Zacielenie na frontoparietálnu sieť pomocou bifokálnej transkraniálnej stimulácie striedavým prúdom počas učenia motorickej sekvencie u zdravých starších dospelých 2. časť

2.3. Úloha motorického učenia

Účastníci vykonali dve rôzne verzie SFTT na základe úlohy SFTT použitej v predchádzajúcich štúdiách [3,47]. Boli požiadaní, aby vykonali 9-sekvenciu položiek svojou nedominantnou ľavou rukou. Na umožnenie väčšieho rozsahu zlepšenia bola použitá nedominantná ruka [46]. Boli ústne inštruovaní, aby nepretržite klepali na rovnakú sekvenciu tak rýchlo a čo najpresnejšie na štvortlačidlovej klávesnici (Current Designs, Philadelphia, PA, USA).

Výskumy ukazujú, že pamäť je jednou z dôležitých funkcií nášho mozgu. Umožňuje nám spomenúť si na minulé skúsenosti, získať nové vedomosti a zručnosti a robiť rozhodnutia. Niektoré výskumy zároveň ukazujú, že pozitívne myslenie a návyky správania môžu pomôcť zlepšiť našu pamäť.

Po prvé, cvičenie a zdravá strava majú obrovský vplyv na pamäť. Štúdie zistili, že správne cvičenie a vyvážená strava môžu pomôcť udržať si dobré zdravie a zlepšiť funkciu mozgu a pamäť. Preto je udržiavanie dobrého zdravia kľúčové pre zlepšenie pamäte.

Po druhé, duševné zdravie má tiež veľký vplyv na zlepšenie pamäti. Dobré spánkové návyky, pozitívne myšlienky a emócie a znižovanie stresu môžu pomôcť zlepšiť našu pamäť. Výskumy ukazujú, že emocionálne stabilní a pozitívni ľudia majú tendenciu mať lepšiu pamäť. Ľudia by zároveň mali prekonávať negatívne emócie ako nízke sebavedomie, úzkosť a depresiu, aby nenarúšali ich pamäťové procesy a výkonnosť.

Napokon, sústredenie a pozornosť môžu výrazne zlepšiť pamäť. Výskumy ukazujú, že náš mozog dokáže lepšie spracovať a zapamätať si veci, ktorým venujeme väčšiu pozornosť a sústredíme sa na ne. Zostať sústredený a sústrediť sa na učenie a pamäťové úlohy môže zlepšiť našu pamäť.

Stručne povedané, kombinácia dobrého zdravia, pozitívneho myslenia a návykov správania a pozornosti a sústredenia môže pomôcť zlepšiť našu pamäť. Pozitívny prístup a dobré behaviorálne návyky nám môžu pomôcť lepšie spracovať a posilniť naše mozgové funkcie, a tým zlepšiť našu pamäť. Je vidieť, že si musíme zlepšiť pamäť. Cistanche deserticola môže výrazne zlepšiť pamäť, pretože Cistanche deserticola dokáže regulovať aj rovnováhu neurotransmiterov, ako je zvýšenie hladín acetylcholínu a rastových faktorov. Tieto látky sú veľmi dôležité pre pamäť a učenie. Okrem toho môže mäso zlepšiť aj prietok krvi a podporovať prísun kyslíka, čo môže zabezpečiť, že mozog dostane dostatok živín a energie, čím sa zlepší mozgová vitalita a vytrvalosť.

Kliknite na vedieť spôsoby, ako zlepšiť funkciu mozgu

Sekvencie pozostávali zo 4 číslic od 2 do 5, ktoré zodpovedali štyrom prstom od ukazováka (2) po malíček (5) ľavej ruky. Akurzor pod zobrazenou sekvenciou sa pohyboval v reakcii na každé klepnutie prstom, aby identifikoval cieľovú číslicu bez ohľadu na to, či bolo tlačidlo stlačené správne. Na meranie základnej línie a tréningu sa použili rôzne sekvencie.

Všetky sekvencie boli zhodné v komplexnosti overenej Kolmogorovovým testom zložitosti [48]. Základné meranie pozostávalo z jedného 90-sekundového bloku a tréningové meranie pozostávalo zo siedmich 90-sekundových blokov s 90-sekundovými prestávkami po každom bloku, ktoré trvalo celkovo 20 minút. Úloha bola implementovaná v prezentačnom softvéri (Neurobehavioral Systems, Berkeley, CA, USA).

