方法論記事

三叉刺激によって引き起こすローカス・コエルールス媒介性覚醒における瞳孔結合変化の評価

DOI：

10.3791/59970

⸱

2019年11月26日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Translational Research and of New Surgical and Medical Technologies, University of Pisa, 2The BioRobotics Institute, Scuola Superiore Sant'Anna, 3Department of Excellence in Robotics & AI, Scuola Superiore Sant'Anna, 4Institut des Maladie Neurodegeneratives, University of Bordeaux, 5Department of Physics, University of Pisa, 6Department of Surgical, Medical, Molecular Pathology and Critical Care Medicine, University of Pisa, 7Department of Developmental Neuroscience, IRCCS Foundation Stella Maris

* These authors contributed equally

この記事について

サマリー

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

認知能力に対する三叉効果が遺伝子座のコエルール活動を伴うかどうかを検証するために、咀嚼によって誘発されるパフォーマンスとタスク関連の瞳孔サイズ変化との間の可能な相関関係を評価することを目的とした2つのプロトコルが提示される。これらのプロトコルは、遺伝子座のコエルールの寄与が疑われる条件に適用され得る。

要約

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

現在の科学文献は、咀嚼に関連する三叉感覚運動活動が覚醒、注意、認知能力に影響を与える可能性があるという証拠を提供する。これらの効果は、軌跡性コエルール(LC)が属する上行網活性化システム(ARAS)への三叉系の広範な接続に起因し得る。LCニューロンは脳全体への突起を含み、その分泌物は瞳孔の大きさによって共に変化することが知られている。LC活性化は、タスク関連のミドリアシスを引き出すに必要です。認知能力に対する噛み付き効果がLCによって媒介される場合、認知能力の変化はタスク関連のミドリア症の変化と相関していると考えるのが妥当である。この仮説を検証し、噛み合う効果が特異的な運動活性化に起因しないことを文書化するために、2つの新しいプロトコルがここに提示されます。どちらのプロトコルでも、特定のタスク中に観察されるパフォーマンスと瞳孔サイズの変化は、a)活動なし、b)リズミカル、両側ハンドグリップ、c)ソフトペレットの二国間咀嚼、およびd)の2分の期間の前、直後、および30分後に記録されます。硬いペレットの両側噛み。最初のプロトコルは、数値行列内に表示されるターゲット番号を見つける場合のパフォーマンス レベルを測定します。瞳孔サイズの記録は、一定の照明レベルを確保するために視力を妨げる適切な瞳孔計によって記録されるため、タスク関連のmydriasisは触覚タスク中に評価されます。このプロトコルの結果は、1)噛む誘発性の変化およびタスク関連のmydriasisが相関し、2)パフォーマンスもミドリア症もハンドグリップによって増強されることを明らかにした。第2のプロトコルでは、ウェアラブル瞳孔計を使用すると、同じタスク中に瞳孔サイズの変化とパフォーマンスを測定できるため、認知活動に対する三叉の影響におけるLC関与に関するより強い証拠が得られます。両方のプロトコルは、ピサ大学のARASの発見者であるジュゼッペ・モルッツィ教授の歴史事務所で実行されています。

概要

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ヒトでは、噛むことは認知処理1、2を速くし、覚醒3、4、注意5、学習、および記憶6、7を改善することが知られている。これらの効果は、皮質事象関連電位8の遅延の短縮およびいくつかの皮質および皮質下構造の灌流の増加に関連する2、9である。

脳神経内では、皮質崩壊および覚醒を持続する最も関連性の高い情報は、三叉繊維10によって運ばれ、上昇する網状活性化システム(ARAS)11への強い三叉接続に起因する可能性が高い。ARAS構造の中で、軌跡コエルール(LC)は三叉入力11を受け取り、覚醒12、13を調節し、その活性は瞳孔サイズ14、15、16、17、18と共変性する。LC休息活性と認知能力との関係は複雑であるが、LC活性のタスク関連増強は覚醒関連19瞳孔性乳房症20および認知能力の向上につながる。LC活性と瞳孔サイズとの間には信頼性の高い共変性があり、後者は現在、中央ノルアドレナリン活性22、23、24、25、26の代理と考えられている。

