Ассоциативное обучение и неблагоприятный детский опыт: мультисистемный протокол

Краткое содержание

В данном протоколе описывается комплексный 60-минутный блок процедур — павловское и оперантное обусловливание страха с избеганием, приобретение, угашение и повторное приобретение страха с использованием социальных стимулов, а также вероятностное обучение вознаграждению, — в ходе которых одновременно регистрируются кожно-гальваническая реакция, поведение и  пофазные оценки для получения индивидуальных показателей обучения угрозе и вознаграждению у взрослых участников.

Аннотация

Неблагоприятный детский опыт (ACEs) является признанным трансдиагностическим фактором риска развития тревожных и депрессивных расстройств у взрослых, однако нейрокогнитивные механизмы, связывающие ранние потрясения с симптомами, остаются недостаточно изученными в рамках единой концепции. В данном протоколе представлена интегрированная многосистемная экспериментальная батарея тестов, позволяющая оценить различение угроз, обучение безопасности и чувствительность к вознаграждению в рамках одного лабораторного сеанса. Тридцать восемь здоровых взрослых приняли участие в трех поведенческих парадигмах: павловском-оперантном обусловливании страха с избеганием (Эксперимент 1), приобретении, угасании и повторном приобретении страха с использованием социальных стимулов (Эксперимент 2) и вероятностном обучении вознаграждению (Эксперимент 3), а также заполнили валидированные опросники о неблагоприятном детском опыте (CTQ-SF), благоприятном детском опыте (BCE), депрессии (PHQ-9) и тревожности (GAD-7, STAI). Одновременно собирались многоканальные данные: кожно-гальваническая реакция (SCR) как физиологический показатель автономного возбуждения, нажатия кнопок для избегания и вероятностный выбор как поведенческие показатели, а также пофазные субъективные оценки ожидания, угрозы и облегчения. Каждая парадигма продемонстрировала свой канонический эффект: павловское различение по SCR (p = 0.009, ηp² = 0.12), ожидания (p < 0.001, ηp² = 0.58) и оценки угрозы (p < 0.001, ηp² = 0.35); оперантное облегчение при различении избегаемой и неизбежной угроз (p < 0.001, d = 0.86); дифференциальный автономный ответ, присутствующий при приобретении, но отсутствующий при угасании в Эксперименте 2 (приобретение p = 0.008; угасание p = 0.168), сосуществующий с устойчивыми декларативными знаниями о взаимосвязи стимулов (p < 0.001, d = 3.08); и вероятностное обучение вознаграждению в Эксперименте 3 выше случайного уровня (M = 73%, p < 0.001, d = 1.97). Многосистемный дизайн выявил диссоциации, которые были бы упущены при использовании одного канала данных, в частности, ослабленный автономный ответ при сохранении субъективного ощущения угрозы. Индивидуальные показатели, полученные с помощью данного протокола, оказались чувствительны к различиям в детском опыте, при этом иллюстративные анализы модерации представлены в дополнительных материалах. Данный протокол предоставляет мобильную и масштабируемую основу для индексации того, как ранние потрясения перенастраивают обработку угроз и вознаграждений в зрелом возрасте.

Введение

Неблагоприятный детский опыт (ACEs), включающий жестокое обращение, пренебрежение нуждами ребенка и дисфункцию в семье, широко распространен во всем мире, и в многих популяциях его показатели превышают 60%¹. Синтез исследовательских данных указывает на то, что большинство детей в процессе развития сталкиваются как минимум с одним неблагоприятным событием². ACEs являются общепризнанными трансдиагностическими факторами риска развития психопатологии у взрослых³, способствуя возникновению примерно 30% тревожных расстройств и 40% случаев депрессии¹. Несмотря на эту сильную связь, общепринятые методы клинической оценки опираются на категориальные диагнозы и ретроспективные самоотчеты, которые подвержены систематической ошибке воспоминаний и не позволяют зафиксировать нейрокогнитивные процессы в режиме реального времени⁴.

Для преодоления этих ограничений растет внимание к трансдиагностическим подходам, направленным на фундаментальные механизмы, в частности на ассоциативное обучение. Ассоциативное обучение, охватывающее как павловское, так и оперантное обусловливание, создает основу для понимания того, как индивидуумы кодируют взаимосвязи между сигналами окружающей среды, поведением и результатами для принятия решений^4,5. В рамках этого подхода теория латентной уязвимости постулирует, что неблагоприятный ранний опыт вызывает нейробиологические адаптации, такие как повышенная бдительность, которые изначально являются адаптивными в непредсказуемой среде, но могут стать дезадаптивными в последующих, более безопасных контекстах^6,7.

Данные свидетельствуют о том, что неблагоприятный детский опыт (ACEs) влияет как на процессы обучения, связанные с угрозой, так и на процессы, связанные с вознаграждением. У лиц с перенесенными трудностями часто наблюдается снижение способности различать обусловленные сигналы опасности (CS+) и безопасности (CS−), что указывает на изменение механизмов обучения угрозам⁸. Параллельно с этим, ранний неблагоприятный опыт связывают со сниженной чувствительностью к вознаграждению, что проявляется в более низкой точности и замедленном формировании связей с вознаграждением⁸. В условиях неопределенности такие люди могут также демонстрировать повышенную вариабельность выбора и склонность предполагать случайное получение вознаграждения, что согласуется с ранним воздействием нестабильной среды^5,9.

Эти паттерны обучения дополнительно формируются под влиянием протективных факторов и факторов, зависящих от состояния. Благополучный детский опыт (BCE) может смягчать воздействие неблагоприятных факторов на системы обучения.¹⁰в то время как текущие аффективные состояния, такие как тревога, могут модулировать процессы обусловливания¹¹Физиологические показатели вегетативного возбуждения, включая реакцию проводимости кожи (РПК), предоставляют объективные индексы этих процессов и широко используются в парадигмах обусловливания.¹².

Серьезным ограничением в текущей литературе является использование изолированных задач, которые оценивают обучение сигналам угрозы или вознаграждения независимо друг от друга, что ограничивает возможность анализа интегрированного нейрокогнитивного функционирования¹. Настоящий протокол восполняет этот пробел, предоставляя стандартизированную основу, объединяющую поведенческие и физиологические показатели в нескольких областях обучения. В частности, протокол включает три экспериментальных компонента: (1) парадигму оценки переходов от Павловского к оперантному обусловливанию, (2) задачу на угасание социального страха и (3) задачу на вероятностное обучение вознаграждению⁸.

Обоснованием выбора именно этой комбинации парадигм является не то, что любая из этих трех задач сама по себе более чувствительна к ранним неблагоприятным факторам, чем многие другие существующие установленные парадигмы обучения; это обоснование основано на принципах измерения. В своем систематическом обзоре 81 исследования (38 по угрозе, 43 по вознаграждению) Ruge et al.¹ показали, что литература, связывающая ACE с ассоциативным обучением, остается неоднородной и, в ключевых аспектах, неубедительной именно потому, что в исследованиях обычно используется одна задача, регистрируется один канал отклика, а определение неблагоприятных факторов операционализируется несогласованно. Для иллюстрации: половина поведенческих исследований обучения с вознаграждением сообщала о притупленном обучении, в то время как вторая половина — о нулевых результатах; в немногочисленной литературе по угашению доминируют нулевые результаты и отчеты, в которых опускается предшествующая фаза приобретения; при этом ни один показатель исхода не оказался универсально более надежным, поэтому различные каналы отклика не являются взаимозаменяемыми суррогатами друг друга. Их явная рекомендация заключается в переходе к внутрисубъектным, многодоменным и многоканальным протоколам, позволяющим получать индексы на индивидуальном уровне. Данная триада следует этой рекомендации, поскольку ее три задачи охватывают три вычислительно разделимых требования, которые не покрываются ни одной отдельной парадигмой и которые, согласно теории латентной уязвимости⁷, должны по-разному формироваться под воздействием неблагоприятных факторов: (i) различение угрозы и безопасности в сочетании с инструментальной контролируемостью, где облегчение выступает в качестве предполагаемого подкрепления избегания¹³; (ii) тормозное (безопасное) обучение и возвращение страха, исследуемые с помощью стимулов в виде лиц¹¹, что является экологически релевантной областью стимулов для межличностного жестокого обращения; и (iii) обучение с подкреплением в условиях вероятностной неопределенности, которое позволяет получить вычислительные параметры для каждого участника (скорость обучения alpha, обратная температура beta)⁸. Поскольку все три задачи выполняются одним и тем же участником, дизайн исследования построен таким образом, чтобы выяснить, являются ли изменения, связанные с ACE, доменно-общими — глобальной перенастройкой ассоциативного обучения, как предлагают Hanson et al.⁸ и как предсказывает нейровычислительная модель латентной уязвимости⁶, — или же они специфичны для определенной валентности и ограничены только угрозой. Исследование с использованием одной задачи по определению не может разрешить спор между этими конкурирующими гипотезами.

Данная батарея тестов предназначена для проверки ряда четких направленных прогнозов, которые текущая выборка не позволяет подтвердить или опровергнуть, и которые представлены здесь в качестве целей для исследований с достаточной статистической мощностью. В соответствии с паттерном ослабленного обучения, описанным Ruge et al.¹, прогнозируется, что более высокая нагрузка ACE будет связана с (i) снижением дискриминации CS+/CS− в Эксперименте 1, обусловленным ослабленным ответом на CS+ и, как ожидается, более выраженным в автономном канале (КГР), чем в декларативном ожидании, которое может остаться неизменным; (ii) более выраженным избегающим поведением и более высоким уровнем субъективного облегчения при воздействии избегаемого CS+, что согласуется с концепцией избегания, подкрепляемого облегчением¹³; (iii) более медленным угасанием и более быстрым и выраженным возвращением страха при повторном приобретении в Эксперименте 2 — эффектом, который, как ожидается, будет усилен социальными (лицевыми) стимулами, имеющими экологическую значимость для межличностных невзгод¹¹; и (iv) более низкой точностью выбора, более низкой скоростью обучения (alpha) и большей вариабельностью выбора (более низким beta) в Эксперименте 3⁸. Принципиально важно, что три задачи в совокупности дают информацию для проверки пятого, дифференцирующего прогноза: если изменения, связанные с ACE, носят доменно-общий характер, то ослабление должно проявляться во всех трех задачах; если же они специфичны для валентности, то должны ограничиваться двумя парадигмами угрозы и отсутствовать при вероятностном обучении вознаграждению. Поскольку данные по каналам ответов регистрируются одновременно, можно проверить еще один прогноз — что эффекты ACE будут зависеть от канала, а не будут единообразными, таким образом, выводы, сделанные на основе любого одного канала, не будут распространяться на другие.

