Ассоциативное обучение и неблагоприятный детский опыт: мультисистемный протокол

Краткое содержание

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

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

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 решений^4,5. 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 контекстах^6,7.

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 среды^5,9.

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 зарегистрированных^1,14.

Протокол

В данном протоколе описаны процедуры и оборудование, используемые для измерения кожно-гальванической реакции (КГР) у здоровых добровольцев в возрасте 18 лет и старше в соответствии с требованиями комитета по этике. Перед началом участия в исследовании все испытуемые подписали форму информированного согласия, которая также включала возможность повторного контакта через шесть месяцев для последующего обследования. Все процедуры, описанные в данном документе, были одобрены Комитетом по научной этике Университета Лос-Андес (ID: CEC2025023).

ПРИМЕЧАНИЕ: В данном протоколе представлено детальное описание полного экспериментального рабочего процесса (Рисунок 1>), включая планирование визитов участников, лабораторную подготовку, сбор физиологических сигналов, организацию данных и их обработку после завершения эксперимента. Кроме того, в нем описана процедура обучения персонала, введенная для обеспечения единообразия, стандартизации и надежности записей SCR во всех экспериментальных сессиях.

Рисунок 1: Общая схема дизайна исследованияКаждый участник прошел одну лабораторную сессию, включавшую три последовательные поведенческие парадигмы: переход от павловского обусловливания страха к оперантному 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 опыте в детстве (CTQ-SF), благоприятном опыте в детстве (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 внесены в анализ индивидуальных различий (см. Дополнительный файл 2). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

1. Обучение персонала

1. Проведите обучение каждого члена команды в три последовательных этапа для обеспечения стандартизированного и точного измерения данных.
   1. Проведите внутренние испытания, в ходе которых каждый сотрудник берет пробы и выполняет все три эксперимента в соответствии с соответствующими протоколами, чтобы стажер ознакомился с оборудованием и правилами работы с участниками.
   2. Затем поручите каждому стажеру взять пробы у реальных участников под наблюдением как минимум одного из главных исследователей, чтобы проверить их способность следовать протоколу и исправить возможные ошибки.
   3. Разрешите ассистенту самостоятельно брать пробы и назначать новых участников только после того, как весь протокол будет правильно выполнен под наблюдением.

2. Планирование

1. Привлеките и запланируйте участие добровольцев через социальные сети, предоставив общие цели исследования и критерии участия.
   1. Создайте цифровой плакат и распространите его по каналам рекрутинга, чтобы охватить как можно больше потенциальных участников.
   2. Попросите заинтересованных кандидатов связаться с исследовательской группой по электронной почте и назначить 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».
   4. Начните анкетирование с формы информированного согласия; участник должен прочитать и принять ее перед переходом к следующим пунктам.
   5. Включите в анкету социально-демографический раздел и следующие валидированные психометрические шкалы: опросник состояния здоровья пациента (PHQ-9)¹⁵, скрининговый опросник генерализованного тревожного расстройства (GAD-7)¹⁶, шкала тревожности Спилберга-Ханихана (STAI)¹⁷, краткая форма опросника детских травм (CTQ-SF)¹⁸ и опросник благополучного детского опыта (BCEs)¹⁰.

3. Подготовка

1. Убедитесь, что в лаборатории находится как минимум один сотрудник до прибытия участника. 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 контрбалансом.
   6. Убедитесь, что участнику назначен правильный порядок проведения эксперимента до начала сбора любых данных.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Ежедневный файл регистрации содержит всю необходимую информацию для присвоения ID участника и определения порядка выполнения эксперимента при соблюдении требуемого контрбаланса для всех экспериментальных условий. Например, участнику может быть присвоен ID «015».
   7. Организуйте хранение данных на лабораторном компьютере в стандартной структуре каталогов, требуемой конвейером автоматизированной обработки: одна папка верхнего уровня для каждого эксперимента, одна подпапка для каждого условия контрбаланса и одна папка для каждого ID участника, а также две глобальные папки для обработанных данных и консолидированных баз данных (см. Дополнительный файл 1).
   8. Перед началом сбора данных создайте папку участника, соответствующую ID и условию контрбаланса, указанным в ежедневном файле регистрации, и на протяжении всей сессии соблюдайте соглашения о именовании каталогов и файлов, указанные в Дополнительном файле 1, так как скрипты предварительной обработки и базы данных находят файлы по пути и имени.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Дерево каталогов, метки подпапок контрбаланса, соглашения об именовании файлов и рабочий пример приведены в Дополнительном файле 1. Отклонение от этих соглашений препятствует поиску файлов участника автоматизированным конвейером.
   9. Убедитесь, что на экспериментальном столе полностью отсутствуют посторонние или отвлекающие предметы. Допускается наличие 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. Проинструктируйте участника перевести мобильное устройство в бесшумный режим, чтобы избежать перерывов или отвлечений во время экспериментальной сессии.
   13. Попросите участника снять все украшения с недоминирующей руки, в частности кольца, браслеты или любые предметы на среднем и безымянном пальцах, так как они могут помешать измерениям.
   14. Помогите участнику удобно расположиться в кресле перед лабораторным компьютером.
   15. Предоставьте участнику распечатанный экземпляр документа об информированном согласии.
   16. Выделите достаточное время для того, чтобы участник мог прочитать документ и, при необходимости, задать вопросы.
   17. Подтвердите, что форма информированного согласия подписана надлежащим образом перед началом любой экспериментальной процедуры.
       ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура информированного согласия повторяется в физическом формате в соответствии с требованиями комитета по этике и для обеспечения наличия физической 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.

