Osa 1: Ikään liittyvä aivokuoren estoäänen lasku vahvistaa motorista muistia

Yhteystiedot: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Sähköposti:audrey.hu@wecistanche.com

Pierre Petiteta, s, 1,*, Gershon Spitza, c, 1, Uzay E. Emird, e, Heidi Johansen-Berga, Jacinta O'Sheaa, f

Wellcome Center for Integrative Neuroimaging, FMRIB-keskus, Nuffield Department of Clinical Neurosciences (NDCN), John Radcliffe Hospital, Headington, Oxford, Yhdistynyt kuningaskunta

b Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon, Equipe Trajectoires, Inserm UMR-S 1028, CNRS UMR 5292, Université Lyon 1, Bron, Ranska

c Turner Institute for Brain and Mental Health, Monash University, Melbourne, Australia

d School of Health Sciences, Purdue University, West Lafayette, Indiana, USA

Weldon School of Biomedical Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana, USA

f Wellcome Center for Integrative Neuroimaging, Oxford Center for Human Brain Activity (OHBA), Oxfordin yliopiston psykiatrian osasto, Warneford Hospital, Warneford Lane, Oxford, Iso-Britannia

a b s t r a c t:

Ikääntyminen häiritsee hienosäädettyä viritys/inhibitio-tasapainoa (E:I) aivokuoressa estävän sävyn luonnollisen heikkenemisen kautta (-aminovoihappo, GABA), mikä aiheuttaa toiminnallisia heikkenemiä. Kuitenkin nuorilla aikuisilla GABA:n kokeellinen alentaminen sensomotorisessa aivokuoressa parantaa sensomotorisen toiminnan erityisaluetta: sopeutumista.muisti. Täällä testasimme hypoteesia, että sensomotorinen aivokuoren GABA vähenee luonnollisesti iän myötä, sopeutuminenmuistilisääntyisi, ja edellinen selittäisi jälkimmäisen. Tulokset vahvistivat tämän ennusteen. Todistaaksemme syy-yhteyden käytimme aivostimulaatiota alentamaan entisestään sensomotorista aivokuoren GABA:ta sopeutumisen aikana. Yksilöillä, kuinka stimulaatio muutti muistia, riippui sensomotorisesta aivokuoren E:I:stä. Niillä, joilla oli alhainen E:I, stimulaatio lisääntyimuisti; niillä, joilla on korkea E:I-stimulaatio vähentynytmuisti. Siten tunnistimme motorisen muistin muodon, joka luonnollisesti vahvistuu iän myötä, riippuu kausaalisesti sensomotorisesta aivokuoren neurokemiasta ja voi olla tehokas kohde terveen ikääntymisen ja hermoston kuntoutuksen motoristen taitojen säilyttämisstrategioissa.

Cistanche voi parantaa muistia

1. Esittely

Motoriset kapasiteetit heikkenevät iän myötä (Hunter et al., 2016; Krampe, 2002). Aivojen ja kehon vanhentuessa liikkeet menettävät nopeutta (Bedard et al., 2002; Jiménez-Jiménez et al., 2011), voimaa (Frontera ym., 2000) ja koordinaatiokykyä (Serrien ym., 2000). Tätä luonnollista toiminnan menetystä pahentavat motoriset häiriöt, jotka lisääntyvät voimakkaasti iän myötä (esim. aivohalvaus, sarkopenia, parkinsonismi). Vanhusten väestön kasvaessa (Leeson, 2018) tarvitaan strategioita ikääntymiseen liittyvän motorisen heikkenemisen torjumiseksi ja kompensoimiseksi.

Ikääntymisen aikana motorisen järjestelmän on mukauduttava jatkuvasti käynnissä oleviin hermo- ja liikuntaelinten muutokseen. Aivojen plastisuus mahdollistaa tämän. Plastisuus on välttämätöntä uusien motoristen taitojen oppimiseen, olemassa olevien sopeutumiseen ja säilyttämiseen sekä sairauksien heikentämien toimintojen kuntouttamiseen (Dayan ja Cohen, 2011; Sampaio-Baptista et al., 2018). Siten plastisuudella on tärkeä rooli ikääntymiseen liittyvän motorisen heikkenemisen lieventämisessä (McNeil ja Rice, 2018; Rozycka ja Liguz-Lecznar, 2017).

Valitettavasti myös plastisuus heikkenee iän myötä (Burke ja Barnes, 2006), erityisesti motorisella alueella (Bhandari et al., 2016; Freitas ym., 2013; Rogasch et al., 2009). Suurin syy on aivokuoren virityksen ja inhibition (E:I) välisen hienosäädetyn tasapainon häiriö (Rozycka ja Liguz-Lecznar, 2017). E:I on häiriintynyt koko aivokuoressa, koska -aminovoihapon (GABA) – tärkeimmän inhiboivan välittäjäaineen – on raportoitu pääasiassa vähenevän iän myötä, 2018, heikentyneen kyvyn tukahduttaa automaattisia vasteita (Hermans et al., 2018a) ja hitaammin. motorisen sekvenssin oppiminen (King et al., 2020).

