Altersbedingte Beeinträchtigung des Lernens und des Arbeitsgedächtnisses beim Weißbüschelaffen Teil 2

Software

Kognitive Aufgaben wurden mit der Kognitionssoftware Animal Behavior EnvironmentTest (ABET) (Lafayette Instrument Company) programmiert, die alle Aspekte der Aufgabe kontrollierte, einschließlich der Anzahl und Reihenfolge der Versuche, des Timings, der Reizauswahl und des Anzeigeorts sowie der Lieferung flüssiger Belohnungen.

Mit der Verbesserung des Lebensstandards entscheiden sich immer mehr Menschen in der modernen Gesellschaft für verschiedene Stimulationsmethoden, um ihr Leben zu bereichern. Zu diesen Simulationsmethoden können Reisen, Spiele, Sport, Musik usw. gehören. Sie können nicht nur Menschen glücklich machen, sondern diese Stimulationen können auch einige positive Auswirkungen auf Körper und Geist der Menschen haben, darunter die Verbesserung des Gedächtnisses.

Erstens kann die Auswahl der Reize das Lerninteresse und die Aufmerksamkeit der Menschen bis zu einem gewissen Grad steigern. Wenn Menschen eine Art Anregung verspüren, beispielsweise eine Reise in ein neues Land oder das Ausprobieren einer neuen Sportart, wird ihre Neugier geweckt und sie konzentrieren sich mehr darauf, dieses neue Gebiet zu lernen und zu erkunden. Diese stabilere Aufmerksamkeit kann Menschen dabei helfen, sich neue Kenntnisse und Fähigkeiten besser anzueignen und dadurch das Gedächtnis und die Lerneffizienz zu verbessern.

Zweitens kann die Reizauswahl auch Neuronen im Gehirn von Menschen stimulieren und die Entstehung und Verfestigung von Erinnerungen fördern. Wenn Menschen neue Dinge ausprobieren, werden Neuronen im Gehirn unterschiedlich stimuliert, wodurch die Interaktionen zwischen Neuronen angeregt werden. Diese Stimulation fördert mehr synaptische Verbindungen und erhöht die Verbindungen zwischen verschiedenen Bereichen, wodurch Menschen dabei unterstützt werden, unterschiedliche Informationen und Erfahrungen besser zu speichern und zu integrieren. Daher spielt die Reizauswahl eine wichtige Rolle bei der Verbesserung des Gedächtnisses der Menschen.

Schließlich kann die Reizauswahl auch die körperliche Gesundheit und das soziale Leben von Menschen fördern und dadurch indirekt das Gedächtnis und die kognitiven Fähigkeiten verbessern. Beispielsweise kann die Teilnahme an verschiedenen Sportarten die körperliche Gesundheit fördern und die körperliche Fitness verbessern und gleichzeitig dabei helfen, klares Denken und kognitive Funktionen aufrechtzuerhalten. Gleichzeitig können Menschen durch Reisen, Sport, Musik usw. mehr Menschen kennenlernen und ihr soziales Umfeld erweitern, was sich auch positiv auf die Verbesserung des mentalen Zustands der Menschen auswirkt und dadurch indirekt zur Verbesserung des Gedächtnisses und der kognitiven Fähigkeiten beiträgt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es einen starken Zusammenhang zwischen Reizauswahl und Gedächtnis gibt. Durch die Wahl verschiedener Stimulationsmethoden können Menschen nicht nur ihr Leben bereichern, sondern sich auch dabei helfen, neue Kenntnisse und Fähigkeiten besser zu erlernen und zu beherrschen, wodurch ihr Gedächtnis und ihre kognitiven Fähigkeiten verbessert werden und sie ein besseres Selbst zeigen. Es ist ersichtlich, dass wir das Gedächtnis verbessern müssen, und Cistanche deserticola kann das Gedächtnis erheblich verbessern, da Cistanche deserticola auch das Gleichgewicht von Neurotransmittern regulieren kann, beispielsweise durch die Erhöhung des Acetylcholin- und Wachstumsfaktorspiegels. Diese Stoffe sind sehr wichtig für das Gedächtnis und das Lernen. Darüber hinaus kann Fleisch auch die Durchblutung verbessern und die Sauerstoffversorgung fördern, wodurch sichergestellt werden kann, dass das Gehirn ausreichend Nährstoffe und Energie erhält, wodurch die Vitalität und Ausdauer des Gehirns verbessert werden.

