A frontoparietális hálózat megcélzása bifokális transzkraniális váltakozó áramú stimulációval motoros szekvencia tanulási feladat során egészséges idős felnőtteknél 3. rész

3.4. Reakció idő

Sikerült megismételnünk Violante és munkatársai eredményeit a reakcióidő paraméterére vonatkozóan a stimuláció szignifikáns hatásával F(1, 47,10) ¼ 5,33, p ¼ .025, hp2 ¼ {{25 }}.1 (közepes hatás), valamint egy F(1, 35.77) nehézségi szinthez tartozó effektus ¼ 44.61, p < .001 hp2 ¼ 0.55 (nagy hatás), valamint egy interakciós hatás F(1, 34,54) ¼ 4,83, p ¼ 0,035, hp2 ¼ 0,12 (közepes hatás). A Tukey-korrekciókkal végzett post-hoc analízis szignifikáns különbséget mutatott a hamis és a valódi stimuláció között a 2. nehézségi szint alatt, t(42,1) ¼ 3,22, p ¼ 0,013, de nem az 1. szinten t(42,6) ¼ 0,20, p ¼ 0,997.

A színlelt stimuláció és a memória kapcsolata nagyon érdekes kutatási terület. Gyakran halljuk, hogy egyesek azt mondják, hogy hamis stimuláció alkalmazásával javíthatják a memóriájukat, és vannak tudományos vizsgálatok is, amelyek megerősítik ezt.

A színlelt stimuláció olyan vizuális vagy hallási jelre utal, amely nem létezik a környezetben, de mesterségesen jön létre. Példaként szemlélve a vizuális hamis stimulációt, használhatunk vakut, hogy hirtelen fényt keltsünk, vagy gyorsan megjeleníthetünk néhány képet, hogy befolyásoljuk az emberek figyelmét és memóriáját. Hasonlóképpen, a hallási színlelt stimuláció egy bizonyos hang lejátszásával vagy különböző beszédklipek gyors szerkesztésével is elérhető.

Néhány közelmúltbeli tanulmány kimutatta, hogy a színlelt stimuláció aktiválhatja agyunkat és javíthatja a memóriánkat. Ennek az az oka, hogy amikor ezek a jelek stimulálnak bennünket, agyunk automatikusan végrehajt valamilyen feldolgozást, például hozzáadja ezt az információt a munkamemóriához vagy mozgósítja a hosszú távú memóriánkat. Természetesen ez a hatás nem tartós, és általában csak néhány percig tart. De ha megfelelően használjuk ezeket a jeleket, javíthatjuk tanulási és memória hatékonyságunkat.

Meg kell jegyezni, hogy nagyon fontos a hamis stimuláció ésszerű alkalmazása. A stimulációra való túlzott támaszkodás az agy túlzott kifáradásához vezethet, ami hatással van tanulásunkra és memóriánkra. Ezenkívül ez a megközelítés nem mindenki számára megfelelő. Néhány ember fény- vagy hangérzékenység miatt nemkívánatos reakciókat tapasztalhat, ezért kerülniük kell ezt a módszert.

Röviden, a hamis stimuláció ésszerű használata javíthatja a memóriánkat, de ügyelnünk kell a mértékletességre, és kerülni kell a túlzott támaszkodást erre a módszerre. Ugyanakkor továbbra is aktívan keresnünk kell más tanulási és memóriatechnikákat a jobb eredmények elérése érdekében. Látható, hogy javítanunk kell a memórián, és a Cistanche deserticola jelentősen javíthatja a memóriát, mert a Cistanche deserticola egy hagyományos kínai gyógyászati ​​anyag, amelynek számos egyedi hatása van, amelyek közül az egyik a memória javítása. A darált hús hatékonyságát a benne található különféle hatóanyagok jelentik, beleértve a savakat, poliszacharidokat, flavonoidokat stb. Ezek az összetevők különféle módon elősegíthetik az agy egészségét.

Kattintson a Tudjon meg 10 módszerre a memória javítására

Mindkét körülmény szignifikáns növekedést mutatott a reakcióidőben az 1. és 2. szint között, ami szembetűnőbb volt a t(36.4) ¼ 6.16, p < .001, mint a valós állapot t(36.4) ¼ 3.25, p ¼ esetén .013 A 3-hátsó nehézségi szint hozzáadása a modellhez nem eredményezett hatást a stimulációraF(1,78,24) ¼ 1,61, p ¼ ,209, szignifikáns hatás az F(2,67,65) ¼ 34,99, p < nehézségi szintre 0,001 és nincs kölcsönhatás F(2, 67,65) ¼ 0,75,p ¼ ,478, lásd az 5. ábrát.

