自閉症児における視覚作業記憶と感覚処理
May 10, 2022
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典型的な感覚処理は自閉症スペクトラム障害のより遍在する症状の1つですが、これらの感覚の問題の正確な性質は不明なままであり、さまざまな研究で感覚処理の強化または不十分が示されています。記憶を改善するためのcistanche視覚的作業記憶を評価する確立された継続的な手がかり想起タスクを使用している、現在の研究は、これらの明らかに矛盾する発見を調整する新しい証拠を提供します。 自閉症児は、典型的に発達した仲間と比較して、再現率と再現率の精度の両方で知覚上の利点を示しました。cistanche p健康上の利点自閉症の子供が間違いを犯したとき、しかし、彼らは、与えられた色を誤った空間的位置に誤って結合する可能性が高いことを示しました。 これらのデータは、視覚的作業記憶における特徴結合の神経アーキテクチャモデルと一致しており、レポート次元（色）とキュー次元（空間位置）の典型的な人口レベルの神経ノイズが再現率と再現率の両方の増加を促進する可能性があることを示唆しています色の再現率の精度と、エラーが発生したときのバインディングエラーの割合の増加。
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知覚的結合と作業記憶はコミュニケーションなどの高次のタスクで重要な役割を果たすため、これらの変化は自閉症に関連する中核的な症状に影響を与える可能性があります。 自閉症スペクトラム障害（ASD）の有病率が59人の出生ごとに1に上昇し1、世界的なケアコストが上昇している2ため、病因とそれに関連する不均一な症状の理解を深める必要があります。 歴史的に、ASDを説明する理論は、心の理論3、弱い中央コヒーレンス4、または実行機能障害5などの高レベルの認知機能の障害に焦点を当てています。開発し、社会的および認知的課題にカスケードします。フラボノイドの利点これらには、GABA作動性およびグルタミン酸作動性シナプスの不均衡6、ニューロン結合の不規則な時間的忠実度7、またはベイズ統計学習の欠陥8によって引き起こされる興奮と抑制の変化が含まれます。
これらのアカウントは、自閉症の典型的な感覚知覚の説明を提供する上で共通のリンクを共有しています9。これは、10,11と理論化されており、症候学に影響を与えることが経験的に示されています。 感覚の問題はASDにほぼ遍在しており、自閉症の人の最大94パーセントに影響を及ぼします13。マカ高麗人参シスタンチェタツノオトシゴ社会的コミュニケーションや制限された利益、反復的な行動など、主要な診断基準に影響を与えます14。 感覚の問題は一般的に障害として議論されますが、自閉症の人が彼らの典型的に発達した（TD）仲間よりも優れている領域もあります15。 自閉症の感覚の問題の完全な説明であるTusは、観察された弱点だけでなく、パフォーマンスが向上した領域も説明する必要があります。 この目的のために、私たちはよく特徴付けられた連続的な手がかりの想起タスクを使用して、入力を高次の認知と接続するための精神的ワークスペースである視覚作業記憶（VWM）で感覚表現を維持することの長所と短所を研究しました18。
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参加者は、さまざまな数の色付きの正方形（セットサイズ、現在の研究では2〜3）を個別の場所で調査し、少し遅れて、場所プローブによって示されるランダムに合図された正方形の記憶された色を報告します（つまり、「以前、この場所で色を勉強しましたか？」）。 この応答は、連続カラーホイールから記憶された色を選択することによって行われ、VWM容量だけでなく、再現率の精度、および色と場所の知覚的結合の測定を可能にします。 自閉症の人は、変化の検出などの単純な視覚的タスクで強化された視覚的知覚能力を示すことがよくあります。
色の識別、およびレビューのための簡単な視覚探索タスクについては、19を参照してください。 VWMカラーホイールタスクでは、個人の応答の精度（つまり、個人が正確に調査した色をどれだけ正確に思い出すか）がこの強みを利用します。 したがって、自閉症の人はTDの仲間よりもVWMの精度が高く、全体としてエラーが少ないと予測しました。 ただし、エラーが発生した場合、VWMカラーホイールタスクにより、調査対象の色を忘れたり、調査対象の色を誤った場所に誤ってバインドしたりして、そのようなエラーの原因を特定できる可能性があります。 自閉症の人は、感覚情報を統一された知覚に結び付けることが困難です。彼らは、複数のコンポーネント機能の統合を必要とし、減少を示す目の錯覚の影響を受けにくくなります。cistanche p健康上の利点彼らの声で24–27。 カラーホイールVWMタスクでは、これらのバインドエラーにより、ターゲット以外の場所に表示された色がリコールされます。
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エラーが発生すると、自閉症の人はTDピアよりも拘束力のあるエラーを起こす可能性が高いと予測しました。 したがって、このタスクでは、タスクの要求を変更せずに、同じ個人の感覚処理の長所と短所を同時に観察できます。 メソッド参加者。 参加者には、TDとASDの2つのグループに分けられた51人の子供（平均年齢=12。0±2.8歳）が含まれていました。 TDの子供（N =30、男性8人、年齢範囲7〜16歳、平均年齢=11歳）には、ASDの個人診断も家族診断も、その他の神経学的状態もありませんでした。 自閉症の参加者（N =21、男性17人、年齢範囲8〜17歳、平均年齢=13歳）は、ASDに精通した臨床医による正式なASD診断を受け、臨床報告を提供しました。
