Celowanie w sieć czołowo-ciemieniową za pomocą dwuogniskowej przezczaszkowej stymulacji prądem przemiennym podczas zadania uczenia się sekwencji ruchowej u zdrowych starszych dorosłych Część 3

3.4. Czas reakcji

Udało nam się powtórzyć wyniki Violante i współpracowników dla parametru czasu reakcji ze znaczącym efektem stymulacji F(1, 47,10) ¼ 5,33, p ¼ .025, hp2 ¼ {{25 }}.1 (średni efekt), a także efekt dla poziomu trudności F(1, 35,77) ¼ 44,61, p < .001 hp2 ¼ 0,55 (duży efekt) oraz efekt interakcji F(1, 34,54) ¼ 4,83, p ¼ 0,035,hp2 ¼ 0,12 (efekt średni). Analiza post-hoc z korektą Tukeya wykazała istotną różnicę pomiędzy stymulacją pozorowaną a rzeczywistą podczas poziomu trudności 2, t(42,1) ¼ 3,22, p ¼ 0,013, ale nie dla poziomu 1 t(42,6) ¼ 0,20, p ¼ 0,997.

Związek pomiędzy pozorowaną stymulacją a pamięcią jest bardzo interesującym obszarem badań. Często słyszymy, jak niektórzy twierdzą, że mogą poprawić swoją pamięć stosując sztuczną stymulację, co potwierdzają badania naukowe.

Stymulacja pozorowana odnosi się do sygnału wizualnego lub słuchowego, który nie istnieje w środowisku, ale jest sztucznie tworzony. Biorąc za przykład pozorowaną stymulację wizualną, możemy użyć lampy błyskowej, aby wytworzyć nagłe światło lub szybko wyświetlić kilka zdjęć, aby wpłynąć na uwagę i pamięć ludzi. Podobnie pozorowaną stymulację słuchową można również osiągnąć poprzez odtworzenie określonego dźwięku lub szybką edycję różnych klipów mowy.

Niektóre ostatnie badania wykazały, że pozorowana stymulacja może aktywować nasz mózg i poprawić naszą pamięć. Dzieje się tak, ponieważ kiedy jesteśmy stymulowani przez te sygnały, nasze mózgi automatycznie wykonują pewne przetwarzanie, takie jak dodanie tych informacji do naszej pamięci roboczej lub mobilizacja naszej pamięci długotrwałej. Oczywiście efekt ten nie jest długotrwały i zwykle utrzymuje się zaledwie kilka minut. Jeśli jednak prawidłowo wykorzystamy te sygnały, możemy poprawić efektywność uczenia się i zapamiętywania.

Należy zauważyć, że bardzo ważne jest rozsądne wykorzystanie fałszywej stymulacji. Nadmierne poleganie na stymulacji może prowadzić do nadmiernego zmęczenia mózgu, co wpływa na naszą zdolność uczenia się i pamięć. Co więcej, takie podejście nie jest odpowiednie dla każdego. U niektórych osób mogą wystąpić działania niepożądane ze względu na wrażliwość na światło lub dźwięk i należy unikać tej metody.

Krótko mówiąc, rozsądne stosowanie fałszywej stymulacji może poprawić naszą pamięć, należy jednak zachować umiar i unikać nadmiernego polegania na tej metodzie. Jednocześnie musimy nadal aktywnie poszukiwać innych technik uczenia się i zapamiętywania, aby osiągnąć lepsze wyniki. Widać, że musimy poprawić pamięć, a Cistanche desericola może znacznie poprawić pamięć, ponieważ Cistanche desericola to tradycyjny chiński materiał leczniczy, który ma wiele unikalnych efektów, z których jednym jest poprawa pamięci. Skuteczność mięsa mielonego wynika z różnych zawartych w nim składników aktywnych, w tym kwasów, polisacharydów, flawonoidów itp. Składniki te mogą na różne sposoby promować zdrowie mózgu.

Kliknij Poznaj 10 sposobów na poprawę pamięci

Obydwa warunki wykazały znaczny wzrost czasu reakcji pomiędzy poziomem 1 a poziomem 2, który był bardziej wyraźny w warunku pozorowanym t(36,4) ¼ 6,16, p < .001 niż w warunku rzeczywistym t(36,4) ¼ 3,25, p ¼ .013 Dodanie do modelu poziomu trudności 3- nie dało żadnego efektu dla stymulacji F(1,78,24) ¼ 1,61, p ¼ 0,209, istotny wpływ dla poziomu trudności F(2,67,65) ¼ 34,99, p < 0,001 i brak efektu interakcji F(2, 67,65) ¼ 0,75,p ¼ 0,478, patrz rys. 5.

