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신경과학

Interrupción de sincronía neuronal del lóbulo Frontal durante Control cognitivo por intoxicación de Alcohol

Published: February 06, 2019
doi:
10.3791/58839
, , , ,
1Department of Psychology,San Diego State University, 2Department of Radiology,University of California San Diego, 3Department of Neurosciences,University of California San Diego, 4San Diego State University/UC San Diego Joint Doctoral Program in Clinical Psychology

Summary

Este experimento utiliza un método anatómico limitado Magnetoencefalografía (aMEG) para examinar la dinámica oscilatoria cerebral y sincronía funcional a largo plazo durante la contratación del control cognitivo en función de la intoxicación aguda del alcohol.

Abstract

Toma de decisiones se basa en interacciones dinámicas de las regiones del cerebro distribuidas, sobre todo frontal. Amplia evidencia de los estudios de la proyección de imagen de resonancia magnética funcional (fMRI) indica que la corteza cingulada anterior (ACC) y las cortezas prefrontales lateral (latPFC) son los nodos esenciales que favorecían el control cognitivo. Sin embargo, debido a su limitada resolución temporal, fMRI no refleja con exactitud el momento y la naturaleza de su interacción presumido. El presente estudio combina modelado de distribución fuente de la señal temporal precisa Magnetoencefalografía (MEG) con resonancia magnética estructural en forma de “películas de cerebro”: (1) estimación de las áreas corticales implicadas en el control cognitivo (“Dónde”), (2) caracterizar su secuencia temporal (“cuando”) y (3) cuantificar la dinámica oscilatoria de sus interacciones neuronales en tiempo real. Interferencia de Stroop se asoció con mayor poder relacionadas con el evento theta (4-7 Hz) en el CAC durante la detección de conflicto seguida de sensibilidad sostenido demandas cognitivas en el ACC y latPFC durante la preparación de la integración y respuesta. Un análisis fase de cierre reveló co-oscillatory interacciones entre estas áreas indicando su mayor sincronía neuronal en la banda theta durante los ensayos incongruentes inductores de conflicto. Estos resultados confirman que las oscilaciones de la theta son fundamentales para sincronización a largo plazo necesaria para la integración de influencias de arriba hacia abajo durante el control cognitivo. MEG refleja la actividad de los nervios directamente, que lo hace apto para manipulaciones farmacológicas en contraste con fMRI que es sensible a vasoactivo confunde. En el presente estudio, bebedores sociales sanos recibieron una dosis moderada del alcohol y el placebo en un diseño en el tema. Intoxicación aguda atenuada energía theta a Stroop conflicto y altera Co las oscilaciones entre la ACC y latPFC, confirmando que el alcohol es perjudicial para la sincronía neural que favorecían el control cognitivo. Interfiere con el comportamiento meta-dirigido que puede resultar en deficiencias de autocontrol, contribuyendo al consumo compulsivo. En suma, este método puede proporcionar la penetración en las interacciones en tiempo real durante el procesamiento cognitivo y puede caracterizar la sensibilidad selectiva al reto farmacológico a través de las redes neuronales.

Introduction

El objetivo general de este estudio es examinar los efectos de la intoxicación aguda del alcohol sobre los cambios espacio-temporales en la dinámica oscilatoria cerebral e integración funcional a largo plazo durante el control cognitivo. El multimodal empleado imagen enfoque combina la magnetoencefalografía (MEG) y estructurales de resonancia magnética (MRI) para proporcionar la penetración en las bases neurales de la toma de decisiones con la alta precisión temporal y a nivel de un sistema interactivo.

Comportamiento flexible hace posible adaptarse a demandas contextuales y cambiar estratégicamente entre diferentes tareas y requisitos de acuerdo con las intenciones y objetivos. La capacidad para inhibir respuestas automáticas a favor de acciones meta-relevantes pero no habitual es un aspecto esencial del control cognitivo. Extensa evidencia sugiere que es favorecido por una red cortical predominantemente frontal, con la corteza cingulada anterior (ACC) como nodo central en esta red interactiva1,2,3,4. Mientras que la conectividad anatómica abundante entre la ACC y cortezas frontales laterales es bien descrito5,6, las características funcionales de la comunicación entre estas regiones durante el control cognitivo, selección de respuesta y ejecución, son mal entendido.

