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通过基于 fMRI 的基于脑电图的音乐神经反馈进行奖励电路调制

2021年5月2日 更新者：Tel-Aviv Sourasky Medical Center

通过基于脑电图的神经反馈进行奖励电路调制

本研究的目的是测试中脑边缘奖励系统激活的自愿上调是否可能，并检查该回路的特定神经调节对奖励处理的神经行为影响。 这一目标将通过测试一种新型的非侵入性神经调节实验框架的效果来实现，该框架依赖于神经反馈 (NF)，该框架由腹侧纹状体 (VS) 中的神经元激活引导，并与个性化的愉悦音乐作为反馈相结合。 我们假设可以使用这种音乐 NF 方法学习自愿调节 VS。 我们进一步预测，上调 VS-EFP 信号的成功 NF 训练将导致与多巴胺能信号上调相关的神经和行为结果的显着变化。

研究概览

地位

招聘中

条件

干预/治疗

详细说明

神经反馈是一种训练方法，人们通过使用反映实时大脑信号的反馈信号来学习调节他们的大脑活动。 这种方法的有效利用需要以高特异性测量所代表的大脑活动，但以可访问的方式进行测量，从而实现重复会话。 有证据表明，个人能够通过实时功能磁共振成像 (rt-fMRI) 自愿调节自己的区域神经活动，包括深部大脑区域，例如 VS。 然而，由于固定性、高成本和广泛的物理要求，rt-fMRI-NF 用于重复训练的效用受到限制。 另一方面，脑电图 (EEG) 成本低且易于获取。 然而，EEG-NF 的行为和临床益处，尤其是在抑郁症和其他情感障碍的背景下，仍有争议。 Hendler 实验室之前的工作已经建立了一个新的框架，用于对特定大脑网络进行可访问的探测，称为电子指纹 [1]。 指纹识别依赖于 fMRI 启发的 EEG 模式的统计建模，该模式基于同时记录 EEG/fMRI 并结合学习算法。 这种方法已成功应用于杏仁核并得到验证，揭示了 NF 训练期间 EFP-杏仁核信号的成功调制，以及相对于假 NF 训练在受训者中挥之不去的神经元和行为影响。 在目前的研究中，NF 训练程序利用新开发的以 VS 为中心的受 fMRI 启发的中脑边缘活动脑电图模型； VS-电指纹（VS-EFP）。 此外，为了提高中脑边缘系统的可访问性，反馈界面基于愉悦的音乐，这已被反复证明可以参与奖励回路并导致纹状体内的多巴胺能释放 [例如，2;比照。 3]. 音乐界面背后的基本原理是，在训练期间，参与者会看到他们自己选择的音乐，这些音乐或多或少会产生声学失真，以便实时可靠地改变其愉悦程度。 在麦吉尔大学进行的一项有 20 名参与者（N=10 测试组，N=10 对照组）的可行性研究证明了这种方法的可行性。 在当前的研究中，我们希望在更大的样本（N=~40；N=20 测试组和 N=20 假对照组）中复制和扩展这些发现，并检验本研究中产生的关于其影响的假设可能的神经行为结果。

研究类型

介入性

注册 (预期的)

40

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

研究联系人备份

  • 姓名：Neomi Singer, PhD

学习地点

  • 以色列
      • Tel Aviv、以色列
        • 招聘中
        • Sagol Brain Institute, Tel Aviv Sourasky Medical Center
        • 接触：

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

18年 至 65年 (成人、OLDER_ADULT)

接受健康志愿者

是的

有资格学习的性别

全部

描述

纳入标准：

身体健康，没有已知的背景疾病 没有已知的认知衰退 听力正常 右手占主导地位 没有需要住院治疗的精神病或神经系统疾病史。 根据特拉维夫 Sourasky 医疗中心 MRI 研究所制定的程序，将适用用于医学目的的 MRI 检查的公认标准。

