Name: using the race model inequality to quantify behavioral multisensory integration effects
Uploaded: 2019-05-10T14:45:00
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O atual corpo de trabalho é apoiado pelo Instituto Nacional de envelhecimento no Instituto Nacional de saúde (K01AG049813 a JRM). O financiamento suplementar foi fornecido pelo centro de Gerontologia Resnick da faculdade de medicina Albert Einstein. Agradecimentos especiais a todos os voluntários e equipe de pesquisa para o apoio excepcional com este projeto.

Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito aos procedimentos experimentais, que foram aprovados pelo Conselho de revisão institucional do colégio Albert Einstein de medicina.
1. recrutamento participante, critérios de inclusão e consentimento
<ol><li>Recrute uma coorte relativamente grande de indivíduos de língua inglesa que podem deambular de forma independente e estão livres de perda sensorial significativa; transtornos neurológicos ou psiquiátricos ativ...

<ol>
	<li>Foxe, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Auditory-somatosensory+multisensory+processing+in+auditory+association+cortex:+an+fMRI+study.">Auditory-somatosensory multisensory processing in auditory association cortex: an fMRI study.</a> Journal of Neurophysiology. 88 (1), 540-543 (2002).</li><li>Molholm, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multisensory+auditory-visual+interactions+during+early+sensory+processing+in+humans:+a+high-density+electrical+mapping+study.">Multisensory auditory-visual interactions during early sensory processing in humans: a high-density electrical mapping study.</a> Brain Research: Cognitive Brain Research. 14 (1), 115-128 (2002).</li><li>Murray, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Grabbing+your+ear:+rapid+auditory-somatosensory+multisensory+interactions+in+low-level+sensory+cortices+are+not+constrained+by+stimulus+alignment.">Grabbing your ear: rapid auditory-somatosensory multisensory interactions in low-level sensory cortices are not constrained by stimulus alignment.</a> Cerebral Cortex. 15 (7), 963-974 (2005).</li><li>Molholm, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Audio-visual+multisensory+integration+in+superior+parietal+lobule+revealed+by+human+intracranial+recordings.">Audio-visual multisensory integration in superior parietal lobule revealed by human intracranial recordings.</a> Journal of Neurophysiology. 96 (2), 721-729 (2006).</li><li>Peiffer, A. M., Mozolic, J. L., Hugenschmidt, C. E., Laurienti, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Age-related+multisensory+enhancement+in+a+simple+audiovisual+detection+task.">Age-related multisensory enhancement in a simple audiovisual detection task.</a> Neuroreport. 18 (10), 1077-1081 (2007).</li><li>Brandwein, A. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+development+of+audiovisual+multisensory+integration+across+childhood+and+early+adolescence:+a+high-density+electrical+mapping+study.">The development of audiovisual multisensory integration across childhood and early adolescence: a high-density electrical mapping study.</a> Cerebral Cortex. 21 (5), 1042-1055 (2011).</li><li>Girard, S., Collignon, O., Lepore, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multisensory+gain+within+and+across+hemispaces+in+simple+and+choice+reaction+time+paradigms.">Multisensory gain within and across hemispaces in simple and choice reaction time paradigms.</a> Experimental Brain Research. 214 (1), 1-8 (2011).</li><li>Mahoney, J. R., Li, P. C., Oh-Park, M., Verghese, J., Holtzer, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multisensory+integration+across+the+senses+in+young+and+old+adults.">Multisensory integration across the senses in young and old adults.</a> Brain Research. 1426, 43-53 (2011).</li><li>Foxe, J. J., Ross, L. A., Molholm, S., Stein, B. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ch.+38.">Ch. 38.</a> The New Handbook of Multisensory Processing. , 691-706 (2012).</li><li>Kinchla, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detecting+target+elements+in+multielement+arrays:+A+confusability+model.">Detecting target elements in multielement arrays: A confusability model.</a> Perception and Psychophysics. 15, 149-158 (1974).</li><li>Miller, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Divided+attention:+Evidence+for+coactivation+with+redundant+signals.">Divided attention: Evidence for coactivation with redundant signals.</a> Cognitive Psychology. 14 (2), 247-279 (1982).</li><li>Eriksen, C. W., Goettl, B., St James, J. D., Fournier, L. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Processing+redundant+signals:+coactivation,+divided+attention,+or+what?.">Processing redundant signals: coactivation, divided attention, or what?.</a> Perception and Psychophysics. 45 (4), 356-370 (1989).</li><li>Mordkoff, J. T., Yantis, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+interactive+race+model+of+divided+attention.">An interactive race model of divided attention.</a> Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 17 (2), 520-538 (1991).</li><li>Miller, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Timecourse+of+coactivation+in+bimodal+divided+attention.">Timecourse of coactivation in bimodal divided attention.</a> Perception and Psychophysics. 40 (5), 331-343 (1986).