Ролята на съня и бодърстването в разпознаването на емоционални картини Част 1

Резюме

Сънят има благоприятен ефект върху консолидацията на паметта. Ролята му в емоционалната памет обаче в момента се обсъжда. Тук изследваме ролята на съня и подобен период на будност върху разпознаването на емоционални картини и субективната емоционална реактивност. Четиридесет участници без никакво значимо физическо, неврологично или психологическо състояние бяха разпределени на случаен принцип в групата „Първо сън“ или „Първо събуждане“. Двете групи преминаха през фазата на кодиране на задача за емоционални образи с негативни и неутрални картини в 09:00 часа (първа група за събуждане) или 21:00 часа (първа група за сън). След това участниците извършиха тест за незабавно разпознаване (T1) и два отложени теста 12 часа (T2) и 24 часа (T3) по-късно.

Връзката между съня и паметта привлече много внимание. Сънят е важна част от паметта. Сънят не само помага на хората да подобрят паметта, но също така спомага за консолидирането и укрепването на паметта, като по този начин подобрява езика, математиката и интелектуалните способности.

Докато тялото си почива, сънят също помага на хората да консолидират и укрепват спомените. По време на сън мозъкът възпроизвежда преживяванията и информацията, които преживяваме през деня, като научено знание, езикова памет, емоционално преживяване и т.н. Този процес се нарича "извикване на паметта".

По време на дълбок сън мозъкът прехвърля паметта в областта на дългосрочната памет, където паметта се съхранява за дълго време. Следователно сънят може да ни помогне да консолидираме знанията и опита, които сме научили, и да подобри езиковите, математическите и интелектуалните способности. Освен това добрият сън също може да ни помогне да запомним по-добре нова информация, особено когато учим и изследваме, достатъчното сън ще стане важно условие за нас.

Когато сме лишени от сън, паметта ще бъде засегната и въпреки че можем да запазим известна информация, работата ни ще бъде по-слаба за дълги периоди при съхранение и консолидиране. Следователно поддържането на добри навици за сън ще бъде от голяма полза за подобряване на паметта ни.

И накрая, едно напомняне, че поддържането на добри навици за сън не означава да спите дълго време или да спите повече пъти през деня. Правилните навици за сън трябва да осигуряват адекватен сън, да гарантират пълното използване на дълбокия сън в рамките на определеното време и да гарантират нормалното представяне на физическото здраве и паметта. Вижда се, че трябва да подобрим паметта си. Cistanche може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche може също да регулира баланса на невротрансмитерите, като например повишаване на нивото на ацетилхолин и растежни фактори. Тези вещества са много важни за паметта и ученето. Освен това месото може също да подобри притока на кръв и да насърчи доставката на кислород, което може да гарантира, че мозъкът получава достатъчно храна и енергия, като по този начин подобрява жизнеността и издръжливостта на мозъка.

Кликнете върху Познаване на краткосрочната памет как да се подобри

Възприеманите нива на възбуда и валентност бяха събрани за всяка снимка. Параметрите на съня бяха записани в домовете на участниците с преносимо устройство. Не са наблюдавани разлики при T1, докато при T2 Sleep First Group показа по-висока производителност на паметта от Wake First Group. При T3 производителността се понижава в групата Sleep First (които са прекарали предходните 12 часа будни), но не и в групата Wake First (които са спали през последните 12 часа). Като цяло негативните изображения се запомнят по-добре от неутралните.

Също така наблюдавахме положителна връзка между производителността на паметта за отрицателни елементи при незабавния тест и процента на сън с бързо движение на очите през нощта преди кодирането. Нашите данни потвърждават, че негативната информация се запомня по-добре с течение на времето от неутралната информация и че сънят е от полза за запазването на декларативни знания. Въпреки това почивката изглежда не подобрява преференциално емоционалната памет, въпреки че може да повлияе на кодирането на негативните новини.

КЛЮЧОВИ ДУМИ

Възбуда, емоционална памет, тест за разпознаване, сън с бързо движение на очите, период на задържане, валентност.

1|ВЪВЕДЕНИЕ

От първото споменаване на "ефекта на съня", който се отнася до способността на съня да подобрява извикването на декларативни спомени (Jenkins & Dallenbach, 1924), последователен набор от изследвания на съня е фокусиран върху ролята му в консолидирането на паметта, което води до разработването на няколко теоретични модела (Born & Wilhelm, 2012; Genzel, Kroes, Dresler, & Battaglia, 2014; Tononi & Cirelli, 2006).

