Microstati EEG negli stati mentali a rischio (DEMETER)

• Scopo dello studio: I microstati EEG traducono la dinamica temporale dello stato di riposo delle reti neuronali in tutto il cervello. Qui, i ricercatori mirano a vedere se le anomalie dei microstati EEG potrebbero costituire marcatori di disturbi psichiatrici.

• Metodi: saranno inclusi sei gruppi di 21 partecipanti ciascuno. Ci saranno cinque gruppi di partecipanti con disturbi psichiatrici (stato mentale a rischio - ARMS, psicosi del primo episodio - FEP, schizofrenia - SCZ, disturbo depressivo maggiore - MDD e disturbi dello spettro autistico - ASD) e un gruppo di controlli sani . Il nostro obiettivo principale è testare le differenze nelle medie tra i gruppi, a riposo e durante il sonno, per ciascuna delle variabili che caratterizzano ciascuno dei microstati (durata, frequenza, tempo di occupazione) nonché, secondariamente, le misure EEG di connettività (evocazione somatosensoriale potenziali), eccitabilità corticale (potenza della banda alfa) e misure linguistiche prosodiche e conversazionali.

  • Per quanto riguarda le misurazioni dei microstati: verrà registrato un EEG a riposo a occhi chiusi di cinque minuti con 64 canali (come parte del compito più ampio che include il compito sensomotorio descritto di seguito). Verrà eseguita una preelaborazione minima con il software MNE EEG su Python, che include un filtro passa banda tra 0,5 e 40 Hz, con riferimento alla media e correzione visiva e automatica per gli artefatti. Ogni registrazione verrà rianalizzata visivamente da neurofisiologi clinici per garantire che si tratti effettivamente di un ritmo a riposo con predominanza alfa, senza alcun artefatto residuo. L'analisi dei microstati verrà effettuata utilizzando il pacchetto Pycrostates. La potenza di campo globale (GFP) sarà determinata per ciascun partecipante. Solo le topografie EEG ai picchi GFP verranno conservate per determinare le topografie dei microstati, attraverso un clustering K-medie modificato. Per ciascun soggetto lo stesso numero di picchi GFP verrà estratto e concatenato in un unico set di dati per il clustering. Verrà utilizzato un punteggio combinato per calcolare il numero ottimale di cluster. I cluster risultanti verranno adattati a ogni singola mappa. Verrà utilizzato lo smoothing temporale per garantire che periodi di rumore inter-picco, di basso GFP, non interrompano le sequenze di segmenti quasi stabili. Per ciascun soggetto verranno calcolati tre parametri per ciascuna classe di microstato: frequenza di accadimento (“occurrence”), copertura temporale (“coverage”) e durata media. L'occorrenza è il numero medio di volte in cui un dato microstato si verifica al secondo. La copertura (in %) è la percentuale del tempo di analisi totale trascorso in un dato microstato. La durata media (in ms) è il tempo medio durante il quale un dato microstato era presente in modo ininterrotto (dopo il livellamento temporale).
  • Per quanto riguarda le misure linguistiche: ogni partecipante viene sottoposto a un'intervista semistrutturata con uno sperimentatore addestrato. Sia il partecipante che l'intervistatore indossano microfoni a condensatore AKG-C544L, collegati tramite adattatori phantom AKG MPA VL a un registratore Zoom H4n Pro Handy. Il parlato viene registrato digitalmente con una frequenza di campionamento di 44.000 Hz (16 bit). La distanza tra la bocca e il microfono viene mantenuta il più costante possibile (2 cm) per garantire livelli costanti di volume vocale. Le interviste vengono effettuate in una stanza silenziosa per limitare il rumore ambientale; i due interagenti sono posizionati il ​​più lontano possibile, per evitare diafonia (ad es. discorso dell'intervistatore ripreso dal microfono del partecipante e viceversa). I file .wav ottenuti dalle registrazioni vengono annotati utilizzando il software Praat e successivamente analizzati con Praat e R. Le funzionalità Prosodic vengono estratte utilizzando lo strumento Prosogram (un insieme di script Praat, open-source) e una nuova versione modificata degli script dal Strumento prosogramma. Le variabili di turno vengono estratte con nuovi script Praat e R combinati.
  • Per quanto riguarda le misure di integrazione sensomotoria: l'integrazione sensomotoria viene studiata utilizzando un compito visuo-tattile. In ogni prova, il partecipante, seduto davanti a uno schermo, riceve un'istruzione visiva (un punto a destra o a sinistra dello schermo). Il compito consiste nel premere uno dei due pulsanti posizionati su ciascun lato del corpo con l'indice della mano corrispondente secondo le istruzioni visive. Uno stimolatore vibrotattile (piccoli altoparlanti collegati ad una scheda elettronica Arduino modulata da un amplificatore) viene applicato al primo muscolo interosseo dorsale di entrambe le mani. 400 msec prima dell'istruzione visiva, una delle due mani riceve un segnale tattile (vibrazione) su una mano per 100 msec. Questo segnale è più o meno affidabile a seconda del blocco. In alcuni blocchi è abbastanza affidabile, poiché il 90% delle prove presenta la vibrazione e l'istruzione visiva in modo congruente (indicando la stessa mano). Un'altra condizione è composta solo dal 50% delle prove congruenti e in questo caso il segnale tattile non è affidabile. Intermediamente vengono eseguiti due blocchi con il 70% di casi congruenti. Infine, all'inizio e alla fine dell'attività viene presentato un blocco di base che non contiene alcun segnale tattile. L'ordine dei blocchi 90% e 50% è casuale. Gli stimoli tattili e visivi sono generati con uno script MATLAB. Ogni blocco è composto da 100 prove, per un totale di 500 prove. I dati elettroencefalografici (EEG) vengono registrati durante l'attività, utilizzando una cuffia EEG a 64 canali (della Biosemi) per registrare l'attività elettrica del cervello. La configurazione è accoppiata a un eyetracker, per controllare che il partecipante stia fissando la croce al centro dello schermo durante ogni blocco.
  • Per quanto riguarda il sé multidimensionale e il compito di memoria episodica (progettazione del compito: Laboratoire Mémoire, Cerveau et Cognition): al basale, i partecipanti saranno sottoposti a questionari auto-riportati che valuteranno il loro senso di Sé minimo su 8 domini (Valutazione multidimensionale della consapevolezza interocettiva - Versione 2 ) e senso del Sé narrativo su 5 domini (Tennessee Self Concept Scale - Short Form, Present). Saranno sottoposti a un test neuropsicologico che valuterà le loro prestazioni di memoria episodica visiva (Family Pictures from Wechsler Memory Scale-III). Valuteranno il loro stato emotivo attuale su una scala analogica visiva su 4 domini (scala analogica visiva dell'umore). Al termine di ciascuna delle due sessioni di navigazione in realtà virtuale, che consistono in una passeggiata attraverso una città virtuale in cui i partecipanti incontrano eventi di vita quotidiana che mirano ad essere codificati incidentalmente nella memoria episodica, associati a diversi livelli di autoreferenzialità, i partecipanti saranno sottoposti a questionari auto-riportati che valutavano il loro senso di incarnazione in 4 domini (Embodiment Questionnaire), il loro senso di presenza in 4 domini (Igroup Presence Questionnaire) e la loro cybersickness in 2 domini (Simulator Sickness Questionnaire). Valuteranno nuovamente il loro stato emotivo attuale su una scala analogica visiva (Mood Visual Analogue Scale). Infine, i partecipanti saranno sottoposti a due test di memoria episodica: un compito di ricordo libero e un compito di riconoscimento. Il ricordo libero si baserà su un colloquio verbale della durata di 20 minuti, durante il quale i partecipanti saranno invitati a ricordare tutti gli eventi che ricordano di aver incontrato nella città virtuale. Per ogni evento verrà chiesto loro di ricordare in modo sistematico e il più preciso possibile: quale è stato l'evento, dove e quando è accaduto durante la navigazione, in quale delle due navigazioni è avvenuto (fonte), chi è stato il referente secondo quale è stato valutato il significato personale dell'evento, i dettagli oggettivi (percettivi) e soggettivi (fenomenologici) dell'evento e se l'evento è stato vividamente rivissuto o percepito semplicemente familiare (procedura Ricordare/Conoscere). Il test di riconoscimento verrà eseguito su un computer e programmato utilizzando il modulo Python Neuropsydia. Tutti i 32 eventi incontrati insieme alle 16 esche non incontrate verranno visualizzati con successo in ordine casuale sullo schermo del computer. Per ogni evento, verranno poste con successo diverse domande e i partecipanti cliccheranno su quella che considerano la risposta corretta tra diverse proposizioni: hanno riscontrato l'evento (Sì/No) e, se sì, dove è accaduto (tra le varie possibili localizzazioni su un'immagine della zona in cui si è verificato l'evento), quando è avvenuto (sostituendo l'evento in ordine cronologico con altri due eventi), in quale navigazione (prima o seconda navigazione), e chi è stato il referente (Io/Altro). Per ogni evento, i partecipanti valuteranno inoltre su scale che vanno da 0 a 100: il grado di rivivenza o familiarità dell'evento (100 = Ricorda, 0 = Conosci), la prospettiva del ricordo (100 = prospettiva in prima persona, 0 = prospettiva in terza persona), la sua vivacità, fedeltà, intensità emotiva, forza delle sensazioni corporee associate, autoreferenzialità episodica e autoreferenzialità semantica.

