Ассоциативное обучение и неблагоприятный детский опыт: мультисистемный протокол

Maria   Consuelo San Martin; Nelson Fernandez M; Nicolas Zúñiga U; Candelaria Zegers; Vanetza E. Quezada-Scholz; Rodrigo C. Vergara; Mario A. Laborda; Gonzalo Miguez; Javier Bustamante; Viviana Miño

doi:10.3791/72357

Методическая статья

Ассоциативное обучение и неблагоприятный детский опыт: мультисистемный протокол

DOI:

10.3791/72357

⸱

21 августа 2026 г.

Maria Consuelo San Martin¹ , Nelson Fernandez M² , Nicolas Zúñiga U¹ , Candelaria Zegers¹ , Vanetza E. Quezada-Scholz³ , Rodrigo C. Vergara⁴^,⁵ , Mario A. Laborda³ , Gonzalo Miguez³ , Javier Bustamante⁶ , Viviana Miño⁷

¹Escuela de Psicología, Universidad de los Andes, Chile, ²Facultad de Ingeniería y Ciencias aplicadas, Universidad de los Andes, Chile, ³Departamento de Psicología, Universidad de Chile, ⁴Departamento de Kinesiología, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, ⁵Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), ⁶Universidad de O'Higgins, ⁷Departamento de Psiquiatría Norte, Universidad de Chile

В этой статье

Краткое содержание

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

В данном протоколе описывается комплексный 60-минутный блок процедур — павловское и оперантное обусловливание страха с избеганием, приобретение, угашение и повторное приобретение страха с использованием социальных стимулов, а также вероятностное обучение вознаграждению, — в ходе которых одновременно регистрируются кожно-гальваническая реакция, поведение и пофазные оценки для получения индивидуальных показателей обучения угрозе и вознаграждению у взрослых участников.

Аннотация

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

Неблагоприятный детский опыт (ACEs) является признанным трансдиагностическим фактором риска развития тревожных и депрессивных расстройств у взрослых, однако нейрокогнитивные механизмы, связывающие ранние потрясения с симптомами, остаются недостаточно изученными в рамках единой концепции. В данном протоколе представлена интегрированная многосистемная экспериментальная батарея тестов, позволяющая оценить различение угроз, обучение безопасности и чувствительность к вознаграждению в рамках одного лабораторного сеанса. Тридцать восемь здоровых взрослых приняли участие в трех поведенческих парадигмах: павловском-оперантном обусловливании страха с избеганием (Эксперимент 1), приобретении, угасании и повторном приобретении страха с использованием социальных стимулов (Эксперимент 2) и вероятностном обучении вознаграждению (Эксперимент 3), а также заполнили валидированные опросники о неблагоприятном детском опыте (CTQ-SF), благоприятном детском опыте (BCE), депрессии (PHQ-9) и тревожности (GAD-7, STAI). Одновременно собирались многоканальные данные: кожно-гальваническая реакция (SCR) как физиологический показатель автономного возбуждения, нажатия кнопок для избегания и вероятностный выбор как поведенческие показатели, а также пофазные субъективные оценки ожидания, угрозы и облегчения. Каждая парадигма продемонстрировала свой канонический эффект: павловское различение по SCR (p = 0.009, ηp² = 0.12), ожидания (p < 0.001, ηp² = 0.58) и оценки угрозы (p < 0.001, ηp² = 0.35); оперантное облегчение при различении избегаемой и неизбежной угроз (p < 0.001, d = 0.86); дифференциальный автономный ответ, присутствующий при приобретении, но отсутствующий при угасании в Эксперименте 2 (приобретение p = 0.008; угасание p = 0.168), сосуществующий с устойчивыми декларативными знаниями о взаимосвязи стимулов (p < 0.001, d = 3.08); и вероятностное обучение вознаграждению в Эксперименте 3 выше случайного уровня (M = 73%, p < 0.001, d = 1.97). Многосистемный дизайн выявил диссоциации, которые были бы упущены при использовании одного канала данных, в частности, ослабленный автономный ответ при сохранении субъективного ощущения угрозы. Индивидуальные показатели, полученные с помощью данного протокола, оказались чувствительны к различиям в детском опыте, при этом иллюстративные анализы модерации представлены в дополнительных материалах. Данный протокол предоставляет мобильную и масштабируемую основу для индексации того, как ранние потрясения перенастраивают обработку угроз и вознаграждений в зрелом возрасте.

Введение

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

Неблагоприятный детский опыт (ACEs), включающий жестокое обращение, пренебрежение нуждами ребенка и дисфункцию в семье, широко распространен во всем мире, и в многих популяциях его показатели превышают 60%¹. Синтез исследовательских данных указывает на то, что большинство детей в процессе развития сталкиваются как минимум с одним неблагоприятным событием². ACEs являются общепризнанными трансдиагностическими факторами риска развития психопатологии у взрослых³, способствуя возникновению примерно 30% тревожных расстройств и 40% случаев депрессии¹. Несмотря на эту сильную связь, общепринятые методы клинической оценки опираются на категориальные диагнозы и ретроспективные самоотчеты, которые подвержены систематической ошибке воспоминаний и не позволяют зафиксировать нейрокогнитивные процессы в режиме реального времени⁴.

Для преодоления этих ограничений растет внимание к трансдиагностическим подходам, направленным на фундаментальные механизмы, в частности на ассоциативное обучение. Ассоциативное обучение, охватывающее как павловское, так и оперантное обусловливание, создает основу для понимания того, как индивидуумы кодируют взаимосвязи между сигналами окружающей среды, поведением и результатами для принятия решений⁴^,⁵. В рамках этого подхода теория латентной уязвимости постулирует, что неблагоприятный ранний опыт вызывает нейробиологические адаптации, такие как повышенная бдительность, которые изначально являются адаптивными в непредсказуемой среде, но могут стать дезадаптивными в последующих, более безопасных контекстах⁶^,⁷.

Данные свидетельствуют о том, что неблагоприятный детский опыт (ACEs) влияет как на процессы обучения, связанные с угрозой, так и на процессы, связанные с вознаграждением. У лиц с перенесенными трудностями часто наблюдается снижение способности различать обусловленные сигналы опасности (CS+) и безопасности (CS−), что указывает на изменение механизмов обучения угрозам⁸. Параллельно с этим, ранний неблагоприятный опыт связывают со сниженной чувствительностью к вознаграждению, что проявляется в более низкой точности и замедленном формировании связей с вознаграждением⁸. В условиях неопределенности такие люди могут также демонстрировать повышенную вариабельность выбора и склонность предполагать случайное получение вознаграждения, что согласуется с ранним воздействием нестабильной среды⁵^,⁹.

Эти паттерны обучения дополнительно формируются под влиянием протективных факторов и факторов, зависящих от состояния. Благополучный детский опыт (BCE) может смягчать воздействие неблагоприятных факторов на системы обучения.¹⁰в то время как текущие аффективные состояния, такие как тревога, могут модулировать процессы обусловливания¹¹Физиологические показатели вегетативного возбуждения, включая реакцию проводимости кожи (РПК), предоставляют объективные индексы этих процессов и широко используются в парадигмах обусловливания.¹².

Серьезным ограничением в текущей литературе является использование изолированных задач, которые оценивают обучение сигналам угрозы или вознаграждения независимо друг от друга, что ограничивает возможность анализа интегрированного нейрокогнитивного функционирования¹. Настоящий протокол восполняет этот пробел, предоставляя стандартизированную основу, объединяющую поведенческие и физиологические показатели в нескольких областях обучения. В частности, протокол включает три экспериментальных компонента: (1) парадигму оценки переходов от Павловского к оперантному обусловливанию, (2) задачу на угасание социального страха и (3) задачу на вероятностное обучение вознаграждению⁸.

Обоснованием выбора именно этой комбинации парадигм является не то, что любая из этих трех задач сама по себе более чувствительна к ранним неблагоприятным факторам, чем многие другие существующие установленные парадигмы обучения; это обоснование основано на принципах измерения. В своем систематическом обзоре 81 исследования (38 по угрозе, 43 по вознаграждению) Ruge et al.¹ показали, что литература, связывающая ACE с ассоциативным обучением, остается неоднородной и, в ключевых аспектах, неубедительной именно потому, что в исследованиях обычно используется одна задача, регистрируется один канал отклика, а определение неблагоприятных факторов операционализируется несогласованно. Для иллюстрации: половина поведенческих исследований обучения с вознаграждением сообщала о притупленном обучении, в то время как вторая половина — о нулевых результатах; в немногочисленной литературе по угашению доминируют нулевые результаты и отчеты, в которых опускается предшествующая фаза приобретения; при этом ни один показатель исхода не оказался универсально более надежным, поэтому различные каналы отклика не являются взаимозаменяемыми суррогатами друг друга. Их явная рекомендация заключается в переходе к внутрисубъектным, многодоменным и многоканальным протоколам, позволяющим получать индексы на индивидуальном уровне. Данная триада следует этой рекомендации, поскольку ее три задачи охватывают три вычислительно разделимых требования, которые не покрываются ни одной отдельной парадигмой и которые, согласно теории латентной уязвимости⁷, должны по-разному формироваться под воздействием неблагоприятных факторов: (i) различение угрозы и безопасности в сочетании с инструментальной контролируемостью, где облегчение выступает в качестве предполагаемого подкрепления избегания¹³; (ii) тормозное (безопасное) обучение и возвращение страха, исследуемые с помощью стимулов в виде лиц¹¹, что является экологически релевантной областью стимулов для межличностного жестокого обращения; и (iii) обучение с подкреплением в условиях вероятностной неопределенности, которое позволяет получить вычислительные параметры для каждого участника (скорость обучения alpha, обратная температура beta)⁸. Поскольку все три задачи выполняются одним и тем же участником, дизайн исследования построен таким образом, чтобы выяснить, являются ли изменения, связанные с ACE, доменно-общими — глобальной перенастройкой ассоциативного обучения, как предлагают Hanson et al.⁸ и как предсказывает нейровычислительная модель латентной уязвимости⁶, — или же они специфичны для определенной валентности и ограничены только угрозой. Исследование с использованием одной задачи по определению не может разрешить спор между этими конкурирующими гипотезами.

Данная батарея тестов предназначена для проверки ряда четких направленных прогнозов, которые текущая выборка не позволяет подтвердить или опровергнуть, и которые представлены здесь в качестве целей для исследований с достаточной статистической мощностью. В соответствии с паттерном ослабленного обучения, описанным Ruge et al.¹, прогнозируется, что более высокая нагрузка ACE будет связана с (i) снижением дискриминации CS+/CS− в Эксперименте 1, обусловленным ослабленным ответом на CS+ и, как ожидается, более выраженным в автономном канале (КГР), чем в декларативном ожидании, которое может остаться неизменным; (ii) более выраженным избегающим поведением и более высоким уровнем субъективного облегчения при воздействии избегаемого CS+, что согласуется с концепцией избегания, подкрепляемого облегчением¹³; (iii) более медленным угасанием и более быстрым и выраженным возвращением страха при повторном приобретении в Эксперименте 2 — эффектом, который, как ожидается, будет усилен социальными (лицевыми) стимулами, имеющими экологическую значимость для межличностных невзгод¹¹; и (iv) более низкой точностью выбора, более низкой скоростью обучения (alpha) и большей вариабельностью выбора (более низким beta) в Эксперименте 3⁸. Принципиально важно, что три задачи в совокупности дают информацию для проверки пятого, дифференцирующего прогноза: если изменения, связанные с ACE, носят доменно-общий характер, то ослабление должно проявляться во всех трех задачах; если же они специфичны для валентности, то должны ограничиваться двумя парадигмами угрозы и отсутствовать при вероятностном обучении вознаграждению. Поскольку данные по каналам ответов регистрируются одновременно, можно проверить еще один прогноз — что эффекты ACE будут зависеть от канала, а не будут единообразными, таким образом, выводы, сделанные на основе любого одного канала, не будут распространяться на другие.

