Generierung von repräsentativen Daten wurde von NIH R01HL084178, 5R01MH068767-08, und Zuschüsse von der Brown MRI Research Facility und Rhode Island Foundation unterstützt. VA CSR &amp; D Grants 1 IK2 CX000724-01A2-Protokoll unterstützt die Entwicklung und die weitere Arbeit. Wir danken allen unseren Teilnehmern.

Teilnahmeberechtigte unterzeichnen geschrieben, informierte Zustimmung zu dem Forschungsprojekt teilzunehmen. Die Forschung ist in Übereinstimmung mit den institutionellen, nationalen und internationalen Richtlinien für die menschliche Wohlfahrt durchgeführt. 1. Teilnehmer Screening und Diagnose-Interviews <ol><li> Nach Einwilligung, führen Beratungsgespräche, um die Diagnose von PTSD und Schwere der Erkrankung zu überprüfen. HINWEIS: Diese Maßnahmen umfassen die Strukturierte Klinische Interview für DSM-IV-TR (SCID) 24 und der Arzt verabreicht PTSD Scale (CAPS) 25, als auch die Folstein Mini-Mental-Status-Prüfung (MMSE) 26 bis kognitiven Status zu evaluieren. </li><li> Bitten Sie die Teilnehmer füllen Sie Selbst-Bericht relevanten Skalen, um Stress und Stimmung. HINWEIS: Dazu gehören das Leben Stressor Checklist-Revised (LSC-R) 27, Kindheits-Trauma Questionnaire (CTQ) 28, gefühlte Stress-Scale (PSS) 29 und Schnell Inventory of Depressive Symptoms (QIDS-SR) 30. </li><li> Planen Sie geeignete Teilnehmer für die MRT, wo die Teilnehmer kommen etwa 1 Stunde vor dem geplanten Scan-Sitzung, um Komponenten zum Scannen benötigt werden, wie MRI-Sicherheit und Studienverfahren zu bewerten. </li><li> Erhalten Urin, Schwangerschaft (bei Bedarf) und toxikologischen Tests vor dem Scannen. </li></ol> 2. Schulungsteilnehmer, die N-back Aufgabe ausführen <ol><li> Beginnen Sie den ersten Lauf mit der 0-back Brief Wachsamkeit Test. <ol><li> Weisen Sie die Teilnehmer über eine Zwei-Tasten-Antwort-Box und &quot;Nein&quot; zu allen anderen Konsonanten geben Sie &quot;Ja&quot; zu einem Ziel Konsonanten (&quot;h&quot; oder &quot;H&quot;). </li><li> Zeigen Sie der Teilnehmer 9 Konsonanten für je 500 ms mit einem Interstimuluszeit von 2.500 ms, für insgesamt 27 sec, und bitten Sie sie, zu reagieren, wie oben gerichtet. HINWEIS: Die Ziel Konsonant wird 4-mal in jeder 0-zurück-Block dargestellt werden. </li></ol></li><li> Weiter haben die Teilnehmer üben die 2-back-Test. <ol><li> Teilnehmer anweisen, ein &quot;Ja&quot; oder &quot;Nein&quot;-Antwort auf das Antwortfeld mit zwei Tasten zu machen, nachdem jeder Konsonant dargestellt, um anzuzeigen, ob es das gleiche oder verschieden von dem Konsonanten präsentiert zwei zuvor in einer Reihe. </li><li> Zeigen Sie dem Teilnehmer eine Serie von 15 Konsonanten, für je 500 ms mit einem Interstimulusintervall von 2500 ms, für insgesamt 45 Sekunden. ANMERKUNG: Eine Zielreiz wird 5 mal gezeigt. </li></ol></li><li> Zug-Teilnehmer, die n-Zurück-Aufgabe außerhalb des Scanners durchführen, bis ihre Leistung erreicht&gt; 75% richtig auf der 2-Back-Komponente. HINWEIS: Die oben genannten Parameter können mit Reizpräsentationssoftware automatisiert werden (siehe Tabelle der Materialien / Geräte). </li></ol> 3. MRI Acquisition <ol><li> Haben die Teilnehmer Wechsel in MRI-kompatiblen Kleidung und bringen Sie sie in einem 3-Tesla-MRT-Raum. Haben sie zu tragen Ohrstöpsel für Gehörschutz, und dann legen Sie sich in einer Trage, die will letztlich verschieben Sie sie in der Mitte des MRT-Gerät. <ol><li> Zeigen Kissen um den Kopf-an-Kopf Bewegung zu minimieren. Geben Sie ihnen mit der MRI-kompatiblen Antwort-Box für den n-back-Arbeitsgedächtnisaufgabe, Squeeze-Lampe, um den Scan in einem Notfall zu stoppen, und setzen Sie ein Pulsoximeter am Finger für physiologische Überwachung und Aufzeichnung. </li><li> Legen Sie die 32-Kanal-Kopfspule und Bildschirm-Präsentation über den Kopf des Teilnehmers, und verschieben Sie sie in die Mitte des Scanners. </li></ol></li><li> Sicherstellen, dass der Teilnehmer ist bequem und kann den Bildschirm sehen, und dann beginnen die MRT-Sitzung. Beginnen Sie mit dem Erwerb von hochauflösenden (1 mm 3) anatomische Gehirn-Scans. Geben Sie hochauflösende MRT-Parameter auf dem Scanner-Konsole im Echo-Zeit (TE) = 2,98 ms, Wiederholung Zeit (TR) = 1.900 ms, Field of View (FOV) = 256 mm 2 und Matrixgröße 64 2 in 1 mm dicke Scheiben. Starten Sie das MRI Nahme durch Drücken der &quot;run&quot; auf der Scan-ner Konsole. </li><li> Stellen BOLD fMRI Bildaufnahmeparameter auf dem Scanner-Konsole als TR = 2500 ms, TE = 28 ms, FOV = 192 mm 2, Matrixgröße 64 2 in 3 mm axialen Schichten. </li><li> Weiter erwerben FMRI Bilder auf Arbeitsgedächtnis, mit dem n-Back-Test (siehe Abschnitt 2) mit den folgenden Parametern: <ol><li> Schenken Sie 30 Sek. Basisfixationskreuz, an den Patienten, vor jedem der 0-back-Blöcke mit Reizdarbietung Software. HINWEIS: Dies wird eine Basis für den Vergleich für die andere 0 bieten - und 2-Back-Blöcke bei der Datenanalyse. </li><li> Projizieren Sie die Anweisungen, um den Patienten für 3 Sekunden vor jeder 0 oder 2-back Aufgabe mit der Reizdarbietung Software. </li><li> Insgesamt sind drei 0-back und 2-Rückenteile zusammen mit zwei Basisblöcke, in zwei Bildläufe in ausbalancierte Reihenfolge präsentiert. </li></ol></li><li> Drücken Sie auf &quot;Run&quot; auf den MRT-Scanner-Konsole zu starten. </li><li> Nach Beendigung der n-back, sicherzustellen, dass dieTeilnehmer ist bequem und bereit weiter zu gehen. Weisen Sie sie, dass der Rest-Block ist als nächstes, und ihnen sagen, nicht einzuschlafen. Verwenden Reiz Präsentationssoftware, ein Fixationskreuz auf dem Bildschirm anzuzeigen. </li><li> Erwerben Ruhezustand Bilder für die nächsten 4 min, mit den gleichen Einstellungen wie FMRI wurden verwendet, um n-zurück-Bilder zu erwerben (siehe 3.3), mit der Taste &quot;Run&quot; auf den MRT-Scanner-Konsole. </li><li> Wiederholen Sie die Schritte 3.4. und 3,5. Vor jedem neuen Abschnitt, bitten Sie die Teilnehmer, wenn sie bequem sind und wenn sie in der Lage, weiterhin sind. Wenn sie in der Lage sind, weiterhin das Protokoll. Wenn sie es nicht sind, halten Sie den MRI-Scanner und Anpassungen für Komfort, wie gebraucht. </li><li> Als nächstes sagen Sie den Teilnehmer, der Scanner kann in den nächsten Sequenzen Schütteln werden, und sie anweisen, ihre Augen zu schließen und zu entspannen, so gut sie können, in den Scanner. Dann erwerben DTI Sequenz durch Drücken der &quot;run&quot;-Taste auf dem Scanner-Konsole. </li><li> Stellen DTI Bildaufnahmeparameter in den Scanner conSohle Doppel Spin Echo-Planar-Diffusionswichtung (DWI), mit der in 64 nicht kollinearen Richtungen (b = 1,000), einer DWI für jede Gradientenrichtung und 10 ungewichtet (b = 0) Normalisierung Bilder, TR angelegt