統計的言語学習

認知的枯渇による成人の暗黙の統計的学習の解き明かし

エレオノーレ・H・M・スマル、大黒達也、アルノー・スマレック、ワウテル・デュイック、リッカ・モットーネン
意義

統計的学習機構は、幼児期から成人期までの環境におけるパターンの抽出を可能にする。例えば、連続的な音声ストリームを新しい単語に分割することができる。成人は、受動的に音声を聞いているときでさえ、隠れた単語を意識するようになるのが普通である。しかし、認知発達や脳の成熟が、暗黙の統計的学習（すなわち、幼児のような無意識の学習）にどのような影響を及ぼすかは、まだ十分に理解されていない。本研究では、非侵襲的な脳刺激や認知的課題によって認知制御系が枯渇すると、成人の暗黙的単語分割能力が向上するが、明示的単語分割能力は向上しないことを明らかにした。これらの知見は、成人の認知構造が、早期言語習得に寄与すると考えられる統計的学習メカニズムを制約していることを示唆しており、成人の言語学習能力を向上させる道を開くものである。

概要

人間の学習は、異なる速度で成熟し、主に協力的に、時には競争的に相互作用する複数の神経メカニズムによって支えられている。我々は、成熟した認知メカニズムが、早期言語習得に寄与する暗黙の統計的学習メカニズムを抑制しているという仮説を検証した。具体的には、成人の認知制御機構を枯渇させると、暗黙的な聴覚的単語分割能力が向上するという予測を検証した。若年成人は、無声映画を見ながら、隠れた新語を繰り返す音節の連続的な流れにさらされた。その後、隠された単語と非単語を対比させる強制選択試験で学習を測定した。また、明示的知識と暗黙的知識を分離するために、参加者は単語を明示的に思い出したかどうかを示さなければならなかった。さらに、繰り返される単語に対する神経同調を測定するために、曝露中の脳波を測定した。認知メカニズムの関与は、2つの方法を用いて操作した。実験1（n = 36）では、抑制性シータバースト刺激（TBS）を左背外側前頭前野または対照部位に与えた。実験2（n = 60）では、参加者は、高または低レベルの認知疲労を誘発する二重作業記憶課題を行った。両実験において、認知的疲労は、特に、参加者が単語を覚えている自信がないと報告した場合（すなわち、暗黙の知識があった場合）、単語認識を増強した。さらに、TBSは、単語や音節に対する神経同調を調節した。これらの結果は、認知的枯渇が暗黙の統計的学習メカニズムを解き放つことによって成人の言語知識の習得を改善することを示唆し、成人の言語学習が高次認知メカニズムによって拮抗されるという仮説を支持するものである。

聴覚統計学習
暗黙の学習
脳波計
認知負荷
経頭蓋磁気刺激
人間の学習は、脳の2つの基本的な記憶システム、すなわち宣言的記憶と非宣言的記憶との相互作用によって支えられていると考えられている（1）。宣言的記憶は、事実／出来事の想起や認識といった、自発的、明示的、注意に基づくプロセスを特徴とし、内側側頭葉と前頭前野の構造によって媒介されている(2)。一方、非宣言的記憶は手続き的記憶とも呼ばれ、暗黙的記憶の一部であり、異質な技能、習慣、手続きの習得を含んでいる。これは、大脳基底核、小脳、新皮質構造、および前頭前野の一部（例えば、ブローカ野（3⇓-5））が介在している。

人間の技能学習において、この2つの記憶システムの間に競争関係があることを裏付ける証拠が蓄積されている。反復経頭蓋磁気刺激（TMS）、気晴らし課題、飲酒、催眠、ベンゾジアゼピン系薬剤の摂取、認知疲労などの介入によって宣言的記憶系を抑制すると、連続反応時間課題（6⇓⇓11）や直観推論課題（12）など、暗黙知、知覚-運動学習課題でのパフォーマンスが実際に向上することがあります。これらの知見は、宣言的記憶に関連し、前頭前野によってサポートされている高次の認知機能が、暗黙の学習プロセスによって自然に引き起こされる行動を妨害しうることを示唆している(13)。しかし、競合する記憶システムが、乳幼児の早期かつ迅速な言語習得に不可欠な暗黙の統計的学習能力にも影響を及ぼすかどうかは、まだ未解決のままである（14）。このことは、なぜ幼児や児童が大人よりも少ない努力で言語を習得できるのか（「私たちは何を知らないのか」を参照）を説明できる可能性があり、重要な問題である（15）。

言語習得には、手続き的記憶と宣言的記憶の両方に依存する多くの異なる記憶と学習の過程が含まれる（2, 16）。幼児が言語を獲得するための最初のステップは、自分の音声言語システムにおける音韻構造、音声の組み合わせ方に関する確率的制約（＝音韻学習）、連続音声の区分（＝語形）についての知識を得ることである（17）。語形学習は生後12ヶ月で既に行われ、その後の語彙獲得（＝形と意味の対応付け）やより複雑な言語獲得（＝文法）の重要な前段階となる(18)。本研究では、言語習得の初期段階における単語分割、ひいては新規単語形式の学習に寄与する統計的学習メカニズムに着目している。

