Efeitos da Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua no Aprendizado de Recompensa na Depressão Subclínica.

O desenvolvimento de técnicas de estimulação cerebral não invasivas oferece novas abordagens para o tratamento da depressão. TMS é um tratamento aprovado para depressão resistente ao tratamento no Reino Unido e nos EUA. O tDCS está atualmente sob investigação como uma alternativa potencialmente mais barata, segura e acessível. Uma meta-análise recente sugere que tem um efeito antidepressivo moderado (Razza et al., 2020).

Uma maneira potencial de melhorar a eficácia antidepressiva do tDCS pode ser combiná-lo com uma tarefa de aprendizado de recompensa. Há evidências de estudos com roedores e humanos de que o tDCS aumenta a plasticidade sináptica dependente de atividade e o aprendizado e retenção comportamental (Fritsch et al., 2010; O'Shea et al., 2017; Reis et al., 2009).

Na depressão, as pessoas priorizam o processamento de informações negativas em detrimento das informações positivas e acredita-se que esse viés negativo desempenhe um papel importante na manutenção dos sintomas depressivos (Kube, Schwarting, Rozenkrantz, Glombiewski e Rief, 2020). Portanto, ao fazer com que os participantes deprimidos aprendam com a recompensa e aumentem seu aprendizado/retenção por meio do tDCS, isso poderia neutralizar o viés negativo e, assim, aumentar o potencial antidepressivo do tDCS.

Em um estudo anterior de prova de conceito em jovens voluntários saudáveis ​​(sem humor deprimido), mostramos que o tDCS aplicado durante, mas não antes, uma tarefa de aprendizado com viés de informação aumentou as taxas de aprendizado de recompensa. Aqui, testaremos o mesmo efeito em jovens voluntários saudáveis ​​com depressão subclínica. O estudo envolverá triagem online, uma sessão de triagem presencial e duas sessões de aprendizado tDCS +. O desempenho da tarefa será ajustado com um modelo de aprendizado por reforço computacional. As análises incluirão medidas computacionais e não computacionais do comportamento da tarefa.

Hipóteses primárias:

1. Bifrontal em comparação com o tDCS simulado aplicado durante a tarefa de aprendizado de viés de informação aumentará a taxa de aprendizado de resultados positivos.
2. Bifrontal em comparação com tDCS simulado aplicado durante a tarefa aumentará a porcentagem de escolhas orientadas para a vitória.
3. Os efeitos do tDCS bifrontal serão dependentes do estado cognitivo, ou seja, os efeitos previstos serão específicos para a estimulação aplicada durante, mas não antes do aprendizado.

Hipótese secundária:

Um crescente corpo de evidências sugere que a depressão e a ansiedade são caracterizadas por uma capacidade reduzida de ajustar as taxas de aprendizado à volatilidade das contingências de ação e resultado (Browning, Behrens, Jocham, O'Reilly e Bishop, 2015; Gagne, Zika, Dayan e Bishop, 2020; Pulcu & Browning, 2017). Portanto, também investigaremos se o tDCS bifrontal pode aumentar a capacidade dos participantes de ajustar suas taxas de aprendizado ao contexto de volatilidade. Isso é exploratório, pois não há evidências atuais de que o tDCS possa melhorar essa capacidade.

Tamanho da amostra: Nosso objetivo principal é testar a hipótese 1 de que o tDCS bifrontal em comparação com o simulado aplicado durante a tarefa de aprendizado com viés de informação aumentará a taxa de aprendizado a partir de resultados positivos. Em nosso estudo anterior em voluntários saudáveis, observamos esse efeito, que foi mais pronunciado na condição de perdas voláteis (teste t pareado contrastando bifrontal e sham tDCS nos blocos de perdas voláteis: t(19) = 2,88, p = 0,009) , com um tamanho de efeito de d de Cohen = 0,522. Para detectar um efeito deste tamanho com uma potência de 80% e um nível alfa de 0,05 requer 31 participantes. Para explicar uma possível superestimação do tamanho do efeito, recrutaremos 40 participantes, o que deve gerar um nível de poder de 0,89 para o tamanho do efeito observado em nosso estudo anterior. Para manter os tamanhos de amostra iguais em todas as condições, recrutaremos outros 40 participantes para a condição offline.

