Furman-2021-Eesmise dopamiini tooni suurendamine E.pdf, 2. osa

Oluline on see, et kontekstipõhiseid (CF) ja konteksti viimaseid (CL) katseid, olenemata sellest, kas need on selektiivsed või globaalsed, ei erista muud tegurid, nagu konflikt vastuse valimisel.

Reaktsioonivaliku periood viitab mõtlemis- ja otsustusajale, mida vajame erinevate valikute ees. Mälu on meie aju võime salvestada ja hankida teavet varasematest kogemustest ja õppimisest. Võib tunduda, et neil kahel pole palju seost, kuid nad on tihedalt seotud.

Esiteks sõltub see, kas vastuse valiku periood on lühike või pikk, sageli meie oskusest ülesandes ja taustateadmiste hulgast. Kui oleme teatud ülesandega paremini kursis, avastame, et vastuse valiku periood selle ülesande täitmisel on lühem. Selle põhjuseks on asjaolu, et meie aju salvestab asjakohast teavet juba pikaajalisse mällu ning suudab seda teavet kiiresti hankida ja rakendada. Vastupidi, kui seisame silmitsi millegi uue ja harjumatuga, vajame otsustamiseks pikemat mõtlemisaega, sest me peame lühiajalises mälus korduvalt kaaluma ja võrdlema. See mõjutab ka meie mälu, kuna peame salvestama uut teavet lühiajalises mälus ja seejärel muutma selle pikaajaliseks mäluks, mis võib võtta kauem ja rohkem energiat.

Teiseks, kui teeme kõvasti tööd oma mälu parandamiseks, mõjutab see kaudselt ka meie reaktsioonivaliku perioodi. Näiteks kui suurendame aktiivselt oma taustateadmisi ja mäluvõimet raamatuid lugedes, kursustel käies ja mälutreeningut tehes, avastame, et uute ülesannetega silmitsi seistes on vastuse valiku periood lühem, kuna saame kiiremini asjakohast teavet hankida pikaajaline mälu. See tugevdab ka meie enesekindlust ja parandab meie võimet kontrollida oma kognitiivseid ja emotsionaalseid seisundeid.

Kokkuvõtteks võib öelda, et vastuse valiku perioodi ja mälu vahel on tihe seos. Kuigi uute asjadega silmitsi seistes võib otsuste tegemine võtta kauem aega, võime mälu parandamisega parandada oma kognitiivset tõhusust ja täpsust, muutes õigete valikute tegemise lihtsamaks. Seetõttu julgustame kõiki aktiivselt õppima, uudishimulikuks jääma ja edasi uurima, mis aitab parandada meie vastusevaliku perioodi ja mälu, muutes meist parema versiooni. On näha, et peame parandama mälu ja Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, kuna Cistanche deserticola omab antioksüdantset, põletikuvastast ja vananemisvastast toimet, mis võib aidata vähendada oksüdatsiooni ja põletikulisi reaktsioone ajus, kaitstes seeläbi närvisüsteemi tervis. Lisaks võib Cistanche deserticola soodustada ka närvirakkude kasvu ja paranemist, parandades seega närvivõrkude ühenduvust ja funktsiooni. Need mõjud võivad aidata parandada mälu, õppimist ja mõtlemiskiirust ning võivad samuti ära hoida kognitiivse düsfunktsiooni ja neurodegeneratiivsete haiguste teket.

Lühimälu parandamiseks klõpsake nuppu Tea

Näiteks CF-G ja CL-G tingimused sisaldavad mõlemad õiget vastust, mis sisaldab katse ajal esitatud sümbolit ja tähte. Lisaks, nagu varem märgitud, sisaldavad mõned globaalsed katsed sama elementi nii siht- kui ka fooliumivastustes, tagamaks, et katsealused ei saaks lihtsalt keskenduda ühele, mitte mõlemale üksusele. Käitumise analüüs.