1. Включите систему сбора данных и убедитесь, что устройство правильно подключено к лабораторному компьютеру и распознается программным обеспечением системы сбора данных (см. Рисунок 2A–E).
2. Еще раз подтвердите, что все необходимые модули и периферийные устройства функционируют исправно, прежде чем приступать к подготовке участника.
3. Возьмите два электрода для измерения электродермальной активности (EDA) (см. Рисунок 2F).
4. Нанесите небольшое количество проводящего геля на контактную поверхность каждого электрода (см. Рисунок 2G,H).
5. 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 будет нанесен на электроды, записываемый сигнал может содержать чрезмерный шум, а качество измерения кожно-гальванической реакции (SCR) может быть серьезно нарушено.
6. Разместите электроды на недоминантной руке участника.
7. Прикрепите один электрод к первой фаланге среднего пальца (третьего пальца), а второй электрод — к первой фаланге безымянного пальца (четвертого пальца) (см. Рисунок 2I).
8. Убедитесь, что оба электрода плотно прикреплены и поддерживают стабильный контакт с кожей, не вызывая дискомфорта у участника.
9. Наденьте на запястье участника ремешок.
10. Оставьте EDA-электроды отсоединенными от ремешка на этапе калибровки (см. Рисунок 2J).
11. Включите ремешок, чтобы установить беспроводную связь с системой сбора физиологических данных.
12. Подтвердите, что устройство успешно обнаружено.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Особое внимание следует уделять ремешку на протяжении всего экспериментального сеанса. Персонал должен постоянно проверять, что устройство остается включенным и подключенным перед началом эксперимента, так как любой разрыв связи может нарушить запись физиологических показателей.
13. Запустите процесс сбора данных в программном обеспечении.
14. Дождитесь появления окна калибровки, которое автоматически отобразится на экране после начала сбора данных.
15. Выполните процедуру калибровки, пока электроды остаются отсоединенными от ремешка.
16. Следуйте инструкциям по калибровке, предоставляемым программным обеспечением, до завершения процедуры.
17. После успешной калибровки подключите EDA-электроды к ремешку (см. Рисунок 2K).
18. Убедитесь в программном обеспечении, что сигнал кожно-гальванической реакции (SCR) регистрируется правильно.
19. Проинструктируйте участника держать недоминантную руку полностью неподвижно на протяжении всего эксперимента.
20. Объясните, что ненужные движения, сокращения пальцев или изменение позы могут внести шум в сигнал SCR.
21. Попросите участника сохранять удобную и расслабленную позу во время сеанса.
22. Выдайте участнику наушники перед началом экспериментального задания.
23. Убедитесь, что наушники работают исправно и участник четко воспринимает слуховые стимулы, предъявляемые в ходе эксперимента.
24. Запустите экспериментальное задание в PsychoPy¹⁹.
25. При открытии интерфейса PsychoPy введите имя участника в появившемся дополнительном окне.
26. Введите назначенный ID участника точно так, как указано в ежедневном файле регистрации, перед началом эксперимента.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Следуя предыдущему примеру, ID участника, введенный в PsychoPy, должен быть "015".

Рисунок 2: Система сбора данных, материалы и расположение электродов для регистрации электропроводности кожи. (AОсновной блок Biopac MP20.B) Модуль регистрации физиологических сигналов (ФПГ/ЭКГ). (C) Модуль разъемов датчиков. (D) Модуль аналогового ввода. (Е) Модуль TTL 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 в первой фаланге третьего и четвертого пальцев недоминантной руки. (J) Размещение закрепляющего ремня на недоминирующей руке для измерения ККР. (K) Электроды, подключенные после процесса калибровки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

5. Начало эксперимента

1. Перед началом экспериментальной задачи подробно объясните участнику, как отвечать на вопросы, которые будут представлены в ходе эксперимента.
2. Убедитесь, что участник четко понимает: (i) метод ответа, который необходимо использовать во время выполнения задачи, (ii) значение инструкций, отображаемых на экране, и (iii) важность сохранения внимательности и минимизации лишних движений на протяжении всего эксперимента.
3. Ответьте на все оставшиеся вопросы участника перед началом сеанса записи.
4. Проведите финальную проверку всей экспериментальной установки, чтобы убедиться, что все системы функционируют правильно в соответствии с установленным протоколом, включая: связь с системой физиологического сбора данных, подключение ремешка на запястье, качество сигнала SCR, запуск PsychoPy, воспроизведение аудио через наушники и правильную регистрацию ID участника.
5. После проверки всех систем и подтверждения готовности участника начните выполнение экспериментальной задачи.
6. Покиньте экспериментальную комнату после начала задачи, чтобы минимизировать внешние воздействия и отвлекающие факторы во время сбора данных.
7. Оставайтесь поблизости и будьте доступны на случай необходимости технической помощи или поддержки участника; дождитесь завершения сеанса участником.

6. Между экспериментами

1. Вернитесь в экспериментальный кабинет после того, как участник завершит задание, и остановите физиологическую запись в программном обеспечении для сбора данных.
2. Сохраните физиологическую запись в папке участника в качестве файла сбора данных, а затем экспортируйте эту же запись в формат MATLAB с событиями, чтобы экспортированный файл содержал маркеры стимулов, созданные PsychoPy через TTL-модуль; 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.
3. Сохраните таблицу результатов PsychoPy, созданную в конце задания, в той же папке участника. Для всех четырех файлов используйте стандартизированное соглашение об именовании файлов, подробно описанное в Supplementary File 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 разобранный пример приведены в Supplementary File 1.
4. Осторожно отсоедините электроды ЭДА от участника, следя за тем, чтобы при снятии не возникало чрезмерных движений или дискомфорта.
5. Откройте следующее экспериментальное задание PsychoPy и перезапустите программное обеспечение для сбора данных в подготовке к следующему эксперименту.
6. Повторите полную процедуру подготовки и сбора данных, начиная с шага 4.1.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Полная экспериментальная сессия состоит из трех независимых экспериментов. Следовательно, после завершения второго эксперимента описанная выше процедура должна быть повторена для третьего эксперимента.
7. В конце полной экспериментальной сессии убедитесь, что для каждого экспериментального задания у участника есть три подпапки, каждая из которых содержит все ранее упомянутые файлы.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Примерная продолжительность каждого экспериментального задания была предварительно рассчитана, чтобы сотрудники могли наблюдать за участником и проверять правильность работы системы сбора данных на протяжении всей сессии. Расчетная продолжительность каждого эксперимента следующая:
   Experiment_1: примерно 24 min.
   Experiment_2: примерно 17 min.
   Experiment_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