統計的学習とは、一般に、頻度の高い規則性や分布の性質を抽出することで、環境中のパターンを拾い上げる能力として知られている。この用語は、Saffran, Aslin, and Newport (1996) (19) の研究によって認知心理学の分野に初めて紹介された。彼らは、わずか8ヶ月齢の乳児が、音節間の推移確率以外に手がかりがない連続した音声ストリームから単語の境界を抽出し新規単語形を分割できることを証明したのである。その後、この学習は年長者や成人においても実証され(20, 21)、異なる領域（例えば、音楽、文法）や様式（例えば、聴覚、視覚、運動）(22, 23)にわたって実証された。これは、統計学習が人間のライフスパンにわたるスキル獲得において、ほぼ連続的かつ領域共通の学習機構であることを示している。

典型的な統計的学習実験では、人工文法の子音列や反復音節の三連符などのパターン刺激に繰り返し暴露されます。学習は、通常、曝露後に2択の強制選択認識課題を用いて評価される。この課題では、曝露ストリームからの3連音節がフォイルと比較される。参加者は、2つの三連音符のうち、どちらが最も聞き覚えがあるかを示さなければならず、確率以上の正確さが学習の指標とされる。統計的学習は指示や学習意図なしに起こるので、しばしば暗黙の記憶表象に帰結すると仮定される(24)。この考え方は、乳児や眠っている新生児でも統計的学習が起こるという証拠からも支持されている(25)。しかし、Batterinkらは最近の研究で、学習意図がなくても、成人が統計的学習中に主に新奇な語形に関する明示的な知識を獲得することを示した（26⇓⇓-29）。このことは、参加者が三重項を覚えている自信があるときは偶然を上回る成績を示し、自信がないときは偶然に近い成績を示したという観察から導き出すことができる。参加者が何を学んだかの自覚がない場合、知識は暗黙的である。つまり、自信がないときにも偶然より高いパフォーマンスを示した場合、知識は暗黙的であると推論される(30)。一方、自信のないときに偶然の成績であれば、暗黙の知識は得られない。統計的学習は、認識・記憶判断課題では評価できない暗黙知をさらに生み出す可能性があるが（例えば、文献28）、Batterinkの以前の発見は、成人が獲得した単語知識を主に明示的記憶系に保存することを示した。

私たちなどは、前頭前野の認知発達や成熟が、語形や文法学習などの言語習得にマイナスの影響を与えることを提唱してきた(31⇓⇓⇓-35) 。例えば、我々は、Hebb反復学習パラダイム（隠れた繰り返し単語からなる音節列を直ちに想起させる記憶パラダイム）において、子どもが大人より優れていることを示した（32, 33）。興味深いことに、我々はその後の研究で、宣言的記憶と認知制御に密接に関連する領域である左背外側前頭前皮質（DLPFC）へのTMSによる認知機能低下が、成人参加者のHebbパフォーマンスを高めることを見いだしました（34）。このことは、後期発達の前頭前野の認知機構が、環境から順次言語情報を効率的に獲得するための変化を誘発することを示唆しており、以前に報告された技能学習における証拠とほぼ一致するものである(13)。最近、我々は、成人の認知的疲労下で音韻制約学習が増強されることを示し、この考えをさらに裏付けた(35)。これらの知見に基づき、我々は、成人の高次認知制御システムは、暗黙の記憶プロセスへのアクセスを減少させ、それによって言語習得の効率を幼児や子供に比して低下させる可能性があると仮定する。この考えは、音韻や文法などの言語習得の発達的変化を注意や記憶能力の成熟的変化に帰する、よく知られたless-is-more仮説と一致する（36⇓-38）。私たちの先行研究では、参加者は音節列を記憶すること(34)や生成すること(35)を明示的に求められたので、新規言語への曝露は受動的、すなわち「幼児的」なものではありませんでした。また、暗黙的な記憶表現と明示的な記憶表現を分けて考えることはしなかった。このように、幼児の言語習得を支援する統計的学習メカニズムを用いて連続音声を受動的に聴取する際に、高次の認知機能が暗黙の言語知識の習得にどのように影響するかは未解決である(23, 39)。

本研究の目的は、聴覚統計学習パラダイムを用いてこの疑問に直接答えることであった。特に、2つの異なる介入を用いて高次認知制御系を一時的に枯渇させることで、幼児の単語分割に役立つ成人の暗黙の統計的学習過程を解除できるかどうかを明らかにすることを目指した。そのために、我々は無声映画を鑑賞しながら、3音節の擬似単語を繰り返す未知の音節の連続ストリームを若年成人に暴露した。最初の実験では、抑制性連続シータバースト刺激を用いて、Smalleら、2017（34）で用いた方法と同様に、曝露前に左DLPFCまたは対照部位に長期的な混乱を誘発した。第2実験では、参加者はまず、その後の認知パフォーマンスを阻害する認知疲労を誘発する高または低認知負荷（HCLおよびLCL、それぞれ）条件下で努力型二重作業記憶課題を行うか（7、35、40）、言語曝露前に認知負荷課題を行わなかった（コントロールまたは無負荷条件）。統計的学習の主要な指標は、曝露後15分後に評価された隠語のオフライン認識であった。これは、被験者が隠された単語を覚えているとどの程度確信しているかを測定する記憶判定手順と組み合わされたものである。この課題は、明示的記憶表現と暗黙的記憶表現を分離するものである（例えば、文献27⇓-29, 41）。両実験とも、統計的学習の第二の独立した指標としてオンライン知覚成分を調べるため、20分間の言語曝露中に脳波も測定した。これまでの研究で、3音節構造の繰り返しからなる連続音声を聞いているとき、脳の定常反応は個々の音節の周波数で減少し、3音節の単語のリズムで増加することが示されている。このような神経同調の変化は、聴覚曝露の機能として新規単語のオンライン統計的学習を示す(29)。全体として、TMSによるDLPFCの破壊（実験1）と認知疲労（実験2）が統計的言語学習を促進し、特に隠れた新語に対する暗黙の記憶表現を強化すると予測された。