Triagem: Os participantes serão solicitados a preencher um questionário de depressão on-line pré-triagem (Inventário de Depressão de Beck - II (BDI)) e um formulário de triagem de segurança para identificar possíveis contra-indicações para tDCS. Os participantes com pontuação BDI ≥10 serão convidados para uma sessão de triagem de 1 hora. A entrevista clínica estruturada (SCID) será administrada e o pesquisador entrevistará o participante sobre seu questionário de triagem de segurança tDCS. Se não houver contra-indicações para tDCS e nenhuma indicação de transtorno bipolar atual ou histórico, o pesquisador agendará duas sessões de teste de tDCS.

Tarefa experimental: Os participantes realizarão a Tarefa de Aprendizagem de Viés de Informação desenvolvida por (Pulcu & Browning, 2017). Será usado o mesmo protocolo de tarefas do nosso estudo anterior (Overman, Sarrazin, Browning, & O'Shea, 2021). Em suma, os participantes serão solicitados a pressionar um botão para escolher entre duas formas em cada tentativa. Depois de escolherem, as palavras "ganha" e "perda" aparecerão na tela, cada uma associada a uma das duas formas. As vitórias e derrotas são independentes umas das outras, ou seja, ambas também podem aparecer com a mesma forma. Se a forma escolhida estiver associada a uma vitória, isso leva a um ganho financeiro de 10 pence; uma perda é menos 10 pence. O total cumulativo é mostrado continuamente na parte inferior central da tela ao longo da tarefa. Os participantes começam com um total de £ 1,50. Esta tarefa é projetada para avaliar até que ponto as escolhas dos participantes são relativamente influenciadas pelos resultados de vitória versus derrota. Os participantes realizarão 6 blocos de tarefas de 80 tentativas. No primeiro e no sexto bloco ("ambos os blocos voláteis"), as vitórias e derrotas têm 75% de probabilidade de serem associadas a uma das formas. A forma como as vitórias ou derrotas estão associadas a mudanças ao longo do tempo. Do segundo ao quinto bloco de tarefas, um resultado está associado a uma forma em 75% das tentativas. A forma como as vitórias ou derrotas estão associadas a mudanças ao longo do tempo. O outro resultado está associado a ambas as formas em 50% das tentativas. Cada participante executa dois blocos "vitórias voláteis" e dois blocos "perdas voláteis" em ordem alternada. Metade dos participantes executa primeiro um bloco "vitória volátil" e a outra metade um bloco "perda volátil" primeiro.

Sessões de teste: Os participantes serão solicitados a preencher questionários de humor e ansiedade. No início da primeira sessão, a subescala Traço do State Trait Anxiety Inventory (STAI) (Spielberger, 1983) será preenchida. Em ambas as sessões, antes e depois da realização da tarefa, os participantes completarão a subescala Estado do STAI e as Escalas de Afeto Positivo e Negativo (PANAS) (Watson, Clark, & Tellegen, 1988)). O pesquisador explicará a tarefa computadorizada e o participante terá a oportunidade de praticar a tarefa. O pesquisador então configurará o equipamento tDCS com o ânodo sobre o córtex pré-frontal dorsolateral esquerdo (DLPFC) e o cátodo sobre o DLPFC direito, nas posições dos eletrodos F3 e F4 EEG. O pesquisador testará brevemente o tDCS para garantir que o participante esteja confortável com a estimulação. O participante executará um bloco de linha de base ("ambos voláteis") da tarefa sem tDCS. Na condição 'online', o tDCS será aplicado durante a tarefa - por uma duração de 20 minutos a 2 mA durante o segundo e terceiro blocos de tarefa. Após o término da estimulação, os participantes realizarão os blocos de tarefas restantes 4 e 5 (para testar a persistência de quaisquer efeitos pós-ETCC), seguidos por uma repetição do bloco "ambos voláteis" realizado na linha de base. Na condição 'offline', todos os procedimentos serão os mesmos, exceto que a estimulação será aplicada após o bloco da linha de base ("ambos voláteis") e antes dos blocos restantes, enquanto os participantes estão sentados em repouso.

