JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR). FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Özet

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

Giriş

Schizophrenia is a neurodevelopmental disorder with a known genetic component1,2 and with symptoms including deficits in both executive and emotional processing3,4. First-degree relatives are thought to be at an increased risk of developing schizophrenia, and have been shown to share some of these same neurocognitive deficits in both cognitive and social-emotional domains5. We therefore expect that brain activity in regions associated with executive and emotional processing may be altered in at-risk family members preceding the onset of clinical symptoms.

Previous studies have indicated that both adults with schizophrenia and adults at familial high risk show aberrant activity within executive and emotional processing networks; however it remains unclear how these changes come about during development. Demonstrating that these changes occur early in life will be a critical first step in understanding the pathophysiology of the disorder. Therefore, this study utilizes an emotional oddball paradigm during functional MRI (fMRI) scanning in order to measure brain activity during the completion of a task that requires both executive and emotional processing in adolescents who are at risk for developing schizophrenia. Oddball paradigms are frequently used to examine the function of fronto-striate circuitry in schizophrenia6 and in individuals with familial high risk7 by measuring selective attention processes allocated to task-relevant target stimuli. Here, a standard oddball task has been modified to include task-irrelevant aversive and neutral stimuli that have been shown to elicit changes in brain activity in patients with schizophrenia8.

This paper measures functional differences between healthy adolescents and adolescents at high familial risk for schizophrenia using an emotional oddball task. The task design is similar to that used by Fichtenholtz and colleagues9, but the selection of aversive emotional images has been modified to be appropriate for children between the ages of 9-18. The use of this task during functional MRI allowed for the identification of specific brain regions that showed patterns of hyperactivation and hypoactivation in children and adolescents with FHR for schizophrenia, in addition to age-related changes in neural activity during adolescent development.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protokol

Chapel Hill - Bu çalışma sırasında kullanılan araştırma teknikleri kurumsal inceleme kurulları Duke Üniversitesi (KİK) ve Kuzey Carolina Üniversitesi tarafından onaylanmıştır.

1. Görüntüleme Görev Tasarımı

  1. Daha fazla sıklıkta standart uyaranlara (şifreli görüntüler) bir dizi içinde nadir hedef uyaranlar (daire) sunan bir olay tabanlı davranışsal bir görev oluşturun. Görevin bir şeması, Şekil 1 'de gösterilmiştir. CIGAL yazılımı 10 kullanılarak görevi sunulması.

figure-protocol-615
Görev Tasarımı Şekil 1. şematik. Bu rakam izni ile, Hart ve ark., 20 modifiye edilmiştir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

  1. Olarak Seçcaydırıcı stimuli et ve Uluslararası Duyuşsal Resim Sistem veritabanı (IAPS) nötr uyaranlar bir dizi. IAPS görüntüleri uyarılma ve değerlik 11 seviyelerini yansıtmak amacıyla 1-9 arasında bir ölçekte derecelendirilir. Yüksek sayılar daha olumlu değerlik ve uyarılma gösterir. Bu tür yılan, örümcek, ya da diğer hayvanların resimleri gibi yaşına uygun çalışma grubuna görüntülerin bir dizi seçin.
    Not: Bu çalışma için kullanılan görev ilgisiz caydırıcı uyaranlar görüntüler 3.38 (SD = 1.78) ve 6.14 (SD = 2.08), ortalama uyarılma oylaması ortalama değerlik puanı vardı. Nötr uyaranlar görüntüler 6.21 (SD = 0.26) ve 3.72 (SD = 2.15), ortalama uyarılma oylaması ortalama değerlik vardı.
  2. Görüntüleri 500 milisaniye ile 1500 milisaniye boyunca bir sözde rastgele sırayla sunulmuştur şekilde program görev komut arası uyaran aralığı anlamına gelir. Mevcut hedef uyaranlara ve görev-ilgisiz nötr görüntüler yok daha sık her 15 sn ve uyaranların her biri yaklaşık% 4 yapmak. Jihemodinamik tepki fonksiyonu daha iyi çözünürlük sağlamak amacıyla tter olay başlangıçlı kez.
  1. Görüntülerin 8 setleri, katılımcılar 8 ishal boyunca 40 hedefler ve 40 görev ilgisiz nötr görüntüleri toplam sunulmaktadır şekilde 8 fonksiyonel çalışır her biri için bir tane oluşturun.

