Summary

메모리의 일반화 된 정신 상호 작용 (PPI) 분석 관련 Alzheimer의 질병을 위한 유전 모험에 개인에 연결

Published: November 14, 2017
doi:

Summary

이 원고에서는 선택한 근원 지역 및 두뇌의 다른 지역에서 복 간의 기능 연결에 작업 종속 변경 공개 정신 상호 작용 분석을 구현 하는 방법을 설명 합니다. 정신 상호 작용 분석 두뇌 연결, 다른 전통적인 일변량 활성화 효과에 작업 효과 시험 하는 인기 있는 방법입니다.

Abstract

Neuroimaging, 기능적 자기 공명 영상 (fMRI) 두뇌에 혈액 산소 수준 의존 (BOLD) 신호를 측정합니다. BOLD의 상관 관계의 정도 신호에 공간 두뇌의 독립적인 지역 그 영역의 기능 연결을 정의 합니다. 인지 fMRI 작업 동안 정신 상호 작용 (PPI) 분석 인지 작업에 의해 정의 된 특정 컨텍스트 중 기능 연결에서 변화를 검사 사용할 수 있습니다. 이러한 작업의 예로 질문 참가자를 배우고 쌍 (인코딩) 관련 없는 단어의 첫 단어 (검색)와 제시 한 쌍에서 두 번째 단어를 기억 하는 메모리 시스템에 종사 하는 것 이다. 현재 연구에서 우리는 Alzheimer의 질병 (광고) 유전 위험 요소 apolipoprotein E 엡실론-4 (보균자 누가 노인 hippocampal 연결에 변경 내용을 비교 하 연관 메모리 작업 및 일반화 된 PPI (gPPI) 분석의이 종류를 사용 APOEΕ4)입니다. 특히, 우리 표시 해 마 변화의 오는 아구의 기능 연결 인코딩 및 검색, 연관 메모리 작업의 두 가지 활성 단계 동안. 해 마의 기능 연결에 맞는 변화 비 사업자에 비해 APOEε4의 수송에 크게 달랐다. PPI 분석 일변량 주요 효과, 다른 기능 연결에 변화를 확인 하 고 그룹에서 이러한 변화를 비교를 가능 하 게. 따라서, PPI 분석 전통적인 변량 방법 캡처하지 않습니다 특정 동료에 복잡 한 작업 효과 공개 수 있습니다. 그러나 PPI 분석 수 없습니다,, 방향 또는 기능적으로 연결 된 지역 간의 인과 관계 결정 됩니다. 그럼에도 불구 하 고, PPI 분석 인과 모델을 사용 하 여 시험 될 수 있는 기능적 관계에 관한 특정 가설을 생성 하기 위한 강력한 수단을 제공 합니다. 설명한 두뇌는 점점 연결 및 네트워크, PPI는 인간 두뇌의 현재 개념은 fMRI 작업 데이터를 분석 하기 위한 중요 한 방법입니다.

Introduction

용어 “텀” 2005 표시1이 하루에 계속 신경 과학에 패러다임의 변화에 주장 했다. 두뇌는 점점 기능 네트워크, 연결 및 상호 작용 사이 큰 규모로 지역 간의 설명. 그럼에도 불구 하 고, 지역 기능 전문화와 fMRI 측정 활동 및 작업 요구 사이 연결의 묘사는 여전히 유효 하 고 유용한 접근. Connectomics에 성장 관심사에 비추어 작업 fMRI 분석 기능 연결 접근 인기에서 성장 하고있다. 기능 연결 변경 작업에 따라 측정 하는 한 가지 방법은 PPI의 개념의 사용을 요구 한다. PPI 관심 또는 “씨앗” 뇌에서 영역의 기능 연결 (“physio”)는 활성 작업 단계 또는 특정 작업 수요 (“사이코”)의 상호 작용 이다. PPI 이항, 상관 관계를 기반으로 분석 작업 요구에 관련 된 어떤 제약 없이 두 지역에서 활동 사이의 상관 관계의 정도 측정 하는 일반적으로 기능적인 연결에서 다릅니다.

개념 및 PPI 분석 프레임 워크 원래 Friston과 동료 19972에 의해 설명 되었다. 저자는 그것을 더 기능적으로 특정 원심 씨에 활동 작업 수요에서 발생 하는 작업 변조 수 있는 추론에 대 한 허용 연결의 조사 허용 하기 때문에 그들의 접근 중요 했다 주장 했다. 2012 년, 맥 라 렌과 동료가 원래 프레임 워크에 추가 하 고 있는 gPPI 접근을 설명 하는 모든 작업 단계 고 그들의 상호 작용3단일 모델 포함 됩니다. 이 이렇게 더 과민 하 고 특정 작업 단계 및 조사 되 고 상호 작용 하는 결과에 이르게. 그것은 우리가 현재에서 사용 하는이 업데이트 된 gPPI 접근 연구 ( 프로토콜의 단계 6.2.2 참조). GPPI 접근은 이제 200 개 이상의 연구에서 인용 되었다. 이해를 돕기 위해이 우리가 ‘PPI’ 사용 표준 및 일반화 된 버전의 일반적인 기능을 설명 하기 위해. ‘gPPI’ 새로운 프레임 워크와 관련 된 구체적인 발전을 논의 하기 위해 사용 됩니다.