3.5. N-back teljesítményparaméterek (találatok, téves riasztások, pontosság)

Az elemzések nem mutattak ki fő hatást a stimulációnak egyik paraméterre sem a 2. és 3. nehézségi szintű modellek esetében. A nehézségi szintnek jelentős fő hatása volt. Jelentős teljesítménycsökkenést jelez az összes paraméter n-back szintjének növekedésével. Nem volt stimulációs nehézség interakciós hatás. A statisztikai eredményeket lásd az 1. táblázatban.

3.6. Csúcsfrekvencia elemzés

Az EEG mérések során 9 elektróda adatait szereztük be az N-back feladat alapszint előtti mérése során. A vizsgálat hátralévő részében a 3 N-back szint egyéni átlagos csúcsfrekvenciáját használtuk személyre szabott ízstimulációs gyakoriságként. Az összesített átlagos csúcsfrekvencia eredményei 4,5 (sd ¼ 0,28) csoportátlagot mutattak, 4,1 és 5,4 közötti tartományban. További részletekért lásd a 2. táblázatot.

3.7. Stimuláló érzések és vakság

A stimulációs szenzációs interjú alapján a tACS-stimulációnak nem voltak káros hatásai, és csak kisebb tACS-érzésekről számoltak be. A legtöbb résztvevő „nincs” vagy „enyhe” választ adott. Ezenkívül nem volt szignifikáns különbség a stimuláció és az ál-körülmények között az észlelt érzetek egyike esetében sem, lásd a 3.

A résztvevők nem tudtak különbséget tenni a valódi és a színlelt stimuláció között. Egy binomiális teszt azt mutatta, hogy az 1. munkamenet során a helyes válaszok aránya 0,4 volt, ami nem különbözött szignifikánsan az esélyszinttől (0,5), p ¼ ,503 . A 2. munkamenetben a helyes válaszok aránya 0,6 volt, ami nem különbözött szignifikánsan a véletlentől, p ¼ 0,503, lásd a 4. táblázatot.

4. Megbeszélés

Ennek a tanulmánynak a fő eredménye az, hogy a személyre szabott, bifokális, szinkronizált tACS a megfelelő FPN-hez javíthatja a teljesítményt a magas WM-terhelésű SFTT során egészséges időseknél. Ezzel szemben ez a beavatkozási paradigma nem befolyásolta a teljesítményt az SFTT alatt, ha a WM terhelés alacsony volt. Ezek az eredmények azt mutatják, hogy a bifokális théta tACS hatékonysága szinkronban alkalmazva a DLPFC-re és a PPC-kre a kognitív követelményektől és a feladat alatti kognitív állapottól függ. Ezt a szempontot tovább támasztják azok a megállapítások, amelyek szerint a tACS javította az N-back feladat teljesítményét is olyan nehézségi szinteken, amelyek eléggé megerőltetőek voltak.

4.1. Motoros feladat

A jelen eredmények alátámasztják a jobb FPN-re alkalmazott szinkronizált bifokális théta-frekvenciás oszcillációk okozati hatását a motoros szekvencia tanulási feladat elvégzésére.

Korrelatív bizonyítékokat mutattak be az FPN aktiválódására az ujjleütési feladatok során, neuroimaging segítségével [62,63]. Witt és munkatársai (2008) metaanalízise kimutatta, hogy a vizuálisan vagy saját ütemben végzett ujjütögetési feladatok a jobb DLPFC-ben és a jobb alsó parietális kéregben konkordanciaaktivitást váltanak ki [63]. Legjobb tudomásunk szerint azonban ez volt a először használták az FPN-t egy tACS-paradigma célpontjaként, azzal a szándékkal, hogy javítsák az MSL-t.