В эксперименте 1 адаптирована парадигма перехода от павловского к оперантному обусловливанию страха с использованием процедур избегания и поочередной оценки облегчения, разработанная San Martín et al.¹³. В данной парадигме используются два сигнала CS+ (один, которого можно избежать, и один, которого нельзя избежать) и один сигнал CS− для разграничения павловской дискриминации и инструментального контроля над аверсивным исходом. В оригинальной парадигме оценки ожидания US во время фазы павловского приобретения оценивались экспериментатором ретроспективно в конце фазы, а не после каждого испытания. В настоящей адаптации субъективные оценки ожидания, угрозы и облегчения собирались одновременно на протяжении всего задания пофазово с помощью визуально-аналоговых шкал, что позволило непрерывно отслеживать динамику обучения между фазами.

В эксперименте 2 протокол приобретения и угашения страха с использованием социальных стимулов (лиц) из работы Dibbets и Evers⁹ был модифицирован путем добавления краткого теста на повторное приобретение для оценки быстрого восстановления обусловленной реакции (эффект сбережения).

В эксперименте 3 используется модифицированная задача вероятностного обучения вознаграждению, предложенная Hanson et al.⁸ для изучения различий в обучении, связанных с ранним неблагоприятным опытом; в ней применяются две зависимости вознаграждения (80/20 и 70/30), что позволяет оценить индивидуальные параметры обучения с подкреплением (Alpha и Beta в Q-обучении). Интеграция этих трех парадигм в рамках одного лабораторного сеанса в настоящем протоколе позволяет проводить прямое внутрисубъектное сравнение процессов обучения угрозе и вознаграждению, которые обычно изучаются изолированно. Помимо точности ответов в каждом испытании и параметров Q-обучения, аналитический конвейер также позволяет рассчитать индивидуальные наклоны траекторий обучения на основе линейной смешанной модели, что может быть использовано при работе с более крупными выборками.

Здесь необходимо разделять две разные цели, поскольку они не являются эквивалентными. Первая заключается в том, чтобы подтвердить, что батарея тестов такого рода может быть проведена как единый интегрированный 60-минутный сеанс и что каждый из её компонентов вызывает канонический эффект, для которого он был разработан; воспроизведения канонических эффектов достаточно для достижения этой первой цели. Вторая цель — установить, что полученные индексы являются чувствительными и специфичными по отношению к последствиям неблагоприятного детского опыта; воспроизведения канонических эффектов для этого недостаточно, и текущая выборка не обладает достаточной статистической мощностью для такого подтверждения. Таким образом, основной целью данного отчета является техническая и методологическая осуществимость интегрированной батареи тестов: могут ли приобретение угрозы, инструментальное избегание с облегчением, угасание и возвращение страха при воздействии социальных стимулов, а также вероятностное обучение вознаграждению быть освоены одновременно через вегетативные, поведенческие каналы и самоотчеты в рамках одного сеанса, и обеспечивает ли этот процесс получение стабильных, пригодных для повторного использования индивидуальных индексов (дифференциальные контрасты SCR, контраст оперантного облегчения, параметры альфа и бета Q-обучения, а также наклоны индивидуальных траекторий обучения). Оценка изменений в обучении, связанных с ACE, представляет собой вторичную, эксплораторную и иллюстративную цель: описанный здесь анализ индивидуальных различий предназначен для демонстрации измерительных возможностей протокола и предоставления его потенциальных индексов для будущих работ, а не для специфического тестирования путей связи между травмой и обучением. Таким образом, протокол предлагает потенциальные индексы; вопрос о том, обладают ли они чувствительностью и специфичностью, необходимыми для характеристики нейрокогнитивных последствий неблагоприятного детского опыта, должен быть решен на более крупных выборках, в идеале обогащенных представителями крайних групп и предварительно зарегистрированных^1,14.

Протокол

В настоящем протоколе описаны процедуры и оборудование, используемые для измерения кожно-гальванической реакции (КГР) у здоровых добровольцев в возрасте 18 лет и старше, в соответствии с требованиями комитета по этике. Перед участием в исследовании все добровольцы подписали форму информированного согласия, которая также включала возможность повторного обращения к ним через шесть месяцев для последующей оценки. Все процедуры, описанные в данном документе, были одобрены Комитетом по научной этике Университета Анд (ID: CEC2025023).

ПРИМЕЧАНИЕ: В данном протоколе представлено детальное описание полного хода эксперимента (Рисунок 1>), включая планирование графика участников, лабораторную подготовку, регистрацию физиологических сигналов, организацию данных и постобработку данных после эксперимента. Кроме того, в нем описывается процедура обучения персонала, внедренная для обеспечения согласованности, стандартизации и надежности записей SCR во всех экспериментальных сессиях.

Рисунок 1: Общая схема дизайна исследования. Каждый участник прошел одну лабораторную сессию, включавшую три последовательные поведенческие парадигмы: павловское-оперантное обусловливание страха с избеганием (Эксперимент 1), приобретение-угасание-повторное приобретение страха с использованием социальных стимулов (Эксперимент 2) и вероятностное обучение вознаграждению (Эксперимент 3). Также были собраны данные самоотчетов о неблагоприятном опыте в детстве (CTQ-SF), позитивном детском опыте (BCE) и текущих симптомах (PHQ-9, GAD-7, STAI). Одновременно регистрировались многоканальные данные: кожно-гальваническая реакция, поведение (избегание, вероятностный выбор) и субъективные оценки (ожидание, угроза, облегчение). Индивидуальные показатели участников были включены в анализ индивидуальных различий (см. Дополнительный файл 2). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

1. Обучение персонала

1. Обучите каждого члена команды в три последовательных этапа для обеспечения стандартизированного и точного измерения данных.
   1. Проведите внутренние испытания, в ходе которых каждый сотрудник будет проводить отбор проб и выполнять все три эксперимента в соответствии с соответствующими протоколами, чтобы стажер ознакомился с оборудованием и правилами работы с участниками.
   2. Затем поручите каждому стажеру произвести отбор проб у реальных участников под наблюдением как минимум одного из главных исследователей, чтобы проверить их способность следовать протоколу и исправить любые ошибки.
   3. Разрешите ассистенту самостоятельно проводить отбор проб и назначать новых участников только после того, как весь протокол был правильно применен под наблюдением.

2. Планирование

1. Осуществите набор и планирование визитов участников через социальные сети, предоставив общие цели исследования и критерии участия.
   1. Создайте цифровой плакат и распространите его по каналам набора, чтобы охватить как можно больше потенциальных участников.
   2. Попросите заинтересованных кандидатов связаться с исследовательской группой по электронной почте и назначьте сессию на удобный для участника день.
   3. Отправьте участнику ссылку на онлайн-анкету под названием «Невидимые следы: роль ассоциативного обучения в связи между неблагоприятным детским опытом и психическим здоровьем во взрослом возрасте» (The Invisible Marks: The Role of Associative Learning in the Relationship between Adverse Childhood Experiences and Mental Health in Adulthood).
   4. Начните заполнение анкеты с формы информированного согласия; участник должен прочитать и принять ее перед переходом к остальным пунктам.
   5. Включите в анкету социально-демографический раздел и следующие валидированные психометрические шкалы: опросник состояния здоровья пациента PHQ-9 (Patient Health Questionnaire-9)¹⁵, шкала генерализованного тревожного расстройства GAD-7 (Generalized Anxiety Disorder Screener)¹⁶, опросник тревоги Спилбергера-Ханина STAI (State-Trait Anxiety Inventory)¹⁷, краткая форма опросника детских травм CTQ-SF (Childhood Trauma Questionnaire—Short Form)¹⁸ и шкалу благополучного детского опыта BCEs (Benevolent Childhood Experiences)¹⁰.

3. Подготовка

1. Убедитесь, что до прибытия участника в лаборатории находится как минимум один сотрудник. Перед началом сеанса подготовьте экспериментальную среду, проверьте исправность оборудования и подтвердите выполнение всех требований протокола:
   1. Включите лабораторный компьютер и убедитесь в корректной работе операционной системы, экспериментального программного обеспечения и всех периферийных устройств.
   2. Подтвердите готовность экспериментальных файлов и системы сбора данных к использованию.
   3. Откройте и изучите ежедневный файл регистрации (running file) до того, как участник войдет в лабораторию.
   4. Определите соответствующий идентификационный код (ID), присвоенный прибывшему участнику.
   5. Проверьте порядок выполнения экспериментальных условий в соответствии с заранее определенным контрбалансированием.
   6. Убедитесь, что участнику присвоен правильный порядок проведения эксперимента до начала любого сбора данных.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Ежедневный файл регистрации содержит всю необходимую информацию для присвоения ID участника и определения порядка выполнения эксперимента с соблюдением требуемого контрбалансирования по всем экспериментальным условиям. Например, участнику может быть присвоен ID "015".
   7. Организуйте хранение данных на лабораторном компьютере в стандартизированной структуре каталогов, требуемой конвейером автоматизированной обработки: одна папка верхнего уровня на один эксперимент, одна подпапка на каждое условие контрбалансирования и одна папка на каждый ID участника, а также две глобальные папки для обработанных данных и консолидированных баз данных (см. Supplementary File 1).
   8. Перед началом сбора данных создайте папку участника, соответствующую ID и условию контрбалансирования, указанным в ежедневном файле регистрации; на протяжении всего сеанса следуйте правилам именования каталогов и файлов, указанным в Supplementary File 1, так как скрипты предварительной обработки и базы данных находят файлы по пути и имени.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Дерево каталогов, метки подпапок контрбалансирования, правила именования файлов и рабочий пример приведены в Supplementary File 1. Отклонение от этих правил делает невозможным поиск файлов участника автоматизированным конвейером.
   9. Убедитесь, что на экспериментальном столе полностью отсутствуют посторонние или отвлекающие предметы. Разрешите на столе находиться только системе сбора данных и периферийным устройствам компьютера, необходимым для эксперимента.
   10. Спокойно и профессионально пригласите участника в помещение.
   11. Попросите участника оставить все личные вещи в специально отведенном месте.
   12. Попросите участника перевести мобильное устройство в беззвучный режим, чтобы избежать прерываний или отвлекающих факторов во время экспериментального сеанса.
   13. Попросите участника снять все аксессуары с недоминирующей руки, в частности кольца, браслеты или любые предметы на среднем и безымянном пальцах, так как они могут помешать измерениям.
   14. Помогите участнику удобно расположиться в кресле перед лабораторным компьютером.
   15. Предоставьте участнику распечатанную копию документа об информированном согласии.
   16. Выделите достаточно времени, чтобы участник мог прочитать документ и, при необходимости, задать вопросы.
   17. Перед началом любой экспериментальной процедуры подтвердите, что форма информированного согласия подписана правильно.
       ПРИМЕЧАНИЕ: Процедура информированного согласия повторяется в физическом формате в соответствии с требованиями комитета по этике и с целью сохранения физической резервной копии документации о согласии участника.

4. Экспериментальная установка

ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментальная установка должна соответствовать строгому и стандартизированному протоколу, чтобы гарантировать получение всех физиологических показателей в идентичных контролируемых условиях для всех участников.

