Furman-2021-Повишаване на фронталния допаминов тон E.pdf, част 2

Важно е, че опитите с първи контекст (CF) и последен контекст (CL), независимо дали са селективни или глобални, не се отличават с други фактори, като конфликт по време на избора на отговор.

Периодът за избор на реакция се отнася до времето за мислене и вземане на решения, от което се нуждаем, когато сме изправени пред различни избори. Паметта е способността на нашия мозък да съхранява и извлича информация от минали преживявания и учене. Двете може да не изглеждат много свързани, но са тясно свързани.

Първо, дали периодът за избор на отговор е кратък или дълъг, често зависи от нашата компетентност в дадена задача и количеството основни познания, които имаме. Когато сме по-запознати с определена задача, ще открием, че периодът за избор на отговор при изпълнение на тази задача е по-кратък. Това е така, защото нашите мозъци вече съхраняват подходяща информация в дългосрочната памет и могат бързо да извличат и прилагат тази информация. Напротив, когато се сблъскаме с нещо ново и непознато, се нуждаем от по-дълго време за размисъл, за да вземем решение, защото трябва многократно да обмисляме и сравняваме в краткосрочната памет. Това се отразява и на нашата памет, тъй като трябва да съхраняваме нова информация в краткосрочната памет и след това да я преобразуваме в дългосрочна памет, което може да отнеме повече време и повече енергия.

Второ, когато работим усилено, за да подобрим паметта си, това косвено се отразява и на периода ни за избор на отговор. Например, когато активно увеличаваме своите основни познания и способности за памет чрез четене на книги, посещаване на курсове и извършване на обучение на паметта, ще открием, че когато сме изправени пред нови задачи, периодът за избор на отговор е по-кратък, защото можем по-бързо да извлечем подходяща информация от дългосрочна памет. Това също укрепва нашата увереност и подобрява способността ни да контролираме нашите когнитивни и емоционални състояния.

В обобщение, има тясна връзка между периода на избор на отговор и паметта. Въпреки че може да ни отнеме повече време, за да вземем решения, когато сме изправени пред нови неща, като работим върху подобряването на паметта си, можем да подобрим когнитивната си ефективност и точност, което ни улеснява да правим правилните избори. Затова насърчаваме всички активно да учат, да остават любопитни и да изследват по-нататък, което ще помогне за подобряване на периода за избор на отговор и паметта ни, правейки ни по-добра версия на себе си. Може да се види, че трябва да подобрим паметта и Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola има антиоксидантни, противовъзпалителни и анти-стареене ефекти, които могат да помогнат за намаляване на окисляването и възпалителните реакции в мозъка, като по този начин предпазват здраве на нервната система. В допълнение, Cistanche deserticola може също така да стимулира растежа и възстановяването на нервните клетки, като по този начин подобрява свързаността и функцията на невронните мрежи. Тези ефекти могат да помогнат за подобряване на паметта, ученето и скоростта на мислене и могат също така да предотвратят развитието на когнитивна дисфункция и невродегенеративни заболявания.

Кликнете върху Know, за да подобрите краткосрочната памет

Например условията CF-G и CL-G включват правилен отговор, който съдържа символа и буквата, представени по време на опита. Освен това, както беше отбелязано по-рано, някои глобални опити съдържат един и същ елемент както в отговорите на мишената, така и в отговорите на фолиото, за да се гарантира, че субектите не могат просто да се съсредоточат върху един, а не върху двата елемента. Поведенчески анализ.

В съответствие с предишни проучвания (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014), ние се фокусирахме предимно върху времето за реакция (RT), а не върху точността. Точността, като двоична (правилна/грешна) мярка за резултат, е относително нечувствителна към промените в ефективността на задачите. Докато истинската поддръжка и неуспехите на стробирането могат да бъдат отразени в промени в точността, неефективността не би могла да бъде отразена; вместо това отговорите просто ще бъдат забавени.

За да отговорим на хипотезата, че толкапон трябва да намали за предпочитане броя на неефективните опити, дори ако делът на окончателно правилните опити остане непроменен, ние използвахме мярка, чувствителна към разпределението на отговорите в опитите, и по-специално към броя на неефективните (дълги RT) отговори . Трябва да се отбележи, че докато RT отразява комбинация от фактори, включително ранна визуална обработка и двигателна подготовка, изискванията за ранна визуална обработка са съпоставени в цялата задача и предишната ни работа потвърди, че толкапонът не ускорява значително двигателните реакции (Furman et al., 2020; Kayser et al. ., 2012; Kayser et al., 2015).

