Transkranielle Wechselstromstimulation über mehrere Gehirnbereiche mit nicht

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 12710 (2023) Diesen Artikel zitieren

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Während eine Nullphasenverzögerungssynchronisation zwischen mehreren Gehirnregionen weithin beobachtet wurde, deuten relativ neue Berichte darauf hin, dass systematische Phasenverzögerungen zwischen kortikalen Regionen die Richtung der Kommunikation zwischen kortikalen Regionen widerspiegeln. Beispielsweise wurde vermutet, dass eine Phasenverzögerung der Elektroenzephalographie (EEG)-Signale ungleich Null im Gammafrequenzband zwischen den bilateralen Parietalbereichen die Richtung der Kommunikation zwischen diesen Bereichen widerspiegeln könnte. Wir stellten die Hypothese auf, dass die Richtung der Kommunikation zwischen entfernten Hirnregionen durch transkranielle Wechselstromstimulation (tACS) an mehreren Standorten mit spezifischen Phasenverzögerungen anders als 0° und 180° moduliert werden könnte. In dieser Studie wurde eine neue nichtinvasive Hirnstimulationsmethode (NIBS) namens Multi-Site Multi-Phase tACS (msmp-tACS) vorgeschlagen. Die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode wurde in einer Fallstudie unter Verwendung eines visuellen Arbeitsgedächtnisparadigmas (VWM) getestet, bei dem die optimalen Stimulationsbedingungen einschließlich Amplituden und Phasen mehrerer Kopfhautelektroden mithilfe einer Finite-Elemente-Analyse unter Verwendung einer Zeigerdarstellung bestimmt wurden. msmp-tACS wurde über den bilateralen intraparietalen Sulci (IPS) angewendet und zeigte, dass 80-Hz-tACS, wobei die Phase für das rechte IPS gegenüber der für das linke IPS um 90° (= 3,125 ms) voreilte, die VWM-Leistung in Richtung des rechten visuellen Hemifelds partiellte. Die drei Stimulationsbedingungen waren synchronisiert, RL und LR, was sich auf einen Stimulationszustand ohne Phasenverzögerung bezieht, wobei die Stimulationsphase des rechten IPS (rIPS) um 90° vor dem linken IPS (lIPS) verläuft und die Stimulation des lIPS um 90° vor dem linken IPS (lIPS) liegt. jeweils. Die Lateralisierung des VWM verschob sich unter der RL-Bedingung im Vergleich zu den synchronisierten und LR-Bedingungen deutlich in Richtung des rechten visuellen Hemifelds. Die Verschiebung des VWM war das Ergebnis der Stimulation, die sich in gewissem Maße sowohl auf das linke als auch auf das rechte visuelle Hemifeld auswirkte, und nicht darauf, dass die VWM-Kapazität eines bestimmten visuellen Hemifelds signifikant erhöht oder verringert wurde. Die durch msmp-tACS verursachte veränderte Gehirndynamik partielle die VWM-Leistung, wahrscheinlich aufgrund der Modulation der effektiven Konnektivität zwischen rIPS und lIPS. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass msmp-tACS eine vielversprechende NBS-Methode ist, die kortikale Netzwerke effektiv modulieren kann, die mit herkömmlichen Multi-Site-Stimulationsmethoden nicht ohne weiteres moduliert werden können.

Die transkranielle Wechselstromstimulation (tACS) ist eine nichtinvasive Hirnstimulationsmethode (NIBS), die eine Modulation neuronaler Schwingungen ermöglicht. Es wird angenommen, dass tACS endogene Gehirnaktivitäten in die Eingangsstromwellenformen einbezieht, indem ein schwacher Wechselstrom über Kopfhautelektroden angelegt wird1. Es wurde gezeigt, dass Amplitude, Frequenz und Phase des Reizstroms als wichtige Faktoren angesehen werden, die die Wirksamkeit von tACS bestimmen. Tatsächlich wurden die frequenzspezifischen Wirkungen von tACS in mehreren Studien2,3,4 berichtet, in denen die Stimulationsfrequenzen auf der Grundlage bildgebender Verfahren des Gehirns ausgewählt wurden, einschließlich Elektroenzephalographie (EEG) und funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT). Darüber hinaus haben neuere Studien eine Simulationsfrequenz mithilfe komplexer EEG-Eigenschaften ermittelt, wie z. B. Kreuzfrequenzkopplung5, Gegenwirkung von EEG-Bändern6 oder P300-Komponenten7.

Während sich die meisten früheren Studien auf die Modulation der Aktivitäten einzelner Gehirnregionen konzentrierten, gibt es Hinweise darauf, dass die Synchronisation zwischen entfernten kortikalen Regionen auch nützliche Informationen für das Verständnis bewusster Wahrnehmung und Kognition liefern kann8,9,10. Diese Studien berichteten, dass die Kommunikation zwischen kortikalen Bereichen in Form einer synchronen Kopplung im Gammaband (30–100 Hz) beobachtet wird, was auch als Hypothese der Kommunikation durch Kohärenz (CTC) bezeichnet wird11. In Übereinstimmung mit der CTC-Hypothese wurde Multi-Site-tACS eingeführt, um die Synchronisation zwischen mehreren Gehirnregionen zu modulieren. Die gemeldeten Ergebnisse waren jedoch verwirrend; Die durch tACS induzierte Synchronisierung zweier kortikaler Regionen verbesserte die Formwahrnehmung8 und das Arbeitsgedächtnis (WM)12, wohingegen die auditorische motorische Zuordnung13 und der Vorteil des rechten Ohrs14 davon nicht betroffen waren. Darüber hinaus wurde die bistabile Bewegungswahrnehmung verbessert, als der parietal-okzipitale Kortex durch die Anwendung von tACS15 desynchronisiert wurde.

Traditionell wurden Phasenunterschiede zwischen kortikalen Regionen in früheren tACS-Studien an mehreren Standorten nicht ernsthaft berücksichtigt. Kürzlich wurde in einigen tACS-Studien versucht, zwei kortikale Bereiche gleichzeitig mit Wechselströmen (ACs) mit einer Phasendifferenz von 180° bei der vorgesehenen Stimulationsfrequenz zu stimulieren, um den modulatorischen Effekt zu maximieren16,17,18,19,20. Es wurde jedoch in keiner Studie versucht, mehrere kortikale Regionen mit ACs mit Phasenverzögerungen ungleich Null, die nicht bei 180° liegen, zu stimulieren.

Tatsächlich berichteten Reinhart et al.19 über die Bedeutung der Synchronisation mehrerer kortikaler Regionen für die WM-Leistung und schlugen außerdem vor, dass tACS mit einer Phasenverzögerung ungleich Null das Potenzial haben könnte, neue Erkenntnisse zum Verständnis der Rolle subkortikaler Regionen für die WM-Leistung zu liefern. Darüber hinaus deuten elektrophysiologische Erkenntnisse darauf hin, dass systematische Phasenverzögerungen ungleich Null von 180°, insbesondere im Gammaband, zwischen kortikalen Regionen vorliegen und dass eine Phasenverzögerung ungleich Null die Richtung der Kommunikation zwischen diesen kortikalen Regionen widerspiegelt14,21,22, 23. Darüber hinaus könnte das Vorhandensein dieser Phasenverzögerung ungleich Null zwischen den beteiligten kortikalen Regionen dazu beitragen, einen „optimalen“ Gehirnzustand für die Ausführung spezifischer kognitiver Aufgaben zu schaffen14,20.

Darüber hinaus haben neuere Erkenntnisse gezeigt, dass es zu synaptischen Verzögerungen kommt, wenn die Gammabandkopplung Kommunikationsrichtungen mit sich bringt21,23,24 und dadurch eine verzögerte Phasensynchronisation auftritt, die eine Null-Phasenverzögerungssynchronisation unterdrückt25. Daher kann es erforderlich sein, bei der Anwendung von Multi-Site-tACS14,20 eine Phasenverzögerung zu berücksichtigen. Allerdings gibt es derzeit keine vorgeschlagene Methode, die die Bestimmung optimaler Injektionsströme ermöglicht, um gewünschte Phasenverzögerungen außer Inphase (0°) und Antiphase (180°) über mehrere kortikale Bereiche zu liefern.

In dieser Studie haben wir Multi-Site-Multiphasen-tACS (msmp-tACS) entwickelt, eine modifizierte Version von tACS, basierend auf der Injektionsstromoptimierung mit Finite-Elemente-Methode (FEM) und komplexen kleinsten Quadraten (CLS). Die Methode kann optimale Elektrodenmontagen berechnen, die eine willkürliche Phasenverzögerung über zwei ausgewählte kortikale Regionen induzieren. Anschließend wurde die Durchführbarkeit der vorgeschlagenen Methode experimentell anhand einer Fallstudie von msmp-tACS mit hohem Gammawert (80 Hz) und optimierten Stimulationsparametern an gesunden menschlichen Probanden getestet, die visuell-räumliche WM-Aufgaben (VWM) ausführen, um zu untersuchen, ob die Phasenverzögerung über die induzierte Phasenverzögerung hinausgeht bilaterale intraparietale Sulci (IPS) beeinflussten die Lateralität der VWM-Leistung.

