Effetti della stimolazione a corrente continua transcranica sull'apprendimento della ricompensa nella depressione subclinica.

Lo sviluppo di tecniche di stimolazione cerebrale non invasive offre nuovi approcci per il trattamento della depressione. TMS è un trattamento approvato per la depressione resistente al trattamento nel Regno Unito e negli Stati Uniti. tDCS è attualmente sotto inchiesta come alternativa potenzialmente più economica, più sicura e più accessibile. Una recente meta-analisi suggerisce che abbia un moderato effetto antidepressivo (Razza et al., 2020).

Un modo potenziale per migliorare l'efficacia antidepressiva della tDCS potrebbe essere quello di combinarlo con un compito di apprendimento della ricompensa. Esistono prove da studi su roditori e umani che la tDCS migliora la plasticità sinaptica dipendente dall'attività e l'apprendimento e la ritenzione comportamentale (Fritsch et al., 2010; O'Shea et al., 2017; Reis et al., 2009).

Nella depressione, le persone danno la priorità all'elaborazione di informazioni negative a scapito di informazioni positive e si teorizza che questo pregiudizio negativo svolga un ruolo importante nel mantenimento dei sintomi depressivi (Kube, Schwarting, Rozenkrantz, Glombiewski e Rief, 2020). Pertanto, facendo in modo che i partecipanti depressi apprendano dalla ricompensa e aumentino il loro apprendimento/ritenzione tramite tDCS, ciò potrebbe potenzialmente contrastare i pregiudizi negativi e quindi aumentare il potenziale antidepressivo di tDCS.

In un precedente studio proof-of-concept su giovani volontari sani (senza umore basso), abbiamo dimostrato che il tDCS applicato durante, ma non prima, un'attività di apprendimento basato sul bias delle informazioni ha aumentato i tassi di apprendimento della ricompensa. Qui testeremo lo stesso effetto in giovani volontari sani con depressione subclinica. Lo studio comporterà lo screening online, una sessione di screening faccia a faccia e due tDCS + sessioni di apprendimento. Le prestazioni del compito saranno dotate di un modello di apprendimento per rinforzo computazionale. Le analisi includeranno misure computazionali e non computazionali del comportamento del compito.

Ipotesi primarie:

1. Il bifrontale rispetto al fittizio tDCS applicato durante l'attività di apprendimento basata sulla polarizzazione dell'informazione aumenterà il tasso di apprendimento da risultati positivi.
2. Bifrontale rispetto al fittizio tDCS applicato durante l'attività aumenterà la percentuale di scelte guidate dalla vittoria.
3. Gli effetti della tDCS bifrontale dipenderanno dallo stato cognitivo, ovvero gli effetti previsti saranno specifici per la stimolazione applicata durante ma non prima dell'apprendimento.

Ipotesi secondaria:

Un numero crescente di prove suggerisce che la depressione e l'ansia sono caratterizzate da una ridotta capacità di adattare i tassi di apprendimento alla volatilità delle contingenze di azione-risultato (Browning, Behrens, Jocham, O'Reilly, & Bishop, 2015; Gagne, Zika, Dayan, & Bishop, 2020; Pulcu & Browning, 2017). Pertanto, indagheremo anche se il tDCS bifrontale potrebbe aumentare la capacità dei partecipanti di adattare i loro tassi di apprendimento al contesto di volatilità. Questo è esplorativo, poiché non ci sono prove attuali che tDCS possa migliorare questa capacità.

Dimensione del campione: il nostro obiettivo principale è testare l'ipotesi 1 che il bifrontale rispetto al fittizio tDCS applicato durante l'attività di apprendimento del bias dell'informazione aumenterà il tasso di apprendimento da risultati positivi. Nel nostro precedente studio su volontari sani abbiamo osservato questo effetto, che era più pronunciato nella condizione volatile delle perdite (t-test accoppiato che contrastava il tDCS bifrontale e fittizio nei blocchi volatili delle perdite: t(19) = 2,88, p = 0,009) , con una dimensione dell'effetto di d = 0,522 di Cohen. Rilevare un effetto di queste dimensioni con una potenza dell'80% e un livello alfa di 0,05 richiede 31 partecipanti. Per tenere conto di una potenziale sovrastima della dimensione dell'effetto recluteremo 40 partecipanti, che dovrebbero produrre un livello di potenza di 0,89 per la dimensione dell'effetto osservata nel nostro studio precedente. Per mantenere le dimensioni del campione uguali in tutte le condizioni, recluteremo altri 40 partecipanti per la condizione offline.

