Асоціації між здібностями виконавчої функції, вільною водою та мікроструктурою білої речовини в ранньому віці. Частина 2
Jan 05, 2024
Крім того, існуючі дослідження були зосереджені на вибірці з високою часткою суб’єктів із MCI та/або AD, і буде важливо перевірити, чи ці зв’язки все ще існують, якщо зосередитися на вибірці, більш репрезентативній для населення (тобто показники MCI ближчі до 10–15). %), або коли зосереджено лише на когнітивно нормальних дорослих.
Запобігати хворобам. Тому ми повинні активно брати участь у різних формах фізичних і розумових вправ, щоб покращити пам’ять.
Перш за все, щоб покращити пам'ять, нам спочатку потрібно зосередитися на розвитку здорових звичок життя. Дотримання регулярного режиму сну та дієти, а також відмова від шкідливих звичок, таких як жадібність і засиджування допізна, можуть допомогти нам зберегти гарне здоров’я та покращити концентрацію та пам’ять.
По-друге, ми повинні зосередитися на регулярних фізичних вправах і різних формах фізичних вправ. Наприклад, біг підтюпцем, їзда на велосипеді, плавання тощо можуть ефективно стимулювати роботу мозку, покращувати кровообіг і покращувати пам’ять. Крім того, мозок також повинен сприймати різні виклики та стимули, такі як вирішення головоломок, вивчення нових мов, виконання математичних завдань тощо, що може покращити гнучкість і спритність мозку, тим самим покращуючи пам’ять.
Нарешті, ми повинні звернути увагу на збереження гарного настрою та уникнення надмірного стресу та хвилювання. Люди, які перебувають у хорошому настрої, швидше за все зберігають гостроту розуму та пам’ять, тому ми повинні зберігати позитивний настрій та уникати впливу негативних емоцій.
Таким чином, пам’ять суб’єкта тісно пов’язана з такими факторами, як життєві звички, фізичні вправи та настрій. Поки ми можемо активно брати участь у різних формах фізичних вправ і завдань, підтримувати здорові звички та мати оптимістичний настрій, ми можемо покращити свою пам’ять і насолоджуватися багатшим і захоплюючим життям. Видно, що нам потрібно покращити пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola також може регулювати баланс нейромедіаторів, наприклад підвищувати рівень ацетилхоліну та факторів росту. Ці речовини дуже важливі для пам'яті та навчання. Крім того, м’ясо також може покращити кровообіг і сприяти доставці кисню, що може гарантувати, що мозок отримує достатню кількість поживних речовин і енергії, тим самим покращуючи життєздатність і витривалість мозку.
Клацніть дізнатися про 10 способів покращити пам’ять
Нарешті, досліджуючи нейронні основи EFs, ми розглянули роль когнітивного резерву молодої дорослої людини, який ми визначили як загальні когнітивні ресурси людини в ранньому дорослому віці (Кремен та ін., 2022).
Теорії когнітивного резерву припускають, що деякі люди не виявляють когнітивних або функціональних дефіцитів, очікуваних на основі патології їхнього мозку (Barulli and Stern, 2013; Stern, 2012, 2013; Whalley, Deary, Appleton, & Starr, 2004), що може проявлятися в зниженні асоціацій. між EF і білою речовиною (і FW) в осіб з високим резервом.
Ми зосереджуємося на молодому дорослому віці як на періоді, коли вплив старіння практично не вплине на когнітивні здібності. Хоча деякі дослідження свідчать про те, що когнітивне зниження EFs є чутливим до когнітивного резерву (McKenzie та ін., 2020; O'Shea та ін., 2015; Roldan-Tapia, Garcia, Canovas та Leon, 2012), мало досліджень перевіряло, чи когнітивний резерв пом’якшує зв’язок між EF та мозком (Krch та ін., 2019).
У попередньому дослідженні осіб у тій самій вибірці, що й у цьому дослідженні, зв’язок між об’ємом гіпокампа та епізодичною пам’яттю був вищим серед осіб із нижчим рівнем когнітивного резерву; ті з вищим резервом були більш стійкими до потенційно шкідливих наслідків атрофії гіпокампу (Vuoksimaa та ін., 2013).