Análise estatística:

Para testar a hipótese 1, que o bifrontal comparado ao sham tDCS aplicado durante a tarefa aumentará a taxa de aprendizado dos resultados de vitória, executaremos uma análise de variância (ANOVA) de medidas repetidas nas taxas de aprendizado nos grupos "vitórias-voláteis" e "perdas -volátil", incluindo os fatores dentro do sujeito Condição tDCS (bifrontal vs. simulado), Valência (resultados de vitória vs. perda), Volatilidade (bloqueios voláteis de vitórias vs. perdas-voláteis) e Tempo (primeira vs. segunda metade do os quatro blocos de tarefas). As taxas de aprendizado de linha de base para vitórias e derrotas no primeiro bloco de tarefas da primeira sessão serão incluídas como covariáveis.

Primeiro, testaremos um efeito de interação entre a Condição tDCS e a Valência. Para testar nossa previsão principal, executaremos contrastes planejados a priori de real vs. sham tDCS em taxas de aprendizado de vitória. Como em nosso estudo anterior, o aumento induzido pelo tDCS nas taxas de aprendizado de vitórias foi mais pronunciado na condição volátil de perdas, compararemos a taxa de aprendizado de vitórias falsas reais separadamente para as condições voláteis de perdas e voláteis de vitórias.

Para testar a hipótese 2 de que o tDCS bifrontal em comparação com o sham aumentará a proporção de escolhas orientadas para a vitória, executaremos uma ANOVA na proporção de escolhas orientadas para a vitória, incluindo os fatores Condição, Volatilidade e Tempo do tDCS. Testaremos um efeito principal da Condição tDCS, bem como um efeito de interação entre a Condição tDCS e a Volatilidade. O efeito de interação será seguido por contrastes planejados de tDCS bifrontal versus sham, separadamente para a condição de vitórias voláteis e as condições de perdas voláteis.

Para comparar o efeito do tDCS bifrontal online versus offline na taxa de aprendizado de vitória e na proporção de escolhas orientadas a vitória (hipótese 3), executaremos ANOVAs no conjunto de dados combinado (condição online e offline), adicionando o fator "Tempo de estimulação" (antes vs. durante o desempenho da tarefa). Para as taxas de aprendizado, testaremos um efeito principal do tempo de estimulação e/ou uma interação entre o tempo de estimulação e a condição e/ou valência tDCS. As ANOVAs de acompanhamento separarão os dados por Tempo de Estimulação e analisarão cada conjunto de dados conforme descrito para a Hipótese 1 acima, para testar um efeito do tDCS nas taxas de aprendizado de vitória. O efeito em cada condição (significativo ou não) será quantificado e comparado entre as duas condições de tempo de estimulação, para testar a hipótese de que o tDCS online, mas não offline, aumentará as taxas de aprendizado de vitória. A mesma abordagem de análise será usada para a proporção de escolhas baseadas em vitórias.

Em relação à nossa hipótese secundária de que o bifrontal online em comparação com o tDCS simulado pode melhorar a capacidade dos participantes de ajustar sua taxa de aprendizado ao contexto de volatilidade, conduziremos análises exploratórias, usando ANOVA para testar o efeito do tDCS na diferença nas taxas de aprendizado de vitórias e perdas entre blocos voláteis e estáveis ​​(ou seja, as variáveis ​​dependentes serão: Win delta LR (taxa de aprendizagem de vitórias em blocos voláteis de vitórias menos taxa de aprendizagem de vitórias em blocos voláteis de perdas) e delta de perdas LR (taxa de aprendizagem de perdas em blocos voláteis de perdas menos taxa de aprendizagem de perdas em blocos voláteis de vitórias). Testaremos uma interação entre o tempo de estimulação e a condição tDCS em LRs delta de vitória e perda. Isso será seguido por contrastes planejados dentro e entre as Condições tDCS online e offline, conforme descrito acima para a hipótese 3.