2. Katılımcı Kurulum ve Tarama

  1. Psikoz ailesel yüksek risk altındadır sağlıklı kontrol birey ya ya olan 9 yaş ve 18 arası çocuklar ve gençler askere.
    1. Sağlıklı bireyler psikiyatrik hastalığı olan herhangi bir psikiyatrik hastalıkları veya herhangi birinci dereceden aile üyeleri olduğundan emin olun. Ailesel risk katılımcılar şizofreni, en az bir birinci derece akrabası (ebeveyn ya da kardeş) sahip olduğundan emin olun. Birinci derece akrabalarda diğer psikiyatrik hastalıkların varlığı için onları dışlamak etmeyin.
    2. Ailesel risk grubu katılımcı ile yaş ve cinsiyet maç sağlıklı katılımcılars.
  2. , Küçükler için 18 yaşın üzerindeki katılımcıların bilgilendirilmiş onam Edinme ebeveyn / yasal vasileri bilgilendirilmiş onam kazanır. Ayrıca, çalışmada yer alıyor küçüklerin yazılı onayı kazanır.
  3. Çevre ile onları tanımak için bir sahte MRI tarayıcı katılımcıları yerleştirin. Tarayıcı gürültü bir ses kaydı oynayın ve onlara görev talimatları anlamak sağlamak amacıyla davranışsal görevin uygulama çalıştırmak tamamlamak zorunda.
  4. MRG Tarayıcı katılımcıyı yerleştirin ve gerekli beyin taramaları yerelleştirme ve / veya anatomik görüntüler elde.
  5. MRI güvenli giriş kutusu kullanarak, tüm hedef uyaranlar ve diğer tüm uyaranlara kendi orta parmak ile başka bir düğme yanıt kendi parmağı ile tek bir düğmeye basın katılımcıların söyleyin.
  6. FMRI taraması sonrasında, katılımcıların bir alt gelen çalışmada kullanılan görüntüler için uyarılma ve değerlik öznel derecelendirme toplamak. Current çalışması 15 kontroller ve ailesel yüksek riskli 13'ten derecelendirme aldı.

3. Görüntü Alma

  1. 3,0 Tesla MR tarayıcıya yerleştirin katılımcılar. TE; 5,16 msn: 2.04 msn; FOV: Birincisi, (TR bir şımarık degrade hatırlattı edinme darbe dizisi kullanarak anatomik T1-kontrast görüntünün coplanar bir 3D de dahil olmak üzere yapısal görüntüleri bir dizi elde 24 cm; görüntü matrisi: 256 × 256; Ayaklı Açısı: 20; Voksel boyutu: 0.94 mm x 0.94 mm mm 1.9 x, 68 eksenel dilim).
  2. Tam beyin kapsama ile bir gradient eko eko-planar görüntüleme sekansı kullanılarak fonksiyonel görüntüleme veri almak (TR: 2000 msn; TE: 27 ms; FOV: 24 cm; görüntü matrisi: 64 × 64; Angle flip: 60; Voksel boyutu: 3.75 mm 3.8 mm × 3.75 mm ×; 34 kesitler) böylece beyin aktivitesi davranışsal görevin yerine getirilmesi sırasında ölçülebilir. Davranışsal görevin her çalışması için bu görüntüleme sırasını çalıştırın. Her çalışma 120 görüntüleme zaman noktalarında oluşmalıdır.
  3. Ta Günümüzesk 8 fonksiyonel çalıştırır, her biri yaklaşık 4 dakika süren.