El conflicto altamente influyente teoría7,8 de monitoreo propone que el control cognitivo se deriva de una interacción dinámica entre las cortezas prefrontales mediales y laterales. Este relato pretende que el ACC monitorea conflicto entre representaciones que compiten y activa la corteza prefrontal lateral (latPFC) para implementar control de respuesta y optimizar el rendimiento. Sin embargo, esta cuenta se basa principalmente en los estudios funcionales de MRI (fMRI) utilizando la señal de sangre oxigenación nivel dependiente (en negrilla). La señal del fMRI en negrilla es una herramienta de mapeo espacial excelente, pero su resolución temporal es limitada porque refleja cambios hemodinámicos regionales mediadas por acoplamiento neurovascular. Como resultado, los cambios de señal audaz despliegan en mucho menor escala de tiempo (en segundos) que el subyacente de eventos neuronales (en milisegundos)9. Además, la señal en negrilla es sensible a los efectos vasoactivos de alcohol10 y puede no representar con precisión la magnitud de los cambios neuronales, que resulta menos adecuado para los estudios de intoxicación aguda del alcohol. Por lo tanto, la supuesta interacción entre las cortezas prefrontales mediales y laterales y su sensibilidad a la intoxicación alcohol deban ser examinadas por métodos que registran eventos neuronales de manera temporal precisa. MEG tiene una excelente resolución temporal puesto que refleja directamente las corrientes postsinápticas. La metodología de MEG (aMEG) anatómicamente restringido aquí es un enfoque multimodal que combina distribuida modelos de fuente de la señal de MEG con MRI estructural. Permite la estimación de donde que están ocurriendo los cambios oscilatorios de cerebro relacionadas con el conflicto y la bebida y a entender la secuencia temporal (“cuando”) de los componentes de los nervios implicados.

Toma de decisiones se basa en las interacciones de las regiones del cerebro distribuidas que participan dinámicamente para hacer frente a las demandas crecientes de control cognitivo. Una forma para estimar cambios en sincronía a largo plazo entre dos regiones corticales relacionados con el evento es para el cálculo de su fase de acoplamiento como un índice de sus oscilaciones Co11,12. El presente estudio aplica un bloqueo de fase de análisis para probar el principio básico del conflicto teoría de monitoreo mediante el examen de las interacciones co-oscillatory entre la ACC y latPFC. Las oscilaciones neuronales en rango theta (4-7 Hz) están asociadas con el control cognitivo y se han propuesto como un mecanismo fundamental de apoyo a la sincronización a largo plazo necesaria para el procesamiento cognitivo de arriba hacia abajo13,14, 15,16. Se generan en las áreas prefrontales en función de la dificultad de la tarea y se atenúan significativamente por alcohol aguda intoxicación17,18,19,20.

Consumo excesivo de alcohol a largo plazo se asocia con una serie de déficits cognitivos con un circuito prefrontal siendo especialmente afectados21,22. Intoxicación aguda del alcohol es perjudicial para el control cognitivo bajo condiciones de dificultad creciente, ambigüedad o aquellos que inducen respuesta incompatibilidad17,23,24. Afectando la toma de decisiones, alcohol puede interferir con el comportamiento meta-dirigido, puede resultar en pobre autocontrol y mayor consumo y también puede contribuir a tráfico o laboral riesgos25,26,27 . El presente estudio utiliza un enfoque de aMEG para medir la actividad oscilatoria en banda theta y sincronía entre las principales áreas de ejecutivas con excelente resolución temporal. Se examinan los efectos del alcohol sobre la actividad de la theta y co oscilaciones entre la ACC y la latPFC en función del conflicto suscitado por la tarea de interferencia de Stroop. Presumimos que las demandas cognitivas crecientes se asocian a mayor sincronía funcional y eso dysregulation alcohol-inducida de la actividad sincrónica de las cortezas prefrontales mediales y laterales es la base de deficiencias en el control cognitivo.

