Воздействие на лобно-теменную сеть с использованием бифокальной транскраниальной стимуляции переменным током во время задачи обучения двигательной последовательности у здоровых пожилых людей. Часть 2

2.3. Задача на обучение моторике

Участники выполнили две разные версии SFTT, основанные на задаче SFTT, использованной в более ранних исследованиях [3,47]. Их попросили выполнить 9-последовательность предметов недоминирующей левой рукой. Недоминантная рука использовалась для более широкого диапазона улучшений [46]. Им было устно предложено непрерывно нажимать одну и ту же последовательность как можно быстрее и точнее на четырехкнопочной клавиатуре (Current Designs, Филадельфия, Пенсильвания, США).

Исследования показывают, что память — одна из важных функций нашего мозга. Это позволяет нам вспоминать прошлый опыт, приобретать новые знания и навыки и принимать решения. В то же время некоторые исследования также показывают, что позитивное мышление и поведенческие привычки могут помочь улучшить нашу память.

Во-первых, физические упражнения и здоровое питание оказывают огромное влияние на память. Исследования показали, что правильные физические упражнения и сбалансированное питание могут помочь сохранить хорошее здоровье и улучшить работу мозга и память. Поэтому поддержание хорошего здоровья имеет решающее значение для улучшения памяти.

Во-вторых, психическое здоровье также оказывает большое влияние на улучшение памяти. Хороший сон, позитивные мысли и эмоции, а также снижение стресса — все это может помочь улучшить нашу память. Исследования показывают, что эмоционально стабильные и позитивные люди, как правило, имеют лучшую память. В то же время людям следует преодолевать негативные эмоции, такие как низкая самооценка, тревога и депрессия, чтобы не мешать процессам памяти и работоспособности.

Наконец, сосредоточенность и внимание могут значительно улучшить память. Исследования показывают, что наш мозг лучше способен обрабатывать и запоминать вещи, на которые мы уделяем больше внимания и на которых концентрируемся. Таким образом, сосредоточенность и концентрация на задачах обучения и памяти могут улучшить нашу память.

Короче говоря, сочетание хорошего здоровья, позитивного мышления и привычек поведения, а также внимания и сосредоточенности может помочь улучшить нашу память. Позитивный настрой и хорошие поведенческие привычки могут помочь нам лучше обрабатывать и укреплять функции мозга, тем самым улучшая нашу память. Видно, что нам необходимо улучшить нашу память. 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, мясо также может 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, чтобы узнать, как улучшить работу мозга

Последовательности состояли из 4 цифр от 2 до 5, что соответствовало четырем пальцам от указательного (2) до мизинца (5) левой руки. Курсор под отображаемой последовательностью перемещался в ответ на каждое нажатие пальца, чтобы идентифицировать целевую цифру, независимо от того, была ли кнопка нажата правильно или нет. Для базовых и тренировочных измерений использовались разные последовательности.

Все последовательности были сопоставлены по сложности, подтвержденной тестом сложности Колмогорова [48]. Базовое измерение состояло из одного блока по 90 с, а тренировочное измерение состояло из семи блоков по 90 с с перерывами по 90 с после каждого блока, общая продолжительность которых составляла 20 минут. Задача была реализована в программном обеспечении Presentation (Neurobehavioral Systems, Беркли, Калифорния, США). США).

Участники выступали в версии SFTT с низкой и высокой нагрузкой WM. Версия с низкой загрузкой WM отображала последовательность на экране, предлагая участникам выполнить последовательность без предварительного ознакомления. Эта версия называется версией «без запоминания». В версии с высокой нагрузкой WM участники должны были запомнить последовательность действий перед началом задания.

Они получали последовательность на бумаге и предлагали выучить ее наизусть, не отрабатывая ее на кнопочной клавиатуре. С помощью отвлекающего задания, во время которого им приходилось произносить случайные слова в обратном порядке, проверялось достаточное запоминание этой последовательности. Точнее, участники должны были произнести в обратном направлении 3 слова подряд, а затем вспомнить последовательность вслух. После 3-х правильных попыток последовательность считалась достаточно изученной [49].

Во время заученного варианта задания участники не могли увидеть последовательность действий. На экране отображалась последовательность из 9 «X» с движущимся курсором под ней для определения целевой цифры. Участники выполняли обе версии, разделенные на день 1 и день 2 в рандомизированном порядке. Этот порядок версий изменился после кроссовера, см. рис. 1C.

2.4. Когнитивная задача

Участникам было предложено выполнить задачу N-back, чтобы проверить, улучшает ли эта парадигма стимуляции производительность WM. Задача была реализована в Matlab (The MathWorks Inc., Натик, Массачусетс, США) и была основана на единственной задаче N-back, использованной Джагги и коллеги [50]. Сценарий был адаптирован из Quent, AJ [51]. с точки зрения языка (французский и английский), продолжительности и уровня сложности.

