Recensione di ricerca: Emanuel Miller Memorial Lecture 2012 – studi neuroscientifici di intervento per disturbo del linguaggio nei bambini: problemi interpretativi e metodologici
Astratto
Sfondo
La nostra capacità di guardare la struttura e la funzione di un cervello vivente è aumentato esponenzialmente dal 1970 in anticipo. Molti studi di disturbi dello sviluppo includono ora una routine di imaging cerebrale o di un componente elettrofisiologico. Tra l’entusiasmo corrente per le applicazioni delle neuroscienze per interventi educativi, dobbiamo fermarci a considerare quali dati di neuroimaging possono dirci. Foto di attività cerebrale sono seducente, e sono stati utilizzati per dare credibilità agli interventi commerciali, eppure abbiamo solo un’idea limitata di ciò che le basi cerebrali dei disturbi del linguaggio sono, per non parlare di come modificare loro.
Campo di applicazione e risultati
Una revisione di sei studi di neuroimaging correlati di intervento linguaggio riscontrato problemi metodologici ricorrenti: la mancanza di un adeguato gruppo di controllo, potenza inadeguata, segnalazione incompleta dei dati, nessuna correzione per confronti multipli, il dragaggio dei dati e il fallimento per analizzare gli effetti del trattamento appropriato. Inoltre, vi è la tendenza a considerare i dati di neuroimaging come più significativo di dati comportamentali, anche se è un comportamento che gli interventi mirano a cambiare.
Conclusione
Nel nostro stato attuale delle conoscenze, sarebbe meglio spendere i fondi di ricerca facendo studi ben disegnati di trattamento comportamentale per stabilire quali metodi sono efficaci, piuttosto che correre a capofitto in studi di imaging funzionale di trattamenti non provati.
Introduzione
Negli ultimi decenni, c’è stato un aumento vertiginoso nella nostra capacità di visualizzare la struttura e la funzione del cervello in via di sviluppo. Nel 1970, l’unica opzione per studiare la struttura del cervello in un bambino che vive stato attraverso le immagini oscure generate dalla nuova tecnica di tomografia computerizzata ( Filler 2009 ). Una manciata di esperti dilettava in elettroencefalografia (EEG) per misurare la funzione del cervello (ad esempio John et al., 1980 ), ma la complessità dei costi e tecnico messo tali metodi fuori dalla portata del ricercatore medio. Al giorno d’oggi, i metodi neuroscientifici sono inclusi come una questione di corso di studi di bambini con disturbi dello sviluppo neurologico. Le tecniche includono la risonanza magnetica funzionale (fMRI), la spettroscopia nel vicino infrarosso, ad alta densità EEG e magnetoencefalografia (MEG) ( Frith & Frith, 2008 ). La nostra comprensione dello sviluppo del cervello è stato addestrato da sequenze di immagini spettacolari, come quelle che mostra la perdita regionale di materia grigia con l’età ( Giedd & Rapoport, 2010 ). C’è una convinzione diffusa che una migliore conoscenza della struttura e funzione del cervello porterà a un intervento più efficace, ed è normale trovare ricercatori giustificare i loro studi su questa base. Prenderò uno sguardo critico queste tendenze e sostengono che in nessun caso si è neuroimaging influenzato la natura o l’applicazione di intervento per disturbi del linguaggio dei bambini. I problemi con questo campo di ricerca sono due: interpretativo e metodologico.
Sovrainterpretazione di studi neurobiologici di intervento
Immaginiamo per un momento che abbiamo uno studio ben progettato che comprendeva misure del cervello così come il comportamento, e utilizzato analisi appropriate per dimostrare che un gruppo di controllo e un gruppo di intervento linguaggio differivano dopo l’intervento. Come Coltheart e McArthur (2012) hanno notato, i dati cerebrali non possono dirci se un intervento è efficace: il test critico è se cambia comportamento. Se vediamo cambiamenti del cervello che sono correlati con i miglioramenti comportamentali, cioè di interesse in forse aiutarci a comprendere le basi biologiche del cambiamento, ma dobbiamo stare attenti a non cadere nella trappola di credere che il cambiamento cervello è in qualche modo più reale e significativa di comportamento cambiare. In definitiva, l’obiettivo dell’intervento è quello di migliorare lo stato cognitivo o emotivo di una persona: a questo scopo, i cambiamenti fisiologici sono di gran lunga meno rilevante di indicatori comportamentali di miglioramento, come ad esempio le prestazioni del test, valutazioni di umore o di osservazioni comportamentali.
Quelle che offrono interventi commerciali sono stati pronti a salire sul fascino delle neuroscienze, e c’è una miriade di programmi “brain training” disponibili su Internet. Poiché il cervello è l’organo che è responsabile per il linguaggio, ogni intervento volto a migliorare il linguaggio può essere descritto in questo modo. Allo stesso modo troviamo il nuovo campo delle neuroscienze educativo piena di affermazioni come questa da un recente volantino della conferenza: ” Il cervello è ‘plastica’, in base a recenti scoperte nel campo delle neuroscienze, e che il concetto possa aiutare gli insegnanti e gli educatori a migliorare l’apprendimento …. L’incontro si concentrerà sulla scoperta che il cervello non e ‘cablato’ dalla nascita, ma in possesso di un notevole potere di cambiare vita “. In sostanza, dicendo che il cervello è plastico e non fisso si riduce a dire che i bambini possono imparare cose nuove – quasi una scoperta notevole. Potenzialmente, potrebbe essere utile se le neuroscienze potrebbe fornire intuizioni in questioni come la tempistica ottimale di particolari tipi di insegnamento: ad esempio, è meglio imparare una seconda lingua nella prima infanzia che in adolescenza? Tuttavia, anche se gli studi di sviluppo del cervello potrebbe aiutare a spiegare la base neuroanatomica per i cambiamenti nella plasticità, la prova fondamentale per la plasticità sarebbe venuto da comportamentali studi di confronto come i bambini di età diverse hanno imparato ( Bruer, 1997 ).
Abbandono di facoltà critiche di fronte a prove neuroscientifiche è diventato un problema che è diventato oggetto di studio a sé stante. In uno studio intitolato ‘Il fascino seducente di spiegazioni neuroscienze’, Weisberg, Keil, Goodstein, Rawson, e Gray (2008) hanno trovato che le persone erano peggio di distinguere il bene dal povere spiegazioni dei fenomeni psicologici in cui è stata aggiunta una dichiarazione irrilevante sulla funzione del cervello. In un altro studio, McCabe e Castel (2008) hanno presentato la gente con articoli illogiche e hanno scoperto che più facilmente li accettate se l’immagine del cervello è stata presentata. Ad esempio, i partecipanti hanno detto di uno studio fittizia che dimostra che guardare la TV e completando problemi aritmetici sia portato alla attivazione nel lobo temporale, con la conclusione che guardare la televisione matematica migliorata. La somiglianza di attivazione è stato raffigurato (A) in un grafico a barre, (B) una immagine cervello (vedere figura 1 ) o (C) è stato spiegato solo nel testo. I partecipanti erano più propensi a votare l’articolo come avere un buon ragionamento scientifico se l’immagine scansione del cervello è stato incluso.
Si potrebbe immaginare che i neuroscienziati dovrebbero essere immune ai poteri persuasivi di immagini del cervello, ma questo non sembra essere il caso. Il mio obiettivo iniziale di scrivere questa recensione è stato quello di valutare il contributo di neuroimaging (fMRI, elettrofisiologiche e magnetoencefalografico) studi di intervento basate sul linguaggio. Tuttavia, quando sono arrivato a leggere la letteratura pertinente, ho trovato difficile trarre conclusioni definitive a causa di carenze metodologiche. Ci fu un modello coerente di problemi che affioravano in studio dopo studio.L’impressione era che i redattori e recensori sono inclini a trascurare carenze nella progettazione di ricerca e analisi, se uno studio coinvolge le immagini del cervello o di attività cerebrale.
