Yöntem makalesi

Nikotin Bağımlısı Sigara İçenlerde Insular Korteksi Aşağı Regüle Etmek için Gerçek Zamanlı Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Tabanlı Neurofeedback Kullanımı

DOI:

10.3791/59441

⸱

10 Haziran 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Departamento de Psiquiatría, Escuela de Medicina, Centro Interdisciplinario de Neurociencias, Pontificia Universidad Católica de Chile, 2Laboratory for Brain-Machine Interfaces and Neuromodulation, Pontificia Universidad Católica de Chile, 3Institute of Medical Psychology and Behavioral Neurobiology, University of Tübingen, 4Department of Psychiatry and Psychotherapy, University of Tübingen, 5Unidad de Imágenes Cuantitativas Avanzadas, Departamento de Imaágenes, Facultad de Medicina Clínica Alemana, Universidad del Desarrollo, 6División de Neurociencia, Centro de Investigación en Complejidad Social (neuroCICS), Facultad de Gobierno, Universidad del Desarrollo, 7Institute di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico, 8Wyss Center for Bio and Neuroengineering, 9Institute for Biological and Medical Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gerçek zamanlı fonksiyonel manyetik rezonans görüntülemede (rtfMRI), beyin aktivitesi deneysel olarak bağımsız bir değişken olarak manipüle edilir ve davranış bağımlı bir değişken olarak ölçülür. Burada sunulan protokol, nikotin bağımlılığı gibi psikiyatrik bozukluklar için terapötik bir araç olarak rtfMRG'nin pratik kullanımına odaklanmaktadır.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

İlk fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) tabanlı neurofeedback yaklaşımının başarıyla uygulanmasından bu yana on yıldan fazla zaman geçti. O zamandan beri, çeşitli çalışmalar, katılımcıların sınırlı bir beyin bölgesini gönüllü olarak kontrol etmeyi öğrenebileceklerini göstermiştir. Sonuç olarak, gerçek zamanlı fMRI (rtfMRI), beyin aktivitesinin manipülasyonuna bağlı davranış değişikliklerini incelemek için yeni bir fırsat sağladı. Bu nedenle, beyin aktivitesinin kendi kendini düzenlemesini eğitmek için rtfMRI uygulamalarının raporları ve nörolojik ve psikiyatrik bozukluklar gibi davranışsal ve klinik durumlarda eşlik eden değişiklikler [ör., şizofreni, obsesif kompulsif bozukluk (OKB), inme] hızla artmıştır.

Bağımlılık araştırmalarında yapılan nörogörüntüleme çalışmaları, ilaçla ilişkili ipuçlarının sunumu sırasında anterior singulat korteks, orbitofrontal korteks ve insular korteksin aktive olduğunu göstermiştir. Ayrıca, hem sol hem de sağ insular kortekslerdeki aktivitenin, katılımcılar özlem uyandıran ipuçlarına maruz kaldıklarında uyuşturucu dürtüleri ile yüksek oranda ilişkili olduğu gösterilmiştir. Bu nedenle, bilateral insula, bedensel (interoseptif) durumların temsilindeki rolü nedeniyle uyuşturucu dürtüleri ve bağımlılığının araştırılmasında özel bir öneme sahiptir. Bu çalışma, nikotin bağımlısı katılımcıların bilateral insular kortekslerinde kan oksijen seviyesine bağlı (BOLD) aktivitedeki azalma için rtfMRI neurofeedback'in kullanımını araştırmaktadır. Çalışma ayrıca, katılımcıların nikotin özlemi ipuçlarına ve açık özlem davranışına yönelik örtük tutumlarında neurofeedback eğitimi ile ilişkili değişiklikler olup olmadığını da test ediyor.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Neurofeedback, insanların veya hayvanların bir veya daha fazla beyin bölgesindeki nöral aktiviteyi modüle etmeyi öğrenebilecekleri edimsel bir koşullandırma prosedürüdür. Eğitim tipik olarak davranış değişikliklerine yol açar1. Prensip olarak, bir veya daha fazla sınırlı beyin bölgesinden gelen beyin sinyalleri, eylemsel koşullandırma veya diğer öğrenme biçimleriyle beyin aktivitesinin kontrolü için katılımcıya sağlanan duyusal geri bildirime (örneğin görsel, işitsel veya dokunsal geri bildirim) dönüştürülür. Geleneksel nörogörüntüleme paradigmasının tersine çevrilmesinde, neurofeedback çalışmaları beyin aktivitesini bağımsız bir değişken olarak modüle eder ve davranışı bağımlı bir değişken olarak ölçer. Bu nedenle, neurofeedback, beyin bölgelerinin farklı bilişsel işlevlere katılımını ve bu beyin bölgelerinin hiper veya hipoaktivasyonunun anormal davranışlara nasıl yol açabileceğini araştırmak için yeni bir yaklaşım sağlar.

Neurofeedback, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), elektroensefalografi (EEG) ve fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi (fNIRS) gibi farklı nörogörüntüleme modaliteleri ile birlikte kullanılmıştır. EEG ve fNIRS tabanlı neurofeedback paradigmaları, daha yüksek zamansal çözünürlük, satın alınabilirlik ve taşınabilirlik avantajlarına sahiptir 2,3. Bununla birlikte, düşük uzamsal çözünürlük ve daha derin beyin bölgelerine erişememe ile karakterize edilirler. Ek olarak, EEG, yüzey EEG sinyallerinden4 bir nöral aktivasyon kaynağını belirlemek için ters problemin hesaplama karmaşıklığına sahiptir. Bununla birlikte, gerçek zamanlı fMRI'daki (rtfMRI) son gelişmelerle, beynin tüm bölgelerinden iyi uzamsal çözünürlük (örneğin, 2 mm3) ve 720 mszamansal çözünürlükle hemodinamik sinyallere erişmek mümkündür 5. Böylece, fMRI, fNIRS ve EEG tekniklerinin sahip olduğu yukarıda belirtilen sınırlamaların üstesinden gelir.