Задача состояла из последовательности визуальных стимулов, которые отображались на экране компьютера. Участники должны были реагировать, нажимая правую кнопку «Управление» на клавиатуре компьютера, когда стимул был таким же, как стимул, предъявленный на N позиций назад. Участники не должны реагировать при предъявлении другого стимула. Визуальные стимулы состояли из 10 случайных фигур, восьми фигур 8-точечных (номера 14, 15, 17, 18, 20, 22, 23 и 27) и двух фигурных точек 12- (номера 20 и 24). взято из Вандерпласа и Гарвина [52].

Стимулы предъявлялись по 500 мс каждый с межстимульным интервалом 2500 мс. От участников требовалось ответить в пределах окна ответа, которое начинается с момента появления стимула и до конца межстимульного интервала (3000 мс). Задача состояла из от 1 до 3 уровней спины именно в таком порядке. Задача была разделена на базовую и тренировочную сессию, причем базовая сессия состояла из 1 блока на каждый n-уровень спины (всего 3 блока) и тренировочной сессии из 3 блоков на каждый уровень. уровень (всего 9 блоков).

Каждый блок состоял из 20+n испытаний с 6 целевыми и 14+n нецелевыми. Были измерены время реакции, попадания, промахи, ложные срабатывания и правильные отклонения. Схематическое изображение задачи см. на рис. 1 Б. Нам пришлось исключить N=9 перед перекрестным набором данных задач N-обратно из-за ошибки в записи ответов. Всего было рассмотрено N=31 набор данных N-back.

2.5. Транскраниальная стимуляция переменным током

Мультифокальную АКС применяли к правому ФПН с использованием двух стимуляторов NeuroConn DC plus для обеспечения бифокальной стимуляции (neuroConnGmbH, Ильменау, Германия). Участники получали как реальную (30 мин), так и имитацию (30 с) стимуляцию в рандомизированном порядке до или после перекрестного исследования [24,25,53]. Протокол стимуляции состоял из следующих параметров: синфазно (задержка фазы 0⁰), интенсивность 2 мА (от пика к пику) постепенно повышалась/понижалась с интервалом 8 с. Синфазная стимуляция между двумя стимуляторами обеспечивалась повторным запуском от стимулятора А к стимулятору В после каждого завершенного цикла, чтобы сигнализировать о начале нового цикла [54].

Частоту стимуляции подгоняли к индивидуальной частоте тета-пика, которая регистрировалась во время записи ЭЭГ при выполнении предварительного N-обратного теста по 1 блоку на уровень. Использовались резиновые концентрические электроды: размер центрального электрода: диаметр около 20 мм, площадь: ок. 3 см2 и размер кольцевого электрода, диаметр: вне 100 мм/дюйм 70 мм, площадь: ок. 40 см2.

Расположение электродов определялось с использованием стандартного 64-канала ЭЭГ actiCAP с системой 10/20 (Brain Products GmbH), нацеленным на F4, соответствующий дорсолатеральной префронтальной коре (DLPFC), и P4, соответствующий задней теменной коре (PPC). В качестве пасты, используемой для обеспечения проводимости с достаточно низким импедансом, использовался электродный крем SAC2 (Spes Medical Srl, Генуя, Италия). Эта паста была клейкой, что обеспечивало стабильное размещение электродов. Размещение электродов и распределение электрического поля визуализировались с использованием стандартного шаблона в программе SimNIBS (версия 3.2) [55]. Скрипт для реализации бифокальной стимуляции кольцевыми электродами был адаптирован из скрипта Matlab с открытым доступом (© Г. Сатурнино, 2018).

Модель шаблонной головки использовалась для моделирования размещения электродов и распределения электрического поля. Информацию о размещении электродов и распределении электрического поля см. на рисунках 2 A и B. В конце последнего сеанса стимуляции мы исследовали, хорошо ли переносилась стимуляция и существовала ли значительная разница в ощущениях между реальными и имитационными условиями. .

Более того, мы попросили участников указать, считают ли они, что получили настоящую или мнимую стимуляцию во время перекрестных сеансов до и после. Ощущения стимуляции описывали с помощью структурированного интервью [56]. Проверялись следующие ощущения: зуд, боль, жжение, металлический/железный привкус во рту, тепло, усталость и другие. С возможностью ответить: «нет», «легкая», «умеренная» или «сильная».

