Miglioramenti nelle capacità cognitive degli anziani utilizzando l'allenamento dinamico dell'attenzione visiva

L'obiettivo di questo studio è dimostrare che il neurotraining al centro del motion working range (PATH) che migliora la sensibilità al contrasto per la discriminazione direzionale (l'attività del flusso dorsale migliora significativamente le capacità cognitive negli anziani più che in coloro che si allenano per migliorare l'orientamento discriminazione: attività del flusso ventrale (sham training). L'allenamento cerebrale verrà somministrato per 20 minuti tre volte a settimana per 12 settimane: Arm 1) PATH neurotraining e Arm 2) Sham training. I ricercatori prevedono che gli anziani che fanno il neurotraining PATH miglioreranno le loro capacità visive e cognitive, migliorando l'attenzione, il multitasking, la velocità di elaborazione, la fluidità di lettura e la memoria di lavoro, molto più di quelli che fanno un finto allenamento. Questa previsione sarà valutata misurando se gli adulti più anziani migliorano nei test standardizzati delle abilità cognitive dopo il neurotraining PATH più degli adulti più anziani che fanno formazione sulla discriminazione dell'orientamento per migliorare la velocità di elaborazione e l'attenzione. L'imaging cerebrale MEG verrà utilizzato per dimostrare che l'allenamento PATH migliora le reti dorsale, dell'attenzione e di controllo esecutivo, come trovato in precedenza, più dell'allenamento fittizio. I ricercatori prevedono che questi miglioramenti saranno riscontrati sia negli adulti sani che in quelli con MCI.

La fattibilità di un allenamento cerebrale rapido ed efficace sarà valutata utilizzando metodi comportamentali per rimediare al declino cognitivo correlato all'età e per trattare il deterioramento cognitivo e/o i sintomi comportamentali associati all'MCI, nonché per rallentare e/o invertire il corso di declino cognitivo o per prevenirlo del tutto. PATH neurotraining fornisce un prodotto basato su computer per rimediare alle difficoltà visive e cognitive degli anziani in modo rapido ed efficace. L'innovativo neurotraining PATH migliora il centro dell'area di lavoro del movimento, mentre l'allenamento sham migliora il centro dell'area di lavoro della discriminazione dell'orientamento. I due gruppi di brain training saranno equilibrati, in termini di anziani sani e di quelli con MCI. Un soggetto sarà considerato affetto da MCI se il punteggio dell'indice di memoria di lavoro WAIS è inferiore al 50 percento e il MOCA ha un punteggio di 19-25. Questi gruppi saranno anche equilibrati in termini di età e velocità di lettura, una misura sensibile della velocità di elaborazione.

La metà degli adulti più anziani completerà il neurotraining PATH per 12 settimane e l'altra metà completerà l'allenamento fittizio per 12 settimane. Saranno necessarie altre 12 settimane per addestrare il personale, reclutare soggetti e completare i test standardizzati e l'imaging MEG. La scelta di quali adulti eseguiranno ogni tipo di allenamento cerebrale sarà randomizzata, determinata dallo statistico dello studio Prof. John Shelley-Tremblay. Dopo i test standardizzati iniziali, 12 adulti che seguono l'addestramento PATH saranno selezionati per l'imaging cerebrale pre-post MEG.

Verranno utilizzate misurazioni precise utilizzando test pre e post standardizzati delle abilità cognitive per convalidare le migliori prestazioni visive e cognitive (attenzione, velocità di elaborazione e memoria) riportate in precedenza negli anziani. I test standardizzati e l'imaging MEG su un sottoinsieme saranno somministrati dal personale prima e dopo l'addestramento cognitivo per valutare i miglioramenti nelle abilità cognitive dopo il trattamento (neurotraining PATH) e gli interventi di controllo (sham training).

La valutazione dei miglioramenti nelle capacità cognitive degli anziani sarà raggruppata per tipo di soggetto: se l'adulto è sano o ha MCI per determinare quale intervento migliora maggiormente le capacità cognitive. I ricercatori prevedono che il neurotraining PATH migliorerà significativamente (a p ≤ 0,05) la velocità di lettura, la memoria di lavoro e l'attenzione (flessibilità cognitiva) negli anziani più che dopo l'allenamento con l'allenamento fittizio. Questo sarà valutato da entrambi: 1) misurare se gli adulti più anziani migliorano nei test standardizzati sopra elencati dopo l'allenamento cerebrale e 2) imaging della sorgente cerebrale MEG per convalidare che le reti del flusso dorsale, dell'attenzione e del controllo esecutivo migliorano significativamente nella funzione dopo il neuroallenamento PATH .