Nikotin bağımlılığı, sigarayla ilişkili bir dizi hastalık nedeniyle dünya çapında en önemli ölüm nedenlerinden biridir6. Nikotin bağımlılığına yol açan bilinen faktörler sosyal, çevresel, psikolojik7 ve genetik yatkınlıktır8. Nörobiyolojik düzeyde, çalışmalar, nötral kontrol ipuçlarının aksine ilaçla ilişkili ipuçlarının sunumu sırasında anterior singulat korteks (ACC), orbitofrontal korteks (OFC), ventral tegmental alan (VTA), ventral striatum, amigdala, hipokampus, prefrontal korteks (PFC) ve insular kortekste aktivasyon göstermiştir 9,10,11,12,13,14 . Hem sol hem de sağ insulalardaki aktivite, sigara içenler ilaca bağlı ipuçlarını görüntülediklerinde sigara içme dürtüsü ile yüksek oranda ilişkilidir15,16. Insula, bedensel durumun algılanmasından sorumlu olduğu için özlem davranışı 17,18,19,20,21'in ortaya çıkarılmasında önemli bir rol oynar. İnsular kortekslerinde lezyonları olan sigara içenlerin, insula18'i içermeyen beyin hasarı olan sigara içenlere göre sigarayı bırakma olasılıklarının daha yüksek olduğu bildirilmiştir.

Mevcut sigara bırakma yöntemlerindeki en büyük zorluklardan biri yüksek nüks oranıdır22. Sigara içenlerin %80'inden fazlası sigarayı bıraktıktan sonraki ilk birkaç ay içinde nükseder23. Daha önce uyuşturucu kullanımıyla ilişkili ipuçlarına maruz kalmak, nikotin bağımlılığında yüksek nüks oranının önemli bir nedenidir24. Bu mekanizmaya kuluçka etkisi denir. Mevcut protokol, duygusal bir hazırlama görevi ile değerlendirilen inkübasyon etkisini hedeflemek için geliştirilmiştir. Önceki çalışmalar, sigara içmeyen kişilerin sigarayla ilgili ipuçlarına karşı olumsuz örtük tutumlara sahip olduğunu göstermiştir 25,26,27,28. Tipik duygusal hazırlama görevinde, duygusal hazırlama uyaranları, duygusal bir hedefin işlenmesini değiştirir, böylece tepkilerin tepki süresi ve doğruluğu değişir29. Başka bir deyişle, asal ve hedef uyaranlar aynı değerdeyse, hedef uyaranlara yanıt olarak tepki süresi daha hızlı olacaktır ve bunun tersi de geçerlidir.

Mevcut çalışmada, bilateral anterior insular korteksin aşağı regülasyonunun özlemi azaltacağı ve bu nedenle, dikkat ve çağrışımsal önyargının sigarayla ilgili ipuçlarından uzaklaşacağı için, özlem uyandıran ipuçlarının değerliği negatiften nötre değişeceği varsayılmaktadır30. Örtük davranış görevi, orijinal olarak Czyzewska ve Graham31'den uyarlanan duygusal bir hazırlama görevidir. Yukarıda bahsedilen hipoteze dayanarak, taban çizgisi bloğuna kıyasla aşağı regülasyon bloğundan sonra pozitif değere sahip asal (özlem ortaya çıkan resim veya nötr muadili resim) ve hedef kelimelerin bir kombinasyonuna yanıt olarak reaksiyon süresinde bir azalma gözlemlemesi beklenmektedir. Hazırlama görevi (Şekil 2B) bir asal (yani, özlem uyandıran bir resim veya onun nötr muadili resim32) ve pozitif veya negatif değere sahip hedef kelimeden oluşur. Ana resim 200 ms boyunca sunulur, ardından 1 saniye boyunca bir hedef kelime sunulur. Uyaran başlangıç asenkroni (SOA) 250 ms'dir. Katılımcılara daha sonra hedef kelimenin değerini (olumlu veya olumsuz) değerlendirmeleri ve mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde bir düğmeye basarak yanıt vermeleri talimatı verilir.

rtfMRI sistemi (Şekil 1) aşağıdaki alt sistemlerden oluşur: (1) katılımcı, (2) sinyal toplama, (3) çevrimiçi sinyal analizi ve (4) sinyal geri bildirimi. Sinyal alımı, bir eko düzlemsel görüntüleme (EPI) dizisi33 kullanılarak bir 3.0T Siemens Trio tüm vücut tarayıcısı ile gerçekleştirilir. Görüntü rekonstrüksiyonu, bozulma düzeltmesi ve sinyalin ortalamasının alınması gibi işlemler tarayıcı bilgisayarda gerçekleştirilir. Görüntüler yeniden oluşturulduktan ve önceden işlendikten sonra, sinyal analizi alt sistemine aktarılır. Sinyal analizi alt sistemi, Turbo Brain Voyager (TBV)34 kullanılarak gerçekleştirilir. TBV, yeniden yapılandırılmış görüntüleri alır ve genel doğrusal model35'i kullanarak 3D hareket düzeltme ve gerçek zamanlı istatistiksel analiz içeren veri işleme gerçekleştirir. TBV, kullanıcının işlevsel görüntüler üzerinde birden fazla voksel üzerinden ilgi alanları (ROI'ler) çizmesine ve her tekrarlama süresinden (TR) sonra ROI'nin ortalama BOLD değerlerini çıkarmasına olanak tanır. Seçilen ROI'lerin zaman serisi daha sonra hesaplayan ve katılımcıya geri bildirim sunan MATLAB komut dosyasına aktarılır.

