בשנים האחרונות חל שינוי בסוגי המחקרים שנערכו כדי להבין את הבסיס העצבי של התנהגות חברתית ^1,2. באופן מסורתי, מחקרים במדעי המוח החברתיים התמקדו בהפעלה עצבית במוח מבודד אחד במהלך משימה רלוונטית מבחינה חברתית. עם זאת, ההתקדמות בטכנולוגיית הדימות המוחי מאפשרת כעת לבחון את ההפעלה העצבית במוחו של אדם אחד או יותר במהלך אינטראקציה חברתית כפי שהיא מתרחשת בסביבות “בחיים האמיתיים”³. בסביבות “בחיים האמיתיים”, אנשים מסוגלים לנוע בחופשיות, ודפוסים של הפעלת המוח עשויים להשתנות כאשר מידע מוחלף ושותפים חברתיים מקבלים משוב אחד מהשני⁴.

היפר-סריקה היא שיטה המעריכה חילופי מידע דו-כיווניים אלה על ידי מדידת הפעילות המוחית של שני אנשים או יותר בו זמנית⁵. גוף מחקר מתפתח השתמש בספקטרוסקופיה תפקודית של אינפרא אדום קרוב (fNIRS), טכניקת דימות מוחי לא פולשנית אשר, בהשוואה לטכניקות דימות מוחי אחרות, פחות רגישה לממצאים תנועתיים⁶. היפר-סריקה באמצעות fNIRS מאפשרת הערכה של סנכרון בין-מוחי (IBS) בסביבות בחיים האמיתיים בזמן שהשותפים האינטראקטיביים נעים בחופשיות ובטבעיות. זה רלוונטי במיוחד לעבודה עם תינוקות וילדים צעירים, אשר נוטים להיות פעילים למדי. דווח כי תסמונת המעי הרגיז משקפת הבנה הדדית בין שותפים אינטראקטיביים, המשמשת כבסיס לאינטראקציה חברתית יעילה ותקשורת ומתווכת התכוונות משותפת ^1,7,8.

מספר שיטות משמשות להערכת IBS של שני מוחות. שיטות כאלה כוללות מתאמים של סדרות זמן, כגון מתאם צולב ומקדם מתאם פירסון ^9,10 (ראו סקירה של Scholkmann et ^al.10). שיטות אחרות כרוכות בהערכת עוצמת הצימוד בתחום התדרים. שיטות אלה כוללות ערך נעילת פאזה (PLV) וקוהרנטיות פאזה (ראה סקירה של Czeszumski et ^al.11). אחת השיטות הנפוצות ביותר במחקרי fNIRS משתמשת בקוהרנטיות התמרת גל (WTC) – מדד למתאם צולב של שתי סדרות זמן כפונקציה של תדירות וזמן¹⁰.

WTC משתמש בניתוחים מתאמים כדי לחשב את הקוהרנטיות ואת השהיית הפאזה בין שתי סדרות זמן בתחום תדירות הזמן. מחקרי סריקת יתר של FNIRS השתמשו ב- WTC כדי להעריך IBS בתחומים רבים של תפקוד, כולל ניטור פעולה 12, התנהגות שיתופית ותחרותית 5,13,14,15, חיקוי 16, פתרון בעיות אם-תינוק 17, והתנהגות הוראה-למידה ^18,19,20,21. בדרך כלל, במחקרי היפר-סריקה, קוהרנטיות בין-מוחית, כפי שנמדדה על-ידי WTC, במהלך מטלה ניסיונית מושווית לקוהרנטיות בין-מוחית במהלך משימת ביקורת. הממצאים האלה מוצגים בדרך כלל עם “חלקה חמה” של WTC, שמראה את הקוהרנטיות בין שני המוחות בכל נקודת זמן ותדירות (ראו איור 1).

