Mapping and Modulating the Spatiotemporal dynamics of socio-affective processing.

映射和调节社会情感处理的时空动态。

基本信息

  • 批准号:
    10661560
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 59.2万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-08-01 至 2026-05-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

ABSTRACT Interpreting human facial expressions is a core human social capacity negatively impacted in diverse neuropsychiatric conditions. Failures of human social cognition contribute to disease burden in mood disorders, as well as autism spectrum and anxiety disorders, reinforcing and exacerbating the social isolation and hopelessness of patients across diagnostic categories. The proposed study examines the RDoC subconstruct of “Facial Communication” and the domain of “Negative Valence Systems” using behavioral cognitive tasks that place heavy demands on the capacity to interpret emotional facial expressions. Prior efforts to develop neuromodulation paradigms for treatment-resistant cases of neuropsychiatric diseases characterized by socio-affective dysfunction have fallen short, in part due to an absence of defined neural dysfunctional-state signals. The overall goal of this R01 proposal is to map the spatiotemporal dynamics of social affective processing and to examine selective modulation of these dynamics in humans undergoing invasive intracranial monitoring for treatment-resistant epilepsy and depression. Pursuing this signal from a novel platform with invasive intracranial recording electrodes provides much-needed spatial and temporal resolution to characterize the neural dynamics of socio-affective processing. We will leverage first-in-human intracranial neural recording opportunities created by a novel therapeutic platform termed “stereotactic electroencephalography-informed deep brain stimulation” (stereo-EEG-informed DBS; Parent Study UH3-NS103549), as well as the powerful platform of intracranial stereotactic recording and stimulation in patients undergoing epilepsy surgical evaluation at Baylor College of Medicine. The sEEG-informed DBS trial provides unique opportunities for intracranial recording of affect-relevant network regions in patients with treatment-resistant depression (TRD). Recordings in identical regions in epilepsy patients who themselves often demonstrate mild-moderate depressive symptoms will provide a wide dynamic range across the symptom spectrum. To provide critical data on the spatiotemporal dynamics of socio-affective processing we will leverage these two human intracranial recording and stimulation cohorts to study the precise structural (Aim 1), functional (Aim 2), and causal (Aim 3) properties of the affective salience network. Greater understanding of the social processing circuitry mediated by the affective salience network may be used to drive therapeutic innovation, pioneering a new paradigm that improves socio-emotional function across a wide variety of neuropsychiatric conditions. The results from this proposal have the potential to improve the lives of patients with dysfunction in social affective processing, with implications for a wide range of neuropsychiatric diseases.
抽象的 解释人类面部表情是人类的核心社会能力,在不同的环境中受到负面影响 人类社会认知的失败会导致情绪疾病负担。 疾病,以及自闭症谱系和焦虑症,加强和加剧社会孤立 拟议的研究检查了 RDoC。 “面部交流”的子结构和使用行为的“负价系统”领域 认知任务对解释情感面部表情的能力提出了很高的要求。 开发神经调节范式,努力治疗神经精神疾病的难治性病例 以社会情感功能障碍为特征的人的能力已经不足,部分原因是缺乏明确的神经 R01 提案的总体目标是绘制功能失调状态信号的时空动态图。 社会情感处理并检查人类对这些动态的选择性调节 对难治性癫痫和抑郁症进行侵入性颅内监测。 具有侵入性颅内记录电极的新颖平台提供了急需的空间和 我们将利用时间分辨率来表征社会情感处理的神经动力学。 由名为“新治疗平台”的新型治疗平台创造的首次人类颅内神经记录机会 “立体定向脑电图通知的深部脑刺激”(立体脑电图通知的 DBS;家长 研究UH3-NS103549),以及颅内立体定向记录和刺激的强大平台 贝勒医学院接受癫痫手术评估的患者基于 sEEG 的 DBS 试验。 为患有以下疾病的患者的情感相关网络区域的颅内记录提供了独特的机会 难治性抑郁症(TRD)在癫痫患者的相同区域进行记录。 经常表现出轻度至中度抑郁症状将提供广泛的动态范围 为了提供有关社会情感处理的时空动态的关键数据,我们 将利用这两个人类颅内记录和刺激队列来研究精确的结构 情感显着网络的(目标 1)、功能(目标 2)和因果(目标 3)属性。 对情感显着网络介导的社会处理电路的理解可用于 推动治疗创新,开创一种新的范式,改善广泛的社会情感功能 该提案的结果有可能改善各种神经精神疾病。 社会情感处理功能障碍的患者,对广泛的神经精神疾病有影响 疾病。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Identifying the neurophysiological effects of memory-enhancing amygdala stimulation using interpretable machine learning.
使用可解释的机器学习来识别增强记忆的杏仁核刺激的神经生理学效应。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Sendi, Mohammad S E;Inman, Cory S;Bijanki, Kelly R;Blanpain, Lou;Park, James K;Hamann, Stephan;Gross, Robert E;Willie, Jon T;Mahmoudi, Babak
  • 通讯作者:
    Mahmoudi, Babak
A biophysically constrained brain connectivity model based on stimulation-evoked potentials.
基于刺激诱发电位的生物物理约束的大脑连接模型。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2024-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Schmid, William;Danstrom, Isabel A;Crespo Echevarria, Maria;Adkinson, Joshua;Mattar, Layth;Banks, Garrett P;Sheth, Sameer A;Watrous, Andrew J;Heilbronner, Sarah R;Bijanki, Kelly R;Alabastri, Alessandro;Bartoli, Eleonora
  • 通讯作者:
    Bartoli, Eleonora
In Reply: A Novel Framework for Network-Targeted Neuropsychiatric Deep Brain Stimulation.
回复:网络靶向神经精神深部脑刺激的新框架。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022-01-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Allawala, Anusha;Sheth, Sameer A
  • 通讯作者:
    Sheth, Sameer A
Default mode network spatio-temporal electrophysiological signature and causal role in creativity.
默认模式网络时空电生理特征和创造力中的因果作用。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023-09-18
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bartoli E;Devara E;Dang HQ;Rabinovich R;Mathura RK;Anand A;Pascuzzi BR;Adkinson J;Bijanki KR;Sheth SA;Shofty B
  • 通讯作者:
    Shofty B
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