Kooskõlas varasemate uuringutega (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014) keskendusime peamiselt reageerimisajale (RT), mitte täpsusele. Täpsus kui binaarne (õige/vale) tulemusnäitaja on ülesande tõhususe muutuste suhtes suhteliselt tundetu. Kuigi tegelikud hooldus- ja väravatõrked võivad kajastuda täpsuse muutustes, ei kajastu ebatõhusus; selle asemel oleks reageerimine lihtsalt aeglustunud.

Hüpoteesi käsitlemiseks, et tolkapoon peaks eelistatavalt vähendama ebatõhusate uuringute arvu, isegi kui lõppkokkuvõttes õigete uuringute osakaal jääb muutumatuks, kasutasime meedet, mis on tundlik vastuste jagunemise suhtes uuringute vahel ja eriti ebaefektiivsete (pika RT) vastuste arvu suhtes. . Märkus, kuigi RT peegeldab mitmete tegurite kombinatsiooni, sealhulgas varajast visuaalset töötlemist ja motoorset ettevalmistust, on varajase visuaalse töötlemise nõuded kogu ülesande jaoks vastavuses ja meie eelnev töö on kinnitanud, et tolkapoon ei kiirenda märkimisväärselt motoorseid reaktsioone (Furman et al., 2020; Kayser et al. ., 2012; Kayser et al., 2015).

Seega ei tohiks varase visuaalse töötlemise ja mootori ettevalmistamise nõuded eristada töötingimusi RT-ga seotud meetmete põhjal. Kõik käitumisandmed töödeldi enne analüüsi. Kuna põhirõhk oli reaktsiooniaegadel, eemaldati andmed, mis mõjutasid stabiilseid RT-mõõtmisi. Nagu eelnevalt märgitud, jäeti 11-st välja jäetud katsealusest kolm välja, kuna nad ei vastanud kõigis uuringutes suurema tõenäosusega.

Iga 49 uuringus osaleja puhul eemaldati analüüsidest iga seansi 10 esimest katset; lisaks jäeti RT analüüsist välja kõik valed katsed ja kõik katsed, mille RT-d ületasid 5 standardhälvet väljaspool selle subjekti keskmist RT-d (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014). See kõrvalekallete lävi valiti tasakaalustamaks kahte muret: soov vältida ebaefektiivsete RT-de tsenseerimist, aga ka eesmärk vältida väga pikki RT-sid, mida segavad ülesandega mitteseotud tegurid (nt arvutiekraani puudumise tõttu).

Kõigist katsealustest eemaldati ainult 1 katse, mis jäi soovitud RT-vahemikust väljapoole. Tolkapooniga seotud keskmise RT muutuste käsitlemiseks kasutati lineaarset segaefekti mudelit. Mudel konstrueeriti lisaks, et testida tolkapooniga seotud mõjusid RT jaotusele (vt allpool) iga ülesande tingimuse korral (Chatham et al., 2014), kuna keskmise RT mõõtmine ei käsitle potentsiaalselt peenemaid muutusi RT-de jaotuses eksperimentaalsete manipulatsioonide vahel. . Põhimõtteliselt ei pruugi muutused hoolduse või piiramise efektiivsuses kajastuda katsetes, mille jaoks need protsessid on juba optimeeritud.

Näiteks katsed väga kiirete RT-dega võivad kajastada tugevaid hooldus- ja väravaprotsesse, mille puhul mis tahes manipuleerimisel võib olla vähe märgatavat kasulikku mõju. Seevastu väga aeglaste RT-dega katsed võivad kajastada ebatõhusaid hooldus- ja väravaprotsesse, mis võivad ravimiga paraneda. Samamoodi halvendas iftolkapoon värava või hoolduse tõhusust, need mõjud võivad olla kõige nähtavamad RT jaotuse kiires lõpus.