Sitä vastoin testasimme tässä hypoteesia, jonka mukaan M1 GABA:n pienentyessä iän myötä yläraajan motorisen toiminnan spesifinen muoto – sopeutuminenmuisti– lisääntyisi. Sopeutuminen on koko elinkaaren se sensorimotorisen järjestelmän ominaisuus, jonka avulla yksilöt voivat torjua häiriöitä säätämällä liikkeitään ja siten ylläpitää onnistunutta motorista suorituskykyä (Franklin ja Wolpert, 2011; Wolpert et al., 2011). Kun tämä oppimismuoto on tapahtunut ja häiriöt on poistettu, sopeutuminenmuistiilmaistaan ​​jälkivaikutuksena (AE) – liikkeen poikkeamana häiriötä vastakkaiseen suuntaan. Sopeutumisen vahvuusmuistion indeksoitu tämän AE:n pysyvyyden perusteella. On olemassa runsaasti todisteita siitä, että vaikka vanhemmat aikuiset osoittavat usein puutteita altistuessaan sensorimotoriselle häiriölle (eli hitaampi virheiden väheneminen; Anguera et al., 2011; Bock, 2005; Buch et al., 2003; Fernández-Ruiz et al., 2000; Huang ja Ahmed, 2014; Panouillères et al., 2015; Vandevoorde ja Orban de Xivry, 2019), häiriön poistamisen jälkeen AE säilyy (Bock, 2005; Buch et al., 2003; Hegele, 2008 Panouillères ym., 2015; Roller ym., 2002; Vandevoorde ja Orban de Xivry, 2019) tai jopa lisääntynyt (Fernández-Ruiz ym., 2000; Nemanich ja Earhart, 2015; Wolpe ym., 2020) nuoremmille aikuisille (vaikka katso: Malone ja Bastian, 2016). MRS- ja tDCS-mittausten turvallisuusvasta-aiheet. Seulonnan suoritti yksi kokeilijoista, ja osallistujien sairaushistoria määritettiin itseraportin perusteella. Kaikki osallistujat antoivat kirjallisen tietoisen suostumuksen. Tutkimuksen hyväksyi Yhdistyneen kuningaskunnan NHS:n tutkimuseettinen komitea (Oxford A; REC-viitenumero: 13/SC/0163). Kokeessa 1 kaikki osallistujat (= 32) suorittivat prismasopetuksen (PA) ja testasivat lyhyttä (10-minuuttia) ja pitkäaikaista (24-tuntia) retentiota. Alanäytteelle tehtiin MRS-skannaus neurokemian mittaamiseksi vasemmassa sensomotorisessa aivokuoressa (= 22) ja anatomisessa kontrollitilavuudessa takaraivokuoressa (= 20; kuva S2). Osanäyte suostui osallistumaan myös kokeeseen 2 (= 25), joka koostui kahdesta viikoittaisesta PA-istunnosta yhdistettynä anodaaliseen/valheelliseen tDCS:ään M1:een. Täydelliset tiedot siitä, mitkä mittaukset kullekin yksilölle saatiin, on taulukossa S1.

Kokeessa 1 otoskoko (= 32) määritettiin tehoanalyysin perusteella, joka ajettiin G∗Power-ohjelmalla (Faul et al., 2007) (versio 3.1.9.2), joka perustui aiempien assosiaatiotutkimusten perusteella. käyttäytymisen ja ikään liittyvien GABA-muutosten välillä motorisella alueella (Heise et al., 2013; Hermans et al., 2018a). Keskimääräinen tehon koko näissä tutkimuksissa oli ||=0.52. Tämän kokoisen vaikutuksen havaitseminen vaatii vähintään otoksen=19 tyypin I virheen todennäköisyydellä=0,05 ja tehon (1 − )=0,80 (perustuu priori yksisuuntainen korrelaatioanalyysi). Neurokemiallisesta näkökulmastamme aikaisempi työ osoitti, että kokeellinen M1:n estoäänen alentaminen sopeutumisen aikana aivostimulaation avulla ei vaikuttanut sopeutumisnopeuteen, mutta lisäsi AE:n pysyvyyttä nuorilla aikuisilla (Galea et al., 2010; O'Shea et al. , 2017). Tässä päätimme, että jos AE-retentio riippuu kausaalisesti M1:n estoäänestä, niin tämämuistivoi lisääntyä luonnollisesti iän myötä ikään liittyvän M1 GABA:n laskun vuoksi.

