Furman-2021-A frontális dopamintónus fokozása E.pdf 2. rész

Fontos, hogy a kontextus-első (CF) és kontextus-utolsó (CL) kísérleteket, függetlenül attól, hogy szelektívek vagy globálisak, nem különböztetik meg más tényezők, például a válaszkiválasztás során fellépő konfliktus.

A reakció szelekciós periódus arra a gondolkodási és döntési időre utal, amelyre szükségünk van a különböző választások előtt. A memória agyunk azon képessége, hogy tárolja és visszakeresse a múltbeli tapasztalatokból és tanulásból származó információkat. Lehet, hogy a kettőnek nincs sok kapcsolata, de szorosan összefüggenek.

Először is, az, hogy a válaszválasztási időszak rövid vagy hosszú, gyakran a feladatban való jártasságunktól és a háttértudásunk mennyiségétől függ. Ha jobban ismerünk egy bizonyos feladatot, azt fogjuk tapasztalni, hogy a feladat végrehajtása során a válaszválasztási időszak rövidebb. Ennek az az oka, hogy agyunk már a hosszú távú memóriában tárolja a releváns információkat, és gyorsan képes visszakeresni és alkalmazni. Éppen ellenkezőleg, amikor valami újjal és ismeretlennel szembesülünk, hosszabb gondolkodási időre van szükségünk a döntéshez, mert ismételten mérlegelnünk és összehasonlítanunk kell a rövid távú memóriában. Ez a memóriánkra is kihat, hiszen új információkat kell a rövid távú memóriában tárolnunk, majd azt hosszú távú memóriává alakítanunk, ami hosszabb és több energiát is igénybe vehet.

Másodszor, amikor keményen dolgozunk a memóriánk fejlesztésén, az közvetetten befolyásolja a válaszválasztási időszakunkat is. Például, ha aktívan bővítjük háttértudásunkat és memóriaképességünket könyvek olvasásával, tanfolyamokon való részvétellel és memóriatréninggel, azt tapasztaljuk, hogy új feladatokkal szembesülve a válaszválasztási időszak rövidebb, mert gyorsabban tudunk releváns információkat kinyerni hosszú távú memória. Ez erősíti önbizalmunkat és javítja kognitív és érzelmi állapotaink kontrollálási képességét is.

Összefoglalva, szoros kapcsolat van a válaszkiválasztási periódus és a memória között. Noha új dolgokkal szembesülve hosszabb időt vesz igénybe döntéseink meghozatala, memóriánk fejlesztésével javíthatjuk kognitív hatékonyságunkat és pontosságunkat, ami megkönnyíti a helyes döntések meghozatalát. Ezért arra bátorítunk mindenkit, hogy aktívan tanuljon, maradjon kíváncsi és fedezze fel a továbbiakat, ami segít javítani a válaszválasztási időszakunkat és a memóriánkat, így önmagunk jobb verziója lesz. Látható, hogy javítanunk kell a memórián, a Cistanche deserticola pedig jelentősen javíthatja a memóriát, mivel a Cistanche deserticola antioxidáns, gyulladáscsökkentő és öregedésgátló hatással bír, ami segíthet csökkenteni az oxidációt és a gyulladásos reakciókat az agyban, ezáltal védi a az idegrendszer egészsége. Ezenkívül a Cistanche deserticola az idegsejtek növekedését és helyreállítását is elősegítheti, ezáltal javítva a neurális hálózatok összekapcsolhatóságát és működését. Ezek a hatások javíthatják a memóriát, a tanulást és a gondolkodási sebességet, valamint megakadályozhatják a kognitív diszfunkciók és a neurodegeneratív betegségek kialakulását.

Kattintson a Tudás gombra a rövid távú memória javításához

Például a CF-G és a CL-G feltételek egyaránt tartalmaznak egy helyes választ, amely tartalmazza a próba során bemutatott szimbólumot és betűt. Ezen túlmenően, amint azt korábban megjegyeztük, egyes globális kísérletek ugyanazt az elemet tartalmazzák a cél- és a fóliaválaszban is annak biztosítására, hogy az alanyok ne csak az egyik elemre összpontosíthassanak, hanem mindkettőre. Viselkedéselemzés.