1. Завершите сеанс физиологической записи после выполнения всех трех экспериментальных задач.
2. Остановите процесс сбора данных в программном обеспечении для регистрации, если он еще не был остановлен.
3. Отсоедините электроды ЭКГ от браслета и снимите браслет с запястья участника.
4. Позвольте участнику самостоятельно снять электроды ЭКГ, чтобы минимизировать дискомфорт и обеспечить безопасное удаление их с кожи.
5. Перед завершением сеанса убедитесь, что все экспериментальные файлы и физиологические записи были правильно сохранены.
6. Поблагодарите участника за сотрудничество и предложите легкий перекус в знак признательности после завершения экспериментальной процедуры.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Если во время физиологической записи возникнут какие-либо проблемы из-за технических неполадок, включая, помимо прочего: потерю связи между браслетом и модулем системы физиологического сбора данных, неожиданное выключение браслета, ослабление или частичное отсоединение электродов, временные прерывания сигнала или чрезмерный шум, вызванный проблемами с подключением, эксперимент должен быть продолжен согласно плану, и участнику не следует повторять экспериментальную сессию.

8. Предварительная обработка данных

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

1. Запустите MATLAB-скрипт Ledalab_Format, чтобы реорганизовать структуру данных физиологической записи, экспортированных из программы сбора данных, для обеспечения совместимости с Ledalab — инструментарием на базе MATLAB, предназначенным для анализа сигналов электродермальной активности (ЭДА).
   ПРИМЕЧАНИЕ: В коде Ledalab_Format.mat определите путь к файлу {Identification_Code}.mat в качестве входной переменной. Это позволяет преобразовать экспортированный файл физиологической записи в формат, который может быть правильно прочитан и обработан Ledalab. После завершения процесса конвертации должен быть создан новый файл MATLAB и сохранен в соответствующей папке участника с использованием следующего соглашения об именовании: Ledalab_{Identification_Code}.mat. Следуя предыдущему примеру, если данные Эксперимента 1 конвертируются для участника «015», результирующий файл должен называться Ledalab_015.mat.
2. Откройте Ledalab, в панели меню в верхнем левом углу выберите File (Файл) > Import Data (Импорт данных) > Matlab File (*.mat). Затем загрузите недавно созданный файл данных, соответствующий экспериментальному условию участника.
3. Введите параметры дискретизации в окне конфигурации, которое отобразится в Ledalab после загрузки файла.
4. Исходная частота сбора сигнала КР (кожно-гальванической реакции) составляет 20 Hz. Чтобы снизить вычислительную нагрузку, проведите понижающую передискретизацию сигнала до 10 Hz, используя следующие параметры: целевая частота дискретизации: 10 Hz, коэффициент понижения частоты: 20, метод передискретизации: Steps.
5. После завершения процедуры понижения частоты дискретизации выполните в Ledalab анализ непрерывного разложения (CDA)²⁰, чтобы разложить сигнал ЭДА на тонический и фазический компоненты.
6. В панели меню выберите Analysis (Анализ) > Continuous Decomposition Analysis (Extraction of Continuous Phasic/Tonic Activity) (Анализ непрерывного разложения — извлечение непрерывной фазической/тонической активности).
7. Дождитесь появления окна конфигурации на экране.
8. В этом окне выберите опцию Optimize (Оптимизировать) для автоматической настройки параметров анализа.
9. После завершения процесса оптимизации нажмите Apply (Применить), чтобы запустить анализ CDA.
10. После завершения анализа CDA выберите Results (Результаты) > Event-related Analysis (Событийно-связанный анализ), после чего на экране появится окно конфигурации.
11. Установите минимальный порог амплитуды на стандартное значение Ledalab 0.01 µS и оставьте опцию z-scale невыбранной. Маркеры событий, экспортированные из программы сбора данных, помечают начало обусловленного стимула и начало безусловного стимула по отдельности, поэтому событийно-связанный анализ возвращает ответ для каждого из них. Установите окно ответа следующим образом:
    1. Для Эксперимента 1: от 0 s до 9 s после маркера события.
    2. Для Эксперимента 2: от 0 s до 6 s после маркера события.
12. Экспортируйте результат в виде файла электронной таблицы. Ledalab генерирует таблицу, содержащую соответствующую физиологическую и событийно-связанную информацию, извлеченную из сигнала КР.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Окно ответа соответствует полной длительности обусловленного стимула в каждом задании (Supplementary Table 1: 9 s в Эксперименте 1 и 6 s в Эксперименте 2), чтобы ответ, вызванный CS, охватывал весь интервал CS-US и не был загрязнен безусловным ответом, который оценивается отдельно по своему маркеру события. Ответы, значения которых 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.
13. Повторите полную процедуру предварительной обработки, понижения частоты дискретизации и CDA для Эксперимента 2 (см. ПРИМЕЧАНИЕ ниже для Эксперимента 3, который предполагает другую процедуру и не требует результатов CDA).
    ​ПРИМЕЧАНИЕ: В конце этапа предварительной обработки каждая экспериментальная папка должна содержать дополнительный файл электронной таблицы с результатами анализа CDA, сгенерированного Ledalab. Этот файл в дальнейшем должен быть конвертирован в формат .xlsx для хранения, организации и последующего анализа. Эксперимент 3 следует другой процедуре предварительной обработки. Для этого эксперимента должен использоваться только MATLAB-скрипт; результаты CDA не требуются, необходимы только значения альфа и бета. При запуске 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.
14. Проведите контроль качества сигнала, выявление лиц, не среагировавших на стимулы (non-responders), и обработку артефактов.
    1. Перед любым статистическим анализом отобразите в Ledalab полный след кожно-гальванической реакции с пониженной частотой дискретизации для каждого участника и визуально осмотрите его от первого до последнего маркера события. Проведите этот осмотр для каждого участника и для каждого задания отдельно, так как качество сигнала зависит от конкретного канала и задания.
