Caracterizando a relação entre os parâmetros do movimento ocular e funções cognitivas em pacientes não-Demented da doença de Parkinson com seguimento do olho

Neuroscience

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Summary

Aqui, apresentamos um protocolo para estudar a relação entre os parâmetros do movimento ocular e as funções cognitivas em pacientes com doença de Parkinson não dementada. O experimento utilizou um rastreador ocular para medir a amplitude e a duração da fixação sacádicos em uma tarefa de busca visual. A correlação com o desempenho em tarefas cognitivas de vários domínios foi posteriormente mensurada.

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Wong, O. W., Fung, G. P., Chan, S. Characterizing the Relationship Between Eye Movement Parameters and Cognitive Functions in Non-demented Parkinson's Disease Patients with Eye Tracking. J. Vis. Exp. (151), e60052, doi:10.3791/60052 (2019).

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Abstract

O comprometimento cognitivo é um fenômeno comum na doença de Parkinson que tem implicações no prognóstico. Uma medida simples, não invasora e objetiva do proxy da função cognitiva na doença de Parkinson será útil em detectar o declínio cognitivo adiantado. Como uma métrica fisiológica, o parâmetro de movimento ocular não é confundido pelos atributos e inteligência do sujeito e pode funcionar como um marcador de proxy se correlacionar com funções cognitivas. Para tanto, este estudo explorou a relação entre os parâmetros do movimento ocular e o desempenho em testes cognitivos em múltiplos domínios. No experimento, uma tarefa de pesquisa visual com rastreamento ocular foi configurada, onde os sujeitos foram solicitados a procurar um número incorporado em uma matriz de alfabetos espalhados aleatoriamente em uma tela de computador. A diferenciação entre o número e o alfabeto é uma tarefa superaprendida de tal forma que o efeito de confundimento da capacidade cognitiva nos parâmetros de movimento ocular é minimizado. A amplitude e a duração sacádicos médias da fixação foram capturadas e calculadas durante a tarefa da busca visual. A bateria de avaliação cognitiva cobriu domínios de funções frontal-executivas, atenção, memória verbal e Visual. Verificou-se que a duração da fixação prolongada foi associada com pior desempenho na fluência verbal, memória visual e verbal, permitindo uma maior exploração sobre o uso de parâmetros de movimento ocular como marcadores de proxy para função cognitiva na doença de Parkinson Pacientes. O paradigma experimental foi encontrado para ser altamente tolerável em nosso grupo de pacientes da doença de Parkinson e poderia ser aplicado transdiagnostically a outras entidades da doença para perguntas similares da pesquisa.

Introduction

A doença de Parkinson é classicamente uma desordem motora; ainda, a doença também está associada com déficits cognitivos, e a progressão na demência é comum1. A fisiopatologia do comprometimento cognitivo na doença de Parkinson não é bem compreendida. Pensa-se estar relacionado ao depósito da alfa-synuclein na área cortical baseada na encenação2de Braak. Também foi proposto que uma síndrome dupla de degeneração do sistema dopaminérgico e colinérgico leve a diferentes déficits cognitivos com implicação prognóstica3. Mais pesquisa é necessária para elucidar ainda mais os mecanismos exatos envolvidos no comprometimento cognitivo na doença de Parkinson. No aspecto clínico, a presença de comprometimento cognitivo tem um impacto significativo no prognóstico4,5. A avaliação da função cognitiva na prática clínica é, portanto, essencial. No entanto, uma longa avaliação cognitiva é limitada pelas condições mentais e motoras dos pacientes. Conseqüentemente, uma medida não invasora e simples que possa refletir a carga da doença na função cognitiva é precisada.

As anomalias do movimento de olho são sinais detectáveis extensamente descritos de Parkinson ' doença de s de seus estágios adiantados6, contudo a patofisiologia é ainda menos bem caracterizada do que aquela do prejuízo cognitivo. A geração do movimento ocular é através de uma transformação da entrada sensorial visual, subservida por uma rede cortical e subcortical entrelaçada, em sinais aos núcleos oculomotor no tronco encefálico para o efeito7. A participação de patologias da doença de Parkinson nestas redes pode conduzir às anomalias observável do movimento de olho. Há, talvez sobreposição de estruturas neuroanatômicas que regem o controle do movimento ocular e da função cognitiva. Além disso, há estudos que examinam a relação entre o movimento ocular e a função cognitiva em outras desordens neurodegenerativas8. Em tais fundamentos, vale a pena explorar o uso de parâmetros de movimento ocular como um marcador de funções cognitivas na doença de Parkinson. Um estudo transversal9 mostrou que a amplitude sacádicos reduzida e a duração mais longa da fixação estiveram associadas com a severidade do prejuízo cognitivo global na doença de Parkinson. No entanto, há uma falta de dados sobre a correlação entre os parâmetros de movimento ocular e domínios cognitivos específicos. O significado e a necessidade da medida de domínios cognitivos específicos, um pouco do que um estado cognitivo geral, são que o domínio cognitivo individual informa a informação prognóstica diferencial na doença de Parkinson3 e são subservidos por redes neurais diferentes. O objetivo deste estudo é explorar a relação específica entre métricas de movimento ocular e diferentes funções cognitivas. Este é o primeiro passo para estabelecer uma base em que o desenvolvimento de biomarcadores de declínio cognitivo na doença de Parkinson usando a tecnologia de rastreamento ocular poderia ser construído.

