I metodi EEG vengono applicati per estrarre biomarcatori delle disfunzioni cerebrali. L'attenzione si concentra sui potenziali (ERP) multicanale registrati in un'attività GO/NOGO cued. Gli artefatti non cerebrali vengono corretti e gli ERP vengono confrontati con i dati normativi. Gli esempi riguardano biomarcatori per la diagnosi di ADHD e la previsione della risposta ai farmaci.
Le diagnosi neuropsichiatriche come l'ADHD si basano su metodi soggettivi come interviste, scale di valutazione e osservazioni. C'è la necessità di più integratori a base di cervello. Farmaco stimolante è il trattamento più comune per ADHD. Finora non sono stati riportati predittori di risposta clinicamente utili. Lo scopo di questo documento è descrivere i metodi basati su EEG che applichiamo per estrarre potenziali biomarcatori per la disfunzione cerebrale. Esempi riguardano biomarcatori per ADHD pediatrico, e la previsione della risposta dei farmaci. L'accento è posto in particolare sui potenziali correlati agli eventi (ERP).
Un EEG diciannove canali viene registrato durante un'attività di 3 min aperti agli occhi, un compito chiuso a 3 min e un'attività GO/NOGO visiva cued di 20 min (VCPT). Gli ERP vengono registrati durante questa attività. L'obiettivo del protocollo ERP è quello di estrarre biomarcatori di presunte disfunzioni cerebrali che distinguono in modo significativo tra un gruppo di pazienti e controlli sani. Il protocollo include la registrazione durante le condizioni standard e la correzione degli artefatti. Le onde ERP possono essere utilizzate o trasformate in componenti latenti. I componenti del gruppo di pazienti vengono confrontati con i controlli, componenti empaneifici che, se confrontati, mostrano dimensioni degli effetti relativamente elevate. I sottogruppi dei pazienti vengono selezionati sulla base dell'analisi del cluster nello spazio dei componenti. La procedura di trattamento (come farmaci, tDCS o protocollo di neurofeedback) può essere applicata e si osservano i cambiamenti nei componenti relativi al trattamento nei sottogruppi, formando la base per le raccomandazioni cliniche.
I metodi descritti sono stati applicati in uno studio di 87 pazienti pediatrici di ADHD. L'indice della risposta ai farmaci ha discriminato in modo significativo tra i soccorritori e i non rispondenti con una grande dimensione dell'effetto clinicamente significativa (d - 1,84). In uno studio in corso confrontando i bambini ADHD con i controlli corrispondenti, diverse variabili discriminano in modo significativo tra i pazienti e i controlli. L'indice globale supererà il valore di 0,00. d I metodi basati sull'EEG qui descritti potrebbero essere clinicamente significativi.
Nel 2008, avviato dal NIMH, è stato pubblicato il progetto1 Research Domain Criteria (RDoC), con l'obiettivo di trovare un quadro biologicamente valido per la comprensione dei disturbi mentali. Nel 2013, la Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti ha approvato il primo biomarcatore a base EEG di ADHD per aiutare a valutare l'ADHD nei pazienti dai 6 ai 17 anni di età. Il sistema NEBA (Neuropsychiatric EEG-Based Assessment Aid) registra EEG per 15-20 min. Si basa sul calcolo del rapporto theta/beta trovato per essere più alto nei bambini e negli adolescenti con ADHD rispetto ai bambini in genere in via di sviluppo2. Pubblicazioni recenti trovano che questo rapporto non cattura tutti ADHD3.
Un gran numero di pubblicazioni in neuroscienze cliniche dimostrano che il controllo cognitivo alterato rappresenta una caratteristica comune di molti disturbi psichiatrici tra cui ADHD, schizofrenia, depressione, e OCD4,5. Teoricamente, il controllo cognitivo consiste in operazioni ipotetiche che consentono alle persone di adattarsi in modo flessibile agli obiettivi e ai contesti. Sono state descritte due diverse categorie di controllo cognitivo, controllo proattivo e reattivo,6. Il nostro obiettivo principale è la modalità reattiva del controllo cognitivo. Il controllo cognitivo proattivo include la memoria di lavoro (ad esempio, mantenere eventi sensoriali e motori per secondi). Il controllo cognitivo reattivo include il monitoraggio, il rilevamento del conflitto7,8e l'inibizione dell'azione (per la revisione vedere9,10).