Tämä hypoteesi vahvistettiin poikkileikkaustutkimuksessa, johon osallistui 32 tervettä iäkkäämpää aikuista (keski-ikä: 67,46 vuotta, sd: 8,07). Käyttämällä magneettiresonanssispektroskopiaa (MRS) neurokemian kvantifiointiin osoitimme, että M1 GABA vähenee iän myötä. Käyttämällä prismasopetusta (PA; von Helmholtz, 1867) osoitimme, että retentio lisääntyy iän myötä. A

välitysanalyysi vahvisti myöhemmin, että kun GABA vähenee iän myötä, sopeutuminenmuistilisääntyy, ja edellinen selittää jälkimmäisen. Syy-seuraussuhteen osoittamiseksi puutuimme kokeellisesti eksitatoriseen anodiseen transkraniaaliseen tasavirtastimulaatioon (a-tDCS) – yrittääksemme edelleen alentaa M1 GABA:ta (Antonenko et al., 2017; Kim et al., 2014; Stagg et al., 2009) ja lisää siten sopeutumista entisestäänmuisti. Keskimäärin stimulaatio ei lisääntynytmuistitässä ikäryhmässä. Pikemminkin maltillinen analyysi osoitti, kuinka stimulaatio muuttuimuistiriippui yksilöiden motorisesta kortikaalisesta E:I:stä. Stimulaatio lisäsi retentiota henkilöillä, joilla oli alhainen E:I, mutta vähensi retentiota henkilöillä, joilla oli korkea E:I.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tunnistimme motorisen funktionaalisen plastisuuden tietyn alueen, joka paranee iän myötä luonnollisena seurauksena motorisen aivokuoren eston heikkenemisestä. Tätä muistitoimintoa voidaan edelleen parantaa neurostimulaatiolla, mutta vain henkilöillä, joihin ikään liittyvä motorisen aivokuoren E:I:n säätelyhäiriö vaikuttaa vähiten. Nämä havainnot haastavat vallitsevan käsityksen ikääntymisestä väistämättömänä toiminnan heikkenemisenä. Uusien motoristen taitojen oppiminen voi heiketä, mutta kyky ylläpitää olemassa olevien taitojen sopeutumista paranee luonnollisesti iän myötä. Tuo mukautuminenmuistilisääntyy luonnollisesti iän myötä, osoittaa, että sillä voi olla käyttämätöntä potentiaalia harjoitusstrategioiden kohteena, joilla pyritään säilyttämään, parantamaan tai palauttamaan motorisia toimintoja terveen tai patologisen ikääntymisen aikana (esim. prismaterapia visuospatiaalisen laiminlyönnin kuntoutukseen; O'Shea et al., 2017; Rossetti et ai., 1998).

2. Materiaalit ja metodit

2.1. Osallistujat

Tähän tutkimukseen osallistui 32 oikeakätistä miestä, iältään 49-81 (keski-ikä: 67,5 vuotta, sd: 8,1). Kaikki tutkittiin neurologisten tai psykiatristen häiriöiden henkilökohtaisen tai perheen historian poissulkemiseksi. Otoskoot (= 32 käyttäytymisanalyyseissä;=20 neurokemiallisissa analyyseissä) olivat siksi riittävät. Kokeessa 2 otoskoko määritettiin vertailukelpoisen tehoanalyysin perusteella, joka perustui aiemmassa työssämme raportoituun stimulaatiovaikutuskoon (O'Shea et al., 2017). Tuossa tutkimuksessa vasemmanpuoleinen M1 a-tDCS tehosti pitkäaikaista retentiota jopa neljä päivää sopeutumisen jälkeen, ja sen vaikutus oli=0,73. Vähimmäisnäytteen koko, joka vaaditaan havaitsemaan=0,73 tyypin I virheen todennäköisyydellä=0,05 ja teho (1 − )=0,80, oli {{24 }} (perustuu kahden riippuvan keskiarvon yksisuuntaiseen erotukseen). Mahdollisten keskeyttäneiden huomioimiseksi rekrytoitiin 26 osallistujaa. Yksi osallistuja menetettiin säilytysseurantaan, eikä häntä siksi sisällytetty=25:n lopulliseen otokseen.

