Dirigirse a la red frontoparietal mediante estimulación transcraneal bifocal de corriente alterna durante una tarea de aprendizaje de secuencia motora en adultos mayores sanos, Parte 3

3.4. Tiempo de reacción

Pudimos replicar los resultados de Violante y colegas para el parámetro tiempo de reacción con un efecto significativo de la estimulación F(1, 47.10) ¼ 5.33, p ¼ .025, hp2 ¼ {{25 }}.1 (efecto medio), así como un efecto para el nivel de dificultad F(1, 35.77)=44.61, p < .001 hp2=0.55 (efecto grande), y un efecto de interacción F(1, 34,54)=4,83, p=0,035, hp2=0,12 (efecto medio). El análisis post hoc con corrección de Tukey mostró una diferencia significativa entre la estimulación simulada y real durante el nivel de dificultad 2, t(42,1)=3,22, p=0,013, pero no para el nivel 1, t(42,6)=0,20, p=0,997.

La relación entre la estimulación simulada y la memoria es un área de investigación muy interesante. A menudo escuchamos a algunas personas decir que pueden mejorar su memoria aplicando estimulación falsa, y existen algunos estudios científicos que lo confirman.

La estimulación simulada se refiere a una señal visual o auditiva que no existe en el entorno pero que se crea artificialmente. Tomando como ejemplo la estimulación visual simulada, podemos usar un flash para producir una luz repentina o mostrar rápidamente algunas imágenes para afectar la atención y la memoria de las personas. De manera similar, la estimulación auditiva simulada también se puede lograr reproduciendo un determinado sonido o editando rápidamente diferentes clips de voz.

Algunos estudios recientes han demostrado que la estimulación simulada puede activar nuestro cerebro y mejorar nuestra memoria. Esto se debe a que cuando somos estimulados por estas señales, nuestro cerebro realizará automáticamente algún procesamiento, como agregar esta información a nuestra memoria de trabajo o movilizar nuestra memoria a largo plazo. Eso sí, este efecto no es duradero y suele durar sólo unos minutos. Pero si utilizamos estas señales correctamente, podemos mejorar nuestra eficiencia de aprendizaje y memoria.

Cabe señalar que es muy importante hacer un uso razonable de la falsa estimulación. La dependencia excesiva de la estimulación puede provocar una fatiga cerebral excesiva, que afecta nuestro aprendizaje y memoria. Además, este enfoque no es adecuado para todos. Algunas personas pueden experimentar reacciones adversas debido a la sensibilidad a la luz o al sonido y deben evitar este método.

En resumen, el uso razonable de estimulación falsa puede mejorar nuestra memoria, pero debemos prestar atención a la moderación y evitar confiar demasiado en este método. Al mismo tiempo, también debemos seguir buscando activamente otras técnicas de aprendizaje y memoria para lograr mejores resultados. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino que tiene muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de los diversos ingredientes activos que contiene, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.

Haz clic en conocer 10 formas de mejorar la memoria

Ambas condiciones mostraron un aumento significativo en el tiempo de reacción entre el nivel 1 y el nivel 2, que fue más prominente en la condición simulada t(36.4)=6.16, p < .001 que en la condición real t(36.4)=3.25, p=.013 Agregar el nivel de dificultad 3-back al modelo no produjo ningún efecto para la estimulación F(1,78,24)=1,61, p=0,209, un efecto significativo para el nivel de dificultad F(2,67,65)=34,99, p < 0,001 y sin efecto de interacción F(2, 67,65)=0,75, p=0,478, consulte la figura 5.

3.5. Parámetros de rendimiento de N-back (aciertos, falsas alarmas, precisión)

Los análisis no mostraron un efecto principal de la estimulación en ninguno de estos parámetros para los modelos de 2 y 3 niveles de dificultad. Hubo un efecto principal significativo del nivel de dificultad. Lo que indica una disminución significativa en el rendimiento al aumentar los niveles de n-back en todos los parámetros. No hubo efectos de interacción de dificultad de estimulación. Consulte la Tabla 1 para obtener resultados estadísticos.

3.6. Análisis de frecuencia pico

Durante las mediciones de EEG, se adquirieron datos de 9 electrodos durante la realización de la medición previa a la línea de base de la tarea N-back. La frecuencia máxima promedio individual de los 3 niveles de N-back combinados se utilizó como frecuencia de estimulación personalizada para el resto del estudio. Los resultados de la frecuencia máxima promedio general mostraron una media grupal de 4,5 (sd=0.28) con un rango entre 4,1 y 5,4. Para obtener más detalles, consulte la Tabla 2.

