Kompensatorische Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen. (BrainAct)

Die kompensatorische Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen ist ein wichtiges Forschungsgebiet, das sich mit dem kognitiven Altern und den Möglichkeiten der kognitiven Verbesserung im späten Erwachsenenalter befasst. Am umfassendsten werden diese Probleme durch das STAC-Modell – Scaffolding Theory of Aging and Cognition – behandelt. Die vorliegende Studie befasst sich mit empirischen Untersuchungen einiger ihrer theoretischen Annahmen. Der innovative Charakter der im vorliegenden Projekt enthaltenen Forschungslösungen basiert einerseits auf neuen Ansätzen zur Überprüfung der STAC-Annahmen und andererseits auf der Überprüfung der Annahmen, die keiner systematischen Prüfung unterzogen wurden bisherigen Untersuchungen. Eine solche Forschungsagenda wurde durch Lücken im vorhandenen Wissen über einige der im STAC-Modell beschriebenen Phänomene motiviert. Das Schließen dieser Lücken wird der Beitrag des Projekts zur Entwicklung der Forschung zum kognitiven Altern sein.

In diesem Zusammenhang sind die Ziele der Studie folgende:

1. Die Überprüfung der Annahmen des STAC-Modells über die kognitiven Prozesse, die während der kompensatorischen Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen ausgelöst werden, basierend auf EEG-Zeit-Frequenz-Analysen.
2. Die Verifizierung der STAC-Modellannahme über den möglichen Einfluss kognitiven Trainings auf die Entstehung und das Verschwinden kompensatorischer Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen wurde bisher nicht untersucht.

Forschungsprobleme, die die Ziele rechtfertigen:

Re. 1. Die kognitive Interpretation der kompensatorischen Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen basiert sowohl im STAC-Modell als auch im Lichte der bisher gesammelten Forschungsergebnisse auf unvollständigen Prämissen. Unter kompensatorischer Gehirneinbindung versteht man die Überaktivierung bestimmter Gehirnregionen bei älteren Erwachsenen, die mit einer besseren Leistung bei kognitiven Aufgaben verbunden ist. Eine bessere Leistung bei kognitiven Aufgaben wird hier als Beweis für eine fortlaufende Kompensation gewertet. Die kompensatorische Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen wurde durch zahlreiche Studien unter Verwendung von fMRT- und PET-Scans bestätigt, den beiden dominierenden Neuroimaging-Methoden in diesem Bereich. Modelle der kompensatorischen Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen, wie das STAC-Modell, basieren auf diesen Neuroimaging-Daten. Erst im Nachhinein werden diesen Beobachtungen theoretische Interpretationen im Sinne kognitiver Prozesse auferlegt. Daher ist die Überprüfung der in diesen Modellen beschriebenen Kompensationsmechanismen begrenzt, da die Entwicklung und die Überprüfung des Modells auf derselben Methodik basieren. Nachfolgende Studien, die einen positiven Zusammenhang zwischen der Überaktivierung bestimmter Gehirnregionen und einer besseren Leistung bei kognitiven Aufgaben feststellten, bestätigten den empirischen Zusammenhang, der zur Entwicklung des theoretischen Modells führte. Die Bestätigung des Zusammenhangs allein reicht jedoch nicht aus, um die im Modell enthaltene theoretische Interpretation zu überprüfen. Die Notwendigkeit, das Verständnis der an der Kompensation beteiligten kognitiven Prozesse zu vertiefen, wurde von den Autoren des STAC-Modells selbst hervorgehoben.