Il paradigma GO/NOGO è sensibile al controllo cognitivo11,12,13,14,15. Gli stimoli GO provocano fluttuazioni positive dalle aree cerebrali parietali. (P3 GO). Le onde positive N2 e P3 NOGO distribuite anteriormente, provocate dagli stimoli NOGO, sono associate al rilevamento di inibizioni di conflitto e azione16,17,18,19. L'onda N2 è stata intesa come un indicatore di inibizione dell'azione, ma la ricerca aggiornata mostra che l'onda N2 è associata a stimoli GO poco frequenti e rilevamento del conflitto20. L'inibizione dell'azione è collegata all'onda NoGO P3 nei siti frontali-centrali.
La dicotomia N2/P3 potrebbe non essere corretta. È stato messo in discussione dal fatto che le ondate di ERP, in particolare quelle che rappresentano il controllo cognitivo, sono somme di diverse fonti che possono sovrapporsi in luoghi e tempo14,21.
Per districare le fonti delle onde ERP, sono stati utilizzati diversi metodi di separazione della sorgente cieca15,22,,23,24. Negli studi presso l'Istituto del Cervello Umano, San Pietroburgo, onda N2d NOGO è stato decomposto. Sono stati rilevati componenti nascosti. Questi componenti avevano topografie distinte e significati funzionali. Solo uno di essi è stato associato al rilevamento del conflitto14,15,25,26. Nella maggior parte degli studi per adulti di ADHD, P3 NOGO è più piccolo rispetto ai controlli sani corrispondenti27,28,29,30,31,32.
Le operazioni cerebrali che si svolgono durante i compiti di controllo cognitivo non sembrano essere spiegate correttamente dalla dicotomia N2/P3 quando gli ERP nei paradigmi GO/NOGO vengono analizzati14,15. Sono stati utilizzati diversi approcci che mirano a districare i componenti nascosti dalle onde ERP (per la revisione si veda21). Alcuni studi hanno utilizzato l'analisi indipendente dei componenti (ICA) per gli ERP in gruppi di pazienti come pazienti con schizofrenia29e adulti con ADHD33,34, cercando di discriminare i pazienti dai controlli senza diagnosi.
In (Yeredor, 2010,25 p.75), viene suggerito e adattato un nuovo metodo per gli ERP. È un metodo di separazione della sorgente cieca, basato su una procedura di diagonalizzazione articolare di matrici di intercostamento. Per studiare i significati funzionali di tali componenti latenti applicando questo metodo nel paradigma GO/NOGO cued, è stato recentemente implementato uno studio dell'Istituto del Cervello Umano26. In questo studio le operazioni di inibizione dell'azione e le operazioni di rilevamento dei conflitti sono state manipolate in modo indipendente dalle modifiche del compito GO/NOGO cued. È stato trovato un componente nascosto, che riflette il rilevamento del conflitto. Una risposta simile a N2 e topografia frontale caratterizzano questo componente35. Negli studi che richiedono l'inibizione delle azioni preparate è stata osservata una topografia centrale e una risposta simile a P3.
In questa pubblicazione gli studi riportati hanno utilizzato il metodo ERP tradizionale. L'applicazione dell'ICA, o la procedura di diagonalizzazione congiunta delle matrici di interscostamento25 (pagina 75) non è stata finora effettuata. In generale, i risultati basati sui diversi metodi sono d'accordo tra loro, ma i metodi per scoprire componenti latenti sembrano essere più puramente associati a funzioni neuropsicologiche distinte. Lo scopo di questo documento è quello di offrire una descrizione dettagliata del metodo WinEEG. L'attenzione è rivolta agli ERP, ma gli spettri EEG e i dati comportamentali dell'attività GO/NOGO sono inclusi anche negli studi descritti per illustrare il metodo WinEEG.
