酒精中毒在认知控制过程中对前小管神经同步的破坏

摘要

本实验采用解剖约束的磁脑电图 (ameg) 方法, 在认知控制参与过程中, 作为急性酒精中毒的功能, 检查大脑振荡动力学和远程功能同步。

摘要

决策依赖于分布的动态交互, 主要是额叶大脑区域。功能磁共振成像 (fmri) 研究的大量证据表明, 前扣带带 (acc) 和额叶外侧皮质 (ltpfc) 是辅助认知控制的重要节点。然而, 由于其有限的时间分辨率, fmri 不能准确地反映其假定的相互作用的时间和性质。本研究将时间精确磁脑电图 (meg) 信号的分布式源建模与结构 mri 结合起来, 以 "脑电影" 的形式出现: (1) 估计认知控制所涉及的皮层区域 ("在哪里"), (2) 特征他们的时间序列 ("当"), 和 (3) 量化他们的神经相互作用的振荡动力学实时。stroop 干扰与冲突检测期间 acc 中更大的事件相关的 theta (4-7 hz) 功率有关, 随后在集成和准备反应过程中对 acc 和 latpfc 的认知需求保持持续敏感。相位锁定分析显示, 在引起冲突的不协调试验中, 这些区域之间的协同振荡相互作用表明它们在 theta 波段的神经同步增加。这些结果证实, 在认知控制过程中, 这种振荡是将自上而下的影响结合起来所需的远程同步的基础。meg 直接反映神经活动, 这使得它适合于药理操作, 而 fmri 是敏感的血管活性混淆。在本研究中, 健康的社会饮酒者在主题内设计中给予适度的酒精剂量和安慰剂。急性中毒减弱了该策略的力量, 以减弱为 stroop 冲突和失调的共同振荡之间的 acc 和 latpfc, 证实酒精是有害的神经同步潜移默化的认知控制。它干扰目标导向的行为, 可能导致缺乏自制力, 导致强迫饮酒。总之, 该方法可以提供对认知处理过程中的实时交互的洞察, 并可以描述相关神经网络对药理挑战的选择性敏感性。

引言

本研究的总体目标是探讨急性酒精中毒对认知控制过程中大脑振荡动力学时空变化和长期功能整合的影响。采用多模态成像方法, 结合了磁脑成像 (meg) 和结构磁共振成像 (mri), 以实现高时间精度和交互式系统级别的决策神经基础。

灵活的行为使人们能够适应不断变化的环境需求, 并根据自己的意图和目标在不同的任务和要求之间进行战略转换。抑制自动反应的能力有利于目标相关但非习惯性的行动是认知控制的一个重要方面。大量证据表明, 它是由一个主要的额叶皮质网络, 与前扣带回皮层 (acc) 作为一个中心节点在这个互动网络^1,2,3,4。虽然 acc 和额叶侧皮质之间丰富的解剖连接描述得很好,^但这些区域之间在认知控制过程中的沟通功能特征, 反应选择和执行, 是鲜为人知的。

影响很大的冲突监测理论^7,8提出认知控制产生于内侧和侧向前额皮质之间的动态相互作用。此帐户声称 acc 监视竞争表示之间的冲突, 并与额叶外侧皮层 (latpfc) 进行响应控制和优化性能。然而, 这个帐户主要是基于功能 mri (fmri) 研究使用血液氧合水平相关 (bold) 信号。fmri-bold 信号是一种很好的空间映射工具, 但它的时间分辨率有限, 因为它反映了神经血管耦合介导的区域血流动力学变化。因此, bold 信号的变化在比基础神经事件 (以毫秒为单位) 9 的时间尺度 (以秒为单位)^上展开。此外, bold 信号对酒精的血管活性^{作用 10}敏感, 可能不能准确地反映神经变化的大小, 这使得它不太适合急性酒精中毒的研究。因此, 假定的前额叶皮质和它对酒精中毒的敏感性之间的假定相互作用需要通过以时间精确的方式记录神经事件的方法来检查。meg 具有出色的时间分辨率, 因为它直接反映突触后电流。这里采用的解剖约束 meg (amegg) 方法是一种多模态方法, 它将 meg 信号的分布式源建模与结构 mri 相结合。它允许估计与冲突和 bever无休止的大脑振荡变化发生的地点, 并了解所涉及的神经成分的时间序列 ("何时") 。

决策依赖于动态参与处理对认知控制的更高需求的分布式大脑区域的交互。估计两个皮质区域之间远程同步中与事件相关的变化的一种方法是计算它们的相位耦合作为其共同振荡 11^{、12 的}指数。本研究采用相位锁定分析的方法, 通过研究 acc 和 latpfc 之间的共振荡相互作用, 检验冲突监测理论的基本原则。teta 范围 (4-7 hz) 中的神经振荡与认知控制有关, 并被认为是支持自上而下认知处理所需的远程同步的基本机制 13^{,14, 15,16}。它们是在前额叶区域产生的任务困难, 并显著减弱的急性酒精中毒^17,18,^{19, 20.}

