研究論文

 

Journal of Neuroscience 2 August 2017

競争ではなく協力:半球tDCSとfMRIは運動学習における同側半球の役割を示す

 
執筆者:Sheena Waters, Tobias Wiestler and Jörn Diedrichsen
 

要旨

運動学習における同側運動領域と運動前領域の役割は何ですか?1つの見解は、同側の活動が対側性運動皮質を抑制し、したがって同側の領域を抑制することが運動学習を改善することができるということです。あるいは、同側運動皮質は、片側の手の動きの制御および/または学習において積極的な役割を果たす可能性がある。人間の参加者の一人前の明示的なシーケンストレーニングの4日間のグループ間のデザインで対側および同側運動皮質の両方に二重盲検両半球型経頭蓋直流刺激(tDCS)を適用することによってこの問題に取り組みました。アノードが反対側または同側の運動皮質の上に配置されたかどうかとは無関係に、半半球の刺激は、半半球または偽の刺激と比較して実質的な性能の向上をもたらした。この性能上の利点は、両方の半球における塑性変化によって裏付けられているように見えました。第一に、我々は行動上の利点が訓練を受けていない手に強く一般化されたことを見出した。これはtDCSがエフェクター非依存性の表現を強化したことを示唆している。第二に、訓練の48時間後に行われた訓練されたシーケンスのスピードマッチング実行中の機能的イメージングは​​、偽グループと比較して両方の運動皮質における活動の持続的な極性非依存的な増加を明らかにした。これらの結果は、技能学習中の2つの運動皮質の競合的な相互作用よりもむしろ協調的な相互作用を示唆し、同側半球の可塑性を利用するので、一人称技能学習中の両半球脳刺激が有益であることを示唆する。我々は行動上の優位性が訓練を受けていない手に強く一般化されたことを見出し、tDCSがエフェクターに依存しない表現を強化したことを示唆している。第二に、訓練の48時間後に行われた訓練されたシーケンスのスピードマッチング実行中の機能的イメージングは​​、偽グループと比較して両方の運動皮質における活動の持続的な極性非依存的な増加を明らかにした。これらの結果は、技能学習中の2つの運動皮質の競合的な相互作用よりもむしろ協調的な相互作用を示唆し、同側半球の可塑性を利用するので、一人称技能学習中の両半球脳刺激が有益であることを示唆する。我々は行動上の優位性が訓練を受けていない手に強く一般化されたことを見出し、tDCSがエフェクターに依存しない表現を強化したことを示唆している。第二に、訓練の48時間後に行われた訓練されたシーケンスのスピードマッチング実行中の機能的イメージングは​​、偽グループと比較して両方の運動皮質における活動の持続的な極性非依存的な増加を明らかにした。これらの結果は、技能学習中の2つの運動皮質の競合的な相互作用よりもむしろ協調的な相互作用を示唆し、同側半球の可塑性を利用するので、一人称技能学習中の両半球脳刺激が有益であることを示唆する。訓練の48時間後に行われた訓練されたシーケンスの速度を一致させた実行中の機能的イメージングは​​、偽グループと比較して両方の運動皮質における活動の持続的な極性非依存的な増加を明らかにした。これらの結果は、技能学習中の2つの運動皮質の競合的な相互作用よりもむしろ協調的な相互作用を示唆し、同側半球の可塑性を利用するので、一人称技能学習中の両半球脳刺激が有益であることを示唆する。訓練の48時間後に行われた訓練されたシーケンスの速度を一致させた実行中の機能的イメージングは​​、偽グループと比較して両方の運動皮質における活動の持続的な極性非依存的な増加を明らかにした。これらの結果は、技能学習中の2つの運動皮質の競合的な相互作用よりもむしろ協調的な相互作用を示唆し、同側半球の可塑性を利用するので、一人称技能学習中の両半球脳刺激が有益であることを示唆する。

重要性に関する声明:
多くの神経リハビリテーションのアプローチは、反対側の半球の興奮性を高めると同時に同側の皮質の興奮性を高めて半球間の抑制を減らすのに有益であるという考えに基づいています。対側または同側の運動皮質上の興奮性陽極を用いた両半球型経頭蓋直流刺激(tDCS)は、半球型tDCSのほぼ2倍の強度で運動学習を促進することが観察された。運動学習のこれらの増加は、刺激期間を凌駕する両方の運動皮質におけるfMRI活性化の増加、ならびに訓練されていない手への一般化の増加を伴った。

片手を動かすなどの厳密に一方的な運動行動でさえも、大脳半球間の相互作用に依存している。しかしながら、この相互作用の性質は完全には理解されていない(Perez and Cohen、2009 ; Di Pino et al。、2014)。1つの有力なアイデアは、「半球間競争」モデルであり、それによると、2つの半球は抑制相互接続を介して互いに抑制し合う(Curtis、1940;Ferbertら、1992;Daskalakisら、2002;Chen、2004;Niら)。 2009年)この概念は、脳の刺激を通して運動学習をどのように改善するのが最善かについての理論を形作った。運動性学習は、反対側の運動皮質を興奮させることによってだけでなく、特に脳卒中リハビリテーションの文脈において同側皮質を抑制することによっても促進され得ることが示唆されている(Muraseら、2004年;HummelおよびCohen、2006年;Williamsら、et al。 、2010年;タケウチら、2012年)。tDCSは、陽極が一次運動野(M1)の上に置かれると運動誘発電位(MEP)を増加させ(Nitsche and Paulus、2000)、陰極の存在下でMEPを減少させることが示されています(Nitsche et al。、2003)。。半球間競争モデルと一致し、Vines et al。(2008)示されて、同側のM1の上に置かれた陰極を持つ二半球のtDCSは単球のtDCSより性能を改善する。

