6. Juli 2011
Dieser Artikel zeigt ein experimentelles Design, in der Ganzkörper-animierte Charaktere in Verbindung mit der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI), um die neuronalen Korrelate des Beobachtens virtuellen sozialen Interaktionen zu untersuchen verwendet werden.
Das übergeordnete Ziel des folgenden Experiments besteht darin, die neuronalen Korrelate der Beobachtung sozialer Interaktionen mithilfe virtueller Charaktere zu untersuchen, die in sozialem Kontext interagieren, kombiniert mit der Aufzeichnung mittels fMRT. Dies wird erreicht, indem vollständig animierte Körperformen erzeugt werden, die in einer geschäftsähnlichen Umgebung als Gastgeber und Gäste miteinander interagieren, sowie inanimierte Charaktere, die als Kontrollbedingungen dienen. Anschließend werden Gehirnbilddaten aufgezeichnet, während Probanden virtuelle soziale Interaktionen beobachten, und danach werden die Daten analysiert, um Hirnregionen zu identifizieren, die Teil des sogenannten Netzwerks der sozialen Kognition sind. Typische Hirnregionen, die empfindlich auf die Beobachtung und Bewertung sozialer Interaktionen reagieren, umfassen die obere temporale Sulcus, den lateralen und medialen frontalen Kortex sowie die Amygdala, da dies die Untersuchung der neurobiologischen Korrelate sozialer Kognition ermöglicht.
Dieser Aspekt könnte zum Verständnis möglicher Ursachen von Defiziten im sozialen Verhalten beitragen, wie sie bei klinischen Erkrankungen wie sozialer Phobie und Autismus beobachtet werden. Der Hauptvorteil dieser Technik gegenüber bestehenden Methoden, wie solchen mit Gesichtsreizen, liegt darin, dass durch die Verwendung animierter Ganzkörperdarstellungen Manipulationen möglich sind, die realitätsnäheren sozialen Interaktionen wie formelle körperliche Berührung und Händedruck besser nachbilden. Dies ist mit reinen Gesichtsreizen nicht möglich.
Die Aufgabe besteht aus einer Reihe von zehnsekündigen animierten Videos mit nichtverbalen Gast-Host-Interaktionen. In einem geschäftlichen Umfeld betrachtet der Proband, wie der Gast von einem Gastgeber begrüßt wird, was die soziale Interaktionsbedingung darstellt, oder von einem Pappab schnitt eines Gastgebers, was die Bedingung ohne soziale Interaktion oder Kontrollbedingung darstellt. Der Gastgeber kann Verhaltensweisen zeigen, die zu weiterer sozialer Interaktion einladen, genannt die Annäherungsbedingung, oder Verhaltensweisen, die auf mangelndes Interesse an weiterer Interaktion hindeuten, genannt die Vermeidungsbedingung.
Neben der grundlegenden Art von Verhaltensweisen, die der Gastgeber zeigt, kann die Untersuchung der Auswirkungen formaler körperlicher Berührung auf das Verhalten einbezogen werden. Beispielsweise können die Charaktere in der Hälfte der Versuche im Rahmen des Begrüßungsprotokolls die Hände schütteln, während sie in anderen Versuchen nichts tun. Diese Manipulation kann je nach kulturellem Hintergrund des Betrachters unterschiedliche Bedeutung haben.
Andere Manipulationen können die Änderung der Perspektive des Betrachters von persönlich zu unpersönlich beinhalten. Durch die Anzeige der Wörter „mich“ oder „anderes“ ermöglicht diese Manipulation die Identifizierung von Antworten, die durch persönliche Beteiligung moduliert werden. Der Wechsel zwischen diesen beiden Perspektiven kann zu Beginn jedes Durchgangs signalisiert werden.
Den Videos können verschiedene Bewertungsseiten folgen. Zum Beispiel kann der Proband aufgefordert werden, den Gastgeber hinsichtlich Kompetenz, Vertrauenswürdigkeit und Interesse an geschäftlicher Zusammenarbeit auf einer Fünf-Punkte-Skala zu bewerten, wobei null „überhaupt nicht“ und fünf „sehr stark“ bedeutet. Diese Bewertungen sollten über die Durchgänge hinweg gegenläufig balanciert werden, um Order-Effekte zu vermeiden.
Zusätzlich sollten die Charaktere in den Videos hinsichtlich gezeigtem Verhalten, ethnischer Herkunft, Hemd, Farbe und Frisur ausgeglichen sein. Grundlegende Aspekte, die soziale Interaktionen beeinflussen können, wie Attraktivität, sollten ebenfalls kontrolliert werden, um sicherzustellen, dass keine systematischen Unterschiede zwischen den Versuchskategorien bestehen. Jeder Durchlauf sollte mit sechs Sekunden einer Fixation beginnen, um eine Stabilisierung des MR-Signals zu ermöglichen; die Reihenfolge der Versuche sollte innerhalb jedes Blocks sowie zwischen den Teilnehmern randomisiert und ausgeglichen werden, um Stimulus-, Vorhersagbarkeits- und Reihenfolgeneffekte zu vermeiden.
