Investigación sobre la trazabilidad del EEG: cambios anormales en las redes funcionales cerebrales en pacientes con esquizofrenia durante la tarea Oddball

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En la actualidad, muchos estudios parecen haber demostrado que la esquizofrenia ( esquizofrenia, SZ ) los síntomas no son sólo una anomalía en un área determinada del cerebro, sino que se deben a una falla en las conexiones funcionales o en el intercambio de información entre diferentes áreas del cerebro. Investigadores anteriores utilizaron la tecnología ERP para realizar un estudio más sistemático de los componentes ERP de pacientes con SZ en la tarea auditiva Oddball y descubrieron que los pacientes con SZ mostraban anomalías significativas en P300. Sin embargo, ha habido relativamente poca investigación sobre las características de la red de conexión funcional del cerebro en la corteza o el espacio de origen de los pacientes con SZ durante la tarea auditiva excéntrica y su relación con las puntuaciones de los síntomas clínicos del paciente. Un equipo de investigación de Corea del Sur publicó un artículo de investigación en la revista "Schizophrenia Research" y realizó un estudio sistemático sobre los temas mencionados anteriormente. Por lo tanto, el autor aquí interpreta y analiza esta investigación, con la esperanza de ser útil y esclarecedora para todos.

Plan experimental y análisis de datos

1. Sujetos: Se reclutaron 34 pacientes con SZ y 34 sujetos sanos (HC) de acuerdo con los estándares clínicos, y la gravedad de los síntomas de los pacientes con SZ fue de puntuación, la información detallada de los sujetos se muestra en la Tabla 1 a continuación.

2.Recopilación y preprocesamiento de EEG: la tarea experimental adopta el paradigma experimental auditivo estándar Oddball. La probabilidad del estímulo estándar es 85 y la probabilidad del estímulo de desviación es 15. Cuando aparece el estímulo de desviación, el sujeto debe presionar. un botón para responder.

Los datos de EEG se recopilan mediante un equipo Neuroscan, que recopila señales de EEG de 62 derivaciones. Las 62 derivaciones se colocan según el sistema de 10 a 20 derivaciones. Se colocaron electrodos de tierra en la frente y electrodos de referencia en las apófisis mastoides de ambos lados. El electrooculograma vertical (VEOG) y el electrooculograma horizontal (HEOG) se registraron simultáneamente. La frecuencia de muestreo del EEG es de 1000 Hz y el filtrado de paso de banda es de 1-100 Hz.

La señal de EEG se preprocesó utilizando el software Scan 4.3 y los artefactos de parpadeo se corrigieron utilizando el método de regresión lineal. Luego, los datos se filtraron en paso de banda de 1 a 55 Hz, y las épocas 100 ms antes y 900 ms después de la estimulación de desviación. luego se extrajeron, utilizando el estándar de valor extremo de ± 75 μV para eliminar épocas que contienen ruido más grande. Para los grupos HC y SZ, los números de época restantes finales fueron 53,09 ± 9,89 y 47,59 ± 13,86, respectivamente.

3. Análisis de trazabilidad y cálculo de conexión funcional: el análisis de trazabilidad utiliza el kit de herramientas eConnectome y el modelo de cabeza estándar MNI152, y finalmente extrae las señales de densidad de corriente cortical de 314 áreas de ROI corticales. Las áreas son las siguientes, como se muestra en la Figura 1. Para estas señales de densidad de corriente extraídas, se obtienen señales en cinco bandas de frecuencia mediante filtrado de paso de banda, a saber, alfa (8-12 Hz), beta1 (12-18 Hz), beta2 (18-22 Hz), beta3 (22-30 Hz) y gamma. (30-55 Hz).

El valor de bloqueo de fase (PLV) se utiliza para calcular la conexión funcional entre dos áreas cerebrales ROI. Dado que estudios anteriores han demostrado que el P300 de pacientes con SZ muestra anomalías, el valor se sitúa entre 0 y 500 ms después de la estimulación. se utiliza aquí para calcular PLV.