    2. Отклоните весь след и расценивайте канал КР для данного задания как отсутствующий для этого участника, если наблюдается любое из следующего: (i) плоский или отсутствующий сигнал на протяжении всего задания, что указывает на потерю беспроводной связи с наручным ремнем, выключение питания ремня или отсоединение электрода; (ii) тонический уровень кожно-гальванической реакции 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 привязано по времени ни к одному событию; или (iv) насыщение диапазона усилителя.
       ​ПРИМЕЧАНИЕ: Не повторяйте сессию и не исключайте участника из других заданий или из каналов поведенческих данных и самоотчетов.
    3. Определите участника как «не среагировавшего» (non-responder) для данного задания, если ни один фазический ответ не достигнет или не превысит порог 0.01 µS ни при одном событии этого задания, включая события безусловного стимула в подкрепляемых пробах — то есть, если участник не проявляет измеримого электродермального ответа даже на сам аверсивный исход.
       1. Исключите такого участника из всех каналов этого задания — кожно-гальванической реакции, поведения и субъективных оценок — поскольку отсутствие любого электродермального ответа даже на безусловный стимул указывает на то, что электродермальная система в данной сессии была неизмерима, и ставит под вопрос, взаимодействовал ли участник с зависимостью стимулов вообще.
       2. Сохраните этого участника в двух оставшихся заданиях. Отличайте этот случай от технической потери сигнала (отсоединение электрода или потеря беспроводной связи наручным ремнем), когда участник реагировал, но сигнал не был записан: в этом случае расценивайте канал КР данного задания как отсутствующий, но сохраните поведенческие и субъективные данные по этому заданию, так как они не зависят от качества электродермального сигнала.
       3. Отдельно для каждого задания укажите долю не среагировавших участников и долю технических потерь сигнала.
    4. Идентифицируйте артефакты движения на следе как (i) резкие восходящие переходные процессы, не привязанные по времени к любому маркеру события, или (ii) ступенчатые смещения тонического уровня, вызванные сокращением пальцев, сменой позы или трением электродов о стул или стол.
    5. Пометьте каждую пробу, содержащую такой артефакт в пределах окна оценки, и исключите ее на уровне пробы; не исключайте участника.
    6. Исключите участника из всех каналов задания, а не только из анализа КР, если более 25% проб этого задания помечены как загрязненные артефактами: оставшиеся пробы более не позволяют получить стабильную оценку для конкретного участника, а условия записи в 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; любые отрицательные значения CDA, являющиеся редким следствием дрейфа базовой линии, приведите к нулю перед преобразованием.
    8. Агрегируйте преобразованные пробы, чтобы получить одно значение на одного участника, на одну фазу и на один стимул.
    9. Укажите аналитическое n отдельно для каждого канала (КР, поведение, оценки) и для каждого задания, так как потери в конкретных каналах приводят к расхождению этих n.
    10. Записывайте каждое решение, принятое на этапах 8.14.1–8.14.9, в журнал качества для каждого участника, содержащий: ID участника, задание, условие контрбалансировки, след принят или отклонен (с указанием причины), диапазон тонического уровня, количество и идентификаторы проб, отклоненных из-за артефактов, процент проб, отклоненных из-за артефактов, статус non-responder 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 non-responder этапа 8.14.3, и ни один участник не превысил 25%-ный 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 записи поведения или самоотчетов (незавершенное задание или отсутствие ответов 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 «Репрезентативные результаты». Эксперимент 3 не включает канал КР, поэтому его n отражает потерю поведенческих, а не электродермальных данных. Явное указание этих критериев решает проблему отсутствия гармонизации в операционализации и отчетности по электродермальным результатам, на которую указывали Ruge et al.¹.

9. Базы данных

1. Запустите Python-скрипт Data_Bases.py, чтобы для каждого участника объединить физиологические показатели, полученные в ходе записей КР, с ответами, собранными во время выполнения 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.
2. После успешного выполнения скрипта убедитесь, что создана консолидированная электронная таблица, содержащая как физиологическую, так и поведенческую информацию для одного участника, и она сохранена в папке Global_Data.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Следуя предыдущему примеру, если для анализа выбран Experiment_1, Python-скрипт автоматически обойдет папки всех участников, связанных с этим экспериментом, объединит результаты CDA с соответствующими поведенческими данными для каждого участника и создаст отдельный файл электронной таблицы для каждого участника в папке Global_Data/Exp_1.
3. После генерации индивидуальных баз данных 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
4. Сохраните полученные полные базы данных в папке Complete_Data_Bases.

Результаты

Аналитическая проба

В общей сложности 38 здоровых взрослых добровольцев полностью прошли 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 конкретным каналам, а не из-за отказа участников от исследования. Размер выборки по видам анализа: Эксперимент 1 — ANOVA для SCR и рейтингов (павловская и оперантная фазы), n = 37; ANOVA для оперант де нажатия кнопок, n = 38. Эксперимент 2 — анализ рейтингов (приобретение, угашение, повторное приобретение) и SCR при приобретении, n = 36; SCR при угашении и ART-ANOVA для взаимодействия «Фаза SCR × Стимул», n = 35. Эксперимент 3 — все анализы, n = 37. Для корреляций, включающих только показатели самоотчета (CTQ, BCE, симптомы), использовалась полная выборка (N = 38).

