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Evaluación de la navegación espacial humana en un espacio virtual y su sensibilidad al ejercicio

Published: January 26, 2024 doi: 10.3791/65332
Automatic Translation
1, 2, 3, 4, 4, 3, 1,4,5
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

Aquí, presentamos una tarea de navegación espacial novedosa, breve y activa que evalúa tanto la navegación espacial como la capacidad de memoria episódica. Es importante destacar que la navegación espacial y la memoria episódica se asociaron entre sí, y esta tarea demostró sensibilidad al ejercicio.

Abstract

La navegación espacial (SN) es la capacidad de desplazarse por el entorno, lo que requiere una comprensión de dónde se encuentra uno en el tiempo y el espacio. Se sabe que esta capacidad se basa en la activación secuencial de las células de lugar dentro del hipocampo. La SN es un comportamiento importante a investigar, ya que este proceso se deteriora con la edad, especialmente en los trastornos neurodegenerativos. Sin embargo, la investigación de la NS está limitada por la falta de técnicas conductuales sofisticadas para evaluar esta tarea dependiente del hipocampo. Por lo tanto, el objetivo de este protocolo era desarrollar un enfoque novedoso en el mundo real para estudiar la SN en humanos. En concreto, se desarrolló una tarea de SN virtual activa utilizando un motor de juego multiplataforma. Durante la fase de codificación, los participantes navegaron a través de una ciudad virtual para localizar puntos de referencia. Durante la fase de recuerdo, los participantes recordaron dónde estaban estas ubicaciones de recompensa y entregaron artículos en estas ubicaciones. Se capturó el tiempo para encontrar cada lugar y la memoria episódica se evaluó mediante una fase de recuerdo libre, que incluía aspectos de lugar, orden, objeto y asociación. El comportamiento del movimiento (coordenadas x, y y z) se evaluó a través de un recurso disponible en el motor del juego. Es importante destacar que los resultados de esta tarea demuestran que captura con precisión tanto el aprendizaje espacial como las habilidades de memoria, así como la memoria episódica. Además, los hallazgos indican que esta tarea es sensible al ejercicio, lo que mejora el funcionamiento del hipocampo. En general, los hallazgos sugieren una nueva forma de rastrear el funcionamiento del hipocampo humano a lo largo del tiempo, ya que este comportamiento es sensible a los paradigmas de entrenamiento de actividad física.

Introduction

Mover el cuerpo a través del tiempo y el espacio es fundamental para aprender y recordar información sobre el entorno. Esta habilidad se conoce como navegación espacial y, evolutivamente hablando, es una herramienta de supervivencia esencial para localizar alimentos, agua, contrapartes sociales y otras recompensas en el entorno 1,2. La navegación espacial depende del hipocampo, una estructura del sistema límbico en forma de C en el lóbulo temporal medial. El hipocampo está formado por las subregiones CA1, CA2, CA3 y circunvolución dentada. El hipocampo apoya la codificación, consolidación y recuperación de recuerdos que ayudan a definir la experiencia consciente. Específicamente, la navegación espacial admite la memoria episódica, una forma de memoria explícita que se refiere a la memoria de la experiencia personal, incluidos aspectos del tiempo, el lugar y los detalles relevantes asociados con la experiencia (por ejemplo, imágenes, sonidos, olores, emociones). A medida que navegamos espacialmente a través de distintos entornos, las neuronas conocidas como células de lugar se activan sistemáticamente, lo que nos permite comprender dónde estamos tanto en el tiempo como en el espacio. De hecho, se ha demostrado que la estimulación óptica directa de estas neuronas sesga el comportamiento de los roedores hacia su ubicación física (es decir, campos de lugar)3.

La evaluación de la navegación espacial en roedores se ha estudiado tradicionalmente a través de paradigmas conductuales como el laberinto acuático de Morris, el laberinto Y, el laberinto T y el laberinto de brazo radial 4,5. Es importante destacar que estas tareas conductuales permiten la investigación in vivo de los correlatos neuronales de la navegación espacial utilizando técnicas como los registros electrofisiológicos de profundidad. Sin embargo, la evaluación de la navegación espacial en humanos ha demostrado ser un desafío científico porque la mayoría de las investigaciones científicas ocurren en laboratorios y no en el mundo real. Estudios previos en humanos han evaluado las habilidades espaciales con tareas tradicionales basadas en papel, como tareas de aprendizaje de mapas bidireccionales, tareas de rotación mental o tareas de memoria espacial 6,7. Otros han utilizado tareas basadas en computadoras, como la Tarea Virtual de Morris Water u otras tareas de laberinto virtual, que se ha demostrado que están correlacionadas con medidas psicométricas más tradicionales de la capacidad espacial 8,9. Además, con la accesibilidad de paquetes de software de videojuegos gratuitos y disponibles públicamente, los investigadores han comenzado a desarrollar entornos virtuales tridimensionales que se pueden presentar en una pantalla de computadora o en realidad virtual 10,11,12,13,14,15. Los avances científicos en imágenes móviles de cerebro y cuerpo (MoBI) también han permitido a los investigadores comenzar a explorar la navegación espacial en entornos del mundo real 16,17,18.