Gli studi mostrano cambiamenti del cervello dopo l’intervento: considerazioni metodologiche
Gli studi sono stati trovati tramite una ricerca bibliografica su Web of Science per il 2003-2011 con ‘linguaggio’ soggetto keywords, ‘infantile *’, ‘cervello’ e ‘un intervento’ OR ‘bonifica’. Questo ha prodotto oltre 250 referenze, ma solo sei soddisfatto i criteri di dati di reporting sulle misure della funzione del cervello nei bambini, prima e dopo l’intervento, incentrato sul miglioramento delle competenze linguistiche.
FastForword e fMRI io
Temple et al. (2003) hanno studiato un gruppo di 20 bambini con dislessia, sottoposti a fMRI mentre facendo un compito di lettura correlati. La stessa procedura fMRI è stata effettuata prima e dopo l’intervento linguaggio informatico, FastForword. Nello stesso intervallo di tempo, un gruppo di confronto di bambini tipico di lettura anche preso parte a due sessioni fMRI. Entrambi i gruppi hanno completato una batteria di test di lingua e di alfabetizzazione, prima e dopo l’intervento. I punteggi dei test del gruppo dislessico migliorata dopo l’intervento, e hanno anche mostrato aumenti di attivazione dell’emisfero sinistro.
Earobics e ERP
Hayes, Warrier, Nicol, Zecker, e Kraus (2003), considerato l’impatto di un programma disponibile in commercio, Earobics ( Diehl, 1999 ), su potenziali evento-correlati corticali uditive e del tronco cerebrale (ERP) in 27 bambini. Hanno incluso gruppo di controllo non allenato, costituito da (a) 15 casi che hanno scelto di non partecipare al programma di formazione, o che sono stati arruolati dopo il programma di formazione era iniziata, (b) sette sviluppo tipico bambini non trattati. Gli autori concentrati sulla differenza nella risposta corticale ad uno stimolo (/ ga /) tra pre e posttesting punto-a-punto t -test, che era significativo per i soggetti allenati ma non per i soggetti non allenati. Essi hanno concluso che breve addestramento percettivo uditivo può influenzare rappresentazione corticale del discorso.
Interventi fonologiche e di gruppo di formazione motoria e MEG
Pihko et al. (2007) hanno studiato 16 bambini diagnosticati con un disturbo dello sviluppo di parola e di lingua, che sono stati divisi in due gruppi, abbinati per età, sesso e linguaggio sfondo. Il primo gruppo ha ricevuto un intervento progettato per migliorare la discriminazione fonologica e sensibilizzazione per 20-30 minuti tre volte alla settimana per 8 settimane. Il secondo gruppo ha ricevuto una formazione motore per un periodo equivalente. Risposte cerebrali alle sillabe sono stati misurati in entrambi i gruppi usando MEG prima e dopo il periodo di intervento. È stata valutata anche la discriminazione comportamentale delle sillabe. Un modello complesso dei risultati è stata interpretata come indicazione che l’intervento porta a cambiamenti plastici dell’attività cerebrale di corteccia uditiva.
FastForword e fMRI II
Gaab, Gabrieli, Deutsch, Tallal e Tempio (2007) hanno riportato un’analisi dell’impatto dell’intervento FastForword sulle risposte fMRI a stimoli non linguistici che includono transizioni di frequenza rapidi o rallentato. Il gruppo partecipante sovrapposto sostanzialmente con quelli del Tempio et al. (2003) studio e comprendeva 22 bambini con il linguaggio e / o problemi di alfabetizzazione, i quali hanno ricevuto una formazione. Un gruppo tipico lettura inesperto aveva due scansioni nello stesso intervallo. L’analisi si è concentrata sulle regioni cerebrali che hanno mostrato una maggiore attivazione di una rapida contro le transizioni di frequenza rallentato mentre i partecipanti hanno valutato un altro aspetto degli stimoli, la frequenza. Un effetto intervento è stato rivendicato sulla base del fatto che la regione prefrontale sinistra, che è stato appositamente attivato da rapidi passaggi di lettori tipici, ha mostrato un aumento di attivazione da pretraining a posttraining nei figli addestrati.
FastForword e ERP
Stevens, Fanning, Coch, Sanders, e Neville (2008) ha condotto uno studio elettrofisiologico di otto bambini con disturbo del linguaggio specifico (SLI) di età compresa da 6 a 8 anni. Essi hanno concluso che i meccanismi neurali dell’attenzione selettiva uditiva può essere migliorata attraverso la formazione, che porta al miglioramento delle competenze linguistiche. I bambini hanno ricevuto il programma di formazione FastForword per 100 min al giorno, per 6 settimane. Dodici sviluppo tipico (TD) figli anche ricevuto una formazione, e altri 13 bambini TD ricevuti pre e posttesting del linguaggio, ma nessuna formazione. Auditory ERP erano disponibili per i sette bambini con SLI, nove dei bambini TD addestrati, e 11 dei bambini TD inesperte. Durante la registrazione, i bambini ascoltavano storie presentate attraverso gli altoparlanti situati alla loro sinistra o destra. Essi sono stati istruiti a partecipare da un lato, e le risposte elettrofisiologiche sono state misurate per sondare stimoli (‘ba’ o un ronzio) che si verificano su quel lato. L’analisi si è concentrata sulla differenza di ampiezza media del ERP nell’intervallo 100-200 ms dopo stimolo esordio (collasso di tutti sillabe e ronza) tra gli stimoli frequentati e presidiati. Gli autori hanno sostenuto che non vi erano prove per il cambiamento differenziale ERP uditivo nei tre gruppi, anche se l’effetto principale che hanno segnalato ha mostrato solo una tendenza non significativa ( p<0,1).
Generazione Narrative, risposte N400 e ERP
Popescu, Fey, Lewine, Finestack, e Popescu (2009) hanno studiato un componente elettrofisiologico, l’N400, che si manifesta quando una parola incongruo completa una frase. Per esempio, il bambino potrebbe sentire ‘Quando fa freddo, papà indosserà il suo (pausa) pallone.’ La risposta del cervello a questa conclusione incongrua è in contrasto con quello visto ad una parola finale atteso come ‘cappotto’.In genere, si vede una maggiore negatività (N400) alla parola incongruo. Questo studio è stato disegnato per verificare se un intervento che ha coinvolto la generazione di narrazioni porterebbe alla valorizzazione del N400. I bambini con problemi di linguaggio avevano 10-12 sessioni di intervento nel corso di un periodo di 5 settimane. Erano disponibili per otto bambini che erano stati testati prima e dopo l’allenamento di dati ERP. Tutti i bambini avevano una scarsa competenza linguistica e cinque i criteri per SLI (QI verbale di 85 o superiore). Gli autori hanno riferito che dopo l’intervento c’era una drammatica riduzione della N400 per parole congrui. Tuttavia, hanno anche notato una mancanza di correlazione tra i cambiamenti ERP e guadagni comportamentali, così come la possibilità che ripete il test potrebbe essere responsabile di alcuni dei cambiamenti ERP.