3.7. Sensaciones de estimulación y cegamiento.

Según la entrevista de sensación de estimulación, no hubo efectos adversos debido a la estimulación tACS y solo se informaron sensaciones menores de tACS. La mayoría de los participantes respondieron "ninguno" o "leve". Además, no hubo diferencias significativas entre las condiciones de estimulación y simuladas para ninguna de las sensaciones percibidas, ver Tabla 3.

Los participantes no pudieron discriminar entre estimulación real y simulada. Una prueba binomial indicó que la proporción de respuestas correctas durante la sesión 1 fue 0.4, que no fue significativamente diferente del nivel de probabilidad (0.5), p ¼ .503 . Para la sesión 2, la proporción de respuestas correctas fue de 0,6, lo que no fue significativamente diferente del azar, p=0,503, consulte la Tabla 4.

4. Discusión

El principal resultado de este estudio es que el tACS personalizado, bifocal y sincronizado con el FPN derecho puede mejorar el rendimiento durante un SFTT con alta carga de WM en personas mayores sanas. Por el contrario, este paradigma intervencionista no afectó el rendimiento durante el SFTT, si la carga de MT era baja. Estos hallazgos indican que la eficacia de theta tACS bifocal aplicado sincrónicamente a DLPFC y PPC depende de los requisitos cognitivos y del estado cognitivo subyacente durante la tarea. Este aspecto se ve respaldado aún más por los hallazgos de que tACS también mejoró el rendimiento de tareas N-back específicas para niveles de dificultad que eran lo suficientemente exigentes.

4.1. tarea motora

Los resultados actuales respaldan la visión de un efecto causal de las oscilaciones de frecuencia theta bifocales sincronizadas aplicadas a la FPN derecha en el desempeño de una tarea de aprendizaje de secuencia motora.

La evidencia correlativa de la activación del FPN durante las tareas de golpeteo con los dedos se ha demostrado previamente mediante neuroimagen [62,63]. El metanálisis de Witt y colegas (2008) ha demostrado que las tareas de golpeteo visual o a ritmo propio con los dedos inducen actividad concordante en la DLPFC derecha y la corteza parietal inferior derecha [63]. Sin embargo, hasta donde sabemos, esta fue la Por primera vez se utilizó la FPN como objetivo para un paradigma tACS con la intención de mejorar MSL.

Aquí pudimos demostrar una mejora en el rendimiento y un indicio de una posible mejora de los efectos del entrenamiento con este enfoque, pero exclusivamente para la condición SFTT con alta carga de WM (condición memorizada). Por lo tanto, la eficacia del actual paradigma de estimulación orquestada sobre el comportamiento motor dependía de la cantidad de carga de MT durante la tarea. Esto está en línea con el estudio de Violante y colegas (2017) que demostró que theta tACS al FPN derecho mejoró el rendimiento en una tarea de WM, pero solo para la tarea con mayor carga de WM [24]. Esto podría explicarse por el hecho de que el FPN muestra más coherencia en el rango theta durante tareas de WM con alta carga de WM [64]. Con el uso de tACS, se sugiere poder mejorar la coherencia de forma exógena mediante el arrastre de la oscilación cortical entre regiones distantes [20]. Aunque no verificamos la coherencia de la red con el uso de EEG u otras medidas de neuroimagen, planteamos la hipótesis de que las oscilaciones theta inducidas exógenamente podrían haber amplificado la actividad oscilatoria fisiológica en curso involucrada en el procesamiento de WM, lo que a su vez ha respaldado el proceso de desempeño y adquisición de la tarea motora con alta WM. carga, pero no con carga WM baja.