Проте, чи когнітивний резерв пом'якшує зв'язок між загальним EF і мікроструктурою білої речовини, не було досліджено. Якщо EFs чутливі до когнітивного резерву, тоді EFabilities повинні бути більш тісно пов’язані з вимірюваннями нейровізуалізації в осіб з низьким резервом.
Такі висновки вказуватимуть на те, що особи з високим резервом більш здатні зберігати той самий рівень здатності EF перед обличчям нейродегенерації порівняно з особами з низьким резервом.
5. Поточне дослідження
У поточному дослідженні ми використали дані третьої хвилі дослідження старіння у В’єтнамі (VETSA) (середній вік 68 років), щоб дослідити зв’язок між EF та мікроструктурою білої речовини за допомогою 3 показників: FW, FAFWcorr та MDFWcorr.
Ми передбачили, що EFs будуть однозначно пов’язані з FW у кількох кортикальних трактах білої речовини, що відповідає попереднім дослідженням (Archer та ін., 2020). Менше відомо про зв’язок між специфічними здібностями робочої пам’яті та білою речовиною, тому ці аналізи вважаються дослідницькими.
Нарешті, ми перевірили, чи зв’язок між EFs і білою речовиною буде пом’якшений когнітивним резервом на основі загальних когнітивних здібностей, оцінених, коли суб’єктам було близько 20 років (понад 45 років до оцінки EFs і білої речовини, описаних тут) (Kremen et al., 2022).
6. Методи
6.1. Предмети
Аналіз даних зосереджений на 489 близнюках чоловічої статі, які брали участь у третій хвилі поздовжнього проекту VETSA. Учасники VETSA були відібрані випадковим чином з попереднього дослідження членів VietnamEra Twin Registry (Tsuang, Bar, Harley, & Lyons, 2001).
Усі особи служили в армії Сполучених Штатів у певний час між 1965 і 1975 роками, але майже 80 % повідомили про те, що вони не зазнали бойових дій. Зразкові характеристики відображені в таблиці 1 разом із описовою статистикою для тестів виконавчої функції та нашим індексом когнітивного резерву.
Учасники, як правило, репрезентують американських чоловіків у своїй віковій групі щодо здоров’я, освіти та характеристик способу життя (Кремен та ін., 2011; Кремен та ін., 2006; Шенборн і Хейман, 2009).
Усі дані МРТ хвилі 3 були зібрані в Каліфорнійському університеті Сан-Дієго (UCSD). Усі учасники дали свою письмову інформовану згоду перед участю, а протокол дослідження було схвалено інституційними наглядовими комісіями в усіх установах-учасниках.
6.2. Заходи
6.2.1. Виконавча функція
Здібності EF оцінювали за допомогою 6 завдань, що охоплювали переважаюче гальмування реакції, перемикання набору завдань і домени охоплення робочої пам’яті. Інгібування оцінювали за допомогою завдання Струпа (Golden and Freshwater, 2002; Stroop, 1935).
Перемикання оцінювалося за допомогою (а) випробування перемикання Trail MakingTest і (б) субтесту перемикання категорій для вільного мовлення з системи виконавчих функцій Деліса-Каплана (D-KEFS) (DKEFS; Деліс, Каплан і Крамер, 2001). Усі показники інгібування та перемикання були скориговані відповідно до відповідних вихідних умов. Обсяг робочої пам’яті оцінювався за допомогою субтестів на послідовність чисел літер і розмаху цифр Шкали пам’яті Векслера-III (Wechsler, 1997) і тесту об’єму читання (Daneman and Carpenter, 1980).
Перед аналізом усі когнітивні показники в повному дослідженні VETSA хвилі 3 були скориговані з урахуванням ефектів практики, використовуючи дані від учасників заміщення виснаження, які вперше виконали батарею завдань у хвилі 2 або хвилі 3, щоб оцінити підвищення продуктивності, очікуване для тих, хто повернувся, які виконали два тести або більше разів (Elman et al., 2018).
