Влияние сложности задачи на амплитуду P3m: исследование визуального оддбалл-парадигмы

Введение

Нейронная активность, связанная с событиями, наблюдаемая как связанные с событиями потенциалы (ССП) в ЭЭГ и связанные с событиями поля (ССП) в МЭГ, предоставляет возможность исследовать основные механизмы различных когнитивных процессов. Отдельные компоненты ССП, по-видимому, отражают поток информации через мозг. Одним из prominentных компонентов, который вызвал значительный исследовательский интерес, является компонент P3 (называемый P3m в МЭГ), который может быть легко и надежно вызван presentation стимулов в разных модальностях и, как считается, отражает когнитивные процессы оценки стимула и распределения ресурсов.

Обычно P3 возникает через 300–600 мс после начала стимула и характеризуется большим позитивным отклонением, latency и амплитуда которого могут быть influenced разными параметрами задачи. Было показано, что различные особенности P3 могут быть изменены при нескольких неврологических и психических расстройствах, таких как синдром дефицита внимания и гиперактивности, болезнь Альцгеймера и деменция, шизофрения и депрессия. Поэтому P3 может служить ценным физиологическим маркером для диагностики широкого спектра неврологических патологий.

Если есть указания на то, что тяжесть симптомов связана с амплитудой P3 и что амплитуда может быть influenced определенными medications, как в случае с СДВГ, альтернативный подход может involved попытку модулировать амплитуду P3 без medication. Цель состояла бы в том, чтобы привести ее к "нормализованному" уровню и potentially облегчить тяжесть симптомов. Один из conceivable подходов would быть electrical стимуляция мозговой активности с использованием методов неинвазивной стимуляции мозга (NIBS). Здесь мозговые oscillations, которые presumably involved в генерации ССП и, таким образом, также амплитуды P3, могут быть modulated с transcranial alternating current stimulation (tACS).

Происхождение компонента P3

Происхождение P3 в мозге было предметом нескольких исследований. Было reported несколько различных source locations для визуального компонента P3. Например, Rogers и коллеги identified два simultaneous но spatially distinct источника P3. Один в глубоких структурах правого полушария ниже височной коры, близко к правой hippocampal formation, и второй в primary visual коре. Okada и коллеги located источник визуального N2P3 complex в hippocampal formation.

Используя МЭГ, Mecklinger и коллеги identified neural генераторы P3m в subcortical структурах близко к thalamus. В addition к этим источникам, superior и inferior frontal lobes, middle temporal gyrus, parietal lobe и cingulate gyrus были shown быть prominentными источниками P3m. Эти findings provide evidence для widespread network, involved в генерации P3/P3m.

Цели и задачи исследования

Хотя происхождение самого P3 хорошо исследовано, остается неясным, возникает ли модуляция P3, которая происходит due to патологических conditions или изменений в параметрах задачи, таких как сложность задачи, из тех же regions мозга, что и conventional генераторы P3m. Точная identification источников P3m и соответствующей модуляции P3m due to сложности задачи в within specific модальности и задачи essential для NIBS.

Это потому, что для такой stimulation требуется определенная степень focality, чтобы увеличить effects stimulation. Imprecisely определенные target regions могли бы result в minimal или no effect, так как source(s) may not быть adequately stimulated. Для identification regions мозга, где modulation by сложности задачи P3m originates, essential employ задачу, которая induces модуляцию амплитуды P3m while preserving target/standard effect, который typically observable в oddball-парадигмах.

Методы и материалы

Участники исследования

В исследовании приняли участие 19 participants (12 женщин, средний возраст 25.4 года, в диапазоне от 18 до 31 года) без self-reported истории психических или неврологических расстройств. Критерии exclusion, такие как наличие metallic materials в голове и семейная история epilepsy (родственник первой степени родства), были obtained до начала experiments. Другие критерии inclusion были normal или corrected-to-normal зрение, right-handedness, и non-smoking.

Один subject был excluded из-за incorrect segmentation МРТ скана, making source analysis impossible. Два further participants had to быть excluded потому что их d' в easy condition был less чем 1.5 times standard deviation средних значений d' в этом condition. Один subject заснул во время выполнения tasks. Это left 15 participants (9 женщин) для data analysis.

Визуальная задача

Для evoke ССП participants должны были выполнять visual, oddball-like задачу. Временной ход эксперимента показан на Рис. 1a. Визуальная задача показана на Рис. 1b, c. Патчи Габора, generated в Matlab R2019a, были rotated либо влево, либо вправо и имели 30 pixels на cycle (resulting в spatial frequency 3.8 cycles на visual degree angle).

Стимулы Габора были presented с использованием custom-made presentation script. Расстояние между participants и monitor поддерживалось constant для того, чтобы сохранить perception стимулов constant для каждого participant. В начале каждого trial небольшой круг появлялся в center экрана как fixation point. После randomized interval от 1800 до 2800 мс патч Габора появлялся в center экрана на 500 мс.