感覚運動三叉枝の非対称活性化は、瞳孔非対称性(アニソコリア)27、28を誘導し、三叉尾体接続の強度を確認する。LCが認知能力に対する噛み付きの刺激効果に関与する場合、タスク中のLCファシック活性化の指標である並列タスク関連のmydriasisに影響を与える可能性があります。また、パフォーマンスに影響を与える可能性があるため、噛み合によるパフォーマンスの変化とミドリア症の間に相関関係が期待できます。さらに、三叉効果が特異的である場合、噛む効果は、別のリズムモータータスクによって引き起こされるものよりも大きくする必要があります。これらの仮説をテストするために、2つの実験プロトコルがここで提示される。それらは認知能力および瞳孔サイズの組み合わせ測定値に基づいており、短期間の咀嚼活動の前後に行われる。これらのプロトコルは、非ターゲット数と共に、数値の注意行列29に表示される目標数値を見つけることに関するテストを利用する。このテストは、注意深く、認知のパフォーマンスを検証します。.

これらのプロトコルの全体的な目標は、三叉刺激が認知能力の特定の変化を引き起こすことを示すものであり、これは運動コマンドの生成に特異的に帰属することができず、LC媒介の瞳孔結合の変化に関連している覚醒。プロトコルの適用は、パフォーマンスを測定し、LCの関与が疑われるすべての行動条件に及びます。

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プロトコル

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

すべてのステップは、ピサ大学の倫理委員会のガイドラインに従います.

1. 参加者募集

  1. 研究の特定の目標に従って被験者集団を募集する(すなわち、正常な被験者および/または患者、男性および/または女性、若者および/または長老)。

2. 材料準備

  1. 柔らかいペレットを準備します。市販のチューインガム(材料表、初期硬度=20ショアOO)を使用してください。
  2. 硬いペレットを準備します。シリコンゴムペレットを使用してください(材料表:一定硬度=60ショアOO)30。
  3. ハンドグリップタスクのための抗ストレスボールを準備します。ポリウレタンフォーム製ボールを使用してください (材料の表; 一定硬度 = 30 ショア OO)30.
  4. 触覚タスクを実行するためのタングラムパズル(材料の表、ピース数=7個)を準備します。