Diffusionsgradienten = 10.060 ms, TE = 103 ms, FOV = 226 mm, 128 2-Matrix, Schichtdicke = 1,8 mm, teilweise mit Echos und Interpolation auf. </li><li> Entfernen Sie die Teilnehmer aus dem Scanner, und erkundigen Sie sich, wie die Sitzung ging. Beantworten Sie alle Fragen, die sie haben können, und danken ihnen für ihre Teilnahme. Haben die MRI-Scanner Computer zu schreiben eine DVD mit Bildern und Teilnehmer für die anschließende Aufnahme physiologischer Daten analysiert. </li></ol> 4. Datenanalyse <ol><li> Datenvorverarbeitung <ol><li> Mit FMRI Verarbeitungssoftware, rekonstruieren Rohdaten in 3D + Zeit Datensätze, verketten und registrieren Sie sich den fünften Band der ersten Reihe, um Bewegungsartefakte zu minimieren und liefern Bewegungskorrekturparameter. Bewerben Bandpassfilterung (0.009-0,08 Hz), um die DMN Frequenzbereich zu isolieren und die Auswirkungen von Niederfrequenz-Drift-und Hochfrequenzrauschen zu reduzieren. HINWEIS: Ärgernis Variablen für jedes Voxel sollen mittlere Herzkammer und der weißen Substanz Zeitreihen sowie 6 Parameterschätzungen der Kopfbewegung gehören; Diese Schätzungen sollten beide erniedrigt und abgeleitete Werte enthalten. Der vorhergesagte Zeitverlauf der Belästigung Variablen sollten von der vollen Voxel-Zeitreihe entfernt werden, um eine &quot;Rest&quot;-Zeitreihendaten verwendet werden für die spätere Korrelationsanalysen 31 ergeben. </li><li> Scale-Daten innerhalb geführten Intensität zu normalisieren, und reibungslosen Daten bis zu 4 mm Halbwertsbreite (FWHM) Gauß-Kernel. Zensieren Bilder mit mehr als 1,5 mm Verschiebung aus dem Datensatz 32. Sie globale Signal Regression (GSR) durchzuführen, da nicht GSR können Korrelationen in Ruhezustand Daten 33,34 beeinflussen. </li></ol></li><li> Ruhezustand Connectivity Analysen <ol><li> Verwenden Saatgut-Region analysiert Konnektivität zu bewertenDie Beziehung zwischen einem priori definierten Regionen funktionelle Konnektivität 11 auszuwerten. HINWEIS: Samen enthalten sind die vorderen und hinteren Hauptknoten des DMN, der MPFC und PCC auf. Funktionelle Koordinaten dieser Standorte sind in der Regel überlegen atlas-35 definierten Stellen. </li><li> Entpacken Sie die durchschnittliche BOLD Zeitreihen aus diesen Samen und Durchführung einer Ganzhirnkorrelationsanalyse. Transkorrelations R-Werte bis Z-Scores für die nachfolgenden 36 Hypothesentests. <ol><li> Vergleichen Z-Werte zwischen den Gruppen auf einem Volumenelement um Volumenbasis, um signifikante Unterschiede in der funktionellen Konnektivität zwischen PTSD und Kontrollen wie der primäre Endpunkt zu evaluieren. Threshold diese Ergebnisse bei einer zweiseitigen Signifikanz bei p &lt;0,05, mit Familie weise (dh Cluster) Fehlerkorrektur. HINWEIS: Cluster-Korrektur wird mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulationen, um die Wahrscheinlichkeit von falsch-positiven Cluster schätzen erzeugt. Verwenden Sie die statistischen Algorithmusms Cluster-Korrektur als Funktion der FOV, Auflösung, Glätte zu berechnen, und der Signalintensität auf der individuellen Ebene 37 Voxel. </li></ol></li><li> Um die Beziehung zwischen klinischen Symptomen und Imaging-Ergebnisse zu bewerten, führen Follow-up-Analysen, die Zusammenhänge zwischen Rating-Skala Noten und Durchschnitts Z-Scores der Konnektivität von DMN-Regionen gehören. Fügen Korrelationsanalysen, dass Konto für relevante demografische Informationen, wie Schweregrad der Depression, traumatische Hirnverletzung, sowie Bildungs-und anderen damit verbundenen Variablen. </li></ol></li><li> Arbeitsspeicher Analysen <ol><li> Verwenden FMRI Verarbeitungssoftware vor, die Daten verarbeiten und Voxel-basierte GLM aufgabenspezifische Aktivität in jedem Gehirn Voxel einzelner Datensätze 11,31 quantifizieren. HINWEIS: Unabhängige Variablen in der GLM sind der zeitliche Verlauf der Erholung und der 0 - und 2-back-Aufgaben (einschließlich hämodynamische Übergänge als Gamma-Funktion modelliert) und Kovariaten (lineare Drift und beobachtend-Bewegung), mit dem BOLD-Signal über die Zeit als abhängige Variable. </li><li> Durchschnittliche resultierenden GLM Beta-Gewichte über DMN angegebenen Regionen. HINWEIS: Diese gemittelt n-back Antworten von Individualebene Datensätze dienen als grundlegende Maßnahme der Aktivität des Gehirns in späteren Gruppe-Level-statistischen Analysen. </li><li> Verwenden Analysen der Kovarianz auf Konzernebene Unterschiede zwischen PTSD und nicht-PTSD Gruppen zu untersuchen und Auswirkungen der Aufgabenschwierigkeit (dh Vergleiche der Aktivität während der 0 - vs 2-Back-Aufgaben) schätzen in jedem DMN Region; Auch beinhalten Analysen aller relevanten statistischen Kontrollschritte während Ruhezustand Analysen in 4.2 erforderlich. </li></ol></li><li> Struktur Connectivity Mit DTI <ol><li> Vorverarbeitung <ol><li> Mit DTI Verarbeitungssoftware, Co-Register nicht-Diffusion (dh. B = o) Bilder für Bewegungsartefakte zu korrigieren, und verwenden Sie als Bild für die anschließende Normalisierung diffusionsgewichteten Bildern. Verwenden Sie eine 12 Parameter affine Transformationdie diffusionsgewichtete Bilder für Bewegungs-und Wirbelstromartefakten Konto registrieren. </li><li> Stellen Sie sicher, dass der Gradient Vektor für jeden Diffusionsrichtung gedreht wird, um für Transformationen vor der Modellanpassung zu berücksichtigen. Berechnen zweiter Ordnung Diffusions-Tensor pro Voxel aus den Diffusions gewichtete Signaldämpfungen Verwendung einer nichtlinearen Anpassungsverfahren beschränkt 38. </li><li> Verwenden Sie die diffusionsgewichteten Bildern zu Eigenwert, Eigenvektor-und Bruch Anisotropie Karten der Diffusion zu berechnen. </li></ol></li><li> Verwenden Traktographie Software, um die Integrität der des Cingulum Bündel zu quantifizieren. Nutzen Sie Standard-Atlanten für Seed-Region-Auswahl, wie die von Mori et al. Catani 39 und 40 und De Schotten. Filter resultierende Traktographie durch eine Mittellinie Ausschluss Region Fasern Kreuzung zwischen Halbkugeln zu entfernen. Berechnung der mittleren FA, Spur, axiale und radiale Diffusionsvermögen für alle Voxel, durch die das Cingulum Bündel durchläuft. &lt;/ Li&gt; <li> Verwenden gemischten Modell ANOVA für jede Diffusions Maßnahme, mit Halbkugel als Innersubjektvariable, um Gruppenunterschiede zwischen PTSD und nicht-PTSD Teilnehmer vergleichen, statistisch Kontrolle anderer Faktoren wie Schweregrad der Depression, Drogenmissbrauch, mild TBI und Bildung und demographischer Variablen mit ANCOVA. </li></ol></li></ol>

The authors have no conflicts of interest to disclose relevant to the content of this manuscript. Both Dr. Philip and Ms. Carpenter are US Government Employees.

