Investigando Preditores Eletroencefalográficos de Anticorrelação de Rede de Modo Padrão em Adultos Saudáveis

As condições neuropsiquiátricas estão sendo cada vez mais entendidas como distúrbios de interações intrínsecas e funcionais dentro e entre redes cerebrais distribuídas e disseminadas. Dados os recentes avanços na aquisição de dados de ressonância magnética funcional (fMRI) e análise computacional, agora é possível mapear de forma confiável a neuroanatomia funcional das redes cerebrais dentro dos indivíduos, oferecendo um caminho potencial para a identificação de alvos neuroterapêuticos personalizados. No entanto, os tratamentos padrão-ouro (por exemplo, farmacoterapia) na prática psiquiátrica atual não foram originalmente projetados para direcionar interações específicas da rede cerebral e carecem de protocolos que aproveitem esses dados em nível individual. O neurofeedback em tempo real - pelo qual os pacientes observam e aprendem a regular aspectos selecionados de sua própria atividade cerebral - é uma abordagem candidata para adaptar pessoalmente a normalização da comunicação prejudicial dentro e entre as redes cerebrais. No entanto, para atingir as principais redes cerebrais que funcionam anormalmente em condições neuropsiquiátricas, o neurofeedback se baseia na fMRI, que é um procedimento caro que envolve uma configuração complexa e carga do paciente. O objetivo deste projeto é desenvolver uma "impressão digital" de eletroencefalografia (EEG) da dinâmica da rede fMRI para que um sistema de neurofeedback baseado apenas em EEG (eletrodos colocados no couro cabeludo) possa ser usado para direcionar com precisão as interações dentro e entre as redes cerebrais. Como os dispositivos de EEG podem ser portáteis e oferecer configuração relativamente simples em configurações flexíveis, esta pesquisa pode permitir uma forma escalável de treinamento de neurofeedback baseado em rede que os pacientes possam acessar regularmente. O objetivo 1 desta pesquisa é identificar um modelo ideal de recursos de EEG que sejam preditivos de "antagonismo" de rede de modo padrão (DMN) baseado em fMRI em indivíduos. Os investigadores se concentram nesse antagonismo DMN porque é uma característica importante que é relevante para a disfunção cognitiva na doença psiquiátrica em um nível transdiagnóstico. Os investigadores coletarão dados simultâneos de EEG-fMRI de alta qualidade em 24 adultos saudáveis ​​(> 100 minutos de amostragem por participante), incluindo três condições: (1) estado de repouso, (2) desempenho contínuo de tarefas e (3) fMRI contínuo neurofeedback baseado em estados de antagonismo DMN. Os investigadores aplicarão métodos baseados em aprendizado de máquina para identificar um mapeamento ideal entre os componentes do sinal EEG e o antagonismo DMN baseado em fMRI. Além disso, os investigadores determinarão quanta amostragem de EEG-fMRI em nível individual é necessária para prever com sucesso o antagonismo DMN do EEG. O objetivo 2 da pesquisa é testar se os marcadores EEG de antagonismo DMN são preditivos de flutuações de desempenho de tarefas cognitivas em indivíduos. Como tal, os resultados podem oferecer validação da relevância comportamental de um sistema de neurofeedback EEG que teria como alvo o antagonismo DMN. Se bem-sucedido, o trabalho pode levar ao desenvolvimento de uma ferramenta de psiquiatria computacional acessível que pode ser testada em condições clínicas nas quais o antagonismo DMN (e função cognitiva relacionada) é afetado, incluindo déficit de atenção/hiperatividade, depressão e esquizofrenia.