Method Article

Оценка пространственной навигации человека в виртуальном пространстве и его чувствительности к физическим нагрузкам

DOI:

10.3791/65332

⸱

January 26th, 2024

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Neuroscience, Virginia Tech, 2Graduate Program in Translational Biology, Medicine, and Health, Virginia Tech, 3Center for Neural Science, New York University, 4Department of Human Nutrition, Foods, and Exercise, Virginia Tech, 5Center for Health Behaviors Research, Fralin Biomedical Research Institute at VTC

In This Article

Summary

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

Здесь мы представляем новую, краткую и активную задачу пространственной навигации, которая оценивает как пространственную навигацию, так и способность эпизодической памяти. Важно отметить, что пространственная навигация и эпизодическая память были связаны друг с другом, и эта задача продемонстрировала чувствительность к физическим упражнениям.

Abstract

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

Пространственная навигация (СН) — это способность перемещаться по окружающей среде, что требует понимания того, где человек находится во времени и пространстве. Известно, что эта способность зависит от последовательного возбуждения клеток места в гиппокампе. СН является важным поведением для исследования, поскольку этот процесс ухудшается с возрастом, особенно при нейродегенеративных расстройствах. Тем не менее, исследование СН ограничено отсутствием сложных поведенческих техник для оценки этой задачи, зависящей от гиппокампа. Таким образом, целью данного протокола была разработка нового, реального подхода к изучению СН у людей. В частности, активная виртуальная задача SN была разработана с использованием кроссплатформенного игрового движка. На этапе кодирования участники перемещались по виртуальному городу, чтобы найти достопримечательности. На этапе запоминания участники запоминали, где находились эти места с наградами, и доставляли предметы в эти места. Время на поиск каждого места фиксировалось, и эпизодическая память оценивалась по фазе свободного вспоминания, включая аспекты места, порядка, предмета и ассоциации. Поведение движения (координаты x, y и z) оценивалось с помощью актива, доступного в игровом движке. Важно отметить, что результаты этой задачи демонстрируют, что она точно фиксирует как пространственное обучение и способности памяти, так и эпизодическую память. Кроме того, результаты показывают, что эта задача чувствительна к физическим упражнениям, которые улучшают функционирование гиппокампа. В целом, полученные данные свидетельствуют о новом способе отслеживания функционирования гиппокампа человека с течением времени, при этом это поведение чувствительно к парадигмам тренировки физической активности.

Introduction

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

Перемещение тела во времени и пространстве имеет решающее значение для изучения и запоминания информации об окружающей среде. Эта способность известна как пространственная навигация, и с эволюционной точки зрения она является важным инструментом выживания для поиска пищи, воды, социальных аналогов и других вознагражденийв окружающей среде. Пространственная навигация зависит от гиппокампа, С-образной структуры лимбической системы в медиальной височной доле. Гиппокамп состоит из подобластей CA1, CA2, CA3 и зубчатой извилины. Гиппокамп поддерживает кодирование, консолидацию и извлечение воспоминаний, которые помогают определить сознательный опыт. В частности, пространственная навигация поддерживает эпизодическую память, форму эксплицитной памяти, которая относится к памяти о личном опыте, включая аспекты времени, места и соответствующие детали, связанные с этим опытом (например, зрительные образы, звуки, запахи, эмоции). Когда мы пространственно перемещаемся по различным средам, нейроны, известные как клетки места, систематически возбуждаются, позволяя нам понять, где мы находимся как во времени, так и в пространстве. На самом деле, было показано, что прямая оптическая стимуляция этих нейронов смещает поведение грызунов в сторону их физического местоположения (т.е. полей места)3.

Оценка пространственной навигации у грызунов традиционно изучалась с помощью таких поведенческих парадигм, как водный лабиринт Морриса, Y-образный лабиринт, Т-образный лабиринт и радиальный рукавный лабиринт 4,5. Важно отметить, что эти поведенческие задачи позволяют in vivo исследовать нейронные корреляты пространственной навигации с использованием таких методов, как электрофизиологическая запись глубины. Тем не менее, оценка пространственной навигации у людей оказалась сложной с научной точки зрения, потому что большинство научных исследований проводятся в лабораториях, а не в реальном мире. В предыдущих исследованиях на людях оценивались пространственные способности с помощью традиционных бумажных заданий, таких как задачи на изучение двунаправленной карты, задачи на мысленное вращение или задачи на пространственную память 6,7. Другие использовали компьютерные задачи, такие как «Виртуальная задача Морриса» или другие задачи виртуального лабиринта, которые, как было показано, коррелируют с более традиционными психометрическими показателями пространственных способностей 8,9. Кроме того, с появлением общедоступных и бесплатных пакетов программного обеспечения для видеоигр, исследователи начали разрабатывать трехмерные виртуальные среды, которые могут быть представлены либо на экране компьютера, либо в виртуальной реальности 10,11,12,12,13,14,15. Научные достижения в области мобильной визуализации мозга и тела (MoBI) также позволили исследователям начать изучать пространственную навигацию вреальных условиях.

Важно отметить, что пространственное обучение и память — это когнитивные способности, которые ухудшаются с возрастом, причем пожилые люди с большей вероятностью теряют представление о том, где они находятся, или теряются, когда пытаются вернуться домой. Этот дефицит, скорее всего, связан с нейродегенерацией, которая происходит на уровне гиппокампа – высокопластичной области мозга, которая одной из первых ухудшается с19 годами. Таким образом, разработка реальных методов для оценки способностей пространственной навигации и эпизодической памяти является важным направлением исследований. На клиническом уровне эти типы заданий могут помочь определить прогрессирование снижения памяти или диагностировать легкие когнитивные нарушения, болезнь Альцгеймера или другие формы деменции. И наоборот, физическая активность была определена как один из лучших механизмов для улучшения способностей к пространственной навигации. Исследования на грызунах показали, что физические упражнения улучшают обучение и память при выполнении различных пространственных задач, включая водный лабиринт Морриса, Y-образный лабиринт, Т-образный лабиринт и радиальный лабиринт20. Улучшение пространственных способностей, вызванное физическими упражнениями, также было продемонстрировано у людей, причем этот эффект в значительной степени связан с увеличением объема гиппокампа7. Тем не менее, этот поведенческий эффект был продемонстрирован с помощью задания на пространственную память, где участников попросили запомнить расположение точек на экране - задача, которая может не иметь большой экологической ценности для реальной пространственной навигации. Мало исследований изучало влияние физических упражнений у людей на задачи пространственной навигации, представленные в виртуальных средах.

Поэтому была разработана когнитивная задача для оценки пространственного обучения и памяти наряду с эпизодической памятью с использованием виртуальной среды. Важно отметить, что задача была разработана с использованием современного программного обеспечения для видеоигр, чтобы обеспечить современный графический дизайн и реалистичные функции (например, движущиеся облака в небе). Эта задача была проверена на группе здоровых взрослых людей до и после длительной практики аэробных упражнений. Результаты показывают, что участники могут кодировать и запоминать как пространственную информацию, так и эпизодические воспоминания о своем виртуальном опыте. Кроме того, результаты показывают, что производительность в этой задаче пластична, на нее влияют физические упражнения.