2.6. ЭЭГ

Все записи ЭЭГ проводились в экранированной клетке Фарадея. Использовалась индивидуальная установка электродов с 9 электродами: лобная (Fp1, Fp2, F3, Fz, F4), теменная (Cz, P3, Pz, P4), см. рис. 2C. Использование 64-канала ANT. Нейро-ЭЭГ-шапочка с программным обеспечением eegotmmylab (ANT Neuro, Нидерланды). ЭЭГ регистрировали во время выполнения задания N-back. С помощью маркеров определялось начало и конец каждого отдельного уровня N-обратно. Записи выполнялись в течение 3 блоков N-back, в результате чего время записи составляло примерно 3 минуты.

Пиковая частота в тета-диапазоне (4–8 Гц) рассчитывалась с использованием специального сценария Matlab (TheMathWorks Inc., США), адаптированного на основе сценария, используемого Саламанкой Гироном и его коллегами [54] и адаптированного для анализа тета-частоты во время выполнения задачи N-back. Тета-частоты fortACS были персонализированы аналогично предыдущей работе [54,57]. Однако мы не собирались сравнивать эффективность tACS с персонализированными частотами и tACS со стандартными (неперсонализированными) частотами.

Таким образом, данное исследование не ставит своей целью продемонстрировать благоприятные физиологические эффекты tACS с персонализированными частотами по сравнению с tACS со стандартными (неперсонализированными) частотами. Целевые электроды F4 и P4, которые совпадают с местами стимуляции, демонстрируют небольшую разницу в записанной тета-частоте. Средняя тета-частота для электрода F4 составила 4,71 (диапазон 4,12–7,77), а для электрода P4 – 4,97 (диапазон 4,11–6,84).

2.7. Анализ данных

Нормальность данных проверялась визуально с помощью гистограмм и графиков Q-Q остаточных значений и подтверждалась проверкой асимметрии в диапазоне от 1 до -1 [58]. P-значения <0,05 указывают на статистическую значимость. Предварительная обработка поведенческих данных SFTT выполнялась с помощью собственного сценария, реализованного в Matlab. Основными показателями выходных данных были: правильные последовательности, общее количество завершенных последовательностей и правильные последовательности/завершенные последовательности. Предварительная обработка отдельных данных N-back выполнялась с помощью RStudio (версия 1.4.1717, 2021 г.) [59].

Отдельные данные были объединены в один основной файл с помощью Microsoft Excel. Для анализа данные нормализовали путем вычитания до базового блока, связанного с условием стимуляции. Нормализация проводилась с учетом неоднородных уровней успеваемости, особенно обычно встречающихся у пожилых субъектов, чтобы обеспечить лучшую сопоставимость между субъектами.

Базовые блоки сравнивались в R с использованием t-тестов для парных выборок. Равенство базовых блоков проверялось с использованием байесовской статистики путем вычисления байесовского t-критерия для парных выборок с использованием программного обеспечения JASP (версия 0.16.0.0). Весь остальной анализ данных SFTT и N-back был выполнен в Rstudio (версия 1.4.1717). Данные были проанализированы с использованием линейных моделей со смешанными эффектами, которые были оснащены «самым большим» пакетом. Результатом была таблица ANOVA типа III с p-значениями для F-тестов [60].

Размер эффекта определялся с использованием частичного квадрата эта-на с использованием пакета «размер эффекта». Апостериорный анализ проводился путем парных сравнений с использованием расчетных предельных средних значений и поправки Тьюки. Анализ ощущений стимуляции tACS и слепых ответов анализировали с помощью JASP (версия 0.8.5.1) [61]. Реакции на реальные и ложные оценки стимуляции анализировались с использованием биномиального теста. Ощущения от стимуляции анализировались с использованием таблиц непредвиденных обстоятельств с анализом хи-квадрат для контроля различий между реальными и мнимыми условиями стимуляции.

3. Результаты

3.1. Задача последовательного постукивания пальцами

Два SFTT были проанализированы отдельно, поскольку они различаются по величине нагрузки WM (высокая и низкая нагрузка WM). Перед основным анализом базовые показатели активной и симстимуляции сравнивались и существенно не отличались для заученного состояния t(19)=0.72, p=0,48, d=0.16, и незапомненное условие t(19) ¼ 0, p ¼ 1, d ¼ 0. Для дальнейшего анализа нулевого результата и подтверждения равенства активных и фиктивных групп сравнивали в обоих условиях с использованием байесовской статистики. Анализ показал, что для запомненного условия BF01=3,41, что означает, что в 3,4 раза более вероятно, что базовые результаты будут одинаковыми, чем разными. Незаученное условие показало BF01=4,3, следовательно, в 4,3 раза более вероятно, что исходные группы равны.

