Роль сна и бодрствования в распознавании эмоциональных картинок. Часть 1.

Краткое содержание

Сон благотворно влияет на консолидацию памяти. Однако его роль в эмоциональной памяти в настоящее время обсуждается. Здесь мы исследуем роль сна и аналогичного периода бодрствования на распознавание эмоциональных картинок и субъективную эмоциональную реактивность. Сорок участников без каких-либо серьезных физических, неврологических или психологических нарушений были случайным образом распределены в группу «Сначала сон» или «Группу первого пробуждения». Обе группы прошли фазу кодирования задания с эмоциональными изображениями с негативными и нейтральными изображениями в 09:00 часов (группа «Сначала пробуждение») или 21:00 часов (группа «Сначала сон»). Затем участники выполнили тест на немедленное распознавание (Т1) и два отсроченных теста через 12 часов (Т2) и 24 часа (Т3).

Взаимосвязь между сном и памятью привлекла большое внимание. Сон – важная часть памяти. Сон не только помогает людям улучшить память, но также помогает консолидировать и укрепить память, тем самым улучшая речь, математику и интеллектуальные способности.

Пока тело отдыхает, сон также помогает людям консолидировать и укреплять воспоминания. Во время сна мозг воспроизводит переживания и информацию, которые мы получаем в течение дня, например полученные знания, языковую память, эмоциональные переживания и так далее. Этот процесс называется «воспоминанием из памяти».

Во время глубокого сна мозг передает воспоминания в область долговременной памяти, где воспоминания сохраняются в течение длительного времени. Таким образом, сон может помочь нам закрепить полученные знания и опыт, а также улучшить речь, математику и интеллектуальные способности. Кроме того, хороший сон также может помочь нам лучше запомнить новую информацию, особенно во время учебы и исследований, высыпание станет для нас важным условием.

Когда мы лишены сна, это влияет на память, и, хотя мы можем сохранять некоторую информацию, наша способность хранить и консолидировать ее в течение длительных периодов времени будет снижаться. Поэтому поддержание хороших привычек сна окажет большую помощь в улучшении нашей памяти.

И наконец, напоминание о том, что поддержание хороших привычек сна не означает, что вы должны спать в течение длительного времени или спать больше раз в течение дня. Правильный режим сна должен заключаться в том, чтобы обеспечить достаточный сон, обеспечить полноценное использование глубокого сна в течение указанного времени, а также обеспечить нормальную работу физического здоровья и памяти. Видно, что нам необходимо улучшить нашу память. Цистанхе может значительно улучшить память, поскольку Цистанхе 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 питание и энергию, тем самым повышая жизнеспособность и выносливость мозга.

Нажмите «Знай кратковременную память», как ее улучшить.

Для каждой картинки собирались уровни воспринимаемого возбуждения и валентности. Параметры сна записывались дома у участников с помощью портативного устройства. Никаких различий не наблюдалось в T1, тогда как в T2 группа Sleep First показала более высокую производительность памяти, чем группа Wake First. На Т3 производительность снизилась в группе «Сначала сон» (которые бодрствовали предыдущие 12 часов), но не в группе «Сначала пробуждение» (которые спали последние 12 часов). В целом негативные образы запоминались лучше, чем нейтральные.

Мы также наблюдали положительную связь между эффективностью памяти на отрицательные элементы во время непосредственного теста и процентом быстрых движений глаз во сне в ночь перед кодированием. Наши данные подтверждают, что негативная информация со временем запоминается лучше, чем нейтральная, и что сон способствует сохранению декларативных знаний. Однако отдых, похоже, не улучшает эмоциональную память преимущественно, хотя и может влиять на кодирование негативных новостей.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Возбуждение, эмоциональная память, тест на узнавание, сон с быстрыми движениями глаз, период удержания, валентность.

1|ВВЕДЕНИЕ

С момента первого упоминания об «эффекте сна», который означает способность сна улучшать воспроизведение декларативных воспоминаний (Jenkins & Dallenbach, 1924), последовательные исследования сна были сосредоточены на его роли в консолидации памяти, что привело к к разработке нескольких теоретических моделей (Борн и Вильгельм, 2012; Гензель, Крус, Дреслер и Батталья, 2014; Тонони и Сирелли, 2006).

Например, согласно гипотезе синаптического даунскейлинга (Tononi & Cirelli, 2006), медленный сон способствует снижению синаптической силы для оптимизации сохранения памяти и облегчения последовательного обучения. С другой стороны, гипотеза консолидации активной системы (Born & Wilhelm, 2012) утверждает, что информация, закодированная во время бодрствования, подвергается процессу реактивации и реорганизации во время сна, в основном с участием гиппокампа и неокортикальных сетей.