PPI 분석의 전반적인 목표는 어떻게 인지 작업의 요구 영향 또는 변조 씨앗 영역의 기능 연결을 이해 하는 것입니다. PPI 분석 강한 선험적 가설을 필요합니다. 씨앗 지역에서 활동4효과적으로 작동 하려면 PPI 접근에 대 한 순서 대로 작업에 의해 변조 해야 합니다. 예를 들어 현재 연구에서 우리가 우리의 씨앗 선택 hippocampal 활동 인지 메모리 작업 요구에 의해 변조는 강력한 증거에 기반. PPI 사용 하 여, 크게 더 많거나 적은 기능에 연결 된 해 마 특정 작업 단계 영역을 확인할 수 있습니다. 간단히 말해서, 우리가 질문, “어느 지역에서 활동은 씨로 더 상관 컨텍스트 A 기준 비교 중?” (그것은 차이 이해 하는 것이 중요)로 우리 또한 논리적 반대를 요청할 수 있습니다: “어느 지역에서 활동은 덜 씨와 관련 된 컨텍스트 A 기준에 비해 중?” PPI 효과에서 그룹 차이 해석할 때 그것은 데이터 및 여부 기능 연결에 긍정적 또는 부정적인 변화 또는 둘 다, 운전 그룹의 차이 검사 하는 것이 중요.

PPI 접근 건강 한 컨트롤에 동적 작업 제어 허브를 공부 하는 데 사용 되었습니다 변조 기능 연결의 Alzheimer의 질병 (광고), 자폐증, 모터 네트워크 연결을 가진 개인에 있는 정보 인지에 관한 퍼포먼스를 관련이 어떻게 파 킨 슨 병, 개인 신체가 형 장애, 거식 증, 감정, 메모리, 규정과 연결5,6,7에 관련 된 다른 많은 구체적인 질문을 처리 하는 얼굴 개인에 ,,89,,1011. 현재 연구에 우리 메모리 인코딩 및 위험이 증가 유전 위험 요소12없이 그룹에 광고에 대 한 개인의 그룹 사이 검색 하는 동안 해 마의 오는 아구의 기능 연결에 변경 내용을 비교합니다. 다음 프로토콜을 우리가 사용, gPPI 접근을 적용 기능적인 연결에서 변경 작업을 elicited APOEε4, 광고에 대 한 유전적 위험 요인의 존재와 함께 협회에 다르면 테스트를 설명 합니다.

Protocol

현재 연구 UCLA 기관 검토 위원회 (IRB) 프로토콜에 따라 수행 되었고 UCLA 인간의 과목 보호 위원회에 의해 승인. 모든 참가자 들이이 연구에 등록 하기 위해서는 서 면된 동의 준. 1. 참가자 선택 연구 수행을 얻을 IRB 승인. 화면 개인 세 55와 표준화 된 신경 심리적 배터리를 사용 하 여 인지에 관한 약화에 대 한 더 오래 된. 일반 정보 (WAIS-III의 하위) …

Representative Results

두 개의 다른 활성 작업 단계 (인코딩 및 검색)와 두 개의 씨앗 지역 (앞쪽에 및 사후 마) 각 그룹에 대 한 결과를 보고 4 개의 조건이 있다. 그룹 내에서 작업 활성화 지도 (여기에 표시 되지, 해리슨 외., 201612참조) 그 후 두 엽, 청각 피 질, 두 정 엽, 전 두 엽 언어 영역, 우수한 시간적 이랑의 큰 지구를 보여 고 꼬리가 (더 발음 검색) 동안 중요 한 BOLD…

Discussion

초기 작업 기반 fMRI 연구 특정 인지 프로세스 사이의 통계 관계를 폭로 하도록 설계 되었습니다 또는 기준선 측정 기준 신호 요구와 BOLD에 변화. 이 전통적인 접근 활동 한 실험 작업에 의해 변조는 뇌의 특정 영역을 식별 하는 데 유용 합니다. 반면, PPI 분석은 주로 기능적 연결의 변조 또는 작업 유도 인지 과정에서 발생 하는 활동의 synchrony 우려 됩니다. PPI 관심 (씨앗)의 정의 된 영역 및 두뇌, 뿐 …

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 국립 연구소의 노화 (보조금 번호 R01AG013308 SYB TMH 하 F31AG047041)에 의해 지원 되었다. 저자 사용 계산 및 스토리지 서비스 디지털 연구와 교육의 연구 기술 그룹 UCLA 연구소에 의해 제공 되는 Hoffman2 공유 클러스터.

