老年人的补偿性大脑活动。 (BrainAct)

老年人的代偿性大脑活动是一个重要的研究领域，涉及认知衰老和成年晚期认知增强的可能性。 STAC 模型——衰老和认知的脚手架理论最全面地解决了这些问题。 本研究将对其一些理论假设进行实证研究。 本项目所包含的研究解决方案的创新性一方面基于验证 STAC 假设的新方法，另一方面基于对尚未经过系统性验证的假设的验证。到目前为止的调查。 这样的研究议程是由于关于 STAC 模型中描述的一些现象的现有知识的空白而提出的。 填补这些空白将是该项目对认知衰老研究发展的贡献。

在此背景下，本研究的目的如下：

1. 基于脑电图时频分析验证 STAC 模型关于老年人补偿性大脑活动期间触发的认知过程的假设。
2. 迄今为止，尚未对 STAC 模型关于认知训练对老年人大脑代偿性活动的出现和消失可能产生影响的假设进行验证。

证明目标合理性的研究问题：

关于。 1. 无论是在 STAC 模型中还是根据迄今为止收集的研究结果，对老年人大脑代偿活动的认知解释都是基于不完整的前提。 补偿性大脑参与是在老年人的某些大脑区域中观察到的过度激活，这与认知任务的更好表现有关。 在此，认知任务的更好表现被视为持续补偿的证据。 大量利用功能磁共振成像和正电子发射断层扫描（PET 扫描）的研究已经证实了老年人的代偿性大脑活动，这是该领域两种最主要的神经影像方法。 老年人大脑代偿活动模型（例如 STAC 模型）基于这些神经影像数据。 认知过程方面的理论解释只是随后才强加于这些观察结果。 因此，由于模型的开发和验证基于相同的方法，因此对这些模型中描述的补偿机制的验证受到限制。 随后的研究发现特定大脑区域的过度激活与认知任务的更好表现之间存在正相关关系，证实了导致理论模型发展的经验关系。 然而，仅确认这种关系并不足以验证模型中包含的理论解释。 STAC 模型的作者指出，有必要加深对参与补偿的认知过程的理解。

在该项目中使用 EEG 方法（事件相关振荡，ERO），而不是 fMRI 或 PET 成像，将有助于实现这一目标。 原因是基于脑电图的方法需要的假设不仅基于补偿性大脑活动的定位，而且还基于理论上与感兴趣的活动相关的认知过程。 由于fMRI和PET的结果不能直接用脑电图术语表达，因此采用以下推理来预测结果：在fMRI和PET中观察到的代偿性大脑过度激活→过度激活的认知解释→脑电图指标的确定（事件相关同步、基于解释指定的认知过程的 ERS ​​和事件相关去同步化（ERD）→验证老年人记录的脑电图信号中指标的存在，当他们的认知表现与年轻人（及其他们的当老年人表现比年轻人差时缺乏）。 换句话说，目的是识别 STAC 模型提出的过程的神经标记，以解释补偿性大脑活动，该活动基于通过 fMRI 和 PET 记录的某些大脑结构的激活，但使用另一种方法依赖于认知过程参与的替代指标的技术。 因此，由于在研究中使用了脑电图测量，将有可能验证认知过程的补偿作用，而不仅仅是确认过度激活的定位，这是迄今为止进行的研究的一个重大限制。

关于。 2. 目前尚不清楚是否有可能通过 STAC 模型中假设的认知训练来影响老年人的代偿性大脑活动。 STAC 模型假设补偿性大脑活动可以通过各种干预措施（包括认知训练）来刺激。 该模型的作者提出，在参与认知任务的神经网络激活不足或退化的情况下，这种训练应该建立新的支架，而当任务的表现已经依赖于某些大脑区域的补偿性过度激活时，训练应该减少这些次要“支架”区域的激活，并提高主要网络的效率——一种恢复年轻人的大脑活动特征。

STAC 模型作者提出的关于训练目标的假设迄今为止尚未得到实证验证。 关于训练引起的神经活动变化的研究结果仅在 STAC 模型或更窄的老年人补偿性大脑活动模型的背景下进行事后解释：CRUNCH - 神经回路补偿相关利用假说，PASA - 后验 -衰老前移或哈罗德 - 老年人半球不对称性减少。

据我们所知，迄今为止，只有两篇出版物报道了旨在直接验证老年人大脑代偿活动模型之一——CRUNCH 的假设的研究。 然而，这项研究是使用功能磁共振成像而不是脑电图进行的，并且没有包括年轻人，他们构成了评估老年大脑活动特征的特异性的基础参考组。

尽管一些关于认知训练效率的研究对训练的神经相关性感兴趣，但大多数研究的样本仅由年轻人组成，即使包括老年受试者，研究议程也没有解决有关补偿性脚手架的假设。年老，或者他们在这种背景下只能部分地解释。

在本研究中，STAC 模型关于认知训练对老年人补偿支架影响的假设将通过使用工作记忆（WM）训练进行实验验证。 培训中采用的任务将基于 n-back 范式，这是当代研究中最常见的培训类型。 尽管 n-back 训练的迁移效果值得怀疑，但有大量证据表明其在提高训练任务性能方面的有效性。

该项目分两个阶段进行：初步阶段和实验阶段。 初步阶段有三个主要目标：（1）根据经验确定 n-back 任务的三个难度级别，以便随后在脑电图记录期间使用 - 最低难度级别应该对老年人来说很容易（与老年人相比，准确性没有差异）年轻人）和其他两个级别应该越来越（显着）更加困难； (2)选择主动对照组的任务。 这项任务不应该涉及工作记忆，但似乎应该改善与n-back任务相同的认知功能，这将由专家以及不属于研究样本的老年人和年轻人进行验证； (3) 招募研究样本志愿者，并将选定的参与者分配到实验组和对照组，确保这些组在认知表现方面的等效性（根据初步阶段的认知评估）。 此外，初步阶段还致力于对研究中使用的计算机化任务进行编程。 用于认知评估和培训的计算机化任务将使用 Python 编程语言在 PsychoPy 编程环境中开发。

样本包括 3 组老年人：实验组（n = 25）、被动对照组（n = 22）、主动对照组（n = 7）和年轻人：实验组（n = 25）、被动对照组（n = 25） ，和主动控制（n = 12）。 所有组均进行测试前和测试后测量。

在测试前和测试后，所有组的参与者都执行了三个难度级别的计算机化 n-back 任务（在初步阶段预先确定），同时记录脑电图信号。 此外，对所有组进行认知评估，评估内容包括：工作记忆和短期记忆能力、注意力集中和精神运动速度、抗干扰能力和抑制能力。 仅执行 n-back 任务并进行 EEG 注册。

实验因素是使用 n-back 训练进行干预，即分配到实验组的年长和年轻参与者使用 n-back 任务参与基于计算机化过程的工作记忆训练。 培训干预持续了 4 周，包括 12 次培训，每次约 45 分钟。 用于训练目的的 n-back 任务类似于用于测试前和测试后测量的任务（完成任务所需的相同界面、指令和操作）。 区别在于难度级别，因为就培训而言，难度级别不是计划好的，而是根据特定参与者当前的进度自适应提高的。 另外两组（老年人和年轻人）将是主动对照组。 在这些组中，使用 n-back 任务的认知训练干预被多领域非适应性训练所取代。 主动对照组的训练计划与实验组相同。 还有两个被动对照组（老年人和年轻人），在训练期间研究人员没有联系它们，也没有进行认知干预。