閉ループ経頭蓋神経刺激による睡眠中の脳接続変化によるメタ記憶感受性の予測パート 3
May 17, 2024
結果
行動への影響
Pillyらによって報告されているように。 (2020) によると、STAMP 刺激は全体的な記憶想起精度の大幅な向上にはつながりませんでした。 しかし、STAMP 刺激により、実験 3 日目 (第 2 夜に続いて) のメタメモリ感度が向上しました。
メタ記憶感受性は、その人が持つ記憶能力に対する認識と理解を指しますが、記憶能力は、特定の実践で発揮される人の記憶能力を指します。 両者の間には密接な関係があります。
まず、メタメモリの感度はメモリのパフォーマンスに直接影響します。 ある人が特定のタイプの記憶に自信があると信じている場合、その人はそれを思い出すことに熱心に取り組み、そのタイプの記憶タスクでより良い成績を収める傾向があります。 対照的に、人が自分の記憶能力に自信を持っていない場合、記憶課題のパフォーマンスが低下し、その結果記憶能力が低下する可能性があります。
第二に、メタ記憶に対するポジティブな感受性は記憶力の向上に役立ちます。 自分の記憶力には改善の余地があると考える人は、より積極的に記憶力のトレーニングに取り組み、それによって記憶の正確さと持続性が向上します。 自分の記憶力がピークに達していると信じている人は、新たな記憶力の課題を受け入れることができず、記憶力を向上させる機会を逃してしまうことがよくあります。
したがって、私たちはメタ記憶の感受性を積極的に養い、記憶能力の制限や設定を打ち破り、記憶課題を改善し続けることができると信じる必要があります。 同時に、特定の練習でより効果的に記憶力を使えるように、蓄積されたトレーニングと練習に頼って記憶力を向上させる必要もあります。 この方法によってのみ、記憶力の可能性を最大限に高め、より良い結果を達成することができます。 私たちは記憶力を向上させる必要があることがわかります。カンクサにはアセチルコリンや成長因子のレベルを高めるなど、神経伝達物質のバランスも調節できるため、記憶力を大幅に向上させることができます。 これらの物質は記憶と学習にとって非常に重要です。 さらに、カンクサは血流を改善し、酸素の供給を促進するため、脳に十分な栄養素とエネルギーが確実に供給され、脳の活力と持久力が向上します。
具体的には、条件間のメタメモリ感度を比較した依存 t 検定により、タグ & キュー条件の感度がタグ & キューなし条件の両方よりも大幅に高いことが明らかになりました [t(23)=3.51,adjusted p < 0 .01、2 つの比較に対するホルム・ボンフェローニ補正。 ペアサンプル Cohen'sd=0.72] およびシャム条件 [t(23)=2.089、調整済み p=0.048、2 つの比較のホルム・ボンフェローニ補正。 ペアサンプル Cohen の d=0.43]。
メタメモリ感度の大幅な改善は、実験の 3 日目にのみ見つかりました。 したがって、ワンショット視聴後の 2 晩の SWO 中に STAMP を適用すると、タグ付けおよびキューの両方が付けられたエピソードのメタ記憶が特異的に強化されました。
グローバルなコヒーレンスの変更
最初のパスとして、STAMP 刺激による頭皮全体の平均コヒーレンスの全体的な変化を調べて、刺激が接続性の測定可能な変化を引き起こしたかどうかを判断しました。
さらに、我々は以前の研究を再現し、刺激が睡眠中の学習と同様の一貫性の変化を引き起こすかどうかを評価しようとしました（Mölle et al.、2004）。 以前の研究(Mölle et al., 2004)では、学習後の睡眠中のデルタ、スピンドル、ガンマバンドのコヒーレンスの変調を報告しました。 対照的に、他の研究 (Polanía et al., 2011) では、tDCS 刺激後のすべての周波数帯域にわたる接続性の増加が実証されました。
したがって、我々は、STAMP 刺激がデルタ、スピンドル、ガンマ バンドにおけるシャム条件と比較して平均コヒーレンスを増加させると仮説を立てましたが、保守的な統計検定を使用して他のバンドの違いも調べました。
すべての周波数帯域の平均 iCoh 値は、グローバル接続性の変化を調査するために、アクティブおよび疑似ベースライン補正データに対して計算されました。したがって、各周波数帯域の平均コヒーレンス値に対して片側 t 検定が実行され、p の誤検出率を使用して補正されました。< 0.05 (Benjamini & Hochberg, 1995).
