위험에 처한 정신 상태 전반에 걸친 EEG 미세 상태 (DEMETER)

• 연구 목적: EEG 미세 상태는 뇌 전체의 신경 네트워크의 휴식 상태 시간 역학을 변환합니다. 여기서 연구자들은 EEG 미세 상태 이상이 정신 장애의 지표가 될 수 있는지 확인하는 것을 목표로 합니다.

• 방법: 각각 21명의 참가자로 구성된 6개 그룹이 포함됩니다. 정신 질환(위험 정신 상태 - ARMS, 첫 번째 정신병 - FEP, 정신 분열증 - SCZ, 주요 우울 장애 - MDD 및 자폐 스펙트럼 장애 - ASD)을 가진 참가자로 구성된 5개 그룹과 건강한 대조군 1개 그룹이 있습니다. . 우리의 주요 목표는 각 미세 상태(지속 시간, 빈도, 작업 시간)를 특징짓는 각 변수에 대해 휴식 중과 수면 중 그룹 간의 평균 차이를 테스트하는 것입니다. 또한 두 번째로 연결성의 EEG 측정(체성 감각 유발) 잠재력), 피질 흥분성(알파밴드 파워), 운율 및 대화 언어 측정.

  • 미세 상태 측정과 관련하여: 64개 채널이 포함된 5분간 눈을 감은 휴식 상태 EEG가 기록됩니다(아래 설명된 감각운동 작업을 포함하는 더 큰 작업의 일부로). 최소 전처리는 Python의 MNE EEG 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다. 여기에는 0.5~40Hz 사이의 대역통과 필터가 포함되어 있으며 평균을 참조하고 아티팩트에 대한 시각적 및 자동 보정이 수행됩니다. 각 기록은 임상 신경생리학자에 의해 시각적으로 재분석되어 실제로 알파 우세, 잔여 인공물이 없는 휴식 리듬인지 확인합니다. 미세 상태 분석은 Pycrostates 패키지를 사용하여 수행됩니다. 글로벌 현장 전력(GFP)은 각 참가자에 대해 결정됩니다. 수정된 K-평균 클러스터링을 통해 미세 상태의 지형을 결정하기 위해 GFP 피크의 EEG 지형만 유지됩니다. 각 주제에 대해 동일한 수의 GFP 피크가 추출되어 클러스터링을 위한 단일 데이터 세트로 연결됩니다. 결합된 점수는 최적의 클러스터 수를 계산하는 데 사용됩니다. 결과 클러스터는 각 개별 맵에 다시 맞춤됩니다. 낮은 GFP의 피크 간 잡음 기간이 준안정 세그먼트의 시퀀스를 방해하지 않았는지 확인하기 위해 시간적 평활화가 사용됩니다. 각 주제에 대해 각 미세 상태 클래스에 대해 발생 빈도("발생"), 시간적 범위("범위") 및 평균 기간의 세 가지 매개변수가 계산됩니다. 발생은 주어진 미세 상태가 초당 발생하는 평균 횟수입니다. 적용 범위(%)는 특정 미세 상태에서 소요된 총 분석 시간의 비율입니다. 평균 지속 시간(ms)은 주어진 미세 상태가 중단 없이 존재하는 동안(시간적 평활화 후) 평균 시간입니다.
  • 언어학적 측정과 관련하여: 각 참가자는 훈련된 실험자와 반구조화된 인터뷰를 거칩니다. 참가자와 면접관 모두 AKG MPA VL 팬텀 어댑터를 통해 Zoom H4n Pro Handy 레코더에 연결된 헤드셋 AKG-C544L 콘덴서 마이크를 착용합니다. 음성은 44000Hz(16비트)의 샘플링 등급으로 디지털 방식으로 녹음됩니다. 입과 마이크 사이의 거리를 가능한 한 일정하게(2cm) 유지하여 일관된 수준의 보컬 음량을 보장합니다. 인터뷰는 환경 소음을 제한하기 위해 조용한 방에서 이루어집니다. 누화를 방지하기 위해 두 상호작용물은 가능한 한 멀리 배치됩니다(예: 참가자의 마이크에 포착된 면접관의 음성 또는 그 반대). 녹음에서 얻은 .wav 파일은 Praat 소프트웨어를 사용하여 주석을 달고 이후 Praat 및 R로 분석합니다. Prosogram 도구(Praat 스크립트 세트, 오픈 소스)와 새로운 수정된 버전의 스크립트를 사용하여 Prosodic 기능을 추출합니다. 프로소그램 도구. 새로운 결합된 Praat 및 R 스크립트를 사용하여 차례대로 변수가 추출됩니다.
