Фурман-2021-Усиление лобного дофаминового тона E.pdf, часть 2

Важно отметить, что исследования «сначала контекст» (CF) и «контекст-последний» (CL), независимо от того, являются ли они выборочными или глобальными, не отличаются другими факторами, такими как конфликт во время выбора ответа.

Период выбора реакции относится к времени обдумывания и принятия решений, которое нам необходимо, когда мы сталкиваемся с различными вариантами выбора. Память — это способность нашего мозга хранить и извлекать информацию из прошлого опыта и обучения. Может показаться, что между этими двумя понятиями нет особой связи, но они тесно связаны.

Во-первых, короткий или длинный период выбора ответа часто зависит от нашего мастерства в выполнении задачи и объема имеющихся у нас базовых знаний. Когда мы ближе познакомимся с определенной задачей, мы обнаружим, что период выбора ответа при выполнении этой задачи короче. Это связано с тем, что наш мозг уже хранит соответствующую информацию в долговременной памяти и может быстро извлечь и применить эту информацию. Напротив, когда мы сталкиваемся с чем-то новым и незнакомым, нам нужно больше времени на размышление, чтобы принять решение, потому что нам нужно неоднократно размышлять и сравнивать в кратковременной памяти. Это также влияет на нашу память, поскольку нам необходимо хранить новую информацию в кратковременной памяти, а затем конвертировать ее в долговременную память, что может потребовать больше времени и энергии.

Во-вторых, когда мы усердно работаем над улучшением нашей памяти, это также косвенно влияет на наш период выбора ответа. Например, когда мы активно расширяем наши базовые знания и способности памяти, читая книги, посещая курсы и тренируя память, мы обнаружим, что при столкновении с новыми задачами период выбора ответа короче, потому что мы можем быстрее получить соответствующую информацию из Долгосрочная память. Это также укрепляет нашу уверенность и улучшает нашу способность контролировать свои когнитивные и эмоциональные состояния.

Таким образом, существует тесная связь между периодом выбора ответа и памятью. Хотя нам может потребоваться больше времени на принятие решений, когда мы сталкиваемся с новыми вещами, работая над улучшением нашей памяти, мы можем улучшить нашу когнитивную эффективность и точность, что облегчит нам принятие правильного выбора. Поэтому мы призываем всех активно учиться, сохранять любопытство и исследовать дальше, что поможет улучшить наш период выбора ответа и память, делая нас лучшей версией самих себя. Видно, что нам необходимо улучшить память, а Cistanche Deserticola может значительно улучшить память, поскольку Cistanche Deserticola обладает антиоксидантным, противовоспалительным и омолаживающим действием, что может помочь уменьшить окислительные и воспалительные реакции в мозге, тем самым защищая здоровье нервной системы. Кроме того, Cistanche Deserticola может также способствовать росту и восстановлению нервных клеток, тем самым улучшая связь и функцию нейронных сетей. Эти эффекты могут помочь улучшить память, скорость обучения и мышления, а также предотвратить развитие когнитивной дисфункции и нейродегенеративных заболеваний.

Нажмите «Знать», чтобы улучшить кратковременную память.

Например, условия CF-G и CL-G включают правильный ответ, содержащий символ и букву, представленные во время испытания. Кроме того, как отмечалось ранее, некоторые глобальные исследования содержат один и тот же элемент как в целевых, так и в ответных ответах, чтобы гарантировать, что испытуемые не могут просто сосредоточиться на одном, а не на обоих элементах. Поведенческий анализ.

В соответствии с предыдущими исследованиями (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014) мы сосредоточились в первую очередь на времени отклика (RT), а не на точности. Точность как бинарная мера результата (правильный/неправильный) относительно нечувствительна к изменениям эффективности задачи. В то время как настоящие неисправности технического обслуживания и стробирования могут отразиться на изменениях точности, снижение эффективности не отразится; вместо этого реакция будет просто замедлена.

Чтобы опровергнуть гипотезу о том, что толкапону следует преимущественно сокращать количество неэффективных исследований, даже если доля в конечном итоге правильных исследований остается неизменной, мы использовали показатель, чувствительный к распределению ответов между исследованиями, в частности к количеству неэффективных (длинных RT) ответов. . Следует отметить, что хотя RT отражает комбинацию факторов, включая раннюю зрительную обработку и двигательную подготовку, требования к ранней зрительной обработке совпадают для всей задачи, и наша предыдущая работа подтвердила, что толкапон не значительно ускоряет двигательные реакции (Furman et al., 2020; Kayser et al.). ., 2012; Кайзер и др., 2015).