2.2. Prisman sovitusprotokolla

Molemmissa kokeissa PA suoritettiin käyttämällä tarkoitukseen rakennettua automatisoitua laitetta (kuva S1a). Osallistujat istuivat pää kiinnitettynä leukatukeen ja katselivat 32- tuuman vaakasuuntaista kosketusnäyttöä nestekidenäytön (LCD) sulkimen läpi (dispersiokalvo, Liquid Crystal Technologies, Ohio, USA). Kosketusnäyttöä käytettiin visuaalisten kohteiden esittämiseen ja tavoittavuuden päätepisteiden tallentamiseen, ja LCD-sulkimen avulla ohjattiin näytön ja raajan visuaalista palautetta. Leukanojan tankoon kiinnitettiin nappi, joka toimi aloitusasennona kaikille osoittamisliikkeille. Osallistujia ohjeistettiin pitämään painike painettuna koko ajan ja vapauttamaan se vain aloitettaessa saavuttavan liikkeen kohti kohdetta. Vain jälkivaikutus (AE) -kokeissa painikkeen vapauttaminen laukaisi LCD-sulkimen muuttumaan läpinäkymättömäksi, mikä esti visuaalisen palautteen päätepisteen tarkkuudesta. Lisäksi kiinteä suljin esti osallistujia näkemästä raajaansa lähtöasennossa ja saavuttamisradan ensimmäisen kolmanneksen aikana. Osallistujia kehotettiin olemaan liu'uttamatta sormeaan kosketusnäytön pinnalla, vaan koskettamaan näyttöä vasta liikkeen lopussa. Osoitusvirheet laskettiin kulmana, joka muodostuu lähtöasemaa ja kohdetta yhdistävän suoran ja lähtöpaikan ja tallennetun laskeutumispaikan yhdistävän suoran välille. Sopimuksen mukaan virheet prismaattisen siirtymän suunnassa (oikealle/myötäpäivään) koodattiin positiivisiksi, kun taas virheet vastakkaisessa suunnassa (vasemmalle/vastapäivään) negatiivisiksi. Tehtävä ohjelmoitiin MATLAB-versiossa 2014b (MathWorks; https://uk.mathworks.com) käyttämällä Psychtoolboxin (Kleiner et al., 2007) versiota 3, joka ajettiin MacBook Pro -kannettavassa. Jokaisessa kokeessa ääniäänitallenne kehotti osallistujia tavoittamaan ja osoittamaan oikealla etusormellaan kosketusnäytöllä näkyvään kohteeseen. Kohde voi sijaita joko näytön keskellä (avoimen silmukan kokeet) tai 10 cm vasemmalla tai oikealla (suljetun silmukan kokeet). Osallistujien silmien ja keskipisteen välinen etäisyys oli 57 cm.

PA:n aikana osallistujat vuorottelivat kahden tyyppistä tehtävälohkoa: suljetun silmukan osoittamista (CLP) ja avoimen silmukan osoittamista (OLP). Suljetun silmukan kokeissa osallistujat käyttivät 10◦ oikealle siirtyviä prismasuojalaseja (jäätikkölasit: Julbo, Longchaumois, Ranska; linssit: OptiquePeter, Lyon, Ranska) ja heitä opastettiin tekemään nopeita liikkeitä (keskimääräinen liikkeen kesto: 452 ms, sd : 119 ms) joko vasempaan tai oikeaan kohteeseen näennäissatunnaisessa järjestyksessä. Osallistujia koulutettiin pitämään sormensa laskeutumisasennossa ja korjaamaan liikkeitään seuraavassa kokeessa tarpeen mukaan. Strategisten säätöjen ja "lennon aikana tapahtuvien" virheenkorjausten (Redding ja Wallace, 1996; 2001) visuaalisen palautteen rajoittaminen käyttäytymistestauksen aikana. Tämä saavutettiin käyttämällä sokaisevia koodeja (stimulaattorin "tutkimustila"), jonka toimitti tutkija, joka ei ollut mukana käyttäytymistestauksessa. Sokeuden poistaminen tapahtui tilastollisen analyysin vaiheessa, kun tiedonkeruu oli saatu päätökseen.

Kokeessa 2 osallistujat suorittivat kaksi PA plus tDCS -istuntoa (anodaali/huijaus, tilausvastapainotettu), kunkin välillä vähintään yksi viikko (keskimääräinen väli: 10 päivää, sd: 6 päivää). Tämä aikaväli valittiin mahdollistamaan sekä DCS:n vaikutus aivokuoren kiihtyvyys (Nitsche et al., 2003; Nitsche ja Paulus, 2000) että AE huuhtoutumaan pois (O'Shea et al., 2017), jotta varmistetaan palautuminen lähtöviivan osoittamiskäyttäytyminen ja aivokuoren kiihtyvyys toisen kokeellisen istunnon alkaessa. Stimuloinnin perusteena PA:n aikana – toisin kuin ennen tai jälkeen – oli olla vuorovaikutuksessa ensimmäinen kolmannes jokaisesta saavuttavasta liikkeestä, joka suljettiin kiinteällä sulkimella, kuten edellisessä työssä (Inoue et al., 2015; O'Shea et al., 2017; 2014). Jokaisen kokeen lopussa visuaalinen palaute laskeutumisasennosta kesti 500 ms kosketuksen tallentamisen jälkeen. Tämän ajan jälkeen LCD-suljin muuttui läpinäkymättömäksi ja osallistujien piti palata lähtöasentoon (eli painaa ja pitää painiketta painettuna) ilman visuaalista palautetta käsistään. Tämä menettely rajoitti prisman altistumista tavoittelevalle liikkeelle toisin kuin paluuliikkeelle. Avoimen silmukan kokeissa prismat poistettiin ja osallistujia ohjeistettiin osoittamaan keskikohdetta. Tarkkuutta korostettiin nopeuden edelle (keskimääräinen liikkeen kesto: 799 ms, sd: 135 ms). Visuaalinen palaute annettiin kussakin kokeessa LCD-sulkimen muuttuessa läpinäkymättömäksi ulottuvuuden alkaessa, mikä estää näkemyksen kohteesta, ulottuvuuden ja päätepisteen virheen sekä paluuliikkeen. Tämä mahdollisti vasemmanpuoleisen AE:n mittaamisen ilman, että osallistujat olivat aktiivisesti sopeutuneet vasteena visuaaliseen virhepalautteeseen.