Itt tudtuk bemutatni a teljesítmény javulását és egy tippet az edzési hatások lehetséges javítására ezzel a megközelítéssel, de kizárólag a magas WM terhelésű SFTT feltételre (memorizált állapot). Ezért a jelenlegi összehangolt stimulációs paradigma motoros viselkedésre gyakorolt ​​hatékonysága a feladat során a WM terhelés mértékétől függött. Ez összhangban van Violante és munkatársai (2017) tanulmányával, amely kimutatta, hogy a jobb oldali FPN-hez tartozó theta tACS javította a WM-feladatok teljesítményét, de csak a nagyobb WM-terhelésű feladatoknál [24]. Ez azzal magyarázható, hogy az FPN nagyobb koherenciát mutat a théta tartományban nagy WM terhelés mellett végzett WM feladatok során [64]. Feltételezhető, hogy a tACS használatával exogén módon fokozható a koherencia a távoli régiók közötti kérgi oszcilláció bevonásával [20]. Bár nem igazoltuk a hálózati koherenciát EEG vagy más neuroimaging mérésekkel, feltételezzük, hogy az exogén indukált théta oszcillációk felerősíthették a WM feldolgozásban folyamatban lévő fiziológiás oszcillációs tevékenységet, ami viszont támogatta a motoros feladat teljesítményét és elsajátítási folyamatát magas WM-rel. terhelés, de nem alacsony WM terhelés mellett.

Egy másik lehetséges magyarázat az, hogy az FPN bevonása a WM egy meghatározott részfolyamatához kapcsolódik. A WM durván három részfolyamatra osztható: kódolás, karbantartás és visszakeresés [65]. A nem memorizált SFTT feltétel megkövetelte, hogy a résztvevők megtanulják a sorrendet a mozdulatok végrehajtása közben, ami a kódolási fázis alá esik. A memorizált SFTT feltétel alatt a résztvevőknek fenn kellett tartaniuk és vissza kellett szerezniük a korábban tanult sorrendet a mozdulatok végrehajtása közben. Egy közelmúltbeli metaanalízis kimutatta, hogy a kódolásról a karbantartási és visszakeresési szakaszra való áttérés során az FPN bevonása fokozatosan növekszik. Ezért feltételezhető, hogy a memorizált SFTT állapot jobban hasznot húz az FPN-ből mint célpontból, míg a nem memorizált SFTT állapot jobban profitál más agyi régiók stimulálásából. Például az akvizíciós fázis nagymértékben támaszkodik a dorsalis figyelmi hálózatra, amely túlnyomórészt a frontális szemmezőket és az intraparietális sulcikat foglalja magában [65,66]. Ezen túlmenően, a tanulmányok kimutatták az M1 nagymértékű bevonását a tanulás korai szakaszában, és az aktivitás az alapvonalra csökken, amikor egy szekvencia egyértelműen ismertté válik [67,68].

A frontális és parietális területek érintettsége MSL során jól megalapozott, pontos funkcionális szerepük azonban nem világos [67,69e71]. Az MSL három különböző tanulási szakaszra osztható: 1. szakasz az elsajátításra, 2. szakasz a konszolidációra és 3. szakasz a megtartásra. A korai tanulási szakasz nagyobb mértékben támaszkodik a kognitív folyamatokra, például a WM-re, amely aktivációt mutat a prefrontális kéregben és a parietális területeken [72e74]. Ebben a tanulmányban az FPN megcélzásának hatékonysága az MSLtask teljesítményének növelése érdekében valószínűleg a WM terheléstől függ. A WM-folyamatokra összpontosító tanulmányok azt találták, hogy az FPN kapcsolatban áll az információ fenntartásával és manipulálásával, amikor a théta-oszcillációk szinkronban vannak a két agyterület között [25,64]. Ez megmagyarázhatja, hogy a motorszekvencia feladat teljesítménye miért csak a nagy WM terhelés alatt javult, ahol a résztvevőknek a szekvenciát a memóriából kellett végrehajtaniuk.

Sőt, mind a pontosság, mind a sebesség jelentősen javult a memorizált állapotban a tACS-stimulációnak köszönhetően. A valódi stimuláció azonban a pontosság meredek növekedését idézte elő, míg a hamis csoport fokozatosan javult. Hasonló eredményeket mutattak ki egy tanulmány, amelyben összehasonlították az SFTT M1-re alkalmazott valós és színlelt anódos koponyán keresztüli egyenáramú stimulációt (DCS). Különböző korcsoportokat hasonlítottak össze, és az idősebb felnőtteknél meredeken javult a pontosság a valós stimulációs csoportban, és fokozatosan nőtt a színlelt csoportban [75]. Azzal érvelnek, hogy az aktív M1 stimuláció megkönnyítette a szekvencia kódolását és tárolását a memóriában. A jelenlegi vizsgálatban a stimuláció célpontja az FPN volt, és hatékony volt a memorizált állapotban, amikor a szekvenciákat már megtanulták. Ezt az eredményt az FPN téta-oszcillációinak szinkronizálása miatt megnövelt kapacitás vezérelheti a korábban tanult szekvencia fenntartására és visszanyerésére [65].

