Utilizzando MazeSuite e funzionale Near Infrared Spectroscopy per studiare l'apprendimento in navigazione spaziale

Il nostro obiettivo in questa presentazione è duplice. Primo, illustrare il processo di progettazione del protocollo sperimentale e l'uso di May suite; secondo, dimostrare la configurazione e l'utilizzo del sistema di monitoraggio dell'attività cerebrale FNIR. May suite può essere utilizzato per progettare e modificare ambienti 3D adattati, nonché per tracciare le prestazioni comportamentali di un partecipante.

Per dimostrarli, viene riportato un sottocampione di uno studio per mostrare come utilizzare sia la serie May che la FNIR in un singolo esperimento. Lo studio riguarda la valutazione dell'attività cognitiva della corteccia prefrontale dorsolaterale durante l'acquisizione e l'apprendimento di compiti di mazza al computer in condizioni di pratica a blocchi e di pratica casuale. La FNIR è una tecnica ottica di monitoraggio cerebrale che utilizza la luce infrarossa vicina per tracciare i cambiamenti nelle risposte emodinamiche all'interno della corteccia.

Il monitoraggio non invasivo dell'emodinamica cerebrale e dell'ossigenazione è stato dimostrato per la prima volta da Jobsesy e colleghi nel 1977. Questa tecnologia consente la progettazione di sistemi di monitoraggio portatili, sicuri, economici, non invasivi e minimamente intrusivi, che possono essere utilizzati per misurare l'attività cerebrale in ambienti naturali. In condizioni ambulatoriali e sul campo, la luce vicino infrarossa può penetrare i tessuti per alcuni centimetri tra 700 e 900 nanometri.

Quando la luce entra nel tessuto, viene assorbita o dispersa. L'assorbimento è dovuto a molecole cromofore che assorbono la luce, come l'emoglobina e l'acqua; la dispersione avviene invece a causa delle strutture del tessuto, come le membrane cellulari e i vari strati. Una tipica misurazione con FNIR comprende un'unità di misura dotata di sorgenti luminose e rivelatori.

Quando una sorgente luminosa viene attivata, la luce viene introdotta attraverso il cuoio capelluto, la penetra e si propaga in tutte le direzioni nel tessuto attenuandosi man mano che avanza; parte della luce ritorna in superficie a causa di una serie di dispersioni multiple ed è rilevata dal detector. I fotoni che raggiungono il detector attraversano effettivamente un volume a forma di banana. Le misurazioni effettuate dal detector forniscono informazioni su questo volume compreso tra la sorgente luminosa e il detector. Una coppia viene chiamata oid; la profondità di penetrazione, in altre parole la curvatura della banana, è una funzione della distanza tra la sorgente luminosa e il detector.

Per questo motivo, la geometria del sensore FNIR è fondamentale nella progettazione. A seconda del tipo di misurazioni per il compito cognitivo e della misurazione dalla corteccia prefrontale, la separazione ottica è solitamente compresa tra 2,5 centimetri e 3 centimetri. In questo studio, abbiamo utilizzato dispositivi FNIR modello 1000.

Si basa sui progetti di Chance e colleghi degli anni '90 e ulteriormente sviluppato presso l'Optical Brain Imaging Lab della Drexel University. Questo strumento non utilizza fibre o guide luminose per interfacciare gli optodi con la pelle. Pertanto, è più facile da configurare, più comodo per sessioni lunghe e meno soggetto ad artefatti dovuti al movimento.

Tuttavia, questo sensore è progettato specificamente per rilevare l'attivazione corticale della corteccia prefrontale dorsolaterale situata sotto la fronte e non può essere utilizzato in altre regioni della testa a causa dell'interferenza dei capelli. La matrice di sensori FNIR utilizzata nello studio contiene quattro diodi a emissione luminosa che emettono luce non coerente a 730 nanometri e 850 nanometri. Sono presenti 10 fotorivelatori e, accendendo i LED in ordine sequenziale e utilizzando i fotorivelatori circostanti, si ottengono 16 posizioni di misurazione.