Otra posible explicación es que la participación de la FPN esté relacionada con un subproceso específico de la MT. WM se puede dividir aproximadamente en tres subprocesos: codificación, mantenimiento y recuperación [65]. La condición SFTT no memorizada requería que los participantes aprendieran la secuencia mientras realizaban los movimientos, lo que se incluye en la fase de codificación. Durante la condición SFTT memorizada, los participantes necesitaban mantener y recuperar la secuencia aprendida previamente mientras realizaban los movimientos. Un metaanálisis reciente ha demostrado que durante la transición de las etapas de codificación a las de mantenimiento y recuperación, la participación de la FPN aumenta progresivamente. Por lo tanto, se puede plantear la hipótesis de que la condición SFTT memorizada se beneficia más del FPN como objetivo, mientras que la condición SFTT no memorizada se beneficia más de la estimulación de otras regiones del cerebro. Por ejemplo, la fase de adquisición depende en gran medida de la red de atención dorsal, que incluye predominantemente los campos oculares frontales y los surcos intraparietales [65,66]. Además, los estudios han demostrado una alta participación del M1 durante las primeras etapas del aprendizaje, con una reducción de la actividad al valor inicial cuando una secuencia se vuelve explícitamente conocida [67,68].

La implicación de las áreas frontal y parietal durante la LMS ha sido bien establecida, sin embargo, su papel funcional preciso no está tan claro [67,69-71]. MSL se puede dividir en tres fases de aprendizaje diferentes: etapa 1 para adquisición, etapa 2 para consolidación y etapa 3 para retención. La fase de aprendizaje temprano depende más de procesos cognitivos como la MT, mostrando una activación en la corteza prefrontal y las áreas parietales [72-74]. En este estudio, la eficacia de apuntar a FPN para mejorar el rendimiento en la tarea MSL probablemente sea específica de la carga de WM. Los estudios que se centraron en los procesos de WM encontraron que la FPN está asociada con el mantenimiento y manipulación de la información cuando las oscilaciones theta están en sincronía entre las dos áreas del cerebro [25,64]. Esto podría explicar por qué el rendimiento en la tarea de secuencia motora solo mejoró durante la tarea de alta carga de MT, donde los participantes tuvieron que realizar la secuencia de memoria.

Además, tanto la precisión como la velocidad mejoraron significativamente en la condición memorizada debido a la estimulación tACS. Sin embargo, la estimulación real indujo un fuerte aumento en la precisión, mientras que el grupo simulado mejoró más gradualmente. Se han mostrado resultados similares en un estudio que compara la estimulación de corriente directa transcraneal (DCS) anódica real versus simulada aplicada al M1 en un SFTT. Se compararon diferentes grupos de edad y los adultos mayores mostraron un fuerte aumento en la precisión en el grupo de estimulación real y un aumento gradual en el grupo simulado [75]. Argumentan que la estimulación activa M1 facilitó la codificación y el almacenamiento de la secuencia en la memoria. En el presente estudio, el objetivo de estimulación fue el FPN y fue efectivo en la condición memorizada cuando las secuencias ya estaban aprendidas. Este resultado podría deberse a una mayor capacidad para mantener y recuperar la secuencia previamente aprendida, debido a la sincronización de las oscilaciones theta en el FPN [65].

Este estudio tuvo como objetivo ampliar estudios anteriores que se han dirigido a la FPN con theta tACS bifocal para mejorar el rendimiento de la WM [24,25,76,77] mediante el uso de una configuración similar para estudiar el efecto sobre MSL. Esta ha sido la primera vez que tanto el DLPFC y el PPC han sido objetivo con el uso de theta tACS bifocal durante una tarea de aprendizaje de secuencia motora. El objetivo principal era apuntar a la FPN como una red que ha demostrado ser importante para WM y ha mostrado activación durante MSL [18,24 y 29,76,77]. Aunque pudimos demostrar que el tACS bifocal para el FPN fue efectivo cuando la carga de WM era alta, no podemos excluir que este efecto pueda haber sido generado por una estimulación monofocal del DLPFC o del PPC. Este estudio no tuvo como objetivo comparar la eficacia de thetatACS monofocal con theta tACS bifocal en MSL. Sin embargo, en base a los efectos positivos de apuntar a estas áreas con theta tACS bifocal en el desempeño de una tarea MSL, es necesaria más investigación para definir los mecanismos de trabajo exactos y determinar los efectos de la estimulación monofocal en cualquiera de las dos áreas por separado. Debido a la falta de estudios comparativos, no se puede hacer una declaración final concluyente sobre los efectos beneficiosos de la estimulación bifocal FPN sobre una sola de las áreas cerebrales objetivo. La investigación futura en próximos estudios deberá abordar esta cuestión abierta en detalle.

