      2. Sélectionnez les participants en fonction des critères d’admissibilité. Les critères d’inclusion comprennent en outre l’absence d’antécédents personnels ou familiaux de maladie psychiatrique, neurologique ou neurodégénérative et la surdité bilatérale profonde prélingue non syndromique. Obtenir un consentement éclairé et expliquer les procédures expérimentales aux participants.
        NOTE: Tous les formulaires, questionnaires et instructions utilisés dans l’étude ont été traduits en langue des signes mexicaine (MSL) par un interprète professionnel MSL et ont été présentés en format vidéo à l’aide d’une tablette. De plus, un interprète MSL était présent lors de toutes les procédures d’étude.

3. Séance d’enregistrement EEG de pré-formation

  1. Préparation des participants
    1. Vérifiez que les participants sont venus à la session d’enregistrement avec des cheveux propres et secs, n’ayant pas utilisé de gel capillaire, de revitalisant ou d’autres produits capillaires qui affectent l’impédance des électrodes.
    2. Demandez aux participants de s’asseoir dans une position confortable, à environ 60 cm de l’écran de stimulation, et utilisez la tablette pour lire le vidéoclip MSL avec la description de la procédure de préparation.
    3. Nettoyez les zones où les électrodes de référence et d’électrooculogramme (EOG) seront placées (lobes d’oreille, front, canthus externe, crêtes orbitales infraoculaires, etc.). Tout d’abord, essuyez la peau avec un tampon imbibé d’alcool, puis appliquez doucement le gel de préparation abrasif EEG avec un coton-tige pour exfolier les cellules mortes de la peau à la surface.
    4. Remplissez la coupelle d’or de l’électrode avec de la pâte d’électrode conductrice et placez une électrode sur chaque site de référence, généralement sur les lobes d’oreille droit et gauche ou mastoïdes. Répétez les étapes pour placer au moins un EOG vertical au canthus externe et un EOG horizontal à la crête orbitale infraoculaire pour surveiller l’activité oculomotrice (clignotements et saccades). Maintenez les électrodes simples en place avec un morceau de 1 dans du ruban à micropores.
    5. Demandez aux participants de tenir leurs bras droits horizontalement, puis d’ajuster le harnais du corps fermement mais confortablement autour de la poitrine sous les aisselles avec les boutons-pression au milieu de la poitrine.
    6. Placez le bouchon électroélectrique commercial EEG avec 19 électrodes Ag/AgCl (Fp1, Fp2, F3, F4, F7, F8, C3, C4, P3, P4, O1, O2, T3, T4, T5, T6, Fz, Cz et Pz) disposés topographiquement selon le système International 10-20. Utilisez un ruban à mesurer pour vérifier la circonférence de la tête du participant afin de vous assurer que vous utilisez la bonne taille de bouchon.
    7. Alignez l’électrode Cz avec le nez, puis mesurez la distance entre la nasion et l’inion de sorte que l’électrode Cz tombe précisément au milieu. Boutonnez les sangles réglables sur les côtés du capuchon au harnais de corps afin que le capuchon électrique soit fermement serré.
    8. Placez la seringue à aiguille émoussée remplie de gel à l’intérieur de l’électrode, encerclez l’aiguille pour enlever les poils, puis abrasez doucement la région du cuir chevelu sous l’électrode avant d’appliquer le gel conducteur. N’appliquez pas trop de gel pour éviter le pontage électrique avec les sites d’électrodes voisins.
    9. Laissez sécher le gel conducteur EEG à température ambiante fraîche.
  2. Mise en place de l’équipement d’enregistrement EEG
    1. Calibrez le système EEG selon les instructions de l’instrument, puis connectez le capuchon électro à l’amplificateur réglé à un passe-bande de 0,05 à 30 Hz (points de coupure de 3 dB de courbes de roulement de 6 dB / octave), un filtre à encoche de 60 Hz et une fréquence d’échantillonnage de 200 Hz égale à une période d’échantillonnage de 5 ms.
    2. Vérifiez que l’impédance est inférieure à 5 KΩ (pour un système à faible impédance) dans tous les sites d’électrodes et vérifiez sur le moniteur que tous les canaux enregistrent correctement les signaux électriques.
  3. Exécution de la tâche expérimentale
    1. Placez le participant devant l’écran de l’ordinateur et placez le clavier à une distance confortable.
    2. Branchez le câble du stimulateur portable (voir Figure 1) à la prise du haut-parleur du système informatique et réglez le volume du haut-parleur sur le niveau d’intensité maximal.
    3. Ajustez le système de stimulateur portable sur le bout de l’index droit du participant et testez.
    4. À l’aide de la tablette, jouez les instructions d’expérience et exécutez un essai pratique pour familiariser le sujet avec le stimulateur portable, les stimuli audio-tactiles et la tâche. Répétez les instructions MSL et vérifiez la compréhension.
    5. Rappelez au participant de répondre au stimulus d’aboiement du chien en appuyant sur la touche de contrôle gauche avec son index gauche uniquement lors de la détection du stimulus cible et de ne pas répondre lorsque l’un des quatre autres sons d’animaux est perçu. Le paradigme expérimental du CPT est représenté à la figure 2.
    6. Fournir des instructions claires sur la façon de minimiser les artefacts et de démontrer l’effet des artefacts sur l’EEG en temps réel avant de commencer l’enregistrement (recommandé comme procédure d’enregistrement standard dans la recherche avec des populations cliniques20).
    7. Avant de commencer la tâche CPT, vérifiez que la synchronisation des événements entre l’ordinateur de stimulation cognitive et l’ordinateur d’enregistrement EEG fonctionne correctement. Pour ce faire, commencez à enregistrer le signal EEG et cliquez sur l’icône de communication dans l’interface du logiciel de présentation du stimulus. Lorsque vous cliquez, les impulsions synchronisées avec les événements apparaissent au bas de l’écran d’enregistrement EEG.
    8. Exécutez la tâche expérimentale. Observez attentivement le participant et surveillez la vigilance, l’exécution de la réponse et les mouvements excessifs ou les clignements d’yeux.
    9. Faites une pause et accordez au participant une courte pause au milieu de l’expérience (à 4 minutes dans l’expérience) pour lui permettre de cligner des yeux, de se détendre et de se déplacer si nécessaire. Terminez l’exécution.

