Un metodo fMRI a respirazione libera per studiare la funzione olfattiva umana

Il sistema olfattivo umano è inteso come molto più di un sistema sensoriale perché l'olfatto svolge un ruolo importante nella regolazione e nelle emozioni omeostatiche. Clinicamente, il sistema olfattivo umano è noto per essere vulnerabile agli attacchi di molte malattie neurologiche prevalenti e disturbi psichiatrici, come la malattia di Alzheimer, la malattia di Parkinson, il disturbo post-traumatico e la depressione ^{1 , 2 , 3 , 4 , 5} . Attualmente, la funzione di risonanza magnetica funzionale (fMRI) con il contrasto a livello di sangue-ossigeno (BOLD) è la tecnica più preziosa per le funzioni di mappatura del cervello umano. Una quantità significativa di conoscenze sulle funzioni specifiche delle strutture olfattive centrali ( ad es. , Corteccia piriforme, corteccia orbitofrontale, amigdala e corteccia insulare) è stata acquisita con questa tecnicaIque ^{6 , 7 , 8 , 9 , 10} .

L'applicazione di fMRI a studi sul sistema olfattivo centrale umano e le malattie associate, tuttavia, è stata ostacolata da due ostacoli principali: la rapida abitudine del segnale BOLD e la modulazione variabile per respirazione. Nella vita quotidiana, quando esposti ad un odorante per un certo periodo di tempo, siamo rapidamente abituati al profumo. Infatti, quando studiato utilizzando olfactory fMRI, il segnale fMRI indotto da odori viene attenuato rapidamente da abitudine, che rappresenta una sfida sui modelli di paradigma di stimolazione ^{8 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14} . Il segnale iniziale significativo BOLD nella corteccia olfattiva primaria persiste soloS per alcuni secondi dopo l'inizio odorante. Pertanto, i paradigmi olfattivi fMRI dovrebbero evitare prolungate o frequenti stimoli odore in un breve periodo di tempo. Per ridurre l'effetto di abitudine, alcuni studi hanno tentato di presentare odori alternanti in un paradigma fMRI. Tuttavia, questo approccio può complicare l'analisi dei dati in quanto ogni odorante può essere trattato come un evento di stimolazione indipendente.

Un altro problema tecnico si presenta con variabilità nei modelli respiratori dei soggetti; L'inalazione non è sempre sincronizzata con l'amministrazione odorante durante un paradigma a tempo determinato. L'insorgenza e la durata della stimolazione olfattiva sono modulati dalla respirazione di ogni individuo, che confonde la qualità e l'analisi dei dati fMRI. Alcuni studi hanno cercato di mitigare questo problema con indicazioni visive o uditive per sincronizzare la respirazione e l'insorgenza odorante, ma la conformità dei soggetti è variabile, soprattutto nella popolazione clinica. Le attivazioni cerebrali associate wiQuesti suggerimenti potrebbero anche complicare l'analisi dei dati in determinate applicazioni. Quindi, sincronizzare l'inalazione con la distribuzione odorante può essere cruciale per gli studi olfattivi fMRI ¹⁵ .

Un'ulteriore considerazione fondamentale per la fMRI olfattiva, specialmente nel processo di analisi dei dati, è la selezione odorosa. Trovare una appropriata concentrazione odorante rispetto all'intensità percepita è importante per quantificare e confrontare i livelli di attivazione nel cervello in varie condizioni sperimentali o malattie. La selezione di sangue deve anche tenere conto della odorosa valenza o della piacevolezza. Questo è noto per provocare divergenti profili temporali nell'apprendimento olfattivo ^{16 , 17} . L'odore di lavanda è stato scelto per questa manifestazione in parte per questo motivo. A seconda dello scopo di uno studio specifico, diversi odoranti possono essere scelte migliori. Inoltre, la stimolazione trigemina deve essere ridotta al minimoAttivazione non direttamente correlata all'odore ¹⁸ .

In questo rapporto, dimostriamo una tecnica fMRI per impostare ed eseguire un paradigma innescato dalla respirazione utilizzando un olfattometro nell'ambiente di risonanza magnetica. Inoltre, presentiamo uno strumento di post-elaborazione che può ridurre alcuni errori di temporizzazione che potrebbero verificarsi durante l'acquisizione dei dati nel tentativo di migliorare ulteriormente l'analisi dei dati.