BOLD, Hypothèses et Desseins Expérimentaux Oury Monchi, Ph.D. Centre de Recherche, Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal & Université de Montréal 1

Plan du cours Réponse BOLD (Blood Oxygen-Level Dependent) Problématique recherchée liée à l’IRMf Devis expérimentaux Exemple de devis expérimentaux de notre laboratoire (tâche de WCST – Wisconsin Card Sorting Task) Conclusion : quelques contraintes

Blood Oxygen Level Dependent response BOLD response Blood Oxygen Level Dependent response

BOLD response L’augmentation du flux sanguin déplace l’hémoglobine désoxygénée des capillaires, veinules et petites veines. L’hémoglobine désoxygénée a des propriétés paramagnétique (elle diminue l’intensité du signal IRM) En déplaçant l’hémoglobine désoxygénée avec de l’hémoglobine oxygénée, l’augmentation du flux sanguin induit une augmentation locale du signal IRM (contraste BOLD) Les processus cognitifs entraînent une activité neuronale qui se traduit par une consommation d’énergie sous forme d’ATP La production d’ATP se fait grâce à l’oxydation du glucose : glucose + oxygène ATP Le glucose et l’oxygène sont apportés par le sang : activité neuronale  augmentation du flux sanguin fmri-fig-06-01-0.jpg

BOLD response fmri-fig-06-01-0.jpg

BOLD response Cellule nerveuse typique Les dendrites reçoivent généralement des signaux électriques Ces signaux se répandent à travers l’axone Les terminaisons d’axones transmettent l’information à d’autres cellules à travers les synapses

BOLD response Les vaisseaux sanguins fournissent du sang au cerveau Trois paires d’artères majeures Artère cérébrale antérieure Artère cérébrale médiane Artère cérébrale postérieure L’artère antérieure fournit du sang entre les hémisphères, l’artère médiane le fournit aux côtés latérales, et l’artère postérieure à l’arrière du cerveau Des veines équivalentes ramènent le sang au coeur

BOLD response

BOLD response

BOLD response Des artères majeures, les vaisseaux sanguins se divisent jusqu’à ce qu’ils deviennent des capillaires

BOLD response fmri-fig-06-02-0.jpg

BOLD response Coupe à travers le cerveau On peut bien voir la couche de matière grise et un peu de matière blanche De plus, on peut voir les vaisseaux sanguins accéder perpendiculairement dans le cortex, avec plus de vaisseaux où il y a plus de cellules

BOLD response Le contraste BOLD dépend du niveau d’oxygénation du sang Ogawa et al. montrent qu’il y a plus de signal T2* lorsque les rats respirent de l’oxygène pur (A) que lorsqu’ils respirent de l’air ordinaire (B).

BOLD response

BOLD response

BOLD response

BOLD response L’hémoglobine est diamagnétique lorsqu’elle contient de l’oxygène, mais paramagnétique lorsqu’elle n’en contient pas Ceci veut dire que l’hémoglobine désoxygénée est affectée par les champs magnétiques, mais l’hémoglobine oxygénée ne l’est pas On peut alors prendre avantage du fait que l’on peut détecter le sang désoxygéné par IRM, ce qu’on appelle le signal T2*

BOLD response: Contraste T2* Il y a 2 origines à la relaxation transverse: 1. Les interactions spin-spin (T2) 2. Les changements de la fréquence de la précession des spins dues aux inhomogénéités du champ T2 * prend son origine dans la combinaison de ses 2 facteurs de la relaxation transverse T2*<T2

BOLD response: Contraste T2* 1/T2* = (1/T2) + (1/T2’) Où T2’ est l’ effet de déphasage causé par l’inhomogénéité du champ Hemoglobine désoxygénée est paramagnétique: Électrons isolés + moment magnetique significatif Augmentation taux Hemoglobine désoxygéné moins le champ est homogène  T2*

BOLD response Le signal T2 est sensible au sang désoxygéné. Plus il y a de sang désoxygéné, plus le temps de relaxation de T2 est court T1 n’est pas affecté par le sang désoxygéné, il n’est donc pas utilisé pour mesurer la réponse BOLD

BOLD response Des mesures de débit sanguin et celles de réponses BOLD montrent qu’ils corrèlent bien

BOLD response Après chaque stimulus, le signal augmente

BOLD response Gauche réponse pour un stimulus. Droite réponse pour un block de stimulus qui se suivent

