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脉冲 tVNS 协议和强化学习

2024年1月3日 更新者:Dr. Nils B. Kroemer、University of Bonn

脉冲迷走神经刺激——一种改变学习和决策的新方法

本研究的目的是调查阶段性 taVNS 刺激方案在强化学习中的潜力。 研究人员将通过在学习的不同阶段(行动期间的刺激与结果期间的刺激)管理脉冲刺激来阐明其对学习行动和结果的影响。 这将提供对最佳刺激时机的见解,并有助于确定脉冲迷走神经刺激与工具动作或奖励反馈配合时是否更有效。 开发一种通过使用脉冲刺激非侵入性地改善基于价值的决策的工具将重新定义 taVNS 的应用选项。 它将使得 tVNS 能够充当类似于基于奖励的学习中的生理信号的教学信号。 从长远来看,这可能会为针对奖赏功能改变的个体(一系列精神障碍的关键症状)进行有针对性的干预提供信息。

作为研究的一部分,研究人员将测试三个假设:

H1 - 仪器学习任务:与假刺激(sham/taVNS)相比,当提示后的积极反馈与有效的高强度刺激配对时,参与者将表现出更好的行动结果学习。

H2 - 工具性学习任务:当高强度刺激刺激导致更高概率奖励(即正确选择)的行动时,参与者将表现出改进的行动结果学习。 同样,这仅在主动刺激下可见,但在假刺激 (sham/taVNS) 下则观察不到。

H3 - 功能磁共振成像 (fMRI):在高强度主动刺激条件下学习线索的行为增益与反馈(奖励呈现)或动作期间中脑和背侧纹状体中的较高信号相关。

研究概览

详细说明

该研究遵循单盲随机交叉设计,只有 1 个受试者内因素(刺激条件,2 个水平:taVNS,假手术),导致每个参与者进行 2 次实验。

先前的研究主要集中于进行强直刺激,在整个任务持续时间内连续应用 30 秒开启 30 秒关闭的刺激方案。 最近,已经开发出提供短 taVNS 突发的协议,以更接近地模拟迷走神经信号。 然而,引发相位信号的最佳参数(例如刺激长度、频率)尚未确定。 为了测试哪种参数组合最成功地引发阶段性反应,研究人员使用一组参数进行了试点数据收集,比较了 taVNS 和假刺激。 作为相位信号传导的代表,研究人员研究了蓝斑(迷走神经的主要目标)介导的瞳孔扩张。 邀请 10 名参与者进行 2 次治疗(taVNS,假手术),在此期间他们接受脉冲刺激,设置如下:刺激持续时间为 1、2 或 3 秒,刺激频率为 20、25 或 30Hz。 该试验的结果是,研究人员发现,大多数试验参与者(10 人中有 7 人)在以 20 Hz 频率刺激 1 秒时,与假手术相比,表现出最强的 taVNS 诱导反应。 因此,这种组合设置将在主要研究期间实施。 使用 tVNS Health - R®(tVNS Health,德国埃尔兰根)进行刺激,使用 SR Research Eyelink 1000Plus® 进行眼动追踪。

对于主要研究,参与者将被邀请参加三个实验课程。 研究人员观察到,瞳孔对刺激的反应存在相当大的个体间差异,之前也曾描述过 taVNS 诱导的大脑反应的类似差异。 这种变异性可能部分与不同的解剖特征有关。 因此,参与者将首先完成眼动追踪课程,以评估他们的瞳孔对短 taVNS 脉冲的反应。 然后,研究人员只邀请对 taVNS 做出反应的参与者参加神经影像学会议,以测试短刺激脉冲原则上是否可以诱导相位信号。 在第一次会议中,获得知情同意。 将测试瞳孔对所选刺激设置(1 秒和 20 赫兹,45 次试验,约 25 分钟)的刺激的反应,比较 taVNS 和假刺激(按照随机顺序,间隔 5 分钟休息两个区块),以确认它们是否引起强烈的瞳孔反应。 将使用右耳甲处的 TAVNS 进行主动 TAVNS 和耳垂处的假刺激。 对于两次神经影像学会议,研究人员计划邀请在第一次会议期间在 taVNS 与假刺激中表现出较大瞳孔扩张的参与者。 研究人员将在一个疗程中施用 taVNS,在另一疗程中施用假手术。 会话顺序将是随机的。 在校准过程中,将调整刺激强度以对应 taVNS 和假手术的轻微刺痛感。 如之前报道的,强度将从 0.1 mA 开始以 0.1 mA 的增量增加,直到参与者报告体验到这种感觉。 为了确保有效的盲法,研究人员将非获胜线索(对于刺激与奖励反馈配对的块)或与不正确刺激相关的动作(在刺激与奖励反馈配对的块中不太可能给予奖励的提示)进行配对。一个动作)和低强度(0.1 mA)刺激。 这是一个额外的控制条件,用于比较实际刺激(高强度)与不应激活迷走神经传入的刺激(低强度)的效果。 参与者将被告知,他们将在所有试验中接受不同强度的刺激,即使刺激并不总是被感知到。

