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Neuroscience

Avaliação do Treinamento de Substituição Sensorial Áudio-Tátil em Participantes com Surdez Profunda Utilizando a Técnica de Potencial Relacionado a Eventos

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

Este protocolo é projetado para explorar as mudanças eletrofisiológicas subjacentes relacionadas à aprendizagem em indivíduos com surdez profunda após um curto período de treinamento em substituição sensorial audiotátil, aplicando a técnica potencial relacionada ao evento.

Abstract

Este artigo examina a aplicação de métodos baseados em eletroencefalograma para avaliar os efeitos do treinamento de substituição audiotátil em participantes jovens, profundamente surdos (DP), com o objetivo de analisar os mecanismos neurais associados à discriminação sonora do complexo vibrotátil. A atividade elétrica do cérebro reflete mudanças neurais dinâmicas, e a precisão temporal dos potenciais relacionados a eventos (ERPs) provou ser fundamental no estudo de processos bloqueados pelo tempo durante a execução de tarefas comportamentais que envolvem atenção e memória de trabalho.

O protocolo atual foi projetado para estudar a atividade eletrofisiológica em indivíduos com DP enquanto realizavam uma tarefa de desempenho contínuo (CPT) usando estímulos sonoros complexos, consistindo de cinco sons animais diferentes entregues através de um sistema estimulador portátil usado no dedo indicador direito. Como um desenho de medidas repetidas, os registros de eletroencefalograma (EEG) em condições padrão foram realizados antes e após um breve programa de treinamento (cinco sessões de 1 h ao longo de 15 dias), seguido de correção de artefatos off-line e média de época, para obter formas de onda individuais e de média grande. Os resultados comportamentais mostram uma melhora significativa na discriminação e uma forma de onda positiva centroparietal mais robusta do tipo P3 para os estímulos-alvo após o treinamento. Neste protocolo, os ERPs contribuem para uma maior compreensão das alterações neurais relacionadas à aprendizagem em indivíduos com DP associados à discriminação áudio-tátil de sons complexos.

Introduction

A surdez profunda precoce é um déficit sensorial que afeta fortemente a aquisição da linguagem oral e a percepção de sons ambientais que desempenham um papel essencial na navegação da vida cotidiana para aqueles com audição normal. Uma via sensorial auditiva preservada e funcional nos permite ouvir passos quando alguém está se aproximando fora do alcance visual, reagir ao tráfego que se aproxima, sirenes de ambulância e alarmes de segurança, e responder ao nosso próprio nome quando alguém precisa de nossa atenção. A audição é, portanto, um sentido vital para a fala, comunicação, desenvolvimento cognitivo e interação oportuna com o ambiente, incluindo a percepção de ameaças potenciais no ambiente. Durante décadas, a viabilidade da substituição áudio-tátil como método alternativo de percepção sonora com potencial para complementar e facilitar o desenvolvimento da linguagem em indivíduos com deficiência auditiva grave tem sido explorada com resultados limitados 1,2,3. A substituição sensorial visa fornecer aos usuários informações ambientais através de um canal sensorial humano diferente do normalmente utilizado; tem sido demonstrado ser possível em diferentes sistemas sensoriais 4,5. Especificamente, a substituição sensorial audiotátil é alcançada quando os mecanorreceptores cutâneos podem transduzir a energia física das ondas sonoras que compõem a informação auditiva em padrões de excitação neuronal que podem ser percebidos e integrados com as vias somatossensoriais e áreas corticais somatossensoriais de ordem superior6.

Vários estudos têm demonstrado que indivíduos profundamente surdos podem distinguir o timbre musical apenas através da percepção vibrotátil7 e discriminar entre falantes do mesmo sexo usando pistas espectrais de estímulos vibrotáteis complexos8. Achados mais recentes mostraram que os indivíduos surdos se beneficiaram concretamente de um programa de treinamento de percepção áudio-tátil breve e bem estruturado, pois melhoraram significativamente sua capacidade de discriminar entre diferentes frequências tonais9 e entre tons puros com diferentes durações temporais10. Esses experimentos usaram potenciais relacionados a eventos (ERPs), métodos de conectividade gráfica e medições quantitativas de eletroencefalograma (EEG) para descrever e analisar mecanismos cerebrais funcionais. No entanto, a atividade neural associada à discriminação de sons ambientais complexos não foi examinada antes deste artigo.

Os ERPs têm se mostrado úteis para o estudo de processos com bloqueio de tempo, com incrível resolução de tempo na ordem de milissegundos, durante a execução de tarefas comportamentais que envolvem alocação de atenção, memória de trabalho e seleção de respostas11. Conforme descrito por Luck, Woodman e Vogel12, os ERPs são medidas de processamento intrinsecamente multidimensionais e, portanto, são adequados para medir separadamente os subcomponentes da cognição. Em um experimento de ERP, a forma de onda contínua do ERP provocada pela apresentação de um estímulo pode ser usada para observar diretamente a atividade neural que está interposta entre o estímulo e a resposta comportamental. Outras vantagens da técnica, como sua relação custo-benefício e natureza não invasiva, a tornam perfeita para estudar o curso preciso do tempo dos processos cognitivos em populações clínicas. Além disso, as ferramentas ERP aplicadas em um projeto de medidas repetidas, no qual a atividade cerebral elétrica dos pacientes é registrada mais de uma vez para estudar mudanças na atividade elétrica após um programa de treinamento ou intervenção, fornecem mais informações sobre as mudanças neurais ao longo do tempo.