Таким образом, требования к ранней визуальной обработке и моторной подготовке не должны различать условия задачи на основе показателей, связанных с RT. Все поведенческие данные предварительно обрабатывались перед анализом. Поскольку основное внимание уделялось времени реакции, данные, которые влияли на стабильность измерений RT, были удалены. Как отмечалось ранее, 3 из 11 исключенных субъектов были исключены из-за неспособности дать ответ с точностью выше шанса во всех исследованиях.

Для каждого из 49 сохраненных субъектов первые 10 попыток каждого сеанса были исключены из всех анализов; кроме того, из анализа ВР были исключены все неправильные исследования и любые исследования с ВУ, превышающим 5 стандартных отклонений за пределами среднего ВУ для этого субъекта (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014). Это пороговое значение было выбрано, чтобы сбалансировать две проблемы: желание избежать цензуры неэффективных RT, а также цель избежать очень длинных RT, затрудняемых факторами, не связанными с задачей (например, из-за невнимательности к экрану компьютера).

Среди всех субъектов только одно исследование было исключено из-за выхода за пределы желаемого диапазона ВУ. Для учета изменений среднего ВР, связанных с толкапоном, использовалась линейная модель смешанных эффектов. Модель была дополнительно построена для проверки влияния толкапона на распределение RT (см. ниже) для каждого условия задачи (Chatham et al., 2014), поскольку измерение среднего RT не учитывает потенциально более тонкие изменения в распределении RT при экспериментальных манипуляциях. . Концептуально, изменения в эффективности обслуживания или пропускной способности могут не отражаться в исследованиях, для которых эти процессы уже оптимизированы.

Например, испытания с очень быстрым RT могут отражать сильные процессы поддержания и пропускания, для которых любые манипуляции могут иметь незначительный наблюдаемый положительный эффект. Напротив, исследования с очень медленным временем реального времени могут отражать неэффективные процессы поддержания и контроля, которые могут улучшиться с помощью препарата. Аналогичным образом, итолкапон ухудшил эффективность пропускания или поддержания, эти эффекты могут быть наиболее заметны на быстром конце распределения RT.

Чтобы измерить любые такие эффекты, мы использовали подход, использованный ранее для этой задачи (Chatham et al., 2014), чтобы разделить данные RT для каждого участника и состояния на 10 децилей, отсортированных по RT от самого быстрого к самому медленному, и использовать тематические значения RT для каждого участника. дециль в качестве зависимой переменной в нашем анализе. Этот подход позволил нам оценить связанные с приемом препарата изменения наклона по децилям («наклон RT»), а также среднее изменение RT.

В модели факторы включали препарат (толкапон или плацебо; кодируется лечением), состояние задачи (CF-S, CF-G, CL-S или CL-G; кодируется сумма) и дециль (1-10; порядковый номер). , а также все взаимодействия. Чтобы учесть потенциальное нелинейное влияние толкапона на распределение RT, сопоставимый набор условий взаимодействия был включен для дециля2 («дециль в квадрате»). Наконец, в качестве контрольной меры было включено взаимодействие с порядком приема препарата (первый препарат или последний препарат; кодируется сумма). Первоначально была построена структура с максимальными случайными эффектами, чтобы минимизировать ошибки типа I (Barr, Levy, Scheepers & Tily, 2013).

Случайные эффекты включали пересечение субъекта, а также наклоны препарата, условия задачи, дециль/децил2 и их взаимодействие, а также корреляцию между случайными наклонами и перехватом субъекта. Эта модель не смогла сойтись; таким образом, следуя протоколу, изложенному в (Bates, Kliegl, Vasishth & Baayen, 2015), была перемещена корреляция между случайными наклонами и точками пересечения. F-тесты рассчитывались для фиксированных эффектов с использованием метода Саттертуэйта для аппроксимации степеней свободы. Анализ проводился с использованием библиотек «lme4» (Bates et al., 2015) и «afex» (Singmann et al., 2018) в R (R Core Team, 2017).

Оценка предельных средних и тенденций, а также последующие z-тесты проводились с использованием пакета «средние» (Lenth, 2018). Для полноты также была проанализирована точность испытаний.