  • 감각운동 통합 측정에 관하여: 감각운동 통합은 시촉각 작업을 사용하여 조사됩니다. 각 시험에서 참가자는 화면 앞에 앉아 시각적 지침(화면 오른쪽 또는 왼쪽을 가리키는 지점)을 받습니다. 이 작업은 시각적 지시에 따라 몸의 양쪽에 있는 두 개의 버튼 중 하나를 해당 손의 검지로 누르는 것으로 구성됩니다. 진동촉각 자극기(증폭기에 의해 변조된 Arduino 전자 카드에 연결된 작은 스피커)를 양손의 첫 번째 등골간근에 적용합니다. 시각적 지시 전 400msec 동안 두 손 중 하나가 100msec 동안 한 손에 촉각 신호(진동)를 받습니다. 이 큐는 블록에 따라 다소 신뢰할 수 있습니다. 일부 블록에서는 시험의 90%가 진동과 시각적 지시가 일치하게(동일한 손을 나타냄) 제시하기 때문에 매우 신뢰할 수 있습니다. 또 다른 조건은 합동 시행의 50%만으로 구성되며 이 경우 촉각 신호를 신뢰할 수 없습니다. 70% 합동인 경우의 두 블록이 중간에 수행됩니다. 마지막으로, 촉각 신호가 포함되지 않은 기준 블록이 작업의 시작과 끝 부분에 표시됩니다. 90% 및 50% 블록의 ​​순서는 무작위입니다. 촉각 및 시각적 자극은 MATLAB 스크립트를 사용하여 생성됩니다. 각 블록은 100개의 시도로 구성되며 총 500개의 시도로 구성됩니다. 뇌파검사(EEG) 데이터는 전기적 뇌 활동을 기록하기 위해 64채널 EEG 캡(Biosemi 제품)을 사용하여 작업 전반에 걸쳐 기록됩니다. 이 설정은 아이트래커와 결합되어 참가자가 각 블록 동안 화면 중앙에 십자가를 고정하고 있는지 제어합니다.
  • 다차원적 자기 및 일화 기억 작업(작업 설계: Laboratoire Mémoire, Cerveau et Cognition)과 관련하여: 기준선에서 참가자는 8개 영역에서 최소한의 자기 감각을 평가하는 자체 보고 설문지에 제출됩니다(Interoceptive Awareness의 다차원 평가 - 버전 2). ) 및 5개 영역(테네시 자아 개념 척도 - 약식, 현재)에 대한 내러티브 자아 감각. 그들은 시각적 일화 기억 성능을 평가하는 신경심리학적 검사를 받게 됩니다(Wechsler Memory Scale-III의 가족 사진). 그들은 4가지 영역의 시각적 아날로그 척도(기분 시각적 아날로그 척도)로 현재 감정 상태를 평가합니다. 참가자들이 다양한 수준의 자기 참조와 관련된 일화 기억에 우연히 인코딩되는 것을 목표로 하는 일상 생활 이벤트를 접하는 가상 도시를 산책하는 것으로 구성된 가상 현실의 두 탐색 세션 각각에 이어 참가자는 4개 도메인에 대한 구체화 감각(Embodiment Questionnaire), 4개 도메인에 대한 존재감(Igroup Presence Questionnaire), 2개 도메인에 대한 사이버 멀미(Simulator Sickness Questionnaire)를 평가하는 자가 보고 설문지입니다. 그들은 시각적 아날로그 척도(Mood Visual Analogue Scale)로 현재의 감정 상태를 다시 평가할 것입니다. 마지막으로 참가자들은 무료 회상 작업과 인식 작업이라는 두 가지 일시적인 기억 테스트를 받게 됩니다. 무료 회상은 20분간의 구두 인터뷰를 기반으로 하며, 이 동안 참가자들은 가상 도시에서 겪었던 기억나는 모든 사건을 회상하도록 요청받게 됩니다. 각 이벤트에 대해 그들은 이벤트가 무엇인지, 탐색 중에 언제 어디서 발생했는지, 두 탐색 중 어느 항목에서 발생했는지(출처), 누가 지시 대상이었는지 등 가능한 가장 정확하게 체계적으로 회상하도록 요청받을 것입니다. 사건의 개인적 중요성, 사건의 객관적(지각적) 및 주관적(현상학적) 세부 사항을 평가하고, 사건이 생생하게 재현되었거나 단지 친숙하게 느껴졌는지 여부(기억/알기 절차)를 평가했습니다. 인식 테스트는 컴퓨터에서 수행되며 Python 모듈 Neuropsydia를 사용하여 프로그래밍됩니다. 발생한 32개의 이벤트와 발생하지 않은 16개의 미끼가 혼합되어 컴퓨터 화면에 무작위 순서로 성공적으로 표시됩니다. 각 이벤트에 대해 몇 가지 질문이 성공적으로 이루어지며 참가자는 여러 제안 중에서 정답이라고 생각하는 것을 클릭합니다. 이벤트를 접했습니까(예/아니오), 그렇다면 어디서 발생했는지(사진의 여러 현지화 중) 사건이 발생한 구역), 언제 발생했는지(사건을 연대순으로 다른 두 사건으로 교체), 어떤 탐색(첫 번째 또는 두 번째 탐색), 지시 대상이 누구였는지(나/기타). 각 이벤트에 대해 참가자는 이벤트의 재현 또는 친숙도(100 = 기억, 0 = 알고 있음), 기억의 관점(100 = 1인칭 관점, 0 =) 등 0에서 100 사이의 척도로 평가합니다. 3인칭 관점), 그 생생함, 충실도, 정서적 강도, 관련된 신체 감각의 강도, 일시적인 자기 참조 및 의미론적 자기 참조입니다.

