Summary
ここでは、マインドフルネス瞑想トレーニング、エピソード記憶タスク、およびEEGを組み合わせて、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の行動的および神経的影響を理解するためのプロトコルを提示します。
Abstract
最近、マインドフルネス瞑想がエピソード記憶や脳の構造や機能にどのように影響するかが注目されていますが、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の行動的および神経的影響を調べた研究はありません。ここでは、マインドフルネス瞑想トレーニング、エピソード記憶課題、脳波を組み合わせたプロトコルを提示し、マインドフルネス瞑想が行動パフォーマンスとエピソード記憶の神経相関をどのように変化させるかを調べます。マインドフルネス瞑想実験グループの被験者を順番待ち対照群と比較した。マインドフルネス瞑想実験グループの被験者は、マインドフルネス瞑想のトレーニングと実践に4週間を費やしました。マインドフルネスは、5つのファセットマインドフルネスアンケート(FFMQ)を使用してトレーニングの前後に測定されました。エピソード記憶は、ソース認識タスクを使用してトレーニングの前後に測定されました。ソース認識タスクの検索フェーズ中に、EEGが記録されました。その結果,マインドフルネス瞑想トレーニング後,右前頭葉と左頭頂チャネルにおけるマインドフルネス,ソース認識行動パフォーマンス,EEGシータパワーが増加することが示された。さらに、マインドフルネスの増加は、右前頭チャネルのシータパワーの増加と相関していました。したがって、エピソード記憶課題であるマインドフルネス瞑想トレーニングとEEGを組み合わせて得られた結果は、一時的記憶に対するマインドフルネス瞑想の行動的および神経的効果を明らかにします。
Introduction
精神疾患の症状を治療し、認知を高めるためのマインドフルネス瞑想に最近関心が寄せられていますが、認知機能に対するマインドフルネス瞑想の効果を理解するために行われるべき研究はまだたくさんあります。以前の研究では、マインドフルネス瞑想は、ストレス、うつ病、全般性不安障害、依存症、注意欠陥障害、および疼痛障害の症状を軽減することができることが示されています1,2,3,4,5,6,7,8,9、および注意力と実行機能を高めることができます2,3,4、5,6,7,10,11,12,13,14,15,16。
認知に対するマインドフルネス瞑想の効果への関心にもかかわらず、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の効果に関する研究はほとんど行われていません17。一時的なエンコードと検索への注意と実行機能の貢献を考えると、マインドフルネス瞑想はまた、エピソード記憶を増加させるはずです。最近のいくつかの行動研究では、マインドフルネストレーニングが認識記憶の記憶18,19と無料の想起20を増加させることが示されています。
マインドフルネス瞑想の認知に対する行動効果に加えて、先行研究ではマインドフルネス瞑想の脳への影響を調べてきました。マインドフルネス瞑想は、脳の構造と機能の両方を変えることが示されています。重要なことに、マインドフルネス瞑想は、エピソード記憶に関連するネットワークの脳の構造と機能を変化させることが示されています21,22,23;特に、前頭前野1,24,25,26,27,28,29,30,31,32および海馬25,27,28,33,34,35における灰白質の体積と活動の増加、36,37、およびシータ(4\u20128 Hz)パワーとコヒーレンス1,36,38,39,40,41,42,43,44,45を増加させます。
したがって、先行研究では、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の行動効果17,18,19,20とマインドフルネス瞑想の神経効果1,21,22,23,24,25,26,27,28,29を別々に検討してきました。,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45 .一時記憶に対するマインドフルネス瞑想の効果とその神経相関を理解するためには、エピソード記憶中の行動と脳活動の両方を測定することが重要です。エピソード記憶の神経相関を研究するための1つの方法は、脳波(EEG)を使用することです。ここでは、脳波を測定しながら、マインドフルネス瞑想トレーニングとエピソード記憶タスクを組み合わせる方法について説明します。マインドフルネス瞑想のトレーニングとエピソード記憶の行動的および神経的尺度を組み合わせることで、認知機能に対するマインドフルネス瞑想の効果をよりよく理解することができます。
Protocol
すべての手順は、人間の被験者の保護に関する連邦ガイドラインに従って、ボウドイン大学の治験審査委員会によって承認されました。
1. 被験者募集と実験準備
- 瞑想の素朴で、右利きで、流暢な英語を話し、正常または正常な視力に矯正され、神経学的状態のない40人の18〜29歳の被験者を募集します。
注:年少の子供と高齢者を研究するには、別の年齢別の研究が必要になります。前頭葉と頭頂葉の発達は、エピソード記憶タスクを実行するために重要です。そして、年齢によって脳波にばらつきがあります。幼児および高齢者を研究するには、年齢固有の認知課題と、現在のプロトコルには対応されていない特殊なEEG記録およびデータ分析プロトコルが必要です。EEG活動の変動を減らすために、右利きの被験者のみを募集します。 - 40人の被験者をマインドフルネス瞑想実験または順番待ちリストの対照グループにランダムに割り当て、各グループの合計20人の被験者を割り当てます。