Однако долгое время сон и память исследовались без учета возможного вклада эмоционального опыта. Тем не менее, было продемонстрировано, что эмоции и состояния, вызванные эмоциями (например, настроение), могут оказывать большое влияние на большинство функций мозга и тела, включая формирование и сохранение памяти (Coughlin Della Selva, 2006; LaBar & Cabeza, 2006; McGaugh, 2004). ).

Совсем недавно, учитывая последовательные результаты, связывающие расстройства настроения с измененным режимом сна, исследователи начали изучать взаимосвязь между сном, эмоциональной памятью и аффективной регуляцией (подробный обзор этих тем см. Walker, 2009). Некоторые данные свидетельствуют о том, что сон преимущественно улучшает память на эмоциональные, а не на нейтральные стимулы (Hu, Stylos-Allan & Walker, 2006; Wagner, Gais & Born, 2001).

В частности, информация с отрицательной валентностью, по-видимому, более устойчива к забвению, поскольку после периода лишения сна она часто запоминается лучше, чем положительный или нейтральный материал (Tempesta et al., 2016; Walker, 2009). Отдельные исследования были сосредоточены на связи между эмоциональной памятью и сном с быстрым движением глаз (REM). Внимание к фазе быстрого сна оправдано ее уникальной физиологией и доказательствами, связывающими избирательную депривацию фазы быстрого сна с нарушением кодирования эмоциональных стимулов и измененной эмоциональной реактивностью (Goldstein & Walker, 2014; Walker & van Der Helm, 2009).

Быстрый сон характеризуется активацией тех областей мозга, которые участвуют в обучении страху и более широких формах эмоциональной обработки во время бодрствования, таких как миндалевидное тело, передняя поясная извилина, энторинальная кора, вентромедиальная префронтальная кора и гиппокамп (Tempesta, Socci , Де Дженнаро и Феррара, 2018). Его уникальная нейрохимическая среда характеризуется пониженной концентрацией моноаминов (например, адреналина и норадреналина) и повышенной концентрацией ацетилхолина. Хотя оба нейромодулятора участвуют в синаптической пластичности и консолидации памяти, считается, что отсутствие моноаминов во время быстрого сна позволяет реактивировать эмоциональные аспекты воспоминаний без соответствующей физиологической активации (Walker & van Der Helm, 2009).

В то же время считается, что холинергическая передача играет решающую роль в когнитивной деятельности высокого уровня, такой как процессы обучения и памяти (Diekelmann & Born, 2010; Teber et al., 2004). Кроме того, в электроэнцефалограмме (ЭЭГ) во время быстрого сна доминирует тета-диапазон, который, как полагают, связан с консолидацией информации, полученной в течение дня (Hutchison & Rathore, 2015). Принимая во внимание эти специфические характеристики, известная теоретическая модель, предложенная Уокером и ван дер Хельмом (2009), предполагает возможную роль быстрого сна в поддержке процессов эмоциональной регуляции путем усиления ярких представлений памяти при постепенном снижении их аффективного тона с течением времени.

Тем не менее, эти гипотетические функции по-прежнему широко обсуждаются среди ученых, которые, похоже, не могут найти четкого согласия относительно возможных механизмов, связывающих сон с консолидацией памяти и обработкой эмоций (Липинска, Стюарт, Томас, Болдуин и Болинджер, 2019). Среди многих вопросов, остающихся без ответа, до сих пор неясно, какая часть «эффекта сна» может быть объяснена уменьшением помех во время сна (т. е. непрерывным потоком новой сенсорной и когнитивной информации, которая постоянно обрабатывается мозгом во время сна). бодрствования; Jenkins & Dallenbach, 1924) или может быть отнесено к активным механизмам, поддерживающим консолидацию памяти исключительно во время сна (Benson & Feinberg, 1977).

Более того, роль быстрого сна в эмоциональной регуляции и консолидации эмоциональной памяти подтверждена в одних исследованиях (Hu et al., 2006; Van Der Helm et al., 2011; Wagner et al., 2001), но не в других (Hu et al., 2006; Van Der Helm et al., 2011; Wagner et al., 2001). Баран, Пейс-Шотт, Эриксон и Спенсер, 2012 г.; Челлини, Торре, Стеганьо и Сарло, 2016 г.; Грох, Вильгельм, Дикельманн и Борн, 2013 г.). Однако некоторые из этих результатов могут быть частично искажены методологическими различиями между исследованиями: например, парадигмы избирательного лишения сна и разделения ночей часто дают несовместимые результаты, хотя они широко применяются для изучения отдельного вклада быстрого и медленного сна в исследованиях. консолидация памяти (Вагнер и др., 2001; Вагнер, Фишер и Борн, 2002).

