JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Behavior

Sanal Bir Alanda İnsan Mekansal Navigasyonunun ve Egzersize Duyarlılığının Değerlendirilmesi

Published: January 26, 2024
doi:
10.3791/65332
, , , , , ,
1School of Neuroscience,Virginia Tech, 2Graduate Program in Translational Biology, Medicine, and Health,Virginia Tech, 3Center for Neural Science,New York University, 4Department of Human Nutrition, Foods, and Exercise,Virginia Tech, 5Center for Health Behaviors Research,Fralin Biomedical Research Institute at VTC

Summary

Burada, hem uzamsal navigasyonu hem de epizodik hafıza yeteneğini değerlendiren yeni, kısa ve aktif bir uzamsal navigasyon görevi sunuyoruz. Daha da önemlisi, uzamsal navigasyon ve epizodik hafıza birbiriyle ilişkiliydi ve bu görev egzersize duyarlılık gösterdi.

Abstract

Uzamsal navigasyon (SN), kişinin zaman ve uzayda nerede bulunduğunun anlaşılmasını gerektiren, çevrede gezinme yeteneğidir. Bu kapasitenin, hipokampus içindeki yer hücrelerinin sıralı olarak ateşlenmesine dayandığı bilinmektedir. SN, özellikle nörodejeneratif bozukluklarda bu süreç yaşla birlikte bozulduğu için araştırılması gereken önemli bir davranıştır. Bununla birlikte, SN’nin araştırılması, bu hipokampal bağımlı görevi değerlendirmek için karmaşık davranışsal tekniklerin eksikliği ile sınırlıdır. Bu nedenle, bu protokolün amacı, insanlarda SN’yi incelemek için yeni, gerçek dünya yaklaşımı geliştirmekti. Spesifik olarak, platformlar arası bir oyun motoru kullanılarak aktif bir sanal SN görevi geliştirilmiştir. Kodlama aşamasında, katılımcılar yer işaretlerini bulmak için sanal bir şehirde yollarını buldular. Hatırlama aşamasında, katılımcılar bu ödül konumlarının nerede olduğunu hatırladılar ve bu konumlara ürünleri teslim ettiler. Her bir konumu bulma süresi yakalandı ve epizodik bellek, yer, sipariş, öğe ve ilişkilendirme yönleri dahil olmak üzere ücretsiz bir hatırlama aşaması ile değerlendirildi. Hareket davranışı (x, y ve z koordinatları) oyun motorunda bulunan bir varlık aracılığıyla değerlendirildi. Daha da önemlisi, bu görevden elde edilen sonuçlar, hem uzamsal öğrenme hem de hafıza yeteneklerinin yanı sıra epizodik hafızayı da doğru bir şekilde yakaladığını göstermektedir. Ayrıca, bulgular bu görevin egzersize duyarlı olduğunu ve bu da hipokampal işleyişi geliştirdiğini göstermektedir. Genel olarak, bulgular zaman içinde insan hipokampal işleyişini izlemenin yeni bir yolunu önermektedir ve bu davranış fiziksel aktivite eğitimi paradigmalarına duyarlıdır.

Introduction

Vücudu zaman ve mekanda hareket ettirmek, çevre hakkındaki bilgileri öğrenmek ve hatırlamak için kritik öneme sahiptir. Bu yetenek, mekansal navigasyon olarak bilinir ve evrimsel olarak konuşursak, çevredeki yiyecek, su, sosyal muadilleri ve diğer ödülleri bulmak için temel bir hayatta kalma aracıdır 1,2. Mekansal navigasyon, medial temporal lobdaki c şeklinde bir limbik sistem yapısı olan hipokampusa bağlıdır. Hipokampus, CA1, CA2, CA3 ve dentat girus alt bölgelerinden oluşur. Hipokampus, bilinçli deneyimi tanımlamaya yardımcı olan anıların kodlanmasını, birleştirilmesini ve geri çağrılmasını destekler. Özellikle, uzamsal navigasyon, zaman, yer ve deneyimle ilişkili ilgili ayrıntılar (örneğin, manzaralar, sesler, kokular, duygular) dahil olmak üzere kişisel deneyimin hafızasına atıfta bulunan bir açık hafıza biçimi olan epizodik hafızayı destekler. Farklı ortamlarda uzamsal olarak gezinirken, yer hücreleri olarak bilinen nöronlar sistematik olarak ateşlenir ve hem zaman hem de uzayda nerede olduğumuzu anlamamızı sağlar. Aslında, bu nöronların doğrudan optik stimülasyonunun, kemirgenlerin davranışlarını fiziksel konumlarına (yani yer alanları) doğru önyargılı hale getirdiği gösterilmiştir.3.

Kemirgenlerde uzamsal navigasyonun değerlendirilmesi geleneksel olarak Morris Su Labirenti, Y labirenti, T labirenti ve radyal kol labirenti 4,5 gibi davranışsal paradigmalar aracılığıyla incelenmiştir. Daha da önemlisi, bu davranışsal görevler, elektrofizyolojik derinlik kayıtları gibi teknikler kullanılarak uzamsal navigasyonun nöral bağıntılarının in vivo olarak araştırılmasına izin verir. Bununla birlikte, insanlarda uzamsal navigasyonu değerlendirmenin bilimsel olarak zor olduğu kanıtlanmıştır, çünkü çoğu bilimsel araştırma gerçek dünyada değil, laboratuvarlarda gerçekleşir. İnsanlarda yapılan önceki çalışmalar, uzamsal yetenekleri çift yönlü harita öğrenme görevleri, zihinsel rotasyon görevleri veya uzamsal hafıza görevleri gibi geleneksel kağıt tabanlı görevlerle değerlendirmiştir 6,7. Diğerleri, Sanal Morris Su Görevi veya daha geleneksel psikometrik uzamsal yetenek ölçümleriile ilişkili olduğu gösterilen diğer sanal labirent görevleri gibi bilgisayar tabanlı görevleri kullanmıştır 8,9. Ek olarak, halka açık ve ücretsiz video oyun yazılım paketlerinin erişilebilirliği ile araştırmacılar, bir bilgisayar ekranında veya sanal gerçeklikte sunulabilen 3 boyutlu sanal ortamlar geliştirmeye başladılar 10,11,12,13,14,15. Mobil beyin-vücut görüntülemedeki (MoBI) bilimsel gelişmeler, araştırmacıların gerçek dünya ortamlarında uzamsal navigasyonu keşfetmeye başlamalarına da izin verdi 16,17,18.

Daha da önemlisi, uzamsal öğrenme ve hafıza, yaşla birlikte bozulan bilişsel bir yetenektir, yaşlı bireylerin nerede olduklarını takip etmeme veya eve dönmeye çalıştıklarında kaybolma olasılıkları daha yüksektir. Bu eksiklik büyük olasılıkla,19 yaşında ilk bozulanlardan biri olan oldukça plastik bir beyin alanı olan hipokampus düzeyinde meydana gelen nörodejenerasyondan kaynaklanmaktadır. Bu nedenle, mekansal gezinme ve epizodik hafıza yeteneklerini değerlendirmek için gerçek dünya yöntemleri geliştirmek önemli bir araştırma yoludur. Klinik düzeyde, bu tür görevler hafıza azalmasının ilerlemesini belirlemeye veya hafif bilişsel bozukluk, Alzheimer hastalığı veya diğer demans biçimlerini teşhis etmeye yardımcı olabilir. Tersine, fiziksel aktivite, mekansal navigasyon yeteneklerini geliştirmek için en iyi mekanizmalardan biri olarak tanımlanmıştır. Kemirgenler üzerinde yapılan çalışmalar, egzersizin Morris Su Labirenti, Y labirenti, T labirenti ve radyal kol labirenti20 dahil olmak üzere çeşitli uzamsal görevlerde öğrenmeyi ve hafızayı geliştirdiğini göstermiştir. Mekansal yeteneklerde egzersize bağlı iyileşmeler insanlarda da gösterilmiştir ve bu etki hipokampal hacim7’deki bir artışla önemli ölçüde ilişkilidir. Bununla birlikte, bu davranışsal etki, katılımcılardan bir ekrandaki noktaların konumlarını hatırlamalarının istendiği bir uzamsal hafıza görevi kullanılarak gösterildi – gerçek dünyadaki mekansal navigasyon için çok fazla ekolojik geçerliliği olmayabilecek bir görev. Çok az araştırma, insanlarda egzersizin sanal ortamlarda sunulan mekansal navigasyon görevleri üzerindeki etkisini araştırmıştır.