В частности, виртуальная среда была разработана с помощью кроссплатформенного игрового движка21 , который оценивал пространственную навигацию и способность эпизодической памяти, уникальные когнитивные навыки, поддерживаемые гиппокампом. Карта, использованная для этой среды, была получена из Miller et al. (2013)22. Используемый игровой движок позволяет разработчикам загружать ресурсы для добавления уникальных функций для создания виртуальных сред. Был использован актив23 , который позволил нам создать реалистичную городскую среду с дорогами и зданиями, по которым участники могли бы перемещаться. Кроме того, был использован актив24 , который позволял отслеживать координаты x, y и z участников и их вращение во время их перемещения по виртуальной среде. Вышеупомянутый актив позволял записывать эти функции в миллисекундном масштабе времени (~33 мс). Затем виртуальная среда была скомпилирована и администрирована в виде задачи пространственной навигации, которую участники могли выполнить дома на ноутбуке или настольном компьютере. В приведенном ниже протоколе подробно описано, как администрировать эту задачу пространственной навигации и взаимодействовать с ней.

Protocol

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

Вся исследовательская документация и методы сбора данных были одобрены и согласованы с Комитетом Нью-Йоркского университета по деятельности с участием человека. Участники давали свое информированное согласие перед участием в любых мероприятиях, связанных с исследованием.

1. Настройка игрового процесса

  1. Скачайте необходимые файлы из следующего публичного репозитория: https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask
  2. Загрузите Unity Hub с unity.com/download и установите Unity версии 5.3.1f1.
  3. Откройте файл, загруженный из репозитория на шаге 1.1, как проект в Unity.
  4. После того, как проект будет создан с загруженными файлами, выберите вкладку «Файл » в верхней части окна и выберите «Построить и запустить».
  5. Сначала появится окно «Настройки сборки ». Выберите SpatialNavigation > сцены > Big City B Lures и Scenes/LeFin. Выберите автономную версию для ПК, Mac и Linux и нажмите кнопку «Сборка и запуск ».
    ПРИМЕЧАНИЕ: Появится окно с просьбой к исследователю сохранить файл .exe (Application). После того, как исследователь создал приложение, он может дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить будущие итерации протокола. Если исследователь решит запустить этот файл, его соответствующие результаты будут сохранены в той же директории, в которой находится приложение.
  6. Появится окно под названием SpatialNavWeb Configuration . Настройте разрешение экрана и качество графики на вкладке «Графика ». Измените элементы управления игрой на вкладке «Ввод ».
  7. Нажмите «Играть»! , чтобы начать задачу пространственной навигации.

2. Регистрация активности мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) во время задания на пространственную навигацию

ПРИМЕЧАНИЕ: ЭЭГ измеряет активность нейронов в коре головного мозга человека в микровольтах в миллисекундном масштабе времени с помощью электродов, размещенных на коже головы. ЭЭГ — это неинвазивная форма визуализации мозга, которая позволяет сканировать мозг участника, пока он выполняет другие действия, такие как навигация по виртуальной среде.

  1. С помощью измерительной ленты измерьте голову участника от начала до носа, чтобы убедиться в правильном прилегании шапочки ЭЭГ.
  2. Поместите электроды в ЭЭГ-шапочку (при необходимости) и наденьте на участника ЭЭГ-шапочку, обеспечив правильную посадку и размещение (Рисунок 1А).
  3. Запустите программное обеспечение ЭЭГ. Заполните каждый электрод электродным гелем, чтобы убедиться, что импеданс измерений ниже 25 кОм.
  4. Как только сигнал ЭЭГ будет выглядеть чистым и без существенных артефактов, начните запись.
  5. Пусть один из членов исследовательской группы понаблюдает за тем, как участник выполняет следующие шаги.
  6. Отправка импульса запуска в систему регистрации ЭЭГ при каждом из следующих событий (рис. 1B)
    Начало этапа кодирования
    Окончание фазы кодирования
    Начало фазы запоминания
    Окончание фазы запоминания
    Начало фазы эпизодической памяти
    Окончание фазы эпизодической памяти
    Любые другие события, которые исследователь сочтет интересными

figure-protocol-1
Рисунок 1: Запись электроэнцефалографии во время игры с пространственной навигацией. (A) Изображение человека, оснащенного мобильным устройством электроэнцефалографии (ЭЭГ), во время выполнения задачи пространственной навигации. График спектральной плотности мощности тета-активности (4-8 Гц) во время фазы кодирования (B), фазы запоминания (C) и фазы эпизодической памяти (D). Все данные были предварительно обработаны и нормализована по мощности по частоте (мкВ2/Гц). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Примечание: Исследователи, использующие технологии Arduino, также могут отправлять синхронизированные триггеры между записью ЭЭГ и средой игрового движка, чтобы точное сопряжение между нейрофизиологическими и поведенческими данными могло произойти в миллисекундном масштабе времени. С помощью этих маркеров исследователи смогут вернуться к мозговой активности участника до, во время и после критических взаимодействий с виртуальной средой. Исследователи также могут рассмотреть возможность проведения периода базовой активности мозга до и/или после взаимодействия с виртуальной средой, чтобы впоследствии можно было провести сравнения.

3. Инструкция к задаче пространственной навигации (Рисунок 2)

  1. Инструкции: Убедитесь, что участник сидит удобно, в идеале поставив ноги на пол. Пусть участник прочитает инструкции на экране, в которых ему будет предложено посетить определенные достопримечательности в пределах городского пейзажа, пытаясь вспомнить свое окружение и пройденные им пути (рисунок 2A).
  2. Убедитесь, что участник ориентирован на мышь и клавиатуру. Попросите участника использовать мышь и щелкнуть левой кнопкой мыши, чтобы начать выполнение задачи (рисунок 2A).
  3. Убедитесь, что участник понимает, что ему нужно будет перемещаться по окружающей среде с помощью клавиш W, A, S и D на клавиатуре. Клавиша W будет перемещать их вперед, а клавиша S — назад. Кроме того, стрелки вверх и вниз также перемещают их вперед и назад. Клавиша A переместит их влево, а клавиша D переместит их вправо.
  4. Убедитесь, что участник знает, что он может использовать компьютерную мышь для перемещения точки зрения объекта, как если бы участник двигал головой. Участники могут смотреть вверх, вниз, влево и вправо; Для перемещения их точки обзора не требуется никаких щелчков мыши.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Инструкции по навигации по виртуальной среде появятся в правом верхнем углу экрана участников (Рисунок 2A-F).

figure-protocol-2
Рисунок 2: Изображения задачи пространственной навигации. Скриншоты задачи пространственной навигации и эпизодической памяти, разработанной на кроссплатформенном игровом движке. Примеры скриншотов представлены слева направо, начиная с верхнего левого угла: (A) общие инструкции; (B) перемещение во время фазы кодирования; (C) определение местоположения витрины магазина на этапе кодирования; (D) перемещение во время фазы кодирования; (E) инструкции по запоминанию фазы; (F) сдача части фазы запоминания; (G) инструкции по фазе эпизодической памяти; (H) фаза эпизодической памяти; (I) конец игры. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