Vengono prelevati campioni da ogni scatola durante ogni scansione. Questo include la misurazione dell'intensità luminosa a due diverse lunghezze d'onda e anche una misurazione al buio per la luce ambientale, per un totale di tre canali per ogni posizione di misurazione; pertanto, complessivamente vengono registrati 48 canali dalla scansione. Il cuscinetto del sensore viene posizionato sulla fronte del soggetto.

Una persona dovrebbe trovarsi sul lato sinistro del soggetto e l'altra sul lato destro. Sul lato destro del soggetto, il sensore deve essere posizionato appena sopra le sopracciglia e deve essere centrato verticalmente. La linea di simmetria verticale immaginaria passa attraverso la linea mediana della fronte e poi del naso.

La linea centrale dei cuscinetti del sensore coincide con la linea mediana della fronte e del naso. Una volta posizionato il cuscinetto del sensore, i cavi vengono tirati sui due lati e collegati dietro la testa. Dopo aver fissato il cavo con la clip, è fondamentale verificare che il cuscinetto del sensore sia correttamente accoppiato alla pelle e che non vi siano rilievi o spazi tra gli optodi e la pelle.

Un buon modo per verificare un corretto accoppiamento è applicare una leggera pressione sulla superficie del sensore e controllare se la posizione cambia con la pressione. A volte, un cerchietto, un elastico o un tessuto rigido, come una fascia da tennis o un fazzoletto, possono essere posizionati sopra il sensore fNIR per garantire un adeguato contatto tra le ottiche e la pelle. Dopo aver posizionato correttamente il sensore, i segnali in tutti i canali devono essere verificati avviando l'acquisizione dei dati. Prima di tutto, la superficie del sensore deve essere collegata alla scatola di controllo hardware fNIR.

Il dispositivo deve essere collegato al computer tramite cavo USB e entrambi i sistemi devono essere accesi. Successivamente, eseguire Kobe Studio sul computer facendo clic sul collegamento nella riquadro a sinistra, quindi cliccare sul collegamento "avvia dispositivo corrente". Se le impostazioni sono corrette, il riquadro dei messaggi mostrerà che il dispositivo è stato avviato e i grafici visualizzeranno i segnali appena acquisiti.

I livelli del segnale dipendono dalle impostazioni della corrente del LED e del guadagno. Una buona regola empirica è mantenere questi parametri sopra i 700 millivolt e sotto i 4.000 millivolt. Inoltre, i segnali devono essere stabili.

Una variazione eccessiva e la presenza di picchi possono indicare un accoppiamento improprio del sensore o problemi di connettività del cavo o dell'apparecchiatura. In alcuni casi, uno o due canali laterali, il canale uno e due a sinistra e i canali 15 e 16 a destra, potrebbero essere posizionati sopra i capelli e i loro valori di segnale potrebbero risultare troppo bassi. È possibile proseguire e successivamente eliminare tali canali durante l'analisi.

Potrebbe essere necessario regolare le impostazioni in base a ogni soggetto, poiché potrebbero verificarsi notevoli differenze individuali a causa delle diverse proprietà ottiche della pelle di ciascun individuo. Per modificare le impostazioni del dispositivo, fare prima clic su interrompi dispositivo corrente. Quindi fare clic su proprietà del dispositivo nel riquadro a sinistra.

Vai alla scheda impostazioni di acquisizione dati nella finestra di dialogo. Se desideri aumentare prima i valori del segnale, aumenta il valore della corrente del LED. Un aumento del valore della corrente del LED significa che i LED emetteranno una luce più intensa.

Se si desidera regolare prima i livelli del segnale, ridurre il guadagno. Il valore iniziale del guadagno viene utilizzato per tutti i voxel. Dopo aver impostato i valori, fare clic su salva e quindi su avvia.

Dispositivo attuale per avviare l'acquisizione dei dati con parametri appena impostati; è inoltre comune e utile utilizzare marcatori per identificare determinati eventi durante gli esperimenti. Esistono due tipi di marcatori: manuali e automatici. I marcatori manuali vengono generati mediante clic sui pulsanti nella finestra principale di K e sono associati a un timestamp e salvati insieme ai dati FNIR.