3.5. Parametry wydajności N-back (trafienia, fałszywe alarmy, dokładność)

Analizy nie wykazały głównego wpływu stymulacji na którykolwiek z tych parametrów dla modeli 2 i 3 poziomu trudności. Istotny był efekt główny poziomu trudności. Wskazuje znaczny spadek wydajności wraz ze wzrostem poziomu n-back na wszystkich parametrach. Nie stwierdzono żadnych efektów interakcji związanych z trudnościami w stymulacji. Wyniki statystyczne można znaleźć w Tabeli 1.

3.6. Analiza częstotliwości szczytowej

Podczas pomiarów EEG zbierano dane z 9 elektrod podczas wykonywania pomiaru przedliniowego zadania N-back. Połączoną indywidualną średnią częstotliwość szczytową 3 poziomów N-back wykorzystano jako spersonalizowaną częstotliwość tastymulacji przez resztę badania. Wyniki ogólnej średniej częstotliwości szczytowej wykazały średnią grupową wynoszącą 4,5 (sd ¼ 0,28) w zakresie od 4,1 do 5,4. Więcej szczegółów można znaleźć w tabeli 2.

3.7. Wrażenia stymulacyjne i oślepienie

Na podstawie wywiadu dotyczącego odczuć stymulacyjnych nie stwierdzono żadnych niepożądanych skutków stymulacji tACS i zgłoszono jedynie niewielkie odczucia tACS. Większość uczestników odpowiedziała „brak” lub „łagodne”. Co więcej, nie było znaczącej różnicy pomiędzy warunkami stymulacji i pozorowanymi dla żadnego z odczuwanych wrażeń, patrz Tabela 3.

Uczestnicy nie byli w stanie rozróżnić pomiędzy stymulacją prawdziwą a pozorowaną. Test dwumianowy wykazał, że odsetek poprawnych odpowiedzi podczas sesji 1 wyniósł 0,4, co nie różniło się istotnie od poziomu szansy (0,5), p ¼ 0,503 . Dla sesji 2 odsetek poprawnych odpowiedzi wyniósł 0,6, co nie różniło się istotnie od szansy, p=0,503, patrz tabela 4.

4. Dyskusja

Głównym wynikiem tego badania jest to, że spersonalizowany, dwuogniskowy, zsynchronizowany tACS z prawą FPN może poprawić wydajność podczas SFTT z dużym obciążeniem WM u zdrowych osób starszych. W przeciwieństwie do tego, ten paradygmat interwencyjny nie wpływał na wydajność podczas SFTT, jeśli obciążenie WM było niskie. Odkrycia te wskazują, że skuteczność dwuogniskowego theta tACS zastosowanego synchronicznie z DLPFC i PPC zależy od wymagań poznawczych i podstawowego stanu poznawczego podczas zadania. Aspekt ten dodatkowo potwierdzają ustalenia, że ​​tACS poprawił także wydajność zadań N-back, specyficznie dla poziomów trudności, które były wystarczająco wymagające.

4.1. Zadanie motoryczne

Obecne wyniki potwierdzają pogląd o przyczynowym wpływie zsynchronizowanych dwuogniskowych oscylacji częstotliwości theta zastosowanych do prawego FPN na wykonanie zadania uczenia się sekwencji motorycznej.

Korelacyjne dowody aktywacji FPN podczas zadań polegających na stukaniu palcami wykazano wcześniej za pomocą neuroobrazowania [62,63]. Metaanaliza przeprowadzona przez Witta i współpracowników (2008) wykazała, że ​​zadania polegające na opukiwaniu wzrokowym lub wykonywanym we własnym tempie wywołują zgodną aktywność w prawym DLPFC i prawej dolnej korze ciemieniowej [63]. Jednak zgodnie z naszą najlepszą wiedzą był to po raz pierwszy FPN został użyty jako cel dla paradygmatu tACS z zamiarem ulepszenia MSL.