O componente P3, sendo o potencial cognitivo mais amplamente pesquisado13, é atualmente reconhecido por responder a todos os tipos de estímulos, mais aparentemente a estímulos de baixa probabilidade, ou de alta intensidade ou significância, ou que requerem alguma resposta comportamental ou cognitiva14. Esse componente também tem se mostrado extremamente útil na avaliação da eficiência cognitiva geral em modelos clínicos15,16. Uma vantagem clara de avaliar mudanças na forma de onda P3 é que é uma resposta neural facilmente observável devido à sua maior amplitude em comparação com outros componentes menores; tem uma distribuição topográfica centroparietal característica e também é relativamente fácil de obter utilizando o delineamento experimental adequado17,18,19.

Nesse contexto, o objetivo deste estudo é explorar as alterações eletrofisiológicas relacionadas à aprendizagem em pacientes com surdez profunda após treinamento por um curto período na discriminação sonora vibrotátil. Além disso, as ferramentas ERP são aplicadas para descrever a dinâmica funcional do cérebro subjacente ao envolvimento temporário dos recursos cognitivos exigidos pela tarefa.

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Protocol

O estudo foi revisado e aprovado pelo Comitê de Ética do Instituto de Neurociências (ET062010-88, Universidad de Guadalajara), garantindo que todos os procedimentos fossem conduzidos de acordo com a Declaração de Helsinque. Todos os participantes concordaram em participar voluntariamente e assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido (quando menores de idade, os pais assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido).

1. Desenho experimental

  1. Preparação de estímulos
    1. Pesquise em bancos de dados de som licenciados pela Creative Commons para selecionar um conjunto de sons de animais no formato .wav. Os estímulos neste estudo consistiram em cinco sons de animais diferentes: latidos de cães, mugidos de vacas, rondas de cavalos, bradando de burros e trombetas de elefantes.
      NOTA: Os estímulos sonoros aqui utilizados foram previamente selecionados como uma coleção de sons para o programa de treinamento de discriminação vibrotátil em nossos estudos anteriores 9,10.
    2. Edite os arquivos de som usando um editor de áudio gratuito e de código aberto para padronizar a intensidade e a duração dos estímulos para 1500 ms. Para este protocolo, padronizar em uma escala linear de 0 a 8000 Hz, a um ganho de 20 dB e em uma faixa de 80 dB com base nos parâmetros estabelecidos nos estudos anteriores 9,10 utilizando o mesmo sistema de estimulação vibrotátil.
    3. Salve os arquivos de áudio formatados em um formato flutuante de 32 bits com uma taxa de projeto de 48.000 Hz.
  2. Configuração de paradigma no software de apresentação de eletrofisiologia
    1. Projetar uma tarefa de desempenho contínuo (CPT) usando um software de desenho experimental e apresentação de estímulos, atribuindo os estímulos a uma das duas condições: (a) estímulo alvo (T) (latido de cão em 20% dos ensaios) e (b) estímulos não-alvo (NT) (os quatro sons animais restantes para os outros 80%).
      NOTA: Cada condição foi rotulada com o mesmo código para sincronizar as marcas de apresentação do estímulo ao programar o protocolo EEG no software de gravação.
    2. Construa uma apresentação de estímulos pseudo-randomizados usando a plataforma de software na qual os cinco sons de animais (cão, vaca, cavalo, burro e elefante) são apresentados cada um 20% do tempo. Verifique se o estímulo alvo (latido do cão) nunca ocorre mais de duas vezes seguidas.
    3. Especifique o intervalo interestímulo (ISI) desejado e o tempo total de resposta e selecione as teclas de resposta que serão usadas para coletar automaticamente dados comportamentais para respostas de estímulos alvo (T). Aqui, uma lista ISI fixa de 2000 ms para 150 ensaios e a resposta correta para os estímulos T foram programadas através da tecla de controle esquerda em um teclado de computador padrão. Os participantes receberam uma janela de tempo de 3500 ms para uma resposta comportamental (começando na apresentação do estímulo).

