Neuroplastyczność multisensorycznych obszarów korowych wywołana treningiem muzycznym: podejście translacyjne (MusicPlast) (MusicPlast)

Cele i pytania badawcze

Pierwszym celem MUSICPLAST jest dogłębne zbadanie rozwoju percepcji audiowizualnej w zdrowym ludzkim mózgu, opisując szczegółowo zaangażowane sieci korowe. Do realizacji tego celu zostaną wykorzystane pomiary EEG o wysokiej gęstości (128 kanałów) zgodnie z protokołem stymulacji, który zawiera korespondencję słuchową, wizualną i audiowizualną w ujednoliconym multisensorycznym paradygmacie. Behawioralna i neuropsychologiczna ocena multisensorycznych zdolności percepcyjnych badanych zostanie przeprowadzona w celu osiągnięcia holistycznego zrozumienia zjawiska. Wewnątrzobiektowe porównanie różnych warunków ujawni odpowiednią sieć, podczas gdy między podmiotami, jej trajektorię rozwojową. Hipoteza tego eksperymentu jest taka, że ​​sieć leżąca u podstaw percepcji audiowizualnej będzie składać się z obszarów korowych łączących rozległe regiony, w tym regiony grzbietowo-boczne kory czołowej. Jeśli chodzi o jej rozwój i w oparciu o fakt, że multisensoryczna integracja behawioralna nadal poprawia się w zdrowym starzeniu, postawiono hipotezę, że sieć zostanie zreorganizowana, wykazując zwiększoną gęstość i wydajność wraz z postępem wieku.

Drugim celem projektu MUSICPLAST jest dogłębne zbadanie plastyczności sieci korowej leżącej u podstaw percepcji audiowizualnej w zdrowym ludzkim mózgu, indukowanej za pomocą komputera zapewniającego krótkotrwały trening czytania muzycznego. Do realizacji tego celu zostaną wykorzystane przed- i potreningowe pomiary EEG o dużej gęstości, behawioralne i neuropsychologiczne, zgodnie z tym samym paradygmatem stymulacji, co w przypadku wcześniej wspomnianego celu. Hipotezą tego eksperymentu jest to, że sieć leżąca u podstaw percepcji audiowizualnej zostanie zreorganizowana, wykazując zwiększoną globalną gęstość i wydajność, większą łączność między regionami czasowymi i czołowo-biegunowymi oraz stopniowy spadek plastyczności w wyniku wzrostu wieku.

Trzecim celem projektu MUSICPLAST jest ocena skuteczności proponowanego skomputeryzowanego protokołu treningu czytania muzyki jako narzędzia, które będzie sprzyjać korzystnym zmianom neuroplastycznym w populacjach patologicznych, a konkretnie u nastolatków i osób starszych z dysleksją. Do realizacji tego celu zostaną wykorzystane przed- i potreningowe pomiary EEG o dużej gęstości, behawioralne i neuropsychologiczne, zgodnie z tym samym paradygmatem stymulacji, co w przypadku wcześniej wspomnianych celów. Hipotezą tego eksperymentu jest to, że sieć leżąca u podstaw percepcji audiowizualnej zostanie zreorganizowana z korzyścią dzięki treningowi wykazującemu zwiększoną globalną gęstość i wydajność, większą łączność między regionami skroniowymi i czołowo-biegunowymi oraz że zmianom tym będzie towarzyszyć poprawa odpowiednich behawioralnych i neuropsychologicznych ocena.

Projekt i metodologia badania Uczestnicy

Analiza wielkości próby została przeprowadzona za pomocą G-Power na podstawie danych z poprzedniego odpowiedniego badania PI i wykazała, że ​​pożądana wielkość próby w celu osiągnięcia potęgi 0,8 i dwustronnego poziomu istotności a = 0,05 wynosi 13 osób w każdej grupie. Aby uwzględnić możliwe wypadki, MUSICPLAST obejmie 20 osób w każdej grupie [młodzież (n = 20), młodzi dorośli (n = 20), osoby starsze (n = 20) i grupa kontrolna (n = 20)]. Badanie zostanie przeprowadzone zgodnie z deklaracją Helsińską w sprawie udziału ludzi w badaniach.

Pomiary EEG i behawioralne

Przed rozpoczęciem treningu i po jego zakończeniu uczestnicy zostaną poddani 2 pomiarom elektroencefalograficznym. Rejestracja zostanie przeprowadzona w pomieszczeniu ekranowanym elektromagnetycznie znajdującym się w Laboratorium Fizyki Medycznej ATH z wykorzystaniem systemu Nihon Kohden EEG-1200 ze 128 aktywnymi elektrodami. Pierwszy pomiar będzie dotyczył aktywności w stanie spoczynku, umożliwiając analizę sieciową połączeń korowych w stanie spoczynku, podczas gdy drugi zarejestruje Potencjały Zdarzeń za pomocą multisensorycznego paradygmatu dziwactwa, który jest odpowiednio dostosowany do percepcji audiowizualnej, ponieważ obejmuje niedopasowania audiowizualne, słuchowe i wizualne w jednym uruchomić. Ten paradygmat został zaproponowany i z powodzeniem zastosowany w serii badań przez PI i umożliwia zarówno czasoprzestrzenną analizę aktywności korowej, jak i funkcjonalną analizę połączeń.