Tutaj byliśmy w stanie wykazać poprawę wydajności i wskazówkę dotyczącą możliwej poprawy efektów treningu przy takim podejściu, ale wyłącznie dla warunku SFTT z dużym obciążeniem WM (stan zapamiętany). Dlatego skuteczność niniejszego paradygmatu zorganizowanej stymulacji na zachowanie motoryczne zależała od wielkości obciążenia WM podczas zadania. Jest to zgodne z badaniem Violante i współpracowników (2017), które wykazało, że theta tACS do prawego FPN poprawiło wydajność w zadaniu WM, ale tylko w przypadku zadania z większym obciążeniem WM [24]. Można to wytłumaczyć faktem, że FPN wykazuje większą spójność w zakresie theta podczas zadań WM z dużym obciążeniem WM [64]. Sugeruje się, że przy użyciu tACS można egzogennie zwiększyć spójność poprzez porywanie oscylacji kory mózgowej pomiędzy odległymi obszarami [20]. Chociaż nie zweryfikowaliśmy spójności sieci za pomocą EEG lub innych środków neuroobrazowania, stawiamy hipotezę, że indukowane zewnętrznie oscylacje theta mogły wzmocnić ciągłą fizjologiczną aktywność oscylacyjną zaangażowaną w przetwarzanie WM, co z kolei wspierało wykonywanie i proces zdobywania zadania motorycznego przy wysokim WM obciążeniu, ale nie przy niskim obciążeniu WM.

Innym możliwym wyjaśnieniem jest to, że zaangażowanie FPN jest związane z konkretnym podprocesem WM. WM można z grubsza podzielić na trzy podprocesy: kodowanie, konserwacja i odzyskiwanie [65]. Warunek niezapamiętanego SFTT wymagał od uczestników nauczenia się sekwencji podczas wykonywania ruchów, co wchodzi w zakres fazy kodowania. Podczas zapamiętanego warunku SFTT uczestnicy musieli podczas wykonywania ruchów utrzymać i odtworzyć wcześniej poznaną sekwencję. Niedawna metaanaliza wykazała, że ​​podczas przejścia od kodowania do etapów konserwacji i odzyskiwania zaangażowanie FPN stopniowo wzrasta. Można zatem postawić hipotezę, że zapamiętany stan SFTT czerpie większe korzyści z FPN jako celu, podczas gdy niezapamiętany stan SFTT czerpie większe korzyści ze stymulacji innych obszarów mózgu. Na przykład faza akwizycji w dużym stopniu opiera się na grzbietowej sieci uwagi, która obejmuje głównie przednie pola oka i bruzdy śródciemieniowe [65,66]. Co więcej, badania wykazały duże zaangażowanie M1 na wczesnych etapach uczenia się, ze zmniejszeniem aktywności do poziomu wyjściowego, gdy sekwencja staje się wyraźnie znana [67,68].

Zaangażowanie obszarów czołowych i ciemieniowych podczas MSL zostało dobrze ustalone, jednak ich dokładna rola funkcjonalna nie jest jasna [67,69e71]. MSL można podzielić na trzy różne fazy uczenia się: etap 1 na przyswojenie, etap 2 na utrwalenie i etap 3 na utrwalenie. Wczesna faza uczenia się w większym stopniu opiera się na procesach poznawczych, takich jak WM, wykazując aktywację w korze przedczołowej i obszarach ciemieniowych [72e74]. W tym badaniu skuteczność ukierunkowania FPN w celu zwiększenia wydajności zadania MSL jest najprawdopodobniej specyficzna dla obciążenia WM. Badania skupiające się na procesach WM wykazały, że FPN jest powiązany z utrzymywaniem i manipulowaniem informacjami, gdy oscylacje theta są zsynchronizowane pomiędzy dwoma obszarami mózgu [25,64]. To może wyjaśniać, dlaczego wykonanie zadania polegającego na sekwencji motorycznej poprawiło się jedynie podczas zadania o dużym obciążeniu WM, gdzie uczestnicy musieli wykonać sekwencję z pamięci.