Questioni metodologiche
In Tabella 1 , ogni studio viene valutata in base a criteri metodologici specifici che sono descritti più dettagliatamente di seguito. I criteri si basano principalmente su un tentativo di applicare i principi di progettazione degli studi clinici ( Altman et al., 2001 ) per interventi educativi (Bishop, 2008 ). Essi coprono anche alcune ulteriori questioni specifiche di studi di neuroimaging. C’è un elemento soggettivo inevitabile questa valutazione: in generale, l’obiettivo era quello di evitare di dare una valutazione negativa per decade minori, ma utilizzare solo questo voto per più gravi difetti che hanno compromesso le conclusioni dello studio.
Partecipanti: gruppo clinico
Bishop (2008) ha rilevato tre aspetti fondamentali della selezione del campione. In primo luogo, i partecipanti dovrebbero essere identificati da criteri oggettivi, in secondo luogo, dovrebbero essere comparabili con quelli per i quali l’intervento è destinato e in terzo luogo, la dimensione del campione dovrebbe dare potenza sufficiente per rilevare un effetto di intervento.Complessivamente, i sei studi presenti qui hanno ragionevolmente bene in termini di utilizzo di criteri oggettivi e adeguati per selezionare i casi clinici. Il potere era, però, debole in tutti i casi e seriamente limitato per tre degli studi, con meno di 10 bambini nel gruppo di intervento. Con 10 partecipanti in un disegno a misure ripetute, il potere di rilevare un effect size di 0.5 è solo 0,42, con p <.05 in un test ad una coda. Gli studi sottodimensionato può essere peggio che nessuno studio perché possono indurre a concludere vi è alcun effetto di un intervento, quando in realtà un effetto clinicamente utile può essere presente.
Partecipanti: gruppo di controllo
Una questione chiave è se le modifiche apportate dopo l’intervento sono dovuti all’intervento. Ci sono molte altre ragioni per cui cambiamento può essere visto. Molti test cognitivi mostrano effetti di pratica, il miglioramento cioè semplicemente come conseguenza di aver fatto il test prima ( McArthur, 2007 ). Qualche miglioramento può essere dovuto alla maturazione. Ad esempio, Summers, Larson, Miguel, e Terrell (1996) trovarono che il linguaggio punteggi dei test di screening in un campione di popolazione di 5 anni di età è migliorato di quasi un SD quando i bambini sono stati riesaminati dopo 7 mesi, anche se è stato dato alcun intervento lingua ed i punteggi sono stati standardizzati per età. Miglioramento può anche essere dovuto alla regressione verso la media (Campbell e Kenny, 1999 ). Questo si riferisce al manufatto statistico che si verifica quando lo stesso test viene utilizzato sia per selezionare le persone a basso punteggio e valutare i loro progressi ( Zhang & Tomblin, 2003 ), ma è inevitabile quando una misura è meno che perfetto affidabilità (vedi Figure 2 ) .Tutti questi potenziali confonde possono essere controllati per includendo un gruppo di controllo che è paragonabile che il gruppo di intervento, ma che non riceve l’intervento di destinazione. Per garantire che l’assegnazione dei partecipanti ai gruppi di intervento o di controllo è imparziale, i potenziali partecipanti devono prima essere selezionati per soddisfare i criteri di studio, e poi assegnati in modo casuale ad un gruppo o all’altro. A volte la corrispondenza del gruppo esplicito viene usato, anche se questo può essere problematico in quanto è difficile da abbinare a tutte le variabili rilevanti. Tipicamente, in studi controllati randomizzati contemporanei, il gruppo di controllo non è trattata, ma riceve invece un intervento alternativo ( Evans, Thornton, Chalmers, e Glasziou 2011 ). Questo permette di controllare anche per il potenziale effetto placebo o di aspettativa. Ad esempio, in uno studio volto a migliorare le competenze linguistiche, un gruppo di controllo potrebbe ricevere un intervento di matematica o abilità motorie.
Molti autori sembrano considerare come plausibile che i cambiamenti potrebbero sorgere senza l’intervento di conseguenza assumono che un effetto del trattamento può essere dimostrato confrontando i punteggi pre-e post-intervento di un gruppo trattato. Tuttavia, studi comportamentali adeguatamente controllati dimostrano quanto sia pericoloso questo presupposto è. Per esempio, una meta-analisi di FastForword non ha trovato significativi benefici dell’intervento in studi in cui sono stati usati i controlli adeguati ( Strong, Torgerson, Torgerson, e Hulme, 2010 ). In genere in questi studi, il gruppo trattato migliorata, ma così ha fatto il gruppo di controllo. Questo dimostra l’inadeguatezza di concludere che un intervento è efficace sulla base del fatto che t -test mostrano guadagni significativi in materia di misure di lingua dopo l’intervento (cfr. Temple et al., 2003 ). Forse ancora più inaspettato sono cambiamenti osservati sulla fMRI sui test ripetuti, come esemplificato in uno studio di intervento di ortografia da Gebauer et al. (2012) . In un intervallo di 5 settimane, i bambini hanno mostrato una maggiore attivazione nella precuneus indipendentemente dal fatto che avessero o no l’intervento.Inoltre, un gruppo non trattato di spelling poveri ha mostrato una maggiore attivazione nella corteccia occipitale destra laterale e centro destra corteccia temporale, e un gruppo tipicamente ortografia non trattati hanno mostrato una maggiore attivazione nelle regioni temporali e occipito-temporale bilaterale medio nello stesso periodo di tempo.
Dei sei studi in Tabella 1 solo che da Pihko et al. (2007) avevano un gruppo di controllo adatto per stimare l’effetto dell’intervento. Quattro studi (# 1, # 2, # 4 e # 5), compresi altri gruppi di confronto, ad esempio, con sviluppo tipico dei bambini testati a livello pre-e post-test. Questo non controlla adeguatamente per gli effetti di pratica e di maturazione, perché il gruppo di confronto è probabilmente diverso, sulle misure iniziali, sia comportamentali e cerebrali based. Bambini con sviluppo tipico possono mostrare scarso effetto sul test comportamentali rispetto ai bambini di lingua ridotta perché c’è meno spazio per migliorare.
Un gruppo di confronto in genere in via di sviluppo può tuttavia essere utile per rispondere a una domanda relativa, vale a dire se l’intervento di successo è associata con la normalizzazione della funzione cerebrale. Se vi è una significativa interazione, tale che una differenza significativa tra un gruppo clinico e controllo riduce o scompare postintervention, allora questo è indicativo di un effetto del trattamento. Come Dichter, Sikich, Song, Voyvodic, e Bodfish (2012) ha osservato, tuttavia, senza un gruppo di controllo clinico può essere difficile per escludere effetti placebo o differenziale stabilità dei risultati nei due gruppi – forse a causa di un movimento più ansia o connesse manufatto nel gruppo clinico. Una significativa correlazione tra il miglioramento comportamentale e la normalizzazione delle misure cerebrali, tuttavia, sosterrebbe l’idea che il cambiamento cervello indici il meccanismo di base che media il cambiamento comportamentale.
Forcellini
In molti studi di intervento, alcuni partecipanti abbandonano prima che lo studio è stato completato. Questo può essere per motivi logistici, come la malattia o la delocalizzazione, ma può anche verificarsi se il partecipante non ritiene che l’intervento sia efficace, o se, al contrario, non pensano che hanno bisogno dell’intervento perché stanno facendo così bene. Questo significa che esiste la possibilità di bias nel valutare se gli interventi forcellini sono ignorati. In particolare, gli effetti benefici saranno sovrastimati se le uniche persone che soggiornano nello studio sono quelli che fanno buoni progressi. E ‘importante riferire sui forcellini in modo che si possa stabilire se tale pregiudizio possa influenzare i risultati. Solo uno dei sei studi in questione, presentate informazioni sui forcellini.
