Refine
Has Fulltext
- yes (3) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (3)
Document Type
- Doctoral Thesis (3)
Keywords
- Herzfrequenzvariabilität (3) (remove)
Institute
- Graduate School of Life Sciences (3) (remove)
Hintergrund: Depressionen zählen zu den häufigsten psychischen Erkrankungen. Depressive Symptome umfassen beeinträchtigte kognitive Funktionen, vegetative Beschwerden und ein verändertes emotionales Erleben. Die defizitäre Wahrnehmung interner körperlicher Signale wird sowohl mit der Pathogenese der Depression als auch mit Angststörungen in Verbindung gebracht. Interozeptive Genauigkeit (IAc) beschreibt dabei die Fähigkeit, körperliche Empfindungen wie den eigenen Herzschlag akkurat wahrzunehmen und wird mit einer Herzwahrnehmungsaufgabe erfasst. In bildgebenden Verfahren wie der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT) war eine niedrigere IAc mit einer verringerten Inselaktivität assoziiert. Während der Ruhezustandsmessung des Gehirns (resting-state fMRT) kann in Abwesenheit einer Aufgabe die intrinsische Aktivität des Gehirns gemessen werden. Dies ermöglicht die Identifizierung von kortikalen Netzwerken. Depressive Patienten weisen eine veränderte funktionelle Konnektivität innerhalb und zwischen einzelnen Netzwerken wie dem Salience Network (SN), welchem die Insel zugerechnet wird, und dem Default Mode Network (DMN) auf. Bisherige Studien, in denen überwiegend jüngere depressive Patienten untersucht wurden, kamen jedoch hinsichtlich der IAc und den kortikalen Netzwerken zu inkonsistenten Ergebnissen. Insbesondere ist unklar, inwieweit sich die IAc nach einem Therapieansprechen verändert, von der Herzratenvariabilität (HRV) moduliert wird und welche Auswirkungen dies auf die funktionelle Konnektivität kortikaler Netzwerke hat.
Ziele: Eine veränderte IAc und HRV wie auch funktionelle Konnektivitätsunterschiede im DMN und SN könnten Biomarker der Depression darstellen. Im Rahmen einer Längsschnittuntersuchung wurde getestet, ob ältere depressive Patienten über eine verringerte IAc, eine geringere HRV und über eine veränderte funktionelle Konnektivität im SN sowie DMN verfügen. Darüber hinaus sollte erforscht werden, in welchem Ausmaß sich Patienten, die auf die Behandlung ansprachen (Responder), von sogenannten Non-Respondern in Bezug auf die IAc, die HRV, das SN und das DMN unterschieden.
Methoden: In Studie 1 (Baseline) wurden 30 größtenteils medizierte, schwer depressive Patienten (> 50 Jahre) und 30 gesunde Kontrollprobanden untersucht. Die IAc wurde in einer Herzwahrnehmungsaufgabe ermittelt und die HRV bestimmt. Zusätzlich wurde eine resting-state fMRT durchgeführt. Eine funktionelle Konnektivitätsanalyse für Saatregionen im SN und DMN wurde mit einem saatbasierten Ansatz (seed-to-voxel) durchgeführt. Für eine Subgruppenanalyse wurde die Patientengruppe in ängstlich-depressive und nicht-ängstlich depressive Patienten unterteilt.
In Studie 2 (sechs Monate Follow-up) wurde die Studienkohorte nochmals untersucht. Es nahmen 21 Personen der Patientengruppe und 28 Probanden der Kontrollgruppe teil. Wiederum wurden die IAc und die HRV bestimmt. Außerdem fand eine resting-state fMRT-Messung statt. Die Patientengruppe wurde unterteilt in depressive Responder und Non-Responder.