Регистрация магнитоэнцефалограммы

Во время обеих experimental sessions neuromagnetic signals записывались с использованием 306-канального whole-head MEG с 102 magnetometers и 204 orthogonal planar gradiometer sensors. В preparation для каждого MEG measurement, 5 head-position indicator (HPI) coils attached к голове каждого participant — три катушки на frontal hairline и по одной катушке на каждом mastoid соответственно.

Положение катушек записывалось вместе с anatomical landmarks (левый и правый tragus и nasion) и как минимум 200 samples формы головы с использованием Polhemus Fastrak. Во время MEG measurements sensor array находился в upright position (60° dewar orientation) и данные sampling на частоте 1000 Гц.

Анализ данных

Анализ данных выполнялся в Matlab R2019a с использованием fieldtrip toolbox для обработки MEG данных. Внешний noise, present в MEG, подавлялся с использованием time–space signal separation (tSSS) метода с default settings. Raw данные resampling до 250 Гц. Данные filtering между 1 и 30 Гц, detrended и cut на 5 s epochs.

Эпохи затем использовались для ICA approach чтобы remove components, содержащие horizontal и vertical eye-movements и heartbeats before данные backprojected в sensor space. Очищенные данные затем filtering между 0.1 и 13 Гц с использованием Butterworth фильтра 4-го порядка. Низкочастотный фильтр был set на 13 Гц чтобы emphasize амплитуду P3m, чья frequency лежит между delta (0.5–3.5 Гц) и theta (~ 4 до 7.5 Гц) bands но still including high alpha frequency band.

Результаты

Поведенческие данные

Чтобы verify что наша manipulation сложности задачи в newly developed experimental paradigm worked, мы tested для изменений в performance и RTs. Значение d' significantly differed в hard condition по сравнению с easy condition. Эти results confirm значительное decrease в performance, achieved путем увеличения сложности задачи.

rmANOVA для RTs показал significant main effect для condition и significant interaction condition x stimulus. Main effect stimulus не достиг significance. Чтобы disentangle significant interaction effect, мы performed two-sided t-tests для: easy vs. hard targets; easy vs. hard standards, target vs. standard easy trials, и target vs. standard hard trials.

Модуляция амплитуды P3m

CBPTs показали difference между easy и hard condition для каждого типа стимулов. Для targets и standards combined, CBPT revealed significant cluster ranging от approximately 296 до 576 мс после начала стимула. Для targets only, separate CBPT revealed significant cluster ranging от approximately 376 до 600 мс после начала стимула. Similarly, при examination только standards, another CBPT identified significant cluster spanning от about 316 до 560 мс после начала стимула.

Временные интервалы с significant clusters были defined как times of interest (TOI) для further visualization steps. ERFs clearly показали reduced P3 амплитуду в hard condition по сравнению с easy condition для каждого типа стимулов. Topographies показали frontocentral distribution различий между easy и hard conditions, indicating что эти frontocentral regions involved в модуляции амплитуды P3m.

Источники модуляции P3m

Чтобы исследовать sources модуляции P3m, dependent от сложности задачи, averaged ERFs каждого типа стимулов были subjected к source localization analysis с использованием LCMV beamforming. Наибольшая source activity для combined стимулов в обоих conditions была в centroparietal и temporal regions.

Для standard стимулов source activity была weaker по сравнению с source activity combined стимулов. Для target стимулов centroparietal source activity была much more pronounced чем для combined стимулов. Разница в source activity между easy и hard conditions показала, что наиболее prominent source activity для разницы активности across всех условий стимулов была located в centro и posterior parietal regions левого полушария.

Обсуждение

В этом исследовании наша aim была establish визуальную задачу, capable надежно evoke ССП while modulating сложность и, в свою очередь, амплитуду P3(m). Кроме того, мы examined origins модуляции P3m, dependent от сложности задачи, с employing LCMV beamformer. Точная localization модуляции P3m, dependent от сложности задачи, была бы essential для further studies, investigating feasibility использования tACS для модуляции P3(m).

С этой целью мы developed визуальную задачу paradigm, которая allowed нам увеличить сложность задачи while keeping физические properties стимулов mostly constant, unique feature по сравнению с previous studies, investigating модуляцию P3, dependent от сложности задачи. С established визуальной задачей мы obtained reduced уровень performance и significantly increased RTs в hard condition для standards и descriptively increased RTs в hard condition для target trials.

Кроме того, reduced P3m амплитуда была found в hard condition по сравнению с easy condition. Source activity, associated с модуляцией P3m, dependent от сложности задачи, в target trials была primarily located в centro и posterior parietal regions в обоих полушариях. Pattern source activity для standard trials показал descriptively similar pattern как для target trials.

Выводы и перспективы

Мы established paradigm, которая reliably модулирует амплитуду P3m и которая может быть utilized в future studies для исследования underlying mechanisms генерации P3m. Furthermore, successful localization модуляции P3m, dependent от сложности задачи, могла бы pave путь для future research, такого как intervention или lesion studies.

Наши результаты suggest что те же generators involved в production самого P3m, а также в task-related difficulty модуляции P3m. Учитывая многие различные regions мозга, которые contribute к P3m, conceivable предположить, что source(s) модуляции P3m, dependent от сложности задачи, varies между модальностями и задачами.