В эксперименте 1 адаптирована парадигма перехода от павловского к оперантному обусловливанию страха с использованием процедур избегания и поочередной оценки облегчения, разработанная San Martín et al.¹³. В данной парадигме используются два сигнала CS+ (один, которого можно избежать, и один, которого нельзя избежать) и один сигнал CS− для разграничения павловской дискриминации и инструментального контроля над аверсивным исходом. В оригинальной парадигме оценки ожидания US во время фазы павловского приобретения оценивались экспериментатором ретроспективно в конце фазы, а не после каждого испытания. В настоящей адаптации субъективные оценки ожидания, угрозы и облегчения собирались одновременно на протяжении всего задания пофазово с помощью визуально-аналоговых шкал, что позволило непрерывно отслеживать динамику обучения между фазами.

В эксперименте 2 протокол приобретения и угашения страха с использованием социальных стимулов (лиц) из работы Dibbets и Evers⁹ был модифицирован путем добавления краткого теста на повторное приобретение для оценки быстрого восстановления обусловленной реакции (эффект сбережения).

В эксперименте 3 используется модифицированная задача вероятностного обучения вознаграждению, предложенная Hanson et al.⁸ для изучения различий в обучении, связанных с ранним неблагоприятным опытом; в ней применяются две зависимости вознаграждения (80/20 и 70/30), что позволяет оценить индивидуальные параметры обучения с подкреплением (Alpha и Beta в Q-обучении). Интеграция этих трех парадигм в рамках одного лабораторного сеанса в настоящем протоколе позволяет проводить прямое внутрисубъектное сравнение процессов обучения угрозе и вознаграждению, которые обычно изучаются изолированно. Помимо точности ответов в каждом испытании и параметров Q-обучения, аналитический конвейер также позволяет рассчитать индивидуальные наклоны траекторий обучения на основе линейной смешанной модели, что может быть использовано при работе с более крупными выборками.

Здесь необходимо разделять две разные цели, поскольку они не являются эквивалентными. Первая заключается в том, чтобы подтвердить, что батарея тестов такого рода может быть проведена как единый интегрированный 60-минутный сеанс и что каждый из её компонентов вызывает канонический эффект, для которого он был разработан; воспроизведения канонических эффектов достаточно для достижения этой первой цели. Вторая цель — установить, что полученные индексы являются чувствительными и специфичными по отношению к последствиям неблагоприятного детского опыта; воспроизведения канонических эффектов для этого недостаточно, и текущая выборка не обладает достаточной статистической мощностью для такого подтверждения. Таким образом, основной целью данного отчета является техническая и методологическая осуществимость интегрированной батареи тестов: могут ли приобретение угрозы, инструментальное избегание с облегчением, угасание и возвращение страха при воздействии социальных стимулов, а также вероятностное обучение вознаграждению быть освоены одновременно через вегетативные, поведенческие каналы и самоотчеты в рамках одного сеанса, и обеспечивает ли этот процесс получение стабильных, пригодных для повторного использования индивидуальных индексов (дифференциальные контрасты SCR, контраст оперантного облегчения, параметры альфа и бета Q-обучения, а также наклоны индивидуальных траекторий обучения). Оценка изменений в обучении, связанных с ACE, представляет собой вторичную, эксплораторную и иллюстративную цель: описанный здесь анализ индивидуальных различий предназначен для демонстрации измерительных возможностей протокола и предоставления его потенциальных индексов для будущих работ, а не для специфического тестирования путей связи между травмой и обучением. Таким образом, протокол предлагает потенциальные индексы; вопрос о том, обладают ли они чувствительностью и специфичностью, необходимыми для характеристики нейрокогнитивных последствий неблагоприятного детского опыта, должен быть решен на более крупных выборках, в идеале обогащенных представителями крайних групп и предварительно зарегистрированных¹^,¹⁴.

Протокол

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

В данном протоколе описываются процедуры и инструментарий, используемые для измерения реакции проводимости кожи (РПК) у здоровых добровольцев в возрасте 18 лет и старше в соответствии с требованиями комитета по этике. Перед участием в исследовании все добровольцы подписали форму информированного согласия, которая также включала возможность повторного обращения к ним через шесть месяцев для последующего обследования. Все процедуры, описанные в данном документе, были одобрены Комитетом по научной этике Universidad de los Andes (ID: CEC2025023).

ПРИМЕЧАНИЕ: В данном протоколе представлено детальное описание полного хода эксперимента (Рисунок 1>), включая график посещений участников, лабораторную подготовку, регистрацию физиологических сигналов, организацию данных и обработку данных после завершения эксперимента. Кроме того, в нем описывается процедура обучения персонала, внедренная для обеспечения последовательного, стандартизированного и надежного сбора записей SCR во всех экспериментальных сессиях.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Общая схема дизайна исследования. Каждый участник прошел одну лабораторную сессию, включавшую три последовательные поведенческие парадигмы: переход от павловского к оперантному обусловленному страху с избеганием (Эксперимент 1), приобретение, угасание и повторное приобретение страха с использованием социальных стимулов (Эксперимент 2) и вероятностное обучение вознаграждению (Эксперимент 3). Также были собраны данные самоотчетов о неблагоприятном детском опыте (CTQ-SF), благоприятном детском опыте (BCE) и текущих симптомах (PHQ-9, GAD-7, STAI). Одновременно регистрировались многоканальные данные: кожно-гальваническая реакция, поведение (избегание, вероятностный выбор) и субъективные оценки (ожидание, угроза, облегчение). Индивидуальные показатели каждого участника были включены в анализ индивидуальных различий (см. Дополнительный файл 2). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

1. Обучение персонала

Обучите каждого члена команды в три последовательных этапа, чтобы обеспечить стандартизацию и точность измерения данных.
1. Проведите внутренние испытания, в ходе которых каждый сотрудник должен будет отобрать образцы и выполнить все три эксперимента в соответствии с соответствующими протоколами, чтобы стажер ознакомился с оборудованием и правилами работы с участниками.
2. Затем поручите каждому стажеру отобрать образцы у реальных участников под наблюдением как минимум одного из основных исследователей, чтобы подтвердить их способность следовать протоколу и исправить любые ошибки.
3. Разрешите ассистенту самостоятельно отбирать образцы и записывать новых участников только после того, как весь протокол был корректно применен под наблюдением.

2. Планирование

Привлеките участников и составьте график их посещений через социальные сети, предоставив общие цели исследования и критерии участия.
1. Создайте цифровой плакат и распространите его через каналы привлечения, чтобы охватить как можно больше потенциальных участников.
2. Попросите заинтересованных кандидатов связаться с исследовательской группой по электронной почте и назначьте сессию на удобный для участника день.
3. Отправьте участнику ссылку на онлайн-анкету под названием «Невидимые следы: роль ассоциативного обучения в связи между неблагоприятным детским опытом и психическим здоровьем в зрелом возрасте» (The Invisible Marks: The Role of Associative Learning in the Relationship between Adverse Childhood Experiences and Mental Health in Adulthood).
4. Начните анкетирование с формы информированного согласия; участник должен прочитать и принять её до перехода к остальным пунктам.
5. Включите в анкету социально-демографический раздел и следующие валидированные психометрические шкалы: опросник здоровья пациента PHQ-9 (Patient Health Questionnaire-9)¹⁵, скрининговый опросник генерализованного тревожного расстройства GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder Screener)¹⁶, шкала тревожности Спилбергера-Ханина STAI (State-Trait Anxiety Inventory)¹⁷, краткая форма опросника детских травм CTQ-SF (Childhood Trauma Questionnaire—Short Form)¹⁸ и шкалу благополучного детского опыта BCEs (Benevolent Childhood Experiences)¹⁰.

3. Подготовка

Убедитесь, что до прибытия участника в лаборатории находится как минимум один сотрудник. Подготовьте экспериментальную среду, проверьте исправность оборудования и подтвердите выполнение всех требований протокола до начала сессии:
1. Включите лабораторный компьютер и убедитесь в корректной работе операционной системы, экспериментального программного обеспечения и всех периферийных устройств.
2. Подтвердите готовность экспериментальных файлов и системы сбора данных к использованию.
3. Откройте и изучите ежедневный файл регистрации (running file) до того, как участник войдет в лабораторию.
4. Определите соответствующий идентификационный код (ID), присвоенный прибывшему участнику.
5. Проверьте порядок выполнения экспериментальных условий в соответствии с заранее определенным контрбалансированием.
6. Убедитесь, что участнику присвоен правильный порядок проведения эксперимента до начала любого сбора данных.
  ПРИМЕЧАНИЕ: Ежедневный файл регистрации содержит всю необходимую информацию для присвоения ID участника и определения порядка выполнения эксперимента с соблюдением требуемого контрбалансирования по всем экспериментальным условиям. Например, участнику может быть присвоен ID "015".
7. Организуйте хранение данных на лабораторном компьютере в стандартизированной структуре каталогов, требуемой конвейером автоматизированной обработки: одна папка верхнего уровня на один эксперимент, одна подпапка на каждое условие контрбалансирования и одна папка на ID участника, а также две глобальные папки для обработанных данных и консолидированных баз данных (см. Supplementary File 1).
8. Перед началом сбора данных создайте папку участника, соответствующую ID и условию контрбалансирования, указанным в ежедневном файле регистрации, и на протяжении всей сессии соблюдайте правила именования каталогов и файлов, указанные в Supplementary File 1, так как скрипты предобработки и базы данных находят файлы по пути и имени.
  ПРИМЕЧАНИЕ: Дерево каталогов, метки подпапок контрбалансирования, правила именования файлов и рабочий пример приведены в Supplementary File 1. Отклонение от этих правил препятствует поиску файлов участника автоматизированным конвейером.
9. Убедитесь, что на экспериментальном столе полностью отсутствуют посторонние или отвлекающие предметы. Разрешите размещение на столе только системы сбора данных и периферийных устройств компьютера, необходимых для эксперимента.
10. Спокойно и профессионально пригласите участника в помещение.
11. Попросите участника оставить все личные вещи в специально отведенном месте.
12. Инструктируйте участника перевести мобильное устройство в беззвучный режим, чтобы избежать прерываний или отвлекающих факторов во время экспериментальной сессии.
13. Попросите участника снять все аксессуары с недоминирующей руки, особенно кольца, браслеты или любые предметы на среднем и безымянном пальцах, так как они могут помешать измерениям.
14. Попросите участника удобно расположиться в кресле перед лабораторным компьютером.
15. Предоставьте участнику распечатанную бумажную копию документа об информированном согласии.
16. Выделите достаточно времени, чтобы участник мог прочитать документ и, при необходимости, задать вопросы.
17. Подтвердите, что форма информированного согласия подписана правильно, прежде чем приступать к любой экспериментальной процедуре.
  ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура информированного согласия повторяется в физическом формате в соответствии с требованиями комитета по этике и с целью сохранения бумажной резервной копии документации о согласии участника.

4. Экспериментальная установка

ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментальная установка должна соответствовать строгому и стандартизированному протоколу, чтобы гарантировать получение всех физиологических показателей в идентичных контролируемых условиях для всех участников.