2. Seleção dos participantes

  1. Recrutar potenciais participantes com diagnóstico profundo de perda auditiva neurossensorial bilateral e coletar dados demográficos, incluindo idade, sexo, preferência manual e histórico educacional.
  2. Realizar entrevistas clínicas semiestruturadas para rastrear os participantes quanto à história pessoal ou familiar de doença psiquiátrica, neurológica ou neurodegenerativa e coletar informações relativas à história clínica de surdez: idade de início, etiologia e história de uso de aparelhos auditivos, bem como seu modo de comunicação preferido (oral, manual ou bilíngue).
  3. Realizar testes audiológicos (limiares auditivos de ar de tom puro) usando um audiômetro para confirmar a gravidade da perda auditiva.
    1. Em uma sala com som atenuado, sente-se diretamente na frente do participante e coloque corretamente os fones de ouvido neles.
    2. Instrua os participantes a levantarem a mão dominante para sinalizar sempre que puderem ouvir o tom que está sendo apresentado através dos fones de ouvido.
    3. Variando de 20 dB a 110 dB de intensidade, apresentam um tom puro em seis oitavas na seguinte ordem crescente: 250, 500, 1000, 2000, 4000 e 8000 Hz, começando pela orelha esquerda e repetindo os mesmos passos para a orelha direita.
      1. Calcule a média tonal (APT) do paciente calculando a média dos limiares auditivos em 500, 1000, 2000 e 4000 Hz para cada orelha. O critério de inclusão da gravidade da perda auditiva para o estudo é uma média bilateral de tom puro (APT) maior que 90 dB.
      2. Selecione os participantes com base nos critérios de elegibilidade. Os critérios de inclusão também incluem ausência de história pessoal ou familiar de doença psiquiátrica, neurológica ou neurodegenerativa e surdez bilateral profunda pré-lingual não sindrômica. Obter o consentimento informado e explicar os procedimentos experimentais aos participantes.
        NOTA: Todos os formulários, questionários e instruções utilizados no estudo foram traduzidos para a Língua Gestual Mexicana (LME) por um intérprete profissional de LMS e apresentados em formato de vídeo utilizando um tablet. Além disso, um intérprete de LME esteve presente durante todos os procedimentos do estudo.

3. Sessão de gravação de EEG pré-treinamento

  1. Preparação dos participantes
    1. Verifique se os participantes chegaram à sessão de gravação com o cabelo limpo e seco, não tendo usado nenhum gel de cabelo, condicionador ou outros produtos capilares que afetem a impedância do eletrodo.
    2. Peça aos participantes que se sentem em uma posição confortável, a aproximadamente 60 cm de distância da tela de estímulo, e use o tablet para reproduzir o videoclipe MSL com a descrição do procedimento de preparação.
    3. Limpe as áreas onde os eletrodos de referência e eletro-oculograma (EOG) serão colocados (lóbulos das orelhas, testa, canto externo, cristas orbitais infraoculares, etc.). Primeiro, limpe a pele com um cotonete com álcool e, em seguida, aplique o gel de preparação abrasiva de EEG suavemente com um cotonete para esfoliar as células mortas da pele na superfície.
    4. Encha o copo de ouro do eletrodo com pasta condutora de eletrodo e coloque um eletrodo em cada local de referência, geralmente nos lóbulos das orelhas direita e esquerda ou mastoides. Repita os passos para colocar pelo menos um EOG vertical no canto externo e um EOG horizontal na crista orbital infraocular para monitorar a atividade oculomotora (piscadas e sacadas). Segure os eletrodos individuais no lugar com um pedaço de 1 em fita de microporos.
    5. Peça aos participantes que mantenham os braços retos horizontalmente e, em seguida, encaixem o cinto de segurança do corpo com força, mas confortavelmente, ao redor do peito sob as axilas com os estalos no meio do peito.