4.2. TACS personalizados

Este estudio ha utilizado estimulación tACS personalizada en el rango theta en MSL y función cognitiva. Este enfoque se basó en un estudio de Reinhart y Nguyen (2019) que mostraron los efectos beneficiosos de una theta tACS frontotemporal personalizada en comparación con una theta tACS estándar en una tarea de MT en adultos mayores sanos [57]. Se midieron las frecuencias máximas individuales mientras los participantes realizaban la tarea N-back para determinar la frecuencia de estimulación individual, aunque una comparación entre theta personalizada y estándar no estaba dentro del alcance del presente estudio. Suponemos que individualizar los paradigmas de estimulación podría ser importante debido a una frecuencia máxima más efectiva como lo sugieren, por ejemplo, Reinhart y Nguyen, pero también en base a los efectos funcionales diferenciales de las frecuencias theta bajas (4e4,5 Hz) en comparación con las frecuencias theta altas (7 Hz) en Rendimiento de WM [78e80]. Más específicamente, la tACS de 4 Hz en la corteza parietal derecha mejoró la capacidad de la MT, mientras que la tACS de 7 Hz redujo la capacidad de la MT en adultos jóvenes sanos [78-80]. Jones et al. compararon tACS bifocal de 7 Hz con tACS de 4,5 Hz aplicados a la FPN y encontraron efectos positivos para la estimulación de 4,5 Hz, pero no de 7 Hz, en el rendimiento de la WM [79]. Sin embargo, también hay informes que no muestran los efectos de la personalización, como en un estudio actual de TMS [81].
La frecuencia de estimulación promedio en el presente estudio fue de 4,5 Hz, lo que encaja con las bajas frecuencias theta mencionadas anteriormente y relevantes para la WM. Como la comparación entre theta tACS personalizada y estándar (no personalizada) no estaba dentro del alcance del presente estudio, no podemos sacar ninguna conclusión sobre si la personalización en el presente estudio es más efectiva que la bifocaltACS no personalizada en el rango theta, una pregunta interesante. Esto debe abordarse en próximos estudios.

4.3. tarea N-back

El motivo del uso de la tarea N-back fue doble. En primer lugar, como una forma de medir la frecuencia theta individual mientras se realiza una tarea de WM. En segundo lugar, se utilizó como experimento de control adicional para verificar que la estimulación estaba efectivamente dirigida al FPN y modula una función clave procesada por el FPN. Los resultados de comportamiento de la tarea WM respaldan la noción de que el tatACS al FPN mejora el rendimiento de WM [24,25]. Como no había datos de neuroimagen para confirmar que la FPN fuera efectivamente el objetivo, una diferencia de comportamiento en el rendimiento de la MT proporciona evidencia de correlación.

En este estudio, pudimos replicar las observaciones de Violanteet al. mostrando que la sincronización exógena de las oscilaciones corticales en el rango theta mejoraba el rendimiento de la MT cuando las demandas cognitivas eran moderadamente altas (2-nivel posterior) [24]. Hemos ampliado los resultados mostrando que esto solo era aplicable al nivel 2-back y no al nivel 3-back más difícil. La eficacia del paradigma de estimulación parece seguir una forma de U invertida en relación con la dificultad de la tarea. La cohorte del presente estudio fue de adultos mayores sanos. Aunque actualmente no está claro si los adultos jóvenes aún se beneficiarían de la sincronización oscilatoria durante la 3-tarea de espalda, se podría especular que la forma invertida con el pico en la 2-tarea de espalda está relacionada con la edad.

Los estudios que han comparado el desempeño en tareas de MT entre adultos jóvenes y mayores sanos han mostrado una reducción en el desempeño relacionada con la edad, especialmente en tareas con alta demanda cognitiva [82,83]. En respuesta a una alta carga de MO, los adultos mayores muestran una relativa hipoactivación en las regiones frontoparietales en comparación con los adultos jóvenes [82,84]. La "Hipótesis de la utilización de circuitos neuronales relacionada con la compensación" proporciona un marco para este fenómeno; Se observan hiperactivaciones relacionadas con la edad durante tareas con baja carga de MO debido a una eficiencia neuronal reducida, con hipoactivación para tareas con alta carga de MO debido a una capacidad neuronal reducida [85]. Esto muestra que los adultos mayores utilizan mecanismos compensatorios ya con tareas de baja carga de MT (1-atrás) y, por lo tanto, no son capaces de reclutar los recursos neuronales necesarios durante tareas de alta carga de MT (3-atrás)[82,83].