Кроме того, хотя исследования депривации показали значительный вклад во влияние сна на эмоциональную обработку (Tempesta et al., 2016), их наблюдения ограничиваются последствиями потери сна (частичной или полной), но не позволяют оценить прямую влияние конкретных параметров сна на процессы памяти. Другие исследователи получили значительные результаты за счет использования парадигм дневного сна (Cellini et al., 2016; Nishida & Walker, 2007), хотя этот тип экспериментального плана не позволяет изучить влияние ночного сна на консолидацию эмоциональной памяти и эмоциональная реактивность.

Более того, хотя влияние сна на консолидацию эмоциональной памяти уже изучалось с использованием 1-недельного лонгитудинального исследования, которое показало отрицательную связь между эффективностью сна и распознаванием негативных изображений (Cellini, Mercurio & Sarlo, 2019), мониторинг нескольких последовательных ночей с точностью, подобной полисомнографии (ПСГ), для этой цели еще не достигнуто.

Наконец, хотя сон широко изучался с точки зрения консолидации памяти, гораздо меньший интерес был направлен на его влияние на кодирование эмоциональной информации, за исключением исследований депривации (Кайда, Ники и Борн, 2015).

Исходя из этой теоретической основы, мы провели исследование, чтобы оценить отдельные роли сна и бодрствования в консолидации эмоциональной памяти в течение 24 часов.

В частности, мы использовали задачу распознавания эмоциональных образов и портативный трекер сна, чтобы (i) исследовать влияние ночного сна по сравнению с равным периодом дневного бодрствования на субъективную эмоциональную реактивность и производительность памяти; (ii) определить, остается ли стабильным положительное влияние сна на консолидацию памяти после последующего периода бодрствования; и (iii) изучить влияние ночного сна на кодирование эмоциональной информации.

2|МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1|Участники

В этом исследовании приняли участие сорок участников в возрасте от 18 до 34 лет (17 М, 23 Ж; средний возраст ± стандартное отклонение=23,575 ± 3,161) и без каких-либо серьезных физических, неврологических или психологических заболеваний. Участники были случайным образом распределены в группу «сначала сон» (SF; 8 M, 12 F) или группу «сначала пробуждение» (WF; 9 M, 11 F), что предусматривало два разных экспериментальных условия. Все участники предоставили информированное согласие. Протокол исследования был одобрен местным этическим комитетом.

2.2|Стимулы и задачи

Нейтральные и эмоциональные изображения (N=180) были выбраны из базы данных EmoMadrid (Carretié, Tapia, Lopez-Martín и Albert, 2019), уже проверены для аффективных исследований и дополнительно протестированы на пилотной выборке студентов из Падуи. Университет для подтверждения его достоверности на итальянской выборке (N=20; пилотные данные не будут представлены в этой рукописи). Каждое изображение в базе данных имеет ряд параметров, включая значения валентности и возбуждения, выраженные по 5-балльной шкале Лайкерта в диапазоне от 2 (очень негативный/очень спокойный) до +2 (очень позитивный/очень возбуждающий). ).

Причина, по которой EmoMadrid был выбран вместо более популярной Международной системы аффективных изображений (IAPS; Lang, Bradley, & Cuthbert, 2008), заключается в том, что, хотя последняя широко используется для исследований аффективности, она представляет некоторые серьезные проблемы, связанные с устареванием некоторых изображений. и их культурно-географическое происхождение, которое в основном репрезентативно для США (Carretié et al., 2019; Henrich, Heine, & Norenzayan, 2010).

Экспериментальная задача включала этап кодирования и три теста памяти (T1, T2, T3), все из которых были построены с использованием программного обеспечения PsychoPy (Peirce et al., 2019). Набор кодирования включал 90 изображений (45 негативов + 45 нейтральных). Во время кодирования каждое изображение отображалось на экране в течение 2 секунд, после чего участников просили сообщить свои воспринимаемые оценки валентности и возбуждения.

