Este apéndice proporciona una introducción muy breve al EEG y a los ERPs (y necesariamente simplifica en exceso algunas cuestiones complejas). Está destinado a proporcionar suficientes antecedentes para que entiendas el panorama general de los procedimientos de análisis descritos en este libro, pero es solo un comienzo.
El EEG
Las neuronas en tu cerebro producen dos tipos principales de potenciales eléctricos (voltajes), llamados potenciales postsinápticos y potenciales de acción. Normalmente no podemos captar potenciales de acción del cuero cabelludo, pero los potenciales postsinápticos producidos por las neuronas individuales pueden propagarse a través del cerebro, el cráneo y el cuero cabelludo. Si colocamos electrodos en el cuero cabelludo, como se muestra en la Figura A1.1, podemos recoger los potenciales postsinápticos propagados. Estos voltajes propagados son lo que llamamos el electroencefalograma o EEG. Esto es una simplificación; si quieres conocer la historia completa, te recomiendo Jackson y Bolger (2014) o Buzsáki et al. (2012).
Los potenciales postsinápticos producidos por las neuronas individuales se suman y se propagan ampliamente antes de llegar al cuero cabelludo, por lo que cualquier electrodo dado está captando voltajes generados por miles o millones de neuronas en un amplio conjunto de regiones cerebrales. Como resultado, un voltaje recogido en un sitio de electrodo dado puede no representar actividad proveniente de la corteza directamente debajo del electrodo.
Figura A1.1. Grabación típica de EEG. (A) El sujeto se encuentra en el laboratorio, vistiendo una tapa de electrodo y mirando hacia el monitor de la computadora donde se presentarán los estímulos. (B) Cada electrodo es un pellet metálico que codifica en plástico. Un gel conductor se rocía en el soporte del electrodo para hacer un contacto eléctrico entre el pellet del electrodo y la piel. (C) Un periodo de 5 segundos de EEG. Cada forma de onda es la señal de uno de los 30 electrodos que se utilizaron en este experimento. El eje X es el tiempo (en segundos), y el eje Y es voltaje (en microvoltios, µV). Las líneas verticales coloreadas indican códigos de eventos, que son códigos numéricos que marcan el tiempo e identidad de los estímulos que se presentaron al sujeto. Las señales EEG se refieren a la mastoides derecha. HEOG (electrooculograma horizontal) es el potencial entre dos electrodos colocados justo lateral a los ojos, y VEOG (electrooculograma vertical) es el potencial entre electrodos colocados debajo y sobre el ojo derecho.
El EEG se puede registrar a partir de unos pocos electrodos o de hasta 256 electrodos, pero la mayoría de los estudios incluyen entre 16 y 64 electrodos. Como se muestra en la Figura A1.2, existe un sistema de nomenclatura de electrodos ampliamente utilizado (el Sistema Internacional 10/20) en el que a cada electrodo se le dan 1-2 letras para indicar la región general de la cabeza y un número para indicar la posición izquierda-derecha (o una “z” para la línea media). Por ejemplo, el electrodo P1 está sobre la corteza parietal, ligeramente a la derecha de la línea media, y el electrodo FCz está en la línea media, entre las regiones frontal y central.
Figura A1.2. (A) El sistema Internacional 10-20. En este sistema, cada electrodo se nombra con 1-2 letras que indican la región general del cuero cabelludo y un número que indica la ubicación izquierda-derecha. Los números son impares para el hemisferio izquierdo, incluso para el hemisferio derecho, y se hacen más grandes a medida que nos alejamos de la línea media (que se etiqueta con una “z” para indicar “cero”). Por ejemplo, Fp2 está sobre el polo frontal, justo a la derecha de la línea media, y Cz está sobre el surco central en la línea media. (B) Sitios de electrodos comunes adicionales. Los electrodos a menudo se colocan sobre la izquierda y la derecha de los procesos mastoideos (las protuberancias óseas justo detrás de los lóbulos de las orejas) como electrodos de referencia. El electrooculograma horizontal (HEOG) a menudo se registra a partir de electrodos laterales a los ojos izquierdo y derecho para detectar movimientos oculares horizontales. El electrooculograma vertical (VEOG) a menudo se registra a partir de un electrodo justo debajo del ojo izquierdo o derecho (referenciado al electrodo Fp1 o Fp2 correspondiente sobre el ojo) para detectar parpadeos y movimientos oculares verticales.