Aus den Magnetresonanztomographiedaten (MRT) eines gesunden männlichen Teilnehmers (24 Jahre alt, Nationalität: Koreanisch) wurde ein realistisches menschliches Kopfmodell konstruiert. Der T1-gewichtete MRT-Datensatz wurde mit einem 3-T-MAGNETOM-Trio-Scanner (Siemens, Erlangen, Deutschland; räumliche Auflösung = 0,8 mm × 0,8 mm × 0,8 mm) erfasst. Teilvolumina der Kopfhaut, des Schädels, der grauen Substanz, der weißen Substanz und der Liquor cerebrospinalis (CSF) wurden mithilfe eines offenen Softwarepakets, SimNIBS26, segmentiert. Das segmentierte Kopfmodell wurde dann manuell mit ITK-SNAP27 korrigiert. Darüber hinaus wurden isolierte Netze eliminiert, um Segmentierungsfehler zu korrigieren, und sich selbst schneidende Kanten wurden korrigiert, um die Netzqualität mithilfe eines hauseigenen MATLAB 2019b-Codes (MathWorks, Natick, MA, USA) zu verbessern. Eine detaillierte Beschreibung der Segmentierungsfehlerkorrektur und der Verbesserung der Netzqualität finden Sie in einer früheren Studie26. Das endgültige Kopfmodell bestand aus etwa 1,6 Millionen tetraedrischen Elementen und 0,28 Millionen Knoten. Eine Querschnittsansicht des menschlichen Kopfmodells ist in Abb. 1a dargestellt. Einundsechzig kreisförmige Elektroden wurden mit einem hauseigenen MATLAB 2018a-Code gemäß dem internationalen 10–10 EEG-Elektrodensystem am Kopfmodell befestigt (siehe Abb. 1b für die Elektrodenpositionen). Die Höhen (2,5 cm) und Radien (5 mm) der Elektroden wurden anhand der für die Menschenversuche verwendeten Elektroden bestimmt.

Finite-Elemente-Kopfmodell, das mithilfe von Magnetresonanztomographiedaten (MRT) erstellt wurde. (a) Querschnittsansicht des realistischen menschlichen Kopfmodells. (b) Positionen der 61 Elektroden, die auf der Kopfhautoberfläche übereinander liegen.

Für das konstruierte Finite-Elemente-Kopfmodell wurde die elektrostatische Laplace-Gleichung \(\nabla \cdot \left( {\sigma \nabla V} \right) = 0\) (V: elektrisches Potential, σ: Leitfähigkeit) mithilfe von FEM gelöst. Zur Lösung der FEM wurde ein in die COMETS228-Toolbox eingebetteter FEM-Löser verwendet, dessen Machbarkeit durch Vergleich seiner Lösung mit einer analytischen Lösung29 validiert wurde. Dirichlet-Randbedingungen wurden zunächst mit 1 V über die distale Oberfläche der aktiven Elektrode angelegt, wobei die distale Oberfläche der Rückelektrode als Masse eingestellt wurde (V = 0). Dann verwenden wir die beiden Gleichungen \({\mathbf{E}}\user2{ } = \user2{ } - \nabla {\text{V}}\) und \({\mathbf{J}}\user2{ } { } = { }\sigma E\), wobei J und E die Stromdichte bzw. das elektrische Feld bezeichnen, wurden die Randbedingungen für den von der aktiven Elektrode fließenden Strom auf 1 mA skaliert. Für die numerische Berechnung wurde davon ausgegangen, dass alle Gewebe isotrop sind, und die Leitfähigkeitswerte jedes Gewebes wurden auf 0,25 S/m (Kopfhaut), 0,015 S/m (Schädel) und 1,79 S/m (Liquor; Liquor) eingestellt. , 0,276 S/m (graue Substanz; gm), 0,126 S/m (weiße Substanz; wm) und 5,21 S/m (Schwammelektrode), wie in einer früheren Studie erwähnt30. Es wurde angenommen, dass sich die aktive Elektrode bei Fpz befindet. Die Rückelektrode wurde als eine der anderen Elektroden ausgewählt und das elektrische Feld wurde nacheinander für jede mögliche Rückelektrode berechnet. Für jedes Elektrodenpaar wurden die elektrischen Feldkomponenten senkrecht zur kortikalen Oberfläche berechnet. Diese vorberechneten elektrischen Feldverteilungen wurden dann verwendet, um die kortikale elektrische Feldverteilung für einen beliebigen Injektionsstromzustand auf der Grundlage der Superpositionstheorie zu berechnen.

Mithilfe der berechneten elektrischen Felder wurde CLS eingesetzt, um die optimalen Injektionsströme von den Rückelektroden zu bestimmen. Um CLS durchzuführen, wurden zunächst die Regionen von Interesse (ROIs) manuell segmentiert. Für die vorläufige Simulationsstudie wurden drei ROI-Kombinationen wie folgt angenommen: 1) lateraler intraparietaler Bereich (LIP) und frontales Augenfeld (FEF); 2) linker auditorischer Kortex (LAC) und rechter auditorischer Kortex (RAC); und 3) LIP, FEF und dorsolateraler präfrontaler Kortex (DLPFC). Anschließend wurde die von CLS minimierte Zielfunktion mit komplexen Werten ausgedrückt, um Phaseninformationen zu übermitteln. Um beispielsweise eine Stimulation mit einer Phasendifferenz von ϕ zwischen zwei ROIs zu simulieren, würde dem Referenz-ROI ein einheitlicher Wert von Acos(0°) + \(jA\)sin(0°) zugewiesen, während der andere ROI dies tun würde Acos(ϕ) + \(jA\)sin(ϕ) zugewiesen, und Null (0) würde an anderer Stelle zugewiesen werden. Dabei bezeichnet A die gewünschte elektrische Feldamplitude (> 0) und ϕ bezeichnet die gewünschte Phasendifferenz in Grad. Ein positiver Wert von ϕ würde darauf hinweisen, dass der Referenz-ROI dem anderen vorauseilt, und ein negativer Wert von ϕ würde das Gegenteil anzeigen, wobei ϕ im Bereich von -180° bis 180° liegt. In unserer Studie wurde die gewünschte Amplitude (A) mit 0,3 angenommen. Somit wurde die gewünschte elektrische Feldverteilung f(A,ϕ) über mehrere ROIs wie folgt berechnet:

Beachten Sie, dass die gewünschte elektrische Feldeigenschaft zum besseren Verständnis im gesamten Manuskript als Zeigerdarstellung ausgedrückt wird, d. h.

Die ausgewählten und den ROIs zugewiesenen Phasenverzögerungen waren willkürlich. Darüber hinaus betrachteten wir sowohl die Zielfrequenz (ω) als auch die Zeit ab Beginn der Stimulation (t) als deterministisch und gingen von einem linearen System aus; Daher könnten sie im CLS-Prozess vernachlässigt werden. Die ROIs und ihre jeweiligen gewünschten elektrischen Feldeigenschaften für die ersten beiden ROI-Bedingungen (LIP-FEF und LAC-RAC) sind in Abb. 2 dargestellt.

Zwei Testregion-of-Interest-Paare (ROI) und ihre jeweiligen Zielfunktionswerte. (a) Optimale Stimulationsphase des lateralen intraparietalen Bereichs (LIP), der dem frontalen Augenfeld (FEF) um 120° vorauseilt. (b) Optimale Stimulationsphase des linken auditorischen Kortex (LAC), die dem rechten auditorischen Kortex (RAC) um 90° vorauseilt.

Die Eigenschaften des Injektionsstroms wurden dann durch Auflösen nach x in bestimmt.

Dabei ist A eine spaltenweise gestapelte komplexe Matrix, wobei jede Spalte das elektrische Feld über dem diskretisierten Raum des Kortex darstellt, x ein Injektionsstromvektor ist und b ein Vektor ist, der die gewünschte Phasenverteilung (f(A,ϕ) über ROIs darstellt). und anderswo Null). Wie oben erwähnt, wurde die Lösung, die den quadratischen Fehler zwischen dem gewünschten Feld und dem systematisch realisierbaren Feld, xls, minimiert, unter Verwendung einer weit verbreiteten Lösung der kleinsten Quadrate erhalten, wobei.

Nach Erhalt der CLS-Lösung, die die Injektionsstromeigenschaften der Rückelektroden bestimmt, wurde der Injektionsstrom der aktiven Elektrode als Summe der Injektionsströme der Rückelektroden multipliziert mit -1 berechnet. Die Durchführbarkeit dieser Berechnung unter Einbeziehung der Linearität elektrischer Felder ist in der Literatur ausführlich beschrieben31. Schließlich wurden die maximale Stromamplitude einer einzelnen Rückelektrode und die Amplitude der aktiven Elektrode aus Sicherheitsgründen auf 2 mA bzw. 4 mA begrenzt.

Die Simulationen zur Validierung der vorgeschlagenen Methoden sind in den Abbildungen dargestellt. 3, 4, 5. Abbildung 3 zeigt die optimalen Injektionsstrombedingungen und die Verteilung der kortikalen elektrischen Feldeigenschaften, wobei die optimale Stimulationsphasendifferenz des LIP der FEF um 120° vorauseilt. Abbildung 3a zeigt die optimalen Injektionsstrombedingungen mit Amplituden- und Phaseneigenschaften, die in der linken und rechten Spalte dargestellt sind. Ebenso zeigt Abb. 3b die elektrischen Feldeigenschaften über dem Kortex mit den Amplituden- und Phasenverteilungen, die durch die linke bzw. rechte Spalte dargestellt werden. Abbildung 3c stellt die Elektrodenbedingungen von Elektroden mit Injektionsstromamplituden von mehr als 0,1 mA dar. In ähnlicher Weise sind die elektrischen Feldeigenschaften kortikaler Regionen mit 0,05 V/m für eine elektrische Feldamplitude in Abb. 3d dargestellt. Die linke und rechte Spalte von Abb. 3c, d zeigen jeweils die Amplituden- und Phasenverteilungen auf dem Kortex. Die Grenzwerte für die Amplitude des Injektionsstroms und die Amplitude des elektrischen Feldes über dem Kortex (dh 0,1 mA und 0,05 V/m) wurden nur zu Visualisierungszwecken willkürlich gewählt. Das über LIP und FEF induzierte elektrische Spitzenfeld betrug 0,24 bzw. 0,27 V/m.