По този начин изискванията за ранна визуална обработка и двигателна подготовка не трябва да разграничават условията на задачата въз основа на мерки, свързани с RT. Всички поведенчески данни са предварително обработени преди анализа. Тъй като основният фокус беше върху времето за реакция, данните, които повлияха на стабилните RT измервания, бяха премахнати. Както беше отбелязано по-рано, 3 от 11-те изключени субекта бяха елиминирани, тъй като не успяха да отговорят с по-голяма от случайната точност във всички изпитвания.

За всеки от 49-те задържани субекта, първите 10 опита от всяка сесия бяха премахнати от всички анализи; в допълнение, всички неправилни опити и всички опити с RTs, по-големи от 5 стандартни отклонения извън средната RT за този субект, бяха изключени от анализа на RT (Chatham & Badre, 2013; Chatham et al., 2014). Този извънреден праг беше избран, за да се балансират две опасения: желанието да се избегне цензурирането на неефективни RTs, но също и целта да се избегнат много дълги RTs, объркани от фактори, които не са свързани със задачата (напр. поради неуспех да се следи екрана на компютъра).

При всички субекти само 1 опит е премахнат за изпадане извън желания диапазон на RT. Използван е линеен модел със смесени ефекти за справяне с промените в средната RT, свързани с толкапон. Моделът е конструиран допълнително, за да тества свързаните с толкапон ефекти върху разпределението на RT (виж по-долу) за всяко условие на задачата (Chatham et al., 2014), тъй като измерването на средната RT не адресира потенциално по-фини промени в разпределението на RT в експериментални манипулации . Концептуално промените в ефективността на поддръжката или стробирането може да не бъдат отразени в опити, за които тези процеси вече са оптимизирани.

Опитите с много бързи RT, например, могат да отразяват силни процеси на поддръжка и стробиране, за които всяка манипулация може да има малък видим благоприятен ефект. Обратно, опитите с много бавни RTs могат да отразяват неефективни процеси на поддържане и стробиране, които могат да се подобрят с лекарството. По подобен начин ифтолкапон влошава ефективността на стробиране или поддържане, тези ефекти може да са най-видими в бързия край на RT разпределението.

За да измерим всички подобни ефекти, ние възприехме подход, използван по-рано с тази задача (Chatham et al., 2014), за да разделим данните за RT за всеки участник и състояние на 10 децила, сортирани по RT от най-бързия към най-бавния, и да използваме средните стойности на RT за децил като зависима променлива в нашия анализ. Този подход ни позволи да оценим свързаните с лекарството промени в наклона през децилите ("RT наклон"), както и средната промяна в RT.

В модела факторите включват лекарство (толкапон или плацебо; кодирано лечение), условие на задачата (CF-S, CF-G, CL-S или CL-G; сумарно кодирано) и децил (1-10; ред) , както и всички взаимодействия. За да се отчете потенциалният нелинеен ефект на толкапон върху разпределението на RT, сравним набор от условия на взаимодействие беше включен за децил2 ("децил на квадрат"). И накрая, взаимодействията с реда на сесията на лекарството (първо лекарство или последно лекарство; сумарно кодирано) бяха включени като контролна мярка. Първоначално беше конструирана структура с максимални произволни ефекти, за да се сведат до минимум грешките от тип I (Barr, Levy, Scheepers, & Tily, 2013).

Случайните ефекти включват прихващането на субекта, както и наклоните на лекарството, условието на задачата и децил/децил2 и техните взаимодействия, както и корелацията между произволните наклони и прихващането на субекта. Този модел не успя да се сближи; по този начин, следвайки протокола, описан в (Bates, Kliegl, Vasishth, & Baayen, 2015), бяха преместени корелацията между произволни наклони и пресичания. F-тестовете бяха изчислени за фиксирани ефекти, използвайки метода на Satterthwaite за приближаване на степените на свобода. Анализите бяха извършени с помощта на библиотеките „lme4“ (Bates et al., 2015) и „afex“ (Singmann et al., 2018) в R (R Core Team, 2017).

