ЭЭГ-методы применяются для извлечения биомаркеров дисфункций мозга. Основное внимание уделяется многоканальным потенциалам, связанным с событиями (ERP), записанным в задаче GO/NOGO. Немозг артефакты корректируются и ERPs сравниваются с нормативными данными. Примеры относятся к биомаркеров для диагностики СДВГ и прогнозирования ответ ныхлекарственных препаратов.
Нейропсихиатрические диагнозы, такие как СДВГ, основаны на субъективных методах, таких как интервью, рейтинговые шкалы и наблюдения. Существует необходимость в более мозга на основе добавок. Стимулятор лекарства является наиболее распространенным методом лечения СДВГ. Клинически полезные предикторы ответных мер до сих пор не зарегистрированы. Целью данной работы является описание методов ЭЭГ, которые мы применяем для извлечения потенциальных биомаркеров для дисфункции мозга. Примеры относятся к биомаркеров для педиатрического СДВГ, и прогнозирование ответ лекарства. Основной упор делается на потенциал, связанный с событиями (ERP).
Девятнадцать канал ЭЭГ записывается в течение 3 минут глаза открытые задачи, 3 мин глаза закрыты задачи, и 20 минут cued визуального GO / NOGO задачи (VCPT). ERP записываются во время выполнения этой задачи. Целью протокола ERP является извлечение биомаркеров предполагаемых дисфункций мозга, которые значительно различают группу пациентов и здоровый контроль. Протокол включает запись в стандартных условиях и коррекцию артефактов. ERP волны могут быть использованы или преобразованы в скрытые компоненты. Компоненты группы пациентов сравниваются с элементами управления, сопереживая компонентам, которые, по сравнению с ним, показывают относительно высокие размеры эффекта. Подгруппы пациентов отбираются на основе кластерного анализа в пространстве компонентов. Процедура лечения (например, лекарства, tDCS или протокол нейрообратной связи) может быть применена и изменения в компонентах, связанных с лечением в подгруппах наблюдается, формируя основу для клинических рекомендаций.
Описанные методы были применены в исследовании 87 педиатрических пациентов СДВГ. Индекс реакции на лекарства значительно дискриминировал ответчиков и неответчиков с большим и клинически значимым размером эффекта(d 1.84). В продолжающемся исследовании сравнения детей СДВГ с соответствующими контроля, несколько переменных дискриминировать значительно между пациентами и контроля. Глобальный индекс превысит d .8. Описанные здесь методы ЭЭГ могут быть клинически значимыми.
В 2008 году был опубликованпроект «Критерии доменов» (RDoC), целькоторого — найти биологически обоснованную основу для понимания психических расстройств. В 2013 году Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) одобрило первый биомаркер СДВГ на основе ЭЭГ, который поможет оценить СДВГ у пациентов в возрасте от 6 до 17 лет. Нейропсихиатрическая ЭЭГ-помощь на основе оценки (NEBA) Система записи ЭЭГ в течение 15-20 мин. Он основан на расчете тета / бета-соотношение установлено, что выше у детей и подростков с СДВГ, чем в обычно развивающихся детей2. Последние публикации считают, что это соотношение не отражает все СДВГ3.
Большое количество публикаций в клинической неврологии показывают, что нарушение когнитивного контроля представляет собой общую черту многих психических расстройств, включая СДВГ, шизофрения, депрессия, и OCD4,5. Теоретически когнитивный контроль состоит из гипотетических операций, позволяющих людям гибко адаптироваться к целям и контекстам. Две различные категории когнитивного контроля, упреждающий и реактивный контроль, были описаны6. Основное внимание мы уделяем реактивному режиму когнитивного контроля. Проактивный когнитивный контроль включает в себя рабочую память (т.е. поддержание сенсорных и двигательных событий в течение нескольких секунд). Реактивный когнитивный контроль включает в себя мониторинг,обнаружениеконфликта7,8,и ингибирование действий (для обзора см.9,10).
Парадигма GO/NOGO чувствительна к когнитивному контролю11,,12,,13,,14,,15. Go стимулы вызывают положительные колебания от теменной области мозга. (P3 GO). Передняя распределенная положительная волна N2 и P3 NOGO, вызванная стимулами NOGO, связаны с обнаружением конфликтов и ингибированием действия16,,17,,18,,19. Волна N2 была понята как индикатор ингибирования действия, но обновленные исследования показывают, что волна N2 связана с редкими раздражителями GO и обнаружением конфликта20. Ингибирование действий связано с волной P3 NOGO на фронтально-центральных участках.
Дихотомия N2/P3 может быть неправильной. Было поставлено под сомнение мнение, что ERP волны, в частности, представляющие когнитивный контроль, являются суммы нескольких источников, которые могут перекрываться в местах и время14,21.
Для разъединения источников ERP-волн было использовано несколько методов разделения слепых источников15,,22,,23,,24. В исследованиях Института человеческого мозга в Санкт-Петербурге разлагается волна N2d NOGO. Обнаружены скрытые компоненты. Эти компоненты имели различные топографии и функциональные значения. Только один из них был связан с обнаружением конфликта14,,15,,25,,26. В большинстве взрослых исследований СДВГ, P3 NOGO меньше по сравнению с соответствующими здоровых элементов управления27,28,29,30,31,32.
Операции мозга, происходящие во время задач когнитивного контроля, кажется, не правильно объяснить N2/P3 дихотомии, когда ERPs в GO / NOGO парадигмы анализируются14,15. Было использовано несколько подходов, направленных на распутывание скрытых компонентов из волн ERP (для обзора см.21). Некоторые исследования использовали независимый анализ компонентов (ICA) для ERPs в группах пациентов, таких как пациенты с шизофренией29, и взрослых с СДВГ33,34, пытаясь различать пациентов от контроля без диагнозов.