Protocol

Este protocolo experimental ha sido aprobado por el Comité de protección de sujetos humanos en la Universidad de California, San Diego. 1. humanos Reclutar a voluntarios adultos diestros sanos, obtener su consentimiento y pantalla en los criterios de inclusión y exclusión.Nota: En este estudio, veinte individuos jóvenes, sanos (media ± desviación estándar [SD] edad = 25,3 ± 4,4 años) incluya 8 mujeres que beben con moderación, que nunca han estado en t…

Representative Results

Resultados conductuales indican que la tarea de Stroop manipulado con éxito interferencia de respuesta porque la precisión era la más baja y la respuesta veces más tiempo en los ensayos incongruentes (figura 6). La intoxicación del alcohol baja exactitud pero no afectó el tiempo de reacción de18. La secuencia espacio-temporal de la actividad en la banda de frecuencia t…

Discussion

Multimodal de método utilizado en este estudio compone de modelado distribuido fuente de la señal temporal precisa de MEG junto con las restricciones espaciales de inversas estimaciones derivadas de MRI estructural de cada participante. El enfoque de la aMEG combina las ventajas de estas técnicas para proporcionar la penetración en las etapas espacio-temporales de la dinámica oscilatoria y la integración a largo plazo que favorecían el control cognitivo. Este método ofrece mayor precisión temporal que otras téc…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este trabajo ha sido apoyado por los institutos nacionales de salud (R01-AA016624). Agradecemos al Dr. Sanja Kovacevic por sus importantes contribuciones.

Materials

Elekta Neuromag Elekta Magnetoencephalography system
1.5 T GE EXCITE HG General Electric Magnetic Resonance Imaging scanner
Gold Cup Electrodes OpenBCI Electroencephalography electrodes for optional simultaneous EEG recording
Prep Check Impedance Meter General Devices Check electrode impedances
HPI Coils Elekta Head position indicator coils for co-registration
Alcotest Draeger Breathalyzer
Fiber Optic Response Pad Current Designs, Inc MEG-compatible response pad
Grey Goose Vodka Bacardi Vodka is used during the alcohol session
Orange Juice Naked Orange juice is used as the beverage during the placebo session as well as mixed with vodka during the alcohol session
Discover Drug Test Card American Screening Corp Multi-screen drug test
QED Saliva Alcohol Test OraSure Technologies Saliva alcohol test
Urine Hcg Test Strips Joylive Pregnancy test
Short Michigan Alcohol Screening Test Selzer et al., 1975 Alcoholism screening questionnaire
Zuckerman Sensation Seeking Scale Zuckerman, 1971 Questionnaire: disinhibitory, novelty-seeking, and socialization traits
Eysenck Impulsivity Inventory Eysenck & Eysenck, 1978 Questionnaire: impulsivity traits
Eysenck Personality Questionnaire Eysenck & Eysenck, 1975 Questionnaire: personality traits
Biphasic Alcohol Effects Scale  Martin et al., 1993 Questionnaire: subjective experience of the effects of alcohol
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References