O paradigma experimental apresentado é composto por 2 partes principais: a avaliação cognitiva e a tarefa de rastreamento ocular. A bateria de avaliação cognitiva abrangeu uma série de funções cognitivas, incluindo atenção e memória de trabalho, função executiva, linguagem, memória verbal e função visuoespacial. A escolha desses 5 domínios cognitivos baseia-se nas diretrizes da força-tarefa da sociedade de transtorno do movimento para o comprometimento cognitivo leve na doença de Parkinson10, e um conjunto de testes cognitivos disponíveis localmente foram selecionados para construir a avaliação Bateria. Em um estudo similar anterior do seguimento do olho na cognição da doença de Parkinson mencionou9, o autor extraiu os parâmetros do movimento de olho quando os assuntos foram acoplados em tarefas cognitivas visuais, onde os parâmetros podem potencial ser influenciados pelo capacidade cognitiva do sujeito. Como este estudo objetivou avaliar a correlação entre os parâmetros de movimento ocular e diferentes domínios cognitivos, o potencial efeito de confusão das habilidades cognitivas nos parâmetros oculares deve ser abordado. Nesse tocante, uma tarefa de busca visual, adaptada de outro estudo de rastreamento ocular sobre a doença de Alzheimer11, foi empregada para captar os parâmetros do movimento ocular dos sujeitos. Durante a tarefa, os assuntos tiveram que procurarar por um único número em uma tela de computador entre distracters múltiplos do alfabeto. Esta tarefa provocaria o uso alternativo do movimento de olho sacádicos e da fixação Visual, as anomalias de que são descritas extensamente na doença de Parkinson. A identificação e diferenciação do número e do alfabeto é uma tarefa superaprendida onde a demanda por funções cognitivas é apenas mínima e, portanto, seria adequada para responder à questão de pesquisa deste estudo. Um programa de computador foi desenvolvido com base nas especificações e design, conforme afirmado por Rösler et al.11. em seu estudo original para ser executado dentro do software embutido do nosso rastreador de olho. Um algoritmo em casa para classificação e análise dos dados de rastreamento ocular também foi desenvolvido para este estudo.

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Protocol

Este projeto de pesquisa foi aprovado pelo Comitê de ética em pesquisa clínica conjunta da universidade chinesa de Hong Kong-novos territórios do leste (CREC ref. n º: 2015,263).

1. recrutamento de participantes e avaliação da linha de base

  1. Recrutar pacientes com doença de Parkinson com idade inferior ou igual a 70 de uma clínica de especialista em Neurologia com o diagnóstico feito com base no Reino Unido doença de Parkinson Society (UKPDS) critérios de diagnóstico do banco cerebral12.
    1. Excluir indivíduos com doenças psiquiátricas, doenças oftalmológicas que prejudicariam o movimento ocular, ou outras desordens neurológicas. Além disso, excluir casos usando anticolinérgicos como eles são conhecidos por afetar o desempenho cognitivo e movimento dos olhos.
  2. Recrutar controles saudáveis em uma base 1:1 combinados por sexo, idade e educação.
  3. Obter o consentimento informado do assunto.
  4. Realizar uma entrevista diagnóstica clínica com o sujeito e, se disponível, seus parentes, para excluir demência e tela para comprometimento cognitivo com mini-exame do estado mental (MEEM)13 e Montreal avaliação cognitiva (Moca)14. Excluir casos de demência do estudo ou se a Pontuação do sujeito de MMSE ou MoCA é < 22/30.
  5. Avalie a acuidade visual com um gráfico de Snellen. Exclua o assunto se a acuidade visual for menor que 20/40.
  6. Avalie a gravidade motora e o estadiamento da doença de Parkinson usando a escala de avaliação da doença de Parkinson unificada (UPDRS) parte II & III15 e o estadiamento modificado de Hoehn e yahr (H & Y)16, respectivamente. Além disso, obter informações sobre os medicamentos atuais tomados pelo assunto.
  7. Avaliar o estado de humor depressivo pelo inventário de depressão de Beck-II (BDI-II)17.

2. configuração experimental

  1. Conduza o experimento em uma sala tranquila com uma fonte de luz adequada.
  2. Conduza o experimento para os sujeitos da doença de Parkinson quando eles estão em medicação com a função motora ideal.
  3. Prepare a configuração que consiste em um rastreador de olho baseado em tela, um computador, um mouse, um teclado padrão, um descanso de queixo e ferramentas de avaliação cognitiva (tabela de materiais).
  4. Use um rastreador de olhos com uma taxa de amostragem de pelo menos 300 Hz.
  5. Coloque o descanso do queixo 60 cm na frente da tela do rastreador de olhos.