Molemmissa kokeissa jokainen PA-istunto mittasi osoitustarkkuutta lähtötilanteen, sopeutumisen, lyhytaikaisen (10-minuuttia) ja pitkän aikavälin säilyttämisen (24- tuntia; kuva S1) aikana. Perustason suljetun ja avoimen silmukan osoitustarkkuus mitattiin kahdessa 20 ja 30 tutkimuksen lohkossa. Sopeutuminen koostui vuorottelevista suljetun ja avoimen silmukan osoituslohkoista, kuusi kokeessa 1 ja seitsemän kokeessa 2 (kuva S1). AE:n retentio mitattiin 10-minuuttia ja 24-tuntia PA:n päättymisen jälkeen yhdellä 45 avoimen silmukan kokeen lohkolla. Kokeessa 2 10-minuutin säilyttämistä seurasi huuhteluvaihe, jossa osallistujat osoittivat käyttämättä prismoja, havaitsivat vasemmanpuoleisia virheitään ja siksi sopeutuivat. Washout koostui 40 suljetun silmukan tutkimuksista ja 45 avoimen silmukan tutkimuksista, jotka jaettiin kuudelle lomitettuun lohkoon (kuva S1b). Huuhtelun tarkoitus oli kaksijakoinen. Ensinnäkin se auttoi meitä tutkimaan, liittyikö näennäistilassa vanhempi ikä sopeutumattomuuteen, mikä voisi selittää vahvemman AE:n myöhemmässä vaiheessa (katso lisätulokset). Toiseksi päätimme, että josmuistimuodostumista vahvisti stimulaatio PA:n aikana, sitten huuhtoutuminen häiritsi todennäköisemmin pitkäaikaista retentiota valetilassa kuin anoditilassa, mikä saattaa lisätä herkkyyttä havaita stimulaation vaikutus 24-tuntien kohdalla.

2.3. Transkraniaalinen tasavirtastimulaatio

Kokeessa 2 tDCS toimitettiin akkukäyttöisellä DC-stimulaattorilla (Neuroconn GmbH, Ilmenau, Saksa), joka oli yhdistetty kahteen 7 × 5 cm:n sienielektrodiin, jotka oli kasteltu 0,9-prosenttisessa suolaliuoksessa. Anodielektrodi keskitettiin C3:n päälle (5 cm lateraalisesti Cz:hen nähden), mikä vastaa vasenta primääristä motorista aivokuorta kansainvälisen 10–20 elektrodijärjestelmän mukaisesti (Herwig et al., 2003). Katodi asetettiin oikean supraorbitaalisen harjanteen päälle. Anodisen tDCS:n aikana stimulaatiota käytettiin 1 mA:lla 20 minuutin ajan koko sopeutumisvaiheen ajan, kuten edellisessä työssämme (O'Shea et al., 2017). Impedanssia seurattiin verkossa ja se pidettiin alle 10 kOhmin koko ajan stimulaation aikana. Virta nousi ja laski 10 sekunnin aikana stimulaation alkaessa ja alkaessa. Valheen tDCS:n aikana menettely oli identtinen, paitsi että stimulaatiota ei annettu 20 minuutin aikana. Sen sijaan pieniä virtapulsseja (110 A yli 15 ms) esiintyi joka 550 ms simuloimaan todelliseen stimulaatioon liittyviä ohimeneviä pistelyä. Sekä kokeilijat että osallistujat sokeutuivat stimulaatiotilanteeseen (anodaalinen tai sen kanssamuistimuodostumisprosesseja, jotka tapahtuvat altistuksen aikana näkösiirtymälle, jonka tiedetään liittyvän pitkäaikaiseen retentioon (Inoue et al., 2015; Joiner ja Smith, 2008; Kording et al., 2007; Smith et al., 2006). Osoitimme aiemmin, että ennen - toisin kuin sen aikana - käytetyllä M1 a-tDCS:llä ei ollut vaikutusta sopeutumiseenmuisti, joka osoittaa neurostimulaation ja samanaikaisen kognitiivisen tilan välisen vuorovaikutuksen tärkeyden (O'Shea et al., 2017).