Účastníci hrali s nízkou a vysokou záťažou WM vo verzii SFTT. Verzia s nízkym zaťažením WM zobrazila sekvenciu na obrazovke a požiadala účastníkov, aby sekvenciu vykonali bez predchádzajúceho oboznámenia sa. Táto verzia sa označuje ako „nezapamätaná“ verzia. V prípade verzie s vysokým zaťažením WM si účastníci museli pred spustením úlohy zapamätať postupnosť.

Postupnosť dostali na papieri a boli požiadaní, aby sa postupnosť naučili naspamäť, bez toho, aby si ju precvičili na tlačidlovej klávesnici. Použitím rozptyľovacej úlohy, počas ktorej museli hláskovať náhodné slová v opačnom poradí, sa overilo dostatočné zapamätanie postupnosti. Presnejšie povedané, účastníci museli prepísať 3 slová za sebou a potom si sekvenciu nahlas pripomenúť. Po 3-krát správnych sa sekvencia považovala za dostatočne naučenú [49].

Počas zapamätanej verzie úlohy účastníci nevideli postupnosť. Na obrazovke sa zobrazila sekvencia 9 "X" s pohybujúcim sa kurzorom pod ním na identifikáciu cieľovej číslice. Účastníci vykonali obe verzie rozdelené na deň 1 a deň 2 v náhodnom poradí. Toto poradie verzií bolo po prechode obrátené, pozri obr. 1C.

2.4. Kognitívna úloha

Účastníci boli požiadaní, aby vykonali úlohu N-back, aby si overili, či táto stimulačná paradigma zlepšila výkon WM. Úloha bola implementovaná v Matlabe (The MathWorks Inc., Natick, Massachusetts, USA) a bola založená na jedinej úlohe N-back, ktorú použili Jaeggi a kolegovia [50]. Scenár bol upravený z Quent, AJ [51]. z hľadiska jazyka (francúzštiny a angličtiny), dĺžky a úrovne obtiažnosti.

Úloha pozostávala zo sekvencie vizuálnych podnetov, ktoré boli zobrazené na obrazovke počítača. Účastníci museli reagovať kliknutím na pravé tlačidlo „Control“ na klávesnici počítača, keď bol stimul rovnaký ako stimul prezentovaný o N pozícií dozadu. Účastníci by nemali reagovať, keď je prezentovaný iný stimul. Vizuálne podnety pozostávali z 10 náhodných tvarov, ôsmich 8-bodových tvarov (čísla 14, 15, 17, 18, 20, 22, 23 a 27) a dvoch 12-bodových tvarov (čísla 20 a 24) prevzaté od Vanderplasa a Garvina [52].

Stimuly boli prezentované na 500 msaach s 2500 ms intervalom medzi stimulmi. Od účastníkov sa vyžadovalo, aby reagovali v rámci okna odozvy, ktoré začína na začiatku stimulu až do konca interstimulačného intervalu (3000 ms). Úloha pozostávala z 1 až 3 zadných úrovní v tomto poradí. Úloha bola rozdelená na základnú líniu a tréningovú reláciu, pričom základná relácia pozostávala z 1 bloku na n-back úroveň (spolu 3 bloky) a tréningová relácia s 3 blokmi na každý úroveň (spolu 9 blokov).

Každý blok pozostával z 20 þ n pokusov so 6 cieľmi a 14 þ n necieľmi. Merali sa reakčné časy, zásahy, vynechania, falošné poplachy a správne odmietnutia. Na obr. 1 B je schematické znázornenie úlohy. Museli sme vylúčiť N ¼ 9 pred krížením súborov údajov o úlohe N-back kvôli chybe v zázname odozvy. Zvažovalo sa celkovo N ¼ 31 súborov údajov N-back.

2.5. Transkraniálna stimulácia striedavým prúdom

Multifokálny tACS bol aplikovaný na pravú FPN pomocou dvoch neuroConn DC plus stimulátorov na umožnenie bifokálnej stimulácie (neuroConnGmbH, Ilmenau, Nemecko). Účastníci dostali skutočnú (30 min) alebo falošnú (30 s) stimuláciu v náhodnom poradí, pred alebo po krížení [24,25,53]. Stimulačný protokol pozostával z nasledujúcich parametrov: in-phase (0° fázový lag), intenzita 2 mA (peak-to-peak) sa postupne zvyšovala/znižovala v intervale 8 s. Fázová stimulácia medzi dvoma stimulátormi bola zabezpečená opakovaným spúšťaním zo stimulátora A na stimulátor B po každom dokončenom cykle, aby sa signalizoval začiatok nového cyklu [54].