Ennek a tanulmánynak az volt a célja, hogy kiterjessze azokat a korábbi tanulmányokat, amelyek az FPN-t bifokális théta-tACS-sel célozták meg a WM-teljesítmény javítása érdekében[24,25,76,77], hasonló elrendezéssel az MSL-re gyakorolt ​​hatás tanulmányozására. Ez volt az első alkalom, hogy mind a DLPFC és a PPC-t a bifokális theta tACS használatával célozták meg egy motorszekvencia tanulási feladat során. A fő cél az volt, hogy az FPN-t célozzák meg, mint olyan hálózatot, amely fontosnak bizonyult a WM számára, és aktiválást mutatott az MSL során [18,24e29,76,77]. Bár sikerült kimutatnunk, hogy az FPN-re irányuló bifokális tACS hatásos volt, amikor a WM-terhelés magas, nem zárhatjuk ki, hogy ezt a hatást akár a DLPFC, akár a PPC monofokális stimulációja váltotta ki. Ennek a vizsgálatnak nem állt szándékában összehasonlítani a monofokális thetatACS és a bifokális theta tACS hatékonyságát MSL-re. Azonban az ezen területek bifokális théta-tACS-sel történő megcélzásának pozitív hatásai alapján az MSL-feladat végrehajtására további kutatásokra van szükség a pontos működési mechanizmusok meghatározásához, valamint a monofokális stimuláció hatásainak meghatározásához a két terület bármelyikére külön-külön. Az összehasonlító tanulmányok hiánya miatt nem lehet végleges meggyőző kijelentést tenni a bifokális FPN-stimuláció jótékony hatásairól, amelyek az egyik megcélzott agyterületet túlcélozzák. A soron következő kutatásoknak részletesen foglalkozniuk kell ezzel a nyitott kérdéssel.

4.2. Személyre szabott tACS

Ez a tanulmány személyre szabott tACS-stimulációt alkalmazott a thetarange-ban az MSL-re és a kognitív funkciókra. Ez a megközelítés Reinhart és Nguyen (2019) okoskodásán alapult, akik kimutatták a személyre szabott frontotemporális théta-tACS jótékony hatásait a standard theta tACS-hez képest egészséges idős felnőttek WM-feladatára [57]. Az egyéni csúcsfrekvenciákat mértük, miközben a résztvevők az N-back feladatot végezték el, hogy meghatározzák az egyéni stimulációs gyakoriságot, bár a személyre szabott és a standard tawak összehasonlítása nem tartozik jelen tanulmány hatókörébe. Feltételezzük, hogy a stimulációs paradigmák individualizálása fontos lehet a hatékonyabb csúcsfrekvencia miatt, amint azt például Reinhart és Nguyen javasolta, de az alacsony théta frekvenciák (4e4,5 Hz) és a magas théta frekvenciák (7 Hz) eltérő funkcionális hatásai alapján is. WM teljesítmény [78e80]. Pontosabban, a 4 Hz-es tACS a jobb parietális kéreg felé javította a WM-kapacitást, míg a 7 Hz-es tACS csökkentette a WM-kapacitást egészséges fiatal felnőtteknél [78e80]. Jones és munkatársai összehasonlították a bifokális 7 Hz-es tACS-t az FPN-re alkalmazott 4,5 Hz-es tACS-sel, és pozitív hatásokat találtak a 4,5 Hz-es, de nem 7 Hz-es stimulációnál a WMperformance-on [79]. Vannak azonban olyan jelentések is, amelyek nem mutatták be a személyre szabás hatásait, például egy jelenlegi TMS-vizsgálatban [81].
A jelen tanulmányban az átlagos stimulációs frekvencia 4,5 Hz volt, ami illeszkedik a fent említett, a WM szempontjából releváns alacsony théta frekvenciákhoz. Mivel a személyre szabott és a standard (nem személyre szabott) theta tACS összehasonlítása nem szerepelt a jelen tanulmányban, nem vonhatunk le következtetést arra vonatkozóan, hogy a jelen tanulmányban szereplő személyre szabott bifocaltACS hatékonyabb-e a théta tartományban, mint a nem személyre szabott bifocaltACS, ami érdekes kérdés. amivel foglalkozni kell a következő tanulmányokban.