Materials

3T manetic resonance imaging scanner Siemens Medical Solutions MAGNETOM Trio, A Tim System 3T MRI Scanner
FSL (FMRIB Software Library) Oxford University Version 6.0 Functional Imaging Processing Software
AFNI (Analysis of Functional Neuroimaging) National Institute of Mental Health, National Institutes of Health Any version after May 2015 Functional Imaging Processing Software
SPM8 (Statistical Parametric Mapping) University College of London SPM8 Functional Imaging Processing Software
Matlab Software The Mathworks, Inc Version R2012a Computing Software
SDS Software Applied Biosystems, Inc 7900HT Fast Real-Time PCR System Real Time PCR
Taqman Assays ThermoFisher Scientific Specific to SNP SNP Genotyping

Referências

  1. Sporns, O., Tononi, G., Kötter, R. The Human Connectome: A Structural Description of the Human Brain. PLoS Comput Biol. 1 (4), 42 (2005).
  2. Friston, K. J., Buechel, C., Fink, G. R., Morris, J., Rolls, E., Dolan, R. J. Psychophysiological and modulatory interactions in neuroimaging. NeuroImage. 6 (3), 218-229 (1997).
  3. McLaren, D. G., Ries, M. L., Xu, G., Johnson, S. C. A generalized form of context-dependent psychophysiological interactions (gPPI): a comparison to standard approaches. NeuroImage. 61 (4), 1277-1286 (2012).
  4. O’Reilly, J. X., Woolrich, M. W., Behrens, T. E. J., Smith, S. M., Johansen-Berg, H. Tools of the trade: psychophysiological interactions and functional connectivity. Soc Cogn Affect Neurosci. 7 (5), 604-609 (2012).
  5. Moody, T. D., Sasaki, M. A., et al. Functional connectivity for face processing in individuals with body dysmorphic disorder and anorexia nervosa. Psychol Med. 45 (16), 3491-3503 (2015).
  6. Simard, I., Luck, D., Mottron, L., Zeffiro, T. A., Soulières, I. Autistic fluid intelligence: Increased reliance on visual functional connectivity with diminished modulation of coupling by task difficulty. NeuroImage Clin. 9, 467-478 (2015).
  7. Yan, L. -. R., Wu, Y. -. B., Zeng, X. -. H., Gao, L. -. C. Dysfunctional putamen modulation during bimanual finger-to-thumb movement in patients with Parkinson’s disease. Front Hum Neurosci. 9, 516 (2015).
  8. Cole, M. W., Reynolds, J. R., Power, J. D., Repovs, G., Anticevic, A., Braver, T. S. Multi-task connectivity reveals flexible hubs for adaptive task control. Nat Neurosci. 16 (9), 1348-1355 (2013).
  9. McLaren, D. G., Sperling, R. A., Atri, A. Flexible modulation of network connectivity related to cognition in Alzheimer’s disease. NeuroImage. 100, 544-557 (2014).
  10. Morawetz, C., Bode, S., Baudewig, J., Heekeren, H. R. Effective amygdala-prefrontal connectivity predicts individual differences in successful emotion regulation. Soc Cogn Affect Neurosci. , 169 (2016).
  11. Takashima, A., Bakker, I., van Hell, J. G., Janzen, G., McQueen, J. M. Richness of information about novel words influences how episodic and semantic memory networks interact during lexicalization. NeuroImage. 84, 265-278 (2014).
  12. Harrison, T. M., Burggren, A. C., Small, G. W., Bookheimer, S. Y. Altered memory-related functional connectivity of the anterior and posterior hippocampus in older adults at increased genetic risk for Alzheimer’s disease. Hum Brain Mapp. 37 (1), 366-380 (2016).
  13. Wechsler, D. . Wecshler Adult Intelligence Scale, 3rd Edition. , (1997).
  14. Cauthen, N. R. Verbal fluency: normative data. J Clin Psychol. 34 (1), 126-129 (1978).
  15. Goodglass, H. P., Kaplan, E. P. . Boston Naming Test, 3rd Edition. , (2001).
  16. Buschke, H., Fuld, P. A. Evaluating storage, retention, and retrieval in disordered memory and learning. Neurol. 24 (11), 1019-1025 (1974).
  17. Osterrieth, P. A. Le test de copie d’une figure complex: Contribution à l’étude de la perception et de la memoir. Archives de Psychologie. 30, 286-356 (1944).
  18. Hamilton, M. The assessment of anxiey states by rating. Br J Med Psychol. 32, 50-55 (1959).