El electrodo de referencia
Un voltaje es el potencial de que las cargas eléctricas se muevan de un lugar a otro (por ejemplo, de un terminal de una batería de automóvil a otro). Como resultado, el EEG es siempre un voltaje entre dos electrodos, a los que llamamos el electrodo activo y el electrodo de referencia. Por lo general, la mayoría o todos los electrodos activos comparten el mismo electrodo de referencia. Consideremos, por ejemplo, las formas de onda EEG en la Figura A1.1.C. Cada forma de onda tiene una etiqueta, que indica el electrodo activo para esa forma de onda, y todos estos canales excepto los dos inferiores utilizaron el mismo electrodo de referencia, el cual se ubicó en el proceso mastoideo (la protuberancia ósea detrás de la oreja, mostrada en la Figura A1.2.B). Esto significa que la forma de onda etiquetada F7 muestra el potencial eléctrico entre el sitio del electrodo F7 y el mastoideo. En teoría, nos gustaría una referencia que sea eléctricamente neutra y no impacte en la forma de onda observada. En la práctica, sin embargo, no hay sitio neutro, y la forma de onda para un canal dado se ve igualmente impactada por la actividad que surge de los electrodos activo y de referencia.
Las señales de electrooculograma horizontal y vertical en la parte inferior de la Figura A1.1.C (etiquetadas como HEOG y VEOG) utilizan diferentes electrodos de referencia. La señal HEOG utiliza Heog-derecha como electrodo activo (ver Figura A1.2.B) y el electrodo HEOG-izquierda de imagen especular como referencia. La señal VEOG utiliza el electrodo VEOG inferior como activo y el electrodo FP2 como referencia. Estas configuraciones bipolares facilitan la detección de movimientos oculares y parpadeos, que son grandes artefactos que se propagan por el cuero cabelludo.
Elegir el mejor electrodo de referencia puede ser un desafío. Afortunadamente, puede volver a hacer referencia a sus datos fuera de línea a cualquier electrodo (o combinación de electrodos) que estuviera en la grabación original.
Rechazo y corrección de artefactos
Algunas porciones del EEG están contaminadas por artefactos muy grandes que surgen de fuentes como parpadeos oculares, movimientos oculares y actividad muscular. En algunos estudios, estas épocas están excluidas de todos los análisis, lo que se denomina rechazo de artefactos. En otros estudios, se utiliza un procedimiento matemático para estimar la contribución de los artefactos y eliminarlos de las épocas, lo que se denomina corrección de artefactos. Muchos estudios utilizan la corrección para algunos artefactos y el rechazo para otros.
Promedio de señal y potenciales relacionados con eventos
El EEG es una señal increíblemente compleja que incluye la actividad generada en toda la corteza a partir de cientos o incluso miles de procesos, todos los cuales se suman en nuestros electrodos del cuero cabelludo. Como resultado, no se puede obtener mucha información sobre procesos neurocognitivos específicos al observar el EEG crudo. La señal cruda de EEG puede indicarle si alguien está dormido, despierto pero desconectado, o muy alerta y atento, y a veces puede ver evidencia de patología (por ejemplo, picos epilépticos). Se deben aplicar métodos de procesamiento de señales a los datos EEG para aislar procesos específicos. Quizás el más simple de estos métodos es el promedio de señal, que utilizamos para extraer ERPs del EEG.
El promedio de la señal se ilustra en la Figura A1.3. El objetivo del promedio de la señal es aislar los potenciales eléctricos (voltajes) que están relacionados coneventos específicos (es decir, los potenciales relacionados con eventos). El promedio de señal logra esto asumiendo que un evento como un estímulo produce una forma de onda similar en cada prueba, y se agrega ruido aleatorio a esta forma de onda para producir el EEG que grabamos. Si promediamos juntos el EEG registrado después de muchos eventos, entonces el ruido “promediará” y la señal se mantendrá en la media. La Figura A1.3.A ilustra el EEG de un solo electrodo. Siempre que ocurre un evento como un estímulo o respuesta, se inserta un código de evento en el archivo de datos del EEG para marcar la hora del evento. En este ejemplo, los eventos son estímulos (por ejemplo, formas destelleadas en un monitor de computadora).