結果

認知力低下が隠語の認知に及ぼす影響。

実験1．

参加者は、統計的学習を示す強制選択認識課題において、両群とも偶然以上の成績を収めた（すなわち、DLPFC：平均＝68.8, SE＝3.5, t17＝5.4, P＜0.001, d＝1.3; Vertex：平均＝57.3, SE＝3.4, t17＝2.2, P＜0.05, d＝0.5 ）。TMSによるDLPFCの破壊は、隠れた単語の認識精度を向上させた［TMSの効果：β=0.28、SE=0.096、Z=2.87；X2 (1) = 8.25, P = 0.004, d = 0.6, 図1］。自信のない反応（全試行の64％、TMS中断群31％、対照群33％）については、中断群では精度が偶然を有意に上回ったが（平均63.9、SE=3.7、t17=3.8、P < 0.001 、d=0.9）、対照群ではそうではなかった（平均51.7、SE=3.8、t < 1、P = 0.33 、d = 0.1）.コントロール群とディスラプション群には有意差があった［TMSの主効果：β＝0.23、SE＝0.108、Z＝2.16、X2 (1) ＝4.68、P＝0.030、d＝0.5］。自信に満ちた回答（全試行の36％、TMS阻害群19％、対照群17％）では、すべての参加者がチャンス以上の精度を示した（DLPFC：平均75.9、SE＝6.0、t17＝4.3、P＜0.001、d＝1.0、Vertex：平均66.3、SE＝7.8、t16＝2.08、P＜0.05、d＝0.5）。群間に有意差はなかった［TMSの主効果：β＝0.35、SE＝0.214、Z＝1.62、X2 (1) ＝2.63、P＝0.11］。

図1.
統計的単語分割を反映した行動結果。上段は実験1（左）、実験2（右）における認知妨害の関数として、隠れた単語に対する総認識精度（%）を示す。下図は、被験者が隠れた単語を覚えている自信がない、または自信があると答えたときの、隠れた単語の認識精度を示している（それぞれ、自信なし、自信あり、と呼ぶ）。自信のある回答は、明示的に記憶されている知識を反映している。自信のない回答でチャンス以上の成績を収めた場合は、暗黙の記憶として保存されている知識を反映している。エラーバーはSEMを表す。アステリスクは片側t検定で有意であることを示す。*P < 0.05, **P < 0.01, **P < 0.001, ns, nonsignificant.
実験2.

強制選択式認識課題では、全グループで統計的学習を示す偶然以上の成績を収めた（高負荷：平均64.7、SE=2.7、t19=5.4、P<0.001、d=1.2；低負荷：平均65.6、SE=3.9、t19=4.0、P<0.001、d=0.9；負荷なし：平均55.3、SE=2.7、t19=1.9、P < 0.05，db = 0.4)．認知負荷は、隠れた単語の認識精度を向上させた［認知負荷の効果：高対対照：β=0.42, SE=0.19, Z=2.23, P=0.026, d=0.4; 低対対照：β=0.46, SE=0.19, Z=2.47, P=0.013, d=0.5; X2 (2) = 7.50, P= 0.024, Fig.1］.自信のない回答（全試行の64%、高負荷群21%、低負荷群20%、無負荷群24%）については、高認識負荷群で偶然を上回る精度が得られた（平均値=61.8、SE=3.8、t19=3.08, P < 0.01, d = 0.7）、低認知負荷群（mean = 57.8, SE = 4.7, t19 = 1.64, P = 0.05, d = 0.4）でも、認知負荷なし群（平均 51.3, SE = 4.5, t < 1, P = 0.4, d = 0.07）でも、精度は偶然を上回りました。認知負荷は対照群に比べて精度を高めた［高対対照：β=0.52, SE=0.20, Z=2.57, P=0.01, d=0.5; 低対対照: β=0.37, SE=0.20, Z=1. 81, P=0.070, d=0.4; 認知負荷の主効果。x2 (2) = 7.16, P = 0.028]であった。自信のある回答（全試行の36％、高負荷群12％、低負荷群14％、無負荷群10％）については、すべての群で確率以上の精度を示した（高認識負荷：平均＝66.0、SE＝6.0、無負荷群：平均＝66.0、SE＝6.0、無負荷群：平均＝66.0）。5, t19 = 2.5, P = 0.012, d = 0.6; 低い認知負荷: 平均 = 75.1, SE = 6.3, t19 = 4.0, P < 0.001, d = 0.9; 認知負荷なし: 平均 = 68.7, SE = 5.7, t19 = 3.3, P < 0.01, d = 0.7).群間に有意差は認められなかった［高対コントロール：β＝-0.012, SE＝0.45, Z＝-0.028, P＝0.98；低対コントロール：β＝0.43, SE＝0.46, Z＝0. 94, P＝0.35； 認識負荷の主効果。x2 (2) = 1.24, P = 0.54]であった。

曝露時の神経エントレインメントに対する認知的枯渇の影響。

実験1.