Включите систему сбора данных и убедитесь, что устройство правильно подключено к лабораторному компьютеру и распознано программным обеспечением системы сбора данных (см. Рисунок 2A–E).
Перед началом подготовки участника еще раз подтвердите, что все необходимые модули и периферийные устройства функционируют исправно.
Возьмите два электрода для измерения электродермальной активности (EDA) (см. Рисунок 2F).
Нанесите небольшое количество проводящего геля на контактную поверхность каждого электрода (см. Рисунок 2G,H).
Убедитесь, что проводящий гель равномерно распределен по поверхности электрода для улучшения электрического контакта с кожей участника и оптимизации качества сигнала.
ПРИМЕЧАНИЕ: Если проводящий гель не нанесен на электроды, регистрируемый сигнал может содержать чрезмерный шум, а качество измерения кожно-гальванической реакции (SCR) может быть серьезно нарушено.
Разместите электроды на недоминантной руке участника.
Прикрепите один электрод к первой фаланге среднего пальца (третьего пальца), а второй электрод — к первой фаланге безымянного пальца (четвертого пальца) (см. Рисунок 2I).
Убедитесь, что оба электрода плотно прикреплены и поддерживают стабильный контакт с кожей, не вызывая дискомфорта у участника.
Наденьте на запястье участника наручный ремень.
На этапе калибровки оставьте EDA-электроды отсоединенными от наручного ремня (см. Рисунок 2J).
Включите наручный ремень для установления беспроводной связи с системой сбора физиологических данных.
Подтвердите, что устройство успешно обнаружено.
ПРИМЕЧАНИЕ: Особое внимание следует уделять наручному ремню на протяжении всего экспериментального сеанса. Персонал должен постоянно проверять, что устройство включено и подключено перед началом эксперимента, так как любой перерыв в связи может нарушить физиологическую запись.
Запустите процесс сбора данных в программном обеспечении для сбора данных.
Дождитесь появления окна калибровки, которое автоматически отображается на экране после начала сбора данных.
Выполните процедуру калибровки, пока электроды остаются отсоединенными от наручного ремня.
Следуйте инструкциям по калибровке, предоставляемым программным обеспечением, до завершения процедуры.
После успешной калибровки подключите EDA-электроды к наручному ремню (см. Рисунок 2K).
Убедитесь в программном обеспечении, что сигнал кожно-гальванической реакции (SCR) регистрируется правильно.
Инструктируйте участника держать недоминантную руку совершенно неподвижно на протяжении всего эксперимента.
Объясните, что лишние движения, сокращения пальцев или изменение позы могут привести к появлению шума в сигнале SCR.
Попросите участника сохранять удобную и расслабленную позу во время сеанса.
Предоставьте участнику наушники перед началом экспериментального задания.
Убедитесь, что наушники функционируют правильно и участник четко воспринимает слуховые стимулы, предъявляемые во время эксперимента.
Запустите экспериментальное задание в PsychoPy¹⁹.
После открытия интерфейса PsychoPy введите имя участника в дополнительном окне по соответствующему запросу.
Перед началом эксперимента введите назначенный ID участника точно так, как указано в ежедневном рабочем файле.
ПРИМЕЧАНИЕ: Согласно предыдущему примеру, в PsychoPy должен быть введен ID участника "015".

figure-protocol-2
Рисунок 2: Система сбора данных, материалы и схема размещения электродов для записи проводимости кожи. (A) Основной блок Biopac MP200. (B) Модуль регистрации физиологических сигналов (PPG/EDA). (C) Модуль разъемов для датчиков. (D) Модуль аналогового ввода. (E) TTL-модуль для связи между PsychoPy и AcqKnowledge. (F) Одноразовые электроды (EL507A). (G) Изотонический гель (GEL101A) для улучшения контакта с кожей. (H) Нанесение геля на электрод. (I) Электроды, размещенные на первой фаланге третьего и четвертого пальцев недоминирующей руки. (J) Размещение ремня на запястье недоминирующей руки для измерения SCR. (K) Электроды, подключенные после процесса калибровки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

5. Начало эксперимента

Перед началом экспериментального задания подробно объясните участнику, как отвечать на вопросы, которые будут представлены в ходе эксперимента.
Убедитесь, что участник четко понимает: (i) способ реагирования, который следует использовать при выполнении задания, (ii) значение инструкций, отображаемых на экране, и (iii) важность сохранения внимательности и минимизации лишних движений на протяжении всего эксперимента.
Ответьте на любые оставшиеся вопросы участника перед началом сеанса записи.
Проведите финальную проверку всей экспериментальной установки, чтобы убедиться, что все системы функционируют правильно в соответствии с установленным протоколом, включая: связь системы регистрации физиологических данных, подключение браслета на запястье, качество сигнала SCR, запуск PsychoPy, подачу аудиосигнала через наушники и правильную регистрацию ID участника.
После проверки всех систем и подтверждения готовности участника начните выполнение экспериментального задания.
Покиньте помещение для проведения эксперимента после начала задания, чтобы свести к минимуму внешние воздействия и отвлекающие факторы во время сбора данных.
Оставайтесь поблизости и будьте доступны на случай необходимости технической помощи или поддержки участника, и дождитесь завершения сеанса участником.

6. Между экспериментами

Снова войдите в экспериментальный кабинет после того, как участник завершит задание, и остановите физиологическую запись в программном обеспечении для сбора данных.
Сохраните физиологическую запись в папке участника в виде файла сбора данных, а затем экспортируйте эту же запись в формат MATLAB с событиями, чтобы экспортированный файл содержал маркеры стимулов, созданные PsychoPy через модуль TTL; в результате экспорта дополнительно создается отдельный файл маркеров.
ПРИМЕЧАНИЕ: Информация о событиях и маркерах необходима для конвейера предварительной обработки (Раздел 8) для сегментации сигнала по попыткам и по типу стимула.
Сохраните выходную электронную таблицу PsychoPy, созданную по окончании задания, в той же папке участника. Для всех четырех файлов используйте стандартизированную систему именования, подробно описанную в Дополнительном файле 1.
ПРИМЕЧАНИЕ: По завершении каждого эксперимента папка участника должна содержать файл сбора данных, экспортированный файл MATLAB, файл маркеров и таблицу PsychoPy. Точные имена, пути и рабочий пример приведены в Дополнительном файле 1.
Осторожно отсоедините электроды ЭКГ от участника, следя за тем, чтобы при снятии не было чрезмерных движений или дискомфорта.
Откройте следующее экспериментальное задание PsychoPy и перезапустите программное обеспечение для сбора данных в подготовке к следующему эксперименту.
Повторите полную процедуру подготовки и сбора данных, начиная с шага 4.1.
ПРИМЕЧАНИЕ: Полная экспериментальная сессия состоит из трех независимых экспериментов. Таким образом, после завершения второго эксперимента необходимо повторить ту же процедуру, описанную выше, для третьего эксперимента.
По окончании полной экспериментальной сессии убедитесь, что для каждого экспериментального задания у участника есть три подпапки, каждая из которых содержит все вышеупомянутые файлы.
ПРИМЕЧАНИЕ: Примерная продолжительность каждого экспериментального задания была определена заранее, чтобы персонал мог наблюдать за участником и проверять правильность работы системы сбора данных на протяжении всей сессии. Расчетная продолжительность каждого эксперимента следующая:
Эксперимент_1: примерно 24 min.
Эксперимент_2: примерно 17 min.
Эксперимент_3: примерно 8 min.
С учетом подготовки, калибровки, переходных периодов между экспериментами и процедуры завершения, полная экспериментальная сессия длится примерно 60 min.

7. Завершение экспериментов

Завершите сеанс физиологической регистрации после выполнения всех трех экспериментальных заданий.
Остановите процесс сбора данных в программном обеспечении для регистрации, если он еще не был остановлен.
Отсоедините электроды ЭКК от напульсника и снимите напульсник с запястья участника.
Позвольте участнику самостоятельно снять электроды ЭКК, чтобы минимизировать дискомфорт и обеспечить безопасное удаление их с кожи.
Перед окончанием сеанса убедитесь, что все экспериментальные файлы и физиологические записи были сохранены правильно.
Поблагодарите участника за сотрудничество и предложите легкий перекус в знак признательности после завершения экспериментальной процедуры.
ПРИМЕЧАНИЕ: Если в ходе физиологической регистрации возникли какие-либо проблемы технического характера, включая, помимо прочего: потерю связи между напульсником и модулем системы физиологической регистрации, неожиданное выключение напульсника, неплотное прилегание или частичное отсоединение электродов, а также временные прерывания сигнала или избыточный шум, вызванный проблемами с соединением, эксперимент должен быть продолжен в соответствии с планом, и участник не должен повторять экспериментальный сеанс.

8. Предварительная обработка данных

ПРИМЕЧАНИЕ: После завершения экспериментальной сессии и надлежащего сохранения всех физиологических записей данные SCR должны пройти стандартную процедуру предварительной обработки перед началом анализа.