1. Включите систему сбора данных и убедитесь, что устройство правильно подключено к лабораторному компьютеру и распознано программным обеспечением системы сбора данных (см. Рисунок 2A–E).
2. Перед переходом к подготовке участника еще раз подтвердите, что все необходимые модули и периферийные устройства функционируют исправно.
3. Возьмите два электрода для измерения электродермальной активности (EDA) (см. Рисунок 2F).
4. Нанесите небольшое количество токопроводящего геля на контактную поверхность каждого электрода (см. Рисунок 2G,H).
5. Убедитесь, что токопроводящий гель равномерно распределен по поверхности электрода для улучшения электрического контакта с кожей участника и оптимизации качества сигнала.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Если на электроды не нанести токопроводящий гель, регистрируемый сигнал может содержать избыточный шум, что может серьезно ухудшить качество измерения кожно-гальванической реакции (SCR).
6. Разместите электроды на недоминантной руке участника.
7. Прикрепите один электрод к первой фаланге среднего пальца (третьего пальца), а второй электрод — к первой фаланге безымянного пальца (четвертого пальца) (см. Рисунок 2I).
8. Убедитесь, что оба электрода надежно закреплены и поддерживают стабильный контакт с кожей, не вызывая дискомфорта у участника.
9. Наденьте на запястье участника наручный ремешок.
10. На этапе калибровки оставьте электроды EDA отсоединенными от наручного ремешка (см. Рисунок 2J).
11. Включите наручный ремешок для установления беспроводной связи с системой сбора физиологических данных.
12. Подтвердите, что устройство успешно обнаружено.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Особое внимание к наручному ремешку следует уделять на протяжении всего экспериментального сеанса. Персонал должен постоянно проверять, что устройство включено и подключено перед началом эксперимента, так как любое прерывание связи может поставить под угрозу запись физиологических данных.
13. Запустите процесс сбора данных в программном обеспечении для сбора данных.
14. Дождитесь появления окна калибровки, которое автоматически открывается на экране после начала сбора данных.
15. Выполните процедуру калибровки, пока электроды остаются отсоединенными от наручного ремешка.
16. Следуйте инструкциям по калибровке, предоставляемым программным обеспечением, до завершения процедуры.
17. После успешной калибровки подключите электроды EDA к наручному ремешку (см. Рисунок 2K).
18. Убедитесь в программном обеспечении, что сигнал кожно-гальванической реакции (SCR) регистрируется правильно.
19. Проинструктируйте участника держать недоминантную руку полностью неподвижно на протяжении всего эксперимента.
20. Объясните, что лишние движения, сокращения пальцев или изменение позы могут привнести шум в сигнал SCR.
21. Попросите участника сохранять удобную и расслабленную позу во время сеанса.
22. Перед началом экспериментального задания выдайте участнику наушники.
23. Убедитесь, что наушники работают исправно и участник четко воспринимает слуховые стимулы, предъявляемые во время эксперимента.
24. Запустите экспериментальное задание в PsychoPy¹⁹.
25. После открытия интерфейса PsychoPy введите имя участника в дополнительном окне по соответствующему запросу.
26. Перед началом эксперимента введите назначенный ID участника точно так, как указано в ежедневном рабочем файле.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Согласно предыдущему примеру, ID участника, вводимый в PsychoPy, должен быть "015".

Рисунок 2: Система сбора данных, материалы и расположение электродов для регистрации электропроводности кожи. (A) Основной блок Biopac MP200. (B) Модуль регистрации физиологических сигналов (PPG/EDA). (C) Модуль разъемов для датчиков. (D) Модуль аналогового ввода. (E) TTL-модуль для связи между PsychoPy и AcqKnowledge. (F) Одноразовые электроды (EL507A). (G) Изотонический гель (GEL101A) для улучшения контакта с кожей. (H) Нанесение геля на электрод. (I) Электроды, размещенные на первой фаланге третьего и четвертого пальцев недоминантной руки. (J) Фиксация ремня на запястье недоминантной руки для измерения SCR. (K) Электроды, подключенные после процесса калибровки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

5. Начало эксперимента

1. Перед началом экспериментального задания подробно объясните участнику, как отвечать на вопросы, представляемые в ходе эксперимента.
2. Убедитесь, что участник четко понимает: (i) способ реагирования, который следует использовать при выполнении задания, (ii) значение инструкций, отображаемых на экране, и (iii) важность сохранения концентрации внимания и минимизации лишних движений на протяжении всего эксперимента.
3. Ответьте на все оставшиеся вопросы участника перед началом сеанса записи.
4. Проведите окончательную проверку всей экспериментальной установки, чтобы убедиться, что все системы функционируют правильно в соответствии с установленным протоколом, включая: связь с системой сбора физиологических данных, подключение браслета на запястье, качество сигнала SCR, запуск PsychoPy, подачу аудиосигнала через наушники и правильную регистрацию ID участника.
5. После проверки всех систем и подтверждения готовности участника начните выполнение экспериментального задания.
6. Покиньте помещение для проведения эксперимента после начала задания, чтобы минимизировать внешние воздействия и отвлекающие факторы во время сбора данных.
7. Оставайтесь рядом и будьте доступны на случай необходимости технической помощи или поддержки участника, и ждите, пока участник не завершит сеанс.

6. Между экспериментами

1. Снова войдите в экспериментальный кабинет после того, как участник завершит задание, и остановите физиологическую запись в программном обеспечении для сбора данных.
2. Сохраните физиологическую запись в папке участника в качестве файла сбора данных, а затем экспортируйте эту же запись в формат MATLAB с событиями, чтобы экспортированный файл содержал маркеры стимулов, созданные PsychoPy через модуль TTL; в результате экспорта также создается отдельный файл маркеров.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Информация о событиях и маркерах необходима для конвейера предварительной обработки (Раздел 8) для сегментации сигнала по каждой попытке и по типу стимула.
3. Сохраните таблицу результатов PsychoPy, созданную в конце задания, в той же папке участника. Для всех четырех файлов используйте стандартизированное соглашение по именованию файлов, подробно описанное в Дополнительном файле 1.
   ПРИМЕЧАНИЕ: В конце каждого эксперимента папка участника должна содержать файл сбора данных, экспортированный файл MATLAB, файл маркеров и таблицу PsychoPy. Точные названия, пути и рабочий пример приведены в Дополнительном файле 1.
4. Осторожно отсоедините электроды ЭКГ от участника, следя за тем, чтобы во время снятия не было чрезмерных движений или дискомфорта.
5. Откройте следующее экспериментальное задание PsychoPy и перезапустите программное обеспечение для сбора данных в подготовке к следующему эксперименту.
6. Повторите полную процедуру подготовки и сбора данных, начиная с шага 4.1.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Полная экспериментальная сессия состоит из трех независимых экспериментов. Следовательно, после завершения второго эксперимента описанная выше процедура должна быть повторена для третьего эксперимента.
7. По завершении полной экспериментальной сессии убедитесь, что для каждого экспериментального задания у участника есть три подпапки, каждая из которых содержит все вышеупомянутые файлы.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Ориентировочная продолжительность каждого экспериментального задания была оценена ранее, чтобы персонал мог наблюдать за участником и проверять правильность работы системы сбора данных на протяжении сессии. Оценочная продолжительность каждого эксперимента составляет:
   Эксперимент_1: примерно 24 мин.
   Эксперимент_2: примерно 17 мин.
   Эксперимент_3: примерно 8 мин.
   С учетом подготовки, калибровки, переходных периодов между экспериментами и процедуры завершения, полная экспериментальная сессия длится примерно 60 мин.

7. Завершение экспериментов

1. Завершите сеанс физиологической записи после выполнения всех трех экспериментальных заданий.
2. Остановите процесс сбора данных в программном обеспечении для регистрации, если он еще не был остановлен.
3. Отсоедините электроды ЭКГ от наручного ремня и снимите ремень с запястья участника.
4. Позвольте участнику самостоятельно снять электроды ЭКГ, чтобы минимизировать дискомфорт и обеспечить безопасное отделение их от кожи.
5. Перед завершением сеанса убедитесь, что все экспериментальные файлы и физиологические записи были сохранены правильно.
6. Поблагодарите участника за сотрудничество и предложите легкий перекус в знак признательности после завершения экспериментальной процедуры.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Если во время физиологической записи возникли какие-либо проблемы из-за технических неполадок, включая, помимо прочего: потерю связи между наручным ремнем и модулем системы сбора физиологических данных, неожиданное выключение наручного ремня, неплотное прилегание или частичное отсоединение электродов, либо временные прерывания сигнала или чрезмерный шум, вызванный проблемами с подключением, эксперимент должен быть продолжен в соответствии с планом, и участник не должен повторять экспериментальный сеанс.

8. Предварительная обработка данных

ПРИМЕЧАНИЕ: После завершения экспериментального сеанса и надлежащего сохранения всех физиологических записей данные SCR должны пройти стандартизированную процедуру предварительной обработки перед началом анализа.