Selliste mõjude mõõtmiseks kasutasime selle ülesande puhul varem kasutatud lähenemisviisi (Chatham et al., 2014), et jagada iga osaleja ja tingimuse RT-andmed 10 detsiiliks, mis sorteeriti RT järgi kiireimast aeglasemani, ja kasutasime RT-teemalisi väärtusi iga osaleja kohta. detsiil on meie analüüsis sõltuv muutuja. See lähenemisviis võimaldas hinnata ravimitega seotud muutusi detsiilide kalde ("RT kalle"), samuti RT keskmist muutust.

Mudelis hõlmasid tegurid ravimit (tolkapoon või platseebo; ravi kodeeritud), ülesande seisukorda (CF-S, CF-G, CL-S või CL-G; summakoodiga) ja detsiili (1-10; järg) , samuti kõik interaktsioonid. Tolkapooni potentsiaalse mittelineaarse mõju arvessevõtmiseks RT jaotusele lisati detsiili 2 jaoks võrreldav interaktsiooniterminite kogum ("detsiilruudus"). Lõpuks lisati kontrollmeetmena koostoimed uimastiseansi järjestusega (ravim esimene või ravim viimasena; summa kodeeritud). Algselt konstrueeriti maksimaalsete juhuslike efektide struktuur, et minimeerida I tüüpi vigu (Barr, Levy, Scheepers ja Tily, 2013).

Juhuslikud efektid hõlmasid subjekti lõikepunkti, samuti ravimi, ülesande seisundi ja detsiili/detsiili2 ja nende koostoimeid ning korrelatsiooni juhuslike nõlvade ja subjekti lõikepunkti vahel. Sellel mudelil ei õnnestunud ühtlustada; seega, järgides artiklis (Bates, Kliegl, Vasishth ja Baayen, 2015) kirjeldatud protokolli, muudeti juhuslike nõlvade ja lõikepunktide vahelist seost. F-testid arvutati välja fikseeritud efektid, kasutades vabadusastmete ligikaudseks määramiseks Satterthwaite'i meetodit. Analüüsid viidi läbi R-i (R Core Team, 2017) raamatukogude "lme4" (Bates et al., 2015) ja "afex" (Singmann et al., 2018) abil.

Piirkeskmiste ja suundumuste hindamine, samuti järelkontrolli z-testid viidi läbi "vahendite" paketi abil (Lenth, 2018). Täielikkuse huvides analüüsiti ka katsepõhist täpsust.

Binoomiline üldistatud segaefektide mudel hõlmas fikseeritud tegureid, ravimit, ülesande seisundit ja nende koostoimet. Pärast terminite väljalangemist, et võimaldada lähenemist ja vältida ainsuse sobivust, hõlmas lõplik juhusliku efekti struktuur subjekti juhuslikke lõikeid ja ravimi juhuslikke kaldeid subjektis. Fikseeritud efektide terminite olulisuse määramiseks kasutati tõenäosuse suhte teste.

MRI parameetrid. MRI-skaneerimine viidi läbi Siemens MAGNETOM Trio 3T MR-skanneris Henry H. Wheeleri Jr. Brain Imaging Centeris California ülikoolis Berkeleys.

Anatoomilised kujutised koosnesid 160 viilust, mis saadi T1-kaalutud MP-RAGE protokolliga (TR= 2300 ms, TE=2.98 ms, FOV=256 mm, maatriksi suurus=256 x 256, voksli suurus=1 mm3). Puhkeseisundi funktsionaalsed kujutised saadi siis, kui katsealused lamasid vaikselt avatud silmadega ja koosnesid 35 viilust, mis saadi gradient-ehhoplanaarse kujutise protokolliga (TR=1900 ms, TE =24 ms, FOV=225 mm, maatriksi suurus=96 x 96, voksli suurus=3.0 mm x 3,0 mm x 3,5 mm).fMRI eeltöötlus. fMRI eeltöötlus viidi läbi nii AFNI (http://afni.nimh.nih.gov) kui ka FSL (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/) tarkvarapakettide abil. Puhkeseisundi funktsionaalsed pildid teisendati 4D NIfTI vormingusse ja korrigeeriti lõikude ajastuse nihke suhtes.
Liikumise korrigeerimine viidi läbi AFNI programmi 3dvolreg abil, kusjuures helitugevus oli seatud keskmisele kujutisele. Kaasregistreerimine anatoomilise skaneeringuga viidi läbi AFNI programmi 3dAllineate abil ja anatoomilised kujutised normaliseeriti standardse mahuni (MNI_N27), kasutades esmalt FSL-programmi. Samu normaliseerimisparameetreid rakendati hiljem natiivse ruumi statistiliste kaartide jaoks, et luua rühma statistilised kaardid.