</li><li>Gondan, M., Lange, K., Rosler, F., Roder, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+redundant+target+effect+is+affected+by+modality+switch+costs.">The redundant target effect is affected by modality switch costs.</a> Psychonomic Bulletin Review. 11 (2), 307-313 (2004).</li><li>Colonius, H., Diederich, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+race+model+inequality:+interpreting+a+geometric+measure+of+the+amount+of+violation.">The race model inequality: interpreting a geometric measure of the amount of violation.</a> Psychological Review. 113 (1), 148-154 (2006).</li><li>Maris, G., Maris, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Testing+the+race+model+inequality:+A+nonparametric+approach.">Testing the race model inequality: A nonparametric approach.</a> Journal of Mathematical Psychology. 47 (5-6), 507-514 (2003).</li><li>Clark, J. J., Yuille, A. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Data Fusion for Sensory Information Processing Systems. , (1990).</li><li>Ernst, M. O., Banks, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Humans+integrate+visual+and+haptic+information+in+a+statistically+optimal+fashion.">Humans integrate visual and haptic information in a statistically optimal fashion.</a> Nature. 415 (6870), 429-433 (2002).</li><li>Mahoney, J. R., Verghese, J., Dumas, K., Wang, C., Holtzer, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+multisensory+cues+on+attention+in+aging.">The effect of multisensory cues on attention in aging.</a> Brain Research. 1472, 63-73 (2012).</li><li>Mahoney, J. R., Holtzer, R., Verghese, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual-somatosensory+integration+and+balance:+evidence+for+psychophysical+integrative+differences+in+aging.">Visual-somatosensory integration and balance: evidence for psychophysical integrative differences in aging.</a> Multisensory Research. 27 (1), 17-42 (2014).</li><li>Mahoney, J. R., Dumas, K., Holtzer, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual-Somatosensory+Integration+is+linked+to+Physical+Activity+Level+in+Older+Adults.">Visual-Somatosensory Integration is linked to Physical Activity Level in Older Adults.</a> Multisensory Research. 28 (1-2), 11-29 (2015).</li><li>Dumas, K., Holtzer, R., Mahoney, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual-Somatosensory+Integration+in+Older+Adults:+Links+to+Sensory+Functioning.">Visual-Somatosensory Integration in Older Adults: Links to Sensory Functioning.</a> Multisensory Research. 29 (4-5), 397-420 (2016).</li><li>Couth, S., Gowen, E., Poliakoff, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+race+model+violation+to+explore+multisensory+responses+in+older+adults:+Enhanced+multisensory+integration+or+slower+unisensory+processing.">Using race model violation to explore multisensory responses in older adults: Enhanced multisensory integration or slower unisensory processing.</a> Multisensory Research. 31 (3-4), 151-174 (2017).</li><li>Gondan, M., Minakata, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+tutorial+on+testing+the+race+model+inequality.">A tutorial on testing the race model inequality.</a> Attention, Perception &amp; Psychophysics. 78 (3), 723-735 (2016).</li><li>Gondan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+permutation+test+for+the+race+model+inequality.">A permutation test for the race model inequality.</a> Behavior Research Methods. 42 (1), 23-28 (2010).</li><li>Kiesel, A., Miller, J., Ulrich, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+biases+and+Type+I+error+accumulation+in+tests+of+the+race+model+inequality.">Systematic biases and Type I error accumulation in tests of the race model inequality.</a> Behavior Research Methods. 39 (3), 539-551 (2007).</li><li>Mahoney, J., Cotton, K., Verghese, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multisensory+Integration+Predicts+Balance+and+Falls+in+Older+Adults.">Multisensory Integration Predicts Balance and Falls in Older Adults.</a> Journal of Gerontology: Medical Sciences. , (2018).</li><li>Mahoney, J. R., Verghese, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual-Somatosensory+Integration+and+Quantitative+Gait+Performance+in+Aging.">Visual-Somatosensory Integration and Quantitative Gait Performance in Aging.</a> Frontiers in Aging Neuroscience. 10, 377 (2018).</li><li>Yueh, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Long-term+effectiveness+of+screening+for+hearing+loss:+the+screening+for+auditory+impairment--which+hearing+assessment+test+(SAI-WHAT)+randomized+trial.">Long-term effectiveness of screening for hearing loss: the screening for auditory impairment--which hearing assessment test (SAI-WHAT) randomized trial.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 58 (3), 427-434 (2010).</li><li>Galvin, J. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+AD8:+a+brief+informant+interview+to+detect+dementia.">The AD8: a brief informant interview to detect dementia.</a> Neurology. 65 (4), 559-564 (2005).</li><li>Galvin, J. E., Roe, C. M., Xiong, C., Morris, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Validity+and+reliability+of+the+AD8+informant+interview+in+dementia.">Validity and reliability of the AD8 informant interview in dementia.</a> Neurology. 67 (11), 1942-1948 (2006).</li><li>Buschke, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Screening+for+dementia+with+the+memory+impairment+screen.">Screening for dementia with the memory impairment screen.</a> Neurology. 52 (2), 231-238 (1999).</li></ol>