1. Запустите MATLAB-скрипт Ledalab_Format, чтобы реорганизовать структуру данных физиологической записи, экспортированной из программного обеспечения для сбора данных, для обеспечения совместимости с Ledalab — инструментарием на базе MATLAB, предназначенным для анализа сигналов EDA.
   ПРИМЕЧАНИЕ: В коде Ledalab_Format.mat определите путь к файлу {Identification_Code}.mat в качестве входной переменной. Это позволит преобразовать экспортированный файл физиологической записи в формат, который может быть правильно прочитан и обработан Ledalab. После завершения процесса преобразования должен быть создан новый файл MATLAB и сохранен в соответствующей папке участника с использованием следующего соглашения об именовании: Ledalab_{Identification_Code}.mat. Следуя предыдущему примеру, если данные Эксперимента 1 преобразованы для участника «015», результирующий файл должен называться: Ledalab_015.mat.
2. Откройте Ledalab, в строке меню в верхнем левом углу выберите File > Import Data > Matlab File (*.mat). Затем загрузите недавно созданный файл данных, соответствующий экспериментальному условию участника.
3. Введите параметры дискретизации в окне конфигурации, которое отобразит Ledalab после загрузки файла.
4. Исходная частота сбора сигнала SCR составляет 2000 Hz. Чтобы снизить вычислительную нагрузку, выполните понижение частоты дискретизации сигнала до 10 Hz, используя следующие параметры: Целевая частота дискретизации: 10 Hz, Коэффициент понижения частоты: 200, Метод ресемплинга: Steps.
5. После завершения процедуры понижения частоты дискретизации выполните в Ledalab анализ непрерывного разложения (CDA)²⁰, чтобы разделить сигнал EDA на тонические и фазические компоненты.
6. В строке меню выберите Analysis > Continuous Decomposition Analysis (Extraction of Continuous Phasic/Tonic Activity).
7. Дождитесь появления окна конфигурации на экране.
8. В этом окне выберите опцию Optimize для автоматической настройки параметров анализа.
9. После завершения процесса оптимизации нажмите Apply, чтобы начать CDA-анализ.
10. После завершения CDA-анализа выберите Results > Event-related Analysis, и на экране появится окно конфигурации.
11. Установите минимальный порог амплитуды на уровне значения по умолчанию Ledalab 0.01 µS и оставьте опцию z-scale невыбранной. Маркеры событий, экспортированные из программного обеспечения для сбора данных, отдельно помечают начало кондиционированного стимула и начало безусловного стимула, поэтому анализ, связанный с событиями, возвращает ответ для каждого из них. Установите окно отклика следующим образом:
    1. Для Эксперимента 1 используйте интервал от 0 s до 9 s после маркера события.
    2. Для Эксперимента 2 используйте интервал от 0 s до 6 s после маркера события.
12. Экспортируйте результат в виде файла электронной таблицы. Ledalab создает таблицу, содержащую соответствующую физиологическую и событийно-связанную информацию, извлеченную из сигнала SCR.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Окно отклика соответствует полной продолжительности кондиционированного стимула в каждом задании (Supplementary Table 1: 9 s в Эксперименте 1 и 6 s в Эксперименте 2), чтобы вызванный CS-ответ охватывал весь интервал CS-US и не был загрязнен безусловным ответом, который оценивается отдельно по своему маркеру события. Ответы, значения которых ниже порога 0.01 µS, записываются Ledalab как ноль и сохраняются в анализе в виде нулей; не удаляйте их, так как их удаление приведет к завышению среднего отклика участников с низкой реактивностью.
13. Повторите полную процедуру предварительной обработки, понижения частоты дискретизации и CDA для Эксперимента 2 (см. ПРИМЕЧАНИЕ ниже для Эксперимента 3, который предполагает другую процедуру и не требует выходных данных CDA).
    ​ПРИМЕЧАНИЕ: В конце фазы предварительной обработки каждая экспериментальная папка должна содержать дополнительный файл электронной таблицы, соответствующий результатам CDA-анализа, созданного Ledalab. Этот файл в дальнейшем должен быть преобразован в формат .xlsx для хранения, организации и дальнейшего анализа. Для Эксперимента 3 используется иная процедура предварительной обработки. В этом эксперименте должен использоваться только MATLAB-скрипт, и он не требует выходных данных CDA, только значения альфа и бета. При выполнении скрипта для «Experiment_3» он автоматически извлекает значения альфа и бета, объединяет их с поведенческой информацией и сохраняет полученную таблицу в Global_Data/Exp_3.
14. Выполните контроль качества сигнала, обработку лиц, не давших отклика, и артефактов.
    1. Перед любым статистическим анализом отобразите в Ledalab полную запись кожно-гальванической реакции каждого участника с пониженной частотой дискретизации и визуально осмотрите ее от первого до последнего маркера события. Проведите этот осмотр для каждого участника и для каждого задания отдельно, так как качество сигнала зависит от конкретного канала и задания.
    2. Отклоните всю запись и считайте канал SCR данного задания отсутствующим для этого участника, если наблюдается что-либо из следующего: (i) плоский или отсутствующий сигнал на протяжении всего задания, что указывает на потерю беспроводной связи с наручным ремнем, выключение ремня или отсоединение электрода; (ii) тонический уровень кожно-гальванической реакции ниже 0.05 µS, сохраняющийся на протяжении всего задания, что указывает на недостаточный контакт электрода с кожей, а не на низкий уровень возбуждения; (iii) неинтерпретируемый дрейф или внезапное устойчивое увеличение амплитуды, не привязанное по времени ни к одному событию; или (iv) насыщение диапазона усилителя.
       ​ПРИМЕЧАНИЕ: Не повторяйте сессию и не исключайте участника из других заданий или из каналов поведенческих данных и самоотчетов.
    3. Определите участника как «не давшего отклик» для данного задания, если ни один фазический ответ не достигает или не превышает порог 0.01 µS ни при одном событии этого задания, включая события безусловного стимула в подкрепляемых пробах — то есть, если участник не производит измеримого электродермального ответа даже на сам аверсивный исход.
       1. Исключите не давшего отклик участника из каждого канала этого задания — как кожно-гальванической реакции, так и поведения и субъективных оценок, — поскольку отсутствие какого-либо электродермального ответа даже на безусловный стимул указывает на то, что электродермальная система была неизмерима в этой сессии, и ставит под сомнение, взаимодействовал ли вообще участник с условностью.
       2. Сохраните этого участника в двух оставшихся заданиях. Отличайте этот случай от технической потери сигнала (отсоединение электрода или потеря беспроводной связи наручным ремнем), при которой участник отвечал, но сигнал не был записан: в этом случае считайте канал SCR данного задания отсутствующим, но сохраните поведенческие и субъективные данные этого задания, на которые качество электродермального сигнала не влияет.
       3. Отдельно сообщайте долю лиц, не давших отклик, и долю технических потерь для каждого задания.
    4. Идентифицируйте двигательные артефакты на записи как (i) резкие восходящие переходные процессы, не привязанные по времени ни к одному маркеру события, или (ii) ступенчатые сдвиги тонического уровня, вызванные сжатием пальцев, изменением позы или трением электродов о стул или стол.
    5. Пометьте каждую пробу, содержащую такой артефакт в пределах ее окна оценки, и исключите ее на уровне пробы; не исключайте участника.
    6. Исключите участника из всех каналов задания, а не только из анализа SCR, если более 25% проб этого задания помечены как загрязненные артефактами: оставшиеся пробы более не позволяют получить стабильную оценку для конкретного участника, и условия записи этой сессии не являются адекватными ни для одного канала. Сохраните этого участника в двух оставшихся заданиях.
    7. Трансформируйте амплитуды на уровне проб с помощью log(SCR + 1) перед усреднением, чтобы нормализовать положительно скошенное распределение электродермальных амплитуд; любое отрицательное значение CDA, являющееся редким следствием дрейфа базовой линии, приведите к нулю перед трансформацией.
    8. Объедините трансформированные пробы, чтобы получить одно значение на одного участника, на одну фазу и на один стимул.
    9. Отдельно указывайте аналитическое n для каждого канала (SCR, поведение, оценки) и для каждого задания, так как потери по конкретным каналам приводят к расхождению этих n.
    10. Записывайте каждое решение, принятое в шагах 8.14.1–8.14.9, в журнал качества для каждого участника, содержащий: ID участника, задание, условие контрбалансировки, принята или отклонена запись (с указанием причины), диапазон тонического уровня, количество и идентификаторы проб, отклоненных из-за артефактов, процент проб, отклоненных из-за артефактов, статус «не давшего отклик» и окончательный вклад в аналитическое n для каждого канала.
    11. Храните журнал качества вместе с консолидированными базами данных, чтобы потери данных по конкретным каналам были проверяемыми и воспроизводимыми.
        ПРИМЕЧАНИЕ: В данной выборке ни один участник не соответствовал критерию «не давшего отклик» из шага 8.14.3, и ни один участник не превысил 25-процентный порог артефактов из шага 8.14.6; следовательно, ни один участник не был исключен из всех каналов задания. Расхождения в аналитическом n носят два независимых характера: техническая потеря электродермального канала, при которой поведенческие и субъективные записи этого задания остаются нетронутыми, и неполные поведенческие записи или самоотчеты (незавершенное задание или отсутствующие ответы по визуально-аналоговой шкале), которые не зависят от качества электродермального сигнала. Точное аналитическое n для каждого канала и каждого задания приведено в параграфе об аналитической выборке в разделе «Репрезентативные результаты». Эксперимент 3 не включает канал SCR, поэтому его n отражает потерю поведенческих, а не электродермальных данных. Явное изложение этих критериев решает проблему отсутствия гармонизации в операционализации и отчетности по электродермальным результатам, отмеченную Ruge et al.¹.

9. Базы данных

1. Запустите Python-скрипт Data_B Bases.py, чтобы для каждого участника объединить физиологические показатели, полученные в результате регистрации ККР, с ответами, собранными в ходе экспериментального задания.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт интегрирует информацию, полученную из физиологических записей, обработанных с помощью Ledalab, результаты анализа CDA и электронные таблицы с ответами из PsychoPy, созданные во время эксперимента.
2. После успешного выполнения скрипта убедитесь, что была создана сводная электронная таблица, содержащая физиологическую и поведенческую информацию для одного участника, и сохранена она в папке Global_Data.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Согласно предыдущему примеру, если для анализа выбран Experiment_1, Python-скрипт автоматически обойдет папки всех участников, связанных с этим экспериментом, объединит результаты CDA с соответствующими поведенческими данными для каждого участника и создаст индивидуальный файл электронной таблицы для каждого участника в папке Global_Data/Exp_1 .
3. После создания индивидуальных баз данных участников используйте Python-скрипт Completed_Bases_Per_Experiment.py, чтобы объединить данные всех участников для каждого экспериментального задания.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Скрипт объединяет информацию из папок всех участников в единую базу данных для каждого эксперимента, что облегчает последующий статистический анализ и обработку данных. При успешном завершении процедуры будут созданы три итоговые электронные таблицы, каждая из которых соответствует одному из трех экспериментов:
   Одна таблица для Experiment_1
   Одна таблица для Experiment_2
   Одна таблица для Experiment_3
4. Сохраните полученные полные базы данных в папке Complete_Data_Bases.

Результаты

Аналитический образец

В общей сложности 38 здоровых взрослых завершили полный экспериментальный сеанс и серию самоотчетов (CTQ-SF, BCE, PHQ-9, GAD-7, STAI). Размер выборки для каждого анализа немного варьировался из-за потери данных по конкретным каналам, а не из-за отказа участников от участия. Размер выборки по видам анализа: эксперимент 1 — ANOVA для SCR и рейтингов (павловская и оперантная фазы), n = 37; ANOVA для нажатий кнопок в оперантной фазе, n = 38. Эксперимент 2 — анализ рейтингов (приобретение, угашение, повторное приобретение) и SCR при приобретении, n = 36; SCR при угашении и ART-ANOVA для взаимодействия «фаза SCR × стимул», n = 35. Эксперимент 3 — все анализы, n = 37. Корреляции, включающие только показатели самоотчетов (CTQ, BCE, симптомы), рассчитывались для всей выборки (N = 38).

Эксперимент 1: Павловское и оперантное обусловливание с избеганием

Павловская фаза: ANOVA с повторными измерениями для трех условных стимулов (CS; предотвратимый CS+, неотвратимый CS+, CS−) подтвердила дифференциацию обусловления по обоим эксплицитным показателям: оценкам ожидания, F(2, 72) = 50.45, p < 0.001, ηp²= 0.584, и оценкам угрозы, F(2, 72) = 19.54, p < 0.001, ηp² = 0.352. Оба типа CS+ оценивались как более предсказывающие БС (предотвратимый: M = 72.84; неотвратимый: M = 70.97) и более угрожающие (52.45 и 50.75), чем CS− (16.14 и 18.80; все ps < 0.001 с поправкой Бонферрони, d_zs = 0.67–1.49), при этом значимых различий между ними не наблюдалось (ps = 1.00). Вегетативный показатель продемонстрировал ту же направленность, но более слабый эффект: КГР варьировала в зависимости от стимула, F(2, 72) = 5.09, p = 0.009, ηp² = 0.124 (поправка Гринхауза-Гейссера p = 0.018), что было обусловлено воздействием неотвратимого CS+ (M = 0.014, SD = 0.012) по сравнению с CS− (M = 0.010, SD = 0.008), хотя этот попарный контраст не сохранился после поправки Бонферрони (p = 0.052, d_z = 0.41). Объединение двух типов CS+ в один общий индекс позволило восстановить значимую дифференциацию между CS+ и CS− по КГР, t(36) =2.29, p = 0.028, d_z = 0.38. Эта диссоциация между выраженной декларативной дифференциацией и более слабой, менее точной вегетативной дифференциацией согласуется с предыдущими данными, согласно которым эксплицитные оценки угрозы и кожно-гальваническая реакция отражают частично раздельные каналы обусловливания²¹ (Рисунок 3, Таблица 1).