- 実験セッションとマインドフルネス瞑想トレーニングをスケジュールして、トレーニング前とトレーニング後の実験セッションの間の遅延が、マインドフルネス瞑想実験グループと順番待ちリストのコントロールグループで等しくなるようにします(セッションの視覚的な描写については 、図1 を参照してください)。
図 1: セッションの視覚的描写。 被験者は、5つの側面マインドフルネス質問票(FFMQ)46 を完了し、トレーニング前およびトレーニング後の実験セッション中にEEGが記録されている間にエピソード記憶タスクを実行しました。被験者は、マインドフルネス瞑想のトレーニングを4週間行うか、ウェイティングリストに残してマインドフルネス瞑想のトレーニングを受けるかにランダムに割り当てられました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
- 行動テスト、EEG記録、およびマインドフルネス瞑想トレーニングに関連する手順について被験者に通知します。被験者が調査研究のために行われた瞑想以外の瞑想を控えるようにしてください。
2.マインドフルネスアンケート
- 実験セッションごとに、被験者に5つのファセットマインドフルネス質問票(FFMQ)46 に記入してもらいます( 補足ファイル1を参照)。
- マインドフルネスデータを分析します。
- FFMQ Totalのスコアを計算し、各サブスケールのスコアを合計して、観察、説明、認識、非判断、および非反応性のスケールを計算して、各被験者のマインドフルネスを測定します(一部の項目では、FFMQ46 の指示に従ってスコアリングを逆にする必要があります(つまり、1から5、2から4、4から2、および5から1に変更)( 補足ファイル1のスコアリング手順を参照)。
- 被験者のFFMQ合計と、マインドフルネス瞑想実験および待機リストコントロールグループの観察、説明、認識、非判断、および非反応性スコアを、トレーニング前およびトレーニング後の実験セッションで比較します。
3.エピソード記憶タスク
- KuceraとFrancis47 の単語の規範に従って単語頻度と同等である800の形容詞のリストを準備します( 補足ファイル2を参照)。
- 実験セッションごとに、被験者に10語を提示し、以下に説明するようにエンコードタスクを実行することにより、エンコードフェーズを練習してもらいます。
- 実験セッションごとに、被験者にエンコードフェーズを実行させます。
- 被験者に200の形容詞のリストを研究しさせ、形容詞によって記述された空間シーンの精神的なイメージを作成するか(場所タスク)、単語の意味について考えてその心地よさを評価します(楽しいタスク)。
- 各単語の提示後、被験者にエンコードタスクをどれだけうまく実行したかを評価するように依頼します(エンコード手順の視覚的な描写については 、図2 を参照してください)。
- 実験セッションごとに、符号化実習で示された10個の単語と5個の新しい単語を提示してソース検索フェーズを練習し、以下に説明するソース検索タスクを実行します。
- 実験セッションごとに、被験者にEEGを記録しながらソース検索フェーズを実行させます。
- エンコードで示された200個の単語を、200個の新しい単語とランダムに混ぜて提示します。各行動条件に対応するタイムスタンプをEEG記録に送信する。単語は20ブロックで提示して、被験者に目を休めるための休憩を与える必要があります。
- 各単語のプレゼンテーション中に、被験者に、その単語が新しいかどうか、またはエンコード段階で研究されていると認識したかどうかを示すように依頼します。認識された単語については、被験者に、単語が場所タスクまたは楽しいタスクで研究されたかどうか、ソースを示すように依頼します(ソース検索手順の視覚的な描写については、 図2 を参照してください)。
注:エピソード記憶タスクは、タスクイベントを使用してEEG記録にタイムスタンプを送信できるEPrimeなどの行動研究用に設計された任意のソフトウェアを使用して設計できます( 資料表を参照)。チュートリアルと実験例はオンラインで入手できます(例:https://pstnet.com、https://step.talkbank.org48)。
図2:実験パラダイムの視覚的描写。エピソード記憶課題の間、被験者は形容詞を研究し、シーンを想像するか(場所タスク)、またはその心地よさを判断した(楽しいタスク)。ソース検索段階では、被験者は各単語(「古い場所のタスク」または「古い楽しいタスク」)または「新しい」で実行されるタスクを決定しました。この図はNyhusら60から修正されている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
- 行動状態と被験者の反応に基づいて各試行をマークし(図 3 および 図4を参照)、エピソード記憶行動データを分析します。
- 項目の識別を計算することによって、ソース情報を覚える被験者の能力を測定します(項目 d '、 図3を参照)。
Z(ヒット率)– Z(誤警報率) - ソース識別を計算することにより、被験者がソース情報を記憶する能力を測定します(ソースd '、図4を参照)。
Z(正しいソースレート)– Z(間違ったソースレート) - 被験者の項目とソースの識別(アイテムとソースd ')を比較します マインドフルネス瞑想実験および順番待ちリストコントロールグループの トレーニング前およびトレーニング後の実験セッション。
- 項目の識別を計算することによって、ソース情報を覚える被験者の能力を測定します(項目 d '、 図3を参照)。
図3:単語メモリの測定に含まれるデータカテゴリ。 試験は、行動状態と被験者の反応に基づいてマークされ、項目の識別(項目 d ')を計算するために使用されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図4:ソースメモリの測定に含まれるデータカテゴリ。 試験は、行動条件と被験者の反応に基づいてマークされ、ソース差別の計算に使用されました(ソース d')。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
