動的視覚的注意トレーニングを使用した高齢者の認知能力の向上

この研究の目的は、方向弁別のコントラスト感度を改善するモーション ワーキング レンジ (PATH) の中心でのニューロトレーニング (背筋活動は、方向性を改善するためのトレーニングを行う人よりも高齢者の認知スキルを大幅に改善することを示すことです。差別: 腹側ストリーム アクティビティ (偽のトレーニング)。 脳トレーニングは、週に 3 回、12 週間にわたって 20 分間行われます: Arm 1) PATH ニューロトレーニングおよび Arm 2) Sham トレーニング。 研究者らは、PATH ニューロトレーニングを行っている高齢者は視覚および認知能力を向上させ、注意力、マルチタスキング、処理速度、読みの流暢さ、および作業記憶を偽のトレーニングを行っている人よりも大幅に改善すると予測しています。 この予測は、処理速度と注意力を向上させるために向き識別トレーニングを行う高齢者よりも、PATH ニューロトレーニング後の認知スキルの標準化されたテストで高齢者が改善するかどうかを測定することによって評価されます。 MEG 脳イメージングは​​、以前に発見されたように、偽のトレーニングよりも PATH トレーニングが背側、注意、および実行制御ネットワークを改善することを示すために使用されます。 研究者らは、これらの改善は健康な成人と MCI の成人の両方に見られると予測しています。

迅速で効果的な脳トレーニングの実現可能性は、加齢に伴う認知機能低下を修復し、MCI に関連する認知機能障害および/または行動症状を治療し、進行を遅らせたり、逆転させたりするための行動方法を使用して評価されます。認知機能の低下またはそれを完全に防ぐために。 PATH ニューロトレーニングは、高齢者の視覚障害と認知障害を迅速かつ効果的に修復するためのコンピューター ベースの製品を提供します。 革新的な PATH ニューロトレーニングは動作範囲の中心を改善しますが、偽のトレーニングは方向識別の動作範囲の中心を改善します。 2 つの脳トレーニング グループは、健康な高齢者と MCI 患者の観点から、バランスが取れています。 WAIS Working Memory Index スコアが 50% 未満で、MOCA スコアが 19 ～ 25 の場合、被験者は MCI を持っていると見なされます。 これらのグループは、処理速度の敏感な尺度である年齢と読書速度の点でもバランスが取れています。

高齢者の半分は 12 週間の PATH ニューロトレーニングを完了し、半分は 12 週間の偽トレーニングを完了します。 スタッフのトレーニング、被験者の募集、標準化されたテストと MEG イメージングの完了には、さらに 12 週間が必要です。 どの成人が各タイプの脳トレーニングを行うかは無作為化され、研究統計学者のジョン・シェリー・トレンブレイ教授によって決定されます。 最初の標準化されたテストの後、PATH トレーニングを行っている 12 人の成人が、前後の MEG 脳イメージングのために選択されます。

認知スキルの標準化前および標準化後のテストを使用した正確な測定は、高齢者で以前に報告された視覚および認知 (注意、処理速度、および記憶) パフォーマンスの改善を検証するために使用されます。 サブセットの標準化されたテストと MEG イメージングは​​、認知トレーニングの前後にスタッフによって実施され、治療 (PATH ニューロトレーニング) およびコントロール (偽のトレーニング) 介入後の認知スキルの改善を評価します。

高齢者の認知スキルの改善を評価することは、被験者のタイプによってグループ化されます。つまり、成人が健康であるか、MCI を持っているかによって、どの介入が認知スキルを最も改善するかを判断します。 研究者らは、PATH ニューロトレーニングは、高齢者の読書速度、作業記憶、および注意力 (認知の柔軟性) を、偽のトレーニングでトレーニングした後よりも大幅に (p ≤ 0.05 で) 改善すると予測しています。 これは、1) 高齢者が脳トレーニング後に上記の標準化されたテストで改善するかどうかを測定すること、および 2) PATH ニューロトレーニング後に背側の流れ、注意、および実行制御ネットワークの機能が大幅に改善されることを検証するための MEG 脳ソース イメージングの両方によって評価されます。 .