2.4. MRS-hankintaprotokolla

MRS-tiedot hankittiin Oxford Center for Clinical Magnetic Resonance Research -keskuksesta (OCMR, Oxfordin yliopisto), Siemens Trio {{0}}Teslan koko kehon MR-skannerilla ja käyttämällä 32-kanavakelaa. . Korkean resoluution T1-painotetut rakenteelliset MR-kuvat (MPRAGE; 224 × 1 mm aksiaaliset viipaleet; TR/TE=3000/4,71 ms; kääntökulma=8◦; FOV=256); vokselin koko=1 mm isotrooppinen; skannausaika=528 sekuntia) hankittiin MRS-vokselin sijoittamista ja rekisteröintiä varten. MRS-tiedot saatiin kahdesta kiinnostavasta tilavuudesta (VOI; vokselin koko=2 × 2 × 2 cm3) kahdella peräkkäisellä hankinnalla. Ensimmäinen VOI keskitettiin vasemman moottorin käden nuppiin (Yousry et al., 1997) ja sisälsi osia esi- ja jälkikeskuksesta (kuva S2c). Toinen (anatominen kontrolli) VOI keskitettiin molemmin puolin takaraivolohkon (näönkuoren) kalkariinisulkukseen (Engel et al., 1997; Ip et al., 2017; Lunghi et al., 2015) (kuva S2c) ). Tämä kontrollialue valittiin, koska se ei tietojemme mukaan ole ollut osallisena prisman AE:iden kehittymiseen ja/tai säilyttämiseen (katso katsaus: Panico et al., 2020; Petitet et al., 2017). B0-sovitus suoritettiin GRESHAMilla (64 × 4,2 mm aksiaaliset viipaleet, TR=862,56 ms, TE1/2=4,80/9,60 ms, kääntökulma=12◦ , FOV {{ 40}}, skannauksen kesto=63 sekuntia). MR-spektroskopiatiedot (spektrit) hankittiin käyttämällä puoliadiabaattista lokalisointia adiabaattisen selektiivisen uudelleentarkennussekvenssin (semi-LASER) avulla (TR/TE=4000/28 ms, 64 skannauskeskiarvoa, skannausaika=264 s) vaihtelevan tehon radiotaajuisilla pulsseilla, joissa on optimoitu rentoutumisviive (VAPOR), vedenvaimennus ja ulkoisen tilavuuden kyllästyminen (Deelchand et al., 2015; Öz ja Tkáč, 2011). Lisäksi samoista VOI:ista hankittiin vaimentamattomat vesispektrit jäännöspyörrevirtavaikutusten poistamiseksi ja vaiheistettujen matriisispektrien rekonstruoimiseksi (Natt et al., 2005). Yhden laukauksen hankinnat tallennettiin erikseen (single-shot-hankintatila), sitten taajuus ja vaihekorjattiin ennen yli 64 skannauksen keskiarvoa.

2.5. MRS-tietojen analyysi

Metaboliitit kvantifioitiin käyttämällä LCModelia (Provencher, 2012; 1993; 2001), joka suoritettiin kaikilla spektreillä kemiallisen siirtymän alueella 0,5-4,2 ppm. Mallispektrit luotiin Vespa Projectin (Versatile Stimulation, Pulses and Analysis) aiemmin raportoimien kemiallisten siirtymien ja kytkentävakioiden perusteella. Kiinnostuksen kohteena olevasta tilavuudesta saatua vaimentamatonta vesisignaalia käytettiin pyörrevirtavaikutusten poistamiseen ja vaiheistettujen matriisispektrien rekonstruoimiseen (Natt et al., 2005). Yksittäispyyhkäisyspektrit korjattiin kohteen liikkeen aiheuttamien taajuus- ja vaihevaihteluiden suhteen ennen summausta. Glutamiinia (Glx) käytettiin tässä tutkimuksessa, koska glutamaattia ja glutamiinia ei kyetty erottamaan 3T MRI-skannerin avulla. Jotta näytettä ei painottaisi korkeita pitoisuuksia koskevia arvioita, ja odotettu suhteellinen Cramér-Raon alaraja (CRLB) laskettiin kullekin yksittäiselle tietojoukolle ottaen huomioon pitoisuusestimaatin ja olettaen, että melutaso on vakio kaikissa mittauksissa (katso lisätiedot yksityiskohtaisista menetelmistä). Tietojoukot, joiden Pearson-jäännös odotetun ja havaitun suhteellisen CRLB:n välillä ylitti 2, jätettiin pois myöhemmästä analyysistä. Käyttämällä tätä laatusuodatuskriteeriä aminovoihapolle (merkitty GABA), glutamixille (glutamiini ja gutamaatti, merkitty Glx) ja kokonaiskreatiinille (kreatiini plus fosfokreatiini, merkitty TCR), neljä V1 MRS -tietojoukkoa hylättiin, eikä yhtään M1 MRS -tietosarjaa hylätty.

