Evnen til å indusere og/eller kontrollere nevrale plastisitet kan være avgjørende i fremtidige behandlinger for nevrologiske lidelser og utvinning hjerneskade. I dette papiret presenterer vi en protokoll for bruk av neurofeedback trening med funksjonell magnetisk resonans imaging å modulere menneskelige hjernefunksjon.
Nevrologiske lidelser er preget av unormal mobil-, molekylær-, og krets-nivå funksjoner i hjernen. Nye metoder å indusere og kontrollere neuroplastic prosesser og unormale fungerer, eller selv Skift funksjoner fra skadet vev til fysiologisk sunn hjernens områder, holder potensial til å dramatisk forbedre generell helse. Gjeldende neuroplastic intervensjon i utvikling har neurofeedback trening (NFT) fra funksjonell magnetisk resonans Imaging (fMRI) fordelene av å være fullstendig non-invasiv, ikke-pharmacologic og romlig lokalisert til målet hjernen regioner, samt har ingen kjente bivirkninger. Videre kan NFT teknikker, først utviklet ved hjelp av fMRI, ofte oversettes til øvelser som kan utføres utenfor skanneren uten hjelp av helsepersonell eller avansert medisinsk utstyr. I fMRI NFT, er fMRI signalet målt fra bestemte regioner av hjernen, behandlet, og presentert for deltakeren i sanntid. Gjennom opplæring utvikles selvstyrt mentale behandling teknikker, som regulerer signalet og dets underliggende neurophysiologic korrelerer. FMRI NFT har blitt brukt for volitional kontroll over en rekke områder av hjernen med implikasjoner for flere ulike kognitive, atferdsmessige og motor systemer. I tillegg fMRI NFT har vist lovende i en rekke programmer som behandlingen av nevrologiske lidelser og augmentation av planlagte menneskelig ytelse. I denne artikkelen presenterer vi en fMRI NFT protokoll utviklet på våre institusjon for modulering av både sunn og unormale hjernefunksjon, i tillegg til eksempler på bruk av metoden for å målrette både kognitive og auditiv regioner av hjernen.
Nevrologiske lidelser presentere store hindringer på berørte enkeltpersoner, deres familier og samfunnet. Behandlinger for nevrologiske lidelser kan være fraværende eller tvilsomme effekt, og ofte bare målrette symptomene ved sykdommen. Slik er tilfellet for tinnitus-phantom oppfatningen av lyd-som ikke har en behandling godkjent av US Food and Drug Administration (FDA). Tinnitus kan ha en betydelig innflytelse på en persons liv, forstyrrer daglige oppgaver ved å redusere konsentrasjonen eller endre oppfatningen av selve lyden. Videre kan personer som berøres av tinnitus også oppleve tretthet, stress, søvnproblemer, minneproblemer, depresjon, angst og irritabilitet1. Terapier som finnes, for eksempel antidepressant og anti-engstelse medisiner, bare å administrere tilhørende symptomer og kan ikke behandle den underliggende årsaken. Dette skaper en kritisk gap for nyskapende behandling av disse lidelsene.
Forbedringer i oppkjøpet teknikker, regnekraft og algoritmer har revolusjonert hastigheten som funksjonell magnetisk resonans Imaging (fMRI) kan måles og behandlet. Dette har gjort bruk av sanntids fMRI, der dataene kan behandles som det er samlet inn. Tidlig anvendelser av sanntids fMRI var begrenset2, hovedsakelig hemmet av manglende evne til å raskt å fullføre forhåndsbehandling trinnene typisk for frakoblet analyser som bevegelse korreksjon. Forbedringer i teknologi og algoritmer har nå økt hastigheten, følsomhet og allsidighet av sanntids fMRI3 slik at lignende frakoblet pre-prosessering brukes i sanntid. Denne utviklingen har ført til 4 primære anvendelsesdomener av sanntids fMRI: intraoperativ kirurgisk veiledning4, hjerne-computer grensesnitt5,6, tilpasse stimuli for gjeldende hjernen sier7, og neurofeedback opplæring8.
NFT, er selv om ikke opprinnelige fokusere sanntid fMRI, et voksende felt av forskning hvor enkeltpersoner lære å modulere hjerneaktiviteten volitionally gjennom implementeringen av mentale strategiene (i.e. forestilt aktiviteter). NFT er en form for kan opereres forfatning9, som har vist seg å øke neuronal avfyring priser og neuronal aktivitet i aper10. Også fMRI NFT har vært forbundet med spike timing-avhengige plastisitet, som er nevrale endringene som oppstår under associative læring11. Ytterligere konsekvenser foreslå fMRI NFT induserer plastisitet via langsiktig potensiering (LTP), noe som gir forbedret synaptic effektivitet12. En annen postulering innebærer cellulære mekanismer av ferdigheter læring, som volitional kontroll over hjerneaktivitet, og kan innebære endringer i spenning-avhengige membran konduktans – uttrykt som en endring i nevrale excitability13. Uansett, det ser ut som fMRI NFT påvirker hjernen på neural nivå. Disse teoriene gir en sterk sak for bruk av fMRI NFT i behandlingen av nevrologiske lidelser.