Beyin aktivitesinin görsel geri bildirimi, katılımcılara grafiksel olarak animasyonlu bir termometre şeklinde sağlanır ve çubukları, ROI'lerdeki BOLD değişikliklerinin yüzdesiyle orantılı olarak değişir. Birkaç çalışma, eğitim katılımcıları için aralıklı geri bildirim (EPI dizisinin bir dizi TR'sinden sonra bir katılımcıya sağlanan geri bildirim) kullanmıştır36,37. Bununla birlikte, mevcut çalışmada, insula'nın duyusal entegrasyondaki rolü ve görsel geri bildirim bilgilerinin işlenmesindeki rolü nedeniyle katılımcıların sürekli geri bildirim ile ön insuladaki BOLD sinyalini aşağı regüle etmede daha fazla zorluk çekecekleri tahmin edilmiştir38. Bu nedenle, sürekli geri beslemenin, insular korteksteki iki süreç arasında bir çatışmaya yol açacağı, biri dış geri besleme nedeniyle sinyali artıran ve diğeri neurofeedback eğitimi nedeniyle sinyali azaltan bir süreç arasında bir çatışmaya yol açacağı varsayılmıştır. Bu nedenle, bu çalışmada, yalnızca her bir aşağı regülasyon bloğunun sonunda geri bildirim sağlıyoruz (gecikmeli geri bildirim). Katılımcılara görsel geri bildirim olarak kazandıkları para miktarını (parasal ödül) gösteren bir metin (örneğin, 0,87 Euro) gösterilir (Şekil 2A,C). Bu ödül, düzenleme bloğunda elde edilen aşağı düzenleme yüzdesi ile orantılıdır.

RtfMRG, bağımlılık tedavisine yönelik terapötik yaklaşımlardaki sorunların üstesinden gelebilen ve nüksetmeyi azaltmak için daha güvenilir ve etkili müdahaleler sağlayabilen yeni bir nöroteknolojidir. Bu çalışmanın uzun vadeli hedefleri üç yönlüdür: 1) nikotin bağımlılarının, aşerme davranışını ortaya çıkaran uyaranların varlığı sırasında anterior insuladaki BOLD sinyallerini azaltmayı öğrenip öğrenemeyeceklerini test etmek; 2) neurofeedback eğitiminin aşerme davranışında değişikliklere yol açıp açmadığını incelemek; ve 3) insula'nın aşağı regülasyonunun neurofeedback eğitimi sırasında aşerme seviyelerindeki değişikliklerin, başka herhangi bir müdahale olmaksızın altı aylık eğitimden sonra devam edip etmediğini araştırmak. Bu makale, rtfMRI deneysel protokolünün ve farklı bileşenlerinin ayrıntılı bir açıklamasını sağlar. Ayrıca, çalışmadan elde edilen örnek veriler ve ek olarak bu yöntemin gelecekteki zorlukları ve potansiyeli hakkında bir tartışma da sunulmaktadır. Sunulan protokol, fMRI tabanlı neurofeedback eğitiminin sigara içenlerin insular korteksindeki beyin aktivitesindeki azalmaları incelemek için kullanılıp kullanılamayacağını araştırmak için tasarlanmıştır. Ek olarak, protokol, insular korteksin aktivasyonu ile sigara içenlerin aşerme davranışları arasındaki ilişkileri incelemeyi amaçlamaktadır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tübingen Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Pontificia Universidad Católica de Chile Etik Kurulu aşağıdaki rtfMRI protokolünü onayladı.

1. Donanım kurulumu

  1. Şekil 1'de temsil edilen donanım, MRI verilerinin gerçek zamanlı dışa aktarımını ayarlamak için yalnızca bir kez hazırlanmıştır.
  2. MRG odasının hazırlanması geleneksel fMRI ölçümü ile aynıdır. Katılımcı gelmeden önce MRI odasını hazırlayın.
  3. 32 veya 20 kanallı kafa bobinini tarayıcıya takın.
  4. Projektörün VGA/HDMI kablosunu ve MR uyumlu yanıt cihazını (düğme kutusu) uyaran bilgisayarına bağlayın.
    NOT: MR kurulumunun çoğunda, yanıt cihazı TR tetikleyicisini uyaran bilgisayarına iletir. Bu tetikleyici, uyaran sunumunu ve veri toplamayı senkronize etmeye yardımcı olur.