Per tutte le variabili, gli investigatori applicheranno misure ANOVA ripetute e utilizzeranno i seguenti contrasti:

1. "ARMS, FEP, SCZ, ASD, MDD" vs. "Soggetti sani" (i microstati sono testati come marcatori di psicopatologia generale);
2. "ARMS, FEP, SCZ" vs "ASD, MDD" (i microstati sono testati come marcatori specifici di psicosi; in modo equivalente, verrà testata la specificità di questa firma per depressione e ASD)
3. "ARMS" vs. "FEP" vs. "SCZ" (i microstati sono testati come marcatori evolutivi);

4. Infine, a seconda del tasso di transizione alla psicosi tra gli UHR, può essere effettuato un confronto tra "UHR-T" e "UHR-NT" (i microstati vengono testati come marcatori predittivi di psicosi Tutti i soggetti saranno sottoposti a una fenotipizzazione profonda che include neuropsicologia, psicopatologia , scale di segni neurologici, nonché risonanza magnetica strutturale e misure genetiche ed epigenetiche.

   • Ipotesi: si prevede che gli squilibri nei microstati EEG C e D siano più pronunciati in tutto lo spettro della psicosi e nell'ASD rispetto ai controlli, MDD e ARMS, e siano associati ad anomalie nelle caratteristiche somatosensoriali, interocettive e linguistiche.