ただし、両半球の利点は同側皮質の抑制によるものであることを疑う理由があります。MEPは通常、半球型刺激後に陰極下で減少するが(Nitsche et al。、2003)、極性特異的変化は両半球型刺激後に減少する(O'Shea et al。、2014)。したがって、tDCS後の神経可塑性の増加は、経頭蓋磁気刺激法(TMS)で測定された極性特異的興奮性の変化と密接に関連していない可能性があります。むしろ、可塑性の増加は、皮質組織を通って半径方向に流れるのではなく横方向に流れる電流に起因し得る(Rahman et al。、2013)。真の場合、tDCS効果は現在の方向ではなく、空間的な電流分布に依存するはずです。

この仮定の下で、両半球tDCSは極性と無関係に両方の運動皮質の可塑性を増加させるかもしれません。加えて、同側運動皮質は、複雑な運動の実行および学習において積極的な役割を果たし得る。最近のfMRI(Diedrichsen et al。、2013 ; Wiestler and Diedrichsen、2013)および電気生理学的研究(Ganguly et al。、2009)の研究では、M1での活動はベースライン以下に抑制されることが多いが、進行中の同側運動についての情報を含む。この活動は、同側投影を直接下降させることによって、または反対側で活性化パターンを形成することによって、運動制御に寄与し得る(Verstynen et al。、2005)。)この「半球間協力」モデルによると、半球型tDCSは同側性皮質を沈黙させるわけではなく、同側性の可塑性を高めるため、単半球刺激よりも効果的です。

これらの説明を判断するために、我々は両半球刺激の極性を逆転させることの効果をテストした。我々は偽、unihemispheric、従来bihemispheric、または逆極性(RP)bihemisphericたTDC用いた二重盲検試験で64人の参加者を訓練された(図1 のA)。参加者は4日間左手または右手のどちらかで一人暮らしのシーケンスタスクを実行しました(図1b)。訓練とtDCSなしの行動の事後テストの後、参加者は刺激によって誘発された神経の変化を解明するためにfMRIを受けました。

対照的に、半球間協調モデル(極性非特異的tDCS効果を仮定)は、塑性は現在の方向に関係なく誘導され、行動上の利点は両方の半球の塑性から生じると予測しています。したがって、RP tDCSは従来の2半球tDCSと同程度に効果的であるはずであり、両方とも単半球モンタージュよりも効果的であるはずです。予測される塑性変化の二国間の性質を考えると、tDCS関連の利点は訓練を受けていない人に一般化されるべきです。最後に、両半球tDCSは、極性非特異的な方法で両方の半球の放射能を変化させるはずです。

 

材料および方法

参加者:
64人の健康な右利きの被験者(54.69%の女性;平均年齢22.84±0.56歳)がこの研究に参加した。参加者は、病歴、音楽およびコンピュータゲーム経験、ならびに以前の脳刺激への曝露についての調査と同様に、エジンバラの利き手目録(Oldfield、1971)を完成させた。参加の除外基準は以前に詳述された通りであった(Waters-Metenier et al。、2014)。参加者はヘルシンキ宣言に従って書面によるインフォームドコンセントを行い、研究を完了したことに対する追加の賞与および業績の改善の可能性とともに金銭的報酬を受けた。このプロトコルは、University College Londonの研究倫理委員会によって承認されました。

シーケンスタスク:
実験には、異なる単調な5桁のシーケンスを迅速に作成する必要がありました。シーケンスは、カスタムメイドの、MRI互換のピアノのような等尺性力キーボードで行われた。各キーにかかる力は、トランスデューサを介して5 msごとに測定されました(ダイナミックレンジ0〜25 N、FSG-15 N 1A; Honeywell)。

シーケンスタスクでは、参加者は事前定義された順序で各数字を押す必要がありました。コンピューターの画面では、1から5までの数字、1から5までの数字、および5から右端までのキーの順序を左から右に順番に実行していきます。言い換えれば、シーケンスは、外部の空間参照フレームでキューに入れられました。パイロット実験(Wiestler and Diedrichsen、2013)に基づいて、3桁を超える連続した数字を含むシーケンスを除いて、一致した難易度の12シーケンスを選択しました。これらの12のシーケンスから、各参加者は訓練される4つのシーケンスのセットを割り当てられました(Wiestler et al。、2014)トレーニングの可能なセットは次のとおりです。(1)41352、25314、15423、および51243。(2)45132、21534、31425、および35241。(3)52134、14532、23541、および43125。

提示されたシーケンスに隣接する小さな(0.53cm×0.53cm)緑色のボックスが左右に表示されて、シーケンスを実行すべきそれぞれの手を合図する。反対側に赤いボックスが表示され、手をキーボードの上に置いたままにしておく必要があることを示しています。指示刺激は2.7秒間画面に表示されたままになり、その後5つの白いアスタリスクが「実行」信号として表示されました。各指示シーケンスは、4回続けて(テスト前およびテスト後)、または3回(トレーニング中およびfMRI取得中)実行され、各実行は個別に "go"信号でトリガされました。連続したシーケンス実行の間に500ミリ秒の間隔がありました。以下では、単一の「試行」を、同じシーケンスの3つまたは4つの連続した実行のセットとして定義します。

シーケンスタスクの目的は、最小限のエラーでできるだけ迅速に5桁のプレスを実行することでした。登録されるディジットプレスのために、アクティブなディジットは2.5Nの力を加えることを超えなければならなかったが、他のすべてのディジットは2.2N未満の力を生成しなければならなかった。 「正しい」(緑色)、「正しくない」(赤色)、または「強すぎる」(黄色、つまり、タスクに設定されている上限の8.9 Nを超えています)。実行時間(ET)は、最初のプレスの開始と最後のプレスの解放との間の期間として測定され、誤り率は、1つ以上の誤った数字プレスを含むシーケンスの百分率として定義された。