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Die Software zeichnete außerdem mehrere Messungen der Aufgabenleistung auf, darunter die Anzahl der Versuche, richtige und falsche Antworten, die Position der richtigen Wahl auf dem Bildschirm und die gewählte Position sowie die Antwortlatenz.

Zu den Reizen für alle Aufgaben gehörten einfache Formen und schwarz-weiße Clipart-Bilder im Format 3,5 x 3,5 cm, die auf einem schwarzen Hintergrund angezeigt wurden (Beispiele für Reize finden Sie in den Abbildungen 2E und 3A).

Statistische Analysen

Die Daten wurden mit MATLAB (MathWorks) analysiert. Kolmogorov-Smirnov-Tests ergaben, dass die Daten nicht normalverteilt waren, weshalb in der gesamten Studie nichtparametrische statistische Analysen verwendet wurden.

Daher wurden Korrelationen mithilfe der Rangordnungskorrelationen von Spearman bewertet, Scheirer-Ray-Hare-Tests wurden verwendet, um Zwei-Faktor-Wechselwirkungen im Zeitverlauf zu bewerten, und Friedmans Tests mit Nemenyi-Post-hoc-Tests oder Wilcoxon-Signed-Rank-Tests wurden verwendet, um Unterschiede innerhalb der Faktoren zu identifizieren.

Die Leistung wurde mit dem Zufall mithilfe von x2-Anpassungstests verglichen. Die Wahrscheinlichkeitsniveaus wurden mittels einer Monte-Carlo-Simulation bestimmt und p, 0.05 wurde als signifikant angesehen.

Kognitive Tests

Berührungstraining

Weißbüschelaffen waren zu Beginn der Studie naiv gegenüber kognitiven Tests. Daher wurde ihnen zunächst beigebracht, den Bildschirm zu berühren, um flüssige Belohnungen zu erhalten. Der Touch-Trainingsprozess bestand aus dreiStufen. Die Ziele der ersten Stufe bestanden darin, Weißbüschelaffen an die Touchscreen-Station zu gewöhnen, die körperliche Auseinandersetzung mit dem Bildschirm und der Belohnungssenke zu fördern und das Berühren des Bildschirms mit der Belohnungsabgabe in Verbindung zu bringen.

Dazu wurde an jeder der neun durch die Maske zugänglichen Stellen eine süße Substanz (Marshmallow Fluff) in kleinen Mengen auf den Bildschirm aufgetragen. Als die Trainingseinheit begann, erschienen an jeder der neun Stellen unter dem Flaum blaue quadratische Zielreize. Als die Weißbüschelaffen den Bildschirm berührten, um den Flaum zu erhalten, wurde eine Berührung festgestellt und 0,2 ml Belohnung wurden in das Waschbecken unter dem Bildschirm gespendet. Das Verhalten des Krallenaffens wurde aus der Ferne über Ethernet-fähige Kameras (RLK16-410B8, Reolink) beobachtet.

Es wurde beobachtet, dass die Tiere erkannten, wann sie erfuhren, dass das Berühren des Bildschirms eine Belohnung auslöste. Ihr Verhalten änderte sich, als sie diese Assoziation erfuhren. Zu Beginn des Trainings konsumierten die Affen Belohnungen nur dann, wenn sie eine Ansammlung in der Spüle bemerkten. Als die Assoziation hergestellt war, änderte sich jedoch das Verhalten des Affen und unmittelbar nach jeder Bildschirmberührung konsumierten sie die Belohnung aus der Spüle, bevor sie den Bildschirm erneut berührten. Sobald diese Assoziation hergestellt war, begann die zweite Stufe des Tasttrainings.