A korábbi tanulmányokkal összhangban (Chatham és Badre, 2013; Chatham et al., 2014) elsősorban a válaszidőre (RT) összpontosítottunk, nem pedig a pontosságra. A pontosság, mint bináris (helyes/rossz) eredménymérő, viszonylag érzéketlen a feladathatékonyság változásaira. Míg a valódi karbantartási és kapuzási hibák tükröződhetnek a pontosság változásában, a hatékonyság hiánya nem; ehelyett a válaszadás egyszerűen lelassulna.

Annak a hipotézisnek a megoldására, miszerint a tolkaponnak előnyben kell csökkentenie a nem hatékony vizsgálatok számát, még akkor is, ha a végső soron helyes vizsgálatok aránya változatlan marad, olyan mérőszámot alkalmaztunk, amely érzékeny a válaszok eloszlására a vizsgálatok között, és különösen a nem hatékony (hosszú RT) válaszok számára. . Megjegyzendő, hogy míg az RT több tényező kombinációját tükrözi, beleértve a korai vizuális feldolgozást és a motoros előkészítést, a korai vizuális feldolgozási igények az egész feladat során megfelelnek, és korábbi munkáink megerősítették, hogy a tolkapon nem gyorsítja jelentősen a motoros válaszokat (Furman etal., 2020; Kayser et al. ., 2012; Kayser et al., 2015).

Így a korai vizuális feldolgozás és a motoros előkészítési igények nem különböztethetik meg a feladatkörülményeket az RT-vel kapcsolatos mérések alapján. Minden viselkedési adatot előzetesen feldolgoztunk az elemzés előtt. Mivel az elsődleges hangsúly a reakcióidőn volt, a stabil RT-méréseket befolyásoló adatokat eltávolítottuk. Amint azt korábban megjegyeztük, a kizárt 11 alany közül 3-at kizártak, mert nem válaszoltak a véletlennél nagyobb pontossággal az összes vizsgálat során.

A megtartott 49 alany mindegyike esetében az első 10 vizsgálatot eltávolították az összes elemzésből; ezen túlmenően minden helytelen vizsgálatot és minden olyan vizsgálatot, ahol az RT-értékek az átlagos RT-n kívüli 5-nél nagyobbak voltak, kizárták az RT elemzéséből (Chatham és Badre, 2013; Chatham et al., 2014). Ezt a kiugró küszöböt azért választották ki, hogy egyensúlyba hozzon két aggodalmat: a nem hatékony RT-k cenzúrázásának elkerülését, de a nagyon hosszú RT-k elkerülését is, amelyeket a feladathoz nem kapcsolódó tényezők (pl. a számítógép képernyőjének figyelmen kívül hagyása) zavarnak.

Az összes alany közül csak 1 vizsgálatot távolítottak el a kívánt RT-tartományon kívülre esés miatt. Lineáris vegyes hatású modellt alkalmaztunk az átlagos RT tolkaponnal kapcsolatos változásainak kezelésére. A modell ezenkívül úgy készült, hogy tesztelje a tolkaponnak az RT-eloszlásra gyakorolt ​​hatását (lásd alább) minden feladatkörülmény esetében (Chatham et al., 2014), mivel az átlagos RT mérése nem veszi figyelembe az RT-k kísérleti manipulációk közötti eloszlásának esetleges finomabb változásait. . Elvileg a karbantartás vagy a kapuzás hatékonyságának változásai nem feltétlenül tükröződnek azokban a kísérletekben, amelyekre ezek a folyamatok már optimalizálva vannak.

A nagyon gyors RT-kkel végzett kísérletek például olyan erős karbantartási és kapuzási folyamatokat tükrözhetnek, amelyekre bármilyen manipulációnak kevés megfigyelhető jótékony hatása lehet. Ezzel szemben a nagyon lassú RT-vel végzett kísérletek nem hatékony karbantartási és kapuzási folyamatokat tükrözhetnek, amelyek javulhatnak a gyógyszerrel. Hasonlóképpen, az iftolkapon rontotta a kapuzás vagy karbantartás hatékonyságát, ezek a hatások leginkább az RT eloszlás gyors végén jelentkezhetnek.