모든 변수에 대해 연구자는 반복 측정 ANOVA를 적용하고 다음 대비를 사용합니다.

1. "ARMS, FEP, SCZ, ASD, MDD" 대 "건강한 대상"(미세 상태는 일반적인 정신병리학의 지표로 테스트됩니다)
2. "ARMS, FEP, SCZ" 대 "ASD, MDD"(미세 상태는 정신병의 특정 지표로 테스트됩니다. 마찬가지로 우울증 및 ASD에 대한 이 특징의 특이성이 테스트됩니다.)
3. "ARMS" 대 "FEP" 대 "SCZ"(미세 상태는 진화 마커로 테스트됨)

4. 마지막으로, UHR 간의 정신병으로의 전환 속도에 따라 "UHR-T" 대 "UHR-NT"의 비교가 이루어질 수 있습니다(미세 상태는 정신병의 예측 지표로 테스트됩니다. 모든 피험자는 신경심리학, 정신병리학을 포함한 심층적인 표현형 분석을 받게 됩니다. , 신경학적 소프트 사인 척도, 구조적 MRI, 유전적 및 후생적 측정.

   • 가설: EEG 미시상태 C와 D의 불균형은 대조군, MDD, ARMS에 비해 정신병 스펙트럼과 ASD에서 더 두드러질 것으로 예상되며 체성감각, 상호감각 및 언어 특성의 이상과 연관될 것으로 예상됩니다.