Запустите скрипт MATLAB Ledalab_Format, чтобы реорганизовать структуру данных физиологической записи, экспортированной из программного обеспечения для сбора данных, для обеспечения ее совместимости с Ledalab — инструментарием на базе MATLAB, предназначенным для анализа сигналов ЭДА.
ПРИМЕЧАНИЕ: В коде Ledalab_Format.mat определите путь к файлу {Identification_Code}.mat в качестве входной переменной. Это позволит преобразовать экспортированный файл физиологической записи в формат, который может быть корректно считан и обработан в Ledalab. После завершения процесса конвертации должен быть создан новый файл MATLAB и сохранен в папке соответствующего участника с использованием следующего соглашения об именовании: Ledalab_{Identification_Code}.mat. Следуя предыдущему примеру, если данные из Experiment_1 конвертируются для участника «015», результирующий файл должен называться: Ledalab_015.mat.
Откройте Ledalab, в строке меню в верхнем левом углу выберите File > Import Data > Matlab File (*.mat). Затем загрузите недавно созданный файл данных, соответствующий экспериментальному условию участника.
Введите параметры дискретизации в окне конфигурации, которое отобразит Ledalab после загрузки файла.
Исходная частота сбора сигнала ККР составляет 2000 Hz. Чтобы снизить вычислительную нагрузку, уменьшите частоту дискретизации сигнала до 10 Hz, используя следующие параметры: Target sampling frequency: 10 Hz, Downsampling factor: 200, Resampling method: Steps.
После завершения процедуры уменьшения частоты дискретизации выполните в Ledalab непрерывный декомпозиционный анализ (CDA)²⁰, чтобы разложить сигнал ЭДА на тонический и фазический компоненты.
В строке меню выберите Analysis > Continuous Decomposition Analysis (Extraction of Continuous Phasic/Tonic Activity).
Дождитесь появления окна конфигурации на экране.
В этом окне выберите опцию Optimize для автоматической настройки параметров анализа.
После завершения процесса оптимизации нажмите Apply, чтобы начать CDA-анализ.
После завершения CDA-анализа выберите Results > Event-related Analysis; на экране появится окно конфигурации.
Установите минимальный порог амплитуды на значение по умолчанию в Ledalab 0.01 µS и оставьте опцию z-scale невыбранной. Маркеры событий, экспортированные из программного обеспечения для сбора данных, по отдельности отмечают начало кондиционированного стимула и начало безусловного стимула, поэтому событийно-связанный анализ возвращает ответ для каждого из них. Установите окно ответа следующим образом:
1. Для Experiment 1 используйте интервал от 0 s до 9 s после маркера события.
2. Для Experiment 2 используйте интервал от 0 s до 6 s после маркера события.
Экспортируйте результат в виде файла электронной таблицы. Ledalab генерирует таблицу, содержащую соответствующую физиологическую и событийно-связанную информацию, извлеченную из сигнала ККР.
ПРИМЕЧАНИЕ: Окно ответа соответствует полной продолжительности кондиционированного стимула в каждом задании (Supplementary Table 1: 9 s в Experiment 1 и 6 s в Experiment 2), таким образом, что ответ, вызванный КС, охватывает весь интервал КС-БС и не загрязняется безусловным ответом, который оценивается отдельно по своему маркеру события. Ответы, падающие ниже порога 0.01 µS, записываются Ledalab как ноль и сохраняются в анализе в виде нулей; не удаляйте их, так как их удаление приведет к завышению среднего ответа у участников с низкой реактивностью.
Повторите полную процедуру предварительной обработки, уменьшения частоты дискретизации и CDA для Experiment 2 (см. ПРИМЕЧАНИЕ ниже для Experiment 3, в котором используется другая процедура и не требуются выходные данные CDA).
ПРИМЕЧАНИЕ: В конце фазы предварительной обработки каждая экспериментальная папка должна содержать дополнительный файл электронной таблицы с результатами CDA-анализа, сгенерированными Ledalab. Этот файл впоследствии должен быть конвертирован в формат .xlsx для хранения, организации и дальнейшего анализа. Experiment 3 предполагает иную процедуру предварительной обработки. Для этого эксперимента должен использоваться только скрипт MATLAB, и ему не требуются выходные данные CDA, а только значения альфа и бета. При выполнении скрипта для «Experiment_3» он автоматически извлекает значения альфа и бета, объединяет их с поведенческой информацией и сохраняет результирующую таблицу в Global_Data/Exp_3.
Выполните контроль качества сигнала, определение нереактивных участников и обработку артефактов.
1. Перед любым статистическим анализом отобразите в Ledalab полный след проводимости кожи с уменьшенной частотой дискретизации для каждого участника и проведите его визуальный осмотр от первого до последнего маркера события. Выполните эту проверку для каждого участника и для каждого задания отдельно, так как качество сигнала специфично для конкретного канала и задания.
2. Отклоните весь след и считайте канал ККР для этого задания отсутствующим для данного участника, если наблюдается любое из следующего: (i) плоский или отсутствующий сигнал на протяжении задания, что указывает на потерю беспроводной связи с наручным ремнем, выключение наручного ремня или отсоединение электрода; (ii) тонический уровень проводимости кожи ниже 0.05 µS, сохраняющийся на протяжении всего задания, что указывает на недостаточный контакт электрода с кожей, а не на низкий уровень возбуждения; (iii) неинтерпретируемый дрейф или внезапное устойчивое увеличение амплитуды, которое не синхронизировано по времени ни с одним событием; или (iv) насыщение диапазона усилителя.
  ПРИМЕЧАНИЕ: Не повторяйте сессию и не исключайте участника из других заданий, а также из поведенческих каналов или каналов самоотчета.
3. Определите участника как нереактивного для данного задания, если ни один фазический ответ не достигает или не превышает порог 0.01 µS ни при одном событии этого задания, включая события безусловного стимула в подкрепляемых пробах — то есть, если участник не дает измеримого электродермального ответа даже на само аверсивное воздействие.
  1. Исключите нереактивного участника из всех каналов этого задания — как проводимости кожи, так и поведения и субъективных оценок, — поскольку отсутствие какого-либо электродермального ответа даже на безусловный стимул указывает на то, что электродермальная система была не измерима в данной сессии, и ставит под сомнение, взаимодействовал ли участник с зависимостью вообще.
  2. Сохраните этого участника в двух оставшихся заданиях. Отличайте этот случай от технической потери сигнала (отсоединение электрода или потеря беспроводной связи наручным ремнем), при которой участник реагировал, но сигнал не был записан: в этом случае считайте канал ККР этого задания отсутствующим и сохраняйте поведенческие и субъективные данные этого задания, на которые качество электродермального сигнала не влияет.
  3. Отчет о доле нереактивных участников и доле технических потерь приводите отдельно для каждого задания.
4. Идентифицируйте артефакты движения на следе как (i) резкие нарастающие переходные процессы, не синхронизированные по времени ни с одним маркером события, или (ii) ступенчатые смещения тонического уровня, вызванные сокращением пальцев, изменением позы или трением электродов о стул или стол.
5. Отметьте каждую пробу, содержащую такой артефакт в пределах ее окна оценки, и исключите ее на уровне пробы; не исключайте участника.
6. Исключите участника из всех каналов задания, а не только из его ККР-анализа, если более 25% проб этого задания отмечены как загрязненные артефактами: оставшиеся пробы больше не позволяют получить стабильную оценку для отдельного участника, а условия записи этой сессии неадекватны для любого канала. Сохраните этого участника в двух оставшихся заданиях.
7. Преобразуйте амплитуды на уровне проб с помощью log(SCR + 1) перед усреднением, чтобы нормализовать положительно скошенное распределение электродермальных амплитуд; любое отрицательное значение CDA, являющееся редким следствием дрейфа базовой линии, приведите к нулю перед преобразованием.
8. Агрегируйте преобразованные пробы для получения одного значения на одного участника, на фазу и на стимул.
9. Приводите аналитическое n отдельно для каждого канала (ККР, поведение, оценки) и для каждого задания, так как потери, специфичные для канала, приводят к расхождению этих n.
10. Записывайте каждое решение, принятое на этапах 8.14.1–8.14.9, в журнал качества по каждому участнику, содержащий: ID участника, задание, условие контрбалансировки, принятие или отклонение следа (с указанием причины), диапазон тонического уровня, количество и идентификаторы проб, отклоненных из-за артефактов, процент проб, отклоненных из-за артефактов, статус нереактивности и итоговый вклад в аналитическое n для каждого канала.
11. Храните журнал качества вместе с консолидированными базами данных, чтобы потери данных по конкретным каналам были проверяемыми и воспроизводимыми.
  ПРИМЕЧАНИЕ: В данной выборке ни один участник не подошел под критерий нереактивности этапа 8.14.3, и ни один участник не превысил 25% порог артефактов этапа 8.14.6; следовательно, ни один участник не был исключен из всех каналов задания. Расхождения в аналитическом n носят два независимых характера: техническая потеря электродермального канала, при которой поведенческие и субъективные записи этого задания остаются нетронутыми, и неполные поведенческие записи или записи самоотчетов (незавершенное задание или отсутствующие ответы по визуально-аналоговой шкале), которые не зависят от качества электродермального сигнала. Точное аналитическое n для каждого канала и каждого задания приведено в параграфе об аналитической выборке в разделе Representative Results. Experiment 3 не включает канал ККР, поэтому его n отражает потерю поведенческих, а не электродермальных данных. Явное указание этих критериев устраняет проблему отсутствия гармонизации в операционализации и отчетности по электродермальным результатам, отмеченную Ruge et al.¹.

9. Базы данных

Запустите Python-скрипт Data_B Bases.py, чтобы объединить для каждого участника физиологические показатели, полученные при записи КРК, с ответами, собранными в ходе экспериментального задания.
ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт интегрирует информацию, полученную из физиологических записей, обработанных в Ledalab, результаты анализа CDA и электронные таблицы с ответами PsychoPy, созданные во время эксперимента.
После успешного выполнения скрипта убедитесь, что сформирована сводная электронная таблица, содержащая как физиологическую, так и поведенческую информацию для одного участника, и что она сохранена в папке Global_Data.
ПРИМЕЧАНИЕ: Следуя предыдущему примеру, если для анализа выбран Experiment_1, Python-скрипт автоматически обйдет папки всех участников, связанных с этим экспериментом, объединит результаты CDA с соответствующими поведенческими данными для каждого участника и создаст индивидуальный файл электронной таблицы для каждого участника в папке Global_Data/Exp_1 .
После создания баз данных отдельных участников используйте Python-скрипт Completed_Bases_Per_Experiment.py, чтобы объединить данные всех участников для каждого экспериментального задания.
ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт объединяет информацию из папок всех участников в единую базу данных для каждого эксперимента, что облегчает последующий статистический анализ и обработку данных. При успешном завершении процедуры будут созданы три итоговые электронные таблицы, каждая из которых соответствует одному из трех экспериментов:
Одна таблица для Experiment_1
Одна таблица для Experiment_2
Одна таблица для Experiment_3
Сохраните полученные полные базы данных в папке Complete_Data_Bases.

Результаты

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

Аналитическая проба

В общей сложности 38 здоровых взрослых добровольцев прошли полную экспериментальную сессию и заполнили опросники для самоотчета (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI). Размер выборки для каждого анализа немного варьировался из-за потери данных по отдельным каналам, а не из-за отказа участников от исследования. Размер выборки по видам анализа: Эксперимент 1 — ANOVA для SCR и оценок (павловская и оперантная фазы), n = 37; ANOVA для оперантного нажатия кнопок, n = 38. Эксперимент 2 — анализ оценок (приобретение, угашение, повторное приобретение) и SCR при приобретении, n = 36; SCR при угашении и ART-ANOVA для взаимодействия «Фаза × Стимул» для SCR, n = 35. Эксперимент 3 — все анализы, n = 37. Корреляции, включающие только показатели самоотчетов (CTQ, BCE, симптомы), рассчитывались для всей выборки (N = 38).

Эксперимент 1: Павловское и оперантное обусловливание с избеганием

Павловская фаза: ANOVA с повторными измерениями для трех условных стимулов (УС+ с возможностью избегания, УС+ без возможности избегания, УС−) подтвердили дифференциацию обусловленности по обоим эксплицитным показателям: рейтингам ожиданий, F(2, 72) = 50.45, p < 0.001, ηp²= 0.584, и рейтингам угрозы, F(2, 72) = 19.54, p < 0.001, ηp²= 0.352. Оба типа УС+ оценивались как более прогностические в отношении БС (с возможностью избегания: M = 72.84; без возможности избегания: M = 70.97) и более угрожающие (52.45 и 50.75), чем УС− (16.14 и 18.80; все p с поправкой Бонферрони < 0.001, d_zs = 0.67–1.49), при отсутствии значимых различий между собой (p = 1.00). Вегетативный показатель продемонстрировал аналогичное направление, но более слабый эффект: ККР варьировала в зависимости от стимулов, F(2, 72) = 5.09, p = 0.009, ηp² = 0.124 (поправка Гринхауза-Гейссера p = 0.018), что было обусловлено УС+ без возможности избегания (M = 0.014, SD = 0.012) по сравнению с УС− (M = 0.010, SD = 0.008), хотя этот попарный контраст не сохранился после поправки Бонферрони (p = 0.052, d_z = 0.41). Объединение двух типов УС+ в единый индекс позволило восстановить значимую дифференциацию УС+ по сравнению с УС− по ККР, t(36) =2.29, p = 0.028, d_z = 0.38. Эта диссоциация между выраженной декларативной дифференциацией и более слабой, менее точной вегетативной дифференциацией согласуется с предыдущими сообщениями о том, что эксплицитные оценки угрозы и кожно-гальваническая реакция отражают частично разделимые каналы обусловливания²¹ (Рисунок 3, Таблица 1).

figure-results-1
Рисунок 3: Павловская фаза Эксперимента 1: кожно-гальваническая реакция, ожидания и оценки угрозы. (A) Логарифмически преобразованная кожно-гальваническая реакция (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожиданий по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. (C) Оценка угрозы по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. Диаграммы размаха показывают медиану (центральная линия), межквартильный размах (ящик), усы, простирающиеся до 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки указывают на значимые парные t-критерии для зависимых выборок с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. n = 37. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Показатель	Избегаемый CS+	Неизбегаемый CS+	CS-
КРК (log[microsiemens + 1])	0.0109 (0.0086)	0.0140 (0.0123)	0.0100 (0.0075)
Ожидание (ВАШ 0–100)	72.84 (23.92)	70.97 (26.25)	16.14 (27.94)
Угроза (ВАШ 0–100)	52.45 (27.83)	50.75 (31.67)	18.80 (27.32)

Таблица 1: Описательная статистика для павловской фазы Эксперимента 1. В ячейках указаны M (SD). SCR = реакция проводимости кожи, подвергнутая логарифмическому преобразованию как log(SCR + 1) перед анализом; VAS = визуально-аналоговая шкала в диапазоне от 0 до 100. n = 37.