Puhkeoleku ühenduvuse analüüs. Puhkeseisundi andmed siluti 5 mm FWHMGaussi tuumaga enne ajalist ribapääsfiltrit vahemikus 0.009 Hz kuni 0,08 Hz, et vähendada südame- ja hingamisteede artefaktide mõju (Fox et al., 2005). Liikumisparameetrid ning valgeaine ja vatsakeste aegread, kuid mitte globaalne keskmine signaal, lisati eeltöötluse ajal mittehuvitavateks regressoriteks, sõltumata järgnevatest ühenduvusanalüüsidest. Seejärel valiti külgmises prefrontaalses ajukoores huvipakkuvad piirkonnad (ROI), võttes aluseks (a) nende suurenenud aktiivsuse ja keskset rolli selles ja sellega seotud ülesannetes (Badre, Kayser, &D'Esposito, 2010; Chatham et al., 2014), ja (b) hüpotees, et tolkapooni puhul näitavad need piirkonnad, eriti need, mis on motoorsele reaktsioonile lähemal, suuremat ühenduvust tagumise ajukoore visuaalsete piirkondadega.

Täpsemalt paiknesid need piirkonnad vasakpoolses ja paremas dorsaalses premotoorses ajukoores (PMd, MNI-ga, koordinaadid ±30, -12, 66) ja vasakpoolses ja paremas premotoorses ajukoores (pPMd, MNI-ga, koordinaadid ±36, 8, 34) (Badre et al., 2010; Chatham jt, 2014).

Iga ROI määratleti MNI koordinaatide komplektiga, mis moodustasid 8 mm raadiusega sfääri keskpunkti. Ajakursused, mis määratleti vokslite keskmistamisega igas nendes piirkondades, korreleeriti seejärel eraldi kõigi teiste aju vokslitega ja korrelatsioonikoefitsiendid teisendati Fisheri abil, et võimaldada parameetriliste statistiliste testide rakendamist.

Saadud individuaalsed ajukaardid normaliseeriti enne rühmastatistika rakendamist MNI malliga. Et uurida seost ravimite mõjude vahel käitumuslikule toimimisele ja ravimitega seotud muutuste vahel funktsionaalses ühenduvuses, arvutasime esmalt välja erinevuse platseebo ja tolkapooni ühenduvuskaartide vahel iga osaleja ja seemnepiirkonna jaoks ning seejärel korrelatsiooni nende erinevuste kaartide ja katsealusele vastavate juhuslike efektide muutujate vahel. -ravimi detsiilefekt ("üldine RT kalle") ja ravim x detsiil x CF-G ×efekt (arvutatakse "ravimi detsiili" ja "ravimi detsiili x CF-G" liitmõjuna; × × edaspidi " CF-G tingimuse RT kalle") on meie käitumismudelis hinnatud (vt Käitumisanalüüs).

Kaardipõhine olulisus (p < 0.001, korrigeeritud mitme võrdluse jaoks) määrati AFNI programmidest 3dFWHMx ja 3dClustSim tuletatud klastri suuruse paranduse (20 vokslit) abil andmetele, mille lävi oli algselt väärtus p < 0,0001, parandamata.