Es importante destacar que el aprendizaje espacial y la memoria son una capacidad cognitiva que se deteriora con la edad, y las personas mayores son más propensas a perder la noción de dónde están o a perderse cuando intentan volver a casa. Lo más probable es que este déficit se deba a la neurodegeneración que se produce a nivel del hipocampo, una zona del cerebro altamente plástica que es una de las primeras en deteriorarse con los19 años. Por lo tanto, el desarrollo de métodos del mundo real para evaluar la navegación espacial y las habilidades de memoria episódica es una vía importante de investigación. A nivel clínico, este tipo de tareas pueden ayudar a determinar la progresión del deterioro de la memoria o diagnosticar un deterioro cognitivo leve, enfermedad de Alzheimer u otras formas de demencia. Por el contrario, la actividad física ha sido identificada como uno de los mejores mecanismos para mejorar las habilidades de navegación espacial. Los estudios en roedores han demostrado que el ejercicio mejora el aprendizaje y la memoria en varias tareas espaciales, incluido el laberinto acuático de Morris, el laberinto Y, el laberinto T y el laberinto de brazo radial20. También se han demostrado mejoras en las habilidades espaciales inducidas por el ejercicio en humanos, y este efecto se relaciona significativamente con un aumento en el volumen del hipocampo7. Sin embargo, este efecto conductual se demostró utilizando una tarea de memoria espacial en la que se pidió a los participantes que recordaran la ubicación de los puntos en una pantalla, una tarea que puede no tener mucha validez ecológica para la navegación espacial del mundo real. Pocas investigaciones han investigado el impacto del ejercicio en humanos en las tareas de navegación espacial presentadas en entornos virtuales.

Por lo tanto, se diseñó una tarea cognitiva para evaluar el aprendizaje espacial y la memoria junto con la memoria episódica utilizando un entorno virtual. Es importante destacar que la tarea se diseñó utilizando software de videojuegos moderno para permitir diseños gráficos actualizados y características realistas (por ejemplo, nubes en movimiento en el cielo). Esta tarea se probó en un grupo de adultos sanos antes y después de que experimentaran la práctica de ejercicio aeróbico a largo plazo. Los resultados indican que los participantes pueden codificar y recordar tanto información espacial como recuerdos episódicos relacionados con su experiencia virtual. Además, los hallazgos indican que el rendimiento en esta tarea es plástico, viéndose afectado por el ejercicio.

En concreto, se desarrolló un entorno virtual a través de un motor de juego multiplataforma21 que evaluaba la navegación espacial y la capacidad de memoria episódica, habilidades cognitivas únicas apoyadas por el hipocampo. El mapa utilizado para este entorno se derivó de Miller et al. (2013)22. El motor de juego que se utilizó permite a los desarrolladores descargar activos para agregar características únicas con el fin de crear entornos virtuales. Se utilizó un activo23 que nos permitió construir un entorno urbano realista con carreteras y edificios por los que los participantes podían navegar. Además, se utilizó un activo24 que permitió el seguimiento de las coordenadas x, y y z de los participantes y la rotación mientras viajaban por el entorno virtual. El activo antes mencionado permitió la grabación de estas características en una escala de tiempo de milisegundos (~33 ms). Luego, el entorno virtual se compiló y administró como una tarea de navegación espacial que los participantes podían completar en casa en una computadora portátil o de escritorio. El siguiente protocolo detalla cómo administrar e interactuar con esta tarea de navegación espacial.

Protocol

Toda la documentación del estudio y los métodos de recopilación de datos fueron aprobados por el Comité de Actividades con Seres Humanos de la Universidad de Nueva York y en cumplimiento con él. Los participantes dieron su consentimiento informado antes de participar en cualquier actividad relacionada con el estudio.

1. Configuración del juego

  1. Descargue los archivos necesarios del siguiente repositorio público: https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask
  2. Descargue Unity Hub desde unity.com/download e instale la versión 5.3.1f1 de Unity.
  3. Abra el archivo descargado del repositorio en el paso 1.1 como un proyecto en Unity.
  4. Una vez que se haya creado el proyecto con los archivos descargados, seleccione la pestaña Archivo en la parte superior de la ventana y seleccione Compilar y ejecutar.
  5. Primero aparecerá la ventana Configuración de compilación . Seleccione SpatialNavigation > Scenes > Big City B Lures and Scenes/LeFin. Seleccione PC, Mac y Linux independiente y luego haga clic en el botón Compilar y ejecutar .
    NOTA: Aparecerá una ventana pidiéndole al investigador que guarde un archivo .exe (Aplicación). Una vez que el investigador ha creado la aplicación, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutar futuras iteraciones del protocolo. Si el investigador decide ejecutar este archivo, sus respectivos resultados se guardarán en el mismo directorio en el que se encuentra la aplicación.
  6. Aparecerá una ventana titulada Configuración de SpatialNavWeb . Ajuste la resolución de la pantalla y la calidad de los gráficos en la pestaña Gráficos . Cambia los controles del juego en la pestaña Entrada .
  7. ¡Haz clic en Jugar! para comenzar la tarea de navegación espacial.

2. Registro de la actividad cerebral con electroencefalografía (EEG) durante la tarea de navegación espacial

NOTA: El EEG mide la actividad de las neuronas en la corteza del cerebro humano en microvoltios en una escala de tiempo de milisegundos a través de electrodos colocados en el cuero cabelludo. El EEG es una forma no invasiva de imágenes cerebrales que permite escanear el cerebro de un participante mientras realiza otras actividades, como navegar por entornos virtuales.

  1. Con una cinta métrica, mida la cabeza del participante de principio a fin para asegurarse de que el gorro de EEG esté bien ajustado.
  2. Coloque los electrodos en el gorro de EEG (si es necesario) y equipe al participante con el gorro de EEG, asegurando el ajuste y la colocación adecuados (Figura 1A).
  3. Inicie el software de EEG. Llene cada electrodo con gel de electrodos para asegurarse de que las mediciones de impedancia sean inferiores a 25 kΩ.
  4. Una vez que la señal del EEG se vea limpia y sin artefactos significativos, comience a grabar.
  5. Pida a un miembro del equipo de investigación que observe al participante mientras realiza los pasos a continuación.
  6. Envíe un pulso de disparo al sistema de registro de EEG en cada uno de los siguientes eventos (Figura 1B)
    Inicio de la fase de codificación
    Fin de la fase de codificación
    Inicio de la fase de recuerdo
    Fin de la fase de recuerdo
    Inicio de la fase de memoria episódica
    Fin de la fase de memoria episódica
    Cualquier otro evento que el investigador encuentre de interés

