Изменения связности мозга во время сна с помощью транскраниальной нейростимуляции с обратной связью прогнозируют чувствительность метапамяти. Часть 3

ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Поведенческие эффекты

Как сообщили Pilly et al. (2020), стимуляция STAMP не привела к значительному улучшению общей точности запоминания. Однако стимуляция STAMP привела к улучшению чувствительности метапамяти на третий день эксперимента (после второй ночи).

Чувствительность метапамяти относится к осознанию человеком и пониманию способности памяти, которой он обладает, тогда как способность памяти относится к способности человека к памяти, продемонстрированной в конкретной практике. Между ними существует тесная связь.

Во-первых, чувствительность метапамяти напрямую влияет на производительность памяти. Если человек считает, что он или она уверен в определенном типе памяти, он или она будет стараться усерднее запоминать его и лучше справляться с задачами на запоминание этого типа. Напротив, если человеку не хватает уверенности в своих способностях к памяти, это может привести к тому, что он будет хуже справляться с задачами, связанными с памятью, тем самым снижая его способность к памяти.

Во-вторых, чувствительность к положительной метапамяти помогает улучшить память. Если человек считает, что есть возможности для улучшения своей памяти, он будет более активно тренировать свою память, тем самым улучшая точность и устойчивость памяти. Те, кто считает, что их способность памяти достигла своего пика, часто не могут принять новые вызовы памяти и, таким образом, упускают возможность улучшить свою память.

Поэтому нам необходимо активно развивать чувствительность метапамяти, снимать ограничения и настройки наших способностей памяти и верить, что мы можем продолжать совершенствоваться в задачах, связанных с памятью. В то же время нам также необходимо полагаться на накопленные тренировки и практику, чтобы улучшить нашу способность памяти, чтобы ее можно было более эффективно использовать в конкретной практике. Только таким образом мы сможем максимизировать потенциал нашей памяти и добиться лучших результатов. Видно, что нам необходимо улучшить память, а Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola также может регулировать баланс нейротрансмиттеров, например, повышая уровень ацетилхолина и факторов роста. Эти вещества очень важны для памяти и обучения. Кроме того, Cistanche Deserticola может также улучшить кровоток и способствовать доставке кислорода, что может гарантировать, что мозг получает достаточное количество питательных веществ и энергии, тем самым повышая жизнеспособность и выносливость мозга.

Нажмите «Знайте добавки для улучшения памяти»

В частности, зависимые t-тесты, сравнивающие чувствительность метапамяти в разных условиях, показали, что чувствительность в условиях «Тег и сигнал» была значительно выше, чем в обоих условиях «Тег и отсутствие сигнала» [t(23)=3.51, скорректированный p < 0 .01 — поправка Холма–Бонферрони для двух сравнений; среднее значение Коэна для парной выборки=0.72] и условие Шама [t(23)=2.089, скорректированное p=0.048, поправка Холма – Бонферрони для двух сравнений; парная выборка Коэна d=0.43].

Значительное улучшение чувствительности метапамяти было обнаружено только на третий день эксперимента. Таким образом, применение STAMP во время SWO в течение двух ночей после просмотра одного кадра привело к специфическому улучшению метапамяти для эпизодов, которые были как помечены, так и отмечены.

Глобальные изменения согласованности

В качестве первого прохода мы исследовали общие изменения средней когерентности на коже головы вследствие стимуляции STAMP, чтобы определить, привела ли стимуляция к каким-либо измеримым изменениям в связности.

Кроме того, мы попытались повторить предыдущую работу и оценить, приведет ли стимуляция к таким же изменениям в когерентности, как и обучение во время сна (Mölle et al., 2004). В предыдущей работе (Mölle et al., 2004) сообщалось о модуляции когерентности дельта-, веретена и гамма-диапазонов во время сна после обучения; напротив, другая работа (Polanía et al., 2011) продемонстрировала усиление связности во всех диапазонах частот после стимуляции tDCS.

Таким образом, мы предположили, что стимуляция STAMP увеличит среднюю когерентность по сравнению с состоянием Шама в дельта-, веретено- и гамма-диапазонах, но исследовали различия и в других диапазонах, а также с помощью консервативного статистического тестирования.

Средние значения iCoh во всех диапазонах частот были рассчитаны для данных Active и Sham, скорректированных по базовой линии, для исследования глобальных изменений в связности, и, таким образом, односторонние t-тесты были проведены для средних значений когерентности в каждом диапазоне частот и были скорректированы за использование частоты ложного обнаружения p.< 0.05 (Benjamini & Hochberg, 1995). 

