Potencial relacionado con eventos

Brain response that is the direct result of a specific sensory, cognitive, or motor event

Forma de onda que muestra varios componentes de ERP, incluidos N100 (etiquetado como N1) y P300 (etiquetado como P3). El ERP se representa con voltajes negativos hacia arriba, una práctica común, pero no universal, en la investigación de ERP

Un potencial relacionado con eventos ( PRE ) es la respuesta cerebral medida que es el resultado directo de un evento sensorial , cognitivo o motor específico. ^[1] Más formalmente, es cualquier respuesta electrofisiológica estereotipada a un estímulo. El estudio del cerebro de esta manera proporciona un medio no invasivo para evaluar el funcionamiento cerebral.

Los potenciales evocados se miden mediante electroencefalografía (EEG). El equivalente magnetoencefalográfico (MEG) de los potenciales evocados es el campo relacionado con eventos (ERF, por sus siglas en inglés). ^[2] Los potenciales evocados y los potenciales inducidos son subtipos de potenciales evocados.

Historia

Con el descubrimiento del electroencefalograma (EEG) en 1924, Hans Berger reveló que se podía medir la actividad eléctrica del cerebro humano colocando electrodos en el cuero cabelludo y amplificando la señal. Los cambios en el voltaje se pueden representar gráficamente a lo largo de un período de tiempo. Observó que los voltajes podían verse influenciados por eventos externos que estimulaban los sentidos. El EEG resultó ser una fuente útil para registrar la actividad cerebral durante las décadas siguientes. Sin embargo, tendía a ser muy difícil evaluar los procesos neuronales altamente específicos que son el foco de la neurociencia cognitiva porque el uso de datos de EEG puros dificultaba aislar los procesos neurocognitivos individuales . Los potenciales relacionados con eventos (ERP) ofrecían un método más sofisticado para extraer eventos sensoriales, cognitivos y motores más específicos mediante el uso de técnicas de promedio simples. En 1935-1936, Pauline y Hallowell Davis registraron los primeros ERP conocidos en humanos despiertos y sus hallazgos se publicaron unos años más tarde, en 1939. Debido a la Segunda Guerra Mundial , no se realizó mucha investigación en la década de 1940, pero la investigación centrada en cuestiones sensoriales se recuperó en la década de 1950. En 1964, la investigación de Grey Walter y colegas comenzó la era moderna de los descubrimientos de componentes ERP cuando informaron el primer componente ERP cognitivo, llamado variación negativa contingente (CNV). ^[3] Sutton, Braren y Zubin (1965) hicieron otro avance con el descubrimiento del componente P3. ^[4] Durante los siguientes quince años, la investigación del componente ERP se hizo cada vez más popular. La década de 1980, con la introducción de computadoras económicas, abrió una nueva puerta para la investigación en neurociencia cognitiva. Actualmente, ERP es uno de los métodos más utilizados en la investigación en neurociencia cognitiva para estudiar los correlatos fisiológicos de la actividad sensorial , perceptiva y cognitiva asociada con el procesamiento de la información. ^[5]

Cálculo

Los ERP se pueden medir de manera confiable mediante electroencefalografía (EEG), un procedimiento que mide la actividad eléctrica del cerebro a lo largo del tiempo mediante electrodos colocados en el cuero cabelludo . El EEG refleja miles de procesos cerebrales que se desarrollan simultáneamente . Esto significa que la respuesta del cerebro a un solo estímulo o evento de interés no suele ser visible en el registro EEG de un solo ensayo. Para ver la respuesta del cerebro a un estímulo, el experimentador debe realizar muchos ensayos y promediar los resultados juntos, lo que hace que se promedie la actividad cerebral aleatoria y que permanezca la forma de onda relevante, llamada ERP. ^{[6] [7]}

La actividad cerebral aleatoria ( de fondo ) junto con otras señales biológicas (por ejemplo, EOG , EMG , EKG ) e interferencias electromagnéticas (por ejemplo, ruido de línea , lámparas fluorescentes) constituyen la contribución del ruido al ERP registrado. Este ruido oscurece la señal de interés, que es la secuencia de ERP subyacentes en estudio. Desde un punto de vista de ingeniería, es posible definir la relación señal-ruido (SNR) de los ERP registrados. El promedio aumenta la SNR de los ERP registrados haciéndolos discernibles y permitiendo su interpretación. Esto tiene una explicación matemática simple siempre que se hagan algunas suposiciones simplificadoras. Estas suposiciones son:

1. La señal de interés está formada por una secuencia de ERP bloqueados por eventos con latencia y forma invariables.
2. El ruido se puede aproximar mediante un proceso aleatorio gaussiano de varianza de media cero que no está correlacionado entre ensayos y no está bloqueado en el tiempo con el evento (esta suposición se puede violar fácilmente, por ejemplo, en el caso de un sujeto que hace pequeños movimientos de lengua mientras cuenta mentalmente los objetivos en un experimento). ${\displaystyle \sigma ^{2}}$

Una vez definido , el número de prueba, y , el tiempo transcurrido después del ^evento , cada prueba registrada se puede escribir como donde es la señal y es el ruido (bajo los supuestos anteriores, la señal no depende de la prueba específica mientras que el ruido sí). ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle k}$ ${\displaystyle x(t,k)=s(t)+n(t,k)}$ ${\displaystyle s(t)}$ ${\displaystyle n(t,k)}$

El promedio de ensayos es ${\displaystyle N}$

${\displaystyle {\bar {x}}(t)={\frac {1}{N}}\sum _{k=1}^{N}x(t,k)=s(t)+{\frac {1}{N}}\sum _{k=1}^{N}n(t,k)}$.

El valor esperado de es (como se esperaba) la señal en sí, . ${\displaystyle {\bar {x}}(t)}$ ${\displaystyle \operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]=s(t)}$

Su varianza es

${\displaystyle \operatorname {Var} [{\bar {x}}(t)]=\operatorname {E} \left[\left({\bar {x}}(t)-\operatorname {E} [{\bar {x}}(t)]\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\operatorname {E} \left[\left(\sum _{k=1}^{N}n(t,k)\right)^{2}\right]={\frac {1}{N^{2}}}\sum _{k=1}^{N}\operatorname {E} \left[n(t,k)^{2}\right]={\frac {\sigma ^{2}}{N}}}$.

Por esta razón, se espera que la amplitud del ruido del promedio de los ensayos se desvíe de la media (que es ) en un porcentaje menor o igual que en el 68% de los casos. En particular, la desviación en la que se encuentra el 68% de las amplitudes del ruido es el doble de la de un solo ensayo. Ya se puede esperar que una desviación mayor de abarque el 95% de todas las amplitudes del ruido. ${\displaystyle N}$ ${\displaystyle s(t)}$ ${\displaystyle \sigma /{\sqrt {N}}}$ ${\displaystyle 1/{\sqrt {N}}}$ ${\displaystyle 2\sigma /{\sqrt {N}}}$

Los ruidos de amplitud amplia (como los parpadeos o los artefactos de movimiento ) suelen ser varios órdenes de magnitud mayores que los ERP subyacentes. Por lo tanto, los ensayos que contienen dichos artefactos deben eliminarse antes de calcular el promedio. El rechazo de los artefactos se puede realizar manualmente mediante una inspección visual o utilizando un procedimiento automatizado basado en umbrales fijos predefinidos (que limitan la amplitud o pendiente máxima del EEG) o en umbrales variables en el tiempo derivados de las estadísticas del conjunto de ensayos. ^{[ cita requerida ]}

Nomenclatura

Las formas de onda ERP consisten en una serie de desviaciones de voltaje positivas y negativas, que están relacionadas con un conjunto de componentes subyacentes . ^[8] Aunque algunos componentes ERP se conocen con acrónimos (por ejemplo, variación negativa contingente  - CNV, negatividad relacionada con el error  - ERN), la mayoría de los componentes se conocen con una letra (N/P) que indica polaridad (negativa/positiva), seguida de un número que indica la latencia en milisegundos o la posición ordinal del componente en la forma de onda. Por ejemplo, un pico negativo que es el primer pico sustancial en la forma de onda y que a menudo ocurre alrededor de 100 milisegundos después de que se presenta un estímulo a menudo se llama N100 (indicando que su latencia es de 100 ms después del estímulo y que es negativo) o N1 (indicando que es el primer pico y es negativo); a menudo es seguido por un pico positivo, generalmente llamado P200 o P2. Las latencias indicadas para los componentes ERP suelen ser bastante variables, en particular para los componentes posteriores relacionados con el procesamiento cognitivo del estímulo. Por ejemplo, el componente P300 puede presentar un pico en cualquier momento entre 250 ms y 700 ms.