FMRI NFT, tilbyr i motsetning til tradisjonelle fMRI, muligheten til å undersøke forholdet mellom hjerneaktivitet og atferd11,14. Nylig har det vært pigg i studier som involverer fMRI NFT med nesten dobbelt så mange artikler publisert i 2011-2012 (n = 30) i forhold til de foregående 10 årene (n = 16)11. En av de første fMRI NFT studiene ble utført av Weiskopf og kolleger i 20038. Denne studien vist muligheten for online tilbakemeldinger og selvregulering fMRI signalet i Anterior Cingulate Cortex (ACC) bruker en deltaker. Tilbakemelding ble vist med en forsinkelse på omtrent to sekunder, mer enn en bestilling av omfanget raskere enn noen tidligere studier. Den første fullstendige studien ble utført i 2004 hvor 6 deltakere lært å kontrollere aktivitet av somatomotor cortex15. FMRI NFT ble fullført 3 økter på samme dag. Økt aktivitet romlig selektiv målregion i somatomotor cortex ble observert gjennom kurs på enkelt-emne og gruppe. Denne effekten var ikke observert i kontrollgruppen som fikk ekte fMRI informasjon fra en bakgrunn region (ikke korrelert med aktiviteten utføres) tidligere i flukt. Forskere har siden vist at mennesker kan lære volitional kontroll over fMRI signalet måles fra mange områder av hjernen inkludert ACC16, amygdala17, anterior insula18,19, auditiv og oppmerksomhet relatert nettverk20, bilaterale rostrolateral prefrontal cortex21, dorsolateral prefrontal cortex12,22,23, motor halvdelene24, 25,26,27,28, primære auditiv cortex29,30, regioner forbundet med emosjonelle nettverk regioner31,32 , en mindreverdig frontal gyrus33og visuelle halvdelene34,35.
De underliggende mekanismene mange nevrologiske lidelser er ukjent. I eksemplet til tinnitus er det ingen åpenbar kilde for phantom lyden i fleste tilfeller36,37,38. Til tross for dette tyder en sentrale mekanismen kan være ansvarlig for tinnitus-percept i noen individer, som demonstrert av mangel på symptom oppløsning etter fullført Disseksjon av hørselsnerven39. Hyperaktivitet knyttet til tinnitus er funnet i den primære auditiv cortex40,41,42. Videre tyder på at effekten av tinnitus utvide videre inn i områder som er involvert i behandlingen av følelser og attentional staten43. Basert på disse unormalt, kan fMRI NFT paradigmer være utviklet for å indusere og kontrollere neuroplastic mekanismer som oppmuntrer normal neural mønstre.
FMRI NFT protokollen diskutert her kan tilpasses å målrette alle område av hjernen, og diskuterer en univariate, ROI-basert tilnærming til neurofeedback. Dette kan oppnås ved programmering mer funksjonelle localizer oppgaver for å aktivere andre regioner. Ved å innlemme disse aktivitetene i den egendefinerte neurofeedback programvaren, har vi utviklet en svært enkel prosess. Det er imidlertid en begrensning: målregion defineres funksjonelt. På denne tiden utfører ikke programvaren som vårt team har utviklet noen registrering mellom funksjonelle og anatomiske bilder. Derfor kan ikke andre ROI utvalg metoder, for eksempel atlas-baserte ROIs, implementeres på dette tidspunktet. I tillegg kan parametere for stimuli og neurofeedback (f.eks blokk varighet, antall blokker og tenkelig parametere inkludert TR) lett manipuleres av operatøren. I tillegg kjører overføring evaluere muligheten til å selv-regulere målet avkastning i fravær av neurofeedback kan gjennomføres. Programvaren har vi utviklet tilbyr ikke neurofeedback bruker multivariabel mønstre35,48 eller tilkobling mellom hjernen regioner49.
