design Experimental
obiectivul general al studiului a fost de a evalua dacă VCVS DBS modulate cognitive umane capacități de control și neuronale corticale oscilații relevante pentru acele capacități. Acesta a fost un design în cadrul subiecților, în care subiecții individuali au completat protocoale de măsurare identice cu stimularea și oprirea., Acest design a crescut puterea statistică (comparativ cu alte modele unde DBS subiecte ar fi, comparativ cu non-implantat de control), prin admiterea ierarhic/mixt modelare si control pentru substanțiale eterogenitatea rezistente la tratament pacienții psihiatrici. Ipotezele noastre pre-specificate au fost că:
-
DBS ar îmbunătăți controlul cognitiv uman, reflectat în creșterea performanței în DBS cu condiția.,DBS ar spori puterea oscilațiilor Teta, în principal în cortexul prefrontal lateral și cortexul cingulat anterior dorsal, având în vedere rolul specific al acestor oscilații în luarea deciziilor și inhibarea răspunsului.gradul de modificare indusă de DBS în propozițiile de mai sus ar explica o parte din mecanismul său de acțiune, determinat prin predicția rezultatului clinic.
aceste analize nu au fost preînregistrate. La momentul colectării datelor și concepției studiului, preînregistrarea nu era un serviciu disponibil pe scară largă.,
subiecți
paisprezece subiecți cu VCVS DBS au consimțit să participe la experimente. Toate au primit VCVS DBS implanturi, în prealabil, un studiu clinic (NCT00640133, NCT00837486, sau NCT00555698), cu criterii de intrare dat in48,49. Toți erau dreptaci. Eșantionul a inclus șase bărbați și opt femei, cu vârste cuprinse între 30 și 70 de ani la momentul colectării datelor, cu o expunere minimă de 6 luni la stimularea cronică și un maxim de 7 ani. Subiecții au fost implantați predominant pentru MDD, dar 2/14 au avut o indicație primară a toc cu MDD comorbid., Majoritatea au avut cel puțin un răspuns clinic parțial la DBS. Consimțământul informat pentru participarea la studiu a fost obținut de un medic care nu a fost principalul clinician DBS al subiectului, după ce au fost explicate natura completă și posibilele consecințe ale studiului. Toate procedurile de studiu corespund orientărilor etice guvernamentale și instituționale aplicabile. Procedurile de studiu au fost revizuite și aprobate de Massachusetts General Hospital Institutional Review Board.
protocol Experimental
pentru a sonda flexibilitatea cognitivă, am folosit o versiune modificată a MSIT (textul principal Fig. 1a)., MSIT cere subiecților să identifice care dintr-un set de trei numere este diferit de vecinii săi. Subiecții trebuie să păstreze trei degete ale mâinii drepte poziționate peste tastele de răspuns corespunzătoare cifrelor 1-3. În studiile de control (non-interferență), ținta se află în aceeași poziție spațială ca și cheia de răspuns corespunzătoare, iar cifrele de flancare nu sunt răspunsuri valide (adică sunt 0s). În studiile de interferență, ținta este în afara poziției în raport cu apăsarea tastei corespunzătoare și este flancată de alte ținte viabile., S–a demonstrat că MSIT produce modificări robuste de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI)25 și electrofiziologică26, cu o diferență semnificativă (interferență-control) adesea detectabilă la nivel individual. Observăm că această operaționalizare specifică a controlului cognitiv, performanța pe o sarcină de conflict, este doar una dintre numeroasele abordări experimentale posibile. Controlul cognitiv este evocat în multe situații, inclusiv de abordare-evitare conflict50, switch-stai decisions16,de 51 de ani, și, eventual, de asemenea, din punct de vedere emotional emoționali, auto-regulation52., Avantajul specific al MSIT este că se verifică inducerea unor efecte robuste din punct de vedere statistic la nivel de subiect, atât la nivel comportamental, cât și la nivel neural, amplificând puterea noastră de a detecta diferențele induse de DBS. Am adăugat în continuare o dimensiune de interferență emoțională, bazată pe