Нейропластичность мультисенсорных областей коры, вызванная музыкальным обучением: трансляционный подход (MusicPlast) (MusicPlast)

Цели и вопросы исследования

Первой целью MUSICPLAST является углубленное изучение развития аудиовизуального восприятия в здоровом человеческом мозгу с подробным описанием соответствующих задействованных корковых сетей. Для реализации этой цели будут использоваться измерения ЭЭГ высокой плотности (128 каналов) в соответствии с протоколом стимуляции, который включает слуховые, визуальные и аудиовизуальные соответствия в единой мультисенсорной парадигме чудаков. Поведенческая и нейропсихологическая оценка мультисенсорных перцептивных способностей субъектов будет проводиться для достижения целостного понимания явления. Сравнение различных условий внутри субъектов покажет соответствующую сеть, а между субъектами — траекторию ее развития. Гипотеза этого эксперимента состоит в том, что сеть, лежащая в основе аудиовизуального восприятия, будет состоять из областей коры, соединяющих обширные области, включая дорсолатеральные области лобной коры. Что касается ее развития и на основании того факта, что поведенческая мультисенсорная интеграция продолжает улучшаться при здоровом старении, предполагается, что сеть будет реорганизована, демонстрируя повышенную плотность и эффективность с возрастом.

Второй целью MUSICPLAST является углубленное изучение пластичности кортикальной сети, лежащей в основе аудиовизуального восприятия в здоровом человеческом мозге, вызванной компьютером при краткосрочном обучении музыкальному чтению. ЭЭГ высокой плотности до и после тренировки, поведенческие и нейропсихологические измерения будут использоваться для реализации этой цели, следуя той же парадигме стимуляции, что и для ранее упомянутой цели. Гипотеза этого эксперимента заключается в том, что сеть, лежащая в основе аудиовизуального восприятия, будет реорганизована, демонстрируя повышенную глобальную плотность и эффективность, большую связь между височными и лобно-полярными областями и постепенное снижение степени пластичности в результате увеличения возраста.

Третьей целью MUSICPLAST является оценка эффективности предложенного компьютеризированного протокола обучения чтению нот как инструмента, который будет способствовать благотворным нейропластическим изменениям в патологических группах населения, в частности, у подростков и пожилых людей с дислектикой. ЭЭГ высокой плотности до и после тренировки, поведенческие и нейропсихологические измерения будут использоваться для реализации этой цели, следуя той же парадигме стимуляции, что и для ранее упомянутых целей. Гипотеза этого эксперимента заключается в том, что сеть, лежащая в основе аудиовизуального восприятия, будет благотворно реорганизована благодаря обучению, демонстрирующему повышенную глобальную плотность и эффективность, большую связь между височными и лобно-полярными областями, и что эти изменения будут сопровождаться улучшением соответствующих поведенческих и нейропсихологических показателей. оценка.

Дизайн и методология исследования Участники

Анализ размера выборки был проведен с помощью G-Power на основе данных предыдущего соответствующего исследования PI и показал, что желаемый размер выборки для достижения мощности 0,8 и двустороннего уровня значимости a = 0,05 составляет 13 человек. в каждой группе. Чтобы учесть возможное отсев, MUSICPLAST будет включать по 20 человек в каждую группу [подростки (n = 20), молодые люди (n = 20), пожилые люди (n = 20) и контрольная группа (n = 20)]. Исследование будет проводиться в соответствии с Хельсинкской декларацией об участии людей в исследованиях.

ЭЭГ и поведенческие измерения

Перед началом тренинга и после его завершения участники будут подвергнуты 2 электроэнцефалографическим измерениям. Запись будет проводиться в электромагнитно-экранированной комнате, расположенной в лаборатории медицинской физики AUTH, с использованием системы Nihon Kohden EEG-1200 со 128 активными электродами. Первое измерение будет посвящено активности в состоянии покоя, что позволит провести сетевой анализ кортикальной связи в состоянии покоя, в то время как второе будет записывать потенциалы событий с помощью мультисенсорной необычной парадигмы, которая соответствующим образом адаптирована к аудиовизуальному восприятию, поскольку включает аудиовизуальные, слуховые и визуальные несоответствия в одном бегать. Эта парадигма была предложена и успешно применена в серии исследований PI и позволяет проводить как пространственно-временной анализ корковой активности, так и анализ функциональной связности.