4.3. N-hátsó feladat

Az N-back feladat használatának kettős oka volt. Mindenekelőtt az egyéni théta frekvencia mérésének módja WM-feladat végrehajtása közben. Másodszor, kiegészítő kontrollkísérletként használták annak ellenőrzésére, hogy a stimuláció valóban az FPN-re irányult, és az FPN által feldolgozott kulcsfunkciót modulálja. A WM-feladat viselkedési eredményei alátámasztják azt az elképzelést, hogy az FPN-hez kapcsolt ACS növeli a WM teljesítményét [24,25]. Mivel nem voltak neuroimaging adatok, amelyek megerősítenék, hogy az FPN valóban célzott volt, a WM teljesítményének viselkedésbeli különbsége korrelációs bizonyítékot szolgáltat.

Ebben a tanulmányban meg tudtuk ismételni Violanteet al. megmutatja, hogy a kérgi oszcillációk exogén szinkronizálása a théta tartományban javította a WM teljesítményt, amikor a kognitív igények közepesen magasak (2-hátsó szint) [24]. Kibővítettük az eredményeket, megmutatva, hogy ez csak a 2-hátsó szintre vonatkozik, és nem a nehezebb 3-hátsó szintre. Úgy tűnik, hogy a stimulációs paradigma hatékonysága fordított U-alakú összefüggést követ a feladat nehézségével. A jelenlegi vizsgálati kohorsz egészséges idős felnőttek voltak. Bár jelenleg nem világos, hogy a fiatal felnőttek továbbra is hasznot húznának az oszcillációs szinkronizálásból a 3-hátfeladat során, feltételezhető, hogy az invertedu-alakzat a 2-hátfeladat csúcsával korfüggő.

Azok a tanulmányok, amelyek összehasonlították a fiatal és egészséges idős felnőttek WM-feladatokban nyújtott teljesítményét, az életkorral összefüggő teljesítménycsökkenést mutattak ki, különösen a nagy kognitív igényű feladatoknál[82,83]. A magas WM terhelés hatására az idősebb felnőttek relatív hipoaktivációt mutatnak a fronto-parietális régiókban a fiatal felnőttekhez képest [82,84]. A „Neurális áramkörök kompenzációval kapcsolatos felhasználása hipotézis” keretet ad ennek a jelenségnek; Az életkorral összefüggő hiperaktiváció figyelhető meg az alacsony WM-terhelésű feladatoknál a csökkent idegi hatékonyság miatt, míg a magas WM-terhelésű feladatoknál a csökkent idegi kapacitás miatti hipoaktiváció [85]. Ez azt mutatja, hogy az idősebb felnőttek már az alacsony WM-terhelésű feladatoknál is alkalmaznak kompenzációs mechanizmusokat (1-vissza), és ezért nem tudják toborozni a szükséges idegi erőforrásokat a nagy WM-terhelésű feladatok során (3-vissza)[82,83].

Heinzel és munkatársai azt feltételezték, hogy az idegsejtek aktivitásának változása az FPN-csatolás csökkenésének köszönhető; kimutatták, hogy a fronto-parietális kapcsolódás csökkent az idősebb felnőtteknél a2-hát, és még inkább a 3-hátsó feladatok során [73,86]. Ez arra utalhat, hogy a 2-back és a 3-back feladatok közötti stimuláció hatékonyságának különbsége az FPN hiányos csatolásának mértékével függ össze ezeken a feladatokon belül, és hogy a tACS-sel végzett beavatkozási megközelítés csak megfelelően tudja kompenzálni ezeket a mechanizmusokat. a 2-vissza feladathoz, de a 3-visszafeladathoz már nem. A 1-hát állapota alatti javulás hiánya arra utalhat, hogy a természetes kompenzációs mechanizmusok nem érzékenyek ennek a stimulációs paradigmának a hatásaira. Ez egy specifikus hatékonyság felé mutat, amely a WM terhelés által okozott agyi állapottól függ.

