ניתוח אינטראקציות בין פסיכופיזיולוגיות מוכללת (PPI) של זיכרון הקשורות קישוריות אצל אנשים בסיכון גנטית למחלת אלצהיימר

המטרה הכוללת של ניתוח זה היא לזהות שינויים תלויי הקשר הקשורים לזיכרון בקישוריות תפקודית בין אזורי ההיפוקמפוס לשאר המוח. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מדעי המוח הקוגניטיביים, כגון כיצד משתנה קישוריות תפקודית בתגובה לדרישות קוגניטיביות ספציפיות במשימה ניסויית. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא מאפשרת לחוקרים לבחון השערות ספציפיות לגבי הקישוריות התפקודית של אזורי מפתח במוח במהלך מטלה קוגניטיבית.

לצורך ניסוי זה, כלול אנשים בני 55 ומעלה עם ירידה קוגניטיבית שעברו גנוטיפ לסיכון למחלת אלצהיימר אלל אפוליפופרוטאין E אפסילון ארבע לפני הניסוי, סנן נבדקים לבטיחות MRI וקבל הסכמה מדעת. השתמש במערכת MRI של שלושה טסלה כדי לרכוש נתוני הדמיה מוחית שלמה. להדמיה פונקציונלית, אסוף פרוסות ציריות באמצעות רצף הדמיה מישורי הד תוך הפעלת משימת זיכרון אסוציאטיבי של מילים לא קשורות.

כדי להקל על רישום התמונות הפונקציונליות, רכוש גם פרוסות ציריות של תמונות מבניות קו-מישוריות משוקללות T2. להדמיה מבנית ברזולוציה גבוהה, אסוף פרוסות ציריות באמצעות רצף משוקלל T1 תלת מימדי. לאחר השלמת ההדמיה עבור כל המשתתפים, הגדר שלבי עיבוד מקדים ואת המודל הליניארי הכללי ברמה הראשונה באמצעות כלי ניתוח מומחים FSL FMRI, או FEAT, עבור המשתתף הראשון.

בכרטיסייה נתונים, לחץ על בחר נתוני 4D ונווט אל הקובץ המתוקן והמוח שחולץ. הגדר את ה-TR כך שיתאים לזה של הרצף הפונקציונלי והשתמש במסנן ברירת המחדל של מעביר גבוה. כעת, בלשונית Pre-stats, לחץ על אף אחד תחת תיקון תנועה ובטל את הסימון של חילוץ מוח BET.

הזן חמישה מילימטרים כדי להגדיר את הרוחב המלא של חצי גרעין גאוס המקסימלי להחלקה מרחבית. לאחר מכן, לחץ על הגדרת מודל מלאה וצור את קבצי תזמון המשימות המציינים את ההתחלה וההיסט של שלבי המשימה. הוסף אותם ל-GLM על ידי בחירת פורמט של שלוש עמודות וניווט לקובץ הטקסט הרלוונטי.

כלול אחד עבור שלב הקידוד של המשימה ואחד עבור שלב האחזור. עבור קונבולוציה, בחר באפשרות Double-Gamma HRF. לאחר מכן, השתמש בפלט של הכלי MCFLIRT כדי ליצור שישה קבצי טקסט בעלי עמודה אחת המתארים את תיקון התנועה שבוצע בכל אמצעי אחסון בתוך מערך הנתונים.

בחר הגדרת מודל מלאה והוסף את הפרמטרים ונגזרותיהם הזמניות כמשתני הסבר, או EVs, ב-GLM. עבור כל EV תנועה, בחר מותאם אישית לצורה בסיסית, ללא לקונבולוציה ומילוי זמני. כעת, נווט ללשונית סטטיסטיקות בתוכנה ובחר את הפלט של כלי חריגי התנועה של FSL תחת האפשרות הוסף רכבים חשמליים מבולבלים נוספים.

כעת, בכרטיסייה רישום, סמן תמונה פונקציונלית מורחבת ותמונה מבנית ראשית לרישום דו-שלבי. בחר את המשתתפים בסריקה מבנית משוקללת T2 עבור הצעד הראשון לרישום הפונקציה לנתונים המבניים. בחר שש דרגות חופש בתיבה הנפתחת השנייה.

לשלב הבא, רשום את התמונה המשוקללת T2 ל-MP-RAGE משוקלל T1 ברזולוציה גבוהה על ידי בחירת רישום מבוסס גבולות מהתיבה הנפתחת. לבסוף, רשום את הנתונים המבניים ברזולוציה גבוהה לתבנית MNI 152 הסטנדרטית תוך בחירת 12 דרגות חופש וטרנספורמציה ליניארית. לפני הגדרת מודל האינטראקציה הפסיכופיזיולוגית, טען תחילה את נתוני העיבוד המקדים בתוכנת FSL FEAT.