Figure 1
Figura 1: Grabación de electroencefalografía durante el juego de navegación espacial. (A) Imagen de una persona equipada con un dispositivo móvil de electroencefalografía (EEG) mientras realiza la tarea de navegación espacial. Gráfico de densidad espectral de potencia de la actividad theta (4-8 Hz) durante la fase de codificación (B), (C) la fase de recuerdo y (D) la fase de memoria episódica. Todos los datos se preprocesaron y la potencia se normalizó por frecuencia (uV2/Hz). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

NOTA: Los investigadores que utilizan tecnologías Arduino también pueden enviar disparadores sincronizados entre la grabación de EEG y el entorno del motor del juego para que se pueda producir un emparejamiento exacto entre los datos neurofisiológicos y de comportamiento en una escala de tiempo de milisegundos. Con estos marcadores, los investigadores podrán referirse a la actividad cerebral del participante antes, durante y después de las interacciones críticas con el entorno virtual. Los investigadores también pueden considerar la posibilidad de realizar un período de actividad cerebral basal antes y/o después de la interacción con el entorno virtual para que se puedan hacer comparaciones posteriores.

3. Instrucciones para la tarea de navegación espacial (Figura 2)

  1. Instrucciones: Asegúrese de que el participante esté sentado cómodamente, idealmente con los pies en el suelo. Pida al participante que lea las instrucciones en la pantalla, que le pedirá que visite puntos de referencia específicos dentro de un paisaje urbano mientras intenta recordar su entorno y los caminos que tomó (Figura 2A).
  2. Asegúrese de que el participante esté orientado hacia el ratón y el teclado. Indique al participante que use el mouse y haga clic con el botón izquierdo para comenzar la tarea (Figura 2A).
  3. Asegúrese de que el participante comprenda que tendrá que navegar por el entorno con las teclas W, A, S y D de su teclado. La tecla W los moverá hacia adelante, mientras que la tecla S los moverá hacia atrás. Alternativamente, las flechas hacia arriba y hacia abajo también los moverán hacia adelante y hacia atrás. La tecla A los moverá a la izquierda y la tecla D los moverá a la derecha.
  4. Asegúrese de que el participante sepa que puede usar el mouse de la computadora para mover el punto de vista del sujeto como si el participante estuviera moviendo la cabeza. Los participantes pueden mirar hacia arriba, hacia abajo, hacia la izquierda y hacia la derecha; No es necesario hacer clic con el ratón para mover su punto de vista.
    NOTA: Las instrucciones para navegar por el entorno virtual aparecerán en la esquina superior derecha de la pantalla de los participantes (Figura 2A-F).

Figure 2
Figura 2: Imágenes de la tarea de navegación espacial. Capturas de pantalla de la tarea de navegación espacial y memoria episódica desarrollada en un motor de juego multiplataforma. Las capturas de pantalla de ejemplo se presentan de izquierda a derecha, comenzando en la esquina superior izquierda: (A) instrucciones generales; (B) viajes durante la fase de codificación; (C) ubicar el escaparate durante la fase de codificación; (D) viajes durante la fase de codificación; (E) instrucciones para la fase de recuerdo; (F) parte de entrega de la fase de recuerdo; (G) instrucciones para la fase de memoria episódica; (H) fase de memoria episódica; (I) Fin del juego. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. Fase de codificación de la tarea de navegación espacial

  1. Pida al participante que visite los primeros puntos de referencia (Figura 3) haciendo que siga activamente un camino verde con flechas verdes (Figura 2B).
  2. Una vez que el participante llegue al primer punto de referencia, pídale que camine a través del diamante verde en ese lugar (Figura 2C).
  3. Una vez que el participante recoja el diamante verde, pídale que visite el siguiente punto de referencia siguiendo el camino verde. Una vez que el participante llegue al segundo punto de referencia, pídale que camine a través del diamante verde en ese lugar.
  4. Pida al participante que continúe realizando esta tarea hasta que visite los cinco puntos de referencia y recoja los cinco diamantes (Figura 2D).
    NOTA: A lo largo de la fase de codificación de esta tarea, se les pedirá a los participantes que memoricen la ubicación de los cinco puntos de referencia en toda la ciudad (Figura 3). En la Figura 4 se presenta una vista panorámica de la tarea.

Figure 3
Figura 3: Imágenes de escaparates. Los participantes visitaron cinco de las dieciocho ubicaciones desarrolladas en el entorno, cada una con un escaparate único y detallado. Ejemplos de estos lugares incluían (A) una pizzería, (B) una tienda de vitaminas, (C) una tienda de muebles, (D) una tienda de bodas, (E) un quiosco y (F) un casino. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 4
Figura 4: Mapa de la tarea de navegación espacial. Vista aérea del entorno virtual por el que navegaron los participantes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

5. Fase de recuerdo de la tarea de navegación espacial

  1. A continuación, pida al participante que vuelva a visitar cada punto de referencia (es decir, la fase de recuerdo; Figura 2E).
    NOTA: Los participantes comenzarán la fase de recuerdo desde el último lugar que visitaron durante la fase de codificación.
  2. Pida al participante que use el mouse y haga clic con el botón izquierdo en la parte superior de Comenzar (Figura 2E).
  3. Pida al participante que visite el primer punto de referencia que visitó durante la fase de codificación.
  4. Pida al participante que "entregue" un artículo único en este primer punto de referencia.
    NOTA: No se ofrecerán rutas/flechas verdes durante esta parte de la tarea (Figura 2F).
  5. Una vez que el participante entregue el artículo, pídale al participante que navegue hasta el segundo punto de referencia y entregue el siguiente artículo único. Pida al participante que continúe realizando esta tarea hasta que visite los cinco puntos de referencia y entregue los cinco artículos.
    NOTA: Esta parte de la tarea evaluará el aprendizaje espacial y la capacidad de memoria del participante. Para ello, el programa calculará automáticamente el tiempo necesario para encontrar cada punto de referencia, el tiempo medio de búsqueda y el tiempo total de la tarea.