长期过量饮酒与一系列认知缺陷有关, 前额电路尤其受到 21^,22的影响。急性酒精中毒在难度增加、模糊或引起反应不兼容的情况下, 对认知控制有害.通过影响决策, 酒精可能会干扰目标导向的行为, 可能导致自制力差和饮酒增加, 也可能导致交通或与工作有关的危害^25,26, 27.本研究采用 a/meg 方法测量了具有良好时间分辨率的主要执行区域之间在 theta 波段和同步的振荡活动。酒精对 acc 和 latpfc 之间的协同振荡的影响被研究为 stroop 干扰任务引起的冲突的函数。我们假设, 认知需求的增加与更大的功能同步有关, 酒精引起的内侧和外侧前额皮质同步活动的失调是认知控制中的损伤的基础。

研究方案

这一实验协议已得到加州大学圣地亚哥分校人类科目保护委员会的批准。

1. 人的主体

1. 招募健康的右手成人志愿者, 征得他们的同意, 并根据包容/排除标准对他们进行筛选。
   请注意:在这项研究中, 20名年轻、健康的人 (平均±标准偏差 [sd] 年龄 = 25.3±4.4 岁) 被招募, 其中包括8名妇女, 她们饮酒适度, 从未因吸毒或酗酒罪接受过治疗或逮捕, 她们没有报告与酒精有关的症状在短密歇根州酒精中毒筛查测试²⁸, 谁不吸烟, 也不使用非法物质, 谁没有神经精神障碍或任何当前的健康问题的历史, 谁是免费药物, 没有内部铁磁性物体或植入物。

2. 实验设计

1. 扫描每个参与者四次, 包括三次 meg 会议 (一次不喝饮料的介绍会和两次以平衡的方式施用酒精和安慰剂的实验性饮料会议), 以及一次结构 mri 扫描。
   请注意:在这个主题内的设计中, 参与者通过参加酒精和安慰剂会议作为自己的控制。这种设计通过最大限度地减少大脑解剖、活动模式和酒精代谢的个体变异性的影响, 减少了误差差异并增加了统计能力。