Наша модель EF була спочатку підтверджена в хвилях 1 і 2 VETSA (Gustavson et al., 2018a; Gustavson et al., 2018b) і включає 2 латентні фактори: «Загальний EF» латентний фактор (на основі ефективності всіх 6 тестів) і фактор «Специфічний для робочої пам’яті» (на основі додаткової варіації в 3 тестах діапазону робочої пам’яті, які ще не враховані латентним фактором).
Попередні хвилі також проводили додатковий тест (AXContinuous Performance Test), але його не було включено до хвилі 3 через обмеження часу. Попередні аналізи показали, що модель латентного фактора ФВ продовжує добре відповідати даним у цій підвибірці осіб, які завершили оцінку МРТ на хвилі 3 VETSA, тому ми не підходили до жодних додаткових підтверджуючих моделей ФВ.
Крім того, наша підтверджувальна модель EF підтверджується нещодавнім дослідженням, яке відповідає моделі динамічного зростання Загальної EF і Специфічних факторів робочої пам’яті для всіх 3 хвиль VETSA у повній вибірці (Gustavsonet al., 2022b).
6.2.2. Загальні когнітивні здібності (20 років)
Загальні когнітивні здібності — наш індекс когнітивного резерву — оцінювали в молодому віці, коли учасників VETSA вперше призвали в армію (середній вік 20 років) за допомогою 100-тесту кваліфікації збройних сил із кількома варіантами відповідей (AFQT; Bayroff and Anderson, 1963) .
AFQT демонструє сильну кореляцію (r=0.84) із показниками інтелекту, такими як шкала інтелекту Векслера (Lyons et al., 2009), і складається з 4 підшкал, які оцінюють словниковий запас, арифметичні здібності, знання інструментів/механіки та міркування та візуально-просторові здібності.
Показники AFQT також помірно корелюють із кількістю років навчання (r=0.31), але тут ми використали набагато точніший індекс, ніж роки навчання, тобто прямий показник загальної когнітивної здатності від молоде доросле життя (Кремен та ін., 2022). Процентильні бали AFQT були перетворені в бали. Таким чином, середнє значення 0,34 (див. таблицю 1) приблизно еквівалентно IQ 105.
6.3. Отримання зображення
Зображення були отримані за допомогою двох сканерів GE 3 T Discovery 750 × (GEHealthcare, Вокеша, Вісконсин, США) з восьмиканальними головними котушками з фазованою решіткою. Протокол візуалізації включав сагітальний 3D-швидко зіпсований градієнтехо (FSPGR) T1-weighted (T1w) обсяг, оптимізований для максимального сіро-білого контрасту (TE=3.164 мс, TR=8.084 мсек, TI=600 мсек, поворотний кут=8◦, матриця=256x192, роздільна здатність у площині=1x1 мм, товщина зрізу=1.2 мм, зрізи { {19}}).
Дані дифузії були отримані за допомогою дифузійно-зваженого сканування з кількома оболонками (54-напрямки, значення b=[0 (x3),666 (x6), 1333 (x15), 2666 (x15) ), 4000 (x15)] с/мм2, інтегрована з парою b=0 зображень із протилежною полярністю фазового кодування, TR=6600мс, TE=81.1 мс, матриця {{ 20}}x96, роздільна здатність у площині=2.5x2.5 мм, товщина зрізу=2.5 мм, 54 зрізи).
6.4. Обробка зображення
Дані були попередньо оброблені за допомогою конвеєра PreQual для виправлення спотворень/рухів і вихрових струмів (Cai та ін., 2021; Шиллінг та ін., 2019). Потім багатооболонкові дані були піднабори до однієї оболонки (b=1333) і введені в DTIFIT для обчислення FA та MD для кожного учасника. Ці єдині дані оболонки також були введені в код MATLAB для обчислення FW, FAFWcorr і MDFWcorr (Дженкінсон та ін., 2012; Пастернак та ін., 2009).
Коротше кажучи, цей код використовує структуру варіаційної мережі, щоб розділити дифузійне зображення на бітензорну модель – одна, яка є забрудненням FW, а інша – тканинним компартментом. Нові показники, виправлені FW (FAFWcorr, MDFWcorr), можуть бути визначені кількісно. Важливо, що сама метрика FW також може бути використана в аналізі.