Screening: ai partecipanti verrà chiesto di compilare un questionario sulla depressione online pre-screening (Beck Depression Inventory - II (BDI)) e un modulo di screening sulla sicurezza per identificare potenziali controindicazioni alla tDCS. I partecipanti con un punteggio BDI ≥10 saranno invitati a una sessione di screening di 1 ora. Verrà somministrata l'intervista clinica strutturata (SCID) e il ricercatore intervisterà il partecipante sul loro questionario di screening sulla sicurezza tDCS. Se non ci sono controindicazioni alla tDCS e nessuna indicazione di disturbo bipolare attuale o pregresso, il ricercatore pianificherà due sessioni di test della tDCS.

Attività sperimentale: i partecipanti eseguiranno l'Information Bias Learning Task sviluppato da (Pulcu & Browning, 2017). Verrà utilizzato lo stesso protocollo di attività del nostro studio precedente (Overman, Sarrazin, Browning e O'Shea, 2021). In breve, ai partecipanti verrà chiesto di premere un pulsante per scegliere tra due forme in ogni prova. Dopo aver scelto, sullo schermo appariranno le parole "win" e "loss", ciascuna associata a una delle due forme. Le vincite e le sconfitte sono indipendenti l'una dall'altra, cioè entrambe possono anche apparire con la stessa forma. Se la forma scelta è associata ad una vincita questo porta ad un guadagno finanziario di 10 penny; una perdita è meno 10 pence. Il totale cumulativo viene mostrato continuamente in basso al centro dello schermo per tutta la durata dell'attività. I partecipanti iniziano con un totale di £ 1,50. Questo compito è progettato per valutare la misura in cui le scelte dei partecipanti sono relativamente influenzate dai risultati di vittoria o sconfitta. I partecipanti eseguiranno 6 blocchi di attività di 80 prove. Nel primo e nel sesto blocco ("entrambi i blocchi volatili"), le vittorie e le sconfitte hanno ciascuna una probabilità del 75% di essere associate a una delle forme. La forma in cui le vittorie o le sconfitte sono associate ai cambiamenti nel tempo. Nei blocchi di attività dal secondo al quinto, un risultato è associato a una forma nel 75% delle prove. La forma in cui le vittorie o le sconfitte sono associate ai cambiamenti nel tempo. L'altro risultato è associato a entrambe le forme nel 50% delle prove. Ogni partecipante esegue due blocchi "vittorie volatili" e due blocchi "perdite volatili" in ordine alternato. La metà dei partecipanti esegue prima un blocco "vittoria-volatile" e l'altra metà prima un blocco "perdita-volatile".

Sessioni di test: ai partecipanti verrà chiesto di compilare questionari sull'umore e sull'ansia. All'inizio della prima sessione verrà completata la sottoscala Trait dello State Trait Anxiety Inventory (STAI) (Spielberger, 1983). In entrambe le sessioni, prima e dopo l'esecuzione del compito, i partecipanti completeranno la sottoscala di stato dello STAI e le scale degli affetti positivi e negativi (PANAS) (Watson, Clark e Tellegen, 1988)). Il ricercatore spiegherà l'attività computerizzata e il partecipante avrà l'opportunità di esercitarsi nell'attività. Il ricercatore installerà quindi l'apparecchiatura tDCS con l'anodo sopra la corteccia prefrontale dorsolaterale sinistra (DLPFC) e il catodo sopra la DLPFC destra, nelle posizioni degli elettrodi EEG F3 e F4. Il ricercatore testerà brevemente il tDCS per garantire che il partecipante sia a suo agio con la stimolazione. Il partecipante eseguirà un blocco di base ("entrambi volatili") dell'attività senza tDCS. Nella condizione "online", il tDCS verrà applicato durante l'attività - per una durata di 20 minuti a 2 mA durante il secondo e il terzo blocco dell'attività. Al termine della stimolazione, i partecipanti eseguiranno i rimanenti blocchi di attività 4 e 5 (per testare la persistenza di eventuali effetti post-tDCS), seguiti da una ripetizione del blocco "entrambi volatili" eseguito al basale. Nella condizione "offline", tutte le procedure saranno le stesse tranne che la stimolazione verrà applicata dopo il blocco della linea di base ("entrambi volatili") e prima dei blocchi rimanenti, mentre i partecipanti si siedono a riposo.