Биномиальная обобщенная модель смешанных эффектов включала фиксированные факторы: препарат, условие задачи и их взаимодействие. После исключения условий, чтобы обеспечить сходимость и избежать единичного соответствия, окончательная структура случайных эффектов включала случайные точки пересечения для субъекта и случайные наклоны наклона препарата внутри субъекта. Для определения значимости условий с фиксированными эффектами использовались тесты отношения правдоподобия.

Параметры МРТ. МРТ-сканирование проводилось на МР-сканере Siemens MAGNETOM Trio 3T в Центре визуализации мозга Генри Х. Уиллера-младшего при Калифорнийском университете в Беркли.

Анатомические изображения состояли из 160 срезов, полученных с использованием T1-взвешенного протокола MP-RAGE (TR= 2300 мс, TE=2,98 мс, поле зрения=256 мм, размер матрицы=256 x 256, размер воксела=1 мм3). Функциональные изображения в состоянии покоя были получены, когда субъекты спокойно лежали с открытыми глазами, и состояли из 35 срезов, полученных с помощью протокола градиентной эхопланарной визуализации (TR=1900 мс, TE =24 мс, поле зрения=225 мм, размер матрицы=96 x 96, размер воксела=3.0 мм x 3,0 мм x 3,5 мм). Предварительная обработка фМРТ. Предварительная обработка фМРТ выполнялась с использованием пакетов программного обеспечения AFNI (http://afni.nimh.nih.gov) и FSL (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/). Функциональные изображения в состоянии покоя были преобразованы в формат 4D NIfTI и скорректированы с учетом смещения времени среза.
Коррекцию движения проводили с помощью программы AFNI 3dvolreg, при этом опорный объем устанавливался на среднее изображение. Совместную регистрацию с анатомическим сканированием проводили с использованием программы AFNI 3dAllineate, а анатомические изображения нормализовали до стандартного объема (MNI_N27) сначала с помощью программы FSL. Те же параметры нормализации позже были применены к статистическим картам естественного космоса для создания групповых статистических карт.

Анализ связности состояния покоя. Данные в состоянии покоя были сглажены с помощью гауссовского ядра шириной 5 мм FWHMG перед временной полосовой фильтрацией между 0.009 Гц и 0,08 Гц, чтобы уменьшить влияние сердечных и респираторных артефактов (Fox et al., 2005). Параметры движения и временные ряды белого вещества и желудочков, но не глобальный средний сигнал, были включены в качестве регрессоров, не представляющих интереса во время предварительной обработки, независимо от последующего анализа связности. Затем были выбраны области интереса (ROI) в латеральной префронтальной коре на основе (а) их повышенной активности и центральной роли в этой и связанных с ней задачах (Badre, Kayser, & D'Esposito, 2010; Chatham et al., 2014); и (б) гипотеза о том, что под воздействием толкапона эти области, особенно те, которые более близки к двигательной реакции, будут демонстрировать повышенную связь со зрительными областями в задней части коры головного мозга.

В частности, эти области располагались в левой и правой дорсальной премоторной коре (PMd, с MNI, координаты ±30, -12, 66) и левой и правой премоторной коре (pPMd, с MNI, координаты ±36, 8, 34) (Badre et al., 2010; Chatham et al., 2014).

Каждая область исследования определялась набором координат MNI, которые образовывали центр сферы радиусом 8 мм. Временные ходы, определенные путем усреднения по вокселам в каждой из этих областей, затем коррелировали отдельно со всеми другими вокселами в мозге, а коэффициенты корреляции были преобразованы Фишером, чтобы обеспечить возможность применения параметрических статистических тестов.

Полученные индивидуальные карты мозга были нормализованы по шаблону MNI перед применением групповой статистики. Чтобы изучить взаимосвязь между воздействием препарата на поведенческие характеристики и связанными с ним изменениями в функциональных связях, мы сначала рассчитали разницу между картами связи плацебо и толкапона для каждого участника и исходного региона, а затем вычислили корреляцию между этими картами различий и переменными случайного эффекта, соответствующими субъекту. -децильный эффект препарата («общий наклон RT») и препарат х дециль х CF-G ×эффект (рассчитывается как аддитивный эффект «дециль препарата» и «дециль препарата х CF-G»; × ×здесь и далее обозначается как « Наклон RT для состояния CF-G»), оцененный в нашей поведенческой модели (см. «Поведенческий анализ»).