BOLD response Expérience chez le rat Le flux sanguin et le BOLD revienne vite au niveau de base tandis que le volume sanguin prend beaucoup plu de temps

BOLD response Activité d’un seul voxel pendant une tâche motrice. Le sujet serre la main pour 2s chaque 16- 18s. Même s’il le SNR est très grand, il reste une variation substantielle en amplitude et forme de réponse hémodynamique

BOLD response Même tâche que sur la diapositive précédente Données des essais individuels qui génèrent les données vues précédemment

BOLD response Il faut garder en tête, par contre, que l’on ne connait toujours pas exactement la relation entre l’activité neuronale et les changements d’afflux sanguins Plusieurs types d’hypothèses: hypothèse hémodynamique, neuronales, et psychologiques (cognitives)

Principes de base de la TEP La TEP dépend de l’injection d’un isotope radioactif généré par un cyclotron. Dès leurs injections, ces radio-isotopes se désintègrent et émettent des positrons qui entrent en collision avec des électrons. Ces collisions produisent des rayons γ opposés qui sont captés par les détecteurs de coïncidence de la TEP. Suivant les molécules auxquels s’attachent ces isotopes, on peut avoir de l’information sur le débit sanguin (étude d’activation, p. ex 015) ou sur la relâche de neurotransmetteur (p. ex. 11C qui se lie au récepteur D2 du striatum).

Principes de base de la TEP

Radioactive tracers for PET 18FDG (Fludeoxyglucose): glucose metabolism H215O : regional blood flow (cerebral or myocardial) 18FDOPA : Dopa uptake (dopamine precurser) [11C]raclopride : Dopamine D2 antagonist 18FP-TZTP : muscarinic agonist (acetylcholine) PHNO, FLB 457, WAY, ……….

FDG PET FDG-PET scan in a boy with left parietal-temporal epilepsy showing decreased glucose metabolism in the left parietal and temporal lobes

Water PET Regional cerebral blood flow (rCBF) is related to glucose and oxygen consumption. Very sensitive to acute changes… E.g., patients with Parkinson’s disease who received DBS on STN perform a joystick task while OFF- or ON-DBS. Similar task-induced rCBF changes in the M1 in both condition, but greater changes in SMA. Normalizing effect of DBS.

Principes de l’ASL 1. Marquer le sang arteriel rentrant par inversion magnétique 2.  Acquérir l’ image marquée 3. Répéter l’éxpérience sans marquage 4.  Acquérir l’image contrôle

K.J. Bangen et al. / Neurobiology of Aging 30 (2009) 1276–1287

Problématiques Comment construire un expérience d’imagerie en résonance magnétique fonctionelle ?

Réfléchir avant d’agir Qu’espérez-vous trouver ? Qu’apprendrez-vous de nouveau sur les processus cognitifs Impliqués ?  Obtiendrez-vous des informations complémentaires aux autres techniques ?  Peut-on répondre à la question en utilisant des techniques plus simples et moins onéreuses ? L’IRMf ajoute-t-elle suffisamment d’informations pour justifier cette grande dépense d’argent et d’effort ? 

Réfléchir avant d’agir Quelles seraient les autres possibilités (et/ou l’hypothèse nulle)?  Ou n’y a-t-il pas vraiment d’autres possibilités ? (dans ce cas il n’est peut-être pas intéressant de réaliser l’expérience)   Dans le cas où une autre possibilité ressort, l’étude serait-elle toujours intéressante ?  Si cette autre possibilité n’est pas intéressante, l’espoir d’avoir le résultat attendu au départ est-il suffisant pour justifier la réalisation de l’expérience ? 

Réfléchir avant d’agir Quelles sont les variables confondantes possibles ? Pouvez-vous les atténuer ? L’expérience a-t-elle déjà été réalisée ? 

A quelle question essaye-t-on de répondre?! Nature/Nombre de composantes cognitives ? Résolution Temporelle ? Reconstruction du BOLD ? Résolution Spatiale ? Cerveau entier ou Région d’Intérêt (ROI) ? A éviter : Quelle est la dernière méthode ou la méthode la plus sophistiquée ? Utilisons celle là !

Paramètres disponibles Présentation des Stimuli en Blocs Vs. Essais Mélangés ? Acquisition Synchronisée avec les Stimuli Vs. Acquisition Non Synchronisée ? Temps de Répétition pour l’acquisition des volumes Longueur des essais Longueur ISI Amplitude des essais ?