Tulemused: 49 katsealust täitsid hierarhilise töömälu ülesande, milles nad pidid kasutama numbritega tähistatud kontekstimärke, et kogu uuringu kestuse jooksul sümboleid ja/või tähti meelde tuletada (joonis 1A–E). Kooskõlas varasema tööga (Chatham et al., 2014) hinnati nelja ülesandetingimust: kontekst enne, selektiivne (CF-S); kontekst kõigepealt, globaalne (CF-G); kontekstist viimane, selektiivne (CL-S); ja kontekst viimane, globaalne (CL-G).

Eelkõige seavad kõik need tingimused sisendväravale, väljundväravale ja hooldusele erinevad strateegilised nõudmised (meetodid ja joonis 1F). Nende tingimuste puhul hindasime nii keskmisi RT-sid kui ka muutust RT-de jaotuses kümne järjestatud detsiili vahel iga ülesande tingimuse jaoks (Chatham et al., 2014). See "RT-kalde" väärtus peegeldab paremini iga tingimuse reaktsiooniaegade jaotust Täpsemalt, erinevalt keskmisest RT-st või täpsusest, käsitleb see võimalust, et kortikaalse dopamiini toonuse suurendamine ei pruugi parandada hooldust kõigis uuringutes, vaid võib selle asemel eelistatavalt parandada ebatõhusat hooldust või häirida tõhusat hooldust kõigi katsealatüüpide lõikes (vt meetodid).

Kuigi täpsus varieerus olenevalt ülesande tingimustest (2(3)=174.23, lk<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). 

Pange tähele, et need {{0}}viiside interaktsioonid püsisid vaatamata 4-tingimuste x detsiili x ravimi x seansi järjestuse interaktsioonile (F[3,59.65]=2.96, p{ {7}}.04 võrreldav termin "seisund x detsiil2 x ravim x seansi järjekord" ei olnud oluline, F[3,83.22]=1.59, p=0.2; ). Ravimil ei olnud lihtsat mõju RT-le (F[1,49,68]=0.03, p=0.86) ja ravimi x detsiili (F[1, 47.36]=0.34, p=0.56), drugx detsiil2 (F[1,63.41]=1.36, p=0.25) ja ravim x tingimus (F[3,76.84]=0.76, p=0.52) olid ebaolulised. Ootuspäraselt olid detsiili (F[1,58.43]=1078.76, p < 0,0001) ja detsiili2 (F[1,44.22]=485.78, p < 0,0001) lihtsad efektid olulised, kuid need mõjud on analüüsi ülesehituse otsene tagajärg ja neid ei uuritud edasi.

Nii platseebo kui ka tolkapooni seansside seisundi hinnangulised piirväärtused ning detsiili ja detsiili 2 seisundispetsiifilised suundumused on esitatud tabelis 1. Järelkontrolli z-testid määrasid kindlaks, et 3-huvipakkuv interaktsioon (ravim x seisund x detsiil) ajendas vähemalt osaliselt tolkapooni (vs. platseebo) märkimisväärne mõju RT-kallele CF-G uuringutes (trendihinnang=-6.2, SE= 2.7, z { {11}}.3, lk=0.02).

See mõju RT kaldele ilmnes ka CF-G seisundis raviandmetes (joonis 2B) ja on kooskõlas meie hüpoteesiga, et tolkapooni mõju peaks olema kõige ilmsem siis, kui hooldusvajadused on suured ja (väljundi) väravanõuded madalad (joonis 1F). ).

Lisaks, kuna optimeeritud käitumuslikel reaktsioonidel peaksid olema lühemad RT-d, on see RT-kalle vähendamine kooskõlas hüpoteesiga, et tolkapoon peaks parandama hooldusprotsesside tõhusust nii, et pikemate RT-dega uuringute osakaal peaks vähenema.

For more information:1950477648nn@gmail.com