4. Фаза кодирования задачи пространственной навигации

  1. Предложите участнику посетить первые достопримечательности (рисунок 3), предложив ему активно следовать по зеленой дорожке с зелеными стрелками (рисунок 2B).
  2. Как только участник достигнет первого ориентира, пусть он пройдет через зеленый ромб в этом месте (рисунок 2C).
  3. Как только участник соберет зеленый бриллиант, пусть он посетит следующую достопримечательность, следуя по зеленой тропе. Как только участник доберется до второго ориентира, пусть он пройдет через зеленый ромб в этом месте.
  4. Пусть участник продолжит выполнять эту задачу до тех пор, пока не посетит все пять достопримечательностей и не соберет все пять алмазов (рисунок 2D).
    ПРИМЕЧАНИЕ: На протяжении всего этапа кодирования этого задания участникам будет предложено запомнить расположение пяти достопримечательностей по всему городу (Рисунок 3). Взгляд на задачу с высоты птичьего полета представлен на рисунке 4.

figure-protocol-3
Рисунок 3: Изображения витрин. Участники посетили пять из восемнадцати локаций, разработанных в этой среде, каждая из которых имеет уникальную и детализированную витрину. Примеры таких мест включали (A) пиццерию, (B) магазин витаминов, (C) мебельный магазин, (D) свадебный магазин, (E) киоск и (F) казино. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-protocol-4
Рисунок 4: Карта задачи пространственной навигации. Вид с высоты птичьего полета на виртуальную среду, по которой перемещались участники. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

5. Запоминание фазы задачи пространственной навигации

  1. Затем попросите участника вернуться к каждому ориентиру (т. е. фаза запоминания; Рисунок 2E).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Участники начнут фазу запоминания с последнего места, которое они посетили во время фазы кодирования.
  2. Предложите участнику использовать мышь и щелкнуть левой кнопкой мыши вверху клавиши «Начало » (рисунок 2E).
  3. Пусть участник посетит первую достопримечательность, которую он посетил на этапе кодирования.
  4. Пусть участник «доставит» уникальный предмет к этой первой достопримечательности.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Во время этой части задания не будут предлагаться зеленые траектории/стрелки (Рисунок 2F).
  5. После того как участник доставит товар, пусть он перейдет ко второму ориентиру и доставит следующий уникальный предмет. Пусть участник продолжит выполнять эту задачу до тех пор, пока не посетит все пять достопримечательностей и не доставит все пять предметов.
    ПРИМЕЧАНИЕ: В этой части задания будет оцениваться пространственное обучение и способность участника к памяти. Для этого программа автоматически рассчитает время на поиск каждого ориентира, среднее время поиска и общее время выполнения задачи.

6. Фаза эпизодической памяти задачи пространственной навигации

ПРИМЕЧАНИЕ: Тестирование эпизодической памяти будет проводиться после завершения фазы запоминания.

  1. Для начала предложите участнику щелкнуть левой кнопкой мыши вверху клавиши «Начало » (рис. 2G).
  2. Пусть участник вспомнит достопримечательности, которые он посетил, и предметы, которые он доставил в точном порядке, как было указано ранее на этапе запоминания (рисунок 2G). Попросите участника ввести ответы с помощью клавиатуры компьютера (рисунок 2H).

7. Выполнение задания

  1. Пусть участник прочитает заключительную подсказку, чтобы подтвердить выполнение задачи и отправку данных (рисунок 2I).

8. Сбор и анализ данных

  1. Поведенческие данные
    1. Найдите файл Results.csv в каталоге приложения (см., например, Дополнительный файл 1 ).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если исследователь решит нажать кнопку «Сборка и запуск » на вкладке «Файл » в приложении Unity, файл результатов будет сохранен в загруженной папке BassoSpatialNavigationTask-main . Если исследователь запустил среду, дважды щелкнув по собранному приложению (шаг 1.5), файл результатов появится в том же каталоге, что и приложение. Файл результатов перезаписывается после каждого завершения создания виртуальной среды. Таким образом, рекомендуется извлекать эти результаты после каждого выполнения задачи и компилировать их в отдельный файл для нескольких участников и испытаний.
    2. Убедитесь, что данные чистые и выглядят разумно.
    3. Используйте Дополнительный файл 2 для вычисления соответствующих оценок, включая время начала, время окончания, среднюю продолжительность поиска, оценку места, оценку товара, оценку заказа, оценку ассоциаций и оценку эпизодической памяти.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В частности, оценка места рассчитывается путем подсчета количества правильно запомненных достопримечательностей. Оценка заказа рассчитывается путем определения количества отозванных ориентиров в правильной последовательности. Балл за предмет рассчитывается путем подсчета количества правильно отозванных элементов. Оценка ассоциации рассчитывается путем подсчета правильного сопоставления места с элементом. Наконец, общая оценка эпизодической памяти рассчитывается путем суммирования оценок места, порядка, товара и ассоциаций. Обратите внимание, что исходный вывод для координат X/Z не находится в правильной временной последовательности. Чтобы устранить эту проблему, отсортируйте данные в столбце «Время » от наименьших к наибольшим значениям.
    4. Введите данные в базу данных по вашему выбору.
    5. Анализируйте данные с помощью независимых выборок t-критерия, дисперсионного анализа или других подходящих статистических тестов.
  2. Данные ЭЭГ
    1. Использование конвейера предварительной обработки для очистки данных ЭЭГ25.
    2. Используя соответствующий программный пакет, проведите частотно-временной анализ данных ЭЭГ в течение длительных периодов времени, в течение которых участник перемещался по виртуальной среде, например, во время фаз кодирования и запоминания задачи.
    3. Проведите анализ потенциала, связанного с событием, если вас интересуют конкретные периоды времени, в течение которых участник взаимодействовал с виртуальной средой.
    4. Проведите статистический анализ, относящийся к данным ЭЭГ, и рассмотрите возможность корреляции поведенческих данных с данными ЭЭГ.

Results

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

Описание игрового процесса с точки зрения кодирования: На этапе «кодирования» в трехмерном пространстве была размещена серия из восемнадцати путевых точек, каждая из которых имела связанный с ним «Предмет доставки» (т.е. предмет для доставки в локацию). Ссылки на эти путевые точки сохранялись в контроллере игрока и статически упорядочивались до начала задачи; То есть, если бы пиццерия была размещена в первой позиции, она всегда была бы сначала в первой позиции. Чтобы обеспечить некоторую степень случайности путевых точек, с которыми сталкивались участники, список путевых точек был перетасован с помощью алгоритма перетасовки Фишера-Йейтса. Перетасовка Фишера-Йейтса, реализованная в данном исследовании, генерирует псевдослучайную перестановку исходной последовательности. Любая возможная перестановка может быть сгенерирована с равной вероятностью. Алгоритм начинается с выбора элемента из конца списка (n). Генерируется псевдослучайное число в диапазоне [0, n] и присваивается значению k. Затем n-езначение меняется местами с k-м значением. Затем значение n уменьшается на единицу, и процесс повторяется до тех пор, пока не останется только один индекс, который еще не учитывается.