排除标准：

被诊断患有精神或神经疾病 使用精神或神经药物 听力损失 根据特拉维夫 Sourasky 医疗中心 MRI 研究所制定的程序，将适用用于医学目的的 MRI 检查的公认排除标准

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

  • 主要用途：基础_科学
  • 分配：随机化
  • 介入模型：平行线
  • 屏蔽：三倍

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
ACTIVE_COMPARATOR：VS-EFP 神经反馈
当这些信号的反馈和奖励被反复呈现给生物体时，神经反馈基于特定神经信号或神经信号组合的学习变化。 因此，个人学会通过一个闭合的 NF 回路来调节他们的神经活动；在这种情况下，参与者将收到由他们自己的 VS-EFP 驱动的音乐反馈
其他：脑机接口：基于脑电图的音乐神经反馈任务
使用脑电图进行神经反馈训练，其中向参与者呈现自选音乐，并要求通过应用心理策略使呈现的音乐听起来更好。 六个重复的训练课程，每个课程由五个训练周期组成。 每个周期由 120 秒的“本地基线”块和 90 秒的“调节”块组成，同时听自选音乐。 指示参与者在“本地基线”块期间被动地听他们自选的音乐，并在“调节”块期间“使音乐听起来更好”。 参与者被指示招募他们发现对这项监管任务最有效的心理策略。 在“调节”期间，声音质量实时（每 3 秒）变化，与 VS-EFP 的当前值与其在“本地基线”期间的平均值之间的差异成比例。
SHAM_COMPARATOR：Yoked sham 神经反馈
当这些信号的反馈和奖励被反复呈现给生物体时，神经反馈基于特定神经信号或神经信号组合的学习变化。 因此，个人学会通过一个闭合的 NF 回路来调节他们的神经活动；在这种情况下，将根据另一位参与者的 VS-EFP 信号提供音乐反馈。 因此，假组的每个参与者都与测试组的参与者配对，从而根据配对的测试参与者接收反馈。 这样，两组人都会接触到表明他们成功水平的声音操纵的确切比例。 为了解释反馈呈现时间顺序的可能贡献，在一半的控制参与者中，反馈模式将向前“重放”（保持配对参与者收到的 VS-EFP 的原始时间模式），并且在一半 - 向后（从右到左翻转原始时间模式）。
其他：脑机接口：基于脑电图的音乐神经反馈任务
使用脑电图进行神经反馈训练，其中向参与者呈现自选音乐，并要求通过应用心理策略使呈现的音乐听起来更好。 六个重复的训练课程，每个课程由五个训练周期组成。 每个周期由 120 秒的“本地基线”块和 90 秒的“调节”块组成，同时听自选音乐。 指示参与者在“本地基线”块期间被动地听他们自选的音乐，并在“调节”块期间“使音乐听起来更好”。 参与者被指示招募他们发现对这项监管任务最有效的心理策略。 在“调节”期间，声音质量实时（每 3 秒）变化，与 VS-EFP 的当前值与其在“本地基线”期间的平均值之间的差异成比例。

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
VS-EFP 监管成功
大体时间：0 到 4 周
通过 VS-EFP 功率的变化测量；基于神经反馈循环期间“调节”和“局部基线”条件下的 EFP 之间的差异。 研究人员预测，相对于假对照（测试 > 假），神经反馈组对 VS-EFP 功率的调节更大。
0 到 4 周
VS-EFP 监管的转移：不同背景下的 VS-EFP 自愿监管成功
大体时间：1至5周
通过 VS-EFP 功率的变化测量；基于转移条件期间监管和当地基准条件之间的差异；没有提供音乐或反馈时的意志调节。 转移条件在每次训练开始时引入。 研究人员预测，相对于假对照组，神经反馈组在成功训练后 VS-EFP 调节会发生积极变化。
1至5周
不同背景下的中脑边缘自我调节
大体时间：1至5周