Эксперимент 1: Павловское и оперантное обусловливание с использованием избегания

Павловская фаза: ANOVA с повторными измерениями для трех условных стимулов (CS) (избегаемый CS+, неизбегаемый CS+, CS−) подтвердили дифференциацию обусловленных реакций по обоим эксплицитным показателям: оценкам ожиданий, F(2, 72) = 50.45, p < 0.01, ηp²= 0.584, и оценкам угрозы, F(2, 72) = 19.54, p < 0.01, ηp² = 0.352. Оба типа CS+ оценивались как более прогностические в отношении безусловного стимула (US) (избегаемый: M = 72.84; неизбегаемый: M = 70.97) и более угрожающие (52.45 и 50.75), чем CS− (16.14 и 18.80; все ps с поправкой Бонферрони < 0.01, d_zs = 0.67–1.49), при этом они не различались между собой (ps = 1.0). Показатель вегетативной нервной системы продемонстрировал аналогичное направление, но менее выраженный эффект: КРК (кожно-гальваническая реакция) варьировала в зависимости от стимулов, F(2, 72) = 5.09, p = 0.09, ηp² = 0.124 (p по поправке Гринхауса-Гейссера = 0.018), что было обусловлено влиянием неизбегаемого CS+ (M = 0.014, SD = 0.012) по сравнению с CS− (M = 0.010, SD = 0.08), хотя этот попарный контраст не сохранил значимости после поправки Бонферрони (p = 0.052, d_z = 0.41). Объединение двух типов CS+ в единый индекс позволило восстановить значимую дифференциацию между CS+ и CS− по КРК, t(36) =2.29, p = 0.028, d_z = 0.38. Данная диссоциация между выраженной декларативной дифференциацией и более слабой, менее точной вегетативной дифференциацией согласуется с предыдущими данными о том, что эксплицитные оценки угрозы и проводимость кожи отражают частично раздельные каналы обусловливания²¹ (Рисунок 3, Таблица 1).

Рисунок 3: Павловская фаза эксперимента 1: реакция проводимости кожи, ожидание и оценка угрозы. (A) Логарифмически преобразованная реакция проводимости кожи (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожиданий по визуально-аналоговой шкале от 0 до 10. (C) Оценка уровня угрозы по визуально-аналоговой шкале от 0 до 10. На диаграммах размаха указаны медиана (центральная линия), межквартильный размах (прямоугольник), «усы», extending до 1,5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки обозначают статистически значимые результаты парных t-критериев Стьюдента с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0,01); пары без статистически значимых различий не показаны. n = 37. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Измерить	Избегаемый условный стимул (CS+)	Неизбежный CS+	CS-
SCR (log[микросименс + 1])	0.0109 (0.0086)	0.0140 (0.0123)	0.0100 (0.0075)
Ожидание (ВАШ 0–10)	72.84 (23.92)	70.97 (26.25)	16.14 (27.94)
Уровень угрозы (ВАШ 0–10)	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 = кожно-гальваническая реакция, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1) перед анализом; VAS = визуально-аналоговая шкала от 0 до 10. n = 37.

В оперантной фазе, после введения условия избегания, три показателя совпали. Участники нажимали кнопку отклика чаще при обоих CS+, чем при CS−, F(2, 74) = 9.51, p < 0.01, 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 < 0.01, ηp² = 0.791 (неизбежный > избегаемый, d_z = 1.56); угроза, F(2, 72) = 61.09, p < 0.01, ηp² = 0.629 (неизбежный > избегаемый, d_z = 1.02); и облегчение, F(2, 72) = 14.94, p < 0.01, ηp² = 0.293 (избегаемый > неизбежный, d_z = 0.86; все Bonferroni ps < 0.01), что отражает понимание участниками того, что нажатие кнопки снижает вероятность шока только для избегаемого CS+. Кожно-гальваническая реакция не различалась между стимулами в этой фазе, F(2, 72) = 0.78, p = 0.462, ηp² = 0.021, что позволяет предположить, что активное выполнение реакции избегания ослабило дифференциальный вегетативный сигнал, наблюдавшийся в павловской фазе²²(Рисунок 4, Таблица 2).

Рисунок 4: Оперантная фаза эксперимента 1: кожно-гальваническая реакция, избегающее поведение и оценки облегчения. (A) Логарифмически преобразованный ответ проводимости кожи (log[микросименс + 1]). (B) Количество нажатий на кнопку (избегающее поведение); нажатие кнопки отменяет безусловный стимул только во время избегаемого КС+, но не во время неизбегаемого КС+. (C) Оценка облегчения по визуально-аналоговой шкале от 0 до 10. На диаграммах размаха («ящиках с усами») показаны медиана, межквартильный размах (IQR), «усы», простирающиеся на 1,5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки указывают на значимые результаты парных t-критерийев Стьюдента с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0,01); пары без статистически значимых различий не указаны. n = 37–38. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Измерить	Избегаемый КС+	Неизбежный CS+	CS-
SCR (log[микросименс + 1])	0.0197 (0.0150)	0.0196 (0.0151)	0.0212 (0.0169)
Нажатия кнопок (количество на один КС)	8.53 (3.58)	9.04 (4.01)	7.26 (4.27)
Ожидания (ВАШ 0–10)	33.78 (26.97)	83.92 (19.80)	7.54 (14.58)
Угроза (ВАШ 0–10)	37.12 (25.41)	70.60 (27.33)	11.60 (20.12)
Облегчение (ВАШ 0–10)	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, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1); VAS = визуально-аналоговая шкала от 0 до 10. Нажатия кнопок указаны как среднее количество за одно предъявление CS. В столбце CS− приведены данные о нажатиях кнопок, ожидании, угрозе и облегчении в пробах, в которых аверсивный исход был невозможен. n = 37 для SCR и оценок, и n = 38 для нажатий кнопок; аналитическое n для каждого канала указано в разделе с описанием аналитической выборки в репрезентативных результатах.