Intervento
Gli interventi devono essere abbastanza chiaramente descritto per altri ricercatori per replicare studio. Quattro degli studi in Tabella 1 usato programmi di intervento disponibili in commercio che sono di dominio pubblico, in modo che altri potrebbero potenzialmente replicare lo studio. Gli altri due studi utilizzati interventi sperimentali che sono stati descritti in dettaglio ragionevole.
Le misure di outcome: (a) misure primarie specificati
Un punto che è diventato standard nel campo delle prove cliniche è la necessità di distinguere tra esiti primari e secondari ( Freemantle, 2001 ). In genere, quando si esegue un intervento comportamentale, si vuole fare una valutazione abbastanza dettagliata, piuttosto che concentrarsi su una sola misura di esito. Infatti, ci possono essere particolare interesse per la questione se i bambini con un profilo specifico tariffa migliore o peggiore con l’intervento. Il problema, tuttavia, è che se una batteria, per esempio, otto misure viene utilizzato su pre-e post-test, allora la probabilità di una misura che mostra un effetto statisticamente significativo per caso è superiore se si utilizza una singola misura. Posta divisione hoc di un campione in sottogruppi, sulla base di esplorazione iniziale dei dati, è particolarmente suscettibile di generare risultati falsi positivi (Freemantle, 2001 ). Ciò non esclude esplorativa dei dati di analisi, ma i risultati post hoc dovrebbe essere considerata come generatrice di ipotesi (cioè che necessitano di replicare in un nuovo campione), piuttosto che la verifica di ipotesi.
Questo può essere un problema particolare nelle misurazioni cerebrali-based, che tipicamente comporta un enorme numero di misure potenziali, e tutti gli studi in Tabella 1 era problematico in questo senso.Per esempio, nel loro studio MEG, Pihko et al. (2007) condotto diverse analisi della varianza guardando entrambi strength e la latenza delle diverse componenti evocate in dell’emisfero sinistro e proprio ai due punti di tempo. Gli autori hanno affermato che l’intervento influenzato l’ampiezza delle risposte mancata corrispondenza del gruppo di intervento fonologica, perché la forza della risposta ad una deviante in una condizione e un emisfero è significativamente migliorata dopo l’intervento. Tuttavia, il loro approccio analitico è in grado di generare risultati spuri se non si ha cura di correggere i molti confronti statistici (vedi analisi dei dati, di seguito).
Le misure di outcome: (b) Affidabilità e standardizzazione
Un buon studio utilizzerà strumenti comportamentali standardizzati per valutare le capacità dei partecipanti prima e dopo il trattamento.Nel mondo di lingua inglese ci sono valutazioni standardizzate consolidate di lingua e di alfabetizzazione che sono affidabili, sensibili e valida, e la selezione delle valutazioni comportamentali era un aspetto della metodologia che è stata generalmente soddisfacente negli studi recensiti qui.
Misure di Neuroimaging, tuttavia, hanno caratteristiche molto diverse. A differenza dei test cognitivi standardizzati, per la maggior parte delle misure cerebrali non sappiamo ciò che è normale e anormale ad una determinata età. Inoltre, è solo di recente che molta attenzione è stata rivolta alla affidabilità dei dati di imaging cerebrale, cioè la misura in cui i risultati sarebbero replicare su ripetizione del test (Bennett & Miller, 2010 ; . Dichter et al, 2012 ). E ‘facile cadere nella trappola di credere che, poiché il cervello è un organo fisico, le misure da esso sarà coerente a meno che qualche formazione specifica ha avuto luogo. Tuttavia, le misure funzionali sono destinati a variare da una volta all’altra, e l’affidabilità test-retest possono variare notevolmente da regione a regione ( Caceres, Hall, Zelaya, Williams, e Mehta, 2009 ). Il metodo di analisi può anche influenzare l’affidabilità. Una recente preoccupazione è stata sollevata in merito a misure di connettività funzionale, che possono essere sostanzialmente influenzati dal movimento della testa ( Potenza, Barnes, Snyder, Schlaggar, e Petersen, 2012 ), qualcosa che può diminuire con l’esperienza nello scanner, e può variare in tra clinici e controllo gruppi ( Eloyan et al. 2012 ). Anche con misure strutturali di risonanza magnetica, piccoli cambiamenti nella orientamento dell’immagine e il campo magnetico instabilità possono influenzare le misurazioni ( Morey et al., 2010 ).
Gli altri metodi presenti in tabella 1 , EEG e MEG, coinvolgono l’indicizzazione momento per momento l’attività neuronale. Anche qui c’è stata poca attenzione alla misurazione problemi che sono date per scontate nella valutazione psicologica. Per fare un esempio, la negatività mancata corrispondenza (MMN), un indice elettrofisiologico di change detection, è stato utilizzato per indice di discriminazione uditiva nei bambini con linguaggio e problemi di alfabetizzazione ( Bishop, 2007a ). Anche se è stato raccomandato come uno strumento diagnostico clinico ( Näätänen 2003 ), la sua affidabilità e la validità sono troppo bassi per questo scopo, anche negli adulti compatibili dato una lunga serie di prove (ad es Bishop & Hardiman, 2010 ). I dati provenienti da MMN possono essere utili in più paragoni, ma si ha la necessità di essere prudenti nell’interpretazione cambiamenti nella MMN, che può essere semplicemente sorgere a causa di dati rumorosi.
Le misure di outcome: (c) valutazione dei Ciechi
Una misura della qualità di studi randomizzati controllati è accecante, cioè le valutazioni assicurando che sono condotte da persone che sono a conoscenza del gruppo di trattamento che i partecipanti provenivano da, per minimizzare i bias ( Schulz & Grimes, 2002 ). Questo può essere difficile da organizzare nella pratica, e viene raramente fatto salvo in contesti medici. Nessuno degli studi recensito qui menzionato valutazione cieco, coerente con una ipotesi generale dagli psicologi che gli strumenti standardizzati utilizzano protocolli oggettivi, che dovrebbero evitare risultati distorti. Inoltre, l’analisi dei dati fMRI è largamente automatizzato. Tuttavia, la letteratura studi randomizzati controllati suggerisce che psicologi e neuroscienziati dovrebbero essere meno ottimisti su questo problema, in quanto vi è evidenza di un potenziale rischio di bias per qualsiasi misura, sia comportamentale o neuroscientifica, che comporta un certo grado di giudizio soggettivo (Ioannidis, 2011 ). In generale, gli studi clinici che utilizzano accecante ottenere effetti di trattamento più piccole rispetto a quelle che non lo fanno, anche quando le misure riguardano poco giudizio soggettivo (Day & Altman, 2000 ). Inoltre, esistono ampi spazi per polarizzare risultati se viene utilizzato il giudizio del ricercatore per determinare, ad esempio, che le regioni del cervello per indagare, o che soglie da utilizzare, dopo aver ispezionato dati per i gruppi di trattamento e di controllo.
Comunicazione dei risultati
Simmons, Nelson, e Simonsohn (2011) hanno sollevato una seria preoccupazione per la mancanza di replicabilità in studi psicologici, coniando ‘false psicologia positiva’ il termine per descrivere la ricerca che trova effetti significativi per posta hoc selezione delle variabili da analizzare da una vasta gamma di possibilità . Carp (2012) ha osservato che fMRI è particolarmente sensibile a questo pregiudizio a causa della flessibilità nei metodi di analisi dati che consente in genere.Un motivo per cui la letteratura studi clinici è necessario specificare in anticipo misure di esito primarie (vedi sopra) è quello di evitare risultati fuorvianti che potrebbero derivare dragaggio dei dati. Inoltre, è importante segnalare tutti i dati pertinenti (se necessario, come materiale integratore), e una dimensione di effetto e intervalli di confidenza deve essere somministrato.