4. 脳波の記録と分析
- EEGキャップを設定します( 材料表を参照)。
注:EEGキャッピングチュートリアルおよびその他の有用な情報は、オンラインリソース(https://pursue.richmond.edu49など)から入手できます。- 被験者の頭を測定し、拡張された国際10-20システムに従って、すべての電極を正しいサイズのEEGキャップに置きます。
- アルコールワイプで被験者の額をきれいにします。
- 髪を分けてから、鈍い針を備えたルアーロックシリンジで導電性ゲルを挿入することにより、被験者の頭にEEGキャップを適用します。
- EEG記録ソフトウェアを使用して、インピーダンスをクリックし、研究者が使用するために選択した特定のEEGシステムで推奨される抵抗レベルを下回っていることを確認します。
- 実験中はできるだけ静止するように被験者に依頼します。被験者が静止しているとき、点滅しているとき、または顎や顔の動きをしているときに、被験者にEEG信号を示します。
- 脳波を記録します。
- 編集ワークスペースをクリックして、EEG記録ソフトウェアでEEGアンプを設定し、すべての被験者に対して.1\u2012100Hzバンドパスフィルターと500Hzサンプリングレートで信号を取得するように設定します。
- 脳波記録を開始します。
- ソース検索フェーズを開始し、ソース検索タスクからのタイムスタンプがEEG記録に表示されていることを確認します。
- 被験者がソース検索タスクを完了したら、EEGキャップと電極を脱イオン水と消毒剤で洗浄します。
- 脳波データを処理して分析します。
- ハイパスは1Hzでデータをフィルタリングし、ローパスは100Hzでデータをフィルタリングします。
- 周囲のチャネル50を使用して不良チャネルを特定して補間します。
- データを平均参照51に再参照する。
- ソース検索タスクから各タイムスタンプの開始を基準にしてデータをセグメント化し、刺激前のベースライン期間を差し引きます。
- 瞬きや眼球運動のアーティファクトなど、脳波データのアーティファクトを特定して削除します。大きなアーチファクト(1,000μVを超える電圧変動、または標準を5標準偏差超えるデータ)のある試験を検出して拒否します。独立成分分析(ICA)52 を実行し、ノイズ成分53を特定して除去した後、EEGを再構築する。
- モーレット変換を使用して、3 Hzから125 Hzまでの100の対数間隔周波数にわたってEEGデータを時間周波数領域に変換し、ウェーブレットを3 Hzの3サイクルから125 Hzで25サイクルに増加させます。
- ソース検索中に効果を示す右前頭葉および左頭頂チャネルのトレーニング前およびトレーニング後の実験セッション全体で、マインドフルネス瞑想実験および待機リスト対照群の刺激前ベースラインに対するシータパワーを比較します54、55、56、57。すべての分析は、多重比較を制御する必要があります。
注:EEGデータは、EEGLab58などの信号処理用に設計された公開されているソフトウェアを使用して処理および分析できます。EEGLabトレーニングワークショップとチュートリアルは、Swartz Center for Computational Neuroscience(https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php)を通じて入手できます。
5.マインドフルネス瞑想トレーニング
- マインドフルネスベースのストレス軽減(MBSR)テクニック59の訓練を受けたマインドフルネス瞑想インストラクターを雇います。
注:MBSRテクニックのトレーニングを受けたインストラクターはオンラインで見つけることができます(例:https://www.brown.edu/public-health/mindfulness/programs/mbsr-teacher-recognition)。 - マインドフルネス瞑想実験グループの20人の被験者に、マインドフルネス瞑想インストラクターと4週間、毎週1時間グループとして会ってもらいます。
注:標準のMBSRコースは8週間で、呼吸覚、座り込み瞑想、ヨガ、リラクゼーション法が含まれています。マインドフルネス瞑想トレーニングには、呼吸意識や座り込み瞑想などの標準的なMBSRコースの側面を含める必要があります( 補足ファイル3を参照)。注意と実行機能の集中に関連するこれらの実践は、エピソード記憶に寄与する可能性が最も高いです。 - 被験者に、マインドフルネス瞑想インストラクターが提供するガイド付き呼吸意識瞑想の記録を使用して、毎日少なくとも20分間マインドフルネス瞑想を練習してもらいます。
- 毎日の電子メール調査を通じて、マインドフルネス瞑想を何分練習したか、瞑想中に何をしたか、そして練習がどのように進んでいたかを被験者に尋ねることにより、毎日のマインドフルネス瞑想の実践を追跡します( 資料の表を参照)。
注:研究者は、マインドフルネス瞑想の実践にかなりの時間を費やしていない被験者を除外することを検討する必要があります。 - マインドフルネス瞑想トレーニングの完了後、できるだけ早くトレーニング後の実験セッションをスケジュールしてください。
注:研究者は、マインドフルネス瞑想トレーニングの完了後すぐにトレーニング後の実験セッションを完了できない被験者を除外することを検討する必要があります。詳細については、ランダム化比較実験にEEG技術を使用している認知神経科学の専門家にお問い合わせください。
Representative Results