Ventajas y desventajas

En relación con las medidas de comportamiento

En comparación con los procedimientos conductuales, los ERP proporcionan una medida continua del procesamiento entre un estímulo y una respuesta, lo que permite determinar qué etapa(s) se ven afectadas por una manipulación experimental específica. Otra ventaja sobre las medidas conductuales es que pueden proporcionar una medida del procesamiento de estímulos incluso cuando no hay cambio de conducta. Sin embargo, debido al tamaño significativamente pequeño de un ERP, generalmente se necesita una gran cantidad de ensayos para medirlo correctamente con precisión. ^[9]

En relación con otras medidas neurofisiológicas

Invasividad

A diferencia de los microelectrodos, que requieren la inserción de un electrodo en el cerebro, y las exploraciones PET que exponen a los humanos a la radiación, los ERP utilizan EEG, un procedimiento no invasivo.

Resolución espacial y temporal

Los ERP proporcionan una excelente resolución temporal , ya que la velocidad de registro de ERP solo está limitada por la frecuencia de muestreo que el equipo de registro puede soportar de manera factible, mientras que las mediciones hemodinámicas (como fMRI , PET y fNIRS ) están limitadas inherentemente por la baja velocidad de la respuesta BOLD . Sin embargo, la resolución espacial de un ERP es mucho peor que la de los métodos hemodinámicos; de hecho, la ubicación de las fuentes de ERP es un problema inverso que no se puede resolver con exactitud, solo estimar. Por lo tanto, los ERP son adecuados para investigar preguntas sobre la velocidad de la actividad neuronal, y son menos adecuados para investigar preguntas sobre la ubicación de dicha actividad. ^[1]

Costo

La investigación con ERP es mucho más económica que otras técnicas de diagnóstico por imagen, como fMRI , PET y MEG . Esto se debe a que la compra y el mantenimiento de un sistema de EEG son menos costosos que los otros sistemas.

Clínico

Los médicos y neurólogos a veces utilizan un estímulo visual parpadeante en forma de tablero de ajedrez para comprobar si hay algún daño o trauma en el sistema visual. En una persona sana, este estímulo provocará una fuerte respuesta en la corteza visual primaria, ubicada en el lóbulo occipital , en la parte posterior del cerebro.

Se han demostrado anomalías del componente ERP en la investigación clínica en afecciones neurológicas como:

• TDAH ^{[10] [11]}
• Demencia ^[12]
• Enfermedad de Parkinson ^[13]
• Esclerosis múltiple ^[14]
• Lesiones en la cabeza ^[15]
• Accidente cerebrovascular ^[16]
• Trastorno obsesivo-compulsivo ^[17]
• Esquizofrenia ^{[18] [19]}
• Depresión ^[20]
• Trastorno del espectro autista ^[21]
• Epilepsia : para monitorear la eficiencia de los procesos cognitivos ^[22]

Investigación

Los ERP se utilizan ampliamente en neurociencia , psicología cognitiva , ciencia cognitiva e investigación psicofisiológica . Los psicólogos experimentales y los neurocientíficos han descubierto muchos estímulos diferentes que provocan ERP confiables en los participantes. Se cree que el momento de estas respuestas proporciona una medida del momento de la comunicación del cerebro o el momento del procesamiento de la información. Por ejemplo, en el paradigma del tablero de ajedrez descrito anteriormente, la primera respuesta de la corteza visual de los participantes sanos es de alrededor de 50 a 70 ms. Esto parecería indicar que esta es la cantidad de tiempo que tarda el estímulo visual transducido en llegar a la corteza después de que la luz ingresa por primera vez al ojo . Alternativamente, la respuesta P300 ocurre alrededor de los 300 ms en el paradigma oddball , por ejemplo, independientemente del tipo de estímulo presentado: visual , táctil , auditivo , olfativo , gustativo , etc. Debido a esta invariancia general con respecto al tipo de estímulo, se entiende que el componente P300 refleja una respuesta cognitiva más alta a estímulos inesperados y/o cognitivamente salientes . La respuesta P300 también se ha estudiado en el contexto de la detección de información y memoria. ^[23] Además, existen estudios sobre anomalías de P300 en la depresión. Los pacientes deprimidos tienden a tener una amplitud P200 y P300 reducida y una latencia P300 prolongada. ^[20]