Az ilyen hatások mérésére egy korábban ezzel a feladattal (Chatham et al., 2014) alkalmazott megközelítést alkalmaztunk, hogy az egyes résztvevők és feltételek RT-adatait 10 decilisre osztottuk, RT szerint rendezve a leggyorsabbtól a leglassabbig, és felhasználtuk a perenkénti átlagos RT-értékeket. decilit mint függő változót elemzésünkben. Ez a megközelítés lehetővé tette a kábítószerrel összefüggő változások értékelését a decilisek meredekségében ("RT meredekség"), valamint az RT átlagos változását.

A modellben a faktorok között szerepelt a gyógyszer (tolkapon vagy placebo; kezelés kódolt), a feladatkörülmény (CF-S, CF-G, CL-S vagy CL-G; összegkódolt) és decilis (1-10; sorszám) , valamint minden interakciót. A tolkapon RT-eloszlásra gyakorolt ​​lehetséges nemlineáris hatásának figyelembevétele érdekében a decilis2-hez hasonló interakciós kifejezéseket használtunk ("decile négyzet"). Végül a kábítószer-kezelési sorrenddel (gyógyszer első vagy utolsó gyógyszer; összeg kódolva) való interakciókat vettük figyelembe kontroll intézkedésként. Kezdetben egy maximális véletlenszerű hatásstruktúrát építettek fel az I. típusú hibák minimalizálására (Barr, Levy, Scheepers és Tily, 2013).

A véletlenszerű hatások közé tartozott az alany metszéspontja, valamint a drog, a feladatfeltétel és a decilis/decilis2 meredeksége és ezek kölcsönhatásai, valamint a véletlenszerű meredekségek és az alany metszéspontja közötti összefüggés. Ennek a modellnek nem sikerült konvergálnia; így a cikkben felvázolt protokollt követve (Bates, Kliegl, Vasishth és Baayen, 2015) megváltozott a véletlenszerű meredekségek és a metszéspontok közötti összefüggés. Az F-próbák rögzített hatásokat számoltak a Satterthwaite-módszerrel a szabadsági fokok közelítésére. Az elemzéseket az "lme4" (Bates et al., 2015) és az "afex" (Singmann és mtsai, 2018) könyvtárak segítségével végezték el az R-ben (R Core Team, 2017).

A határátlagok és trendek becslését, valamint a nyomon követési z-teszteket az "átlagok" csomag segítségével végeztük (Lenth, 2018). A teljesség érdekében a próba pontosságát is elemeztük.

Egy binomiális általánosított vegyes hatásmodell tartalmazta a fix tényezők gyógyszert, a feladat feltételét és ezek kölcsönhatását. A konvergencia lehetővé tétele és az egyedi illeszkedés elkerülése érdekében a kifejezések eldobása után a végső véletlenszerű hatások struktúrája véletlenszerű metszéspontokat tartalmazott az alany számára és a gyógyszer véletlenszerű meredekségeit az alanyon belül. A fix hatások jelentőségének meghatározására valószínűség-arány teszteket használtunk.

MRI paraméterek. Az MRI-vizsgálatot Siemens MAGNETOM Trio 3T MR-szkennerrel végezték, a Henry H. Wheeler Jr. Brain Imaging Centerben, a Kaliforniai Egyetem Berkeley-ben.