После того, как список путевых точек был перетасован, были выбраны первые пять элементов. Оптимальные пути генерировались с помощью системы навигационной сетки игрового движка и встроенных расчетов оптимальных путей. Эта серия путей начиналась в начальной точке участника и создавала связанную цепь между каждой из путевых точек, заканчивающуюся на конечной путевой точке. Когда участники получали контроль, им было предложено следовать по этим траекториям, обозначенным зеленой линией и движущейся стрелкой, которая предоставляла информацию о предполагаемом направлении. Несмотря на то, что эта зеленая линия и движущаяся стрелка были предоставлены, участники могли активно перемещаться по виртуальной среде. Когда участник входил в границы путевой точки, отображаемый путь менялся местами со следующим путем в списке.

После посещения намеченного количества элементов путевой точки участник входил в фазу «запоминания» (называемую в коде RevisitIntermission ), где ему было предложено вернуться к ориентирам в том порядке, в котором они были показаны ранее. Когда участник пытался повторно посетить места, представленные во время экскурсии, ему было представлено изображение, указанное в «Пункте доставки», связанном с путевыми точками. Им не был предложен путь. Их перемещения отслеживались с помощью компонента отслеживания движения объекта, полученного из хранилища активов.

Когда участники заканчивали путешествие к каждой представленной путевой точке, им были даны инструкции, направляющие их к следующему экрану, чтобы вспомнить места, которые они посетили, и предметы, доставленные в каждый из них. На этапе вспоминания участникам была представлена подсказка с двумя текстовыми записями. Первый диктовал путевую точку, к которой участнику предлагалось отправиться. Второй диктовал «Предмет доставки», связанный с этой путевой точкой. Для каждого запроса были записаны ответы и время ответа.

В конце задания данные были собраны и сохранены в JSON-представлении. В первом разделе был записан этап повторного посещения, на котором участников попросили найти места без помощи направляющей линии. Записываемые значения включали название путевой точки, название «Элемент доставки» и время, затраченное на прибытие на путевую точку. Во втором разделе были записаны ответы, представленные на этапе отзыва. В этом разделе содержались ответы участников о местоположении, «Товаре доставки» и времени, затраченном на ответ на вышеупомянутые вопросы. Весь код можно найти и скачать на https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask.

Анализ мощности и статистика: Анализ мощности двухсерийной модели корреляции был проведен с помощью G*Power 3.1 с использованием двустороннего теста, размер эффекта 0,3, альфа-уровень 0,05 и степень 0,8 для определения размера выборки n = 8226. Описательная статистика использовалась для оценки возраста участников, количества занятий на велосипеде и общих показателей, включая как пространственную навигацию, так и способности эпизодической памяти. Для проверки достоверных различий между общим количеством тренировок между экспериментальной и контрольной группами был использован t-критерий независимых выборок. Учитывая, что не все данные были нормально распределены, как это было оценено с помощью теста Шапиро-Уилка (p<0,05), мы использовали непараметрический коэффициент рокорреляции Спирмена для оценки взаимосвязи между пространственной навигацией и способностями эпизодической памяти, а также возрастом и способностями к пространственной навигации. Для определения статистической значимости использовалось значение альфа 0,05. Поправки Бонферрони использовались в семействе статистических тестов там, где это было уместно. Для статистического анализа использовался IBM SPSS Statistics Version 26. Корреляция «продукт-момент» Пирсона была использована для оценки взаимосвязи между общим количеством велосипедных тренировок и способностями к пространственной навигации, поскольку именно эта процедура была проведена Basso et al. (2022)27.

Участников: N = 130 участников были набраны из Остина, штат Техас, с помощью различных методов, включая онлайн-рекламу и рекламу на флаерах. Критерии включения включали английский язык в качестве основного языка и возраст от 25 до 55 лет (в среднем 30,16 ± 0,49). Кроме того, все участники должны были сообщить о том, что они физически здоровы и имеют умеренный и регулярный режим упражнений (определяемый как упражнения один или два раза в неделю в течение 20 минут или более в течение последних 3 месяцев). Критерии исключения включали в себя курильщика или ранее существовавшие физические заболевания, которые затрудняли или делали физические упражнения небезопасными. Критерии исключения также включали наличие текущего диагноза и/или прием лекарств для лечения психических или неврологических состояний, включая тревогу, депрессию, биполярное расстройство, шизофрению или эпилепсию.

Что касается данных до вмешательства, n = 11 участников отсутствовали из-за технических проблем, а n = 1 участник был исключен из-за отсутствия приверженности задаче, в результате чего общее количество участников осталось n = 117 для анализа. Из n = 80 участников, завершивших трехмесячный режим упражнений, n = 11 участников не выполнили финальную задачу пространственной навигации, оставив в общей сложности n = 69 участников для анализа данных после вмешательства и повторных измерений. Этот меньший размер выборки был использован для изучения взаимосвязи между количеством сеансов езды на велосипеде и способностями к пространственной навигации. Контрольная группа выполнила 20,73 (± 0,72) тренировки в течение интервенции, тогда как экспериментальная группа выполнила 47,87 (± 2,24) тренировки, что представляло собой статистически значимую разницу (t[45,76] = −11,554, p < 0,001).

Общие измерения и их взаимосвязи: Эта новая задача виртуальной среды измеряет как пространственную навигацию, так и объем эпизодической памяти. В течение первоначального периода тестирования перед вмешательством на выполнение задачи ушло в среднем 318,69 (±21,56) с, при этом среднее время поиска для каждого из пяти участков составило 82,88 (±5,19) с (рисунок 5A); Эти точки данных представляют способность к пространственной навигации (т. е. пространственное обучение и память). Кроме того, участники смогли закодировать аспекты места, предмета, порядка и ассоциации виртуального опыта, при этом участники запомнили 14,84 (±0,37) из 20 новых впечатлений в своем окружении (рис. 5B); Эти точки данных представляют способность эпизодической памяти. Важно отметить, что общее время (рис. 6A; r = -0,314, p < 0,001) и среднее время поиска (рис. 6B; r = -0,286, p < 0,001) в значительной степени коррелировали с оценкой эпизодической памяти, что указывает на то, что способность к пространственной навигации связана с эпизодической памятью в этой задаче.