FMRI NFT tilbyr betydelige fordeler fremfor andre former for neurofeedback, men også har sine begrensninger. Den største fordelen med fMRI NFT er romlig oppløsning som overgår alle andre former for NFT som EEG (EEG)-basert neurofeedback. Forbedret romlig oppløsning kan spesifikke hjernens strukturer/funksjoner over hele hjernen til å være målrettet50. Dette er foreløpig ikke oppnåelig med andre terapier som farmakoterapi, som er systematisk. Den store ulempen av fMRI NFT er imidlertid tidsforsinkelsen. Ikke bare er samplingsfrekvens mye tregere enn EEG (opptil 3 størrelsesordener tregere), legger hemodynamic lag forbundet med fMRI signalet videre til denne forsinkelsen. Til tross for dette er det overveldende bevis for at deltakerne kan overvinne denne forsinkelsen, og med trening, lære å kontrollere hjerneaktivitet (f.eks en gjennomgang se Sulzer et al. 11 og Scharnowski et al. 50).
Populariteten til fMRI NFT vokser, men det er fortsatt i en barndom scenen. Grunnet dette har felles praksis ennå å bli vedtatt. Beskrevet protokollen detaljer metoder som godtas vitenskapelig. For eksempel har flere former for tilbakemelding viser vært benyttet på tvers av ulike studier, inkludert et termometer stil bar tomten18,19,21,34. Videre en tilbakemelding signal presentert som prosent signalet endres med en opprinnelig beregnet fra målregion har også vært grundig gjennomført12,19,21,25 , 30 , 51 , 52.
Kontrollere plast effekter i hjernen tilbyr en innovativ terapeutiske teknikk å behandle nevrologiske lidelser eller hjerneskader med unormal hjerneaktivitet, for eksempel knyttet tinnitus omtalt ovenfor. Selv om nøyaktige mekanismer oversette neuromodulation i atferdsdata effekter er fortsatt ukjent, fMRI NFT har vært forbundet med LTP11. Gjennom læringsprosessen er atferd forsterket når en aktivt regulerer hjerneaktiviteten i oppgaverelaterte hjernen nettverk. Slike forsterkning resultater i engasjement neuroplastic mekanismer forårsaker nettverket å kjøre mer effektivt. Dette sammenfaller med andre NFT teknikker som EEG-baserte neurofeedback hvor enkeltpersoner er opplært til å kontrollere frekvensbånd av elektriske signaler målt fra lokale regioner i hodebunnen53,54,55 . Andre har angitt LTP fra synaptiske plastisitet resulterer i forbedret synaptic effektivitet12. Ennå en annen postulering antyder cellulære mekanismer for læring kan innebære endringer i spenning-avhengige membran konduktans uttrykt som en endring i nevrale excitability13. Uansett, kontroll det vises at fMRI NFT forårsaker endringer på cellenivå, og at enkelt kan lære noen over disse prosessene. Denne muligheten, og disse endringene kan være avgjørende i å lære om og utvikle behandlinger for hjerneskader og nevrologiske lidelser.
En viktig del av fMRI NFT er å måle endringer i virkemåten. Dette er viktig å mange hypoteser som forutse atferdsendringer drevet av NFT-indusert nevrale endringene. Minst disse vurderingene skal samles på to tidspunkt: før og etter NFT. Ved tinnitus, kan disse atferdsmessige vurderinger bare bestå av subjektive spørreskjemaer som det er ingen direkte måling for tinnitus. For andre nevrologiske lidelser, skal en gjennomgang være gjennomført for å fastslå riktig, rimelig og dokumentert vurderinger for de spesifikke hypothesis(es) etterforsket. Noen hypoteser krever målinger på ekstra tid punkter, som de utforske nesten kort- og langsiktige effekter av fMRI NFT. Noen vurderinger kreve trening før NFT å redusere læring effekter. Andre hypoteser kreve selv nevrologiske testing som de som er interessert i nivåer av hjernen metabolitter, cerebral perfusjon eller funksjonelle nettverk.
FMRI NFT prosedyren har to kritiske stadier. Først er å avgjøre en hjernen regionen til mål for neurofeedback. Før du utfører noen prosedyrer, bør en grundig gjennomgang utføres for å undersøke nervebaner og viktig strukturer/funksjoner knyttet til nevrologiske lidelse eller hjerneskade. Fra dette bør sentrale strukturer/funksjoner være nøye valgt som mål for neurofeedback. Neste, en annen gjennomgang skal utføres for å undersøke oppgaver forbundet med denne struktur/funksjon. Denne oppgaven kan eller ikke kan være assosiert med uorden, men det skal bekreftes at oppgaven aktiverer ønsket områdene i den angitte befolkningen. Under neurofeedback prosedyrer merkes denne målregion enkeltvis ved første eller på hver sesjon. Inter – og intra – subject variasjon kan derfor være viktige faktorer som kan føre til uforutsigbare resultater. Det er viktig å opprette en protokoll for å velge målregion og gjennomføre tilstrekkelig opplæring av personell. Det finnes to metoder for å definere et mål avkastning: anatomisk og funksjonelt. Anatomisk definisjoner utnytte strukturelle Mr skanner for å definere målregion strengt fra anatomi,og muligens bruker en standard atlas. Funksjonell bilder er registrert på strukturelle bildene, og målregion omdannes til funksjonelle rom21,26. I metoden funksjonelle valgt målregion fra en aktivisering map produsert ved å gjennomføre en funksjonell localizer11,12,24,29,44. Denne metoden ble diskutert her.