Die beiden wichtigsten Schritte für eine erfolgreiche Umsetzung des Neuroimaging-Protokoll genau erfassen Ruhezustand und Arbeitsgedächtnis-Effekte. Konzeptionell ist der Erwerb der Ruhezustand Bilder unkompliziert. Da gibt es keine Aufgabe zu erfüllen, beschreiben Experimentatoren oft Hirnaktivität während dieser Epochen als &quot;Rest&quot;. Jedoch, wie dieses Feld ist relativ neu im Vergleich zu anderen Bereichen der bildgebenden Verfahren ein, gibt es keine expliziten Konsens, wie man &quot;Ruhe genau zu definieren, &quot;in den Scanner. Die meisten Protokolle, einschließlich der vorliegenden, bitten die Teilnehmer, ein Fixationskreuz auf einem Bildschirm anzuzeigen. Die Dauer der einzelnen Ruhezustand Abtastung ist auch sehr variabel in der Literatur im allgemeinen im Bereich von 4 bis 12 min, und entweder mit offenen Augen oder Augen 42 geschlossen. In diesem Protokoll wurden zwei 4 min Scans für insgesamt 8 min umgesetzt, mit offenen Augen, die sich einen einfachen weißen Fixationskreuz wiederst ein schwarzer Hintergrund. Zukünftige Forschung würden stark von der Akzeptanz eines standardisierten Ansatz für Ruhezustand, um die Datenerfassung zu erleichtern Verallgemeinerung über Studien profitieren. Ein weiterer kritischer Punkt im Ruhezustand Erwerb ist der Einfluss der Kopfbewegung. Die neuere Forschung hat klar gezeigt, dass Bewegung während der Ruhezustand Scans führt zu falschen Korrelationen in nachfolgenden Analysen funktionelle Konnektivität 43-45. Daher müssen die Teilnehmer so unbeweglich wie möglich über die Ruhezustand Scan-Sitzung bleiben. Während der Protokollentwicklung, waren sehr ängstlich Teilnehmer nicht in der Lage, noch sehr lange in der Größenordnung von 4-5 min zu bleiben, oft. Entsprechend dieser Erfahrung können mehrere Verfahren, die Auswirkungen der Teilnehmer-Bewegung, einschließlich des Erwerbs von zwei 4 min Ruhezustand Scans und Zensur keine Bilder mit Bewegung größer als 1,5 mm (entsprechend 1/2 Voxel) 32 zu minimieren. Zensur etwas kleiner als 1 mm movement (zB 0,5 mm) in der klinischen Teilnehmer können zu Datenreduktion, die weitere Datenmenge analysiert Kompromisse führen. Ein weiterer wichtiger Bestandteil in der Bildaufnahme ist die Bedeutung der üben Arbeitsspeicher Aufgaben vor der Bilderzeugung. Da das Hauptinteresse dieses Protokolls ist in der Deaktivierung des DMN in Reaktion auf schwierige Aufgabenanforderungen, muss die Exekutive Netzwerk ausreichend angefochten werden. Dies erfordert eine sorgfältige auffällig Balance zwischen überwältigenden klinischen Teilnehmer (der erhebliche Angst haben kann) und die Aufnahme von Bildern während der kognitiven Herausforderung. Dieses Gleichgewicht kann, indem die Teilnehmer üben die Arbeitsgedächtnisaufgabe außerhalb des Scanners gefunden werden. Dies wird typischerweise durchgeführt, während in einem separaten Raum sitzt, unter Verwendung eines identischen Eingabevorrichtung (wenn möglich), wie in dem Scanner verwendet wird. Eine schnelle Scoring der n-back Verhaltens Ergebnisse zeigt, ob die Teilnehmer angemessen funktionieren. Es ist auch wichtig, daran zu erinnern,Teilnehmer, dass das Experiment entwickelt, um kognitive Anstrengung und perfekte Ergebnisse herbei werden nicht erwartet. In früheren Studien aufgetreten DMN Deaktivierungen ähnlich sowohl mit richtigen und falschen Antworten 18,23. Dies könnte erwartet aufgrund der Natur des N-Zurück-Paradigma, das eine kognitive Satz, der konsistent kognitiven Funktionen während der Aufgabe erfordert unabhängig von der Genauigkeit eines jeden Antwort auslöst werden. Dieser Ansatz hat einige Einschränkungen, die inhärenten zu einem Feld, die schnell fortschreit sind. Zum Beispiel wurde der Begriff DMN 2001 geprägt, so ist es vernünftig anzunehmen, daß die bildgebenden Verfahren zur Charakterisierung der Struktur und Funktion bleiben, wenn auch nicht in der Kindheit, in der frühen Jugend. Neue Bildgebungsprotokolle und Parameter werden ständig weiterentwickelt relevanten Stress psychiatrische Bedingungen 23,46, was die Frage aufwirft, ob frühere Ergebnisse mit unterschiedlichen Ansätzen repliziert werden. Eine weitere hervorragende exreichlich davon ist der Einfluss von Bewegung auf Ruhezustand-Scans, die breite Anerkennung im Jahr 2012 43-45 gewonnen. Während aktuelle Forscher implementieren Bewegungskorrekturverfahren, das Fehlen von dieser Korrektur erschwert die Interpretation der bisher veröffentlichten Daten. Ein weiteres wichtiges Beispiel ist der Streit um die Beseitigung der globalen Signal, das eine gemeinsame Vorverarbeitung Technik verwendet, um Lärm zu reduzieren ist, kann aber falsche Zusammenhänge in Ruhezustand Daten 33,34 induzieren. Zusammenfassend wird in diesem Protokoll ergänzende Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und strukturellen bildgebenden Verfahren, die DMN visualisieren. Der Hauptvorteil dieses Ansatzes ist die multimodale Auswertung einer einzigen Gehirn-Netzwerk; jeder dieser Ansätze bietet einzigartige Bildgebung und ergänzende Informationen über die Funktion dieses wichtigen Netzwerk. Während die hier beschriebenen Protokoll wurde verwendet, um Korrelate der Stressbelastung, Kombinationen von o charakterisierenr alle diese Ansätze eignen sich für die Entwicklung der zerebralen Bildgebung Biomarker der Stimmung und Angststörungen zu fördern.