Рисунок 3: Павловская фаза Эксперимента 1: кожно-гальваническая реакция, ожидания и оценка уровня угрозы. (A) Логарифмически преобразованная кожно-гальваническая реакция (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожидания по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. (C) Оценка уровня угрозы по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. На диаграммах «ящик с усами» показаны медиана (центральная линия), межквартильный размах (ящик), «усы», extending to 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки указывают на значимые результаты парных t-критериев с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. n = 37. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Измерить	Избегаемый КС+	Неизбежный CS+	CS-
SCR (log[микросименс + 1])	0.0109 (0.0086)	0.0140 (0.0123)	0.0100 (0.0075)
Ожидания (ВАШ 0–100)	72.84 (23.92)	70.97 (26.25)	16.14 (27.94)
Угроза (ВАШ 0–100)	52.45 (27.83)	50.75 (31.67)	18.80 (27.32)

Таблица 1: Описательная статистика для павловской фазы Эксперимента 1. В ячейках указаны M (SD). SCR = кожно-гальваническая реакция, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1) перед анализом; VAS = визуально-аналоговая шкала в диапазоне от 0 до 100. n = 37.

В оперантной фазе, после введения условия избегания, три показателя совпали. Участники нажимали кнопку ответа чаще во время CS+, чем во время CS−, F(2, 74) = 9,51, p < 0.001, ηp² = 0,204 (избегаемые: M = 8,53; неизбегаемые: M = 9,04; CS−: M = 7,26; для обоих использован метод Бонферрони) пс ≤ 0,027). Показатели ожидаемого исхода, уровня угрозы и облегчения четко разграничили два условных стимула (CS+) в соответствии с возможностью контроля: ожидаемый исход, F(2, 72) = 136,34, p < 0.001, ηp² = 0,791 (неизбежный > предотвратимый, д_z = 1,56); угроза, F(2, 72) = 61,09, p < 0.001, ηp² = 0,629 (неизбежный > предотвратимый, д_z = 1,02); и облегчение, F(2, 72) = 14,94, p < 0.001, ηp² = 0,293 (предотвратимый > неизбежный, д_z = 0,86; все значения p по поправке Бонферрони < 0,001), что свидетельствует о понимании участниками того, что нажатие кнопки снижало вероятность удара током только для избегаемого CS+. Кожно-гальваническая реакция не различалась между стимулами на этом этапе, F(2, 72) = 0,78, p = 0.462, ηp² = 0,021, что позволяет предположить, что активное задействование реакции избегания ослабило дифференциальный вегетативный сигнал, наблюдавшийся в павловской фазе²²(Рисунок 4, Таблица 2).

Рисунок 4: Оперантная фаза Эксперимента 1: кожно-гальваническая реакция, избегающее поведение и оценки облегчения. (A) Логарифмически преобразованная кожно-гальваническая реакция (log[микросименс + 1]). (B) Количество нажатий кнопки (избегающее поведение); нажатие кнопки отменяет безусловный стимул только во время избегаемого CS+, но не во время неизбегаемого CS+. (C) Оценка облегчения по визуально-аналоговой шкале от 0 до 100. Диаграммы размаха (boxplot) показывают медиану, межквартильный размах, «усы», extending to 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки указывают на значимые парные t-критерии Стьюдента с поправкой Бонферрони (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. n = 37–38. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Измерение	Избегаемый CS+	Неизбежный CS+	CS-
SCR (log[микросименс + 1])	0.0197 (0.0150)	0.0196 (0.0151)	0.0212 (0.0169)
Нажатия кнопок (количество на один условный стимул)	8.53 (3.58)	9.04 (4.01)	7.26 (4.27)
Ожидание (ВАШ 0–100)	33.78 (26.97)	83.92 (19.80)	7.54 (14.58)
Угроза (ВАШ 0–100)	37.12 (25.41)	70.60 (27.33)	11.60 (20.12)
Облегчение (ВАШ 0–100)	62.98 (26.36)	29.97 (27.93)	58.75 (36.29)

Таблица 2: Описательная статистика для оперантной фазы Эксперимента 1. В ячейках указаны M (SD). SCR = реакция проводимости кожи, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1); VAS = визуально-аналоговая шкала от 0 до 100. Нажатия кнопок представляют собой среднее количество нажатий за одно предъявление CS. Столбец CS− содержит данные о нажатиях кнопок, ожидании, чувстве угрозы и облегчении в пробах, в которых аверсивный результат не мог произойти. n = 37 для SCR и оценок, и n = 38 для нажатий кнопок; аналитическое n по каждому каналу приведено в параграфе об аналитической выборке в разделе репрезентативных результатов.

Эксперимент 2: Приобретение, угасание и повторное приобретение

Для формальной проверки угасания использовался внутрисубъектный ANOVA 2 (фаза: приобретение против угасания) × 2 (стимул: CS+ против CS−); взаимодействие «фаза × стимул» является критическим тестом на селективное снижение ответа на CS+. Из-за негауссова распределения SCR анализ 2 × 2 ANOVA проводился с использованием преобразования выровненных рангов²³. Дифференциальная SCR наблюдалась при приобретении (критерий Вилкоксона p = 0.008) и исчезла при угасании (p = 0.168); ART-ANOVA указала на незначимую тенденцию к общему снижению вегетативного ответа между фазами (F(1, 34) = 3.24, p = 0.081), но отсутствие взаимодействия «фаза × стимул» (F(1, 34) = 0.87, p = 0.358). Напротив, показатели ожидания и угрозы продемонстрировали сильные взаимодействия «фаза × стимул» в параметрическом анализе 2 × 2 ANOVA (ожидание: F(1, 35) = 67.71, p < 0.001, ηp² = 0.66; угроза: F(1, 35) = 5.85, p = 0.021, ηp² = 0.14), что подтверждает селективное угасание на декларативном уровне. Согласно дизайну эксперимента, в фазе повторного приобретения на вегетативном уровне предъявлялся только CS+; субъективные оценки CS+ показали значительный возврат: показатель ожидания вырос с M = 25.90 при угасании до M = 55.94 при повторном приобретении (t(35) = 7.95, p < 0.001, d_z = 1.32), а угроза выросла с M = 31.26 до M = 42.04 (t(35) = 3.61, p < 0.001, d_z = 0.60), в то время как вегетативный ответ не продемонстрировал такого восстановления: SCR на CS+ составила M = 0.012 при угасании и M = 0.010 при повторном приобретении (p = 0.568). Такая закономерность — вегетативное угасание без последующего восстановления наряду с устойчивыми и быстро активируемыми декларативными знаниями — иллюстрирует ценность многосистемного протокола²¹ (Рисунок 5, Таблица 3).

Рисунок 5: Эксперимент 2: зависимые переменные на трех фазах. (A) Логарифмически преобразованный ответ кожно-гальванической реакции (log[микросименс + 1]). (B) Оценка ожидания (визуальная аналоговая шкала 0–100). (C) Оценка угрозы (визуальная аналоговая шкала 0–100). Фазы приобретения и угашения включали пробы как с CS+, так и с CS-; фаза повторного приобретения согласно дизайну эксперимента предусматривала предъявление только CS+ на вегетативном уровне для проверки быстрого восстановления обусловленной реакции (эффект сбережения). Субъективные оценки собирались для обоих стимулов на каждой фазе. Боксплоты отображают медиану, межквартильный размах, «усы», extending to 1.5 × IQR, и отдельные выбросы. Скобки на панели A обозначают критерии знаковых рангов Вилкоксона для сравнения CS+ и CS- на каждой фазе; скобки на панелях B и C обозначают t-критерии для зависимых выборок для сравнения CS+ и CS- на каждой фазе (*p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001); незначимые пары не показаны. На фазе повторного приобретения скобка SCR отсутствует, так как по дизайну эксперимента на вегетативном уровне предъявлялся только CS+. Хотя медианная разница между CS+ и CS- на панели A кажется схожей для фаз приобретения и угашения, доля участников, у которых CS+ > CS-, различалась (72% при приобретении против 60% при угашении), что критерий Вилкоксона определяет как различие в внутрисубъектной согласованности. n = 35–36. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Показатель	Приобретение CS+	Приобретение CS-	Угашение CS+	Угашение CS-	Повторное приобретение CS+	Повторное приобретение CS-
КРК (log[микросименс + 1])	0.0121 (0.0124)	0.0109 (0.0125)	0.0113 (0.0126)	0.0098 (0.0102)	0.0103 (0.0126)	- (согласно дизайну)
Угроза (ВАШ 0-100)	47.64 (27.47)	16.83 (20.71)	31.26 (26.32)	12.99 (17.62)	42.04 (26.71)	12.17 (18.90)
Ожидание (ВАШ 0-100)	73.34 (21.31)	11.42 (18.21)	25.90 (24.07)	7.18 (11.65)	55.94 (23.04)	6.53 (10.38)

Таблица 3: Описательная статистика для Эксперимента 2 (приобретение, угасание, повторное приобретение). В ячейках указаны M (SD). SCR = кожно-гальваническая реакция, логарифмически преобразованная как log(SCR + 1); VAS = визуально-аналоговая шкала от 0 до 100. В фазе повторного приобретения, согласно дизайну эксперимента, на вегетативном уровне предъявлялся только CS+ для проверки быстрого восстановления условной реакции после угасания (эффект сбережения); поэтому ячейка SCR для CS− пуста и не является пропущенными данными. Субъективные оценки собирались как для CS+, так и для CS− во всех трех фазах. n = 36 для оценок и SCR при приобретении; n = 35 для SCR при угасании.

Эксперимент 3: Вероятностное обучение вознаграждению

Участники успешно освоили вероятностные зависимости. Средняя доля выборов с высокой вероятностью составила M = 0.734 (SD = 0.119), что достоверно выше уровня случайного угадывания, t(36) = 11.97, p < 0.001, d = 1.97. Пара 80/20 была освоена точнее, чем пара 70/30, F(1,36) = 29.56, p < 0.001. Параметры обучения с подкреплением, рассчитанные для каждого участника, показали умеренную скорость Q-обучения (Alpha: M = 0.42, SD = 0.23) и обратную температуру, соответствующую умеренному уровню эксплойтации (Beta: M = 4.68, SD = 2.33).