Heinzel y sus colegas plantearon la hipótesis de que el cambio en la actividad neuronal se debe a una disminución en el acoplamiento de FPN; demostraron que la conectividad frontoparietal disminuyó en los adultos mayores durante2-la espalda e incluso más durante las 3-tareas de espalda [73,86]. Esto podría indicar que la diferencia en la eficacia de la estimulación entre las tareas de 2-espalda y 3-espalda está relacionada con el grado de acoplamiento deficiente del FPN dentro de estas tareas y que el enfoque intervencionista con tACS solo podría compensar suficientemente estos mecanismos para la 2-tarea posterior, pero ya no para la 3-tarea posterior. La falta de mejora durante la 1-condición de espalda podría indicar que los mecanismos compensatorios naturales no son sensibles a los efectos de este paradigma de estimulación. Esto apunta hacia una eficacia específica que depende del estado cerebral causado por la cantidad de carga de WM.

Los resultados de la tarea N-back mostraron un efecto específico en los tiempos de reacción, y no en la tasa de aciertos, las falsas alarmas y la precisión. Estos hallazgos son similares a estudios previos de Polania et al. (2012), Violante et al. (2017), y Alekseichuk et al. (2017) que utilizaron thetatACS para apuntar a la FPN. El tACS sincronizado disminuyó los tiempos de reacción [24,25], mientras que el tACS desincronizado aumentó el tiempo de reacción en una tarea visual de WM [25,76]. La razón exacta del efecto sobre los tiempos de reacción, pero no sobre otros parámetros, sigue siendo difícil de dilucidar. Violante et al. mostraron una relación entre el aumento de la activación BOLD parietal y la disminución de los tiempos de reacción [24]. La evidencia sugiere un papel crítico del área parietal en el mantenimiento de la WM [87]. Por tanto, Violante et al. sugieren que el aumento de la activación neuronal en las áreas parietales podría haber interactuado con los mecanismos relacionados con los tiempos de reacción [24]. Sin embargo, Alekseichuk et al. argumentan que los tiempos de reacción mejorados están relacionados con la red, ya que encontraron tiempos de reacción aumentados después de la desincronización de las áreas prefrontales de las áreas parietales [76]. Argumentan que esto se debe a una disminución en la absorción de información, reflejada en la desincronización duradera del ritmo theta en la corteza [76]. Aunque los resultados parecen apuntar a efectos específicos de theta tACS sincronizado en los tiempos de reacción, los mecanismos exactos aún no están claros. Es necesario realizar más análisis para desentrañar los mecanismos fisiológicos exactos de las respuestas durante las tareas de MT.

4.4. Pasos futuros

El presente estudio fue un estudio de prueba de principio para investigar la participación de la FPN en el aprendizaje de secuencias motoras. Este estudio tiene algunas limitaciones, que se discuten mediante sugerencias para estudios futuros. En primer lugar, los datos actuales sugieren un efecto claro sobre el desempeño conductual del enfoque intervencionista durante la tarea; sin embargo, no está claro si afecta el aprendizaje. No hubo una interacción estadística clara entre la condición y los bloques que sustentara un fuerte efecto de aprendizaje, aunque probablemente hay indicios de un posible efecto adicional en el aprendizaje utilizando cambios en el curso de la precisión y la tendencia a una diferencia en el aprendizaje total al final de la capacitación. Esta importante pregunta abierta debe abordarse en detalle en próximos estudios con capacitación más intensiva (p. ej., sesiones de capacitación más largas, múltiples sesiones de capacitación). Además, las sesiones de seguimiento mejorarán nuestra comprensión de la consolidación y posible retención de la mejora del comportamiento. El aprendizaje motor abarca múltiples procesos, como el aprendizaje online y offline. El aprendizaje en línea es la mejora durante el entrenamiento de la tarea; El aprendizaje fuera de línea ocurre después del entrenamiento y es una parte vital de la consolidación del comportamiento aprendido [67, 88 y 90].

Múltiples sesiones nos permitirán investigar si la mejora continúa con múltiples sesiones de capacitación, impacta de manera diferente en el aprendizaje en línea y fuera de línea (o solo en el rendimiento) y si se mantiene durante períodos más largos. En segundo lugar, actualmente no podemos concluir si personalizar la frecuencia de estimulación es beneficioso en comparación con una frecuencia estandarizada (p. ej., 6 Hz) para estimulación en el presente estudio [23-25]. Este aspecto estuvo más allá del alcance del presente estudio y debe abordarse en próximos estudios. Comparar el paradigma de estimulación estandarizado con el personalizado proporcionará resultados más concluyentes sobre la importancia de la personalización para la actividad oscilatoria endógena dentro de la presente tarea. Por último, para personalizar aún más el enfoque, los estudios futuros deberían personalizar la ubicación de los electrodos en el cerebro individual basándose en simulaciones.