Den andre kritiske fasen i fMRI NFT er kontroll Gruppevalg. Kontroll grupper er avgjørende effekten av fMRI NFT, og valg av kontroll grupper bør vurderes nøye. Tidligere studier har brukt en rekke kontroller. En vanlig fremgangsmåte for en kontrollgruppe er å forsøke volitional kontroll i nærvær av humbug tilbakemelding. Denne tilbakemeldingen kan være fremmed fra en deltaker i den eksperimentelle gruppen21,44, levert fra en region ikke involvert i ønsket prosessen unbeknownst til deltaker17,–33, 44eller invertert52. Andre studier har brukt kontroll grupper som forsøker volitional kontroll, ikke men neurofeedback12,21,44,56.
En tidligere studie antyder at når fag prøver å kontrollere humbug tilbakemeldinger, det er økt aktivisering i bilaterale insula, anterior cingulate, utfyllende motoren, dorsomedial og lateral prefrontal områder i forhold til passivt å se på en tilbakemelding vise57. Disse funnene implisere en bred fronto-parietal og cingulo-opercular nettverk aktiveres når det er hensikten å kontrollere hjerneaktiviteten. Videre tyder disse funnene på tradisjonelle kontrollgruppe NFT forsøk vil bruke nevrale korrelerer samsvar med kognitive kontroll, selv i nærvær av humbug tilbakemelding. En egen meta-analyse avslørte aktivitet i fremre insula og basal ganglia, begge er regioner i cognitive administrere og andre høyere kognitive funksjoner, var komponenter kritisk til prøver volitional kontroll58. Resultatet av meta-analyse bekreftet tidligere funn57. Samlet antyder dette bevis at det er avgjørende å avgrense effekter av vellykket volitional kontroll og relatert til prøver selvregulering. Inkludering av kontroll grupper som ikke forsøker selvregulering kan derfor være viktig.
Men ble tidligere studier der kontroll grupper mottatt humbug fMRI signaler har avdekket forskjeller i mål Avkastningen aktivitet observert fra de som fikk ekte tilbakemelding15,16,17, 18 , 20 , 21 , 25 , 26 , 28 , 33 , 34 , 44, antyde trening strategier som ikke inkorporere tilbakemelding er ikke effektiv på modulerende målregion. I tillegg kontroll grupper som fikk identiske instruksjoner og av trening, men ikke får tilbakemelding på dagens nivå på hjerneaktiviteten ikke viser lignende opptreden resultater som eksperimentelle gruppene som neurofeedback12,18,21,32,44,59. Disse funnene tyder eksperimentelle effektene er tilskrives fMRI NFT-indusert læring enn andre læring eller uspesifikke endringer. Derfor må spesifikk trening regimer utvikles som målrette bestemte nevrofysiologiske systemer å få de ønskede effektene. Resultatene fra en studie med en rekke kontrollgruppe angir atferdsmessige trening, praksis, sensorisk feedback og biofeedback alene produserer ikke tilsvarende atferdsmessige effekter som de som mottar fMRI NFT44.
The authors have nothing to disclose.
Dette materialet er basert på forskning sponset av US Air Force under avtalenummer FA8650-16-2-6702. Synspunktene er de av forfatterne, og reflekterer ikke offisielle synet eller policy av Department of Defense og komponentene. Den amerikanske regjeringen er autorisert til å reprodusere og distribuere opptrykk statlige forbindelse til tross alle opphavsretten notasjon dette. Frivillige, fullt samtykke av fagene brukt i denne forskningen ble innhentet som kreves av 32 CFR 219 og DODI 3216.02_AFI 40-402.
3T MRI | GE Medical | 750W Discovery | Data Acquisition Hardware |
MR-Compatible Display System | InVivo | SensaVue | Visual Stimuli Hardware |
MR-Compatible Auditory System | Resonance Technologies | CinemaVision | Auditory Stimuli Hardware |
Experimental Stimulus Software | Neurobehavioral Systems | Presentation | Software to Control Stimuli Presentation |
Experimental Processing Software | Mathworks | MATLAB | Software to Process Data |
Data Processing Software | Microsoft | Visual Studio C++ | Software to Process Data |
Response Pads | Cedrus Corporation | Lumina | Hardware to Receive Participant Input |