בחר את התמונה המנוטרלת כקובץ הקלט. בכרטיסיות קדם-סטטיסטיקות, הגדר תיקון תנועה וחילוץ מוח לללא. אין לבצע סינון זמני או החלקה מרחבית.

לאחר מכן, בכרטיסייה סטטיסטיקות, בחר הגדרת מודל מלאה ובכרטיסייה EVs, הוסף את כל המשתנים מהמידול ברמה הראשונה כולל תיקון תנועה, המטריצה המבולבלת מחריגי תנועה של FSL ותזמון משימות. כלול EV עבור מהלך הזמן הפיזיולוגי מהזרע כמשתנה חסר עניין. לאחר מכן, צור את מונחי ה-PPI על-ידי בחירה באינטראקציה בתפריט הצורה הבסיסית, ובחר את מהלך זמן הסיד EV ומשימה אחת EV. עבור האפשרות הפוך לאפס, בחר מרכז עבור משתני המשימה וממוצע עבור קורס זמן הסיד EV. כעת, בכרטיסייה ניגודים ובדיקות F, דגמו את האפקטים הספציפיים הבאים על ידי הזנת אחד בתאי EV המתאימים.

שלב משימת קידוד, שלב משימת אחזור, קורס זמן סיד, PPI של זרע וקידוד ו-PPI של זרע ושליפה. לבסוף, הזן שלילי אחד כדי ליצור מודל PPI שלילי עבור כל שלב פעילות. השתמש בכלי תוכנה למיפוי פרמטרי סטטיסטי כדי להפעיל השוואות ברמת הקבוצה.

התחל על-ידי בחירה ציין רמה שנייה ולאחר מכן בחר בדיקת T עם שתי דוגמאות תחת עיצוב. נווט אל הספרייה עם תמונות הערכת הפרמטרים עבור קבוצה אחת ובחר אותן. לאחר מכן, הוסף את התמונות לקבוצה השנייה והפעל השוואה זו על ידי לחיצה על כפתור ההפעלה.

כעת, חזור לחלון הראשי. בחר הערכה ונווט אל ה- SPM. שנוצר בשלב הקודם כדי להפעיל את הערכת המודל.

לאחר מכן, תחת הכרטיסיה תוצאות, בחר הגדר ניגודיות חדשה. בחר/י ניגודיות T והזן/י שלילי אחד בתיבה ״ניגודיות״ עבור נשאי APOE-4 הגדולים מ-APOE-4 שאינם נשאים ולאחר מכן לחץ/י על ״אישור״. לבסוף, השוואת קבוצות ריצה מנוגדת כפי שניתן לראות כאן. בחר ללא עבור החל מיסוך ולאחר מכן הגדר ידנית את סף רמת הווקסל ואת גודל האשכול המינימלי בהתאם לפלט מתוכנת 3dClustSim של AFNI.

הזן שלילי אחד-אחד עבור APOE-4 שאינם נשאים גדולים מנשאי APOE-4. בתוך הקבוצה ניתוחי אינטראקציה פסיכופיזיולוגית כללית חשפו ירידה משמעותית בקישוריות התפקודית בנשאי APOE-4, ירוק, הן עבור תנאי המשימה והן עבור תת-אזורי ההיפוקמפוס. ב-APOE-4 שאינם נשאים, ירידות אדומות ומשמעותיות בקישוריות התפקודית נצפו רק עם ההיפוקמפוס האחורי במהלך הקידוד.

במהלך השליפה, נמצאו הבדלים משמעותיים בין נשאי APOE-4 ללא נשאים בפיתול העל-שולי השמאלי, כחול כהה, הצומת הזוויתי העל-שולי הימני, כתום, כמו גם ב-precuneus הימני, סגול. שיא הקואורדינטות עבור כל אשכול מדווח במרחב MNI. כאן, ניגודים של הערכות פרמטרים מכל אשכול משורטטים לפי קבוצה.

הקווים האדומים מציינים אפס ומדגישים כי לנשאים יש קישוריות תפקודית נמוכה להיפוקמפוס הקדמי באזורים אלה במהלך השליפה. הרצועה בתוך הקופסאות מייצגת את החציון, בעוד שהקצוות העליונים והתחתונים של הקופסאות מייצגים את הרבעון הראשון והשלישי בהתאמה. לאחר פיתוחה, טכניקה זו סללה את הדרך לנוירו-דימויים פונקציונליים לחקור קישוריות דינמית הקשורה למשימות בבני אדם.

זה כולל גם קבוצות בריאות וחולים וגם אנשים בסיכון גנטי מוגבר למחלה כפי שאנו מתארים כאן. לאחר צפייה בסרטון זה, אתם אמורים להבין היטב כיצד להשתמש בניתוח PPI כדי לבדוק שינויים בקישוריות תפקודית תלויי הקשר בין אזור העניין של הזרע שלכם לבין שאר המוח.