3. o fluxo da avaliação cognitiva e a tarefa de pesquisa Visual

  1. Realize o teste de fluência verbal categórica chinesa18. Instrua o assunto para nomear o maior número possível de animais em um minuto. Registre o número de respostas e o erro perseverativo. Em seguida, repita o mesmo na categoria de frutas e legumes.
  2. Conduza a parte do registo (experimentação 1, 2 e 3) do teste de aprendizagem da lista de Hong Kong (HKLLT)19 lendo para fora uma lista pré-definida da palavra de 16 vocabulários e instrua o assunto para recordá-los. Depois, peça ao sujeito para fazer a recordação livre da lista de palavras e gravar a resposta (Trial 1).
    1. Repita a etapa 3,2 duas vezes para o teste 2 e o teste 3.
  3. Aguarde 10 min e 30 min após a parte de registro do HKLLT para o 10 e 30 min atraso recall.
  4. Antes da recordação atrasada de 10 minutos do HKLLT, execute a memória do reconhecimento de padrão (PRM) da bateria automatizada do teste Neuropsychological de Cambridge (CANTAB)20 (tabela do material).
    1. Usando o computador tablet, apresente 24 padrões visuais, um de cada vez, no centro da tela. Instrua o assunto para lembrar o padrão.
    2. Após a apresentação, em um paradigma de discriminação de força de 2 escolhas, instrua o sujeito a escolher o padrão que ele/ela pode reconhecer.
  5. Realize a recordação do atraso de 10 minutos de HKLLT pedindo o assunto para fazer a recordação livre da lista da palavra de 16 vocabulários.
  6. Antes da recordação atrasada de 30 minutos do HKLLT, realize a extensão espacial (SSP) de CANTAB20.
    1. Use o computador tablet para mostrar um padrão de caixas brancas que mudam de cor, um por um, em sequências variáveis.
    2. Depois instrua o sujeito a tocar nas caixas na mesma sequência em que foram apresentados e registrar o comprimento da extensão espacial que o sujeito pode atingir à medida que a dificuldade (número de caixas mudam de cor) da tarefa aumenta.
  7. Realize a recordação do atraso de 30 minutos pedindo o assunto para fazer a recordação livre da lista da palavra de 16 vocabulários.
    1. Conduza a parte do reconhecimento e da discriminação do HKLLT lendo para fora uma outra lista pré-definida do palavra do vocabulário 32, de que a metade dos vocabulários é da lista original da palavra em 3,2. Instrua o assunto para determinar se cada vocabulário lido é da lista de palavras original ou não.
  8. Permita que o assunto descanse quietamente se terminam as tarefas em 3,4 e em 3,6 antes da recordação do atraso 10-e 30-min, respectivamente.
  9. Realize o Stocking de Cambridge (SOC) de CANTAB20.
    1. Usando o computador da tabuleta, apresente 20 encenações de duas exposições paralelas de 3 esferas prendidos em 3 meias verticais, de que o arranjo das esferas nas exposições varia em cada encenação.
    2. Instrua o assunto para determinar, em cada cenário, o menor número de movimentos necessários para reorganizar as bolas na tela inferior, a fim de copiar o padrão mostrado no visor superior. Registre o número médio de opções para corrigir a resposta.
  10. Realize o teste Stroop21.
    1. Dê o assunto 3 cartões consecutivamente; o primeiro cartão contém pontos impressos em cores diferentes, o segundo cartão contém caracteres chineses impressos em cores diferentes, enquanto o último cartão tem caracteres chineses que denotem cores diferentes (por exemplo, palavras chinesas de "azul", "amarelo", "verde", ou "vermelho"), mas impressa em uma cor não denotada pelo nome (por exemplo, a palavra "vermelho" impressa em tinta azul).
    2. Peça ao sujeito que leia a cor impressa dos pontos/caracteres chineses o mais rápido possível e registre o tempo necessário para cada cartão (T1, T2 e T3).
    3. Calcule o índice de interferência com a fórmula (T3-T1)/T1.
  11. Prossiga para a tarefa de pesquisa visual depois de concluir os testes cognitivos.
    Nota: Não realize nenhuma tarefa cognitiva verbal após a parte de registro de HKLLT até o fim do HKLLT inteiro (3,7) para impedir o efeito da interferência no desempenho verbal da memória.