I marcatori automatici vengono ricevuti da un dispositivo esterno o da un software del computer per ricevere marcatori automatici mentre il dispositivo è fermo. Vai alle impostazioni del dispositivo situate nel riquadro a sinistra e, all'interno della scheda impostazioni di sincronizzazione, seleziona "ascolta i marcatori". La porta seriale è un metodo consigliato per la comunicazione dei marcatori.

Verificare che il numero della porta seriale sia impostato su un numero di porta valido sul computer. Quindi, un software di stimolazione come ePrime o May Suite può inviare marcatori mediante valori che vengono ricevuti, annotati temporalmente e salvati insieme ai dati FNIR su questo computer. I segnali FNIR grezzi sono segnali in serie temporale che rappresentano l'intensità della luce.

Il rumore nei dati può essere rimosso prima o dopo la conversione dei valori grezzi di intensità della luce in valori di ossigenazione. I dati fisiologicamente irrilevanti, come la respirazione, il battito cardiaco e il rumore dello strumento, devono essere eliminati dalle misurazioni grezze di fNIR. La componente legata alla frequenza cardiaca di solito presenta un picco pari a circa 0,5 hertz o superiore, mentre la respirazione si trova tra 0,2 e 0,4 hertz; tali artefatti fisiologici devono essere eliminati.

Vengono utilizzati filtri passa-basso a risposta all'impulso finita e a fase lineare. I segnali potrebbero inoltre essere compromessi da artefatti dovuti al movimento. Quando le sorgenti luminose e/o i detector del sensore FNIR scivolano dalla loro posizione iniziale o perdono contatto con la pelle a causa del movimento della testa, possono verificarsi brusche picchi improvvisi inattesi nelle misurazioni FNIR.

Inoltre, se la sorgente luminosa perde il contatto con la pelle, il rilevatore potrebbe registrare valori molto bassi, poiché nessuna luce potrebbe raggiungerlo, oppure intensità estremamente elevate e saturazione momentanea a causa della luce riflessa dalla superficie della pelle. Effetti di saturazione simili possono verificarsi se il rilevatore si stacca e perde il contatto con la pelle. Il movimento della testa può inoltre causare infiltrazione di luce ambientale, determinando ulteriori variazioni nella pressione applicata al cuscinetto del sensore o alle sorgenti luminose e ai rilevatori.

Questi cambiamenti possono consentire a un numero maggiore di fotoni di penetrare nel tessuto, variando così temporaneamente l'intensità della luce rilevata. Oltre all'ispezione visiva dei dati alla ricerca di possibili artefatti dovuti al movimento, esiste un numero crescente di algoritmi per la rilevazione e la rimozione degli artefatti di movimento, che automatizzano il processo ed eliminano la soggettività. Gli algoritmi di rimozione degli artefatti presenti in letteratura spaziano da semplici filtri passa-basso e filtri VAM a tecniche di analisi wavelet, da analisi delle componenti indipendenti o principali a filtri ottimali come i filtri adattivi di Wiener e di Cowman. Nei sistemi a onda continua, i segnali fNIR grezzi vengono convertiti in variazioni relative dell'ossigenazione utilizzando la legge modificata di Beer-Lambert.

La densità ottica a una specifica lunghezza d'onda in ingresso è il rapporto logaritmico tra l'intensità della luce in ingresso e l'intensità della luce in uscita. La DO è inoltre correlata alla concentrazione e al coefficiente di assorbimento del cromoforo, alla distanza corretta tra sorgente luminosa e rivelatore, oltre a un fattore costante di attenuazione, considerando la stessa intensità luminosa in ingresso in due istanti di tempo diversi. La differenza di DO può essere espressa in funzione dei soli valori di intensità luminosa rilevata. Tipicamente, le due lunghezze d'onda scelte sono: una compresa tra 700 e 900 nanometri, dove l'assorbimento di ossiemoglobina e deossiemoglobina è dominante rispetto ad altri cromofori tissutali; e due lunghezze d'onda, una al di sotto e una al di sopra del punto isosbestico, che è approssimativamente a 805 nanometri, dove gli spettri di assorbimento della deossiemoglobina e dell'ossiemoglobina si intersecano.