試行間コヒーレンス（ITC）は、ランダムな音節ストリームへの曝露に比べ、単語周波数で増加（P = 0.01, Cohenのd = 1.1）したが、音節周波数で減少（P = 0.003, d = 1.4） しました［周波数×曝露：F (1, 31) = 16.4, P < 0.001, Fig 2］．左DLPFCをTMSで破壊すると、神経性単語学習指数(WLI)が上昇した［Exposure:F (1, 30) = 31.6, P < 0.001、TMS×Exposure:F (1, 30) = 5.6, P = 0.025, random:P = 0.6, d = 0.2, 構造化:P = 0.004、d = 1.1、Fig.3]。

図2.
図2.
オンライン統計学習を反映した脳波の結果。実験1（TMS）と実験2（認知負荷）でランダム配列と構造化配列に暴露したときのITC（6つの前頭中心正中線電極、FC1、FC2、F3、F4、FC5、Fzの平均値）。頭皮全体のITCの分布を、曝露量と周波数の関数として示したトポグラフィカル・プロット。ITCの値はWLI（ITC word / ITC syllable）の算出に用いられた（Fig.3）。

図3.
オンライン統計学習を反映した脳波の結果。認知的破壊の有無（実験1：TMS、実験2：認知的負荷）によるWLIの変化（ランダムシーケンスと構造化シーケンス）。エラーバーはSEMを示す。
実験2.

ITCはランダムな音節配列への曝露に比べ、単語頻度では増加したが（P < 0.001, d = 1.4）、音節頻度では減少した（P = 0.08, Cohenのd = 0.5） [Frequency × Exposure: F (1, 57) = 19.3, P < 0.001, Fig 2].認知的負荷は神経性WLIに影響を与えなかった［Exposure:F (1, 55) = 40.4, P < 0.001, 負荷 × Exposure:認知負荷は神経WLIに影響を与えなかった［曝露：F (2, 55) = 1.04, P = 0.36, Fig 3］。

考察

全体として、今回の結果は、言語習得の初期段階における単語分割に寄与する高次認知制御機能と暗黙の統計的学習メカニズムとの間の競合的相互作用を示す証拠を提供するものである。具体的には、若年成人において、左DLPFCへのTMS印加（実験1）および認知疲労の誘発（実験2）により、認知制御機構を枯渇させた。これらの長期的な効果を持つ介入は、三音節の単語パターンからなる連続的な音声ストリームに曝露する前に適用された。このとき、単語の境界を示す音響的な手がかりは与えられなかった。TMSによる左DLPFCの破壊と認知的疲労は、いずれも隠れた単語に対する認識精度を高め、統計的学習が促進されたことを示している。さらに、これらの認知操作は、被験者が単語を覚えている自信がない場合に、特に認識精度を向上させることがわかり、暗黙の統計的学習が促進されたことが示されました。実際、対照成人は、暗黙の記憶の単語に対して偶然レベルの認識精度を示したが、これは成人における先行研究（27⇓-29）と一致する。一方、認知機能低下成人は、偶然レベルを超える認識精度を示した。この結果は、認知機能低下により、成人の暗黙の単語分割能力が解放されることを示唆している。

すべてのグループが、隠れた単語を覚えているという確信が高いときに、チャンス以上の認識精度を示し、明示的な統計的学習が行われていることが示された。認知操作は、明示的な統計的学習には影響を与えなかった。このことは、認知操作が明示的あるいは宣言的な学習機構を低下させた可能性があるため、重要である。この結果は、暗黙的な統計的学習の増強が、明示的な記憶形成を犠牲にして行われなかったことを示唆しており、暗黙的学習と明示的学習の直接的な競合という考えを完全に支持するものではありません。これらの結果は、暗黙的統計学習は発達過程で利用可能であるが（39）、成人の脳では「ボトルネック」が生じ、明示的記憶システムへのアクセスが優先されるという考えとより一致する（42）。高次認知制御機構を破壊すると、この「ボトルネック」が解消され、その結果、成人の言語知識を暗黙記憶と顕在記憶の両系統に同時に保存する能力が向上する。その結果、言語認知の全体的な向上が期待できる。このモデルを検証し、高次認知システムの促進が、暗黙的言語知識の獲得と明示的言語知識の獲得にどのような影響を及ぼすかを調べるために、さらなる研究が必要である。

私たちの実験パラダイムでは、実験1、2の記憶テストを行う前に、認知操作から回復させるために、曝露後に休憩を入れた。この遅延が、エピソード記憶よりも暗黙的記憶の定着を強化し、参加者がストリームからの単語を明示的に記憶する可能性を低下させた可能性がある。実際、両実験において、参加者は全試行のうち36%しか確信が持てなかった。しかし、記憶判断（すなわち、自信のある回答対自信のない回答の割合）は、TMSや認知疲労の影響を受けなかった。認知操作は、15分の遅延の後、自信のない回答の正確さに特に影響を与えたが、自信のある回答の正確さには影響を与えなかった。この効果が短いコンソリデーション期間に依存するのか、コンソリデーション期間を長くすることでこの効果がさらに強まるのか、さらなる研究が必要である。

