알츠하이머 병 환자에서 이벤트 관련 후보를 사용하여 에피소드 메모리의 특성을 검토

다음 실험의 전반적인 목적은 기억상실형 경도 인지 장애 및 알츠하이머병 환자를 대상으로 그림과 단어 인식과 관련된 뇌 생리학적 차이를 이해하는 것입니다. 이는 알츠하이머병 환자가 그림과 단어에 대한 인식 기억 결정을 내리는 동안 EEG를 사용하여 두피 전기 활동을 측정함으로써 달성됩니다.

이를 위해 피험자는 전극 배치, DEG 설정 및 스캘핑(scalping) 준비를 마쳐야 합니다. 공간 국소화 데이터는 특수 3D 디지타이저를 사용하여 획득해야 합니다. 그다음, 원시 EEG 데이터를 기록하는 동안 행동 기억 과제를 수행해야 합니다.

그런 다음 사진과 단어에 대한 기억과 관련된 사건 관련 전위를 조사하기 위해, 원시 EEG 데이터를 후처리하여 ERP 파형으로 평균화해야 합니다. 각 조건에 대해 이렇게 평균화된 ERP를 조건 간에 통계적으로 비교할 수 있습니다. 본 연구에서 얻은 결과는 알츠하이머병 환자가 건강한 고령자와 비교했을 때, 단어가 아닌 사진에 대한 기억상의 친숙함이나 개념적 처리는 온전하게 유지되는 것으로 보임을 보여줍니다. 이는 자극 제시 후 약 300에서 500 밀리초 사이에 발생하는 초기 전두엽 ERP의 '기존-신규 효과(old new effect)'를 조사함으로써 확인되었습니다.

안녕하세요, 저는 밴더빌트 대학교 신경과 조교수이자 기억 장애 연구소 소장인 Brandon Ally입니다. 안녕하세요, 저는 기억 장애 연구소의 실험실 매니저 Aaron Hussey입니다. 오늘은 알츠하이머병 환자의 뇌 생리학을 이해하기 위한 몇 가지 실험 방법론을 보여드리겠습니다.

이 방법은 이러한 환자들에게서 기억의 어떤 측면이 온전하게 유지되는지와 같은 핵심적인 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있으며, 오늘은 Aaron이 해당 방법론을 시연하겠습니다. 이 프로토콜을 시작하기 위해, 먼저 실험 중에 사용될 EEG 장비를 여기에 적절히 설치해야 합니다. ERP 데이터를 얻기 위해 활성 전극이 포함된 128채널 BioSemi ActiveTwo 획득 시스템을 ActiveTwo 전극 캡과 함께 사용하며, 배터리가 완전히 충전되어 증폭기에 연결되어 있는지 확인하십시오.

이제 시린지 겔, 줄자, 다양한 크기의 EEG 캡, 알코올 솜, 안면 전극 스티커, 그리고 전극 케이블을 고정할 벨크로 스트랩을 포함하여 피험자 설정을 위해 필요한 모든 재료를 준비하십시오. 실험 준비를 위해 5개의 안면 전극에 스티커를 부착하십시오. 다음으로, 자극 제시용 컴퓨터와 데이터 수집용 컴퓨터를 모두 켜고 소프트웨어를 설정하십시오.

본 프로토콜에서는 ePrime 소프트웨어를 사용하여 자극을 제시하고 행동 데이터 bios를 수집합니다. 앰프가 데이터 수집 컴퓨터로 적절한 트리거 코드를 전송하고 있는지 확인하기 위해 Semi-active 뷰를 사용하여 raw EEG 데이터를 수집합니다. 이를 위해 먼저 전극이나 케이블이 연결되지 않은 상태에서 피험자 챔버 내의 앰프를 켭니다.

그런 다음 데이터 수집 컴퓨터에서 소프트웨어를 열고 데이터 수집을 시작하되, 저장하지는 마십시오. 다음으로 자극 제시 컴퓨터로 이동합니다. 실험 파일을 열고 패러다임을 실행하십시오.