3. 実験のフローチャート

  1. プロトコル 1 のフローチャート
    1. 認知(行列)検定(T0、制御)でベースラインパフォーマンスを評価します(セクション4.1を参照)。
    2. 瞳孔のサイズを評価する (セクション 4.2 を参照) 休息時 (被験者から要求されたアクティビティなし) (T0, 制御)。
    3. タングラム(T0、コントロール)に基づいて触覚タスク中に瞳孔サイズを評価します。
      1. パズルからピースの1つを削除し、被験者の手に置きます。
      2. パズルを見ずに、パズルにピースを戻すために主題に尋ねます。
    4. 手順 3.1.4.1 ~ 3.1.4.4 に従って、各被験者に 2 分間 3 つの特定のアクティビティを実行するか、2 分間休息するように依頼します。異なる日(セッション間の2~3日)に発生する別々のセッションでこれらのアクティビティを実行するように被験者に依頼します。
      1. 被験者に2分間、自己投与された柔らかいペレットを噛み、自発的に噛む速度と口の側面の両方を選択させる。1分噛んだ後、噛む側(とペレット)を変えてもらいましょう。
      2. 被験者に自己投与硬質ペレットを2分間噛むよう依頼する。1分後、彼/彼女に噛む側を変えてもらいなさい(ペレットは変えない)。
      3. 被験者に対し、2分間の抗ストレスボール(ハンドグリップ運動)のリズミカルな絞りを行い、選択の手で行います。1分後、被験者に手を切り替えてもらいます。
      4. 被験者に2分間休息(活動なし)を尋ねます。
    5. 各ステップの終了直後 (3.1.4.1 – 3.1.4.4.4) は、休息時および触覚タスク (T7) の間に行列テストと瞳孔サイズのパフォーマンスを評価します。
      注:「安静時」という用語は、瞳孔サイズ測定中の被験者がリラックスしていることを意味する。「触覚タスク中」という用語は、瞳孔サイズ測定中の被験者がタングラムに基づいてタスクを実行していることを意味する。
    6. 各ステップの終了後 30 分後 (3.1.4.1 – 3.1.4.4.4) は、静止時および触覚タスク (T37) の間にパフォーマンスと瞳孔サイズを評価します。
  2. プロトコル 2 のフローチャート
    1. 被験者が休んでいる間に瞳孔のサイズを評価する(T0、制御;セクション4.3を参照)。
    2. 生徒のサイズ(T0、制御)を同時にテストしながら、認知(行列)テストでベースラインパフォーマンスを評価します。
    3. 手順 3.2.3.1 ~ 3.2.3.4 に従って、各被験者に 2 分間 3 つの特定のアクティビティを実行するか、2 分間休息するように依頼します。異なる日(セッション間の2~3日)に発生する別々のセッションでこれらのアクティビティを実行するように被験者に依頼します。
      1. 被験者に2分間、自己投与された柔らかいペレットを噛み、自発的に噛む速度と口の側面の両方を選択させる。1分噛んだ後、噛む側(とペレット)を変えてもらいましょう。
      2. 被験者に自己投与硬質ペレットを2分間噛むよう依頼する。1分後、彼/彼女に噛む側を変えてもらいなさい(ペレットは変えない)。
      3. 被験者に対し、2分間の抗ストレスボール(ハンドグリップ運動)のリズミカルな絞りを行い、その選択の側に置いてもらう。1分後、被験者に手を切り替えてもらいます。
      4. 被験者に2分間リラックス(活動なし)を依頼します。
    4. 各ステップの終了直後 (ステップ 3.2.3.1 – 3.2.3.4) の直後に、マトリックス テスト (T7) で、休止時の瞳孔サイズとパフォーマンスと生徒サイズの両方を評価します。
    5. 各ステップの終了後30分(ステップ3.2.3.1~3.2.3.4)で、マトリックステスト(T37)で、安静時の瞳孔サイズとパフォーマンスと瞳孔サイズの両方を評価します。