figure-results-1
Рисунок 5: Время выполнения задачи. Среднее значение (± SEM) как для (А) способности пространственной навигации, представленной как в среднем времени поиска, так и в общем времени поиска (указывается в секундах), и (В) способности эпизодической памяти, представленной в кодировании и запоминании места, предмета, порядка, ассоциации и общей оценки эпизодической памяти. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-results-2
Рисунок 6: Связь способности пространственной навигации с эпизодической памятью. Улучшенная способность к пространственной навигации, представленная более коротким (А) средним временем поиска и (В) общим временем поиска, связана с улучшенной эпизодической памятью, представленной оценкой эпизодической памяти. *p < 0,001. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Координаты X и Z представлены в виртуальном пространстве: С помощью средства отслеживания движения объекта координаты x и z отслеживались в этом трехмерном виртуальном пространстве (дополнительный файл 1). Поскольку перемещение вверх и вниз в игре (т. е. прыжки) не включено в этой задаче пространственной навигации, координаты y не предоставили полезной информации. Тем не менее, координаты x и z позволили нам оценить, как участник двигался на протяжении всей игры. На основе этих данных был разработан компьютерный код для визуального отображения тепловой карты того, где участник путешествовал по всей карте. На рисунке 7 показана тепловая карта от одного репрезентативного участника, на которой выделен маршрут, по которому участник шел во время фазы запоминания. Пятна, выделенные желтым/красным цветом, соответствуют местам доставки (т.е. вознаграждения) на карте.

figure-results-3
Рисунок 7: Тепловая карта занятости. Тепловая карта занятости, демонстрирующая маршрут участника. Желтые/красные участки графика обозначают те места, где участник часто бывал, и соответствуют местам в задаче пространственной навигации, куда участники должны были доставить предметы (т. е. местам получения наград). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Взаимосвязь между возрастом и способностями к пространственной навигации: Первоначальные исследования показали, что способность к пространственной навигации, оцениваемая по общему времени поиска, в значительной степени связана с возрастом (рис. 8; r = 0,157, p = 0,045). С возрастом способность к пространственной навигации уменьшается, о чем свидетельствует увеличение общего времени поиска. Однако, когда была применена поправка Бонферрони, статистическая значимость которой оценивалась при p = 0,025 для двух корреляций (т.е. общего времени поиска и средней продолжительности поиска), корреляция уже не была значимой.

figure-results-4
Рисунок 8: Связь способности пространственной навигации с возрастом. При оценке с помощью поправки Бонферонни (p < 0,025) возраст не был значимо связан со способностью к пространственной навигации, представленной общим временем поиска. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Взаимосвязь между аэробными тренировками и способностями к пространственной навигации: Тренировки по аэробным упражнениям проходили в крытой велостудии28. Все занятия длились 45 минут и включали в себя езду на велосипеде с умеренной и высокой интенсивностью на протяжении всего занятия. Участники подвергались случайному распределению, чтобы либо поддерживать существующий режим упражнений, либо увеличивать режим упражнений. Участники, которые поддерживали свой режим упражнений, занимались от 1 до 2 занятий в неделю, в то время как участники, которые увеличили свой режим упражнений, занимались от 4 до 7 занятий в неделю. Участники занимались по назначенному им режиму упражнений в течение 3 месяцев. Пространственная навигация и способность эпизодической памяти были проверены до и после тренировки. Дополнительную информацию о вмешательстве можно найти в Basso et al. (2022)27. Общее количество занятий на велосипеде в течение трех месяцев было в значительной степени связано со средней продолжительностью поиска (рисунок 9A; r = -0,321, p = 0,007) и общим временем поиска (рисунок 9B; r = -0,242, p = 0,045). Однако, когда была применена поправка Бонферрони, статистическая значимость которой оценивалась при p = 0,025 для двух корреляций (т.е. общего времени поиска и средней продолжительности поиска), корреляция для общего времени поиска уже не была значимой. Дополнительные результаты вмешательства можно найти в Basso et al. (2022)27.

figure-results-5
Рисунок 9: Взаимосвязь способности пространственной навигации с упражнением. Увеличение количества сеансов езды на велосипеде связано с улучшением способности к пространственной навигации, что представлено (А) средним временем поиска и (В) общим временем поиска. *p < 0,05. Этот рисунок был изменен с разрешения Basso et al.27. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Дополнительный файл 1: Исходные данные 1. Необработанные данные, включая информацию о фазе запоминания (повторного посещения) и эпизодической памяти (вспоминания) задачи пространственной навигации. Также представлены данные о координатах x и z участника, полученных при перемещении по трехмерному виртуальному пространству во время фаз кодирования и запоминания эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный файл 2: Исходные данные 2. Необработанные данные с вычислениями (выделены красным цветом) для определения времени начала, времени окончания, средней продолжительности поиска, оценки места, оценки товара, оценки заказа, оценки ассоциаций и оценки эпизодической памяти. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Discussion

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

В этом исследовании изучалась эффективность новой задачи виртуальной реальности для оценки пространственной навигации у людей. Эта когнитивная задача, выполнение которой занимает всего около 10 минут, может быть использована для оценки двух уникальных типов когнитивных функций, зависящих от гиппокампа – пространственной навигации и способности эпизодической памяти. Важно отметить, что способность к пространственной навигации была в значительной степени связана со способностью к эпизодической памяти. Наконец, эта задача была чувствительна к парадигме тренировки физической активности. То есть, увеличение физических нагрузок было связано с повышением работоспособности. Эта задача была вдохновлена работой Miller et al. (2013), которые исследовали виртуальные среды у пациентов с лекарственно-устойчивой эпилепсией и электроды глубины гиппокампа, размещенные с целью локализации припадка. Они обнаружили, что во время фазы ознакомления в задаче пространственной навигации (т.е. фазы кодирования) чувствительные к месту клетки в гиппокампе и связанные с ними структуры медиальной височной долиактивировались. Кроме того, они обнаружили, что когда участники были вовлечены в компонент свободного вспоминания (т.е. фазу запоминания, которая не включала активную навигацию), те же самые чувствительные к месту клетки, которые были активны во время кодирования, снова становились активными. Существующие исследования на грызунах, использующих открытые поля и лабиринты, показали существование таких клеток, а доктора Джон О'Киф, Мэй-Бритт Мозер и Эдвард Мозер получили Нобелевскую премию по физиологии и медицине 2014 года за это открытие 2,29,30,31. Кроме того, исследования с использованием виртуальной среды у людей показали, что подобные клетки в гиппокампе человека кодируют путешествия во времени и пространстве 22,32,33. Хотя задача аналогична той, что представлена в Miller et al. (2013) и других 22,34,35,36,37,38, она была разработана с использованием самых современных кроссплатформенных игровых движков и технологий, использующих реальные функции, такие как движущиеся облака и четкие городские достопримечательности и функции витрин магазинов. Другие исследователи использовали другие задачи пространственной навигации у людей; Однако эти задачи ограничены в своей экологической обоснованности. Например, виртуальное задание «Звездный лабиринт» используется для оценки навигационных способностей, но помещает участников в лабиринт в форме звезды 39,40,41,42,43,44. Более того, NavWell — это доступная платформа, которая проводит эксперименты с пространственной навигацией и памятью, похожие на водный лабиринт Морриса у грызунов (размещение участников на круглой арене), и предоставляет разработчикам базовые геометрические формы длясоздания среды. Кроме того, ассеты Landmarks на кроссплатформенных игровых движках доступны для создания и разработки задач пространственной навигации, которые существуют в квадратной обстановке12. Данное задание уникально тем, что оно предоставляет пользователям обстановку и задачу, аналогичную реальному миру - навигацию по городскому пейзажу и запоминание достопримечательностей и действий. Эта задача также отличается от задачи виртуального Starmaze и NavWell, поскольку она оценивает эпизодическую память в дополнение к пространственной навигации.