Molti studi riportano solo i risultati positivi, senza menzionare altre variabili e le analisi che sono stati utilizzati. Questo può essere un problema particolare per gli articoli che appaiono su riviste con molto rigorosi limiti di parola. Ad esempio, Temple et al. (2003) ha dato mezzi e SD s per misure comportamentali fondamentali, ma altre variabili, non citate in precedenza, sono stati inclusi in un’analisi di correlazione, ed è impossibile giudicare quante variabili sono stati testati tutto. Per il compito svolto nello scanner, sono stati segnalati significare risposte corrette per i due gruppi, ma le deviazioni standard non sono stati dati e dati di tempo di reazione erano mancanti. Non sono stati riportati sui cambiamenti fMRI nel gruppo di sviluppo tipico dalla prima alla seconda scansione, anche se questo sarebbe stato utile nel dare un’indicazione di affidabilità di tali misure.
Analisi dei dati: (a) Analisi degli effetti dell’intervento
L’effetto dell’intervento dovrebbe essere valutata con metodi che mettono a confronto in modo esplicito gruppi di controllo e di intervento. Dimostrazione di una significativa interazione tra l’esecuzione delle prove (postintervention pre-vs) e di gruppo (sperimentale vs Control) può essere usato per mostrare un effetto del trattamento se i gruppi sono ben abbinati, prima dell’intervento. Analisi della covarianza, confrontando i punteggi post-test per due gruppi, mentre covarying colonne sonore pretest è preferibile, in quanto regola per il livello iniziale di prestazioni, potenza ottimizzazione per trovare una differenza tra i gruppi. Purtroppo, molti studi adottano né l’approccio. In una revisione degli studi di neuroscienze, Nieuwenhuis, Forstmann, e Wagenmakers (2011) hanno notato un errore diffuso effettuare le analisi del caso cercando in effetti differenziali di una manipolazione sperimentale in due gruppi. Il loro punto generale era che i ricercatori spesso si concentrano sulle differenze nei livelli di significatività (ad esempio gruppo A migliora in modo significativo di volta in volta 1 2, mentre il gruppo B non lo fa), quando invece dovrebbero essere considerando la significatività delle differenze (ad esempio è il cambiamento di tempo 1 al tempo 2 affidabile maggiore nel gruppo A rispetto al gruppo B).
Chiaramente, gli studi non possono soddisfare questo criterio metodologico se non hanno un gruppo di controllo adeguato, come nel caso di cinque dei sei studi. Come notato sopra, le misure comportamentali possono cambiare notevolmente da una prima-seconda prova, anche se non si verifica alcun intervento, e quindi non possono essere interpretati come mostra un effetto di intervento. Né è questa difficoltà risolto dimostrando che un gruppo trattato cambia e un gruppo di confronto non. E ‘particolarmente fuorviante se i ricercatori confrontano il significato dei punteggi di cambiamento in due gruppi quando i gruppi si differenziano per dimensioni, come è stato fatto da Hayes et al. (2003) , in quanto la stessa quantità di cambiamento sarà più probabile che sia statisticamente significativo in ampio campione di un piccolo campione.
Quali dei risultati di imaging cerebrale? Il modo in cui i dati di imaging sono presentati aggrava la tendenza a overinterpret differenze all’interno o tra gruppi. Tipicamente, i risultati di fMRI vengono visualizzati su un cervello schematica, con “macchie” indicano regioni in cui un gruppo di individui mostra una significativa attivazione in una condizione relativa ad un altro. La posizione e le dimensioni delle macchie dipendono da decisioni riguardanti soglia, che può fare una piccola differenza tra i gruppi sembrare un effetto tutto-o-niente. Inoltre, questo tipo di rappresentazione non descrive la variazione all’interno del gruppo. E ‘facile essere indotto a pensare che tutti i partecipanti mostrano un livello simile di attivazione, e che l’immagine complessiva è rappresentativo di individui nel gruppo. Questo non è necessariamente vero. Vi è una serie di possibili spiegazioni per un fallimento di un gruppo per mostrare l’attivazione in fMRI in una determinata regione del cervello. Può essere che il cervello di questi bambini sono insensibili alla dimensione compito critico. In alternativa, ci possono essere forti livelli di attivazione, ma con elevata variazione all’interno del gruppo, sia a livello o in posizione di attivazione.Queste possibilità non è possibile distinguere se si basa esclusivamente su un’immagine di aree significative di attivazione quando si confrontano i due gruppi. E ancora, il problema è aggravato se le dimensioni dei gruppi non sono uguali.
La natura ingannevole di dati di imaging è illustrata dalla Figura 3 , da Temple et al. (2003) . Anche se non sono un gruppo clinico non trattati, hanno fatto avere i dati su un gruppo di confronto con sviluppo tipico, e quindi potenzialmente potrebbero considerare se le risposte del cervello dei bambini dislessici normalizzati dopo l’intervento. Si è sostenuto che lo hanno fatto perché dopo l’intervento i bambini dislessici hanno mostrato una maggiore attivazione nelle regioni del cervello che in precedenza erano stati poco attiva, e che sono stati attivati nei bambini con sviluppo tipico fin dall’inizio. Queste conclusioni, tuttavia, sono basate su un’analisi discutibile. In effetti, i ricercatori stavano sostenendo un effetto di interazione, cioè una differenza tra i gruppi alla prima scansione che ha ridotto al secondo (posttraining) scansione, ma questo non è stato testato statisticamente testando per una interazione con il gruppo. Invece, è stato sostenuto che i cambiamenti osservati nel cervello dislessico li rendono più simili di solito leggere figli sulla base delle mappe cerebrali (vedi figura 1 ), che non raffigurano la variazione all’interno dei gruppi. Inoltre, l’analisi si è concentrata sul cambiamento di attivazione dal pretraining a posttraining all’interno del gruppo dislessico, dopo la media variazione attivazione del gruppo tipicamente lettura era stato sottratto dai attivazioni dislessici. La giustificazione di questo approccio è che ci permette di vedere i cambiamenti in attivazione che erano specifiche per il gruppo dislessico, ma questo non è valido. Ciò che serve è un confronto statistico che tenga conto variabilità all’interno di ogni gruppo. Siamo in grado di farsi un’idea di variazione all’interno del gruppo dalla dispersione riportato da Temple et al. (2003) che mostra la distribuzione di una misura della variazione di sinistra attivazione temporo-parietale nel gruppo dislessico, ed è evidente che questo è sostanziale, con due individui che mostra grandi diminuisce, e molti altri che non presenta cambiamento (vedi Figura 4).
Problemi simili sorgono nella comunicazione dei dati elettrofisiologici, dove è comune a riferire i risultati come grandi forme d’onda media. Non è possibile stabilire se due forme d’onda sono attendibilmente diverso senza informazioni sulla variabilità all’interno di ciascun gruppo. Questa era una limitazione dello studio da Popescu et al. (2009) , che ha mostrato grandi forme d’onda e risultati dei test statistici medi, ma non ha dato i mezzi, DS o dimensioni di effetto per le misure di ERP.