ipoteza că subiecții cu boli severe rezistente la tratament ar fi atent părtinitori față de imaginile negative. Înainte de fiecare încercare MSIT, a fost prezentată o imagine selectată din Sistemul Internațional de imagini afective sau IAPS53., Imaginea a rămas pe ecran, parțial ascunsă de stimulul MSIT, pe durata procesului. Un subset fix de 144 de imagini au fost selectate din setul general de date IAPS pentru a acoperi gama de valențe disponibile (pozitive, neutre și negative) și evaluări de excitare emoțională.fiecare bloc de teste conținea 72 de teste de control și 72 de teste de interferență. Am atribuit imagini IAPS pozitive, neutre și negative atribuite fiecărui tip de încercare într-un mod contrabalansat, astfel încât fiecare imagine a fost prezentată o dată într-un control și o dată într-un context de interferență., Cele 144 de imagini au fost împărțite între aceste două blocuri de 144 de încercări într-o manieră care a minimizat diferențele pereche medii pătrate între evaluările imaginii atunci când rangul este ordonat de valența lor. Pentru a preveni seturile de răspuns sau obișnuința, secvența de încercare din fiecare bloc a fost pseudo-randomizată, astfel încât subiecții nu au avut niciodată mai mult de două studii la rând care au împărțit aceeași valență, nivel de interferență sau deget de răspuns dorit. Acest design de studiu extrem de intercalat a fost de așteptat să pună cerințe mai mari asupra sistemelor de control cognitiv prin reducerea predictibilității stimulilor. Așa cum se arată în Fig., 1A, subiecții au văzut doar imaginea IAPS pentru 400 ms, au fost prezentați cu stimulul MSIT și au primit până la 1500 ms pentru a răspunde, apoi au văzut o cruce de fixare pentru 3-5 s (randomizat cu o distribuție uniformă). Ei au fost instruiți să minimizeze clipirea ochilor în timpul procesului și să clipească liber în timpul perioadei de fixare. Înainte de colectarea datelor, subiecții au efectuat un bloc de 20 de studii în care au primit feedback corect/incorect, urmat de un alt bloc de 40 de studii fără feedback., Ei au repetat această practică, dacă este necesar, până când au obținut peste 90% răspunsuri corecte (numărând studiile ratate ca fiind incorecte).mulți dintre subiecții noștri au avut anterior experiențe negative de viață cu asocieri specifice temelor prezentate în IAPS. Pentru a controla aceste interpretări subiective / idiosincratice puternice în acest mic eșantion, am colectat evaluări individuale ale imaginii. După fiecare bloc a fost complet, subiecții au fost re-prezentate cu fiecare imagine IAPS și dat 25 s pentru a evalua imaginea emoțional., Am folosit același sistem self-assessment manikin sistemul inițial folosit pentru a dezvolta IAPS54, care atribuie fiecare imagine pe o valență de rating de la 1 la 9 (reprezentând cele mai negative pentru cel mai pozitiv) și o excitare de rating de la 1 la 9 (reprezentând deloc excitant foarte excitant). Atât MSIT și post-sarcină IAPS imagini de rating au fost prezentate folosind Psihofizica Toolbox (http://psychtoolbox.org) care rulează sub MATLAB 2013a.,datele electroencefalografice au fost achiziționate la 1450 Hz (Nexstim eXimia EEG) de la 60 de canale plasate în conformitate cu sistemul internațional 10-20 și capacul standard al producătorului. Electrodul de masă a fost plasat pe podul nasului. Un canal electro-oculogram bipolar diagonal a fost plasat în jurul ochiului drept. Canalele au fost pregătite pentru < 5 kω impedanță. Locația scalpului fiecărui canal a fost digitalizată după pregătirea capacului și înainte de înregistrări., De asemenea, am digitizat nasionul și ambele puncte pre-auriculare, plus 100 de puncte suplimentare ale scalpului care nu corespund niciunui senzor EEG, pentru a îmbunătăți calitatea co-înregistrării RMN-digitalizării. La patru subiecți, în plus față de datele de sarcină, am colectat 1 min fiecare dintre datele de repaus eyes-open și eyes-closed imediat după fiecare bloc de sarcini și înainte de evaluările de autoevaluare IAPS.