  1. Ridderinkhof, K. R., van den Wildenberg, W. P., Segalowitz, S. J., Carter, C. S. Neurocognitive mechanisms of cognitive control: the role of prefrontal cortex in action selection, response inhibition, performance monitoring, and reward-based learning. Brain and Cognition. 56 (2), 129-140 (2004).
  2. Shenhav, A., Cohen, J. D., Botvinick, M. M. Dorsal anterior cingulate cortex and the value of control. Nature Neuroscience. 19 (10), 1286-1291 (2016).
  3. Walton, M. E., Croxson, P. L., Behrens, T. E., Kennerley, S. W., Rushworth, M. F. Adaptive decision making and value in the anterior cingulate cortex. Neuroimage. 36 Suppl 2, T142-T154 (2007).
  4. Heilbronner, S. R., Hayden, B. Y. Dorsal Anterior Cingulate Cortex: A Bottom-Up View. Annual Review of Neuroscience. 39, 149-170 (2016).
  5. Barbas, H. Connections underlying the synthesis of cognition, memory, and emotion in primate prefrontal cortices. Brain Research Bulletin. 52 (5), 319-330 (2000).
  6. Morecraft, R. J., Tanji, J., Vogt, B. A. . Cingulate neurobiology and disease. , 114-144 (2009).
  7. Botvinick, M. M. Conflict monitoring and decision making: reconciling two perspectives on anterior cingulate function. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7 (4), 356-366 (2007).
  8. Carter, C. S., van Veen, V. Anterior cingulate cortex and conflict detection: an update of theory and data. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7 (4), 367-379 (2007).
  9. Buxton, R. B. . Introduction to Functional Magnetic Resonance Imaging. , (2002).
  10. Rickenbacher, E., Greve, D. N., Azma, S., Pfeuffer, J., Marinkovic, K. Effects of alcohol intoxication and gender on cerebral perfusion: an arterial spin labeling study. Alcohol. 45 (8), 725-737 (2011).
  11. Fell, J., Axmacher, N. The role of phase synchronization in memory processes. Nature Reviews Neuroscience. 12 (2), 105-118 (2011).
  12. Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F. J. Measuring phase synchrony in brain signals. Human Brain Mapping. 8 (4), 194-208 (1999).
  13. Cavanagh, J. F., Frank, M. J. Frontal theta as a mechanism for cognitive control. Trends in Cognitive Sciences. 18 (8), 414-421 (2014).
  14. Sauseng, P., Griesmayr, B., Freunberger, R., Klimesch, W. Control mechanisms in working memory: a possible function of EEG theta oscillations. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 34 (7), 1015-1022 (2010).
  15. Wang, C., Ulbert, I., Schomer, D. L., Marinkovic, K., Halgren, E. Responses of human anterior cingulate cortex microdomains to error detection, conflict monitoring, stimulus-response mapping, familiarity, and orienting. The Journal of Neuroscience. 25 (3), 604-613 (2005).
  16. Halgren, E., et al. Laminar profile of spontaneous and evoked theta: Rhythmic modulation of cortical processing during word integration. Neuropsychologia. 76, 108-124 (2015).
  17. Rosen, B. Q., Padovan, N., Marinkovic, K. Alcohol hits you when it is hard: Intoxication, task difficulty, and theta brain oscillations. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 40 (4), 743-752 (2016).
  18. Kovacevic, S., et al. Theta oscillations are sensitive to both early and late conflict processing stages: effects of alcohol intoxication. PLoS One. 7 (8), e43957 (2012).
  19. Marinkovic, K., Rosen, B. Q., Cox, B., Kovacevic, S. Event-related theta power during lexical-semantic retrieval and decision conflict is modulated by alcohol intoxication: Anatomically-constrained MEG. Frontiers in Psychology. 3 (121), (2012).
  20. Beaton, L. E., Azma, S., Marinkovic, K. When the brain changes its mind: Oscillatory dynamics of conflict processing and response switching in a flanker task during alcohol challenge. PLoS One. 13 (1), e0191200 (2018).
  21. Oscar-Berman, M., Marinkovic, K. Alcohol: effects on neurobehavioral functions and the brain. Neuropsychology Review. 17 (3), 239-257 (2007).
  22. Le Berre, A. P., Fama, R., Sullivan, E. V. Executive Functions, Memory, and Social Cognitive Deficits and Recovery in Chronic Alcoholism: A Critical Review to Inform Future Research. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 41 (8), 1432-1443 (2017).
  23. Marinkovic, K., Rickenbacher, E., Azma, S., Artsy, E. Acute alcohol intoxication impairs top-down regulation of Stroop incongruity as revealed by blood oxygen level-dependent functional magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 33 (2), 319-333 (2012).
  24. Marinkovic, K., Rickenbacher, E., Azma, S., Artsy, E., Lee, A. K. Effects of acute alcohol intoxication on saccadic conflict and error processing. Psychopharmacology (Berl). 230 (3), 487-497 (2013).