Optimierungsergebnisse der 61-Kanal-Montage, wenn die Region of Interest (ROIs) der laterale intraparietale Bereich (LIP) und das frontale Augenfeld (FEF) waren, wobei eine optimale Stimulationsphase des LIP dem FEF um 120° vorauseilte. (a) Optimale Injektionsstromamplituden- (links) und Phasenverteilungen (rechts) für alle 61 Kanäle. (b) Verteilung der elektrischen Feldamplitude (links) und Phase (rechts) unter optimalen Injektionsstrombedingungen. (c) Optimale Injektionsstromamplitude (links) und Phasenzustand (rechts) von Elektroden mit mehr als 0,1 mA in der Injektionsstromamplitude. (d) Verteilung der elektrischen Feldamplitude (links) und Phase (rechts) unter optimalen Elektrodenbedingungen über kortikalen Regionen, in denen die elektrische Feldamplitude größer als 0,05 V/m war.

Optimierungsergebnisse, wenn die Region of Interests (ROIs) der linke auditorische Kortex (LAC) und der rechte auditorische Kortex (RAC) waren, wobei eine optimale Stimulationsphase des LAC dem RAC um 90° vorauseilte. (a) Optimale Injektionsstromamplituden- (links) und Phasenverteilungen (rechts) für alle 61 Kanäle. (b) Verteilung der elektrischen Feldamplitude (links) und Phase (rechts) unter optimalen Injektionsstrombedingungen. (c) Optimale Injektionsstromamplitude (links) und Phasenzustand (rechts) von Elektroden mit mehr als 0,1 mA in der Injektionsstromamplitude. (d) Verteilung der elektrischen Feldamplitude (links) und Phase (rechts) unter optimalen Elektrodenbedingungen über kortikalen Regionen, in denen die elektrische Feldamplitude größer als 0,05 V/m war.

Optimierungsergebnisse für die gleichzeitige Stimulation der drei kortikalen Regionen. (a) Interessenbereiche (ROIs) und ihre jeweiligen Werte, die die gewünschte elektrische Feldeigenschaft darstellen. (b) Optimale Elektrodenamplitudenmontage für alle 61 Kanäle (links) mit einem 0,1-mA-Grenzwert (rechts). (c) Optimale Elektrodenphasenmontage für alle 61 Kanäle (links) mit einer 0,1-mA-Abschaltung (rechts). (d) Amplitudenverteilung des elektrischen Feldes unter optimalen Elektrodenbedingungen (links) und Verteilung des elektrischen Feldes über 0,05 V/m (rechts). (e) Phasenverteilung des elektrischen Feldes unter optimalen Elektrodenbedingungen (links) und Verteilung des elektrischen Feldes über 0,05 V/m (rechts).

Um die Stimulationsphase zu analysieren, haben wir außerdem die Stimulationsphase berechnet, die als mittlere Phase über die halbmaximale Fläche der ROIs definiert wurde. Die mittlere Phase über den halbmaximalen Bereich betrug 2,92° am LIP und 117,20° am FEF, was als Hinweis darauf interpretiert werden kann, dass die Stimulationsphase des LIP dem FEF um 114,28° vorauseilte. Der Unterschied zwischen der gewünschten Phasenverzögerung (120°) und der Stimulationsphasenverzögerung (114,28°) betrug lediglich 5,72°.

Der optimale Elektrodenzustand und die Eigenschaften des elektrischen Feldes über dem Kortex mit der optimalen Stimulationsphasendifferenz des LAC, der dem RAC um 90° vorauseilt, sind in Abb. 4 dargestellt. Das maximale elektrische Feld über dem LAC und dem RAC betrug 0,41 und 0,21 V/m. jeweils. Schließlich betrugen die mittleren Phasen über die halbmaximale Fläche in jedem ROI 0,03° am LAC und 90,21° am RAC, was einen Unterschied von 90,18° ergab, wie in Abb. 4d dargestellt. Es war nur eine Verzögerung von 0,18° gegenüber der optimalen Stimulationsphasendifferenz von 90°.

Abschließend haben wir die Machbarkeit unserer Methode unter der Annahme von drei ROIs weiter getestet: LIP (0°), FEF (-60°) und DLPFC (135°). Winkel in Klammern bezeichnen die optimalen Stimulationsphasen für jede Region, wie in Abb. 5 beschrieben. Mit der optimalen Elektrodenmontage wurden die drei Regionen gleichzeitig erfolgreich stimuliert (Abb. 5d, e), mit maximalen elektrischen Feldern von 0,24 V/m (LIP), 0,22 V/m (FEF) und 0,37 V/m (DLPFC) über jedem der ROIs. Darüber hinaus betrugen die mittleren Phasen über die halbmaximale Fläche jedes ROI -3,11°, -57,34° bzw. 135,00° über LIP, FEF und DLPFC. Folglich betrugen die mittleren Phasendifferenzen bezogen auf den LIP -54,23° für den FEF und 138,11° für den DLPFC, mit einer Verzögerung von 5,77° bzw. 3,11° gegenüber den optimalen Stimulationsphasen von FEF bzw. DLPFC.

An den msmp-tACS-Experimenten nahmen 18 gesunde Freiwillige mit dominantem rechten visuellen Hemifeld teil (7 Männer und 11 Frauen, Alter: 23,41 ± 2,90). Obwohl es keine Hinweise darauf gibt, dass die Augendominanz die VWM-Kapazität der visuellen Halbfelder beeinflusst, haben wir aus Gründen der Homogenität Teilnehmer ausgewählt, die über eine rechte Augendominanz verfügten. Personen mit erkennbaren neurologischen Störungen, Kopfverletzungen oder einer persönlichen oder familiären Vorgeschichte psychiatrischer Erkrankungen wurden ausgeschlossen. Das Studienprotokoll wurde vom Institutional Review Board der Hanyang University, Südkorea, genehmigt (IRB-Nr. HYU-2020–010). Alle Methoden wurden in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki durchgeführt. Zwei Teilnehmer wurden von den Analysen ausgeschlossen, weil sie das Protokoll nicht abschließen konnten.

Es wurde eine visuell verzögerte Zuordnungsaufgabe zur Probe eingesetzt32, bei der jeder Versuch aus einer Fixierungsperiode (2000–3000 ms), einem Anzeigepfeil (200 ms), einem Probenstimulus (100 ms), einer Aufbewahrungsperiode (900 ms) usw. bestand Reaktionsreiz (2000 ms); Die Dauer jeder Phase ist in Klammern angegeben (siehe Abb. 6). Während der gesamten Aufgabe wurde in der Mitte des Bildschirms ein Fixierungskreuz angezeigt. Nach der anfänglichen Fixierung erschien 200 ms lang ein nach links oder rechts zeigender Pfeil über dem Fixierungskreuz. Sobald der Anzeigepfeil verschwand, wurden 100 ms lang zwei Sätze quadratischer Arrays auf der linken und rechten Seite des Fixierungskreuzes angezeigt. Alle Quadrate in jedem Array hatten unterschiedliche Farben und die Anzahl der Quadrate in den beiden Arrays, die auf beiden Seiten des Fixierungskreuzes angezeigt wurden, war gleich (4, 5 oder 6). Die Quadrate hatten eine Größe von 0,65° × 0,65° und der Mindestabstand von der Mitte eines Quadrats zum anderen betrug 2°. Jede Anordnung von Quadraten wurde in einem Bereich von 9,8° × 7,3° präsentiert und überlappte nicht mit dem Fixierungskreuz. Um dies zu erreichen, wurden die Teilnehmer gebeten, ihren Kopf auf einer Kinnstütze zu fixieren, die sich 60 cm vom Bildschirm entfernt befand. Darüber hinaus wurden die Teilnehmer während dieser Zeit angewiesen, sich die Farben der quadratischen Anordnung auf der Seite zu merken, die durch den Pfeil angezeigt wurde. Nach dem Offset der Probenreizpräsentation folgte eine kurze Retentionszeit (900 ms). Anschließend wurde auf beiden Seiten des Fixationskreuzes für 2000 ms eine weitere quadratische Anordnung, der Reaktionsreiz, angezeigt. Während dieses Zeitraums wurden die Teilnehmer angewiesen, durch Drücken einer Taste auf dem Antwortfeld festzustellen, ob die Farben auf der Reihe von Quadraten, die sich auf der Seite befanden, die durch den Pfeil angezeigt wurde, mit denen übereinstimmten, die während des Probenstimuluszeitraums angezeigt wurden.

An eine verzögerte Beispielaufgabe für das visuelle Arbeitsgedächtnis anpassen. Nach einer Fixierungsperiode von 2000–3000 ms folgt kurzzeitig der Hinweispfeil (200 ms), der die Teilnehmer über das Halbfeld informiert, das sie sich merken sollten. Nachdem der Anzeigepfeil verschwindet, wird auf beiden Halbfeldern, die durch ein Fixierungskreuz getrennt sind, 100 ms lang ein Musterreiz, der aus einer Reihe von Quadraten besteht, präsentiert. Es folgt eine Aufbewahrungsfrist von 900 ms und anschließend wird ein Match-Stimulus für 2000 ms präsentiert. Während der Präsentation des Übereinstimmungsstimulus werden die Teilnehmer gebeten anzugeben, ob die Farben der Quadrate auf dem Halbfeld, die durch den Anzeigepfeil angezeigt werden, mit den Farben des Probenstimulus übereinstimmen.