さらに、学習の第二の独立した指標として、構造化音節ストリームを受動的に聞いている間に、隣接する音節を単語に結合する知覚を調べるために、統計的学習中の神経同調を測定しました。BatterinkとPaller（2017）による最近の知見に基づいて予想されるように、神経同調は構造化された曝露の関数として、音節の周波数で減少し、一方、単語のレベルで増加した（29）。これは、すべての参加者において、知覚的結合が成功したことを示している。しかし、興味深いことに、TMSによる左DLPFCの破壊は、この知覚的結合（WLIで測定）を増強したが、認知疲労はこれに影響を与えなかった。しかし、TMSと認知疲労は、暴露後の認識課題で測定した単語に対する記憶を増強した。これらの知見は、統計的学習の知覚的結合（「処理ベース」とも呼ばれる）要素（ここではオンライン脳波で測定）は、統計的学習の記憶貯蔵または検索要素（ここではオフライン認識課題で測定）と分離可能であるという見解と一致する（26, 43, 44）。このことは、オンラインとオフラインの測定値の間に相関がないことからも裏付けられる（SI Appendix）。TMSによるDLPFCの破壊は、シータ振動（4〜8Hz）とアルファ振動（8〜12Hz）のパワーをわずかに高め、特に頭頂・後頭部のアルファ振動を著しく高めることがわかった（SI Appendix）。一方、認知的疲労は、デルタ（1〜4Hz）振動のパワーを低下させた。このことは、認知操作が異なる神経的帰結をもたらしたことを示唆している。シータおよび低アルファのパワーは幼児期に強く、認知発達の過程で減少する（例えば、文献45, 46）。デルタやシータなどの低周波振動のパワーは、成人期になっても減少し続ける（47）。したがって、この結果から、左DLPFCの破壊が若年成人を幼児と同じように機能させ、その結果、統計的学習の知覚的結合と暗黙の記憶の両要素が増強されたとする暫定的な解釈が導かれる。しかし、認知疲労の操作は、成人期における認知機能の低下を模倣している可能性がある。統計的言語学習と暗黙の運動学習は、高齢者でもよく保存されていることが示されている(20, 48⇓⇓-51)。

今回の結果は、TMSによるDLPFCの破壊および／または認知疲労が運動系（6、7）や言語系（34、35）のシーケンス学習を促進することを示した先行研究とほぼ一致している。本研究では、明示的な指示がない場合（すなわち、暴露中の受動的リスニング）、統計的言語学習の暗黙的対明示的結果に対する認知的枯渇の効果を実証し、2つの異なる方法を用いてこれらの効果を再現するものである。TMSによるディスラプションと認知的疲労の2つの方法を用いて、これらの効果を再現した。以前の研究では、高い認知負荷のみが認知疲労感を誘発し、運動配列学習が改善されることを見出した(7)。我々は、低負荷タスクと高負荷タスクの両方が参加者サンプルの認知疲労感を増加させ、その結果、統計的言語学習が両群で（認知負荷タスクを行わない対照条件と比較して）促進されることを見出した。

統計的言語学習は、海馬（44）、下前頭皮質（52）、線条体（53）、聴覚-運動経路（54）など、複数の脳領域と経路が並行して機能していることに依存している。しかし、これらの脳領域や経路が、構造化された音列から言語知識の暗黙的記憶表現と明示的記憶表現の獲得にどのように寄与しているかについては、まだ十分に理解されていない。また、前頭前野の認知制御機構が様々な言語学習機構間の競争や協調にどのような影響を及ぼすのかも、今後の重要な研究課題である。

本研究は、認知制御系が成人の暗黙の言語学習能力を制約しているという仮説の因果関係を示す実験である。成熟した認知システムを枯渇させると、初期の言語習得に用いられる暗黙の統計的学習メカニズムが強化されることを明らかにした。この発見は、言語学習における成熟期の制約や個人差（言語関連の困難さなど）の理解につながる可能性があり、ヒトの言語発達科学における重要なステップとなる。重要なことは、認知的枯渇が幼児のような暗黙の学習メカニズムを解き放つ鍵となり、その結果、成人の外国語学習を促進する可能性があることです。

材料と方法

参加者

同様の従属尺度を用いたBatterinkらの先行研究（28）、および今回と同一のTMSパラダイムを用いた我々の先行研究（34）で大きな効果量が得られたことから、各群20名ずつで試験を行うことにした。我々の以前の研究では、DLPFC破壊群（n = 14、Hebb試行の最終ブロックの平均正解率 = 89.3%、SD = 16.04%）と対照群（n = 14、平均正解率 = 72.5%、SD = 21.9%）間のHebb学習成績の差のt検定効果量dは0.88であった。回収後に英語を流暢に話せない4人を除外した後、左DLPFC刺激（n = 18、年齢 = 25.3M ± 4.8SD、女性9人）またはVertexへの対照刺激（n = 18、年齢 = 23.4M ± 5.0SD、女性12人）にランダムに割り当てられた実験1の36人のデータを報告します。3名の参加者（TMS群2名、対照群1名）では、技術的な不具合により脳波が記録されなかった。しかし、これらの参加者のデータは行動解析に含まれる。実験2では、高負荷（n = 20、年齢 = 22.7M ± 3.1SD、女性12人）、低負荷（n = 20、年齢 = 21.8M ± 3.9SD、女性16人）、無負荷（すなわちコントロール、n = 20、年齢 = 18.8M ± 0.81SD、女性16人）にランダムに割り当てられた60人のデータを報告する。2名（対照群1名、低負荷群1名）の脳波記録は技術的な不具合のためないが、その行動データは解析に含まれる。参加者は全員右利きで、英語を母国語とする者（または母国語ではないが流暢に話す者）であった。参加者は全員、言語（学習）障害や神経学的問題の既往歴はなかった。すべてのグループの参加者は、さまざまな認知制御能力においてマッチしていた（表1）。実験は、インフォームド・コンセントのもと、研究の目的を伏せて行われた。参加者は実験終了時に金銭的補償（10ポンド／時間）を受けた。本研究は、ノッティンガム大学心理学部の研究倫理委員会により承認された（参考文献：F1003）。