Значимость по карте (p < 0.001, с поправкой на множественные сравнения) определялась путем применения поправки на размер кластера (20 вокселей), полученной из программ AFNI 3dFWHMx и 3dClustSim, к данным, первоначально пороговым значениям которых было значение p <0,0001, нескорректированное.

Результаты: 49 испытуемых выполнили задание на иерархическую рабочую память, в котором им требовалось использовать контекстные подсказки, обозначенные цифрами, для вспоминания символов и/или букв на протяжении всего испытания (рис. 1A-E). В соответствии с предыдущей работой (Chatham et al., 2014) оценивались четыре условия задачи: в первую очередь контекст, выборочно (CF-S); сначала контекст, глобальный (CF-G); контекстный, селективный (CL-S); и последний контекст, глобальный (CL-G).

Примечательно, что каждое из этих условий предъявляет различные стратегические требования к входным и выходным воротам и обслуживанию (методы и рисунок 1F). Для этих условий мы оценили как среднее значение RT, так и изменение распределения RT по десяти упорядоченным децилям для каждого условия задачи (Chatham et al., 2014). Это значение «наклона RT» лучше отражает распределение времени реакции для каждого условия. В частности, в отличие от среднего ВР или точности, он учитывает возможность того, что повышение коркового дофаминового тонуса может не улучшить поддержание во всех исследованиях, а вместо этого может предпочтительно улучшить неэффективное поддержание или нарушить эффективное поддержание в разных подтипах исследований (см. «Методы»).

Хотя точность варьировалась в зависимости от условий задачи (2(3)=174.23, стр.<0.0001), there was no significant effect of drug (  2 (1)=0.03, p=0.87), nor interaction of drug and condition (  2 (3)=1.83, p=0.61), on task accuracy (see Table 1). Our analysis of RT revealed a significant main effect of task condition on RT (F[3,114.79]=420.87, p < 0.0001), consistent with previous work using this paradigm (Chatham et al., 2014). Interactions of condition x decile (F[3,80.1]=26.19, p < 0.0001) and of condition x decile 2 (F[3,57.87]=17.07, p < 0.0001), and the hypothesized 3-way interactions of condition x decile x drug (F[3,59.65]=3.50, p = 0.02), and of condition x decile 2 x drug (F[3,83.22]=3.05, p = 0.03) were also identified (see Table 1). 

Следует отметить, что эти {{0}}способовые взаимодействия сохранялись, несмотря на 4-путевое взаимодействие условия x дециля x препарата x порядка сеанса (F[3,59.65]=2.96, p{ {7}}.04; сопоставимый термин «состояние х децил2 х препарат х порядок сеанса» не был значимым, F[3,83.22]=1.59, p=0.2 ). Не было выявлено простого влияния препарата на RT(F[1,49,68]=0.03, p=0.86), а также на взаимодействие препарата x дециля (F[1, 47.36]=0.34, p=0.56), препарат x дециль2 (F[1,63.41]=1.36, p=0.25) и препарат x условие (F[3,76.84]=0.76, p=0.52) были незначимыми. Как и ожидалось, простые эффекты дециля (F[1,58,43]=1078,76, p < 0,0001) и дециля2 (F[1,44,22]=485,78, p < 0,0001) были значимыми, но эти эффекты являются прямым следствием плана анализа и не изучались далее.

Оценочные предельные средние значения для состояния и тенденции, специфичные для состояния, в дециле и дециле2 для сеансов плацебо и толкапона представлены в таблице 1. Последующие z-тесты определили, что 3-способ взаимодействия, представляющий интерес (препарат x состояние x дециль) было обусловлено, по крайней мере частично, значительным влиянием толкапона (по сравнению с плацебо) на наклон RT в исследованиях CF-G (оценка тенденции=-6.2, SE= 2.7, z { {11}}.3, п=0.02).

Это влияние на наклон RT было также очевидно в состоянии CF-G в необработанных данных (рис. 2B) и согласуется с нашей гипотезой о том, что эффект толкапона должен быть наиболее очевиден, когда требования к техническому обслуживанию высоки, а требования к вентилированию (выход) низкие (рис. 1F). ).

Кроме того, поскольку оптимизированные поведенческие реакции должны иметь более короткие ВУ, такое снижение наклона ВУ согласуется с гипотезой о том, что толкапон должен повышать эффективность процессов поддержания, так что доля исследований с более длинными ВУ должна уменьшаться.

For more information:1950477648nn@gmail.com