Co więcej, zarówno dokładność, jak i szybkość uległy znacznej poprawie w zapamiętanym stanie dzięki stymulacji tACS. Jednak prawdziwa stymulacja spowodowała gwałtowny wzrost dokładności, podczas gdy w grupie pozorowanej poprawiała się bardziej stopniowo. Podobne wyniki wykazano w badaniu porównującym rzeczywistą i pozorowaną anodową przezczaszkową stymulację prądem stałym (DCS) zastosowaną do M1 w SFTT. Porównano różne grupy wiekowe i osoby starsze wykazały gwałtowny wzrost dokładności w grupie realstymulacyjnej i stopniowy wzrost w grupie pozorowanej [75]. Twierdzą, że aktywna stymulacja M1 ułatwiła kodowanie i przechowywanie sekwencji w pamięci. W bieżącym badaniu celem stymulacji był FPN i była ona skuteczna w stanie zapamiętanym, gdy sekwencje zostały już wyuczone. Wynik ten może wynikać ze zwiększonej zdolności do utrzymywania i odtwarzania wcześniej wyuczonej sekwencji, dzięki synchronizacji oscylacji theta w FPN [65].

Celem tego badania było rozszerzenie poprzednich badań, których celem było FPN z dwuogniskowym theta tACS w celu poprawy wydajności WM[24,25,76,77] poprzez zastosowanie podobnej konfiguracji do badania wpływu na MSL. Był to pierwszy raz, kiedy oba DLPFC i PPC zostały ukierunkowane przy użyciu dwuogniskowego theta tACS podczas zadania uczenia się sekwencji motorycznych. Głównym celem było obranie za cel FPN jako sieci, która okazała się ważna dla WM i wykazała aktywację podczas MSL [18,24e29,76,77]. Chociaż byliśmy w stanie wykazać, że dwuogniskowy tACS do FPN był skuteczny, gdy obciążenie WM było wysokie, nie możemy wykluczyć, że efekt ten mógł zostać wygenerowany przez jednoogniskową stymulację DLPFC lub PPC. Celem tego badania nie było porównanie skuteczności jednoogniskowego thetatACS z dwuogniskowym theta tACS na MSL. Jednakże, w oparciu o pozytywne skutki ukierunkowania tych obszarów za pomocą dwuogniskowego theta tACS na wykonanie zadania MSL, konieczne są dalsze badania w celu zdefiniowania dokładnych mechanizmów działania i określenia wpływu jednoogniskowej stymulacji na każdy z dwóch obszarów oddzielnie. Ze względu na brak badań porównawczych nie można wyciągnąć ostatecznego, rozstrzygającego stwierdzenia na temat korzystnych skutków dwuogniskowej stymulacji FPN, która nadmiernie skupia się na jednym z docelowych obszarów mózgu. W przyszłych badaniach konieczne będzie szczegółowe omówienie tej otwartej kwestii.

4.2. Spersonalizowany tACS

W badaniu tym wykorzystano spersonalizowaną stymulację tACS w thetarange w zakresie MSL i funkcji poznawczych. Podejście to opierało się na badaniach Reinharta i Nguyena (2019), którzy wykazali korzystny wpływ spersonalizowanego czołowo-skroniowego theta tACS w porównaniu ze standardowym theta tACS na zadanie WM u zdrowych starszych osób dorosłych [57]. Indywidualne częstotliwości szczytowe mierzono, podczas gdy uczestnicy wykonywali zadanie N-back w celu określenia indywidualnej częstotliwości stymulacji, chociaż porównanie spersonalizowanej i standardowej theta nie wchodziło w zakres niniejszego badania. Zakładamy, że indywidualizacja paradygmatów stymulacji może być istotna ze względu na bardziej efektywną częstotliwość szczytową, jak sugerują np. Reinhart i Nguyen, ale także w oparciu o zróżnicowane efekty funkcjonalne niskich częstotliwości theta (4e4,5 Hz) w porównaniu z wysokimi częstotliwościami theta (7 Hz) na Wydajność WM [78e80]. Dokładniej, 4 Hz tACS do prawej kory ciemieniowej poprawiło zdolność WM, podczas gdy 7 Hz tACS zmniejszyło pojemność WM u zdrowych młodych dorosłych [78e80]. Jones i wsp. porównali dwuogniskowy tACS 7 Hz z tACS 4,5 Hz zastosowany do FPN i stwierdzili pozytywny wpływ stymulacji 4,5 Hz, ale nie 7 Hz na wydajność WM [79]. Istnieją jednak również doniesienia, które nie wykazały skutków personalizacji, jak ma to miejsce w bieżącym badaniu TMS [81].
Średnia częstotliwość stymulacji w niniejszym badaniu wyniosła 4,5 Hz, co mieści się w powyższych niskich częstotliwościach theta istotnych dla WM. Ponieważ porównanie spersonalizowanego i standardowego (niespersonalizowanego) theta tACS nie wchodziło w zakres niniejszego badania, nie możemy wyciągnąć żadnych wniosków na temat tego, czy personalizacja w niniejszym badaniu jest bardziej skuteczna niż niespersonalizowany dwuogniskowy ACS w zakresie theta, co jest interesującym pytaniem trzeba to dopracować w nadchodzących badaniach.