Stimulačná frekvencia bola upravená na osobnú vrcholovú frekvenciu theta, ktorá sa zaznamenávala počas záznamu EEG pri vykonávaní predbežného N-back testu 1 bloku na úroveň. Boli použité gumené koncentrické elektródy: priemer strednej elektródy: cca 20 mm, plocha: cca. 3 cm2 a priemer kruhovej elektródy: von 100 mm/in 70 mm, plocha: cca. 40 cm2.

Umiestnenie elektród bolo definované pomocou štandardného 64- kanála, EEG actiCAP so systémom 10/20 (Brain Products GmbH), zameraným na F4 zodpovedajúcu dorzolaterálnej prefrontálnej kôre (DLPFC) a P4 zodpovedajúcu zadnému parietálnemu kortexu (PPC). Pastou použitou na vodivosť s adekvátne nízkou impedanciou bol elektródový krém SAC2 (Spes Medical Srl, Genova, Taliansko). Táto pasta bola priľnavá, čo zaisťovalo stabilné umiestnenie elektród. Umiestnenie elektród a distribúcia elektrického poľa boli vizualizované pomocou štandardnej šablóny v SimNIBS (verzia 3.2) [55]. Skript na implementáciu bifokálnej stimulácie pomocou prstencových elektród bol upravený zo skriptu Matlab s otvoreným prístupom (© G. Saturnino, 2018).

Na simuláciu umiestnenia elektródy a distribúcie elektrického poľa sa použil model šablóny. Umiestnenie elektród a distribúciu elektrického poľa nájdete na obr. 2 A a B. Na konci poslednej stimulačnej relácie sme skúmali, či bola stimulácia dobre tolerovaná a či bol významný rozdiel v prežívaných pocitoch medzi skutočnými a falošnými stavmi. .

Okrem toho sme účastníkov požiadali, aby uviedli, či si mysleli, že dostali skutočnú alebo falošnú stimuláciu počas pred a po prelínaní. Stimulačné pocity boli opísané pomocou štruktúrovaného rozhovoru [56]. Skontrolovali sme nasledujúce pocity: svrbenie, bolesť, pálenie, kovová/železitá chuť v ústach, teplo, únava a iné. S možnosťou odpovedať: "žiadna", "mierna", "stredná" alebo "silná".

2.6. EEG

Všetky EEG záznamy sa robili v tienenej Faradayovej klietke. Použilo sa prispôsobené nastavenie elektród s 9 elektródami, čelná (Fp1, Fp2, F3, Fz, F4), parietálna (Cz, P3, Pz, P4), pozri obr. 2C. Použitie 64-kanálu ANT Čiapka Neuro EEG so softvérom eegotmmylab (ANT Neuro, Holandsko). EEG bolo zaznamenané počas vykonávania úlohy N-back. Pomocou markerov bol definovaný začiatok a koniec každej samostatnej úrovne N-back. Záznamy sa uskutočňovali počas 3 N-back blokov, čo malo za následok približne 3 minúty času záznamu.

Špičková frekvencia v thetarange (4e8 Hz) bola vypočítaná pomocou vlastného skriptu Matlab (TheMathWorks Inc., USA) upraveného zo skriptu používaného SalamancaGironom a kolegami [54] a prispôsobeného na analýzu frekvencie theta počas vykonávania úlohy N-back. Theta frekvencie fortACS boli personalizované podobne ako v predchádzajúcej práci [54,57]. Nemali sme však v úmysle porovnávať účinnosť tACS s personalizovanými frekvenciami s tACS so štandardnými (nepersonalizovanými) frekvenciami.

Cieľom tejto štúdie preto nie je demonštrovať priaznivé fyziologické účinky tACS s personalizovanými oproti tACS so štandardnými (nepersonalizovanými) frekvenciami. Cieľové elektródy F4 a P4, ktoré sú rovnaké ako miesta stimulácie, vykazujú malú odchýlku v zaznamenanej frekvencii theta. Priemerná theta frekvencia pre elektródu F4 bola 4,71 (rozsah 4,12e7,77) a pre elektródu P4 4,97 (rozsah 4,11e6,84).

2.7. Analýzy údajov

Normalita údajov bola vizuálne skontrolovaná pomocou histogramov a Q-Q grafov reziduálnych hodnôt a potvrdená overením zošikmenia v rozsahu od 1 do -1 [58]. P-hodnoty < 0,05 naznačujú štatistickú významnosť. Predspracovanie údajov o správaní SFTT sa uskutočnilo pomocou vlastného skriptu implementovaného v Matlabe. Hlavné výstupné opatrenia boli: správne sekvencie, celkové dokončené sekvencie a správne sekvencie/dokončené sekvencie. Predspracovanie jednotlivých N-back údajov sa uskutočnilo pomocou RStudio (verzia 1.4.1717, 2021) [59].