Questa equazione può essere impostata per risolvere le concentrazioni se la matrice due per due non è significativa. Dopo aver calcolato le variazioni relative dei valori di emoglobina ossigenata e deossigenata, il passo successivo consiste nell'estrarre le caratteristiche in base al protocollo sperimentale e al compito cognitivo utilizzato.

L'estrazione di caratteristiche è utilizzata più comunemente per ridurre la quantità di dati e per effettuare confronti tra diversi compiti cognitivi, gruppi di soggetti e localizzazioni anatomiche mediante analisi statistica. Le caratteristiche più utilizzate comprendono i valori massimo, minimo, medio o mediano dell'emoglobina ossigenata e deossigenata e il tempo di reazione, ovvero il tempo trascorso fino al raggiungimento del valore minimo o massimo. Queste caratteristiche possono essere estratte all'interno di una risposta emodinamica evocata a uno specifico stimolo cognitivo, ottenuta attraverso l'uso di paradigmi a singolo tentativo oppure con un'epoca di dati o un blocco di dati corrispondente a determinate condizioni implementate mediante disegni sperimentali a blocchi e paradigmi.

May Suite è composta da tre componenti, ognuna rivolta a una fase specifica dell'esperimento: progettazione, sperimentazione e analisi. Maze Maker consente all'utente di progettare facilmente un ambiente 3D per ogni fase del protocollo sperimentale.

Ambienti semplici possono essere creati in pochi istanti. Innanzitutto, definire l'area del pavimento e poi utilizzare lo strumento parete per delimitare i confini del labirinto. Infine, posizionare la posizione iniziale del soggetto e l'area di uscita.

Dopo aver salvato, lo strumento di esecuzione rapida può essere utilizzato per testare immediatamente l'ambiente. È possibile creare ambienti più complessi per soddisfare i requisiti di un particolare disegno sperimentale. Gli ambienti possono essere personalizzati introducendo oggetti interattivi, controlli dell'illuminazione e texture.

Utilizzando il Maze List Builder è possibile creare e salvare file Mel che combinano particolari combinazioni di labirinti e messaggi personalizzati da utilizzare come procedure sperimentali. La funzionalità di Masis può essere impiegata per realizzare disegni sperimentali specifici, i cui livelli possono essere organizzati in ordine di difficoltà crescente o casuale, sotto forma di storyboard oppure con livelli di controllo confrontati con livelli sperimentali. Le singole prove dell'esperimento vengono eseguite mediante l'utilizzo del programma Maze Walker.

La modifica delle impostazioni in Maze Walker consente agli utenti di specificare ulteriormente le condizioni dell'esperimento. Il controllo può essere configurato per accettare input da diversi dispositivi, tra cui tastiera, mouse e joystick. I dispositivi esterni possono comunicare bidirezionalmente con Maze Walker, raccogliendo informazioni o innescando cambiamenti all'interno dell'ambiente.

La comunicazione del dispositivo può avvenire tramite TCP/IP o cavo seriale ed è in grado di interfacciarsi con una vasta gamma di dispositivi, inclusi EEG-fMRI e fNIR. Durante le sessioni, mais Walker registrava i movimenti del soggetto insieme a tutti gli eventi verificatisi nel corso della sessione. Con il programma Maze Analyzer, i file MACE possono essere visualizzati con il percorso registrato dell'utente per la revisione.

È possibile sovrapporre diversi percorsi per facilitare l'analisi e calcolare informazioni statistiche relative a diverse prove. Inoltre, i dati raccolti possono essere esportati in Excel o MATLAB per ulteriori elaborazioni. Il nostro repertorio cognitivo comprende una vasta gamma di funzioni e abilità accessibili attraverso l'utilizzo di diverse tipologie di compiti, tra cui la navigazione spaziale virtuale, labirinti e modelli di attivazione cerebrale; nella corteccia frontale, tali modelli variano tra la prima esecuzione di un compito nuovo, dopo l'esercizio e durante la ritenzione.