各シーケンスの実行後、参加者は短いフィードバック(0.8秒)を見ました。1つの緑色のアスタリスク(1ポイント)は、シーケンスの5回のプレスすべてが正しく実行されたことを示しています。3つの緑色のアスタリスク(3ポイント)は、シーケンスが正しく実行され、前回の実行の平均よりも20%以上早いETで実行されたことを意味します。1つの青いアスタリスクは、シーケンスが前回の実行の平均(0ポイント)よりも20%遅く実行されたことを示しています。1つの赤いアスタリスクは、1つ以上のエラーが発生したことを意味します(-1ポイント)。参加者は彼らの得点に応じて金銭的ボーナスを受け取りました。

実験計画:
すべての参加者は4つの研究フェーズを完了しました(図1):(1)12の5桁のシーケンスのベースラインパフォーマンスが両手で評価されたプレテスト(1日目)。(2)参加者が約1時間(訓練の開始から25分のtDCSと結合された)左手または右手のどちらかで同じ4つのシーケンスを繰り返し練習していた4日の訓練段階(2〜5日目)。(3)事後テスト(6日目)。事前テストと同じ方法で行われた。(4)MRIセッション(7日目)。

事前テストは、参加者がタスクに慣れるために、4回の試行または16回の実行(1回のハンドにつき2回の簡単なシーケンスで4回の実行)という短い練習で始まりました。事前テスト中に、参加者は、左右両手で12回すべてのシーケンス(4回の訓練を受け、8回の訓練を受けていない)を行いました。各ハンドは、1回の試行につき4回の実行(つまり、合計8回の実行)でシーケンスごとに2回の試行を実行する必要がありました。事前テストは、1回のハンドあたり24回の試行を含む8回の実行で構成されており、その結果、1回のハンドあたり合計96回の実行となりました。最初の4回の実行では、シーケンスと手の順番をランダムに並べ替え、後半では学習効果を相殺するために順番を逆にしました。

試験前の成績における群の差が最小になるように、被験者を擬似ランダムに4つの刺激群(偽、片半球、両半球、またはRP両半球tDCS群)の1つに割り当てた(Waters-Metenier et al。 、2014)。tDCS群間のANOVAはベースライン課題ETに差がないことを明らかにし(F(3、60)= 0.158、p= 0.923;個々の群の平均については表2参照)、また任意の2つの刺激群間に有意な対差はなかった(全てt<)。 1.10、p= 0.273)。

参加者と実験者の両方がtDCSの割り当てに盲目であることを確実にするために、無作為化はデータ収集に関与していない研究者(JD)によって行われた。実験者(SW)は、参加者が実際の刺激を受けたのか偽の刺激を受けたのかを知らず、各セッションの開始時にtDCS機器に入力されたランダム化コードによって決定された。したがって、偽の参加者の66.7%(14/21)は、半半球電極配置を持ち、33.3%は、半半球電極配置を持ちました。試験後の成績に関して、偽グループのこれら2つのサブセット間に有意な行動的差異は見られなかった(F (1,16) <1.454、p> 0.245;訓練された/訓練されていない手と訓練された/訓練されていないシーケンスETのための共変量として事前テストを使用してANCOVA。

4日間のトレーニングの間、参加者は12のシーケンスのうち4つを左または右手で練習しました。セッションは、各シーケンスにつき2回の試行を含む16回の実行で構成されました。したがって、参加者は1日あたり128回の試行(384回のシーケンス実行)を行った。tDCSを組み合わせたトレーニングの最終セッションの翌日には、事前テストとまったく同じ構造を持つ事後テストが実施されました。

tDCS:
tDCSは、半半球または半球のモンタージュを介して投与された。片半球モンタージュでは、反対側のM1の上にアノードを、同側の眼窩上隆起部の上にカソードを配置しました。両半球モンタージュの場合、反対側の極性を含むRPモンタージュで、反対側の上にアノードを、同側のM1の上にカソードを配置しました。M1の手の領域は、対側の最初の背側骨間筋において単一パルスの閾値上TMSが目に見えるけいれんを誘発した位置として局在化した(Boroojerdi et al。、1999)。)これは、内側サジタル平面の頭蓋骨に対して接線方向に45°の角度で位置決めされたハンドルを後方に向けて単相パルスが供給された5cmの8の字のコイルを有するMagstim BiStim2を使用して実施された。水平角皮質皮質結合を介して経シナプス的に皮質脊髄ニューロンを刺激するのに最適である(Janssen et al。、2015)(Di Lazzaro et al。、2008;Delvendahl et al。、2014)。tDCSは、〜60分のシーケンストレーニングセッションの最初の25分間に4連続トレーニング日にわたって投与された。2mAの電流が、neuroCon DC-刺激装置PLUSを使用して供給された。食塩水に浸した35cm2の電極を介して(http://www.neurocaregroup.com/dc_stimulator_plus.html)。

行動分析 :
(そこ誤り率の点でTDCの群間に有意差は予備試験の間なかったF (3,60) = 0.252、P又はトレーニング(;トレーニング群と手にわたって平均= 0.860)F (3,60) = 1.082 p= 0.364;一日中平均した。tDCSの受信者は偽よりも正確である傾向があり、ポストテストではエラー率に対するtDCSの有意な影響のみが見つかりました(F (3,60) = 3.086、p = 0.0339;トレーニンググループと手の平均)。

さまざまなエラー率に合わせてETを調整するために、各実行、シーケンス、およびすべての(正しいおよび誤った)試行のハンドオーバーについて、中央値ETを計算しました。この計算では、誤った試験のETがその試験群の最大ETに置き換えられ、それによって不正確なパフォーマンスにペナルティが課されました。