2. Tarayıcının dışında katılımcı hazırlığı

  1. Katılımcıların varışlarından önce doldurmaları gereken onay formunu ve anketleri hazırlayın.
  2. Katılımcı geldiğinde, deneyi ve fMRI tekniğini açıklayın. Ayrıca, katılımcıya görevin nasıl gerçekleştirileceği konusunda talimat verin (örneğin, deney sırasında katılımcılar gözlerini açık tutmalı ve her zaman ekrandaki resimlere bakmalı ve başlarını tarayıcının içinde hareket ettirmemeye çalışmalıdırlar).
  3. Katılımcıdan onay formunu imzalamasını ve aşerme düzeylerini değerlendirmek için gerekli anketleri doldurmasını isteyin.
  4. Katılımcılardan aşağıdaki anketleri doldurmalarını isteyin: 1) VAS-C: Görsel Analog Ölçek, Aşerme39, 2) QSU-b: Sigara İçme Dürtüleri Anketi – Kısa Sürüm40 ve 3) günde sigara.
  5. Katılımcıdan karbon monoksit (CO) ölçüm cihazından nefes vermesini isteyin.
    NOT: CO ölçümü41 , katılımcının neurofeedback seansına gelmeden en az 3 saat önce sigara içmekten kaçınıp kaçınmadığını gösterir. CO, ppm (milyonda parça) cinsinden ölçülür. Düşük CO değerleri, katılımcının varıştan en az birkaç saat önce sigara içmediğini gösterir. Katılımcılardan sigara içmekten kaçınmaları istenmelidir, böylece özlem ipuçları deney sırasında yüksek özlem ortaya çıkarır. Yüksek CO değerlerine sahip katılımcılar, rtfMRI seansından önce sigara içmekten kaçınmalarını sağlamak için gelecekteki neurofeedback seansından önce uyarılmalıdır. İki kez sigara içmekten kaçınmayan katılımcılar çalışma dışı bırakılmalıdır.

3. Katılımcı konumlandırma

NOT: Tarayıcı masasına katılımcı yerleştirme prosedürü, geleneksel fMRI deneyine benzer.

  1. MRI odasına girmeden önce katılımcıdan tüm metal nesneleri cebinden çıkarmasını isteyin.
  2. Katılımcıdan, tarayıcı masasına sırtüstü pozisyonda uzanmadan önce kulak tıkacı takmasını isteyin.
  3. Katılımcının kafa pozisyonunu kafa bobininin içine sabitlemek için pedler kullanın. Bu adım, ölçüm sırasında kafa hareketini azaltmaya yardımcı olur.
  4. Kafa bobininin üst kısmını kilitleyin ve aynayı kafa bobinine sabitleyin.
  5. Yanıt cihazını katılımcıya verin ve yanıt cihazını katılımcının rahatlığına göre yerleştirin.
  6. Katılımcıdan gözlerini kapatmasını ve lazer ışığı kullanarak kaşların arasındaki katılımcının referans kafa pozisyonunu işaretlemesini isteyin.
  7. İşaretli konumu MRI deliğinin merkezine yerleştirmek için tarayıcı tablasını hareket ettirin.
  8. Katılımcının rahat bir pozisyonda olduğunu ve aynayı kullanarak tarayıcının arkasındaki ekrana yansıtılan görsel uyaranları görebildiğini onaylayın. Gerekirse aynayı ayarlayın.

4. Veri toplama

  1. İlk taramalar sırasında, katılımcıdan gözlerini kapatmasını ve başını hareket ettirmemeye çalışmasını isteyin.
  2. Ölçümü bir yerelleştirici darbe dizisi ile başlatın. Bu dizi tipik olarak, daha sonra çalıştırılan anatomik tarama ve fonksiyonel (EPI dizisi) taramalarının dilim konumunu belirlemek için kullanılır.
  3. Aşağıdaki parametrelerle anatomik tarama için görüş alanını (FOV) seçin: TR = 11.5 ms, TE = 5 ms, dilim boşluğu olmadan 176 dilim, FOV = 240 x 240mm2, matris = 256 x 256, çevirme açısı = 18°, 1 mm3 izotropik voksel sağlar. Dizinin FOV'u, katılımcının tüm kafasını kapsayacaktır.
  4. Fonksiyonel (EPI dizisi) taraması için görüş alanı, ön komissür/arka komissür hattına (AC-PC hattı) hizalanır. Dilimlerin konumunu, hedef ilgi alanını kapsayacak şekilde ayarlayın. Dizinin parametreleri aşağıdaki gibidir: TR = 1.5, FOV = 192 mm, 25 dilim, voksel = 3 mm x 3 mm x 3 mm, çevirme açısı = 70°.