4. tarefa de pesquisa Visual

  1. Posicione o assunto em uma cadeira e coloque o queixo sobre o queixo descansar com a testa contra uma barra para minimizar o movimento da cabeça. Alinhe os olhos do sujeito a aproximadamente o centro da tela do computador. Comece clicando no botão Iniciar gravação no programa de computador.
  2. Calibração
    1. Calibre o rastreador de olhos com o programa de calibração embutido clicando no botão Iniciar na interface de calibração.
    2. Peça ao sujeito que contemple um ponto vermelho movendo-se pela tela com 9 pontos de fixação, mantendo a cabeça parada.
    3. Verifique a qualidade da calibração visualizando o gráfico de calibração (Figura 1). Certifique-se de que o comprimento das linhas verdes, que representam os vetores de erro, se enquadram dentro dos círculos cinzentos para uma qualidade aceitável da calibração. Refazer a calibração se houver algum ponto ausente ou as linhas verdes caem fora dos círculos cinzentos. Clique em aceitar para prosseguir para a tarefa de pesquisa visual.
  3. Instrução
    1. Forneça a instrução verbal ao assunto e comece com 5 funcionamentos da prática para familiarizar o assunto com a tarefa.
    2. Instrua o sujeito a fixar o olhar na Cruz de fixação central no início de cada ensaio. Em seguida, pressione Enter no teclado para iniciar uma avaliação, na qual a tela do computador exibirá um único número e 79 alfabetos de distracter espalhados aleatoriamente (Figura 2).
    3. Instrua o assunto a olhar o mais rapidamente possível para o número e, em seguida, clique simultaneamente no mouse e indique o número em voz alta assim que o número estiver localizado.
    4. Verificação cruzada se o número indicado está correto ou não.
    5. Administrar um total de 40 ensaios após a prática de 5 execuções.
  4. Design das imagens de teste na tarefa de pesquisa Visual
    Nota:
    o código do programa, escrito em PHP, para esta seção pode ser encontrado em suplemento arquivo 1.
    1. Use os números 4, 6, 7 e 9 exclusivamente (arquivo complementar 1 -linha 5).
      Nota: o estudo piloto11 mostrou que estes números são mais facilmente discriminados a partir dos alfabetos.
    2. Assegure-se de que a localização do número de destino seja randomizada de julgamento para julgamento com a regra de que ele não poderia estar no mesmo quadrante Visual para mais de três ensaios sucessivos (arquivo complementar 1 -linha 48-52).
    3. Não use alfabetos ambíguos como "I" e "O" (arquivo complementar 1 -linha 76-78).
    4. Defina o tamanho da Cruz de fixação, alfabetos e números em ângulo visual de 0,85 ° (equivalente a cerca de 0,9 cm em uma tela de computador de 23 polegadas).
      Nota: Os números e os alfabetos são usados porque estes são estímulos visuais fàcilmente reconhecíveis contudo exigem o foveation para a identificação.
    5. Permitir um lapso de tempo de 1,5 s depois que o investigador pressionou entram em 4.3.2 e antes que a exposição da cruz central da fixação esteja comutada a uma imagem experimental para começar uma experimentação (lima suplementar 2 -linha 71; 156-158).
    6. Certifique-se de que a tela ficará em branco com a Cruz de fixação reaparecendo à medida que o mouse for clicado ou após 10 s decorridos desde o início de uma avaliação, o que for anterior (arquivo complementar 2 -linha 72; 162-180).
    7. À medida que a tarefa for concluída, gere um arquivo. csv que contenha os carimbos de data/hora do início e do fim de cada avaliação (arquivo complementar 2 – linha 48-59; 199-208). Use este arquivo na análise de dados na seção 5.

5. análise e processamento de dados de rastreamento de olho

  1. Na seção Replay do programa de computador, verifique a porcentagem de amostras dos olhos durante a tarefa de pesquisa visual (Figura 3). Descarte os dados do sujeito se forem observados mais de 20% de dados ausentes.
    Nota: Porcentagem de amostras denota a porcentagem de tempo que os olhos são localizados com êxito pelo rastreador de olhos durante a tarefa de pesquisa visual.
  2. Clique no botão Play para que a gravação Verifique a qualidade dos dados ao ver o vídeo do caminho de digitalização visualizado gerado (Figura 4). Descarte os dados do sujeito inteiro se ele for grosseiramente errôneo (Figura 5).
  3. Descarte qualquer julgamento em que o sujeito pressionou o mouse acidentalmente e prematuramente.
  4. Na seção exportação de dados do programa, selecione gazepointx (Adcspx) e Gazepointy (adcspx) e o assunto de interesse (Figura 6). Clique em exportar dados para exportar os dados de cada assunto e salvá-los como um arquivo. csv. O arquivo contém as coordenadas x e y da posição dos olhos do sujeito na tela do computador, em pixels, em cada ponto de tempo.
  5. Use o analisador de pesquisa visual e na interface (Figura 7), selecione os dados exportados em 5,4 como a entrada de dados de olho e o arquivo. csv gerado em 4.4.7 como a entrada de dados de ação. Selecione St DBScan como o algoritmo de classificação e clique em executar. Em seguida, clique em Resumo para gerar um arquivo de planilha contendo a amplitude Saccade média e a duração média de fixação do assunto.
  6. Projeto do analisador Visual da busca
    Nota:
    a codificação para o design do analisador pode ser encontrada em https://github.com/Lab-viso-Limited/Visual-Search-Analyzer. Seu código de programa pode ser encontrado no arquivo complementar 3.
    1. Programe o analisador de tal forma que ele extrai e analisa apenas os dados desde o início até o final do teste (ou seja, a partir da exibição do número e alfabetos até que o mouse seja clicado ou 10 s tenham decorrido), usando o arquivo. csv gerado em 4.4.7 ( Arquivo complementar 3 -linha 6-173).
    2. Programe o analisador de tal forma que preencha a perda de dados devido ao piscar de olhos, calculando a média das coordenadas x e y do ponto de vista imediatamente antes e depois do piscar (arquivo complementar 3 -linha 176-260).
    3. Programe o analisador de tal forma que ele classifica os dados brutos em qualquer Saccade ou fixação usando o algoritmo desenvolvido com base em ST-DBSCAN22 (código de programa em arquivo suplementar 4).

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Representative Results

O resultado completo deste estudo está disponível no documento original publicado em23. Os sujeitos da doença de Parkinson (n = 67) foram recrutados e completaram a avaliação. No entanto, 5 casos não conseguiram concluir a tarefa de pesquisa Visual como eles usavam lente progressiva incompatível com o rastreador de olho e seus dados foram descartados. A média de idade dos sujeitos foi de 58,9 anos (DP = 7,5 anos) com relação masculino a feminino de 1,7:1. 62 idade saudável-, sexo-, e educação-controles combinados foram recrutados para comparação.

