睡眠中の文脈の回復とその後の記憶への影響：fMRI研究

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。 この研究は、3 つの連続したセッションに分けられます。 1 回目と 3 回目のセッションは MRI スキャナー内で行われ、中間セッションはスキャナーの外で電気生理学的データを記録しながら行われます。 重要な操作には、時間的コンテキストの慎重な制御が含まれます。これは、トレーニング中に試行の時間的順序を維持し、空間シーンをコンテキストのマーカーとして使用することによって達成されます。

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)。 . コンテキスト関連の 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の大きさに比べて大きさが小さいと予想されます (最近のメタ分析に基づく Hedge の g = 0.39 15)。 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 12 枚の画像は、オブジェクトまたは動物の 5 つの小さな画像に任意に関連付けられます。 後で説明するように、シーンの半分は右手の動きに関連付けられ、残りの半分は左手の動きに関連付けられます。これらの各グループの半分は、睡眠中に合図されます。 60 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独自の 2D 位置を持ち、特定の合同音 (猫 - 鳴き声など) を伴います。

fMRI ローカライザー: 参加者が最初にスキャナーに入れられ、基本的な解剖学的スキャンが完了すると、スキャン中にすべての異なるシーンにさらされます。 これは後でシーン固有の血中酸素レベル依存 (BOLD) 応答を分類するために使用されます。

トレーニング: まず、参加者はシーンと手の動きを関連付けることを学びます。 画面の左側または右側の各シーンを繰り返し見て、投影された画面上の画像に触れることを想像するように求められます。 このトレーニング ブロックとそれに続くすべてのトレーニング ブロックでは、シーンは参加者固有のランダム化されていない順序で表示されます。 次に、参加者はグリッド上の 60 枚すべての画像の場所にさらされ、画像をシーンに関連付けて場所を覚えるように求められます。 各シーンの画像は、シーン内で一貫して同じ順序で表示されるため、60 個の画像の順序はトレーニング全体で維持されます。 画面の左側/右側は、前のトレーニング段階で指定された手に従って、各シーンで使用されます。 2 回の露出の後、参加者はトレーニングの同様のポジショニング フェーズを通過します。 彼らは画像とシーンを見せられ、それらを関連付けるように求められます。 次に、画像のない円形のグリッドを見て、適切な手で正しい場所に触れることを想像してもらいます。 次の画面では、画像が正しい場所に表示され、参加者にその場所を知っているかどうかを知らせるよう求めます。 次の画像は、試行間の短い間隔の後に表示されます。 画像が 2 回連続して正しいとマークされた場合、画像の位置は学習されたと見なされます。 すべての場所が学習されるまで、ブロックは同じ順序で繰り返されます。 既に学習済みの画像の場合、繰り返されるブロックは代替タスクを使用して、アイテムの時間的な順序を維持しながら過剰学習を回避します。

睡眠前テスト (スキャナー): トレーニング後、参加者は疑似ランダムな順序ですべての画像を提示され、適切な手でグリッド上の正しい位置に触れることを想像するように求められます。

睡眠前検査 (EEG): スキャナーの外で、参加者は EEG キャップを装着し、別の検査を受けるよう求められます。 ここでは、画像が再びランダム化され、参加者は最初に正しい場所に触れることを想像するように求められ、次に実際に正しい位置に触れるように指示されます. 空間記憶の変化のその後の測定は、このテストのパフォーマンスに基づいて行われます。 タスク全体を通して、手の動きを想像する行為は、参加者が項目を配置する必要があると考える画面上の正確な位置を解読するために使用されません。 代わりに、想像上の手の動きが半球固有の再活性化の大まかな尺度として機能し、64 で行われたように、EEG で睡眠中の再活性化を分類するために使用されます。 このデコーディングは、主に fMRI ではなく EEG を使用して行われますが、手の動きを想像するための指示は、タスク全体で一貫性を維持するために、実験のすべてのフェーズで同じです。

睡眠: NREM (非急速眼球運動) 睡眠中は、特定の画像に関連する音が目立たないように表示されます。 これらの画像が選択されるシーンは、右利きの半分と左利きの半分になります。 これらのシーンごとに、1 つの画像がキューされ、そのセットのトレーニング シーケンスの 2 番目、3 番目、または 4 番目に配置されます。 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。

睡眠後検査 (EEG): 昼寝終了後少なくとも 10 分後に、参加者はこの検査を開始します。これは、睡眠前検査 (EEG) と同じです。

睡眠後検査 (スキャナー内): 睡眠後検査 (スキャナー内) と同じです。 シーンと画像の関連付けテスト: 最後に、参加者はランダムな順序で各画像を表示され、提示された 4 つのシーンのどれがそれに関連付けられているかを示すように求められます。

fMRI ローカライザー: 最初と同じ。 参加者は最終的に感謝され、報告され、支払われ、解雇されます。