O objetivo do estudo atual foi detalhar o processo por trás do estabelecimento de um fenótipo de integração multissensorial robusto. Aqui, fornecemos as etapas necessárias e críticas necessárias para adquirir efeitos de integração multissensorial que podem ser utilizados para prever importantes desfechos cognitivos e motores que dependem de circuitos neurais semelhantes. Nosso objetivo geral era fornecer um tutorial passo-a-passo para calcular a magnitude da integração multissensorial em um esforço para facil...

As interações entre os sistemas sensoriais são essenciais para as funções diárias. Embora os efeitos de integração multissensorial sejam medidos em uma ampla variedade de populações usando combinações sensoriais variadas e diferentes abordagens de neurociência [incluindo, mas não limitado ao psicofísico, eletrofisiológico e neuroimagem metodologias]1,2,3,4,5,6,7,8,9, atualmente um padrão ouro para quantificando a integração multissensorial. Dado que experimentos multissensoriais tipicamente contêm um componente comportamental, os dados do tempo de reação (RT) são freqüentemente examinados para determinar a existência de um fenômeno conhecido chamado efeito de sinais redundantes10. Como o próprio nome sugere, os sinais sensoriais simultâneos fornecem informações redundantes, que normalmente produzem RTs mais rápidos. modelos de raça e de coativação são usados para explicar o efeito de sinais redundantes acima mencionados11. modelos de corrida, o sinal unisensory que é processado o mais rápido é o vencedor da corrida e é responsável por produzir a resposta comportamental. No entanto, evidências de coativação ocorrem quando as respostas aos estímulos multissensoriais são mais rápidas do que os modelos de corrida preveem.
Versões anteriores do modelo de corrida são intrinsecamente controverso12,13 como eles são referidos por alguns como excessivamente conservador14,15 e supostamente conter limitações sobre a independência entre os tempos de detecção unisensory constituintes inerentes à condição multissensorial16. Em um esforço para abordar algumas dessas limitações, Colonius & Diederich16 desenvolveu um teste de modelo de corrida mais convencional:
<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/59575/59575eq1.jpg">,
Quando as frequências de distribuição cumulativa (CDFs) das condições unisensory (por exemplo, A & B; com um limite superior de um) são comparadas com a CDF da condição multisensorial simultânea (por exemplo, AB) para qualquer latência (t)11, 16 anos de , 17. em geral, um CDF determina a frequência com que ocorre uma RT, dentro de um determinado intervalo de RTS, dividido pelo número total de apresentações de estímulos (ou seja, ensaios). Se o CDF da condição <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/59575/59575eq2.jpg"> multisensorial real for menor ou igual ao CDF previsto derivado das condições unisensory
<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/59575/59575eq3.jpg">,
Então o modelo da raça é aceitado e não há nenhuma evidência para a integração sensorial. No entanto, quando o CDF multisensorial é maior do que o CDF previsto derivado das condições unisensory, o modelo de corrida é rejeitado. A rejeição do modelo de raça indica que as interações multissensoriais de fontes sensoriais redundantes combinam de forma não linear, resultando em uma aceleração de RTs (por exemplo, facilitação de RT) para estímulos multisensoriais.
Um obstáculo principal que os investigadores multisensoriais enfrentam é como melhor quantificar os efeitos de integração. Por exemplo, no caso do paradigma multisensorial comportamental mais básico, onde os participantes são solicitados a realizar uma tarefa de tempo de reação simples, informações sobre precisão e velocidade são coletadas. Tais dados multissensoriais podem ser usados no face-valor ou manipulados usando várias aplicações matemáticas, incluindo mas não limitado a estimativa máxima de verossimilhança18,19, CDFs11, e várias outras estatísticas Abordagens. A maioria dos nossos estudos multisensoriais anteriores empregou abordagens quantitativas e probabilísticas em que os efeitos