頭皮全体のアクティブ状態でより高い接続性を示すコヒーレンス マップは、視覚化しきい値を各周波数帯域のシャム条件の最大値に設定し、基本的にシャム条件を差し引くことによって視覚化されました。さまざまな周波数帯域での刺激による平均コヒーレンスの変化を図 3 にプロットします。
トポグラフィー プロットは、シャム条件のコヒーレンスによってしきい値処理された、アクティブ状態の電極ペア間のコヒーレンスを表示します。一方、箱ひげ図は、頭皮全体にわたるしきい値なしの平均コヒーレンス値を示します。 頭皮全体のコヒーレンスの全体的な変化を分析したところ、STAMP により複数の周波数帯域で平均コヒーレンスが大幅に増加したことが明らかになりました。
STAMP 後の EEG コヒーレンスは、シャム条件と比較して、シータ、アルファ、紡錘体バンドで有意に増加しました (p < 0.05)。デルタ、ベータ、ガンマ バンドの平均コヒーレンスは、刺激条件間で有意な差はありませんでした。 。 したがって、STAMP 刺激は、特定の周波数帯域における脳の接続性の変化を引き起こします。
分類と行動予測
分類分析の結果を図 4 にプロットし、表 1 に概要を示します。Boruta が選択したフィーチャのフォールド全体の平均重要度値が左側にプロットされ、一貫して重要であると考えられるフィーチャが緑色で強調表示されています (平均シャドウマックスを大幅に上回っています)。 襞全体にわたって、紡錘帯の半径 (12 ～ 15 Hz) が最も重要な特徴として一貫して選択されました。
その他の重要な機能には、経路長 (12 ～ 15 Hz) および平均コヒーレンスと密度 (3 ～ 8 Hz) が含まれます。 分類器のパフォーマンスの ROC 曲線が右側にプロットされています。 Mason と Graham (2002) で概説されているように、分類子のパフォーマンスが確率 (AUC=0.5) を超えて統計的に有意であるかどうかを判断するために、各分類子に対して Mann-Whitney U 検定が実施されました。 すべてのテストで有意な p 値 (p < 0.001) が報告されました。
さらに、10,000 回のブートストラップ複製による層別ブートストラップ リサンプリング アプローチを使用して 95% 信頼区間を計算し、確率を上回る分類パフォーマンスをさらに実証しました (Carpenter & Bithell、2000)。
したがって、分類精度は偶然を超えており、分類分析と回帰分析から上位の変数 (16 ～ 30 Hz の経路長と 12 ～ 15 Hz の半径) を取得することで、最高の分類パフォーマンスが得られました。
追跡分析として、分類のために Boruta アルゴリズムによって選択された 4 つの特徴が t 検定に提出され、アクティブ条件とシャム条件の間の接続性の違いがテストされました。結果として得られた p 値は、{{ に設定された誤検出率で補正されました。 2}}.05.
12 ～ 15 Hz の経路長と半径、および 3 ～ 8 Hz の平均コヒーレンスの補正された p 値は有意でした ( p=0.029)。3 ～ 8 Hz の密度も有意性のアルファ レベルで有意でした ( p=0.05)。 したがって、シャム刺激と比較してアクティブ刺激後に大幅に変更された接続特徴が、特徴選択パイプラインによって発見されました。 活性状態では、刺激前から刺激後までの経路長および半径の特徴が、シャムと比較して大幅に減少しましたが、平均コヒーレンスおよび密度の特徴は、シャムと比較して大幅に増加しました。
両方の条件のこれらの特徴を示す箱ひげ図は、サポート情報の図 S3 に示されています。行動予測分析の結果は図 5 にプロットされ、表 2 に概要が示されています。
ここでは、脳と行動の関係を特定するために、刺激後の神経測定値の変化を特徴として使用して、2 日目から 3 日目までのタグ & キューとシャム条件の両方の想起テストのメタ記憶感度 (AUC) の変化を予測しました。
グラフ理論的特徴に対する Boruta からの重要度の値が左側にプロットされています。ベータ バンド (16 ～ 30 Hz) の経路長は、メタメモリ感度の変化を予測するために非常に重要であると考えられ、選択された唯一の特徴です。 アクティブ（タグおよびキュー）データとシャム条件の両方について、刺激による 16 ～ 30 Hz の経路長の変化と AUC パフォーマンスの一晩の変化との関係が右側にプロットされています。