3. 收集 meg 扫描

1. 执行熟悉课程。
   1. 在最初的介绍性会议上, 进行问卷调查, 以获得更多关于参与者的病史、饮酒模式和与酒精有关的症状严重程度的信息^28,29, 家族史酒精中毒³⁰, 和个性特征, 包括冲动^31,32。
   2. 按照步骤3.2、3.3 和3.5 中所述的协议在 meg 扫描仪中进行初始记录。不要提供任何饮料。解释任务并运行练习版本, 让参与者事先熟悉它。
      请注意:适应实验情况的目的是最大限度地减少情境引起的唤醒33的潜在影响, 从而将随后的酒精和安慰剂会等同于该维度。
2. 执行酒精/安慰剂实验课。
   注:在酒精和安慰剂疗程期间, 除给药的饮料外, 请遵循相同的实验程序。通过对酒精饮料进行平衡, 首先对一半的参与者和安慰剂以随机顺序对另一半进行平衡。
   1. 到达 meg 实验室后, 通过将参与者放入扫描仪并检查通道是否可能被磁化, 进行简短的测试扫描。测量他们的体重。用电子呼吸分析仪筛查它们。在实验前询问他们是否符合48小时戒酒和3小时内不饮酒的要求。
   2. 收集所有参与者的多药物测试面板的尿液样本, 并排除那些检测出任何药物呈阳性的人。此外, 通过尿液检测检查女性参与者怀孕情况, 并将检测呈阳性或怀疑可能怀孕的参与者排除在外。
   3. 评估酒精主观效果的动态变化, 要求参与者在饮酒前^{在标准的34比例上}对自己的瞬间感受和状态进行评分, 并在实验期间另外两次对上升肢体进行评估 (~ 15在消耗饮料以后的分钟) 和呼吸酒精浓度曲线 (brac) 的下降肢体, 在 meg 记录以后。
   4. 在带有刺激演示软件的笔记本电脑上管理 stroop 任务的练习运行, 以确保参与者在录制前了解任务。
      请注意:此版本的 stroop 任务结合了读取和颜色命名 (图 1)。一致的条件由以匹配的字体颜色打印的颜色词 (即红色、绿色、蓝色、黄色) 组成 (即, "绿色" 一词以绿色打印)。在不协调的情况下, 颜色单词的打印颜色与它们的含义不匹配 (即, "绿色" 一词打印为黄色)。每当一个单词是用灰色书写的时候, 要求参与者按与字体颜色相对应的四个按钮中的一个, 或者, 当一个单词用灰色书写时, 按一个与单词^{18、23 的}含义相对应的按钮。
3. 准备 megp/脑电图录音。
   注: meg 数据采集的详细情况已在^{以前的出版物 35、36、37}中说明。
   1. 将脑电图帽或单个脑电图电极放在参与者的头部, 并检查所有阻抗是否低于 5 kω。
   2. 将头部位置指示器 (hpi) 线圈安装在前额两侧和每只耳朵后面。
      请注意:此步骤是特定于神经系统的。
   3. 对基准点的数字化位置, 包括鼻孔和两个耳前点、hpi 线圈的位置、脑电图电极, 并获得大量的附加点 (~ 200) 来描述头部形状。使用此信息与解剖 mri 图像进行共配 (图 2)。
4. 管理饮料。
   1. 根据每个参与者的性别和体重 (男性 0.60 g/千克酒精, 女性 0.60 g/千克酒精), 将优质伏特加与冰镇橙汁 (25% 升) 混合制备酒精饮料, 目标是 0.06%³⁸的 brac。在杯中使用相同数量的橙汁, 用伏特加擦拭的橙汁作为安慰剂饮料。请参与者在大约10分钟内饮用饮料。
   2. 检查参与者的 brac 与呼吸分析仪开始在大约15分钟后饮用, 然后每 5分钟, 直到他们进入记录室。由于电子设备不能在屏蔽室使用, 使用唾液酒精测试, 其中包括在唾液中饱和的棉签, 并插入提供读数的容器中。
5. 获取 meg/eeg 数据。
   1. 将参与者舒适地放置在扫描仪中。由于前额前活动是特别有趣的, 确保参与者的位置, 使他/她的头接触到头盔的顶部, 并沿前面对齐。
      请注意:头部位置可以显著影响活动估计, 因为磁场梯度会随着传感器和大脑源之间距离的立方体减少而减少.
   2. 将 hpi 线圈和所有电极连接到扫描仪上各自的输入。放置响应垫, 以便可以舒适地按下按钮。确保在参与者面前的投影屏幕上可以清楚地识别字体。
   3. 回到控制台室, 检查对讲机是否正常工作。提醒参与者尽量减少闪烁, 避免因说话而引起的运动, 包括头部运动。指示参与者通过按响应按钮来回答问题。
   4. 检查是否正确记录了所有响应和刺激触发器。检查所有通道中的工件并测量扫描仪中的头部位置。
   5. 开始数据采集并开始任务。每 ~ 2.5 分钟给休息一次, 让眼睛休息一下。任务完成后保存数据, 并护送参与者离开记录室。
   6. 当参与者退出扫描仪时, 从空房间获取大约两分钟的数据, 作为仪器噪音的测量。
   7. 让参与者对感知到的任务难度、被吸收饮料的内容、他们的陶醉程度以及他们一时的情绪和感受^进行评分。

4. 结构磁共振成像的图像采集与皮质重建

1. 获得每个参与者的高分辨率解剖 mri 扫描, 并使用 freesurfer 软件^{40、41、42 重建}每个参与者的皮质表面。
2. 利用从分段结构 mri 图像中获得的内颅表面生成体积导体的边界元素模型, 该模型用于为正向解提供与每个人的大脑解剖^{一致的模型 43,44岁}

5. meg 数据分析

请注意:用解剖约束的 meg 方法分析数据, 该方法使用每个参与者重建的皮质表面将源估计约束到皮质丝带^40、45、46。分析流依赖于依赖于公开包 (包括 fieldtrip 47、eeglab⁴⁸和 mne⁴⁹) 的自定义函数.