最後の訓練日と事後テストのために、各刺激群と偽の間、二半球群と半球群の間、そして二つの半球群の間で計画的な統計的比較を行った。群の対の間のこれらの比較のために、我々は事前検定時の誤差調整されたETを性能における以前の個人間差を説明するための共変量として使用したANCOVAを使用した。この手順は、各試験/試験後測定から試験前測定に基づく最良の予測を効果的に差し引く。単に試験前の測定値を差し引くことと比較して、この方法は試験前の測定値におけるより大きな変動性によって引き起こされるノイズの影響を受けにくい。ANCOVAは、被験者間要因として「tDCSグループ」と「ハンドトレーニングコホート」を含めた。全ての統計的比較のための閾値は、p<0.05。本文および図に示されている全てのデータは平均±SEMとして表されている。

fMRIデータ収集:
ポストテストの1日後に、全42人の半球tDCS受信者(偽および本物)がfMRIスキャンを受けた。リソースの制限により、私たちは単球グループもスキャンすることができませんでした。このグループは追加の情報を提供するであろうが、両半球刺激後の両半球における極性非依存的変化の我々の主な仮説を検証することは重要ではなかった。この時点で、最後のtDCSアプリケーションから少なくとも48時間が経過しています。したがって、tDCSの即時のオンライン効果(Vernieri et al。、2010 ; Mielke et al。、2013 ; Antal et al。、2014)は洗い流されているはずなので、どんなグループの違いもtDCSによって引き起こされる長期の神経可塑性変化によるものであるでる。

fMRIセッションは、24のランダムに順序付けられた試行からなる8回の試行からなり、1試行あたり3回の試行(4回のシーケンス×2回のハンド)で1回の試行あたり72回の実行が行われた。各試行は、キューイングフェーズ(2.7秒)と、それに続く3.6秒間隔でトリガされたキューシーケンスの3回の実行からなる。したがって、試行は13.5秒続きました。各シーケンスの実行は、0.8秒のフィードバックフェーズを可能にするために2.8秒以内に完了しなければなりませんでした。

スキャン中の行動パフォーマンスを一致させるために、参加者は1.3秒の固定速度でできるだけ正確にシーケンスを生成するように指示されました。このETは、全グループにわたる被験者が、訓練された手と訓練されていない手の両方で高い精度で達成できる最も速い(〜90%正しい)。加えて、訓練を通して、最大力閾値を課すことによって配列の力レベルを同じに保った。fMRIスキャン中に力レベルのフィードバックは提供されませんでした。

ベースラインBOLD活性化は、13.5秒の8つのランダムに散在した休息相の間に測定された。動かない手の鏡の動きを監視するために、参加者はキーボードで10桁すべてをキープし、常に〜0.5Nの小さな基線力を発生させる必要がありました。

機能的画像は、32チャンネルヘッドコイルを備えた3 T Siemens Trio MRI装置を用いて取得した。2.72秒の反復時間(TR)を有する2Dエコープラナーシーケンスを使用して、インターリーブ方式(3mmのギャップおよび2.3×2.3×厚さ2.7mmのインターリーブスライスを8回、159回/回)で得た。 2.3mm2の面内解像度)。ボリュームはAC – PCラインから45°の傾斜角で斜め方向に取得しました。このスライス処方は、上小脳および大脳基底核と同様に皮質の背面上の運動領域の範囲を提供したが、下前頭葉ならびに下側頭葉および前側頭葉を除外した。fMRI取得の詳細については、Wiestler et alを参照してください。(2014年)。

fMRI解析:
fMRIデータの分析は、Wiestler et al。(2014)、それは偽のグループからの結果を報告します。標準的な前処理(スライス取得、動きの再調整、および個々の解剖学的画像への位置合わせの補正)の後、SPM 8で実装された第1レベルの線形モデルを使用しました(Friston et al。、2007)。)各手の4つのシーケンスの各々に対する活性化を推定する。デザインマトリックスは、各ハンドとシーケンスタイプのリグレッサーと各ランの切片から構成されていました。回帰子は、試験の最初の合図から始めて10.8秒のボックスカー関数としてモデル化され、それは次に標準的な血行力学的応答関数で畳み込まれた。推定された回帰重みから、4つのシーケンスにわたって平均された各手について安静時と比較したパーセント信号変化を計算した。

群分析のために、解剖学的画像から白灰白質表面および軟膜表面を抽出することを可能にするFreesurfer(Dale et al。、1999)を使用して各参加者の皮質表面を再構成した。

次に、各灰白質表面と軟膜表面との間にあるボクセルを各表面ノードについて平均することによって、機能データを各個々の表面に投影した。 次に、個々の表面を左右半球用の共有球状テンプレートに合わせた。これにより、訓練された半球、訓練された手の反対側の半球からのデータが右側のグループの半球に表示され、訓練されていない半球からのデータが左側に表示される。次に、未修正の高さしきい値T (1,39) = 2.71、p = 0.005 を使用して、各サーフェスの頂点について、擬似グループとtDCSグループの間でt検定を実行しました。家族性誤差は、fmristatパッケージに実装されているガウス場理論を使用して偶然に予想される最大閾値上クラスターの臨界サイズを計算することによって制御した(Worsley et al。、1996)結果は、3D視覚化ソフトウェアCaret(Van Essen et al。、2001)を用いて表示された。

示すプロファイルプロットの図3、A及びBは、我々は、ブロードマンの領域6の前方先端にM1の手領域を介して後部頭頂皮質から実行行を定義(BA6、運動前野)。次に、その線の上下1.5 cmの領域(図3dの紫色の領域)の放射能を平均しました。

また、皮質運動領域の関心領域(ROI)分析を行った。それらは一次運動皮質の手領域(M1、BA4)を含んでいた。一次体性感覚皮質(S1、BA1〜3)。背側運動前野皮質。補足的および補足的な運動領域。上頭頂葉は、前側(頭頂溝内)と後側(後頭頂接合部)に分けられます。我々は、対称群テンプレート上に全てのROIを定義し、続いてこれをそれぞれの個々の表面を介して個々のデータ空間に投影した。