Bu nedenle, sanal bir ortam kullanarak epizodik bellek ile birlikte uzamsal öğrenmeyi ve belleği değerlendirmek için bilişsel bir görev tasarlanmıştır. Daha da önemlisi, görev, güncel grafik tasarımları ve gerçekçi özellikleri (örneğin, gökyüzünde hareket eden bulutlar) etkinleştirmek için günümüz video oyun yazılımı kullanılarak tasarlandı. Bu görev, uzun süreli aerobik egzersiz pratiği yaşamadan önce ve sonra bir grup sağlıklı yetişkinde test edildi. Sonuçlar, katılımcıların sanal deneyimleriyle ilgili hem mekansal bilgileri hem de epizodik anıları kodlayabildiğini ve hatırlayabildiğini göstermektedir. Ek olarak, bulgular bu görevdeki performansın plastik olduğunu ve egzersizden etkilendiğini göstermektedir.

Spesifik olarak, hipokampus tarafından desteklenen benzersiz bilişsel beceriler olan uzamsal gezinme ve epizodik hafıza yeteneğini değerlendiren platformlar arası bir oyun motoru21 aracılığıyla sanal bir ortam geliştirildi. Bu ortam için kullanılan harita Miller ve ark. (2013)22. Kullanılan oyun motoru, geliştiricilerin sanal ortamlar oluşturmak amacıyla benzersiz özellikler eklemek için varlıkları indirmelerine olanak tanır. Katılımcıların gezinebileceği yollar ve binalarla gerçekçi bir şehir ortamı oluşturmamıza izin veren bir varlık23 kullanıldı. Ek olarak, katılımcıların sanal ortamda seyahat ederken x, y ve z koordinatlarının ve rotasyonlarının izlenmesine izin veren bir varlık24 kullanıldı. Yukarıda bahsedilen varlık, bu özelliklerin milisaniyelik bir zaman ölçeğinde (~ 33 ms) kaydedilmesine izin verdi. Sanal ortam daha sonra katılımcıların evde bir dizüstü veya masaüstü bilgisayarda tamamlayabilecekleri uzamsal bir navigasyon görevi olarak derlendi ve yönetildi. Aşağıdaki protokol, bu uzamsal gezinme görevinin nasıl yönetileceğini ve bu görevle nasıl etkileşim kurulacağını detaylandırır.