4. Programme de formation en substitution sensorielle audio-tactile

  1. Consultez le dossier supplémentaire 1, qui contient une description détaillée du programme de cinq séances, pour effectuer la formation. Automatisez les activités décrites à l’aide d’un tableur pour rendre la formation plus systématique et engageante pour les participants. Utilisez des images originales et des enregistrements audio de9 et demandez aux participants de répondre en tapant sur un écran tactile d’ordinateur portable.
    Remarque : Le contenu et les tableaux de ce fichier ont été réimprimés avec la permission de9.

5. Séance d’enregistrement EEG post-formation

  1. Répétez exactement les mêmes étapes que celles spécifiées dans la section 3.

6. Analyse EEG

REMARQUE: Les étapes d’acquisition EEG ont été effectuées à l’aide du logiciel d’enregistrement EEG et les étapes de traitement EEG ont été effectuées à l’aide d’un logiciel d’analyse EEG distinct.

  1. Prétraitement du signal brut EEG
    1. Définissez et sélectionnez des époques de 1100 ms dans les données EEG continues, sans utiliser de filtres numériques supplémentaires, en utilisant l’apparition du stimulus comme instant de temps initial (t0) et en incluant un pré-stimulus de 100 ms utilisé pour la correction de base. La figure supplémentaire 1 illustre comment les époques de 1100 ms ont été sélectionnées en fonction du logiciel commercial d’analyse EEG installé dans l’équipement d’enregistrement EEG.
    2. Lors du rejet de l’artefact, exclure les époques de données sur tous les canaux lorsque la tension dans une époque d’enregistrement donnée dépasse 100 μV sur un canal EEG ou EOG. En outre, rejeter les artefacts par une inspection visuelle des époques. Voir la figure supplémentaire 2, qui fournit un exemple d’époques qui ont été rejetées manuellement en raison d’artefacts oculaires.
  2. Calcul de la moyenne des signaux
    1. Sélectionnez un nombre égal d’époques sans artefacts pour chaque condition de stimulus (cible et non cible) dans les conditions pré- et post-entraînement. Sélectionnez les époques maximales possibles pour améliorer le rapport signal/bruit. Faites-le pour chaque enregistrement EEG.
      REMARQUE: Dans ce protocole, nous avons sélectionné en moyenne 25 époques de réponse correcte par condition à chaque point temporel, car nous étions intéressés par l’évaluation de la discrimination cible. Gardez à l’esprit que certains composants ERP ne nécessitent pas de réponses comportementales manifestes pour être observés. Les participants ayant moins de 15 époques sans artefacts dans chaque condition ont été exclus de l’étude.
    2. Cliquez sur le menu Opérations et sélectionnez l’option de moyenne de la fenêtre EEG pour faire la moyenne des ERP individuels.
    3. Tout d’abord, sélectionnez l’option Moyenne indépendante pour faire la moyenne des essais cibles uniquement. Ensuite, sélectionnez les quatre autres stimuli non ciblés et cliquez sur l’option Moyenne ensemble pour faire la moyenne.
    4. Répétez les étapes 6.2.2 et 6.2.3 pour l’enregistrement EEG de chaque participant dans la condition pré-formation, puis pour la condition post-entraînement.
    5. Une fois que tous les ERP individuels sont calculés, faites-les la moyenne pour obtenir les formes d’onde moyennes par condition de stimulus pour avant et après l’entraînement. Ouvrez n’importe quelle moyenne EP individuelle, puis allez dans le menu Opérations et sélectionnez l’option de moyenne générale . Sélectionnez les moyennes individuelles du participant à inclure dans la moyenne du groupe.