toți subiecții au finalizat mai întâi un bloc MSIT, o colecție de stare de repaus și o evaluare a imaginii cu DBS-ul activat la setările clinice obișnuite (DBS ON)., Imediat după MSIT, dar înainte de blocurile de stare de repaus și de evaluare a imaginii, subiecții au finalizat, de asemenea, 15 min din sarcina efort cheltuieli pentru recompense (EEfRT)27. Un clinician instruit a dezactivat apoi neurostimulatoarele implantate bilaterale, iar subiectul s-a odihnit timp de cel puțin 1 h fără a îndepărta capacul EEG. În studiile efectuate pe animale, o oră de întrerupere a stimulării cronice a fost suficientă pentru a produce modificări robuste ale activității neuronale care păreau a fi un răspuns de rebound/contrareglementare55., Acest efect de rebound nu se termina într-o oră, dar persistă pentru o perioadă mai lungă, după cum este documentat prin studii clinice în care pacienții încet recidiva peste o săptămână după DBS discontinuation56. Prezența acestui efect de rebound ar trebui să sublinieze sau să amplifice modificările neurologice cauzate de stimularea cronică. După re-pregătirea pentru orice impedanță mare de canale, subiecții din nou efectuate MSIT, EEfRT, odihnindu-stat, și imaginea opiniile (DBS starea OPRIT) înainte de neurostimulator re-activare., Subiecții erau conștienți de starea dispozitivului lor, la fel ca și experimentatorii, deși niciun subiect nu a avut consecințe psihologice adverse din manipularea studiului.
preprocesarea EEG
analizele EEG au folosit estimarea minimă a normei(MNE) – costumul Python 57. Offline, datele EEG au fost filtrate între bandpass 0.5 și 50 Hz, apoi epocate. Acest lucru elimină în mod eficient artefactul DBS așa cum se arată în lucrările noastre și ale altora din trecut37,58, deoarece stimulatorii tuturor subiecților au fost setați deasupra frecvenței de întrerupere., Frecvențele armonice ale stimulării DBS ar fi în mod similar în întregime în afara benzii de trecere a acestui filtru și în afara tuturor benzilor de frecvență analizate în această lucrare. Vezi Tabelul 1 pentru frecvențele de stimulare ale subiecților individuali. Am îndepărtat ochii și artefactele musculare cu proiecția spațiului de semnal59. Apoi am tăiat studiile / epocile din datele continue. Analizele blocate de stimuli au folosit date de la 1,5 s înainte de debutul IAPS la 3,4 s după debutul IAPS (1500 ms după încheierea studiului). Analizele de blocare a răspunsului au utilizat -1,5 s înainte de 1,5 s după răspuns., Respingerea amplitudinii (prag = ± 150 µV) a eliminat studiile cu artefacte reziduale. În cele din urmă, am convertit toate studiile pentru a schimba în raport cu valoarea inițială, definită ca 0.5 s la 0.1 s înainte de debutul IAPS. Pentru analizele de domeniu temporal, am scăzut MEDIA acestei ferestre din toate studiile pentru acel subiect specific; pentru domeniul de frecvență, am convertit datele în decibeli (dB) în raport cu valoarea de bază.dintre cei 14 subiecți, șase au fost excluși de la analiza EEG ulterioară în timpul preprocesării. Patru subiecți au fost excluși deoarece datele lor EEG au fost înregistrate fără utilizarea unui sistem de digitalizare., Astfel, datele lor nu ar putea fi localizate cu exactitate. Alți doi subiecți au fost excluși din analiza EEG ulterioară datorită artefactului electromiografic substanțial, ceea ce a dus la respingerea marea majoritate a studiilor în urma procedurilor de asigurare a calității descrise mai sus. Datele EEG ale celor opt subiecți rămași au fost apoi supuse localizării sursei și tuturor analizelor ulterioare descrise mai jos.