L'attrezzatura descritta nel protocollo è eticamente approvata dalle autorità ospedaliere e viene utilizzata per scopi clinici. Il Comitato regionale per l'etica della ricerca medica ha approvato i progetti descritti.
1. Hardware e software per la registrazione eSP
2. Competenza e istruzione
3. Informare i pazienti/partecipanti
4. Creazione dei file di dati EEG
NOTA: WinEEG ha i propri database incorporati separatamente per l'archiviazione di file EEG non elaborati (estensione - .eeg), spettri EEG (estensione - .spec) e file ERP (estensione - .erp). I database vengono creati automaticamente e inizialmente memorizzati nelle cartelle WinEEG/data, WinEEG/spec e WinEEG/erp.
5. Preparazione dell'apparecchiatura
6. Iscrizioni di "occhi chiusi" e "occhi aperti"
7. Preparativi per le registrazioni EEG nell'attività GO/NOGO cued
Figura 1: VCPT: Test delle prestazioni continue visive. Figura 1 mostra le quattro condizioni del VCPT. Cento prove di ogni condizione sono presentate in modo casuale. Il tempo totale di test è di 20 min. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
8. Registrazioni di eEG e pressione dei pulsanti in condizioni di attività
9. Fine della registrazione
10. Pulizia
11. Pre-elaborazione del record EEG
NOTA: nel software HBIdb sono disponibili tre diversi montaggi di elettrodi. Sono: riferimento orecchie collegate (etichettato come Rif), riferimento medio comune (etichettato come Av) e riferimento medio locale (etichettato come Aw). Selezionare montaggio dall'elenco Montaggio nel menu SETUP. EEG viene registrato in Ref. Change to Av prima di iniziare la correzione artefatto.
12. Spettri EEG computing
Figura 2: Spettri EEG di calcolo. Per calcolare gli spettri: fare clic su Analisi Spettrale. Se le impostazioni sono corrette, viene visualizzata l'immagine illustrata nella figura 2. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Spettri EEG con 19 elettrodi. La figura 3 mostra gli spettri EEG in 19 siti. L'asse x è la frequenza da 0 a 30 Hz. L'asse y è la potenza inV 2. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
13. Potenziale correlato agli eventi di calcolo (ERP)
NOTA: i potenziali correlati agli eventi (ERP, Event Related Potentials) sono calcolati da una procedura di media. Sono incluse solo le prove corrette. Gli ERP vengono calcolati dopo il completamento della pre-elaborazione descritta in precedenza. Il gold standard per l'elaborazione degli ERP è quello di mantenere il numero delle prove medie superiori a 50.
Figura 4: Parametri dei calcoli ERP. Nella figura 4 sono illustrati i componenti ERP a-a GO (verde) e a-p NOGO (rosso) in 19 siti. L'intervallo di tempo è da 1400 ms a 2100 ms. A-a GO è più chiaramente visto al sito Pz e a-p NOGO a Cz. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
14. Registrazione e confronto dei dati comportamentali in VCPT
15. Confronto tra i potenziali correlati agli eventi (ERP) e la base di dati di riferimento
NOTA: L'intervallo di tempo di interesse per il confronto è definito digitando i numeri corrispondenti nel menu: Intervallo di tempo da (ms), Durata (ms). Gli ERP possono essere presentati in modo selettivo per alcune categorie di prove (ad esempio a-a GO, a-p NOGO, p-p, p-h) selezionando il grafico corrispondente dal menu Gruppi attivi nella parte superiore della finestra ERP.