4.3. Zadanie N-back

Powód zastosowania zadania N-back był dwojaki. Przede wszystkim jako sposób pomiaru indywidualnej częstotliwości theta podczas wykonywania zadania WM. Po drugie, wykorzystano go jako dodatkowy eksperyment kontrolny w celu sprawdzenia, czy stymulacja rzeczywiście była skierowana na FPN i moduluje kluczową funkcję przetwarzaną przez FPN. Wyniki behawioralne zadania WM potwierdzają pogląd, że połączenie ACS z FPN poprawia wydajność WM [24,25]. Ponieważ nie było danych neuroobrazowych potwierdzających, że FPN rzeczywiście był celem, różnica w zachowaniu w wynikach WM zapewnia dowód korelacji.

W tym badaniu mogliśmy powtórzyć obserwacje Violanteet al. wykazując, że egzogenna synchronizacja oscylacji korowych w zakresie theta poprawiała wydajność WM, gdy wymagania poznawcze były umiarkowanie wysokie (2-poziom wsteczny) [24]. Rozszerzyliśmy wyniki, pokazując, że dotyczyło to tylko poziomu 2-wstecznego, a nie trudniejszego poziomu 3-wstecznego. Skuteczność paradygmatu stymulacji wydaje się wynikać z zależności w kształcie odwróconej litery U z trudnością zadania. W niniejszej kohorcie badawczej uczestniczyli zdrowi starsi dorośli. Chociaż obecnie nie jest jasne, czy młodzi dorośli nadal odnieśliby korzyści z synchronizacji oscylacyjnej podczas zadania 3-pleców, można spekulować, że kształt odwrócony ze szczytem w zadaniu 2-pleców jest związany z wiekiem.

Badania, w których porównano wydajność zadań WM u młodych i zdrowych osób starszych, wykazały związane z wiekiem zmniejszenie wydajności, szczególnie w zadaniach wymagających dużych wymagań poznawczych [82,83]. W odpowiedzi na duże obciążenie WM starsze osoby dorosłe wykazują względną hipoaktywację w obszarach czołowo-ciemieniowych w porównaniu z młodymi dorosłymi [82,84]. „Hipoteza dotycząca wykorzystania obwodów neuronowych związanego z kompensacją” zapewnia ramy dla tego zjawiska; związane z wiekiem hiperaktywacje obserwuje się podczas zadań z niskim obciążeniem WM ze względu na zmniejszoną wydajność neuronową, z hipoaktywacją przy zadaniach z dużym obciążeniem WM ze względu na zmniejszoną pojemność neuronową [85]. To pokazuje, że starsze osoby korzystają z mechanizmów kompensacyjnych już przy zadaniach z niskim obciążeniem WM (1-wstecz) i dlatego nie są w stanie pozyskać niezbędnych zasobów neuronowych podczas zadań z dużym obciążeniem WM (3-wstecz)[82,83].

Heinzel i współpracownicy postawili hipotezę, że zmiana aktywności neuronalnej wynika ze zmniejszenia sprzężenia FPN; wykazali, że łączność czołowo-ciemieniowa zmniejszyła się u osób starszych podczas2-zadań na plecy, a jeszcze bardziej podczas 3-zadań na plecy [73,86]. Może to wskazywać, że różnica w skuteczności stymulacji między zadaniami 2-plecy i 3-plecy jest związana ze stopniem niedostatecznego sprzężenia FPN w ramach tych zadań i że podejście interwencyjne z tACS może jedynie w wystarczającym stopniu skompensować te mechanizmy dla zadania wstecznego 2-, ale już nie dla zadania wstecznego 3-. Brak poprawy podczas 1-kondycji pleców może wskazywać, że naturalne mechanizmy kompensacyjne nie są wrażliwe na skutki tego paradygmatu stymulacji. Wskazuje to na konkretną skuteczność zależną od stanu mózgu spowodowanego wielkością obciążenia WM.