表1.
参加者の特徴各グループの事前テストによる個人の認知制御能力

実験デザイン

プレテストでは、個人の認知制御能力を評価した（表1）。実験2の参加者は、さらに最大処理速度能力（すなわち、85％以上の精度を維持しながら2つのワーキングメモリ課題を同時に行うための最短処理時間間隔）についての事前テストを受けた。この評価は、実験2［認知疲労（実験2）］における実験的認知負荷操作のために必要であった。両実験とも、主実験は別の日に行われ、その間、両実験参加者は脳波を記録しながら20分間の聴覚的音節ストリームに曝された。実験参加者は15分間の休憩の後、隠された単語に関する暗黙的および明示的な記憶を調べる曝露後認識テストを行った。主な実験デザインはFig.4に示す。

図4.
図4.
実験1および2の主な手順：実験1では、参加者は曝露前にDLPFCまたは頂点のいずれかにcTBSを受けた。実験2では、参加者はHCLまたはLCL条件下で二重作業記憶課題を行ったか、または曝露前に課題を行わなかった。曝露はランダムストリームで5分間行われ、その後構造化ストリームが20分間提示された。5分ごとに短い休憩（10秒）が入れられた。脳波は終始記録された。参加者は暴露中、無音の自然ドキュメンタリー番組を視聴した。15分間の休憩の後、参加者は暴露後の認識テストを行い、記憶判断により隠された単語に関する暗黙的および明示的な記憶を調査した。曝露中および休憩中、参加者は行動テストに音節の断片が含まれることを意識していなかった。

TMS（実験1）。

TMSはDuoMAG XT刺激装置（Deymed社、Brainbox Ltd）に取り付けた直径70mmの8の字型コイルを用いて行った。まず、BeamF3アルゴリズム（55, 56）を用いて、各参加者の左DLPFCを局在させた。そして、安静時の対側手において信頼性の高い痙攣を誘発するスポットとして、左運動野を同定した。このとき、被験者の手指を軽く収縮させた状態で、TMSが10回中5回以上の筋痙攣を誘発する最小強度を能動運動閾値（aMT）と定義した。被験者のaMTを定義した後、以前のTMS研究（34）と同様に、コイルを左DLPFCまたは対照領域（頂点より2cm後方）に配置した。制御領域は、統計的学習や認知制御に関与しないものとした(57)。コイルの位置（すなわち、DLPFCまたはVertex）は、実験に入る参加者の数に基づいてランダムに決定された。コイルは、DLPFCでは前後軸に対して45°の角度で、対照部位では0°でハンドルを後方に向け、頭皮に接するように設置した。刺激強度は各参加者のaMTの80％［すなわち、DLPFC群では43.7％（SD＝6.3）、対照群では49.3％（SD＝8.3）］に設定された。Smalleら、2017（34）と同様に、600パルスが200バーストの連続列車で送達される修正された連続シータバースト刺激（cTBS）プロトコルが使用された。各バーストは、6 Hzで繰り返される30 Hzの3つのパルスで構成されていた。このプロトコルは一次運動野を刺激した後、少なくとも30分間皮質の興奮を抑制することが知られている(58)。重要なことは、DLPFCへのcTBSはメタ認知や意識的な知覚過程を損なわないということである(59)。

認知的疲労（実験2）。

TloadDback課題を用いて認知疲労を誘発した(40)。TloadDbackタスクのスクリプトはOpen Science Framework (https://osf.io/ay6er)で自由に利用可能である。タスクはDellのノートパソコン（リフレッシュレート60Hz）上のMatlab2016b/Psychtoolboxで実行された。文字は15.6インチのスクリーンにArial、フォントサイズ120で集中的に提示された。各参加者について、2つの継続的な課題要求、すなわちn-back文字検出とパリティ数決定を正確に処理するために必要な最短時間が、最初の評価日の事前テストで定義された（実験デザイン）。TloadDback課題では、画面上に数字（1〜4、6〜9）と文字（A、C、T、L、N、E、U、P）が交互に提示された。参加者は、表示された文字が前回見た文字と同じになるたびに左手でスペースバーを押し、その後に表示された数字が奇数（テンキーの「1」を押す）か偶数（「2」を押す）かを右手で指示するよう指示された。2つの課題は、参加者の事前テストによる最大処理速度能力に基づいて異なるペースで提示され、異なるレベルの認知的負荷が生じた（先験的なグループ差はない；表1）。これは、85％以上の精度を達成できる最速の刺激時間（STD）と定義される。HCL条件下では、課題は被験者の最大処理速度で16分間実施された。一方、LCL条件では、提示速度を1/3遅くした（STD=max.STD+1/2max.STD）。この結果、前者の方が（課題の複雑さは同じでも）持続的な注意制御要求が高くなり、最終的に「認知的枯渇または精神疲労」（7, 40）の状態が高くなることがわかった。予想通り、LCL参加者はHCL参加者よりも高い二重課題遂行能力を示し、彼らは事前テストで定義された最小限の85%の精度レベルで遂行した（すなわち、93.3M ± 4.3SD 対 81.5M ± 13.1SD, t38 = 23.1, P < 0.001, それぞれ）。無負荷条件の参加者は、直ちにFig.4に示すような主実験に取り掛かった。TloadDback課題の直前と直後（すなわち暴露前）に、疲労を評価する簡単な数値自己報告式評価尺度（1：精神疲労を感じない～10：最悪の精神疲労を感じる）を提示し、認知疲労の誘発を素早く操作で確認することができるようにした。認知負荷課題を行わなかった参加者は、認知負荷課題を行った参加者（すなわち、5.3M±1.9SD；P = 0.001）よりも、曝露前に低い主観的疲労感を報告した（すなわち、4.2M ± 2.01SD ）。しかし、予想に反して、高負荷者と低負荷者の間には信頼できる差はなかった（すなわち、5.6M ± 2.1SD 対 5.0M ± 2.3SD, P = 0.21）。実験開始時に検査した認知疲労のベースライン主観報告には、全群で差はなかった（すなわち、すべてのPs＞0.23）。