실험 파일에 프로그래밍된 트리거 코드가 이제 데이터 수집 소프트웨어 프로그램에 나타나야 합니다. 피험자가 도착하면 먼저 모든 연구 절차를 설명하고 안전 관련 우려 사항을 해결한 다음, 피험자가 프로토콜을 완전히 이해했음을 보장하기 위해 서면 동의서를 받으십시오. 피험자가 자신의 말로 프로토콜을 다시 설명하도록 하십시오.

피실험자를 실험실 내의 등받이가 딱딱한 중간 높이의 나무 의자에 편안하게 앉힙니다. 그런 다음, 자극 디스플레이까지의 시선 거리가 실험 표준 거리인지 측정하여 확인합니다. 본 실험에서 사용된 거리는 48 inches입니다.

다음으로, 어떤 EEG 캡을 사용할지 결정하기 위해 참가자의 머리 둘레를 측정하십시오. 그런 다음, EEG 캡이 제대로 맞고 정확한 기록이 가능하도록 참가자에게 장신구나 헤어 액세서리를 제거해 달라고 요청하십시오. 또한, 참가자가 안경을 착용하고 있다면 이 시점에서 제거하는 것이 가장 좋습니다.

알코올 솜을 사용하여 안면 전극이 배치될 피실험자의 피부 부위를 세척합니다. 전극은 양측 유양돌기에 각각 하나씩, 양측 관자놀이에 각각 하나씩, 그리고 왼쪽 눈 바로 아래에 하나를 배치합니다. 그다음, 각 안면 전극에 전도성 젤을 소량 도포합니다.

그 다음 스티커의 뒷면지를 제거하고 피험자에게 부착합니다. 전극이 잘 고정될 수 있도록 가볍게 눌러줍니다. 이제 필요한 경우 피험자가 안경을 다시 착용하게 합니다.

그런 다음 EEG 캡을 피험자의 머리에 씌우고 턱 아래의 스트랩을 조여 고정합니다. 이어서 nasion에서 inion까지의 거리를 cm 단위로 측정합니다. 이 측정값에 0.5를 곱하여 중간 지점을 찾고, 전두부에서 후두부 방향으로 이 지점에 전극 A1을 배치합니다.

다음으로 한쪽 귀의 이전점(preauricular point)에서 반대쪽 귀까지의 거리를 측정합니다. 이 측정값의 중간 지점이 전극 A1을 좌우 방향으로 배치해야 할 위치입니다. 이어서, 피험자 간 두개골 형태의 가변성을 제어하고 향후 가능할 경우 MRI 데이터와 공동 등록(coregister)하기 위해 피험자 머리 위의 전극 위치에 대한 3차원 표현 데이터를 획득하겠습니다.

여기에서는, 먼저 Patriot Digitizer 위치 추적기의 위치 추적 송신기를 피험자의 왼쪽 귀 뒤쪽 캡 아래에 배치하고, 남은 코드는 턱 끈 아래로 밀어 넣어 고정합니다. 그런 다음 수신기를 나무 의자에 부착하되, 송신기에서 약 6인치 떨어진 피험자의 머리 아래 위치에 둡니다. 이제 디지타이징 소프트웨어를 실행하고, 소프트웨어의 안내에 따라 스타일러스로 전극 위치를 측정합니다.

이제 MR Locator 소프트웨어를 사용하여 전극 위치의 3D 머리 모델을 생성할 수 있습니다. 그다음, 원시 EEG 데이터의 로컬라이제이션을 제외한 단계를 진행합니다. 컴퓨터 화면에서 피험자의 3D 머리 모델이 확인되면, 캡의 전극 웰에 전도성 젤을 채웁니다.

그런 다음 활성 2 캡의 각 정해진 위치에 전극을 배치합니다. 이 시점에서 고령 참가자에게는 휴식 시간을 제공하는 것이 좋습니다. 이는 특히 집중력과 실험 과제에 대한 지속적인 주의력을 유지하기 위해 빈번한 휴식이 필요할 수 있는 알츠하이머병 환자의 경우에 더욱 그러합니다.

휴식 후, 케이블과 얼굴 전극을 증폭기에 연결합니다. 다음으로 데이터 수집 컴퓨터에서 전극의 오프셋 레벨을 확인해야 합니다. 오프셋 레벨이 25 microvolts 이내인지 확인하십시오.