Paramètres disponibles Nombre de volumes Nombre de Runs Sessions Multiples Nombre de Tranches Résolution Orientation des Tranches

Logique de soustraction

Logique de soustraction La logique de soustraction en cognition a débutée lors des expériences de temps de réaction (F. C. Donders, un physiologiste Hollandais). Mesure le temps d’apparition d’un procédé en comparant deux temps de réaction, le premier ayant les mêmes composants que le deuxième + le procédé d’intérêt. Assumption of pure insertion: On peut insérer une composante d’un processus dans une tâche sans perturber les autres composantes. Critiqué largement (on reviendra là-dessus lorsqu’on parlera d’études paramétriques)

Logique de soustraction Exemple : Condition1: Appuyez sur le bouton quand vous voyez une lumière Condition2 : Appuyez sur le bouton quand la lumière est verte mais pas rouge Condition3 : Appuyez sur le bouton gauche quand la lumière est verte et sur le bouton droit quand la lumière est rouge C2 – C1 = temps pour faire la distinction entre les couleurs C3 – C2 = temps pour prendre une décision

Top Ten Things Sex and Brain Imaging Have in Common 10. It's not how big the region is, it's what you do with it.  9. Both involve heavy PETting.  8. It's important to select regions of interest.  7. Experts agree that timing is critical.  6. Both require correction for motion. Source: students in the Dartmouth McPew Summer Institute

Top Ten Things Sex and Brain Imaging Have in Common 5. Experimentation is everything. 4. You often can't get access when you need it. 3. You always hope for multiple activations. 2. Both make a lot of noise. 1. Both are better when the assumption of pure insertion is met. Now you should get this joke! Source: students in the Dartmouth McPew Summer Institute

Logique de soustraction : Imagerie Exemple : Localisation de la région du mouvement; C1: anneaux statiques, C2: anneaux en mouvement  Contraste: C2 – C1 Possibles facteurs ajoutés: mouvement saillance attentionelle Possibles facteurs enlevés adaptation de la rétine Il faut toujours considérer combien de facteurs ont été ajoutés ou affectés Des devis plus sophistiqués (ex. paramétriques, en conjonction) seraient peut-être meilleurs pour aborder la contribution de certains composants

Chaînes causales: du charbon inséré dans un moteur à vapeur donnera de la puissance au train. En dérivé, le moteur génère de la vapeur, qui siffle. Le sifflement est donc la conséquence du charbon dans le moteur. On peut faire une analogie semblable pour l’activité neuronale. La tâche active des cellules qui vont faire bouger le doigt et appuyer sur un bouton. En dérivé, on voit des « activations » sur une séquence IRMf.

Pour chaque tâche, il faut trouver un contrôle satisfaisant Pour une tâche de visages, on peut choisir un objet en tant que contrôle, ou un visage déformé ou caché En (c) nous voyons des visages transformés avec la transformation de Fourier

Questions critiques pour une étude, qu’elle soit une étude IRMf ou non

Devis expérimentaux Options disponibles pour une expérience en IRMf : Dessein en blocs Dessein évènementiel espacé Dessein évènementiel mélangé Dessein « phase-encoded »

Dessein en blocs État Stable Conditions contrôle et activation Alternance entre des blocs de même type d’essais et des blocs de condition contrôle Les acquisitions de volume sont synchronisées avec les essais Bon dessein pour la question suivante : L’aire X montre-t-elle une augmentation de l’activation quand elle est présentée avec la composante cognitive A par rapport à la condition contrôle ou par rapport à la composante cognitive

Activations IRMf : dessein en blocs time ROI 20 40 60 80 100 120 140 160 180 2600 2620 2640 2660 2680 2700 2720 2740 2760 2780 2800 Time (s) Signal on stimulus off time aquisition -2 2 6 14 10 t-value

Activations IRMf: dessein en blocks

Activations IRMf : dessein en blocs Entre conditions Au sein d’une condition

Activations IRMf : dessein en blocs

Activations IRMf : dessein en blocs

La forme de la réponse hémodynamique est perdue le plus il y a d’essais dans un block

Dessein évènementiel espacé Réponse à des évènements éphémères Reconstruit la réponse hémodynamique. Habituellement désynchronise l’acquisition du volume et la présentation du stimulus dans le but de scanner à différents points de la fonction hémodynamique. => Besoin de créer un fichier de sortie avec les temps de volume, la présentation des stimuli et les temps de réponse. Pas besoin de présenter les stimuli et les conditions « contrôle » en blocs. Cela peut-être mieux que de les présenter de manière aléatoire.