Die Gesamtzahl der Versuche in einer Versuchssitzung betrug 120 und diese wurden in sechs Blöcke zu je 20 Versuchen aufgeteilt. Die sechs Blöcke wurden in drei Sätze zu je zwei Blöcken kategorisiert, wobei jeder Satz vier, fünf oder sechs Quadrate in einer quadratischen Anordnung enthielt. Die Anzahl der Quadrate in einem Array entsprach der Aufgabenlast. Um einen potenziellen Lerneffekt zu minimieren, wurden die sechs Blöcke mithilfe von e-Prime 3.0 (E-Prime Psychology Software Tools Inc., Pittsburgh, USA) zufällig aus 18 verschiedenen Blöcken (sechs Blöcke für jede Aufgabenbelastung) ausgewählt. Von den 20 Versuchen in jedem Block waren zehn Versuche Versuche auf der linken Feldhälfte (angezeigt durch den nach links zeigenden Pfeil), während die anderen zehn Versuche Versuche auf der rechten Hemifeldebene waren (angezeigt durch den nach rechts zeigenden Pfeil); 10 Versuche für jedes visuelle Halbfeld bestanden aus fünf Übereinstimmungs- und fünf Nichtübereinstimmungsversuchen.

Um die VWM-Kapazität zu quantifizieren, wurde der K-Wert, definiert als „Last × (Genauigkeit – Fehlerrate)“, berechnet. Der K-Wert berücksichtigt die Aufgabenlast und stellt die WM-Kapazität besser dar als die Genauigkeit32. Darüber hinaus wurden die gewichteten durchschnittlichen d'-Werte berechnet. Der d'-Wert ist als „Zhit – ZFA“ definiert, wobei FA die Fehlalarmrate angibt5,33. Die d'-Werte wurden für jede Belastung berechnet, mit der entsprechenden Belastung multipliziert und dann gemittelt.

Zusätzlich wurde der Lateralisierungsindex (LI) berechnet, um die Lateralität der WM-Leistung der visuellen Halbfelder anhand der folgenden Gleichung zu analysieren:

Dabei bezeichnen MR und ML die Messungen (K-Werte oder belastungsgewichteter Durchschnitt der d'-Werte), die aus Versuchen mit der rechten bzw. linken Halbfeldhälfte berechnet wurden.

Um schließlich zu analysieren, wie die Teilnehmer mit unterschiedlichen Ausgangsleistungen auf die Stimulation reagierten, wurden die oben genannten Analysen für K-Werte, gewichtetes d' und LI, berechnet unter Verwendung von K-Werten und dem gewichteten d', für zwei Gruppen durchgeführt, die nach der Ausgangsleistung getrennt waren Leistung: eine Gruppe mit niedrigem LI und eine Gruppe mit hohem LI unter L0R0-Stimulation, was die Grundbedingung in unserer Studie war. Der Schwellenwert für die Bestimmung der Gruppen mit niedrigem und hohem LI war der mittlere LI unter der L0R0-Bedingung, wobei Teilnehmer, die genau den mittleren LI erreichten, in die Gruppe mit hohem LI eingeteilt wurden.

Die Teilnehmer unterzogen sich drei Stimulationssitzungen, in denen die gewünschten Phasenverzögerungen, die durch msmp-tACS gegenüber dem bilateralen IPS hervorgerufen wurden, gleichphasig waren (bezeichnet als „synchronisierter“ Zustand), das rechte IPS dem linken IPS um 90° nacheilte (bezeichnet als „LR“-Zustand). ) und umgekehrt (gekennzeichnet durch die Bedingung „RL“). Eine 90°-Verzögerung von 80 Hz entspricht 3,125 ms. Die Stromstimulation wurde von Starstim 8 (Neuroelectrics Inc., Barcelona, ​​Spanien) geliefert. Die einzelnen Stimulationssitzungen lagen mindestens 72 Stunden auseinander. Vor der Teilnahme an der ersten der drei Stimulationssitzungen durchliefen die Teilnehmer einen Hole-in-the-Card-Test34 in einem Abstand von 60 cm (entspricht dem Abstand zum Monitor, auf dem die Verhaltensaufgaben angezeigt werden), um ihr dominantes Auge zu bestimmen. Die Stromstimulation erfolgte über acht Elektroden, die gemäß dem internationalen 10–10-EEG-System (P3, Pz, P4, PO3, PO4, PO7, Oz und PO8) über den parietalen und okzipitalen Bereichen angebracht waren. Die Injektionsstrombedingungen für jede Stimulationsbedingung wurden mithilfe einer FEM-basierten Feldsimulation und des CLS-Algorithmus ermittelt, wie zuvor beschrieben. Die Anstiegs- und Abstiegsperioden betrugen 30 Sekunden und die Stimulation wurde 1 Minute (einschließlich der Abstiegsperiode) nach Abschluss der Aufgabe abgebrochen. Zusätzlich wurde im Protokoll das Sicherheitssystem von Starstim-8 angewendet, das die Stimulation abbricht, wenn an einer Elektrode eine Impedanz von 20 kOhm erreicht wird; Aufgrund des Sicherheitsprotokolls kam es jedoch zu keinen Abtreibungen. Die Verhaltensaufgabe wurde während der Stimulation durchgeführt, beginnend 5 Minuten nach Beginn der Stimulation. Für jede Stimulationsbedingung wurde eine Sitzung der Verhaltensaufgabe (sechs Blöcke) abgeschlossen. Die Reihenfolge der Stimulationen war randomisiert und doppelblind. Von den 16 Teilnehmern, die alle drei Stimulationssitzungen absolvierten, berichtete keiner über Nebenwirkungen wie Brennen, Juckreiz und Schmerzen oder visuelle Phosphene.

Um die Wirkung der Stimulation auf die K-Werte und d'-Werte der Versuche mit dem linken und rechten visuellen Hemifeld zu beurteilen, wurde eine Zwei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen (rmANOVA) für die inneren Faktoren „Hemifeld“ und „Stimulationsbedingung“ durchgeführt. . Bei Bedarf wurden auch eine einfaktorielle rmANOVA und eine Post-hoc-Analyse eines T-Tests bei gepaarten Stichproben durchgeführt. Darüber hinaus wurden die K-Werte und d'-Werte für jedes visuelle Halbfeld separat mithilfe einer einfaktoriellen rmANOVA ausgewertet. Wenn schließlich eine Post-hoc-Analyse durchgeführt wurde, wurden die endgültigen p-Werte mithilfe der Methode der Falscherkennungsrate (FDR) korrigiert. Für den LI wurde eine einfaktorielle rmANOVA für den Faktor „Stimulationsbedingung“ durchgeführt. Bei Bedarf wurde eine Post-hoc-Analyse mit einem gepaarten Stichproben-T-Test durchgeführt. Um schließlich den Leistungsunterschied zwischen der Gruppe mit hohem LI und der Gruppe mit niedrigem LI zu testen, wurden für K-Werte und gewichtete d'-Werte verschiedener Halbfelder unter jeder Stimulationsbedingung, falls erforderlich, der Friedman-Test, der Wilcoxon-Rangsummentest und der vorzeichenbehaftete Rangtest durchgeführt. da die Gruppengröße klein war (n = 8). Alle gemeldeten endgültigen p-Werte wurden mithilfe von FDR korrigiert. Für alle statistischen Analysen wurde SPSS 22 verwendet, mit Ausnahme der FDR-Korrektur, die mit MATLAB 2019b durchgeführt wurde.

Alle Teilnehmer erhielten eine detaillierte Erläuterung der Versuchsprotokolle und unterzeichneten eine schriftliche Einverständniserklärung. Das Studienprotokoll wurde vom Institutional Review Board der Hanyang University, Südkorea, genehmigt (IRB-Nr. HYU-2020–010).

Die optimalen Injektionsstromeigenschaften und das unter optimalen Bedingungen über dem Kortex induzierte elektrische Feld wurden mithilfe von FEM und CLS berechnet. Abbildung 7 zeigt die optimalen Injektionsstromeigenschaften für die drei Stimulationsbedingungen (synchronisiert, LR und RL) und die elektrischen Feldverteilungen auf dem Kortex unter den optimalen Bedingungen. Für die optimalen Montagen von LR und RL waren die Amplituden der Injektionsströme identisch (Abb. 7b), wohingegen die Phasen der Injektionsströme unterschiedlich waren (Abb. 7c). Dies führte zu der gleichen Amplitudenverteilung des elektrischen Feldes über den Kortex (Abb. 7d), wenn auch zu unterschiedlichen Phasenverteilungen (Abb. 7e). Im Gegensatz dazu unterschieden sich die optimalen Injektionsströme für die optimale Montage des synchronisierten Zustands von den beiden anderen Fällen (LR und RL). Wie in Tabelle 1 gezeigt, betrug die maximale elektrische Feldamplitude im synchronisierten Zustand 0,35 V/m, während sie unter den anderen Bedingungen 0,31 V/m betrug. Für die Phasenverteilungen betrug die Differenz zwischen der mittleren Phase über die Halbmaximumbereiche (Bereiche mit elektrischen Feldamplituden höher als die Hälfte der maximalen elektrischen Feldamplitude über jeden ROI) des linken und rechten IPS 0°, -90,97 und 87,55° für die synchronisierten, LR- und RL-Montagen. Der Fehler zwischen den mittleren Phasendifferenzen und den gewünschten Phasenverzögerungen betrug weniger als 2,7 %, wie in Tabelle 1 gezeigt.

Region of Interest (ROI) und optimale Eigenschaften des Injektionsstroms für jede Stimulationsbedingung. (a) Segmentierter ROI (bilateraler intraparietaler Sulcus) und gewünschte Stimulationsbedingung, (b) optimale Injektionsstromamplituden für jede Stimulationsbedingung, (c) optimale Injektionsstromphaseneigenschaften für jede Stimulationsbedingung, (d) elektrische Feldamplitudenverteilung über den Kortex unten der optimale Zustand, (e) die Phasenverteilung des elektrischen Feldes über den Kortex unter dem optimalen Zustand.