代表的な結果は、瞑想の素朴で右利きの流暢な英語を話す被験者40人(マインドフルネス瞑想実験群では18歳から22歳までの男性10人と女性10人、待機リスト対照群では18歳から22歳までの男性7人と女性13人)について報告されています。行動データとEEGデータは、マインドフルネス瞑想の実験群と順番待ちリストの対照群(実験的、対照)を経時的(トレーニング前、トレーニング後)と比較する混合分散分析(ANOVA)を使用して分析されました。すべての事後検定で多重比較が修正されました。
マインドフルネスアンケート
まず、分析はマインドフルネス瞑想トレーニングが成功したかどうかを評価しました。被験者はマインドフルネス瞑想の実践にかなりの時間を費やし、FFMQによって測定されるようにマインドフルネスが増加しました。具体的には、FFMQ合計(F(1,38) = 11.15、MSE = 67.67、p <. 01)ではグループと時間の間に相互作用があり、FFMQ記述(F(1,38) = 3.35、MSE = 12.26、p = .08)スケールと非裁判官(F(1,38) = 3.87、MSE = 15.37 、p = .06)スケールではグループと時間 の間に限界相互作用がありました。FFMQ合計(F(1,19) = 15.60, MSE = 63.34, p < .01)、説明(F(1,19) = 6.36, MSE = 8.44, p = .02)、および非裁判官(F(1,19) = 10.12, MSE = 8.60, p < .01)のスコアは、トレーニング前からトレーニング 後に増加しましたが、待機リスト対照群は変化しませんでした(表1を参照)。
実験的 | コントロール | |||
事前トレーニング | トレーニング後 | 事前トレーニング | トレーニング後 | |
トータル | 128.13 (2.38) | 138.07 (3.24) | 123.59 (4.19) | 121.25 (4.77) |
見る | 26.98 (1.16) | 28.70 (1.00) | 23.83 (1.14) | 23.70 (1.26) |
写す | 29.5 (1.36) | 31.82 (.99) | 27.10 (1.25) | 26.55 (1.26) |
意識 | 25.25 (1.06) | 26.95 (1.12) | 25.27 (.94) | 24.05 (1.28) |
ノンジャッジ | 24.65 (1.26) | 27.60 (1.40) | 27.50 (1.42) | 27.00 (2.05) |
非応答 | 21.75 (.99) | 23.00 (1.08) | 19.90 (1.09) | 19.95 (1.16) |
表1:5つのファセットマインドフルネスアンケートデータ。 FFMQ合計、およびマインドフルネス瞑想実験の観察、説明、認識、非判断、および非反応性スコアと、トレーニング前の実験セッションと比較した事前トレーニングの順番待ちリストコントロールグループ。括弧内に標準誤差がある平均が表示されます。この表はNyhusら60から修正された。
エピソード記憶
第二に、分析は、エピソード記憶課題の行動パフォーマンスに対するマインドフルネス瞑想の効果を調べました。マインドフルネス瞑想トレーニングは、ソース識別によって測定されるソースメモリの増加につながりました(ソースd ')。グループと時間の間に相互作用はありませんでしたが(F(1,38) = 1.16、MSE = .12、p = .29)、ペアワイズ比較では、マインドフルネス瞑想実験グループ(F(1,19)= 10.53、MSE=.12、p<.01)では、トレーニング前からトレーニング後にソース識別が増加しましたが、順番待ち対照群では増加しませんでした(表2を参照)。
実験的 | コントロール | ||||
条件 | 事前トレーニング | トレーニング後 | 事前トレーニング | トレーニング後 | |
打つ | 正しいソースを配置する | .66 (.02) | .67 (.03) | .71 (.03) | .69 (.02) |
心地よさ正しいソース | .61 (.03) | .72 (.03) | .64 (.05) | .74 (.03) | |
ファ | 間違ったソースを配置する | .34 (.02) | .33 (.03) | .29 (.03 | .31 (.02) |
心地よさの出典が正しくない | .39 (.03) | .28 (.03) | .36 (.05) | .26 (.03) | |
ソース d' | .70 (.11) | 1.06 (.12) | 1.04 (.17) | 1.23 (.14) | |
出典 c | -.06 (.05) | .07 (.05) | -.12 (.12) | .10 (.07) |
表 2: ソース動作データ。マインドフルネス瞑想実験のヒット率、誤警報率、ソース識別(ソース d')および応答バイアス(ソース c)と、トレーニング後の実験セッションと比較した事前トレーニングの順番待ちリスト対照群。括弧内に標準誤差がある平均が表示されます。この表はNyhusら60から修正された。
脳波結果
第三に、EEG分析は、エピソード記憶の神経相関に対するマインドフルネス瞑想の効果を調べました。具体的には、シータパワーは、これらの効果が複数のソース検索タスク54、55、56、57で見出されたため、1000〜1500ミリ秒の右前頭葉および左頭頂チャネルで調べられました。左頭頂チャネルでは、グループは時間と相互作用しました(F(1,37)= 9.52、MSE = .92、p < .01)。シータパワーは、マインドフルネス瞑想実験群(F(1,19)= 17.37、MSE = .23、p<.01)のトレーニング前からトレーニング後に増加しましたが、順番待ち対照群では増加しませんでした(図5を参照)。