4. プロトコル1および2の測定変数

  1. 認知能力
    注:プロトコル1と2の両方で、スピンラー・トニョーニ数値行列29の修正バージョンに基づくテストを用いて認知性能を測定する。
    1. 紙に印刷された 3 つの数値行列 (10 x 10) を被写体に表示します。次に、被験者にマトリックスラインを順次スキャンしてもらい、15s以内の各行列(図1)の上に示された目標数のできるだけ多くの鉛筆(表示された300個の数字のうち60個のターゲット)を刻みます。
    2. T0、T7、T37でターゲット番号の位置が異なる行列を利用して、学習プロセスに関連するコンファウンダーの導入を回避します。
    3. パフォーマンス インデックス (PI)、スキャン レート (SR)、およびエラー率 (ER) をオフラインで評価します。SR = (ターゲット + 15 s でスキャンされた非ターゲット番号)/15;ER = (見逃されたターゲット番号 + 15 秒で下線が引かれた非ターゲット番号)/15。
  2. プロトコル 1 の瞳孔サイズ
    1. 次の2つの取得手順のいずれかを使用して、環境の視力を妨げる角膜トフォグラファー瞳孔(材料の表)を使用して瞳孔サイズ測定のための被験者を準備します。
      1. 40ルクスの一定の照明レベルで瞳孔の単一のカメラショットを記録し、角膜地形図-瞳孔の特定のボタンを押します。カメラと瞳孔の間に最適な作業距離を56mm維持します。
        注:一定の照明で測定される瞳孔サイズの変動の低レベルのために、単一の測定で十分である。
      2. 瞳孔の連続記録を実行する(サンプリングレート = 5 Hz;図2C,D)を連続集録モダリティで示す。この時間の経過中に瞳孔径が大きくなっていくので、最初の20~50個の測定値(4~10s)を破棄します(取得は40ルクスで瞳孔照明をオフにしてから始まります)。残りの測定値を平均化します。
    2. 安静時に左右の目の瞳孔サイズを別々に記録します(ステップ3.1.2、3.1.5、および3.1.6)。
    3. 触覚タスク中に瞳孔のサイズを記録します(ステップ3.1.3、3.1.5、3.1.6;左右別々)。シングルショットモダリティ(ステップ4.2.1.1)を使用する場合は、パズル表面探査の開始時に、2つのタスクの繰り返しの2回目の間に写真を取得します。連続記録モード(ステップ4.2.1.2)で、パズルのピースが被写体の手に入れられたときに取得を開始します。
    4. ソフトウェアによって表示される値(mm)の直接取得によって、安静時および触覚タスク中にオフラインの左右の瞳孔サイズを評価します。触覚タスク中に瞳孔サイズから瞳孔サイズを差し引いて、タスク関連のミドリア症を計算し、すべての平均左右値を取得します。
  3. プロトコル 2 の瞳孔サイズ
    1. ウェアラブル瞳孔計/アイトラッカー(図3A)を用いて瞳孔サイズ測定用の被験者を準備し、次の手順に従って、3Dプリントガラスフレーム構造に恵まれた。
      1. 被験者にウェアラブル瞳孔計を着用させる。フレーム(材料の表)から生じるバーに取り付けられた2台の赤外線カメラ(図3A-2,3)の位置を調整して、目がカメラの視野内にあり、焦点を合わせるようにします。
      2. ウェアラブル瞳孔計に付属のソフトウェアによってオンラインで処理され、「平均的な」人間の眼の幾何学的モデルを使用して瞳孔径(mm)を提供する瞳孔(サンプリングレート=120 Hz)の画像を取得します。点滅アーティファクトを無視します。
      3. ウェアラブル瞳孔計フレームに取り付けられた校正済み対数光センサーを使用して、環境照明レベルを連続的に記録します。ウェアラブル瞳孔計に取り付けられた正面RGBカメラ(図3A-1)を使用して、視線の挙動を研究するのに役立つ被験者の視野(サンプリングレート= 30 Hz)を記録します。
    2. 20 s の休息中の 2 人の生徒のサイズを同時に記録します (図 3B)。
    3. 被験者がスピンラー・トニョーニ試験を行っている間に生徒のサイズを記録し、生徒のサイズと認知能力を同時に記録するように(ステップ3.2.2、3.2.4、および3.2.5)。
    4. 各瞳孔の取得値(n = 2,400)を平均化することにより、安静時およびスピンラー・トニョーニ試験中にオフラインの左右の瞳孔サイズを評価します。マトリックステスト中に瞳孔サイズから瞳孔サイズを差し引き、その後、すべての平均左右値を減算して、タスク関連のmydriasisを計算します。
  4. 視線位置
    注:セクション4.3から得られた2人の生徒の画像を使用して、固定ポイントをオンラインで再構築します。取得したフレームをリアルタイムで処理し、アイトラッカーを装着した被験者ごとに特異的に以前に計算された伝達関数31を用いて視線固定点を推定する。
    1. 必要に応じて、プロトコル2を実行する際に、瞳孔画像から視線位置を再構成する。これを行うには、セクション4.1で使用されるマトリックスシートの4つのコーナーに4つのコンピュータ検出可能なビジョンマーカー(計測器ソフトウェアのArUcoまたはAprilTagライブラリ)を追加します。
    2. キャリブレーションシステム(使用する瞳ヘッドセットとしてアイトラッカーソフトウェアに埋め込まれたもの)がデータを取得し、2人の生徒の画像から始めて、固定点をマッピングする伝達関数のパラメータを評価します。例として、フレームに取り付けられ、視野に面した追加の RGB カメラによって同時に記録される、自分の視野(マトリックス シートの 4 つのコーナーとシート自体の中心)に表示される定義済みの一連のポイントを対象に質問します。
    3. 行列テスト中に瞳孔サイズを記録します。
    4. 件名の視野のすべてのフレームにマークとして表示されるオフライン視線位置を計算します。4 つのマーカーを使用して、フレーム間のマトリックス上の視線位置を追跡します。