Protocol

Tüm çalışma dokümantasyonu ve veri toplama yöntemleri, New York Üniversitesi İnsan Denekleri İçeren Faaliyetler Komitesi tarafından ve bu komiteye uygun olarak onaylanmıştır. Katılımcılar, çalışma ile ilgili herhangi bir faaliyete katılmadan önce bilgilendirilmiş onamlarını verdiler. 1. Oynanışı ayarlama Gerekli dosyaları aşağıdaki genel depodan indirin: https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask unity.com/download’dan Unity Hub’ı indirin ve Unity 5.3.1f1 sürümünü yükleyin. Adım 1.1’de depodan indirilen dosyayı Unity üzerinde bir Proje olarak açın. Proje indirilen dosyalarla oluşturulduktan sonra, pencerenin üst kısmındaki Dosya sekmesini seçin ve Oluştur ve Çalıştır’ı seçin. Önce Yapı Ayarları penceresi görünecektir. Sahneler > Büyük Şehir B Cazibeleri ve Sahneleri/LeFin’i > Uzamsal Gezinme’yi seçin. PC, Mac ve Linux Tek Başına’yı seçin ve ardından Oluştur ve Çalıştır düğmesine tıklayın.NOT: Araştırmacıdan bir .exe (Uygulama) dosyası kaydetmesini isteyen bir pencere açılacaktır. Araştırmacı uygulamayı oluşturduktan sonra, protokolün gelecekteki yinelemelerini çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilir. Araştırmacı bu dosyayı çalıştırmaya karar verirse, ilgili sonuçları uygulamanın bulunduğu dizine kaydedilecektir. SpatialNavWeb Yapılandırması başlıklı bir pencere açılacaktır. Grafikler sekmesi altında ekran çözünürlüğünü ve grafik kalitesini ayarlayın. Giriş sekmesi altında oyunun kontrollerini değiştirin. Oynat’a tıklayın! Uzamsal gezinme görevine başlamak için. 2. Uzamsal navigasyon görevi sırasında elektroensefalografi (EEG) ile beyin aktivitesinin kaydedilmesi NOT: EEG, kafa derisine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla insan beyninin korteksindeki nöronların aktivitesini milisaniye zaman ölçeğinde mikrovolt cinsinden ölçer. EEG, bir katılımcının beyninin, sanal ortamlarda gezinme gibi diğer aktiviteleri yürütürken taranmasına izin veren, invaziv olmayan bir beyin görüntüleme şeklidir. Bir mezura kullanarak, EEG başlığının uygun şekilde oturduğundan emin olmak için katılımcının başını inion’dan nasion’a ölçün. Elektrotları EEG başlığına yerleştirin (gerekirse) ve katılımcıyı EEG başlığıyla donatın, uygun şekilde takılmasını ve yerleştirilmesini sağlayın (Şekil 1A). EEG yazılımını başlatın. Empedans ölçümlerinin 25 kΩ’un altında olduğundan emin olmak için her elektrodu elektrot jeli ile doldurun. EEG sinyali temiz göründüğünde ve önemli artefaktlar olmadan kayda başlayın. Katılımcı aşağıdaki adımları gerçekleştirirken araştırma ekibinin bir üyesinin katılımcıyı izlemesini sağlayın. Aşağıdaki olayların her birinde EEG kayıt sistemine bir tetikleme darbesi gönderin (Şekil 1B)Kodlama aşamasının başlangıcıKodlama aşamasının sonuHatırlama aşamasının başlangıcıHatırlama aşamasının sonuEpizodik hafıza fazının başlangıcıEpizodik hafıza fazının sonuAraştırmacının ilgisini çeken diğer olaylar Resim 1: Uzaysal navigasyon oyunu sırasında elektroensefalografi kaydı. (A) Mekansal navigasyon görevini yerine getirirken mobil elektroensefalografi (EEG) cihazı ile donatılmış bir kişinin görüntüsü. (B) kodlama aşaması, (C) hatırlama aşaması ve (D) epizodik bellek aşaması sırasında teta aktivitesinin (4-8 Hz) güç spektral yoğunluk grafiği. Tüm veriler önceden işlendi ve güç frekansa göre normalleştirildi (uV2 / Hz). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. NOT: Arduino teknolojilerini kullanan araştırmacılar, EEG kaydı ile oyun motoru ortamı arasında senkronize tetikleyiciler gönderebilirler, böylece nörofizyolojik ve davranışsal veriler arasında tam bir eşleşme milisaniyelik bir zaman ölçeğinde gerçekleşebilir. Bu belirteçlerle araştırmacılar, sanal ortamla kritik etkileşimler öncesinde, sırasında ve sonrasında katılımcının beyin aktivitesine geri dönebilecekler. Araştırmacılar ayrıca, daha sonra karşılaştırmalar yapılabilmesi için sanal ortamla etkileşimden önce ve / veya sonra bir temel beyin aktivitesi dönemi yürütmeyi de düşünebilirler. 3. Uzamsal navigasyon görevi için talimatlar (Şekil 2) Talimatlar: Katılımcının ideal olarak ayakları yerde olacak şekilde rahat bir şekilde oturduğundan emin olun. Katılımcıya, çevrelerini ve izledikleri yolları hatırlamaya çalışırken bir şehir manzarası içindeki belirli yer işaretlerini ziyaret etmelerini isteyecek olan ekrandaki talimatları okumasını sağlayın (Şekil 2A). Katılımcının fareye ve klavyeye yönlendirildiğinden emin olun. Katılımcıya fareyi kullanmasını ve göreve başlamak için sol tıklamasını söyleyin (Şekil 2A). Katılımcının klavyesindeki W, A, S ve D tuşlarını kullanarak ortamda gezinmesi gerektiğini anladığından emin olun. W tuşu onları ileri, S tuşu ise geri hareket ettirir. Alternatif olarak, yukarı ve aşağı oklar da onları ileri ve geri hareket ettirecektir. A tuşu onları sola, D tuşu ise sağa hareket ettirir. Katılımcının, öznenin bakış açısını sanki katılımcı kafasını hareket ettiriyormuş gibi hareket ettirmek için bilgisayar faresini kullanabileceğini bildiğinden emin olun. Katılımcılar yukarı, aşağı, sola ve sağa bakabilir; Bakış açılarını hareket ettirmek için fare tıklaması gerekmez.NOT: Sanal ortamda gezinme yönergeleri, katılımcıların ekranının sağ üst köşesinde görünecektir (Şekil 2A-F). Şekil 2: Uzamsal navigasyon görevinin görüntüleri. Platformlar arası bir oyun motorunda geliştirilen uzamsal gezinme ve epizodik hafıza görevinin ekran görüntüleri. Örnek ekran görüntüleri, sol üst köşeden başlayarak soldan sağa doğru sunulmuştur: (A) genel talimatlar; (B) kodlama aşamasında seyahat; (C) kodlama aşamasında vitrinin bulunması; (D) kodlama aşamasında seyahat; (E) hatırlama aşaması için talimatlar; (F) hatırlama aşamasının teslim kısmı; (G) epizodik hafıza aşaması için talimatlar; (H) epizodik hafıza evresi; (I) oyunun sonu. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 4. Uzamsal navigasyon görevinin kodlama aşaması Katılımcının ilk yer işaretlerini (Şekil 3) aktif olarak yeşil oklarla yeşil bir yolu takip etmelerini sağlayarak (Şekil 2B) ziyaret etmelerini sağlayın. Katılımcı ilk dönüm noktasına ulaştığında, katılımcının o konumdaki yeşil elmasın içinden geçmesini sağlayın (Şekil 2C). Katılımcı yeşil elması topladıktan sonra, katılımcının yeşil yolu takip ederek bir sonraki dönüm noktasını ziyaret etmesini sağlayın. Katılımcı ikinci dönüm noktasına ulaştığında, katılımcının o konumdaki yeşil elmasın içinden geçmesini sağlayın. Katılımcı beş yer işaretinin tümünü ziyaret edene ve beş elmasın tümünü toplayana kadar katılımcının bu görevi gerçekleştirmeye devam etmesini sağlayın (Şekil 2D).NOT: Bu görevin kodlama aşaması boyunca, katılımcılardan şehir genelindeki beş yer işaretinin konumunu ezberlemeleri istenecektir (Şekil 3). Görevin kuşbakışı görünümü Şekil 4’te sunulmuştur. Şekil 3: Vitrin görüntüleri. Katılımcılar, her biri benzersiz ve ayrıntılı bir vitrine sahip, çevrede geliştirilen on sekiz lokasyondan beşini ziyaret etti. Bu konumlara örnek olarak (A) bir pizza salonu, (B) bir vitamin dükkanı, (C) bir mobilya mağazası, (D) bir düğün mağazası, (E) bir büfe ve (F) bir kumarhane verilebilir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 4: Mekansal navigasyon görevinin haritası. Katılımcıların gezindiği sanal ortamın kuşbakışı görünümü. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 5. Mekansal navigasyon görevinin hatırlama aşaması Ardından, katılımcının her bir dönüm noktasını tekrar ziyaret etmesini sağlayın (yani, hatırlama aşaması; Şekil 2E).NOT: Katılımcılar, kodlama aşamasında en son ziyaret ettikleri yerden hatırlama aşamasına başlayacaklardır. Katılımcının fareyi kullanmasını ve Başlangıç’ın üzerine sol tıklamasını sağlayın (Şekil 2E). Katılımcının, kodlama aşamasında ziyaret ettiği ilk yer işaretini ziyaret etmesini sağlayın. Katılımcının bu ilk dönüm noktasına benzersiz bir öğe “teslim etmesini” sağlayın.NOT: Görevin bu kısmı sırasında yeşil yol/oklar sunulmayacaktır (Şekil 2F). Katılımcı öğeyi teslim ettikten sonra, katılımcının ikinci yer işaretine gitmesini ve bir sonraki benzersiz öğeyi teslim etmesini sağlayın. Katılımcı, beş yer işaretinin tümünü ziyaret edene ve beş öğeyi de teslim edene kadar bu görevi gerçekleştirmeye devam etmesini sağlayın.NOT: Görevin bu kısmı, katılımcının uzamsal öğrenme ve hafıza yeteneğini değerlendirecektir. Bunu yapmak için, program her bir yer işaretini bulma süresini, ortalama arama süresini ve görevin toplam süresini otomatik olarak hesaplayacaktır. 6. Mekansal navigasyon görevinin epizodik hafıza aşaması NOT: Epizodik hafıza testi, hatırlama aşaması tamamlandıktan sonra gerçekleştirilecektir. Başlamak için, katılımcının fareyi kullanarak Başlangıç’ın üstüne sol tıklamasını sağlayın (Şekil 2G). Katılımcının, ziyaret ettiği yer işaretlerini ve katılımcının teslim ettiği öğeleri, hatırlama aşamasında daha önce belirtildiği gibi tam sırayla hatırlamasını sağlayın (Şekil 2G). Katılımcının yanıtları bilgisayar klavyesini kullanarak yazmasını sağlayın (Şekil 2H). 7. Görevi tamamlama Görevin tamamlandığını ve verilerin gönderildiğini onaylamak için katılımcının son istemi okumasını sağlayın (Şekil 2I). 8. Veri toplama ve analizi Davranışsal verilerUygulamanın dizininde Results.csv dosyasını bulun (örneğin, Ek Dosya 1’e bakın).NOT: Araştırmacı Unity Uygulaması üzerinde File (Dosya) sekmesi altında Build and Run (Oluştur ve Çalıştır) seçeneğine tıklamaya karar verirse, Results dosyası indirilen BassoSpatialNavigationTask-main klasörüne kaydedilecektir. Araştırmacı bunun yerine yerleşik Uygulamaya çift tıklayarak ortamı çalıştırdıysa (adım 1.5), Sonuçlar dosyası uygulama ile aynı dizinde görünecektir. Sanal ortamın her tamamlanmasından sonra Sonuçlar dosyasının üzerine yazılır. Bu nedenle, görevin her tamamlanmasından sonra bu sonuçların çıkarılması ve birden fazla katılımcı ve deneme için ayrı bir dosyada derlenmesi önerilir. Verilerin temiz olduğundan ve makul göründüğünden emin olun. Başlangıç zamanı, bitiş zamanı, ortalama arama süresi, yer puanı, öğe puanı, sipariş puanı, ilişkilendirme puanı ve epizodik bellek puanı dahil olmak üzere uygun puanları hesaplamak için Ek Dosya 2’yi kullanın.NOT: Özellikle, yer puanı, doğru bir şekilde geri çağrılan yer işaretlerinin sayısı hesaplanarak hesaplanır. Sipariş puanı, doğru sırayla geri çağrılan yer işaretlerinin sayısı belirlenerek hesaplanır. Öğe puanı, doğru bir şekilde geri çağrılan öğe sayısı hesaplanarak hesaplanır. İlişkilendirme puanı, yerin öğeye doğru eşleşmesi hesaplanarak hesaplanır. Son olarak, genel epizodik bellek puanı, yer, sıra, öğe ve ilişkilendirme puanlarının toplanmasıyla hesaplanır. X/Z koordinatları için ham çıktının doğru zamansal sırada olmadığını unutmayın. Bunu düzeltmek için, Zaman sütunundaki verileri en küçükten en büyüğe doğru sıralayın. Verileri tercih ettiğiniz bir veritabanına girin. Bağımsız örneklem t-testi, varyans analizi veya diğer uygun istatistiksel testleri kullanarak verileri analiz edin. EEG verileriEEG verilerini temizlemek için bir ön işleme hattı kullanın25. Uygun bir yazılım paketi kullanarak, görevin kodlama ve hatırlama aşamaları gibi, katılımcının sanal ortamda gezindiği uzun süreler boyunca EEG verileri üzerinde zaman-frekans analizi yapın. Katılımcının sanal ortamla etkileşime girdiği belirli zaman dilimleriyle ilgileniyorsa, olayla ilgili potansiyel analizi yapın. EEG verileriyle ilgili istatistiksel analizler yapın ve davranışsal verileri EEG verileriyle ilişkilendirmeyi düşünün.