5. FMRI nörogeribildirim

  1. Katılımcıyı neurofeedback çalışmasının başladığı konusunda uyarın ve daha önce verilen talimatları tekrarlayın (örneğin, taban çizgisi sırasında bir blok "+" işareti ile temsil edilir).
    NOT: Katılımcı, görüntü ekranındaki görüntüyü gözlemlemelidir. Öte yandan, aşağı yönde bir okla temsil edilen düzenleme bloğu sırasında, katılımcılar bazı bilişsel stratejiler kullanarak kendilerini özlem dürtülerinden ayırmaya çalışmalıdır. Her düzenleme bloğunun sonunda gösterilen para miktarı, performanslarını temsil eder. Daha yüksek miktarda para, daha iyi performansı temsil eder.
  2. Taban çizgisi ve düzenleme bloklarının dönüşümlü olduğu neurofeedback çalışmasını gerçekleştirin (her biri 30 sn; Şekil 2).
  3. Uyarıcı bilgisayarında uyaran kodu yazılmış sunum yazılımını çalıştırınız ve ekranda Ready yazısı göründükten sonra Enter butonuna basınız. Sunum kodu şimdi tetikleyicinin neurofeedback çalışmasını başlatmasını bekliyor.
    NOT: Kod, tarayıcıdan gelen TR tetikleyicileri ile senkronizedir. Bu nedenle, neurofeedback koşusunu çalıştırmaya hazırlanmanın ilk adımıdır.
  4. Analiz bilgisayarında, şirket içi MATLAB araç kutusunu ve turbo beyin yolcusunu (TBV) çalıştırın.
  5. MATLAB araç kutusuna, hasta kimliği ve neurofeedback çalışma numarası gibi katılımcıya özel bilgileri girin.
  6. Adım 5.5'te eklenen bilgileri kullanarak protokol dosyasını hazırlamak için Protokol dosyaları oluştur'a basın.
    NOT: Protokol dosyası, koşul zamanlaması ile ilgili bilgileri içerir (örneğin, belirli bir koşulun TR'de başlaması gereken zaman ve hangi uyaranın sunulması). Hem MATLAB araç kutusu hem de TBV tarafından kullanılacaktır.
  7. düğmesine basın yürütme MATLAB araç kutusunun GUI'sinde. Kod şimdi TBV'den veri almayı bekliyor.
  8. TBV'de, adım 5.6'da oluşturulan protokol dosyasını seçin. Ek olarak, önceki neurofeedback oturumlarından oluşturulan .roi dosyasını seçin.
    NOT: Bir ROI dosyası seçmek, neurofeedback çalışmasının ilk (10 TR) döneminde TBV yazılımının çökmesini önleyeceği için önemlidir.
  9. MR ana bilgisayarında uygulanacak EPI dizisini hazırlayın. TBV'deki başlat düğmesine basın.
  10. TBV yazılımındaki hedef ROI'leri anatomik yer işaretlerine göre yeniden çizin. Beyindeki ventriküllerin şekli ve boyutu, anterior insula'yı seçmek için yer işaretleri olarak kullanılır. Ek olarak, insular korteksin dalgalı şekli, bilateral anterior insula ile ilgili vokselleri hassas bir şekilde seçmek için kullanılır.
  11. Merkezi sulkusu anatomik bir dönüm noktası olarak kullanarak birincil motor alanına (M1) bir ROI çizin. Birincil motor alanı, baş hareketinden kaynaklanan küresel BOLD artışlarının ve BOLD dalgalanmalarının etkisini ortadan kaldırmak için bir referans ROI görevi görür.
  12. Her neurofeedback seansının sonunda, katılımcıya "Düzenleme bloğu sırasında hangi bilişsel stratejiyi kullanıyordunuz?" diye sorun. Ek olarak, katılımcıya rahatlık seviyesini ve deneye devam etmek isteyip istemediğini sorun.
  13. Dört neurofeedback çalışmasından sonra, aktarım çalıştırması için Evet radyo düğmesini seçin.
    NOT: Bir transfer çalışması, neurofeedback çalışmasına benzer. Bununla birlikte, katılımcılar geri bildirim yokluğunda öz düzenleme yaparlar. Bu, öğrenilen öz düzenlemenin, katılımcının neurofeedback almayacağı duruma (örneğin, tarayıcının dışında) aktarılıp aktarılmadığını belirlemeye yardımcı olur.

6. Kontrol grubu

  1. Kontrol grubundaki katılımcılara deney grubundakilerle aynı şekilde talimat verin. Ancak, katılımcılara Sarılı geri bildirim sağlayın.
    NOT: Boyunduruklu geri bildirimde, hem deney hem de kontrol grubundaki ortalama pekiştirme (para) miktarı aynı kalır. İki grup arasındaki tek fark, katılımcılara sağlanan geri bildirimlerin beklenmedik durumudur. Kontrol grubundaki katılımcılar için, toplam takviye (para) miktarı, aşağı regülasyon denemelerinin rastgele atanan% 40'ı arasında dağıtılır. Bununla birlikte, denemelerin diğer% 60'ında, katılımcılar olumsuz geri bildirim alır (sıfır Euro). Böylece, kontrol grubundaki katılımcılar koşullu geri bildirim almazlar.