В оперантной фазе, после введения условия избегания, три показателя совпали. Участники нажимали на кнопку ответа чаще во время обоих CS+, чем во время CS−, F(2, 74) = 9.51, p < 0.001, ηp²= 0.204 (избегаемый: M = 8.53; неизбежный: M = 9.04; CS−: M = 7.26; оба значения Bonferroni ps ≤ 0.027). Оценки ожидания, угрозы и облегчения четко разделили два типа CS+ в соответствии с контролируемостью: ожидание, F(2, 72) = 136.34, p < 0.001, ηp² = 0.791 (неизбежный > избегаемый, d_z = 1.56); угроза, F(2, 72) = 61.09, p < 0.001, ηp² = 0.629 (неизбежный > избегаемый, d_z = 1.02); и облегчение, F(2, 72) = 14.94, p < 0.001, ηp² = 0.293 (избегаемый > неизбежный, d_z = 0.86; все Bonferroni ps < 0.001), что отражает понимание участниками того, что нажатие кнопки снижало вероятность удара током только для избегаемого CS+. Кожно-гальваническая реакция не различалась между стимулами в течение этой фазы, F(2, 72) = 0.78, p = 0.462, ηp² = 0.021, что позволяет предположить, что активное выполнение реакции избегания ослабило дифференцированный вегетативный сигнал, наблюдавшийся во время павловской фазы²²(Рисунок 4, Таблица 2).

figure-results-2
Рисунок 4: Оперантная фаза Эксперимента 1: кожно-гальваническая реакция, избегающее поведение и оценки облегчения. (A) Логарифмически преобразованная кожно-гальваническая реакция (log[микросименс + 1]). (B) Количество нажатий кнопки (избегающее поведение); нажатие кнопки отменяет безусловный стимул только во время избегаемого CS+, но не во время неизбегаемого CS+. (C) Оценка облегчения по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. Боксплоты отображают медиану, межквартильный размах, «усы», extending to 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки указывают на значимые парные t-критерии с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. n = 37–38. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Показатель	Избегаемый CS+	Неизбегаемый CS+	CS-
ККР (log[microsiemens + 1])	0.0197 (0.0150)	0.0196 (0.0151)	0.0212 (0.0169)
Нажатия кнопки (кол-во на CS)	8.53 (3.58)	9.04 (4.01)	7.26 (4.27)
Ожидание (ВАШ 0–100)	33.78 (26.97)	83.92 (19.80)	7.54 (14.58)
Угроза (ВАШ 0–100)	37.12 (25.41)	70.60 (27.33)	11.60 (20.12)
Облегчение (ВАШ 0–100)	62.98 (26.36)	29.97 (27.93)	58.75 (36.29)

Таблица 2: Описательная статистика для оперантной фазы Эксперимента 1. В ячейках указаны M (SD). SCR = кожно-гальваническая реакция, подвергнутая логарифмическому преобразованию как log(SCR + 1); VAS = визуально-аналоговая шкала в диапазоне от 0 до 100. Нажатия кнопок представляют собой среднее количество за одну презентацию CS. В столбце CS− указаны количество нажатий кнопок, ожидание, угроза и облегчение в пробах, в которых аверсивный исход не мог произойти. n = 37 для SCR и оценок, и n = 38 для нажатий кнопок; аналитическое n по каждому каналу приведено в параграфе об аналитической выборке в разделе репрезентативных результатов.

Эксперимент 2: Приобретение, угасание и повторное приобретение

Для формальной проверки угашения использовался внутрисубъектный двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA) 2 (Фаза: приобретение против угашения) × 2 (Стимул: CS+ против CS−); взаимодействие Фаза × Стимул является критическим критерием селективного снижения ответа на CS+. Ввиду негауссова распределения ККР (SCR), 2 × 2 ANOVA был рассчитан с использованием преобразования выровненных рангов (ART)²³. Дифференцированная ККР наблюдалась при приобретении (критерий Вилкоксона p = 0.008) и исчезла при угашении (p = 0.168); ART-ANOVA указала на незначимую тенденцию к общему снижению вегетативного ответа в разных фазах (F(1, 34) = 3.24, p = 0.081), но отсутствие взаимодействия Фаза × Стимул (F(1, 34) = 0.87, p = 0.358). Напротив, оценки ожиданий и угрозы показали сильные взаимодействия Фаза × Стимул в параметрическом 2 × 2 ANOVA (ожидания: F(1, 35) = 67.71, p < 0.001, ηp²= 0.66; угроза: F(1, 35) = 5.85, p = 0.021, ηp² = 0.14), что подтверждает селективное угашение на декларативном уровне. Фаза повторного приобретения, согласно дизайну эксперимента, включала предъявление только CS+ на вегетативном уровне; субъективные оценки в ответ на CS+ продемонстрировали значительный возврат: уровень ожиданий вырос с M = 25.90 при угашении до M = 55.94 при повторном приобретении (t(35) = 7.95, p < 0.001, d_z = 1.32), а уровень угрозы вырос с M = 31.26 до M = 42.04 (t(35) = 3.61, p < 0.001, d_z = 0.60), в то время как вегетативный ответ не показал такого восстановления: ККР на CS+ составила M = 0.012 при угашении и M = 0.010 при повторном приобретении (p = 0.568). Такая закономерность — вегетативное угашение без последующего восстановления наряду с устойчивыми и быстро реактивируемыми декларативными знаниями — иллюстрирует ценность многосистемного протокола²¹ (Рисунок 5, Таблица 3).

figure-results-3
Рисунок 5: Эксперимент 2: зависимые переменные в трех фазах. (A) Логарифмически преобразованная кожно-гальваническая реакция (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожидания (визуально-аналоговая шкала 0–100). (C) Оценка угрозы (визуально-аналоговая шкала 0–100). Фазы приобретения и угашения включали пробы как для CS+, так и для CS-; в фазе реактивации, согласно дизайну эксперимента, на вегетативном уровне предъявлялся только CS+ для проверки быстрого восстановления обусловленной реакции (эффект сбережения). Субъективные оценки собирались для обоих стимулов на каждой фазе. Боксплоты отображают медиану, межквартильный размах, усы, extending to 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки на панели A обозначают критерий знаковых рангов Вилкоксона для сравнения CS+ и CS- в каждой фазе; скобки на панелях B и C обозначают парный t-критерий для сравнения CS+ и CS- в каждой фазе (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. В фазе реактивации скобка SCR отсутствует, так как по дизайну эксперимента на вегетативном уровне предъявлялся только CS+. Хотя медианная разница между CS+ и CS- на панели A выглядит схожей для фаз приобретения и угашения, доля участников, у которых CS+ > CS-, различалась (72% при приобретении против 60% при угашении), что тест Вилкоксона определяет как различие в индивидуальной согласованности ответов. n = 35–36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Показатель	Приобретение CS+	Приобретение CS-	Угашение CS+	Угашение CS-	Повторное приобретение CS+	Повторное приобретение CS-
КРК (log[microsiemens + 1])	0.0121 (0.0124)	0.0109 (0.0125)	0.0113 (0.0126)	0.0098 (0.0102)	0.0103 (0.0126)	- (согласно дизайну)
Угроза (ВАШ 0-100)	47.64 (27.47)	16.83 (20.71)	31.26 (26.32)	12.99 (17.62)	42.04 (26.71)	12.17 (18.90)
Ожидание (ВАШ 0-100)	73.34 (21.31)	11.42 (18.21)	25.90 (24.07)	7.18 (11.65)	55.94 (23.04)	6.53 (10.38)

Таблица 3: Описательная статистика для Эксперимента 2 (приобретение, угасание, повторное приобретение). В ячейках указаны M (SD). SCR = кожно-гальваническая реакция, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1); VAS = визуально-аналоговая шкала в диапазоне от 0 до 100. Согласно дизайну эксперимента, на фазе повторного приобретения на вегетативном уровне предъявлялся только CS+, чтобы проверить быстрое возвращение обусловленной реакции после угасания (эффект экономии); поэтому ячейка SCR для CS− оставлена пустой и не является пропущенным значением. Субъективные оценки собирались как для CS+, так и для CS− на всех трех фазах. n = 36 для оценок и SCR при приобретении; n = 35 для SCR при угасании.

Эксперимент 3: Вероятностное обучение вознаграждению

Участники надежно усвоили вероятностные зависимости. Средняя доля выборов с высокой вероятностью составила M = 0.734 (SD = 0.119), что существенно выше случайного уровня, t(36) = 11.97, p < 0.001, d = 1.97. Пара 80/20 была усвоена более точно, чем пара 70/30, F(1,36) = 29.56, p < 0.001. Параметры обучения с подкреплением, рассчитанные для каждого участника, показали умеренные скорости Q-обучения (Alpha: M = 0.42, SD = 0.23) и значения обратной температуры, соответствующие умеренной эксплуатации (Beta: M = 4.68, SD = 2.33).

Чувствительность к индивидуальным различиям в детском опыте

Анализы, представленные в данном подразделе, иллюстрируют измерительные возможности протокола и не являются подтверждающими тестами. Статистическая мощность исследования была рассчитана для выявления внутрисубъектных эффектов — канонических парадигмальных эффектов, описанных выше, — а не межсубъектных взаимодействий; при N = 38 модели индивидуальных различий носят поисковый характер и представлены только для того, чтобы показать, что индексы, полученные с помощью данного набора тестов, обладают интерпретируемой межсубъектной дисперсией. Четыре модели модерации CTQ по индексу обучения соответствовали заранее установленному критерию двойной значимости (значимая бивариантная корреляция между субшкалой CTQ и баллом симптомов вместе со значимым членом взаимодействия). Эти четыре модели, концептуальная схема модели модерации²⁴ и основной график взаимодействия подробно представлены в Дополнительном файле 2 (включает Дополнительный рисунок 1 и Дополнительный рисунок 2), который прилагается к данной работе и также размещен вместе с кодом анализа в открытом репозитории (https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750). Их следует рассматривать как демонстрацию того, что индексы, полученные с помощью протокола, чувствительны к индивидуальным различиям, а не как доказательство какого-либо конкретного нейрокогнитивного признака неблагоприятного опыта в детстве; установление таких признаков требует подтверждающего дизайна на существенно большей выборке.

Положительный детский опыт (BCE) и субшкалы CTQ были сильно и обратно коррелированы, при этом наибольшие отрицательные коэффициенты наблюдались между CTQ-EN (эмоциональное пренебрежение) и BCE-CPF/DPF, rs = -0.68 и -0.67, оба ps < 0.001, N = 38. Кроме того, показатели BCE были связаны с более высокой точностью обучения с подкреплением и более низким условным избеганием, что соответствует менее защитному и более исследовательскому поведенческому профилю. Эти бивариантные связи носят дескриптивный характер: они подтверждают, что набор тестов дает показатели с достаточной межучастниковой вариативностью для ковариации с показателями раннего опыта, и не проверяют никаких медиационных или причинно-следственных путей. Полная бивариантная матрица представлена в Дополнительной таблице 2, а сопровождающий текст — в Дополнительном файле 3.

Выводы по репрезентативным результатам

В ходе трех экспериментов применение данного протокола привело к каноническим эффектам, ожидаемым для каждой парадигмы: павловской дискриминации (выраженной на декларативном уровне и более слабой и менее точной на автономном уровне), оперантному избеганию с четко выраженными оценками ожидания, угрозы и облегчения, зависящими от возможности контроля; селективному угасанию декларативных ответов наряду с неселективным снижением автономных ответов, а также вероятностному обучению с вознаграждением выше уровня случайного угадывания. Вместо единообразного схождения, многоканальный дизайн позволил получить сочетание конвергенции (например, оперантная дифференциация как в нажатиях кнопок, так и в оценках) и теоретически значимой диссоциации между физиологическими, поведенческими и субъективными показателями (например, павловская SCR слабее, чем декларативная дифференциация; отсутствие восстановления автономного ответа при повторном приобретении, несмотря на сильный декларативный рикошет), что согласуется с мнением о том, что эксплицитная оценка угрозы и индекс проводимости кожи являются частично разделимыми каналами обусловливания²¹.