    6. Coloque a eletrotampa comercial de EEG com 19 eletrodos Ag/AgCl (Fp1, Fp2, F3, F4, F7, F8, C3, C4, P3, P4, O1, O2, T3, T4, T5, T6, Fz, Cz e Pz) topograficamente dispostos de acordo com o sistema International 10-20. Use uma fita métrica para verificar o perímetro cefálico do participante para garantir que você use o tamanho adequado da tampa.
    7. Alinhe o eletrodo Cz com o nariz e, em seguida, meça a distância do násion ao ínion de modo que o eletrodo Cz caia precisamente no meio. Abotoe as correias ajustáveis nas laterais da tampa para o chicote do corpo de modo que a eletrotampa seja firmemente apertada.
    8. Coloque a seringa de agulha contundente cheia de gel dentro do eletrodo, circule a agulha para remover o cabelo e, em seguida, abrase suavemente a região do couro cabeludo sob o eletrodo antes de aplicar o gel condutor. Não aplique muito gel para evitar a ponte elétrica com locais de eletrodos vizinhos.
    9. Deixe o gel condutor de EEG secar à temperatura ambiente fria.
  2. Configuração do aparelho de controlo EEG
    1. Calibre o sistema de EEG de acordo com as instruções do instrumento e, em seguida, conecte a tampa elétrica ao amplificador ajustado a uma passagem de banda de 0,05-30 Hz (pontos de corte de 3 dB de curvas roll-off de 6 dB/oitava), um filtro de entalhe de 60 Hz e uma taxa de amostragem de 200 Hz igual a um período de amostragem de 5 ms.
    2. Verifique se a impedância está abaixo de 5 KΩ (para um sistema de baixa impedância) em todos os locais de eletrodos e verifique no monitor se todos os canais estão registrando suavemente os sinais elétricos.
  3. Executando a tarefa experimental
    1. Posicione o participante em frente ao monitor do computador e coloque o teclado a uma distância confortável.
    2. Conecte o cabo do dispositivo estimulador portátil (consulte a Figura 1) à tomada do alto-falante do sistema de computador e defina o volume do alto-falante para o nível máximo de intensidade.
    3. Ajuste o sistema estimulador portátil na ponta do dedo indicador direito do participante e teste.
    4. Usando o dispositivo tablet, reproduza as instruções do experimento e execute um teste prático para familiarizar o sujeito com o dispositivo estimulador portátil, os estímulos áudio-táteis e a tarefa. Repita as instruções do MSL e verifique a compreensão.
    5. Lembre o participante de responder ao estímulo do latido do cão pressionando a tecla de controle esquerda com o dedo indicador esquerdo apenas após a detecção do estímulo alvo e reter sua resposta quando qualquer um dos outros quatro sons de animais for percebido. O paradigma experimental do CPT está representado na Figura 2.
    6. Forneça instruções claras sobre como minimizar artefatos e demonstrar o efeito dos artefatos no EEG em tempo real antes de começar a gravar (recomendado como um procedimento de registro padrão em pesquisas com populações clínicas20).
    7. Antes de iniciar a tarefa CPT, verifique se a sincronização de eventos entre o computador de estimulação cognitiva e o computador de gravação de EEG está funcionando corretamente. Para fazer isso, comece a gravar o sinal de EEG e clique no ícone de comunicação na interface do software de apresentação de estímulos. Ao clicar, os pulsos sincronizados com eventos aparecem na parte inferior da tela de gravação de EEG.
    8. Execute a tarefa experimental. Observe cuidadosamente o participante e monitore o estado de alerta, a execução da resposta e o movimento excessivo ou piscando.
    9. Faça uma pausa e permita ao participante uma pequena pausa no meio do experimento (aos 4 minutos no experimento) para permitir que ele pisque, relaxe e se mova, se necessário. Termine de executar o experimento.