Figura A1.3. El proceso de promediación de señales. El EEG se registra como una señal continua (A) mientras se presentan estímulos. Un código de evento marca el inicio de cada estímulo. Se extrae una época de datos de EEG para cada estímulo (B), comenzando ligeramente antes del inicio del estímulo (por ejemplo, 100 ms) y extendiéndose por un período fijo después del inicio del estímulo (por ejemplo, 600 ms). Las épocas de ensayo único se alinean y luego se promedian juntas para crear una forma de onda ERP promediada (C). Es decir, el valor promedio en el tiempo t es el voltaje promedio en el tiempo t en todas las N épocas. El eje X es el tiempo en milésimas de segundo (milisegundos, ms), y el eje Y es voltaje en millonésimas de voltio (microvoltios, µV). En un experimento típico, habría varios tipos diferentes de estímulos, y se crearía una forma de onda ERP promediada separada para cada tipo de estímulo. También tendríamos una forma de onda separada en cada sitio de electrodo.
Para cada evento, extraemos una época de datos de EEG que rodean ese evento. En este ejemplo, las épocas comienzan 100 ms antes del inicio del estímulo (dándonos un periodo basal del prestimulo de 100 ms) y se extienden hasta 600 ms después del inicio del estímulo. Como se muestra en la Figura A1.3.B, todas las épocas para un tipo de estímulo dado se alinean luego con respecto al tiempo cero. Se supone que el voltaje en un momento dado para un estímulo dado es el ERP consistente en ese momento más ruido aleatorio. Si simplemente promediamos todas las épocas juntos, el ruido se cancelará en gran medida, y la forma de onda ERP promediada consistirá principalmente en la respuesta ERP consistente (más algo de ruido residual porque siempre tenemos un número finito de ensayos). El número de ensayos requeridos para producir un promedio aceptable varía ampliamente entre los experimentos y depende de factores como qué tan grande es el ERP y cuánto ruido hay en el EEG. Tenga en cuenta que el rechazo y/o corrección de artefactos se aplican antes de promediar.
En la investigación ERP, utilizamos el término ruido para referirnos a cualquier variabilidad incontrolada en el EEG o en la forma de onda ERP promediada. Estamos asumiendo que el EEG consiste en una señal ERP consistente en cada ensayo más variabilidad aleatoria. Cualquier cosa que haga que el EEG se desvíe de la señal ERP consistente se considera ruido. Si repetimos un experimento varias veces para un participante determinado (asumiendo que no hay fatiga, no aprendizaje, etc.), cualquier diferencia en las formas de onda ERP promediadas entre repeticiones sería resultado de este ruido. Parte de este ruido proviene de dispositivos eléctricos en el entorno de grabación que son captados involuntariamente por los electrodos de grabación. Parte proviene de fuentes biológicas no neuronales, como parpadeos y contracciones musculares. Parte de ella proviene de la actividad cerebral que no está relacionada con los estímulos. Siendo todo lo demás igual, una forma de onda ERP promediada tendrá menos ruido residual si se promedian más pruebas juntas.
¿Qué queremos decir con “ruido”?
En la investigación ERP, utilizamos el término ruido para referirnos a cualquier variabilidad incontrolada en el EEG o en la forma de onda ERP promediada. Estamos asumiendo que el EEG consiste en una señal ERP consistente en cada ensayo más variabilidad aleatoria. Cualquier cosa que haga que el EEG se desvíe de la señal ERP consistente se considera ruido. Si repetimos un experimento varias veces para un participante determinado (asumiendo que no hay fatiga, no aprendizaje, etc.), cualquier diferencia en las formas de onda ERP promediadas entre repeticiones sería resultado de este ruido. Parte de este ruido proviene de dispositivos eléctricos en el entorno de grabación que son captados involuntariamente por los electrodos de grabación. Parte proviene de fuentes biológicas no neuronales, como parpadeos y contracciones musculares. Parte de ella proviene de la actividad cerebral que no está relacionada con los estímulos. Siendo todo lo demás igual, una forma de onda ERP promediada tendrá menos ruido residual si se promedian más pruebas juntas.