在进入扫描仪之前,参与者将完成仪器学习任务的简短练习,以熟悉任务的结构和程序。 然后,参与者将进入功能磁共振成像扫描仪。 在这里,研究人员将进行刺激强度的校准以及另一个简短的任务练习,以校准任务期间使用的握力装置。 在第二次练习之后,将获取解剖图像,然后进行静息态测量以进行功能连接分析。 测量期间,将播放电影以减少运动并防止参与者入睡(Inscapes)。 为了结束课程,参与者将执行仪器学习任务(在下面的部分中描述),同时进行 taVNS 或假刺激(刺激约 1 小时)。

工具性学习任务 将使用概率学习任务来评估脉冲 taVNS 在工具性学习中的潜力,参与者必须根据特定提示了解哪些行为与更高的奖励概率相关。 参与者将获得成对的抽象刺激,并通过反复试验来了解哪种提示更有可能产生奖励。 对于每对刺激,参与者将被指示通过连续按下握力装置 3 秒来选择一个刺激。 他们将每只手握住一个握力装置,并被指示按下与所选刺激一侧相对应的握力。

为了提供不同的难度级别,“正确”刺激的获胜概率在简单和困难的试验之间会有所不同。 在简单的试验中,正确刺激的获胜概率将为 0.75,这意味着选择相关操作将在 75% 的情况下获得奖励。 在艰苦的试验中,正确刺激的获胜概率会略低,为 0.65。 其他刺激(“不正确”刺激)的获胜概率将计算为 1 减去正确刺激的概率。

该任务将由八个提示对组成,分为四个块。 每个块包含两对,一对难度高,一对难度低。 在两个区块中,无论选择什么行动,只要参与者收到奖励,就会受到高强度的刺激。 在另外两个区块中,只要参与者执行与正确刺激相关的动作(更有可能给予奖励的提示),无论结果如何,都会进行刺激。 作为除假手术之外的附加控制条件,强度将在不足以诱导迷走神经激活(所有参与者之间恒定)的低强度 taVNS 和由个体校准确定的高强度刺激之间变化。 对于每次试验,正确的选择将接受高强度的刺激,而错误的选择将搭配低强度的刺激。

研究类型

介入性

注册 (估计的)

40

阶段

  • 不适用

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

学习地点

      • Bonn、德国
        • 招聘中
        • Section of Medical Psychology, University Hospital Bonn
        • 接触:

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人

接受健康志愿者

是的

描述

纳入标准:

  • 年龄在18岁至35岁之间
  • 体重指数介于 18.5 至 30.0 kg/m2 之间
  • 提供书面知情同意书
  • 正常或矫正至正常视力

排除标准:

急性:

  • 刺激部位的皮肤损伤(例如伤口、炎症),
  • 左耳或右耳上无法摘除的耳环或穿孔,
  • 植入物(起搏器、人工耳蜗、脑分流器)、
  • 需要永久使用助听器,
  • 怀孕或哺乳期,
  • MRI 的其他禁忌症(例如 幽闭恐惧症)寿命:
  • 脑损伤,
  • 精神分裂症,
  • 躁郁症,
  • 严重的物质使用障碍,
  • 冠状动脉心脏疾病,
  • 中风,
  • 糖尿病,
  • 癫痫,
  • 哮喘 12 个月患病率:
  • 目前的情绪或焦虑症(不包括特定的恐惧症),
  • 强迫症,
  • 创伤和压力相关的疾病,
  • 躯体症状障碍,
  • 饮食失调。

学习计划

本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的?