Dessein évènementiel espacé

Actiavions en IRMf : event-related time ROI 5 10 15 20 25 99 100 101 102 103 104 105 Time ROI Signal stimulus average time course stimulus off on image acq time -2 2 6 14 10 t-value

Dessein évènementiel espacé : étude auditive Can reconstruct the signal directly from data because ISI large and not regular Can still reconstruct it with small ISI’s but more model dependant because of the deconvolution

Dessein évènementiel espacé : étude auditive

Dessein évènementiel : Essais mélangés Essais multiples, présentation aléatoire des évènements. Désynchronise l’acquisition du volume et la présentation des stimuli (=> enregistrer tous les temps) Diviser les essais en plus d’un évènement cognitif. Petits évènements mais pas <<2secs. Peut contraster entre les évènements ou utiliser une condition « contrôle ». Bonne utilisation de la résolution temporelle de l’IRMf, mais les desseins et les statistiques sont plus complexes !

Dessein évènementiel : Essais mélangés

Dessein évènementiel : Essais mélangés Exemple d’une tâche évènementielle: régions associées à des sélections de réponses à un objectif (régions préfrontales)

Dessein évènementiel : Essais mélangés Exemple d’une tâche évènementielle: régions associées à des sélections de réponses à un objectif (régions pariétales)

Dessein « Phase-Encoded » Les stimuli changent continuellement (spatialement) avec une période de 2Π L’acquisition de volume est synchronisée avec la phase The BOLD signal at each spatial location is Fourier transformed. This allows for instance to map out retinotopically visual areas of the brain

Dessein « Phase-Encoded » Phase mapping 50 100 150 200 250 300 350 810 820 830 840 850 860 870 880 890 Time (s) Signal eccentricity FFT time magnitude phase

Résumé des différents desseins Dessein en Bloc : Présentation des stimuli en bloc / synchronisation de l’acquisition du volume Dessein Evènementiel Classique : Présentation régulière ou irrégulière des stimuli habituellement Stimulus-Control/désynchronisation de l’acquisition de volume pour la réponse transitoire Dessein Evènementiel Essais mélangés : Evènements multiples, présentation aléatoire des stimuli, besoin de beaucoup de volumes, désynchronisation de l’acquisition des volumes. Phase-Encoded Design : Changement constant des stimuli répétés périodiquement, synchronisation de l’acquisition des volumes avec la phase (< période!)

Exemple de devis expérimental Wisconsin Card Sorting Task et autres exemples

Wisconsin Card Sorting Task

Wisconsin Card Sorting Task

Étude WCST : méthodes IRMf Un nouveau dessein évènementiel en IRMf a été développé pour séparer 4 conditions d’une tâche. Essais mélangés : 4 Conditions : Couleur, Forme, Nombre, Control répétés 3 fois dans un ordre aléatoire par série. Essai : 1. Période d’appariement : la longueur dépend du sujet (0.5 to 2secs) 2. Période « feedback » (Récompense, Pénalité ou Control) : la longueur est 2.3 secs

Étude WCST : méthodes IRMf Active : Matching according to shape Control : Positive feedback : Control feedback : Matching : Matching according to shape : Negative feedback : Matching according to color Monchi et al., J. Neurosci. 2001

Étude WCST : méthodes IRMf Condition « Control » : Appariement de cartes identiques Le temps aléatoire des essais (lié au temps de réaction du sujet) et les essais mélangés (liés à la performance du sujet) nous permettent de reconstruire des évènements multiples

WCST : participants jeunes contrôles Shift planning Negative Feedback Vs. Control Feedback Monchi et al., Journal of Neuroscience, 2001

Matching following Negative Feedback WCST : participants jeunes contrôles Shift execution Matching following Negative Feedback vs Control Matching Z = 26 3.5 6 T-stat Z = 6 2ND Cortico-BG loop (posterior PFC and putamen) involved in the execution of a shift Monchi et al., Journal of Neuroscience, 2001

Consistent with the monitoring role of DLPFC within Working Memory WCST : participants jeunes contrôles Set Maintaining Positive Feedback – Control Feedback Compared to Z = 42 3.5 6 T-stat Y = 34 3 5 Consistent with the monitoring role of DLPFC within Working Memory

Feedback positif – feedback negatif WCST : résultats des sujets contrôles Feedback positif – feedback negatif VS Negative feedback Positive feedback Isolation of a cognitive cortico-striatal loop including the ventrolateral PFC in the planning of a set-shift Monchi et al., 2001: Journal of Neuroscience, editor’s choice Science and Nature Reviews Neuroscience

Quelques contraintes… Conclusion Quelques contraintes…

Quelques contraintes On peut acquérir des données rapidement, mais pas à << 1.5s On doit acquérir le plus d’images possible – mais les sujets se fatiguent : sessions de 2 heures max, sauf si expérience de sommeil!