Neuroimaging stellt ein Werkzeug mit noch nie da gewesenen Potenzial, diagnostische Aussagekraft, die Schwere der Krankheit, Prognose und Behandlungserfolg bei Neuropsychiatrie zu untersuchen. Eine breite Palette von ergänzenden bildgebenden Verfahren ist nun zur Charakterisierung der Struktur und Funktion der wichtigsten Gehirnsysteme, und bei der Identifizierung von Neuroimaging-Phänotypen in psychiatrischen Populationen zu unterstützen. Von diesen Systemen ist der Standardmodus-Netzwerk (DMN) viel Aufmerksamkeit in der kognitiven und klinischen Neurowissenschaften Literatur der letzten zehn Jahre erhalten. DMN ist ein sog. &quot;Ruhezustand Netz&quot;, die den medialen präfrontalen Kortex (MPFC) als Hauptknoten vorderen, hinteren cingulären Cortex / Precuneus (PCC) als Prinzip hinteren Knoten, zusammen mit den minderwertigen lateralen parietalen Kortex und umfasst medialen temporalen Regionen. Sie Schlüsselmerkmal dieses Netzwerk ist, dass es während der Ruhezeiten, whi seine höchste Aktivität zeigtch auftritt, während Probanden wach und aufmerksam, aber nicht in einer bestimmten Aufgabe beteiligt sind; Diese Ruhezustand-Aktivität wurde die &quot;Default Mode&quot; der Gehirnfunktion 1 geprägt. Ruhezustand Aktivität in der DMN ist auch sehr synchron, als Ruhezustand funktionelle Konnektivität beschrieben wird. Die andere Hauptmerkmal des DMN ist, dass es verminderte Aktivität zeigt, während Zeiten erhöhter externen kognitiven Anforderungen, die als Aufgabe-induzierte Deaktivierung während der funktionellen Bildgebung beobachtet Paradigmen 2,3. Es wird vermutet, dass die Balance zwischen dem internen (dh der Ruhezustand) und externe (dh aufgabenbezogene Aktivität) Anforderungen sind notwendig, um gesunde Gehirnfunktion 3-5 halten. Die folgenden Abschnitte geben einen kurzen Überblick über drei Methoden, um die DMN studieren: funktionelle Konnektivität und Task-assoziierten Deaktivierung, gefolgt von strukturellen Konnektivität. Diese drei Methoden sind abribed als komplementäre Möglichkeiten, dieses Netzwerk in klinischen Proben, wie Patienten mit posttraumatischen Belastungsstörung und der damit verbundenen psychiatrischen Erkrankungen zu charakterisieren. Ruhezustand DMN Funktionelle Konnektivität Ruhezustand funktionelle Konnektivität hat vor kurzem einen gemeinsamen Ansatz verwendet, um Muster von Baseline-Funktion des Gehirns in der Abwesenheit von Aufgabenanforderungen bewerten zu werden. Funktionelle Konnektivität ist eine analytische Methode, die Kohärenz quantifiziert, oder der Grad der Synchronität der Blutsauerstoffgehalt abhängig (BOLD-Signal) über die Zeit, in verschiedenen Hirnregionen. Eine wachsende Zahl von Forschungsliteratur zeigt, dass die typischen Muster der DMN-Konnektivität kann in der klinischen und Risikogruppen verändert werden, und insbesondere diejenigen mit vorheriger Exposition zu erheblichen Stress oder Trauma. Der häufigste Befund wurde DMN Ruhezustand funktionelle Konnektivität mit PTSD 6 zugeordnet verringert. Diese verminderte Konnektivität kann havE direkten klinischen Anwendungen, verringert DMN-Konnektivität kann prädiktive von denen, die nach einem akuten Stressor 7 PTBS entwickeln kann. Verminderte DMN funktionelle Konnektivität kann auf verschiedene Arten am meisten, dass es eine schlechte Kommunikation zwischen entscheidenden Hirnregionen in der Selbstverarbeitung, welches zu einer Unfähigkeit, interne Ressourcen von der Grundlinie DMN Verarbeitung auf externe Forderungen umzuschichten führen kann, spiegelt interpretiert werden. Diese Netzwerkstörung kann der Kern der klinischen Symptome von psychiatrischen Störungen wie PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen 8 erklären. Weitere Untersuchungen in der Ätiologie dieser Störungen ist ein wichtiger Bereich für die zukünftige Forschung. Aus einer eher allgemeinen Perspektive, Vorteile der Prüfung der funktionellen Konnektivität des DMN sind relativ einfache Implementierung und eine robuste Muster der Ruhezustand funktionelle Konnektivität bei gesunden Kontrollen, die für einen zuverlässigen Vergleich 9,10 ermöglicht </sbis&gt;. Daher hat diese Methode das Potenzial, in einer leicht implementiert und robuste Bildgebung Biomarker für stressbedingte psychische Störungen, wie das Gehirn funktioniert in der Abwesenheit von spezifischen Aufgabenanforderungen bei Personen mit PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen informiert entwickelt werden. Aufgaben Assoziierte DMN Deaktivierungen Untersuchen DMN Antwort während Arbeitsspeicher (WM) bietet eine weitere Methode, um die Funktion und Dysfunktion des Netzwerks über Ruhezustand synchron zu untersuchen. Dieser Ansatz, der eine Standard-funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT)-Methode spiegelt, bietet verschiedene Informationen über Reaktion auf Anforderungen, die Aufgabe 11 klinische Bedeutung haben können. Frühere Untersuchungen haben belegt, dass die Teilnehmer mit PTSD demonstrieren WM Funktion und einen höheren Grad der DMN Deaktivierungen während WM Aufgaben beeinträchtigt wird, was vielleicht erhöhte kognitive Anstrengung 12-15. Using WM als FMRI Herausforderung hat mehrere Vorteile. Zum Beispiel, es zuverlässig löst mehrere Schlüssel DMN Regionen aus ruhenden in einen aktiven Zustand. Passend zu PTSD und anderen stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen, WM Aufgaben zuverlässig lösen Sie die MPFC, die großen vorderen DMN Knoten, der in kritischen Wege in PTSD dysregulated beteiligt ist. Es wurde auch festgestellt, dass der MPFC moduliert aufsteigend Amygdala-Aktivität und spielt eine entscheidende Rolle bei der Furchtkonditionierung 16 wahrscheinlich. Die Bewertung der MPFC Aktivität kann auch eine nützliche Metrik in zukünftigen klinischen Versorgung. Zum Beispiel in einer früheren Studie von traumatisierten Polizisten, erhöhte Exposition Psychotherapie MPFC Aktivität und verminderte Amygdala-Aktivität während der traumatischen Erinnerung Abruf. Diese Änderungen wurden mit bildgebenden Verfahren verringert PSTD Symptome 17 zugeordnet. Diese Instanz von WM-induzierte MPFC Deaktivierungen ist nur ein Beispiel dafür, wie Neuroimaging-Metriken können auf klinische Populationen angewendet werden, und die weitere ExplorationDMN anderer Komponenten ist wahrscheinlich eine fruchtbare Gebiet der zukünftigen Forschung sein. In diesem Protokoll wird die n-back Aufgabe der verbalen Arbeitsspeicher verwendet. Die n-Zurück-Aufgabe ist weit verbreitet in FMRI Forschung, und bietet zuverlässige Aktivierung der Exekutive Aktivierung und Deaktivierung Standardmodus Netzwerk Regionen 18,19. Diese Aufgabe umfasst drei Komponenten, eine 0-zurück-Brief Wachsamkeit Aufgabe, die 2-back Aufgabe des Arbeitsgedächtnisses und Ruhe Basis für den Vergleich. Bei der 0-back Wachsamkeit Aufgabe, die Teilnehmer antworten mit &quot;ja&quot;, wenn eine vorgegebene Ziel Konsonanten (&quot;H&quot; oder &quot;h&quot;) erschien und &quot;nein&quot; für andere Konsonanten mit einem Zwei-Tasten-Antwort-Box, während im Inneren des Scanners. Sechs 0-zurück-Steuerblöcke von 9 Konsonanten werden in dieser Aufgabe vorgestellt. Während des 2-back ist eine Reihe von Konsonanten visuell auf jeweils 500 ms dargestellt, mit einem Interstimulusintervall von 2,500 ms. Teilnehmer zu einem &quot;ja&quot; oder &quot;nein&quot;Reaktion nach jeder Konsonant dargestellt, um anzuzeigen, ob es das gleiche oder verschieden von dem Konsonanten präsentiert zwei zuvor in einer Reihe (z. B.., w, n, R, N, R, Q, R, Q, N, W usw.. , mit richtigen Antworten in Fettdruck). Während der 2-Back, sechs 45 Sek. Serie von 15 Konsonanten werden vorgestellt. Um erfolgreich durchzuführen, muss der Teilnehmer eine anspruchsvolle kognitive Satz, der konstant phone die Pufferung (also. Halten Konsonanten in Kurzzeitgedächtnis), subvocal phonemische Probe (dh. Wiederholen Konsonanten zu artikulieren, ohne laut), und Executive-Koordination ist aufrecht zu erhalten. In beiden 0 - und 2-Blöcke zurück, ist die Rate der Präsentation gleich, 33% der Ziele werden in zufälligen Orten präsentiert, und die Kapitalisierung ist randomisiert, um verbale Codierung zu fördern. Ein 30 Sekunden Ruhebasis mit einem Fadenkreuz Fixationspunkt wird vor jeder 0-zurück-Block präsentiert; Diese Grundlinie ist für subsequ verwendetVergleiche der Aufgabe ent-assoziierte Aktivität während der Datenanalysen im Vergleich zum Ausgangswert. Zusammengenommen, die vorhandenen Daten darauf hin, dass die Charakterisierung der Aufgabe-assoziierten DMN-Aktivität während einer Vielzahl von Aufgaben kann eine wichtige Rolle in der klinischen Verwendung von funktionellen Analyse DMN zu spielen. Es gibt noch andere Vorteile, die mit WM als FMRI Herausforderung in stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen. Ähnlich wie Ruhezustand Konnektivität, gibt es ein klares Muster der DMN Deaktivierungen während WM in gesunden Personen, die Vergleiche mit klinischen Proben erleichtert. WM-Trauma ist auch neutral, was zu vermeiden, kann Auslösung klinischen PTSD-Symptome beim Scannen. Daher hat diese Methode das Potenzial, zu einem bildgebenden Biomarker entwickelt werden, wie das Gehirn reagiert auf Anforderungen von außen in stressbedingten psychischen Störungen widerspiegelt. DMN Struktur Connectivity Während funktionelle Bildgebung ist in der Lage, Veränderungen zu beschreibens in Gehirn-Konnektivität oder Aktivität, Stressbelastung verbunden ist, nicht funktionale Ansätze nicht beschreiben, die Ätiologie hinter beobachteten Veränderungen im Gehirn. Strukturabbildungsverfahren, wie Diffusionstensorbildgebung (DTI), sind in der Lage, zu messen und zu quantifizieren, die Integrität der weißen Substanz Verbindungshirnregionen. DTI ist die häufigste strukturelle Bildgebung Ansatz und Maßnahmen Integrität der weißen Substanz auf der Basis des anisotropen (dh Richtungs) Fluss von Wassermolekülen entlang der weißen Substanz, wie Wasser fließt überwiegend entlang der weißen Substanz (im Vergleich zu über sie). Dieser Unterschied in der Flussrichtung wird als fraktionierte Anisotropie (FA) ausgedrückt. Niedergrade FA gedacht werden, um mikrostrukturelle Veränderungen in der weißen Substanz, die Erscheinungsformen der neuronalen Verletzungen aus einer Vielzahl von Ursachen haben können, einschließlich der Folgen von Stress Exposition 4 reflektieren. Von einer Netzwerkperspektive, koordinierte Aktivität des Gehirns (zB Ruhezustand Aktivität oder Koornierte aufgabenbezogene Aktivität) muss bei der strukturellen Verbindungen angewiesen. Im Fall des früheren DMN Ergebnisse beeinträchtigt Strukturschäden, die Kommunikation zwischen DMN-Knoten, was zu einer verminderten DMN funktionelle Konnektivität. Ebenso erhöht Muster der Deaktivierung Gefügeschäden, die die Rekrutierung von mehr Bereichen der Hirnrinde während der Aufgaben Reaktion erfordert reflektieren. Relevant für PTSD und der DMN haben mehrere Studien verringerte FA im Cingulum Bundle 20,21, die die weiße Substanz-Darm-Trakt, die große limbischen Strukturen des Gehirns 22 verbindet, ist gezeigt. Es ist wahrscheinlich, dass genauere Maßnahmen Verwendung Traktographie (dh, die direkt verfolgen weißen Substanz auf neuronaler Ebene) in der Lage, herauszufinden, welche speziell der weißen Substanz Fasern in Netzwerkstörung beteiligt. Die Vorteile, die DTI-Bildgebung ist, dass es relativ leicht zu erwerben, da es keine erforderliche Aufgaben in den Scanner führen. In der following Protokoll werden die funktionalen Ansätze der Ruhezustand funktionelle Konnektivität und Quantifizierung von Aufgabe-induzierte Deaktivierungen mit einer Untersuchung der strukturellen Konnektivität mit DTI kombiniert, um zur Karte DMN Struktur und Funktion und beziehen sich diese Erkenntnisse auf Krankheitsschwere und relevante klinische Faktoren in PTSD . Wir haben bereits diesen Ansatz in der Trauma-exponierten gesunden Erwachsenen durchgeführt und 18,23 gefunden, dass dieses Protokoll bietet eine überzeugende Methode, um die DMN, das sich eignet, um sich dem Studium der PTSD und anderen stressbedingten psychischen Erkrankungen Adaptation charakterisieren.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="648">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Name of Material/ Equipment</td>
			<td style="width:104px;">Company</td>
			<td style="width:161px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">3T TIM TRIO</td>
			<td style="width:104px;">Siemens</td>
			<td style="width:161px;"></td>
			<td>3T MRI&#160;</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">MRI-compatible pulse oxymeter</td>
			<td style="width:104px;">Siemens</td>
			<td style="width:161px;">model # 07389567</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Analysis of Functional Neuroimaging</td>
			<td style="width:104px;">NIH</td>
			<td style="width:161px;">http://afni.nimh.nih.gov/</td>
			<td>Data analysis software package</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Eprime</td>
			<td style="width:104px;">Psychology Software Tools, LLC</td>
			<td style="width:161px;">http://www.pstnet.com/eprime.cfm</td>
			<td>Stimulus presentation software</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:216px;">Slicer</td>
			<td style="width:104px;">Brigham and Women&#39;s Hospital</td>
			<td style="width:161px;">http://www.slicer.org/</td>
			<td>Probabilistic tractography software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