Parâmetros de movimento cognitivo e ocular
Em consonância com outros estudos anteriores24, o grupo da doença de Parkinson apresentou pior desempenho em múltiplas tarefas cognitivas em relação ao grupo controle (tabela 1). Usando o algoritmo em casa para classificação dos dados da tarefa de pesquisa visual, fixações e saccades são identificados e extraídos para cálculo e análise. Verificou-se que o grupo doença apresentou menor amplitude saccádica média (16,36 ° ± 2,36) em relação aos controles (17,27 ° ± 2,49; p = 0, 37). A duração média da fixação não foi significativamente diferente entre os grupos (216,58 MS ± 31,64 vs, 211,59 MS ± 24,90; p = 0,331) (tabela 2).

Correlação entre os parâmetros do movimento ocular e a função cognitiva
Após ajuste para covariáveis, houve correlações negativas encontradas entre a duração média da fixação e o desempenho no escore de memória de reconhecimento verbal (escores de reconhecimento e discriminação; F = 5,843, t =-2,417, p = 0, 17 e F = 12,771, t =-3,574, p = 0, 1, respectivamente), memória de reconhecimento de padrão (F = 5,505, t =-2,346, p = 0, 21) e teste de fluência verbal categórica nas categorias de frutos (F = 5,647, t =-2,376, p = 0, 9) e vegetal (F = 9,744, t =-3,122, p = 0, 2). (Tabela 3). No entanto, não houve interação significativa encontrada nessas correlações entre a doença e o grupo controle, sugerindo que as correlações não são específicas para o grupo de doenças. Especfica-se que, como o controle da fixação visual e as funções cognitivas correlacionadas comumente envolvem regiões temporais e parietais do cérebro com uma base predominantemente colinérgica, alterações patológicas a estes neuroanatômicos e bioquímicos mecanismos podem explicar os achados.

Figure 1
Figura 1 : Um gráfico de calibração do rastreador de olhos. O gráfico mostra o resultado da calibração. O comprimento de cada linha verde indica a diferença entre o ponto de olhar calculado pelo rastreador de olhos e a posição real do ponto. Como todas as linhas verdes caem dentro dos círculos cinzentos e não há nenhum ponto ausente, a qualidade desta calibração é aceitável. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2 : Um exemplo de uma avaliação da tarefa de pesquisa visual. Exposição de uma disposição não-linear de 80 artigos do estímulo, de que há 1 número entre 79 alfabetos do distracter. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3 : A interface para verificar o percentual geral de amostragem. Na seção Replay do programa de computador, a porcentagem de amostras, que denota a porcentagem de tempo que os olhos são localizados com êxito pelo rastreador de olhos durante a tarefa de pesquisa visual, pode ser verificada para cada assunto. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4 : Um exemplo de um caminho de digitalização visualizado a partir da tarefa de pesquisa visual. O trajeto da varredura durante esta experimentação foi visualizado, com as linhas retas vermelhas que representam o movimento sacádicos do olho e os pontos vermelhos para fixações visuais. Observe que o final de cada fixação Visual é seguido por um Saccade e vice-versa em um caminho de varredura normal. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5 : Um exemplo de um caminho de digitalização visualizado grosseiramente errôneo. Este exemplo de um caminho de digitalização grosseiramente errôneo é retirado de um assunto que usa um par de lentes progressivas incompatíveis. Em contraste com o caminho de digitalização normal na Figura 4, as linhas vermelhas (Saccade) são executadas em ziguezague e caem da tela do computador. Os pontos de fixação não estão em ambos os alfabetos ou o número. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6 : A interface de exportação de dados no programa de computador. Isto mostra a relação onde o assunto e o tipo dos dados de seguimento do olho capturados podem ser selecionados para a exportação dos dados. Em nosso paradigma experimental, a coordenada x e y, em pixels, da posição dos olhos na tela em cada ponto de tempo será usada para análise de dados. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7 : A interface do analisador de pesquisa visual. Isso mostra a interface do programa de análise em casa para dados de rastreamento ocular. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Grupo de controle Grupo de Parkinson valor de p
Escalas cognitivas globais
MEEM 28,53 (1,63) 28 (1,84) 0, 9
MoCA 27,10 (2,25) 26 (2,34) 0, 9 *
Testes cognitivos específicos – executivo frontal & frontal-temporal
Meia de Cambridgea 1,16 (0,14) 1,24 (0,19) 0, 18 *
Teste Stroopb 1,24 (1,77) 1,36 (1,65) 0,697
Fluência verbal-animalb 0,92 (1,47) 0,26 (1,31) 0, 1 *
Fluência verbal-frutob -0,71 (0,74) -1, 1 (0,79) 0, 28 *
Fluência verbal-vegetalb -0,66 (1, 4) -1,11 (0,90) 0, 11 *
Testes cognitivos específicos – memória verbal (teste de aprendizagem da lista de Hong Kong)
Aprendizagem totalb 0, 3 (0,90) -0,30 (0,87) 0, 37 *
10 minutos de atraso livre recallb -0,17 (0,90) -0,44 (1,10) 0,131
30 minutos atraso livre recallb -0,19 (0,90) -0,39 (1, 4) 0,206
Pontuação de reconhecimentob 0,10 (1, 0) 0,15 (0,73) 0,722
Escore de discriminaçãob -0, 5 (1, 2) -0,13 (0,97) 0,636
Testes cognitivos específicos – memória espacial Visual
Memória de reconhecimento de padrãoc 91,33 (9,40) 87,77 (10,20) 0, 45 *
Testes cognitivos específicos – memória de trabalho/atenção
Espaço espaciald 6,15 (1,10) 5,65 (1,17) 0, 16 *