Одновременно с измерениями ЭЭГ испытуемые будут поведенчески реагировать посредством нажатия кнопок на задачу аудиовизуальной конгруэнтности, в которой они должны оценить, соответствуют ли представленные изображения тонам, которые они слышат, на основе правила «чем выше высота тона, тем выше звук». положение круга». Это измерение позволит провести поведенческую оценку точности различения конгруэнтных и неконгруэнтных аудиовизуальных стимулов.

Перед началом тренинга и после его завершения участники будут подвергнуты нейропсихологическому обследованию, которое будет состоять из батареи, включающей следующие тесты:

Все предметы:

Тест Струпа Трек A и B Тест на размах цифр Подтест по шкале интеллекта Векслера для детей III или по шкале интеллекта для взрослых Векслера в зависимости от возраста.

Только пожилые люди:

Мини-тест психического состояния (MMSE) Монреальский когнитивный тест (MoCA) Шкала гериатрической депрессии

Только дислектики:

Чтение слов и отдельных слов Правописание слов и отдельных слов Фонологические способности

Вмешательство - протокол обучения MUSICPLAST

Каждый испытуемый получит 20 сеансов компьютеризированного обучения на основе упрощенного нотного чтения в течение 4 недель. Обучение будет проходить через смартфон или планшет. Приложение будет записывать файл журнала для каждого сеанса обучения, который будет длиться 20 минут, и файл журнала будет напрямую доступен исследователю, что позволит ему / ей следить за своевременным участием и приверженностью предмета. Стимулы, используемые в протоколе обучения, будут построены по тем же принципам, что и модели аудиовизуальных стимулов, используемые в записях ЭЭГ: визуальное изображение будет показывать круг поверх фона из 5 горизонтальных линий. Продолжительность паттернов будет иметь среднюю продолжительность 10 секунд.

Положение круга внутри пяти строк будет либо соответствовать правилу «чем выше высота тона, тем выше положение круга», либо будет нарушать указанное выше правило. Этому правилу в принципе следовали и в предыдущих исследованиях, проведенных PI с положительными результатами в отношении индуцированной нейропластичности. Визуальные образы будут представлять только частоту высоты тона, а не ритмический рисунок. Участник должен будет ответить в конце каждого испытания нажатием кнопки, подтвердил ли аудиовизуальный ввод или нарушил представленное выше правило. Изображение улыбающегося лица для правильных ответов или не улыбающегося лица для неправильных ответов будет предоставлено для каждого испытания. Протокол будет регулируемой сложности, состоящей из 5 уровней сложности, которые будут основаны на 2 различных факторах: скорости презентации и сложности музыкального рисунка. В отличие от процедуры измерения ЭЭГ, во время которой испытуемым не будут известны мелодические паттерны, используемые в тренинге мелодические паттерны будут состоять из коротких, но идентифицируемых частей известных музыкальных произведений, чтобы заинтересовать участников и вызвать эмоциональный отклик. . Обучение будет улучшено по сравнению с соответствующими предыдущими исследованиями PI за счет предоставления обратной связи и использования известных музыкальных произведений, которые вызовут эмоциональный отклик у обучаемых.

Анализ данных ЭЭГ и статистические процедуры

Собранные данные ЭЭГ будут предварительно обработаны с использованием программного обеспечения для анализа электрических источников мозга (исследование BESA, версия 6, Megis Software, Гейдельберг, Германия). Записанные данные будут разделены на эпохи 1000 мс, включая интервал до стимула 200 мс. Эпохи будут скорректированы по базовой линии с использованием интервала от -100 до 0 мс. Реконструкции плотности тока (CDR) будут рассчитываться на основе нейронных ответов каждого субъекта и каждого состояния с использованием метода sLORETA55, предоставленного BESA. The Matlab® (The MathWorks, Inc., Натик, Массачусетс, США). набор инструментов HERMES56 будет использоваться для расчета матрицы смежности из временного ряда вокселей. Инструментарий «Сетевая статистика» (NBS) будет использоваться для статистического определения существенных связей на графиках с использованием подхода «Общая линейная модель». Для статистического анализа данных будет использоваться смешанная модель дисперсионного анализа 2 × 2 × 2 × 2 с тремя внутрисубъектными факторами: условием (конгруэнтным и неконгруэнтным), модальностью (аудиовизуальной, слуховой и визуальной) и временем (предварительно). и после обучения) и один между субъектами: (возрастная группа). Уровень значимости будет установлен на p < 0,05 с поправкой на множественные сравнения с помощью коррекции ошибок Family Wise Error.