developing neuroimaging phenotypes of the default mode network in ptsd: integrating the resting state, working memory, and structural connectivity

Ergänzende strukturelle und funktionelle bildgebende Verfahren verwendet, um den Default Mode Network (DMN) untersuchen könnte Einschätzungen der psychiatrischen Krankheitsschwere zu verbessern und Mehr Gültigkeit der klinischen Diagnoseprozess. Neueste Untersuchungen zeigen, dass Neuroimaging DMN Prozesse können in einer Reihe von stressbedingten psychischen Erkrankungen wie posttraumatische Belastungsstörung (PTSD) gestört werden. Obwohl spezifische DMN-Funktionen untersucht bleiben, wird allgemein angenommen, dass in der Introspektion und Selbst Verarbeitung beteiligt werden. Bei gesunden Menschen ist größte Aktivität zeigt in Zeiten der Ruhe, mit weniger Aktivität als Deaktivierung beobachtet, während kognitive Aufgaben, z. B. Arbeitsspeicher. Dieses Netzwerk besteht aus dem medialen präfrontalen Kortex, der hinteren cingulären Cortex / Precuneus, parietalen Kortex lateralen und medialen temporalen Regionen. Mehrere funktionelle und strukturelle Phantasieng Ansätze entwickelt worden, um die DMN studieren. Diese verfügen über einzigartige Potential, um das Verständnis der Funktion und Dysfunktion des Netzwerkes weiter. Funktionale Ansätze, wie die Auswertung der Ruhezustand-Konnektivität und Task-induzierte Inaktivierung, besitzen ausgezeichnete Möglichkeit, gezielt und neuro neuroaffective (funktionelle) diagnostische Marker zu identifizieren und kann Schwere der Erkrankung und der Prognose mit erhöhter Genauigkeit und Spezifität anzugeben. Strukturelle Ansätze, wie die Auswertung der Morphometrie und Konnektivität, können vorsehen, einzigartige Marker der Ätiologie und langfristige Ergebnisse. Kombiniert, funktionellen und strukturellen Methoden liefern starke multimodalen, komplementäre und synergistische Ansätze gültig DMN-basierten Imaging-Phänotypen in stressbedingten psychiatrischen Erkrankungen zu entwickeln. Dieses Protokoll zielt darauf ab, diese Methoden zu integrieren, um DMN Struktur und Funktion in PTSD untersuchen, Erkenntnisse über Krankheitsschweregrad und relevante klinische Faktoren.