Az N-back feladat eredményei konkrét hatást mutattak a reakcióidőre, nem pedig a találati arányra, a téves riasztásokra és a pontosságra. Ezek az eredmények hasonlóak Polania és munkatársai korábbi tanulmányaihoz. (2012), Violante et al. (2017), valamint Alekseichuk et al. (2017), amely thetatACS segítségével célozta meg az FPN-t. A szinkronizált tACS csökkentette a reakcióidőt [24,25], míg a deszinkronizált tACS növelte a reakcióidőt egy vizuális WM-feladatnál [25,76]. A reakcióidőkre gyakorolt ​​hatás pontos oka, de más paraméterekre nem, továbbra is megfoghatatlan. Violante és munkatársai összefüggést mutattak ki a megnövekedett parietális BOLD-aktiváció és a csökkent reakcióidő között [24]. A bizonyítékok arra utalnak, hogy a parietális terület kritikus szerepet játszik a WM karbantartásában [87]. Ezért Violante és munkatársai azt sugallják, hogy a neurális aktiváció növekedése a parietális területeken kölcsönhatásba léphetett a reakcióidővel kapcsolatos mechanizmusokkal [24]. Azonban Alekseichuk et al. azzal érvelnek, hogy a javuló reakcióidők hálózatfüggőek, mivel megnövekedett reakcióidőt találtak a prefrontális területek és a parietális területek deszinkronizálása után [76]. Azzal érvelnek, hogy ez az információfelvétel hanyatlásából fakad, ami a kéregben a théta-ritmus elhúzódó szinkronizációjában tükröződik [76]. Bár az eredmények a szinkronizált théta-tACS reakcióidőkre gyakorolt ​​specifikus hatásaira utalnak, a pontos mechanizmusok továbbra sem tisztázottak. További elemzések szükségesek a WM feladatok során fellépő reakciók pontos fiziológiai mechanizmusainak feltárásához.

4.4. Jövő lépései

A jelen tanulmány egy alapelv-tanulmány volt, amely az FPN szerepét vizsgálta a motoros szekvenciatanulásban. Ennek a tanulmánynak van néhány korlátja, amelyeket a jövőbeli tanulmányokra vonatkozó javaslatok segítségével tárgyalunk. Először is, a jelen adatok azt sugallják, hogy az intervenciós megközelítés egyértelműen hatással van a viselkedési teljesítményre a feladat során, azonban nem világos, hogy hatással van-e a tanulásra. Nem volt egyértelmű statisztikai kölcsönhatás a feltétel és a blokkok között, amely alátámasztaná az erős tanulási hatást, bár valószínűleg vannak utalások a tanulásra gyakorolt ​​potenciális további hatásra, a pontosság változásai és a képzés végén a teljes tanulási különbség tendenciája alapján. Ezt a fontos nyitott kérdést részletesen meg kell vizsgálni a következő, intenzívebb képzéssel (pl. hosszabb edzések, többszöri edzések) járó tanulmányokban. Ezen túlmenően, az utókövetés javítja a viselkedésjavítás konszolidációjának és lehetséges megtartásának megértését. A motoros tanulás több folyamatot is magában foglal, például online és offline tanulást. Az online tanulás a feladat betanítása során történő fejlesztés; az offline tanulás edzés után történik, és a tanult viselkedés megszilárdításának létfontosságú része [67,88e90].

A több alkalom lehetővé teszi számunkra, hogy megvizsgáljuk, hogy a javulás folytatódik-e több edzéssel, eltérően hat-e az online és offline tanulásra (vagy csak a teljesítményre), és hogy ez hosszabb ideig megmarad-e. Másodszor, jelenleg nem tudjuk megállapítani, hogy a stimulációs gyakoriság személyre szabása előnyös-e egy standardizált frekvencia (pl. 6 Hz) a stimulációhoz a jelen tanulmányban [23e25]. Ez a szempont túlmutat a jelen tanulmány keretein, és a következő tanulmányokban foglalkozni kell vele. A standardizált és a személyre szabott stimulációs paradigma összehasonlítása határozottabb eredményeket ad az endogén oszcillációs aktivitás személyre szabásának fontosságáról a jelen feladaton belül. Végül a megközelítés személyre szabásához a jövőbeli tanulmányoknak személyre kell szabniuk az elektródák elhelyezését az egyes agyban szimulációk alapján.