4. Programa de treinamento de substituição sensorial áudio-tátil

  1. Consulte o Arquivo Suplementar 1, que contém uma descrição detalhada do programa de cinco sessões, para realizar o treinamento. Automatize as atividades descritas usando uma planilha para tornar o treinamento mais sistemático e envolvente para os participantes. Use imagens originais e gravações de áudio do9 e peça aos participantes que respondam tocando em um monitor de tela sensível ao toque do laptop.
    Observação : O conteúdo e tabelas neste arquivo foram reimpressos com permissão de9.

5. Sessão de gravação de EEG pós-treinamento

  1. Repita exatamente as mesmas etapas especificadas na seção 3.

6. Análise do EEG

NOTA: As etapas de aquisição de EEG foram feitas usando o software de gravação de EEG, e as etapas de processamento de EEG foram feitas usando um software de análise de EEG separado.

  1. Pré-processamento de sinal bruto de EEG
    1. Definir e selecionar épocas de 1100 ms nos dados contínuos de EEG, sem o uso de filtros digitais adicionais, usando o início do estímulo como o instante de tempo inicial (t0) e incluindo um pré-estímulo de 100 ms usado para correção basal. A Figura 1 suplementar ilustra como as épocas de 1100 ms foram selecionadas de acordo com o software comercial de análise de EEG instalado no aparelho de registro de EEG.
    2. Durante a rejeição de artefatos, exclua épocas de dados em todos os canais quando a tensão em uma determinada época de gravação exceder 100 μV em qualquer canal EEG ou EOG. Além disso, rejeite artefatos por inspeção visual das épocas. Veja a Figura 2 Suplementar, que fornece um exemplo de épocas que foram rejeitadas manualmente devido a artefatos oculares.
  2. Média de sinal
    1. Selecione um número igual de épocas livres de artefatos para cada condição de estímulo (alvo e não-alvo) nas condições pré e pós-treinamento. Selecione as épocas máximas possíveis para melhorar a relação sinal-ruído. Faça isso para cada registro de EEG.
      NOTA: Neste protocolo, selecionamos uma média de 25 épocas de resposta correta por condição em cada ponto de tempo, uma vez que estávamos interessados em avaliar a discriminação alvo. Tenha em mente que alguns componentes do ERP não exigem respostas comportamentais evidentes para serem observados. Participantes com menos de 15 épocas livres de artefatos em cada condição foram excluídos do estudo.
    2. Clique no menu Operações e selecione a opção de média da janela EEG para calcular a média de ERPs individuais.
    3. Primeiro, selecione a opção Média Independente para obter apenas a média das avaliações-alvo. Em seguida, selecione os outros quatro estímulos não alvo e clique na opção Média Juntos para fazer a média.
    4. Repita as etapas 6.2.2 e 6.2.3 para o registro de EEG de cada participante na condição pré-treinamento e, em seguida, para a condição pós-treinamento.
    5. Uma vez que todos os ERPs individuais são calculados, calcule-os em média juntos para obter as formas de onda de grande média por condição de estímulo para pré e pós-treinamento. Abra qualquer média de EP individual, vá para o menu Operações e selecione a opção de média de média grande . Selecione as médias individuais do participante para serem incluídas na média do grupo.
    6. Escolha todas as médias de destino pré-treinamento na lista suspensa e clique no botão Média , digite o nome do arquivo desejado e pressione a tecla Return para salvar. Em seguida, selecione todas as médias não alvo de pré-treinamento na lista suspensa, clique no botão Média , digite o nome do arquivo desejado e pressione novamente a tecla Return para salvar.
    7. Repita as etapas anteriores para a condição pós-treinamento.
  3. Visualização e análises de ERP
    1. Selecione o menu Operações para ver a lista de grandes meios salvos. Em seguida, clique nas médias de grupo que você deseja plotar. Em seguida, clique no botão Montagem para selecionar os canais que deseja plotar.
    2. Vá para o menu Ferramentas e, em seguida, clique em Visualizar Opções para selecionar a cor e a largura da linha de cada forma de onda. Em seguida, clique no menu Sinal , marque a caixa de correção DC , digite o intervalo de estímulo de linha de base desejado e pressione a tecla Return .
    3. Inspecione cuidadosamente as formas de onda grand-mean plotadas para identificar os componentes de interesse e suas janelas de tempo correspondentes.
      NOTA: Para este experimento, sabíamos que as formas de onda, devido ao desenho da tarefa e às vias sensoriais em estudo para P3, muito provavelmente seriam um componente positivo aparecendo depois de 300 ms em eletrodos centroparietais e com maiores amplitudes de tensão na condição alvo.
    4. Exporte latências e tensões de amplitude de pico individuais e, em seguida, importe dados em uma planilha para criar o banco de dados. Realizar uma Análise de Variância de Medidas Repetidas (ANOVA) usando um software de estatística.

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Representative Results

Ilustrar como o efeito do treinamento de discriminação de substituição sensorial audiotátil em indivíduos com DP pode ser avaliado avaliando-se as alterações no P3 em um grupo de 17 indivíduos com DP (média de idade = 18,5 anos; DP = 7,2 anos; oito fêmeas e 11 machos), criamos várias figuras para retratar as formas de onda do ERP. Os resultados apresentados nos gráficos do ERP revelam mudanças em uma forma de onda positiva centroparietal do tipo P3, que é mais robusta para os estímulos-alvo após o treinamento. Na condição pré-treinamento, os PEDs sugerem que as condições T e NT não são tão claramente distinguíveis quanto na condição pós-treinamento. Portanto, sugere-se que o programa de treinamento de cinco sessões tenha um impacto na resposta neural associada à discriminação de estímulos sonoros complexos. A Figura 3 mostra as grandes médias pré-treinamento e a Figura 4 mostra as grandes médias pós-treinamento, que retratam os principais resultados desta investigação. A Figura 5 mostra como essas formas de onda do ERP são modificadas quando plotadas usando um filtro digital passa-baixas a 5 Hz. Essa filtragem a posteriori reduz significativamente o ruído, introduzido principalmente pela variabilidade individual, ao mesmo tempo em que conserva as mudanças relacionadas ao treinamento nas formas de onda P3 de interesse nesta investigação.