Важно точно определить, что именно подтверждают и чего не подтверждают данные результаты. Было продемонстрировано, что проведение всей батареи тестов технически осуществимо в рамках одного 60-минутного сеанса, что каждая парадигма вызывает свой канонический эффект с ожидаемым направлением и величиной, и что разработанный алгоритм анализа позволяет получить набор интерпретируемых индивидуальных показателей (дифференциальные контрасты КГР, контраст оперантного облегчения, количество случаев условного избегания, а также параметры Alpha и Beta Q-обучения), которые могут быть применены к более крупным выборкам без изменения протокола. Не были продемонстрированы чувствительность или специфичность этих показателей для выявления изменений, связанных с воздействием неблагоприятных факторов. Объем выборки был рассчитан для анализа внутрисубъектных эффектов, а не эффектов индивидуальных различий; соответственно, приведенные выше анализы CTQ и BCE служат иллюстрацией возможностей измерения и не являются подтверждающей валидацией нейрокогнитивных маркеров неблагоприятного детского опыта. Определение того, какие из этих показателей, если таковые имеются, позволяют разграничить группы по уровню воздействия или предсказать клинический исход, является задачей подтверждающих исследований с достаточной статистической мощностью, описанных в разделе «Обсуждение».

Конвейер анализа (скрипты на R и Python), код для генерации рисунков и сводные таблицы агрегированного уровня, на которых основаны результаты данного исследования, находятся в открытом доступе в репозитории Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750 (DOI: 10.5281/zenodo.21365750). Деидентифицированные данные индивидуального уровня (записи электродермальной активности и поведенческие ответы) могут быть предоставлены соответствующим автором по обоснованному запросу при условии подписания соглашения об использовании данных и одобрения Комитетом по научной этике Universidad de los Andes (ID: CEC2025023). Код и таблицы, относящиеся к моделям модерации, описанным в Дополнительном файле 2, включены в дополнительные файлы. Скрипт анализа (paper_analyses_R.R; Дополнительный кодинговый файл 1) воспроизводит каждую статистическую величину, представленную в разделе «Репрезентативные результаты», а скрипт генерации рисунков (paper_figures_R.R; Дополнительный кодинговый файл 2) заново создает Рисунок 3, Рисунок 4 и Рисунок 5 непосредственно из файлов с исходными данными. Планы экспериментов для Эксперимента 1, Эксперимента 2 и Эксперимента 3 приведены в Дополнительной таблице 3, Дополнительной таблице 4 и Дополнительной таблице 5 соответственно.

Показатель	M	SD
Доля выборов с высокой вероятностью (в целом)	0.73	0.12
пара зависимостей 80/20	0.79	0.12
пара зависимостей 70/30	0.68	0.14
Скорость Q-обучения (Alpha)	0.42	0.23
Обратная температура (Beta)	4.68	2.33

Таблица 4: Описательная статистика для эксперимента 3 (вероятностное обучение с подкреплением). В ячейках указаны M (SD). Доля выборов с высокой вероятностью служит индексом точности в экспериментальных блоках выбора (уровень случайного угадывания = 0.50; структуру проб см. в Дополнительной таблице 5): общий показатель = 0.73 (0.12); пара контингенций 80/20 = 0.79 (0.12); пара контингенций 70/30 = 0.68 (0.14). Пара 80/20 обеспечивает более детерминированную обратную связь, тогда как пара 70/30 является более вероятностной и имеет меньшее соотношение сигнал/шум. Одновыборочный критерий общей точности по сравнению со случайным уровнем: t(36) = 11.97, p < 0.001, d = 1.97. Внутрисубъектный контраст 80/20 против 70/30: F(1, 36) = 29.56, p < 0.001. Параметры обучения с подкреплением были подобраны индивидуально для каждого участника: скорость Q-обучения Alpha = 0.42 (0.23), ограниченная в диапазоне [0, 1], которая определяет величину обновления значения (умеренное обновление); обратная температура Beta = 4.68 (2.33), которая определяет баланс между исследованием и использованием (умеренное использование). n = 37.

Дополнительный рисунок 1: Концептуальная схема модели модерации. Предполагается, что предиктор X (субшкала CTQ, индексирующая неблагоприятный детский опыт) влияет на результат Y (симптомы тревоги или депрессии) напрямую через коэффициент b1, в то время как модератор W (индекс обучения для каждого участника, полученный из протокола — например, оперантный контраст облегчения, остаточная КГР при угашении или дифференциальная оценка угрозы) модулирует силу связи X figure-results-4 Y через член взаимодействия b3. Значимый b3 указывает на то, что влияние неблагоприятного детского опыта на симптомы во взрослом возрасте варьируется в зависимости от профиля обучения, что создает концептуальную основу для четырех моделей модерации, представленных в Дополнительном файле 2. В данной рукописи приводятся четыре конкретные переменные W (каждая из которых соответствует одной из четырех моделей модерации, удовлетворяющих критерию двойной значимости): (1) оперантный контраст облегчения = субъективное облегчение при предъявлении избегаемого CS+ минус облегчение при предъявлении CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); (2) остаточная дифференциальная КГР при угашении = log-КГР для CS+ минус log-КГР для CS− в конце фазы угашения (Эксперимент 2); (3) оперантная КГР для избегаемого CS+ = log-КГР для избегаемого CS+ минус log-КГР для CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); и (4) дифференциальная оценка угрозы для неизбежного CS+ = оценка угрозы для неизбежного CS+ минус оценка угрозы для CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза, визуально-аналоговая шкала 0–100).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 2: График взаимодействия для основного эффекта модерации. Эффект эмоционального пренебрежения (CTQ-EN) на депрессивные симптомы (PHQ-9) представлен на трех уровнях модератора W (контраст оперантного облегчения: субъективное облегчение при избегаемом CS+ по сравнению с CS-): низкий (-1 SD), средний и высокий (+1 SD). Расходящиеся линии регрессии визуализируют член взаимодействия b3 из Дополнительного рисунка 1: при низких значениях оперантного облегчения наклон CTQ-EN figure-results-5 PHQ-9 положительный (чем выше уровень пренебрежения, тем больше депрессивных симптомов), тогда как при высоких значениях наклон выравнивается, что иллюстрирует буферизирующий эффект субъективной агентности в отношении аверсивных исходов (B = -2.05, p = 0.041; полная модель приведена в Дополнительном файле 2).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 1: Параметры стимулов в экспериментах 1, 2 и 3. В этой таблице обобщены физические и процедурные параметры стимулов, использованных в трех экспериментах. Для каждого эксперимента указаны характер и продолжительность условного стимула (CS) и безусловного стимула (US), интенсивность и контингентность CS+ figure-results-6 US, требуемая реакция участников, межпробный интервал (ITI), регистрируемые зависимые показатели и схема контрбалансировки. В эксперименте 1 (павловское/оперантное избегание) в качестве CS использовались цветные лампы, а в качестве US — аверсивный звук интенсивностью 95 dB (белый шум или звук вилки, в контрбалансировке). В эксперименте 2 (приобретение/угашение/повторное приобретение) в качестве CS использовались нейтральные человеческие лица, а в качестве US — мужской крик интенсивностью 95 dB, сопряженный с сердитым лицом. В эксперименте 3 (вероятностный выбор) использовались пары абстрактных изображений с вероятностной визуальной обратной связью. CS = условный стимул; US = безусловный стимул; SCR = кожно-гальваническая реакция; VAS = визуально-аналоговая шкала.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Матрица корреляции Пирсона между субшкалами CTQ. Отрицательные корреляции между BCE и шкалами симптомов отражают ожидаемую защитную роль положительного детского опыта. Значения представляют собой коэффициенты корреляции Пирсона. В верхней части представлены корреляции между субшкалами CTQ и шкалами BCE; в нижней части — корреляции субшкал CTQ и шкал BCE с текущими показателями симптомов. Маркеры значимости: *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001, +p < 0.10. N = 38 (только данные самоотчетов; полная выборка включенных участников). Описательный текст, сопровождающий эту матрицу, приведен в Дополнительном файле 3. EA = эмоциональное насилие, PA = физическое насилие, SA = сексуальное насилие, EN = эмоциональное пренебрежение, PN = физическое пренебрежение, шкалы BCE: CPF = забота и защита со стороны семьи, DPF = положительная семейная динамика, BCE-Total = общий балл благоприятного детского опыта) и показатели симптомов (PHQ-9 = депрессия; GAD-7 = генерализованная тревожность; SAI = ситуативная тревожность [STAI-S]; TAI = личностная тревожность [STAI-T]).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 3: Дизайн Эксперимента 1 (внутрисубъектный). В данной таблице представлен внутрисубъектный дизайн Эксперимента 1 — парадигма павловского/оперантного избегания с тремя условными стимулами: избегаемым CS+ (A), неизбегаемым CS+ (B) и CS− (C). Строки соответствуют стимулам, а столбцы — четырем фазам эксперимента (павловское обусловливание, павловский тест, оперантное обучение, оперантный тест); в ячейках указано количество попыток и зависимости в стандартной нотации ассоциативного обучения²⁵^,²⁶, где «+» означает CS, за которым следует US, «−» — CS, представленный без US, а «R» — ответ в виде нажатия кнопки. В оперантной фазе R отменяет US для избегаемого CS+, но неэффективен для неизбегаемого CS+. В последней строке указаны оценки по ВАШ (угроза, ожидание, облегчение), собранные после соответствующих фаз. Каждый участник выполнил 52 попытки.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 4: Дизайн эксперимента 2 (внутрисубъектный). В данной таблице представлен внутрисубъектный дизайн эксперимента 2, представляющего собой стандартную парадигму «приобретение — угашение — повторное приобретение» с двумя условными стимулами: CS+ (A) и CS− (B). Строки соответствуют стимулам, а столбцы — шести фазам (приобретение, тест на приобретение, угашение, тест на угашение, повторное приобретение, тест на повторное приобретение); в ячейках указано количество попыток и контингентность, где «+» означает попытку, за которой следовал US, а «−» — попытку без US. В фазе приобретения CS+ подкреплялся в 80% попыток (8 из 10). В фазе повторного приобретения согласно дизайну предъявляется только CS+ — это не является пропуском данных. В последней строке указаны оценки по ВАШ (ожидание и угроза), собранные после соответствующих фаз. Каждый участник выполнил 52 попытки.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 5: Дизайн эксперимента 3 (внутрисубъектный). В данной таблице представлен внутрисубъектный дизайн эксперимента 3 — задания на вероятностное обучение с двумя парами абстрактных стимулов (A–B и C–D). После этапа тренировки участники проходили два последовательных блока выбора; в каждом блоке предъявлялась только одна из двух пар, причем во втором блоке всегда тестировалась пара, которая не встречалась в первом. Строки соответствуют двум межсубъектным вариантам уравновешивания порядка блоков выбора (сначала A–B или сначала C–D), а столбцы — этапам эксперимента. Вероятности подкрепления составляли p(A) = 0.80, p(B) = 0.20, p(C) = 0.70 и p(D) = 0.30; уравновешивание C1/C2 дополнительно меняло местами член каждой пары, имеющий более высокую вероятность. Выбор кодировался как 1 (стимул с высокой вероятностью), 0 (отсутствие выбора/пропуск) или −1 (стимул с низкой вероятностью). Каждый участник выполнил 200 проб.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Управление данными, структура каталогов и правила именования файлов. Полное описание дерева каталогов, подпапок для уравновешивания, папок участников, правил именования файлов и скриптов базы данных с приведенным примером. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 2: Анализ модерации индивидуальных различий. Обоснование и план анализа моделей индивидуальных различий, четыре случая модерации CTQ по индексу обучения, которые соответствовали критерию двойной значимости, концептуальная схема модели модерации (Дополнительная фигура 1) и основной график взаимодействия (Дополнительная фигура 2). Данные анализы иллюстрируют возможности измерения данного протокола и не являются подтверждающими тестами.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 3: Положительный детский опыт и поведенческие признаки. Корреляции между субшкалами CTQ, шкалами BCE и показателями симптомов (Дополнительная таблица 2), а также поведенческие фенотипы, связанные с положительным детским опытом.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 4: Процедурные рекомендации и устранение неполадок. Шесть этапов, которые в наибольшей степени определяют, приведет ли сессия к получению данных, пригодных для анализа; правила устранения неполадок при ухудшении качества физиологической записи, а также модификации, доступные для лабораторий с иным оборудованием или ограничениями по набору участников. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл с кодом 1: paper_analyses_R.RПожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл с кодом 2: paper_figures_R.RПожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