暴露（実験1、2）。

子音-母音構造のユニークな12音節を選択し、4つの新規語形（すなわち、/tu:paɪroʊ/, /goʊlɑ:bu:/, /bi:dɑ:ku:/, および /pɑ:di:tɑ:/）に構成しました。各語形内の個々の音節は、被験者間で1位、2位、3位に出現するため、各刺激群において、被験者1〜7は上記のような語形にさらされ、被験者8〜14は/paɪroʊtu.の語形にさらされることになった。/、/lɑ:bu:goʊ/、/dɑ:ku:bi:/ および /di:tɑ:pɑ:/、被験者15から21は /roʊtu:paɪ/、/bu:goʊlɑ:/、/ku:bi:dɑ:/ および/tɑ:pɑ:di:/ という単語形式を与えた。これは、単語内の音節の位置の好みによって引き起こされる可能性のある刺激駆動効果を最小限に抑えるために行われました。すべての言語リストにおいて、単語は英語の平均的な音標文字確率で一致した（Ps > 0.40）。12音節はオンライン人工音声合成装置を用いてイギリス英語の女性の声で録音した。音声ファイルは250ミリ秒に編集され、Audacityソフトウェアを使ってサンプリングレート44,100 Hzで保存された。

参加者は、連続した音声が聞こえることを知らされ、その音を注意深く聞くように指示された。隠された構造についての情報は与えられず、また聞き取った音節列のセグメントに対する暴露後のテストについての情報も与えられず、したがって言語暴露は暗黙のうちに行われた。暴露は常にランダムストリームから開始され、12音節すべてが高次構造を持たずに疑似ランダムな順序で連結された。唯一の制約は、音節が繰り返されないことと、新規単語のアナグラムが現れないことであった。このストリームでは、900の音節が提示された（各音節は75回繰り返された）。ランダムストリームの後、20分間の構造化ストリームが開始され、音声は4つの繰り返し三音節語にグループ化された（図4）。ここで、単語内の隣接する音節間の遷移確率は100、単語間では33%であった。例えば、被験者1〜3では、ストリーム中の/tu:/の後には必ず/paɪ/が続き、/roʊ/の後には、同様に/goʊ/, /bi:/, /pɑ:/が続く可能性があることが分かりました。

合計で、1,200の繰り返し単語（各単語は300回繰り返される）と3,600の音節（ランダムブロックの音節を加えたもの）が提示された。刺激開始の非同期性は、実験1では320ms、実験2では310msであった（この実験間の10msの差は意図的なものではない）。音声ストリームはPresentationソフトウェア(version 18.0, Neurobehavioral Systems, Inc; www.neurobs.com)を用いて提示された。音節は、Dellのデスクトップコンピュータに取り付けられたイヤホンを通して、各参加者にとって快適な聴取レベルで提示された。暴露中、参加者はサイレントモード（すなわち、字幕や音声なし）で「プラネットアース」のエピソードを視聴した。5分ごとに10秒の休憩が入り、スクリーンに表示される指示に従って、音に耳を傾けるよう参加者に促した。

脳波の記録と解析（実験1、2）。

TMS対応脳波計（TruScan Research by Deymed, Brainbox Ltd.）を用い、キャップマウント型電極27個（Fp1、Fp2、Fz、F3、F4、F7、F8、FC1、FC2、FC5、FC6、Cz、C3、C4、T3、T4、CP1、CP2、CP5、CP6、Pz、P3、P4、T5、T6、O1、O2）により、脳波計を記録しました。鼻電極はリファレンスとして使用し、額に取り付けた電極は記録中のグランドとして使用した。水平・垂直電気粘液図（EOG）は、目頭と右目の上下に設置した電極でバイポーラ方式で記録した。電極のインピーダンスは10 kΩ以下に保った。信号は0.1〜1,000Hzのバンドパスフィルタでオンラインフィルタリングし、サンプリングレート3,000Hzで記録した。