Analisi dei dati: (b) Correzione per confronti multipli
Bishop (2007a) ha osservato che in studi elettrofisiologici investigatori hanno molti possibili modi di guardare i dati, esaminando diverse cime, diversi metodi di identificazione picchi, diversi elettrodi, diverse finestre temporali, e così via. Dato un tale vasta gamma di opzioni, se si guardano i dati impostati in modi abbastanza, troverete un confronto che è significativa al livello .05: il problema è che i livelli di significatività hanno senso solo se l’analisi è stato specificato in anticipo , prima che i dati sono stati ispezionati. Nel campo della risonanza magnetica strutturale e funzionale, questo problema è ingrandita, con i dati disponibili da migliaia di voxel. Il campo è evoluto procedure per la correzione per confronti multipli, ma c’è dibattito sui dettagli di come questo dovrebbe essere fatto, e la variazione nella metodologia impiegata ( Bor, 2012 ).
Le correlazioni sono spesso utilizzati per supportare l’analisi dei principali effetti in studi di intervento, e di identificare le caratteristiche di coloro che rispondono all’intervento. Essi sono, tuttavia, suscettibili di risultati spuri se un gran numero di confronti sono condotte in modo non vincolato. Temple et al.(2003) riportarono alcune correlazioni significative tra le misure comportamentali e le regioni cerebrali selezionate di interesse. Tuttavia, dato il gran numero di regioni del cervello considerate e la gamma di misure comportamentali (che comprendono le misure adottate dal pacchetto di formazione, e una misura di elaborazione fonologica che non è stata descritta nella sezione Metodi), le correlazioni spurie sono probabili. E non è indicato quante correlazioni sono state calcolate, ma è chiaro che i risultati non sarebbero sopravvissuti correzione per test multipli: la correlazione data più importanza, tra il miglioramento linguaggio e l’aumento sinistra attivazione temporo-parietale, è stata significativa a livello .05 solo su test ad una coda. Si scende vicino allo zero se prendiamo le due valori anomali che hanno mostrato una diminuzione nell’attivazione accoppiato con una mancanza di miglioramento lingua (vedere Figura 4 ).
‘Doppia dipping’ è una procedura dubbia che viene spesso utilizzato con lo scopo di ameliorating problemi di confronti multipli. Si riferisce ad una analisi a due stadi in cui un insieme di dati viene ispezionato prima per identificare un sottoinsieme di interesse (ad esempio, una serie di voxel, un elettrodo specifico, una regione tempo), e poi l’analisi statistica si limita ad essa sottoinsieme di dati (Kriegeskorte, Simmons, Bellgowan, e Baker, 2009 ). Questo rischia di produrre risultati positivi spuri meno che i risultati che vengono analizzate sono indipendenti dal criterio di selezione. Questo perché le variabili dipendenti non sono misure puri di un effetto di interesse: contengono anche errori casuali. La nozione di misura di una componente ‘punteggio vero’ e una componente ‘errore’ è ben consolidata in psicometria ( Signore & Novick, 1968 ), ma ha un’applicazione molto più ampia. Supponiamo che io sono gruppi A e B, per i quali vi sono dati fMRI su due condizioni che differenziale attivano una determinata regione del cervello. Se seleziono per l’analisi la regione del cervello che dà l’attivazione massima per il gruppo A, e quindi confrontare A e B su questa regione, il rischio è che il gruppo B mostrerà meno l’attivazione di A perché il punteggio massimo di A incorpora errore casuale, così come punteggio vero.
Questo può essere più facile da comprendere immaginando una situazione in cui il punteggio è determinato solo per caso, come quando due persone raccogliere tre carte da un pacchetto a caso.Ripetiamo questo con 10 diversi mazzi di carte (analoghe alle regioni del cervello), e poi decidere di assegnare un premio alla persona che riceve le carte più alte punteggio con un determinato pacchetto.Ma c’è un inghippo. Selezioniamo il pacchetto che la persona A ha ottenuto il punteggio più alto.Chiaramente questo è ingiusto perché questo distorce il risultato a favore della persona A. Naturalmente, in contesti di neuroimaging, i dati non sono determinati solo per caso, ma il punto sollevato daKriegeskorte et al. (2009) è che ci sarà errore associato a qualsiasi misura, e ciò significa che questo tipo di bias si insinuerà in qualsiasi analisi dove c’è una mancanza di indipendenza tra il processo di selezione di una variabile e l’analisi di quella variabile.
Si consideri, per esempio, l’approccio adottato dalla Gaab et al. (2007) , che ha paragonato l’attivazione preformazione per i lettori dislessici e tipici identificando le regioni che hanno mostrato più di attivazione rapida di transizioni lenti in quest’ultimo gruppo. Essi hanno scoperto che il gruppo dislessico ha mostrato un effetto minore frequenza di transizione per queste regioni. Tuttavia, questo è direttamente analogo alla carte da gioco esempio e il risultato è fuorviante perché non tiene conto distorsione introdotta da errore di misura.
Panoramica di studi di impatto neurobiologico di intervento
La sintesi delle caratteristiche metodologiche in tabella 1 evidenzia forti analogie tra gli studi in termini di forza e di debolezza. Gli studi in questo settore utilizzano misure psicometriche forti per selezionare e valutare le competenze linguistiche nei loro partecipanti. Gli interventi sono per lo più chiaramente descritti. Ma ci sono difetti metodologici coerenti.
- I ricercatori intraprendono studi di impatto neurobiologica degli interventi senza prima controllare l’efficacia dell’intervento è. Senza dati provenienti da studi randomizzati controllati che dimostrino un effetto significativo intervento, mi sembra uno spreco di fondi di ricerca per fare studi costosi e difficili sull’impatto neurobiologico.
- Le dimensioni dei campioni sono solitamente di piccole dimensioni, e alcuni studi sono stati gravemente sottodimensionato. Ciò è comprensibile: può essere difficile reclutare bambini per gli studi che coinvolgono formazione intensiva e procedure elettrofisiologiche e di neuroimaging. Tuttavia, ciò significa che possiamo concludere molto poco se i dati non mostrano alcun effetto dell’intervento perché solo effetti grandi sarebbero rilevabili. Le dimensioni dei campioni devono essere determinati da una considerazione delle dimensioni dell’effetto associati al trattamento in studi precedenti. Se assumiamo una tipica dimensione effetto del trattamento di circa 0,5, poi per il potere l’80% in test ad una coda a .05 livello avremmo bisogno di un totale di 102 partecipanti divisi in gruppi di trattamento e di controllo (Faul, Erdfelder, Lang, e Buchner , 2007 ). Può essere che l’unico modo per raggiungere un numero sufficiente sarà quello di organizzare studi multicentrici.
- Un’altra caratteristica notevole di questi studi è l’incapacità di comprendere un gruppo di controllo che è equivalente al gruppo di intervento. Sembra che ci sia una mancanza di consapevolezza dei potenziali confonde e diffuso il presupposto che tutte le modifiche viste dal pretest a posttest possono quindi essere attribuito all’intervento.
- Il problema identificato da Henson (2005) di analisi statistica inappropriati pervade questo campo. Tipicamente, i ricercatori avrebbero concludere che avevano dimostrato un effetto intervento perché hanno trovato una differenza statisticamente significativa in un gruppo addestrato e non in un gruppo non addestrato. Ci sembrava di essere poco riconoscimento del fatto che la dimensione del campione, così come la dimensione dell’effetto determinerà la significatività statistica, e talvolta questo approccio analitico è stato adottato anche con i gruppi diseguali dimensioni.
- Dragaggio dei dati senza alcun vincolo da un predizioni priori era comune. Vi è crescente riconoscimento che questo è un problema particolare in studi di neuroimaging (ad es Ioannidis, 2011 ). Il problema correlato di utilizzare un primo esame dei dati per decidere quali variabili da valutare, o ‘double-dipping’ ( Kriegeskorte et al., 2009 ), è stato anche in prova.