7. Çevrimdışı analiz

  1. fMRI verilerinin ön işlenmesi
    1. fMRI verilerini (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ext/) önceden işlemek için bir istatistiksel parametrik haritalama (SPM) araç kutusu kullanın.
    2. SPM toplu iş fonksiyonunun format dönüştürme yardımcı programını kullanarak DICOM formatındaki fMRI verilerini NIFTI formatına dönüştürün.
    3. Gradyan dengeleme etkilerinden kaçınmak için her neurofeedback çalıştırma verisinden ilk 10 taramayı kaldırın42.
    4. Hareket artefaktlarını kaldırmak ve tüm birimleri oturumun ilk ses seviyesine hizalamak için yeniden hizalama işlemini gerçekleştirin. Ek olarak, dilim alma gecikmesini43 telafi etmek için zaman dilimi düzeltmesi yapın.
    5. Anatomik taramanın segmentasyonunu, EPI dizi verilerinin ve anatomik verilerin birlikte kaydedilmesini ve konu alanı verilerini Montreal Nöroloji Enstitüsü (MNI) standart beyin şablonuna44 eşlemek için normalleştirmeyi gerçekleştirin.
    6. Şirket içi MATLAB kodumuzu kullanarak, bilateral anterior insula ve primer motor kortekse karşılık gelen MNI koordinatları etrafında oluşturulan küp şeklindeki ROI'lerden BOLD sinyallerini çıkarın.
  2. BOLD sinyalindeki yüzde değişimin hesaplanması
    1. Önceki temel bloğa kıyasla düzenleme bloğu sırasında her bir ROI için BOLD sinyalindeki ortalama değişikliğe dayalı olarak BOLD sinyalindeki yüzde değişimini hesaplayın. BOLD sinyalindeki yüzde değişim denklemi aşağıdaki gibidir:
      figure-protocol-1
  3. Katılımcıların açık sigara içme davranışlarının analizi
    1. Katılımcıların anketlere verdiği yanıtları (yani, QSU-b, VAS-C, CO ölçümü ve günlük sigaralar) MATLAB'a aktarın.
    2. MATLAB'dan tek örnekli bir Kolmogorov-Smirnov testi kullanarak verilerin normalliğini test edin.
    3. Her katılımcı için farklı anketlerin yanıtlarını karşılaştırmak için tek örneklem t-testi ve deney ve kontrol grupları arasındaki puanları karşılaştırmak için eşleştirilmiş bir örneklem t-testi kullanılmalıdır.
  4. Özlem uyandıran ipuçlarına yönelik örtük tutumun analizi
    1. Sunum yazılımı tarafından oluşturulan günlük dosyalarından her katılımcı için duygusal hazırlama denemelerinin tepki süresini (RT) çıkarın.
    2. RT'ye dayalı aykırı değerleri kaldırın (yani, katılımcının ortalama RT'sinin standart sapmasının 2 katından daha uzun bir RT ile yapılan denemeleri dahil etmeyin).
    3. MATLAB'dan tek örnekli bir Kolmogorov-Smirnov testi kullanarak verilerin normalliğini test edin.
    4. Her katılımcı için benzersiz asal kombinasyonların (özlem uyandıran ve nötr görüntüler) ve hedeflerin (olumlu ve olumsuz kelimeler) medyan reaksiyon süreleri üzerindeki aşağı regülasyon etkilerini karşılaştırın ve eşleştirilmiş bir bilge t-testi kullanarak deney ve kontrol grupları arasında karşılaştırın.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dört hasta, Fagerström Nikotin Bağımlılığı Testi (FTND)45 , orta düzey nikotin bağımlılığı anketi (FTND skoru >4) ve her gün içilen sigara sayısı (>15) puanlarına göre çalışmaya dahil edildi. Ayrıca kurumun MRG güvenlik önlemleri gereği katılımcıların herhangi bir dövme veya metalik implantlarının olmadığından emin olunmuştur. Her katılımcı için ilk dört oturumun 2 hafta boyunca (haftada 2 seans) yürütüldüğü beş rtfMRI oturumu gerçekleştirildi ve beşinci oturum dördüncü oturumdan 6 ay sonra gerçekleştiri...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dört katılımcıdan elde edilen sonuçlar, sigara içenlerin, özlem uyandıran ipuçlarının varlığında bilateral anterior insuladaki aktivasyonu aşağı regüle etmeyi öğrenme olasılığını göstermektedir. Örneklem katılımcısında neurofeedback eğitiminden sonra örtük ve açık sigara içme davranışlarındaki değişiklikler, katılımcı deney süresince başka herhangi bir klinik veya deneysel müdahaleden geçmediğinden, öğrenilmiş aşağı regülasyon ile ilişkili olabilir. Katılımcının örtük davranışındaki deği...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların ifşa edecek hiçbir şeyi yok.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica de Chile (Conicyt) tarafından Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico, Fondecyt Doktora Sonrası hibe (no. 3100648), Fondecyt Regular (proje no. 1171313 ve no. 1171320) ve CONICYT PIA/Anillo de Investigación en Ciencia y Tecnología ACT172121. aracılığıyla desteklenmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
MATHSWORKMATLAB sürüm 2014a
Sunumu - Nörodavranışsal SistemlerSunumu sürüm 18.0
Beyin İnovasyonu B.V.Turbo Brain Voyager Sürüm 2.6 veya 3.0