Repräsentative Ergebnisse sind auf gesammelten Daten mit der gleichen Bild Ansatz in zwei verschiedenen Proben von Personen mit einer Geschichte der Kindheit Traumata und Misshandlung basiert, aber ohne PTSD 21,22. Ergebnisse aus Ruhezustand funktionelle Konnektivität Analysen zeigten eine räumliche Muster Einklang mit den wichtigen Knoten des DMN (Abbildung 1) 1-3,8 einschließlich der MPFC, PCC, Winkel Gyrus / unteren Parietallappen und mittleren temporalen Regionen. Die Bestätigung dieser räumlichen Verteilung dient als erste Gültigkeitsprüfung und ermöglicht nachfolgende Hypothesentests. Muster der Hirnaktivität während des Arbeitsspeichers sind in Abbildung 2 dargestellt. Bilder von der 2-Back-Komponente (Abbildung 2a) zeigen eine erhöhte Aktivierung in der Executive-Netzwerk, das gemeinsam mit Deaktivierung erfolgt in der DMN. Aktivierung in Führungs Regionen, wie dem mittleren frontalen Gyrus, Zusatzmotor Bereich und inferior Parietallappen werden in blau, orange und rot, mit Deaktivierung in DMN Regionen (dh MPFC, PCC und medialen temporalen Regionen) nebeneinander gezeigt dargestellt. Dieses Muster ist im Einklang mit früheren n-Literatur zurück 11,41 und dient als eine Plausibilitätsprüfung, bevor Sie mit Hypothesentests. Abbildung 2b zeigt Ergebnisse aus der 0-back-Komponente des n-Rückseite, die bescheiden Deaktivierung zeigt, insbesondere in der PCC , aber ohne starke MPFC Deaktivierung. Moderate Aktivierung wird auch in der medialen frontalen Kortex gesehen. Endlich, das Ausmaß der cingulum Bündel, wie durch probabilistische tractography offenbart, ist in Fig. 3 dargestellt. Dreidimensionale Bilder zeigen die Form und die Verteilung der cingulum Fasern, die die Gesamtform des DMN Bereiche (3a) in etwa zu verfolgen. Um die Genauigkeit der angezeigten Fasern zu überprüfen, wird empfohlen, dass diese Ergebnisse mit einer indivi überlagert werden<html> Duale &quot;kortikale Karte (z. B. durch Programme, die spezifischen kortikalen Regionen unterscheiden generiert). 3b zeigt die weiße Substanz-Darm-Trakt, die durch die MPFC und PCC und 3c zeigt Wege Erreichen der mittleren Schläfenregionen. Dies stellt sicher, dass spätere Gruppenanalysen sind Fasern, die relevanten Hirnregionen. <img alt="Figur 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51651/51651fig1highres.jpg" width="500" /> Abbildung 1. Ruhezustand funktionelle Konnektivität Karte des Default Mode Netzwerk. Diese Bilder zeigen einen sagittalen Anzeige von DMN Bereiche mit signifikanten positiven funktionelle Konnektivität mit der PCC. Bilder werden mit ap &lt;0,05, korrigiert für multiple Vergleiche Schwellenwert. X-Koordinaten von jeder Scheibe sind in der unteren linken Ecke des entsprechenden Bild gezeigt. <html> ays &quot;&gt; <img alt="Figur 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51651/51651fig2highres.jpg" width="500" /> Abbildung 2. Räumliche Muster der Aktivierung Bei Arbeitsgedächtnis. a) Sagittalschnitt des Gehirns, um Muster mit dem 2-Back Arbeitsgedächtnisaufgabe zugeordnet illustrieren. Aktivierungsmuster innerhalb der Exekutive Netzwerk in orange / rot und DMN Deaktivierung ist blau dargestellt. Bilder werden bei p &lt;0,05 und einem Schwellenwert für multiple Vergleiche korrigiert. B) veranschaulicht, 0-Aktivität wieder, die typischerweise mit Arbeitsspeicher kombiniert wird, um die Aufmerksamkeit zu steuern. Aktivierungsmuster in orange / rot und Deaktivierung in blau; offensichtlich ist hier einige DMN Deaktivierung mit wenig Executive Aktivierung. Bilder werden bei p &lt;0,05 Schwellenwert, für multiple Vergleiche korrigiert. g &quot;width =&quot; 500 &quot;/&gt; Abbildung 3. Probabilistische Traktographie / Strukturelle Konnektivität des Cingulum Bundle. a) zeigt die dreidimensionale Form und das Muster dieser Fasern mit einem Querschnitt des Gehirns für visuelle Referenz enthalten, b) zeigt, wie diese Fasern wandern durch den MPFC und PCC (rot bzw. blau) und c) veranschaulicht, wie diese Fasern reisen durch die mediale zeitliche Komponente des DMN.

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Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

This protocol describes the complementary neuroimaging techniques of resting state structural connectivity, task-induced deactivation, and structural connectivity analyses to examine the default network in post-traumatic stress disorder. The use of synergistic methods could potentially lead to improved diagnostics and assessments of severity, outcome, and other relevant clinical factors.

Entwicklung von Neuroimaging Phänotypen des Default Mode Network in PTSD: Integration der Ruhezustand, Arbeitsgedächtnis und Struktur Connectivity

Complementary structural and functional neuroimaging techniques used to examine the Default Mode Network (DMN) could potentially improve assessments of ...

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Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Medicine

14.9K Aufrufe.  Alpert Medical School, Brown University. This protocol describes the complementary neuroimaging techniques of resting state structural connectivity, task-induced deactivation, and structural connectivity analyses to examine the default network in post-traumatic stress disorder. The use of synergistic methods could potentially lead to improved diagnostics and assessments of severity, outcome, and other relevant clinical factors.

Serie: Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

High-frequency High-resolution Echocardiography: First Evidence on Non-invasive Repeated Measure of Myocardial Strain, Contractility, and Mitral Regurgitation in the Ischemia-reperfused Murine Heart

Ischemia-reperfusion (IR) was surgically performed in murine hearts which were then subjected to repeated imaging to monitor temporal changes in functional parameters of key clinical significance. Two-dimensional movies were acquired at high frame rate (8 kHz) and were utilized to estimate high-quality myocardial strain. Two-dimensional elastograms (strain images), as well as strain profiles, were visualized. Results were powerful in quantitatively assessing IR-induced changes in cardiac events including left-ventricular (LV) contraction, LV relaxation and isovolumetric phases of both pre-IR and post-IR beating hearts in intact mice. In addition, compromised sector-wise wall motion and anatomical deformation in the infarcted myocardium were visualized.  The elastograms were uniquely able to provide information on the following parameters in addition to standard physiological indices that are known to be affected by myocardial infarction in the mouse: internal diameters of mitral valve orifice and aorta, effective regurgitant orifice, myocardial strain (circumferential as well as radial), turbulence in blood flow pattern as revealed by the color Doppler movies and velocity profiles, asynchrony in LV sector, and changes in the length and direction of vectors demonstrating slower and asymmetrical wall movement. This work emphasizes on the visual demonstration of how such analyses are performed. 

High-frequency High-resolution Echocardiography: First Evidence on Non-invasive Repeated Measure of Myocardial Strain, Contractility, and Mitral Regurgitation in the Ischemia-reperfused Murine Heart 

High frequency Doppler ultrasound is a novel technology for assessing regional myocardial function. This work presents first evidence demonstrating applicability of this versatile imaging platform for the repeated measure of myocardial strain, dp/dt, and mitral regurgitation in the ischemia-reperfused (IR) murine heart.

Hochfrequenz-High-Resolution Echokardiographie: First Evidence on Non-invasive Wiederholte Messung der myokardialen Strain, Kontraktilität und Mitralinsuffizienz in der Ischämie-Reperfusion Murine Herz

Ischemia-reperfusion (IR) was surgically performed in murine hearts which were then subjected to repeated imaging to monitor temporal changes in ...

Forschung

Medizin

Dual-mode Imaging of Cutaneous Tissue Oxygenation and Vascular Function

Accurate assessment of cutaneous tissue oxygenation and vascular function is important for appropriate detection, staging, and treatment of many health disorders such as chronic wounds. We report the development of a dual-mode imaging system for non-invasive and non-contact imaging of cutaneous tissue oxygenation and vascular function. The imaging system integrated an infrared camera, a CCD camera, a liquid crystal tunable filter and a high intensity fiber light source. A Labview interface was programmed for equipment control, synchronization, image acquisition, processing, and visualization. Multispectral images captured by the CCD camera were used to reconstruct the tissue oxygenation map. Dynamic thermographic images captured by the infrared camera were used to reconstruct the vascular function map. Cutaneous tissue oxygenation and vascular function images were co-registered through fiduciary markers. The performance characteristics of the dual-mode image system were tested in humans.