Questo studio prevede di studiare 40 anziani di età compresa tra 55 e 75 anni, 20 in ciascun gruppo. Gli anziani saranno reclutati inviando opuscoli, ricevendo segnalazioni dal Dr. James Brewer e dal Dr. Michael Lobatz, entrambi che lavorano con anziani affetti dal morbo di Alzheimer.

Procedure di formazione. Gli esercizi di allenamento del cervello saranno implementati in modo ad alta fedeltà, utilizzando un protocollo scritto dettagliato che tutti gli assistenti di ricerca (RA) sono addestrati a seguire meticolosamente, nuovi filmati di formazione PATH e nuove strategie motivazionali. Il personale verrà assunto presso l'UCSD a seguito di colloqui con laureandi in scienze cognitive che hanno risposto a un annuncio su Handshake, il portale dell'UCSD che pubblicizza stage per studenti dell'UCSD. L'assunzione di RA per questo progetto e una Senior RA (SRA) per monitorare lo studio sarà effettuata dal PI presso l'UCSD. Undici RA saranno assunte per somministrare test standardizzati ed entrambi i tipi di allenamento cerebrale agli anziani presso il Perception Dynamics Institute (PDI) che dispone di una clinica ideale per raccogliere dati in un ambiente tranquillo con facile accesso per gli anziani. Nuovi video di formazione rivolti agli anziani saranno sviluppati da Leslie Peters presso Desert Bay Productions a Encinitas.

Le RA si assicureranno che ogni adulto più anziano sia impegnato, completando il neurotraining PATH (pathtoreading.com) progettato per attivare i percorsi cerebrali dorsali e l'addestramento Sham progettato per attivare i percorsi cerebrali ventrali, e sta progredendo attraverso ogni programma in modo tempestivo esaminando i loro dati. Il PI, con una vasta esperienza nella conduzione di studi di validazione controllata, sarà responsabile della formazione di tutto il personale, dell'esecuzione delle operazioni quotidiane che richiedono la supervisione di test standardizzati e della gestione degli interventi.

Misure per valutare l'efficacia della formazione per migliorare le abilità visive e cognitive.

Misura comportamentale: test standardizzati delle abilità cognitive saranno condotti presso il PDI da studenti universitari di Scienze Cognitive dell'UCSD formati dal PI, come fatto in precedenza. Tutti i partecipanti saranno sottoposti a una revisione della loro storia medica e delle attività quotidiane influenzate dall'invecchiamento utilizzando un questionario di 9 voci descritto in Soggetti umani. Poiché si tratta di test a tempo con elementi di test che non possono essere memorizzati per test futuri, gli effetti pratici sono ridotti al minimo. Le valutazioni cognitive, che richiedono circa un'ora per essere somministrate, saranno valutate prima e dopo l'allenamento mediante test standardizzati per adulti per misurare:

1. Attenzione utilizzando il test di interferenza colore-parola Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS) (10 minuti).
2. Velocità di lettura utilizzando l'attività Velocità di lettura basata su computer (lettura di 6 parole di testo sullo schermo) da una storia interessante a velocità crescenti per misurare 2 soglie di velocità di lettura utilizzando una procedura a doppia scala, dopo essere stati addestrati guardando il film ReadingRate. (5 minuti).
3. Processing Speed ​​Index (sottotest Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS)-4 Coding and Symbol Search) e Working Memory Index (sottotest WAIS-4 Digit Span e Letter-Number Sequencing), (10 minuti).
4. Memoria di lavoro visiva (VWM) utilizzando il test delle abilità di elaborazione delle informazioni, con due compiti di distrazione, un compito di conteggio e ripetizione di una breve frase, dover nominare i nomi degli animali alla fine del test (10 minuti).

Misura del biomarcatore: l'imaging MEG verrà utilizzato per fornire un biomarcatore per dimostrare che solo il miglioramento della funzione del flusso dorsale migliora le capacità cognitive negli anziani. Per stabilire la fattibilità del neurotraining PATH per migliorare la funzione cognitiva negli anziani, il Prof. Ming-Xiong Huang registrerà immagini di magnitudo della sorgente MEG in base al voxel, da 12 adulti più anziani per determinare le aree corticali che migliorano la funzione dopo il neurotraining PATH e dopo l'allenamento fittizio . L'imaging cerebrale MEG, utilizzando la procedura Fast-VESTAL (Huang et al. 2016, 2017, 2018), ha mostrato che questo addestramento alla discriminazione del movimento ha migliorato l'attività bloccata nel tempo nelle reti del flusso dorsale, dell'attenzione e del controllo esecutivo. Le immagini MEG che coprono l'intero cervello, per ciascuna banda di frequenza, seguendo la procedura Fast-VESTAL, per misurare i segnali bloccati nel tempo durante un'attività di memoria di lavoro N-back saranno utilizzate per valutare i miglioramenti nella funzione cerebrale. Il compito N-back è uno dei paradigmi WM più frequentemente utilizzati (Gevins e Cutillo, 1993) per studiare le basi neurali dei processi WM. Verranno eseguiti due esami MEG per ogni partecipante, uno prima e un altro dopo il PATH o sham training.