Representative Results

Kodlama perspektifinden oyunun tanımı: “Kodlama” aşaması için, 3 boyutlu alanın etrafına, her biri ilişkili bir “Teslimat Öğesi” (yani, konuma teslim edilecek öğe) olan bir dizi on sekiz ara nokta yerleştirildi. Bu ara noktalara yapılan referanslar oyuncu denetleyicisinde saklandı ve göreve başlamadan önce statik olarak sıralandı; Yani, pizza dükkanı birinci konuma yerleştirildiyse, her zaman ilk başta birinci konumda olurdu. Katılımcıların karşılaştığı ara noktalara bir dereceye kadar rastgelelik sağlamak için, ara nokta listesi Fisher-Yates karıştırma algoritması ile karıştırıldı. Fisher-Yates karıştırması, bu çalışma için uygulandığı gibi, orijinal dizinin yerinde sözde rastgele bir permütasyonunu oluşturur. Olası herhangi bir permütasyon eşit olasılıkla üretilebilir. Algoritma, listenin sonundan (n) bir eleman seçerek başlar. [0, n] aralığında sözde rastgele bir sayı üretilir ve k değerine atanır. n’incideğer daha sonra k’inci değerle değiştirilir. Daha sonra, n’nin değeri bir azalır ve işlem, henüz dikkate alınmamış tek bir indeks olana kadar tekrarlanır. Ara noktalar listesi karıştırıldıktan sonra, ilk beş öğe seçildi. En uygun yollar, oyun motorunun navigasyon ağ sistemi ve yerleşik optimum yol hesaplamaları aracılığıyla oluşturuldu. Bu yol dizisi, katılımcının başlangıç konumunda başladı ve ara noktaların her biri arasında bağlantılı bir zincir oluşturdu ve son ara noktada sona erdi. Katılımcılar kontrolü ele geçirdiklerinde, yeşil bir çizgi ve amaçlanan yön bilgisini sağlayan hareketli bir okla gösterilen bu yolları takip etmeleri için yönlendirildiler. Bu yeşil çizgi ve hareketli ok sağlanmış olsa da, katılımcılar sanal ortamda aktif olarak gezinebildiler. Katılımcı ara noktanın sınırlarını girdiğinde, görüntülenen yol listedeki bir sonraki yolla değiştirildi. Amaçlanan sayıda ara nokta öğesini ziyaret ettikten sonra, katılımcı “hatırlama” aşamasına (kodda RevisitIntermission olarak adlandırılır) girdi ve burada yer işaretlerini daha önce gösterildikleri sırayla tekrar ziyaret etmeye yönlendirildi. Katılımcı, rehberli tur sırasında sunulan yerleri tekrar ziyaret etmeye çalıştığında, ara noktaların ilişkili “Teslimat Öğesi” tarafından belirtilen bir görüntü ile sunuldu. Onlara önerilen bir yol sunulmadı. Hareketleri, varlık deposundan alınan bir nesne hareket izleyici bileşeni ile izlendi. Katılımcılar sunulan her bir ara noktaya seyahat etmeyi bitirdiklerinde, ziyaret ettikleri yerleri ve her birine teslim edilen öğeleri hatırlamaları için onları bir sonraki ekrana yönlendiren talimatlar verildi. Geri çağırma aşamasında, katılımcılara iki metin girişi içeren bir bilgi istemi sunuldu. İlki, katılımcının seyahat etmesi istenen yol noktasını belirledi. İkincisi, bu ara noktayla ilişkili “Teslimat Öğesini” dikte etti. Her istem için yanıt ve yanıt süresi kaydedildi. Görevin sonunda veriler toplandı ve JSON gösteriminde saklandı. İlk bölüm, katılımcılardan bir kılavuz çizginin yardımı olmadan yer bulmalarının istendiği tekrar ziyaret aşamasını kaydetti. Kaydedilen değerler, ara nokta adını, “Teslimat Öğesi” adını ve ara noktaya varmak için geçen süreyi içeriyordu. İkinci bölüm, geri çağırma aşamasında sunulan yanıtları kaydetti. Bu bölüm, konum, “Teslim Öğesi” için katılımcı yanıtlarını ve yukarıda belirtilen istemlere yanıt vermek için geçen süreyi içeriyordu. Tüm kodlar https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask adresinde bulunabilir ve indirilebilir. Güç analizi ve istatistikleri: N = 8226 örneklem büyüklüğünü belirlemek için iki kuyruklu bir test, 0.3 etki büyüklüğü, 0.05 alfa seviyesi ve 0.8 kuvvet kullanılarak G*Power 3.1 ile bir korelasyon noktası çift seri model güç analizi yapılmıştır. Katılımcıların yaşını, bisiklet derslerinin sayısını ve hem mekansal navigasyon hem de epizodik hafıza yetenekleri dahil olmak üzere genel ölçümleri değerlendirmek için tanımlayıcı istatistikler kullanıldı. Deney ve kontrol grupları arasındaki toplam egzersiz sayısı arasındaki anlamlı farklılıkları test etmek için bağımsız bir örneklem t-testi kullanıldı. Shapiro-Wilk’in testi (p<0.05) ile değerlendirildiği gibi tüm verilerin normal olarak dağılmadığını göz önünde bulundurarak, uzamsal navigasyon ve epizodik bellek yetenekleri ile yaş ve uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için parametrik olmayan Spearman'ın rho korelasyon katsayısını kullandık. İstatistiksel anlamlılığı belirlemek için 0.05 alfa değeri kullanılmıştır. Bonferroni düzeltmeleri, uygun olduğunda bir istatistiksel test ailesinde kullanıldı. Tüm istatistiksel analizler için IBM SPSS Statistics Version 26 kullanıldı. Basso ve ark. (2022)27 tarafından yürütülen prosedür bu olduğundan, toplam bisiklet antrenmanı sayısı ile uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için Pearson’ın çarpım-moment korelasyonu kullanılmıştır. Katılımcı: N = 130 katılımcı, çevrimiçi ve el ilanı reklamları da dahil olmak üzere çeşitli tekniklerle Austin, Teksas’tan işe alındı. Dahil edilme kriterleri, ana dili İngilizce olmak ve 25-55 yaşları arasında olmayı (ortalama 30.16 ± 0.49) içeriyordu. Ek olarak, tüm katılımcıların fiziksel olarak sağlıklı olduklarını ve ılımlı ve düzenli bir egzersiz rejimine sahip olduklarını bildirmeleri gerekiyordu (son 3 ay boyunca 20 dakika veya daha fazla boyunca haftada bir veya iki kez egzersiz yapmak olarak tanımlanır). Dışlama kriterleri, mevcut bir sigara içicisi olmayı veya egzersizi zor veya güvensiz hale getiren önceden var olan fiziksel sağlık koşullarını içeriyordu. Dışlama kriterleri ayrıca anksiyete, depresyon, bipolar bozukluk, şizofreni veya epilepsi dahil olmak üzere psikiyatrik veya nörolojik durumlar için güncel bir tanıya sahip olmayı ve / veya ilaç almayı da içeriyordu. Müdahale öncesi veriler için, n = 11 katılımcı teknik sorunlar nedeniyle veri eksikti ve n = 1 katılımcı görev dışı bağlılık nedeniyle hariç tutuldu ve analiz için toplam n = 117 katılımcı kaldı. Üç aylık egzersiz rejimini tamamlayan n = 80 katılımcıdan, n = 11 katılımcı son mekansal navigasyon görevini tamamlamadı ve müdahale sonrası ve tekrarlanan ölçüm verilerinin analizi için toplam n = 69 katılımcı kaldı. Bu daha küçük örneklem boyutu, bisiklete binme seanslarının sayısı ile uzamsal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanıldı. Kontrol grubu, müdahale süresince 20.73 (± 0.72) egzersiz yaparken, deney grubu 47.87 (± 2.24) egzersiz yaptı ve bu da istatistiksel olarak anlamlı bir farkı temsil etti (t [45.76] = -11.554, p < 0.001). Genel ölçüler ve ilişkileri: Bu yeni sanal ortam görevi, hem uzamsal gezinmeyi hem de epizodik bellek kapasitesini ölçer. İlk müdahale öncesi test döneminde, görevin tamamlanması ortalama 318.69 (±21.56) saniye sürdü ve beş sitenin her biri için ortalama arama süresi 82.88 (±5.19) saniyeydi (Şekil 5A); Bu veri noktaları, uzamsal gezinme yeteneğini (yani uzamsal öğrenme ve hafıza) temsil eder. Ek olarak, katılımcılar sanal deneyimin yer, öğe, düzen ve ilişkilendirme yönlerini kodlayabildiler ve katılımcılar çevrelerindeki 20 yeni deneyimden 14.84’ünü (±0.37) hatırladılar (Şekil 5B); Bu veri noktaları epizodik hafıza yeteneğini temsil eder. Daha da önemlisi, toplam süre (Şekil 6A; r = -0.314, p < 0.001) ve ortalama arama süresi (Şekil 6B; r = -0.286, p < 0.001) epizodik bellek puanı ile önemli ölçüde ilişkiliydi, bu da uzamsal gezinme yeteneğinin bu görevde epizodik bellek ile ilişkili olduğunu gösteriyor. Şekil 5: Görevin zamanı. (A) hem ortalama arama süresinde hem de toplam arama süresinde (saniye olarak sağlanır) temsil edilen uzamsal gezinme yeteneği (saniye cinsinden sağlanır) ve (B) yer, öğe, sıra, ilişkilendirme ve genel epizodik bellek puanının kodlanması ve hatırlanmasında temsil edilen epizodik bellek yeteneği için ortalama (± SEM). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 6: Uzamsal gezinme yeteneğinin epizodik bellek ile ilişkisi. Daha kısa (A) ortalama arama süresi ve (B) toplam arama süresi ile temsil edilen gelişmiş uzamsal gezinme yeteneği, epizodik bellek puanı ile temsil edilen gelişmiş epizodik bellek ile ilişkilidir. *p < 0.001. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Sanal uzayda temsil edilen X ve z koordinatları: Bir nesne hareket izleyici varlığı kullanılarak, x ve z koordinatları bu 3 boyutlu sanal alanda izlendi (Ek Dosya 1). Bu uzamsal navigasyon görevinde oyunda yukarı ve aşağı hareket etmek (yani zıplama) etkinleştirilmediğinden, y koordinatları yararlı bilgiler sağlamadı. Bununla birlikte, x ve z koordinatları, katılımcının oyun boyunca nasıl hareket ettiğini değerlendirmemizi sağladı. Bu verilere dayanarak, bilgisayar kodu, katılımcının harita boyunca nereye seyahat ettiğine dair bir ısı haritasını görsel olarak göstermek için tasarlanmıştır. Şekil 7 , bir temsilci katılımcıdan, katılımcının hatırlama aşamasında izlediği rotayı vurgulayan bir ısı haritasını göstermektedir. Sarı/kırmızı ile vurgulanan noktalar, haritadaki teslimat (yani ödül) konumlarına karşılık gelir. Şekil 7: Doluluk ısı haritası. Katılımcının rotasını gösteren doluluk ısı haritası. Grafiğin sarı/kırmızı bölümleri, katılımcının sık sık ziyaret ettiği konumları temsil eder ve uzamsal gezinme görevinde katılımcıların öğeleri teslim etmesi gereken yerlere (yani ödül konumları) karşılık gelir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Yaş ve mekansal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişki: İlk araştırmalar, toplam arama süresi ile değerlendirilen uzamsal navigasyon yeteneğinin yaş ile önemli ölçüde ilişkili olduğunu göstermiştir (Şekil 8; r = 0.157, p = 0.045). Yaş arttıkça, artan toplam arama süresiyle kanıtlandığı gibi uzamsal gezinme yeteneği azalır. Bununla birlikte, Bonferroni düzeltmesi uygulandığında, iki korelasyon için (yani, toplam arama süresi ve ortalama arama süresi) p = 0.025 olarak istatistiksel anlamlılık değerlendirildiğinde, korelasyon artık anlamlı değildi. Şekil 8: Uzamsal navigasyon yeteneğinin yaşla ilişkisi. Bonferonni düzeltmesi (p < 0.025) kullanılarak değerlendirildiğinde, yaş, toplam arama süresi ile temsil edilen uzamsal navigasyon yeteneği ile anlamlı olarak ilişkili değildi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Aerobik egzersiz eğitimi ile mekansal navigasyon yetenekleri arasındaki ilişki: Aerobik egzersiz eğitimi kapalı bir bisiklet stüdyosunda gerçekleşti28. Tüm sınıflar 45 dakika sürdü ve ders süresi boyunca orta ila şiddetli yoğunluklarda bisiklete binmeyi içeriyordu. Katılımcılara mevcut egzersiz rejimlerini sürdürmek veya egzersiz rejimlerini artırmak için rastgele atama yapıldı. Egzersiz rejimlerini sürdüren katılımcılar haftada 1 ila 2 sınıfa katılırken, egzersiz rejimlerini artıran katılımcılar haftada 4 ila 7 sınıfa katıldılar. Katılımcılar 3 aylık bir süre boyunca kendilerine atanan egzersiz rejimine katıldılar. Uzamsal navigasyon ve epizodik hafıza yeteneği, egzersiz eğitiminden önce ve sonra test edildi. Müdahalenin ek ayrıntıları Basso ve ark. (2022)27. Üç ay boyunca bisiklete binme derslerinin toplam sayısı, ortalama arama süresi (Şekil 9A; r = -0.321, p = 0.007) ve toplam arama süresi (Şekil 9B; r = -0.242, p = 0.045) ile anlamlı olarak ilişkiliydi. Bununla birlikte, Bonferroni düzeltmesi uygulandığında, iki korelasyon için (yani, toplam arama süresi ve ortalama arama süresi) p = 0.025 olarak istatistiksel anlamlılık değerlendirildiğinde, toplam arama süresi için korelasyon artık anlamlı değildi. Müdahaleden elde edilen ek bulgular Basso ve ark. (2022)27. Şekil 9: Uzamsal navigasyon yeteneğinin egzersizle ilişkisi. Artan sayıda bisiklet oturumu, (A) ortalama arama süresi ve (B) toplam arama süresi ile temsil edildiği gibi gelişmiş uzamsal gezinme yeteneği ile ilişkilidir. *p < 0.05. Bu şekil Basso ve ark.27’nin izniyle değiştirilmiştir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Ek Dosya 1: Ham veri 1. Uzamsal gezinme görevinin hatırlama (yeniden ziyaret etme) ve epizodik bellek (geri çağırma) aşamasıyla ilgili bilgiler de dahil olmak üzere ham veriler. Deneyin kodlama ve hatırlama aşamaları sırasında katılımcının x ve z koordinatlarının 3 boyutlu sanal uzayda seyahat etmesine ilişkin veriler de sunulmaktadır. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın. Ek Dosya 2: Ham veri 2. Başlangıç zamanını, bitiş zamanını, ortalama arama süresini, yer puanını, öğe puanını, sipariş puanını, ilişkilendirme puanını ve epizodik bellek puanını belirlemek için hesaplamalı ham veriler (kırmızı olarak sunulur). Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Discussion