Die Ziele der zweiten Stufe bestanden darin, die Reaktionen der Weißbüschelaffen auf jeden der neun möglichen Reizanzeigeorte zu charakterisieren und den Weißbüschelaffen beizubringen, dass nur Standorte mit Reizen potenzielle Belohnungen für Spielzeuge bringen, wenn sie ausgewählt werden. Zunächst hatten alle neun Standorte Ziele. Während das Training über etwa fünf tägliche Trainingseinheiten hinweg fortgesetzt wurde, verringerte sich die Anzahl der bei jedem Versuch auf dem Bildschirm angezeigten Zielreize schrittweise von neun Zielen auf eins.

Während dieser Phase wurde kein Flusen mehr auf den Bildschirm aufgetragen und die korrekte Zielauswahl wurde mit 0,2 ml Belohnung belohnt. Jeder Zielreiz wurde an einem zufällig ausgewählten Ort platziert. Sobald Weißbüschelaffen das eine zufällig positionierte Ziel zuverlässig berührten, begann die dritte und letzte Stufe des Berührungstrainings. Das Ziel der dritten Stufe bestand darin, ein starkes Engagement für die Aufgabe aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die Menge der Belohnungen für jede Antwort zu reduzieren.

Bei jedem Versuch dieser dritten Stufe wurde ein Reiz an einer zufällig ausgewählten Stelle auf dem Bildschirm angezeigt. Das Belohnungsvolumen wurde schrittweise über etwa vier tägliche Trainingseinheiten von {{0}},2 ml pro Reaktion auf ein Endvolumen von 0,05 ml pro Reaktion verringert.

DRST (Abb. 3A)

Der Delayed Recognition Span Task (DRST) misst die Arbeitsspeicherkapazität. Jeder Versuch des DRST wurde dadurch eingeleitet, dass der Weißbüschelaffe einen blauen quadratischen Reiz in der Mitte des Bildschirms berührte. Dann wurde ein einzelner Schwarz-Weiß-Stimulus, der zufällig aus einer Reihe von 400 Bildern ausgewählt wurde, an einem von neun möglichen Orten, die ebenfalls zufällig ausgewählt wurden, auf dem Bildschirm angezeigt.

Als der Weißbüschelaffe diesen ersten Reiz berührte, wurde ihm eine kleine flüssige Belohnung ausgeschüttet. Nach einer 2-sVerzögerung, während der der Bildschirm leer war, wurden zwei alternative erzwungene Entscheidungen präsentiert, wobei der ursprüngliche Reiz an seiner ursprünglichen Stelle erschien und ein zweiter, neuartiger Reiz an einer anderen, pseudozufällig ausgewählten Stelle erschien.

Wenn der Weißbüschelaffe das neuartige Objekt auswählte, wurde eine korrekte Antwort protokolliert, eine flüssige Belohnung ausgegeben und es kam zu einer weiteren 2-s-Verzögerung. Nach der Verzögerung erschienen die ersten beiden Reize an ihren ursprünglichen Orten, und ein dritter, neuartiger Reiz erschien ebenfalls an einem pseudozufällig gewählten Ort. Der Weißbüschelaffe wurde erneut für die Wahl des Romanstimulus belohnt. Nach weiteren Verzögerungen wurden neue Reize hinzugefügt, bis der Versuch auf eine von drei Arten abgebrochen wurde: (1) Der Weißbüschelaffe traf neun richtige Auswahlen hintereinander; (2) Der Weißbüschelaffe konnte innerhalb von 12-s keine Auswahl treffen (d. h. er wurde ausgelassen); (3) Der Weißbüschelaffe reagierte falsch (d. h. er wählte einen nicht neuartigen Reiz).

Im Falle einer Auslassung oder einer falschen Antwort wurde keine Belohnung ausgezahlt und vor Beginn eines neuen Versuchs begann eine 5-s-Zeitüberschreitungsperiode. Für jeden Versuch wurde die Anzahl der vor Versuchsende korrekt ausgewählten Reize als Final Span Length (FSL) aufgezeichnet. Das Belohnungsvolumen wurde mit zunehmender Versuchsschwierigkeit erhöht, um die fortgesetzte Aufgabenbeschäftigung zu fördern.