Sembra che ci sia poca consapevolezza della portata di questi problemi. Si consideri il Tempio et al.(2003) studio tabella 1 . Questo è stato pubblicato in una rivista superiore e al momento della scrittura ha avuto 284 citazioni in Web of Science. Ho preso un campione casuale di 50 di questi e ha scoperto che tutti, ma uno di loro ripetuto conclusione degli autori, vale a dire: FastForword è efficace, aumenta l’attivazione di specifiche regioni del cervello dei bambini dislessici, il cervello dei bambini dislessici diventano più simili a quelle dei lettori tipici e questo cambiamento cervello è correlato con il miglioramento della lingua. Eppure valutazione critica di questo studio, tenendo conto delle sue carenze metodologiche suggerisce che nessuna di queste conclusioni è supportato.
Molti dei problemi metodologici evidenziati qui incidono studi di intervento di tutti i tipi e non sono specifici per studi di neuroimaging. Tuttavia, essi sembrano essere particolarmente comune in studi di intervento che usano metodi di neuroimaging, e vale la pena speculare sul motivo per cui questo è così.Nell’introduzione ho suggerito che gli scienziati, come il pubblico in generale, possono essere affascinati dalla ricca di informazioni e immagini interessanti che neuroimaging rese, nella misura in cui si dimentica l’importanza di fare domande su questioni come l’affidabilità e la variazione all’interno del gruppo. Un altro motivo potrebbe essere una mancata corrispondenza di cultura scientifica: molto semplicemente, quelli che utilizzano metodi di neuroimaging potrebbero non essere a conoscenza della grande letteratura sulla progettazione e analisi di studi clinici. Metodologia studi clinici si è sviluppata gradualmente, e ci sono voluti molti anni per riconoscere i pregiudizi che possono insinuarsi in studi di intervento e di falsare le conclusioni ( Evans et al., 2011 ). Inoltre, gli studi di neuroimaging recensiti qui è afflitta da problemi analitici particolari che hanno ricevuto solo attenzione negli ultimi anni, e che riflettono i problemi nel rispondere in modo adeguato alla sovrabbondanza di dati che questi metodi generate ( Poline & Poldrack 2012 ).
Come potrebbero studi di neuroimaging influenzare intervento in futuro?
E ‘presto per gli studi del cervello a base di intervento. Potenzialmente, gli studi fMRI ci può mostrare quali regioni del cervello sono coinvolte nel cambiamento comportamentale. Possono anche indicare se un intervento efficace rende il cervello dei bambini trattati più come quelle di coetanei a sviluppo tipico, o se usano differenti regioni del cervello in modo compensativo. Una dimostrazione che le differenze neurobiologiche tra un gruppo compromessa e in genere in via di sviluppo vengono ridotti o eliminati da un trattamento efficace fornirebbe la prova potente che i circuiti cerebrali coinvolti sono implicati nella eziologia della malattia, piuttosto che solo risultati casuali. Così, le informazioni neurobiologico può integrare prove comportamentali nel migliorare la nostra comprensione della natura di fondo di effetti di formazione ( Henson, 2005 ).
La speranza è spesso espressa attraverso la comprensione che i circuiti cerebrali alla base del disturbo, potremmo essere in grado di elaborare meglio comportamentali interventi, ma questa è una sfida molto più grande. Un punto di vista semplice-mente è che se sappiamo che cosa funziona una regione del cervello giova, allora dovremmo essere in grado di addestrarlo. Ad esempio, il programma Dore ( Dore, 2006 ) si basa sulla premessa che molti disturbi dello sviluppo, tra cui la lingua e la lettura impairment, sono causati da problemi nel cervelletto. Funzioni di coordinamento occhio-mano e di bilanciamento sono noti per essere mediata dal cervelletto così l’idea è che i problemi con la lettura e il linguaggio possono essere trattati facendo esercizi fisici che coinvolgono l’equilibrio e la coordinazione. Questo è un approccio radicalmente diverso alla terapia del linguaggio convenzionale o la lettura di recupero, dove il terapeuta lavora direttamente sulla lingua o di alfabetizzazione abilità del bambino. Sarebbe interessante se i problemi linguistici potrebbero essere migliorati senza lavorare sul linguaggio, o la lettura di problemi potrebbero essere aiutati, senza alcuna pratica di lettura, ma ad oggi non vi è alcuna prova scientifica solida per l’efficacia di tale approccio ( Bishop, 2007b ). Non possiamo escludere la possibilità che la conoscenza di quali regioni del cervello sono influenzati dalla formazione potrebbe suggerire nuovi trattamenti efficaci, ma questo è altamente speculativo.
Conoscenza delle funzioni cerebrali può tuttavia entrare in proprio se integrato con approcci di intervento che mirano direttamente ad alterare la funzione del cervello. Io descriverò brevemente tre di questi approcci: smart drugs, stimolazione cerebrale e neurofeedback.
Smart drugs
Il metilfenidato e farmaci simili sono stati utilizzati per molti anni per il trattamento da deficit di attenzione e iperattività (ADHD), nonostante dubbi circa l’utilizzo di farmaci a lungo termine con i bambini ( Sahakian & Morein-Zamir, 2007 ). Trials randomizzati controllati mostrano metilfenidato ad essere più efficace di interventi comportamentali per il controllo dei sintomi ( Jensen et al., 2001 ).Informazioni da fMRI, ERP o dei relativi metodi possono aiutare a specificare i percorsi particolari che sono implicati in agenti farmacologici efficaci o addirittura potrebbero favorire la scoperta di nuovi trattamenti farmacologici, attraverso la conoscenza delle caratteristiche dei sistemi di neurotrasmettitori cerebrali specifiche che cambiano con un intervento efficace. Ad esempio, un confronto tra bambini con ADHD e fuori il farmaco ha dimostrato che farmaci stimolanti è stato associato con ridotta attività nella corteccia cingolata anteriore ventrale, mentre facendo un compito Stroop (una misura di inibizione cognitiva). Ciò è stato interpretato come indicazione soppressione di default-mode attività, un correlato neurale della mente errante ( Peterson et al., 2009 ). Il pattern di attivazione sul farmaco divenne più simile a quella di un gruppo di confronto perfetta. Questo studio evitato molti dei problemi inerenti pre-versus confronti posttreatment perché l’effetto farmaco è transitorio, rendendo possibile confrontare i bambini e disattivare farmaco in un design controbilanciato.
I risultati di brain imaging possono anche sfidare i preconcetti su come funzionano le droghe. In uno studio strutturale risonanza magnetica di adulti con disturbo bipolare, Lyoo et al. (2010) hanno trovato che il trattamento con litio è stato associato ad aumento di volume della materia grigia, mentre il trattamento con acido valproico non era, anche se entrambi i trattamenti sono ugualmente efficaci nella riduzione dei sintomi. Questo ha contestato l’idea che i due farmaci hanno meccanismi d’azione simile nel cervello, anche se le conclusioni fossero provvisorio a causa della mancanza di comparabilità tra i gruppi in termini di dimensioni del campione e durata del trattamento.
In futuro, potremmo iniziare a vedere altri agenti farmacologici in uso per il trattamento di una vasta gamma di disturbi dello sviluppo neurologico, che si estende ai farmaci progettati per migliorare l’apprendimento. Prove sperimentali di cosiddetti “smart drugs” si sono concentrati sull’uso con gli adulti: sia per valutare i cambiamenti nella funzione cognitiva nei volontari, o per valutare l’uso terapeutico nei pazienti con deficit neurologici. Come documentato da Sahakian e Morein-Zamir (2011), vi è una crescente uso illecito di farmaci come il modafinil dagli adulti che vogliono aumentare la loro memoria, l’attenzione e la vigilanza. In linea di principio, se un farmaco può essere dimostrato di potenziare la memoria e l’apprendimento, può essere possibile utilizzare con i bambini con problemi di linguaggio, in particolare se il suo uso è sincronizzato con sessioni di intervento. C’è un precedente per questo approccio: studi condotti nel 1980 hanno scoperto che il piracetam farmaco potenziato l’apprendimento nei bambini dislessici ( Wilsher, 1987 ). Tuttavia, le preoccupazioni di sicurezza precluse essendo concesso in licenza.