integrativos multissensoriais foram calculados por 1) subtraindo o tempo médio de reação (RT) a um evento multissensorial a partir do tempo médio de reação ( RT) ao evento unisensory mais curto, e 2) empregando CDFS para determinar se a facilitação de RT resultou das interações sinérgica facilitadas pela informação sensorial redundante8,20,21, 22 anos de , 23. no entanto, a metodologia anterior provavelmente não era sensível às diferenças individuais nos processos integrativos e os pesquisadores, desde então, postularam que a metodologia posterior (ou seja, CDFS) pode fornecer um melhor proxy para quantificar efeitos integrativos24.
Gondan e Minakata recentemente publicou um tutorial sobre como testar com precisão a raça modelo desigualdade (RMI), uma vez que os pesquisadores muitas vezes fazem inúmeros erros durante a aquisição e pré-processamento estágios de RT coleta de dados e preparação25. Primeiramente, os autores postular que é desfavorável para aplicar os procedimentos de aparamento de dados onde determinados a priori mínimos e máximos limites de RT são ajustados. Eles recomendam que respostas lentas e omitidas sejam definidas como infinito, em vez de excluídas. Em segundo lugar, dado que a RMI pode ser violada em qualquer latência, vários testes t são freqüentemente usados para testar a RMI em diferentes pontos de tempo (ou seja, quantis); Infelizmente, essa prática leva ao aumento do erro tipo I e reduziu substancialmente o poder estatístico. Para evitar esses problemas, é recomendável que o RMI seja testado em um intervalo de tempo específico. Alguns pesquisadores sugeriram que faz sentido testar o quartil mais rápido de respostas (0-25%)26 ou algumas janelas pré-identificadas (ou seja, 10-25%)24,27 como efeitos de integração multissensorial são tipicamente observados durante esse intervalo de tempo; no entanto, argumentamos que o intervalo de percentil a ser testado deve ser ditado pelo conjunto de dados real (consulte a seção de protocolo 5). O problema de depender de dados publicados de jovens adultos ou simulações de computador é que os adultos mais velhos manifestam distribuições RT muito diferentes, provavelmente devido aos declínios relacionados à idade em sistemas sensoriais. Teste de significância do modelo de corrida só deve ser testado sobre porções violadas (valores positivos) da onda de diferença de média de grupo entre CDFs reais e preditos da coorte de estudo.
Para tal, foi demonstrado um efeito protetor da integração multissensorial em idosos saudáveis, utilizando o teste convencional do modelo de corrida16 e os princípios estabelecidos por gondan e os colegas25 . De fato, a maior magnitude da RMI Visual-somatossensorial (um proxy para a integração multissensorial) foi encontrada para ser associada a um melhor desempenho do equilíbrio, menor probabilidade de quedas de incidentes e aumento do desempenho espacial da marcha28,29.
O objetivo do experimento atual é fornecer aos pesquisadores um tutorial passo a passo para calcular a magnitude dos efeitos de integração multissensorial usando a RMI, para facilitar o aumento da produção de diversos estudos translacionais de pesquisa em todo muitas populações clínicas diferentes. Note-se que os dados apresentados no presente estudo são de experimentos Visual-somatosensory recentemente publicados conduzidos em adultos mais velhos saudáveis28,29, mas esta metodologia pode ser aplicada a várias coortes em muitos diferentes experimentos experimentais, utilizando um vasto leque de combinações multissensoriais.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>stimulus generator</td>
			<td>Zenometrics, LLC; Peekskill, NY, USA</td>
			<td>n/a</td>
			<td>custom-built</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Excel</td>
			<td>Microsoft Corporation</td>
			<td></td>
			<td>spreadsheet program</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Eprime</td>
			<td>Psychology Software Tools (PST)</td>
			<td></td>
			<td>stimulus presentation software</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using the race model inequality to quantify behavioral multisensory integration effects