Тесты на память включали по 6{{10}} изображений каждое, 30 из которых (15 негативов + 15 нейтральных) уже были показаны на этапе кодирования, а остальные 3{{ 21}} (15 негативов + 15 нейтральных) были новыми. Все тестовые наборы были построены таким образом, чтобы сбалансировать тематическое содержание (каждый набор включал одинаковое количество изображений, изображающих животных, людей, пейзажи и объекты) и уровни возбуждения/валентности (среднее значение отрицательной валентности ± стандартное отклонение=1,38 ± {{23}) },08; среднее отрицательного возбуждения ± стандартное отклонение = 1,13 ± 0,04; среднее нейтральной валентности ± стандартное отклонение=0,16 ± 0,06; среднее нейтральное возбуждение ± стандартное отклонение=0,03 ± 0,10. ). Каждое изображение появлялось на экране в течение 2 секунд, после чего участников просили ответить, видели ли они его уже во время кодирования или нет, и сообщить свои воспринимаемые оценки валентности и возбуждения.

Производительность памяти оценивалась по индексу d-prime. В частности, мы рассчитали коэффициент совпадения (HR; доля старых изображений, правильно идентифицированных как «уже просмотренные») и уровень ложных тревог (FAR; доля новых изображений, ошибочно идентифицированных как «уже просмотренные»). Из этих двух индексов, согласно теории обнаружения сигналов (Macmillan & Creelman, 2004), мы рассчитали индекс дискриминации d-prime как разницу между z-показателями HR и FAR, используя формулу d-prime=zHR zFAR . Для d-prime, HR и FAR мы также рассчитали изменение производительности памяти между T2 и T1 как T2score/T1score*100, а изменение производительности памяти между T3 и T2 как T3score/T2score*100.

2.3|Устройство мониторинга сна

Ночной сон контролировался с помощью повязки Dreem Headband (DH; Dreem SAS, Париж), носимого устройства, которое было проверено как портативная альтернатива PSG (Arnal et al., 2020). Оголовье поставляется с различными датчиками, включая пять сухих электродов (O1, O2, FpZ, F7, F8), дающих семь биполярных отведений ЭЭГ (FpZ–O1, FpZ–O2, FpZ–F7, F8–F7, F7–01, F8–O2). , FpZ–F8), 3D-акселерометр для измерения частоты дыхания и отслеживания движений и положений, а также пульсоксиметр для измерения частоты сердечных сокращений. ЦТ может собирать и хранить физиологические показатели в режиме реального времени в ночное время; необработанные записанные данные доступны из специального облачного сервиса. DH использует проверенную автоматическую оценку сна для получения классических показателей сна (например, продолжительность сна, время, проведенное на различных стадиях сна).

2,4|Процедура

Вся процедура длилась 3 дня для каждого участника (рис. 1), с разным распределением задач для СФ и ВФ. Каждому участнику были даны подробные устные и письменные инструкции о том, как записывать сон по ночам и выполнять экспериментальные задания.

В первый день всем участникам было предложено заполнить серию онлайн-опросников, чтобы получить основные демографические данные (возраст, пол, род занятий), проверить наличие симптомов тревоги или депрессии с помощью Госпитальной шкалы тревоги и депрессии (HADS; Zigmond & Snaith). , 1983), исследовать глобальное качество сна с помощью Питтсбургского индекса качества сна (PSQI; Buysse, Reynolds III, Monk, Berman и Kupfer, 1989) и циркадные предпочтения с помощью ультракороткой версии Мюнхенского опросника хронотипа (MCTQ; Ghotbi et al.). ., 2020) и сокращенную версию опросника «Утро-вечер» (MEQ-r; Natale, Esposito, Martoni, & Fabbri, 2006), а также для регистрации первой ночи сна.

Начиная со второго дня, инструкции менялись в зависимости от условий эксперимента: для WF первоначальное обучение (кодирование) происходило в 09:00 ± 1:00 часов, за которым следовал немедленный тест памяти ( Т1), тогда как второй тест (Т2) должен был быть завершен в 21:00 ± 1:00 часов.

После этого участники должны были записать вторую ночь сна и пройти последний тест памяти (Т3) в 09:00 ± 1:00 часов на следующий день. Инструкции для SF были аналогичны, за исключением того факта, что экспериментальные задания были сдвинуты на 12-часовой интервал, чтобы первоначальное обучение происходило непосредственно перед сном. Таким образом, фазу Кодирования и Т1 нужно было завершить в 21:00±1:00 часов второго дня, а остальные тесты (Т2 и Т3) были запланированы соответственно на 09:00: 00 ± 1:00 часов и 21:00 ± 1:00 часов на следующий день, после записи второй ночи сна. Чтобы избежать каких-либо эффектов порядка, все тесты были уравновешены между участниками, получив в общей сложности шесть возможных комбинаций.