図5:シータパワーに対するマインドフルネス瞑想の効果。 マインドフルネス瞑想実験のためのシータパワーとトレーニング前の実験セッションと比較した事前トレーニングのための順番待ちリスト対照群。(A)右前頭チャネルの時間と周波数にわたる時間周波数スペクトログラム。(B)左頭頂チャネルの時間と周波数にわたる時間周波数スペクトログラム。(C)1000〜1500ミリ秒のすべてのチャネルにわたるシータパワーと、トレーニング前とトレーニング後の違い。(C)黒*マークは、右前頭葉と左頭頂部のチャネルを分析しました。カラースケール:刺激前のベースラインとトレーニング前の p値からトレーニング後の差までのデシベルの変化。この図はNyhusら60から修正されている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
最後に、マインドフルネス瞑想実験群において、マインドフルネスの変化とエピソード記憶行動パフォーマンスおよび脳波の変化との相関関係を検討した。トレーニング前からトレーニング後へのFFMQ Describe スコアの増加と、トレーニング前からトレーニング後への脳波シータパワーの増加との間には正の相関関係がありました(r = 0.72、 n = 20、 p < .01、両側、ボンフェローニ補正; 図6を参照)。
図6:FFMQとシータパワーの変化の相関関係。 右前頭葉チャネルにおけるヒットと正棄却に対するトレーニング前とトレーニング後のシータパワーの平均差とFFMQの差との相関 トレーニング前とトレーニング後のスコアについて説明します。この図はNyhusら60から修正されている。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
補足ファイル 1.このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足ファイル 2.このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足ファイル 3.このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
Discussion
現在のプロトコルは、マインドフルネス瞑想がソースメモリとシータ振動を増加させることができるという最初の証拠を提供しました。マインドフルネス瞑想のトレーニングと行動的および神経的尺度を組み合わせることで、エピソード記憶とその神経相関に対するマインドフルネス瞑想の効果をよりよく理解することができます。
以前の研究では、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の行動効果17,18,19,20とマインドフルネス瞑想の神経効果1,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45 、エピソード記憶中の行動とEEGを組み合わせた研究はありません。さらに、マインドフルネス瞑想に関する以前の研究では、専門家の瞑想者1,17,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,32,33,35、 36,37,38,39,40,41,43,44であり、したがって自己選択バイアスのリスクがあります。ランダムに割り当てられたマインドフルネス瞑想と順番待ちリストのコントロールグループを含む縦断的デザインを使用することにより、グループの違いをより適切に制御することができました。最後に、マインドフルネス瞑想に関する以前の研究では、8週間のMBSRコースを使用することがよくありますが、現在の研究では、わずか4週間のマインドフルネス瞑想トレーニングで有意な効果が示されました。
これらのメソッドを正常に実装するには、いくつかの重要な手順がありました。まず、マインドフルネス瞑想実験グループまたは順番待ちリストコントロールグループへのランダム割り当ては、グループがほぼ等しいことを保証するために重要でした。第二に、注意と実行機能の集中に関連するMBSRコースの側面にマインドフルネス瞑想トレーニングを集中させることが重要でした(例:.、呼吸の意識)これらはエピソード記憶に寄与する可能性が最も高いためです。第三に、被験者にマインドフルネス瞑想の実践にかなりの時間を費やさせ、毎日瞑想に費やした時間を正確に報告することが重要でした。第四に、マインドフルネス瞑想実験群と待機リスト対照群の間でトレーニング前とトレーニング後の実験セッションの間の時間を同一視して、タイミングを制御し、マインドフルネス瞑想トレーニング後にできるだけ早くトレーニング後の実験セッションをスケジュールして、マインドフルネス瞑想トレーニングの効果がテスト前に消えないようにすることが重要でした。第五に、マインドフルネス瞑想は、注意力と実行機能を高めることによってエピソード記憶に影響を与える可能性があります。そのため、ソースメモリなどの実行機能を必要とするエピソード記憶課題を用いることが重要であった。最後に、アーチファクトのない高品質のEEGデータを取得することが重要です。
この方法には既存の方法に比べて利点がありましたが、いくつかの制限に注意する必要があります。ソース記憶に対するマインドフルネス瞑想の効果は弱かった。これは、記憶力のある健康な若年成人の被験者を使用したり、被験者がマインドフルネス瞑想の練習に費やした時間が限られていたりした結果である可能性があります。4週間のマインドフルネス瞑想トレーニングは、標準の8週間のMBSRコースよりも短く、平均して、被験者は毎日20分間のマインドフルネス瞑想の実践に費やしたと報告していませんでした。さらに、アクティブな対照群はなかったため、マインドフルネス瞑想がソースメモリまたはシータ振動を高める上で他の治療法とどのように比較されるかは不明です。最後に、ここで使用されるEEG分析方法は、結果の解釈に影響を与える可能性のある周期的な1 / fの非振動力から周期的な振動力の寄与を分離しません。したがって、今後の研究では、記憶能力の弱い被験者の使用、8週間のMBSRコースの完全な実施、アクティブコントロール条件の採用、および振動活動と1/f非振動活動を分離する新しく開発された分析方法の使用を検討する必要があります61。