Debido a la consistencia de la respuesta del P300 a estímulos nuevos, se puede construir una interfaz cerebro-computadora que se base en ella. Al organizar muchas señales en una cuadrícula, haciendo parpadear aleatoriamente las filas de la cuadrícula como en el paradigma anterior y observando las respuestas del P300 de un sujeto que mira fijamente la cuadrícula, el sujeto puede comunicar qué estímulo está mirando y así "escribir" palabras lentamente. ^[24]

Otro campo de investigación en el campo de la ERP es la copia eferente . Este mecanismo predictivo desempeña un papel central, por ejemplo, en la verbalización humana. ^{[25] [26]} Sin embargo, las copias eferentes no sólo se producen con palabras habladas, sino también con el lenguaje interno, es decir, la producción silenciosa de palabras, lo que también se ha demostrado mediante potenciales relacionados con eventos. ^[27]

Otros ERP que se utilizan con frecuencia en la investigación, especialmente en la investigación neurolingüística , incluyen el ELAN , el N400 y el P600/SPS . El análisis de datos ERP también está cada vez más respaldado por algoritmos de aprendizaje automático. ^{[28] [29]}

Número de ensayos

Un problema común en los estudios de ERP es si los datos observados tienen una cantidad suficiente de ensayos para respaldar el análisis estadístico. ^[30] El ruido de fondo en cualquier ERP para cualquier individuo puede variar. Por lo tanto, simplemente caracterizar la cantidad de ensayos de ERP necesarios para una respuesta de componente robusta es inadecuado. Los investigadores de ERP pueden usar métricas como el error de medición estandarizado (SME) para justificar el examen de las diferencias entre condiciones o entre grupos ^[31] o estimaciones de consistencia interna para justificar el examen de las diferencias individuales. ^{[32] [33] [30]}

Véase también

• Potencial de ocupación
• C1 y P1
• Variación contingente negativa
• Diferencia debido a la memoria
• Negatividad anterior izquierda temprana
• Erich Schröger
• Negatividad relacionada con el error
• Potencial evocado
• Actividad inducida
• Potencial de preparación lateralizado
• Negatividad de desajuste
• Negatividad: N100 • Visual N1 • N170 • N200 • N2pc • N400
• Positividad: P200 • P300 • P3a • P3b • Componente positivo tardío • P600
• Potencial evocado somatosensorial

Referencias

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Lectura adicional

• Luck SJ (2014). Introducción a la técnica del potencial relacionado con eventos (segunda edición). Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 978-0-262-52585-5Archivado desde el original el 17 de marzo de 2018. Consultado el 28 de marzo de 2017 .
• Luck SJ, Kappenman ES, eds. (2005). Manual de Oxford de componentes potenciales relacionados con eventos. Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 978-0-262-08333-1.
• Fabiani M, Gratton G, Federmeier KD (2007). "Potenciales cerebrales relacionados con eventos: métodos, teoría y aplicaciones". En Cacioppo JT, Tassinary LG, Berntson GG (eds.). Handbook of Psychophysiology (3.ª ed.). Cambridge: Cambridge University. págs. 85–119. ISBN 978-0-521-84471-0.
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• Kropotov J (2009). EEG cuantitativo, potenciales relacionados con eventos y neuroterapia (1.ª ed.). Ámsterdam: Elsevier/Academic. ISBN 978-0-12-374512-5.

Enlaces externos

• [1] – La Escuela de Verano ERP 2017 se llevó a cabo en la Facultad de Psicología de la Universidad de Bangor del 25 al 30 de junio de 2017
• EEGLAB Toolbox: una caja de herramientas Matlab de código abierto y disponible de forma gratuita para procesar y analizar datos de EEG
• ERPLAB Toolbox: una caja de herramientas Matlab de código abierto y disponible de forma gratuita para procesar y analizar datos ERP
• El ERP Boot Camp Archivado el 28 de noviembre de 2016 en Wayback Machine – Una serie de talleres de capacitación para investigadores de ERP dirigidos por Steve Luck y Emily Kappenman
• Virtual ERP Boot Camp: un blog con información, anuncios y consejos sobre la metodología ERP