音楽トレーニングによって誘発される多感覚皮質領域の神経可塑性: トランスレーショナル アプローチ (MusicPlast) (MusicPlast)

目標と研究課題

MUSICPLAST の最初の目標は、関連する対応する皮質ネットワークを詳細に説明する、健康な人間の脳における視聴覚知覚の発達を詳細に調査することです。 高密度 EEG 測定 (128 チャネル) は、統合された多感覚オッドボール パラダイムに聴覚、視覚、視聴覚の対応を組み込んだ刺激プロトコルに従って、この目標を実現するために採用される予定です。 現象の全体的な理解を達成するために、被験者の多感覚知覚能力の行動および神経心理学的評価が行われます。 異なる条件の被験者内比較は、対応するネットワークを明らかにし、被験者間では、その発達の軌跡を明らかにします。 この実験の仮説は、視聴覚知覚の根底にあるネットワークが、前頭皮質の背外側領域を含む広範な領域を接続する皮質領域から構成されるということです。 その発達に関しては、健康的な老化において行動的多感覚統合が改善し続けているという事実に基づいて、年齢が進むにつれてネットワークが再編成され、密度と効率が向上するという仮説が立てられています。

MUSICPLAST の 2 番目の目標は、健康な人間の脳の視聴覚知覚の根底にある皮質ネットワークの可塑性を、コンピューターで提供された短期の音読トレーニングによって誘発されるように、詳細に調査することです。 トレーニング前およびトレーニング後の高密度 EEG、行動および神経心理学的測定は、前述の目標と同じ刺激パラダイムに従って、この目標を実現するために使用されます。 この実験の仮説は、視聴覚知覚の根底にあるネットワークが再編成され、全体的な密度と効率の向上、側頭領域と前極領域の間の接続性の向上、加齢の結果としての可塑性の量の漸減を示すというものです。

MUSICPLAST の 3 番目の目標は、提案されたコンピュータ化された音楽リーディング トレーニング プロトコルの有効性を評価することです。ツールとして、病理学的集団、特に失読症の青年や高齢者の有益な神経可塑性変化を促進します。 トレーニング前およびトレーニング後の高密度 EEG、行動および神経心理学的測定は、前述の目標と同じ刺激パラダイムに従って、この目標を実現するために使用されます。 この実験の仮説は、視聴覚知覚の根底にあるネットワークが、強化された全体的な密度と効率、時間領域と前頭極領域の間のより大きな接続性を示すトレーニングにより、有益に再編成され、これらの変化は対応する行動および神経心理学的な改善に伴うということです。評価。

研究のデザインと方法論 参加者

サンプル サイズ分析は、以前の関連する PI の研究からのデータに基づいて G-Power を介して実施され、0.8 の検出力と a = 0.05 の両側有意水準に到達するための望ましいサンプル サイズは 13 人の被験者であることが示されました。各グループで。 ドロップアウトの可能性を考慮して、MUSICPLAST には各グループに 20 人の被験者が含まれます [青年 (n = 20)、若年成人 (n = 20)、高齢者 (n = 20)、対照 (n = 20)]。 この研究は、研究へのヒト被験者の参加に関するヘルシンキの宣言に従って実施されます。

脳波と行動測定

トレーニングの開始前と終了後に、参加者は 2 つの脳波測定を受けます。 記録は、128 個のアクティブ電極を備えた日本光電 EEG-1200 システムを使用して、AUTH の医学物理学研究室にある電磁シールドされた部屋で実行されます。 最初の測定は安静状態の活動であり、安静状態の皮質接続のネットワーク分析を可能にし、2番目の測定は、視聴覚、聴覚、視覚の不一致を1つに組み込むため、視聴覚知覚のために適切に調整された多感覚オドボールパラダイムを介してイベントポテンシャルを記録します走る。 このパラダイムは、PI による一連の研究で提案され、正常に適用されており、皮質活動の時空間分析と機能的接続分析の両方を可能にします。

脳波測定と同時に、被験者はボタンを押すことで視聴覚一致タスクに反応し、提示された画像が聞こえる音に対応しているかどうかを評価する必要があります。円の位置」。 この測定により、合同および不一致の視聴覚刺激の弁別精度の行動評価が可能になります。

トレーニングの開始前と終了後、参加者は神経心理学的評価を受けます。これは、次のテストを含むバッテリーで構成されます。

すべての科目:

ストループ テスト トレイル A および B ディジット スパン テスト パフォーマンス ウェクスラー知能尺度のサブテスト 年齢に応じて、子供 III またはウェクスラー成人知能尺度。

高齢者のみ:

Mini Mental State Examination (MMSE) Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Geriatric Depression Scale

ディスレクティックスのみ:

単語と非単語の読み方 単語と非単語のスペリング 音韻能力

介入 - MUSICPLAST トレーニング プロトコル

各被験者は、4 週間以内に、単純化された音楽の朗読に基づいたコンピューター化されたトレーニングの 20 セッションを受け取ります。 トレーニングは、スマートフォンまたはタブレットを介して提供されます。 アプリケーションは、各トレーニング セッションのログ ファイルを記録します。ログ ファイルは 20 分間続きます。ログ ファイルは研究者が直接利用できるため、被験者のタイムリーな参加とコミットメントを追跡できます。 トレーニング プロトコルで使用される刺激は、EEG 記録で使用される視聴覚刺激パターンと同じ原則に沿って構築されます: 視覚的なイメージは、5 本の水平線の背景の上に円を表示します。 パターンの持続時間は平均 10 秒です。

5線内の円の位置は、「音の高さが高いほど円の位置が高くなる」という規則に従うか、上記の規則に違反します。 このルールは原則として、PI によって実施された以前の研究でも従われ、誘発された神経可塑性に関する肯定的な結果が得られました。 視覚的なイメージはピッチの周波数のみを表しており、リズミカルなパターンは表していません。 参加者は、視聴覚入力が上記のルールを確認または違反したかどうかにかかわらず、ボタンを押すことで各試行の最後に応答する必要があります。 正解の場合は笑顔、不正解の場合は笑顔ではないフィードバック画像が試行ごとに提供されます。 プロトコルは難易度が調整されており、プレゼンテーションの速度と音楽パターンの難易度という 2 つの異なる要因に基づいて 5 段階の難易度があります。 メロディーパターンが被験者に知られていないEEG測定手順とは対照的に、トレーニングで使用されるメロディーパターンは、参加者を引き付け、感情的な反応を誘発するために、既知の楽曲の短いが識別可能な部分で構成されます。 . 訓練は、フィードバックを提供し、訓練生に感情的な反応を誘発する既知の楽曲を使用することにより、PI の対応する以前の研究と比較して改善されます。

脳波データの分析と統計手順

収集された EEG データは、Brain Electrical Source Analysis ソフトウェア (BESA research、バージョン 6、Megis Software、ハイデルベルク、ドイツ) を使用して前処理されます。 記録されたデータは、200 ミリ秒の刺激前の間隔を含む 1000 ミリ秒のエポックで区切られます。 エポックは、-100 ～ 0 ミリ秒の間隔を使用してベースライン補正されます。 Current Density Reconstructions (CDR) は、BESA が提供する sLORETA メソッドを使用して、各被験者および各条件の神経応答について計算されます。 The Matlab ® (The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States.) ツールボックス HERMES56 は、ボクセル時系列から隣接行列を計算するために使用されます。 ツールボックスの Network Ba​​sed Statistic (NBS) は、一般線形モデル アプローチを使用して、グラフ内の重要な接続を統計的に識別するために使用されます。 データの統計分析のために、2 × 2 × 2 × 2 の混合モデル ANOVA 設計に従います。被験者内の 3 つの要因: 条件 (一致および不一致)、モダリティ (視聴覚、聴覚、および視覚) および時間 (検査前)。およびトレーニング後) および被験者間の 1 つ: (年齢層)。 有意水準は p < 0.05 に設定され、Family Wise Error 補正による多重比較のために補正されます。