Оценката на пределните средни стойности и тенденциите, както и последващите z-тестове, бяха проведени с помощта на пакета „средства“ (Lenth, 2018). За пълнота беше анализирана и точността на опита.

Биномен обобщен модел на смесени ефекти включва фиксираните фактори лекарство, условие на задачата и тяхното взаимодействие. След отпадане на термините, за да се даде възможност за конвергенция и избягване на единично напасване, окончателната структура на произволни ефекти включва произволни пресичания за субекта и произволни наклони на лекарството в субекта. Тестовете за съотношение на вероятността бяха използвани за определяне на значимостта на термините с фиксирани ефекти.

ЯМР параметри. ЯМР сканирането беше проведено на Siemens MAGNETOM Trio 3T MR скенер в Henry H. Wheeler, Jr. Brain Imaging Center в Университета на Калифорния, Бъркли.

Анатомичните изображения се състоят от 160 среза, получени с помощта на T1-претеглен MP-RAGE протокол (TR= 2300 ms, TE=2.98 ms, FOV=256 mm, размер на матрицата=256 x 256, размер на воксела=1 mm3). Бяха получени функционални изображения в състояние на покой, докато субектите лежаха тихо с отворени очи и се състояха от 35 среза, получени с протокол за градиентно ехопланарно изображение (TR=1900 ms, TE =24 ms, FOV=225 mm, размер на матрицата=96 x 96, размер на воксел=3.0 mm x 3,0 mm x 3,5 mm).fMRI предварителна обработка. Предварителната обработка на fMRI беше извършена с помощта на софтуерните пакети AFNI (http://afni.nimh.nih.gov) и FSL (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/). Функционалните изображения в състояние на покой бяха преобразувани в 4D NIfTI формат и коригирани за отмествания във времето на среза.
Корекцията на движението беше извършена с помощта на програмата AFNI 3dvolreg, като референтният обем беше зададен на средното изображение. Съвместната регистрация с анатомичното сканиране беше извършена с помощта на програмата AFNI 3dAllineate и анатомичните изображения бяха нормализирани до стандартен обем (MNI_N27) с помощта на програмата FSL първо. Същите параметри за нормализиране по-късно бяха приложени към статистически карти на родното пространство за генериране на групови статистически карти.

Анализ на свързаността в състояние на покой. Данните за състояние на покой бяха изгладени от 5 mm FWHMG гаусово ядро ​​преди времево лентово филтриране между 0.009 Hz и 0,08 Hz, за да се намали влиянието на сърдечни и респираторни артефакти (Fox et al., 2005). Параметрите на движението и времевите серии на бялото вещество и камерите, но не и глобалният среден сигнал, бяха включени като регресори, които не представляват интерес по време на предварителната обработка, независимо от последващите анализи на свързаността. След това бяха избрани интересни региони (ROI) в латералния префронтален кортекс въз основа на (а) тяхната повишена активност и централна роля в тази и свързаните с нея задачи (Badre, Kayser, & D'Esposito, 2010; Chatham et al., 2014), и (b) хипотезата, че при толкапон тези региони, особено тези, които са по-близо до двигателния отговор, ще демонстрират повишена свързаност със зрителните области в задната част на кората.

По-конкретно, тези региони са разположени в левия и десния дорсален премоторен кортекс (PMd, с MNI, координати ±30, -12, 66) и левия и десния премоторен кортекс (pPMd, с MNI, координати ±36, 8, 34) (Badre et al., 2010; Chatham et al., 2014).

Всяка ROI беше определена от набор от MNI координати, които образуваха центъра на сфера с радиус 8 mm. Времевите курсове, определени чрез осредняване на воксели във всеки от тези региони, след това бяха корелирани поотделно с всички други воксели в мозъка и коефициентите на корелация бяха трансформирани по Фишер, за да позволят прилагането на параметрични статистически тестове.