Wyniki zadania N-back wykazały specyficzny wpływ na czas reakcji, a nie na współczynnik trafień, fałszywe alarmy i dokładność. Wyniki te są podobne do wcześniejszych badań Polanii i in. (2012), Violante i in. (2017) oraz Alekseichuk i in. (2017), którzy wykorzystali thetatACS do namierzenia FPN. Zsynchronizowany tACS skraca czas reakcji [24,25], podczas gdy zdesynchronizowany tACS wydłuża czas reakcji w zadaniu wizualnym WM [25,76]. Dokładny powód wpływu na czasy reakcji, ale nie na inne parametry, pozostaje nieuchwytny. Violante i wsp. wykazali związek pomiędzy zwiększoną aktywacją ciemieniową BOLD a skróceniem czasu reakcji [24]. Dowody wskazują na kluczową rolę okolicy ciemieniowej w utrzymaniu WM [87]. Dlatego Violante i wsp. sugerują, że wzrost aktywacji neuronów w obszarach ciemieniowych mógł oddziaływać z mechanizmami związanymi z czasem reakcji [24]. Jednak Alekseichuk i in. twierdzą, że wydłużenie czasu reakcji ma charakter sieciowy, gdyż stwierdzono wydłużenie czasu reakcji po desynchronizacji obszarów przedczołowych z obszarami ciemieniowymi [76]. Twierdzą, że jest to spowodowane spadkiem wchłaniania informacji, co odzwierciedla się w utrzymującej się przez dłuższy czas desynchronizacji rytmu theta w korze mózgowej [76]. Chociaż wyniki wydają się wskazywać na specyficzny wpływ zsynchronizowanego theta tACS na czas reakcji, dokładne mechanizmy pozostają niejasne. Konieczna jest dalsza analiza, aby rozwikłać dokładne fizjologiczne mechanizmy reakcji podczas zadań WM.

4.4. Przyszłe kroki

Niniejsze badanie było badaniem potwierdzającym zasadność mającym na celu zbadanie zaangażowania FPN w uczenie się sekwencji ruchowej. Badanie to ma kilka ograniczeń, które omówiono na podstawie sugestii dotyczących przyszłych badań. Po pierwsze, obecne dane sugerują wyraźny wpływ podejścia interwencyjnego na wyniki behawioralne podczas wykonywania zadania, jednak nie jest jasne, czy wpływa to na uczenie się. Nie było wyraźnej statystycznej interakcji między stanem a blokami, która potwierdzałaby silny efekt uczenia się, chociaż prawdopodobnie istnieją wskazówki dotyczące potencjalnego dodatkowego wpływu na uczenie się poprzez zmiany w przebiegu dokładności i tendencję do różnic w całkowitym uczeniu się na koniec szkolenia. To ważne otwarte pytanie będzie musiało zostać szczegółowo omówione w nadchodzących badaniach obejmujących bardziej intensywne szkolenie (np. dłuższe sesje szkoleniowe, wielokrotne sesje szkoleniowe). Co więcej, sesje uzupełniające poprawią nasze zrozumienie konsolidacji i możliwego utrzymania poprawy zachowania. Uczenie się motoryczne obejmuje wiele procesów, takich jak nauka online i offline. Nauka online polega na doskonaleniu podczas szkolenia zadania; nauka offline ma miejsce po szkoleniu i jest istotną częścią konsolidacji wyuczonych zachowań [67,88e90].

Wiele sesji pozwoli nam zbadać, czy poprawa będzie się utrzymywać po wielu sesjach szkoleniowych, czy wpłynie w różny sposób na naukę online i offline (lub tylko na wydajność) i czy utrzyma się przez dłuższe okresy. Po drugie, obecnie nie możemy stwierdzić, czy personalizacja częstotliwości stymulacji jest korzystna w porównaniu z standaryzowaną częstotliwość (np. 6 Hz) do stymulacji w niniejszym badaniu [23e25]. Aspekt ten wykraczał poza zakres niniejszego badania i należy się nim zająć w nadchodzących badaniach. Porównanie standardowego i spersonalizowanego paradygmatu stymulacji dostarczy wówczas bardziej rozstrzygających wyników na temat znaczenia personalizacji dla endogennej aktywności oscylacyjnej w ramach obecnego zadania. Wreszcie, aby jeszcze bardziej spersonalizować podejście, przyszłe badania powinny personalizować rozmieszczenie elektrod w poszczególnych mózgach w oparciu o symulacje.