Карты когерентности, показывающие большую связность в активном состоянии по всей коже головы, были визуализированы путем установки порога визуализации на максимум состояния имитации для каждого диапазона частот, по существу вычитая состояние имитации. Вызванные стимуляцией средние изменения когерентности в различных диапазонах частот показаны на рисунке 3.

Топографические графики отображают когерентность между парами электродов в активном состоянии с порогом когерентности в состоянии имитации, тогда как коробчатые диаграммы, показанные на пороговых значениях, означают значения когерентности по всей коже головы. Анализ общих изменений когерентности на коже головы показал, что STAMP вызывают значительное увеличение средней когерентности во многих частотных диапазонах.

Когерентность ЭЭГ была значительно увеличена после STAMP в тета-, альфа- и веретенообразных диапазонах (p < 0,05) по сравнению с состоянием Шама. Средние когерентности в дельта-, бета- и гамма-диапазонах существенно не различались между условиями стимуляции. . Таким образом, стимуляция STAMP вызывала изменения в связях мозга в определенных диапазонах частот.

Классификация и поведенческое прогнозирование

Результаты классификационного анализа представлены на рисунке 4 и представлены в таблице 1. Средние значения важности по сгибам для объектов, выбранных Борутой, показаны слева, при этом функции, которые постоянно считаются важными, выделены зеленым цветом (значительно выше среднего значения Shadowmax). Во всех складках радиус веретена (12–15 Гц) последовательно выбирался как наиболее важный признак.

Другие важные характеристики включали: длину пути (12–15 Гц) и среднюю когерентность и плотность (3–8 Гц). ROC-кривые производительности классификатора показаны справа. Как указано в работе Мэйсона и Грэма (2002), U-тесты Манна-Уитни проводились для каждого классификатора, чтобы определить, была ли производительность классификатора статистически значимой выше случайности (AUC=0.5). Все тесты показали значимые значения p (p <0,001).

Мы дополнительно рассчитали 95% доверительные интервалы, используя астратифицированный метод повторной выборки с бутстрап-загрузкой с 10,000 бутстреп-репликациями, что дополнительно продемонстрировало эффективность классификации, превышающую случайность (Carpenter & Bithell, 2000).

Таким образом, точность классификации была выше случайности, а взятие основных переменных из классификационного и регрессионного анализа (длина пути в 16–30 Гц и радиус в 12–15 Гц) привело к наилучшей эффективности классификации.

В качестве последующего анализа четыре признака, выбранные алгоритмом Борута для классификации, были подвергнуты t-тестам, проверяющим разницу в связности между активными и фиктивными условиями. Полученные значения p были скорректированы с помощью коэффициента ложного обнаружения, установленного на уровне {{ 2}}.05.

Скорректированные значения p для длины и радиуса трассы 12–15 Гц, а также средняя когерентность 3–8 Гц были значимыми (p=0,029); плотность 3–8 Гц также была значимой на альфа-уровне значимости (p=0.05). Таким образом, с помощью конвейера выбора функций были обнаружены функции подключения, которые значительно изменились после активной стимуляции по сравнению с имитацией стимуляции. Характеристики длины пути и радиуса от до до постстимуляции были значительно уменьшены в активном состоянии по сравнению с имитацией, тогда как средние характеристики когерентности и плотности были значительно увеличены по сравнению с имитацией.

Блок-графики, показывающие эти особенности для обоих условий, представлены на рисунке S3 с вспомогательной информацией. Результаты анализа прогнозирования поведения представлены на рисунке 5 и представлены в таблице 2.

Здесь изменения в нейронных показателях после стимуляции использовались в качестве признаков для прогнозирования изменения чувствительности метапамяти теста на запоминание (AUC) как для условий Tag & Cue, так и для имитации со 2-го по 3-й день для выявления взаимосвязей между мозгом и поведением.

Значения важности от Боруты для функций теории графов показаны слева, длина пути в бета-диапазоне (16–30 Гц) считалась очень важной для прогнозирования изменений чувствительности метапамяти, и была выбрана единственная функция. Взаимосвязь между вызванным стимуляцией изменением длины пути 16–30 Гц и ночным изменением показателей AUC как для активных данных (Tag & Cue), так и для условий имитации показана справа.

Корреляция между изменением длины пути бета-диапазона и изменением AUC была значимой для активного состояния (r=-0.66, p=0.003). что указывает на то, что люди с уменьшенной длиной пути после STAMP, как правило, демонстрируют положительные изменения в производительности памяти. Эта связь не была значимой для условия Шама (r=-0,22, p=0,39).