6. Fase de memoria episódica de la tarea de navegación espacial

NOTA: Las pruebas de memoria episódica se llevarán a cabo después de que se complete la fase de recuerdo.

  1. Para comenzar, pida al participante que use el mouse para hacer clic con el botón izquierdo en la parte superior de Comenzar (Figura 2G).
  2. Pida al participante que recuerde los puntos de referencia que visitó y los artículos que entregó en el orden exacto como se indicó anteriormente en la fase de recuerdo (Figura 2G). Pida al participante que escriba las respuestas usando el teclado de la computadora (Figura 2H).

7. Completar la tarea

  1. Pida al participante que lea la consigna final para confirmar la finalización de la tarea y el envío de los datos (Figura 2I).

8. Recopilación y análisis de datos

  1. Datos de comportamiento
    1. Localice el archivo Results.csv en el directorio de la aplicación (consulte el Archivo complementario 1 , por ejemplo).
      NOTA: Si el investigador decide hacer clic en Build and Run (Compilar y ejecutar ) en la pestaña File (Archivo ) de la aplicación Unity, el archivo de resultados se guardará en la carpeta BassoSpatialNavigationTask-main descargada. Si, en cambio, el investigador ejecutó el entorno haciendo doble clic en la aplicación construida (paso 1.5), el archivo de resultados aparecerá en el mismo directorio que la aplicación. El archivo de resultados se sobrescribe después de cada finalización del entorno virtual. Por lo tanto, se recomienda extraer estos resultados después de cada finalización de la tarea y compilarlos en un archivo separado para varios participantes y ensayos.
    2. Asegúrese de que los datos estén limpios y parezcan razonables.
    3. Utilice el Archivo complementario 2 para calcular las puntuaciones adecuadas, incluida la hora de inicio, la hora de finalización, la duración media de la búsqueda, la puntuación de posición, la puntuación de artículos, la puntuación de pedidos, la puntuación de asociación y la puntuación de memoria episódica.
      NOTA: En concreto, la puntuación por posición se calcula contando el número de puntos de referencia recordados correctamente. La puntuación del pedido se calcula determinando el número de puntos de referencia recordados en la secuencia correcta. La puntuación de los artículos se calcula contando el número de artículos retirados correctamente. La puntuación de asociación se calcula contando el emparejamiento correcto de un lugar con un elemento. Por último, la puntuación general de la memoria episódica se calcula sumando las puntuaciones de lugar, orden, ítem y asociación. Tenga en cuenta que la salida sin procesar para las coordenadas X/Z no está en la secuencia temporal correcta. Para solucionar este problema, ordene los datos de la columna Tiempo desde el valor más pequeño hasta el más grande.
    4. Introduzca los datos en una base de datos de su elección.
    5. Analice los datos utilizando muestras independientes t-test, análisis de varianza u otras pruebas estadísticas apropiadas.
  2. Datos de EEG
    1. Utilice una canalización de preprocesamiento para limpiar los datos de EEG25.
    2. Utilizando un paquete de software adecuado, realice un análisis de tiempo-frecuencia en los datos de EEG durante períodos prolongados de tiempo en los que el participante navegó por el entorno virtual, como durante las fases de codificación y recuerdo de la tarea.
    3. Realice un análisis de potencial relacionado con el evento si está interesado en períodos de tiempo específicos en los que el participante interactuó con el entorno virtual.
    4. Realice un análisis estadístico relevante para los datos del EEG y considere correlacionar los datos de comportamiento con los datos del EEG.

Representative Results

Descripción del juego desde la perspectiva de la codificación: Para la fase de "codificación", se colocaron una serie de dieciocho puntos de referencia alrededor del espacio tridimensional, cada uno de los cuales tenía asociado un "Artículo de entrega" (es decir, un artículo para entregar en la ubicación). Las referencias a estos puntos de referencia se almacenaban en el controlador del jugador y se ordenaban estáticamente antes de comenzar la tarea; Es decir, si la pizzería se colocara en la posición uno, siempre estaría en la posición uno al principio. Con el fin de proporcionar cierto grado de aleatoriedad a los puntos de referencia que los participantes encontraron, la lista de puntos de referencia se barajó a través del algoritmo de barajado de Fisher-Yates. La mezcla de Fisher-Yates, tal como se implementó para este estudio, genera una permutación pseudoaleatoria de la secuencia original en su lugar. Cualquier permutación posible se puede generar con la misma probabilidad. El algoritmo comienza seleccionando un elemento del final de la lista (n). Se genera un número pseudoaleatorio en el rango de [0, n] y se asigna al valor k. A continuación, el n-ésimo valor se intercambia con el késimo valor. A continuación, el valor de n se disminuye en uno y el proceso se repite hasta que solo hay un único índice que aún no se ha considerado.

Después de barajar la lista de puntos de referencia, se seleccionaron los primeros cinco elementos. Las rutas óptimas se generaron a través del sistema de malla de navegación del motor del juego y los cálculos de rutas óptimas incorporados. Esta serie de caminos comenzaba en el lugar de inicio del participante y creaba una cadena enlazada entre cada uno de los puntos de referencia, terminando en el punto de referencia final. Cuando los participantes obtuvieron el control, se les indicó que siguieran estos caminos, designados por una línea verde y una flecha móvil que proporcionaba información sobre la dirección prevista. A pesar de que se proporcionaron esta línea verde y una flecha móvil, los participantes pudieron navegar activamente por el entorno virtual. Cuando el participante ingresó a los límites del punto de referencia, la ruta mostrada se intercambió con la siguiente ruta en la lista.