この研究では、55 歳から 75 歳までの 40 人の高齢者を研究する予定で、各グループは 20 人です。 高齢者は、アルツハイマー病の高齢者を扱っている James Brewer 博士と Michael Lobatz 博士からパンフレットを掲載し、紹介を受けることで募集されます。

トレーニング手順。 脳トレーニング演習は、すべての研究助手 (RA) が細心の注意を払って従うように訓練された詳細な文書化されたプロトコル、新しい PATH トレーニング ムービー、および新しい動機付け戦略を使用して、忠実度の高い方法で実装されます。 スタッフは、UCSD 学生のインターンシップを宣伝する UCSD ポータルである Handshake の広告に回答した認知科学の学部生とのインタビューに続いて、UCSD で採用されます。 このプロジェクトの RA と研究を監視するためのシニア RA (SRA) の採用は、UCSD の PI によって行われます。 高齢者が簡単にアクセスでき、静かな環境でデータを収集するのに理想的なクリニックを持つ Perception Dynamics Institute (PDI) では、標準化されたテストと両方のタイプの脳トレーニングを高齢者に管理するために 11 人の RA が雇われます。 高齢者向けの新しいトレーニング ビデオは、エンシニータスのデザート ベイ プロダクションのレスリー ピーターズによって開発されます。

RA は、PATH ニューロトレーニング (pathtoreading.com) を完了することで、各高齢者が課題に取り組んでいることを確認します。 背側の脳経路を活性化するように設計されたトレーニングと腹側の脳経路を活性化するように設計されたシャムトレーニングであり、それらのデータを検証しながらタイムリーに各プログラムを進めています。 制御された検証研究の実施に豊富な経験を持つPIは、標準化されたテストの監督と介入の管理を必要とする日常業務の実行、すべてのスタッフのトレーニングを担当します。

視覚および認知能力を向上させるためのトレーニングの有効性を評価するための手段。

行動測定: 認知スキルの標準化されたテストは、以前に行われたように、PI によって訓練された UCSD の学部生の認知科学の学生によって PDI で実施されます。 すべての参加者は、病歴と、人間の被験者に記載されている9項目のアンケートを使用して、加齢に伴う影響を受けた日常活動のレビューを受けます。 これらは、将来のテストのために記憶することができないテスト項目を含む定期的なテストであるため、練習効果は最小限に抑えられます。 管理に約1時間かかる認知評価は、成人向けの標準化されたテストによってトレーニングの前後に評価され、以下を測定します。

1. Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS) Color-Word Interference テスト (10 分) を使用した注意。
2. Reading Speed using Computer-Based Reading Rate タスク (画面上の 6 語のテキストを読む) は、ReadingRate ムービーを見てトレーニングした後、2 つの階段手順を使用して、速度を上げながら興味深いストーリーから 2 つの読書速度のしきい値を測定します。 （5分）。
3. 処理速度指数 (Wechsler Adult Intelligence Scale (WAIS)-4 Coding および Symbol Search サブテスト) および Working Memory Index (WAIS-4 Digit Span および Letter-Number Sequencing サブテスト) (10 分)。
4. 情報処理スキルのテストを使用した視覚作業記憶 (VWM)、2 つのディストラクター タスク、カウント タスクと短い文の繰り返し、テストの最後に動物の名前を指定する必要があります (10 分)。