Utilizzando la FNIR e concentrandoci sulla corteccia prefrontale, sfruttiamo la funzione della PFC, in particolare la funzione esecutiva, la regolazione delle funzioni cognitive in atto, l'uso della PFC durante compiti di risoluzione di problemi e l'impiego di strutture di livello superiore durante il mantenimento di più elementi nella memoria di lavoro. L'organizzazione della pratica nell'apprendimento di compiti simili è un fenomeno di apprendimento denominato effetto di interferenza contestuale. Gli effetti dell'interferenza contestuale si manifestano quando gli individui acquisiscono più compiti secondo diversi programmi di pratica.

Un elevato interferenza contestuale si verifica quando i compiti da apprendere vengono presentati in un ordine non sequenziale e imprevedibile. Una pratica con bassa interferenza contestuale si verifica quando i compiti da apprendere vengono presentati in un ordine prevedibile. Ogni partecipante ha eseguito 315 prove di acquisizione, 105 prove per ciascuno dei tre labirinti distribuite in tre giorni: lunedì, mercoledì e venerdì.

Il lunedì seguente, 72 ore dopo l'acquisizione, sono state eseguite 30 prove di mantenimento e 20 prove di trasferimento in ordine casuale. L'attività della corteccia prefrontale è stata monitorata durante tutte le fasi per 16 siti optogenetici. Le misure dipendenti da FNIR includevano variazioni relative nella concentrazione media di emoglobina ossigenata e misure comportamentali del tempo totale, del percorso, della lunghezza e della velocità media nei labirinti.

I risultati comportamentali mostrano che per entrambi gli ordini di pratica esiste una tendenza monotona decrescente del tempo nel labirinto, ovvero il tempo totale necessario per completare il labirinto, suggerendo che, con la pratica, i partecipanti completano il labirinto in periodi di tempo più brevi, un risultato previsto nelle valutazioni comportamentali dell'apprendimento. Inoltre, la velocità nel labirinto, ovvero la velocità media con cui i partecipanti percorrono il labirinto, aumenta con la pratica. Ancora una volta, un miglioramento delle misure comportamentali nel tempo è previsto come indicazione di apprendimento per questi risultati.

È presente un confronto parallelo tra pratica casuale e pratica a blocchi per ciascun compito di trasferimento nel compito di trasferimento più semplice. Nella quarta prova, la pratica a blocchi ha superato la pratica casuale. Tuttavia, per il compito di trasferimento più difficile, il labirinto cinque, la pratica casuale si è rivelata superiore alla pratica a blocchi per quanto riguarda la media dell'ossigenazione.

Le variazioni della concentrazione di emoglobina durante le prove di pratica indicano che l'ordine a blocchi richiedeva un'attivazione cerebrale maggiore rispetto all'ordine casuale. Inoltre, confrontando all'interno di un ordine di pratica per l'apprendimento a blocchi, un compito nuovo, come nella fase di trasferimento, richiedeva un'attivazione cerebrale maggiore, considerando che l'ordine di pratica era diverso per i compiti già appresi.

Per il partecipante che aveva appreso il compito in un ordine a blocchi, questo ordine di pratica casuale stratificato potrebbe essere stato sufficientemente nuovo da richiedere uno sforzo aggiuntivo e risorse cognitive per eseguire il compito. Inoltre, per l'ordine di pratica casuale, la fase di trasferimento dell'attivazione neurale non è risultata superiore alla fase di mantenimento. In conclusione, questo studio esplorativo ha dimostrato l'utilizzo della May suite e della FNIR per studiare gli aspetti neurocomportamentali dell'apprendimento nella navigazione spaziale.

May Suite consente la progettazione e l'applicazione di semplici ambienti 3D mediante un'interfaccia grafica intuitiva e registra automaticamente misure comportamentali per confronti all'interno dello stesso soggetto o tra soggetti diversi. La FNIR è uno strumento portatile, sicuro e non invasivo per il monitoraggio cerebrale, utilizzato in laboratori clinici e in contesti naturali per lo studio dell'attivazione cerebrale. Speriamo che questa presentazione sia stata utile per spiegare questi strumenti.

In bocca al lupo per i tuoi esperimenti.