Эксперимент 2: Приобретение, угасание и повторное приобретение

Для формальной проверки угашения использовался внутригрупповой ANOVA 2 (фаза: приобретение против угашения) × 2 (стимул: CS+ против CS−); взаимодействие фазы × стимула является критическим тестом на селективное снижение ответа на CS+. Ввиду не-гауссова распределения КРК, ANOVA 2 × 2 для этого показателя была рассчитана с использованием выровненного рангового преобразования²³. Дифференцированная КРК наблюдалась при приобретении (критерий Вилкоксона p = 0,08) и исчезла при угашении (p = 0,168); ART-ANOVA указала на незначащую тенденцию к общему снижению вегетативных реакций между фазами (F(1, 34) = 3,24, p = 0,081), но отсутствие взаимодействия фаза × стимул (F(1, 34) = 0,87, p = 0,358). Напротив, оценки ожидания и угрозы продемонстрировали сильные взаимодействия фаза × стимул в параметрическом ANOVA 2 × 2 (ожидание: F(1, 35) = 67,71, p < 0,01, ηp² = 0,6; 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 только CS+ на вегетативном уровне; субъективные оценки CS+ показали значительный возврат: показатель ожидания вырос с M = 25,90 при угашении до M = 5,94 при повторном приобретении (t(35) = 7,95, p < 0,01, d_z = 1,32), а показатель угрозы вырос с M = 31,26 до M = 42,04 (t(35) = 3,61, p < 0,01, d_z = 0,60), в то время как вегетативный ответ не показал подобного восстановления: КРК на CS+ составила M = 0,012 при угашении и M = 0,010 при повторном приобретении (p = 0,568). Такая картина — вегетативное угашение без последующего восстановления наряду с устойчивыми и быстро реактивируемыми декларативными знаниями — иллюстрирует ценность многосистемного протокола²¹ (Рисунок 5, Таблица 3).

Рисунок 5Эксперимент 2: зависимые переменные на трех этапах. (A) Логарифмически преобразованный ответ кожно-гальванической реакции (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожиданий (визуально-аналоговая шкала 0–100). (C) Оценка угрозы (визуально-аналоговая шкала 0–10). Фазы приобретения и угашения включали пробы как с CS+, так и с CS-; фаза повторного приобретения, согласно дизайну эксперимента, предусматривала предъявление только CS+ на вегетативном уровне для проверки быстрого восстановления условно-рефлекторного ответа (эффект сбережения). Субъективные оценки для обоих стимулов собирались на каждой фазе. На диаграммах размаха («ящиках с усами») показаны медиана, межквартильный размах (IQR), «усы», extending до 1,5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки на панели A указывают на критерий знаковых рангов Уилкоксона для сравнения CS+ и CS- в каждой фазе; скобки на панелях B и C указывают на t-критерий для парных выборок для сравнения CS+ и CS- в каждой фазе (*p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,01); незначимые пары не показаны. Фаза повторного приобретения не имеет скобки SCR, так как согласно дизайну эксперимента на вегетативном уровне предъявлялся только CS+. Хотя медианная разница между CS+ и CS- на панели А кажется схожей для этапов приобретения и угашения, доля участников, демонстрирующих CS+ > КС-ответ различался (72% при формировании против 60% при угашении), что по результатам теста Уилкоксона определено как различие в согласованности данных внутри одного испытуемого. n = 35–36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Измерить	Обучение условной реакции (CS+)	Сбор данных CS-	Угашение CS+	Угасание условного стимула (CS)	Повторное приобретение CS+	Повторное приобретение CS-
SCR (log[микросименс + 1])	0.0121 (0.0124)	0.0109 (0.0125)	0.0113 (0.0126)	0.0098 (0.0102)	0.0103 (0.0126)	- (согласно проекту)
Уровень угрозы (ВАШ 0–10)	47.64 (27.47)	16.83 (20.71)	31.26 (26.32)	12.99 (17.62)	42.04 (26.71)	12.17 (18.90)
Ожидания (ВАШ 0–10)	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, угашение, 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 10. Фаза повторного приобретения согласно дизайну эксперимента включала только CS+ на вегетативном уровне для проверки быстрого восстановления обусловленной реакции после угашения (эффект сбережения); поэтому ячейка SCR для CS− оставлена пустой, что не является пропуском данных. Субъективные оценки собирались для CS+ и CS− на всех трех фазах. n = 36 для оценок и SCR при приобретении; n = 35 для SCR при угашении.

Эксперимент 3: Вероятностное обучение вознаграждению

Участники успешно усвоили вероятностные закономерности. Средняя доля выборов с высокой вероятностью составила M = 0.734 (SD = 0.119), что существенно выше уровня случайного угадывания, t(36) = 1.97, p < 0.01, d = 1.97. Пара 80/20 была усвоена точнее, чем пара 70/30, F(1,36) = 29.56, p < 0.01. Параметры обучения с подкреплением, подобранные для каждого участника, показали умеренные коэффициенты Q-обучения (Alpha: M = 0.42, SD = 0.23) и обратные температуры, соответствующие умеренному уровню эксплоатации (Beta: M = 4.68, SD = 2.3).

