Integrating EEG/MEG and fMRI

整合 EEG/MEG 和 fMRI

基本信息

项目摘要

Our earlier basic studies have shown that MEG recordings during cognitive tasks have the ability to localize brain activity in comparable fashion to functional MRI. In specific, reduction in power in the beta frequency band at the cortex in general agrees with BOLD activation results. However, electrophysiological recordings such as the MEG/EEG have fine grained time dynamics not possible with other imaging techniques. We have also found that GABA (gamma-aminobutyric acid) concentration in the anterior cingulate cortex correlates with spatially localized resting MEG beta band power. We have expanded the cohort of well-matched subjects and isolated specific frequency band difference especially in the high gamma range (65 to 115 Hz). Differences in the degree of activation especially in frontal regions as indexed by beta desynchronization during a working memory task have been found between patients with schizophrenia compared to well siblings and healthy control volunteers. Previously we have seen that this activation reveals an interaction with genotype for the well-studied COMT marker. With groups of patients, siblings and controls matched for working memory task performance, patients show a distinct reduced DLPFC activation in apparent distinction to an increase in BOLD relative to task load. The MEG analysis isolates a working memory component that may reflect a different aspect of cortical processing. We have extended these results to examine differences in the high gamma band across groups. The relation of the different frequency bands to patterns of blood flow activation have revealed more specific targets for the neurophysiology underlying patient differences. We are now also comparing these differences in patients on and off anti-psychotic medication. It appears that medication may attenuate the PFC differences. We are also extending our genetic comparisons to examine modulation by SCN2A, a gene encoding the alpha-2 subunit of the sodium channel. Other studies have shown variation in cognitive performance across group, with MEG source localization showing significant differences in DLPFC and dACC for genotype by task interactions. Differences in network patterns and dynamics are key to understanding underlying pathology in clinical groups. Previously Bassett et al. have shown that functional network variations in patient groups can be related to behavioral outcomes on cognitive activities. We have found distinct patterns of the temporal sequence of brain regions involved in these memory tasks that show a variety of individual differences across subjects. We are continuing to utilize a variety of new measures to examine the flow of information in relation to cognitive task demand. We previously demonstrated that critical dynamics exist in resting MEG recordings and are now expanding this to compare patients with schizophrenia.
我们较早的基础研究表明,认知任务中的MEG记录具有与功能性MRI相当的方式定位大脑活动的能力。在特定的情况下,一般而言,皮层的β频带中的功率降低与大胆的激活结果一致。但是,使用其他成像技术,电生理记录(例如MEG/EEG)具有细菌的时间动力学。 我们还发现,前扣带回皮层中的GABA(γ-氨基丁酸)浓度与空间局部静止的MEGβ带功率相关。我们已经扩展了匹配良好的受试者和孤立的特定频带差的队列,尤其是在高γ范围内(65至115 Hz)。 与兄弟姐妹和健康的对照志愿者相比,精神分裂症患者之间在工作记忆任务期间,在工作记忆任务期间通过Beta Denschronation指数的额叶区域的激活程度差异。以前,我们已经看到这种激活揭示了与研究精通的COMT标记的基因型的相互作用。 由于患者,兄弟姐妹和对照组的工作记忆任务表现匹配,患者在明显的区别上表现出明显减少的DLPFC激活,相对于任务负荷而言,大胆的增加。 MEG分析隔离了可能反映皮质处理不同方面的工作记忆组件。我们已经扩展了这些结果,以检查跨组高γ频段的差异。不同频段与血流激活模式的关系显示了对患者差异的神经生理学的更具体的靶标。 现在,我们还将比较抗精神药物的患者中的这些差异。 看来药物可能会衰减PFC差异。 我们还扩展了遗传比较,以检查编码钠通道α-2亚基的基因SCN2A的调节。其他研究表明,整个组的认知性能的差异,MEG源定位显示DLPFC和DACC在基因型中通过任务相互作用存在显着差异。 网络模式和动态的差异是理解临床组潜在病理的关键。以前Bassett等人。已经表明,患者组的功能网络变化可能与认知活动的行为结果有关。我们发现了这些记忆任务中涉及的大脑区域的时间顺序的不同模式,这些模式显示了各个受试者的各种个体差异。我们将继续利用各种新措施来研究与认知任务需求有关的信息流。 我们先前证明了静止记录中存在关键动态,现在将其扩展到将其与精神分裂症患者进行比较。

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