Die für die Analyse verwendeten Hauptindizes waren der K-Wert, der gewichtete Durchschnitt der d-Prime-Werte (d') und LI. Der K-Wert ist ein Index, der sowohl die Belastung als auch die Genauigkeit einer WM-Aufgabe berücksichtigt und die Empfindlichkeit darstellt, während der d'-Wert die Empfindlichkeit und die normalisierte Gesamtleistung der Aufgabe darstellt. Beide Werte wurden für jedes visuelle Halbfeld berechnet. Der LI ist eine normalisierte Differenz zwischen einem Index (entweder dem K-Wert oder d') visueller Hemifelder und gibt an, inwieweit die WM-Leistung des rechten Hemifelds dominanter ist als die des linken Hemifelds (d. h. positive Werte implizieren eine bessere Leistung). Leistung für das rechte Hemifeld).

Die Dominanz der VWM-Kapazität verlagerte sich in Richtung des rechten visuellen Hemifelds, wie durch eine einfaktorielle rmANOVA und einen anschließenden t-Test bei gepaarten Stichproben belegt wurde; Es wurde ein signifikanter Effekt einer Phasenverzögerung ungleich Null auf den LI festgestellt (F2, 13 = 9,86; p < 0,01, Abb. 8a). Insbesondere ergab ein Post-hoc-T-Test mit gepaarten Stichproben, dass der Effekt nur unter der RL-Bedingung signifikant war (t15 = 3,95, p = 0,004), nicht jedoch unter der LR-Bedingung (t15 = 1,09, p = 0,29). mit der synchronisierten Bedingung. Unter Berücksichtigung der beiden Phasenverzögerungsstimulationen ungleich Null zeigte die RL-Bedingung eine höhere Wirkung als die LR-Bedingung (t15 = 3,07, p = 0,012). Alle p-Werte werden mit dem FDR korrigiert. Diese Ergebnisse deuten auf eine Verschiebung der VWM-Leistung in Richtung des rechten visuellen Hemifelds unter der RL-Bedingung hin. Bemerkenswerterweise war unter der synchronisierten Stimulationsbedingung eine statistisch signifikante linkshemifelddominante Lateralisierung der VWM-Kapazität vorhanden, wie durch t-Tests des LI gegen Null bei einer Stichprobe nachgewiesen wurde (t15 = -3,08, p < 0,01, Mittelwert ± Standardfehler: -0,122 ± 0,04). Allerdings war der Stimulationseffekt auf den LI unter phasenmodulierten Bedingungen nur marginal (LR: t15 = -1,87, p = 0,08, -0,084 ± 0,04; RL: t15 = 1,84, p = 0,08, 0,054 ± 0,03).

Verhaltensleistung unter jeder Stimulationsbedingung. (a) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung von K-Werten, (b) visuelle halbfeldspezifische K-Werte unter jeder Stimulationsbedingung, (c) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung des gewichteten Durchschnitts der d'-Werte, (d) visuell hemifeldspezifisch der gewichtete Durchschnitt der d'-Werte unter jeder Stimulationsbedingung (* p < 0,05; ** p < 0,01).

Darüber hinaus zeigte eine zweifache rmANOVA, die für die K-Werte mit den inneren Faktoren „Hemifeld“ und „Stimulationsbedingung“ durchgeführt wurde, einen signifikanten Effekt der Interaktion zwischen Stimulationsbedingung und Hemifeld (F2, 10 = 7,3, p = 0,02), jedoch nicht für der Innenfaktor „Stimulationsbedingung“ (F2, 10 = 2,36; p = 0,15) und „Hemifeld“ (F2, 10 = 2,53; p = 0,13). Nachfolgende einfaktorielle rmANOVA, die für die für das visuelle Hemifeld spezifischen K-Werte mit dem inneren Faktor „Stimulationsbedingung“ durchgeführt wurde, zeigte nur bei den rechten Hemifeldversuchen einen signifikanten Effekt (K-Wert des linken Hemifelds: F2, 13 = 1,3, p = 0,27; rechter Halbfeld-K-Wert: F2, 13 = 5,66, p = 0,03). Die Post-hoc-Analyse zeigte einen signifikanten Anstieg des K-Werts des rechten Hemifelds unter der RL-Bedingung nur im Vergleich zur LR-Bedingung (t15 = -3,22, p < 0,01). Dies impliziert, dass der Anstieg des LI unter der RL-Bedingung eher auf einen Anstieg der WM-Kapazität des rechten Hemifelds als auf eine Abnahme der WM-Kapazität des linken Hemifelds zurückzuführen war, obwohl bei den Teilnehmern ein unterschiedlicher Lateralisierungseffekt auftrat. Die K-Werte des linken und rechten visuellen Halbfelds unter jeder Stimulationsbedingung sind in Abb. 8b dargestellt.

Zusätzlich zu den K-Werten haben wir den gewichteten Durchschnitt der d'-Werte für jede Stimulationsbedingung berechnet, um die Zuverlässigkeit der Aufgabenerfüllung zu bewerten. Die d'-Werte werden berechnet, indem die Z-Werte der Fehlalarmrate von den Z-Werten der Trefferquote subtrahiert werden. Die berechneten d'-Werte wurden mit der Belastung jedes Versuchs gewichtet und dann gemittelt. Der LI wurde auch anhand des gewichteten Durchschnitts der d'-Werte berechnet.

Die Ergebnisse mit LI-Werten, die mit gewichtetem d' berechnet wurden, zeigten den gleichen Trend wie die LI-Werte, die mit K-Werten berechnet wurden (Abb. 8c, d). Die einfaktorielle rmANOVA zeigte einen signifikanten Effekt des inneren Faktors „Stimulationsbedingung“ (F2, 13 = 7,18, p = 0,02). Ein anschließender t-Test bei gepaarten Stichproben zeigte ebenfalls die gleichen Trends mit dem LI, der mithilfe der K-Werte berechnet wurde (synchronisiert-RL: t15 = -3,28, p = 0,02; LR-RL: t15 = -3,05, p = 0,03; synchronisiert -LR: t15 = 0,71, p = 0,28). Darüber hinaus zeigten die Ein-Stichproben-t-Tests gegen Null, dass die normalisierte VWM-Leistung bei untersynchronisierten bzw. RL-Bedingungen deutlich nach links und rechts lateralisiert war; Unter der LR-Bedingung wurde jedoch keine Signifikanz gefunden (synchronisiert: t15 = -2,9, p = 0,01; LR: t15 = -1,78, p = 0,1; RL: t15 = 2,23, p = 0,04). Der Mittelwert und die SE des LI unter Verwendung des gewichteten Durchschnitts von d' betrugen -0,19 ± 0,07, -0,11 ± 0,06 und 0,11 ± 0,05 für die synchronisierten, LR- und RL-Bedingungen.

Um das gewichtete d‘ weiter zu analysieren, wurde eine zweifache rmANOVA mit den inneren Faktoren „Stimulationsbedingung“ und „Hemifeld“ für das gewichtete d‘ durchgeführt. Der Test zeigte den gleichen Trend bei den Analysen der K-Werte, die signifikant für die Interaktion zwischen Hemifeld und Stimulationsbedingung und innerhalb des Faktors „Stimulationsbedingung“ (F2, 10 = 5,07, p = 0,04 für die Interaktion zwischen Hemifeld und Stimulationsbedingung; F2, 10 = 5,68, p = 0,03 für den inneren Faktor „Stimulationsbedingung“ und F2, 10 = 0,98, p = 0,34 für den inneren Faktor „Hemifeld“. Nachfolgende wiederholte Messungen der einfaktoriellen rmANOVA und des gepaarten t-Tests bestätigten, dass der gewichtete Durchschnitt von d' für die Versuche im rechten visuellen Hemifeld während der RL-Stimulationsbedingung im Vergleich zu den anderen beiden Stimulationsbedingungen signifikant zunahm (rmANOVA: F2, 13 = 7,42, S = 0,02; t-Test: t15 > 3,05, p < 0,05). Für die Versuche mit dem linken visuellen Hemifeld wurde jedoch kein signifikanter Effekt des inneren Faktors „Stimulationsbedingung“ gefunden (F2, 13 = 2,9, p = 0,11).

Zusätzlich wurden die Gesamtgenauigkeit, die Gesamtreaktionszeit (RT), die lastspezifische Genauigkeit und die korrekte Ablehnungsrate (CRR) in Bezug auf visuelle Halbfelder analysiert. Zweifaktorielle rmANOVA mit wiederholten Messungen wurde für RT, lastspezifische Genauigkeit und CRR mit den inneren Faktoren „Hemifeld“ und „Stimulationsbedingung“ durchgeführt, während eine einfaktorielle rmANOVA mit wiederholten Messungen für die Gesamtgenauigkeit durchgeführt wurde. Für RT wird eine einfache lineare Transformation verwendet, um die Daten zu normalisieren, indem das Minimum subtrahiert und durch den Bereich jedes RT-Datensatzes dividiert wird. Für jede Messung wurde keine signifikante Interaktion zwischen den Faktoren „Stimulationsbedingung“ und „Hemifeld“ (RT: F2, 10 = 0,34; p = 0,72; CRR: F2, 10 = 2,01, p = 0,15) beobachtet. Auch für die Gesamtgenauigkeit wurde keine Signifikanz beobachtet (F2, 13 = 2,38, p = 0,11). Ebenso zeigte eine Analyse der Genauigkeit jeder Belastung keine signifikante Wechselwirkung zwischen Stimulationsbedingung × Hemifeld (Belastung 4: F2, 10 = 2,87; p = 0,08; Belastung 5: F2, 10 = 3,87; p = 0,06; Belastung 6). : F2, 10 = 1,5; p = 0,24).