Чувствительность к индивидуальным различиям в детском опыте

Анализы, представленные в данном подразделе, иллюстрируют измерительную способность протокола и не являются подтверждающими тестами. Исследование было спланировано для обнаружения внутрисубъектных эффектов — канонических парадигмальных эффектов, описанных выше, — а не межсубъектных взаимодействий; при N = 38 модели индивидуальных различий носят исследовательский характер и представлены лишь для того, чтобы показать, что индексы, полученные с помощью данного набора тестов, обладают интерпретируемой межсубъектной вариативностью. Четыре модели модерации «CTQ — индекс обучения» соответствовали предварительно установленному критерию двойной значимости (значимая бивариантная корреляция между субшкалой CTQ и показателем симптомов, а также значимый член взаимодействия). Эти четыре модели, концептуальная схема модели модерации²⁴ и соответствующий график взаимодействия подробно представлены в Дополнительном файле 2 (включает Дополнительный рисунок 1 и Дополнительный рисунок 2), который прилагается к данной работе и также помещен вместе с кодом анализа в открытый репозиторий (https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750). Их следует рассматривать как демонстрацию того, что полученные по протоколу индексы чувствительны к индивидуальным различиям, а не как доказательство какого-либо специфического нейрокогнитивного признака неблагоприятных условий 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 < 0.01, N = 38. Кроме того, показатели BCE были связаны с более высокой точностью обучения подкреплению и более низким условным избеганием, что соответствует менее защитному и более исследовательскому поведенческому паттерну. Эти бивариантные связи носят описательный характер: они подтверждают, что набор тестов дает показатели с достаточной межсубъектной вариативностью для ковариации с показателями раннего опыта, и не проверяют какие-либо опосредующие или причинно-следственные связи. Полная бивариантная матрица представлена в Дополнительной таблице 2, а сопровождающий текст — в Дополнительном файле 3.

Выводы по репрезентативным результатам

В ходе трех экспериментов протокол обеспечил воспроизведение канонических эффектов, ожидаемых для каждой парадигмы: Павловскую дискриминацию (выраженную на декларативном уровне и более слабую и менее точную на автономном уровне), оперантное избегание с четкими показателями ожидания, угрозы и облегчения, зависящими от контролируемости, селективное угашение декларативных реакций наряду с неселективным снижением автономных реакций, а также вероятностное обучение с подкреплением выше уровня случайного угадывания. Вместо единообразной конвергенции многоканальный дизайн выявил сочетание схождения (например, оперантная дифференциация как в нажатиях кнопок, так и в рейтинговых оценках) и теоретически значимой диссоциации между физиологическими, поведенческими и субъективными показателями (например, Павловская SCR была слабее декларативной дифференциации; автономный ответ не восстановился при повторном приобретении, несмотря на сильный декларативный возврат), что согласуется с представлением о том, что эксплицитная оценка угрозы и индекс кожно-гальванической реакции являются частично разделимыми каналами обусловливания²¹.

Важно точно определить, что именно устанавливают данные результаты, а что нет. Было продемонстрировано, что выполнение всего комплекса тестов технически осуществимо в рамках одного 60-минутного сеанса, что каждая парадигма вызывает свой канонический эффект с ожидаемым направлением и величиной, и что данный алгоритм позволяет получить набор интерпретируемых показателей для каждого участника (дифференциальные контрасты SCR, контраст оперантного облегчения, количество случаев условного избегания, а также параметры Alpha и Beta Q-обучения), которые могут быть повторно применены на более крупных выборках без изменения протокола. Не были продемонстрированы чувствительность или специфичность этих показателей при выявлении изменений, связанных с неблагоприятным опытом. Размер выборки был рассчитан на внутрисубъектные эффекты, а не на эффекты индивидуальных различий; соответственно, приведенные выше анализы CTQ и BCE иллюстрируют измерительную способность и не являются подтверждающей валидацией нейрокогнитивных признаков неблагоприятного детского опыта. Определение того, какие из этих показателей, если таковые имеются, позволяют дифференцировать группы по степени воздействия или предсказывать клинический исход, является задачей подтверждающих исследований с достаточной статистической мощностью, описанных в разделе «Обсуждение».

Конвейер анализа (скрипты на R и Python), код для построения графиков и сводные таблицы на агрегированном уровне, которые подтверждают выводы данного исследования, находятся в открытом доступе в репозитории Zenodo по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750 (DOI: 10.5281/zenodo.21365750). Обезличенные данные на индивидуальном уровне (записи кожно-гальванической реакции и поведенческие ответы) могут быть предоставлены автором, с которым следует вести переписку, по обоснованному запросу при условии подписания соглашения об использовании данных и одобрения Комитетом по научной этике Университета Лос-Андес (ID: CEC2025023). Код и таблицы, относящиеся к моделям модерации, описанным в Дополнительном файле 2, включены в состав дополнительных материалов. Скрипт анализа (paper_analyses_R.R; Дополнительный файл с кодом 1) позволяет воспроизвести каждый статистический показатель, представленный в разделе «Репрезентативные результаты», а скрипт для построения графиков (paper_figures_R.R; Дополнительный файл с кодом 2) воссоздает Рисунок 3, Рисунок 4 и Рисунок 5 непосредственно из файлов с необработанными данными. Планы экспериментов для Эксперимента 1, Эксперимента 2 и Эксперимента 3 приведены в Дополнительной таблице 3, Дополнительной таблице 4 и Дополнительной таблице 5 соответственно.

Измерить	М	СО (стандартное отклонение)
Доля выборов с высокой вероятностью (в целом)	0.73	0.12
контрольная пара 80/20	0.79	0.12
контрольная пара в соотношении 70/30	0.68	0.14
Скорость Q-обучения (Альфа)	0.42	0.23
Обратная температура (бета)	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 показателем точности в экспериментальных блоках выбора (уровень случайного угадывания = 0.50; структуру проб см. в Дополнительной таблице 5): общий показатель = 0.73 (0.12); пара зависимостей 80/20 = 0.79 (0.12); пара зависимостей 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 отношение сигнал/шум. Одновыборочный тест общей точности относительно случайного уровня: t(36) = 1.97, p < 0.01, d = 1.97. Внутрисубъектный контраст 80/20 против 70/30: F(1, 36) = 29.56, p < 0.01. Параметры обучения с подкреплением были подобраны 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 (2.3), которая определяет баланс между исследованием и использованием (умеренное использование). n = 37.