    6. Choisissez toutes les moyennes cibles de pré-entraînement dans la liste déroulante, puis cliquez sur le bouton Moyenne , tapez le nom de fichier souhaité et appuyez sur la touche Retour pour enregistrer. Sélectionnez ensuite toutes les moyennes non cibles de pré-entraînement dans la liste déroulante, cliquez sur le bouton Moyenne , tapez le nom de fichier souhaité, puis appuyez à nouveau sur la touche Retour pour enregistrer.
    7. Répétez les étapes précédentes pour la condition post-entraînement.
  3. Visualisation et analyses ERP
    1. Sélectionnez le menu Opérations pour afficher la liste des grands moyens enregistrés. Cliquez ensuite sur les moyennes de groupe que vous souhaitez tracer. Ensuite, cliquez sur le bouton Montage pour sélectionner les chaînes que vous souhaitez tracer.
    2. Allez dans le menu Outils , puis cliquez sur Options de visualisation pour sélectionner la couleur et la largeur de ligne de chaque forme d’onde. Cliquez ensuite sur le menu Signal , cochez la case de correction CC , tapez l’intervalle de stimulation de base souhaité, puis appuyez sur la touche Retour .
    3. Inspectez soigneusement les formes d’onde moyennes moyennes tracées pour identifier les composantes d’intérêt et leurs fenêtres temporelles correspondantes.
      REMARQUE: Pour cette expérience, nous savions que les formes d’onde, en raison de la conception de la tâche et des voies sensorielles étudiées pour P3, seraient très probablement un composant positif apparaissant après 300 ms dans les électrodes centropariétales et avec des amplitudes de tension plus élevées dans la condition cible.
    4. Exportez des latences et des tensions d’amplitude de crête individuelles, puis importez des données sur une feuille de calcul pour créer la base de données. Effectuer une analyse de variance à mesures répétées (ANOVA) à l’aide d’un logiciel de statistiques.

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Representative Results

Illustrer comment l’effet de la formation audio-tactile sur la discrimination par substitution sensorielle chez les personnes atteintes de la MP peut être évalué en évaluant les changements dans la P3 dans un groupe de 17 personnes atteintes de la MP (âge moyen = 18,5 ans ; ET = 7,2 ans; huit femmes et 11 hommes), nous avons créé plusieurs figures pour représenter les formes d’onde ERP. Les résultats présentés dans les graphiques ERP révèlent des changements dans une forme d’onde positive centropariétale de type P3 qui est plus robuste pour les stimuli cibles après l’entraînement. Dans la condition de pré-formation, les ERP suggèrent que les conditions T et NT ne sont pas aussi clairement distinguables que dans la condition post-formation. Par conséquent, il est suggéré que le programme d’entraînement de cinq séances a un impact sur la réponse neuronale associée à la discrimination des stimuli sonores complexes. La figure 3 montre les moyennes générales avant l’entraînement et la figure 4 montre les moyennes générales post-formation, qui illustrent les principaux résultats de cette enquête. La figure 5 montre comment ces formes d’onde ERP sont modifiées lorsqu’elles sont tracées à l’aide d’un filtre numérique passe-bas à 5 Hz. Ce filtrage a posteriori réduit considérablement le bruit, introduit principalement par la variabilité individuelle, tout en conservant les changements liés à l’entraînement dans les formes d’onde P3 d’intérêt dans cette étude.