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Fernandez, T., et al. EEG and behavioral changes following neurofeedback treatment in learning disabled children. Clinical Electroencephalography. 34, 145-152 (2003).
  2. Scarapicchia, V., Brown, C., Mayo, C., Gawryluk, J. R. Functional Magnetic Resonance Imaging and Functional Near-Infrared Spectroscopy: Insights from Combined Recording Studies. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 419(2017).
  3. Hinault, T., Larcher, K., Zazubovits, N., Gotman, J., Dagher, A. Spatio-temporal patterns of cognitive control revealed with simultaneous electroencephalography and functional magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. , (2018).
  4. Grech, R., et al. Review on solving the inverse problem in EEG source analysis. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 5, 25(2008).
  5. Van Essen, D. C., et al. The Human Connectome Project: a data acquisition perspective. NeuroImage. 62, 2222-2231 (2012).
  6. World Health Organization. WHO Report on the Global Tobacco Epidemic, 2017. , Geneva: World Health Organization. (2017).
  7. Ringlever, L., Otten, R., de Leeuw, R. N., Engels, R. C. Effects of parents' education and occupation on adolescent smoking and the mediating role of smoking-specific parenting and parent smoking. European Addiction Research. 17, 55-63 (2011).
  8. Malaiyandi, V., Sellers, E. M., Tyndale, R. F. Implications of CYP2A6 genetic variation for smoking behaviors and nicotine dependence. Clinical Pharmacology and Therapeutics. 77, 145-158 (2005).
  9. Brody, A. L., et al. Neural substrates of resisting craving during cigarette cue exposure. Biological Psychiatry. 62, 642-651 (2007).
  10. Childress, A. R., et al. Cue reactivity and cue reactivity interventions in drug dependence. NIDA Research Monography. 137, 73-95 (1993).
  11. Claus, E. D., Kiehl, K. A., Hutchison, K. E. Neural and behavioral mechanisms of impulsive choice in alcohol use disorder. Alcoholism, Clinical and Experimental Research. 35, 1209-1219 (2011).
  12. Franklin, T. R., et al. Limbic activation to cigarette smoking cues independent of nicotine withdrawal: a perfusion fMRI study. Neuropsychopharmacology. 32, 2301-2309 (2007).
  13. Grusser, S. M., et al. Cue-induced activation of the striatum and medial prefrontal cortex is associated with subsequent relapse in abstinent alcoholics. Psychopharmacology. 175, 296-302 (2004).
  14. Buhler, M., et al. Nicotine dependence is characterized by disordered reward processing in a network driving motivation. Biological Psychiatry. 67, 745-752 (2010).
  15. Bonson, K. R., et al. Neural systems and cue-induced cocaine craving. Neuropsychopharmacology. 26, 376-386 (2002).
  16. Brody, A. L., et al. Brain metabolic changes during cigarette craving. Archives of General Psychiatry. 59, 1162-1172 (2002).
  17. Contreras, M., Ceric, F., Torrealba, F. Inactivation of the interoceptive insula disrupts drug craving and malaise induced by lithium. Science. 318, 655-658 (2007).
  18. Naqvi, N. H., Rudrauf, D., Damasio, H., Bechara, A. Damage to the insula disrupts addiction to cigarette smoking. Science. 315, 531-534 (2007).
  19. Hollander, J. A., Lu, Q., Cameron, M. D., Kamenecka, T. M., Kenny, P. J. Insular hypocretin transmission regulates nicotine reward. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105, 19480-19485 (2008).
  20. Forget, B., Pushparaj, A., Le Foll, B. Granular insular cortex inactivation as a novel therapeutic strategy for nicotine addiction. Biological Psychiatry. 68, 265-271 (2010).
  21. Scott, D., Hiroi, N. Deconstructing craving: dissociable cortical control of cue reactivity in nicotine addiction. Biological Psychiatry. 69, 1052-1059 (2011).
  22. Buczkowski, K., Marcinowicz, L., Czachowski, S., Piszczek, E. Motivations toward smoking cessation, reasons for relapse, and modes of quitting: results from a qualitative study among former and current smokers. Patient Prefer Adherence. 8, 1353-1363 (2014).
  23. Hughes, J. R., Stead, L. F., Hartmann-Boyce, J., Cahill, K., Lancaster, T. Antidepressants for smoking cessation. Cochrane Database of Systematic Reviews. , CD000031(2014).
  24. Bedi, G., et al. Incubation of cue-induced cigarette craving during abstinence in human smokers. Biological Psychiatry. 69, 708-711 (2011).
  25. Bassett, J. F., Dabbs, J. M. Jr A portable version of the go/no-go association task (GNAT). Behavior Research Methods. 37, 506-512 (2005).
  26. Huijding, J., de Jong, P. J., Wiers, R. W., Verkooijen, K. Implicit and explicit attitudes toward smoking in a smoking and a nonsmoking setting. Addictive Behaviors. 30, 949-961 (2005).
  27. Sherman, S. J., Rose, J. S., Koch, K., Presson, C. C., Chassin, L. Implicit and explicit attitudes towards cigarette smoking: The effect of context and motivation. Journal of Social and Clinical Psychology. 22, 13-39 (2003).
  28. Swanson, J. E., Rudman, L. A., Greenwald, A. G. Using the Implicit Association Test to investigate attitude- behavior consistency for stigmatized behavior. Cognition and Emotion. 15, 207-230 (2001).
  29. Asgaard, G. L., Gilbert, D. G., Malpass, D., Sugai, C., Dillon, A. Nicotine primes attention to competing affective stimuli in the context of salient alternatives. Experimental and Clinical Psychopharmacology. 18, 51-60 (2010).
  30. Gilbert, D. G., et al. Effects of nicotine on brain responses to emotional pictures. Nicotine & Tobacco Research. 6, 985-996 (2004).
  31. Czyzewska, M., Graham, R. Implicit and explicit attitudes to high- and low-calorie food in females with different BMI status. Eating Behaviors. 9, 303-312 (2008).
  32. Gilbert, D. G., Rabinovich, N. E. International smoking images series (with neutral counterparts). , Southern Illinois University: Integrative Neuroscience Laboratory, Department of Psychology. (1999).
  33. Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. Time course EPI of human brain function during task activation. Magnetic Resonance Medicine. 25, 390-397 (1992).
  34. Goebel, R. BrainVoyager - past, present, future. NeuroImage. 62, 748-756 (2012).
  35. Poline, J. B., Worsley, K. J., Holmes, A. P., Frackowiak, R. S., Friston, K. J. Estimating smoothness in statistical parametric maps: variability of p values. Journal of Computer Assisted Tomography. 19, 788-796 (1995).