Bu çalışma, insanlarda uzamsal navigasyonu değerlendirmede yeni bir sanal gerçeklik görevinin etkinliğini incelemiştir. Tamamlanması sadece 10 dakika süren bu bilişsel görev, iki benzersiz hipokampal bağımlı biliş türünü değerlendirmek için kullanılabilir – uzamsal navigasyon ve epizodik hafıza yeteneği. Daha da önemlisi, uzamsal gezinme yeteneği, epizodik hafıza yeteneği ile önemli ölçüde ilişkiliydi. Son olarak, bu görev bir fiziksel aktivite eğitimi paradigmasına duyarlıydı. Yani, artan egzersiz, artan performans ile ilişkilendirildi. Bu görev, ilaca dirençli epilepsi ve nöbet lokalizasyonu amacıyla yerleştirilen hipokampal derinlik elektrotları olan hastalarda sanal ortamları araştıran Miller ve ark. (2013). Uzamsal navigasyon görevinin alışma aşaması sırasında (yani kodlama aşaması), hipokampus ve ilişkili medial temporal lob yapılarındaki yere duyarlı hücrelerin aktive olduğunu buldular22. Ek olarak, katılımcılar serbest bir hatırlama bileşenine (yani, aktif gezinme içermeyen bir hatırlama aşaması) dahil olduklarında, kodlama sırasında aktif olan aynı yere duyarlı hücrelerin bir kez daha aktif hale geldiğini buldular. Açık alan ve labirent benzeri ortamları kullanan kemirgenlerde yapılan mevcut çalışmalar, bu tür yer hücrelerinin varlığını göstermiştir ve Dr. John O’Keefe, May-Britt Moser ve Edvard Moser bu keşif için 2014 Nobel Fizyoloji veya Tıp Ödülü’nü kazandı 2,29,30,31. Ek olarak, insanlarda sanal ortamları kullanan çalışmalar, insan hipokampusundaki benzer hücrelerin zaman ve uzayda yolculuğu kodladığını göstermiştir 22,32,33. Görev, Miller ve ark. (2013) ve diğerleri 22,34,35,36,37,38, hareketli bulutlar ve net şehir simgeleri ve vitrin özellikleri gibi gerçek dünya özelliklerini kullanarak en güncel platformlar arası oyun motoru ve teknolojileri ile geliştirilmiştir. Diğer araştırmacılar insanlarda diğer uzamsal navigasyon görevlerini kullandılar; Bununla birlikte, bu görevler ekolojik geçerlilikleri bakımından sınırlıdır. Örneğin, sanal Starmaze görevi, navigasyon yeteneklerini değerlendirmek için kullanılır, ancak katılımcıları yıldız şeklindeki bir labirenteyerleştirir 39,40,41,42,43,44. Ayrıca NavWell, kemirgenlerdeki Morris Su Labirenti’ne benzer uzamsal navigasyon ve hafıza deneylerine ev sahipliği yapan (katılımcıları dairesel bir arenaya yerleştiren) erişilebilir bir platformdur ve geliştiricilere bir ortam oluşturmak için temel geometrik şekiller sağlar45. Ek olarak, platformlar arası oyun motorlarındaki Yer İşaretleri varlıkları, kare bir ortamda bulunan uzamsal gezinme görevlerini oluşturmak ve geliştirmek için kullanılabilir12. Mevcut görev, kullanıcılara gerçek dünyaya benzer bir ortam ve görev sağlaması bakımından benzersizdir – bir şehir manzarasında gezinmek ve yer işaretlerini ve eylemleri ezberlemek. Görev, sanal Starmaze görevinden ve NavWell’den de farklıdır çünkü uzamsal navigasyona ek olarak epizodik belleği de değerlendirir.