En el estudio actual, la colocación de los electrodos se definió mediante ubicaciones estandarizadas utilizando una tapa de EEG con el sistema 10/20. Hemos utilizado electrodos concéntricos y cada montaje consistió en un pequeño electrodo central circular rodeado por un electrodo de retorno más grande. Se ha demostrado que esta configuración mejora la focalidad en comparación con otros electrodos, como los electrodos rectangulares de 5 5 cm o las configuraciones de electrodos en anillo con el electrodo de retorno en una región separada [91]. Para una simulación de la distribución del campo eléctrico, consulte la Fig. 2B. Esta instalación mejorada resalta la importancia de la precisión en la colocación de los electrodos, ya que la estimulación es más efectiva cerca del centro de los electrodos [92].

La técnica utilizada actualmente basada en el 10-20-sistema de electrodos se ha utilizado ampliamente en estudios NIBS [93]. Sin embargo, se trata de un sistema estandarizado de colocación de electrodos basado en puntos de referencia anatómicos que pueden variar entre los participantes [94]. Un estudio reciente realizado por Scrivener y Reader comparó las ubicaciones de las ubicaciones de los electrodos con el uso de un gorro EEG con imágenes de resonancia magnética de los mismos participantes. Descubrieron que las ubicaciones de los electrodos se desviaban de las ubicaciones corticales reales con la SD más pequeña de 4,35 mm en las áreas frontales y la más grande. DE de 6,25 mm en las zonas occipital y parietal[95]. Es poco probable que estas desviaciones produzcan diferencias de comportamiento debido a la focalidad de la estimulación. Sin embargo, sí muestra que hay margen de mejora en términos de definición precisa de las ubicaciones de los objetivos y coherencia en la colocación de los electrodos. Una forma de mejorar la precisión es mediante el uso de técnicas de neuronavegación guiadas por neuroimagen estructural o con el uso de resonancia magnética funcional para identificar las ubicaciones exactas de destino para la estimulación [93].

5. Conclusión

En conclusión, en este estudio pudimos mostrar una relación causal entre la estimulación de la FPN y las mejoras en una tarea de MSL. Además, pudimos mostrar una eficacia distintiva de la sincronización de FPN para tareas motoras con carga de WM alta y baja, lo que resultó en un mejor rendimiento en la tarea motora con carga de WM alta, pero sin efectos de estimulación en la tarea motora con carga de WM baja. A pesar del claro efecto sobre el nivel de rendimiento, no hubo ningún efecto claro, probablemente un indicio, hacia la mejora del aprendizaje motor, un aspecto que debe abordarse en detalle en próximos estudios. Los mecanismos de acción apuntan hacia un efecto de la estimulación sobre una capacidad mejorada para mantener y realizar las secuencias. El conocimiento actual sobre el uso de tACS para apuntar a áreas frontales y parietales para mejorar el MSL es limitado. Sin embargo, estos resultados indican que apuntar a la FPN como una red utilizando estimulación oscilatoria bifocal personalizada es un enfoque prometedor. Además, el presente estudio demostró que theta tACS aplicado a la FPN mejoró el rendimiento de la MT. Esto revela una interacción importante entre el dominio motor y cognitivo, lo que lo señala como un objetivo prometedor para estrategias de intervención basadas en NIBS. Sin embargo, para hacer esto con éxito, es de vital importancia que dicho enfoque sólo sea efectivo cuando la carga cognitiva de una tarea respectiva sea significativamente alta, como lo demuestra aquí la carga de WM.

En conjunto, el tACS bifocal orquestado personalizado aplicado al FPN mejoró el rendimiento en una tarea MSL. Esto podría ofrecer una estrategia prometedora para mejorar las habilidades motoras y el aprendizaje motor en adultos mayores sanos y pacientes neurológicos que muestran déficits en el rendimiento motor y/o el aprendizaje motor.