Al visitar el número previsto de elementos de waypoint, el participante entró en la fase de "recuerdo" (denominada RevisitIntermission en el código), en la que se le indicó que volviera a visitar los puntos de referencia en el orden en que se mostraron anteriormente. A medida que el participante intentaba volver a visitar las ubicaciones presentadas durante la visita guiada, se le presentaba una imagen especificada por el "Artículo de entrega" asociado a los puntos de referencia. No se les presentó un camino sugerido. Sus movimientos se rastrearon con un componente de seguimiento de movimiento de objetos procedente de la tienda de activos.

Cuando los participantes terminaron de viajar a cada punto de referencia presentado, se les dieron instrucciones que los dirigían a la siguiente pantalla para recordar los lugares que habían visitado y los artículos entregados a cada uno. Durante la fase de recuerdo, a los participantes se les presentó una indicación con dos entradas de texto. El primero dictaba el punto de referencia al que se le pedía al participante que viajara. El segundo dictaba el "Artículo de Entrega" asociado con este punto de referencia. Se registraron la respuesta y el tiempo de respuesta para cada solicitud.

Al final de la tarea, los datos se recopilaron y almacenaron en representación JSON. En la primera sección se registró la fase de revisita, en la que se pidió a los participantes que encontraran lugares sin la ayuda de una guía. Los valores registrados incluían el nombre del waypoint, el nombre del "Artículo de entrega" y el tiempo que tardó en llegar al waypoint. En la segunda sección se registraron las respuestas presentadas durante la fase de recuerdo. Esta sección incluía las respuestas de los participantes para la ubicación, el "Artículo de entrega" y el tiempo que se tardó en responder a las indicaciones antes mencionadas. Todo el código se puede encontrar y descargar en https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask.

Análisis de potencia y estadística: Se realizó un análisis de potencia del modelo biserial de puntos de correlación con G*Power 3.1 utilizando una prueba de dos colas, un tamaño del efecto de 0,3, un nivel de alfa de 0,05 y una potencia de 0,8 para determinar un tamaño de muestra de n = 8226. Se utilizaron estadísticas descriptivas para evaluar la edad de los participantes, el número de clases de ciclismo y medidas generales, incluidas las habilidades de navegación espacial y memoria episódica. Se utilizó una prueba t de muestras independientes para probar diferencias significativas entre el número total de entrenamientos entre los grupos experimental y de control. Teniendo en cuenta que no todos los datos se distribuyeron normalmente, según lo evaluado por la prueba de Shapiro-Wilk (p<0.05), utilizamos el coeficiente de correlación rho de Spearman no paramétrico para evaluar las relaciones entre las habilidades de navegación espacial y memoria episódica, así como la edad y las habilidades de navegación espacial. Se utilizó un valor alfa de 0,05 para determinar la significación estadística. Las correcciones de Bonferroni se utilizaron en una familia de pruebas estadísticas cuando fue apropiado. Para todos los análisis estadísticos se utilizó IBM SPSS Statistics versión 26. Se utilizó la correlación producto-momento de Pearson para evaluar la relación entre el número total de entrenamientos de ciclismo y las habilidades de navegación espacial, ya que este fue el procedimiento realizado por Basso et al. (2022)27.

Participantes: N = 130 participantes fueron reclutados en Austin, TX, a través de varias técnicas, incluyendo anuncios en línea y folletos. Los criterios de inclusión incluyeron tener el inglés como lengua materna y tener entre 25 y 55 años de edad (promedio de 30,16 ± 0,49). Además, todos los participantes debían informar estar físicamente sanos y tener un régimen de ejercicio moderado y regular (definido como hacer ejercicio una o dos veces por semana durante 20 minutos o más durante los últimos 3 meses). Los criterios de exclusión incluyeron ser fumador actual o tener condiciones de salud física preexistentes que dificultaban o inseguras el ejercicio. Los criterios de exclusión también incluyeron tener un diagnóstico actual y/o tomar medicamentos para afecciones psiquiátricas o neurológicas, como ansiedad, depresión, trastorno bipolar, esquizofrenia o epilepsia.

Para los datos previos a la intervención, n = 11 participantes faltaron debido a problemas técnicos, y n = 1 participante se excluyó debido a la falta de adherencia a la tarea, dejando un total de n = 117 participantes para el análisis. De los n = 80 participantes que completaron el régimen de ejercicio de tres meses, n = 11 participantes no completaron la tarea final de navegación espacial, dejando un total de n = 69 participantes para el análisis de los datos posteriores a la intervención y las mediciones repetidas. Este tamaño de muestra más pequeño se utilizó para examinar la relación entre el número de sesiones de ciclismo y las habilidades de navegación espacial. El grupo control realizó 20,73 (± 0,72) entrenamientos en el transcurso de la intervención, mientras que el grupo experimental realizó 47,87 (± 2,24) entrenamientos, lo que representó una diferencia estadísticamente significativa (t[45,76] = −11,554, p < 0,001).

Medidas generales y sus relaciones: Esta nueva tarea de entorno virtual mide tanto la navegación espacial como la capacidad de memoria episódica. Durante el período inicial de pruebas previas a la intervención, la tarea tardó un promedio de 318,69 (±21,56) s en completarse, con un tiempo promedio de búsqueda para cada uno de los cinco sitios de 82,88 (±5,19) s (Figura 5A); Estos puntos de datos representan la capacidad de navegación espacial (es decir, el aprendizaje espacial y la memoria). Además, los participantes pudieron codificar los aspectos de lugar, ítem, orden y asociación de la experiencia virtual, y los participantes recordaron 14,84 (±0,37) de 20 experiencias novedosas en su entorno (Figura 5B); Estos puntos de datos representan la capacidad de memoria episódica. Es importante destacar que el tiempo total (Figura 6A; r = -0,314, p < 0,001) y el tiempo promedio de búsqueda (Figura 6B; r = -0,286, p < 0,001) se correlacionaron significativamente con la puntuación de memoria episódica, lo que indica que la capacidad de navegación espacial se asocia con la memoria episódica en esta tarea.