Чувствительность к индивидуальным различиям в детском опыте

Анализы, представленные в данном подразделе, носят иллюстративный характер в отношении измерительных возможностей протокола и не являются подтверждающими тестами. Статистическая мощность исследования была рассчитана на выявление внутрисубъектных эффектов — канонических парадигмальных эффектов, описанных выше, а не межсубъектных взаимодействий; при N = 38 модели индивидуальных различий являются предварительными и представлены лишь для того, чтобы показать, что индексы, полученные с помощью данного набора тестов, содержат интерпретируемую межсубъектную дисперсию. Четыре модели модерации CTQ по индексу обучения соответствовали предварительно заданному критерию двойной значимости (значимая бивариантная корреляция между субшкалой CTQ и показателем симптомов вместе со значимым членом взаимодействия). Эти четыре модели, концептуальная схема модели модерации²⁴ и представленный график взаимодействия подробно описаны в Дополнительном файле 2 (включает Дополнительный рисунок 1 и Дополнительный рисунок 2), который прилагается к данной работе и также депонирован вместе с кодом анализа в открытом репозитории (https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750). Их следует рассматривать как демонстрацию того, что индексы, полученные с помощью протокола, чувствительны к индивидуальным различиям, а не как доказательство какого-либо конкретного нейрокогнитивного признака неблагоприятных условий в детстве; установление таких признаков требует подтверждающего дизайна на существенно большей выборке.

Положительный детский опыт (BCE) и субшкалы CTQ были сильно и обратно коррелированы, при этом наибольшие отрицательные коэффициенты наблюдались между CTQ-EN (эмоциональное пренебрежение) и BCE-CPF/DPF, rs = -0.68 и -0.67, в обоих случаях ps < 0.001, N = 38. Кроме того, показатели BCE были связаны с более высокой точностью обучения с подкреплением и более низким уровнем условного избегания, что соответствует менее защитному и более исследовательскому поведенческому паттерну. Эти бивариантные связи носят описательный характер: они подтверждают, что набор тестов дает показатели с достаточной межсубъектной вариативностью для ковариации с параметрами раннего опыта, и не являются проверкой каких-либо опосредующих или причинно-следственных связей. Полная бивариантная матрица представлена в Дополнительной таблице 2, а сопроводительный текст — в Дополнительном файле 3.

Выводы по репрезентативным результатам

В ходе трех экспериментов данный протокол обеспечил воспроизведение канонических эффектов, ожидаемых от каждой парадигмы: павловской дискриминации (выраженной на декларативном уровне и более слабой и менее точной на автономном уровне), оперантного избегания с четкими оценками ожиданий, угрозы и облегчения, зависящими от контролируемости, селективного угасания декларативных ответов наряду с неселективным снижением автономных ответов, а также вероятностного обучения вознаграждению выше уровня случайного угадывания. Вместо единообразного схождения многоканальный дизайн позволил получить сочетание конвергенции (например, оперантная дифференциация как в нажатиях кнопок, так и в оценках) и теоретически значимой диссоциации между физиологическими, поведенческими и субъективными показателями (например, павловская КР была слабее декларативной дифференциации; автономный ответ не восстанавливался при повторном приобретении, несмотря на сильный декларативный ребаунд), что согласуется с представлением о том, что эксплицитная оценка угрозы и индекс проводимости кожи являются частично разделимыми каналами обусловливания²¹.

Важно точно определить, что именно эти результаты подтверждают, а что нет. Было продемонстрировано, что проведение данной батареи тестов технически осуществимо в рамках одного 60-минутного сеанса, что каждая парадигма вызывает свой канонический эффект с ожидаемым направлением и величиной, и что данный алгоритм позволяет получить набор интерпретируемых индивидуальных показателей (дифференциальные контрасты SCR, контраст оперантного облегчения, количество случаев условного избегания, а также параметры Альфа и Бета Q-обучения), которые могут быть применены к более крупным выборкам без модификации протокола. Не были продемонстрированы чувствительность или специфичность этих показателей при выявлении изменений, связанных с неблагоприятным опытом. Размер выборки был рассчитан на внутрисубъектные эффекты, а не на эффекты индивидуальных различий; соответственно, представленные выше анализы CTQ и BCE иллюстрируют возможности измерения и не являются подтверждающей валидацией нейрокогнитивных признаков неблагоприятного детского опыта. Определение того, какие из этих показателей, если таковые имеются, позволяют разграничить группы по уровню воздействия или предсказать клинический исход, является задачей достаточно мощных подтверждающих исследований, описанных в разделе обсуждения.

Конвейер анализа (скрипты на R и Python), код для построения графиков и обобщающие таблицы агрегированных данных, подтверждающие результаты данного исследования, находятся в открытом доступе в репозитории Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.21365750 (DOI: 10.5281/zenodo.21365750). Деидентифицированные данные на индивидуальном уровне (записи электродермальной активности и поведенческие реакции) могут быть предоставлены автором, с которого ведется переписка, по обоснованному запросу при условии подписания соглашения об использовании данных и одобрения Комитетом по научной этике Университета Лос-Андес (Universidad de los Andes) (ID: CEC2025023). Код и таблицы, относящиеся к моделям модерации, описанным в Дополнительном файле 2, приведены в качестве дополнительных файлов. Скрипт анализа (paper_analyses_R.R; Дополнительный файл с кодом 1) позволяет воспроизвести каждый статистический показатель, представленный в разделе «Репрезентативные результаты», а скрипт для построения графиков (paper_figures_R.R; Дополнительный файл с кодом 2) позволяет заново создать Рисунок 3, Рисунок 4 и Рисунок 5 непосредственно из файлов с необработанными данными. Планы экспериментов 1, 2 и 3 представлены в Дополнительной таблице 3, Дополнительной таблице 4 и Дополнительной таблице 5 соответственно.

Измерение	М	стандартное отклонение
Доля высоковероятностных выборов (в целом)	0.73	0.12
пара 80/20 для анализа случайных событий (контингенции)	0.79	0.12
контрольная пара в соотношении 70/30	0.68	0.14
Скорость Q-обучения (Альфа)	0.42	0.23
Обратная температура (бета)	4.68	2.33

Таблица 4: Описательная статистика для эксперимента 3 (вероятностное обучение с подкреплением). В ячейках указаны M (SD). Доля выборов с высокой вероятностью служит показателем точности в экспериментальных блоках выбора (уровень случайного угадывания = 0.50; структуру проб см. в Дополнительной таблице 5): общий показатель = 0.73 (0.12); пара зависимостей 80/20 = 0.79 (0.12); пара зависимостей 70/30 = 0.68 (0.14). Пара 80/20 обеспечивает более детерминированную обратную связь, тогда как пара 70/30 является более вероятностной и имеет меньшее отношение сигнал/шум. Одновыборочный тест общей точности по сравнению со случайным угадыванием: t(36) = 11.97, p < 0.001, d = 1.97. Внутрисубъектный контраст 80/20 против 70/30: F(1, 36) = 29.56, p < 0.001. Параметры обучения с подкреплением были подобраны индивидуально для каждого участника: скорость Q-обучения Alpha = 0.42 (0.23), ограниченная диапазоном [0, 1], которая определяет величину обновления значения (умеренное обновление); обратная температура Beta = 4.68 (2.33), которая определяет баланс между исследованием и эксплуатацией (умеренная эксплуатация). n = 37.