Ein Intertrialintervall von acht Sekunden folgt auf jeden Filmdurchlauf und auf das Ende jedes Durchgangs. Um eine verzerrte Datenerfassung zu vermeiden, sollten die Bedingungen idealerweise in jedem Block entsprechend jeder Manipulation gleichmäßig vertreten sein. Wenn der Proband eintrifft, stellen Sie sicher, dass Sie eine schriftliche und informierte Einwilligung einholen und auf MRT-Sicherheit prüfen.
Lassen Sie die Versuchsperson außerdem Fragebögen ausfüllen, die Persönlichkeitsmerkmale und den aktuellen psychischen Zustand erfassen, da diese die Reaktionen der Teilnehmer während der Studie vor der Untersuchung beeinflussen können. Informieren Sie den Teilnehmer detailliert über die Untersuchungsabläufe und geben Sie spezifische Anweisungen für die Verhaltensaufgabe, um Unbehagen zu vermeiden und die Vertrautheit mit der Aufgabe zu erhöhen. Außerdem sollte dem Teilnehmer ein verkürzter Übungsversuch ermöglicht werden.
Bringen Sie nun die Versuchsperson in den Untersuchungsraum und weisen Sie sie an, sich in Rückenlage auf das Untersuchungsbett zu legen. Stellen Sie Gehörschutz sowie isolierte Kopfhörer für die Kommunikation bereit. Bieten Sie während der Untersuchung zusätzliche Polsterung für den Kopf, um den Komfort während der Untersuchung sicherzustellen und Bewegungen zu minimieren.
Außerdem kann die nichtklebende Seite eines Klebebands leicht um die Stirn des Teilnehmers gewickelt werden, um Kopfbewegungen zusätzlich zu minimieren, wenn automatische, implizite psychophysiologische Reaktionen auf emotionale und neutrale Bilder bewertet werden. Neben den expliziten Ratings können auch Hautleitfähigkeitsantworten während der fMRT-Aufnahme erfasst werden. Schließlich platzieren Sie die rechte Hand des Probanden bequem auf der Antwortbox und überprüfen Sie, ob die Tasten ordnungsgemäß funktionieren. Stellen Sie in der Nähe einen Notstopp-Knopf bereit, damit der Proband vor Beginn der Datenaufnahme ein dringendes Bedürfnis nach Beendigung der Scannung anzeigen kann.
Stellen Sie sicher, dass der Proband die Bildschirmprojektion zur Stimuluspräsentation klar sehen kann. Erstellen Sie zunächst ein strukturelles Bild mit hoher Auflösung, das T1-gewichtet ist, beispielsweise ein SPGR- oder MP-Rage-Bild. Richten Sie danach Ihre funktionellen Messungen so ein, dass eine vollständige Abdeckung des Gehirns gewährleistet ist.
In unseren Studien erfassen wir eine Serie von 28 funktionellen Schichten mit einer Voxelgröße von vier mal vier mal vier Millimetern, die axial aufgenommen werden. Unter Verwendung einer Echo-Planar-Pulssequenz mit einer TR von 2000 Millisekunden, einer TE von 40 Millisekunden und einem Bildfeld von 256 mal 256 Millimetern informieren Sie die Versuchsperson darüber, dass die funktionelle Bildgebung kurz beginnt, und erinnern Sie sie an die durchzuführenden Aufgaben. Achten Sie nun darauf, dass der Scanner synchron mit der Präsentation der Reize startet.
Wenn der Scanvorgang abgeschlossen ist, helfen Sie der Versuchsperson beim Verlassen des Scanners, und vergewissern Sie sich, dass Sie sich bei ihr für die Teilnahme an dem Experiment bedankt haben. Nach der Datensammlung können die Daten mit jeder beliebigen FMRI-Verarbeitungssoftware, beispielsweise der statistischen parametrischen Kartierung (statistical parametric mapping), allgemein bekannt als SPM, analysiert werden. Unser Labor verwendet diese in Kombination mit hauseigenen mats.