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

Полученные результаты подтверждают техническую и методологическую жизнеспособность интегрированного односессионного комплекса тестов, охватывающего приобретение угрозы с инструментальным контролем, обучение безопасности, возвращение страха и вероятностное обучение вознаграждению. В выборке от 35 до 38 здоровых взрослых (аналитические размеры выборки незначительно различались между экспериментами из-за потери сигнала в конкретных каналах, а не из-за выбывания участников) каждая парадигма воспроизвела свой канонический эффект: дифференцированное субъективное и — в меньшей степени — вегетативное обусловливание в павловской фазе, избегание и облегчение в зависимости от контролируемости в оперантной фазе, селективное угасание декларативной угрозы наряду с неселективным снижением вегетативного отклика в эксперименте 2, а также надежное вероятностное обучение выше уровня случайного угадывания в эксперименте 3. Важно точно определить, что именно это доказывает, а что нет. Было продемонстрировано, что три парадигмы могут быть реализованы одновременно в рамках одной 60-минутной сессии без взаимного влияния, что все три канонических эффекта сохраняются при сокращении количества проб, которое накладывает такая сессия, и что данный алгоритм позволяет получить набор индивидуальных показателей для каждого участника, которые могут быть без изменений применены к другим выборкам. Что не было продемонстрировано — и что еще предстоит установить — так это то, что данные показатели чувствительны и специфичны к последствиям неблагоприятного опыта в детстве. Воспроизведение канонических внутрисубъектных эффектов является необходимым, но недостаточным условием для такого утверждения, и текущая выборка обладает недостаточной мощностью для подтверждающих тестов индивидуальных различий²⁷. Соответственно, результаты по индивидуальным различиям носят иллюстративный характер в отношении измерительных возможностей, а не являются подтверждающим доказательством путей обучения после травмы.

Методологический вклад заключается не столько в какой-либо отдельной парадигме, сколько в их совмежном применении. Как было указано во введении, три задачи охватывают три вычислительно разделимых требования, и их измерение у одного и того же участника позволяет ответить на вопрос, на который не может ответить ни одно исследование с одной задачей по определению: отражают ли изменения, связанные с ACE, общую перекалибровку ассоциативного обучения или специфическое для валентности изменение, ограниченное угрозой. Батарея тестов, сочетающая две парадигмы угрозы или две парадигмы вознаграждения, не позволила бы опровергнуть одну гипотезу в пользу другой, в то время как представленная триада способна на это. Еще три особенности отличают данный подход от протоколов с одной задачей: обучение на основе угрозы и вознаграждения измеряется в рамках одной сессии, что устраняет вариативность состояний между сессиями; многоканальный дизайн позволяет создать многоразовый набор показателей для каждого участника; и применение шкалы BCE наряду с CTQ-SF моделирует континуум «неблагополучие — благожелательность», а не только неблагополучие, в соответствии с данными Narayan et al.¹⁰ Умеренная обратная корреляция между двумя шкалами (|r| ≈ 0,50–0,68; Дополнительный файл 3) подтверждает, что они являются различными, но частично перекрывающимися, что обосновывает их совместное включение.

Слабые, а местами и отсутствующие физиологические эффекты заслуживают детального рассмотрения, поскольку они являются не второстепенным примечанием к исполнению протокола, а, возможно, его наиболее информативным результатом. Выделяются три закономерности. В павловской фазе Эксперимента 1 декларативная дискриминация была выраженной, в то время как вегетативный эффект был слабым и не сохранился после коррекции на множественные сравнения. Еще более поразительно то, что электродермальная активность полностью перестала различать стимулы после введения реакции избегания в оперантной фазе — именно в тот момент, когда оценки ожидания, угрозы и облегчения разделяли их точно в соответствии с контролируемостью. А в Эксперименте 2 вегетативные реакции угасли, а затем не восстановились при повторном приобретении, тогда как декларативные реакции восстановились значительно. Соответствующие статистические данные приведены в разделе репрезентативных результатов. Теоретически, результат оперантного воздействия является не ошибкой измерения, а ожидаемым следствием успешного инструментального контроля: когда доступное действие надежно отменяет аверсивный исход, защитное возбуждение подавляется, даже если организм продолжает воспринимать сигнал как опасный. Это именно та переконцептуализация избегания, предложенная LeDoux et al.²², и классический эффект контролируемости, описанный в литературе по выученной беспомощности²⁸: инструментальный ответ сам по себе является регулятором возбуждения, и его введение должно, следовательно, устранить ту самую вегетативную дифференциацию, которая ему предшествовала. Закономерность в Эксперименте 2, в свою очередь, является хрестоматийным примером частичного сопряжения систем ответа, задокументированного Lonsdorf et al.²¹: электродермальная активность и индекс эксплицитной оценки являются частично разделимыми процессами, а сами Dibbets и Evers¹¹ сообщали об эффекте индивидуальных различий в оценках при отсутствии соответствующего эффекта в SCR в той самой парадигме, которая была адаптирована здесь. Это имеет особое значение для исследований неблагоприятных условий в детстве. Если ранние потрясения преимущественно перенастраивают вегетативный канал, оставляя декларативную оценку нетронутой — или наоборот, — то одноканальный протокол приведет к противоположным выводам в зависимости от того, какой канал решил зарегистрировать исследователь; это может быть одним из правдоподобных источников гетерогенности, которую Ruge et al.¹ документируют в литературе, где ни один показатель исхода не оказался универсально более надежным. Таким образом, многоканальная запись не является избыточной, а является необходимым условием для интерпретируемой работы с индивидуальными различиями. С клинической точки зрения сохранение субъективной угрозы после вегетативного угасания является лабораторным аналогом остаточной оценки угрозы, которая сохраняется после экспозиционной терапии и предсказывает рецидив, и само по себе может быть перспективной мишенью для лечения. Тем не менее, мы подчеркиваем честное альтернативное объяснение: ослабленные эффекты SCR также согласуются с низкой мощностью и низкой надежностью вегетативного канала в условиях ограничений по количеству проб в 60-минутном блоке — малое число проб на ячейку, габитуация в трех последовательных заданиях и общеизвестное наличие лиц, не реагирующих по SCR. Этот вариант нельзя исключить на основании имеющихся данных, и эти два объяснения не являются взаимоисключающими. Исследования, стремящиеся разрешить этот спор, должны применять критерии качества сигнала, указанные в шаге 8.14 Протокола, предварительно регистрировать исключение лиц, не реагирующих на стимулы, и ожидать, что перед тем, как отсутствие вегетативного эффекта можно будет интерпретировать как доказательство диссоциации, а не как следствие недостаточной точности измерений, потребуется более длительный протокол с большим количеством проб на ячейку.

Помимо воспроизведения эффектов канонических парадигм, индексы, полученные в ходе протокола, оказались достаточно чувствительными, чтобы выявить теоретически значимые связи с неблагоприятным детским опытом в небольшой выборке. Четыре модели модерации индекса обучения по CTQ соответствовали критерию двойной значимости (значимая бивариантная корреляция и значимый член взаимодействия), а шкалы CTQ и BCE продемонстрировали ожидаемую умеренную обратную корреляцию. Оба результата представлены в качестве иллюстрации измерительной способности протокола, а не как подтверждающие тесты путей связи между травмой и обучением; полные статистические данные и теоретическая интерпретация представлены в Дополнительном файле 2.

Качество электродермальной записи определяется тремя факторами, требующими особого внимания при сборе данных: равномерном нанесении электропроводящего геля на оба электрода с плотным, но комфортным прилеганием к первой фаланге среднего и безымянного пальцев недоминирующей руки; непрерывном беспроводном соединении наручного ремня, которое необходимо проверять перед каждой задачей и при каждом переходе между задачами, так как кратковременные потери связи незаметны для участника, но приводят к появлению плоских сегментов на графике; и неподвижности недоминирующей руки, поскольку сокращения пальцев и изменение положения кисти создают переходные процессы, которые автоматизированное фазическое разложение не может отличить от истинных реакций. Если связь прерывается в ходе выполнения задачи, следует продолжить эксперимент, не повторяя сессию: данные по затронутому каналу для этой конкретной задачи считаются отсутствующими, при этом данные участника остаются пригодными для других парадигм, а также для поведенческих и субъективных каналов этой же задачи. Данное правило принятия решений объясняет, почему аналитическое n варьировалось от 35 до 38 в разных экспериментах. Остальные операционные рекомендации, проверки контрбалансировки и калибровки, параметры Ledalab и полное руководство по устранению неполадок приведены в Дополнительном файле 4.

При интерпретации этих результатов следует учитывать несколько ограничений, которые в совокупности определяют статус данной работы как трансляционного методологического предложения, а не подтверждающего исследования. Во-первых, и самое важное, размер выборки (n = 35–38, варьируется в зависимости от эксперимента) достаточен для описанных здесь эффектов в рамках внутрисубъектной парадигмы, но недостаточен по мощности для подтверждающего анализа индивидуальных различий. По оценкам Fritz и MacKinnon²⁴, для обнаружения эффекта медиации средней величины требуется N ≥ 71, а McClelland и Judd²⁷ показывают, что для обнаружения взаимодействия в умеренной общественной выборке требуется в несколько раз больше испытуемых, чем для обнаружения основного эффекта. Таким образом, модели модерации представлены как иллюстрация чувствительности измерений данного протокола, а не как проверка путей связи между травмой и обучением, и никаких заявлений о нейрокогнитивном признаке неблагоприятных условий не делается. Прямым следствием этого является то, что клиническая ценность протокола еще предстоит установить: полученные здесь индексы должны быть подвергнуты предварительно зарегистрированной валидации с достаточной мощностью на более крупных и, в идеале, обогащенных экстремальными группами или клинических выборках, прежде чем любой из них можно будет рассматривать в качестве потенциального маркера. Во-вторых, электродермальная активность по своей природе подвержена влиянию артефактов движения и периодической потере беспроводного соединения, и выход данных по этому показателю варьировался в трех экспериментах в данной выборке; поведенческие и субъективные каналы оказались более надежными, и именно поэтому протокол регистрирует их одновременно, а не полагается только на вегетативный канал. Лабораториям, внедряющим данный комплекс тестов, следует ожидать потери данных по конкретным каналам и указывать аналитическое n для каждого канала и для каждого задания (см. шаг 8.14.9). В-третьих, протокол ограничен длительностью одного лабораторного визита (приблизительно 60 min, включая настройку), что ограничивает количество испытаний на одну парадигму и, следовательно, устанавливает нижний предел внутрисубъектной надежности полученных индивидуальных индексов; более длительные или многосеансовые протоколы дали бы более стабильные индивидуальные оценки ценой утомления или потери контроля внутри сеанса. Наконец, до настоящего времени комплекс тестов применялся только к здоровым взрослым в возрасте 18 лет и старше, и его применимость к несовершеннолетним, пожилым людям и клиническим группам еще предстоит установить. Вклад данной рукописи заключается в создании стандартизированной, воспроизводимой измерительной инфраструктуры — парадигм, параметров сбора данных, критериев качества и методов вывода индексов, — на основе которой теперь могут быть построены подтверждающие клинические валидации.