Дополнительный рисунок 1: Концептуальная схема модели модерации. Предполагается, что предиктор X (субшкала CTQ, индексирующая неблагоприятные события в детстве) напрямую влияет на результат Y (симптомы тревоги или депрессии) через коэффициент b1, в то время как модератор W (индивидуальный индекс обучения, полученный из протокола — например, оперантный контраст облегчения, остаточная КРК во время угашения или дифференциальная оценка угрозы) модулирует силу связи X Y через член взаимодействия b3. Значимое значение b3 указывает на то, что влияние неблагоприятных событий в детстве на симптомы во взрослом возрасте варьируется в зависимости от профиля обучения, что создает концептуальную основу для четырех моделей модерации, представленных в Дополнительном файле 2. В данной рукописи описаны четыре конкретные переменные W (каждая соответствует одной из четырех моделей модерации, которые соответствовали критерию двойной значимости): (1) оперантный контраст облегчения = субъективное облегчение при предъявлении избегаемого CS+ минус облегчение при CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); (2) остаточная дифференциальная КРК во время угашения = log-КРК для CS+ минус log-КРК для CS− в конце фазы угашения (Эксперимент 2); (3) оперантная КРК на избегаемый CS+ = log-КРК для избегаемого CS+ минус log-КРК для CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза); и (4) дифференциальная оценка угрозы для неизбежного CS+ = оценка угрозы для неизбежного CS+ минус оценка угрозы для CS− (Эксперимент 1, оперантная фаза, визуально-аналоговая шкала 0–100).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный рисунок 2: График взаимодействия для рассматриваемой модерации. Эффект эмоционального пренебрежения (CTQ-EN) на депрессивные симптомы (PHQ-9) отложен для трех уровней модератора W (оперантный контраст облегчения: субъективное облегчение при переходе от избегаемого CS+ к CS-): низкий (-1 SD), средний и высокий (+1 SD). Расходящиеся линии регрессии визуализируют член взаимодействия b3 из Дополнительного рисунка 1: при низких значениях оперантного облегчения наклон CTQ-EN PHQ-9 положительный (чем сильнее пренебрежение, тем больше депрессивных симптомов), тогда как при высоких значениях наклон выравнивается, что иллюстрирует буферизирующий эффект субъективного агентности в отношении аверсивных исходов (B = -2.05, p = 0.041; полная модель в Дополнительном файле 2).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 1: Параметры стимулов в экспериментах 1, 2 и 3. В этой таблице обобщены физические и процедурные параметры стимулов, использованных в трех экспериментах. Для каждого эксперимента указаны характер и продолжительность условного стимула (CS) и безусловного стимула (US), интенсивность CS+ US и их взаимосвязь, требуемая от участников реакция, межпробный интервал (ITI), регистрируемые зависимые показатели и схема контрбалансировки. В эксперименте 1 (павловское/оперантное избегание) в качестве CS использовались цветные лампы, а в качестве US — аверсивный звук силой 95-дБ (белый шум или звук вилки, в контрбалансировке). В эксперименте 2 (приобретение/угашение/повторное приобретение) в качестве CS использовались нейтральные лица людей, а в качестве US — мужской крик силой 95-дБ в сочетании с сердитым лицом. В эксперименте 3 (вероятностный выбор) использовались пары абстрактных изображений с вероятностной визуальной обратной связью. CS = условный стимул; US = безусловный стимул; SCR = кожно-гальваническая реакция; VAS = визуально-аналоговая шкала.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Матрица корреляции Пирсона между субшкалами CTQ. Отрицательные корреляции между BCE и шкалами симптомов отражают ожидаемую защитную роль положительного детского опыта. В таблице приведены коэффициенты корреляции Пирсона. В верхней части представлены корреляции между субшкалами CTQ и шкалами BCE; в нижней части — корреляции субшкал CTQ и шкал BCE с текущими показателями симптомов. Маркеры значимости: *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001, +p < 0.10. N = 38 (только показатели самоотчетов; полная выборка участников). Описательный текст к этой матрице приведен в Дополнительном файле 3. EA = эмоциональное насилие, PA = физическое насилие, SA = сексуальное насилие, EN = эмоциональное пренебрежение, PN = физическое пренебрежение, шкалы BCE: CPF = забота и защита со стороны семьи, DPF = позитивная семейная динамика, BCE-Total = общий балл положительного детского опыта) и показатели симптомов (PHQ-9 = депрессия; GAD-7 = генерализованная тревожность; SAI = ситуативная тревожность [STAI-S]; TAI = личностная тревожность [STAI-T]).Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 3: Дизайн эксперимента 1 (внутрисубъектный). В этой таблице представлен внутрисубъектный дизайн эксперимента 1 — парадигма павловского/оперантного избегания с тремя условными стимулами: избегаемым CS+ (A), неизбегаемым CS+ (B) и CS− (C). Строки соответствуют стимулам, а столбцы — четырем фазам эксперимента (павловское обусловливание, павловский тест, оперантное обучение, оперантный тест); в ячейках указано количество проб и иерархия связей в стандартной нотации ассоциативного обучения^25,26, где «+» обозначает CS, за которым следует US, «−» — CS, представленный без US, а «R» — ответ в виде нажатия кнопки. В оперантной фазе R отменяет US для избегаемого CS+, но неэффективен для неизбегаемого CS+. Последняя строка указывает оценки по ВАШ (угроза, ожидание, облегчение), собранные после соответствующих фаз. Каждый участник выполнил 52 пробу.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 4: Экспериментальный план эксперимента 2 (внутрисубъектный). В данной таблице представлен внутрисубъектный план эксперимента 2, основанный на стандартной парадигме «приобретение–угасание–повторное приобретение» с двумя условными стимулами: CS+ (A) и CS− (B). Строки соответствуют стимулам, а столбцы — шести фазам (приобретение, тест на приобретение, угасание, тест на угасание, повторное приобретение, тест на повторное приобретение); в ячейках указано количество попыток и зависимость, где «+» означает попытку, за которой следовал US, а «−» — попытку без US. Во время приобретения CS+ подкреплялся в 80% попыток (8 из 10). Фаза повторного приобретения по замыслу предполагает предъявление только CS+ — это не является пропуском данных. В последней строке указаны оценки по ВАШ (ожидание и угроза), собранные после соответствующих фаз. Каждый участник выполнил 52 попытки.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 5: Дизайн эксперимента 3 (внутригрупповой). В данной таблице представлен внутригрупповой дизайн эксперимента 3 — задачи на вероятностное обучение с двумя парами абстрактных стимулов (A–B и C–D). После этапа практики участники выполняли два последовательных блока выбора; в каждом блоке предъявлялась только одна из двух пар, при этом во втором блоке всегда тестировалась пара, которая не встречалась в первом. Строки соответствуют двум межгрупповым вариантам контрбалансировки порядка блоков выбора (сначала A–B или сначала C–D), а столбцы — этапам эксперимента. Вероятности подкрепления составляли p(A) = 0.80, p(B) = 0.20, p(C) = 0.70 и p(D) = 0.30; контрбалансировка C1/C2 дополнительно меняла местами стимул с более высокой вероятностью в каждой паре. Выбор кодировался как 1 (стимул с высокой вероятностью), 0 (отсутствие выбора/пропуск) или −1 (стимул с низкой вероятностью). Каждый участник выполнил 200 проб.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 1: Управление данными, структура каталогов и соглашения об именовании файлов. Полное описание дерева каталогов, подпапок для контрбалансировки, папок участников, правил именования файлов и скриптов базы данных с приведенным примером. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 2: Анализ модерации индивидуальных различий. Обоснование и план анализа для моделей индивидуальных различий, четыре случая модерации индекса обучения в зависимости от CTQ, которые соответствовали критерию двойной значимости, концептуальная схема модели модерации (Дополнительный рисунок 1) и график взаимодействия (Дополнительный рисунок 2). Эти анализы иллюстрируют измерительные возможности протокола и не являются подтверждающими тестами.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 3: Положительный детский опыт и поведенческие признаки. Корреляции между субшкалами CTQ, шкалами BCE и показателями выраженности симптомов (Дополнительная таблица 2), а также поведенческие фенотипы, связанные с положительным детским опытом.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл 4: Процедурные рекомендации и поиск и устранение неисправностей. Шесть этапов, которые в наибольшей степени определяют, приведет ли сессия к получению данных, пригодных для анализа, правила устранения проблем при ухудшении качества физиологической записи, а также модификации, доступные для лабораторий с иным оборудованием или ограничениями по набору участников. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительный файл с кодом 1: paper_analyses_R.RПожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный файл с кодом 2: paper_figures_R.RПожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

Полученные результаты подтверждают техническую и методологическую жизнеспособность интегрированного односессионного комплекса тестов, охватывающего приобретение угрозы с инструментальным контролем, обучение безопасности, возвращение страха и вероятностное обучение вознаграждению. В выборке от 35 до 38 здоровых взрослых (аналитические размеры выборки незначительно различались между экспериментами из-за потери сигнала в конкретных каналах, а не из-за выбывания участников) каждая парадигма воспроизвела свой канонический эффект: дифференцированное субъективное и — в меньшей степени — вегетативное обусловливание в павловской фазе, избегание и облегчение в зависимости от контролируемости в оперантной фазе, селективное угасание декларативной угрозы наряду с неселективным снижением вегетативного отклика в эксперименте 2, а также надежное вероятностное обучение выше уровня случайного угадывания в эксперименте 3. Важно точно определить, что именно это доказывает, а что нет. Было продемонстрировано, что три парадигмы могут быть реализованы одновременно в рамках одной 60-минутной сессии без взаимного влияния, что все три канонических эффекта сохраняются при сокращении количества проб, которое накладывает такая сессия, и что данный алгоритм позволяет получить набор индивидуальных показателей для каждого участника, которые могут быть без изменений применены к другим выборкам. Что не было продемонстрировано — и что еще предстоит установить — так это то, что данные показатели чувствительны и специфичны к последствиям неблагоприятного опыта в детстве. Воспроизведение канонических внутрисубъектных эффектов является необходимым, но недостаточным условием для такого утверждения, и текущая выборка обладает недостаточной мощностью для подтверждающих тестов индивидуальных различий²⁷. Соответственно, результаты по индивидуальным различиям носят иллюстративный характер в отношении измерительных возможностей, а не являются подтверждающим доказательством путей обучения после травмы.

Методологический вклад заключается не столько в какой-либо отдельной парадигме, сколько в их совмежном применении. Как было указано во введении, три задачи охватывают три вычислительно разделимых требования, и их измерение у одного и того же участника позволяет ответить на вопрос, на который не может ответить ни одно исследование с одной задачей по определению: отражают ли изменения, связанные с ACE, общую перекалибровку ассоциативного обучения или специфическое для валентности изменение, ограниченное угрозой. Батарея тестов, сочетающая две парадигмы угрозы или две парадигмы вознаграждения, не позволила бы опровергнуть одну гипотезу в пользу другой, в то время как представленная триада способна на это. Еще три особенности отличают данный подход от протоколов с одной задачей: обучение на основе угрозы и вознаграждения измеряется в рамках одной сессии, что устраняет вариативность состояний между сессиями; многоканальный дизайн позволяет создать многоразовый набор показателей для каждого участника; и применение шкалы BCE наряду с CTQ-SF моделирует континуум «неблагополучие — благожелательность», а не только неблагополучие, в соответствии с данными Narayan et al.¹⁰ Умеренная обратная корреляция между двумя шкалами (|r| ≈ 0,50–0,68; Дополнительный файл 3) подтверждает, что они являются различными, но частично перекрывающимися, что обосновывает их совместное включение.

Слабые, а местами и отсутствующие физиологические эффекты заслуживают детального рассмотрения, поскольку они являются не второстепенным примечанием к исполнению протокола, а, возможно, его наиболее информативным результатом. Выделяются три закономерности. В павловской фазе Эксперимента 1 декларативная дискриминация была выраженной, в то время как вегетативный эффект был слабым и не сохранился после коррекции на множественные сравнения. Еще более поразительно то, что электродермальная активность полностью перестала различать стимулы после введения реакции избегания в оперантной фазе — именно в тот момент, когда оценки ожидания, угрозы и облегчения разделяли их точно в соответствии с контролируемостью. А в Эксперименте 2 вегетативные реакции угасли, а затем не восстановились при повторном приобретении, тогда как декларативные реакции восстановились значительно. Соответствующие статистические данные приведены в разделе репрезентативных результатов. Теоретически, результат оперантного воздействия является не ошибкой измерения, а ожидаемым следствием успешного инструментального контроля: когда доступное действие надежно отменяет аверсивный исход, защитное возбуждение подавляется, даже если организм продолжает воспринимать сигнал как опасный. Это именно та переконцептуализация избегания, предложенная LeDoux et al.²², и классический эффект контролируемости, описанный в литературе по выученной беспомощности²⁸: инструментальный ответ сам по себе является регулятором возбуждения, и его введение должно, следовательно, устранить ту самую вегетативную дифференциацию, которая ему предшествовала. Закономерность в Эксперименте 2, в свою очередь, является хрестоматийным примером частичного сопряжения систем ответа, задокументированного Lonsdorf et al.²¹: электродермальная активность и индекс эксплицитной оценки являются частично разделимыми процессами, а сами Dibbets и Evers¹¹ сообщали об эффекте индивидуальных различий в оценках при отсутствии соответствующего эффекта в SCR в той самой парадигме, которая была адаптирована здесь. Это имеет особое значение для исследований неблагоприятных условий в детстве. Если ранние потрясения преимущественно перенастраивают вегетативный канал, оставляя декларативную оценку нетронутой — или наоборот, — то одноканальный протокол приведет к противоположным выводам в зависимости от того, какой канал решил зарегистрировать исследователь; это может быть одним из правдоподобных источников гетерогенности, которую Ruge et al.¹ документируют в литературе, где ни один показатель исхода не оказался универсально более надежным. Таким образом, многоканальная запись не является избыточной, а является необходимым условием для интерпретируемой работы с индивидуальными различиями. С клинической точки зрения сохранение субъективной угрозы после вегетативного угасания является лабораторным аналогом остаточной оценки угрозы, которая сохраняется после экспозиционной терапии и предсказывает рецидив, и само по себе может быть перспективной мишенью для лечения. Тем не менее, мы подчеркиваем честное альтернативное объяснение: ослабленные эффекты SCR также согласуются с низкой мощностью и низкой надежностью вегетативного канала в условиях ограничений по количеству проб в 60-минутном блоке — малое число проб на ячейку, габитуация в трех последовательных заданиях и общеизвестное наличие лиц, не реагирующих по SCR. Этот вариант нельзя исключить на основании имеющихся данных, и эти два объяснения не являются взаимоисключающими. Исследования, стремящиеся разрешить этот спор, должны применять критерии качества сигнала, указанные в шаге 8.14 Протокола, предварительно регистрировать исключение лиц, не реагирующих на стимулы, и ожидать, что перед тем, как отсутствие вегетативного эффекта можно будет интерпретировать как доказательство диссоциации, а не как следствие недостаточной точности измерений, потребуется более длительный протокол с большим количеством проб на ячейку.