Kudosten korjaus on tärkeä vaihe MRS-tietojen analyysissä, erityisesti vanhemmilla aikuisilla aivojen surkastumisen vuoksi. Tämän on ehdotettu vastaavan R:n sjPlot-paketin "tab{0}}model" -funktion oletusvaihtoehtoa (Lüdecke). , 2021). Vertailimme LMM-mallin parametreja suoraan neuroanatomisen ja neurokemiallisen spesifisyyden määrittämiseksi. Mallin parametreja verrattiin yleisellä lineaarisella hypoteesitestillä käyttämällä multi-comp-pakettia R:ssä (Hothorn et al., 2008). Visualisointia varten kuviot Kuvat 1b, 3 ja 6b esittävät lohkokeskiarvoisia tietoja retention mittarina, mutta tilastolliset analyysit suoritettiin yksittäisillä koetiedoilla satunnaisten leikkauspisteiden ja kaltevuuden kanssa. Vaikutuskoon mitat ovat

raportoitu kaikkiin olennaisiin analyyseihin käyttämällä tehokkuuspakettia (Ben-Shachar et al., 2020) R. Cohenin d:ssä. Käytettiin tehokokojen laskemiseen yhden otoksen t-testille nollaa vastaan ​​lyhyen ja pitkän aikavälin säilymistä varten Entisenä, ainakin osittain, usein havaittu ikään liittyvä MRS-mitattujen GABA-tasojen lasku (Maes et al., 2018; Porges et al., 2017b). LC-malli tuottaa metaboliittipitoisuudet koko kiinnostuksen kohteena olevalle tilavuudelle. Joten jos hermokudoksen osuus kiinnostuksen kohteena olevassa tilavuudessa on alhainen ikään liittyvän atrofian vuoksi (Good et al., 2001), myös metaboliittipitoisuuden arviot ovat välttämättä alle. Useita kudosten korjaustekniikoita on ehdotettu ottamaan huomioon tämän mahdollisen hämmennyksen, mutta kirjallisuudessa ei tällä hetkellä ole yksimielisyyttä (Harris et al., 2015; Maes et al., 2018; Porges et al., 2017b). Useimmat näistä tekniikoista tekevät oletuksia kiinnostuksen kohteena olevan metaboliitin jakautumisesta eri kudososastoissa. Tällaiset oletukset eivät kuitenkaan välttämättä päde koko elinkaaren ajan, koska normaali ikääntymisprosessi voi vaikuttaa joihinkin osastoihin enemmän kuin toisiin. Tästä syystä kaikissa tässä artikkelissa raportoiduissa analyyseissä käytettiin kudoskorjaamattomia pitoisuusestimaatteja ja sen sijaan sisällytettiin harmaan aineen (GM) ja valkoisen aineen (WM) prosenttiosuus MRS-vokseliin hämmentäviä muuttujina, jotka eivät kiinnostaneet (kuten Scholl et al., 2017). Koska tämä osittainen tilavuuden korjausmenetelmä ei sisällä oletuksia GABA:n ja Glx:n jakautumisesta eri kudostyypeissä, se soveltuu erityisen hyvin tähän tutkimukseen (jossa osallistujat olivat iältään 49-81-vuotiaita) ja siten atrofian kontrolloimiseen, vaikka se pysyy. agnostikko ikääntymisen erilaisista vaikutuksista kudostyyppeihin. VOI:issa läsnä olevan harmaan aineen, valkoisen aineen ja selkäydinnesteen prosenttiosuudet laskettiin käyttämällä FMRIB:n automatisoitua segmentointityökalua (Zhang et al., 2001). Ne raportoidaan yhdessä MRS-tietojen laatumittareiden kanssa taulukossa S2.

Kokonaiskreatiinin (TCR) konsentraatioarvio korreloi yksilöiden kesken negatiivisesti iän kanssa M1-vokselissa ((21)=−0.46,=0.04 ), vaikka ei V1-vokselissa ( (17)=−0.06,=0.81; kuva S2b). Tämän ikääntymisen vuoksi TCR:ää ei voitu käyttää kelvollisena sisäisenä referenssinä metaboliittien arvioissa. Siksi käytimme koko tämän työn aikana absoluuttisia pitoisuuksien arvioita GABA:lle ja Glx:lle sen sijaan, että ilmaisimme tietoja TCR-suhteina.