A pesquisa de integração multissensorial investiga como o cérebro processa informações sensoriais simultâneas. Pesquisas sobre animais (principalmente gatos e primatas) e humanos revelam que a integração multissensorial intacta é crucial para o funcionamento no mundo real, incluindo atividades cognitivas e físicas. Grande parte da pesquisa realizada ao longo das últimas décadas documenta efeitos de integração multissensorial usando diversas técnicas psicofísicas, eletrofisiológicas e de neuroimagem. Enquanto sua presença tem sido relatada, os métodos utilizados para determinar a magnitude dos efeitos de integração multissensorial varia e geralmente enfrenta muita crítica. No que se segue, as limitações dos estudos comportamentais anteriores são delineadas e um tutorial passo a passo para calcular a magnitude dos efeitos de integração multissensorial usando modelos de probabilidade robustos é fornecido.

O objetivo deste estudo foi fornecer um tutorial passo a passo de uma abordagem metódica para quantificar a magnitude dos efeitos da integração VS, para fomentar a publicação de novos estudos multissensoriais usando designs e configurações experimentais semelhantes (ver Figura 1 ). As capturas de tela de cada etapa e cálculo necessários para derivar a magnitude dos efeitos de integração multissensorial, conforme medido pela AUC da RMI, são delineadas acima e ilustrados nas <stron...

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Using the Race Model Inequality to Quantify Behavioral Multisensory Integration Effects

Usando a desigualdade de modelo de corrida para quantificar efeitos de integração multissensorial comportamental

O presente estudo tem como objetivo fornecer um tutorial passo-a-passo para o cálculo da magnitude dos efeitos de integração multissensorial em um esforço para facilitar a produção de estudos de pesquisa translacionais em diversas populações clínicas.

Multisensory integration research investigates how the brain processes simultaneous sensory information. Research on animals (mainly cats and primates) ...