Tabela 1: comparação dos escores cognitivos entre dois grupos utilizando teste t de amostra independente. MMSE, mini-exame do estado mental; MoCA, Montreal avaliação cognitiva; * – p < 0,05 a – escolhas médias para corrigir; b – escores transformados em escore z; c – percentagem correcta; d – comprimento da extensão. Esta tabela foi reproduzida a partir de23.

Grupo de controle Grupo da doença de Parkinson valor de p
Duração média da fixação, em milisegundos (DP) [intervalo] 211,59 (24,90) [165,77-264,63] 216,58 (31,64) [145.43-312.68] 0,331
Amplitude saccádica média, em graus (DP) [intervalo] 17,27 (2,49) [13,34-22,99] 16,36 (2,36) [11.66-23.20] 0, 37 *

Tabela 2: comparação dos parâmetros de rastreamento ocular entre dois grupos utilizando teste t de amostra independente. *-p < 0, 5. Esta tabela foi modificada de23.

Fonte Variável dependente Df F B Beta Erro std. T valor de p
Duração média da fixação Fluência verbal-fuit 1 5,647 -0, 6 -0,227 0, 2 -2,376 0, 9 *
Fluência verbal-vegetal 1 9,744 -0, 9 -0,288 0, 3 -3,122 0, 2 *
Pontuação de reconhecimento 1 5,843 -0, 7 -0,215 0, 3 -2,417 0, 17 *
Escore de discriminação 1 12,771 -0, 11 -0,314 0, 3 -3,574 0, 1 *
Memória de reconhecimento de padrão 1 5,505 -0, 71 -0,215 0, 3 -2,346 0, 21 *

Tabela 3: correlações entre escores cognitivos e parâmetros de rastreamento ocular utilizando o modelo linear geral: somente achados significativos. *-p < 0, 5. Esta tabela foi reproduzida a partir de23.

Supplemental File 1
Arquivo suplementar 1: Códigos relacionados ao design da imagem experimental. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Supplemental File 2
Arquivo suplementar 2: Códigos relacionados à execução real da tarefa de pesquisa visual. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Supplemental File 3
Arquivo suplementar 3: Códigos relacionados ao software (por exemplo, programa de analisador). Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

Supplemental File 4
Arquivo suplementar 4: Códigos relacionados ao algoritmo ST-DBSCAN usado para classificar métricas de movimento ocular. Por favor, clique aqui para baixar este arquivo.

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Discussion

O protocolo apresentado acima foi projetado como a primeira parte de um estudo longitudinal em explorar a utilidade clínica potencial de parâmetros do movimento de olho como marcadores substitutos para funções cognitivas em Parkinson ' doença de s. Embora existam estudos que examinem os paradigmas de rastreamento ocular mais clássicos, como Saccade autoguiado, Saccade reflexivo e anti-Saccade25,26,27, uma tarefa de pesquisa visual foi usada neste estudo para medir o olho parâmetros de movimento. Como discutido, o projeto desta tarefa de busca visual é de suma importância, pois deve minimizar o efeito de confundimento conhecido de uma habilidade cognitiva sobre o desempenho da tarefa de rastreamento ocular, pois pode afetar os parâmetros de movimento ocular gravados. Um exemplo de qual seria o efeito das funções executivas frontais na latência sacádicos28. O problema crítico no projeto seria o espalhamento aleatório do número e alfabetos e quadrantes variáveis da localização do número, tornando mais difícil usar estratégias cognitivas para melhorar o desempenho da tarefa. Juntamente com uma média de aproximadamente 650 saccades medidos em 40 ensaios por sujeito, a amplitude de Saccade média calculada representa mais de uma habilidade fisiológica do olho para gerar Saccade. De acordo com a literatura prévia, verificou-se que a amplitude Saccade é menor em pacientes com doença de Parkinson29,30. A escolha dos parâmetros extraídos da tarefa de rastreamento ocular também precisa ser cuidado com relação à questão do potencial efeito de confundimento pela cognição. Por exemplo, parâmetros como a velocidade de encontrar o número, a taxa de erro e a precisão, que são uma medida direta de atenção e velocidade de processamento, não foram usados.

Outro passo crítico para este estudo é verificar a validade do algoritmo que foi utilizado na classificação do parâmetro de movimento ocular. Existem inúmeras maneiras de classificar os dados de rastreamento ocular em Saccade e fixação: algoritmo baseado em velocidade, dispersão e assim por diante31. Cada um desses algoritmos tem seus próprios prós e contras e não há padrão de ouro para fazê-lo de tal forma que se tem que também levar em consideração as especificações do rastreador de olho usado e o projeto de olho rastreamento tarefa para determinar a melhor maneira de classificar os dados. Para este estudo, utilizou-se um algoritmo de agrupamento em casa, baseado em densidade, desenvolvido com base no ST-DBSCAN22. A equipe de pesquisa tem validado de forma cruzada a validade deste algoritmo de classificação contra a classificação manual em um estudo piloto antes de aplicar o algoritmo aos dados deste estudo. O programa de computador incorporando o algoritmo seria automaticamente Splice para fora e classificar os dados dentro dos ensaios, a partir do momento em que o julgamento começa (com os alfabetos e número aparecendo na tela) até o fim (que o assunto clica no mouse ou 10 s tem (por exemplo, durante a exibição da Cruz de fixação) serão analisados para contaminar os resultados obtidos de forma a que não sejam registados dados não experimentais.