Analisi statistica:

Per verificare l'ipotesi 1, che il bifrontale rispetto al sham tDCS applicato durante l'attività aumenterà il tasso di apprendimento dai risultati vincenti, eseguiremo un'analisi della varianza a misure ripetute (ANOVA) sui tassi di apprendimento nelle "vittorie-volatile" e "perdite" -volatile", compresi i fattori all'interno del soggetto tDCS Condition (bifrontale vs. sham), Valence (esito vittoria vs. perdita), Volatilità (blocchi vittoria-volatile vs. perdita-volatile) e Tempo (prima vs. seconda metà di i quattro task block). I tassi di apprendimento di base per vittorie e sconfitte nel primo blocco di attività della prima sessione saranno inclusi come covariate.

Innanzitutto, testeremo un effetto di interazione tra la condizione tDCS e la valenza. Per testare la nostra previsione chiave, eseguiremo contrasti pianificati a priori di reale vs. sham tDCS sui tassi di apprendimento vincenti. Poiché nel nostro studio precedente, l'aumento indotto da tDCS dei tassi di apprendimento delle vittorie era più pronunciato nella condizione volatile delle perdite, confronteremo il tasso di apprendimento delle vittorie reali separatamente per le condizioni volatili delle perdite e volatili delle vittorie.

Per testare l'ipotesi 2 che il bifrontale rispetto al fittizio tDCS aumenterà la proporzione di scelte guidate dalla vittoria, eseguiremo un'ANOVA sulla proporzione di scelte guidate dalla vittoria, inclusi i fattori Condizione tDCS, Volatilità e Tempo. Verificheremo un effetto principale della condizione tDCS, nonché un effetto di interazione tra la condizione tDCS e la volatilità. L'effetto di interazione sarà seguito da contrasti pianificati di tDCS bifrontale rispetto a sham, separatamente per la condizione volatile di vittorie e le condizioni volatili di perdite.

Per confrontare l'effetto del tDCS bifrontale online rispetto a quello offline sulla percentuale di apprendimento vincente e sulla proporzione di scelte guidate dalla vittoria (ipotesi 3), eseguiremo ANOVA sul set di dati combinato (condizione online e offline), aggiungendo il fattore "Tempo di stimolazione" (prima vs. durante l'esecuzione dell'attività). Per i tassi di apprendimento, testeremo un effetto principale del tempo di stimolazione e/o un'interazione tra il tempo di stimolazione e la condizione tDCS e/o la valenza. Gli ANOVA di follow-up separeranno i dati in base al tempo di stimolazione e analizzeranno ciascun set di dati come descritto per l'ipotesi 1 sopra, per testare un effetto di tDCS sui tassi di apprendimento vincenti. L'effetto in ciascuna condizione (significativa o meno) sarà quantificato e confrontato tra le due condizioni del tempo di stimolazione, per testare l'ipotesi che la tDCS online ma non offline aumenterà i tassi di apprendimento vincenti. Lo stesso approccio di analisi verrà utilizzato per la proporzione di scelte orientate al successo.

Per quanto riguarda la nostra ipotesi secondaria che il bifrontale online rispetto al fittizio tDCS potrebbe migliorare la capacità dei partecipanti di adattare il loro tasso di apprendimento al contesto di volatilità, condurremo analisi esplorative, utilizzando ANOVA per testare l'effetto del tDCS sulla differenza nei tassi di apprendimento vincenti e perdenti tra blocchi volatili e stabili (es. le variabili dipendenti saranno: Win delta LR (tasso di apprendimento di vincite in blocchi volatili di vittorie meno tasso di apprendimento di vittorie in blocchi volatili di perdite) e Delta LR di perdite (tasso di apprendimento di perdite in blocchi volatili di perdite meno tasso di apprendimento di perdite in blocchi volatili di vincite). Verificheremo un'interazione tra il tempo di stimolazione e la condizione tDCS sui delta LR vincenti e perdenti. Questo sarà seguito da contrasti pianificati all'interno e tra le condizioni tDCS online e offline, come descritto sopra per l'ipotesi 3.