Estabelecer um método reprodutível para calcular a magnitude dos efeitos de integração multissensorial é significativo, pois ajudará na facilitação de futuras pesquisas translacionais em diversas populações clínicas. A principal vantagem para nossa técnica é que somos capazes de quantificar um fenótipo robusto de integração multissensorial que está subsequentemente associado a importantes resultados cognitivos e motores no envelhecimento, como equilíbrio, quedas, marcha e funções executivas. Comece usando um software de apresentação de estímulo para programar um simples experimento de tempo de reação com três condições experimentais, apenas visual, somatosensorial e simultaneamente somatosensorial visual.Use um gerador de estímulo com três caixas de controle. As caixas de controle esquerda e direita contêm diodos bilaterais emissores de luz azul que iluminam para estimulação visual e motores bilaterais com amplitude de vibração de 0,8 G que vibram para estimulação somatossensorial, bem como carcaça plástica para os estimuladores. Em seguida, coloque uma caixa de controle do centro falso equidistante das caixas de controle esquerda e direita, e afixe um adesivo de destino visual para servir como ponto de fixação.Após a ção do experimento, escolte o participante até a sala de testes. Que o participante se sente ereto e descanse confortavelmente as mãos sobre as caixas de controle esquerda e direita. Coloque estrategicamente os dedos indicadores sobre os motores vibratórios montados na parte de trás da caixa de controle e polegares na parte frontal da caixa de controle sob os LEDs, para não bloquear a luz.Certifique-se de que os estímulos somatosensoriais são inaudíveis, fornecendo aos participantes fones de ouvido sobre os quais o ruído branco contínuo é reproduzido em um nível confortável. Que o participante use um pedal de pé localizado sob o pé direito como almofada de resposta. Por fim, faça com que o participante responda a cada estímulo o mais rápido possível, independentemente de sentir, vê-lo ou senti-lo e vê-lo.Inicie a análise excluindo os participantes que não são capazes de atingir uma precisão de 70% correta ou maior em qualquer condição de estímulo. Considere os ensaios imprecisos se um participante não responder a um estímulo dentro do período de tempo de resposta definido e definir o tempo de reação correspondente, ou RT, ao infinito em vez de excluir o ensaio da análise. Os dados rt são classificados em ordem crescente pela condição experimental.Coloque condições visuais, somatosensoriais e VS em colunas separadas de dados RT classificados. Certifique-se de que cada linha representa um teste e cada célula representa o RT real. Observe, não empregue procedimentos de corte de dados que excluam RTs muito lentos, pois isso irá influenciar a distribuição de dados RT. Certifique-se de que os RTs que são claramente outliers estão definidos para o infinito.Em seguida, para bin os dados RT, identifique o RT mais rápido e mais lento. Subtraia o RT mais lento do mais rápido para calcular a faixa de RT do indivíduo em todas as condições de teste. Bin RT dados de 0%a 100% em incrementos de 5%, tomando o RT mais rápido e gradualmente adicionando 5% à faixa de RT calculada anteriormente até que 100% dos dados rt são contabilizados, para resultar em 21 bins de tempo. Em seguida, dentro de uma planilha de computador, use uma função de frequência onde o array one equivale aos RTs reais para uma das condições experimentais e matriz dois é igual às 21 caixas rt quantificadas previamente calculadas divididas pelo número total de ensaios, 45, por condição.Em seguida, crie a frequência de distribuição cumulativa, ou CDF, somando o total de probabilidades em execução através das lixeiras quantificadas para cada uma das três condições experimentais. O CDF da condição multissensorial representa o CDF real. Para calcular o CDF previsto, soma os dois CDFs unisensoriais com um limite superior definido para um.Use esta fórmula em cada uma das 21 caixas de tempo quantizadas. Comece no percentil zero, e continue até o 100º percentil para a caixa 21. Em seguida, para realizar o Teste da Desigualdade do Modelo de Raça, subtraia o CDF previsto do CDF real para cada uma das 21 caixas de tempo quantizadas para obter os valores de diferença.Plote esses 21 valores como um gráfico de linha, onde o eixo x representa cada uma das caixas de tempo quantificadas e o eixo y representa a diferença de probabilidade entre os CDFs reais e previstos. Aqui, valores positivos em qualquer latência indicam a integração dos estímulos unissensoriais e refletem uma violação do RMI. Para quantificar o efeito multissensorial em nível de grupo, a média do grupo é a média dos dados individuais de RMI entre todos os participantes.Use uma planilha para atribuir indivíduos a linhas e caixas de tempo às colunas. Em seguida, em uma nova planilha, coloque os valores de diferença previamente calculados em linhas individuais e valores médios dentro de caixas de tempo para criar uma forma de onda de diferença média de grupo. Em seguida, plote a média do grupo de 21 valores como um gráfico de linha, onde o eixo x representa cada uma das caixas de tempo quantificadas e o eixo y representa a diferença de probabilidade entre os CDFs.Por fim, calcule a área sob a curva para cada indivíduo usando os dados do participante como exemplo. Soma o valor de diferença de CDF no time bin um com o valor de diferença CDF na caixa de tempo dois e, em seguida, divida por dois. Inspecione visualmente cada par consecutivo de caixas de tempo contendo valores positivos.Em seguida, somam esses resultados para gerar o AUC total da onda de diferença do CDF durante a faixa percentil violada de 0,00 a 0,10. Os resultados indicam uma violação média de grupo ocorrendo acima da faixa de zero a 10% percentil para uma amostra de 333 idosos. O número total de valores positivos, zero, um, dois ou três, para esses três quantiles, de 0,00 a 0,10, determina a qual grupo de classificação multissensorial uma pessoa é atribuída, seja deficiente, pobre, boa ou superior, respectivamente.Como já descrevemos anteriormente, é fundamental evitar procedimentos de corte de dados, pois vieses nas distribuições RT. Tempos de reação lentos e ensaios omitidos precisam ser definidos para o infinito. O principal objetivo aqui era desenvolver um fenótipo robusto de integração multissensorial.Dito isto, estamos cientes dos padrões diferenciais de integração multissensorial no envelhecimento, e nosso próximo passo será descobrir as redes neurais responsáveis por tais processos integrativos, ao mesmo tempo em que determinamos como alterações estruturais ou funcionais específicas contribuem para os padrões diferenciais de integração. Estamos trabalhando na identificação das correlações neurais associadas à integração visual-somatosensorial no envelhecimento, e acreditamos que tais desenvolvimentos fornecerão insights sobre várias doenças, incluindo, mas não se limitando ao Alzheimer e Parkinson.