Figure 1
Figura 1: Fotografia do sistema de estimulação portátil (esquerda) e demonstração de como ele deve ser colocado no dedo indicador (direita). Este dispositivo consiste em uma pequena membrana de plástico flexível com uma área de superfície de 78,5 mm2 que vibra em resposta a ondas de pressão sonora via transmissão analógica, um longo cabo de entrada de alto-falante analógico e uma tira de fixação vermelha para ajustar ao dedo indicador. Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: Diagrama da tarefa de desempenho contínuo (CPT). São apresentadas as imagens espectrais correspondentes a cada uma das cinco categorias de estímulo (todas com duração de 1500 ms). O estímulo alvo (latidos) é rotulado e a duração do ISI (intervalo interestímulo) é especificada (2000 ms). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Pré-treinamento de formas de onda de grande média e mapas topográficos de distribuição de tensão. Esta figura mostra os nove eletrodos fronto-centro-parietais (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz e P4) da matriz de eletrodos do sistema 10-20. As linhas vermelhas correspondem à condição de destino e as linhas pretas à condição de não destino. Os mapas coloridos representam a distribuição de tensão em micro-volts (μV) a 620 milissegundos (ms). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Formas de onda de grande média pós-treinamento e mapas de distribuição topográfica. Esta figura mostra os nove eletrodos fronto-centro-parietais (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz e P4) da matriz de eletrodos do sistema 10-20. As linhas vermelhas correspondem à condição de destino e as linhas pretas à condição de não destino. Os mapas coloridos representam a distribuição de tensão em micro-volts (μV) a 620 milissegundos (ms). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Pré-treinamento (esquerda) e pós-treinamento (direita) filtrou formas de onda de grande média e mapas de distribuição topográfica. Esta figura mostra os três eletrodos da linha média (Fz, Cz e Pz) da matriz de eletrodos do sistema 10-20 após a aplicação de um filtro passa-baixas digital off-line de 5 Hz. As linhas azuis correspondem à condição de destino e as linhas pretas à condição de não-destino. Os mapas coloridos representam a distribuição de tensão em micro-volts (μV) a 630 milissegundos (ms). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 1 Suplementar: Seleção de época no registro bruto de EEG usando software de análise. Esta captura de tela mostra um registro de EEG com o sinal de 21 canais (19 eletrodos ativos e 2 eletrodos de oculograma). As épocas de 1100 milissegundos (ms), começando em 100 ms antes da apresentação do estímulo, são selecionadas em um retângulo de água. As finas linhas vermelhas na parte inferior da tela são os pulsos de apresentação de estímulo sincronizado embutidos no sinal de EEG. Clique aqui para baixar este arquivo.

Figura 2 Suplementar: Exemplos de épocas rejeitadas manualmente mostrando artefatos oculares. Esta captura de tela mostra um registro de EEG com o sinal de 21 canais (19 eletrodos ativos e dois eletrodos de oculograma). As épocas selecionadas em um retângulo magenta foram rejeitadas manualmente porque contêm artefatos oculares causados por piscar. Clique aqui para baixar este arquivo.

Arquivo Suplementar 1: Programa de treinamento de substituição sensorial áudio-tátil. Uma descrição detalhada do programa de cinco sessões. Clique aqui para baixar este arquivo.

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Discussion

Usando ferramentas ERP, projetamos um protocolo para observar e avaliar o desenvolvimento gradual de habilidades de discriminação vibrotátil para distinguir representações vibrotáteis de diferentes tons puros. Nosso trabalho anterior demonstrou que a estimulação vibrotátil é um método alternativo viável de percepção sonora para indivíduos profundamente surdos. No entanto, devido à complexidade dos sons naturais em comparação com os tons puros, o potencial de discriminação do som da linguagem justifica uma exploração separada.

Como primeiro passo nessa direção, o protocolo atual se concentra na aparência espaço-temporal dos componentes do ERP para entender melhor as mudanças neurais relacionadas à aprendizagem em indivíduos com DP associadas à discriminação audiotátil de sons complexos. Embora um consenso único sobre o papel funcional preciso do P3 na tomada de decisão não tenha sido alcançado, nossos resultados sugerem que o P3 reflete um mecanismo de identificação de alvos guiado pela memória de trabalho21, um tipo de categorização que pode ser modificada com a prática após várias sessões de treinamento como parte de uma estratégia de aprendizagem direcionada a objetivos. As formas de onda P3 observadas neste experimento são consistentes com a proposta de que esse componente poderia estar traçando o próprio processo de identificação, em vez de ser provocado pelo preenchimento da identificação do estímulo22. Tanto os resultados comportamentais quanto os eletrofisiológicos apoiam a noção de que sons complexos naturais, como os usados neste experimento, podem ser identificados e distinguidos através de um processo de discriminação vibrotátil, uma vez que os indivíduos são adequadamente treinados. No entanto, várias limitações têm sido cuidadosamente consideradas, particularmente a extensão ideal da amostra. É sabido que a população clínica afligida por surdez profunda é heterogênea por natureza. Muitas variáveis como etiologia, grau de perda auditiva, idade de início, estado auditivo dos pais, exposição à linguagem, uso de próteses auditivas e escolaridade são de difícil controle na seleção de uma amostra de estudo com déficit auditivo grave. Indivíduos com surdez bilateral profunda pré-lingual não sindrômica são uma amostra complexa de se encontrar. Foram entrevistados 36 candidatos com perda auditiva profunda que estavam interessados em participar deste estudo. Destes, 23 preencheram os critérios de inclusão, e apenas 17 completaram o estudo (cinco sessões de treinamento e as sessões de gravação pré e pós-EEG) e tinham dados suficientes de EEG sem artefatos necessários para a média do ERP. A maioria dos estudos que incluem participantes de uma população clínica com surdez bilateral profunda tem amplas faixas etárias e pequenas amostras heterogêneas. Durante o experimento, todos os esforços foram feitos para obter uma amostra o mais homogênea possível.