Previsione della risposta dei farmaci in ADHD pediatrico
ADHD è un disturbo neuropsichiatrico comune dell'infanzia36. È caratterizzato da sintomi di disattenzione accompagnati da sintomi di iperattività e impulsività. I disturbi a scuola, a casa e al tempo libero sono comuni. Nei bambini in età scolare, la prevalenza stimata è dal 5% al 7%. Le comorbilità sono comuni. Il trattamento medico, utilizzando stimolanti a base di metilfenidato (MPH) o dextroamphetamine (DEX), sono ampiamente utilizzati. Effetti positivi dei farmaci stimolanti (riduzioni in irrequietezza, iperattività e impulsività e miglioramento dell'attenzione) sono segnalati nel 70% dei pazienti. Il passaggio da un farmaco basato su MPH a DEX può aumentare gli effetti positivi all'80%37,38. I circuiti frontali sembrano essere attivati dagli stimolanti39.
Non esiste una definizione generalmente accettata di una risposta farmacopera che sia clinicamente significativa. L'applicazione di scale di valutazione, confrontando i punteggi di base con i punteggi sui farmaci, è il metodo più comunemente usato. In alcuni studi, una riduzione del 25% o 50% dei punteggi viene utilizzata come definizione di risposta. In altri studi, punteggi non superiori a 1 SD sopra la media della popolazione sono utilizzati40,41. Clinicamente, viene utilizzata una decisione globale basata su tutti i dati disponibili pertinenti. Valutare gli effetti collaterali, come la perdita di appetito, insonnia, aumento dell'irritabilità, o ansia, è importante37,42.
L'uso delle scale di valutazione può essere criticato per diversi motivi. Piccole correlazioni (0,30-0,50) tra i punteggi degli insegnanti e dei genitori sono riportate in diversi studi48. La ricerca di predittori clinicamente utili di risposta è motivata da un gran numero di non-rispondenti, informatori che non sono d'accordo, e il fatto che tutti possono avere alcuni effetti modesti di una migliore attenzione quando vengono utilizzate piccole dosi di stimolanti. La ricerca pubblicata sui predittori di risposta includono sottotipo ADHD, demografia, disturbi comorbidi, variabili genetiche, punteggi su scale di valutazione, risultati di test neuropsicologici e variabili EEG/ERP43,44,45,46. La nostra pubblicazione 201647 riassume gli studi che hanno applicato i Giri al fai clic sui torp per prevedere la risposta ai farmaci.
Negli studi precedenti, analizziamo i dati d dell'attività GO/NOGO visiva cued (ad esempio, dati dei test di attenzione, spettri EEG e ERP). In uno studio, abbiamo trovato 3 variabili che contribuiscono in modo significativo alla previsione degli effetti collaterali. Queste variabili sono state combinate in un indice che è stato considerato clinicamente significativo42. In uno studio sugli effetti clinici, applicando gli stessi metodi, l'indice di previsione è stato anche considerato clinicamente utile48. Gli effetti di una singola dose di farmaci stimolanti sui soccorritori di farmaci (RE) e non-rispondenti (non-RE) è stato studiato in un terzo studio47. La procedura di test è stata completata due volte, il primo test senza farmaci e il secondo test un'ora dopo aver ricevuto una dose di prova. Sulla base di scale di valutazione e interviste dopo uno studio di 4 settimane sui farmaci, i pazienti sono stati classificati come RE o non-RE. Il nostro obiettivo era sui cambiamenti nei Test ERP cognitivi e nei punteggi dei test di attenzione. Abbiamo scoperto che gli effetti sul componente P3 NOGO erano significativamente diversi nei due gruppi, con un effetto di grandi dimensioni (d : 1,76). Un aumento significativo dell'ampiezza del componente è stato visto nelle RE ma non nei non-RE.