При этом порядок предъявления картинок был рандомизирован для каждого задания. Перед каждой экспериментальной сессией участники должны были заполнить короткую серию анкет, которые менялись в зависимости от времени суток. Утренние анкеты включали PSQI (Buysse et al., 1989) для проверки качества сна, связанного с предыдущей ночью, шкалу Самна-Перелли (Samn & Perelli, 1982) и Стэнфордскую шкалу сонливости (Hoddes, Zarcone, Smythe, Phillips, 1982). & Dement, 1973) для исследования уровня бдительности и утомляемости соответственно, тогда как вечерние анкеты включали только шкалу Самна-Перелли и Стэнфордскую шкалу сонливости.

2,5|статистический анализ

Демографические данные (возраст, пол), а также психологические параметры и параметры сна двух групп сравнивались с использованием независимых t-тестов и тестов χ2 -. Для каждого сравнения мы указывали d Коэна как меру величины эффекта.

Изменения производительности памяти во время сеансов тестирования были проанализированы с использованием следующего плана. Во-первых, для каждой интересующей переменной мы провели комплексный смешанный дисперсионный анализ с сессиями тестирования (T1, T2, T3) и типом изображения (негативный, нейтральный) в качестве внутрисубъектных факторов и группой (SF, WF) в качестве промежуточных факторов. предметный фактор.

Затем, чтобы проверить первую экспериментальную гипотезу (т.е. снижение забывчивости после ночного сна), мы провели смешанный дисперсионный анализ, используя оценки изменений от T1 до T2 в качестве зависимых переменных, с типом изображения (негативный, нейтральный) в качестве внутрисубъектного фактора. и группа (SF, WF) как межсубъектный фактор. Чтобы проверить нашу вторую экспериментальную гипотезу (т. е. производительность памяти после ночного сна остается стабильной после последующего пробуждения), мы провели еще один смешанный дисперсионный анализ, используя оценки изменений от T2 до T3 в качестве зависимых переменных, тип изображения (негативный, нейтральный) в качестве внутри- фактор субъектов и группа (SF, WF) как межсубъектный фактор.

Для оценки изменений эмоциональной реактивности (возбуждение и валентность) мы провели два отдельных комплексных смешанных анализа ANOVA с сессиями тестирования (Кодирование, Т1, Т2, Т3) и типом образа (негативный, нейтральный) в качестве внутрисубъектных факторов и групповым. (SF, WF) как межпредметный фактор. Для всех ANOVA мы указали η2 p как меру размера эффекта для основных факторов и взаимодействий, а также сообщили как о нескорректированном, так и о критерии Холма апостериорный анализ, используя d Коэна в качестве меры размера эффекта для апостериорных сравнений.

Взаимосвязь между параметрами сна и работоспособностью, а также возбуждением и валентностью изучалась отдельно для двух групп с использованием корреляций Пирсона. Для WF мы исследовали взаимосвязь между параметрами сна, записанными в ночь перед кодированием, и интересующими переменными, такими как d-prime, валентность и рейтинги пробуждения на T1. Для SF мы исследовали взаимосвязь между параметрами сна, записанными в ночь после кодирования, и изменением производительности от T1 до T2. В качестве значимого уровня использовалось значение p < 0,05.

Помимо проверки значимости нулевой гипотезы, мы также использовали байесовскую статистику для оценки вероятности истинности альтернативной гипотезы с учетом данных. В частности, мы сообщили о факторе Байеса (BF10), значения которого превышают три, что указывает на умеренное доказательство альтернативной гипотезы (H1), а значения BF10 ниже, чем 0.3 умеренно подтверждающие нулевую гипотезу (H0; Jarosz & Wiley, 2014). Для ANOVA BF10 рассчитывался с использованием подхода перекрестно сопоставленных моделей. Все анализы проводились с использованием JASP версии 0.16.2 (JASP Team, 2022). Исследование не было предварительно зарегистрировано.

РИСУНОК 2 (а) Рейтинги валентности и (б) возбуждения в зависимости от типа стимулов (негативные и нейтральные картинки) при кодировании (Enc) и трех сеансах тестирования (Т1, Т2, Т3). Столбики ошибок представляют собой стандартную ошибку среднего значения.

For more information:1950477648nn@gmail.com