Например, според хипотезата за Synaptic Downscaling (Tononi & Cirelli, 2006), бавният сън насърчава намаляването на синаптичната сила, за да оптимизира задържането на паметта и да улесни последователното учене. От друга страна, хипотезата за активна системна консолидация (Born & Wilhelm, 2012) постулира, че информацията, кодирана по време на будност, претърпява процес на реактивиране и реорганизация по време на сън, включващ главно хипокампални и неокортикални мрежи.

Дълго време обаче сънят и паметта са били изследвани, без да се взема предвид възможният принос на емоционалното преживяване. Въпреки това е доказано, че емоциите и произтичащите от тях състояния (напр. настроение) могат да имат голямо влияние върху повечето функции на мозъка и тялото, включително формирането и задържането на памет (Coughlin Della Selva, 2006; LaBar & Cabeza, 2006; McGaugh, 2004). ).

Съвсем наскоро, предвид последователните констатации, свързващи разстройствата на настроението с променените модели на сън, изследователите започнаха да изследват връзката между съня, емоционалната памет и афективната регулация (за изчерпателен преглед на тези теми вижте Walker, 2009). Някои доказателства сочат, че сънят за предпочитане подобрява паметта за емоционални, а не за неутрални стимули (Hu, Stylos-Allan, & Walker, 2006; Wagner, Gais, & Born, 2001).

По-специално, негативно валентната информация изглежда по-устойчива на забравяне, тъй като често се помни по-добре от положителен или неутрален материал след период на лишаване от сън (Tempesta et al., 2016; Walker, 2009). Дискретно количество изследвания са фокусирани върху връзката между емоционалната памет и съня с бързо движение на очите (REM). Фокусът върху REM е оправдан от неговата уникална физиология и доказателствата, свързващи селективното лишаване от REM с нарушено кодиране на емоционални стимули и променена емоционална реактивност (Goldstein & Walker, 2014; Walker & van Der Helm, 2009).

REM сънят се характеризира с активиране на онези церебрални региони, включени в ученето на страх и по-широки форми на емоционална обработка по време на будност, като амигдалата, предния цингуларен кортекс, енториналния кортекс, вентромедиалния префронтален кортекс и хипокампуса (Tempesta, Socci , De Gennaro и Ferrara, 2018). Неговата уникална неврохимична среда се характеризира с намалена концентрация на моноамини (напр. адреналин и норадреналин) и с повишена концентрация на ацетилхолин. Въпреки че и двата невромодулатора са замесени в синаптичната пластичност и консолидацията на паметта, смята се, че отсъствието на моноамини по време на REM съня позволява повторно активиране на емоционалните аспекти на спомените, без да се активира свързаното с тях физиологично активиране (Walker & van Der Helm, 2009).

В същото време се смята, че холинергичното предаване играе критична роля в когнитивните дейности на високо ниво, като процеси на учене и памет (Diekelmann & Born, 2010; Teber et al., 2004). Освен това, електроенцефалограмата (ЕЕГ) по време на REM сън е доминирана от тета лентата, за която се смята, че е свързана с консолидирането на информацията, придобита през деня (Hutchison & Rathore, 2015). Като се имат предвид тези особени характеристики, добре познат теоретичен модел, въведен от Walker & van der Helm (2009), предлага възможна роля на REM съня в поддържането на процесите на емоционална регулация чрез укрепване на изпъкналите представяния на паметта, като същевременно постепенно намалява техния емоционален тон с течение на времето.

Независимо от това, тези хипотетични функции остават силно обсъждани сред учените, които изглежда не могат да намерят ясно съгласие относно възможните механизми, свързващи съня с консолидирането на паметта и емоционалната обработка (Lipinska, Stuart, Thomas, Baldwin, & Bolinger, 2019). Сред многото въпроси, които остават без отговор, все още не е ясно каква част от „ефекта на съня“ може да се обясни с намаляването на смущенията по време на сън (т.е. непрекъснатият поток от нова сензорна и когнитивна информация, която непрекъснато се обработва от мозъка по време на будност; Jenkins & Dallenbach, 1924) или може да се припише на изключителни за съня активни механизми, поддържащи консолидацията на паметта (Benson & Feinberg, 1977).