Compromis “fMRI is like trying to assemble a ship in a bottle – every which way you try to move, you encounter a constraint” -- Mel Goodale “That’s on a good day. On a bad day, it’s like trying to assemble a ship in a bottle blindfolded, drunk and with one hand tied behind your back” – Jody Culham

Compromis Nombre de tranches vs. temps d’acquisition du volume plus il y a de tranches, plus le temps d’acquisition du volume est long ex. 15 tranches en 2 sec vs. 20 tranches en 3 sec Nombre de tranches vs. résolution dans le plan plus la résolution dans le plan est grande, moins il y a de tranches pouvant être acquises dans un temps constant d’acquisition de volume ex. matrice 128x128 pour 1 tranche vs. matrice 64x64 pour 4 tranches

Grandeur des voxels 2.1 x 2.1 x 6 = 27 mm3 3 x 3 x 6 e.g., SNR = 71 non-isotropique isotropique non-isotropique En général, des voxels plus larges augmentent le SNR. SAUF lorsque les régions activées ne remplissent pas le voxel (partial voluming)

Plus de contraintes Haute résolution I.e. 128 x 128 Bon pour distinguer entre de petites aires (e.g. subcortical) mais pauvre SNR. Basse résolution I.e 64 x 64 meilleur SNR

Tranches Plus de tranches, meilleure résolution – mais acquisition plus lente Besoin d’optimiser la résolution, les tranches, le temps d’acquisition (pour une taille d’aimant donnée) Cerveau entier : Direction des tranches (souvent 45° vers la partie postérieure) ROI : Orientation des tranches dépendant de la localisation et de la forme des aires d’intérêt et de l’artefact EPI Garde le nombre de tranches et l’orientation constants tout au long de l’étude, qui est de sujet en sujet

Volumes and Séries Augmentation du nombre de séries : Moins de dérive par série mais plus d’effet aléatoire (e.g. mouvement). Aussi repos entre les séries, et enregistre les données à différent stade. C’est généralement mieux d’augmenter le nombre de séries que d’utiliser des sessions multiples par sujet. Mais attention à l’effet de la fatigue !

More Power to Ya! Pouvoir Statistique la probabilité de rejeter l’hypothèse nulle quand elle est réellement fausse “si il y a un effet, quelles sont les chances que vous le trouviez”? Taille de l’effet plus les effets sont grands, plus le pouvoir statistique est grand ex. MT localizer (moving rings - stationary runs) -- 1 série est généralement suffisant looking for activation during imagined motion might require many more runs

More Power to Ya! Taille de l’échantillon plus n est grand, plus de pouvoir statistique, dans l’ordre: plus de sujets plus de séries séries plus longues Signal to Noise Ratio meilleur SNR, plus de pouvoir statistique aimant plus fort, plus homogène plus de bobines dans l’antenne RF moins d’artefacts plus de filtre

ISI et longueur des essais La longueur des essais peut varier de “instantannée” à ISI Ne doit pas << 2 sec entre le début de chaque essai pour les desseins évènementiels à essais mélangés. Faut-il prendre en compte la durée des évènements ou peuvent- ils être tous considérés comme instantanés ? Ca peut dépendre du type des stimuli

Murphy's law acts with particular vigour in fMR imaging:  Number of pieces of equipment required in an fMRI experiment: ~50 Probability of any one piece of equipment working in a session: 95% Probability of everything working in a session: 0.95^50 = 7.6% Sign that used to be at the 1.5 T at MGH Solution for a good imaging session = $4 million magnet + $3 roll of duct tape

Fin http://psychology.uwo.ca/fMRI4Newbies/Tutorials.html Dr. Jody Culham Prochain cours: prétraitement des données Remerciements: Cécile Madjar et Kristina Martinu http://unfweb.criugm.qc.ca/oury/Site/Downloads.html