В этой задаче способность к пространственной навигации была в значительной степени связана со способностью к эпизодической памяти. Другие исследования показали, что эти две когнитивные способности действительно различны и что они зависят от разных областей гиппокампа 38,46. Популярная «теория когнитивных карт» утверждает, что мозг строит и хранит «карту» пространственного окружения человека, чтобы впоследствии использовать ее в будущем для управления действиями иповедением. Исследования показали, что гиппокамп кодирует пространственную информацию, а также поддерживает формирование эпизодической памяти. В частности, считается, что правый гиппокамп кодирует пространственную память, в то время как левый гиппокамп хранит эпизодические воспоминания. Результаты текущей новой задачи пространственной навигации, которые демонстрируют четкую связь между пространственной и эпизодической памятью, поддерживают теорию когнитивных карт и предполагают, что эта задача потенциально может быть использована для изучения взаимосвязи между пространственной навигацией и эпизодической памятью в неклинических популяциях. Будущие исследования должны быть направлены на изучение этой взаимосвязи в клинических популяциях, в том числе с нейродегенеративными расстройствами, такими как легкие когнитивные нарушения, болезнь Альцгеймера или другие типы деменции.

Эта задача была чувствительна к физическим упражнениям или общему количеству велосипедных сессий, проведенных в течение 3-месячного периода. Предыдущие исследования на грызунах показали, что физические упражнения являются одним из наиболее мощных способов увеличения когнитивных способностей, зависящих от гиппокампа, включая долговременную память, разделение образов, спонтанное чередование, контекстуальное обусловливание страха, пассивное обучение избеганию и распознавание новых объектов, причем этот эффект зависит от вызванного физическими упражнениями увеличения нейрогенеза гиппокампа 48,49,50 . Кроме того, литература показала, что длительные физические упражнения улучшают функционирование гиппокампа у людей, при этом наблюдаются улучшения в запоминании списка слов, воспоминании историй, а также в пространственной и непространственной реляционной памяти; Считается, что этот эффект обусловлен увеличением объема гиппокампа под действием физических упражнений 7,27,51,52,53,54,55. Эта новая задача пространственной навигации дополняет находки на грызунах и дополняет литературу по человеку, показывая важность физической активности для способностей к пространственной навигации.

Хотя в первоначальных исследованиях возраст был отрицательно связан со способностью к пространственной навигации, этот эффект был устранен при применении поправки Бонферрони. Это указывает на то, что способность к пространственной навигации может сохраняться до 55 лет. Другая литература показывает, что пространственная навигация — это когнитивная способность, которая снижается с возрастом56, 57, 58 лет. Нейровизуализационные исследования показали, что возрастная нейродегенерация в таких областях, как гиппокамп, парагиппокампальная извилина, задняя поясная кора (ретроспленальная кора), теменные доли и префронтальная кора, может быть вовлечена в такое возрастноеснижение когнитивных функций. Учитывая, что возрастной диапазон был ограничен (25-55 лет), за счет включения более широкого возрастного диапазона, особенно пожилых людей (65+), будущие исследователи могут увидеть значительную корреляцию между возрастом и способностью к пространственной навигации. В будущих исследованиях следует рассмотреть возможность выполнения этой задачи пространственной навигации у взрослых в возрасте 65 лет и старше и даже у людей с легкими когнитивными нарушениями или другими расстройствами, подобными деменции.

Одним из очевидных недостающих звеньев в задачах виртуальной навигации является отсутствие взаимосвязи между телом и мозгом. То есть, при навигации по реальной среде активация происходит на уровне периферической и центральной нервной системы, включая активацию проприорецепторов, экстерорецепторов, интероцепторов и вестибулярной системы, а также сенсомоторной коры, базальных ганглиев и мозжечка. Без этих физических входных данных виртуальная навигация может заметно отличаться от физической. Несмотря на это, исследования показали, что виртуальная среда стимулирует те же области мозга, что и навигация в реальном мире. Если сделать задачу более активной, как это было задумано в текущей задаче, это может помочь убедить мозг в том, что он физически движется во времени и пространстве, имитируя естественную пространственную навигацию. Другие нашли поддержку этой гипотезе. В исследовании Meade et al. (2019) изучались различия между активным и пассивным кодированием при использовании аналогичной задачи виртуальной пространственной навигации59. Активная навигация относится к тому, что участники могут самостоятельно перемещаться по виртуальному пространству (сродни настоящему исследованию), в то время как пассивная навигация состоит из экскурсии, где участники не двигаются, а им показывают навигационный маршрут. Авторы предположили, что активная навигация может быть более полезной для пожилых людей из-за вовлечения физических (например, локомоция и проприоцепция) и когнитивных компонентов (например, принятия решений и внимания), и может служить для улучшения производительности памяти за счет непосредственного участия в процессе кодирования памяти. Активная навигация, использованная в настоящем исследовании, может объяснить результаты, демонстрируя, что участники были способны точно вспоминать эпизодические воспоминания о своем опыте.

Активная навигация также может помочь задействовать области мультисенсорной интеграции, такие как ретросплениальный комплекс (RSC)60,61,62. Недавнее исследование показало, что фактическая ходьба во время задачи пространственной навигации в виртуальной реальности, требующая от участников перемещения между местами, запоминая дома и достопримечательности, приводила к тета-колебаниям RSC (т.е. 4-8 герцовым нейронным колебаниям, записанным с помощью ЭЭГ)16. Эта повышенная тета-сила была наиболее заметна во время изменения направления движения головы и вращений. У грызунов было показано, что тета-активность RSC имеет важное значение для пространственного кодирования, включающего клетки сетки и вычисление направления головы63,64. RSC также считается важным для использования сигналов из окружающей среды для закрепления когнитивной карты человека47.

В то время как задачи виртуальной пространственной навигации дают много преимуществ, они не позволяют человеку физически перемещаться во времени и пространстве, вызывая ограниченную активацию проприоцептивной, вестибулярной и сенсомоторной систем. Существует несоответствие между сенсорными и двигательными процессами, что может вызвать у некоторых участников головокружение или тошноту. В данной задаче это было ограничено контролем скорости, с которой участники могли перемещаться по окружающей среде и осматривать ее. Чтобы иметь возможность кодировать все аспекты окружающей среды, необходимо было иметь возможность смотреть по сторонам (т.е. участвовать в виртуальном вращении головы); Тем не менее, эта способность должна быть достаточно медленной, чтобы гарантировать, что участники не заболеют физически. Несмотря на это, способность к пространственной навигации в сидячем положении выгодна тем, что позволяет исследователям изучать людей, которые испытывают проблемы с подвижностью, физическую усталость или другие нарушения, препятствующие передвижению. Еще одним ограничением является то, что эта задача еще не была проверена на надежность и валидность, в то время как другие задачи движутся в этом направлении, в том числе оценка виртуальной пространственной навигации (VSNA)65. Будущие исследования могут изучить связанную с ней нейронную активность с помощью электроэнцефалографии или функциональной магнитно-резонансной томографии, пока участники выполняют эту задачу пространственной навигации. Участники также могут быть оснащены устройствами для измерения физиологических переменных, таких как вариабельность сердечного ритма и электродермальная активность. Это позволило бы изучить как периферийные, так и центральные механизмы, которые возникают при навигации по виртуальным средам. Важно отметить, что эта задача может быть использована для оценки изменений в способности пространственной навигации с течением времени. Будущие исследования могут использовать эту задачу для изучения того, как старение или нейродегенеративные состояния, такие как болезнь Альцгеймера или болезнь Паркинсона, влияют на пространственную навигацию и эпизодическую память человека. И наоборот, эта задача может быть использована для изучения того, как дополнительные вмешательства в сознание, тело и движение влияют на пространственную навигацию и эпизодическую память, включая танец, йогу или медитацию.