Освен това, ролята на REM съня в емоционалната регулация и консолидирането на емоционалната памет е потвърдена в някои проучвания (Hu et al., 2006; Van Der Helm et al., 2011; Wagner et al., 2001), но не и в други ( Baran, Pace-Schott, Ericson и Spencer, 2012; Cellini, Torre, Stegagno и Sarlo, 2016; Groch, Wilhelm, Diekelmann и Born, 2013). Въпреки това, някои от тези резултати могат да бъдат частично предубедени от методологичните разлики между проучванията: например, парадигмите за селективно лишаване от сън и разделна нощ често дават несъвместими резултати, въпреки че са широко възприети за изследване на отделните приноси на REM съня и не-REM съня върху консолидиране на паметта (Wagner et al., 2001; Wagner, Fischer, & Born, 2002).

Освен това, въпреки че проучванията за лишаване предлагат значителен принос за ефекта на съня върху емоционалната обработка (Tempesta et al., 2016), техните наблюдения са ограничени до последиците от загубата на сън (независимо дали частична или пълна), но не позволяват да се оцени пряко принос на специфични параметри на съня върху процесите на паметта. Други изследователи са получили значителни резултати чрез използването на парадигми за дрямка (Cellini et al., 2016; Nishida & Walker, 2007), въпреки че този тип експериментален дизайн не позволява да се изследва ефектът от целите нощи на сън върху консолидирането на емоционалната памет и емоционална реактивност.

Освен това, докато ефектите от съня върху консолидирането на емоционалната памет вече са проучени с помощта на 1-седмичен надлъжен дизайн, показващ отрицателна връзка между ефективността на съня и негативната дискриминация на картината (Cellini, Mercurio, & Sarlo, 2019), мониторингът на множество последователни нощи с точност, подобна на полисомнография (PSG), все още не е постигната за тази цел.

И накрая, въпреки че сънят е широко изследван за консолидиране на паметта, далеч по-малък интерес е насочен към ефекта му върху кодирането на емоционална информация, с изключение на проучвания за лишаване (Kaida, Niki, & Born, 2015).

Започвайки от тази теоретична основа, ние проведохме проучване за оценка на отделните роли на съня и будността върху консолидирането на емоционалната памет през 24 часа.

По-конкретно, ние използвахме задача за разпознаване на емоционални образи и преносимо устройство за проследяване на съня, за (i) да изследваме ефекта от нощния сън в сравнение с еднакъв период на дневна будност върху субективната емоционална реактивност и ефективността на паметта; (ii) определя дали положителният ефект от съня върху консолидацията на паметта остава стабилен след последващ период на будност; и (iii) изследване на ефекта от нощния сън върху кодирането на емоционална информация.

2|МАТЕРИАЛИ И МЕТОДИ

2.1|Участници

Четиридесет участници на възраст между 18 и 34 години (17 M, 23 F; средна възраст ± стандартно отклонение=23.575 ± 3.161) и без някакво сериозно физическо, неврологично или психологическо състояние взеха участие в това проучване. Участниците бяха разпределени на случаен принцип в група „Първо заспиване“ (SF; 8 M, 12 F) или група „Първо събуждане“ (WF; 9 M, 11 F), което осигуряваше две различни експериментални условия. Всички участници предоставиха информирано съгласие. Протоколът от изследването е одобрен от местната комисия по етика.

2.2|Стимули и задача

Неутрални и емоционални образи (N=180) бяха избрани от базата данни EmoMadrid (Carretié, Tapia, Lopez-Martín, & Albert, 2019), вече валидирани за афективно изследване и допълнително тествани в пилотна извадка от студенти от Падуа Университетът да потвърди неговата валидност в италианска проба (N=20; пилотните данни няма да бъдат представени в този ръкопис). Всяко изображение в базата данни идва с поредица от параметри, включително стойности на валентност и възбуда, изразени по 5-точковата скала на Лайкерт, варираща от 2 (много отрицателно/много спокойно) до +2 (много положително/много възбуждащо ).

Причината EmoMadrid да бъде избрана пред по-популярната Международна система за афективни картини (IAPS; Lang, Bradley, & Cuthbert, 2008) е, че въпреки че последната е била широко използвана за афективни изследвания, тя представя някои основни проблеми по отношение на остарелостта на някои картини и техния културно-географски произход, който е представителен предимно за САЩ (Carretié et al., 2019; Henrich, Heine, & Norenzayan, 2010).

Експерименталната задача включваше фаза на кодиране и три теста на паметта (T1, T2, T3), всички от които бяха изградени с помощта на софтуера PsychoPy (Peirce et al., 2019). Комплектът за кодиране включва 90 изображения (45 негативи + 45 неутрални). По време на кодирането всяко изображение се показва на екрана за 2 секунди, след което участниците бяха помолени да докладват своите възприемани оценки на валентност и възбуда.