これらのROIにおける平均活性をANOVAに提出して、tDCS群(因子「tDCS」)と訓練手との相互作用(因子「手」)および半球(因子「半球」)との間の差を計算した。左右のトレーニングコホートの間に有意な機能的差異(修正なしでも6つのROIすべてに対してF (1,36) < 2.21、p> 0.15)または他の因子との相互作用がないため、平均した機能的データを分析した。左右のトレーニングコホートで。


結果

半球tDCSは単球tDCSより運動学習を増加させる:
我々は最初に、従来の二半球型tDCSが半球型刺激よりも学習促進に効果的であるかどうかを判断しました。全体的なパフォーマンス指標として、誤差を調整したET(「材料と方法」を参照)を使用しました。配列訓練の4 Dの終わりまでに、unihemispheric TDCの受信者は、配列を偽より速い0.203±0.101秒(16.6%)(実行F (1,31) = 4.43、P = 0.043; 図2、Bブルー対ブラック、行)。以前の報告(Reis and Fritsch、2011)と同様に、この利点は、最終訓練セッションの1日後にtDCSなしで行われた事後テスト中も持続した(F (1,31) = 8.13、p= 0.008)。この効果の大きさには、左手訓練グループと右手訓練グループとの間に有意差はなかった(F (1,31) = 2.03、p = 0.164)。

従来の半球型tDCSを受けた参加者は、片側半球刺激を受けた参加者よりもさらに0.260±0.114秒速かった。bihemisphericとunihemispheric群間の差は、信頼された(F (1,24) = 12.44、P = 0.002)、bihemisphericおよび偽グループ(の間の差であったようにF (1,30) = 64.02、P = 6.24 -09で)。これらの差は事後テスト中も維持された(それぞれ、F (1,24) = 10.98、p = 0.003およびF (1,30) = 55.302、p = 2.75e -08)。)したがって、カソードを眼窩上隆起(単球半球tDCS)から同側M1(双半球tDCS)に移動すると、ほぼ2倍の性能向上が見られました(偽に対して37.8%)。したがって、我々はここで、半半球刺激に比べて、半球tDCSのより高い有効性を再現する(Vinesら、2008年 ; Mahmoudiら、2011年 ; Karok and Witney、2013年 ; Lindenbergら、2013年 ; Sehmら、2013年 ; Naros。ら、2016)は、複数の日の学習研究の文脈で。

RP両半球tDCSは運動学習を増加させる:
半球間競合モデルは、半球型tDCSに比べて半球型の利点は同側皮質の陰極抑制によって生じると仮定しています。この考えは、RPモンタージュが、対陰極の直接的刺激と同側の陽極刺激の両方を介して対側M1興奮性を減少させるので、偽と比較して運動学習を減弱させるはずであることを予測する。

我々のデータは、しかし、その逆を示した:RP bihemisphericたTDCが偽刺激よりも有意に速くエイリアンを率いて、最終訓練日中(両方ともF (1,31) = 27.55、P = 1.154e -05()および事後の間にF (1,30)= 25.0、p= 2.32e−05)。統計的に、RPグループのパフォーマンスは、従来の2半球tDCS(最終トレーニング日:F (1,23) = 1.81、p = 0.191、事後テスト:F (1,23) = 1.93、p )と区別がつかなかった。= 0.178)。通常群とRP両半球群のETも左右の訓練群で対称的であった:tDCS群×手コホート相互作用は有意ではなかった(F (1,23) = 0.11、p = 0.7459)。RP半球tDCSは単球tDCSよりも数値的に良好な結果を導きましたが、この効果は統計的有意性に達しませんでした(最終トレーニング日:F (1,24) = 2.97、p = 0.097、事後検定:F (1,24) = 2.02、)。p= 0.168)。しかしながら、組み合わされた2つの両半球群は、単一半球群より有意に速かった(最終訓練日:F(1,38)= 8.61、p。= 0.006、事後検定:F(1,24)= 6.66、p= 0.014)。

まとめると、これらの結果は、半半球型刺激が単半球型刺激よりも効果的であることを示している。ただし、この追加の利点は、同側性抑制によっては得られていませんでした。バイヘミスフェアtDCSに対して極性特異的な効果が見られなかったためです。代わりに、同側運動野への刺激は運動学習を加速させた。

したがって、これらの結果は、片半球tDCSと比較した半球の追加学習の利点が両半球の塑性変化から生じる両半球協調モデルを支持します。この考えは2つの検証可能な予測をします。第一に、行動上のtDCSの優位性のかなりの部分が訓練を受けていない人に一般化されるべきです。第二に、神経の変化は両極に極性非特異的に起こるはずです。以下で、これらの予測を検証します。

行動のtDCS効果は訓練を受けていない手に一般化する:
プレテストとポストテストでは、参加者は訓練されていないシーケンスを自分の訓練されていない手で実行したため、人手による一般化を評価できます。以前の結果と一致して(Waters-Metenier et al。、2014 ; Wiestler et al。、2014)、偽のグループでさえ訓練されていない手でかなりのパフォーマンス改善を示しました(図2c、d)。この一般化は、tDCS群ではさらに顕著であった。偽物と比較して、半球状(F (1,31) = 12.43、p = 0.001)。両半球(F (1,24) = 26.99、p = 1.34e -05)およびRP両半球群(F (1,24)= 25.98、p= 1.78e-05)全てが、訓練を受けていないハンドで著しく良好に機能した。さらに、訓練されていないハンドのパフォーマンスは、半半球のtDCSレシピエントに比べて半球の方が優れていて(F (1,31) = 4.26、p = 0.047)、両半球のtDCSグループ間に差はありませんでした(F (1,23) = 0.05)。 、p= 0.822)。