W bieżącym badaniu rozmieszczenie elektrod zostało określone w standardowych lokalizacjach przy użyciu nasadki EEG z systemem 10/20. Zastosowaliśmy elektrody koncentryczne, a każdy montaż składał się z małej okrągłej elektrody środkowej otoczonej większą elektrodą zwrotną. Wykazano, że taka konfiguracja poprawia ogniskowość w porównaniu z innymi elektrodami, takimi jak elektrody prostokątne o średnicy 5 5 cm lub konfiguracje elektrod pierścieniowych z elektrodą neutralną umieszczoną w oddzielnym obszarze [91]. Symulację rozkładu pola elektrycznego przedstawiono na rys. 2B. Ta udoskonalona funkcja podkreśla znaczenie precyzji umieszczenia elektrod, ponieważ stymulacja jest najskuteczniejsza w pobliżu środka elektrod [92].

Obecnie stosowana technika oparta na systemie 10-20-elektrod jest szeroko stosowana w badaniach NIBS [93]. Jest to jednak znormalizowany system umieszczania elektrod oparty na anatomicznych punktach orientacyjnych, które mogą być różne u różnych uczestników [94]. W niedawnym badaniu przeprowadzonym przez Scrivenera i Readera porównano lokalizację elektrod przy użyciu czepka EEG z obrazami MRI tych samych uczestników. Ustalono, że rozmieszczenie elektrod odbiegało od rzeczywistej lokalizacji w korze mózgowej, przy czym najmniejsze SD wynosiło 4,35 mm w obszarach czołowych, a największe SD wynoszące 6,25 mm w okolicy potylicznej i ciemieniowej [95]. Jest mało prawdopodobne, aby te odchylenia spowodowały jakiekolwiek różnice w zachowaniu ze względu na ogniskową stymulacji. Pokazuje jednak, że istnieje pole do poprawy w zakresie precyzyjnego określania lokalizacji docelowych i spójności rozmieszczenia elektrod. Sposobem na poprawę precyzji jest zastosowanie technik neuronawigacji opartych na neuroobrazowaniu strukturalnym lub za pomocą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego w celu dokładnego określenia docelowych lokalizacji stymulacji [93].

5. Wniosek

Podsumowując, w tym badaniu byliśmy w stanie wykazać związek przyczynowy między stymulacją FPN a poprawą zadania MSL. Co więcej, byliśmy w stanie wykazać wyraźną skuteczność synchronizacji FPN dla zadań motorycznych przy niskim i wysokim obciążeniu WM, co skutkuje poprawą wyników w zadaniu motorycznym przy wysokim obciążeniu WM, ale bez wpływu stymulacji na zadanie motoryczne przy niskim obciążeniu WM. Pomimo wyraźnego wpływu na poziom wydajności, nie zaobserwowano wyraźnego efektu, prawdopodobnie wskazówki, w kierunku poprawy uczenia się motorycznego, co będzie wymagało szczegółowego omówienia w przyszłych badaniach. Mechanizmy działania wskazują na wpływ stymulacji na poprawę zdolności do utrzymywania i wykonywania sekwencji. Obecna wiedza na temat wykorzystania tACS do celowania w obszary czołowe i ciemieniowe w celu poprawy MSL jest ograniczona. Wyniki te wskazują jednak, że ukierunkowanie FPN na sieć przy użyciu spersonalizowanej dwuogniskowej stymulacji oscylacyjnej jest obiecującym podejściem. Ponadto niniejsze badanie wykazało, że theta tACS zastosowany w FPN poprawił wydajność WM. Ujawnia to istotne wzajemne oddziaływanie pomiędzy domeną motoryczną i poznawczą, wskazując na nią jako obiecujący cel strategii interwencyjnych opartych na NIBS. Jednakże, aby zrobić to pomyślnie, niezwykle ważne jest, aby takie podejście było skuteczne tylko wtedy, gdy obciążenie poznawcze odpowiedniego zadania jest znacząco wysokie, jak pokazano tutaj przez obciążenie WM.