Der Einsatz der EEG-Methoden im Projekt (Event-Related Oscillations, ERO) anstelle der fMRT- oder PET-Bildgebung wird zu diesem Ziel beitragen. Der Grund dafür ist, dass der EEG-basierte Ansatz Hypothesen erfordert, die nicht nur auf der Lokalisierung der kompensatorischen Gehirnaktivität basieren, sondern auch auf den kognitiven Prozessen, die theoretisch mit der interessierenden Aktivität verknüpft sind. Da fMRT- und PET-Befunde nicht direkt in EEG-Begriffen ausgedrückt werden können, wurde die folgende Überlegung zur Vorhersage der Ergebnisse herangezogen: kompensatorische Überaktivierung des Gehirns beobachtet in fMRT und PET → kognitive Interpretation der Überaktivierung → Bestimmung der EEG-Indikatoren (ereignisbezogene Synchronisation, ERS und ereignisbezogene Desynchronisation (ERD) der kognitiven Prozesse, die auf der Grundlage der Interpretation spezifiziert wurden → die Überprüfung der Existenz der Indikatoren im EEG-Signal, das bei älteren Erwachsenen aufgezeichnet wurde, wenn ihre kognitive Leistung nicht von der bei jungen Erwachsenen beobachteten Leistung abweicht (und ihre Mangel, wenn die älteren Erwachsenen schlechtere Leistungen erbringen als junge Probanden). Mit anderen Worten besteht das Ziel darin, die neuronalen Marker der Prozesse zu identifizieren, die vom STAC-Modell vorgeschlagen wurden, um die kompensatorische Gehirnaktivität zu erklären, die auf der Aktivierung bestimmter Gehirnstrukturen basiert, wie sie mit fMRT und PET registriert wurden, jedoch unter Verwendung einer anderen Technik, die auf alternativen Indikatoren für das Engagement kognitiver Prozesse beruht. Dank der Verwendung von EEG-Messungen in der Studie wird es somit möglich sein, die kompensatorische Rolle der kognitiven Prozesse zu überprüfen und nicht nur die Lokalisierung der Überaktivierung zu bestätigen, die eine erhebliche Einschränkung der bisher durchgeführten Studien darstellte.

Re. 2. Es ist nicht bekannt, ob es möglich ist, die kompensatorische Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen durch kognitives Training zu beeinflussen, was im STAC-Modell angenommen wird. Das STAC-Modell geht davon aus, dass die kompensatorische Gehirnaktivität durch verschiedene Arten von Interventionen, einschließlich kognitivem Training, stimuliert werden kann. Die Autoren des Modells schlugen vor, dass ein solches Training im Falle einer Unteraktivierung oder einer Verschlechterung eines neuronalen Netzwerks, das an der kognitiven Aufgabe beteiligt ist, neue Gerüste aufbauen sollte, während die Ausführung der Aufgaben bereits auf einer kompensatorischen Überaktivierung bestimmter Gehirnbereiche beruht , sollte das Training die Aktivierung in diesen sekundären „gerüstierten“ Regionen verringern und die Effizienz in den primären Netzwerken verbessern – eine Art Wiederherstellung der für jüngere Menschen charakteristischen Gehirnaktivität.

Die von den Autoren des STAC-Modells geäußerten Annahmen über die Trainingsziele konnten bisher nicht empirisch überprüft werden. Forschungsergebnisse zu den trainingsbedingten Veränderungen der neuronalen Aktivität wurden erst nachträglich im Kontext des STAC-Modells oder engerer Modelle der kompensatorischen Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen interpretiert: CRUNCH – Compensation-Related Utilization of Neural Circuits Hypothesis, PASA – Posterior- Vordere Verschiebung im Alter oder HAROLD – Hemisphärische Asymmetriereduktion bei älteren Erwachsenen.

Nach unserem besten Wissen haben bisher nur zwei Veröffentlichungen über Studien berichtet, die direkt darauf abzielten, die Annahmen eines der Modelle der kompensatorischen Gehirnaktivität bei älteren Erwachsenen – CRUNCH – zu überprüfen. Die Studie wurde jedoch unter Verwendung der fMRT-Bildgebung, nicht des EEG, und ohne Einbeziehung junger Erwachsener durchgeführt, die eine grundlegende Referenzgruppe für die Beurteilung der Spezifität der für das Alter charakteristischen Gehirnaktivität darstellen.

Obwohl sich einige Studien zur Effizienz des kognitiven Trainings mit den Neurokorrelaten des Trainings befassten, bestand die Stichprobe in den meisten von ihnen ausschließlich aus jungen Personen, und selbst wenn ältere Probanden einbezogen wurden, befasste sich die Forschungsagenda nicht mit Hypothesen zum kompensatorischen Gerüst Alter, oder sie waren in einem solchen Zusammenhang nur teilweise zu interpretieren.

In der vorliegenden Studie werden die Annahmen des STAC-Modells hinsichtlich der Auswirkungen von kognitivem Training auf das kompensatorische Gerüst bei älteren Erwachsenen experimentell mithilfe von Arbeitsgedächtnistraining (WM) überprüft. Die in der Ausbildung eingesetzte Aufgabe basiert auf dem N-Back-Paradigma, dem in der zeitgenössischen Forschung am häufigsten verwendeten Ausbildungstyp. Obwohl der Transfereffekt des N-Back-Trainings fraglich ist, gibt es zahlreiche Belege für seine Wirksamkeit bei der Verbesserung der Leistung bei der trainierten Aufgabe.

