高齢者の代償性脳活動。 (BrainAct)

高齢者の代償性脳活動は、認知老化と成人後期における認知機能向上の可能性に関わる重要な研究分野です。 最も包括的には、これらの問題は STAC モデル、つまり老化と認知の足場理論によって解決されます。 本研究は、その理論的仮定のいくつかについての実証的調査に関係します。 本プロジェクトに含まれる研究ソリューションの革新的な特徴は、一方では STAC の仮定を検証するための新しいアプローチに基づいており、他方では体系的な検証を受けていない仮定の検証に基づいています。これまでの調査。 このような研究課題は、STAC モデルで説明されているいくつかの現象に関する既存の知識のギャップによって動機付けられています。 これらのギャップを埋めることが、認知老化に関する研究の発展に対するプロジェクトの貢献となるでしょう。

これに関連して、研究の目的は次のとおりです。

1. EEG時間周波数分析に基づく、高齢者の代償性脳活動中に引き起こされる認知プロセスに関するSTACモデルの仮定の検証。
2. 高齢者の代償性脳活動の出現と消失に対する認知トレーニングの影響の可能性に関する STAC モデルの仮定の検証は、これまでのところ調査されていません。

目的を正当化する研究問題:

Re. 1. 高齢者の代償性脳活動の認知的解釈は、STAC モデルでも、これまでに収集された研究結果に照らしても、不完全な前提に基づいています。 代償性脳関与は、高齢者の特定の脳領域で観察される過剰活性化であり、認知タスクのパフォーマンス向上に関連しています。 ここでは、認知タスクのパフォーマンスの向上は、継続的な報酬の証拠とみなされます。 高齢者の代償性脳活動は、この分野で最も有力な神経画像診断法である fMRI と PET スキャンを利用した多数の研究によって確認されています。 STAC モデルなど、高齢者の代償性脳活動のモデルは、これらの神経画像データに基づいています。 認知プロセスの観点からの理論的解釈は、後からのみこれらの観察に課されます。 したがって、モデルの開発と検証は同じ方法論に基づいているため、これらのモデルで説明されている補償メカニズムの検証は制限されています。 その後の研究では、特定の脳領域の過剰活性化と認知課題のパフォーマンス向上との間に正の関係があることが判明し、理論モデルの開発につながった経験的な関係が確認されました。 ただし、関係の確認だけでは、モデルにカプセル化された理論的解釈を検証するには十分ではありません。 代償に関与する認知プロセスについての理解を深める必要性は、STAC モデルの作成者自身によって示されました。

このプロジェクトでは、fMRI や PET イメージングの代わりに EEG 手法 (事象関連振動、ERO) を使用することが、この目標に貢献します。 その理由は、EEG ベースのアプローチでは、代償性脳活動の局在化だけでなく、理論的に関心のある活動に関連付けられた認知プロセスにも基づいた仮説が必要であるためです。 fMRI と PET の所見は EEG 用語で直接表現できないため、結果を予測するために次の推論が使用されています: fMRI と PET で観察された代償性の脳の過剰活性化 → 過剰活性化の認知的解釈 → EEG 指標の決定 (イベント関連の同期、解釈に基づいて特定された認知プロセスの ERS ​​および事象関連脱同期 (ERD) → 高齢者の認知パフォーマンスが若年成人 (および高齢者) で観察されたパフォーマンスと乖離していない場合に、高齢者で記録された EEG 信号における指標の存在の検証高齢者のパフォーマンスが若者より悪い場合には欠如します）。 言い換えれば、目的は、fMRI と PET で記録された特定の脳構造の活性化に基づく代償性脳活動を説明するために、STAC モデルによって提案されているプロセスの神経マーカーを特定することですが、別の脳構造を使用することです。認知プロセスの関与を示す代替指標に依存する手法。 したがって、この研究でEEG測定を使用することで、これまで実施された研究の重大な制限となっていた過剰活性化の局在を確認できるだけでなく、認知プロセスの代償的役割を検証することが可能になる。

Re. 2. STAC モデルで想定されている認知トレーニングを通じて、高齢者の代償性脳活動に影響を与えることが可能かどうかは不明です。 STAC モデルは、認知トレーニングを含むさまざまな種類の介入によって代償性脳活動が刺激される可能性があると想定しています。 このモデルの著者らは、認知課題に関わるニューラルネットワークが活性化不足または低下している場合にそのようなトレーニングを行うと、新しい足場が確立されるはずであるが、課題のパフォーマンスがすでに特定の脳領域の代償性の過剰活性化に依存している場合には、そのような訓練が行われるはずであると提案した。 、トレーニングにより、これらの二次的な「足場」領域の活性化が減少し、一次ネットワークの効率が向上するはずです。これは、若い人に特徴的な脳活動の一種の回復です。