Тестовете за памет включват 6{{10}} изображения всяко, 30 от които (15 отрицателни + 15 неутрални) вече са били показани по време на фазата на кодиране, докато останалите 3{{ 21}} (15 отрицателни + 15 неутрални) бяха нови. Всички тестови комплекти бяха създадени, за да балансират тематичното съдържание (всеки комплект включваше еднакъв брой изображения, изобразяващи животни, хора, пейзажи и предмети) и нивата на възбуда/валентност (средна стойност на отрицателна валентност ± стандартно отклонение=1,38 ± {{23} }.08; Отрицателна средна стойност на възбуда ± стандартно отклонение = 1.13 ± 0,04; Средна стойност на неутрална валентност ± стандартно отклонение=0.16 ± 0,06; Средна стойност на неутрална възбуда ± стандартно отклонение=0,03 ± 0,10 ). Всяко изображение се появи на екрана за 2 секунди, след което участниците бяха помолени да отговорят дали вече са го виждали по време на кодирането или не, и да докладват своите възприемани оценки на валентност и възбуда.

Ефективността на паметта беше оценена чрез индекса d-prime. По-конкретно, изчислихме процента на попадение (HR; делът на старите снимки, правилно идентифицирани като „вече видяни“) и процентът на фалшиви аларми (FAR; процентът на новите снимки, идентифицирани погрешно като „вече видяни“). От тези два индекса, съгласно Теорията за откриване на сигнали (Macmillan & Creelman, 2004), ние изчислихме индекса на дискриминация d-prime като разликата между HR и FAR z-резултатите, използвайки формулата d-prime=zHR zFAR . За d-prime, HR и FAR ние също изчислихме промяната в производителността на паметта между T2 и T1 като T2score/T1score*100 и промяната в производителността на паметта между T3 и T2 като T3score/T2score*100.

2.3|Устройство за наблюдение на съня

Нощите на съня бяха наблюдавани с помощта на лентата за глава Dreem (DH; Dreem SAS, Париж), устройство за носене, което е валидирано като преносима алтернатива на PSG (Arnal et al., 2020). Лентата за глава се предлага с различни сензори, включително пет сухи електрода (O1, O2, FpZ, F7, F8), даващи седем биполярни ЕЕГ деривации (FpZ–O1, FpZ–O2, FpZ–F7, F8–F7, F7–01, F8–O2 , FpZ–F8), 3D акселерометър за измерване на честотата на дишане и проследяване на движенията и позициите и пулсов оксиметър за измерване на сърдечната честота. DH може да събира и съхранява физиологични измервания в реално време през нощта; необработените записани данни са достъпни от специална облачна услуга. DH използва валидирано автоматично оценяване на съня, за да предостави класически показатели за съня (напр. продължителност на съня, време, прекарано в различни етапи на сън).

2.4|Процедура

Цялата процедура продължи 3 дни за всеки участник (Фигура 1), с различно разпределение на задачите за SF и WF. На всеки участник бяха дадени подробни устни и писмени инструкции как да записва нощите на сън и да изпълнява експериментални задачи.

През първия ден всички участници бяха помолени да попълнят серия от онлайн въпросници, за да получат основни демографски данни (възраст, пол, професия), да проверят за наличие на тревожност или депресивни симптоми с болничната скала за тревожност и депресия (HADS; Zigmond & Snaith , 1983), изследват глобалното качество на съня чрез Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI; Buysse, Reynolds III, Monk, Berman, & Kupfer, 1989) и циркадните предпочитания чрез ултракъсата версия на Munich ChronoType Questionnaire (MCTQ; Ghotbi et al. ., 2020) и намалената версия на въпросника за утро и вечер (MEQ-r; Natale, Esposito, Martoni, & Fabbri, 2006) и за записване на първата нощ на сън.

Започвайки от втория ден, инструкциите се променят в зависимост от експерименталните условия: за WF първоначалното обучение (кодиране) се извършва в 09:00 ± 1:00 часа, последвано от незабавен тест на паметта ( T1), докато вторият тест (T2) трябваше да бъде завършен в 21:00 ± 1:00 часа.

