HD-EEG追蹤在測(cè)量嬰兒興奮/抑制預(yù)測(cè)兒童期自閉癥特征的應(yīng)用
瀏覽次數(shù):1310 發(fā)布日期:2022-12-28
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論文題目:
Infant excitation/inhibition balance interacts with executive attention to predict autistic traits in childhood
中文翻譯:嬰兒興奮/抑制平衡與執(zhí)行注意力的相互作用,預(yù)測(cè)兒童期自閉癥特征
期刊:Molecular Autism 影響因子:8.013分(5年)
發(fā)表時(shí)間:2022年12月
發(fā)表網(wǎng)址: https://doi.org/10.1186/s13229-022-00526-1
背景
自閉癥的特點(diǎn)是皮質(zhì)興奮和抑制的非典型平衡(E/I)。然而,大多數(shù)研究都檢查了老年自閉癥患者的E/I變化,這意味著研究結(jié)果可能部分反映了自我平衡補(bǔ)償。為了評(píng)估影響的方向性,有必要在癥狀出現(xiàn)之前的生命早期檢查E/I平衡的變化。最近的解釋框架認(rèn)為,也有必要考慮早期風(fēng)險(xiǎn)特征如何與后來(lái)發(fā)展的修正因子相互作用,以預(yù)測(cè)自閉癥的結(jié)果。
方法
通過(guò)提取腦電圖(EEG)功率譜斜率的非周期指數(shù)(“1/f”)來(lái)探索嬰兒早期的E/I平衡。為了驗(yàn)證E/I平衡指數(shù),我們測(cè)試了患有(n = 22)和不含(n = 27)1型神經(jīng)纖維瘤病(NF1),一種被認(rèn)為以皮層抑制改變?yōu)樘卣鞯募膊 H缓,我們(cè)谝粋(gè)較大的異質(zhì)性縱向隊(duì)列中測(cè)試了E/I變化,該隊(duì)列中包括神經(jīng)發(fā)育疾病家族史的嬰兒(n = 150),他們一直被跟蹤到幼兒期。我們通過(guò)評(píng)估10個(gè)月的非周期性斜率和36個(gè)月的神經(jīng)發(fā)育特征之間的關(guān)聯(lián)是否被24個(gè)月的執(zhí)行注意力所調(diào)節(jié),來(lái)測(cè)試E/I平衡的改變與我們提出的修正因子執(zhí)行注意力的相關(guān)性。在EEG評(píng)估時(shí)根據(jù)年齡、性別和EEG試驗(yàn)次數(shù)調(diào)整分析。
腦電圖采集和預(yù)處理
使用EGI 128通道網(wǎng)狀電極帽(在線(xiàn)參考Cz,采樣率500Hz)記錄EEG數(shù)據(jù)。嬰兒坐在看護(hù)者的腿上,距離屏幕60厘米。所有測(cè)試在帶屏蔽的房間中進(jìn)行。位于屏幕下方用于刺激呈現(xiàn)的攝像機(jī)記錄了嬰兒的身體和面部行為。
對(duì)EEG進(jìn)行帶通濾波(0.1–100 Hz),并進(jìn)行1秒分段。在NetStation 4.5中手動(dòng)剔除偽跡;有過(guò)多偽影的片段(例如,劇烈運(yùn)動(dòng)、眨眼),嬰兒沒(méi)有看視頻。使用樣條插值從相鄰?fù)ǖ啦逯翟肼曂ǖ。然后將?shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB,并進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)。計(jì)算功率值,并在1 Hz頻段中對(duì)無(wú)偽影段進(jìn)行平均。
結(jié)果
NF1嬰兒的特點(diǎn)是非周期指數(shù)較高,表明抑制作用更強(qiáng),支持我們對(duì)嬰兒E/I的測(cè)量?v向分析表明,非周期斜率與執(zhí)行注意力之間存在顯著的交互作用,因此,較高的非周期指數(shù)預(yù)測(cè)兒童期自閉癥特征更大,但僅限于執(zhí)行功能較弱的嬰兒。
局限性
目前的研究依賴(lài)于父母關(guān)于嬰兒執(zhí)行功能類(lèi)型能力的報(bào)告;未來(lái)的工作需要用客觀(guān)的認(rèn)知度量來(lái)復(fù)制效果。
結(jié)論
結(jié)果表明,E/I平衡的改變是導(dǎo)致自閉癥結(jié)果的發(fā)展途徑,較高的執(zhí)行功能能力可能會(huì)緩沖早期皮質(zhì)非典型性的影響,這與較強(qiáng)的執(zhí)行功能可能會(huì)改變多種風(fēng)險(xiǎn)因素的影響的建議一致。
參考文獻(xiàn):
Carter Leno, V., Begum-Ali, J., Goodwin, A. et al. Infant excitation/inhibition balance interacts with executive attention to predict autistic traits in childhood. Molecular Autism 13, 46 (2022). https://doi.org/10.1186/s13229-022-00526-1
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