EEG sursa localizare
Ne-am reconstruit subiecților corticale suprafete de presurgical T1 RMN imagini folosind Freesurfer v5.360., Digitalizarea capacului EEG a fost co-înregistrată manual la reconstrucția anatomică Freesurfer folosind pachetul de instrumente pentru linia de comandă MNE. Apoi, în mne-Python, ochiurile corticale au fost reduse de la ~160.000 de noduri pe emisferă la 4098 de locații dipol (vârfuri) pe emisferă. Am calculat o soluție folosind trei compartimente limita-element model61 cu partea interioară și exterioară a craniului suprafețele reconstituite din Freesurfer bazinelor hidrografice algorithm62., Dipol amplitudine (sursa de curent de densitate) la fiecare corticale locul de amplasare a fost estimat folosind anatomic constrâns Ctn method63, folosind o conductă similar cu alte rapoarte din regiune de interes (ROI)-bazat pe oscilatorie analyses64., Pe scurt, MNE metoda găsește maxim a posteriori estimări ale latente corticale surse, dat fiind observate senzor surse, presupunând că (1) sursa de curent amplitudini sunt rare și de obicei distribuit cu o sursă cunoscută matricea de covarianta și (2) se observă senzor de date conține aditiv de zgomot cu o distribuție normală și un cunoscut spațiale matricei de covarianță. Foarte important, spre deosebire de alte metode de formare a fasciculului, metoda MNE păstrează oscilațiile astfel încât puterea oscilatorie poate fi estimată în urma localizării sursei., Estimarea sursei curente a fiecărui nod include o orientare dipol, astfel încât cursul de timp sursă poate fi pozitiv sau negativ la un moment dat. Aici, orientările dipolilor au fost constrânse la cortex folosind parametrii impliciți recomandați (loose = 0.2, depth = 0.8). Matricele de covarianță de zgomot necesare pentru localizarea sursei au fost estimate pentru fiecare subiect de la o valoare inițială de 500 ms înainte de începerea fiecărui studiu. Estimările empirice ale covarianței au fost regularizate prin metoda „micșorată”, așa cum recomandă Engemann și Gramfort65., Datele individuale de estimare a sursei au fost apoi mapate pe suprafața corticală „fsaverage” a lui Freesurfer. În cele din urmă, sursa estimare cursuri individuale pentru nodurile au fost combinate într-un set de corticală etichete corespunzătoare ROIs: cortexul cingular (rACC, dACC, mCC), dorso-mPFC (dmPFC/superioare girusul frontal), dorso-lateral prefrontal cortex (DLPFC/mijloc girusul frontal), și ventrolateral prefrontal cortex (VLPFC/girusul frontal inferior). Cursul mediu de timp pe ROI a fost calculat folosind tehnica „PCA flip” în mne-Python., Pe scurt, descompunerea valorii singulare (SVD) este aplicată cursurilor de timp în vârf pe ROI și se extrage primul vector singular drept. Cursul de timp al fiecarui nod este apoi scalat si semn intors. Scalarea este efectuată pentru a se potrivi cu puterea medie a cursurilor de timp vârf-înțelept. Semnul cursului de timp este ajustat prin înmulțirea acestuia cu semnul vectorului singular stâng de la SVD, ceea ce asigură că faza nu se schimbă cu 180 de grade de la un curs de timp sursă la altul., Tabelul suplimentar 1 enumeră aceste etichete și stenografia anatomică utilizată pentru fiecare în textul/figurile principale. Etichetele anatomice / ROIs au fost asamblate manual prin contopirea mai multor etichete contigue mai mici din Atlasul din regiunea Lausanne 24366. Etichetele utilizate aici au fost concepute pentru a se asigura că fiecare regiune corticală corespundea unui număr aproape egal de vârfuri din creierul șablon standard. Am selectat setul de etichete pentru a acoperi regiunile implicate anterior în neuro-imagistica funcțională a MSIT13, 25.,
analiză statistică-comportament
rezultatul comportamental principal în MSIT este rt subiecților, deoarece aceștia sunt pre-instruiți la rate de eroare foarte mici. Împreună cu alții, am arătat că RTs în timpul conflictelor și al sarcinilor de luare a deciziilor sunt mai bine aproximate de gamma decât de distribuțiile Gaussiane13,67. Astfel, am analizat comportamentul într-un GLM cu efecte mixte cu distribuția gamma și funcția de legătură de identitate. Acest GLM a fost aplicat la nivel per-proces, permițându-ne să modelăm efectele DBS și efectele specifice procesului, cum ar fi emoția și interferența cognitivă., Designul efectelor mixte, care include o interceptare aleatorie pentru subiect, controlează în mod specific corelația intra-subiect (studii și sesiuni ca măsuri repetate). Am exclus studiile cu răspunsuri lipsă, studiile de eroare și studiile post-eroare. Am exclus în continuare studiile cu RTS outlier, pe care le-am definit prin montarea unei distribuții gamma la datele RT ale fiecărui subiect, punând în comun DBS-urile și runs-urile pentru această etapă de preprocesare. Apoi am exclus studiile cu probabilitatea RT <0.005 pe baza distribuției montate. Aceste abordări au exclus 247 de studii (6.,12% din total, n = 3785 studii reținute în analiză).