ベータバンド経路長の変化と AUC の変化の間の相関は、アクティブ条件では有意でした (r=−0.66、p=0.003)。これは、STAMP 後の経路長が減少した人は、記憶能力にプラスの変化を示す傾向があることを示しています。 この関係は、シャム条件では有意ではありませんでした (r=-0.22、p=0.39)。
これらの分析の結果に基づいて、アクティブ データとシャム データの両方について 16 ～ 30 Hz 帯域の経路長を使用して、メタ認知感度の一晩の変化を予測する追跡線形回帰が実行されました。
アクティブデータの場合、16〜30 Hzの経路長がAUC変化を有意に予測しました（t=-3.56、p=0.003、adj. R{{7} }.41)。 シャムデータの場合、16 ～ 30 Hz の経路長は有意な予測因子ではありませんでした (t=-0.88、p=0.39、adj. R2=-0.01)。 アクティブ条件とシャム条件を比較するための追加の分析も実行され、サポート情報で詳しく説明されています。
議論
この実験では、参加者は経頭蓋電気刺激の独特の時空間パターンを受けながらエピソード記憶課題に取り組み、その後の夜に SWO のアップ状態中にパターンのサブセットを再適用して、特定の関連記憶の再活性化を合図した（Pilly et al.、 2020年）。
今回我々は、睡眠前から睡眠後までのメタ記憶感受性の変化を予測する、睡眠中のこれらのtESパターンによって引き起こされる機能的脳接続の変化を報告する。
機械学習技術を使用して、アクティブ刺激とシャム刺激を分類するための重要な特徴を特定したところ、シータバンドと紡錘体バンドの接続性特徴が 2 つの条件間で大きく異なることがわかりました。
さらに、ベータバンドの経路長の変化が記憶感受性の変化を予測し、夜間のパフォーマンスの向上が刺激後のベータ経路長の減少に関連していることを発見しました。
総合すると、これらの結果は、睡眠中の記憶の再活性化と固定化の根底にある神経プロセスを調査する研究の増加に貢献しており、固定化プロセス中の特定の周波数での経路長の変調が、新たに固定化された記憶に対する信頼性の向上とより良い意思決定につながる可能性があることを示唆しています。
今回の実験で利用されたtES（STAMP）の短いバーストは、低周波帯域、つまりシータ、アルファ、紡錘帯、つまり基本的に3〜15 Hzで全体的な頭皮の密着性を高めた。 興味深いことに、睡眠中のスピンドルバンド接続の変化も学習後に見つかりました。 しかし、STAMP刺激後のデルタバンドやガンマバンドでは接続性の変化は見られず、これは以前の実験研究といくぶん矛盾している(Mölle et al., 2004)。
しかし、ここで使用された刺激プロトコルは以前の研究とは大きく異なりました。つまり、特定の振動を変調したり同伴したりするのではなく、その独自性とエンコード期間との関連により、主に特定の記憶を手がかりにするように設計された時空間的に分布した電流の短いバーストを使用しました。 重要なのは、報告されている周波数帯域、特にシータ帯域と紡錘体帯域の活動が記憶固定プロセスに関連していることです (Staresina et al., 2015)。
したがって、STAMP は、睡眠中に進行中の記憶の再活性化または固定化のプロセスを調節し、観察された周波数帯域での接続性の変化をもたらした可能性があります。最近の研究では、行動に大きな影響を与える tES の有効性についても疑問が持たれています (Horvath et al., 2015)。神経発火パターンや振動活動を調節する能力など（Lafon et al., 2017; Vöröslakos et al., 2018）。
しかし、他の研究では、より低い強度レベルであっても、tES後のヒトおよび非ヒト霊長類における測定可能な神経変化が実証されている（Huang et al., 2017; Krause et al., 2017; Opitz et al., 2016）。 特に懸念されるのは、神経振動を特定の周波数に同調させる tES、特に交流刺激の能力です。
ここで我々は、報告されている電気生理学的変化が短いバースト刺激に対する振動同調によるものであるとか、これらの変化を新たに誘発しているとは主張せず、むしろSTAMPがネットワークの微妙な変調を通じて起こる進行中の記憶固定プロセスを促進するように作用していると主張する。 -レベルの接続。 私たちは、睡眠中に観察された接続パターンは記憶の固定につながる自然現象であり、STAMP 刺激がこれらの既存のプロセスに作用してメタ記憶の感度を高めたと主張します。