したがって、現在の方法は、行動とEEGを組み合わせて、エピソード記憶に対するマインドフルネス瞑想の効果を研究することに成功しました。今後の研究では、これらの方法を使用して、マインドフルネス瞑想を、エピソード記憶を改善し、脳の構造と機能を変えることが示されている他の治療法と比較する必要があります。さらに、今後の研究では、行動と神経測定を組み合わせて、認知の他の側面に対するマインドフルネス瞑想の効果を調べる必要があります。行動と神経の尺度を組み合わせ、マインドフルネス瞑想を代替治療と比較することにより、認知機能強化のための最も有望な治療法をよりよく決定できるようになります。
Disclosures
著者は開示するものは何もありません。
Acknowledgments
この研究は、ボウドイン大学とボーディン生命科学研究フェローシップ、ピーターJ.グルアとメアリーG.オコンネルの教員/学生研究賞、およびクフェファミリー学生研究フェローシップの管理によってサポートされました。マインドフルネス瞑想コースを率いてくれたベンジャミン・ティプトンと、実験の設計と分析を手伝ってくれたハンナ・リースに感謝します。
Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
BrainVision actiCHamp | Brain Products GmbH, Gilching, Germany | BP-09020 | 64-channel EEG system |
BrainVision Recorder | Brain Products GmbH, Gilching, Germany | BP-00020 | EEG recording software for EEG data acquisition |
E-Prime 2.0 Professional | Psychology Software Tools, Inc., Sharpsburg, PA | PST-100577 | Software designed for behavioral research that can interface with the EEG recording |
Qualtrics | Qualtrics, Provo, UT | Core XM | Survey tool |
References
- Cahn, B. R., Polich, J. Meditation states and traits: EEG, ERP, and neuroimaging studies. Psychological Bulletin. 132 (2), 180-211 (2006).
- Creswell, J. D.
Mindfulness Interventions. Annuaul Reviews of Psychology. 68, 491-516 (2017). - Eberth, J., Sedlmeier, P. The effects of mindfulness meditation: A meta-analysis. Mindfulness. 3, 174-189 (2012).
- Goyal, M., et al. Meditation programs for psychological stress and well-being: a systematic review and meta-analysis. JAMA Internal Medicine. 174 (3), 357-368 (2014).
- Holzel, B. K., et al. How Does Mindfulness Meditation Work? Proposing Mechanisms of Action From a Conceptual and Neural Perspective. Perspectives on Psychological Science. 6 (6), 537-559 (2011).
- Sedlmeier, P., et al. The psychological effects of meditation: a meta-analysis. Psychological Bulletin. 138 (6), 1139-1171 (2012).
- Tang, Y. Y., Holzel, B. K., Posner, M. I.
The neuroscience of mindfulness meditation. Nature Reviews Neuroscience. 16 (4), 213-225 (2015). - Van Dam, N. T., et al. Mind the Hype: A Critical Evaluation and Prescriptive Agenda for Research on Mindfulness and Meditation. Perspectives on Psychological Science. , (2017).
- MacCoon, D. G., et al. The validation of an active control intervention for Mindfulness Based Stress Reduction (MBSR). Behaviour Research and Therapy. 50 (1), 3-12 (2012).
- Bailey, N. W., et al. Mindfulness meditators show enhanced working memory performance concurrent with different brain region engagement patterns during recall. bioRxiv. , (2019).