Figure 5
Figura 5: Tiempo de la tarea. Media (± SEM) tanto para (A) la capacidad de navegación espacial representada tanto en el tiempo de búsqueda promedio como en el tiempo de búsqueda total (proporcionado en segundos) y (B) la capacidad de memoria episódica representada en la codificación y recuerdo de lugar, elemento, orden, asociación y puntuación general de memoria episódica. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 6
Figura 6: Relación de la capacidad de navegación espacial con la memoria episódica. La mejora de la capacidad de navegación espacial, representada por un tiempo de búsqueda medio más corto (A) y un tiempo de búsqueda total más corto, se asocia con una memoria episódica mejorada, representada por la puntuación de memoria episódica. *p < 0,001. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Coordenadas x y z representadas en el espacio virtual: Utilizando un activo de seguimiento de movimiento de objetos, se rastrearon las coordenadas x y z en este espacio virtual tridimensional (Archivo Suplementario 1). Como moverse hacia arriba y hacia abajo en el juego (es decir, saltar) no está habilitado en esta tarea de navegación espacial, las coordenadas y no proporcionaron información útil. Sin embargo, las coordenadas x y z nos permitieron evaluar cómo se movía el participante a lo largo del juego. Con base en estos datos, se diseñó un código informático para mostrar visualmente un mapa de calor de dónde viajó el participante a lo largo del mapa. En la Figura 7 se muestra un mapa de calor de un participante representativo, que destaca la ruta que tomó el participante durante la fase de recuerdo. Los puntos que están resaltados en amarillo/rojo corresponden a las ubicaciones de entrega (es decir, recompensas) en el mapa.

Figure 7
Figura 7: Mapa de calor de ocupación. Mapa de calor de ocupación que muestra el recorrido del participante. Las secciones amarillas/rojas del gráfico representan las ubicaciones que el participante frecuentaba y corresponden a los lugares de la tarea de navegación espacial donde los participantes tuvieron que entregar artículos (es decir, ubicaciones de recompensas). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Relación entre la edad y las habilidades de navegación espacial: Las investigaciones iniciales indicaron que la capacidad de navegación espacial, evaluada por el tiempo total de búsqueda, se asoció significativamente con la edad (Figura 8; r = 0,157, p = 0,045). A medida que aumenta la edad, la capacidad de navegación espacial disminuye, como lo demuestra un mayor tiempo total de búsqueda. Sin embargo, cuando se aplicó la corrección de Bonferroni, con una significación estadística de p = 0,025 para dos correlaciones (es decir, el tiempo total de búsqueda y la duración media de la búsqueda), la correlación ya no fue significativa.

Figure 8
Figura 8: Relación de la capacidad de navegación espacial con la edad. Cuando se evaluó mediante una corrección de Bonferonni (p < 0,025), la edad no se asoció significativamente con la capacidad de navegación espacial representada por el tiempo total de búsqueda. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Relación entre el entrenamiento con ejercicios aeróbicos y las habilidades de navegación espacial: El entrenamiento con ejercicios aeróbicos se llevó a cabo en un estudio de ciclismo indoor28. Todas las clases tenían una duración de 45 minutos e incluían ciclismo a intensidades moderadas a vigorosas durante toda la duración de la clase. Los participantes se sometieron a una asignación aleatoria para mantener su régimen de ejercicio existente o aumentar su régimen de ejercicio. Los participantes que mantuvieron su régimen de ejercicio participaron en 1 a 2 clases por semana, mientras que los participantes que aumentaron su régimen de ejercicio participaron en 4 a 7 clases por semana. Los participantes participaron en su régimen de ejercicio asignado durante un período de 3 meses. La navegación espacial y la capacidad de memoria episódica se evaluaron antes y después del entrenamiento físico. Se pueden encontrar detalles adicionales de la intervención en Basso et al. (2022)27. El número total de clases de ciclismo en el transcurso de tres meses se asoció significativamente con la duración media de la búsqueda (Figura 9A; r = -0,321, p = 0,007) y el tiempo total de búsqueda (Figura 9B; r = -0,242, p = 0,045). Sin embargo, cuando se aplicó la corrección de Bonferroni, con significación estadística evaluada en p = 0,025 para dos correlaciones (es decir, el tiempo total de búsqueda y la duración media de la búsqueda), la correlación para el tiempo total de búsqueda ya no fue significativa. Los hallazgos adicionales de la intervención se pueden encontrar en Basso et al. (2022)27.

Figure 9
Figura 9: Relación de la capacidad de navegación espacial con el ejercicio. Un mayor número de sesiones de ciclismo se asocia con una mejor capacidad de navegación espacial, representada por (A) el tiempo medio de búsqueda y (B) el tiempo total de búsqueda. *P < 0,05. Esta figura ha sido modificada con permiso de Basso et al.27. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Fichero complementario 1: Datos brutos 1. Datos sin procesar, incluida la información relativa a la fase de recuerdo (revisita) y memoria episódica (recuperación) de la tarea de navegación espacial. También se presentan datos sobre las coordenadas x y z de los participantes al viajar por el espacio virtual tridimensional durante las fases de codificación y recuerdo del experimento. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Fichero complementario 2: Datos brutos 2. Datos sin procesar con cálculos (presentados en rojo) para determinar la hora de inicio, la hora de finalización, la duración media de la búsqueda, la puntuación de posición, la puntuación de artículos, la puntuación de pedidos, la puntuación de asociación y la puntuación de memoria episódica. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Discussion