Ergebnisse: In Studie 1 zeigten depressive Patienten eine funktionelle Hypokonnektivität zwischen einzelnen Saatregionen der Insel (SN) und Teilen des superioren frontalen Gyrus, des supplementärmotorischen Cortex, des lateralen okzipitalen Cortex sowie des Okzipitalpols. Zudem wiesen depressive Patienten zwischen der Saatregion im anterioren Teil des DMN und der Insel sowie dem Operculum eine erhöhte funktionelle Konnektivität auf. Die Gruppen unterschieden sich nicht in der IAc und der HRV. Ängstlich-depressive Patienten zeigten eine höhere funktionelle Konnektivität innerhalb der Insel als nicht-ängstlich depressive Patienten, jedoch zeigten sich keine Unterschiede in der IAc und der HRV.
In Studie 2 wiesen depressive Non-Responder im Vergleich zu Respondern eine Hyperkonnektivität zwischen dem posterioren DMN und dem Frontalpol sowie zwischen dem posterioren DMN und temporalen Arealen im SN auf. Keine funktionellen Konnektivitätsunterschiede zeigten sich für die Saatregionen im SN. Depressive Responder, Non-Responder und die Kontrollprobanden unterschieden sich in ihrer IAc und HRV nicht.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse der Studien unterstreichen, dass bei depressiven Patienten, Respondern und Non-Respondern Unterschiede in der intrinsischen Gehirnaktivität funktioneller Netzwerke bestehen, jedoch nicht in der akkuraten Wahrnehmung des eigenen Herzschlages und der HRV. Therapeutische Interventionen, die auf eine Verbesserung der IAc abzielen, könnten insbesondere für Non-Responder dennoch eine zusätzliche Behandlungsmöglichkeit darstellen. Für eine personalisierte Medizin könnte die weitere Erforschung von kortikalen Netzwerken einen wesentlichen Beitrag leisten, um ein individuelles Therapieansprechen zu prädizieren.
Objective: Brain Computer Interfaces (BCI) provide a muscle independent interaction channel making them particularly valuable for individuals with severe motor impairment. Thus, different BCI systems and applications have been proposed as assistive technology (AT) solutions for such patients. The most prominent system for communication utilizes event-related potentials (ERP) obtained from the electroencephalogram (EEG) to allow for communication on a character-by-character basis. Yet in their current state of technology, daily life use cases of such systems are rare. In addition to the high EEG preparation effort, one of the main reasons is the low information throughput compared to other existing AT solutions. Furthermore, when testing BCI systems in patients, a performance drop is usually observed compared to healthy users. Patients often display a low signal-to-noise ratio of the recorded EEG and detection of brain responses may be aggravated due to internally (e.g. spasm) or externally induced artifacts (e.g. from ventilation devices). Consequently, practical BCI systems need to cope with mani-fold inter-individual differences. Whilst these high demands lead to increasing complexity of the technology, daily life use of BCI systems requires straightforward setup including an easy-to-use graphical user interface that nonprofessionals can handle without expert support. Research questions of this thesis: This dissertation project aimed at bringing forward BCI technology toward a possible integration into end-users' daily life. Four basic research questions were addressed: (1) Can we identify performance predictors so that we can provide users with individual BCI solutions without the need of multiple, demanding testing sessions? (2) Can we provide complex BCI technology in an automated, user-friendly and easy-to-use manner, so that BCIs can be used without expert support at end-users' homes? (3) How can we account for and improve the low information transfer rates as compared to other existing assistive technology solutions? (4) How can we prevent the performance drop often seen when bringing BCI technology that was tested in healthy users to those with severe motor impairment? Results and discussion: (1) Heart rate variability (HRV) as an index of inhibitory control (i.e. the ability to allocate attention resources and inhibit distracting stimuli) was significantly related to ERP-BCI performance and accounted for almost 26% of variance. HRV is easy to assess from short heartbeat recordings and may thus serve as a performance predictor for ERP-BCIs. Due to missing software solutions for appropriate processing of artifacts in heartbeat data (electrocardiogram and inter-beat interval data), our own tool was developed that is available free of charge. To date, more than 100 researchers worldwide have requested the tool. Recently, a new version was developed and released together with a website (www.artiifact.de). (2) Furthermore, a study of this thesis demonstrated that BCI technology can be incorporated