バイオマーカー測定: MEG イメージングを使用してバイオマーカーを提供し、後流機能の改善のみが高齢者の認知能力を改善することを示します。 高齢者の認知機能を改善するための PATH ニューロトレーニングの実現可能性を確立するために、Ming-Xiong Huang 教授は 12 人の高齢者からボクセル単位の MEG ソース マグニチュード画像を記録し、PATH ニューロトレーニングおよび偽トレーニング後に機能が改善する皮質領域を特定します。 . Fast-VESTAL 手順を使用した MEG 脳イメージング (Huang et al. 2016, 2017, 2018) は、この運動弁別トレーニングが、背側の流れ、注意、および実行制御ネットワークにおける時間固定活動を改善することを示しました。 Fast-VESTAL 手順に従って、各周波数帯域の脳全体をカバーする MEG 画像を使用して、ワーキング メモリ N バック タスク中にタイム ロック信号を測定し、脳機能の改善を評価します。 N バック タスクは、WM プロセスの神経基盤を調査するために最も頻繁に使用される WM パラダイム (Gevins と Cutillo、1993) の 1 つです。 各参加者に対して 2 つの MEG 試験が実行されます。1 つは PATH または偽トレーニングの前後です。

N バック ワーキング メモリ タスク。 参加者は、N バック WM タスクを実行しながら MEG 記録を受けます。 このタスクには、記憶された情報のオンライン監視、更新、および操作が伴います。 タスク中、参加者は、画面の中央に 500 ミリ秒表示される一連の文字 (大文字と小文字の両方) を監視する必要があります。 固定クロスは、3000 ミリ秒の刺激間隔中に表示されます。 参加者は、一致する文字が提示された場合にのみ応答するように指示されます (つまり、 ターゲット) は、以前に n 回の試行を提示しましたが、一致しない刺激 (非ターゲット) には反応しませんでした。 2 つの負荷条件 (1-back および 2-back) が使用され、WM プロセスに対する要求が高まります。 参加者ごとに、負荷条件ごとに約 50 の試行が収集されます。 パフォーマンスは、人差し指でレーザー ビームをブロックおよびブロック解除する MEG 対応のレスポンス パッドを使用して記録されます。 反応時間を含む応答パッドの出力は、MEG ファイルに記録されます。 標的および非標的刺激に対する正答率が測定されます。

センサー波形が刺激の開始に関して平均化される従来の MEG アプローチとは異なり、個々の試行のセンサー共分散行列が計算されます。 次いで、標的刺激に対する個々の試験からの共分散行列を平均することによって、標的状態の総センサ波形共分散行列が計算される。 次に、試行全体の共分散行列が平均化されます。 全共分散行列を使用して、脳全体をカバーするボクセル単位の MEG ソース マグニチュード画像が各被験者について取得され、Fast-VESTAL 手順に従って各周波数帯域が取得されます。(Huang et al., 2014) の方法と付録を参照してください。 (Huang et al., 2016) では、脳機能の改善を評価するために、ワーキング メモリ N バック タスク中にタイム ロック信号を測定します。 客観的なプレホワイトニング法を適用して、相関する環境ノイズを除去し、センサー波形共分散行列の支配的な固有モードを客観的に選択します (Huang et al., 2014)。

別の目標は、高齢者の行動測定を使用して観察される潜在的な認知機能障害の神経相関を研究することです。 ボクセルごとの相関分析も実行され、N バック ソース画像と神経心理学的スコアの関連付けが調べられます。 すべての被験者は、相関分析のために一緒に結合されます。 各周波数帯域で、MNI-152 空間の MEG ソース画像 (空間平滑化と対数変換の後) は、3 つの 4D データ セットに形成されます。次元 1 ～ 3 は、x、y、および z 座標を表します。 4 番目の次元はすべての被験者を表します。 1-バック、2-バック、4 周波数バンドの合計 8 つのデータセットが作成されます。 次に、4 番目の次元に沿って、ボクセル単位の反復測定相関分析 (Bakdash and Marusich、2017) が、MEG ソース画像と各神経心理学的スコアの間で実行されます。 各周波数帯域について、1 および 2 バックの条件は、そのような分析で繰り返される測定として扱われます。 この研究では、統計的なグループの違いを示す神経心理学的スコアのみを調べます。 反復測定相関分析は、F 値の補正手順と同様に、r 値相関マップと、r 値マップの補正された p<0.01 レベルで家族ごとのエラーを制御するために使用されるクラスター分析を作成します。マップ。