Из данного протокола естественным образом вытекают три направления для будущих исследований. Во-первых, использование больших выборок (n ≥ 71 для выявления опосредованных эффектов)²⁴ позволило бы провести формальные тесты медиации пути «трудности в раннем возрасте > обучение > симптомы», в идеале с предварительно зарегистрированными гипотезами и заранее определенными ячейками «модератор-предиктор». Во-вторых, клиническая валидация путем сравнения здорового контроля с клиническими группами (посттравматическое стрессовое расстройство, большое депрессивное расстройство) позволила бы определить, какие индексы, полученные в ходе протокола, лучше всего дифференцируют диагноз или предсказывают ответ на лечение. В-третьих, волна повторного тестирования через 6 месяцев, уже предусмотренная информированным согласием, позволит оценить внутрииндивидуальную стабильность и чувствительность индексов к лечению, что является необходимым условием для их использования в качестве потенциальных биомаркеров. Мы рекомендуем, чтобы в исследованиях долгосрочного психологического воздействия неблагоприятных условий в детстве применялись подобные интегрированные мультисистемные протоколы, а не дизайны, основанные на одной задаче или только на самоотчетах.

Раскрытие информации

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

Авторы заявляют об отсутствии конфликта финансовых или нефинансовых интересов.

Благодарности

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

Авторы благодарят всех участников за их время и вовлеченность, а также научных ассистентов и лабораторную группу Университета Анд (Universidad de los Andes). Данное исследование было поддержано Национальным агентством по исследованиям и разработкам Чили (ANID) через грант Fondecyt Iniciacion №11250037 (главный исследователь: Мария Консуэло Сан-Мартин). R.C.V получил поддержку от Национального центра искусственного интеллекта CENIA FB210017, Basal ANID.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Программное обеспечение AcqKnowledge	BIOPAC Systems Inc.	ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)	Программное обеспечение для сбора и анализа физиологических сигналов. RRID:SCR_014279 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
afex (пакет R)	Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-Shachar	Версия 1.5-1	Пакет R для факторных экспериментов. Использовался для всех ANOVA с повторными измерениями (Эксперименты 1-3) через функцию aov_ez(). RRID:SCR_022761 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
ARTool (пакет R)	Wobbrock, Findlater, Gergle & Higgins	Версия 0.11.2	Трансформация рангов с выравниванием (Aligned Rank Transform) для непараметрического факторного ANOVA. Использовался для ANOVA «Фаза x Стимул» для показателей проводимости кожи в Эксперименте 2, распределение которых было негауссовым.
Шкала благоприятного детского опыта (BCE)	Narayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)	Инструмент общественного достояния (10 пунктов)	Использована испанская адаптация. RRID для данного инструмента не назначен; следует ссылаться на оригинальную статью по валидации.
Наручный ремень BioNomadix (передатчик)	BIOPAC Systems Inc.	BN-PPGED-T	Носимый передатчик для сигналов ЭКГ и ФПГ. Использовался в паре с приемным модулем BioNomadix.
Опросник детских травм — краткая форма (CTQ-SF)	Bernstein et al. (2003)	Валидированный ретроспективный самоотчет из 28 пунктов	Пять субшкал (EA, PA, SA, EN, PN). RRID отсутствует; следует ссылаться на оригинальную статью по валидации. Использована испанская адаптация.
Проводящий гель для электродов ЭКГ	BIOPAC Systems Inc.	GEL101A	Изотонический гель для измерения проводимости кожи.
Одноразовые электроды ЭКГ Ag/AgCl	BIOPAC Systems Inc.	EL507A	Одноразовые электроды для регистрации проводимости кожи.
Шкала генерализованного тревожного расстройства (GAD-7)	Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)	Самоотчет из 7 пунктов	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
ggplot2 (пакет R)	Wickham	Версия 4.0.3	Система построения графиков на основе «грамматики графики». RRID:SCR_014601 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
Наушники (полноразмерные)	HyperX (HP Inc.)	Cloud III	Проводные закрытые игровые наушники; использовались для подачи слухового безусловного стимула во время выработки страха.
Ledalab	Benedek & Kaernbach (2010)	Инструментарий MATLAB с открытым исходным кодом v3.2.5	Непрерывный анализ декомпозиции (CDA) сигналов проводимости кожи. RRID не назначен (вместо него следует ссылаться на оригинальную статью).
lme4 (пакет R)	Bates, Maechler, Bolker & Walker	Версия 1.1-37	Линейные модели со смешанными эффектами. Использовались для оценки наклонов траекторий обучения для каждого участника в Эксперименте 3. RRID:SCR_015654 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
MATLAB	MathWorks	R2025a	Использовался для запуска Ledalab и конвейера предварительной обработки КРК. RRID:SCR_001622.
Опросник здоровья пациента-9 (PHQ-9)	Kroenke, Spitzer & Williams (2001)	Самоотчет из 9 пунктов	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
Блок сбора физиологических данных (PsychoPy)	BIOPAC Systems Inc.	MP200	Основной блок сбора физиологических сигналов. Использовался совместно с беспроводным модулем ЭКГ BioNomadix.
Python	Python Software Foundation	Версия 3.12	Использовался для конвейера предварительной обработки, объединяющего выходные данные Ledalab с поведенческими записями PsychoPy (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py). RRID:SCR_008394 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
R (среда статистических вычислений)	R Foundation for Statistical Computing	Версия 4.5.0	Среда, в которой выполнялся весь статистический анализ. Модели модерации оценивались с помощью регрессии методом наименьших квадратов с использованием функции lm() базового пакета stats; предикторы были z-стандартизированы, а член взаимодействия вычислен как их произведение; специализированные пакеты для модерации не использовались. RRID:SCR_001905 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
Шкала тревожности Спилбергера-Ханина (STAI)	Spielberger et al. (1983)	STAI Форма Y (40 пунктов, SAI + TAI)	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
Монитор для предъявления стимулов	Samsung	LS22D300GALXZS (S22D300, 22-дюймовый LED)	Дисплей, использовавшийся для визуальных стимулов CS+ / CS- и шкал оценивания.

Ссылки

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

Ruge J, et al. How adverse childhood experiences get under the skin: a systematic review, integration and methodological discussion on threat and reward learning mechanisms. eLife. 2024;13:e92700.
Madigan S, et al. Adverse childhood experiences: a meta-analysis of prevalence and moderators among half a million adults in 206 studies. World Psychiatry. 2023;22(3):463-71.
Teicher MH, Gordon JB, Nemeroff CB. Recognizing the importance of childhood maltreatment as a critical factor in psychiatric diagnoses, treatment, research, prevention, and education. Mol Psychiatry. 2022;27(3):1331-8.
Smith KE, Pollak SD. Children's value-based decision making. Sci Rep. 2022;12:5953.
Montague PR, Hyman SE, Cohen JD. Computational roles for dopamine in behavioural control. Nature. 2004;431(7010):760-7.
Gerin MI, et al. A neurocomputational investigation of reinforcement-based decision making as a candidate latent vulnerability mechanism in maltreated children. Dev Psychopathol. 2017;29(5):1689-705.
McCrory EJ, Viding E. The theory of latent vulnerability: reconceptualizing the link between childhood maltreatment and psychiatric disorder. Dev Psychopathol. 2015;27(2):493-505.
Hanson JL, et al. Early adversity and learning: implications for typical and atypical behavioral development. J Child Psychol Psychiatry. 2017;58(7):770-8.
van den Bos W, Güroğlu B, van den Bulk BG, Rombouts SARB, Crone EA. Better than expected or as bad as you thought? The neurocognitive development of probabilistic feedback processing. Front Hum Neurosci. 2009;3:52.
Narayan AJ, Rivera LM, Bernstein RE, Harris WW, Lieberman AF. Positive childhood experiences predict less psychopathology and stress in pregnant women with childhood adversity. Child Abuse Negl. 2018;78:19-30.
Dibbets P, Evers EAT. The influence of state anxiety on fear discrimination and extinction in females. Front Psychol. 2017;8:347.
Sperl MFJ, Panitz C, Hermann C, Mueller EM. A pragmatic comparison of noise burst and electric shock unconditioned stimuli for fear conditioning research with many trials. Psychophysiology. 2016;53(7):1017-34.
San Martín C, Jacobs B, Vervliet B. Further characterization of relief dynamics in the conditioning and generalization of avoidance: effects of distress tolerance and intolerance of uncertainty. Behav Res Ther. 2020;124:103526.
McLaughlin KA, DeCross SN, Jovanovic T, Tottenham N. Mechanisms linking childhood adversity with psychopathology: learning as an intervention target. Behav Res Ther. 2019;118:101-9.
Kroenke K, Spitzer RL, Williams JBW. The PHQ-9: validity of a brief depression severity measure. J Gen Intern Med. 2001;16(9):606-13.
Spitzer RL, Kroenke K, Williams JBW, Löwe B. A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: the GAD-7. Arch Intern Med. 2006;166(10):1092-7.
Spielberger CD. Manual for the State-Trait Anxiety Inventory (Form Y). Consulting Psychologists Press; Palo Alto (CA); 1983.
Bernstein DP, et al. Development and validation of a brief screening version of the Childhood Trauma Questionnaire. Child Abuse Negl. 2003;27(2):169-90.
Peirce J, et al. PsychoPy2: experiments in behavior made easy. Behav Res Methods. 2019;51(1):195-203.
Benedek M, Kaernbach C. A continuous measure of phasic electrodermal activity. J Neurosci Methods. 2010;190(1):80-91.
Lonsdorf TB, et al. Don't fear "fear conditioning": methodological considerations for the design and analysis of studies on human fear acquisition, extinction, and return of fear. Neurosci Biobehav Rev. 2017;77:247-85.
LeDoux JE, Moscarello J, Sears R, Campese V. The birth, death and resurrection of avoidance: a reconceptualization of a troubled paradigm. Mol Psychiatry. 2017;22(1):24-36.
Wobbrock JO, Findlater L, Gergle D, Higgins JJ. The aligned rank transform for nonparametric factorial analyses using only ANOVA procedures. Presented at: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '11); New York (NY); 2011.
Fritz MS, MacKinnon DP. Required sample size to detect the mediated effect. Psychol Sci. 2007;18(3):233-9.
Bouton ME. Learning and behavior: a contemporary synthesis. Sinauer Associates; Sunderland (MA); 2007.
Rescorla RA, Wagner AR. A theory of Pavlovian conditioning: variations in the effectiveness of reinforcement and nonreinforcement. In: Black AH, Prokasy WF, editors. Classical Conditioning II: Current Research and Theory. Appleton-Century-Crofts; New York (NY); 1972.
McClelland GH, Judd CM. Statistical difficulties of detecting interactions and moderator effects. Psychol Bull. 1993;114(2):376-90.
Maier SF, Seligman MEP. Learned helplessness at fifty: insights from neuroscience. Psychol Rev. 2016;123(4):349-67.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Ассоциативное обучение и неблагоприятный детский опыт: мультисистемный протокол

В этой статье

Краткое содержание

Аннотация

Введение

Протокол

Результаты

Обсуждение

Раскрытие информации

Благодарности

Материалы

Ссылки

Перепечатки и разрешения

Теги

Похожие статьи