5. 統計分析

  1. 反復測定ANOVAと統計ソフトウェアパッケージを使用して、4つの条件(活動なし、ハンドグリップ、ソフトペレット、ハードペレット)で、タスク誘発性のミドラ症、PI、SR、ERを3回(T0、T7、T37)で分析します。
  2. 4つの条件下でベースライン値(T0)に関する変数の変化を分析し、反復測定ANOVAを使用して2回(T7、T37)のベースライン値(T0)を分析します。
  3. ANOVAを実行しているときに、ソフトウェアがデータ分布が球状ではないことを示す場合は、出力された統計表から温室効果ガイザーε補正に対応するp値を取ります。
  4. T7およびT37のパフォーマンス(PI、SR、ER)の変化を、線形回帰分析によってタスク関連のmydriasisで観察されたものと相関させます。

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結果

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

図4は、プロトコル1が単一の被験者(46歳、女性)に適用された場合に得られた結果の代表例を示す。PI は、ハード (1.73 numb/s から 2.27 numb/s) とソフト ペレット (1.67 numb/s から 1.87 numb/s) の両方を噛んだ直後に増加しました (図 4A)。しかし、30分後(T37)、ハードペレットに対してのみ性能向上が持続した。一方、活動不足とハンドグリップ運動の両方がパフォーマンスに悪影響を及ぼし、1.73 numb/sから1.67 numb/sに、1.6 numb/sから1.53 numb/sに低下し、最後の実験評価で30分後に観察された回復傾向がありました。

図4Bに観察したように、タスク関連の菌症について定性的に同様の変化が観察された。この例では、測定は被験者が休んでいるときにランダムに採...

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ディスカッション

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

本研究で提示されたプロトコルは、認知能力に対する感覚運動三叉活性の急性影響と、この過程におけるLCの役割に対処する。このトピックは、1)老化中に、肥満活動の悪化が認知崩壊32、33、34と相関することを考えると、いくつかの関連性を持っています。口腔の健康を維持する人々は、神経変性現象を起こしにくい;2)マ閉塞および歯の抽出は海馬および皮質レベル35、36、37、38、39の動物の神経変性効果を誘発する;3)LCは、脳に栄養作用を発揮し、神経血管結合を調節し、β-アミロイド11、40<...

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開示事項

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

著者たちは何も開示する必要はない。

謝辞

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

研究はピサ大学の助成金によって支えられた。パオロ・オルシーニ氏、フランチェスコ・モンタナリ氏、クリスティーナ・プッチ夫人の貴重な技術支援に感謝するとともに、マリア・パオラ・トラモンティ・ファントッツィ博士を親睦してくれたI.A.C.E.R.S.R.L.の会社に感謝します。最後に、OCMプロジェクト会社が硬いペレットを準備し、硬さとばね定数測定を行ってくれたことに感謝します。

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材料

この記事で使用された材料の一覧
名前会社カタログ番号コメント
アンチストレスボールArtengo、Decathlon、フランスTB600
チューインガムVigorsol、Perfetti、イタリア市販製品
赤外線カメラ-ウェアラブル瞳孔計Pupil Labs、ベルリン、ドイツPupil Labs ヘッドセット
PupillographerCSO、フィレンツェ、イタリアMOD i02、あごサポート
シリコンゴムProchima, Italygls50
Software for pupil detection - wearable pupillometerPupil Labs, Berlin, GermanyPupil Labs headset
Tangram PuzzleCittà del Sole srl, Milano, ItalyTangram Puzzle
Wearable pupillometerPupil Labs, Berlin, GermanyPupil labs modelフレームの寸法: 13.5 cm x 15.5 cm
付き

参考文献

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