Disclosures

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

Авторы не могут сообщить о каких-либо разглашениях.

Acknowledgements

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

Эта работа была поддержана программой iTHRIV Scholars Program, которая частично поддерживается Национальным центром развития трансляционных наук NIH (UL1TR003015 и KL2TR003016). Мы хотели бы выразить признательность доктору Сэмюэлю Маккензи, Майклу Астольфи, Знакомьтесь, Пареху и Андрею Марксу за их вклад в компьютерное программирование.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Платформа разработки Unity в реальном времениUnityUnity Student / Личныйhttps://unity.com/
Unity

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Maguire, E. A., Burgess, N., O'Keefe, J. Human spatial navigation: cognitive maps, sexual dimorphism, and neural substrates. Current Opinion in Neurobiology. 9 (2), 171-177 (1999).
  2. Buzsáki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
  3. Robinson, N. T. M., et al. Targeted activation of hippocampal place cells drives memory-guided spatial behavior. Cell. 183 (7), 2041-2042 (2020).
  4. Fordyce, D. E., Farrar, R. P. Physical activity effects on hippocampal and parietal cortical cholinergic function and spatial learning in F344 rats. Behavioural Brain Research. 43 (2), 115-123 (1991).
  5. van Praag, H. Neurogenesis and exercise: past and future directions. Neuromolecular Medicine. 10 (2), 128-140 (2008).
  6. Heo, S., et al. Resting hippocampal blood flow, spatial memory and aging. Brain Research. 1315, 119-127 (2010).
  7. Erickson, K. I., et al. Exercise training increases size of hippocampus and improves memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (7), 3017-3022 (2011).
  8. Dobbels, B., et al. The virtual Morris water task in 64 patients with bilateral vestibulopathy and the impact of hearing status. Frontiers in Neurology. 11, 710(2020).
  9. Moffat, S. D., Hampson, E., Hatzipantelis, M. Navigation in a "Virtual" maze: Sex Differences and correlation with psychometric measures of spatial ability in humans. Evolution and Human Behavior. 19 (2), 73-87 (1998).
  10. Ijaz, K., Ahmadpour, N., Naismith, S. L., Calvo, R. A. An immersive virtual reality platform for assessing spatial navigation memory in predementia screening: Feasibility and usability study. JMIR Mental Health. 6 (9), 13887(2019).
  11. Sakhare, A. R., Yang, V., Stradford, J., Tsang, I., Ravichandran, R., Pa, J. Cycling and spatial navigation in an enriched, immersive 3d virtual park environment: A feasibility study in younger and older adults. Frontiers in Aging Neuroscience. 11, 218(2019).
  12. Starrett, M. J., et al. Landmarks: A solution for spatial navigation and memory experiments in virtual reality. Behavior Research Methods. 53 (3), 1046-1059 (2021).
  13. Diersch, N., Wolbers, T. The potential of virtual reality for spatial navigation research across the adult lifespan. The Journal of Experimental Biology. 222, Suppl 1 187252(2019).
  14. Kuhrt, D., St John, N. R., Bellmund, J. L. S., Kaplan, R., Doeller, C. F. An immersive first-person navigation task for abstract knowledge acquisition). Scientific Reports. 11 (1), 5612(2021).
  15. Castelli, L., Latini Corazzini, L., Geminiani, G. C. Spatial navigation in large-scale virtual environments: Gender differences in survey tasks. Computers in Human Behavior. 24 (4), 1643-1667 (2008).
  16. Do, T. -T. N., Lin, C. -T., Gramann, K. Human brain dynamics in active spatial navigation. Scientific Reports. 11 (1), 13036(2021).
  17. Jungnickel, E., Gramann, K. Mobile brain/body imaging (MoBI) of physical interaction with dynamically moving objects. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 306(2016).
  18. Park, J. L., Dudchenko, P. A., Donaldson, D. I. Navigation in real-world environments: New opportunities afforded by advances in mobile brain imaging. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 361(2018).
  19. Bettio, L. E. B., Rajendran, L., Gil-Mohapel, J. The effects of aging in the hippocampus and cognitive decline. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 79, 66-86 (2017).
  20. Wang, Z., van Praag, H. Exercise and the Brain: Neurogenesis, Synaptic Plasticity, Spine Density, and Angiogenesis. Functional Neuroimaging in Exercise and Sport Sciences. Boecker, H., Hillman, C., Scheef, L., Struder, H. , Springer. New York, NY. (2012).
  21. Unity Real-Time Development Platform. Unity. , Available from: https://unity.com/ (2023).
  22. Miller, J. F., et al. Neural activity in human hippocampal formation reveals the spatial context of retrieved memories. Science. 342 (6162), 1111-1114 (2013).
  23. Theory, Q. Urban construction pack. Unity asset store. At. , Available from: https://assetstore.unity.com/packages/3d/environments/urban-construction-pack-8081#reviews (2018).
  24. Object Motion Tracker. Unity. , Available from: https://forum.unity.com/threads/object-motion-traker-engine-trails-time-travel-game-mechanics-and-more.241544/ (2014).
  25. Makoto's preprocessing pipeline. EEGLAB. , Available from: https://sccn.ucsd.edu/wiki/Makotos_preprocessing_pipeline (2023).
  26. Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. -G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods. 41 (4), 1149-1160 (2009).
  27. Basso, J. C., et al. Examining the effect of increased aerobic exercise in moderately fit adults on psychological state and cognitive function. Frontiers in Human Neuroscience. 16, 833149(2022).
  28. RIDE Indoor Cycling. , Available from: www.ride-indoorcycling.com (2023).
  29. Keefe, J. O., Nadel, L. The Hippocampus as a Cognitive Map. , Clarendon Press. Oxford, England. (1978).
  30. Eichenbaum, H. The Hippocampus as a Cognitive Map . . . of Social Space. Neuron. 87 (1), 9-11 (2015).
  31. Moser, E. I., Kropff, E., Moser, M. -B. Place cells, grid cells, and the brain's spatial representation system. Annual Review of Neuroscience. 31, 69-89 (2008).
  32. Ekstrom, A. D., et al. Cellular networks underlying human spatial navigation. Nature. 425 (6954), 184-188 (2003).
  33. Jacobs, J., Kahana, M. J., Ekstrom, A. D., Mollison, M. V., Fried, I. A sense of direction in human entorhinal cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (14), 6487-6492 (2010).