A jelenlegi vizsgálatban az elektródák elhelyezését szabványos helyeken határoztuk meg EEG sapkával a 10/20 rendszerrel. Koncentrikus elektródákat használtunk, és minden montázs egy kis, kör alakú középső elektródából állt, amelyet egy nagyobb visszatérő elektróda vett körül. Kimutatták, hogy ez a beállítás javítja a fókuszálást más elektródákhoz képest, mint például a 5 5 cm-es téglalap alakú elektródák, vagy olyan elektróda-beállítások, amelyeknél a visszatérő elektróda külön régióban van [91]. Az elektromos téreloszlás szimulációját lásd a 2B. ábrán. Ez a továbbfejlesztett lehetőség rávilágít az elektródák pontos elhelyezésének fontosságára, mivel a stimuláció az elektródák középpontjához közel a leghatékonyabb [92].

A jelenleg használt, 10-20-elektródarendszeren alapuló technikát széles körben alkalmazzák az NIBS-vizsgálatokban [93]. Ez azonban egy szabványos elektróda-elhelyezési rendszer, amely anatómiai tereptárgyakon alapul, és a résztvevők között változhat [94]. A Scrivener andReader egy közelmúltbeli tanulmánya összehasonlította az elektródák elhelyezésének helyét egy EEG-sapka használatával, ugyanazon résztvevők MRI-felvételeivel. Azt találták, hogy az elektródák elhelyezése eltér a tényleges kérgi helytől, a legkisebb SD 4,35 mm a frontális területeken és a legnagyobb. SD 6,25 mm az occipitalis és a parietális területeken[95]. Ezek az eltérések nem valószínű, hogy viselkedésbeli eltéréseket okoznak a stimuláció fókusza miatt. Ez azonban azt mutatja, hogy van még mit javítani a célhelyek pontos meghatározása és az elektródák elhelyezésének következetessége tekintetében. A pontosság javításának egyik módja a strukturális neuroimaging által vezérelt neuronavigációs technikák vagy a funkcionális MRI használata a stimuláció pontos célhelyeinek meghatározására[93].

5. Következtetés

Összefoglalva, ebben a tanulmányban ok-okozati összefüggést tudtunk kimutatni az FPN stimulálása és az anMSL-feladat javítása között. Ezenkívül sikerült kimutatnunk az FPN szinkronizálás megkülönböztető hatékonyságát az alacsony és nagy WM terhelésű motoros feladatoknál, ami jobb teljesítményt eredményezett a nagy WM terhelésű motoros feladatoknál, de nincs stimuláló hatás az alacsony WM terhelésű motoros feladatokra. A teljesítményszintre gyakorolt ​​egyértelmű hatás ellenére nem volt egyértelmű hatás, valószínűleg utalás a motoros tanulás fokozására, amivel a következő tanulmányok során részletesen foglalkozni kell. A hatásmechanizmusok arra irányulnak, hogy a stimuláció a szekvenciák fenntartásának és végrehajtásának javuló képességét javítja. A tACS frontális és parietális területek MSL javítására való alkalmazásáról szóló jelenlegi ismeretek korlátozottak. Ezek az eredmények azonban azt mutatják, hogy az FPN mint személyre szabott bifokális oszcillációs stimulációt használó hálózat célzása ígéretes megközelítés. Ezenkívül a jelen tanulmány kimutatta, hogy az FPN-re alkalmazott theta tACS javította a WM teljesítményt. Ez fontos kölcsönhatást tár fel a motoros és a kognitív tartomány között, amely az NIBS-en alapuló beavatkozási stratégiák ígéretes célpontjaként mutat rá. Ennek sikeres végrehajtásához azonban rendkívül fontos, hogy egy ilyen megközelítés csak akkor legyen hatékony, ha az adott feladat kognitív terhelése jelentősen magas, amint azt itt a WM terhelés mutatja.

Összességében az FPN-re alkalmazott, személyre szabott, hangszerelt bifokális tACS javította az MSL-feladatok teljesítményét. Ez ígéretes stratégiát kínálhat a motoros készségek és a motoros tanulás fejlesztésére az egészségtelen idős felnőttek és neurológiai betegek számára, akiknél a motoros teljesítmény és/vagy a motoros tanulás hiánya van.

Finanszírozás

A jelen projektet a Defitech Foundation (Morges, CH) és az ETH Domain #2017-205 „Personalized Health and RelatedTechnologies (PHRT-205)” nevű szervezete támogatta.