重要なことに、一般化が単に訓練を受けた手の改善に比例した場合に予想されるよりも、訓練を受けていない手のパフォーマンスの向上がさらに大きかった。 tDCSは一般化の割合を増加させることがわかった。偽の受取人の場合、訓練を受けていない手は訓練を受けた手の改善の58.5%を獲得したが、両方の半球tDCS群では、人間一般化の割合はより大きかった(86-89.2%; t (1,33) > 2.662、p <)。 0.012)。これらの結果は、両半球tDCSが主に両半球のエフェクター非依存性の表現に影響を与えたことを示唆している。

行動的tDCS効果は訓練されていない配列に一般化する:
全ての参加者はまた、試験前から試験後に未訓練の配列について改善した(図2d)。この効果はtDCSによって促進され、非訓練シーケンスでは、半半球のtDCSレシピエントは偽よりも0.310±0.105秒(19.4%)速く、両半球のレシピエント(従来とRP群を合わせた)は半半球よりも0.231±0.137秒(17.6%)速くなった。陽極tDCSレシピエント(およびこれらの違いの両方が有意であった;それぞれF (1,31) = 6.73、p = 0.014およびF (2,36) = 8.13、p= 0.008)。さらに、我々が訓練された手のために訓練されていないシーケンスに対する速度の利点の移転の割合を定量化するとき、我々はすべての群にわたって、偽に比べて移転の割合を増加させることを見出した(F (3,60) = 4.90、p = 0.0041)。したがって、我々が以前に報告したように(Waters-Metenier et al。、2014)、この研究におけるtDCSの効果は、主にエフェクターおよび配列非特異的な様式で発揮される。 両半球tDCSは両半球の活性化を増加させる tDCS刺激の神経への影響を解明するために、参加者が訓練されたまたは訓練されていない手のいずれかで4つのシーケンスを実行しながら、fMRI BOLD活性化を測定した。最終的なtDCSと組み合わせたトレーニングセッションの2日後に参加者をスキャンし、シーケンスの学習とは直接関係しない可能性がある神経興奮性または血行動態に対するtDCSの即時効果または後効果よりもむしろ学習関連可塑性を反映するようにした(Vernieri et al) 、2010年 ; Mielkeら、2013年 ; Antalら、2014年)単純な行動の違いに起因する活動の違いを防ぐために、私たちはグループと手の両方にわたる移動速度と力の観点からスキャナーのパフォーマンスを厳密に一致させました。半球協調モデルは、極性とは無関係に、両方の半球において同様の神経変化が起こるはずであると予測している。予想されたように、訓練された手の実行のために、偽グループはM1及びS1に対活性化と同側の不活性化を示した(図3、4)、としてしばしば(例えば、我々はここで検討するものとして単純unimanual手の動きの間に観察さDiedrichsenら。 、2013年 ; Wiestler and Diedrichsen、2013年)対照的に、両半球tDCSグループは、極性とは無関係に、より大きな対側活性化を示し、同側失活は見られなかった。

統計的比較のために、我々は、2つの両半球刺激群を単一のtDCS群に結合した。なぜなら、我々は、従来の群とRPのtDCS群との間に差次的活性化の有意なクラスターを見いだせなかったからである。表面ベース基分析(材料および方法を参照のこと)の両方の対と同側S1とM1皮質がTDCのレシピエント(より大きな活性化を有することを示した。表3訓練された手の動きのために)。訓練されていない手のための機能的な違いが視覚的に類似するが、統計的にあまり顕著であった。

解剖学的に事前定義されたROIを使用した分析(Wiestler and Diedrichsen、2013)により、これらの結果が確認された(図3e)。半球と手の両方で、M1(F (1,40) = 9.34、p = 0.004)とS1(F (1,40) = 13.55、p = 0.0007)の活性化の増加が観察されました。S1におけるtDCS×半球×手の相互作用についてのいくつかの証拠があった(F (1,40) = 4.16、p = 0.048)、しかしこれはM1では有意には達しなかった:F (1,40) = 3.72、p= 0.061。これは両半球のtDCSが訓練を受けた手と同側(訓練されていない)の半球に関連する活性化を特に増加させたことを反映しています。

我々はまた、右手の動きの間の右半球の活動と比較して左手の動きの間の左半球のより同側の活動で予想される半球の非対称性を観察した(Verstynen et al。、2005)。この半球の非対称性は、M1(F(1,39)= 31.137、p= 1.983e-6)およびS1(F(1,39)=21.73、p= 3.621e-5)に対して有意であったが、有意に相互作用しなかった。

fMRI中に行動成績を一致させるための最善の努力にもかかわらず、グループ間にはわずかではあるが有意差がありました(表4)。しかし、ETの差は非常に小さく(〜40〜60ms)、偽に対する力の差は2つの半球tDCS群で一貫していませんでした(力は従来の半球tDCS群の偽よりわずかに低く、わずかに高かった)。 RP tDCSグループに偽装します。それにもかかわらず、活性化の観察された増加がこれらの小さな行動の違いに起因し得ないことを確実にするために、我々は実行時間、エラー率、および力を共変量としてANCOVA分析に含め、すべての比較に関してtDCSの効果が有意に維持されることを見出した。両方ともM1(それぞれ、F (1,39) = 7.26、p= 0.01。F(1,39)= 14.03、p= 0.001。F(1,39)= 8.29、p= 0.006)およびS 1(F(1,39)= 8.02、p= 0.007;F(1,39)= 10.99、p= 0.002;F(1,39)= 12.78)。、p= 0.001)。