Pentru a controla de ansamblu RT variabilitatea peste subiecte, am specificat GLMs cu un subiect specific intercepta aleatoare plus efecte fixe pentru experiment variabile (mixte modele). Similar cu rapoartele anterioare, de exemplu 28, am identificat modelul adecvat prin minimizarea criteriului de Informare al lui Akaike (AIC) în timpul adăugării treptate a variabilelor. Important, AIC minimizarea matematic este echivalent cu a construi modelul de out-of-sample cross-validation36, o abordare am identificat ca fiind esențiale în biomarker research38., Am considerat interferența, DBS, valența și excitația ca posibili predictori RT pe baza ipotezelor noastre pre-specificate și a designului sarcinii. De asemenea, am testat termenii de interacțiune între aceste efecte principale. Am considerat numărul de încercare în cadrul unei alergări ca un regresor neplăcut, controlând oboseala și/sau efectele de învățare. Datele au fost explicate cel mai bine printr-un model cu efectele principale anterioare, dar fără Termeni de interacțiune (vezi textul principal și Fig. 1). Modelele cu alți predictori, de exemplu, RT în studiul precedent (un efect autoregresiv), nu au fost identificabile., Conflictul și DBS au fost codificate fals, în timp ce valența, excitația și numărul procesului au fost tratate ca variabile continue. Toate variabilele independente au fost standardizate la intervalul 0-1 pentru regresie, dar sunt raportate în articol după conversia înapoi la unitățile lor naturale pentru ușurința interpretării.
analiza statistică-modularea EEG prin variabile de sarcină și DBS
pentru analiza domeniului de timp (potențial evocat), cursurile de timp ale senzorului și spațiului sursă au fost reduse la fereastra de timp (-0.5, 2.0) S pentru epocile blocate de stimuli și (-1.0, 1.0) ferestre pentru epocile blocate de răspuns., Mai mult, toate epocile au fost filtrate cu trecere redusă la 15 Hz și au fost eșantionate cu un factor de 3. Intervalele de încredere privind potențialele legate de evenimente reprezentate grafic (ERP) au fost calculate prin 1000 de resamblări bootstrap cu înlocuire (păstrând numărul de încercări din cadrul fiecărui subiect). Toate PPE prezentate sunt Media mare la toți subiecții.
pentru analiza spectrală a domeniului, am calculat puterea blocată în trei benzi de interes: theta (4-8 Hz), alfa (8-15 Hz) și beta (15-30 Hz)., Am subliniat non-phase-locked, sau induse, oscilații, deoarece acestea par a fi mai direct legate de proactive cognitive control17. În analizele bazate pe încercări ale sarcinilor cu efect Simon, peste 80% din schimbarea de putere Theta legată de conflict/control a fost blocată în fază23. Puterea Theta blocată non-fază a fost corelată cu RTs trial-to-trial, mai mult decât theta blocată de fază reflectată în ERP-ul din domeniul timpului., Mai mult, într-o sarcină de control cognitiv structurat non-proces, oscilațiile theta păreau să fie prezente în mod continuu peste cortexul frontal mediu, crescând în putere atunci când era nevoie de mai mult control68. În schimb, faza blocat theta oscilații poate fi mai mult legate de eroare legate de performanță monitoring69, un fenomen studiat aici, din cauza numărului foarte mic de eroare de studii.
pentru a calcula modificările de putere care nu sunt blocate în fază, am scăzut mai întâi ERP-ul mediu din fiecare proces23., ERP-ul scăzut (și studiile din care a fost scăzut) au fost calculate pentru fiecare combinație de subiect, condiție (DBS ON/OFF × interferențe/încercări de Conflict) și ROI/senzor. Toate parcelele de date EEG power arată după această eliminare ERP.