Figure 1
Figure 1 : Photographie du système de stimulation portatif (à gauche) et démonstration de la façon dont il doit être placé sur l’index (à droite). Cet appareil se compose d’une minuscule membrane en plastique flexible d’une surface de 78,5 mm2 qui vibre en réponse aux ondes de pression acoustique via une transmission analogique, d’un long câble d’entrée de haut-parleur analogique et d’une bande de fixation rouge pour s’ajuster à l’index. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 2
Figure 2 : Diagramme de la tâche de performance continue (CPT). Les images spectrales correspondant à chacune des cinq catégories de stimulus sont montrées (toutes d’une durée de 1500 ms). Le stimulus cible (aboiement) est étiqueté et la durée ISI (intervalle inter-stimulus) est spécifiée (2000 ms). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3
Figure 3 : Formes d’onde moyennes grandioses et cartes topographiques de distribution de tension avant l’entraînement. Cette figure montre les neuf électrodes fronto-centro-pariétales (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz et P4) du réseau d’électrodes du système 10-20. Les lignes rouges correspondent à la condition cible et les lignes noires à la condition non cible. Les cartes colorées représentent la distribution de tension en micro-volts (μV) à 620 millisecondes (ms). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 4
Figure 4 : Formes d’onde moyennes grandioses post-entraînement et cartes de distribution topographique. Cette figure montre les neuf électrodes fronto-centro-pariétales (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz et P4) du réseau d’électrodes du système 10-20. Les lignes rouges correspondent à la condition cible et les lignes noires à la condition non cible. Les cartes colorées représentent la distribution de tension en micro-volts (μV) à 620 millisecondes (ms). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 5
Figure 5 : Formes d’ondes moyennes filtrées et cartes de distribution topographique filtrées avant l’entraînement (à gauche) et après l’entraînement. Cette figure montre les trois électrodes médianes (Fz, Cz et Pz) du réseau d’électrodes du système 10-20 après l’application d’un filtre passe-bas numérique hors ligne de 5 Hz. Les lignes bleues correspondent à la condition cible et les lignes noires à la condition non cible. Les cartes colorées représentent la distribution de tension en micro-volts (μV) à 630 millisecondes (ms). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure supplémentaire 1 : Sélection de l’époque dans l’enregistrement EEG brut à l’aide d’un logiciel d’analyse. Cette capture d’écran montre un enregistrement EEG avec le signal de 21 canaux (19 électrodes actives et 2 électrodes d’oculogramme). Les époques de 1100 millisecondes (ms), commençant à 100 ms avant la présentation du stimulus, sont sélectionnées dans un rectangle aquatique. Les fines lignes rouges au bas de l’écran sont les impulsions de présentation de stimulus synchronisées intégrées dans le signal EEG. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Figure supplémentaire 2 : Exemples d’époques rejetées manuellement montrant des artefacts oculaires. Cette capture d’écran montre un enregistrement EEG avec le signal de 21 canaux (19 électrodes actives et deux électrodes d’oculogramme). Les époques sélectionnées dans un rectangle magenta ont été rejetées manuellement car elles contiennent des artefacts oculaires causés par le clignotement. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

Dossier supplémentaire 1 : Programme de formation en substitution sensorielle audio-tactile. Une description détaillée du programme de cinq séances. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.

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Discussion

À l’aide d’outils ERP, nous avons conçu un protocole pour observer et évaluer le développement progressif des compétences de discrimination vibrotactile pour distinguer les représentations vibrotactiles de différents tons purs. Nos travaux antérieurs ont démontré que la stimulation vibrotactile est une méthode alternative viable de perception sonore pour les personnes profondément sourdes. Cependant, en raison de la complexité des sons naturels par rapport aux sons purs, le potentiel de discrimination sonore de la langue justifie une exploration distincte.