  19. Hamilton, M. A rating scale for depression. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 23, 56-62 (1960).
  20. Folstein, M. F., Robins, L. N., Helzer, J. E. The Mini-Mental State Examination. Arch Gen Psychiatry. 40 (7), 812 (1983).
  21. O’Brien, D., Campbell, K. A., Morken, N. W., Bair, R. J., Heath, E. M. Automated Nucleic Acid Purification for Large Samples. J Lab Autom. 6 (2), 67-70 (2001).
  22. Lehmann, M., Ghosh, P. M., et al. Greater medial temporal hypometabolism and lower cortical amyloid burden in ApoE4-positive AD patients. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 85 (3), 266-273 (2014).
  23. . TaqMan® SNP Genotyping Assays User Guide Available from: https://tools.thermofisher.com/content/sfs/manuals/TaqMan_SNP_Genotyping_Assays_man.pdf (2014)
  24. Bookheimer, S. Y., Strojwas, M. H., et al. Patterns of brain activation in people at risk for Alzheimer’s disease. N Engl J Med. 343 (7), 450-456 (2000).
  25. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. NeuroImage. 17 (2), 825-841 (2002).
  26. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Hum Brain Mapp. 17 (3), 143-155 (2002).
  27. Greve, D. N., Fischl, B. Accurate and robust brain image alignment using boundary-based registration. NeuroImage. 48 (1), 63-72 (2009).
  28. Patenaude, B., Smith, S. M., Kennedy, D. N., Jenkinson, M. A Bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation. NeuroImage. 56 (3), 907-922 (2011).
  29. . Learn MATLAB Basics Available from: https://www.mathworks.com/support/learn-with-matlab-tutorials.html?s_tid=hp_ff_I_tutorials (2017)
  30. Lerma-Usabiaga, G., Iglesias, J. E., Insausti, R., Greve, D. N., Paz-Alonso, P. M. Automated segmentation of the human hippocampus along its longitudinal axis. Hum Brain Mapp. 37 (9), 3353-3367 (2016).
  31. Salami, A., Eriksson, J., Nyberg, L. Opposing effects of aging on large-scale brain systems for memory encoding and cognitive control. J Neurosci. 32 (31), 10749-10757 (2012).
  32. Schacter, D. L., Wagner, A. D. Medial temporal lobe activations in fMRI and PET studies of episodic encoding and retrieval. Hippocampus. 9 (1), 7-24 (1999).
  33. Strange, B., Dolan, R. Functional segregation within the human hippocampus. Mol Psychiatry. 4 (6), 508-511 (1999).
  34. Strange, B. A., Fletcher, P. C., Henson, R. N., Friston, K. J., Dolan, R. J. Segregating the functions of human hippocampus. Proc Natl Acad Sci U S A. 96 (7), 4034-4039 (1999).
  35. Eldridge, L. L., Engel, S. A., Zeineh, M. M., Bookheimer, S. Y., Knowlton, B. J. A dissociation of encoding and retrieval processes in the human hippocampus. J Neurosci. 25 (13), 3280-3286 (2005).
  36. Strange, B. A., Witter, M. P., Lein, E. S., Moser, E. I. Functional organization of the hippocampal longitudinal axis. Nat Rev Neurosci. 15 (10), 655-669 (2014).
  37. Zeineh, M. M., Engel, S. A., Thompson, P. M., Bookheimer, S. Y. Dynamics of the hippocampus during encoding and retrieval of face-name pairs. Science. 299 (5606), 577-580 (2003).
  38. Nieuwenhuis, S., Forstmann, B. U., Wagenmakers, E. -. J. Erroneous analyses of interactions in neuroscience: a problem of significance. Nat Neurosci. 14 (9), 1105-1107 (2011).
  39. Cisler, J. M., Bush, K., Steele, J. S. A comparison of statistical methods for detecting context-modulated functional connectivity in fMRI. NeuroImage. 84, 1042-1052 (2014).
  40. Friston, K. J., Harrison, L., Penny, W. Dynamic causal modelling. NeuroImage. 19 (4), 1273-1302 (2003).
check_url/pt/55394?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Harrison, T. M., McLaren, D. G., Moody, T. D., Feusner, J. D., Bookheimer, S. Y. Generalized Psychophysiological Interaction (PPI) Analysis of Memory Related Connectivity in Individuals at Genetic Risk for Alzheimer’s Disease. J. Vis. Exp. (129), e55394, doi:10.3791/55394 (2017).

View Video