A dual-mode imaging system was developed for non-contact assessment of cutaneous tissue oxygenation and vascular function.

Dual-Mode-Imaging von Hautgewebe Oxygenation und Gefäßfunktion

Accurate assessment of cutaneous tissue oxygenation and vascular function is important for appropriate detection, staging, and treatment of many health ...

A Method for Murine Islet Isolation and Subcapsular Kidney Transplantation

Since the early pioneering work of Ballinger and Reckard demonstrating that transplantation of islets of Langerhans into diabetic rodents could normalize their blood glucose levels, islet transplantation has been proposed to be a potential treatment for type 1 diabetes 1,2. More recently, advances in human islet transplantation have further strengthened this view 1,3. However, two major limitations prevent islet transplantation from being a widespread clinical reality: (a) the requirement for large numbers of islets per patient, which severely reduces the number of potential recipients, and (b) the need for heavy immunosuppression, which significantly affects the pediatric population of patients due to their vulnerability to long-term immunosuppression. Strategies that can overcome these limitations have the potential to enhance the therapeutic utility of islet transplantation.
Islet transplantation under the mouse kidney capsule is a widely accepted model to investigate various strategies to improve islet transplantation. This experiment requires the isolation of high quality islets and implantation of islets to the diabetic recipients. Both procedures require surgical steps that can be better demonstrated by video than by text. Here, we document the detailed steps for these procedures by both video and written protocol. We also briefly discuss different transplantation models: syngeneic, allogeneic, syngeneic autoimmune, and allogeneic autoimmune.

Transplantation of isolated islets has been proposed to be a potential treatment for type 1 diabetes. Here we describe a method to isolate islets from mouse pancreata and transplant them to the subcapsular space of the kidney.

Eine Methode zur Murine Islet Isolation und subkapsulären Nierentransplantation

Since the early pioneering work of Ballinger and Reckard demonstrating that transplantation of islets of Langerhans into diabetic rodents could normalize ...

Biomarkers in an Animal Model for Revealing Neural, Hematologic, and Behavioral Correlates of PTSD

Identification of biomarkers representing the evolution of the pathophysiology of Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) is vitally important, not only for objective diagnosis but also for the evaluation of therapeutic efficacy and resilience to trauma. Ongoing research is directed at identifying molecular biomarkers for PTSD, including traumatic stress induced proteins, transcriptomes, genomic variances and genetic modulators, using biologic samples from subjects' blood, saliva, urine, and postmortem brain tissues. However, the correlation of these biomarker molecules in peripheral or postmortem samples to altered brain functions associated with psychiatric symptoms in PTSD remains unresolved. Here, we present an animal model of PTSD in which both peripheral blood and central brain biomarkers, as well as behavioral phenotype, can be collected and measured, thus providing the needed correlation of the central biomarkers of PTSD, which are mechanistic and pathognomonic but cannot be collected from people, with the peripheral biomarkers and behavioral phenotypes, which can.
Our animal model of PTSD employs restraint and tail shocks repeated for three continuous days - the inescapable tail-shock model (ITS) in rats. This ITS model mimics the pathophysiology of PTSD 17, 7, 4, 10. We and others have verified that the ITS model induces behavioral and neurobiological alterations similar to those found in PTSD subjects 17, 7, 10, 9. Specifically, these stressed rats exhibit (1) a delayed and exaggerated startle response appearing several days after stressor cessation, which given the compressed time scale of the rat's life compared to a humans, corresponds to the one to three months delay of symptoms in PTSD patients (DSM-IV-TR PTSD Criterian D/E 13), (2) enhanced plasma corticosterone (CORT) for several days, indicating compromise of the hypothalamopituitary axis (HPA), and (3) retarded body weight gain after stressor cessation, indicating dysfunction of metabolic regulation.
The experimental paradigms employed for this model are: (1) a learned helplessness paradigm in the rat assayed by measurement of acoustic startle response (ASR) and a charting of body mass; (2) microdissection of the rat brain into regions and nuclei; (3) enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for blood levels of CORT; (4) a gene expression microarray plus related bioinformatics tools 18. This microarray, dubbed rMNChip, focuses on mitochondrial and mitochondria-related nuclear genes in the rat so as to specifically address the neuronal bioenergetics hypothesized to be involved in PTSD.

We describe a rat model of post traumatic stress disorder (PTSD) that reveals the persistent alterations in neuroendocrine function and the delayed long-term, exaggerated fear response, characteristic of PTSD patients. The animal model and methods described here are useful for correlating biomarkers in brain nuclei, which are mechanistic but cannot be measured in patients, with biomarkers in peripheral white blood cells, which can.

Biomarker in einem Tiermodell für die Aufdeckung Neural, hämatologischen und Behavioral Korrelate der PTSD

Identification of biomarkers representing the evolution of the pathophysiology of Post Traumatic Stress Disorder (PTSD) is vitally important, not only for ...

NADH Fluorescence Imaging of Isolated Biventricular Working Rabbit Hearts

Since its inception by Langendorff1, the isolated perfused heart remains a prominent tool for studying cardiac physiology2. However, it is not well-suited for studies of cardiac metabolism, which require the heart to perform work within the context of physiologic preload and afterload pressures. Neely introduced modifications to the Langendorff technique to establish appropriate left ventricular (LV) preload and afterload pressures3. The model is known as the isolated LV working heart model and has been used extensively to study LV performance and metabolism4-6. This model, however, does not provide a properly loaded right ventricle (RV). Demmy et al. first reported a biventricular model as a modification of the LV working heart model7, 8. They found that stroke volume, cardiac output, and pressure development improved in hearts converted from working LV mode to biventricular working mode8. A properly loaded RV also diminishes abnormal pressure gradients across the septum to improve septal function. Biventricular working hearts have been shown to maintain aortic output, pulmonary flow, mean aortic pressure, heart rate, and myocardial ATP levels for up to 3 hours8.
When studying the metabolic effects of myocardial injury, such as ischemia, it is often necessary to identify the location of the affected tissue. This can be done by imaging the fluorescence of NADH (the reduced form of nicotinamide adenine dinucleotide)9-11, a coenzyme found in large quantities in the mitochondria. NADH fluorescence (fNADH) displays a near linearly inverse relationship with local oxygen concentration12 and provides a measure of mitochondrial redox state13. fNADH imaging during hypoxic and ischemic conditions has been used as a dye-free method to identify hypoxic regions14, 15 and to monitor the progression of hypoxic conditions over time10.
The objective of the method is to monitor the mitochondrial redox state of biventricular working hearts during protocols that alter the rate of myocyte metabolism or induce hypoxia or create a combination of the two. Hearts from New Zealand white rabbits were connected to a biventricular working heart system (Hugo Sachs Elektronik) and perfused with modified Krebs-Henseleit solution16 at 37 &deg;C. Aortic, LV, pulmonary artery, and left &amp; right atrial pressures were recorded. Electrical activity was measured using a monophasic action potential electrode. To image fNADH, light from a mercury lamp was filtered (350&plusmn;25 nm) and used to illuminate the epicardium. Emitted light was filtered (460&plusmn;20 nm) and imaged using a CCD camera. Changes in the epicardial fNADH of biventricular working hearts during different pacing rates are presented. The combination of the heart model and fNADH imaging provides a new and valuable experimental tool for studying acute cardiac pathologies within the context of realistic physiological conditions.

The objective is to monitor the mitochondrial redox state of isolated hearts within the context of physiologic preload and afterload pressures. A biventricular working rabbit heart model is presented. High spatiotemporal resolution fluorescence imaging of NADH is used to monitor the mitochondrial redox state of epicardial tissue.

NADH Fluoreszenz-Imaging von isolierten biventrikulären Arbeiten Kaninchenherzen

Since its inception by Langendorff1, the isolated perfused heart remains a prominent tool for studying cardiac physiology2. However, it is not well-suited ...