Konkret verdienten Weißbüschelaffen {{0}}.05 ml Belohnung für richtige Antworten, wenn ein Reiz auf dem Bildschirm war, 0,1 ml Belohnung für richtige Antworten, wenn zwei, drei oder vier Reize auf dem Bildschirm waren Bildschirm und 0,2 ml Belohnung für korrekte Antworten, wenn fünf, sechs, sieben, acht oder neun Reize auf dem Bildschirm angezeigt wurden. Die Anzahl der Objekte auf dem Bildschirm wird im Folgenden als Trial Difficulty Levels (TDLs) bezeichnet.

Jeder Weißbüschelaffen wurde 2–5 Tage pro Woche getestet, und jede Testsitzung wurde nach 3 Stunden oder nachdem der Weißbüschelaffen 20 ml Belohnung erhalten hatte, beendet, je nachdem, was zuerst eintrat.

Reaktionszeitaufgabe (Abb. 7A)

Der Reaktionszeit-Task (RTT) misst die Zeit, die das Weißbüschelaffe benötigt, um die Hand auszustrecken und den Bildschirm zu berühren. Es wurde verwendet, um altersbedingte Veränderungen der nichtkognitiven motorischen Geschwindigkeit von altersbedingten Veränderungen der Leistung der Arbeitsgedächtnisaufgabe (DRST) zu unterscheiden. Jeder Versuch des RTT wurde dadurch eingeleitet, dass der Weißbüschelaffe einen grünen quadratischen Reiz in der Mitte des Bildschirms berührte.

Dann erschien ein Ziel an einem von neun pseudozufällig ausgewählten Orten. Als der Weißbüschelaffen das Ziel berührte, verlangte er nach einer Flüssigkeitsbelohnung von 0,1-ml, und die Zeit, die zwischen dem Auftauchen des Ziels und der Auswahl durch den Weißbüschelaffen verging, wurde als Reaktionszeit bei diesem Versuch aufgezeichnet.

Weißbüschelaffen erhielten eine Übungssitzung, um die Aufgabe zu erlernen, und anschließend wurden Daten aus zehn aufeinanderfolgenden Testsitzungen gesammelt. Jede der zehn Testsitzungen wurde abgeschlossen, wenn Weißbüschelaffen 108 Versuche durchgeführt hatten oder seit Beginn der Testsitzung eine Stunde vergangen war.

Progressive Ratio-Aufgabe (PRT; Abb. 7B)

Die Progressive Ratio Task (PRT) misst die Motivation. Es wurde verwendet, um altersbedingte Veränderungen der nichtkognitiven Motivation von altersbedingten Veränderungen der DRST-Leistung zu unterscheiden. Jeder Versuch des PRT begann mit der Präsentation eines Reizes in der Mitte des Bildschirms.

Weißbüschelaffen wurden dafür belohnt, dass sie den Reiz im Rahmen eines Verstärkungsplans mit progressivem Verhältnis berührten, wobei die Reaktionsanforderungen während einer Testsitzung zunahmen.

Die erste Antwortanforderung war eine Berührung, um eine Belohnung zu erhalten. Sobald der Affe eine Antwortanforderung erfüllte, wurde der Reiz vom Bildschirm entfernt, die Belohnung ausgegeben und dann der Reiz wieder auf dem Bildschirm angezeigt. Die Antwortanforderung erhöhte sich um eins, bis acht Antwortanforderungen erfüllt waren, und verdoppelte sich anschließend, nachdem jeweils acht Antwortanforderungen erfüllt waren.

Die verwendeten spezifischen Antwortanforderungen waren: (Inkrement=1) 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8; (Inkrement=2) 10, 12, 14, 16, 18,20, 22, 24; (Inkrement=4) 28, 32, 36, 40, 44, 48, 52, 56; usw. Die Testsitzungen wurden beendet, wenn eine Stunde vergangen war oder der Weißbüschelaffen eine Reaktionsanforderung von 120 Berührungen erreicht hatte. Weißbüschelaffen erhielten eine Übungssitzung, um die Aufgabe zu erlernen, und anschließend wurden Daten aus drei aufeinanderfolgenden Testsitzungen gesammelt.