1. 在数据预处理过程中, 使用允许的带通滤波器 (例如, 0.1-100 hz) 和世纪数据, 将刺激开始的数据转换为包括每端填充间隔的部分 (例如,-600 至1100毫秒, 兴趣间隔为-300 至800毫秒后去除填充)。
2. 删除嘈杂和平坦的通道, 以及通过目视检查和使用基于阈值的拒绝进行包含工件的试验。使用独立的成分分析⁴⁸来去除眨眼和心跳伪影。消除响应不正确的试验。
3. 应用 morlet 小波 (图 3)⁴⁷计算每个试验的复杂功率谱, 以 1 hz 增量计算, 以达到频率 (4-7 hz)。删除任何其他项目。计算空房间数据中的噪声协方差。
4. 使用三维 (3d) 磁头数字化信息将 meg 数据与 mri 图像共注册 (图 2)。
   1. 打开 mrilab 模块。
   2. 选择文件开盘选择主体的结构核磁共振成像。
   3. 选择文件进口服务等异哈克数据选择原始数据. fif 文件做点.
   4. 选择窗口地标性建筑调整基准地标, 直到 meg 数据和 mri 的共同注册是可以接受的。
   5. 选择文件保存.
5. 用光谱动态统计映射方法 18^,50 计算对其源功率和相位的噪声敏感性归一化估计。按百分比信号相对于基线变化来表达与事件相关的 theta 源电源。
6. 通过将每个参与者的估计值转换为平均皮质表示 51, 创建与事件相关的 theta 源电源^{的组平均值.}
7. 在膨胀的平均表面上可视化源估计, 以提高 sulcal 估计的可见性 (图 4)。
   1. 打开 mne 软件。
   2. 选择文件负载表面负载膨胀群平均自由冲浪者皮质表面。
   3. 选择文件管理覆盖负载 stc加载组平均数据从可用的覆盖中选择加载的文件。
   4. 选择叠加类型为"其他"。
   5. 调整颜色刻度阈值显示.
   6. 通过识别以最高激活为特征的区域和时间窗口, 查看大脑电影并检查处理的时空阶段。
8. 根据组的总体平均估计创建具有利益的无偏见区域 (roi), 以纳入具有最显著源功率的皮质位置。计算每个科目、条件和投资回报率的时间路线 (图 5)。
9. 将得到的源功率估计提交统计分析。
   1. 从每个 roi 时间过程中提取感兴趣的时间窗口, 并执行差异分析 (anova) 与饮料 (酒精, 安慰剂) 和试验类型 (一致, 不协调) 作为主体因素。使用基于非参数群集的置换测试⁵²来检查与事件相关的 theta 功率以及锁相值 (plv) 的饮料和状态比较。
10. 通过计算 plv¹², 估计 acc 中的主要激活焦点与 latpfc 之间远程同步中与任务相关的变化。相对于基线的百分比变化的快速 plv。
    请注意:plv 是两个实验中两个交战信息的相位角一致性的指示器, 因为它测量它们在特定频率和实时中共同振荡的程度 (电影 1)。
11. 计算 roi meg 活动估计、行为表现指标和问卷分数之间的相关性, 以便解释观察到的结果。

结果

行为结果表明, stroop 任务成功地操纵了响应干扰, 因为在不协调的试验中, 响应精度最低, 响应时间最长 (图 6)。酒精中毒降低了准确性, 但不影响反应时间¹⁸。

用 amegg 方法揭示的 theta 频段活动的时空序列总体上与这类任务中普遍接受的认知功能模型一致。正如大脑电影 (电影 2

讨论

本研究采用的多模态成像方法包括时间精确 meg 信号的分布式源建模, 以及从每个参与者的结构 mri 中得到的逆估计的空间约束。ameg 方法结合了这些技术的优势, 提供了对振荡动力学时空阶段和远程整合顺从的认知控制的洞察。与其他神经成像技术 (如 fmri-bold) 相比, 这种方法提供了更高的时间精度, fmri-bold 的时间分辨率达到了秒级, 因为它通过神经血管耦合9对神经变化的间接敏感性^.<...

材料

Name	Company	Catalog Number	Comments
Elekta Neuromag	Elekta		Magnetoencephalography system
1.5 T GE EXCITE HG	General Electric		Magnetic Resonance Imaging scanner
Gold Cup Electrodes	OpenBCI		Electroencephalography electrodes for optional simultaneous EEG recording
Prep Check Impedance Meter	General Devices		Check electrode impedances
HPI Coils	Elekta		Head position indicator coils for co-registration
Alcotest	Draeger		Breathalyzer
Fiber Optic Response Pad	Current Designs, Inc		MEG-compatible response pad
Grey Goose Vodka	Bacardi		Vodka is used during the alcohol session
Orange Juice	Naked		Orange juice is used as the beverage during the placebo session as well as mixed with vodka during the alcohol session
Discover Drug Test Card	American Screening Corp		Multi-screen drug test
QED Saliva Alcohol Test	OraSure Technologies		Saliva alcohol test
Urine Hcg Test Strips	Joylive		Pregnancy test
Short Michigan Alcohol Screening Test	Selzer et al., 1975		Alcoholism screening questionnaire
Zuckerman Sensation Seeking Scale	Zuckerman, 1971		Questionnaire: disinhibitory, novelty-seeking, and socialization traits
Eysenck Impulsivity Inventory	Eysenck & Eysenck, 1978		Questionnaire: impulsivity traits
Eysenck Personality Questionnaire	Eysenck & Eysenck, 1975		Questionnaire: personality traits
Biphasic Alcohol Effects Scale	Martin et al., 1993		Questionnaire: subjective experience of the effects of alcohol