senzorii și datele localizate la sursă au fost apoi descompuse în reprezentarea lor de frecvență în timp prin convoluția wavelet Morlet. Wavelets au avut frecvențe de bază eșantionate de la 2 la 50 Hz în 25 de trepte distanțate logaritmic, unde fiecare wavelet a fost caracterizat prin trei cicluri. Descompunerea a fost efectuată pe date cu un singur proces, nu pe media sau ERP., Toate estimările puterii de frecvență au fost normalizate la puterea medie a unei linii de bază pre-stimul (-0.5 s la -0.1 s) pentru fiecare bandă de frecvență. Am folosit o transformare dB pentru normalizare. Puterea de bază a fost calculată separat pentru fiecare subiect și starea DBS (oprit, pornit). Aceeași perioadă de referință pre-stimul utilizată pentru analizele blocate de stimul a fost, de asemenea, utilizată pentru analizele blocate de răspuns. Apoi am mediat valorile din fiecare bandă de frecvență pre-specificată pentru a obține un curs de timp de putere per-trial pentru fiecare bandă. Toate valorile de putere rezultate prezentate în articol au fost normalizate la dB, după cum sa menționat mai sus., Toate parcelele de putere topografice și de timp reprezintă marea medie între subiecți.
atât în spațiul senzorilor, cât și în spațiul sursă,atât datele EEG din domeniul timpului, cât și din domeniul frecvenței au fost analizate folosind regresia obișnuită a celor mai mici pătrate70, 71. Tensiunea sau puterea cu o singură încercare la fiecare punct de timp a fost introdusă într-un model liniar folosind aceleași variabile independente ca și GLM comportamental: interferență, DBS, valență, excitare și număr de încercare. Am standardizat toate variabilele independente la intervalul pentru acest model, de asemenea,., De asemenea, am luat în considerare posibilitatea ca interferența și DBS să interacționeze la nivel neuronal, chiar dacă nu am văzut nicio interacțiune comportamentală și astfel am inclus un termen de interacțiune DBS × interferență în această regresie. Pentru a reproduce efectul interceptărilor specifice subiectului în modelul de comportament, am scăzut cursul de tensiune medie sau timp de putere al fiecărui subiect individual din studiile subiectului respectiv. S-au calculat statistici de Contrast (teste t) pentru fiecare greutate beta rezultată (coeficient de regresie) la fiecare probă., Pentru a controla mai multe comparații statistice (intervalele) în cadrul fiecărui ROI/electrod, am efectuat permutare de inferență și temporal cluster correction72. Am folosit permutări 1000 pentru fiecare analiză, clustere eliminate <50 ms în măsură temporală și am păstrat doar clustere semnificative la α = 0.05. Pentru domeniul timp analiza în sursă de spațiu, am mai corectat aceste cluster p-valori folosind Benjamini–Hochberg false descoperire rata (FDR), pas-jos procedura peste tot testat ROIs., Pentru analiza domeniului de frecvență, am făcut același lucru, dar folosind un singur pas în jos pe Roi și benzi de frecvență simultan. Toate grupurile semnificative prezentate în articol au supraviețuit acestor corecții. Excepția este că pentru analiza senzor-spațiu, nu am corectat pentru mai mulți senzori, deoarece am testat un singur senzor pentru domeniul de timp și un senzor pentru analiza domeniului de frecvență. Valorile P ale domeniului de frecvență senzor-spațiu au fost din nou corectate pentru mai multe benzi.,
analiza Statistică—EEG/schimbări de comportament ca biomarkeri
Am presupus că ambele theta trupa EEG și MSIT modificări de comportament induse de DBS s-ar putea corela cu subiecților răspunsul clinic la VCVS DBS tratament. În continuare, am emis ipoteza că această corelație ar putea fi cu răspunsul clinic pozitiv (ameliorarea depresiei) sau cu complicații clinice (hipomanie, ca în28)., Am cuantificat acestea la nivelul subiectului individual: MSIT RT ca diferență medie (DBS ON–DBS OFF) și theta EEG ca înălțime integrată a undei de diferență (DBS ON–DBS OFF) în VLPFC (girusul frontal anterior inferior). Eticheta VLPFC a fost selectată ca variabilă predictor după vizualizarea rezultatelor analizelor precedente. Diferența de undă a fost calculată în mod specific în perioada de timp în care am găsit un cluster semnificativ în timpul analizei spațiului sursă., Depresia a fost măsurată cu Montgomery–Åsberg Depresie Rating Scale (MADRS) ca colectate în timpul