  25. Field, M., Wiers, R. W., Christiansen, P., Fillmore, M. T., Verster, J. C. Acute alcohol effects on inhibitory control and implicit cognition: implications for loss of control over drinking. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 34 (8), 1346-1352 (2010).
  26. Fillmore, M. T. Drug abuse as a problem of impaired control: current approaches and findings. Behavioral and Cognitive Neuroscience Reviews. 2 (3), 179-197 (2003).
  27. Hingson, R., Winter, M. Epidemiology and consequences of drinking and driving. Alcohol Reseach & Health. 27 (1), 63-78 (2003).
  28. Selzer, M. L., Vinokur, A., Van Rooijen, L. A self-administered Short Michigan Alcoholism Screening Test (SMAST). Journal of Studies on Alcohol. 36 (1), 117-126 (1975).
  29. Babor, T., Higgins-Biddle, J. S., Saunders, J. B., Monteiro, M. G. . AUDIT: The Alcohol use disorders identification test: Guidelines for use in primary care. , (2001).
  30. Rice, J. P., et al. Comparison of direct interview and family history diagnoses of alcohol dependence. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 19 (4), 1018-1023 (1995).
  31. Eysenck, H. J., Eysenck, S. B. G. . Manual of the Eysenck Personality Questionnaire. , (1975).
  32. Eysenck, S. B., Eysenck, H. J. Impulsiveness and venturesomeness: their position in a dimensional system of personality description. Psychological Reports. 43 (3 Pt 2), 1247-1255 (1978).
  33. Maltzman, I., Marinkovic, K., Begleiter, H., Kissin, B. . The Pharmacology of Alcohol and Alcohol Dependence. , 248-306 (1996).
  34. Martin, C. S., Earleywine, M., Musty, R. E., Perrine, M. W., Swift, R. M. Development and validation of the Biphasic Alcohol Effects Scale. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 17 (1), 140-146 (1993).
  35. Liu, H., Tanaka, N., Stufflebeam, S., Ahlfors, S., Hamalainen, M. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. Journal of Visualized Experiments. (40), (2010).
  36. Lee, A. K., Larson, E., Maddox, R. K. Mapping cortical dynamics using simultaneous MEG/EEG and anatomically-constrained minimum-norm estimates: an auditory attention example. Journal of Visualized Experiments. (68), e4262 (2012).
  37. Balderston, N. L., Schultz, D. H., Baillet, S., Helmstetter, F. J. How to detect amygdala activity with magnetoencephalography using source imaging. Journal of Visualized Experiments. (76), (2013).
  38. Breslin, F. C., Kapur, B. M., Sobell, M. B., Cappell, H. Gender and alcohol dosing: a procedure for producing comparable breath alcohol curves for men and women. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 21 (5), 928-930 (1997).
  39. Marinkovic, K., Cox, B., Reid, K., Halgren, E. Head position in the MEG helmet affects the sensitivity to anterior sources. Neurology and Clinical Neurophysiology. , 30 (2004).
  40. Dale, A. M., Sereno, M. I. Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: A linear approach. Journal of Cognitive Neuroscience. 5, 162-176 (1993).
  41. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9 (2), 179-194 (1999).
  42. Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9 (2), 195-207 (1999).
  43. Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. Biomedical Engineering Online. 9, 45 (2010).
  44. Kybic, J., et al. A common formalism for the integral formulations of the forward EEG problem. IEEE Transactions on Medical Imaging. 24 (1), 12-28 (2005).
  45. Dale, A. M., et al. Dynamic statistical parametric mapping: combining fMRI and MEG for high-resolution imaging of cortical activity. Neuron. 26 (1), 55-67 (2000).
  46. Marinkovic, K. Spatiotemporal dynamics of word processing in the human cortex. The Neuroscientist. 10 (2), 142-152 (2004).
  47. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: Open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data. Computational Intelligence and Neuroscience. , 156869 (2011).
  48. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: An open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics. Journal of Neuroscience Methods. 134, 9-21 (2004).
  49. Gramfort, A., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. Neuroimage. 86, 446-460 (2014).
  50. Lin, F. H., et al. Spectral spatiotemporal imaging of cortical oscillations and interactions in the human brain. Neuroimage. 23 (2), 582-595 (2004).
  51. Fischl, B., Sereno, M. I., Tootell, R. B., Dale, A. M. High-resolution intersubject averaging and a coordinate system for the cortical surface. Human Brain Mapping. 8 (4), 272-284 (1999).