Darüber hinaus zeigte Friedmans Test nur für die Verhaltensleistung von Gruppen mit niedrigem LI einen signifikanten Unterschied. Insbesondere wurde ein signifikanter Unterschied für LI beobachtet, der unter Verwendung des K-Werts (χ2 = 9,75, p < 0,01), der K-Werte des rechten visuellen Halbfeldtests (χ2 = 6,25, p = 0,044) und des LI, berechnet unter Verwendung des gewichteten d' (χ2 = 13, p < 0,01) und gewichtete d'-Werte der rechten visuellen Halbfeldversuche (χ2 = 7,75, p = 0,02) für die Gruppe mit niedrigem LI. Der anschließende Wilcoxon-Signed-Rang-Test zeigte ähnliche Ergebnisse wie die gesamte Teilnehmergruppe, da der mithilfe des K-Werts berechnete LI unter RL-Stimulation im Vergleich zur synchronisierten Stimulation (p = 0,02) und LR-Stimulation (p = 0,035) signifikant größer war, jedoch kein signifikanter Unterschied wurde für die K-Werte von Versuchen im rechten visuellen Hemifeld beobachtet. Darüber hinaus war der anhand des K-Werts berechnete LI nur bei synchronisierter Stimulation signifikant kleiner als Null (p < 0,01). Schließlich waren beide LIs, die unter Verwendung des gewichteten d' und des gewichteten d'-Werts selbst berechnet wurden, unter RL-Stimulation signifikant größer als bei synchronisierter Stimulation (LI: p = 0,01, gewichtetes d': p = 0,035) und LR-Stimulation (LI: p = 0,01, gewichtetes d': p = 0,035). Interessanterweise war der mithilfe des gewichteten d' berechnete LI sowohl bei synchronisierter (p < 0,01) als auch bei LR-Stimulation (p = 0,02) signifikant kleiner als Null und bei RL-Stimulation signifikant größer als Null (p = 0,04). Die Verhaltensleistung der Gruppe mit niedrigem LI ist in Abb. 9 dargestellt.

Verhaltensleistung der Gruppe mit niedrigem LI unter jeder Stimulationsbedingung. (A) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung von K-Werten, B) visuelle Halbfeld-spezifische K-Werte unter jeder Stimulationsbedingung, (C) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung des gewichteten Durchschnitts der d'-Werte, (D) visuelles Halbfeld Spezifisch der gewichtete Durchschnitt der d'-Werte unter jeder Stimulationsbedingung (*p < 0,05).

Unterdessen zeigte die Gruppe mit hohem LI keine statistische Signifikanz, weder zwischen den Stimulationsbedingungen (LI: χ2 = 1,75, p = 0,42; gewichtetes d': χ2 = 0,75, p = 0,68) noch gegen Null (niedrigster p-Wert: 0,15, zwischen 0 und LI unter RL-Bedingung; t-Test bei einer Stichprobe) bei allen Stimulationsbedingungen. Die Verhaltensleistung der Gruppe mit hohem LI ist in Abb. 10 dargestellt.

Verhaltensleistung der Gruppe mit hohem LI unter jeder Stimulationsbedingung. (A) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung von K-Werten, (B) visuelle halbfeldspezifische K-Werte unter jeder Stimulationsbedingung, (C) Lateralisierungsindex (LI), berechnet unter Verwendung des gewichteten Durchschnitts der d'-Werte, (D) visuell Halbfeldspezifisch ist der gewichtete Durchschnitt der d'-Werte unter jeder Stimulationsbedingung.

Der Hauptunterschied zwischen Gruppen mit hohem LI und niedrigen LI bestand in der Durchführung von Versuchen im rechten visuellen Hemifeld unter synchronisierten Bedingungen, da der Rangsummentest ergab, dass die Gruppe mit niedrigem LI signifikant niedrigere K-Werte und gewichtete d'-Werte aufwies (LI: p = 0,02, gewichtetes d). ': p = 0,01) unter synchronisierten Bedingungen, was der Basisleistung entspricht, wie in Abb. 11 dargestellt. Keine anderen Leistungen unterschieden sich signifikant zwischen den beiden Untergruppen (niedrigster p-Wert: 0,13, zwischen den K-Werten der rechten Halbfeldversuche unter LR Zustand). Alle gemeldeten p-Werte werden bei Bedarf FDR-korrigiert.

Die Grundleistung der Gruppen mit niedrigem und hohem LI. (*p < 0,05).

In dieser Studie haben wir versucht, eine systematische Phasenverzögerung des Gammabandes (80 Hz) in den bilateralen Parietalbereichen zu induzieren und zu untersuchen, wie eine solche Phasenverzögerung die VWM-Leistung moduliert. Die Stimulationsfrequenz (80 Hz) wurde anstelle von 40 Hz, einer herkömmlichen Gamma-tACS-Frequenz, gewählt, da 80 Hz die VWM-Kapazität signifikant beeinflussten, während 40 Hz dies nicht tat35. Um fokales msmp-tACS bereitzustellen, haben wir eine neue Methode zur Simulation und Optimierung von tACS-Protokollen mithilfe komplexer Werte eingeführt. Dies ermöglichte die gleichzeitige Darstellung der Phase und Amplitude der abgegebenen elektrischen Felder. Während „Wanderwellen-tACS“36 entwickelt und validiert wurde, um tACS mit Phasenverzögerung zu ermöglichen, erfordert die gezielte Ausrichtung auf bestimmte kortikale Bereiche mit gewünschten Phasenverzögerungen zusätzliche Experimente, die in der Studie nicht aufgeführt sind (d. h. die Position der Rückführelektroden oder optimale Stimulationsphasen können nicht bestimmt werden). . Wichtig ist, dass das Wanderwellen-tACS elektrische Felder meldet, die mit einem räumlichen Phasengradienten verteilt sind, wenn keine Stimulationselektroden angebracht sind, und dass die Intensitäten solcher kortikalen Regionen entlang des Pfads des E-Felds keine üblichen Ziele für NIBS in menschlichen Experimenten sind. Nichtsdestotrotz ist Wanderwellen-tACS vielversprechend und bewährter, und eine gründliche Validierung durch die Wanderwellen-tACS-Studie ist in unserer Studie nicht vorhanden. Die Tatsache, dass unsere Methode eine erweiterte Version früherer Literatur war, und die Validierungen von mehrphasigem tACS, die im Rahmen der Wanderwellen-tACS-Studie durchgeführt wurden, liefern jedoch zumindest indirekte Beweise für die Durchführbarkeit unserer Methode. Um diesen Mangel zu beheben, führten wir eine Fallstudie durch, indem wir die vorgeschlagene Methode bei gesunden Teilnehmern umsetzten.

Als Ergebnis der Fallstudie konnten wir erfolgreich die gewünschten Phasenverzögerungen in den kortikalen Zielregionen induzieren. Durch 80 Hz msmp-tACS stellten wir fest, dass die Lateralisierung der VWM-Leistung in Richtung des rechten visuellen Hemifelds verschoben wurde, wenn die Stimulationsphase des rechten IPS (rIPS) der des linken IPS (lIPS) im Vergleich um 90° (RL-Bedingung) vorauseilte mit den synchronisierten oder lIPS-leading-rIPS (LR)-Stimulationsbedingungen. Darüber hinaus haben wir durch die Analyse der Verhaltensleistung von Untergruppen von Teilnehmern auf der Grundlage ihrer Ausgangsleistung festgestellt, dass die Verhaltensänderungen bei verschiedenen Stimulationsbedingungen hauptsächlich auf eine relativ schlechte Leistung bei Versuchen im rechten visuellen Hemifeld unter synchronisierten Bedingungen zurückzuführen sind. Tatsächlich betrafen die Stimulationen vor allem die Gruppe mit niedrigem LI, was auf mögliche „Obergrenzeneffekte“ hindeutet. Ob es sich bei dem beobachteten LI jedoch um eine echte „Obergrenze“ handelt, muss jedoch weiter untersucht werden, da andere Phasenunterschiede als 90° den LI effektiv erhöhen oder verringern können.

Frühere Literatur hat die Synchronisation (In-Phase-Zustand) oder Desynchronisation (Anti-Phase-Zustand) kortikaler Regionen betont und festgestellt, dass die durch tACS induzierte In-Phase-Synchronisation die Netzwerkmitnahme stärkt37. Dennoch führt eine Nullphasenverzögerung zwischen kortikalen Regionen aufgrund von Phasenverzögerungen und neuronalen Übertragungsverzögerungen möglicherweise nicht unbedingt zu einem optimalen Netzwerkzustand oder einer verbesserten Funktionssynchronität38,39. Ebenso bedeutet eine 180°-Phasenverzögerung zwischen kortikalen Regionen möglicherweise nicht, dass das beteiligte kortikale Netzwerk nicht mehr funktioniert oder gestört ist. Daher ist es wichtig, Veränderungen der kognitiven Funktionen bei solchen Phasenverzögerungen zwischen funktionell verwandten kortikalen Regionen zu untersuchen.

Bei Anwendung von msmp-tACS erhöhte die RL-Bedingung den LI der VWM-Kapazität im Vergleich zu den anderen Stimulationsbedingungen. Der LI unterschied sich jedoch nicht zwischen den LR- und synchronisierten Bedingungen. Eine mögliche Erklärung könnte sein, dass im „natürlichen“ Zustand oder einem Zustand, in dem keine Stimulation erfolgt, die Phasenverzögerung zwischen dem bilateralen IPS irgendwo zwischen Null und dem linken IPS liegt, der dem rechten IPS um 90° vorauseilt. Diese Spekulation steht im Einklang mit den Ergebnissen einer früheren tACS-Studie an zwei Standorten40, die darauf hinwies, dass es eine optimale Phasenverzögerung zwischen 0° und 180° des Gammabandes an den bilateralen parietalen Kortizes geben könnte, was ein natürlich vorkommendes Merkmal bei WM-Aufgaben ist Leistung. Allerdings ist eine Scheingruppe erforderlich, um den „natürlichen“ Zustand zu beobachten, und deshalb haben wir 18 neue Teilnehmer angemeldet, um die gleiche Aufgabe ohne Stimulation auszuführen. Die Scheingruppe zeigte nicht den erwarteten mittleren LI-Wert zwischen der synchronisierten und der LR-Bedingung (Abbildung S1 im Zusatzmaterial). Nichtsdestotrotz zeigten die T-Test-Ergebnisse unabhängiger Stichproben interessante Ergebnisse, da die K-Werte der Versuche im rechten Hemifeld im Vergleich zur Scheingruppe nur unter der RL-Stimulationsbedingung signifikant höher waren, während unter synchronisierten Bedingungen ein Trend zu höheren K-Werten im linken Hemifeld beobachtet wurde im Vergleich zur Scheingruppe (Abbildung S2).