  34. Spiers, H. J., Burgess, N., Hartley, T., Vargha-Khadem, F., O'Keefe, J. Bilateral hippocampal pathology impairs topographical and episodic memory but not visual pattern matching. Hippocampus. 11 (6), 715-725 (2001).
  35. Spiers, H. J., et al. Unilateral temporal lobectomy patients show lateralized topographical and episodic memory deficits in a virtual town. Brain. 124, 2476-2489 (2001).
  36. Maguire, E. A., Burgess, N., Donnett, J. G., Frackowiak, R. S., Frith, C. D., O'Keefe, J. Knowing where and getting there: a human navigation network). Science. 280 (5365), 921-924 (1998).
  37. King, J. A., Burgess, N., Hartley, T., Vargha-Khadem, F., O'Keefe, J. Human hippocampus and viewpoint dependence in spatial memory. Hippocampus. 12 (6), 811-820 (2002).
  38. Burgess, N., Maguire, E. A., O'Keefe, J. The human hippocampus and spatial and episodic memory. Neuron. 35 (4), 625-641 (2002).
  39. Laidi, C., et al. Preserved navigation abilities and spatio-temporal memory in individuals with autism spectrum disorder. Autism Research. 16 (2), 280-293 (2023).
  40. Iglói, K., Zaoui, M., Berthoz, A., Rondi-Reig, L. Sequential egocentric strategy is acquired as early as allocentric strategy: Parallel acquisition of these two navigation strategies. Hippocampus. 19 (12), 1199-1211 (2009).
  41. Bullens, J., Iglói, K., Berthoz, A., Postma, A., Rondi-Reig, L. Developmental time course of the acquisition of sequential egocentric and allocentric navigation strategies. Journal of Experimental Child Psychology. 107 (3), 337-350 (2010).
  42. Bellassen, V., Iglói, K., de Souza, L. C., Dubois, B., Rondi-Reig, L. Temporal order memory assessed during spatiotemporal navigation as a behavioral cognitive marker for differential Alzheimer's disease diagnosis. The Journal of Neuroscience. 32 (6), 1942-1952 (2012).
  43. Iglói, K., et al. Interaction between hippocampus and cerebellum crus I in sequence-based but not place-based navigation. Cerebral Cortex. 25 (11), 4146-4154 (2015).
  44. Iglói, K., Doeller, C. F., Berthoz, A., Rondi-Reig, L., Burgess, N. Lateralized human hippocampal activity predicts navigation based on sequence or place memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (32), 14466-14471 (2010).
  45. Commins, S., et al. NavWell: A simplified virtual-reality platform for spatial navigation and memory experiments. Behavior Research Methods. 52 (3), 1189-1207 (2020).
  46. Fan, C. L., Abdi, H., Levine, B. On the relationship between trait autobiographical episodic memory and spatial navigation. Memory & Cognition. 49 (2), 265-275 (2021).
  47. Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. J. The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond. Nature Neuroscience. 20 (11), 1504-1513 (2017).
  48. van Praag, H., Kempermann, G., Gage, F. H. Running increases cell proliferation and neurogenesis in the adult mouse dentate gyrus. Nature Neuroscience. 2 (3), 266-270 (1999).
  49. van Praag, H., Christie, B. R., Sejnowski, T. J., Gage, F. H. Running enhances neurogenesis, learning, and long-term potentiation in mice. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 96 (23), 13427-13431 (1999).
  50. Voss, M. W., Soto, C., Yoo, S., Sodoma, M., Vivar, C., van Praag, H. Exercise and hippocampal memory systems. Trends in Cognitive Sciences. 23 (4), 318-333 (2019).
  51. Jennen, L., Mazereel, V., Lecei, A., Samaey, C., Vancampfort, D., van Winkel, R. Exercise to spot the differences: a framework for the effect of exercise on hippocampal pattern separation in humans. Reviews in the Neurosciences. 33 (5), 555-582 (2022).
  52. Griffin, ÉW., Mullally, S., Foley, C., Warmington, S. A., O'Mara, S. M., Kelly, A. M. Aerobic exercise improves hippocampal function and increases BDNF in the serum of young adult males. Physiology & Behavior. 104 (5), 934-941 (2011).
  53. Firth, J., et al. Effect of aerobic exercise on hippocampal volume in humans: A systematic review and meta-analysis. NeuroImage. 166, 230-238 (2018).
  54. Voss, M. W., Vivar, C., Kramer, A. F., van Praag, H. Bridging animal and human models of exercise-induced brain plasticity. Trends in Cognitive Sciences. 17 (10), 525-544 (2013).
  55. Pereira, A. C., et al. An in vivo correlate of exercise-induced neurogenesis in the adult dentate gyrus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (13), 5638-5643 (2007).
  56. vander Ham, I. J. M., Claessen, M. H. G. How age relates to spatial navigation performance: Functional and methodological considerations. Ageing Research Reviews. 58, 101020(2020).
  57. Zhong, J. Y., Moffat, S. D. Extrahippocampal contributions to age-related changes in spatial navigation ability. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 272(2018).
  58. Moffat, S. D. Aging and spatial navigation: what do we know and where do we go. Neuropsychology Review. 19 (4), 478-489 (2009).
  59. Meade, M. E., Meade, J. G., Sauzeon, H., Fernandes, M. A. Active navigation in virtual environments benefits spatial memory in older adults. Brain Sciences. 9 (3), 47(2019).
  60. Powell, A., et al. Stable encoding of visual cues in the mouse retrosplenial cortex. Cerebral Cortex. 30 (8), 4424-4437 (2020).
  61. Fischer, L. F., Mojica Soto-Albors, R., Buck, F., Harnett, M. T. Representation of visual landmarks in retrosplenial cortex. eLife. 9, 51458(2020).
  62. Stacho, M., Manahan-Vaughan, D. Mechanistic flexibility of the retrosplenial cortex enables its contribution to spatial cognition. Trends in Neurosciences. 45 (4), 284-296 (2022).
  63. Yoder, R. M., Clark, B. J., Taube, J. S. Origins of landmark encoding in the brain. Trends in Neurosciences. 34 (11), 561-571 (2011).
  64. Lozano, Y. R., Page, H., Jacob, P. -Y., Lomi, E., Street, J., Jeffery, K. Retrosplenial and postsubicular head direction cells compared during visual landmark discrimination. Brain and Neuroscience Advances. 1, 2398212817721859(2017).
  65. Ventura, M., Shute, V., Wright, T., Zhao, W. An investigation of the validity of the virtual spatial navigation assessment. Frontiers in Psychology. 4, 852(2013).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Spatial NavigationVirtual Navigation TaskEpisodic MemoryHippocampal FunctionEEG RecordingPlace CellsPhysical ActivityNeuroplasticityLandmark RecallAging Cognition

Related Articles