Attività di memoria di lavoro N-back. I partecipanti saranno sottoposti a registrazioni MEG durante l'esecuzione di un'attività WM N-back. L'attività comporta il monitoraggio, l'aggiornamento e la manipolazione in linea delle informazioni memorizzate. Durante il compito, il partecipante è tenuto a monitorare una serie di lettere (sia maiuscole che minuscole) presentate per 500 ms al centro dello schermo. Una croce di fissazione viene presentata durante l'intervallo interstimolo di 3000 ms. Al partecipante viene chiesto di rispondere solo quando viene presentata una lettera che corrisponde (ad es. target) quello presentato n prove in precedenza, pur non rispondendo agli stimoli non abbinati (non target). Verranno utilizzate due condizioni di carico (1-back e 2-back), che pongono requisiti crescenti sui processi WM. Saranno raccolte circa 50 prove per condizione di carico per ogni partecipante. La performance verrà registrata utilizzando un pad di risposta compatibile con MEG, in cui il dito indice blocca e sblocca un raggio laser. Le uscite del pad di risposta, inclusi i tempi di reazione, verranno registrate nel file MEG. Verrà misurata la percentuale di risposte corrette a stimoli target e non target.

Diversamente dall'approccio MEG convenzionale in cui le forme d'onda del sensore sono mediate rispetto all'inizio degli stimoli, verranno calcolate le matrici di covarianza del sensore per le prove individuali. Quindi una matrice di covarianza totale sensore-forma d'onda della condizione target sarà calcolata facendo la media tra le matrici di covarianza da prove individuali per gli stimoli target. Quindi verrà calcolata la media delle matrici di covarianza tra le prove. Utilizzando la matrice di covarianza totale, saranno ottenute immagini di magnitudo della sorgente MEG in voxel che coprono l'intero cervello per ciascun soggetto e ciascuna banda di frequenza, seguendo la procedura Fast-VESTAL, vedere Metodo in (Huang et al., 2014) e Appendice in (Huang et al., 2016), misurando i segnali bloccati nel tempo durante un'attività N-back della memoria di lavoro per valutare i miglioramenti nella funzione cerebrale. Verrà applicato un metodo oggettivo di pre-sbiancamento per rimuovere il rumore ambientale correlato e selezionare oggettivamente gli automodi dominanti della matrice di covarianza sensore-forma d'onda (Huang et al., 2014).

Un altro obiettivo è studiare i correlati neuronali delle potenziali disfunzioni cognitive osservate utilizzando misure comportamentali negli anziani. Verranno anche eseguite analisi di correlazione Voxel-wise per esaminare l'associazione di immagini sorgente N-back e punteggi neuropsicologici. Tutti i soggetti saranno combinati insieme per le analisi di correlazione. In ciascuna banda di frequenza, le immagini della sorgente MEG nello spazio MNI-152 (dopo il livellamento spaziale e la trasformazione del logaritmo) saranno formate in tre set di dati 4D: le dimensioni 1-3 rappresentano le coordinate x, y e z, e la quarta dimensione rappresenta tutti i soggetti. Verranno creati un totale di otto set di dati per condizioni 1 e 2 back e per quattro bande di frequenza. Successivamente, lungo la quarta dimensione, verranno eseguite analisi di correlazione di misure ripetute in voxel (Bakdash e Marusich, 2017) tra le immagini sorgente MEG e ciascuno dei punteggi neuropsicologici. Per ogni banda di frequenza, le condizioni 1- e 2-back saranno trattate come misure ripetute in tali analisi. In questo studio, esamineremo solo i punteggi neuropsicologici che mostrano differenze statistiche di gruppo. Le analisi di correlazione della misura ripetuta creano mappe di correlazione del valore r e analisi dei cluster che verranno utilizzate per controllare gli errori familiari a un livello p <0,01 corretto per le mappe del valore r, simile alla procedura di correzione per il valore F mappe.