STAC モデルの作成者によって示されたトレーニングの目的に関する仮定は、これまでのところ経験的に検証されていません。 トレーニングによる神経活動の変化に関する研究結果は、STAC モデルまたは高齢者の代償性脳活動のより狭いモデルの文脈で事後的にのみ解釈されてきました: CRUNCH - 神経回路の代償関連利用仮説、PASA - 事後-老化の前方移動または HAROLD - 高齢者における半球の非対称性の減少。

私たちの知る限り、高齢者の代償性脳活動モデルの 1 つである CRUNCH の仮定を直接検証するために設計された研究を報告した出版物は、これまでに 2 冊だけです。 しかし、この研究はEEGではなくfMRI画像を使用して実施され、高齢者に特徴的な脳活動の特異性の評価の基本となる参照グループを構成する若年成人は含まれていなかった。

認知トレーニングの効率に関するいくつかの研究は、トレーニングの神経相関関係に興味を持っていますが、そのほとんどでは、サンプルは若い個人のみで構成されており、たとえ高齢の被験者が含まれていたとしても、研究課題は身体の代償足場に関する仮説を扱っていませんでした。あるいは、そのような文脈で部分的にしか解釈しなかったのです。

本研究では、高齢者の代償足場に対する認知トレーニングの効果に関するSTACモデルの仮定を、作業記憶（WM）トレーニングを使用して実験的に検証します。 トレーニングで採用されるタスクは、現代の研究で採用されている最も一般的なタイプのトレーニングである n-back パラダイムに基づいています。 n-back トレーニングの転移効果には疑問がありますが、トレーニングされたタスクのパフォーマンスを向上させる効果については豊富な証拠があります。

プロジェクトは予備段階と実験段階の 2 段階で実施されました。 準備段階には 3 つの主な目標があります。 (1) 脳波記録中に後で使用するために、n-back タスクの 3 つの難易度を経験的に決定します。最も低い難易度は高齢者にとって簡単である必要があります (高齢者と比較して精度に差はありません)。若年成人) と他の 2 つのレベルは、ますます (大幅に) 難しくなるはずです。 (2) アクティブ コントロール グループのタスクの選択。 このタスクには作業記憶が関与するべきではありませんが、n-back タスクと同じ認知機能の側面が改善されるように思われるはずです。このタスクは、専門家だけでなく、研究サンプルに属さない老若男女によって検証されます。 (3) 研究サンプルのボランティアを募集し、選ばれた参加者を実験グループと対照グループに割り当て、認知能力の観点からこれらのグループの同等性を確保します (準備段階の認知評価による)。 さらに、準備段階では、研究で使用されるコンピューター化されたタスクのプログラミングにも当てられます。 認知評価とトレーニングのためのコンピューター化されたタスクは、Python プログラミング言語を使用して PsychoPy プログラミング環境で開発されます。

サンプルは、高齢者の 3 つのグループ: 実験群 (n = 25)、受動的対照群 (n = 22)、積極的対照群 (n = 7)、および若年成人群: 実験群 (n = 25)、受動的対照群 (n = 25) で構成されていました。 、およびアクティブ コントロール (n = 12)。 テスト前およびテスト後の測定はすべてのグループで実施されました。

テスト前とテスト後では、すべてのグループの参加者が、EEG 信号を同時に記録しながら、3 つの難易度 (準備段階で事前に決定) でコンピューターによる N バック タスクを実行しました。 さらに、すべてのグループで、作業記憶と短期記憶能力、注意集中と精神運動速度、干渉耐性、抑制能力に関する認知評価が実施されました。 N-back タスクのみが EEG 登録で実行されます。

実験要因は、n-back トレーニングを使用した介入でした。つまり、実験グループに割り当てられた年長の参加者と若い参加者が、n-back タスクを使用してコンピュータ化されたプロセスベースの作業記憶トレーニングに参加しました。 トレーニング介入は 4 週間続き、それぞれ約 45 分の 12 回のトレーニング セッションで構成されていました。 トレーニング目的で使用される n-back タスクは、テスト前およびテスト後の測定で使用されるものと類似しています (タスクを完了するために必要なインターフェイス、指示、アクションは同じです)。 違いは難易度です。トレーニングの場合、難易度は計画的ではなく、特定の参加者の現在の進捗状況に応じて適応的に引き上げられるためです。 他の 2 つのグループ (高齢者と若者) はアクティブな対照グループになります。 これらのグループでは、n-back タスクを使用した認知トレーニング介入が、マルチドメインの非適応トレーニングに置き換えられました。 アクティブコントロールグループのトレーニングスケジュールは、実験グループと同じです。 また、2 つの受動対照グループ (高齢者と若年成人) も用意しましたが、これらのグループにはトレーニング期間中研究者からの連絡はなく、認知的介入も行われませんでした。