Este estudio examinó la efectividad de una nueva tarea de realidad virtual para evaluar la navegación espacial en humanos. Esta tarea cognitiva, que solo tarda unos 10 minutos en completarse, se puede utilizar para evaluar dos tipos únicos de cognición dependiente del hipocampo: la navegación espacial y la capacidad de memoria episódica. Es importante destacar que la capacidad de navegación espacial se asoció significativamente con la capacidad de memoria episódica. Finalmente, esta tarea fue sensible a un paradigma de entrenamiento de actividad física. Es decir, el aumento del ejercicio se asoció con un mayor rendimiento. Esta tarea se inspiró en el trabajo de Miller et al. (2013) que investigaron los entornos virtuales en pacientes con epilepsia resistente a los medicamentos y los electrodos de profundidad del hipocampo colocados con el propósito de localizar las convulsiones. Descubrieron que durante la fase de familiarización de la tarea de navegación espacial (es decir, la fase de codificación), las células que responden al lugar en el hipocampo y las estructuras asociadas del lóbulo temporal medial se activaron22. Además, descubrieron que cuando los participantes participaban en un componente de recuerdo libre (es decir, una fase de recuerdo que no implicaba una navegación activa), las mismas células que respondían al lugar y que estaban activas durante la codificación se activaban una vez más. Los estudios existentes en roedores que utilizan entornos de campo abierto y laberínticos han demostrado la existencia de tales células de lugar, con los Dres. John O'Keefe, May-Britt Moser y Edvard Moser ganando el Premio Nobel de Fisiología o Medicina 2014 por este descubrimiento 2,29,30,31. Además, los estudios que utilizan entornos virtuales en humanos han demostrado que células similares en el hipocampo humano codifican el viaje a través del tiempo y el espacio 22,32,33. Aunque la tarea es similar a la presentada en Miller et al. (2013) y otros 22,34,35,36,37,38, se desarrolló con el motor y las tecnologías de juegos multiplataforma más actuales, utilizando características del mundo real, como nubes en movimiento y puntos de referencia claros de la ciudad y características de escaparate. Otros investigadores han utilizado otras tareas de navegación espacial en humanos; Sin embargo, estas tareas son limitadas en su validez ecológica. Por ejemplo, la tarea Starmaze virtual se utiliza para evaluar las habilidades de navegación, pero coloca a los participantes en un laberinto en forma de estrella 39,40,41,42,43,44. Además, NavWell es una plataforma accesible que alberga experimentos de navegación espacial y memoria similares al Laberinto Acuático de Morris en roedores (colocando a los participantes en una arena circular), y proporciona a los desarrolladores formas geométricas básicas para construir un entorno45. Además, los activos de puntos de referencia en motores de juego multiplataforma están disponibles para crear y desarrollar tareas de navegación espacial que existen en un entorno cuadrado12. La tarea actual es única en el sentido de que proporciona a los usuarios un entorno y una tarea similares al mundo real: navegar por un paisaje urbano y memorizar puntos de referencia y acciones. La tarea también es diferente de la tarea virtual Starmaze y NavWell porque evalúa la memoria episódica además de la navegación espacial.

En esta tarea, la capacidad de navegación espacial se relacionó significativamente con la capacidad de memoria episódica. Otros han demostrado que estas dos capacidades cognitivas son realmente distintas y que dependen de diferentes regiones del hipocampo38,46. La popular "Teoría del Mapa Cognitivo" afirma que el cerebro construye y almacena un "mapa" del entorno espacial de un individuo para que pueda ser utilizado posteriormente en el futuro para guiar acciones ycomportamientos. Las investigaciones han sugerido que el hipocampo codifica la información espacial al mismo tiempo que apoya la formación de la memoria episódica. Más específicamente, se cree que el hipocampo derecho codifica la memoria espacial, mientras que el hipocampo izquierdo almacena recuerdos episódicos38. Los resultados de la nueva tarea de navegación espacial actual, que demuestran un vínculo claro entre la memoria espacial y episódica, apoyan la Teoría del Mapa Cognitivo y sugieren que esta tarea podría utilizarse para examinar la relación entre la navegación espacial y la memoria episódica en poblaciones no clínicas. Los estudios futuros deben tratar de examinar esta relación en poblaciones clínicas, incluidas aquellas con trastornos neurodegenerativos como el deterioro cognitivo leve, la enfermedad de Alzheimer u otros tipos de demencia.

Esta tarea era sensible al ejercicio o a la cantidad total de sesiones de ciclismo realizadas durante un período de 3 meses. Estudios previos en roedores han demostrado que el ejercicio es una de las formas más potentes de aumentar la cognición dependiente del hipocampo, incluida la memoria a largo plazo, la separación de patrones, la alternancia espontánea, el condicionamiento contextual del miedo, el aprendizaje pasivo de evitación y el reconocimiento de objetos novedosos, y este efecto depende de los aumentos inducidos por el ejercicio en la neurogénesis del hipocampo 48,49,50. Además, la literatura ha demostrado que el ejercicio a largo plazo mejora el funcionamiento del hipocampo en los seres humanos, con mejoras observadas en el recuerdo de listas de palabras, el recuerdo de historias y la memoria relacional espacial y no espacial; Se cree que este efecto es impulsado por los aumentos inducidos por el ejercicio en el volumen del hipocampo 7,27,51,52,53,54,55. Esta nueva tarea de navegación espacial complementa los hallazgos de los roedores y se suma a la literatura humana, mostrando la importancia de la actividad física para las habilidades de navegación espacial.

Aunque en las investigaciones iniciales, la edad se asoció negativamente con la capacidad de navegación espacial, este efecto se eliminó al aplicar una corrección de Bonferroni. Esto indica que la capacidad de navegación espacial puede conservarse hasta los 55 años. Otra literatura demuestra que la navegación espacial es una capacidad cognitiva que disminuye con la edad 56,57,58. Los estudios de neuroimagen han revelado que la neurodegeneración relacionada con la edad en áreas como el hipocampo, la circunvolución parahipocampal, la corteza cingulada posterior (corteza retroesplenial), los lóbulos parietales y la corteza prefrontal pueden estar involucradas en dicho deterioro cognitivo relacionado con la edad58. Teniendo en cuenta que el rango de edad fue limitado (25-55 años), al incluir un rango de edad más grande, especialmente adultos mayores (65+), los investigadores futuros pueden ver una correlación significativa entre la edad y la capacidad de navegación espacial. Los estudios futuros deberían considerar la realización de esta tarea de navegación espacial en adultos de 65 años o más, e incluso en aquellos con deterioro cognitivo leve u otros trastornos similares a la demencia.