Стандартне представлення простору для карт FW, FAFWcorr і MDFWcorr було створено шляхом нелінійної реєстрації необробленого зображення FA, отриманого за допомогою DTIFIT, і застосування цього перетворення до виправлених за допомогою FW карт (Avants, Epstein, Grossman, & Gee, 2008).
Після стандартизації середні значення FW, FAFWcorr і MDFWcorr були кількісно визначені в рамках кількох добре встановлених шаблонів трактографії білої речовини для кожного сеансу візуалізації (Archer та ін., 2019; Archeret та ін., 2020; Brown та ін., 2017).
Ці шаблони включали поясний пучок, склепіння, верхній поздовжній пучок (SLF), нижній поздовжній пучок (ILF) і неціноподібний пучок, а також гомологічні транскалозальні з’єднання нижньої лобової звивини (IFG) pars opercularis, IFG pars orbitalis, IFG pars triangularis, inferior скроневу звивину, медіальну лобову звивину та середню лобову звивину (див. рис. 1 для візуального представлення всіх 11 трактів).
Ми зосередилися на цьому наборі з 11 кортикальних трактів білої речовини, які раніше були пов’язані з виконавчою функцією та суб’єктивним когнітивним зниженням у нещодавніх дослідженнях (Archer та ін., 2021; Archer та ін., 2020).
Крім того, ми включили остаточний набір заходів, що фіксують FW, FAFWcorr і MDFWcorr у всіх трактах білої речовини мозку (включаючи як кортикальний, так і підкірковий тракти), щоб охопити глобальну мікроструктуру FW і білої речовини, оскільки наша нещодавня робота підкреслила сильний генетичний вплив, спільний для всіх трактів білої речовини. (Густавсон та ін., 2019).
6.5. Аналіз даних
Фенотиповий кореляційний і регресійний аналіз проводився у версії 8.3 Mplus (Muth´en and Muth´en, 1998–2017), яка враховує відсутні спостереження з використанням максимальної правдоподібності повної інформації. Значущість індивідуальних оцінок параметрів була встановлена за допомогою 95% довірчих інтервалів на основі стандартної помилки та підтверджена тестами χ2різниці шляхом фіксації цього параметра до нуля.
Стандартні помилки та хі-квадрати були скориговані для кластеризації в родинах (пари-близнюки), а тести різниці χ2 були відповідним чином масштабовані на основі коефіцієнтів масштабування, наданих у вихідних даних Mplus (Satorra & Bentler, 2001).
Щоб дослідити зв’язок між EFs і мікроструктурою білої речовини, ми підібрали серію регресійних моделей, у яких латентні фактори EF регресували на потенційні показники білої речовини (одна модель на один показник білої речовини).
Наступні коваріати були включені в усі аналізи: вік (M=67.53, SD=2.63, діапазон=61.37 до 71,71), стан діабету (22,3 % так), статус гіпертензії ( 55,6 % так), змінна, що фіксує, чи були люди латиноамериканцями та/або небілими (11,7 % так), і дві змінні, що фіксують відмінності сканерів (програмне забезпечення одного з двох сканерів було оновлено під час дослідження, тому для врахування потенційних відмінностей було створено ортогональні контрасти у групах трьох сканерів/програмного забезпечення).
Статус діабету та гіпертонії ґрунтувався на тому, чи учасник (1) повідомив, що йому поставив діагноз лікар, (2) повідомив, що зараз приймає ліки від діабету чи високого кров’яного тиску, та/або (3) повідомив, чи мав він високий кров’яний тиск на день тестування (тільки артеріальна гіпертензія).,
Після визначення того, які показники FW і білої речовини були пов’язані з факторами EF, ми підібрали додаткові регресійні моделі (по одній для кожного показника), у яких до моделі додали загальні когнітивні здібності (AFQT) у віці 20 років.
Обидва фактори EF були регресовані за балами AFQT, і додано термін взаємодії (AFQT * міра дифузії) для будь-якого фактора EF, який був пов’язаний із цим показником у попередніх аналізах.
For more information:1950477648nn@gmail.com