Outra consideração metodológica essencial neste protocolo é por que uma média de 25 épocas por condição (25 alvo e 25 não-alvo) foi usada para obter as médias individuais do ERP. Essa decisão foi tomada porque é necessário otimizar o número de ensaios incluídos em um experimento, equilibrando o trade-off entre a qualidade dos dados e a quantidade de tempo e recursos gastos na coleta dos dados. Particularmente, quando se trabalha com populações clínicas, há limites práticos no número de ensaios que podem ser apresentados em um único experimento, uma vez que é aconselhável reduzir o tempo que os participantes passam no laboratório20. Os participantes ficam cansados e inquietos se o experimento demorar muito, causando um aumento no nível de ruído nos dados e impactando negativamente o desempenho na tarefa. É fundamental reconhecer que há controvérsia em curso sobre quantos ensaios são necessários para obter efeitos significativos do ERP23, porque depende de vários fatores, como o componente ERP em questão, o número de locais de gravação, a relação sinal-ruído e certas medidas, como o alfa de Cronbach (dentro de parâmetros aceitáveis quando maior que 0,6 ou 0,07). Várias fontes estimaram um número apropriado de ensaios necessários para formas de onda P300 estáveis em cerca de 20 ensaios24, 36 ensaios 25, 40 a 50 ensaios 26 e até 60 ensaios27. Mais especificamente, em tarefas de controle cognitivo como o paradigma Go-NoGo, Rietdijk e colegas28 concluíram que um mínimo de 14 ensaios foram necessários para obter uma estimativa internamente consistente para o P3 nesse tipo de tarefa. As considerações supracitadas foram levadas em consideração tanto para o delineamento experimental quanto para a técnica de média do ERP descrita neste estudo.

Em suma, os potenciais cerebrais relacionados a eventos são uma ferramenta confiável e comumente usada para analisar as mudanças elétricas subjacentes à função cerebral e à dinâmica do comportamento. Uma das respostas eletrofisiológicas mais proeminentes e persistentes do ERP é o componente P3, que é proposto como um indicador confiável para avaliar a discriminação de estímulos vibrotáteis em vários métodos propostos29. O fato de os ERPs terem alta consistência interna e alta confiabilidade teste-reteste significa que eles são uma técnica ideal para examinar mudanças na atividade cerebral resultantes da intervenção do tratamento em projetos de medidas repetidas. No entanto, também é importante notar as limitações desta técnica ERP, onde as pequenas magnitudes de certos componentes do ERP podem levar muitos ensaios para garantir medidas precisas, e a resolução espacial dos ERPs é muito mais pobre do que outras técnicas de neuroimagem. Como tal, esta técnica é mais adequada para a compreensão da dinâmica temporal da ativação neurofuncional do que a localização exata dessa ativação.

Apesar desses desafios metodológicos, a exploração renovada da evolução do neurodesenvolvimento e da conectividade das diferenças cerebrais resultantes da privação auditiva precoce é uma oportunidade para aprofundar a compreensão da substituição sensorial e da aquisição da linguagem, especificamente quando se volta para populações mais jovens e profundamente surdas. Os componentes do ERP continuam sendo algumas das melhores ferramentas disponíveis para os neurocientistas enfrentarem esse desafio e ainda precisam produzir resultados com importantes implicações futuras.

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Disclosures

Confirmamos que não há conflitos de interesse conhecidos associados a esta publicação e que não houve apoio financeiro significativo para este trabalho que pudesse ter influenciado seu resultado.

Acknowledgments

Agradecemos a todos os participantes e suas famílias, bem como às instituições que tornaram este trabalho possível, em particular, Asociación de Sordos de Jalisco, Asociación Deportiva, Cultural y Recreativa de Silentes de Jalisco, Educación Incluyente, A.C., e Preparatoria No. 7. Agradecemos também a Sandra Márquez por sua contribuição para este projeto. Este trabalho foi financiado pela GRANT SEP-CONACYT-221809, GRANT SEP-PRODEP 511-6/2020-8586-UDG-PTC-1594 e pelo Instituto de Neurociências (Universidad de Guadalajara, México).