Un eslabón perdido obvio en las tareas de navegación virtual es la falta de la relación cuerpo-cerebro. Es decir, al navegar a través de entornos del mundo real, la activación ocurre a nivel de los sistemas nerviosos periférico y central, incluida la activación de los propioceptores, exteroceptores, interoceptores y el sistema vestibular junto con las cortezas sensoriomotoras, los ganglios basales y el cerebelo. Sin esta entrada física, la navegación virtual puede ser claramente diferente de la navegación física. A pesar de esto, los estudios han demostrado que los entornos virtuales estimulan las mismas regiones cerebrales que la navegación en el mundo real 22,32,33. Hacer que la tarea sea más activa, como fue el diseño en la tarea actual, puede ayudar a convencer al cerebro de que se está moviendo físicamente a través del tiempo y el espacio, imitando la navegación espacial natural. Otros han encontrado apoyo para esta hipótesis. Un estudio de Meade et al. (2019) examinó las diferencias entre la codificación activa y pasiva mientras se utilizaba una tarea de navegación espacial virtualsimilar 59. La navegación activa se refiere a que los participantes puedan moverse por sí mismos a través del espacio virtual (similar al presente estudio), mientras que la navegación pasiva consiste en una visita guiada en la que los participantes no se mueven, sino que se les muestra la ruta de navegación. Los autores sugirieron que la navegación activa puede ser más beneficiosa para las poblaciones mayores debido a la participación de componentes físicos (por ejemplo, locomoción y propiocepción) y cognitivos (por ejemplo, toma de decisiones y atención), y puede servir para mejorar el rendimiento de la memoria a través de la participación directa en el proceso de codificación de la memoria. La navegación activa utilizada en el presente estudio podría explicar los resultados, demostrando que los participantes fueron capaces de recordar con precisión los recuerdos episódicos de sus experiencias.

La navegación activa también puede ayudar a involucrar áreas de integración multisensorial como el complejo retroesplenial (RSC)60,61,62. Un estudio reciente encontró que la deambulación real durante una tarea de navegación espacial de realidad virtual que requiere que los participantes viajen entre ubicaciones mientras recuerdan ubicaciones de origen y puntos de referencia resultó en oscilaciones theta de RSC (es decir, oscilaciones neuronales de 4-8 hercios registradas con EEG)16. Este aumento de la potencia theta fue más prominente durante los cambios de dirección de la cabeza y las rotaciones. En roedores, se ha demostrado que la actividad theta de RSC es esencial para la codificación espacial que involucra celdas de cuadrícula y cálculo de la dirección de la cabeza63,64. También se cree que el RSC es importante para utilizar las señales del entorno para anclar el mapa cognitivo de un ser humano47.

Si bien las tareas de navegación espacial virtual brindan muchos beneficios, impiden que el individuo se mueva físicamente a través del tiempo y el espacio, lo que provoca una activación limitada de los sistemas propioceptivo, vestibular y sensoriomotor. Existe una incongruencia entre los procesos sensoriales y motores, lo que puede hacer que algunos participantes se mareen o tengan náuseas. En la tarea presente, esto se limitó mediante el control de la velocidad a la que los participantes podían moverse y mirar alrededor del entorno. Para poder codificar todos los aspectos del entorno, era necesario poder mirar a su alrededor (es decir, participar en la rotación virtual de la cabeza); Sin embargo, esta capacidad debía ser lo suficientemente lenta para garantizar que los participantes no se enfermaran físicamente. A pesar de esto, la capacidad de navegar espacialmente mientras se está sedentario es ventajosa porque permite a los investigadores estudiar a las personas que experimentan problemas de movilidad, fatiga física u otras discapacidades que impiden que una persona sea ambulatoria. Otra limitación es que aún no se ha probado la fiabilidad y validez de esta tarea, mientras que otras tareas avanzan en esta dirección, incluida la evaluación de la navegación espacial virtual (VSNA)65. La investigación futura podría examinar la actividad neuronal asociada a través de electroencefalografía o resonancia magnética funcional mientras los participantes completan esta tarea de navegación espacial. Los participantes también podrían estar equipados con dispositivos que miden variables fisiológicas como la variabilidad de la frecuencia cardíaca y la actividad electrodérmica. Esto permitiría examinar los mecanismos periféricos y centrales que se producen al navegar por entornos virtuales. Es importante destacar que esta tarea se puede utilizar para evaluar los cambios en la capacidad de navegación espacial a lo largo del tiempo. Los estudios futuros podrían utilizar esta tarea para investigar cómo el envejecimiento o las afecciones neurodegenerativas, como la enfermedad de Alzheimer o la enfermedad de Parkinson, afectan la navegación espacial y la memoria episódica de un individuo. Por el contrario, esta tarea podría utilizarse para explorar cómo las intervenciones adicionales de movimiento mente-cuerpo afectan a la navegación espacial y a la memoria episódica, como la danza, el yoga o la meditación.

Disclosures

Los autores no tienen información que informar.

Acknowledgments

Este trabajo fue apoyado por el Programa de Becarios iTHRIV, que a su vez cuenta con el apoyo del Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales de los NIH (UL1TR003015 y KL2TR003016). Nos gustaría agradecer al Dr. Samuel McKenzie, Michael Astolfi, Meet Parekh y Andrei Marks por sus contribuciones a la programación informática.

Materials

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Comportamiento Número 203 Celdas de Lugar Aprendizaje Espacial Memoria Episódica Ejercicio Evaluación del Comportamiento Humano
Evaluación de la navegación espacial humana en un espacio virtual y su sensibilidad al ejercicio
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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).

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