כפי שהוצע על ידי Czesumaski et ^al.11, WTC הפך לגישה האנליטית הסטנדרטית לניתוח fNIRS hyperscanning. ניתוח WTC הוא שיטה גמישה, “אגנוסטית לכלים” עבור תצוגה חזותית ופרשנות נתונים²². מפת החום של מקדם הקוהרנטיות, המספקת צורת ניתוח נראטיבית המאפשרת זיהוי קל של תקופות של התנהגות סינכרונית או אסינכרונית, כמו גם את עוצמת הפעילות המוחית במהלך השלמת משימה, היא היתרון העיקרי של WTC והופכת אותו לכלי חזק למחקר יישומי²². ל-WTC יש יתרון על פני טכניקות מתאם. המתאמים רגישים לצורה של פונקציית התגובה ההמודינמית (HRF), אשר נחשבת שונה בין אנשים (במיוחד במונחים של גיל) ובין אזורים שונים במוח. לעומת זאת, WTC אינו מושפע משינויים בין-אזוריים ב-(HRF)²³. חוקרים השתמשו בגישת wavelet כדי לחקור סדרות זמן fMRI. Zhang et ^al.24 השוו את מדדי הקישוריות הפונקציונלית הנפוצים, כולל מתאם פירסון, מתאם חלקי, מידע הדדי וטרנספורמציית קוהרנטיות גלית (WTC). הם ביצעו ניסויי סיווג באמצעות דפוסי קישוריות תפקודית בקנה מידה גדול הנגזרים מנתוני fMRI במצב מנוחה ונתוני fMRI של גירוי טבעי של צפייה בווידיאו. ממצאיהם הצביעו על כך ש-WTC הפגין את הביצועים הטובים ביותר בסיווג (ספציפיות, רגישות ודיוק), מה שמרמז על כך ש-WTC הוא מדד קישוריות תפקודית עדיף לחקר רשתות מוח תפקודיות, לפחות ביישומי סיווג²⁴.

איור 1: קוהרנטיות התמרת Wavelet (WTC). WTC מציג את הקוהרנטיות ואת זווית הפאזה בין שתי סדרות זמן כפונקציה של הזמן (ציר x) והתדירות (ציר y). הגדלת הקוהרנטיות מתוארת על ידי הצבע האדום בגרף, והחצים הקטנים בגרף מראים את זווית הפאזה של שתי סדרות הזמן. החץ המצביע ימינה מייצג סינכרון בשלב; החצים המצביעים כלפי מטה והחצים המצביעים כלפי מעלה מייצגים סנכרון מושהה; והחץ המצביע שמאלה מייצג סינכרון אנטי-פאזי³⁰. נתון זה נלקח מתוך Pan et ^al.19. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

לאחרונה, המילטון²⁵ ביטא מספר מגבלות לפרשנות של נתוני קוהרנטיות בין-מוחית במחקרי fNIRS. אחד החששות העיקריים של המילטון היה שמדדי קוהרנטיות (למשל, WTC) מדווחים רק על השפעות סימטריות (כלומר, שני מוחות מתואמים, ומראים את אותו דפוס של שינוי). עם זאת, אינטראקציות חברתיות רבות הן א-סימטריות (למשל, זרימת מידע בין דובר למאזין) בכך ששני משתתפים עשויים למלא תפקידים שונים, ולא ברור אם WTC יכול ללכוד מידע זה. כאן, דאגה זו מטופלת על ידי מסגרת חדשה המאפשרת פרשנות פשוטה של כוח הגל הצולב, על ידי שימוש בפאזה חוצת גלים כדי לזהות כיווניות. מסגרת זו תאפשר גם לבחון כיצד הדינמיקה של אינטראקציות מתפתחת ומשתנה במהלך משימה.

בעוד WTC ושיטות מתאם מעריכות קישוריות פונקציונלית, שיטות אחרות מעריכות קישוריות יעילה, בניסיון לחלץ את ההשפעות הסיבתיות של אלמנט עצבי אחד על פני אחר. אנטרופיית העברה היא מדד מתחום תורת האינפורמציה המתאר את המעבר בין תהליכים תלויים במשותף²⁶. שיטה קשורה נוספת היא ניתוח סיבתיות גריינג’ר (GCA), שתואר כשווה ערך לאנטרופיית העברה²⁶.