  52. Maris, E., Oostenveld, R. Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data. Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 177-190 (2007).
  53. Marinkovic, K., et al. Spatiotemporal dynamics of modality-specific and supramodal word processing. Neuron. 38 (3), 487-497 (2003).
  54. Nachev, P. Cognition and medial frontal cortex in health and disease. Current Opinion in Neurology. 19 (6), 586-592 (2006).
  55. Kennerley, S. W., Walton, M. E., Behrens, T. E., Buckley, M. J., Rushworth, M. F. Optimal decision making and the anterior cingulate cortex. Nature Neuroscience. 9 (7), 940-947 (2006).
  56. Aron, A. R., Robbins, T. W., Poldrack, R. A. Inhibition and the right inferior frontal cortex: one decade on. Trends in Cognitive Sciences. 18 (4), 177-185 (2014).
  57. Erika-Florence, M., Leech, R., Hampshire, A. A functional network perspective on response inhibition and attentional control. Nature Communications. 5, 4073 (2014).
  58. D’Esposito, M., Postle, B. R. The cognitive neuroscience of working memory. Annual Review of Psychology. 66, 115-142 (2015).
  59. Hasselmo, M. E., Stern, C. E. Theta rhythm and the encoding and retrieval of space and time. Neuroimage. 85 Pt 2, 656-666 (2014).
  60. Womelsdorf, T., Johnston, K., Vinck, M., Everling, S. Theta-activity in anterior cingulate cortex predicts task rules and their adjustments following errors. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (11), 5248-5253 (2010).
  61. Fries, P. A mechanism for cognitive dynamics: neuronal communication through neuronal coherence. Trends in Cognitive Sciences. 9 (10), 474-480 (2005).
  62. Canolty, R. T., et al. High gamma power is phase-locked to theta oscillations in human neocortex. Science. 313 (5793), 1626-1628 (2006).
  63. Varela, F., Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J. The brainweb: phase synchronization and large-scale integration. Nature Reviews Neuroscience. 2 (4), 229-239 (2001).
  64. Hanslmayr, S., et al. The electrophysiological dynamics of interference during the Stroop task. Journal of Cognitive Neuroscience. 20 (2), 215-225 (2008).
  65. Niendam, T. A., et al. Meta-analytic evidence for a superordinate cognitive control network subserving diverse executive functions. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 12 (2), 241-268 (2012).
  66. Sadaghiani, S., D’Esposito, M. Functional Characterization of the Cingulo-Opercular Network in the Maintenance of Tonic Alertness. Cerebral Cortex. 25 (9), 2763-2773 (2015).
  67. Dosenbach, N. U., Fair, D. A., Cohen, A. L., Schlaggar, B. L., Petersen, S. E. A dual-networks architecture of top-down control. Trends in Cognitive Sciences. 12 (3), 99-105 (2008).
  68. Bullmore, E., Sporns, O. The economy of brain network organization. Nature Reviews Neuroscience. 13 (5), 336-349 (2012).
  69. Fornito, A., Zalesky, A., Breakspear, M. The connectomics of brain disorders. Nature Reviews Neuroscience. 16 (3), 159-172 (2015).
  70. Anderson, B. M., et al. Functional imaging of cognitive control during acute alcohol intoxication. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 35 (1), 156-165 (2011).
  71. Kareken, D. A., et al. Family history of alcoholism interacts with alcohol to affect brain regions involved in behavioral inhibition. Psychopharmacology (Berl). 228 (2), 335-345 (2013).
  72. Schuckit, M. A., et al. fMRI differences between subjects with low and high responses to alcohol during a stop signal task. Alcoholism: Clinical and Experimental Research. 36 (1), 130-140 (2012).
  73. Nikolaou, K., Critchley, H., Duka, T. Alcohol affects neuronal substrates of response inhibition but not of perceptual processing of stimuli signalling a stop response. PLoS One. 8 (9), e76649 (2013).
  74. Gan, G., et al. Alcohol-induced impairment of inhibitory control is linked to attenuated brain responses in right fronto-temporal cortex. Biology Psychiatry. 76 (9), 698-707 (2014).
  75. Ehlers, C. L., Wills, D. N., Havstad, J. Ethanol reduces the phase locking of neural activity in human and rodent brain. Brain Research. 1450, 67-79 (2012).
  76. Goldstein, R. Z., Volkow, N. D. Dysfunction of the prefrontal cortex in addiction: neuroimaging findings and clinical implications. Nature Reviews Neuroscience. 12 (11), 652-669 (2011).

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Marinkovic, K., Beaton, L. E., Rosen, B. Q., Happer, J. P., Wagner, L. C. Disruption of Frontal Lobe Neural Synchrony During Cognitive Control by Alcohol Intoxication. J. Vis. Exp. (144), e58839, doi:10.3791/58839 (2019).
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