4. Analiz

  1. Görüntü Önişleme: FSL 12 Open fMRI Uzman Analiz Aracı (FEAT). Birinci düzey analiz ve Ön istatistikleri seçin.
    1. "Veri" sekmesinde, giriş görüntülerin sayısını seçin ve işlemek için gidiyoruz MR görüntülerinin her yolunu girin. Çıktı dizini ayarlayın. Toplam hacimleri, atılan satın alma sayısını ve TR giriniz.
    2. "Pre-stats" sekmesinde, 5 mms için MCFLIRT, FWHM yumuşatma Spatial Hareket düzeltme ayarlayın ve "Dilim zamanlama düzeltme". "BAHİS beyin çıkarma" ve "Highpass" zamansal filtreleme seçin, ancak B0 unwarping seçmeyin (bir degrade alan harita var uness) ya da "Ben normaization ntensitiy." 12,14.
    3. "Kayıt" sekmesinde, "Ana STRU seçinctural görüntü ".. deneğin kafatası elimden T1-ağırlıklı görüntüde yolunu girin, en az 6 DOF ile doğrusal, normal aramayı kullanın. Standart uzay onay kutusunu işaretleyin. MNI atlas yansımasının yolunu girin. Normal, doğrusal kullanın 12 serbestlik dereceli. Basın Git arayın.
    4. X, Y fazla 3 mm kafa hareketi, ya da Z yönlerinin katılımcılara hariç.
  2. Seviye 1: Tek bir çalışma içinde görev koşulları arasında veri karşılaştırın. Açık FEAT. "Birinci düzey analizi" ve "Stats + Post-istatistikleri" ni seçin.
    1. Veri sekmesinde, girişlerin sayısını ayarlamak ve MR görüntülerinin her yolunu girin. . "Çıktı dizini" için bir yol girin "Toplam hacimleri", atılan satın almaların sayısı ve TR giriniz.
    2. "Stats" sekmesinde, "Use FİLM prewhitening" onay kutusunu seçin 16. "Tam bir model basın setup "düğmesine basın. Görev koşullarına sayısı "orijinal EVs Sayısı" olarak ayarlayın. Her durum için, Konvolusyon "açılır menüsünden 17,18" Çift-Gama İHÖ'ye "temel şekli açılır menüsünden ve gelen" Özel (3 sütun biçimini) "seçeneğini seçin ve görev zamanlamasını içeren bir metin dosyasını seçin.
      1. Verilen bir tür her "olay" için bir giriş ile 3 sütunlarda Bu metin dosyasını biçimlendirin. İlk sütun, ikinci (saniye cinsinden) içermelidir (saniye olarak) başlama zamanı içermelidir ve üçüncü olgu, ağırlık içermelidir. Zıtlıklar & F-testleri sekmesinde, birer görev durumu için kontrast ve her bir karşılaştırma için bir tane oluşturun.
    3. "Post-stats" sekmesinde, "Eşikleme" açılır menüsünden "Küme" ve "Z eşiği" ve Küme P t setsırasıyla, 2.3 ve 0.05 8,19 kadar hreshold.
    4. "Kayıt" sekmesinde,. "Ana yapısal görüntü" seçeneğini kişinin kafatası elimden T1-ağırlıklı görüntüde yolunu girin. En az 6 DOF ile doğrusal, normal aramayı kullanın. "Standart alan" onay kutusunu işaretleyin. MNI atlas resmin yolunu girin. 12 DOF ile normal, doğrusal aramayı kullanın. Basın "git".
  3. Seviye 2: her görev koşulu için çalışır arasında veri karşılaştırın. Açık FEAT. Açılır menüden "Yükseköğretim düzeyinde analiz" ve "Stats + Post-istatistikleri" ni seçin.
    1. Veri sekmesinde, "Girişler alt düzey FEAT dizinleri" seçeneğini seçin. Girişlerin sayısını belirleyin ve MR görüntülerinin her yolunu girin. "Çıkış dizini" için bir yol girin.
    2. "Stats" sekmesinde, "Karışık Etkileri: FLAME1" değiştirmek seçim kutusunu "E Sabit etmekfektleri ". Basın" Model kurulum sihirbazı, tek grup ortalama "düğmesine basın. Seç" "ve" Süreç "düğmesine basın.
    3. "Post-stats" sekmesinde, "Eşikleme" açılır menüsünden "küme" öğesini seçin ve sırasıyla 2.3 ve 0.05 8,19 için "Z eşiği" ve "Küme P" eşiğini ayarlamak. Basın "git".
  4. Seviye 3: Tüm çalışır genelinde her görev durumu için konular arasında veri karşılaştırın. Açık FEAT. Açılır menüden "Yükseköğretim düzeyinde analiz" ve "Stats + Post-istatistikleri" ni seçin.
    1. Veri sekmesinde, girişlerin sayısını ayarlayın. "Girişler FEAT dizinleri görüntüleri baş 3D olan" seçeneğini seçin ve MR görüntülerinin her yolunu girin. "Çıkış dizini" için bir yol girin.
    2. "Stats" tab, basın "Tam bir model setup". Her EV - örneğin teşhis vs grup, yaş, cinsiyet, her konu için değerleri (Girdi n Input 1) girin, grup değişkenleri ve değişkenlerin sayısına eşit EVs sayısını ayarlayın. Bu değerlerin bir elektronik tablo kopyalamak için "Yapıştır" penceresini kullanabilirsiniz.
      1. "Zıtlıklar & F-testi" sekmesinde, her test değişkeni için ve her kontrast (örn tanı grubu) için bir kontrast eklemek. Her test değişkeni için uygun EV kolonda 1 değerini seçerek kontrast ayarlayın. Her kontrast, 1 ilk değer ve -1 ikinci ayarlayın. "Bitti" seçeneğini seçin.
    3. "Post-stats" sekmesinde, "Eşikleme" açılır menüsünden "Küme" ve sırasıyla 2.3 ve 0.05 8,19 için "Z eşiği" ve "Küme P" eşiğini ayarlamak . Basın "git".