Jednotlivé údaje boli spojené do jedného hlavného súboru pomocou programu Microsoft Excel. Na analýzu sa údaje normalizovali odčítaním od základného bloku súvisiaceho so stimulačnými podmienkami. Normalizácia sa uskutočňovala s ohľadom na heterogénne úrovne výkonu, najmä typicky zistené u starších subjektov, aby sa zabezpečila lepšia porovnateľnosť medzi subjektmi.

Základné bloky boli porovnané v R pomocou párových t-testov. Rovnosť blokov základnej línie bola overená pomocou bayesovských štatistík výpočtom Bayesovho párového t-testu s použitím softvéru JASP (verzia 0.16.0.0). Všetky ostatné analýzy SFTT a N-back údajov boli vykonané v Rstudio (verzia 1.4.1717). Údaje sa analyzovali s použitím modelov lineárnych zmiešaných efektov, ktoré boli vybavené „najväčším“ balíkom. Výstupom bola tabuľka ANOVA typu III s p-hodnotami pre F-testy [60].

Veľkosť účinku sa určila pomocou parciálneho eta na druhú s balíkom "veľkosť účinku". Post-hoc analýza sa uskutočnila párovým porovnaním s použitím odhadovaných hraničných priemerov a Tukeyho korekcie. Analýza stimulačných vnemov thetACS a oslepujúcich reakcií sa analyzovala pomocou JASP (verzia 0.8.5.1) [61]. Odpovede na odhady skutočnej vs. simulovanej stimulácie sa analyzovali pomocou binomického testu. Stimulačné pocity sa analyzovali pomocou kontingenčných tabuliek s analýzou chí-kvadrát na kontrolu rozdielov medzi skutočnými a simulovanými stimulačnými podmienkami.

3. Výsledky

3.1. Úloha postupného klepania prstom

Tieto dva SFTT boli analyzované oddelene, pretože sa líšia veľkosťou zaťaženia WM (vysoké a nízke zaťaženie WM). Pred hlavnou analýzou bol porovnaný základný výkon medzi aktívnou a simulovanou stimuláciou a nebol významne odlišný pre obe zapamätané podmienky t(19) ¼ 0,72, p ¼ 0,48, d ¼ 0,16, a nezapamätaný stav t(19) ¼ 0, p ¼ 1, d ¼ 0. Na ďalšiu analýzu nulového výsledku a na potvrdenie rovnosti skupín aktívnych a falošných skupín sa porovnávali v oboch podmienkach pomocou Bayesovskej štatistiky. Analýza indikovaná pre zapamätaný stav BF01 ¼ 3,41, čo znamená, že je 3,4-krát pravdepodobnejšie, že východiskové výsledky sú rovnaké ako odlišné. Nezapamätaný stav indikoval BF01 ¼ 4,3, preto je 4,3-krát pravdepodobnejšie, že základné skupiny sú rovnaké.

V tejto štúdii je online vzdelávanie definované ako výrazné zlepšenie správania počas školenia. Významný vplyv stimulácie na učenie je definovaný zmenou dynamiky zlepšovania počas tréningu. Pri použití modelu lineárnych zmiešaných efektov analýza počtu správnych sekvencií zapamätanej verzie SFTT ukázala významný efekt pre bloky F(6, 247) ¼ 18,57, p < .0{{14} }1, hp2 ¼ 0,31 označuje veľkú veľkosť efektu, ako aj významný efekt pre stimuláciu F(1 247) ¼ 18,83, p < .001, hp2 ¼ 0,07 so strednou veľkosťou efektu, ale interakcia stimulácie noblokov F(6, 247) ¼ 0,77, p ¼ 0,59, hp2 ¼ 0,02.

Aby sme ďalej definovali vplyv stimulácie na učenie, určili sme rozdiel medzi podmienkami na konci tréningu, ktorý ukázal silný trend pre významný rozdielt(19) ¼ 2.07, p ¼ .{{ 12}}52, d ¼ 0,46. Výsledky nezapamätanej verzie ukazujú významný účinok pre bloky F(6 247) ¼ 16.00, p < .{{20}}}01, hp2 ¼ 0,28 (veľké účinok), ale žiadna stimulácia F(1, 247) ¼ 0,46, p ¼ 0,499, hp2 ¼ 0,002 alebo interakčný efekt F(6 247) ¼ 0,36, p ¼ 0,901, hp2 ¼ 0,009. To naznačuje, že v oboch podmienkach sa účastníci významne učili, ale iba v zapamätanom stave bol významný vplyv stimulácie tACS na výkon, pozri obr. 3.