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die über das bilaterale IPS induzierte Phasenverzögerung eine Verschiebung der Lateralisierung der VWM-Leistung in Richtung des rechten visuellen Hemifelds verursachte. Obwohl bei der Ausführung von VWM-Aufgaben eine kontralaterale Verzerrung der parietalen Stellen besteht, werden beide bilateralen parietalen Bereiche als für die Bindung von VWM verantwortlich angesehen41,42,43. Es wird berichtet, dass insbesondere die bilateralen parietalen Bereiche aktiviert werden, wenn WM-Aufgaben mit höherer kognitiver Belastung ausgeführt werden44. Insgesamt wird davon ausgegangen, dass eine Aktivierung des ipsilateralen Sulcus parietalis beobachtet wird, wenn zusätzliche Ressourcen erforderlich sind44, wodurch die Kommunikation zwischen bilateralen Parietalbereichen bei der Ausführung von WM-Aufgaben mit hoher kognitiver Belastung wichtiger wird. Wie oben erwähnt, erfolgt eine solche Kommunikation in Form synchronisierter Gammawellen; Da systematische Verzögerungen im Gammaband die Richtung der Kommunikation zwischen den kortikalen Regionen beeinflussen21,22,23, gehen wir vorsichtig davon aus, dass eine solche Verschiebung des LI eine Verhaltensbeobachtung der Änderung der Richtung der Kommunikation zwischen den bilateralen Parietalbereichen ist.

Basierend auf früheren Studien haben wir 80 Hz, eine Frequenz im hohen Gammabereich, als Stimulationsfrequenz für das msmp-tACS-Experiment ausgewählt5,45,46. Man könnte argumentieren, dass eine Phasendifferenz von 90° bei 80 Hz (ungefähr 3 ms) eine zu kurze Zeitverzögerung ist, um irgendeine Bedeutung der interkortikalen Phasenverzögerung für die VWM-Leistung zu behaupten. Allerdings wurde während der Retentionszeit des visuellen Gedächtnisses eine Fehlsynchronisation innerhalb von Neuronenanordnungen mit einer Verzögerung von nur 2 ms beobachtet47. Die Studie berichtete, dass, da visuelle Merkmale an eine bestimmte Ansammlung von Neuronen kodiert sind, bei gleichzeitigen Ansammlungen eine Fehlsynchronisation mit Phasenverzögerungen von ± 2 ms beobachtet wurde. Darüber hinaus berichteten Besserve et al.48 über reizmodulierte Phasenverzögerungen des hohen Gammabandes im visuellen Kortex von Primaten während der Ausführung visueller Aufgaben49. Die Rolle einer solchen zeitverzögerten, falschen Synchronisation von Neuronen für die kognitive Funktion ist jedoch bestenfalls unklar. Der Grund für diese Kontroverse liegt darin, dass es aufgrund der individuellen Variabilität und der Art des EEG schwierig ist, eine bestimmte Phasenverzögerung während der Wahrnehmung zu beobachten. Während unsere Stimulationsbedingung vermutlich eine Phasenverzögerung von 90° hervorrief, ist es tatsächlich möglich, dass während der VWM-Leistung eine „optimale“ Phasenverzögerung anders als 90° zwischen bilateralen Parietalbereichen besteht. Um eine Methode zur Untersuchung anderer Phasenverzögerungen als 0° und 180° zu entwickeln und zu testen, war es daher nur möglich, auf die Phasenverzögerung abzuzielen, die nicht sowohl auf die Phasenverzögerung von 0° als auch auf 180° ausgerichtet war, also 90°.

Angesichts der kurzen Verzögerung von 3 ms zwischen kortikalen Regionen ist es außerdem unwahrscheinlich, dass die von msmp-tACS gezeigten Verhaltensergebnisse darauf zurückzuführen sind, dass msmp-tACS eine direkte Signalübertragung während der Arbeitsgedächtnisaufgabe moduliert. Während die vorherige Literatur, das Wanderwellen-tACS, darauf abzielt, den gesamten kortikalen Pfad zwischen mehreren kortikalen Regionen anzuvisieren, die als Sender und Empfänger betrachtet werden, zielt das vorgeschlagene msmp-tACS auf spezifischere Regionen ab. Obwohl es mit msmp-tACS möglich ist, den gesamten Signalweg abzuzielen, induziert unsere Montage und Gestaltung der Fallstudie ausschließlich die gewünschte Phasenverzögerung gegenüber bilateralem IPS, nicht jedoch den Signalweg, der die beiden Regionen verbindet. Daher ist der mutmaßliche zugrunde liegende Mechanismus eher die veränderte funktionelle Konnektivität zwischen den bilateralen IPS aufgrund des Eingriffs von msmp-tACS. Berichten zufolge hing diese kurze Verzögerung tatsächlich mit der Lateralisierung der Hörfunktion während der dichotischen Höraufgabe zusammen14. Zukünftig könnte msmp-tACS mit bildgebenden Methoden kombiniert werden, um zu untersuchen, ob die systematischen Verzögerungen der Gamma-Oszillation tatsächlich die Richtung der Kommunikation zwischen kortikalen Regionen mit sich bringen.

Im Allgemeinen ist ein gewichteter Durchschnitt von d'-Werten kein übliches Maß für die Analyse der VWM-Leistung. Dennoch haben wir diesen Index berechnet, da wir die normalisierte Leistung der Aufgabe entsprechend der Schwierigkeit der Aufgabe analysieren wollten. Eine sorgfältige Interpretation der Ergebnisse zeigt, dass der LI sowohl der gewichteten Mittelwerte der d'- als auch der K-Werte durch die unterschiedlichen Stimulationsbedingungen beeinflusst wurde; Die Nichtsignifikanz der Interaktionsbedingung × Hemifeld für die K-Werte impliziert jedoch, dass pd-tACS die Dominanz des visuellen Hemifelds in VWM veränderte, ohne die gesamte VWM-Kapazität wesentlich zu beeinflussen. Dies wird durch die statistische Nichtsignifikanz der Genauigkeit jeder Ladung bestätigt. Tatsächlich wurde eine statistische Signifikanz sowohl für die K-Werte als auch für den gewichteten Durchschnitt der d'-Werte bei den Versuchen im rechten visuellen Hemifeld gefunden, nicht jedoch bei den Versuchen im linken visuellen Hemifeld, aber die Signifikanz war für den K-Wert nicht konsistent. Der gewichtete Durchschnitt der d'-Werte legt mehr Wert auf die Genauigkeit als die K-Werte; Daher stützen die Ergebnisse erneut die Annahme, dass Phasenverzögerungen in den parietalen Bereichen möglicherweise keine höhere kognitive Belastung widerspiegeln. Dennoch sind sie von entscheidender Bedeutung für die Verarbeitung und Speicherung visuell-räumlicher Informationen und möglicherweise für die Priorisierung dieser Informationen für die Verarbeitung.

Der Trend, dass die rechten visuellen Halbfeldversuche betroffen sind, ist angesichts des flexiblen Ressourcenmodells machbar. Im Modell wurde gezeigt, dass die kontralaterale Tendenz der bilateralen parietalen Bereiche bei der Darstellung von Elementen im linken visuellen Hemifeld größer ist50,51. Da die Stimulation nämlich bilateral war, könnte die VWM-Leistung des rechten visuellen Hemifelds stärker von unseren Stimulationsbedingungen beeinflusst werden. Tatsächlich stützen weitere Ergebnisse zum hemifeldspezifischen gewichteten Durchschnitt der d'-Werte diese Idee: Der gewichtete Durchschnitt der d'-Werte nur des rechten visuellen Hemifelds stieg unter der RL-Stimulationsbedingung im Vergleich zu den anderen beiden Bedingungen signifikant an, während dies nicht signifikant war Bei den Versuchen des linken visuellen Hemifelds wurde eine Veränderung beobachtet.

Angesichts der Berichte, die besagen, dass Asymmetrien der Aktivierungsniveaus und des Timings im frontoparietalen Netzwerk für die VWM-Leistung von entscheidender Bedeutung sind52,53, könnte man argumentieren, dass unsere Ergebnisse auf der Asymmetrie der an das bilaterale IPS gelieferten elektrischen Feldamplitude zurückzuführen sind. Dennoch war die maximale elektrische Feldamplitude unter allen drei Stimulationsbedingungen über dem rechten IPS größer als über dem linken IPS. Wenn die Ergebnisse jedoch auf einer Amplitudenasymmetrie beruhen würden, hätte sich der LI nur durch den synchronisierten Zustand verändert, in dem die Amplitudenasymmetrie am größten war. Daher glauben wir, dass die Verschiebung des LI nicht mit der über das bilaterale IPS gelieferten asymmetrischen elektrischen Feldamplitude zusammenhängt. Darüber hinaus kann die Auswirkung der RL-Bedingung auf die unterschiedliche Verteilung der elektrischen Feldamplitude über den Kortex unter RL- und synchronisierten Bedingungen zurückzuführen sein. Dies ist jedoch aus folgenden Gründen weniger wahrscheinlich: (1) Die LIs waren unter den synchronisierten und LR-Bedingungen nicht signifikant unterschiedlich und (2) der LI war unter der RL-Bedingung höher als unter der LR-Bedingung, die eine identische elektrische Leistung aufwies Feldamplitudenverteilung über den Kortex. Darüber hinaus erzeugten die RL/LR-Bedingungen ein elektrisches Feld über dem Kortex, das ausreichte, um die Oszillationsaktivität zu modulieren54,55. Daher ist der Schluss naheliegend, dass die Verschiebung der Lateralisierung der VWM-Kapazität das Produkt der Phasenverzögerung zwischen den bilateralen IPS war.