Comme première étape dans cette direction, le protocole actuel se concentre sur l’apparence spatio-temporelle des composants ERP afin de mieux comprendre les changements neuronaux liés à l’apprentissage chez les sujets de MP associés à la discrimination audio-tactile de sons complexes. Même si un consensus unique concernant le rôle fonctionnel précis du P3 dans la prise de décision n’a pas été atteint, nos résultats suggèrent que le P3 reflète un mécanisme d’identification de cible guidé par la mémoire de travail21, un type de catégorisation qui peut être modifié avec la pratique après plusieurs séances de formation dans le cadre d’une stratégie d’apprentissage axée sur les objectifs. Les formes d’onde P3 observées dans cette expérience sont cohérentes avec la proposition selon laquelle cette composante pourrait retracer le processus d’identification lui-même plutôt que d’être déclenchée par l’achèvement de l’identification du stimulus22. Les résultats comportementaux et électrophysiologiques soutiennent l’idée que les sons complexes naturels, tels que ceux utilisés dans cette expérience, peuvent être identifiés et distingués par un processus de discrimination vibrotactile une fois que les individus sont correctement formés. Cependant, plusieurs limites ont été soigneusement examinées, en particulier l’extension idéale de l’échantillon. Il est bien connu que la population clinique atteinte de surdité profonde est de nature hétérogène. De nombreuses variables telles que l’étiologie, le degré de perte auditive, l’âge d’apparition, le statut auditif des parents, l’exposition au langage, l’utilisation d’appareils auditifs et le niveau d’éducation sont difficiles à contrôler lors de la sélection d’un échantillon d’étude présentant un déficit auditif sévère. Les personnes atteintes de surdité bilatérale profonde prélinguale non syndromique constituent un échantillon complexe à rencontrer. Nous avons interrogé 36 candidats atteints d’une perte auditive profonde qui souhaitaient participer à cette étude. Parmi ceux-ci, 23 remplissaient les critères d’inclusion et seulement 17 ont terminé l’étude (cinq séances de formation et les séances d’enregistrement pré et post-EEG) et disposaient de suffisamment de données EEG sans artefacts requises pour la moyenne ERP. La plupart des études qui incluent des participants d’une population clinique atteinte de surdité bilatérale profonde ont de larges tranches d’âge et de petits échantillons hétérogènes. Au cours de l’expérience, tous les efforts ont été faits pour obtenir un échantillon aussi homogène que possible.

Une autre considération méthodologique essentielle dans ce protocole est la raison pour laquelle une moyenne de 25 époques par condition (25 cibles et 25 non cibles) a été utilisée pour obtenir les moyennes ERP individuelles. Cette décision a été prise car il est nécessaire d’optimiser le nombre d’essais inclus dans une expérience en équilibrant le compromis entre la qualité des données et le temps et les ressources consacrés à la collecte des données. En particulier, lorsque l’on travaille avec des populations cliniques, il existe des limites pratiques au nombre d’essais pouvant être présentés dans une seule expérience, car il est conseillé de réduire le temps que les participants passent dans le laboratoire20. Les participants deviennent fatigués et agités si l’expérience prend trop de temps, ce qui entraîne une augmentation du niveau de bruit dans les données et un impact négatif sur les performances de la tâche. Il est essentiel de reconnaître qu’il existe une controverse persistante quant au nombre d’essais nécessaires pour obtenir des effets ERP significatifs23, car cela dépend de plusieurs facteurs tels que le composant ERP en question, le nombre de sites d’enregistrement, le rapport signal sur bruit et certaines mesures telles que l’alpha de Cronbach (dans les paramètres acceptables lorsqu’ils sont supérieurs à 0,6 ou 0,07). Plusieurs sources ont estimé un nombre approprié d’essais nécessaires pour les formes d’onde P300 stables à environ 20 essais 24, 36 essais25, 40 à 50 essais 26, et même jusqu’à 60 essais27. Plus précisément, dans les tâches de contrôle cognitif telles que le paradigme Go-NoGo, Rietdijk et ses collègues28 ont conclu qu’un minimum de 14 essais étaient nécessaires pour obtenir une estimation cohérente en interne pour le P3 dans ce type de tâche. Les considérations susmentionnées ont été prises en compte tant pour la conception expérimentale que pour la technique de calcul de la moyenne ERP décrite dans cette étude.