В (Yeredor, 2010,25 p.75), новый метод предлагается и адаптированы для ERPs. Это метод слепого разделения источника, основанный на процедуре совместной диагонализации матриц перекрестного дистриарения. Для изучения функциональных значений таких скрытых компонентов, применяющих этот метод в парадигме GO/NOGO, недавно было проведено исследование Института человеческого мозга26. В этом исследовании операции по торможению действия и операции по обнаружению конфликтов были независимо манипулированы модификациями задачи CUED GO/NOGO. Был найден скрытый компонент, который, как считается, отражает обнаружение конфликта. N2-как ответ и фронтальная топография характеризовали этот компонент35. В испытаниях, требующих ингибирования подготовленных действий, была замечена центральная топография и P3-подобный ответ.
В этой публикации исследования сообщили использовали традиционный метод ERP. Применение ИКА, или процедура совместной диагоналализации матриц перекрестного дисперсии25 (стр. 75) до сих пор не сделано. В целом, результаты, основанные на различных методах, совпадают друг с другом, но методы обнаружения скрытых компонентов, кажется, более чисто связаны с различными нейропсихологическими функциями. Целью данного документа является подробное описание метода WinEEG. Основное внимание уделяется ERPs, но спектры ЭЭГ и поведенческие данные из задачи GO/NOGO также включены в исследования, описанные для иллюстрации метода WinEEG.
Диагнозы в психиатрии основаны на наблюдаемом поведении. В большинстве случаев, определенное количество симптомов должно наблюдаться в различных условиях в течение 6 месяцев или более. Важной частью диагностического процесса является исключение соматической этиологии. Кроме того, необходимо учитывать другие психиатрические диагнозы. Довольно часто симптомы, представляющие интерес может быть частью другой диагностической категории. Если несколько симптомов перекрываются с другими расстройствами, врач должен решить, если это второе расстройство сопутствующих или дифференциальный диагноз.
Доступные клинические инструменты: диагностические интервью, рейтинговые шкалы, медицинская история и история развития, психологические тесты и прямые наблюдения. Большинство из этих методов довольно субъективны; под влиянием информатора, а также профессиональных. Шкалы рейтинга от родителей и учителей обычно показывают довольно скромные корреляции (р- 0,3 – 0,5).
В репрезентативных результатах, мы утверждаем, что основные механизмы в СДВГ, вероятно, отличаются от пациента к пациенту. Отсутствие (языкового) понимания, проблемы с самомотивацией, чувствительность к внешним отвлекателям и т.д. все это может привести к симптомам невнимательности. Методы, основанные на ЭЭГ, описанные в настоящем документе, могут помочь решить некоторые из этих проблем. Проблема субъективных интерпретаций отсутствует. Описанные методы ERP, кажется, показывают основные психологические операции, такие как рабочая память, ингибирование действия, мониторинг, подготовка к ответу и т.д., включая конкретные структуры мозга. Дефицит этих механизмов не ограничивается конкретными диагностическими категориями. Мы считаем, что в будущем, лечение (лекарство, нейрообратная связь, когнитивные тренировки, tDCS, …) будет сосредоточена на таких когнитивных и / или эмоциональных операций и их основных механизмов мозга, а не на текущих диагностических категорий.
Целью диагностики является определение наилучших методов лечения. Для оценки последствий лечения, самостоятельно сообщили и наблюдаемые улучшения, конечно, решающим. Такие отчеты могут в некоторой степени представлять эффекты плацебо, однако, и должны быть поддержаны (частично) нормализации основных дисфункций мозга отражены, например, изменения в компонентах ERP. Такое сочетание субъективных и объективных показателей лечебных эффектов имеет важное значение как в клинике, так и в исследованиях.
По причинам, как те, упомянутые выше, это не удивительно, что люди с теми же диагнозами часто не реагируют на те же медицинские процедуры. В персонализированной медицины диагнозы дополняются эмпирически основанными мерами прогнозирования реакции, чтобы определить лучшее лечение для отдельного пациента. В этой статье мы описали наши исследования по прогнозированию стимулятор лекарства ответ в педиатрической СДВГ. Найти надежные предсказатели положительной реакции на антидепрессанты, возможно, еще более важно, так как время, необходимое для оценки ответов, является длительным, как и период титрования. Процедуры, описанные в настоящем документе может способствовать текущей ЭЭГ и ERP на основе исследований по прогнозированию лекарств еде эффекты в депрессии53.
Описанные методы ЭЭГ являются неинвазивными и доступными и хорошо подходят как для исследований, так и для клинической работы.
The authors have nothing to disclose.
Ни один.
amplifier + | www.mitsar-medical.com | ||
Body harness, different sizes | Electro-Cap International, Inc | E3 SM; E3 M; E3 L | |
Ear electrodes 9 mm sockets | Electro-Cap International, Inc | E5-9S | |
Electrocaps 19 channel different sizes | Electro-Cap International, Inc | E1 SM; E1 M; E1 M/SM | |
Electrocaps 19 channel different sizes | Electro-Cap International, Inc | E1 L/M; E1 L | |
Electrogel for electrocaps | Electro-Cap International, Inc | E9; E10 | |
HBi database | www.hbimed.com | ||
Head size measure band | Electro-Cap International, Inc | E 12 | |
Needle syringe kit | Electro-Cap International, Inc | E7 | |
Nuprep EEG and ECG skin prep gel | Electro-Cap International, Inc | R7 | |
Ten20 EEG conductive paste | Electro-Cap International, Inc | R5-4T | |
WinEEG program | www.mitsar-medical.com |