Research

JoVE Journal

Behavior

Stereotactic Injection of MicroRNA-expressing Lentiviruses to the Mouse Hippocampus CA1 Region and Assessment of the Behavioral Outcome

Injeção estereotáxica de microRNA-expressando Lentiviruses ao mouse Região CA1 do hipocampo e avaliação do resultado Behavioral

MicroRNAs (miRNAs) are small regulatory single-stranded RNA molecules around 22 nucleotides long that may each target numerous mRNA transcripts and dim an ...

Comportamento

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station (INBEST)

Behavioral Phenotyping of Murine Disease Models with the Integrated Behavioral Station INBEST

Behavioral Fenotipagem de modelos de doenças Murino com a Estação Integrada Comportamental (INBEST)

Due to rapid advances in genetic engineering, small rodents have become the preferred subjects in many disciplines of biomedical research. In studies of ...

The Forced Swim Test as a Model of Depressive-like Behavior

O Teste de Natação Forçada como um modelo de Depressive-like Comportamento

The goal of the present protocol is to describe the forced swim test (FST), which is one of the most commonly used assays for the study of depressive-like ...

Applying Stereotactic Injection Technique to Study Genetic Effects on Animal Behaviors

Aplicando a técnica de injecção estereotáxica para estudar os efeitos genéticos sobre os comportamentos animais

Stereotactic injection is a useful technique to deliver high titer lentiviruses to targeted brain areas in mice. Lentiviruses can either overexpress or ...

Vagus Nerve Stimulation as a Tool to Induce Plasticity in Pathways Relevant for Extinction Learning

Estimulação do nervo vago como uma ferramenta para induzir plasticidade em Pathways relevantes para a Aprendizagem Extinção

Extinction describes the process of attenuating behavioral responses to neutral stimuli when they no longer provide the reinforcement that has been ...

A Method to Quantify Visual Information Processing in Children Using Eye Tracking

Um método de quantificação Visual Information Processing em Crianças Usando Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational ...

Behavioral Disturbances: An Innovative Approach to Monitor the Modulatory Effects of a Nutraceutical Diet

Distúrbios de comportamento: uma abordagem inovadora para monitorizar os efeitos moduladores de uma dieta Nutraceutical

In dogs, diets are often used to modulate behavioral disturbances related to chronic anxiety and stress caused by intense and restless activity. However, ...

Using the FishSim Animation Toolchain to Investigate Fish Behavior: A Case Study on Mate-Choice Copying In Sailfin Mollies

Using the FishSim Animation Toolchain to Investigate Fish Behavior: A Case Study on Mate-Choice Copying In Sailfin Mollies

Usando o conjunto de ferramentas de animação de FishSim para investigar o comportamento dos peixes: um estudo de caso na escolha do companheiro copiando em Mollies Sailfin

Over the last decade, employing computer animations for animal behavior research has increased due to its ability to non-invasively manipulate the ...

Behavioral Assessments of Spontaneous Locomotion in a Murine MPTP-induced Parkinson's Disease Model

Avaliações comportamentais de locomoção espontânea em um modelo murino induzida por MPTP a doença de Parkinson

Parkinson&#8217;s disease (PD) is a common neurodegenerative disorder disease, causing the phenomenon of shaking, rigidity, slowness of movement and ...

Assessing the Autonomic and Behavioral Effects of Passive Motion in Rats using Elevator Vertical Motion and Ferris-Wheel Rotation

Avaliando os efeitos autônomos e comportamentais do movimento passivo em ratos usando movimento vertical do elevador e rotação de roda-gigante

The overall goal of this study is to assess the autonomic and behavioral effects of passive motion in rodents using the elevator vertical motion and ...