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Sonuçlar

Demografik özelliklerine göre gruplara 20 arasında fark yoktu. Davranış veriler hedef saptama görevi 9-18 yaş arası çocuklar ve gençler için zorluk uygun bir seviyede olduğunu belirtti. Bu çalışmada, doğru hedeflere (SD = 0.14) ve 82,36% tespit ve ailesel risk grubunun doğru hedeflere (SD = 0.17) ve 76.8% tespit denetimleri. Her iki grup da nötr resimler kıyasla duygusal resimler belirlenmesinde doğruluğu azalma gösterdi (F (1,40) = 5.63, p = 0.03).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Tartışmalar

The modified emotional oddball paradigm in the current study has been shown to elicit differences in neural recruitment during selective attention and emotional processing in children and adolescents at risk for schizophrenia. While existing paradigms using the emotional oddball task have been used to investigate neural changes in adult populations with psychiatric illness8, the current paradigm may be particularly useful for measurement of vulnerability markers in younger age groups.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Açıklamalar

Dr. Perkins is currently receiving grant support from Janssen, and is a consultant to Dainippon. In the past, Dr. Perkins is or has been on speaker's bureau for Eli Lilly and AstraZeneca. Dr. Perkins has previously received grants from AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Otsuka, Eli Lilly, Janssen and Pfizer; and consulting and educational fees from AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, Eli Lilly, Janssen, Glaxo Smith Kline, Forest Labs, Pfizer and Shire. All other authors declare no biomedical financial interests or potential conflict of interest.

Teşekkürler

We thank Erin Douglas, Anna Evans, and Carolyn Bellion for their contributions to participant recruitment and clinical assessment. We also thank Michael Casp, Zoe Englander, Justin Woodlief, and James Carter for their contributions to data collection and analysis, and Robert M. Hamer for consultation on statistical analysis and editing of the manuscript. Finally, we thank the individuals and their families who participated in this study.