O uso de testes cognitivos específicos do domínio neste estudo permite correlações dos parâmetros do movimento ocular com o desempenho individual da função cognitiva. Como discutido, isto tem o significado sobre a utilização geral de medidas cognitivas gerais como o circuito neural e base bioquímica para cada função cognitiva são diferentes. O conhecimento contemporâneo sobre os mecanismos neurais do controle do movimento ocular e das funções cognitivas individuais nos permite fazer inferência e interpretação dos resultados encontrados. Por exemplo, as correlações negativas significativas da duração da fixação com funções cognitivas temporais, parietais e colinérgicas são de particular interesse, pois o comprometimento dessas funções pode prever o desenvolvimento da demência3. As discussões detalhadas da base científica que explicam as correlações podem ser encontradas no artigo original publicado23.

A bateria do exame cognitivo e a tarefa de busca visual foram altamente toleráveis aos sujeitos deste estudo. Exigindo aproximadamente 1,5 h para completar a bateria inteira, nenhum dos indivíduos foram incapazes de terminar por causa da fadiga ou desconforto físico. A tarefa de pesquisa Visual consistiu em 40 ensaios e levou apenas cerca de 5-10 min para ser concluído. A natureza não invasiva, simples e rápida da tarefa torna-a adequada como uma ferramenta de triagem se suportada por dados mais robustos. Este paradigma também pode ser aplicado transdiagnosticamente em outros distúrbios neurocognitivos para responder a perguntas de pesquisa semelhantes. Uma limitação prática principal encontrou neste protocolo é a incompatibilidade do perseguidor do olho nos assuntos que desgastam determinada lente progressiva, porque o presbiopia não é uma condição rara nos idosos. Apraxia palpebral e blefaroespasmo também são observados na doença de Parkinson32 e sofredores destas condições podem não ser capazes de completar a tarefa.

Como estudo exploratório e transversal, o delineamento do estudo não nos permite inferir qualquer base neuroanatômica e bioquímica definitiva que explique os resultados encontrados. As interpretações dos resultados foram, em sua maioria, baseadas no conhecimento independente sobre as fisiologias das funções cognitivas e do controle do movimento ocular e, portanto, permaneceram como postulações. Os dados longitudinais sobre como esses parâmetros podem mudar ao longo do tempo durante o processo neurodegenerativo é desconhecido. No entanto, vale a pena ter um estudo de acompanhamento para investigar os valores preditivos dos parâmetros de movimento ocular basal no desenvolvimento de comprometimento cognitivo. Os estudos futuros devem incorporar o neuroimagem para endereçar os fundamentos neuroestruturais para uma sustentação mais contínua de toda a postulação, sem que o desenvolvimento mais adicional do olho que segue como um marcador do proxy da função cognitiva não será possível.

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Disclosures

Os autores não têm nada a revelar.

Acknowledgments

Os autores gostariam de agradecer ao Dr. Harvey Hung por seu Conselho sobre o manuscrito.