- Chiesa, A., Calati, R., Serretti, A. Does mindfulness training improve cognitive abilities? A systematic review of neuropsychological findings. Clinical Psychology Review. 31 (3), 449-464 (2011).
- Lutz, A., Slagter, H. A., Dunne, J. D., Davidson, R. J. Attention regulation and monitoring in meditation. Trends in Cognitive Sciences. 12 (4), 163-169 (2008).
- MacCoon, D. G., MacLean, K. A., Davidson, R. J., Saron, C. D., Lutz, A. No sustained attention differences in a longitudinal randomized trial comparing mindfulness based stress reduction versus active control. PLoS One. 9 (6), 97551 (2014).
- Mrazek, M. D., Franklin, M. S., Phillips, D. T., Baird, B., Schooler, J. W. Mindfulness training improves working memory capacity and GRE performance while reducing mind wandering. Psychological Science. 24 (5), 776-781 (2013).
- Wang, M. Y., et al. Mindfulness meditation alters neural activity underpinning working memory during tactile distraction. bioRxiv. , (2019).
- Zeidan, F., Johnson, S. K., Diamond, B. J., David, Z., Goolkasian, P. Mindfulness meditation improves cognition: evidence of brief mental training. Consciousness and Cognition. 19 (2), 597-605 (2010).
- Levi, U., Rosenstreich, E. Minfulness and memory: a review of findings and a potential model. Journal of Cognitive Enhancement. , (2018).
- Basso, J. C., McHale, A., Ende, V., Oberlin, D. J., Suzuki, W. A. Brief, daily meditation enhances attention, memory, mood, and emotional regulation in non-experienced meditators. Behavioral Brain Research. 356, 208-220 (2019).
- Brown, K. W., Goodman, R. J., Ryan, R. M., Analayo, B. Mindfulness Enhances Episodic Memory Performance: Evidence from a Multimethod Investigation. PLoS One. 11 (4), 0153309 (2016).
- Lykins, E. L. B., Baer, R. A. Performance-based tests of attentention and memory in long-term mindfulness meditators and demographically matched non-meditators. Cognitive Therapy Research. 36, 103-114 (2012).
- Fox, K. C., et al. Functional neuroanatomy of meditation: A review and meta-analysis of 78 functional neuroimaging investigations. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 65, 208-228 (2016).
- Fox, K. C., et al. Is meditation associated with altered brain structure? A systematic review and meta-analysis of morphometric neuroimaging in meditation practitioners. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 43, 48-73 (2014).
- Tomasino, B., Fregona, S., Skrap, M., Fabbro, F. Meditation-related activations are modulated by the practices needed to obtain it and by the expertise: an ALE meta-analysis study. Frontiers in Human Neuroscience. 6, 346 (2012).
- Kang, D. H., et al. The effect of meditation on brain structure: cortical thickness mapping and diffusion tensor imaging. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 8 (1), 27-33 (2013).
- Lazar, S. W., et al. Functional brain mapping of the relaxation response and meditation. Neuroreport. 11 (7), 1581-1585 (2000).
- Lazar, S. W., et al. Meditation experience is associated with increased cortical thickness. Neuroreport. 16 (17), 1893-1897 (2005).
- Luders, E., et al. Global and regional alterations of hippocampal anatomy in long-term meditation practitioners. Human Brain Mapping. 34 (12), 3369-3375 (2013).
- Luders, E., Toga, A. W., Lepore, N., Gaser, C. The underlying anatomical correlates of long-term meditation: larger hippocampal and frontal volumes of gray matter. Neuroimage. 45 (3), 672-678 (2009).
- Sperduti, M., Martinelli, P., Piolino, P. A neurocognitive model of meditation based on activation likelihood estimation (ALE) meta-analysis. Consciousness and Cognition. 21 (1), 269-276 (2012).
- Tang, Y. Y., Rothbart, M. K., Posner, M. I. Neural correlates of establishing, maintaining, and switching brain states. Trends in Cognitive Sciences. 16 (6), 330-337 (2012).
- Tomasino, B., Fabbro, F. Increases in the right dorsolateral prefrontal cortex and decreases the rostral prefrontal cortex activation after-8 weeks of focused attention based mindfulness meditation. Brain and Cognition. 102, 46-54 (2016).
- Zeidan, F. The Handbook of Mindfulness: Theory, Research, and Practice. The. , Guilford Press. (2015).
- Engstrom, M., Pihlsgard, J., Lundberg, P., Soderfeldt, B. Functional magnetic resonance imaging of hippocampal activation during silent mantra meditation. Journal of Alternative and Complementary Medicine. 16 (12), 1253-1258 (2010).
- Holzel, B. K., et al. Mindfulness practice leads to increases in regional brain gray matter density. Psychiatry Research. 191 (1), 36-43 (2011).