Az anatómiai képek 160 szeletből álltak, amelyeket T1-súlyozott MP-RAGE protokollal készítettek (TR= 2300 ms, TE=2.98 ms, FOV=256). mm, mátrix mérete=256 x 256, voxelméret=1 mm3). A nyugalmi állapotú funkcionális képeket akkor készítettük, amikor az alanyok nyugodtan feküdtek nyitott szemmel, és 35 szeletből álltak, amelyeket gradiens echoplanáris képalkotási protokollal készítettek (TR=1900 ms, TE =24 ms, FOV=225). mm, mátrix mérete=96 x 96, voxelméret=3.0 mm x 3,0 mm x 3,5 mm).fMRI előfeldolgozás. Az fMRI előfeldolgozást az AFNI (http://afni.nimh.nih.gov) és az FSL (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/) szoftvercsomagokkal is elvégezték. A nyugalmi állapotú funkcionális képeket 4D NIfTI formátumba konvertáltuk, és korrigáltuk a szeletidőzítési eltolásokra.
A mozgáskorrekciót az AFNI 3dvolreg programmal végeztük, ahol a referencia hangerőt az átlagos képre állítottuk be. Az anatómiai szkenneléssel való együttregisztrációt az AFNI 3dAllineate programmal végeztük, és az anatómiai képeket először az FSL programmal normál térfogatra (MNI_N27) normalizáltuk. Ugyanezeket a normalizálási paramétereket később a natív tér statisztikai térképeire is alkalmazták csoportstatisztikai térképek létrehozására.

Nyugalmi állapot kapcsolódási elemzése. A nyugalmi állapot adatait egy 5 mm-es FWHMGaussian kernellel simították ki, mielőtt 0.009 Hz és 0,08 Hz között időbeli sáváteresztő szűrést végeztek, hogy csökkentsék a szív- és légúti műtermékek hatását (Fox et al., 2005). A mozgási paraméterek és a fehérállomány és a kamrai idősorok, de a globális átlagjel nem, az előfeldolgozás során érdektelen regresszorként szerepeltek, függetlenül a későbbi kapcsolódási elemzésektől. Ezután a laterális prefrontális kéregben az érdeklődésre számot tartó régiókat (ROI) választottuk ki, az (a) megnövekedett aktivitásuk és az ebben és a kapcsolódó feladatokban betöltött központi szerepük alapján (Badre, Kayser, &D'Esposito, 2010; Chatham et al., 2014), és (b) az a hipotézis, hogy tolkapon esetében ezek a régiók, különösen azok, amelyek közelebb vannak a motoros válaszhoz, fokozott kapcsolódást mutatnak a hátsó kéreg vizuális területeivel.

Pontosabban, ezek a régiók a bal és a jobb dorzális premotoros kéregben (PMd, MNI-vel, koordináták ±30, -12, 66) és a bal és jobb premotoros kéregben (pPMd, MNI-vel, koordináták ±36, 8, 34) (Badre et al., 2010; Chatham és mtsai, 2014).

Mindegyik ROI-t MNI-koordináták határozták meg, amelyek egy 8 mm-es sugarú gömb középpontját képezték. Az egyes régiókban a voxelek átlagolásával meghatározott időutakat azután külön-külön korrelálták az agy összes többi voxellel, és a korrelációs együtthatókat Fisher-transzformálták, lehetővé téve a parametrikus statisztikai tesztek alkalmazását.

Az így kapott egyéni agytérképeket az MNI-sablonra normalizáltuk a csoportstatisztika alkalmazása előtt. A kábítószer viselkedési teljesítményre gyakorolt ​​hatása és a funkcionális kapcsolódás kábítószerrel összefüggő változásai közötti kapcsolat vizsgálata érdekében először kiszámítottuk a placebo és a tolkapon kapcsolati térképei közötti különbséget minden résztvevő és magrégió esetében, majd kiszámítottuk a korrelációt ezen különbségi térképek és az alanynak megfelelő véletlenszerű hatásváltozók között. -bölcs gyógyszer decilis hatás ("teljes RT meredekség") és gyógyszer x decilis x CF-G ×effektus (a "gyógyszer decilis" és a "drog decilis x CF-G" additív hatásaként számítva; × × a továbbiakban: " A CF-G állapot RT meredeksége") a viselkedési modellünkben becsült (lásd Viselkedési elemzés).

A térképenkénti szignifikanciát (p < 0.001, többszörös összehasonlításra korrigálva) a 3dFWHMx és 3dClustSim AFNI programokból származó klaszterméret-korrekció (20 voxel) alkalmazásával határoztuk meg az eredetileg küszöbértékre vonatkozó adatokra. p < 0,0001 érték, nem javítva.