След това участниците трябваше да запишат втората нощ на съня и да завършат последния тест за памет (T3) в 09:00 ± 1:00 часа на следващия ден. Инструкциите за SF бяха подобни, с изключение на факта, че експерименталните задачи бяха изместени с 12-часов интервал, така че първоначалното обучение да се проведе точно преди заспиване. По този начин фазата на кодиране и T1 трябваше да бъдат завършени в 21:00 ± 1:00 часа на втория ден, докато останалите тестове (T2 и T3) бяха насрочени съответно за 09: 00 ± 1:00 часа и 21:00 ± 1:00 часа на следващия ден, след като е записана втората нощ на съня. За да се предотвратят всякакви ефекти на реда, всички тестове бяха балансирани между участниците за общо шест възможни комбинации.

Освен това редът на представяне на снимките беше рандомизиран за всяка задача. Преди всяка експериментална сесия участниците трябваше да попълнят кратка поредица от въпросници, които се променяха в зависимост от времето на деня. Сутрешните въпросници включват PSQI (Buysse et al., 1989) за тестване на качеството на съня, свързано с предходната нощ, скала на Samn-Perelli (Samn & Perelli, 1982) и скала за сънливост на Станфорд (Hoddes, Zarcone, Smythe, Phillips, & Dement, 1973), за да изследват съответно нивата на бдителност и умора, докато вечерните въпросници включват само скала на Самн-Перели и Станфордска скала за сънливост.

2.5|Статистически анализ

Демографските данни (възраст, пол) и психологическите параметри и параметрите на съня на двете групи бяха сравнени с помощта на независими t-тестове и χ2 - тестове. За всяко сравнение докладвахме d на Коен като мярка за размера на ефекта.

Промените в производителността на паметта през тестовите сесии са анализирани с помощта на следния план. Първо, за всяка променлива, която представлява интерес, проведохме смесена ANOVA с тестване на сесии (T1, T2, T3) и тип изображение (отрицателно, неутрално) като фактори в рамките на субекта и група (SF, WF) като между- предметен фактор.

След това, за да тестваме първата експериментална хипотеза (т.е. по-ниско забравяне след една нощ на сън), проведохме смесена ANOVA, използвайки резултати от промените от T1 до T2 като зависими променливи, с Тип образ (Отрицателен, Неутрален) като фактор в рамките на субекта и Група (SF, WF) като фактор между субектите. За да тестваме нашата втора експериментална хипотеза (т.е. ефективността на паметта след една нощ на сън остава стабилна след последващо събуждане), ние проведохме друга смесена ANOVA, използвайки резултати от промените от T2 до T3 като зависими променливи, тип изображение (отрицателно, неутрално) като в рамките на- фактор субекти и група (SF, WF) като фактор между субектите.

За да оценим промените в емоционалната реактивност (възбуда и валентност), проведохме две отделни омнибусни смесени ANOVA с тестови сесии (кодиране, T1, T2, T3) и тип изображение (отрицателно, неутрално) като фактори в рамките на субекта и група (SF, WF) като фактор между субектите. За всички ANOVA отчетохме η2 p като мярка за размера на ефекта за основните фактори и взаимодействия и докладвахме както некоригиран, така и пост-хок анализ на теста на Холм, използвайки d на Коен като мярка за размера на ефекта за пост-хок сравнения.

Връзката между параметрите на съня и представянето, както и възбудата и валентността са изследвани отделно за двете групи, използвайки корелациите на Pearson. За WF проучихме връзката между параметрите на съня, записани през нощта преди кодирането, и променливите, които представляват интерес, като d-prime, валентност и оценки на възбуда при T1. За SF проучихме връзката между параметрите на съня, записани през нощта след кодирането, и промяната в производителността от T1 към T2. Стойност p < 0.05 беше използвана като значимо ниво.

Освен тестване на значимостта на нулевата хипотеза, ние също използвахме байесова статистика, за да оценим вероятността алтернативната хипотеза да е вярна предвид данните. По-конкретно, отчетохме фактора Bayes (BF10), със стойности, по-големи от три, показващи умерени доказателства за алтернативната хипотеза (H1), и BF10 стойности, по-ниски от 0.3 умерено в подкрепа на нулевата хипотеза (H0; Jarosz & Wiley, 2014). За ANOVA, BF10 беше изчислен с помощта на подхода на моделите за взаимно съвпадение. Всички анализи бяха проведени с помощта на JASP версия 0.16.2 (JASP Team, 2022). Проучването не е било предварително регистрирано.

ФИГУРА 2 (a) Валентност и (b) рейтинги на възбуда като функция от вида на стимулите (отрицателни и неутрални картини) при кодирането (Enc) и трите тестови сесии (T1, T2, T3). Лентите за грешки представляват стандартната грешка на средната стойност.

For more information:1950477648nn@gmail.com