Помимо воспроизведения эффектов канонических парадигм, индексы, полученные в ходе протокола, оказались достаточно чувствительными, чтобы выявить теоретически значимые связи с неблагоприятным детским опытом в небольшой выборке. Четыре модели модерации индекса обучения по CTQ соответствовали критерию двойной значимости (значимая бивариантная корреляция и значимый член взаимодействия), а шкалы CTQ и BCE продемонстрировали ожидаемую умеренную обратную корреляцию. Оба результата представлены в качестве иллюстрации измерительной способности протокола, а не как подтверждающие тесты путей связи между травмой и обучением; полные статистические данные и теоретическая интерпретация представлены в Дополнительном файле 2.

Качество электродермальной записи определяется тремя факторами, требующими особого внимания при сборе данных: равномерном нанесении электропроводящего геля на оба электрода с плотным, но комфортным прилеганием к первой фаланге среднего и безымянного пальцев недоминирующей руки; непрерывном беспроводном соединении наручного ремня, которое необходимо проверять перед каждой задачей и при каждом переходе между задачами, так как кратковременные потери связи незаметны для участника, но приводят к появлению плоских сегментов на графике; и неподвижности недоминирующей руки, поскольку сокращения пальцев и изменение положения кисти создают переходные процессы, которые автоматизированное фазическое разложение не может отличить от истинных реакций. Если связь прерывается в ходе выполнения задачи, следует продолжить эксперимент, не повторяя сессию: данные по затронутому каналу для этой конкретной задачи считаются отсутствующими, при этом данные участника остаются пригодными для других парадигм, а также для поведенческих и субъективных каналов этой же задачи. Данное правило принятия решений объясняет, почему аналитическое n варьировалось от 35 до 38 в разных экспериментах. Остальные операционные рекомендации, проверки контрбалансировки и калибровки, параметры Ledalab и полное руководство по устранению неполадок приведены в Дополнительном файле 4.

При интерпретации этих результатов следует учитывать несколько ограничений, которые в совокупности определяют статус данной работы как трансляционного методологического предложения, а не подтверждающего исследования. Во-первых, и самое важное, размер выборки (n = 35–38, варьируется в зависимости от эксперимента) достаточен для описанных здесь эффектов в рамках внутрисубъектной парадигмы, но недостаточен по мощности для подтверждающего анализа индивидуальных различий. По оценкам Fritz и MacKinnon²⁴, для обнаружения эффекта медиации средней величины требуется N ≥ 71, а McClelland и Judd²⁷ показывают, что для обнаружения взаимодействия в умеренной общественной выборке требуется в несколько раз больше испытуемых, чем для обнаружения основного эффекта. Таким образом, модели модерации представлены как иллюстрация чувствительности измерений данного протокола, а не как проверка путей связи между травмой и обучением, и никаких заявлений о нейрокогнитивном признаке неблагоприятных условий не делается. Прямым следствием этого является то, что клиническая ценность протокола еще предстоит установить: полученные здесь индексы должны быть подвергнуты предварительно зарегистрированной валидации с достаточной мощностью на более крупных и, в идеале, обогащенных экстремальными группами или клинических выборках, прежде чем любой из них можно будет рассматривать в качестве потенциального маркера. Во-вторых, электродермальная активность по своей природе подвержена влиянию артефактов движения и периодической потере беспроводного соединения, и выход данных по этому показателю варьировался в трех экспериментах в данной выборке; поведенческие и субъективные каналы оказались более надежными, и именно поэтому протокол регистрирует их одновременно, а не полагается только на вегетативный канал. Лабораториям, внедряющим данный комплекс тестов, следует ожидать потери данных по конкретным каналам и указывать аналитическое n для каждого канала и для каждого задания (см. шаг 8.14.9). В-третьих, протокол ограничен длительностью одного лабораторного визита (приблизительно 60 min, включая настройку), что ограничивает количество испытаний на одну парадигму и, следовательно, устанавливает нижний предел внутрисубъектной надежности полученных индивидуальных индексов; более длительные или многосеансовые протоколы дали бы более стабильные индивидуальные оценки ценой утомления или потери контроля внутри сеанса. Наконец, до настоящего времени комплекс тестов применялся только к здоровым взрослым в возрасте 18 лет и старше, и его применимость к несовершеннолетним, пожилым людям и клиническим группам еще предстоит установить. Вклад данной рукописи заключается в создании стандартизированной, воспроизводимой измерительной инфраструктуры — парадигм, параметров сбора данных, критериев качества и методов вывода индексов, — на основе которой теперь могут быть построены подтверждающие клинические валидации.

Из данного протокола естественным образом вытекают три направления для будущих исследований. Во-первых, использование больших выборок (n ≥ 71 для выявления опосредованных эффектов)²⁴ позволило бы провести формальные тесты медиации пути «трудности в раннем возрасте > обучение > симптомы», в идеале с предварительно зарегистрированными гипотезами и заранее определенными ячейками «модератор-предиктор». Во-вторых, клиническая валидация путем сравнения здорового контроля с клиническими группами (посттравматическое стрессовое расстройство, большое депрессивное расстройство) позволила бы определить, какие индексы, полученные в ходе протокола, лучше всего дифференцируют диагноз или предсказывают ответ на лечение. В-третьих, волна повторного тестирования через 6 месяцев, уже предусмотренная информированным согласием, позволит оценить внутрииндивидуальную стабильность и чувствительность индексов к лечению, что является необходимым условием для их использования в качестве потенциальных биомаркеров. Мы рекомендуем, чтобы в исследованиях долгосрочного психологического воздействия неблагоприятных условий в детстве применялись подобные интегрированные мультисистемные протоколы, а не дизайны, основанные на одной задаче или только на самоотчетах.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Программное обеспечение AcqKnowledge	BIOPAC Systems Inc.	ACK100W (Windows) / ACK100M (Mac)	Программное обеспечение для сбора и анализа физиологических сигналов. RRID:SCR_014279 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
afex (пакет R)	Singmann, Bolker, Westfall, Aust & Ben-Shachar	Версия 1.5-1	Пакет R для факторных экспериментов. Использовался для всех ANOVA с повторными измерениями (Эксперименты 1-3) через функцию aov_ez(). RRID:SCR_022761 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
ARTool (пакет R)	Wobbrock, Findlater, Gergle & Higgins	Версия 0.11.2	Трансформация рангов с выравниванием (Aligned Rank Transform) для непараметрического факторного ANOVA. Использовался для ANOVA «Фаза x Стимул» для показателей проводимости кожи в Эксперименте 2, распределение которых было негауссовым.
Шкала благоприятного детского опыта (BCE)	Narayan, Rivera, Bernstein, Harris & Lieberman (2018)	Инструмент общественного достояния (10 пунктов)	Использована испанская адаптация. RRID для данного инструмента не назначен; следует ссылаться на оригинальную статью по валидации.
Наручный ремень BioNomadix (передатчик)	BIOPAC Systems Inc.	BN-PPGED-T	Носимый передатчик для сигналов ЭКГ и ФПГ. Использовался в паре с приемным модулем BioNomadix.
Опросник детских травм — краткая форма (CTQ-SF)	Bernstein et al. (2003)	Валидированный ретроспективный самоотчет из 28 пунктов	Пять субшкал (EA, PA, SA, EN, PN). RRID отсутствует; следует ссылаться на оригинальную статью по валидации. Использована испанская адаптация.
Проводящий гель для электродов ЭКГ	BIOPAC Systems Inc.	GEL101A	Изотонический гель для измерения проводимости кожи.
Одноразовые электроды ЭКГ Ag/AgCl	BIOPAC Systems Inc.	EL507A	Одноразовые электроды для регистрации проводимости кожи.
Шкала генерализованного тревожного расстройства (GAD-7)	Spitzer, Kroenke, Williams & Löwe (2006)	Самоотчет из 7 пунктов	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
ggplot2 (пакет R)	Wickham	Версия 4.0.3	Система построения графиков на основе «грамматики графики». RRID:SCR_014601 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
Наушники (полноразмерные)	HyperX (HP Inc.)	Cloud III	Проводные закрытые игровые наушники; использовались для подачи слухового безусловного стимула во время выработки страха.
Ledalab	Benedek & Kaernbach (2010)	Инструментарий MATLAB с открытым исходным кодом v3.2.5	Непрерывный анализ декомпозиции (CDA) сигналов проводимости кожи. RRID не назначен (вместо него следует ссылаться на оригинальную статью).
lme4 (пакет R)	Bates, Maechler, Bolker & Walker	Версия 1.1-37	Линейные модели со смешанными эффектами. Использовались для оценки наклонов траекторий обучения для каждого участника в Эксперименте 3. RRID:SCR_015654 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
MATLAB	MathWorks	R2025a	Использовался для запуска Ledalab и конвейера предварительной обработки КРК. RRID:SCR_001622.
Опросник здоровья пациента-9 (PHQ-9)	Kroenke, Spitzer & Williams (2001)	Самоотчет из 9 пунктов	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
Блок сбора физиологических данных (PsychoPy)	BIOPAC Systems Inc.	MP200	Основной блок сбора физиологических сигналов. Использовался совместно с беспроводным модулем ЭКГ BioNomadix.
Python	Python Software Foundation	Версия 3.12	Использовался для конвейера предварительной обработки, объединяющего выходные данные Ledalab с поведенческими записями PsychoPy (Data_Bases.py, Completed_Bases_Per_Experiment.py). RRID:SCR_008394 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
R (среда статистических вычислений)	R Foundation for Statistical Computing	Версия 4.5.0	Среда, в которой выполнялся весь статистический анализ. Модели модерации оценивались с помощью регрессии методом наименьших квадратов с использованием функции lm() базового пакета stats; предикторы были z-стандартизированы, а член взаимодействия вычислен как их произведение; специализированные пакеты для модерации не использовались. RRID:SCR_001905 (проверить по актуальной записи SciCrunch).
Шкала тревожности Спилбергера-Ханина (STAI)	Spielberger et al. (1983)	STAI Форма Y (40 пунктов, SAI + TAI)	Использована валидированная испанская версия. RRID инструмента отсутствует; следует ссылаться на оригинал.
Монитор для предъявления стимулов	Samsung	LS22D300GALXZS (S22D300, 22-дюймовый LED)	Дисплей, использовавшийся для визуальных стимулов CS+ / CS- и шкал оценивания.