На основании результатов этого анализа были проведены последующие линейные регрессии для прогнозирования ночного изменения метакогнитивной чувствительности с использованием длины пути в диапазоне 16–30 Гц как для активных данных, так и для ложных данных.

Для активных данных длина пути 16–30 Гц достоверно предсказывала изменение AUC (t=−3,56, p=0.003, прил. R{{7} }.41). Для данных Sham длина пути 16–30 Гц не была значимым предиктором (t=-0,88, p=0,39, прил. R2=-0,01). Также были проведены дополнительные анализы для сравнения активных и фиктивных условий, которые описаны далее в вспомогательной информации.

ОБСУЖДЕНИЕ

В настоящем эксперименте участники выполняли эпизодическую задачу по запоминанию, одновременно получая уникальные пространственно-временные паттерны транскраниальной электрической стимуляции, и часть паттернов применялась повторно во время повышенных состояний SWO в последующие ночи, чтобы сигнализировать о реактивации конкретных связанных воспоминаний (см. Pilly et al., 2020).

Здесь мы сообщаем об изменениях в функциональных связях мозга, вызванных этими паттернами tES во время сна, которые предсказывали изменения чувствительности метапамяти от до и после сна.

Используя методы машинного обучения для выявления важных признаков для классификации между активной и имитационной стимуляцией, мы обнаружили, что характеристики связи в тета-диапазонах и веретенообразных диапазонах значительно различаются между двумя состояниями.

Кроме того, мы обнаружили, что изменения длины пути в бета-диапазоне предсказывают изменения чувствительности памяти, поскольку повышение производительности в течение ночи было связано с уменьшением длины бета-пути после стимуляции.

В совокупности эти результаты способствуют растущему объему исследований, изучающих нейронные процессы, лежащие в основе реактивации и консолидации памяти во время сна, и предполагают, что модуляция длины пути на определенных частотах во время процесса консолидации может привести к большей уверенности и лучшему принятию решений для вновь консолидированных воспоминаний.

Короткие импульсы tES, или STAMP, использованные в текущем эксперименте, увеличили общую когерентность кожи головы в более низких частотных диапазонах, а именно в тета-, альфа- и веретенообразных диапазонах, или, по существу, в диапазоне 3–15 Гц. Интересно, что изменения в соединении веретена и пояса во время сна были также обнаружены после обучения; однако изменений в связности не было обнаружено в дельта- и гамма-диапазонах после стимуляции STAMP, что несколько противоречит предыдущим экспериментальным работам (Mölle et al., 2004).

Однако использованный здесь протокол стимуляции существенно отличался от предыдущих исследований, а именно, мы использовали короткие всплески пространственно-временно распределенных электрических токов, которые были в первую очередь предназначены для вызова определенных воспоминаний из-за их уникальности и связи с периодом кодирования, а не для модуляции или вовлечения специфических колебаний. Важно отметить, что активность в указанных диапазонах частот, особенно в тета- и веретенообразных диапазонах, связана с процессом консолидации памяти (Staresinaet al., 2015).

Таким образом, STAMP, возможно, модулируют текущие процессы реактивации или консолидации памяти во время сна, приводя к изменениям в связях в наблюдаемых диапазонах частот. Недавние работы поставили под сомнение эффективность tES в существенном влиянии на поведение (Horvath et al., 2015), а также как и его способность модулировать нейронные импульсы или колебательную активность (Lafon et al., 2017; Vöröslakos et al., 2018).

Однако другие исследования продемонстрировали измеримые нейронные изменения у людей и приматов после tES, даже при более низких уровнях интенсивности (Huang et al., 2017; Krause et al., 2017; Opitz et al., 2016). Особую озабоченность вызывает способность чЭС, в частности стимуляции переменным током, увлекать нейронные колебания на определенную частоту.

Здесь мы не утверждаем, что сообщаемые электрофизиологические изменения происходят из-за колебательного вовлечения в короткие всплески стимуляции или что мы вызываем эти изменения de novo, а, скорее, что STAMPs действуют, стимулируя текущие процессы консолидации памяти, которые происходят посредством тонких модуляций сетевых -уровневая связь. Мы утверждаем, что наблюдаемые паттерны связи во время сна являются естественными явлениями, которые происходят и приводят к консолидации памяти, а стимуляция STAMP воздействовала на эти ранее существовавшие процессы, повышая чувствительность метапамяти.