Дополнительный рисунок 1: Концептуальная схема модели модерацииПредполагается, что предиктор X (субшкала CTQ, отражающая неблагоприятный опыт в детстве) оказывает прямое влияние на результат Y (симптомы тревоги или депрессии) через коэффициент b1, в то время как модератор W (индивидуальный индекс обучения, полученный на основе протокола — например, оперантный контраст облегчения, остаточная КРК при угашении или дифференциальная оценка угрозы) модулирует силу влияния X связь с Y через член взаимодействия b3. Значимый показатель b3 указывает на то, что влияние неблагоприятных факторов в детстве на симптомы во взрослом возрасте варьируется в зависимости от профиля обучения, что создает концептуальную основу для четырех моделей модерации, представленных в Дополнительный файл 2В данной рукописи представлены четыре специфические переменные W (каждая из которых соответствует одной из четырех моделей модерации, удовлетворяющих критерию двойной значимости): (1) контраст оперантного облегчения = субъективное облегчение при избегаемом CS+ минус облегчение при CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); (2) остаточная дифференциальная КГР при угасании = log-КГР на CS+ минус log-КГР на CS− в конце фазы угасания (Эксперимент 2); (3) оперантная КГР на избегаемый CS+ = log-КГР на избегаемый CS+ минус log-КГР на CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); и (4) дифференциальная оценка угрозы при неизбежном CS+ = оценка угрозы при неизбежном CS+ минус оценка угрозы при CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза, визуальная аналоговая шкала 0–10).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 2: График взаимодействия для рассматриваемой модерацииЭффект эмоционального пренебрежения (CTQ-EN) на депрессивные симптомы (PHQ-9) представлен на графике для трех уровней модератора W (оперантный контраст облегчения: субъективное облегчение при воздействии предотвратимого CS+ по сравнению с CS-): низкого (-1 SD), среднего и высокого (+1 SD). Расходящиеся линии регрессии визуализируют член взаимодействия b3 из Дополнительный рисунок 1: при низких значениях операционного облегчения наклон CTQ-EN Показатель PHQ-9 положителен (большее пренебрежение, более выраженные депрессивные симптомы), в то время как при высоких значениях наклон кривой выполаживается, что иллюстрирует буферизующий эффект субъективной агентности в отношении аверсивных исходов (B = -2,05, p = 0,041; полная модель в Дополнительный файл 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 (УС) и безусловного стимула (БС), а также УС+ интенсивность и непрерывность безусловного стимула (БС), требуемая реакция участников, межпробный интервал (МПИ), регистрируемые зависимые переменные и схема контрбалансировки. В эксперименте 1 (павловское/оперантное избегание) в качестве условных стимулов (УС) использовались цветные лампы, а в качестве БС — аверсивный звук интенсивностью 95 дБ (белый шум или звук вилки, в контрбалансировке). В эксперименте 2 (приобретение/угашение/восстановление) в качестве УС использовались нейтральные человеческие лица, а в качестве БС — мужской крик интенсивностью 95 дБ, сопряженный с гневным лицом. В эксперименте 3 (вероятностный выбор) использовались пары абстрактных изображений с вероятностной визуальной обратной связью. УС = условный стимул; БС = безусловный стимул; КРК = кожно-гальваническая реакция; ВАШ = 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 < 0.01, +p < 0.10. N = 38 (только меры самоотчета; вся зарегистрированная выборка). 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 положительного 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, представляющего собой парадигму 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 проб и иерархия связей в стандартной нотации ассоциативного обучения^25,26, 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+. Последняя строка указывает оценки по ВАШ (угроза, ожидание, облегчение), собранные после соответствующих фаз. Каждый участник выполнил 52 пробу.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 4: Дизайн эксперимента 2 (внутрисубъектный). В данной таблице представлен внутрисубъектный дизайн эксперимента 2, стандартная парадигма «приобретение — угасание — повторное приобретение» с двумя условными стимулами: CS+ (A) и CS− (B). Строки соответствуют стимулам, а столбцы — шести фазам (приобретение, тест на приобретение, угасание, тест на угасание, повторное приобретение, тест на повторное приобретение); в ячейках указано количество проб и зависимость, где «+» означает пробу, за которой следовал US, а «−» — пробу без US. В ходе приобретения CS+ подкреплялся в 80% проб (8 из 10). Согласно дизайну, на фазе повторного приобретения предъявлялся 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 пробы.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 5: Дизайн эксперимента 3 (внутригрупповой). В данной таблице представлен внутригрупповой дизайн эксперимента 3, представляющего собой задачу на вероятностное обучение с двумя парами абстрактных стимулов (A–B и C–D). После этапа предварительного обучения участники проходили два последовательных блока выбора; в каждом блоке предъявлялась только одна из двух пар, при этом во втором блоке всегда тестировалась пара, которая не встречалась в первом. Строки соответствуют двум межгрупповым вариантам рандомизации 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; рандомизация C1/C2 дополнительно меняла местами стимулы с более высокой и более низкой вероятностью внутри каждой пары. Выбор кодировался как 1 (стимул с высокой вероятностью), 0 (отсутствие выбора/пропуск) или −1 (стимул с низкой вероятностью). Каждый участник выполнил 20 проб.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Управление данными, структура каталогов и соглашения по именованию файлов. Полное описание дерева каталогов, подпапок для уравновешивания, папок участников, соглашений по именованию 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 (Дополнительный рисунок 1) и представленный график взаимодействия (Дополнительный рисунок 2). Данные анализы иллюстрируют измерительные возможности 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 неисправностей. Шесть этапов, которые в наибольшей степени определяют, принесут ли сеанс анализируемые данные, правила устранения проблем при ухудшении качества физиологической записи, а также модификации, доступные лабораториям с другим 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

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.

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.