  36. Johnson, K. A., et al. Intermittent "real-time" fMRI feedback is superior to continuous presentation for a motor imagery task: a pilot study. Journal of Neuroimaging. 22, 58-66 (2012).
  37. Yoo, S. S., Jolesz, F. A. Functional MRI for neurofeedback: feasibility study on a hand motor task. Neuroreport. 13, 1377-1381 (2002).
  38. Craig, A. D. How do you feel--now? The anterior insula and human awareness. Nature reviews. Neuroscience. 10, 59-70 (2009).
  39. Cox, L. S., Tiffany, S. T., Christen, A. G. Evaluation of the brief questionnaire of smoking urges (QSU-brief) in laboratory and clinical settings. Nicotine & Tobacco Research. 3, 7-16 (2001).
  40. Wewers, M. E., Rachfal, C., Ahijevych, K. A psychometric evaluation of a visual analogue scale of craving for cigarettes. Western Journal of Nursing Research. 12, 672-681 (1990).
  41. Allen, D. R., Browse, N. L., Rutt, D. L., Butler, L., Fletcher, C. The effect of cigarette smoke, nicotine, and carbon monoxide on the permeability of the arterial wall. Journal of Vascular Surgery. 7, 139-152 (1988).
  42. Weiskopf, N., et al. Real-time functional magnetic resonance imaging: methods and applications. Magnetic Resonance Imaging. 25, 989-1003 (2007).
  43. Sladky, R., et al. Slice-timing effects and their correction in functional MRI. NeuroImage. 58, 588-594 (2011).
  44. Mazziotta, J., et al. A probabilistic atlas and reference system for the human brain: International Consortium for Brain Mapping (ICBM). Philosophical Transactions of the Royal Society of London: Series B, Biological Sciences. 356, 1293-1322 (2001).
  45. Heatherton, T. F., Kozlowski, L. T., Frecker, R. C., Fagerstrom, K. O. The Fagerstrom Test for Nicotine Dependence: a revision of the Fagerstrom Tolerance Questionnaire. British Journal of Addiction. 86, 1119-1127 (1991).
  46. Myrick, H., et al. Differential brain activity in alcoholics and social drinkers to alcohol cues: relationship to craving. Neuropsychopharmacology. 29, 393-402 (2004).
  47. Tapert, S. F., Brown, G. G., Baratta, M. V., Brown, S. A. fMRI BOLD response to alcohol stimuli in alcohol dependent young women. Addictive Behaviors. 29, 33-50 (2004).
  48. Kilts, C. D., Gross, R. E., Ely, T. D., Drexler, K. P. The neural correlates of cue-induced craving in cocaine-dependent women. American Journal of Psychiatry. 161, 233-241 (2004).
  49. Li, Q., et al. Assessing cue-induced brain response as a function of abstinence duration in heroin-dependent individuals: an event-related fMRI study. PloS One. 8, e62911(2013).
  50. Frank, S., Kullmann, S., Veit, R. Food related processes in the insular cortex. Front Hum Neurosci. 7, 499(2013).
  51. deCharms, R. C., et al. Control over brain activation and pain learned by using real-time functional MRI. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 102, 18626-18631 (2005).
  52. Ruiz, S., Birbaumer, N., Sitaram, R. Abnormal Neural Connectivity in Schizophrenia and fMRI-Brain-Computer Interface as a Potential Therapeutic Approach. Frontiers in Psychiatry. 4, 17(2013).
  53. Habes, I., et al. Pattern classification of valence in depression. NeuroImage. Clinical. 2, 675-683 (2013).
  54. Li, X., et al. Volitional reduction of anterior cingulate cortex activity produces decreased cue craving in smoking cessation: a preliminary real-time fMRI study. Addiction Biology. 18, 739-748 (2013).
  55. Lubar, J. F., Swartwood, M. O., Swartwood, J. N., O'Donnell, P. H. Evaluation of the effectiveness of EEG neurofeedback training for ADHD in a clinical setting as measured by changes in T.O.V.A. scores, behavioral ratings, and WISC-R performance. Biofeedback and Self-Regulation. 20, 83-99 (1995).
  56. Janssen, T. W., et al. A randomized controlled trial into the effects of neurofeedback, methylphenidate, and physical activity on EEG power spectra in children with ADHD. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 57, 633-644 (2016).
  57. Mayer, K., Wyckoff, S. N., Fallgatter, A. J., Ehlis, A. C., Strehl, U. Neurofeedback as a nonpharmacological treatment for adults with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD): study protocol for a randomized controlled trial. Trials. 16, 174(2015).
  58. Gevensleben, H., et al. Distinct EEG effects related to neurofeedback training in children with ADHD: a randomized controlled trial. International Journal of Psychophysiology. 74, 149-157 (2009).
  59. Ramos-Murguialday, A., et al. Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Annals of Neurology. 74, 100-108 (2013).
  60. Biasiucci, A., et al. Brain-actuated functional electrical stimulation elicits lasting arm motor recovery after stroke. Nature Communication. 9, 2421(2018).
  61. Du, J., et al. Effects of repetitive transcranial magnetic stimulation on motor recovery and motor cortex excitability in patients with stroke: a randomized controlled trial. European Journal of Neurology. 23, 1666-1672 (2016).
  62. Ang, K. K., et al. Facilitating effects of transcranial direct current stimulation on motor imagery brain-computer interface with robotic feedback for stroke rehabilitation. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 96, S79-S87 (2015).
  63. Wolbrecht, E. T., Chan, V., Reinkensmeyer, D. J., Bobrow, J. E. Optimizing compliant, model-based robotic assistance to promote neurorehabilitation. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 16, 286-297 (2008).
  64. Sitaram, R., et al. Closed-loop brain training: the science of neurofeedback. Nature Reviews Neuroscience. 18, 86-100 (2017).
  65. Simkin, D. R., Thatcher, R. W., Lubar, J. Quantitative EEG and neurofeedback in children and adolescents: anxiety disorders, depressive disorders, comorbid addiction and attention-deficit/hyperactivity disorder, and brain injury. Child and Adolescent Psychiatric Clinics of North America. 23, 427-464 (2014).
  66. Pascual-Marqui, R. D., et al. Assessing interactions in the brain with exact low-resolution electromagnetic tomography. Philosophical transactions: Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences. , 3768-3784 (2011).
  67. Meir-Hasson, Y., Kinreich, S., Podlipsky, I., Hendler, T., Intrator, N. An EEG Finger-Print of fMRI deep regional activation. NeuroImage. 102, 128-141 (2014).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Real Time fMRINeurofeedback TrainingNicotine AddictionBrain Self RegulationBOLD ActivityAddiction NeuroimagingCraving ReductionBilateral InsulaFunctional MRI
Video yakında

İlgili makaleler