Nedostatok interakčného efektu neumožňuje dospieť k záveru o významnom vplyve stimulácie na motorické učenie, hoci trend rozdielov vo výkone v bloku 7 naznačuje potenciál stimulačného účinku. Na ďalšie skúmanie výsledkov SFTT a zhodnotenie rozdielov vo výkonnosti sú jednotlivé trajektórie účastníkov uvedené v doplnkovom materiáli, doplnkový obrázok 1. Analýzy s nenormalizovanými údajmi odhalili porovnateľné zistenia, podrobnosti nájdete v doplnkovom online materiáli (SOM) a SOM Obr.

3.2. Rýchlosť a presnosť

Na ďalšie skúmanie výsledkov zapamätaných podmienok sa analyzovalo celkové množstvo dokončených sekvencií ako miera rýchlosti. Výsledky ukázali významný blokový efekt F(6,247) ¼ 28,21, p < .{6}}01, hp2 ¼ 0,41 (veľký efekt) a významný stimulačný efekt F(1, 247) ¼ 15,92, p < .{22}}01, hp2 ¼ 0,06 (malý efekt), ale žiadny interakčný efekt F(6, 247) ¼ 0,23, p ¼ 0,968, hp2 ¼ 0,006, pozri obr. 4A. Hoci skupina s aktívnou stimuláciou je rýchlejšia v porovnaní s falošnou skupinou, podobný model zlepšenia smeruje skôr k výkonu ako k efektu učenia.

Aby sme zistili, či bol zvýšený počet správnych sekvencií spôsobený rýchlejším vykonávaním sekvencie alebo súčasným zvýšením presnosti, analyzovali sme pomer medzi celkovým počtom sekvencií a správnymi sekvenciami ako mieru presnosti. Pri kontrole vykazuje skutočná stimulačná skupina inú dynamiku v presnosti ako falošná skupina. Skupina s reálnou stimuláciou demonštruje strmý významný nárast presnosti medzi prvým a druhým tréningovým blokom, zatiaľ čo nárast falošnej skupiny je pozvoľnejší t(19) ¼ 2,68, p ¼ .015. Presnosť medzi skupinami počas 1. tréningového bloku nebola signifikantne odlišná T(19) ¼ 0,85, p ¼ 0,404. Preto, aby sme vizualizovali rozdiel v dynamike, zmerali sme rozdiel v presnosti v bloku 1.

Výsledky ukázali významný blokovací účinok F(6 247) ¼ 3,47, p ¼ .003, hp2 ¼ 0.08 (stredný účinok) a významnú stimuláciu efekt F(1, 247) ¼ 18,31, p < .001, hp2 ¼ 0,07 (stredný efekt), ale žiadna bloková stimulačná interakcia F(6, 247) ¼ 0,85, p ¼ 0,529, hp2 ¼ 0,02, pozri obr. 4B. V ďalšej analýze porovnanie správania na bloku 7 ukazuje významný rozdiel medzi verum a falošným t(19) ¼ 2,31, p ¼ 0,032, d ¼ 0,51. Preto, aj keď nedostatok interakčného efektu neznamená významné motorické učenie , výsledky naznačujú, že presnosť sa výrazne zlepšila stimuláciou v ranom štádiu tréningu, ktorá zostala v poslednom bloku výrazne odlišná. Analýzy s nenormalizovanými údajmi odhalili porovnateľné zistenia, podrobnosti nájdete v SOM a SOM Obr.

3.3. N-back úloha

Výkonnosť úlohy N-back sa analyzovala podľa nasledujúcich výsledkov: zhody, falošné poplachy, presnosť (zhody a falošné poplachy) a reakčný čas na zhody. Všetky parametre sa analyzovali oddelene pomocou modelov lineárnych zmiešaných efektov. Stimulačné podmienky (reálna vs. simulácia) a tri úrovne obtiažnosti N-back boli zahrnuté ako nezávislé premenné v modeli. Vykonali sa dve samostatné analýzy, jeden model zahŕňal úrovne obtiažnosti 1 a 2, aby napodobnili podmienky porovnateľné so štúdiou Violante et al. (2017), navyše sme do modelu pridali úroveň obtiažnosti 3, aby sme otestovali astimulačný účinok na úlohu s vyššími kognitívnymi požiadavkami [24].

For more information:1950477648nn@gmail.com