Das Projekt wurde in zwei Phasen durchgeführt: vorläufig und experimentell. Die Vorphase hat drei Hauptziele: (1) Empirische Ermittlung von drei Schwierigkeitsgraden der N-Back-Aufgabe für die spätere Verwendung bei EEG-Aufzeichnungen – der niedrigste Schwierigkeitsgrad sollte für alte Erwachsene einfach sein (ohne Unterschied in der Genauigkeit im Vergleich zu junge Erwachsene) und zwei weitere Niveaus sollen zunehmend (deutlich) schwieriger werden; (2) Auswahl der Aufgabe für die aktive Kontrollgruppe. Diese Aufgabe sollte nicht das Arbeitsgedächtnis betreffen, sondern scheinbar denselben Aspekt der kognitiven Funktion verbessern wie die N-Back-Aufgabe, was von Experten sowie alten und jungen Laien, die nicht zur Studienstichprobe gehören, überprüft wird; (3) Rekrutierung von Freiwilligen für die Studienstichprobe und Zuordnung der ausgewählten Teilnehmer zu den Versuchs- und Kontrollgruppen, um die Gleichwertigkeit dieser Gruppen hinsichtlich der kognitiven Leistung (gemäß der kognitiven Bewertung in der Vorphase) sicherzustellen. Darüber hinaus ist die Vorphase auch der Programmierung der computergestützten Aufgaben gewidmet, die in der Studie verwendet werden. Computergestützte Aufgaben zur kognitiven Beurteilung und zum Training werden in der Programmierumgebung PsychoPy unter Verwendung der Programmiersprache Python entwickelt.

Die Stichprobe umfasste drei Gruppen älterer Erwachsener: experimentell (n = 25), passive Kontrolle (n = 22), aktive Kontrolle (n = 7) und junge Erwachsene: experimentell (n = 25), passive Kontrolle (n = 25). und aktive Kontrolle (n = 12). In allen Gruppen wurden Messungen vor und nach dem Test durchgeführt.

Vor und nach dem Test führten die Teilnehmer aller Gruppen eine computerisierte N-Back-Aufgabe mit drei Schwierigkeitsgraden (die zuvor in der Vorphase festgelegt wurden) mit gleichzeitiger Aufzeichnung des EEG-Signals durch. Darüber hinaus wurde in allen Gruppen eine kognitive Beurteilung durchgeführt, die Folgendes betrifft: Arbeitsgedächtnis und Kurzzeitgedächtniskapazität, Aufmerksamkeitsfokus und psychomotorische Geschwindigkeit, Interferenzresistenz und Hemmungsfähigkeit. Bei der EEG-Registrierung wird nur die N-Back-Aufgabe durchgeführt.

Der experimentelle Faktor war die Intervention unter Verwendung des N-Back-Trainings, und zwar nahmen ältere und jüngere Teilnehmer, die den Versuchsgruppen zugeordnet waren, an einem computergestützten, prozessbasierten Arbeitsgedächtnistraining unter Verwendung der N-Back-Aufgabe teil. Die Trainingsintervention dauerte 4 Wochen und bestand aus 12 Trainingseinheiten zu je etwa 45 Minuten. Die für die Schulungszwecke verwendeten N-Back-Aufgaben waren analog zu denen, die bei der Messung vor und nach dem Test verwendet wurden (dieselbe Schnittstelle, dieselben Anweisungen und dieselben Aktionen, die zum Abschließen der Aufgabe erforderlich sind). Der Unterschied lag im Schwierigkeitsgrad, denn im Falle des Trainings wurde dieser nicht geplant, sondern adaptiv angehoben, entsprechend dem aktuellen Fortschritt des jeweiligen Teilnehmers. Die anderen beiden Gruppen (alte und junge Erwachsene) werden aktive Kontrollgruppen sein. In diesen Gruppen wurde die kognitive Trainingsintervention unter Verwendung der N-Back-Aufgabe durch nicht-adaptives Multidomänentraining ersetzt. Der Trainingsplan in aktiven Kontrollgruppen wird derselbe sein wie in den Versuchsgruppen. Es gab auch zwei passive Kontrollgruppen (alte und junge Erwachsene), die während der Ausbildungszeit nicht von den Forschern kontaktiert wurden und denen keine kognitiven Interventionen verabreicht wurden.