Angesichts dieser Ergebnisse könnte die interregionale Phasenverzögerung zwischen kortikalen Bereichen auch eine wichtige Rolle bei der Lateralisierung anderer Verhaltensweisen spielen, wie z. B. dem Vorteil des rechten Ohrs oder der Händigkeit. Zugegebenermaßen könnte msmp-tACS ein nützliches Werkzeug sein, um die Kausalität zwischen Phasenasymmetrien kortikaler Regionen und Verhaltenslateralisierungen zu untersuchen. Klinisch ist bekannt, dass der Rechtsohrvorteil bei Patienten mit Schizophrenie mit auditiv-verbalen Halluzinationen (AVHs)56,57,58 aufgrund von Veränderungen im Gammaband deutlich verringert ist. Allerdings konnten sowohl In-Phase- als auch Anti-Phase-Gamma-tACS der bilateralen auditorischen Kortizes den Vorteil des rechten Ohrs nicht modulieren14; Die Verwendung von msmp-tACS im Gammabereich kann den Vorteil des rechten Ohrs verbessern, was wiederum möglicherweise zur Linderung der AVH-Symptome beitragen kann.

Im Stimulationsexperiment bestand der Hauptgrund für das Fehlen der Scheinbedingung darin, den Effekt der Stimulationsfrequenz beim Vergleich von Schein- und Stimulationsfrequenz zu eliminieren. Selbst wenn die Verhaltensleistungen unter Schein- und anderen Stimulationsbedingungen unterschiedlich gewesen wären, wäre die Beobachtung nicht ausreichend gewesen, um den Schluss zu ziehen, dass die Veränderungen ausschließlich durch durch msmp-tACS induzierte Phasenverzögerungen verursacht wurden. Anstelle einer Scheinbedingung haben wir die synchronisierte Stimulationsbedingung implementiert, die als „Referenzzustand“ fungiert und nicht als Standard- oder Kontrollzustand, der im Allgemeinen von der Scheinbedingung angenommen wird.

Eine Einschränkung der aktuellen Forschung besteht darin, dass unsere Stimulationsprotokolle auf Computersimulationen basierten; Daher könnten Unterschiede zwischen der tatsächlichen Stimulationsphase und der über den ROI mit Simulation berechneten Phase bestehen. Um solche Simulationsfehler zu minimieren, kann eine individuelle MRT eingesetzt werden; Allerdings könnten die Ergebnisse im Vergleich zum tatsächlichen Feld, das über dem Kortex induziert wird, immer noch fehlerhaft sein. Tatsächlich kann die Verwendung eines repräsentativen Modells für die Fallstudie zu unterschiedlichen Stimulationseffekten für jeden Teilnehmer führen. Allerdings ist die Phasenverteilung des E-Feldes viel weniger anfällig für individuelle Schwankungen in der Anatomie als die Amplitude des über den Kortex abgegebenen E-Feldes. Beispielsweise wird die über einen interessierenden Bereich abgegebene elektrische Feldamplitude durch den Abstand der Elektrode vom Kortex, geometrische Merkmale des ROI, die Dicke des Schädels usw. beeinflusst. Die Phase ist jedoch viel weniger anfällig für diese Merkmale als die Amplitude von Das E-Feld korreliert nicht unbedingt mit induzierten Phasenverzögerungen. Das heißt, wenn zwischen Standort A und B eine relative Phase von 0° und 90° beobachtet wird, sollte die Phasenverzögerung konsistent sein, sofern sie nicht durch andere Stromquellen gestört wird, selbst wenn die E-Feldamplituden an den Standorten verringert werden. Um dieses Problem weiter anzugehen, führten wir eine zusätzliche Simulationsstudie durch, indem wir die identischen Elektrodenbedingungen, die in unserer Fallstudie verwendet wurden, auf ein Finite-Elemente-Kopfmodell anwandten, das unter Verwendung eines MNI-Colin-Kopfmodells (MNI; Montreal, Kanada) erstellt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass die induzierten Phasenverzögerungen für LR- und RL-Bedingungen -97,82° bzw. 86,91° betrugen (Phase von rIPS abgezogen von Phase von lIPS), was darauf hinweist, dass der mithilfe eines repräsentativen Modells bestimmte Elektrodenzustand in anderen Kopfmodellen gültig war. Darüber hinaus war die E-Feld-Amplitude bei der Simulation im Colin-Kopfmodell über rPIS und lIPS stark (LR: 0,29 V/m für lIPS und 0,33 V/m für rIPS; RL: 0,29 V/m für lIPS und 0,38 V/m). für RIPS). Das Ergebnis der zusätzlichen Simulation ist in Abbildung S3 dargestellt.

Schließlich haben wir die Anti-Phasen-Stimulation weggelassen. Es ist möglich, dass der gegenphasige Zustand die Lateralisierung im Vergleich zum synchronisierten Zustand in die andere Richtung treibt. Darüber hinaus fehlen aktuelle Erkenntnisse zu den tatsächlichen oder optimalen Phasenverzögerungen, die während der Synchronität kortikaler Regionen erforderlich sind. Daher könnte in zukünftigen Studien die Rolle spezifischer Phasenverzögerungen in Gehirnregionen, wie z. B. der Zustand, bei dem ein ROI einem anderen um 45° vorauseilt, und der Anti-Phasen-Zustand, auf verschiedene kognitive Funktionen untersucht werden.

In dieser Studie haben wir eine neuartige Methode vorgeschlagen, das msmp-tACS, das die Stimulation mehrerer Gehirnregionen mit gewünschten Phasenverzögerungen ermöglicht. Um die Phaseninformationen in der Simulationsstudie darzustellen, verwendeten wir komplexe Werte. Außerdem wurde die Optimierungsmethode von LS auf CLS geändert. Die Computersimulationen bestätigten, dass fokale elektrische Felder mit gewünschten Phasenverzögerungen mit geringfügigen Fehlern an die ROIs geliefert werden konnten. Während die interregionale Synchronisation mit einer Phasenverzögerung ungleich Null als Schlüsselmechanismus bei der Kommunikation zwischen oder der seriellen Aktivierung kortikaler Regionen, insbesondere bei Top-Down-Kontrollen, vorgeschlagen wurde, wurden keine Methoden zur Bestimmung der Stimulationsparameter für solche Stimulationen vorgeschlagen. Darüber hinaus wirkte sich die tatsächliche Anwendung des msmp-tACS über bilaterale IPS erheblich auf die Leistung aus und verlagerte die VWM-Leistung in Richtung rechtsvisueller Halbfeldversuche. Während sich die VWM-Leistung durch die Stimulationsbedingungen nicht wesentlich veränderte, zeigte sich bei der Beurteilung der relativen Leistung zwischen Versuchen des rechten und linken visuellen Hemifelds eine stärkere Dominanz des rechten visuellen Hemifelds. Wir vermuten, dass die Beobachtung auf die Verschiebung der Phasenbeziehung zwischen den bilateralen IPS zurückzuführen ist, die davon betroffen sind, welche Informationen zwischen den beiden Halbfeldern zu priorisieren sind. Zukünftig könnten bilaterale auditorische Kortizes mit einer Phasenverzögerung stimuliert werden, um die Symptome von Schizophreniepatienten mit auditorischen Halluzinationen zu lindern, und es könnten optimale Phasenverzögerungen untersucht werden, die in dieser Studie nicht untersucht wurden.

Die Daten und Materialien sind auf Anfrage beim jeweiligen Autor unter Vorbehalt erhältlich.

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Diese Forschung wurde durch das Brain Research Program der National Research Foundation of Korea (NRF) unterstützt, finanziert vom Ministerium für Wissenschaft, IKT und Zukunftsplanung (NRF-2019M3C7A1031278).

Abteilung für Elektrotechnik, Hanyang-Universität, 222 Wangsimni-ro, Seongdong-gu, Seoul, 133-791, Republik Korea

Jimin Park, Sangjun Lee, Seonghun Park und Chang-Hwan Im

Kognitionswissenschaftliche Forschungsgruppe, Korea Brain Research Institute, Daegu, Republik Korea

Chany Lee

Abteilung für Kognitionswissenschaften, Hanyang-Universität, Seoul, Republik Korea

Sungshin Kim

Abteilung für Biomedizintechnik, Hanyang-Universität, Seoul, Republik Korea

Chang-Hwan Im

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JP entwarf das Gesamtexperiment einschließlich Simulationen, analysierte die Verhaltensdaten und war maßgeblich an der Erstellung des Manuskripts beteiligt. SL führte Computersimulationen durch. SP entwickelte Verhaltensparadigmen und Stimulationsprotokolle. CL konstruierte die Pipeline für die Simulationsstudie. SK überwachte die Analyse von Verhaltensdaten und das Verfassen von Manuskripten. CH.I. überwachte das gesamte Verfahren und leistete einen wichtigen schriftlichen Beitrag.

Korrespondenz mit Chang-Hwan Im.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Park, J., Lee, S., Park, S. et al. Die transkranielle Wechselstromstimulation über mehrere Gehirnbereiche mit Phasenverzögerungen ungleich Null von 180 Grad moduliert die Leistung des visuell-räumlichen Arbeitsgedächtnisses. Sci Rep 13, 12710 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39960-3

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Eingegangen: 26. Februar 2023

Angenommen: 02. August 2023

Veröffentlicht: 05. August 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39960-3

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