Równocześnie z pomiarami EEG badani będą reagować behawioralnie poprzez naciskanie przycisków na audiowizualne zadanie kongruencji, w ramach którego muszą ocenić, czy prezentowane obrazy odpowiadają tonom, które słyszą, w oparciu o zasadę „im wyższy ton tonu, tym wyższy położenie koła”. Pomiar ten pozwoli na behawioralną ocenę dokładności rozróżniania zgodnych i niespójnych bodźców audiowizualnych.

Przed rozpoczęciem szkolenia i po jego zakończeniu uczestnicy zostaną poddani ocenie neuropsychologicznej, na którą składać się będzie bateria zawierająca następujące testy:

Wszystkie tematy:

Test Stroopa A i B Digit Span Test Performance Podtest Skali Inteligencji Wechslera dla Dzieci III lub Skali Inteligencji Wechslera dla Dorosłych w zależności od wieku.

Tylko osoby starsze:

Mini badanie stanu psychicznego (MMSE) Montrealska ocena poznawcza (MoCA) Geriatryczna Skala Depresji

Tylko dyslektycy:

Czytanie wyrazów i niesłów Pisownia wyrazów i niesłów Zdolność fonologiczna

Interwencja - protokół szkolenia MUSICPLAST

Każdy uczestnik otrzyma 20 sesji treningu komputerowego opartego na uproszczonym czytaniu nut w okresie 4 tygodni. Szkolenie odbędzie się za pośrednictwem smartfona lub tabletu. Aplikacja zapisze plik dziennika dla każdej sesji szkoleniowej, która potrwa 20 minut, a plik dziennika będzie bezpośrednio dostępny dla badacza, umożliwiając mu śledzenie terminowego uczestnictwa i zaangażowania uczestnika. Bodźce stosowane w protokole treningowym będą konstruowane zgodnie z tymi samymi zasadami, co wzorce bodźców audiowizualnych stosowanych w zapisach EEG: obraz wizualny będzie przedstawiał okrąg na tle składającym się z 5 poziomych linii. Czas trwania wzorców będzie wynosił średnio 10 sekund.

Pozycja koła w obrębie pięciu linii będzie albo zgodna z zasadą „im wyższa wysokość tonu, tym wyższa pozycja koła”, albo będzie naruszać powyższą zasadę. Zasada ta była w zasadzie przestrzegana również we wcześniejszych badaniach prowadzonych przez PI z pozytywnymi wynikami dotyczącymi indukowanej neuroplastyczności. Obrazy wizualne będą reprezentować tylko częstotliwość tonu, a nie wzór rytmiczny. Uczestnik będzie musiał odpowiedzieć na koniec każdej próby poprzez naciśnięcie przycisku, czy wejście audiowizualne potwierdziło, czy też naruszyło przedstawioną powyżej zasadę. Do każdej próby zostanie dostarczony obraz zwrotny przedstawiający uśmiechniętą twarz w przypadku prawidłowych odpowiedzi lub twarz nieuśmiechniętą w przypadku nieprawidłowych odpowiedzi. Protokół będzie miał dostosowaną trudność, mającą 5 poziomów trudności, które będą oparte na 2 różnych czynnikach: szybkości prezentacji i trudności wzoru muzycznego. W przeciwieństwie do procedury pomiaru EEG, podczas której schematy melodyczne będą nieznane badanym, schematy melodyczne stosowane w treningu będą składać się z krótkich, ale rozpoznawalnych fragmentów znanych utworów muzycznych, aby zaangażować uczestników i wywołać reakcję emocjonalną . Szkolenie zostanie udoskonalone w porównaniu z analogicznymi wcześniejszymi badaniami PI poprzez dostarczenie informacji zwrotnej i wykorzystanie znanych utworów muzycznych, które wywołają reakcję emocjonalną u uczestników.

Analiza danych EEG i procedury statystyczne

Zebrane dane EEG zostaną wstępnie przetworzone przy użyciu oprogramowania Brain Electrical Source Analysis (badanie BESA, wersja 6, Megis Software, Heidelberg, Niemcy). Zarejestrowane dane będą rozdzielone na okresy 1000 ms, w tym odstęp przed bodźcem 200 ms. Epoki będą korygowane względem linii bazowej w przedziale od -100 do 0 ms. Rekonstrukcje aktualnej gęstości (CDR) zostaną obliczone na podstawie odpowiedzi neuronalnych każdego pacjenta i każdego stanu przy użyciu metody sLORETA55 dostarczonej przez BESA. Matlab® (The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, Stany Zjednoczone). zestaw narzędzi HERMES56 zostanie wykorzystany do obliczenia macierzy sąsiedztwa z szeregów czasowych wokseli. Przybornik Network Based Statistic (NBS) zostanie wykorzystany do statystycznej identyfikacji znaczących połączeń na wykresach przy użyciu podejścia ogólnego modelu liniowego. Do analizy statystycznej danych zostanie zastosowany model mieszany ANOVA 2 × 2 × 2 × 2, z 3 czynnikami w obrębie badanych: warunek (zgodny i niespójny), modalność (audiowizualna, słuchowa i wizualna) oraz czas (przed i po szkoleniu) oraz pomiędzy przedmiotami: (grupa wiekowa). Poziom istotności zostanie ustawiony na p < 0,05 skorygowany dla wielokrotnych porównań za pomocą korekcji błędów Family Wise.