Bu görevde, uzamsal gezinme yeteneği, epizodik hafıza yeteneği ile önemli ölçüde ilişkiliydi. Diğerleri, bu iki bilişsel yeteneğin gerçekten farklı olduğunu ve hipokampusun farklı bölgelerine dayandıklarını göstermiştir38,46. Popüler “Bilişsel Harita Teorisi”, beynin bir bireyin mekansal çevresinin bir “haritasını” oluşturduğunu ve sakladığını, böylece daha sonra gelecekte eylemlere ve davranışlara rehberlik etmek için kullanılabileceğini belirtir47. Araştırmalar, hipokampusun uzamsal bilgiyi kodlarken aynı zamanda epizodik hafıza oluşumunu desteklediğini öne sürdü. Daha spesifik olarak, sağ hipokampusun uzamsal hafızayı kodladığı, sol hipokampusun ise epizodik anıları depoladığı düşünülmektedir38. Uzamsal ve epizodik bellek arasında açık bir bağlantı olduğunu gösteren mevcut yeni uzamsal navigasyon görevinin sonuçları, Bilişsel Harita Teorisine destek veriyor ve bu görevin klinik olmayan popülasyonlarda uzamsal navigasyon ile epizodik bellek arasındaki ilişkiyi incelemek için potansiyel olarak kullanılabileceğini düşündürmektedir. Gelecekteki çalışmalar, hafif bilişsel bozukluk, Alzheimer hastalığı veya diğer demans türleri gibi nörodejeneratif bozuklukları olanlar da dahil olmak üzere klinik popülasyonlarda bu ilişkiyi incelemeye çalışmalıdır.

Bu görev, egzersize veya 3 aylık bir süre boyunca yapılan toplam bisiklet seansı miktarına duyarlıydı. Kemirgenlerde yapılan önceki çalışmalar, egzersizin uzun süreli bellek, örüntü ayrımı, spontan değişim, bağlamsal korku koşullandırma, pasif kaçınma öğrenimi ve yeni nesne tanıma dahil olmak üzere hipokampal bağımlı bilişi artırmanın en güçlü yollarından biri olduğunu göstermiştir ve bu etki hipokampal nörogenezde egzersize bağlı artışlara bağlıdır 48,49,50. Ek olarak, literatür, uzun süreli egzersizin insanlarda hipokampal işleyişi geliştirdiğini, kelime listesi hatırlama, hikaye hatırlama ve hem uzamsal hem de uzamsal olmayan ilişkisel bellekte görülen iyileşmelerle göstermiştir; Bu etkinin, hipokampal hacim 7,27,51,52,53,54,55’teki egzersize bağlı artışlardan kaynaklandığı düşünülmektedir. Bu yeni mekansal navigasyon görevi, kemirgen bulgularını tamamlar ve insan literatürüne katkıda bulunur ve mekansal navigasyon yetenekleri için fiziksel aktivitenin önemini gösterir.

İlk araştırmalarda yaş, uzamsal navigasyon yeteneği ile negatif olarak ilişkili olsa da, bir Bonferroni düzeltmesi uygulandığında bu etki ortadan kaldırıldı. Bu, uzamsal navigasyon yeteneğinin 55 yaşına kadar korunabileceğini göstermektedir. Diğer literatür, uzamsal navigasyonun56,57,58 yaşla birlikte azalan bilişsel bir yetenek olduğunu göstermektedir. Nörogörüntüleme çalışmaları, hipokampus, parahipokampal girus, posterior singulat korteks (retrosplenial korteks), parietal loblar ve prefrontal korteks gibi alanlarda yaşa bağlı nörodejenerasyonun bu yaşa bağlı bilişsel gerilemede rol oynayabileceğini ortaya koymuştur58. Yaş aralığının sınırlı olduğu (25-55 yaş) göz önüne alındığında, özellikle yaşlı yetişkinler (65+) olmak üzere daha geniş bir yaş aralığını dahil ederek, gelecekteki araştırmacılar yaş ve mekansal navigasyon yeteneği arasında önemli bir ilişki görebilirler. Gelecekteki çalışmalar, bu mekansal navigasyon görevini 65 yaş ve üstü yetişkinlerde ve hatta hafif bilişsel bozukluk veya diğer demans benzeri bozuklukları olanlarda yürütmeyi düşünmelidir.

Sanal gezinme görevlerinde bariz bir eksik halka, vücut-beyin ilişkisinin olmamasıdır. Yani, gerçek dünya ortamlarında gezinirken, aktivasyon, proprioseptörlerin, eksteroseptörlerin, interoseptörlerin ve vestibüler sistemin yanı sıra sensori-motor korteksler, bazal gangliyonlar ve beyincik aktivasyonu dahil olmak üzere periferik ve merkezi sinir sistemleri düzeyinde gerçekleşir. Bu fiziksel girdi olmadan, sanal gezinme fiziksel gezinmeden belirgin şekilde farklı olabilir. Buna rağmen, araştırmalar sanal ortamların gerçek dünya navigasyonu ile aynı beyin bölgelerini uyardığını göstermiştir 22,32,33. Mevcut görevdeki tasarım gibi görevi daha aktif hale getirmek, beyni fiziksel olarak zaman ve uzayda hareket ettiğine, doğal uzamsal navigasyonu taklit ettiğine ikna etmeye yardımcı olabilir. Diğerleri bu hipotez için destek buldu. Meade ve ark. (2019), benzer bir sanal uzamsal gezinme görevi kullanırken aktif ve pasif kodlama arasındaki farkları inceledi59. Aktif navigasyon, katılımcıların sanal alanda kendi başlarına hareket edebilmelerini ifade eder (mevcut çalışmaya benzer şekilde), pasif navigasyon, katılımcıların hareket etmediği, bunun yerine navigasyon rotasının gösterildiği rehberli bir turdan oluşur. Yazarlar, aktif navigasyonun, fiziksel (örneğin, hareket ve propriyosepsiyon) ve bilişsel bileşenlerin (örneğin, karar verme ve dikkat) katılımı nedeniyle yaşlı popülasyonlar için daha faydalı olabileceğini ve doğrudan katılım yoluyla bellek performansını artırmaya hizmet edebileceğini öne sürdüler. Bu çalışmada kullanılan aktif navigasyon, katılımcıların deneyimlerinin epizodik anılarını doğru bir şekilde hatırlayabildiklerini gösteren sonuçları açıklayabilir.