Identification of Disease-related Spatial Covariance Patterns using Neuroimaging Data

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain image data while rejecting lesser components (Figure 1). Applied directly to voxel-by-voxel covariance data of steady-state multimodality images, an entire group image set can be reduced to a few significant linearly independent covariance patterns and corresponding subject scores. Each pattern, termed a group invariant subprofile (GIS), is an orthogonal principal component that represents a spatially distributed network of functionally interrelated brain regions. Large global mean scalar effects that can obscure smaller network-specific contributions are removed by the inherent logarithmic conversion and mean centering of the data2,5,6. Subjects express each of these patterns to a variable degree represented by a simple scalar score that can correlate with independent clinical or psychometric descriptors7,8. Using logistic regression analysis of subject scores (i.e. pattern expression values), linear coefficients can be derived to combine multiple principal components into single disease-related spatial covariance patterns, i.e. composite networks with improved discrimination of patients from healthy control subjects5,6. Cross-validation within the derivation set can be performed using bootstrap resampling techniques9. Forward validation is easily confirmed by direct score evaluation of the derived patterns in prospective datasets10. Once validated, disease-related patterns can be used to score individual patients with respect to a fixed reference sample, often the set of healthy subjects that was used (with the disease group) in the original pattern derivation11. These standardized values can in turn be used to assist in differential diagnosis12,13 and to assess disease progression and treatment effects at the network level7,14-16. We present an example of the application of this methodology to FDG PET data of Parkinson's Disease patients and normal controls using our in-house software to derive a characteristic covariance pattern biomarker of disease.

Multivariate techniques including principal component analysis (PCA) have been used to identify signature patterns of regional change in functional brain images. We have developed an algorithm to identify reproducible network biomarkers for the diagnosis of neurodegenerative disorders, assessment of disease progression, and objective evaluation of treatment effects in patient populations.

Identification of Disease-bezogene räumliche Kovarianz Patterns mit Neuroimaging Daten

The scaled subprofile model (SSM)1-4 is a multivariate PCA-based algorithm that identifies major sources of variation in patient and control group brain ...

Permanent Cerebral Vessel Occlusion via Double Ligature and Transection

Stroke is a leading cause of death, disability, and socioeconomic loss worldwide. The majority of all strokes result from an interruption in blood flow (ischemia) 1. Middle cerebral artery (MCA) delivers a great majority of blood to the lateral surface of the cortex 2, is the most common site of human stroke 3, and ischemia within its territory can result in extensive dysfunction or death 1,4,5. Survivors of ischemic stroke often suffer loss or disruption of motor capabilities, sensory deficits, and infarct. In an effort to capture these key characteristics of stroke, and thereby develop effective treatment, a great deal of emphasis is placed upon animal models of ischemia in MCA.
Here we present a method of permanently occluding a cortical surface blood vessel. We will present this method using an example of a relevant vessel occlusion that models the most common type, location, and outcome of human stroke, permanent middle cerebral artery occlusion (pMCAO). In this model, we surgically expose MCA in the adult rat and subsequently occlude via double ligature and transection of the vessel. This pMCAO blocks the proximal cortical branch of MCA, causing ischemia in all of MCA cortical territory, a large portion of the cortex. This method of occlusion can also be used to occlude more distal portions of cortical vessels in order to achieve more focal ischemia targeting a smaller region of cortex. The primary disadvantages of pMCAO are that the surgical procedure is somewhat invasive as a small craniotomy is required to access MCA, though this results in minimal tissue damage. The primary advantages of this model, however, are: the site of occlusion is well defined, the degree of blood flow reduction is consistent, functional and neurological impairment occurs rapidly, infarct size is consistent, and the high rate of survival allows for long-term chronic assessment.

Permanent Cerebral Vessel Occlusion via Double Ligature and Transection

We describe a highly reproducible method for the permanent occlusion of a rodent major cerebral blood vessel. This technique can be accomplished with very little peripheral damage, minimal blood loss, a high rate of long-term survival, and consistent infarct volume commensurate with the human clinical population.

Permanent Cerebral Gefäßverschluss<em&gt; Über</em&gt; Double Blattschraube und Durchtrennung

Stroke is a leading cause of death, disability, and socioeconomic loss worldwide. The majority of all strokes result from an interruption in blood flow ...

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal fluctuations over time. Temporal Lobe Epilepsy (TLE) is the most common type of adult epilepsy and involves multiple brain networks. The default mode network (DMN) is involved in conscious, resting state cognition and is thought to be affected in TLE where seizures cause impairment of consciousness. The DMN in epilepsy was examined using seed based fcMRI. The anterior and posterior hubs of the DMN were used as seeds in this analysis. The results show a disconnection between the anterior and posterior hubs of the DMN in TLE during the basal state. In addition, increased DMN connectivity to other brain regions in left TLE along with decreased connectivity in right TLE is revealed. The analysis demonstrates how seed-based fcMRI can be used to probe cerebral networks in brain disorders such as TLE.

The Default Mode Network (DMN) in Temporal Lobe Epilepsy (TLE) is analyzed in the resting state of the brain using seed-based functional connectivity MRI (fcMRI).

Netzwerkanalyse des Default Mode Netzwerk mit Functional MRI-Konnektivität in Temporallappen-Epilepsie

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal ...

Collection and Extraction of Saliva DNA for Next Generation Sequencing

The preferred source of DNA in human genetics research is blood, or cell lines derived from blood, as these sources yield large quantities of high quality DNA. However, DNA extraction from saliva can yield high quality DNA with little to no degradation/fragmentation that is suitable for a variety of DNA assays without the expense of a phlebotomist and can even be acquired through the mail. However, at present, no saliva DNA collection/extraction protocols for next generation sequencing have been presented in the literature. This protocol optimizes parameters of saliva collection/storage and DNA extraction to be of sufficient quality and quantity for DNA assays with the highest standards, including microarray genotyping and next generation sequencing.

DNA extraction from saliva can provide a readily available source of high molecular weight DNA, with little to no degradation/fragmentation. This protocol provides optimized parameters for saliva collection/storage and DNA extraction to be of sufficient quality and quantity for downstream DNA assays with high quality requirements.

Sammlung und Extraktion von DNA-Speichel für Next Generation Sequencing

The preferred source of DNA in human genetics research is blood, or cell lines derived from blood, as these sources yield large quantities of high quality ...

Method of Isolated Ex Vivo Lung Perfusion in a Rat Model: Lessons Learned from Developing a Rat EVLP Program

The number of acceptable donor lungs available for lung transplantation is severely limited due to poor quality. Ex-Vivo Lung Perfusion (EVLP) has allowed lung transplantation in humans to become more readily available by enabling the ability to assess organs and expand the donor pool. As this technology expands and improves, the ability to potentially evaluate and improve the quality of substandard lungs prior to transplant is a critical need. In order to more rigorously evaluate these approaches, a reproducible animal model needs to be established that would allow for testing of improved techniques and management of the donated lungs as well as to the lung-transplant recipient. In addition, an EVLP animal model of associated pathologies, e.g., ventilation induced lung injury (VILI), would provide a novel method to evaluate treatments for these pathologies. Here, we describe the development of a rat EVLP lung program and refinements to this method that allow for a reproducible model for future expansion. We also describe the application of this EVLP system to model VILI in rat lungs. The goal is to provide the research community with key information and &#8220;pearls of wisdom&#8221;/techniques that arose from trial and error and are critical to establishing an EVLP system that is robust and reproducible.

Method of Isolated Ex Vivo Lung Perfusion in a Rat Model: Lessons Learned from Developing a Rat EVLP Program

Ex-Vivo Lung Perfusion (EVLP) has allowed lung transplantation in humans to become more readily available by enabling the ability to assess organs and expand the donor pool. Here, we describe the development of a rat EVLP program and refinements that allow for a reproducible model for future expansion.

Methode Isolated<em&gt; Ex vivo</em&gt; Lung Perfusion in einem Rattenmodell: Lehren aus Entwicklung einer Ratte EVLP Programm gelernt

The number of acceptable donor lungs available for lung transplantation is severely limited due to poor quality. Ex-Vivo Lung Perfusion (EVLP) has allowed ...