В этом исследовании онлайн-обучение определяется как значительное улучшение поведения во время тренировки. Значительное влияние стимуляции на обучение определяется изменением динамики совершенствования в процессе обучения. Анализ количества правильных последовательностей заученной версии SFTT с использованием модели линейных смешанных эффектов показал достоверный эффект для блоков F(6, 247)=18,57, p < .0{{14} }1, hp2=0.31, что указывает на большую величину эффекта, а также на значительный эффект от стимуляции F(1,247)=18,83, p < .001, hp2=0,07 со средней величиной эффекта, но взаимодействие стимуляции без блоков F(6, 247)=0,77, p=0,59, hp2=0,02.

Для дальнейшего определения влияния стимуляции на обучение мы определили разницу между условиями в конце обучения, которая показала сильную тенденцию к значимой разнице t(19)=2.07, p=.{{ 12}}52, d ¼ 0.46. Результаты не запоминаемой версии показывают значительный эффект для блоков F(6,247)=16.00, p < .{{20}}01, hp2=0,28 (большие эффект), но нет стимуляции F(1, 247)=0,46, p=0,499, hp2=0,002 или эффекта взаимодействия F(6,247)=0,36, p=0,901, hp2=0,009. Это указывает на то, что в обоих условиях участники значительно обучались, но только в условиях запоминания наблюдалось значительное влияние стимуляции tACS на производительность, см. рис. 3.

Отсутствие эффекта взаимодействия не позволяет сделать вывод о существенном влиянии стимуляции на двигательное обучение, хотя тенденция разницы в результатах на блоке 7 указывает на возможность эффекта стимуляции. Для дальнейшего изучения результатов SFTT и оценки различий в производительности индивидуальные траектории участников указаны в дополнительном материале, дополнительном рисунке 1. Анализ с ненормализованными данными показал сопоставимые результаты, подробности см. в дополнительных онлайн-материалах (SOM) и SOM. Рис. 3.

3.2. Скорость и точность

Для дальнейшего исследования результатов запомненного состояния общее количество завершенных последовательностей анализировали как меру скорости. Результаты показали значительный эффект блока F(6,247)=28,21, p < .001, hp2=0.41 (большой эффект) и значительный эффект стимуляции F(1, 247)=15,92, p < .001, hp2=0,06 (малый эффект), но нет эффекта взаимодействия F(6, 247)=0,23, p=0,968, hp2=0,006, см. рис. 4А. Хотя группа активной стимуляции работает быстрее по сравнению с группой имитации, аналогичная картина улучшения указывает на результативность, а не на эффект обучения.

Чтобы увидеть, вызвано ли увеличение количества правильных последовательностей более быстрым выполнением последовательностей или одновременным увеличением точности, мы проанализировали соотношение между общим количеством последовательностей и правильными последовательностями как меру точности. При осмотре реальная группа стимуляции показывает другую динамику по точности, чем фиктивная группа. Группа реальной стимуляции демонстрирует резкое значительное увеличение точности между первым и вторым тренировочным блоком, тогда как в группе имитации повышение происходит более постепенно t(19)=2,68, p=.015. Точность между группами в течение 1-го блока обучения достоверно не отличалась T(19)=0,85, p=0,404. Поэтому, чтобы визуализировать разницу в динамике, мы измерили разницу в точности около блока 1.

Результаты показали значительный эффект блока F(6,247)=3,47, p=.003, hp2 ¼ 0.08 (средний эффект) и значительную стимуляцию. эффект F(1, 247)=18,31, p < .001, hp2=0,07 (средний эффект), но отсутствие блока стимуляционного взаимодействия F(6, 247)=0,85, p=0,529, hp2=0,02, см. рис. 4Б. В дополнительном анализе сравнение поведения в блоке 7 показывает значительную разницу между правдой и симуляцией t(19)=2,31, p=0,032, d=0,51. Таким образом, хотя отсутствие эффекта взаимодействия не означает значительных эффектов моторного обучения , результаты показывают, что точность значительно улучшилась при стимуляции на ранней стадии обучения, которая оставалась значительно различной на последнем блоке. Анализ ненормализованных данных выявил сопоставимые результаты, подробности см. в SOM и SOM на рис. 4.

3.3. N-обратная задача

Выполнение задачи N-back анализировалось по следующим результатам: попадания, ложные срабатывания, точность (попадания и ложные срабатывания) и время реакции на попадания. Все параметры анализировались отдельно с использованием линейных моделей смешанных эффектов. Условия стимуляции (реальные и имитационные) и три уровня сложности N-спины были включены в модель в качестве независимых переменных. Были проведены два отдельных анализа, одна модель включала уровни сложности 1 и 2, чтобы имитировать условия, сопоставимые с исследованием Violante et al. (2017), кроме того, мы добавили в модель уровень сложности 3, чтобы проверить влияние астимуляции на задачу с более высокими когнитивными требованиями [24].

For more information:1950477648nn@gmail.com