This study was supported by Conte center grant P50 MH064065 from the National Institute of Mental Health. Dr. Hart was supported by T32 HD040127 from the National Institute of Child Health and Human Development.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
3T MRI scannerGEBIAC 3T scanner (replaced)

Referanslar

  1. Kety, S. S., Rosenthal, D., Wender, P. H., Schulsinger, F. Mental illness in the biological and adoptive families of adpoted schizophrenics. Am J Psyc. 128, 302-306 (1971).
  2. Weinberger, D. R. Implications of normal brain development for the pathogenesis of schizophrenia. Arch Gen Psychia. 44, 660-669 (1987).
  3. Nuechterlein, K. H., Dawson, M. E. Information processing and attentional functioning in the developmental course of schizophrenic disorders. Schizophr Bul. 10, 160-203 (1984).
  4. Nuechterlein, K. H. The vulnerability/stress model of schizophrenic relapse: a longitudinal study. Acta Psychiatr Scand, Supp. 382, 58-64 Forthcoming.
  5. Keshavan, M. S. Premorbid cognitive deficits in young relatives of schizophrenia patients. Front Hum Neurosc. 3 (62), (2010).
  6. Kiehl, K. A., Liddle, P. F. An event-related functional magnetic resonance imaging study of an auditory oddball task in schizophrenia. Schizophr Re. 48, 159-171 (2001).
  7. Bramon, E. Is the P300 wave an endophenotype for schizophrenia? A meta-analysis and a family study. Neuroimag. 27, 960-968 (2005).
  8. Dichter, G. S., Bellion, C., Casp, M., Belger, A. Impaired modulation of attention and emotion in schizophrenia. Schizophr Bul. 36, 595-606 (2010).
  9. Fichtenholtz, H. M. Emotion-attention network interactions during a visual oddball task. Brain Res Cogn Brain Re. 20, 67-80 (2004).
  10. Voyvodic, J. T. Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis. Neuroimag. 10, 91-106 (1999).
  11. International affective picture system (IAPS): Digitized photographs, instruction manual and affective ratings. Technical Report A-6. , The Center for Research in Psychophysiology, University of Florida. (2005).
  12. Smith, S. M. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimag. 23, 208-219 (2004).
  13. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Hum Brain Map. 17, 143-155 (2002).
  14. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. Neuroimag. 17, 825-841 (2002).
  15. Jenkinson, M., Smith, S. A global optimisation method for robust affine registration of brain images. Med Image Ana. 5, 143-156 (2001).
  16. Woolrich, M. W., Ripley, B. D., Brady, M., Smith, S. M. Temporal autocorrelation in univariate linear modeling of FMRI data. Neuroimag. 14, 1370-1386 (2001).
  17. Beckmann, C. F., Jenkinson, M., Smith, S. M. General multilevel linear modeling for group analysis in FMRI. Neuroimag. 20, 1052-1063 (2003).
  18. Woolrich, M. W., Behrens, T. E., Beckmann, C. F., Jenkinson, M., Smith, S. M. Multilevel linear modelling for FMRI group analysis using Bayesian inference. Neuroimag. 21, 1732-1747 (2004).
  19. Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. Neuroimag. 15, 870-878 (2002).
  20. Hart, S. J. Altered fronto-limbic activity in children and adolescents with familial high risk for schizophrenia. Psychiatry Re. 212, 19-27 (2013).
  21. Hariri, A. R., Bookheimer, S. Y., Mazziotta, J. C. Modulating emotional responses: effects of a neocortical network on the limbic system. Neurorepor. 11, 43-48 (2000).
  22. Gottesman, I. I., Gould, T. D. The endophenotype concept in psychiatry: etymology and strategic intentions. Am J Psyc. 160, 636-645 (2003).
  23. Glahn, D. C., Thompson, P. M., Blangero, J. Neuroimaging endophenotypes: strategies for finding genes influencing brain structure and function. Hum Brain Map. 28, 488-501 (2007).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

DavranSay 106ErgenlikSe ici dikkatDuyguPrefrontal korteksFonksiyonel MRIizofreni

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır