スリープ中の直接コンテキストの再アクティブ化がメモリに与える影響

各参加者は、90 分間の仮眠の機会を含む 1 つの午後に実行されます。 昼寝の前に、参加者はトレーニングとテスト セッションを受けます。その後、最終的な記憶力テストに参加します。 神経活動は、電気生理学的機器を使用して、タスク全体で継続的に監視および記録されます。

これは被験者内研究です。 主な操作は、睡眠中の控えめな音の提示であり、これは標的記憶再活性化 (TMR) と呼ばれる手法です。 すべての参加者はこれらの音を聞きますが、それぞれが聞く特定の音は異なります。 結果は、異なるグループや個人間ではなく、参加者内で比較されます。 このような分析に適した統計的手法には、対応のある t 検定や反復測定分散分析が含まれます。 各参加者に提示されるサウンドの選択は、睡眠前テストでのパフォーマンスに基づいて行われます。 これは、提示された刺激と提示されていない刺激の間で就寝前スコアのバランスを取り、統計的ノイズを除去するために行われます。 参加者と実験者の両方がどの音が提示されるかを知らず、選択はコンピューターによって自動的に行われます。 この手法は広く使用されており、既知のリスクはありません。

被験者内計画を使用すると、必要なサンプル サイズが減少する主な理由が 2 つあります。 まず、被験者間の独立変数がないため、直感的に必要な参加者が少なくなります。 第二に、個人差による統計的ノイズのレベルが低下します (つまり、各参加者が自分のスコアと比較されるため)。 重要な手がかり効果を発見した以前の TMR 研究では、一般的に 20 ～ 25 人の参加者が使用されていました。 タスクを完了できなかった参加者と、睡眠中に十分に手がかりが得られなかった参加者を除外した後、この研究には少なくとも 30 人の参加者を含める予定です。 参加者を 30 人にすると、より強力な統計手法を使用できるようになります (中心極限定理から導き出される一般的な経験則に従って、30 人を超える参加者のサンプル サイズに基づいて、正規分布に従うと仮定できることを意味します)。 . コンテキストに関連する TMR 効果 (概要を参照) は、空間学習 TMR 研究で観察された一般的な効果サイズ (最近のメタ分析に基づく Hedge の g = 0.39) と比較して、大きさが小さいと予想されます。 これが、より大きなサンプルサイズを含めた理由です。 私が予想するように、この利点がより小さくても、根底にある神経認知プロセスを示していることに注意することは重要です。 少なくとも 30 人の参加者のサンプル サイズを目指し、脱落率を 80% と仮定すると、合計 38 人の参加者を持つ予定です。

手順の簡単な要約は次のとおりです。

刺激: 空間シーン (ビーチなど) の 16 枚の画像は、それぞれ任意に音とオブジェクトまたは動物の 4 つの小さな画像に関連付けられます。 シーンの半分はランダムにコンテキスト再活性化 (CR) 条件に指定され、半分はアイテム再活性化 (IR) 条件に指定されます (以下を参照)。 64 枚の画像はそれぞれ、画面に表示される円形のグリッド上に固有の 2D 位置を持ちます。

トレーニング: 参加者は、最初に、各シーンをペアリングされたサウンドと基準まで関連付けることを学びます。 次に、シーンを基準に合わせて 4 つの画像と関連付けることを学習します。 トレーニングの最後の部分には、散在する 2 種類の学習ブロックが含まれます。 空間トレーニング ブロック中、各トライアル参加者は、1 つの画像を正しい位置に配置する必要があります。 その後、改善のためのフィードバックを受け取ります。 学習中に画像に関連付けられたシーンが表示されますが、重要なことに、CR 状態のシーンでは音声が表示されることはありません。 IR シーンの場合、2 つのアイテムを学習している間にサウンドが提示されますが、他の 2 つのアイテムについては決して提示されません。

別の設計では、CR 状態のキュー付きアイテムをシーンから完全に切り離した可能性があります。アイテムは斬新な音 (つまり、シーンに接続されていない音) に関連付けられており、シーンと一緒に提示されていない可能性があります。 ただし、そのような設計を使用すると、交絡因子が導入されます。 斬新な音は、アイテムだけでなく、それが属する文脈にも未知の程度で関連付けられている可能性があります。 したがって、この斬新な音がコンテキストに関連付けられる程度は、制御されないままであり、参加者とシーンによって異なる場合があります。 IR 条件でアイテムに使用されるサウンドは、常に追加でシーンに関連付けられます。 サウンドをコンテキストと (IR 条件では) アイテムに加えて常に関連付けることで、解釈の問題を大幅に減らします。

空間コンポーネントまたは小さな画像をまったく含まないサウンドシーンブロックの間、シーンは CR 条件シーンの音声のみで表示されます (つまり、条件間の音声表示の数のバランスを取るため)。 これらのブロックは、各参加者が空間タスクで事前に設定された学習基準に達するまで、交互に繰り返されます。

睡眠前テスト: トレーニング後、参加者は、音やシーンにさらされることなく、すべてのアイテムの空間記憶についてテストされます。

睡眠: NREM (非急速眼球運動) 睡眠中は、CR 状態のシーンの半分と IR 状態のシーンの半分に関連する音が目立たないように表示されます。 提示する音の選択は、就寝前の結果のバランスを取る方法で行われるため、キュー付き画像とキューなし画像の睡眠関連効果のコントラストが強調されます。

睡眠後のテスト: 昼寝が終わってから少なくとも 10 分後に、参加者は睡眠前のテストと同じテストを受けます。 その直後に、自由想起と認識テストの両方を使用して、シーンとアイテムおよびシーンとサウンドの関連付けについてテストされます。 その後、参加者は感謝され、報告を受け、支払いを受け、解雇されます。