STAMP後のシータバンドとスピンドルバンドにおけるグラフ理論メトリクスの変調が報告されているのは、これらの振動が記憶の再活性化と統合のプロセスに関係しているという以前の研究と一致している。 聴覚的手がかりによる睡眠中の標的記憶の再活性化は、シータおよび紡錘体の出力の増加を誘発します（Ong et al., 2016; Schreiner et al., 2015; Schreiner & Rasch, 2014）。
多くの研究は、覚醒中の記憶の符号化と記憶の記憶に対するシータバンド活動の重要性も示しています（Backus et al., 2016;Lega et al., 2012; Nyhus & Curran, 2010）。 特に、海馬のシータ振動はエピソード記憶の符号化に重要です（Hasselmo et al., 2002; Lin et al., 2017）。 同様に、視床皮質紡錘体はエピソード記憶に関連しており (Van Der Helm et al., 2011)、記憶固定のプロセスにおいて重要な役割を果たしており、内側側頭葉で新たにコード化された情報を大脳皮質の安定した表現に伝達することを促進する可能性があります (Sirota)ら、2003;Staresina ら、2015）。
睡眠中、シータ活動は記憶の再活性化プロセスを示す可能性があり、紡錘体活動は再活性化された記憶の活発な統合を反映している可能性があります。 ここで、STAMP は関連する記憶の再活性化の手がかりとなり、この情報の統合を促進した可能性があります。 この統合により、下流のメモリの信頼性が向上しました。
STAMPによって著しく変調されたシータバンドグラフの理論的尺度は、平均コヒーレンスと密度でした。 平均コヒーレンスはすべての頂点にわたる平均コヒーレンスを指しますが、密度はグラフ内の接続数として計算され、可能な接続の合計数で正規化されます (Sporns、2003)。
これらの測定値の変化は、STAMP がチャネル間のシータ帯域の全体的なコヒーレンスを高め、カットオフ閾値を超えるエッジの数が増加し、その結果平均接続密度が高くなったことを示唆しています。 このコヒーレンスと密度の増大は、STAMP 後の神経領域にわたるシータバンドでの情報交換の増加を反映している可能性があります。 これは、海馬と鼻皮質の間のシータコヒーレンスの増加（Fell et al., 2003）、ならびに前頭皮質（Anderson et al., 2009; Benchenane et al., 2010）が重要であることを示唆する以前の発見と一致しています。学習と記憶に重要であり、記憶の再活性化に潜在的に重要です (Carr et al., 2011)。
STAMP 刺激後に大きく異なる紡錘バンド グラフの理論的尺度は、経路長と半径でした。 これらの測定値は関連しています。半径はグラフの最小離心率を指し、経路長はグラフの平均離心率を指します。ここで、ノードの離心率は他のノードまでの最大距離として定義されます (Sporns、2003)。
パス長はネットワーク統合または情報転送の効率の尺度として考えられることが多く、パス長が短いほど効率が高くなります (Bullmore & Sporns, 2009;Reijneveld et al., 2007)。
ここで、STAMP により、スピンドルバンドの経路長と半径が平均的に減少しました。これは、平均および最小の偏心率が減少し、情報伝達の効率が向上したことを意味します。
これは、スモールワールド ネットワーク (Watts & Strogatz, 1998) に向けたネットワークの再編成を反映している可能性があります。これは、完全に秩序だったシステムとランダムに組織されたシステムの間の最適に近い構造であり、神経活動の柔軟性と同期が可能になります (Barahona & Pecora、2002)。 ;バセットとブルモア、2006;増田と相原、2004）。 「小さな世界性」の変化は、ローカル クラスタリングまたはクラスタ係数の付随的な変化を伴うことなく、経路長の変化として測定されることがよくあります。
したがって、観察された経路長の変化は、脳領域間の同期の促進を示唆しており、紡錘体によるより効率的な情報伝達につながる可能性がある。 シータ帯域の効果は、平均コヒーレンスの全体的な変化、つまり効率ではなく接続性の大きさの変化により密接に関係していることに注意してください。
ここでのデータはこれらの変化の間の因果関係を確立することはできませんが、仮説的な関係としては、STAMP がシータ帯域での接続性の向上を引き起こし (Fell et al., 2003)、それを補うために経路長として測定されるスピンドル情報転送効率が増加したということです。この増加により、記憶の再活性化が増加します。
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