모든 저항 수준이 허용 범위 내에 있고 모든 전극에 아티팩트가 없는 것이 확인되면 실험을 시작할 준비가 된 것입니다. 본 실험에서는 raw EEG 데이터를 획득하고 확인하기 위해 bios semi-active 소프트웨어를 사용합니다. 먼저 행동 데이터 제시 파일을 불러온 다음 참가자 번호를 입력하십시오.

실험 소프트웨어가 참가자의 응답을 저장하고 자동으로 데이터 파일을 생성합니다. 실험 실행이 완료되면 참가자가 디스플레이 모니터 중심에서 48 inches 거리에 앉아 있는지 확인하십시오. 실험 내용이 로드되면, 참가자와 함께 행동 지침을 읽고 확인하시기 바랍니다.

이제 획득 컴퓨터에서 원시 EEG 데이터 저장을 시작하십시오. 그런 다음 자극 제시를 시작하십시오. 자극 제시 컴퓨터에서.

고령자 또는 인지 장애가 있는 환자가 버튼 박스를 통해 응답을 입력할 수 있도록 보조할 연구원을 준비하십시오. 본 실험은 참가자에게 일련의 그림이나 단어를 제시하는 학습 단계로 시작됩니다. 행동 과제 수행 중에 참가자를 모니터링하고 휴식 필요 여부를 판단하십시오. 모든 행동 자극 제시가 완료되면 raw EEG 데이터 파일을 반드시 저장하십시오.

다음으로, 참가자에게 다시 일련의 사진 또는 단어가 제시되는 테스트 단계에서 이전 단계들을 반복합니다. 테스트 단계에서는 제시되는 항목의 절반은 이전 학습 단계에서 나왔던 것이며, 나머지 절반은 새로운 항목입니다. 참가자는 해당 항목이 기존에 본 것인지 아니면 새로운 것인지를 연구자에게 말로 보고하여 식별합니다. 그러면 연구자는 데이터 후처리를 시작하기 위해 버튼 박스를 통해 참가자의 응답을 입력합니다.

분석을 완료하기 전, 먼저 원시 데이터를 준비하고 디지털 필터링을 통해 신호에서 노이즈와 아티팩트를 제거해야 합니다. 먼저 EMSE Suite 5.3 소프트웨어를 사용합니다. 무한 임펄스 응답 및 밴드 패스 필터와 같은 시간 필터를 적용해야 합니다.

다음으로, 데이터를 머리의 특정 지점에 참조시켜야 하며, 여기서는 공통 평균 참조(common average reference)를 선택합니다. 이어서 데이터를 공간적으로 필터링하고 불량 채널을 상호 보간해야 합니다. 데이터의 시각적 검사를 수행하고 적절한 필터를 사용하십시오.

마지막으로, 눈깜빡임 및 안구 운동 아티팩트로 인한 신호를 보정하기 위해 안구 아티팩트 보정 방법을 적용해야 합니다. 여기서는 매우 경미한 알츠하이머병 환자와 건강한 고령 대조군이 단어와 그림을 성공적으로 회상했을 때 나타나는 전두엽 ERP 활동을 확인할 수 있습니다. 이 이미지들은 일반적으로 개념적 처리 또는 기억상의 친숙함과 관련된 300에서 500 밀리초 시간 간격 동안 촬영되었습니다.

그림의 경우 유사한 전두엽의 old-new 효과가 나타나지만, 단어의 경우 그룹 간 효과가 감소한 것을 알 수 있습니다. 따라서 old 및 new 반응에 대한 뇌 반응 분석을 마친 후, 알츠하이머병 환자 그룹과 건강한 고령 성인 그룹을 비교하는 통계 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 기법을 사용할 때 환자들이 많이 움직이거나 말을 많이 하여 신호에 원치 않는 아티팩트(artifact)가 발생하기 쉽다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

따라서 원치 않는 아티팩트로 인해 일부 실험 데이터를 제외해야 할 경우에도 신뢰할 수 있는 통계 분석이 가능하도록 충분한 횟수의 반복 실험을 포함하는 것이 중요합니다. 시청해주셔서 감사합니다.