Undersøgelse af elektroencefalografiske prædiktorer for standardtilstandsnetværks antiorrelation hos raske voksne

Neuropsykiatriske tilstande bliver i stigende grad forstået som forstyrrelser af iboende, funktionelle interaktioner inden for og mellem udbredte, distribuerede hjernenetværk. Givet de seneste fremskridt inden for funktionel magnetisk resonansbilleddannelse (fMRI) dataopsamling og beregningsmæssig analyse, er det nu muligt pålideligt at kortlægge den funktionelle neuroanatomi af hjernenetværk hos individer, hvilket tilbyder en potentiel mulighed for at identificere personlige neuroterapeutiske mål. Guldstandardbehandlinger (f.eks. farmakoterapi) i den nuværende psykiatriske praksis var ikke oprindeligt designet til at målrette mod specifikke hjernenetværksinteraktioner og mangler protokoller, der udnytter sådanne data på individuelt niveau. Neurofeedback i realtid - hvorved patienter observerer og lærer at regulere udvalgte aspekter af deres egen hjerneaktivitet - er en kandidattilgang til personligt at skræddersy normaliseringen af ​​usund kommunikation inden for og mellem hjernenetværk. Men for at målrette mod de store hjernenetværk, der fungerer unormalt under neuropsykiatriske tilstande, er neurofeedback afhængig af fMRI, som er en dyr procedure, der involverer en kompleks opsætning og patientbyrde. Målet med dette projekt er at udvikle et elektroencefalografi (EEG) "fingeraftryk" af fMRI netværks dynamik, således at et neurofeedback system baseret på EEG (elektroder placeret på hovedbunden) alene kan bruges til præcist at målrette interaktioner inden for og mellem hjernenetværk. Fordi EEG-enheder kan være bærbare og tilbyde relativt enkel opsætning i fleksible omgivelser, kunne denne forskning muliggøre en skalerbar form for netværksbaseret neurofeedback-træning, som patienter regelmæssigt kunne få adgang til. Mål 1 med denne forskning er at identificere en optimal model af EEG-funktioner, der er forudsigelige for fMRI-baseret standard mode netværk (DMN) "antagonisme" i individer. Efterforskerne fokuserer på denne DMN-antagonisme, fordi det er et væsentligt træk, der er relevant for kognitiv dysfunktion i psykiatrisk sygdom på et transdiagnostisk niveau. Efterforskerne vil indsamle højkvalitets, samtidige EEG-fMRI-data hos 24 raske voksne (>100 minutters prøvetagning pr. deltager), herunder tre tilstande: (1) hviletilstand, (2) kontinuerlig opgaveudførelse og (3) kontinuerlig fMRI -baseret neurofeedback fra DMN-antagonismetilstande. Efterforskerne vil anvende maskinlæringsbaserede metoder til at identificere en optimal kortlægning mellem EEG-signalkomponenter og fMRI-baseret DMN-antagonisme. Yderligere vil efterforskerne bestemme, hvor meget EEG-fMRI-prøvetagning på individuelt niveau er nødvendig for at kunne forudsige DMN-antagonisme fra EEG. Formål 2 med forskningen er at teste, om EEG-markører for DMN-antagonisme er forudsigelige for udsving i kognitive opgaver inden for individer. Som sådan kunne resultaterne tilbyde validering af adfærdsrelevansen af ​​et EEG-neurofeedback-system, der ville målrette mod DMN-antagonisme. Hvis det lykkes, kan arbejdet føre til udvikling af et tilgængeligt, beregningspsykiatrisk værktøj, der kan testes i kliniske tilstande, hvor DMN-antagonisme (og relateret kognitiv funktion) er påvirket, herunder opmærksomhedsforstyrrelser/hyperaktivitetsforstyrrelser, depression og skizofreni.