Получените индивидуални мозъчни карти бяха нормализирани към шаблона MNI преди прилагането на групова статистика. За да изследваме връзката между ефектите на лекарството върху поведенческото представяне и свързаните с лекарството промени във функционалната свързаност, ние първо изчислихме разликата между картите на свързаност на плацебо и толкапон за всеки участник и начален регион и след това изчислихме корелацията между тези карти на разликите и променливите на произволния ефект, съответстващи на субекта -мъдър децилен ефект на лекарството („общ наклон на RT“) и лекарство x децил x CF-G × ефект (изчислен като адитивен ефект на „лекарствен децил“ и „лекарствен децил x CF-G“; × × наричан по-нататък „ RT наклон за условието CF-G"), изчислен в нашия поведенчески модел (вижте Поведенчески анализ).

Значимостта на картата (p < 0.001, коригирана за множество сравнения) беше определена чрез прилагане на корекция на размера на клъстера (20 воксела), получена от програмите AFNI 3dFWHMx и 3dClustSim към данни, първоначално прагови на стойност p < 0,0001, некоригирана.

Резултати: 49 субекта изпълниха задача за йерархична работна памет, в която от тях се изискваше да използват контекстни сигнали, обозначени с цифри, за да си припомнят символи и/или букви през цялото времетраене на изпитването (Фигура 1A-E). В съответствие с предишната работа (Chatham et al., 2014) бяха оценени четири условия на задачата: първо контекст, селективно (CF-S); първо контекст, глобален (CF-G); contextlast, селективен (CL-S); и контекст последен, глобален (CL-G).

Трябва да се отбележи, че всяко от тези условия поставя различни стратегически изисквания към стробирането на входа, стробирането на изхода и поддръжката (Методи и Фигура 1F). За тези условия ние оценихме както средните RT, така и промяната в разпределението на RT в десет подредени децила за всяко условие на задачата (Chatham et al., 2014). Тази стойност на „RT наклона“ отразява по-добре разпределението на времената за реакция за всяко условие ; по-конкретно, за разлика от средното RT или точността, то разглежда възможността, че повишаването на кортикалния допаминов тонус може да не подобри поддръжката във всички изпитвания, но вместо това може преференциално да подобри неефективната поддръжка или да наруши ефективната поддръжка в различните подвидове изпитвания (вижте Методи).

Въпреки че точността варира според условието на задачата (2(3)=174.23, p<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). 

Трябва да се отбележи, че тези {{0}}взаимодействия продължават въпреки 4-взаимодействие на условие x децил x лекарство x ред на сесията (F[3,59.65]=2.96, p{ {7}}.04; сравнимият термин „условие x децил2 x лекарство x ред на сесията“ не беше значим, F[3,83.22]=1.59, p=0.2 ). Няма прост ефект на лекарството върху RT(F[1,49.68]=0.03, p=0.86) и взаимодействията на лекарството x децил (F[1, 47.36]=0.34, p=0.56), drugx децил2 (F[1,63.41]=1.36, p=0.25) и drugx състояние (F[3,76.84]=0.76, p=0.52) бяха всички незначителни. Както се очакваше, простите ефекти на децил (F[1,58.43]=1078.76, p <0.0001) и децил2 (F[1,44.22]=485.78, p <0.0001) бяха значителни, но тези ефекти са пряка последица от дизайна на анализа и не са изследвани допълнително.

Прогнозните пределни средни стойности за състояние и специфичните за състоянието тенденции в децил и децил2 както за сесиите с плацебо, така и за толкапон са предоставени в таблица 1. Последващите z-тестове установиха, че 3-начинът на взаимодействие от интерес (лекарство x състояние x децил) се дължи, поне отчасти, на значителен ефект на толкапон (срещу плацебо) върху наклона на RT за CF-G изпитвания (оценка на тенденцията=-6.2, SE= 2.7, z { {11}}.3, p=0.02).

Този ефект върху наклона на RT беше очевиден и в състоянието на CF-G в необработените данни (Фигура 2B) и в съответствие с нашата хипотеза, че ефектът на толкапон трябва да бъде най-очевиден, когато изискванията за поддръжка са високи и (изходните) изисквания за стробиране са ниски (Фигура 1F ).

В допълнение, тъй като оптимизираните поведенчески реакции трябва да имат по-къси RTs, това намаление на RT наклона е в съответствие с хипотезата, че толкапон трябва да подобри ефективността на поддържащите процеси, така че делът на опитите с по-дълги RTs да намалее.

For more information:1950477648nn@gmail.com