Die laborbasierte Vorverarbeitung in unserer Gruppe umfasst typische Schritte wie Qualitätskontrolle, Bildregistrierung, Bewegungskorrektur, Koregistrierung, Normalisierung und räumliche Glättung mit einem acht Millimeter großen Kernel. Bei Verwendung von SPM wird das allgemeine lineare Modell angewendet, um die Passgenauigkeit der für jede Bedingung von Interesse aufgezeichneten Daten an eine vorab festgelegte hämodynamische Antwortfunktion zu bewerten. Alternativ können die Daten jeder Bedingung selektiv gemittelt werden, um das rohe FMR-Signal, das mit jeder Bedingung assoziiert ist, ohne vorab festgelegte Annahmen über die Form der hämodynamischen Antwortfunktion darzustellen.
In diesem Fall können Unterschiede in der Reaktion zeitlich punktgenau bewertet werden, und die interessierenden Kontraste zeigen Veränderungen im Vergleich zur prästimulatorischen Basislinie sowie Unterschiede zwischen einer Bedingung und einer anderen Bedingung auf. Diese Analysen können einzeln oder ergänzend verwendet werden. Die Datenanalyse kann voxelweise Ansätze mit Regionen-interessierter Ansätze kombinieren, um die mit den interessierenden Bedingungen assoziierte Hirnaktivität zu vergleichen, beispielsweise soziale Interaktion versus keine soziale Interaktion.
Die voxelbasierte Analyse des gesamten Gehirns liefert statistische Karten, die umfassendere Netzwerke von Gehirnregionen identifizieren, die mit der Aufgabe assoziiert sind, und die ROI-Analyse ermöglicht eine gezielte Untersuchung der Aktivität in vorab definierten, gehirnspezifischen Regionen, die als Teil des Netzwerks der sozialen Kognition identifiziert wurden. Die Analyse der interessierenden Regionen kann außerdem verwendet werden, um das FMRT-Signal zu Illustrationszwecken zu extrahieren. Der Vergleich von sozialen Interaktionen mit Kontrollbedingungen ohne Interaktion zeigte Aktivität in den typischen Gehirnregionen der sozialen Kognition.
Hier sehen wir eine Funktionskarte, die Aktivierungen im sulcus temporalis superior sowie im lateralen präfrontalen Kortex anzeigt. Die Farbskala zeigt den Gradienten des TValue der Aktivierungskarte an. Die Liniendiagramme veranschaulichen die Zeitverläufe des fMRT-Signals, die aus den ROIs jeder Hirnregion für jeden Versuchstyp und jeden Zeitpunkt extrahiert wurden.
Hier sehen wir die Aktivierung der Amygdala, erneut mit dem ROI-Zeitverlauf, und schließlich die Reaktion im medialen präfrontalen Kortex. Alle Daten basieren auf Daten von 15 Teilnehmern, die die auf die Beginnphasen von Annäherungs- und Vermeidungsverhalten zeitlich synchronisierte Gehirnaktivität widerspiegeln. Bei Durchführung dieses Verfahrens ist es wichtig, ökologisch valide Reize zu verwenden, die ordnungsgemäß gegengewichtet und zeitlich gesteuert sind. Nach dem Anschauen dieses Videos sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie man animierte virtuelle Ganzkörperfiguren einsetzt.
In Verbindung mit fMRT-Aufnahmen zur Untersuchung der New Yorker Korrelate des Beobachtens sozialer Interaktionen bei gesunden und klinischen Teilnehmern.
Sehen Sie sich das vollständige Transkript an und erhalten Sie Zugang zu Tausenden wissenschaftlicher Videos
In diesem Artikel wird ein experimenteller Ansatz vorgestellt, bei dem Ganzkörper-Animationsfiguren in Verbindung mit funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) verwendet werden, um die neuronalen Korrelate der Beobachtung virtueller sozialer Interaktionen zu untersuchen. Die Studie zielt darauf ab, Gehirnareale zu identifizieren, die an der sozialen Kognition beteiligt sind, indem Gehirnbildgebungsdaten während der Beobachtung dieser Interaktionen analysiert werden.
Das Verständnis der neuronalen Mechanismen der sozialen Kognition liefert einen prädiktiven Wert für die Zielvalidierung bei der Entdeckung neuropsychiatrischer Arzneimittel. Dieser Ansatz unterstützt die mechanistische Risikominimierung, indem er beobachtbare Verhaltensweisen mit der Funktion von Gehirnschaltkreisen verknüpft und somit fundiertere Go/No-Go-Entscheidungen in der frühen Entdeckungsphase ermöglicht. Erkenntnisse über Defizite im sozialen Verhalten tragen zur Relevanz des Portfolios für Erkrankungen wie das Autismus-Spektrum-Störung und soziale Angststörung bei.
Die Methode integriert sich in den Entdeckungsprozess von der Testung von Zielhypothesen über die Identifizierung von Leitstrukturen bis hin zur präklinischen Validierung und unterstützt die iterative Verbesserung von Zielen im Zusammenhang mit sozialer Kognition.