2.6. Tilastollinen analyysi

Tilastolliset käyttäytymisanalyysit suoritettiin R:ssä (R Core Team, 2017). Jotta voitaisiin hallita yksilöiden välisiä eroja sopeutumista edeltävässä osoitustarkkuudessa, kaikkien kokeiden päätepistevirhetiedot normalisoitiin vähentämällä keskimääräinen osoitinvirhe lähtötasolla (vasemman/oikean kohteen poikki suljetun silmukan lohkoille; keskimmäinen tavoite avoimen silmukan lohkoille ). Ellei toisin mainita, kaikki tilastolliset testit olivat kaksisuuntaisia. Analyysit suoritettiin käyttäen lineaarista regressiota, ja ne sisälsivät seuraavien oletusten tarkistukset: 1) lineaarisuus, 2) varianssin homogeenisuus ja 3) jäännösten normaalius. Näitä oletuksia tarkasteltiin visuaalisesti käyttämällä kuvaajia residuaaleista vs. havaitut arvot (lineaarisuus), sovitetut arvot vs. residuaalit (varianssin homogeenisuus) ja residuaalien jakautuminen (jäämien normaaliarvo). Lineaarisia sekavaikutelmamalleja (LMM) käytettiin analyyseihin, joissa oli pitkittäis-/toistettujen mittausten komponentti (esim. adaptaatio, retentio) sisällyttämällä leikkauspisteet ja kulmat osallistujien satunnaisina efekteinä. Tällä lähestymistavalla on kaksi etua verrattuna toistuviin varianssianalyyseihin (ANOVA:t): sen avulla pystyimme 1) huomioimaan myös lohkon sisäisen käyttäytymisdynamiikan, toisin kuin vain lohkon keskimääräiset virheet, ja 2) erottaa yksilöiden välisen vaihtelun satunnaiset lähteet. merkityksellisiä. Kaikki mallin tekniset tiedot on raportoitu lisätaulukoissa. P-arvot arvioitiin Wald-testillä, joka kokee 1, ja parinäytteiden t-testeillä vale-anodistimulaatiosta lyhyt- ja pitkäkestoiselle retentiolle kokeessa 2. Likimääräinen osittainen eta-neliö () lineaariselle seka- vaikuttaa regressioanalyyseihin yhteenvetona tiettyyn kiinteään efektiin liittyvän varianssin osuuden. Tehostekoon tulkitsemiseen on ehdotettu nyrkkisääntöjä. Nämä Cohenin d:n normit ovat: pieni=[0.2{{30}}; 0.49]; keskikokoinen=[0.5; 0.79]; suuri Suurempi tai yhtä suuri kuin 0.8. Normit kohteelle ovat: pieni=[0.01; 0,05]; keskikokoinen=[0,06; 0,13]; suuri Suurempi tai yhtä suuri kuin 0,14 (Cohen, 2013).

Kokeessa 2 lähtötason OLP- ja CLP-keskimääräinen tarkkuus analysoitiin kahdella tavalla. Ensinnäkin tarkistetaan tilausvaikutuksen puuttuminen (PA-istunto 1 vs. PA-istunto 2; käyttämällä parittaisia ​​t-testejä). Toiseksi stimulaatiotilan vaikutuksen puuttumisen tarkistaminen (anodaalinen tDCS-istunto vs. näennäinen tDCS-istunto; käyttämällä parittaisia ​​t-testejä samoilla neurostimulaatiotilanteen mukaan järjestetyillä tiedoilla). Edellinen analyysi varmisti, että viikon pesuväli oli tehokas (eli istunnon 1 käyttäytymisvaikutukset olivat haihtuneet istunnon 2 alkaessa), ja jälkimmäinen varmisti, että anodisten ja näennäisten tDCS-olosuhteiden väliset suorituserot voitiin johtua neurostimulaatiovaikutus vastakohtana jo lähtötilanteessa esiintyville satunnaisille systemaattisille eroille. Tilastollisen näytön kvantifioimiseksi eron puuttumisen puolesta (eli se, mitä pyrimme saavuttamaan), näille laadunvalvonta-analyyseille laskettiin Bayes-tekijä (01). Arvoa 01 > 3 pidettiin merkittävänä todisteena eron puuttumisesta, mikä oli yhdenmukainen kahden koejakson välisen asianmukaisen pesun kanssa.

Koska GABA syntetisoidaan glutamaatista, näiden kahden välittäjäaineen pitoisuudet korreloivat tyypillisesti positiivisesti aivoissa (Jocham et al. (2012); Stagg et al. (2011a); tietoaineistossamme M1 GABA × M1 Glx: (20)=0.34,=0. 13; V1 GABA × V1 Glx: (14)=0. 16,=0.55). Siksi analysoitaessa suhdetta vokselin sisällä olevan GABA:n tai Glx:n absoluuttisen pitoisuuden ja tuloksen välillä, malliin sisällytettiin myös toisen välittäjäaineen (GABA tai Glx) pitoisuus. Lisäksi harmaan ja valkoisen aineen pitoisuudet sisällytettiin myös kiinnostamattomina kovariaatteina kaikissa malleissa, jotka sisälsivät neurokemiallisia tietoja.

Välitysanalyysiä käytettiin luonnehtimaan "mekanistisia" yhteyksiä, jotka ovat havaittujen iän, neurokemian ja retention välisten korrelaatioiden taustalla. Tämä suoritettiin käyttämällä R-pakettivälitystä syy-välitysanalyysiin (Imai et al., 2010). Välitys suoritettiin käyttämällä regressiota ja ei-parametrista käynnistystä (10, 000 uudelleenotosta) sen varmistamiseksi, oliko M1:n estävä sävy syynä iän ja pitkäaikaisen säilymisen välillä. Malli sisälsi: ikä riippumattomana muuttujana (X); M1 GABA:n ja Glx:n absoluuttiset pitoisuudet välittäjinä (M1, M2); lohkokeskiarvoinen retentio 24-tuntien kohdalla riippuvaisena muuttujana (Y) (lohkokeskimääräinen virhe, joka normalisoituu kunkin yksilön perusviivalla) ja kontrolli GM:n ja WM:n murto-osuudelle M1-vokselissa (C1, C2). Prosenttivälitys () laskettiin epäsuorien vaikutusten (ab1 tai ab2) osuus kokonaisvaikutuksesta (c).