设计细节

  • 主要用途:基础科学
  • 分配:随机化
  • 介入模型:交叉作业
  • 屏蔽:单身的

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
实验性的:刺激VNS
taVNS 是一种刺激迷走神经耳支的非侵入性技术。 经皮电极放置在耳朵的耳甲中,并与动作或反馈并行地传递短脉冲(20Hz、1s、400μs 脉冲宽度)刺激。 刺激强度是单独校准的。 刺激持续约 1 小时。
无创刺激迷走神经耳支(耳甲)。 tVNS 技术的研究设备。
假比较器:假刺激
使用相同参数(短脉冲、20Hz、1s、400μs 脉冲宽度,与动作或反馈并行传递)对不受迷走神经支配的耳垂进行刺激。 刺激强度是单独校准的。 在整个研究过程中刺激持续约 1 小时。 刺激持续约 1 小时。
对耳垂进行非侵入性刺激(不受迷走神经支配)。 tVNS 技术的研究设备。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
选择准确度
大体时间:1小时
通过强化学习任务期间提示呈现时行动的准确性来量化。 条件间、受试者内效应(taVNS 与假刺激)。 刺激顺序和刺激强度将用作协变量。
1小时
响应时间
大体时间:1小时
参与者在提示呈现后执行操作所花费的时间。 刺激顺序和刺激强度将用作协变量。
1小时
强化学习模型的学习率
大体时间:1小时
通过使用 Q 学习对强化学习进行建模,个人选择将用于得出个人学习率。 我们将进行模型比较 (WAIC),以确定 tVNS 和 sham 的单独学习率是否可以更好地解释数据。 此外,我们将使用模型比较来评估在行动、反馈或两者期间对学习率 taVNS 的调节是否能更好地解释数据。 此外,我们将使用 bootstrapping 来比较条件之间的学习率(sham 与 tVNS)。 我们将使用贝叶斯分层建模(STAN)进行模型估计和模型比较(WAIC)。 刺激顺序和刺激强度将用作协变量。
1小时
强化学习模型的奖励敏感性
大体时间:1小时
通过使用 Q 学习对强化学习进行建模,个人选择将用于导出个人奖励敏感性。 我们将进行模型比较 (WAIC),以确定 tVNS 和假手术的单独奖励敏感性是否可以更好地解释数据。 此外,我们将使用模型比较来评估 taVNS 特别是在行动、反馈或两者期间对奖励敏感性的调节是否会更好地解释数据。 此外,我们将使用 bootstrapping 来比较条件之间的奖励敏感性(sham 与 tVNS)。 我们将使用贝叶斯分层建模(STAN)进行模型估计和模型比较(WAIC)。 刺激顺序和刺激强度将用作协变量。
1小时
提示呈现期间大脑反应的变化
大体时间:1小时
taVNS 引起的奖赏相关大脑活动变化 (3T)。 我们将评估提示预期期间的变化(tVNS 与假手术、SPM 中的全因子)。 我们将评估面罩的变化,包括哈佛牛津地图集定义的纹状体和中脑,包括改进的中脑。
1小时
与奖励预测错误相关的大脑反应变化
大体时间:1小时
taVNS 引起的奖赏相关大脑活动变化 (3T)。 我们将比较基于模型的 fMRI 对比的变化(tVNS 与假手术、SPM 中的全因子),代表反馈呈现时的奖励预测错误。 由于模型参数的行为变化会影响基于模型的回归量,因此它们可能会引入与神经效应无关的变化。 我们将首先比较模型(BIC)以确定个体级参数还是群体级参数是否能更好地解释神经数据。 然后,我们测试获胜模型中 taVNS 引起的变化,并报告另一个模型中的变化作为敏感性分析。 我们将评估面罩中的相关大脑激活,包括哈佛牛津地图集定义的纹状体和中脑,包括改进的中脑。
1小时

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
刺激强度
大体时间:刺激后2分钟
刺激强度的自我评分(视觉模拟量表 1-100)作为 tVNS 效应的潜在调节剂。
刺激后2分钟
获胜与失败大脑反应的变化
大体时间:1小时
taVNS 引起的奖赏相关大脑活动变化 (3T)。 我们将比较无模型 fMRI 对比中的变化(tVNS 与假手术、SPM 中的全阶乘),比较获胜反馈与失败反馈。 我们将评估 tVNS 引起的面罩变化,包括哈佛牛津地图集定义的纹状体和中脑,包括改进的中脑。
1小时
提示呈现期间与期望值相关的大脑反应的变化
大体时间:1小时
taVNS 引起的奖赏相关大脑活动变化 (3T)。 我们将比较基于模型的 fMRI 对比的变化(tVNS 与假手术、SPM 中的全因子),代表提示呈现时所选选项的预期值。 由于模型参数的行为变化会影响基于模型的回归量,因此它们可能会引入与神经效应无关的变化。 我们将首先比较模型(BIC)以确定个体级参数还是群体级参数是否能更好地解释神经数据。 然后,我们测试获胜模型中 taVNS 引起的变化,并报告另一个模型中的变化作为敏感性分析。 我们将评估面罩中相关大脑激活的变化,包括哈佛牛津地图集定义的纹状体和中脑,包括改进的中脑。
1小时

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2023年11月28日

初级完成 (估计的)

2024年6月30日

研究完成 (估计的)

2024年6月30日

研究注册日期

首次提交

2023年11月27日

首先提交符合 QC 标准的

2024年1月3日

首次发布 (实际的)

2024年1月12日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年1月12日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年1月3日

最后验证

2024年1月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • BON002

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

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