Hitelszerzői hozzájárulási nyilatkozat

LR Draaisma: Koncepció, Kísérlet tervezése, Módszertan, Validálás, Adatgyűjtés, Formális elemzés, Eredeti vázlat írása, E-ellenőrzés és szerkesztés, Vizualizáció, Projektadminisztráció. MJ Wessel: Koncepció, Projektadminisztráció, Írás, áttekintés és szerkesztés. M. Moyne: Validálás, Randomizálás, Adatgyűjtés. T. Morishita: Elektronikus áttekintés írása és szerkesztése. FC Hummel: Koncepció, Kísérlet tervezése, Eredmények értelmezése, Szemle írása és szerkesztése.

Nyilatkozat a versengő érdekeltségről

A szerzők kijelentik, hogy nincsenek ismert versengő pénzügyi érdekeltségeik vagy személyes kapcsolataik, amelyek befolyásolhatták volna a jelen tanulmányban közölt munkát.

Köszönetnyilvánítás

Köszönjük Pablo Maceirának, hogy elolvasta a kéziratot és kiváló megjegyzéseket adott, Elena Beanatónak, hogy biztosította a forgatókönyvet az SFTT adatok előfeldolgozásához, Roberto Salamanca-Gironnak az EEG csúcsfrekvencia-elemzéshez való Matlab-szkriptjének elkészítésével és adaptálásával nyújtott közreműködését, valamint Giorgia Giulia Evangelistának a közreműködését. a SimNIBS felállításához, valamint a gyűrűelektródák és az elektromos téreloszlás vizualizálásához nyújtott segítséghez. Ezt a tanulmányt a HumanNeuroscience Platform EEG-létesítménye támogatta, Fondation Campus Biotech Genf, Genf, Svájc.

Hivatkozások

[1] Willingham DB. A motoros készségek tanulásának neuropszichológiai elmélete. PsycholRev 1998;105:558e84.https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.558.

[2] Dupont-Hadwen J, Bestmann S, Stagg CJ. A motoros tréning modulálja az intrakortikális gátló dinamikát a motoros kéregben a mozgás előkészítése során.Brain Stimul 2019;12:300e8.https://doi.org/10.1016/j.brs.2018.11.002.

[3] Karni A, Meyer G, Jezzard P, Adams MM, Turner R, Ungerleider LG. Funkcionális MRI bizonyíték a felnőtt motoros kéreg plaszticitására a motoros készségek tanulása során.Nature 1995;377:155e8.https://doi.org/10.1038/377155a0.

[4] Seidler RD, Bo J, Anguera JA. Neurokognitív hozzájárulások a motoros készségek tanulásához: a munkamemória szerepe. J Mot Behav 2012;44:445e53.https://doi.org/10.1080/00222895.2012.672348.

[5] Buch ER, Santarnecchi E, Antal A, Born J, Celnik PA, Classen J et al. A DCS hatásai a motoros tanulásra és a memória kialakulására: konszenzus és kritikai álláspont. Clin Neurophysiol Off J Int Fed Clin Neurophysiol 2017;128:589e603.https://doi.org/10.1016/j.clinph.2017.01.004.

[6] Wessel MJ, Zimerman M, Hummel FC. Non-invazív agystimuláció: intervenciós eszköz a stroke utáni viselkedési képzés fokozására. Front HumNeurosci 2015;9:265.https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00265.

[7] Krause V, Meier A, Dinkelbach L, Pollok B. A kezdeti tanulás után alkalmazott béta sávos transzkraniális váltakozó (tACS) és egyenáramú stimuláció (tDCS) megkönnyíti a motoros szekvencia visszakeresését. Front Behav Neurosci 2016;10.https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00004.

[8] Pollok B, Boysen AC, Krause V. A transzkraniális váltakozó áramú stimuláció (tACS) hatása alfa és béta frekvencián a motoros tanulásra. Behav BrainRes 2015;293:234e40.https://doi.org/10.1016/j.bbr.2015.07.049.

[9] Anguera JA, Reuter-Lorenz PA, Willingham DT, Seidler RD. A térbeli munkamemória hozzájárulása a vizuomotoros tanuláshoz. J. Cognit Neurosci 2010;22:1917-30.https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21351.

[10] Maxwell JP, Masters RSW, Eves FF. A munkamemória szerepe a motoros tanulásban és a teljesítményben. Conscious Cognit 2003;12:376e402.https://doi.org/10.1016/s1053-8100(03)00005-9.

For more information:1950477648nn@gmail.com