Сообщаемая модуляция показателей теории графов в тета-диапазонах и веретенообразных диапазонах после STAMP согласуется с предыдущими исследованиями, в которых эти колебания участвуют в процессах реактивации и консолидации памяти. Целенаправленная реактивация памяти во время сна с помощью слуховых сигналов вызывает увеличение тета-мощности и мощности веретена (Ong et al., 2016; Schreiner et al., 2015; Schreiner & Rasch, 2014).

Многочисленные исследования также показали важность активности тета-диапазона для кодирования и извлечения памяти во время бодрствования (Backus et al., 2016; Lega et al., 2012; Nyhus & Curran, 2010); в частности, тета-колебания в гиппокампе имеют решающее значение для кодирования эпизодической памяти (Hasselmo et al., 2002; Lin et al., 2017). Аналогично, таламокортикальные веретена связаны с эпизодической памятью (Van Der Helm et al., 2011) и играют важную роль в процессе консолидации памяти, потенциально способствуя передаче недавно закодированной информации в медиальных височных долях к стабильным представлениям в коре головного мозга (Sirota и др., 2003; Старесина и др., 2015).

Во время сна тета-активность может указывать на процесс реактивации памяти, тогда как активность веретена может отражать активную консолидацию реактивированных воспоминаний. Здесь STAMP могли сигнализировать о реактивации связанных воспоминаний, что привело к усилению консолидации этой информации. Эта консолидация привела к повышению уверенности в последующих воспоминаниях.

Теоретическими показателями графиков тета-диапазона, которые в значительной степени модулировались STAMP, были средние значения когерентности и плотности. Средняя когерентность относится к средней когерентности по всем вершинам, а плотность рассчитывается как количество связей в графе, нормализованное по общему возможному количеству связей (Sporns, 2003).

Изменения в этих показателях позволяют предположить, что STAMP увеличили общую когерентность в тета-диапазоне между каналами, что привело к большему количеству границ выше порога отсечки и, следовательно, к более высокой средней плотности соединения. Эта большая когерентность и плотность могут отражать увеличение обмена информацией в тета-диапазоне между нейронными областями после STAMP. Это согласуется с предыдущими результатами, свидетельствующими об увеличении тета-когерентности между гиппокампом и корой носа (Fell et al., 2003), а также лобной корой (Anderson et al., 2009; Benchenane et al., 2010), что важно для обучение и память и потенциально имеют решающее значение для реактивации памяти (Carr et al., 2011).

Теоретическими показателями графа веретено-ленты, которые значительно отличались после стимуляции STAMP, были длина пути и радиус. Эти меры взаимосвязаны: радиус относится к минимальному эксцентриситету графа, а длина пути относится к среднему эксцентриситету графа, где эксцентриситет узла определяется как максимальное расстояние до любого другого узла (Sporns, 2003).

Длина пути часто считается мерой сетевой интеграции или эффективности передачи информации, при этом меньшая длина пути отражает большую эффективность (Bullmore & Sporns, 2009; Reijneveld et al., 2007).

Здесь STAMPs привели к среднему уменьшению длины пути и радиуса в полосе шпинделя, то есть уменьшились средний и минимальный эксцентриситет, а эффективность передачи информации увеличилась.

Это может отражать реорганизацию сети в сеть маленького мира (Watts & Strogatz, 1998), почти оптимальную структуру между идеально упорядоченной и случайно организованной системой, обеспечивающую большую гибкость и синхронизацию нейронной активности (Barahona & Pecora, 2002). Бассетт и Буллмор, 2006; Масуда и Айхара, 2004). Изменения в «тесном мире» часто измеряются как изменения длины пути без сопутствующих изменений в локальной кластеризации или коэффициенте кластеризации.

Таким образом, наблюдаемое изменение длины пути может свидетельствовать об усилении синхронизации между областями мозга, что приводит к более эффективной передаче информации веретенами. Обратите внимание, что эффекты в тета-диапазоне были более тесно связаны с общими изменениями средней когерентности — по сути, изменениями в величине связности, а не в эффективности.

Хотя данные здесь не могут установить причинно-следственную связь между этими изменениями, гипотетическая связь заключается в том, что STAMP вызывал большую связь в тета-диапазоне (Fell et al., 2003), а эффективность передачи информации шпинделя, измеряемая как длина пути, была увеличена, чтобы компенсировать это. для этого увеличения, что приводит к усилению реактивации памяти.

For more information:1950477648nn@gmail.com