Fondos

El presente proyecto fue apoyado por la Fundación Defitech (Morges, CH) y por #2017-205 'Salud Personalizada y Tecnologías Relacionadas (PHRT-205)' del Dominio ETH.

Declaración de contribución de autoría de crédito

LR Draaisma: Conceptualización, Diseño de experimento, Metodología, Validación, Adquisición de datos, Análisis formal, Redacción del borrador original, Redacción y revisión y edición, Visualización, Administración de proyectos. MJ Wessel: Conceptualización, Administración de proyectos, Redacción, revisión y edición. M. Moyne: Validación, Aleatorización, Adquisición de datos. T. Morishita: Redacción y edición de reseñas electrónicas. FC Hummel: Conceptualización, Diseño de experimento, Interpretación de resultados, Redacción y revisión y edición.

Declaración de intereses contrapuestos

Los autores declaran que no tienen intereses financieros en conflicto o relaciones personales conocidas que puedan haber influido en el trabajo presentado en este artículo.

Expresiones de gratitud

Agradecemos a Pablo Maceira por leer el manuscrito y brindar excelentes comentarios, Elena Beanato por proporcionar el script para preprocesar los datos SFTT, Roberto Salamanca-Giron por su contribución al proporcionar y adaptar su script Matlab para el análisis de frecuencia máxima del EEG y a Giorgia Giulia Evangelista por su contribución. a la configuración de SimNIBS y su ayuda con la visualización de los electrodos en anillo y la distribución del campo eléctrico. Este estudio fue apoyado por las instalaciones de EEG de la Plataforma de Neurociencia Humana, Fondation Campus Biotech Geneva, Ginebra, Suiza.

Referencias

[1] Willingham DB. Una teoría neuropsicológica del aprendizaje de habilidades motoras. PsycholRev 1998;105:558e84.https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.558.

[2] Dupont-Hadwen J, Bestmann S, Stagg CJ. El entrenamiento motor modula la dinámica inhibidora intracortical en la corteza motora durante la preparación del movimiento. Brain Stimul 2019;12:300e8.https://doi.org/10.1016/j.brs.2018.11.002.

[3] Karni A, Meyer G, Jezzard P, Adams MM, Turner R, Ungerleider LG. Evidencia de resonancia magnética funcional sobre la plasticidad de la corteza motora en adultos durante el aprendizaje de habilidades motoras. Nature 1995;377:155e8.https://doi.org/10.1038/377155a0.

[4] Seidler RD, Bo J, Anguera JA. Contribuciones neurocognitivas al aprendizaje de habilidades motoras: el papel de la memoria de trabajo. J Mot Behav 2012;44:445e53.https://doi.org/10.1080/00222895.2012.672348.

[5] Buch ER, Santarnecchi E, Antal A, Born J, Celnik PA, Classen J, et al. Efectos de la DCS sobre el aprendizaje motor y la formación de la memoria: un artículo de consenso y posición crítica. Clin Neurophysiol Off J Int Fed Clin Neurophysiol 2017;128:589e603.https://doi.org/10.1016/j.clinph.2017.01.004.

[6] Wessel MJ, Zimerman M, Hummel FC. Estimulación cerebral no invasiva: una herramienta intervencionista para mejorar el entrenamiento conductual después de un accidente cerebrovascular. Frente HumNeurosci 2015;9:265.https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00265.

[7] Krause V, Meier A, Dinkelbach L, Pollok B. La estimulación transcraneal alterna (tACS) de banda beta y la estimulación de corriente continua (tDCS) aplicadas después del aprendizaje inicial facilitan la recuperación de una secuencia motora. Front Behav Neurosci 2016;10.https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00004.

[8] Pollok B, Boysen AC, Krause V. El efecto de la estimulación transcraneal por corriente alterna (tACS) en frecuencia alfa y beta en el aprendizaje motor. Comportamiento BrainRes 2015;293:234e40.https://doi.org/10.1016/j.bbr.2015.07.049.

[9] Anguera JA, Reuter-Lorenz PA, Willingham DT, Seidler RD. Contribuciones de la memoria de trabajo espacial al aprendizaje visomotor. J Cognit Neurosci 2010;22:1917e30.https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21351.

[10] Maxwell JP, Masters RSW, Evas FF. El papel de la memoria de trabajo en el aprendizaje motor y el rendimiento. Cognit consciente 2003;12:376e402.https://doi.org/10.1016/s1053-8100(03)00005-9.

For more information:1950477648nn@gmail.com