Aktif navigasyon, retrosplenial kompleks (RSC)60,61,62 gibi çoklu duyusal entegrasyon alanlarının devreye girmesine de yardımcı olabilir. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, katılımcıların ev ve yer işareti konumlarını hatırlarken konumlar arasında seyahat etmelerini gerektiren bir sanal gerçeklik uzamsal navigasyon görevi sırasında gerçek ambulasyonun RSC teta salınımlarına (yani, EEG ile kaydedilen 4-8 hertz nöronal salınımlar) yol açtığını buldu16. Bu artan teta gücü, kafa yönü değişiklikleri ve dönüşleri sırasında en belirgindi. Kemirgenlerde, RSC teta aktivitesinin, ızgara hücrelerini ve kafa yönü hesaplamasını içeren uzamsal kodlama için gerekli olduğu gösterilmiştir63,64. RSC’nin, bir insanın bilişsel haritasını sabitlemek için çevreden gelen ipuçlarını kullanmak için de önemli olduğu düşünülmektedir47.

Sanal uzamsal navigasyon görevleri birçok fayda sağlarken, bireyin zaman ve mekanda fiziksel olarak hareket etmesini engelleyerek proprioseptif, vestibüler ve sensori-motor sistemlerin sınırlı aktivasyonuna neden olur. Duyusal ve motor süreçler arasında, bazı katılımcıların baş dönmesine veya mide bulantısına neden olabilecek bir uyumsuzluk vardır. Mevcut görevde bu, katılımcıların hareket etme ve çevreye bakma hızlarını kontrol ederek sınırlandırıldı. Ortamın tüm yönlerini kodlayabilmek için etrafa bakabilmek (yani sanal kafa rotasyonuna girebilmek) gerekliydi; Bununla birlikte, katılımcıların fiziksel olarak hastalanmamalarını sağlamak için bu yeteneğin yeterince yavaş olması gerekiyordu. Buna rağmen, hareketsizken mekansal olarak gezinme yeteneği, araştırmacıların hareketlilik sorunları, fiziksel yorgunluk veya bir bireyin ayakta kalmasını engelleyen diğer engeller yaşayan bireyleri incelemelerine izin vermesi açısından avantajlıdır. Diğer bir sınırlama, bu görevin güvenilirlik ve geçerlilik açısından henüz test edilmemiş olması ve sanal uzamsal navigasyon değerlendirmesi (VSNA)65 dahil olmak üzere diğer görevlerin bu yönde hareket etmesidir. Gelecekteki araştırmalar, katılımcılar bu mekansal navigasyon görevini tamamlarken elektroensefalografi veya fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme yoluyla ilişkili nöral aktiviteyi inceleyebilir. Katılımcılara ayrıca kalp atış hızı değişkenliği ve elektrodermal aktivite gibi fizyolojik değişkenleri ölçen cihazlar da takılabilir. Bu, sanal ortamlarda gezinirken meydana gelen hem çevresel hem de merkezi mekanizmaların incelenmesine izin verecektir. Daha da önemlisi, bu görev zaman içinde uzamsal navigasyon yeteneğindeki değişiklikleri değerlendirmek için kullanılabilir. Gelecekteki çalışmalar, Alzheimer veya Parkinson hastalığı gibi yaşlanma veya nörodejeneratif durumların bireyin mekansal navigasyonunu ve epizodik hafızasını nasıl etkilediğini araştırmak için bu görevi kullanabilir. Tersine, bu görev, ek zihin-beden-hareket müdahalelerinin dans, yoga veya meditasyon dahil olmak üzere mekansal navigasyonu ve epizodik belleği nasıl etkilediğini keşfetmek için kullanılabilir.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bu çalışma, kısmen NIH Ulusal Translasyonel Bilimleri Geliştirme Merkezi (UL1TR003015 ve KL2TR003016) tarafından desteklenen iTHRIV Scholars Programı tarafından desteklenmiştir. Bilgisayar programlamaya katkılarından dolayı Dr. Samuel McKenzie, Michael Astolfi, Meet Parekh ve Andrei Marks’a teşekkür ederiz.