- Holzel, B. K., et al. Investigation of mindfulness meditation practitioners with voxel-based morphometry. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 3 (1), 55-61 (2008).
- Lou, H. C., et al. A 15O-H2O PET study of meditation and the resting state of normal consciousness. Human Brain Mapping. 7 (2), 98-105 (1999).
- Luders, E., Kurth, F., Toga, A. W., Narr, K. L., Gaser, C. Meditation effects within the hippocampal complex revealed by voxel-based morphometry and cytoarchitectonic probabilistic mapping. Frontiers in Psychology. 4, 398 (2013).
- Aftanas, L. I., Golosheikin, S. A. Changes in cortical activity during altered state of consciousness: study of meditation by high resolution EEG. Fiziologiia Cheloveka. 29 (2), 18-27 (2003).
- Brandmeyer, T., Delorme, A. Reduced mind wandering in experienced meditators and associated EEG correlates. Experimenal Brain Research. 236 (9), 2519-2528 (2018).
- Delmonte, M. M. Electrocortical activity and related phenomena associated with meditation practice: a literature review. International Journal of Neuroscience. 24 (3-4), 217-231 (1984).
- Fell, J., Axmacher, N., Haupt, S. From alpha to gamma: electrophysiological correlates of meditation-related states of consciousness. Medical Hypotheses. 75 (2), 218-224 (2010).
- Kubota, Y., et al. Frontal midline theta rhythm is correlated with cardiac autonomic activities during the performance of an attention demanding meditation procedure. Cognitive Brain Research. 11 (2), 281-287 (2001).
- Lee, D. J., Kulubya, E., Goldin, P., Goodarzi, A., Girgis, F. Review of the Neural Oscillations Underlying Meditation. Frontiers in Neuroscience. 12, 178 (2018).
- Lomas, T., Ivtzan, I., Fu, C. H. A systematic review of the neurophysiology of mindfulness on EEG oscillations. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 57, 401-410 (2015).
- Tang, Y. Y., et al. Central and autonomic nervous system interaction is altered by short-term meditation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 106 (22), 8865-8870 (2009).
- Baer, R. A., Smith, G. T., Hopkins, J., Krietemeyer, J., Toney, L. Using self-report assessment methods to explore facets of mindfulness. Assessment. 13 (1), 27-45 (2006).
- Kucera, H., Francis, W. N. Computational Analysis of Present-day American English. , Brown University Press. (1967).
- MacWhinney, B., St James, J., Schunn, C., Li, P., Schneider, W. STEP--a System for Teaching Experimental Psychology using E-Prime. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 33 (2), 287-296 (2001).
- Bukach, C. M., Stewart, K., Couperus, J. W., Reed, C. L. Using Collaborative Models to Overcome Obstacles to Undergraduate Publication in Cognitive Neuroscience. Frontiers in Psychology. 10, 549 (2019).
- Srinivasan, R., Nunez, P. L., Tucker, D. M., Silberstein, R. B., Cadusch, P. J. Spatial sampling and filtering of EEG with spline laplacians to estimate cortical potentials. Brain Topography. 8 (4), 355-366 (1996).
- Dien, J. Issues in the application of the average reference: Review, critiques, and recommendation. Behavior Research Methods, Instruments & Computers. 30, 34 (1998).
- Bell, A. J., Sejnowski, T. J. An information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution. Neural Computation. 7 (6), 1129-1159 (1995).
- Chaumon, M., Bishop, D. V., Busch, N. A. A practical guide to the selection of independent components of the electroencephalogram for artifact correction. Journal of Neuroscience Methods. 250, 47-63 (2015).
- Medrano, P., Nyhus, E., Smolen, A., Curran, T., Ross, R. S. Individual differences in EEG correlates of recognition memory due to DAT polymorphisms. Brain and Behavior. 7 (12), 1-16 (2017).
- Nyhus, E., Badre, D. The Wiley Handbook on the Cognitive Neuroscience of Memory. Addis, M., Barense, M., Duarte, A. , John Wiley & Sons, Ltd. 131-149 (2015).
- Ross, R. S., et al. Genetic variation in the serotonin transporter gene influences ERP old/new effects during recognition memory. Neuropsychologia. 78, 95-107 (2015).
- Ross, R. S., Smolen, A., Curran, T., Nyhus, E. MAO-A Phenotype Effects Response Sensitivity and the Parietal Old/New Effect during Recognition Memory. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 53 (2018).
- Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
- Kabat-Zinn, J. Full catastrophe living: Using the wisdom of your body and mind to face stress, pain, and illness. , Dell Publishing. (1990).
- Nyhus, E., Engel, W. A., Pitfield, T. D., Vakkur, I. M. W. Increases in Theta Oscillatory Activity During Episodic Memory Retrieval Following Mindfulness Meditation Training. Frontiers in Human Neuroscience. 13, 311 (2019).
- Haller, M., et al.
Parameterizing neural power spectra. bioRxiv. , (2018).