Picos y componentes ERP
La Figura A1.3.C muestra una forma de onda ERP promediada hipotética para un estímulo visual registrado en un sitio de electrodo occipital (sin ruido). El eje X es el tiempo, con inicio de estímulo en el tiempo cero. El eje Y es amplitud. El periodo pretimular es plano porque no debe haber actividad consistente relacionada con el estímulo previo al estímulo. La forma de onda comienza a desviarse de cero a aproximadamente 50-60 ms, que es cuando la información visual suele llegar a la corteza visual. No hay retraso entre los potenciales postsinápticos generados en el cerebro y las deflexiones de voltaje que vemos en una forma de onda ERP. Como resultado, la secuencia de voltajes a lo largo del tiempo en la forma de onda ERP corresponde a la secuencia de procesos sensoriales, cognitivos, afectivos y motores que siguen al inicio de un estímulo.
La forma de onda ERP consiste en un conjunto de ondas o picos positivos y negativos, que están relacionados de manera complicada con un conjunto de componentes subyacentes en el cerebro que reflejan procesos neurocognitivos específicos. No podemos ver directamente estos componentes, pero tratamos de sacar inferencias sobre ellos a partir de las formas de onda observadas del ERP del cuero cabelludo (ver Capítulo 2 en Luck, 2014, para una discusión detallada).
La mayoría de los componentes ERP se nombran con una P o una N para indicar si son positivos o negativos, seguidos de un número para indicar el tiempo. Por ejemplo, N1 es la primera onda negativa principal y P3 es la tercera onda positiva mayor. Si el número es grande (>10), en su lugar indica la latencia aproximada del pico en milisegundos (por ejemplo, N170 para una onda negativa que alcanza su punto máximo a 170 ms). En ocasiones, a un componente se le da un nombre que refleja las condiciones bajo las cuales se observa (por ejemplo, la negatividad relacionada con errores para una tensión negativa que está presente cuando el participante realiza una respuesta incorrecta). Tenga en cuenta que la relación entre un componente subyacente y los picos y ondas observados es compleja, y los nombres de los componentes a veces pueden ser engañosos. Por ejemplo, el P1 provocado por un estímulo visual no está completamente relacionado con el P1 provocado por un estímulo auditivo, pero el P3 es el mismo para los estímulos auditivos y visuales. Se proporciona una discusión detallada en los capítulos 2 y 3 de Luck (2014) y por Kappenman y Luck (2012).
Para analizar estadísticamente los datos ERP, los investigadores suelen comenzar obteniendo una puntuación de amplitud o latencia de la forma de onda promedio de ERP de cada participante en cada grupo o condición. Entonces estas puntuaciones se introducen en un análisis estadístico que es muy parecido al análisis de una variable conductual como el tiempo de respuesta. Por ejemplo, puede encontrar la latencia máxima (el punto de tiempo cuando el voltaje alcanza su valor máximo) para la onda P3 en la forma de onda ERP de cada participante y luego determinar si las latencias son significativamente posteriores en un grupo de pacientes que en un grupo de control usando una prueba t.
Referencias
Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., & Koch, C. (2012). El origen de los campos y corrientes extracelulares: EEG, EcoG, LFP y espigas. Nature Reseñas Neurociencia, 13, 407—420. https://doi.org/10.1038/nrn3241
Jackson, A. F., & Bolger, D. J. (2014). Las bases neurofisiológicas de la medición de EEG y EEG: Una revisión para el resto de nosotros. Psicofisiología, 51 (11), 1061—1071. https://doi.org/10.1111/psyp.12283
Kappenman, E. S., & Luck, S. J. (2012). Componentes ERP: Los altibajos de las grabaciones de ondas cerebrales. En S. J. Luck & E. S. Kappenman (Eds.), The Oxford Handbook of ERP Components (pp. 3—30). Prensa de la Universidad de Oxford.