בספרות הקיימת של מחקרי fNIRS hyperscanning, ניתוח סיבתיות גריינג’ר (GCA) נמצא בשימוש נרחב כדי להעריך את כיווניות הצימוד בין נתוני סדרות זמן fNIRS שהתקבלו במהלך מגוון משימות שונות, כגון שיתוף פעולה⁵, הוראה¹⁹ וחיקוי¹⁶. GCA משתמש במודלים אוטורגרסיביים וקטוריים כדי להעריך את הכיווניות של צימוד בין סדרות זמן בנתוני המוח. סיבתיות גריינג’ר מבוססת על חיזוי וקדימות: “משתנה X נאמר למשתנה ‘G-סיבה’ Y אם העבר של X מכיל את המידע המסייע לחזות את עתידו של Y מעל ומעבר למידע שכבר נמצא בעבר של Y“²⁷. בהתאם לכך, סיבתיות G מנותחת בשני כיוונים: 1) מנושא A לנושא B ו-2) מנושא B לנושא A.

בעוד ניתוח GCA משמש כניתוח משלים שמטרתו לקבוע אם ערך קוהרנטיות גבוה המתקבל באמצעות פונקציית WTC משקף IBS או סנכרון בפיגור (אות אחד מוביל את השני), הוא אינו מאפשר לקבוע אם התרחש סנכרון אנטי פאזה. במחקרי דימות מוחי מסורתיים, שבהם נסרק רק משתתף אחד בלבד (כלומר, גישת “המוח היחיד”), דפוס אנטי-פאזי פירושו שהפעילות באזור מוח אחד מוגברת בעוד שהפעילות באזור המוח השני מופחתת²⁸. בספרות ההיפר-סריקה, נוכחות של סנכרון אנטי-פאזי עשויה להצביע על כך שההפעלה העצבית מוגברת בנושא אחד, ובמקביל ההפעלה העצבית מופחתת עבור הנושא האחר. לכן, יש צורך לספק מודל מקיף שיכול לזהות את הכיווניות. באופן ספציפי יותר, מודל זה יוכל לזהות סנכרון אנטי פאזי (שבו כיוון הפעילות של אדם אחד הפוך לזה של בן זוגו) בנוסף לסנכרון בשלב וסנכרון בפיגור.

בניסיון להתמודד עם החשש ש-WTC מראה רק השפעות סימטריות, כאשר שני המוחות מראים את אותו דפוס של שינוי²⁵, מוצגת גישה חדשה לזיהוי סוג האינטראקציה על-ידי בחינת שלב הסנכרון (כלומר, בפאזה, בפיגור או אנטי-פאזה) (ראו איור 2). לשם כך פותח ארגז כלים בשיטת WTC לסיווג סוגי האינטראקציות השונים. סוגי האינטראקציות מסווגים באמצעות נתוני פאזה יחסית מניתוח טרנספורמציה חוצת גלים.

איור 2: איור של יחסי הפאזה השונים של גלי סינוס פשוטים. (A) כאשר שני האותות, אות 1 (קווים כחולים s) ואות 2 (קווים כתומיםs), מגיעים לערכי המקסימום, המינימום והאפס שלהם באותה נקודת זמן, הם אמורים להראות סנכרון בפאזה³². (B) כאשר אות אחד מגיע לערך המרבי שלו והאות השני מגיע לערך אפס באותה נקודת זמן, נאמר שהם מראים סנכרון בפיגור (אחד מוביל ב-90°)^32,33,34. (C) כאשר שתי סדרות זמן נעות בכיוונים מנוגדים, כלומר אות אחד מגיע למקסימום והשני מגיע לערך המינימלי באותה נקודת זמן, זה נקרא סנכרון אנטי-פאזי²⁸. (ד-פ) בכל יחסי הפאזה האחרים בין שתי סדרות זמן, אות אחד מוביל את השני. בכל השלבים החיוביים, אות 2 מוביל את אות 1 (לדוגמה, לוחות E, F, M ו-N), ואילו בכל השלבים השליליים, אות 1 מוביל את אות 2 (למשל, לוחות D, G, H, O ו-P). יש לציין כי כאשר הערך המוחלט של הפאזה גבוה יותר, היא הופכת להיות מובחנת יותר איזו סדרת זמן מובילה את השנייה (למשל, ההנהגה מובחנת יותר בלוח J מאשר בלוח I, ובלוח K, ההנהגה ייחודית יותר מאשר בלוח L). אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.