En somme, les potentiels cérébraux liés aux événements sont un outil fiable et couramment utilisé pour analyser les changements électriques sous-jacents à la fonction cérébrale et à la dynamique du comportement. L’une des réponses électrophysiologiques les plus importantes et les plus persistantes de l’ERP est la composante P3, qui est proposée comme un indicateur fiable pour évaluer la discrimination des stimuli vibrotactiles entre plusieurs méthodes proposées29. Le fait que les ERP aient une grande cohérence interne et une grande fiabilité test-retest signifie qu’ils constituent une technique idéale pour examiner les changements dans l’activité cérébrale résultant de l’intervention de traitement dans des conceptions à mesures répétées. Cependant, il est également important de noter les limites de cette technique ERP, où les petites grandeurs de certains composants ERP peuvent nécessiter de nombreux essais pour garantir des mesures précises, et la résolution spatiale des ERP est beaucoup plus faible que les autres techniques de neuroimagerie. En tant que telle, cette technique est mieux adaptée pour comprendre la dynamique temporelle de l’activation neurofonctionnelle plutôt que la localisation exacte de cette activation.

Malgré ces défis méthodologiques, l’exploration renouvelée de l’évolution neurodéveloppementale et de la connectivité des différences cérébrales résultant de la privation auditive précoce est une occasion d’approfondir la compréhension de la substitution sensorielle et de l’acquisition du langage, en particulier lorsque l’on se tourne vers des populations plus jeunes et profondément sourdes. Les composants ERP restent parmi les meilleurs outils à la disposition des neuroscientifiques pour relever ce défi et n’ont pas encore donné de résultats avec d’importantes implications futures.

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Disclosures

Nous confirmons qu’il n’y a pas de conflits d’intérêts connus associés à cette publication et qu’il n’y a pas eu de soutien financier important pour ce travail qui aurait pu influencer son résultat.

Acknowledgments

Nous remercions tous les participants et leurs familles, ainsi que les institutions qui ont rendu ce travail possible, en particulier l’Asociación de Sordos de Jalisco, l’Asociación Deportiva, Cultural y Recreativa de Silentes de Jalisco, l’Educación Incluyente, A.C., et les Preparatoria No. 7. Nous remercions également Sandra Márquez pour sa contribution à ce projet. Ce travail a été financé par GRANT SEP-CONACYT-221809, GRANT SEP-PRODEP 511-6/2020-8586-UDG-PTC-1594 et le Neuroscience Institute (Universidad de Guadalajara, Mexique).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Audacity Audacity team audacityteam.org Free, open source, cross-platform audio editing software
Audiometer Resonance r17a
EEG analysis Software Neuronic , S.A.
EEG recording Software Neuronic , S.A.
Electro-Cap  Electro-cap International, Inc. E1-M Cap with 19 active electrodes, adjustable straps and chest harness. 
Electro-gel Electro-cap International, Inc.
External computer speakers
Freesound  Music technology group freesound.org Database of Creative Commons Licensed sounds
Hook and loop fastner Velcro
IBM SPSS (Statistical Package for th Social Sciences) IBM
Individual electrodes  Cadwell Gold Cup, 60 in
MEDICID-5 Neuronic, S.A. EEG recording equipment (includes amplifier and computer).
Nuprep Weaver and company ECG & EEG abrasive skin prepping gel
Portable computer with touch screen Dell
SEVITAC-D Centro Camac, Argentina. Patented by Luis Campos (2002). http://sevitac-d.com.ar/ Portable stimulator system is worn on the index-finger tip and it consists of a tiny flexible plastic membrane with a 78.5 mm2 surface area that vibrates in response to sound pressure waves via analog transmission. It has a sound frequency range from 10 Hz to 10 kHz. 
Stimulus presentation Software Mindtracer Neuronics, S.A.
Stimulation computer monitor and keyboard
Tablet computer Lenovo
Ten20 Conductive Neurodiagnostic Electrode paste weaver and company

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References

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Neurosciences numéro 187
Évaluation de la formation audio-tactile à la substitution sensorielle chez les participants atteints de surdité profonde à l’aide de la technique du potentiel lié à l’événement
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