into easy-to-use software, including auto-calibration and predictive text entry. Naïve, healthy nonprofessionals were able to control the software without expert support and successfully spelled words using the auto-calibrated BCI. They reported that software handling was straightforward and that they would be able to explain the system to others. However, future research is required to study transfer of the results to patient samples. (3) The commonly used ERP-BCI paradigm was significantly improved. Instead of simply highlighting visually displayed characters as is usually done, pictures of famous faces were used as stimulus material. As a result, specific brain potentials involved in face recognition and face processing were elicited. The event-related EEG thus displayed an increased signal-to-noise ratio, which facilitated the detection of ERPs extremely well. Consequently, BCI performance was significantly increased. (4) The good results of this new face-flashing paradigm achieved with healthy participants transferred well to users with neurodegenerative disease. Using a face paradigm boosted information throughput. Importantly, two users who were highly inefficient with the commonly used paradigm displayed high accuracy when exposed to the face paradigm. The increased signal-to-noise ratio of the recorded EEG thus helped them to overcome their BCI inefficiency. Significance: The presented work at hand (1) successfully identified a physiological predictor of ERP-BCI performance, (2) proved the technology ready to be operated by naïve nonprofessionals without expert support, (3) significantly improved the commonly used spelling paradigm and (4) thereby displayed a way to effectively prevent BCI inefficiency in patients with neurodegenerative disease. Additionally, missing software solutions for appropriate handling of artifacts in heartbeat data encouraged development of our own software tool that is available to the research community free of charge. In sum, this thesis significantly improved current BCI technology and enhanced our understanding of physiological correlates of BCI performance.
Regulating our immediate feelings, needs, and urges is a task that we are faced with every day in our lives. The effective regulation of our emotions enables us to adapt to society, to deal with our environment, and to achieve long‐term goals. Deficient emotion regulation, in contrast, is a common characteristic of many psychiatric and neurological conditions. Particularly anxiety disorders and subclinical states of increased anxiety are characterized by a range of behavioral, autonomic, and neural alterations impeding the efficient down‐regulation of acute fear. Established fear network models propose a downstream prefrontal‐amygdala circuit for the control of fear reactions but recent research has shown that there are a range of factors acting on this network. The specific prefrontal cortical networks involved in effective regulation and potential mediators and modulators are still a subject of ongoing research in both the animal and human model. The present research focused on the particular role of different prefrontal cortical regions during the processing of fear‐relevant stimuli in healthy subjects. It is based on four studies, three of them investigating a different potential modulator of prefrontal top‐down function and one directly challenging prefrontal regulatory processes. Summarizing the results of all four studies, it was shown that prefrontal functioning is linked to individual differences in state anxiety, autonomic flexibility, and genetic predisposition. The T risk allele of the neuropeptide S receptor gene, a recently suggested candidate gene for pathologically elevated anxiety, for instance, was associated with decreased prefrontal cortex activation to particularly fear‐relevant stimuli. Furthermore, the way of processing has been found to crucially determine if regulatory processes are engaged at all and it was shown that anxious individuals display generally reduced prefrontal activation but may engage in regulatory processes earlier than non‐anxious subjects. However, active manipulation of prefrontal functioning in healthy subjects did not lead to the typical behavioral and neural patterns observed in anxiety disorder patients suggesting that other subcortical or prefrontal structures can compensate for an activation loss in one specific region. Taken together, the current studies support prevailing theories of the central role of the prefrontal cortex for regulatory processes in response to fear‐eliciting stimuli but point out that there are a range of both individual differences and peculiarities in experimental design that impact on or may even mask potential effects in neuroimaging research on fear regulation.