Podsumowując, spersonalizowany, zaaranżowany dwuogniskowy tACS zastosowany w FPN poprawił wydajność zadania MSL. Może to stanowić obiecującą strategię poprawy umiejętności motorycznych i uczenia się motorycznego u zdrowych osób starszych i pacjentów neurologicznych wykazujących deficyty w zakresie sprawności motorycznej i/lub uczenia się motorycznego.

Finansowanie

Niniejszy projekt był wspierany przez Fundację Defitech (Morges, CH) oraz #2017-205 „Spersonalizowane zdrowie i powiązane technologie (PHRT-205)” z domeny ETH.

Oświadczenie o wkładzie autorskim

LR Draaisma: Konceptualizacja, Projektowanie eksperymentu, Metodologia, Walidacja, Pozyskiwanie danych, Analiza formalna, Pisanie oryginalnego projektu, Pisanie e-recenzji i redagowanie, Wizualizacja, Administracja projektem. MJ Wessel: Konceptualizacja, administracja projektu, pisanie recenzji i redagowanie. M. Moyne: Walidacja, randomizacja, gromadzenie danych. T. Morishita: Pisanie e-recenzji i redakcja. FC Hummel: Konceptualizacja, projekt eksperymentu, interpretacja wyników, pisanie recenzji i redagowanie.

Oświadczenie o konkurujących interesach

Autorzy oświadczają, że nie mają żadnych znanych konkurencyjnych interesów finansowych ani powiązań osobistych, które mogłyby mieć wpływ na prace opisane w tym artykule.

Podziękowanie

Dziękujemy Pablo Maceirze za przeczytanie manuskryptu i dostarczenie doskonałych komentarzy, Elenie Beanato za udostępnienie skryptu do wstępnego przetwarzania danych SFTT, Roberto Salamanca-Giron za jego wkład w postaci dostarczenia i adaptacji swojego skryptu Matlab do analizy częstotliwości szczytowej EEG oraz Giorgia Giulia Evangelista za jej wkład za konfigurację SimNIBS i jej pomoc przy wizualizacji elektrod pierścieniowych i rozkładu pola elektrycznego. Badanie to było wspierane przez placówkę EEG platformy HumanNeuroscience, Fondation Campus Biotech Genewa, Genewa, Szwajcaria.

Bibliografia

[1] Willingham DB. Neuropsychologiczna teoria uczenia się umiejętności motorycznych. PsycholRev 1998;105:558e84.https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.558.

[2] Dupont-Hadwen J., Bestmann S., Stagg CJ. Trening motoryczny moduluje wewnątrzkorową dynamikę hamowania w korze ruchowej podczas przygotowania do ruchu.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. Funkcjonalne dowody MRI dotyczące plastyczności kory ruchowej u dorosłych podczas uczenia się umiejętności motorycznych. Nature 1995;377:155e8.https://doi.org/10.1038/377155a0.

[4] Seidler RD, Bo J., Anguera JA. Wkład neurokognitywny w uczenie się umiejętności motorycznych: rola pamięci roboczej. 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 i in. Wpływ DCS na uczenie się motoryczne i tworzenie pamięci: dokument konsensusu i krytycznego stanowiska. 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. Nieinwazyjna stymulacja mózgu: narzędzie interwencyjne wzmacniające trening behawioralny po udarze. Przód HumNeurosci 2015;9:265.https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00265.

[7] Krause V, Meier A, Dinkelbach L, Pollok B. Przezczaszkowa stymulacja przemienna (tACS) i stymulacja prądem stałym (tDCS) stosowana po wstępnej nauce ułatwia odtworzenie sekwencji motorycznej. Przód Zachowanie Neurosci 2016;10.https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00004.

[8] Pollok B, Boysen AC, Krause V. Wpływ przezczaszkowej stymulacji prądem przemiennym (tACS) przy częstotliwościach alfa i beta na uczenie się motoryczne. 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. Wkład przestrzennej pamięci roboczej w uczenie się wzrokowo-ruchowe. J Cognit Neurosci 2010;22:1917e30.https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21351.

[10] Maxwell JP, Masters RSW, Eves FF. Rola pamięci roboczej w uczeniu się motorycznym i wydajności. Świadome poznanie 2003;12:376e402.https://doi.org/10.1016/s1053-8100(03)00005-9.

For more information:1950477648nn@gmail.com