4. Análisis de la red cerebral: aquí analizamos principalmente parámetros de la red cerebral, como los coeficientes de agrupamiento global y local y la longitud de la ruta característica global.

Resultados experimentales

1. Investigación sobre el coeficiente de agrupamiento global y la longitud del camino característico: como se muestra en la Tabla 2, en comparación con el grupo HC (es decir, NC en la tabla), el grupo SZ (es decir, SPR en la tabla) El coeficiente de agrupamiento en la banda de frecuencia beta1 disminuyó significativamente, mientras que la longitud de la ruta característica aumentó significativamente. Además, la longitud de la ruta característica del grupo SZ en la banda de frecuencia beta2 también aumentó significativamente;

Esto muestra que los pacientes del grupo SZ muestran principalmente anomalías en la red funcional del cerebro en la banda de frecuencia beta. En otras palabras, la eficiencia del intercambio de información entre varias regiones del cerebro en los pacientes con SZ durante la tarea extraña se reduce considerablemente.

2. Investigación sobre el coeficiente de agrupamiento local: La investigación mencionada anteriormente muestra que los pacientes con SZ muestran principalmente anomalías en el coeficiente de agrupamiento global en la banda de frecuencia beta1, por lo tanto, el agrupamiento de cada área del cerebro ROI en beta1. La banda de frecuencia se estudia principalmente aquí. Como se muestra en la Figura 2, el círculo azul indica el área donde disminuye el coeficiente de agrupamiento de pacientes SZ y el tamaño del círculo indica el valor p. Se puede observar que los pacientes con SZ muestran principalmente coeficientes de agrupamiento significativamente reducidos en las regiones frontal y temporal-parietal. Esto muestra que los pacientes con SZ tienen principalmente anomalías en estas áreas del cerebro.

3. Investigación de correlación entre los parámetros de la red cerebral y las puntuaciones de los síntomas clínicos: aquí solo estudiamos el coeficiente de agrupamiento y la longitud de la ruta de la banda de frecuencia beta1 y la relación entre la longitud de la ruta de la banda de frecuencia beta2 y los síntomas clínicos. puntuaciones. Los resultados se muestran en la figura 3 y la Tabla 3. Los resultados muestran que en la banda de frecuencia beta1, el coeficiente de agrupamiento se correlaciona negativamente con los síntomas negativos (Figura 3A) y los componentes cognitivos (Figura 3C) en la puntuación de los síntomas clínicos, mientras que solo en la banda de frecuencia beta2, la longitud del camino está relacionada; a los síntomas negativos en la puntuación de síntomas clínicos (Figura 3B) y los componentes cognitivos (Figura 3D) mostraron una correlación positiva.

Resumen

En resumen, este artículo estudió los cambios cerebrales de pacientes con SZ durante la ejecución de la tarea Oddball desde la perspectiva de la red funcional cortical del espacio fuente. En comparación con las personas normales, los pacientes con SZ muestran coeficientes de agrupamiento significativamente reducidos y longitudes de camino aumentadas en la banda de frecuencia beta, lo que indica que la eficiencia del intercambio de información entre diferentes áreas del cerebro en pacientes con SZ se reduce significativamente durante la tarea Oddball. Esto parece ser mutuamente consistente con los resultados de componentes anormales de P300 encontrados en estudios de ERP. Además, este estudio también encontró que los pacientes con SZ mostraron principalmente coeficientes de agrupamiento significativamente reducidos en las regiones frontal y temporal-parietal, lo que es consistente con estudios previos que encontraron anomalías prefrontales en pacientes con SZ.

Referencias:

Shim M, Kim D W, Lee S H, et al. Interrupciones en la red de conectividad funcional cortical del mundo pequeño durante una tarea de paradigma auditivo extraño en pacientes con esquizofrenia [J] .Schizophrenia Research, 2014, 156(2-3): 197-203.