Eredmények: 49 alany végzett el egy hierarchikus munkamemória-feladatot, amelyben számokkal jelzett kontextusjeleket kellett használniuk a szimbólumok és/vagy betűk felidézéséhez a próba időtartama alatt (1A-E ábra). A korábbi munkákkal összhangban (Chatham et al., 2014) négy feladatfeltételt értékeltek: kontextus első, szelektív (CF-S); kontextus első, globális (CF-G); kontextus utolsó, szelektív (CL-S); és kontextus utolsó, globális (CL-G).

Nevezetesen, ezek a feltételek mindegyike eltérő stratégiai követelményeket támaszt a bemeneti kapuzással, a kimeneti kapuzással és a karbantartással szemben (Módszerek és 1F ábra). Ezekre a feltételekre értékeltük mind az átlagos RT-ket, mind az RT-k tíz rendezett decilisben való eloszlásának változását minden feladatfeltételre (Chatham et al., 2014). Ez az „RT meredekség” érték jobban tükrözi az egyes feltételek reakcióidejének eloszlását. Konkrétan, az átlagos RT-től vagy pontosságtól eltérően, azzal a lehetőséggel foglalkozik, hogy a kérgi dopamintónus fokozása nem javítja a karbantartást az összes vizsgálat során, ehelyett előnyösen javíthatja a nem hatékony karbantartást, vagy megzavarhatja a hatékony karbantartást a vizsgálati altípusok között (lásd Módszerek).

Bár a pontosság a feladat feltételétől függően változott (2(3)=174.23, p.<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). 

Megjegyzendő, hogy ezek az {{0}}útinterakciók a 4-feltétel x decilis x gyógyszer x munkamenet sorrendje (F[3,59.65]=2.96, p{) ellenére is fennmaradtak. 7 ). A gyógyszernek nem volt egyszerű hatása az RT-re (F[1,49.68]=0.03, p=0.86), és a gyógyszer x decilis kölcsönhatásaira (F[1, 47.36]=0.34, p=0.56), drugx decilis2 (F[1,63.41]=1.36, p=0.25) és gyógyszer x feltétel (F[3,76.84]=0.76, p=0.52) mind jelentéktelenek voltak. Ahogy az várható volt, a decilis (F[1,58,43]=1078,76, p < 0,0001) és a decilis2 (F[1,44,22]=485,78, p < 0,0001) egyszerű hatásai szignifikánsak voltak, de ezek a hatások az elemzési terv közvetlen következményei, és nem vizsgálták őket tovább.

Az állapotra vonatkozó becsült határátlagok, valamint a decilis és decilis 2 állapotspecifikus trendjei, mind a placebo, mind a tolkapon kezelésre vonatkozóan, az 1. táblázatban találhatók. A nyomon követési z-tesztek megállapították, hogy az 3-érdeklődésre számot tartó interakció (gyógyszer x állapot x decilis) legalább részben a tolkapon (a placebóhoz képest) szignifikáns hatása volt az RT meredekségére a CF-G vizsgálatokban (trendbecslés=-6.2, SE= 2.7, z { {11}}.3, p=0.02).

Ez a hatás az RT meredekségére a CF-G feltételben is nyilvánvaló volt a terápiás adatokban (2B. ábra), és összhangban van azzal a hipotézisünkkel, hogy a tolkapon hatásának akkor kell a legszembetűnőbbnek lennie, ha a karbantartási igények magasak és a (kimeneti) kapuzási igények alacsonyak (1F ábra). ).

Ezen túlmenően, mivel az optimalizált viselkedési válaszoknak rövidebb RT-vel kell rendelkezniük, az RT meredekségének ez a csökkenése összhangban van azzal a hipotézissel, hogy a tolkaponnak javítania kell a karbantartási folyamatok hatékonyságát, így csökkennie kell a hosszabb RT-vel rendelkező kísérletek arányának.

For more information:1950477648nn@gmail.com