Ergebnisse

DRST

Um zu beurteilen, ob Weißbüschelaffen eine altersbedingte Beeinträchtigung des Arbeitsgedächtnisses aufweisen, haben wir eine Touchscreen-Version der Delayed Recognition Span Task in einer Kohorte von Tieren eines breiten Altersbereichs implementiert.

Bei dieser Aufgabe starteten Weißbüschelaffen einen Versuch und wurden dann dafür belohnt, dass sie einen einzelnen visuellen Reiz (ein „Objekt“) berührten, der auf dem Bildschirm erschien. Nach einer kurzen Verzögerung, während der der Bildschirm leer war, wurden Weißbüschelaffen für die Identifizierung des neuartigen Objekts in einer erzwungenen Wahl mit zwei Alternativen belohnt. Wenn das stimmt, folgte nach einer kurzen Verzögerung das Erscheinen von drei Objekten; die beiden, die zuvor im Prozess gesehen worden waren, und ein Roman.

Nach jeder richtigen Antwort wurde eine Belohnung ausgehändigt und ein zusätzliches Objekt zum Array hinzugefügt. Als ein Weißbüschelaffen ein nicht neuartiges Objekt wählte, endete der Prozess ohne Belohnung und die Prozesssequenz begann von neuem.

Das primäre Maß zur Beurteilung der DRST-Leistung war die Final Span Length (FSL). Wie in früheren Arbeiten (Herndon et al., 1997; Moss et al., 1997; Killiany et al., 2000; Moore et al., 2017) quantifiziert dieses Maß die Arbeitsgedächtnisfähigkeit des Tieres und ist definiert als die Anzahl der Reize, die der Weißbüschelaffe hat bei jedem Versuch korrekt als Roman gemeldet.

Die Rohdaten-Lernkurven für jedes Tier, die als Funktion der FSL über die Zeit aufgetragen wurden, wurden mithilfe eines Gauß-gewichteten gleitenden Durchschnitts über ein 2000-Versuchsfenster geglättet (Abb. 3B) und eine Monte-Carlo-Simulation wurde verwendet, um die zufällige Leistung zu modellieren .

Wir analysierten die Leistung während dreier unterschiedlicher Phasen entlang der Lernkurve jedes Weißbüschelaffens, die als „Anfänger“, „Lernender“ und „Experte“ bezeichnet wurden. Die Anfängerphase wurde als die Versuche definiert, bei denen die Leistung nicht zufällig von der erwarteten abwich, und begann mit dem ersten jemals durchgeführten Versuch. Das Ende der Anfängerphase wurde mithilfe von Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstests bestimmt, um den Anfangspunkt zu identifizieren, an dem 100 aufeinanderfolgende experimentell gemessene FSL-Verteilungen signifikant von einer Nullverteilung aus den Monte-Carlo-Simulationen abwichen.

Die Lernerphase begann unmittelbar nach der Anfängerphase und endete im Versuch vor dem 90. Perzentil der Leistung. Die ExpertPhase umfasste Versuche mit Leistungen zwischen dem 90. und 100. Perzentil (einschließlich).

Diese Phasen unterschieden sich voneinander, und es gab keine Versuche, die in mehrere Kategorien fielen. Um diese Phasendefinitionen zu validieren, haben wir getestet, ob die durchschnittliche Leistung erwartungsgemäß in den drei Phasen signifikant zugenommen hat, und haben festgestellt, dass dies der Fall ist (Abb. 3C; nichtparametrischer Friedman-Test: x2(2)=30, p=3.1 107); paarweise Post-hocNemenyi-Tests: Anfänger vs. Lernender: p=0.017; Anfänger vs. Experte:p=1.4 107; Lernender vs. Experte: p=0.017).

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