subiecților original studiile clinice; noi nu am încerca corelație cu simptomele TOC pentru că doar doi subiecți din eșantion au TOC. Am folosit MADRS schimba de la pre-implant de referință pentru o zi de colectare a datelor, sau la cea mai apropiată clinică vizita la colectarea datelor (întotdeauna în termen de 1 lună) dacă un anumit subiect a fost în imposibilitatea de a finaliza MADRS în acea zi., Hypomania a utilizat același set de date ca și28, în care prezența/absența episoadelor hipomanice a fost codificată pentru fiecare subiect de către evaluatori clinici instruiți. Variabila dependentă a fost dacă subiectul a avut vreodată hipomanie în timpul tratamentului cu DBS. Un subiect nu a fost inclus în analizele de hipomanie din cauza lipsei datelor clinice.capacitatea de predicție în afara eșantionului este importantă pentru evaluarea biomarkerilor psihiatrici prezumtivi37, 38, dar dificil de măsurat în populații rare, cum ar fi pacienții cu DBS., Ca un surogat, am generat intervale de încredere pentru corelațiile clinice/biomarker prin desenarea a 1000 de reeșantioane bootstrap (cu înlocuire) din populația inițială de subiecți. Am folosit aceleași bootstrap atrage pentru a construi un interval de încredere de aria de sub curba (ASC) pentru receptor-operator caracteristice (ROC) curbele de clasificare a hipomanie prezent/absent și depresie responder/nonresponder. Acesta din urmă a utilizat același prag de îmbunătățire a MADRS de 50% ca în studiile clinice, de exemplu in49.,modificările Theta observate în timpul performanței MSIT ar putea să nu fie specifice sarcinii, dar ar putea apărea dintr-o schimbare generală a spectrului de frecvență EEG în timpul DBS. Cinci subiecți au contribuit cu cel puțin 2 min de date privind starea de repaus deschisă cu DBS pornit și oprit. Din aceste date, am tăiat epocile 60 1-S fără artefacte din înregistrările ON și OFF din fiecare subiect, apoi am calculat o densitate spectrală de putere (PSD) de la 0 la 30 Hz prin metoda multitaper., Am calculat puterea medie în regiunea theta (4-8 Hz) a PSD–ului fiecărei epoci, apoi am testat diferența dintre aceste distribuții cu testul U Mann-Whitney. Am efectuat aceste analize asupra puterii theta de la senzorul Fz, care a fost punctul scalpului cu cea mai mare putere theta în timpul performanței MSIT.
validarea rezultatelor comportamentale MSIT în controalele epilepsiei
o preocupare potențială este că orice rezultate RT pe care le observăm ar putea fi explicabile prin efectele practice. Deși blocurile de pornire și oprire au fost separate cu o oră sau mai mult, subiecții ar putea păstra încă o memorie procedurală a sarcinii., Pentru a aborda această problemă, am analizat datele de la un grup de subiecți care au efectuat mai multe temporal distanțate MSIT ruleaza fara emoțională distractori. Acești subiecți au făcut parte dintr-un studiu mai amplu axat pe fiziologia la nivel de rețea a bolilor mintale13. Ei au fost internați pentru monitorizarea electrofiziologică staționară a epilepsiei refractare la medicație. În timpul spitalizării, aceștia au fost abordați zilnic pentru a efectua mai multe sarcini cognitive, inclusiv MSIT. În acest caz, am folosit versiunea originală a sarcinii, care nu include distractorii IAPS de fundal., Datorită naturii activității clinice pe o unitate de spitalizare, inclusiv pauze pentru mese și runde clinice, acești subiecți au efectuat adesea unul sau mai multe blocuri MSIT de 64 de studii, cu o pauză substanțială între ele. Acest lucru reproduce în mod eficient proiectarea studiului nostru primar, cu excepția manipulării DBS. Am analizat blocurile de sarcini efectuate înainte și după aceste pauze, la opt subiecți. Pentru acești subiecți, potrivim testul MSIT RTS cu un GLM de distribuție gamma care imita analiza principală a cohortei, adică.,, termeni independenți/predictori pentru bloc (care imită termenul DBS), conflict, număr de încercare și o interceptare specifică subiectului. Ca și în cazul cohortei principale, toți acești subiecți au furnizat consimțământul informat complet înainte de orice proceduri de studiu. Toate procedurile experimentale cu aceste subiecte au respectat cerințele de etică guvernamentală și instituțională și au fost aprobate de Consiliul de revizuire Instituțională al Spitalului General din Massachusetts.