診断は、研究に信頼できる臨床医による自閉症診断観察スケジュール（ADOS {{0}}または-228）の管理を通じて確認されました。 TD参加者が自閉症スペクトラムにないことを確認し、ASDの症状の重症度を評価するために、自閉症指数（AQ29）と社会的反応尺度（SRS30）をすべての参加者に投与しました。 Te AQは、リッカートスコアリング31を使用してスコアリングされ、TDグループのスコアリングはASDグループよりも大幅に低くなりました（TD平均スコア=51。3±13.9、ASD平均スコア=95。3±15.7、p {{14 }}。00e-14、t（49）=10。28、d =2。39）。 同様に、SRSでは、TDグループのスコアはASDグループよりも大幅に低くなりました（TD平均スコア=51。0±8.9; ASD平均スコア=75。7±11.6、p=9。 62e-10、t（49）=7。54、d =2。39）。 SRSのスコアが76以上は重度と見なされ、60〜75のスコアは、診断を受けた人のいわゆる「高機能」ASDを示すと見なされ、59以下は無症候性と見なされることに注意してください。 認知能力は、ウェクスラー成人知能検査（WASI -232）2-スケールサブテストを使用して測定されました。 TD参加者のスコアはASD参加者のスコアと有意差はありませんでした（TD平均=102。9±10.8、ASD平均=107。4±14.9、p =0。23、t（49 ）=1。59、d =0。34）。
すべてのプロトコルはトロント大学の研究倫理委員会によって承認され、すべての実験は関連するガイドラインと規制に従って実施されました。 インフォームドコンセントは、親および/または法定後見人から得られました。柑橘類のバイオフラボノイド参加者のためのホンオニクからの抽出物は、彼らの時間と小さなgifで金銭的に補償されました。 装置。 参加者は、{{0}}インチのノートパソコンの画面の前に約60cmの距離で座っていました。 画面解像度は1280×960ピクセルで、リフレッシュレートは60Hzでした。 刺激は、MATLAB（Natick、MA）およびPsychophysics Toolbox 3拡張機能33–35を使用して生成および提示されました。 刺激と手順。 刺激とタスクの設計はZhangとLuck16に基づいていましたが、より若い年齢層により適しているように適合されました。 各試行は、灰色の背景上の黒い固定十字（1.0度×1.0度の視角）の周りに2または3のいずれかの設定サイズで、メモリサンプルとして色付きの正方形の100ミリ秒の長さのプレゼンテーションで始まりました。 覚えておくべき色付きの正方形（以下、サンプルアイテム）は、1.2度×1.2度のサイズで、半径5.6度の仮想円の周りに配置された18の可能な場所に配置できました（図1）。
参加者は、できるだけ多くのサンプルアイテムを覚えておくように指示されました。 サンプルアイテムの色は、CIEL * a * b *カラーの等輝度カラーホイール（（L =65 a =5 b =5を中心とする）とともに均等に分散された180の可能な色から選択されました。スペース特定の試行のすべてのサンプルアイテムの色は、これらの180色から置き換えずにランダムに選択されましたが、識別可能性を確保するために、色空間で2つのサンプル色を最低15の値（つまり40度）で分離する必要があるという制約があります。 1.試行構成。このパネルは、個々の試行（セットサイズ=3）を示しています。応答は、選択された色と実際に提示された色の間の誤差の程度が計算され、試行全体で表にされる確率的混合モデルで分析されました。 .Vol。：（0123456789）www.nature.com/scientificreports/ Scientific Reports |（2021）11：3648|https://doi.org/10.1038/s 41598-021-82777-1 3
固定クロスのみを含む1000-ミリ秒の遅延画面の後、テスト画面が表示されました。 サンプルアイテムの場所は黒で囲まれ（灰色の背景以外は塗りつぶされていません）、レポートされるターゲットアイテムの場所は、非ターゲットの場所と区別するために太字で示されています（4-ピクセルの重み）非ターゲットアイテムの場合、ターゲットアイテムの8-ピクセルの重み）。 テスト画面には、内側の半径が7.6度、外側の半径が10.1度の環に配置された上記のカラーホイールの視覚的表現も含まれていました。すべての可能な刺激色の輝度は一定で、色相に依存しませんでした。 テスト画面のフェーズでは、参加者はコンピューターのマウスを使用して、ターゲットアイテムの記憶された色に最も正確に対応するカラーホイール上の位置をクリックして、ターゲットの正方形の記憶された色を選択しました。
選択した色の視覚化を容易にするために、参加者がカラーホイールから色を選択すると、ターゲットの場所の輪郭が選択した色で塗りつぶされました。 精度に重点が置かれ、参加者は、選択に満足するまで、選択を変更および調整するための無制限の時間を与えられました。 参加者は、応答をロックする準備ができたと感じたときにキーボードのスペースバーを押し、500ミリ秒の試行間隔の後に次の試行に進みました。 参加者は、対象外の色を選択することを避け、代わりに対象のアイテムを思い出せない場合はランダムな色を推測するように指示されました。 参加者は合計80回の試行を完了し、セットサイズの条件ごとに40回の試行が1つのブロック内にインターリーブされました。 データ収集の前に、参加者は、タスクを理解し、適切に完了していることを確認するために、10回の模擬試験を完了しました
この記事はから抽出されます https://doi.org/10.1038/s 41598-021-82777-1