Si tratta, ovviamente, occorre essere cauti in uso di agenti farmacologici per i disturbi infantili. La maggior parte dei farmaci che influenzano la funzione cognitiva hanno anche effetti su altri aspetti della fisiologia, ed è vitale che non compromettano la salute dei nostri figli in una ricerca di trattamenti per la loro difficoltà di apprendimento. Inoltre, un farmaco che può essere sicuro per l’uso da parte di adulti o modelli animali potrebbe avere effetti negativi sul bambino in via di sviluppo. E ‘un peccato che l’unico modo per scoprire effetti a lungo termine nei bambini è per tentativi ed errori.
Stimolazione transcranica a corrente continua (TDCS)
Entrambi gli studi umani e modelli animali confermano che l’applicazione di una corrente di ampiezza molto bassa (1-2 mA) tramite elettrodi sul cuoio capelluto stimola il cervello, modificando l’eccitabilità corticale ( Conosci, Ngo, Miller, e Fitzgerald, 2007 ). TDCS è di norma applicato per circa 20 minuti, ed i suoi effetti persistono per un massimo di un’ora. L’effetto della stimolazione dipenderà sia la posizione degli elettrodi e la direzione del flusso di corrente. Si pensa al lavoro, modificando la funzione della membrana neuronale ( Stagg & Nitsche 2011 ). Esso sembra essere sicuro ed è sempre più utilizzato con gli adulti per trattare la depressione così come deficit neurologici, soprattutto quelli che coinvolgono la funzione motoria e del linguaggio ( Utz, Dimova, Oppenlander, e Kerkhoff 2010 ). TDCS è a volte confusa in media con la terapia elettroconvulsivante o la stimolazione magnetica transcranica, che sono entrambi procedure più invasive. TDCS non comporta folgorazione e partecipanti sperimentali tipicamente segnalare poca o nessuna sensazione quando è applicata, al massimo, ci può essere una sensazione di formicolio all’inizio della sessione. Studi di imaging funzionale potrebbe essere importante nello sviluppo di TDCS efficaci per i disturbi dello sviluppo neurologico, fornendo informazioni su quali regioni del cervello sono più attive durante l’esecuzione compito di guidare la localizzazione degli elettrodi. Applicazioni terapeutiche comporterebbe l’applicazione di TDCS durante una sessione di allenamento in cui viene incoraggiata nuovo apprendimento. Tuttavia, nonostante la sua apparente sicurezza, al momento della scrittura, TDCS rimane non testato nei bambini.
Neurofeedback
Neurofeedback è una forma di biofeedback in cui una persona è addestrato a modificare le loro onde cerebrali dai feedback visivo e / o uditivo. Il metodo richiama sempre più l’attenzione come un intervento per ADHD, dove l’obiettivo è stato quello di modificare lo spettro di frequenza delle oscillazioni neurali spontanee. Sono stati sviluppati programmi informatici per analizzare lo spettro di frequenza di riposo EEG e utilizzare questo per controllare il feedback al partecipante in un formato di gioco simile.Studi preliminari sono stati contraddittori, ma vi è una certa prova incoraggiante che puo ‘aiutare i bambini imparano a controllare il loro stato attenzionale, e quindi essere utile per l’ADHD ( Gevensleben et al., 2009 ). La possibilità di estensione ad altri tipi di impairment apprendimento specifico non è stato esplorato, ma gli studi elettrofisiologici di condizioni come SLI e dislessia indicare anormale funzionamento di alcuni meccanismi oscillatori ( Bishop, Hardiman, e Barry, 2010 ; Hämäläinen, Rupp, Soltész, Szucs , e Goswami, 2012 , Kraus, 2012 ). Gli studi che utilizzano ERP o MEG per monitorare i cambiamenti di intervento potrebbero essere utilizzati in futuro per selezionare specifiche frequenze oscillatorie di indirizzare nella formazione biofeedback.
Conclusione
Pagina (2006) ha espresso preoccupazione per il modo in cui la psicologia cognitiva è sempre più ridotto ad un subbranch di neuroscienze, alimentata dalla ossessione dei media con gli studi che mostrano ‘… quando la gente fa X, una parte del loro cervello si attiva’. Egli ha sottolineato che gli studi di base di psicologia cognitiva sono sempre più estromessi da esperimenti di neuroimaging costosi, con i finanziatori della ricerca attratti da proposte che comprendono le immagini del cervello. Direi che un processo simile sta influenzando neuropsicologia dello sviluppo. L’impressione è che il campo sta cercando di correre prima di camminare. La nostra prima priorità dovrebbe essere quello di sviluppare in primo luogo interventi per i bambini con problemi di lingua e di altri disturbi dello sviluppo neurologico, e di produrre una buona prova della loro efficacia con studi randomizzati e controllati. In secondo luogo, abbiamo anche bisogno di fare un lavoro molto più metodologico al fine di garantire i nostri strumenti di neuroimaging sono affidabili, sensibile e standardizzato come le nostre misure comportamentali (Dichter et al., 2012 ). In terzo luogo, abbiamo bisogno di sviluppare collaborazioni multicentrici di fare studi con adeguato potere statistico per rilevare gli effetti del trattamento. Solo allora saremo in una posizione forte per combinare neuroimaging con interventi per rispondere alle domande circa i meccanismi alla base di un intervento efficace.
Punti chiave
- È credenza popolare che gli studi di funzione del cervello porterà a una migliore intervento per i bambini con disturbi dello sviluppo neurologico.
- Limitazioni di neuroimaging dati (fMRI, EEG e MEG) sui bambini sono ampiamente sottovalutati.
- Neuroimagers bisogno di unire le loro competenze tecniche con approfondimenti metodologici dai campi di studi clinici e psicometria.
- Esiste la possibilità di neuroscienze di informare intervento attraverso l’applicazione di nuovi metodi che mirano direttamente ad alterare la funzione del cervello: Neurofarmacologia stimolazione cerebrale e neurofeedback.
- Ben progettato, grandi studi clinici di interventi comportamentali dovrebbero essere una priorità – senza questi, neuroimaging non sarà in grado di mantenere le sue promesse.
Ringraziamenti
Questa recensione è basata sulla Lecture Emanuel Miller Memorial 2012 presentato da DVB (ACAMH Emanuel Miller annuale Lecture and Conference: Speech, Language, Comunicazione e Bambino e dell’Adolescente Salute Mentale, marzo 2012, Londra). Mentre invitato per la pubblicazione dalla Redazione di JCPP, il manoscritto originale e le revisioni sono state oggetto di revisione inter pares completo. DVM è un Principal Wellcome Research Fellow, il Wellcome Trust hanno anche sostenuto la pubblicazione open access di questo articolo di rassegna.
Corrispondenza
Dorothy VM Bishop, Dipartimento di Psicologia Sperimentale dell’Università di Oxford, South Parks Road, Oxford OX1 3UD, UK; Email: dorothy.bishop @ psy.ox.ac.uk
Informazioni di supporto
Ulteriori informazioni di supporto è fornito con la versione online di questo articolo.
Video S1 Video di Emanuel Miller Memorial Lecture 2012
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