通过功能磁共振成像测量； fMRI 扫描期间的转移任务（未应用反馈时的自愿调节），将在整个训练期间之前和之后进行。 腹侧纹状体 (VS) 的感兴趣区域 (ROI) 分析将根据用于开发 VS-EFP 的目标区域进行定义。 中脑边缘网络的其他区域将根据奖励的元分析来定义。

将测量每个组的结果，作为“调节”和“局部基线”条件之间对比的变化（后 > 前）。

研究人员预测，相对于假对照组，神经反馈组在成功训练后 VS 上调会发生积极变化。

探索性分析：研究人员打算进一步探索 NF 训练是否导致额外中脑边缘节点上调的积极变化。
1至5周

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
奖励学习行为
大体时间：1至5周

通过概率选择任务 (PST) 中的表现进行评估，该任务将在整个训练期间之前和之后进行。 这是概率奖励学习的任务，其中参与者学习选择频繁奖励符号（例如，80% 的奖励次数的符号 A）或避免很少奖励的符号（B，20% 的次数）的能力次) 进行检查 [4]。

将衡量每组的结果，作为从奖励（选择 A）或惩罚（避免 B）中学习的准确性的变化（后 > 前）。

研究人员预测，相对于假对照组，神经反馈组在成功训练后从奖励中学习会发生积极变化。
1至5周
激励激励行为
大体时间：1至5周

通过奖励任务的努力支出（Eefrt 任务）中的绩效来衡量，该任务将在整个培训期间之前和之后进行管理。 这是一项基于努力的决策任务，参与者选择执行“困难”与“简单”任务，以在低/中/高奖励接收概率下获得不同数量的金钱奖励 [5]。

将衡量每个组的结果，作为在高/中/低概率下选择花费更多努力以获得高/低货币收益的比例的变化（后 > 前）。

研究人员预测，相对于假对照组，在神经反馈组成功训练后，在获得奖励的概率较低的情况下，选择艰巨任务以获得高金钱收益的比例会发生积极变化。
1至5周
享乐特质：享乐特质与神经反馈成功之间的联系
大体时间：1至5周

通过 Snaith Hemilton 快乐量表 (SHAPS) 测量，这是一个评估享乐能力的 14 项问卷； c-anhedonia 指数将作为响应的总和得出 [6]。

研究人员预测，训练后的快感缺失分数与神经反馈组在 NF-VS-EFP 中的表现之间存在负相关。
1至5周

其他结果措施

结果测量
措施说明
大体时间
奖励处理（神经）：中脑边缘对奖励的反应（即金钱、音乐乐趣）
大体时间：1至5周

通过功能磁共振成像测量；在整个训练期间之前和之后的 fMRI 扫描期间应用愉快的音乐聆听和货币激励延迟任务。

VS 的 ROI 分析将根据用于开发 VS-EFP 的目标区域进行定义。 额外的中脑边缘节点将根据奖励的元分析来定义。

将测量每组的结果，作为奖励相关任务期间奖励与控制条件之间对比的变化（后 > 前）。

研究人员预测，相对于对照组，神经反馈组成功训练后 VS 对奖励的反应会发生积极变化。

探索性分析：研究人员将探索 VS 激活在奖励处理的不同阶段（即奖励预期、消费）方面的变化情况。

研究人员将进一步探索 NF 训练是否会在额外的中脑边缘节点中导致奖赏相关激活的积极变化
1至5周

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Tel-Aviv Sourasky Medical Center

合作者

McGill University
Tel Aviv University

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2020年7月10日

初级完成 (预期的)

2021年9月10日

研究完成 (预期的)

2021年9月10日

研究注册日期

首次提交

2021年5月2日

首先提交符合 QC 标准的

2021年5月2日

首次发布 (实际的)

2021年5月6日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2021年5月6日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2021年5月2日

最后验证

2021年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • 0401-17-TLV
  • 00040030000 (OTHER_GRANT：MOST-FRQNT-FRQS collaboration)

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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