Materials

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

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References

  1. Hely, M. A., Reid, W. G. J., Adena, M. A., Halliday, G. M., Morris, J. G. L. The Sydney Multicenter Study of Parkinson’s disease: The inevitability of dementia at 20 years. Movement Disorders. 23, (6), 837-844 (2008).
  2. Braak, H., Del Tredici, K., Bratzke, H., Hamm-Clement, J., Sandmann-Keil, D., Rüb, U. Staging of the intracerebral inclusion body pathology associated with idiopathic Parkinson's disease (preclinical and clinical stages). Journal of Neurology. 249, (0), 1-5 (2002).
  3. Williams-Gray, C. H., et al. The distinct cognitive syndromes of Parkinson’s disease: 5 year follow-up of the CamPaIGN cohort. Brain. 132, (11), 2958-2969 (2009).
  4. Buter, T. C., van den Hout, A., Matthews, F. E., Larsen, J. P., Brayne, C., Aarsland, D. Dementia and survival in parkinson disease: A 12-year population study. Neurology. 70, (13), 1017-1022 (2008).
  5. Aarsland, D., Larsen, J. P., Tandberg, E., Laake, K. Predictors of nursing home placement in Parkinson's disease: A population-based, prospective study. Journal of the American Geriatrics Society. 48, (8), 938-942 (2000).
  6. Rascol, O., et al. Abnormal ocular movements in parkinson's disease: Evidence for involvement of dopaminergic systems. Brain. 112, (5), 1193-1214 (1989).
  7. Orban De Xivry, J. J., Lefèvre, P. Saccades and pursuit: Two outcomes of a single sensorimotor process. Journal of Physiology. 584, (1), 11-23 (2007).
  8. Crawford, T. J., et al. Inhibitory control of saccadic eye movements and cognitive impairment in Alzheimer's disease. Biological Psychiatry. 57, (9), 1052-1060 (2005).
  9. Archibald, N. K., Hutton, S. B., Clarke, M. P., Mosimann, U. P., Burn, D. J. Visual exploration in Parkinson's disease and Parkinson's disease dementia. Brain. 136, (3), 739-750 (2013).
  10. Litvan, I., et al. Diagnostic criteria for mild cognitive impairment in Parkinson's disease: Movement Disorder Society Task Force guidelines. Movement Disorders. 27, (3), 349-356 (2012).
  11. Rösler, A., et al. Alterations of visual search strategy in Alzheimer's disease and aging. Neuropsychology. 14, (3), 398-408 (2000).
  12. Hughes, A. J., Daniel, S. E., Kilford, L., Lees, A. J. Accuracy of clinical diagnosis of idiopathic Parkinson's disease: A clinico-pathological study of 100 cases. Journal of Neurology Neurosurgery and Psychiatry. 55, (3), 181-184 (1992).
  13. Chiu, H. F. K., Lee, H. C., Chung, W. S., Kwong, P. K. Reliability and Validity of the Cantonese Version of Mini-Mental State Examination-A Preliminary Study. Hong Kong Journal of Psychiatry. 4, (2), 25 (1994).
  14. Wong, A., et al. The validity, reliability and clinical utility of the Hong Kong Montreal Cognitive Assessment (HK-MoCA) in patients with cerebral small vessel disease. Dementia and Geriatric Cognitive Disorders. 28, (1), 81-87 (2009).
  15. Fahn, S., Elton, R. Members of the UPDRS Development Committee. Unified Parkinson's disease rating scale. Recent Development in Parkinson's Disease. 2, 293-304 (1987).
  16. Hoehn, M. M., Yahr, M. D. Parkinsonism: onset, progression, and mortality. Neurology. 17, (5), 427-427 (1967).
  17. Wu, P. C., Chang, L. Psychometric properties of the Chinese version of the Beck Depression Inventory-II using the Rasch model. Measurement and Evaluation in Counseling and Development. 41, (1), 13-31 (2008).
  18. Chiu, H. F., et al. The modified Fuld Verbal Fluency Test: a validation study in Hong Kong. The journals of gerontology. Series B, Psychological sciences and social sciences. 52, (5), 247-250 (1997).
  19. Chan, A. S., Kwok, I. Hong Kong list learning test: manual and preliminary norm. Hong Kong: Department of Psychological and Clinical Psychology Center. (1999).
  20. Robbins, T. W., James, M., Owen, A. M., Sahakian, B. J., McInnes, L., Rabbitt, P. Cambridge Neuropsychological Test Automated Battery (CANTAB): A Factor Analytic Study of a Large Sample of Normal Elderly Volunteers. Dementia and Geriatric Cognitive Disorders. 5, (5), 266-281 (1994).
  21. Lee, T. M. C., Wang, K. Neuropsychological Measures: Normative Data for Chinese. revised (2010).
  22. Birant, D., Kut, A. ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial-temporal data. Data and Knowledge Engineering. 60, (1), 208-221 (2007).
  23. Wong, O. W., et al. Eye movement parameters and cognitive functions in Parkinson's disease patients without dementia. Parkinsonism and Related Disorders. 52, 43-48 (2018).
  24. Muslimovic, D., Post, B., Speelman, J. D., Schmand, B. Cognitive profile of patients with newly diagnosed Parkinson disease. Neurology. 65, (8), 1239-1245 (2005).
  25. Winograd-Gurvich, C., Georgiou-Karistianis, N., Fitzgerald, P. B., Millist, L., White, O. B. Self-paced saccades and saccades to oddball targets in Parkinson's disease. Brain Research. 1106, (1), 134-141 (2006).
  26. Briand, K. A., Strallow, D., Hening, W., Poizner, H., Sereno, A. B. Control of voluntary and reflexive saccades in Parkinson's disease. Experimental Brain Research. 129, (1), 38-48 (1999).
  27. Rivaud-Péchoux, S., Vidailhet, M., Brandel, J. P., Gaymard, B. Mixing pro- and antisaccades in patients with parkinsonian syndromes. Brain. 130, (1), 256-264 (2007).
  28. Perneczky, R., Ghosh, B. C. P., Hughes, L., Carpenter, R. H. S., Barker, R. A., Rowe, J. B. Saccadic latency in Parkinson's disease correlates with executive function and brain atrophy, but not motor severity. Neurobiology of Disease. 43, (1), 79-85 (2011).
  29. Matsumoto, H., et al. Small saccades restrict visual scanning area in Parkinson's disease. Movement Disorders. 26, (9), 1619-1626 (2011).
  30. MacAskill, M. R., Anderson, T. J., Jones, R. D. Adaptive modification of saccade amplitude in Parkinson's disease. Brain. 125, (7), 1570-1582 (2002).
  31. Salvucci, D. D., Goldberg, J. H. Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols. Proceedings of the 2000 symposium on Eye tracking research & applications. 71-78 (2000).
  32. Rana, A. Q., Kabir, A., Dogu, O., Patel, A., Khondker, S. Prevalence of blepharospasm and apraxia of eyelid opening in patients with parkinsonism, cervical dystonia and essential tremor. European Neurology. 68, (5), 318-321 (2012).

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