Materials

Unity Real-Time Development Platform Unity Unity Student / Unity Personal https://unity.com/
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Maguire, E. A., Burgess, N., O’Keefe, J. Human spatial navigation: cognitive maps, sexual dimorphism, and neural substrates. Current Opinion in Neurobiology. 9 (2), 171-177 (1999).
  2. Buzsáki, G., Moser, E. I. Memory, navigation and theta rhythm in the hippocampal-entorhinal system. Nature Neuroscience. 16 (2), 130-138 (2013).
  3. Robinson, N. T. M., et al. Targeted activation of hippocampal place cells drives memory-guided spatial behavior. Cell. 183 (7), 2041-2042 (2020).
  4. Fordyce, D. E., Farrar, R. P. Physical activity effects on hippocampal and parietal cortical cholinergic function and spatial learning in F344 rats. Behavioural Brain Research. 43 (2), 115-123 (1991).
  5. van Praag, H. Neurogenesis and exercise: past and future directions. Neuromolecular Medicine. 10 (2), 128-140 (2008).
  6. Heo, S., et al. Resting hippocampal blood flow, spatial memory and aging. Brain Research. 1315, 119-127 (2010).
  7. Erickson, K. I., et al. Exercise training increases size of hippocampus and improves memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (7), 3017-3022 (2011).
  8. Dobbels, B., et al. The virtual Morris water task in 64 patients with bilateral vestibulopathy and the impact of hearing status. Frontiers in Neurology. 11, 710 (2020).
  9. Moffat, S. D., Hampson, E., Hatzipantelis, M. Navigation in a "Virtual" maze: Sex Differences and correlation with psychometric measures of spatial ability in humans. Evolution and Human Behavior. 19 (2), 73-87 (1998).
  10. Ijaz, K., Ahmadpour, N., Naismith, S. L., Calvo, R. A. An immersive virtual reality platform for assessing spatial navigation memory in predementia screening: Feasibility and usability study. JMIR Mental Health. 6 (9), 13887 (2019).
  11. Sakhare, A. R., Yang, V., Stradford, J., Tsang, I., Ravichandran, R., Pa, J. Cycling and spatial navigation in an enriched, immersive 3d virtual park environment: A feasibility study in younger and older adults. Frontiers in Aging Neuroscience. 11, 218 (2019).
  12. Starrett, M. J., et al. Landmarks: A solution for spatial navigation and memory experiments in virtual reality. Behavior Research Methods. 53 (3), 1046-1059 (2021).
  13. Diersch, N., Wolbers, T. The potential of virtual reality for spatial navigation research across the adult lifespan. The Journal of Experimental Biology. 222, 187252 (2019).
  14. Kuhrt, D., St John, N. R., Bellmund, J. L. S., Kaplan, R., Doeller, C. F. An immersive first-person navigation task for abstract knowledge acquisition). Scientific Reports. 11 (1), 5612 (2021).
  15. Castelli, L., Latini Corazzini, L., Geminiani, G. C. Spatial navigation in large-scale virtual environments: Gender differences in survey tasks. Computers in Human Behavior. 24 (4), 1643-1667 (2008).
  16. Do, T. -. T. N., Lin, C. -. T., Gramann, K. Human brain dynamics in active spatial navigation. Scientific Reports. 11 (1), 13036 (2021).
  17. Jungnickel, E., Gramann, K. Mobile brain/body imaging (MoBI) of physical interaction with dynamically moving objects. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 306 (2016).
  18. Park, J. L., Dudchenko, P. A., Donaldson, D. I. Navigation in real-world environments: New opportunities afforded by advances in mobile brain imaging. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 361 (2018).
  19. Bettio, L. E. B., Rajendran, L., Gil-Mohapel, J. The effects of aging in the hippocampus and cognitive decline. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 79, 66-86 (2017).
  20. Wang, Z., van Praag, H., Boecker, H., Hillman, C., Scheef, L., Struder, H. Exercise and the Brain: Neurogenesis, Synaptic Plasticity, Spine Density, and Angiogenesis. Functional Neuroimaging in Exercise and Sport Sciences. , (2012).
  21. . Unity Real-Time Development Platform. Unity Available from: https://unity.com/ (2023)
  22. Miller, J. F., et al. Neural activity in human hippocampal formation reveals the spatial context of retrieved memories. Science. 342 (6162), 1111-1114 (2013).
  23. Urban construction pack. Unity asset store. At Available from: https://assetstore.unity.com/packages/3d/environments/urban-construction-pack-8081#reviews (2018)
  24. . Object Motion Tracker. Unity Available from: https://forum.unity.com/threads/object-motion-traker-engine-trails-time-travel-game-mechanics-and-more.241544/ (2014)
  25. Makoto’s preprocessing pipeline. EEGLAB Available from: https://sccn.ucsd.edu/wiki/Makotos_preprocessing_pipeline (2023)
  26. Faul, F., Erdfelder, E., Buchner, A., Lang, A. -. G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: tests for correlation and regression analyses. Behavior Research Methods. 41 (4), 1149-1160 (2009).
  27. Basso, J. C., et al. Examining the effect of increased aerobic exercise in moderately fit adults on psychological state and cognitive function. Frontiers in Human Neuroscience. 16, 833149 (2022).
  28. Keefe, J. O., Nadel, L. . The Hippocampus as a Cognitive Map. , (1978).
  29. Eichenbaum, H. The Hippocampus as a Cognitive Map . . . of Social Space. Neuron. 87 (1), 9-11 (2015).
  30. Moser, E. I., Kropff, E., Moser, M. -. B. Place cells, grid cells, and the brain’s spatial representation system. Annual Review of Neuroscience. 31, 69-89 (2008).
  31. Ekstrom, A. D., et al. Cellular networks underlying human spatial navigation. Nature. 425 (6954), 184-188 (2003).
  32. Jacobs, J., Kahana, M. J., Ekstrom, A. D., Mollison, M. V., Fried, I. A sense of direction in human entorhinal cortex. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (14), 6487-6492 (2010).
  33. Spiers, H. J., Burgess, N., Hartley, T., Vargha-Khadem, F., O’Keefe, J. Bilateral hippocampal pathology impairs topographical and episodic memory but not visual pattern matching. Hippocampus. 11 (6), 715-725 (2001).
  34. Spiers, H. J., et al. Unilateral temporal lobectomy patients show lateralized topographical and episodic memory deficits in a virtual town. Brain. 124, 2476-2489 (2001).
  35. Maguire, E. A., Burgess, N., Donnett, J. G., Frackowiak, R. S., Frith, C. D., O’Keefe, J. Knowing where and getting there: a human navigation network). Science. 280 (5365), 921-924 (1998).
  36. King, J. A., Burgess, N., Hartley, T., Vargha-Khadem, F., O’Keefe, J. Human hippocampus and viewpoint dependence in spatial memory. Hippocampus. 12 (6), 811-820 (2002).
  37. Burgess, N., Maguire, E. A., O’Keefe, J. The human hippocampus and spatial and episodic memory. Neuron. 35 (4), 625-641 (2002).
  38. Laidi, C., et al. Preserved navigation abilities and spatio-temporal memory in individuals with autism spectrum disorder. Autism Research. 16 (2), 280-293 (2023).
  39. Iglói, K., Zaoui, M., Berthoz, A., Rondi-Reig, L. Sequential egocentric strategy is acquired as early as allocentric strategy: Parallel acquisition of these two navigation strategies. Hippocampus. 19 (12), 1199-1211 (2009).
  40. Bullens, J., Iglói, K., Berthoz, A., Postma, A., Rondi-Reig, L. Developmental time course of the acquisition of sequential egocentric and allocentric navigation strategies. Journal of Experimental Child Psychology. 107 (3), 337-350 (2010).
  41. Bellassen, V., Iglói, K., de Souza, L. C., Dubois, B., Rondi-Reig, L. Temporal order memory assessed during spatiotemporal navigation as a behavioral cognitive marker for differential Alzheimer’s disease diagnosis. The Journal of Neuroscience. 32 (6), 1942-1952 (2012).
  42. Iglói, K., et al. Interaction between hippocampus and cerebellum crus I in sequence-based but not place-based navigation. Cerebral Cortex. 25 (11), 4146-4154 (2015).
  43. Iglói, K., Doeller, C. F., Berthoz, A., Rondi-Reig, L., Burgess, N. Lateralized human hippocampal activity predicts navigation based on sequence or place memory. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (32), 14466-14471 (2010).
  44. Commins, S., et al. NavWell: A simplified virtual-reality platform for spatial navigation and memory experiments. Behavior Research Methods. 52 (3), 1189-1207 (2020).
  45. Fan, C. L., Abdi, H., Levine, B. On the relationship between trait autobiographical episodic memory and spatial navigation. Memory & Cognition. 49 (2), 265-275 (2021).
  46. Epstein, R. A., Patai, E. Z., Julian, J. B., Spiers, H. J. The cognitive map in humans: spatial navigation and beyond. Nature Neuroscience. 20 (11), 1504-1513 (2017).
  47. van Praag, H., Kempermann, G., Gage, F. H. Running increases cell proliferation and neurogenesis in the adult mouse dentate gyrus. Nature Neuroscience. 2 (3), 266-270 (1999).
  48. van Praag, H., Christie, B. R., Sejnowski, T. J., Gage, F. H. Running enhances neurogenesis, learning, and long-term potentiation in mice. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 96 (23), 13427-13431 (1999).
  49. Voss, M. W., Soto, C., Yoo, S., Sodoma, M., Vivar, C., van Praag, H. Exercise and hippocampal memory systems. Trends in Cognitive Sciences. 23 (4), 318-333 (2019).
  50. Jennen, L., Mazereel, V., Lecei, A., Samaey, C., Vancampfort, D., van Winkel, R. Exercise to spot the differences: a framework for the effect of exercise on hippocampal pattern separation in humans. Reviews in the Neurosciences. 33 (5), 555-582 (2022).
  51. Griffin, &. #. 2. 0. 1. ;. W., Mullally, S., Foley, C., Warmington, S. A., O’Mara, S. M., Kelly, A. M. Aerobic exercise improves hippocampal function and increases BDNF in the serum of young adult males. Physiology & Behavior. 104 (5), 934-941 (2011).
  52. Firth, J., et al. Effect of aerobic exercise on hippocampal volume in humans: A systematic review and meta-analysis. NeuroImage. 166, 230-238 (2018).
  53. Voss, M. W., Vivar, C., Kramer, A. F., van Praag, H. Bridging animal and human models of exercise-induced brain plasticity. Trends in Cognitive Sciences. 17 (10), 525-544 (2013).
  54. Pereira, A. C., et al. An in vivo correlate of exercise-induced neurogenesis in the adult dentate gyrus. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (13), 5638-5643 (2007).
  55. vander Ham, I. J. M., Claessen, M. H. G. How age relates to spatial navigation performance: Functional and methodological considerations. Ageing Research Reviews. 58, 101020 (2020).
  56. Zhong, J. Y., Moffat, S. D. Extrahippocampal contributions to age-related changes in spatial navigation ability. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 272 (2018).
  57. Moffat, S. D. Aging and spatial navigation: what do we know and where do we go. Neuropsychology Review. 19 (4), 478-489 (2009).
  58. Meade, M. E., Meade, J. G., Sauzeon, H., Fernandes, M. A. Active navigation in virtual environments benefits spatial memory in older adults. Brain Sciences. 9 (3), 47 (2019).
  59. Powell, A., et al. Stable encoding of visual cues in the mouse retrosplenial cortex. Cerebral Cortex. 30 (8), 4424-4437 (2020).
  60. Fischer, L. F., Mojica Soto-Albors, R., Buck, F., Harnett, M. T. Representation of visual landmarks in retrosplenial cortex. eLife. 9, 51458 (2020).
  61. Stacho, M., Manahan-Vaughan, D. Mechanistic flexibility of the retrosplenial cortex enables its contribution to spatial cognition. Trends in Neurosciences. 45 (4), 284-296 (2022).
  62. Yoder, R. M., Clark, B. J., Taube, J. S. Origins of landmark encoding in the brain. Trends in Neurosciences. 34 (11), 561-571 (2011).
  63. Lozano, Y. R., Page, H., Jacob, P. -. Y., Lomi, E., Street, J., Jeffery, K. Retrosplenial and postsubicular head direction cells compared during visual landmark discrimination. Brain and Neuroscience Advances. 1, 2398212817721859 (2017).
  64. Ventura, M., Shute, V., Wright, T., Zhao, W. An investigation of the validity of the virtual spatial navigation assessment. Frontiers in Psychology. 4, 852 (2013).

Tags

BehaviorPlace CellsSpatial LearningEpisodic MemoryExerciseHuman Behavior Assessment

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Smith, A. J., Tasnim, N., Psaras, Z., Gyamfi, D., Makani, K., Suzuki, W. A., Basso, J. C. Assessing Human Spatial Navigation in a Virtual Space and its Sensitivity to Exercise. J. Vis. Exp. (203), e65332, doi:10.3791/65332 (2024).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image