Nel nostro ultimo studio, abbiamo sviluppato due indici globali, uno per la previsione dei guadagni clinici e uno per la previsione degli effetti collaterali. Come descritto in precedenza abbiamo combinato le variabili che hanno discriminato in modo significativo tra i gruppi confrontati con una dimensione di effetto modesto o grande. Ogni variabile è stata ponderata in base alle dimensioni dell'effetto. Abbiamo esaminato le variabili di tutti e tre i domini WinEEG: spettri EEG, ERP e comportamento. Sono state combinate le seguenti variabili: Test 1: ampiezza P3NOGO e rapporto theta/alpha; differenze tra Test 2 e Test 1: errori di omissione, variabilità del tempo di reazione, variazione negativa contingente (CNV) e ampiezza P3NOGO. La dimensione dell'effetto della scala globale è stata di 1,86. d L'accuratezza era 0,92. La previsione degli effetti collaterali si basava su 4 variabili: Test 1: RT, Test 2: componente di novità, frequenza di picco alfa e cambiamenti del tempo di reazione (Test 2 - Test 1). La scala globale d era 1,08 e la precisione era 0,7849.
Alcuni risultati preliminari
In uno studio in corso, confrontiamo un gruppo di 61 pazienti con ADHD di età 9-12 anni e un gruppo di 67 controlli sani abbinati all'età (HC). Le analisi statistiche finali non sono state finora completate. Qui di seguito presentiamo i risultati preliminari ottenuti dalla valutazione WinEEG.
Comportamento, il gruppo ADHD ha mostrato un modello di disattenzione con statisticamente (a p<0.001) più errori di omissione rispetto al gruppo di controlli sani (HC) (13,7% vs. 4.8%) accompagnate da un modello di ritenzioni espresso in una variabilità statisticamente superiore (p<0.001) del tempo di reazione (151 ms contro 125 ms).
I principali risultati del confronto delle forme d'onda ERP tra i due gruppi sono illustrati nella Figura 5 e Figura 6. Figura 5 dimostra i correlazioni ERP di disfunzione del controllo cognitivo proattivo nel gruppo ADHD. Due indici di controllo cognitivo proattivo (P3 cue wave e cnV wave) sono ridotti nel gruppo ADHD rispetto al gruppo HC. Figura 6 dimostra i correlazioni ERP di disfunzione del controllo cognitivo reattivo nel gruppo ADHD. Due indici di controllo cognitivo reattivo (N2 NOGO e P3 NOGO) sono ridotti nel gruppo ADHD rispetto al gruppo HC.
Figura 5: Grand media modelli di onde ERP (a) e le mappe corrispondenti (b) nel controllo cognitivo proattivo in ADHD e gruppi di controllo sano (HC). (a) ERP misurati al P3 nel gruppo ADHD (linea verde) e nel gruppo HC (linea rossa) e la loro differenza (ADHD-HC) onda (linea blu). Le barre verticali blu sotto le curve indicano il livello di significatività statistica della differenza (barre piccole - p<0,05, barre centrali - p<0.01, barre grandi - p<0.001). Le frecce indicano le onde classiche - P3 cue e CNV (variazione negativa contingente). (b) Mappe al massimo delle ampiezza delle onde P3 e CNV per i due gruppi. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6: Grandi modelli di onde ERP medie (a) e le mappe corrispondenti (b) nel controllo cognitivo reattivo in ADHD e gruppi di controllo sano (HC). (a) ERP misurati al gruppo Fz e Cz ADHD (linea verde) e al gruppo HC (linea rossa) e alla loro differenza (ADHD-HC) (linea blu). Le barre verticali blu sotto le curve indicano il livello di significatività statistica della differenza (piccole barre - p<0,05, barre centrali - p<0.01, barre grandi - p<0.001). Le frecce indicano le onde classiche - N2 NOGO e P3 NOGO. (b) Mappe al massimo delle ampiezza delle onde N2 NOGO e P3 NOGO per i due gruppi. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Come si può vedere il gruppo ADHD mostra ipo-funzionamento di più operazioni di controllo cognitivo. Queste operazioni si verificano in intervalli di tempo diversi e in posizioni spaziali diverse. Un paziente in particolare potrebbe avere un solo ipo-funzionamento che indica la fonte del disturbo individuale e le modalità della sua correzione.
Significato clinico
Per calcolare un biomarcatore clinicamente utile per una diagnosi eterogenea come ADHD, diverse variabili che differiscono in modo significativo tra ADHD e controlli devono essere combinati. La dimensione dell'effetto (d) di un indice deve essere al di sopra di d : 8. Un importante passo successivo sarà l'applicazione di questo indice quando adHD viene confrontato con i controlli clinici.