同側活性化の増加につながる可能性のあるもう1つの潜在的な交絡は、ミラーリングです。ミラーリングとは、動かない手の筋肉と動かない手の筋肉が同時に活性化する現象のことです(Beauléet al。、2012)そのような動きは典型的には病理学的状態(例えば脳卒中)において見られるが、健康な集団においても存在しそして測定可能である。fMRIの間、参加者はアクティブハンドがシーケンスを実行している間、パッシブハンドをキーボードの上に置くことを要求されました。ミラーリングは、試行期間中の受動的な手の力の範囲、関連するSD、および受動的な手と能動的な手の数字を一致させるための力のトレースの間の相関を使用してパラメータ化されました。有意な正の相関関係から、健康な対照参加者において非常に微妙なミラーリングをうまく検出できたことが示されたが、これらの測定値のいずれについてもtDCSグループ間に有意差はなかった(表5)。

まとめると、これらのデータは、極性に関係なく、両半球のtDCSが同側および反対側の両方の半球における平均活性化の増加と関連していたことを示しています。この違いは、スキャン中のグループ間の行動の違いによっては説明できませんでした。

tDCSの被験者の盲目および知覚的副作用の定量化:
tDCS投与の各セッションの後、参加者は知覚副作用についての質問を追加して、tDCS効果を特徴付けるために以前に設計されたバッテリーを受けました(Waters-Metenier et al。、2014)。具体的には、参加者は、チクチクする痛み、灼熱感、かゆみ、めまい、および精神的疲労の経験を評価し(1:10)、次に効果の持続時間を(数分で)説明するよう求められました。分かるように、図5、TDCの受信者は、特に、うずき燃焼及び痒みの点でのTDCの知覚特性のわずかに高い強度を発揮する傾向がありました。しかしながら、これらの変数のどれも有意な群間差を示さなかった(全てのt (62) < 1.446、p 64人の被験者のいずれかで> 0.153)またはレベル4(最高評価10)を超えた。

しかし、これらの副作用をどのくらいの期間経験したかによって、グループは異なる傾向がありました(図5 b)。3つのtDCSグループ(半球、二半球、およびRP二半球)にわたって平均して、被験者は、かなり長い期間のtingling(t (62) = 2.553、p = 0.013)、灼熱感(t (62) = 2.492、p = 0.015)を報告した。そして、かゆみ(t(62)= 2.833、p= 0.006)およびより長期間の痛みの傾向(t(62)= 1.806、p= 0.076)。めまいの期間に差はありませんでした(t (62) = 1.051、p偽とtDCS群の間の精神的疲労(t (62) = 0.671、p = 0.505 )。以前に観察されたように(Waters-Metenier et al。、2014)、参加者は全体的な不快感、tDCSの強度の強さ、またはtDCSによる気晴らしに有意差はありませんでした(表2)。また、χ 2適合度検定は、TDCの群とシャム(間のTDC割当ての検出には差がなかったことを示した表2)。これらの知見は、わずかな知覚的な違いにもかかわらず、tDCSブラインディング法で十分であることをまとめて示唆しています。これは他の最近の証拠と一致している(Kessler et al。、20122 mAで2倍以上の被験者を調査した研究を含む(Russo et al。、2013)。

tDCSの行動的副作用の評価:
メインのトレーニングタスク(上記のシーケンスタスク)に加えて、プレテストおよびポストテスト中に、手動スキルの2つの追加タスク(すべて個別の数字を移動する機能)と構成の実行(2つのタスク)で全半球型tDCSと擬似受信者をテストしました。意図しない数字の同時活性化を最小限に抑えながら同時に特定の数字を押すスキル;これらのタスクの詳細については、Waters-Metenier et al。、2014を参照してください。どちらの半球型tDCSグループも、これらのスキルのどちらについてもtDCS結合シーケンストレーニングによる副作用を示さず(図5c、d)、2つの両半球型グループと偽の間に有意差はありませんでした(すべてF (2,35) <2.092)。 、p> 0.139。テスト前のパフォーマンスでANCOVA補正を使用します。したがって、以前の研究のように、手動の運動技能学習を促進するためにtDCSを使用することと訓練されていない課題に対する成績との間に有害なトレードオフは見られなかった(Waters-Metenier et al。、2014)。

 

討論

私たちの研究は一人称運動スキル学習における同側運動領域の積極的な役割の証拠を提供します。我々は、半球型tDCSは片側の半球のみを刺激するよりも効果的であるという古典的な観察を再現した(Vines et al。、2008)。批判的には、同側運動皮質上のアノードを伴う半球tDCSは、反対側運動皮質上のアノードを用いる場合と同様の学習上の利点をもたらした。最後に、両方のモンタージュは、両側感覚運動領域における機能的活動の長期的な増加をもたらし、tDCSによって誘発された学習の利点は訓練されていない手に一般化された。

本発明者らの結果は、半半球tDCSを超える半半球の利点の説明としての半球間競合モデルに対して明らかに主張している。この考えによれば、陰極刺激は同側半球を抑制し、続いて反対側の半球を半球間抑制から解放する。同側皮質の興奮性刺激は単球性(または偽性)刺激と比較して加速された運動学習よりもむしろ減弱された運動学習を導いたはずであるため、RP両半球群に対する我々の結果はこの説明と矛盾する。