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

  1. Rothenberg, M., Richard, D. M. Encoding fundamental frequency into vibrotactile frequency. The Journal of the Acoustical Society of America. 66 (4), 1029-1038 (1979).
  2. Plant, G., Arne, R. The transmission of fundamental frequency variations via a single channel vibrotactile aid. Speech Transmission Laboratories Quarterly Progress Report. 24 (2-3), 61-84 (1983).
  3. Bernstein, L. E., Tucker, P. E., Auer, E. T. Potential perceptual bases for successful use of a vibrotactile speech perception aid. Scandinavian Journal of Psychology. 39 (3), 181-186 (1998).
  4. Bach-y-Rita, P., Kercel, S. W. Sensory substitution and the human-machine interface. Trends in Cognitive Sciences. 7 (12), 541-546 (2003).
  5. Bach-y-Rita, P. Tactile sensory substitution studies. Annals of New York Academy of Sciences. 1013 (1), 83-91 (2004).
  6. Kaczmarek, K. A., Webster, J. G., Bach-y-Rita, P., Tompkins, W. J. Electrotactile and vibrotactile displays for sensory substitution systems. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 38 (1), 1-16 (1991).
  7. Russo, F. A., Ammirante, P., Fels, D. I. Vibrotactile discrimination of musical timbre. Journal of Experimental Psychology Human Perception Performance. 38 (4), 822-826 (2012).
  8. Ammirante, P., Russo, F. A., Good, A., Fels, D. I. Feeling voices. PloS One. 8 (1), 369-377 (2013).
  9. González-Garrido, A. A., et al. Vibrotactile discrimination training affects brain connectivity in profoundly deaf individuals. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 28 (2017).
  10. Ruiz-Stovel, V. D., Gonzalez-Garrido, A. A., Gómez-Velázquez, F. R., Alvarado-Rodríguez, F. J., Gallardo-Moreno, G. B. Quantitative EEG measures in profoundly deaf and normal hearing individuals while performing a vibrotactile temporal discrimination task. International Journal of Psychophysiology. 166, 71-82 (2021).
  11. Polich, J. Updating P300: an integrative theory of P3a and P3b. Clinical Neurophysiology. 118 (10), 2128-2148 (2007).
  12. Luck, S. J., Woodman, G. F., Vogel, E. K. Event-related potential studies of attention. Trends in Cognitive Sciences. 4 (11), 432-440 (2000).
  13. Kelly, S. P., O'Connell, R. G. The neural processes underlying perceptual decision making in humans: recent progress and future directions. Journal of Physiology-Paris. 109 (1-3), 27-37 (2015).
  14. Barry, R. J., et al. Components in the P300: Don't forget the Novelty P3. Psychophysiology. 57 (7), 13371 (2020).
  15. Polich, J. P300 clinical utility and control of variability. Journal of Clinical Neurophysiology. 15 (1), 14-33 (1998).
  16. Polich, J., Criado, J. R. Neuropsychology and neuropharmacology of P3a and P3b. International Journal of Psychophysiology. 60 (2), 172-185 (2006).
  17. Polich, J., Kok, A. Cognitive and biological determinants of P300: an integrative review. Biological Psychology. 41 (2), 103-146 (1995).
  18. Nieuwenhuis, S., Aston-Jones, G., Cohen, J. D. Decision making, the P3, and the locus coeruleus--norepinephrine system. Psychological Bulletin. 131 (4), 510 (2005).
  19. Luck, S. J. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , MIT Press. (2014).
  20. Kappenman, E. S., Luck, S. J. Best practices for event-related potential research in clinical populations. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 1 (2), 110-115 (2016).
  21. Rac-Lubashevsky, R., Kessler, Y. Revisiting the relationship between the P3b and working memory updating. Biological Psychology. 148, 107769 (2019).
  22. Twomey, D. M., Murphy, P. R., Kelly, S. P., O'Connell, R. G. The classic P300 encodes a build-to-threshold decision variable. European Journal of Neuroscience. 42 (1), 1636-1643 (2015).
  23. Boudewyn, M. A., Luck, S. J., Farrens, J. L., Kappenman, E. S. How many trials does it take to get a significant ERP effect? It depends. Psychophysiology. 55 (6), 13049 (2018).
  24. Cohen, J., Polich, J. On the number of trials needed for P300. International Journal ofPsychophysiology. 25 (3), 249-255 (1997).
  25. Duncan, C. C., et al. Event-related potentials in clinical research: guidelines for eliciting, recording, and quantifying mismatch negativity, P300, and N400. Clinical Neurophysiology. 120 (11), 1883-1908 (2009).
  26. Thigpen, N. N., Kappenman, E. S., Keil, A. Assessing the internal consistency of the event-related potential: An example analysis. Psychophysiology. 54 (1), 123-138 (2017).
  27. Huffmeijer, R., Bakermans-Kranenburg, M. J., Alink, L. R., Van IJzendoorn, M. H. Reliability of event-related potentials: the influence of number of trials and electrodes. Physiology & Behavior. 130, 13-22 (2014).
  28. Rietdijk, W. J., Franken, I. H., Thurik, A. R. Internal consistency of event-related potentials associated with cognitive control: N2/P3 and ERN/Pe. PloS One. 9 (7), 102672 (2014).
  29. Alsuradi, H., Park, W., Eid, M. EEG-based neurohaptics research: A literature review. IEEE Access. 8, 49313-49328 (2020).

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Neurociência Edição 187
Avaliação do Treinamento de Substituição Sensorial Áudio-Tátil em Participantes com Surdez Profunda Utilizando a Técnica de Potencial Relacionado a Eventos
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Ruiz-Stovel, V. D., González-Garrido, A. A., Gómez-Velázquez, F. R., Gallardo-Moreno, G. B., Villuendas-González, E. R., Soto-Nava, C. A. Assessment of Audio-Tactile Sensory Substitution Training in Participants with Profound Deafness Using the Event-Related Potential Technique. J. Vis. Exp. (187), e64266, doi:10.3791/64266 (2022).

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