Le diagnosi in psichiatria si basano sul comportamento osservato. Nella maggior parte dei casi, un numero specificato di sintomi deve essere osservato in ambienti diversi per 6 mesi o più. Una parte importante del processo diagnostico consiste nell'escludere l'eziologia somatica. Inoltre, devono essere prese in considerazione altre diagnosi psichiatriche. Molto spesso i sintomi di interesse possono far parte di un'altra categoria diagnostica. Se diversi sintomi si sovrappongono ad altri disturbi, il medico deve decidere se questo secondo disturbo è una diagnosi comorbida o differenziale.
Gli strumenti clinici disponibili sono interviste diagnostiche, scale di valutazione, storia medica e dello sviluppo, test psicologici e osservazioni dirette. La maggior parte di questi metodi sono abbastanza soggettivi; fortemente influenzata dall'informatore e dal professionista. Le scale di valutazione dei genitori e degli insegnanti di solito mostrano correlazioni piuttosto modeste (r - 0,3 - 0,5).
Nei risultati rappresentativi, sosteniamo che i meccanismi sottostanti in ADHD probabilmente differiscono da paziente a paziente. La mancanza di comprensione (linguaggio), i problemi di auto-motivazione, la sensibilità ai distrattori esterni, ecc. possono tutti portare a sintomi di disattenzione. I metodi basati sull'EEG descritti in questo documento possono aiutare a risolvere alcune di queste sfide. Il problema delle interpretazioni soggettive è assente. I metodi ERP descritti sembrano rivelare operazioni psicologiche sottostanti come la memoria di lavoro, l'inibizione dell'azione, il monitoraggio, la preparazione della risposta, ecc. che coinvolgono strutture cerebrali specifiche. I deficit in questi meccanismi non sono limitati a categorie diagnostiche specifiche. Crediamo che in futuro, il trattamento (medicazione, neurofeedback, allenamento cognitivo, tDCS, ...) si concentrerà su tali operazioni cognitive e/o emotive e sui loro meccanismi cerebrali sottostanti e non sulle attuali categorie diagnostiche.
Lo scopo di una diagnosi è quello di determinare i migliori trattamenti. Per valutare gli effetti del trattamento, i miglioramenti auto-riferiti e osservati sono ovviamente decisivi. Tali rapporti possono in una certa misura rappresentare effetti placebo, tuttavia, e dovrebbero essere supportati dalla normalizzazione (parziale) delle disfunzioni cerebrali sottostanti riflessa ad esempio nei cambiamenti nei componenti ERP. Questa combinazione di misure soggettive e oggettive degli effetti del trattamento è importante sia in clinica che in ricerca.
Per motivi come quelli di cui sopra, non sorprende che le persone con le stesse diagnosi spesso non rispondano agli stessi trattamenti medici. Nella medicina personalizzata le diagnosi sono integrate con misure empiricamente basate sulla previsione della risposta per individuare il miglior trattamento per il singolo paziente. In questo articolo abbiamo descritto la nostra ricerca sulla previsione della risposta di farmaci stimolanti in ADHD pediatrico. Trovare predittori affidabili di risposta positiva ai farmaci antidepressivi è forse ancora più importante in quanto il tempo necessario per valutare le risposte è lungo, così come il periodo di titolazione. Le procedure descritte in questo documento potrebbero contribuire alla ricerca basata su EEG ed ERP in corso sulla previsione degli effetti dei farmaci nella depressione53.
I metodi basati sull'EEG descritti non sono invasivi e convenienti e adatti sia alla ricerca che al lavoro clinico.
Ogrim G. non ha nulla da rivelare. Kropotov J.D. era il capo del laboratorio presso l'Istituto del Cervello Umano, San Pietroburgo quando e dove è stato sviluppato il programma WinEEG. Non ha interessi economici nel sistema.
Nessuno.
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