代わりに、我々の結果の完全なパターンは、極性とは無関係にtDCSが両方の半球の可塑性を高め、そして2つの運動皮質が高いレベルの技能を生み出すことにおいて協力するという仮定の下で説明することができる(表1参照)。我々の研究の一つの限界は、我々がtDCSの前後に直接二国間MEPの変化を測定しなかったということです。それ故、我々は、半球モンタージュにおける陰極刺激がM1における短期間の興奮性を増加させたか又は減少させたかについて強く推論することができない。例えば、2mAでの陰極の単半球のtDCS刺激は、MEPを減少させるのではなく増加させるといういくつかの証拠がある(Mordillo-Mateosら、2012年;Batsikadzeら、2013年;しかしCengizら、2013年参照)。)重要なことに、MEPに対する二半球tDCSの効果に関する以前の研究は、二半球モンタージュを用いた一貫した興奮性の変化を示さなかった。単半球tDCSとは対照的に、二半球刺激はMEPにおいて有意な変化を生じないことがわかった(O'Shea et al。、 2014)、または統計的にあまりロバストた変更(Mordillo-マテオスら、2012)。これらの結果は、運動可塑性の変化が本研究および以前の研究において行動的に示された可能性を提起する(Vines et al。、2008)MEPの極性特異的変化に反映されているものとは異なるメカニズムに頼る。私たちの結果の倹約的な説明は、行動のtDCS効果は電流の方向ではなく電流の空間分布に関連しているということです。tDCSの生物物理学的電流モデリング(Truong et al。、2014 ; Naros et al。、2016)は、片側半球モンタージュが主に対側の前運動前野と同側前頭前野を通るのに対し、二半球刺激は運動領域と前運動領域を両側に向けている。重要なことに、MEPに極性特異的な影響を与える弱い半径方向の電流は、回の反対側で方向を切り替えます(Rahman et al。、2013)したがって、両方の半球の運動前領域は、それらの折り畳み形状に応じて抑制または興奮のいずれかを経験する可能性がある。したがって、神経可塑性に対するtDCSの効果は、半径方向電流とは対照的に、極性特異的効果を持たない、かなり強い接線方向電流によって仲介される可能性があります(Rahman et al。、2013)。この仮定の下では、(半極性とは無関係に)両半球のtDCSは、MEPで測定可能な変化とは無関係に、両方の半球における神経可塑性を増加させるだろう。

極性に対する非特異的なtDCSの可塑性への影響の仮定の下でさえ、我々の結果は半球型競合モデルとは相容れないままである:訓練中に陰極が同側M1の塑性を促進する場合、半球型競合モデルは両方の半球型モンタージュの不利を予測する。 unihemisphericモンタージュbihemispheric刺激は、推定有害同側の活性化を増加させるため(参照表1)。

TMSを使用してtDCS刺激後の一次運動野の興奮性を調べる代わりに、我々は一過性のtDCS効果を洗い流した後にfMRIを使用してタスク関連活動を評価した。このアプローチの利点は、MEPを測定するときにM1に必要なTMS刺激を介して、メモリ統合プロセスとの干渉の可能性を回避できることです(Muellbacher et al。、2002)。我々は訓練された手の動きの間の平均活動が反対側と同側感覚運動領域の両方の半球tDCSグループでより大きいことを観察しました。訓練されていない手の結果は、それほど堅牢ではありませんが、似ていました。これまでの研究では、半球tDCSの適用中にM1の両側活動が増加することが実証されています(Lindenberg et al。、2013)。同様のオンライン(2011年のクォンとチャン。Stagg et al。、2012)または短期間(Baudewig et al。、2001 ; Kwon et al。、2008 ; Jang et al。、2009 ; Stagg et al。、2009 ; Kim et al。、2012)は、アノードは、半半球型tDCSでも報告されています。重要なことに、我々は最終刺激の終了後〜48時間後に機能的活性を測定した。したがって、ここで報告されている活動の増加は、血行力学的反応に対するtDCSの直接的な影響ではなく、神経可塑性によって引き起こされる長期的な変化を反映しています。

我々の研究における活性化の変化がM1とS1に限定されていたという事実は、関連する神経可塑性変化がここでのみ起こったという証拠として必ずしも取られるべきではない。むしろ、tDCSが運動前または補足運動皮質において左右に可塑性の増加をもたらしたこと、ならびにM1およびS1における活性の増加がこれらの領域からの調節入力の増加を反映することも同様に可能である。

両半球の運動領域および運動前領域における可塑性の増加はまた、tDCSによる行動上の利点が訓練されていない手に一般化されたという我々の観察を説明するだろう。以前の研究では、我々はマルチボクセルパターン分析を使用して、左右の手のための特定の運動シーケンスのニューラル符号化における共通点を特定した(Wiestler et al。、2014)。我々は両方の半球の運動前および驚くべきことに主要な運動領域の両方で広範囲にわたる、共有された表現を見つけた。tDCSが個人間の一般化の量を増加させたことを考えると、エフェクターに依存しない配列表現が特に促進されたと思われる。

要約すると、我々は、従来型とRPの両半球型tDCSが、陽極と陰極の両方で変調された半球において運動学習とBOLD活性化を同様に増加させることを実証した。したがって、我々の研究は、若年の健康な個人における一人称運動制御における同側皮質の積極的な役割についての証拠を提供し、高齢者または脳卒中の犠牲者における以前の報告と一致している(Johansen-Bergら、2002年;Zimermanら、2002年。2014年)可塑性に対するtDCS効果は、電極下の神経​​組織の興奮/抑制の観点から依然として解釈されることが多く、半球間競合モデルは、一般に、半球型tDCSの優位性を説明するために使用される。同側興奮性を低下させることによって運動学習を促進するという考えは、脳卒中神経リハビリテーションに特に関係があり、そこでは損傷した皮質の抑制を解放するために健康な半球における活動を抑制することが回復を促進するかもしれないという考えにつながった(Hummel and Cohen、2006 ; Williams et al 。2010 ; Bologniniら、2011。 ; Nitscheとパウルス2011 ; 竹内と泉2012 ; Zimermanら、2012 ;Krause et al。、2013 ; Lefebvre et al。、2014)。ここで提案した半球協調モデルは高齢の参加者や脳卒中のある個人でテストしなければなりませんが、我々のデータは単純な興奮/抑制モデルはあまりにも単純化しすぎていることを示唆しています。両方の半球が運動学習中の情報の符号化において果たす役割。

 

※こちらの論文は、原文の一部を翻訳したものになります

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