脳波データの解析は、MATLAB環境下で動作するオープンソースのツールボックスであるEEGLABを用いて行った（60）。連続生データファイルは、左右の乳様突起の代数平均に再参照され、500Hzにダウンサンプリングされ、30Hzのローパスフィルタでフィルタリングされた。不良チャンネルは特定され、必要に応じて補間された。参加者一人当たりの平均補間チャンネル数は、実験1では0.18であったが、実験2では補間されたチャンネルはなかった。強い筋肉アーチファクト、電極ドリフト、技術的アーチファクトを含むEEG信号の期間は、さらなる分析から除外された。実験1（TMS）では、非常にノイズの多い脳波活動のため、1人の参加者（対照群）が除外されたが、実験2では、余分な参加者は除外されなかった。独立成分分析を用いて連続データを線形分解し、頭皮センサーのアーチファクト源（スロードリフト、目の瞬き／動き、筋アーチファクト）の寄与を除去した。データは5,000ミリ秒のエポックに分割された（単語条件では各単語の開始に対して-2,000ミリ秒から3,000ミリ秒、ランダム条件では3音節毎）。振幅変化が±70μV（EOGチャンネルを含む）を超えるものは、さらなる分析から除外した（試行の20％未満）。選択的反応の平均化は、各ブロックで別々に行った。

各条件（単語対音節／ランダム対構造化）におけるITCを測定することで、音節および単語周波数における神経同調を定量化した。ITCはphase-locking valueと呼ばれ、事象関連位相ロックの指標となる。ITC値が高いほど、エポック間の位相同期が高いことを意味する。すなわち、ITC値は0から1まであり、純粋に位相ロックしていない活動から厳密に位相ロックしている活動まである。ITCは、0.5Hzから5Hzまで0.1Hzステップで計算し、連続モレットウェーブレット変換を用いた。この変換では、高い周波数でより良い周波数分解能を得るために、1サイクル長から周波数に対して線形にサイクル数を増加させた。この手法により、低周波での時間分解能と高周波での周波数分解能のトレードオフを最適化することができる(60)。そして、各エポックにおけるITC値を平均化した。

実験1と2では、単語の提示周波数は1.0Hzと1.1Hz、音節の提示周波数は3.1Hzと3.2Hzであった。もし被験者が連続音声中の単語構造に敏感になれば、ランダム音声に比べ構造化音声では単語周波数でのITCが高くなり、音節周波数でのITCが低くなるはずである。つまり、被験者が新奇な単語を学習した場合、個々の音節ではなく、基本的な単語への神経振動の同調が優先的に変化することが予想されます。これは、WLI（WLI = ITC word frequency / ITC syllable frequency）と呼ばれる簡単な式で指標化することもできる（29）。WLIは、単語と音節の周波数におけるITCが最も強い値を示した6つの前頭中心正中線電極（すなわち、FC1、FC2、F3、F4、FC5、Fz；電極間のITCに関する補足文書は、我々のオープンサイエンスリポジトリ（https://osf.io/dequ9/）にあります）間で計算されました。

強制選択認識課題（実験1、2）。

約15分間の休憩の後、脳波計を外し、洗髪を行い、二者択一の強制認識課題に取り組んだ。各試行では、固定十字を呈示しながら、標的3音節文字列（隠語）と箔3音節文字列（非語）の聴覚提示を、刺激間間隔1,500msで行った。非単語の箔は、同じ12音節のリストから作成され、単語形式に構成されていた。ただし、フォイル内の音節は音声ストリーム内で互いに後続しないこと、単語の境界をまたがないことが唯一の制約であった。すべての単語と非単語のフォイルは、英語の平均的な音標文字確率で一致した（Ps > 0.70）。課題は、1) 2つの文字列のどちらがより聞き覚えがあるかを示すこと、2) その想起判断（「暴露から想起した」対「聞き覚えがあるが、はっきり覚えていない」または「推測した」）であった。思い出した」文字列を自信のある反応とし、「記憶がなく聞き覚えがある」または「推測した」文字列を自信のない反応と呼ぶ。次の試行は、参加者が回答を入力してから1500ms後に開始された。音節文字列は暴露時と同じ速度で提示された。4つのターゲットと4つのフォイルのそれぞれを網羅的にペアリングし、合計16回の試行を行った。試行の半分では、ターゲットに続いてフォイルが提示され、残りの半分では、フォイルに続いてターゲットが提示された。呈示順序は参加者間でカウンターバランスされた。

統計解析（実験1、2）。

認知機能低下の言語学習への影響を調べるため、脳波データ（すなわち、ITC値とWLI指数）に対して線形混合効果分析を行い、行動データ（すなわち、認識精度）に対して階層型ロジスティック回帰分析を行った。これらの解析は、R（R Development Core Team, 2011）のlme4パッケージ（61）およびafexパッケージ（62）を用いて行った。我々は常に、デザインによって正当化される最大限のランダム効果構造を含むモデルに努めた(61, 62)。収束に問題がある場合（例：特異なフィット）、まずランダムスロープ間の相関を除去し、次に推定分散の最も小さい高次のランダムスロープを除去して、最大限のモデルを再フィットした(62)。P値は、afexパッケージのANOVA機能で自由度に対するKenward-Roger近似を使用して導き出された(63)。実験2のグループ因子を除き、すべての固定因子に効果符号化を行い、認知負荷なしを参照水準とするダミー符号化を行った。すべての計画的検定にボンフェローニ補正が用いられた。モデルの推定値に対するCohenのd効果量は、emmeansパッケージのeff_size関数を用いて算出した（64）。研究間の比較を可能にし、二次解析（例えば、検出力計算やメタ解析）を容易にするため、SI Appendixにt検定の効果量も記載している。さらに、1標本のt検定を行い、認識課題における自信のない反応と自信のある反応について、確率以上のパフォーマンスを検定した。実験1の対照者1名は、すべての試行で自信がないと報告したため、自信のある回答は得られなかった。刺激材料とデータファイル（解析用スクリプトを含む）は、オープンサイエンス・リポジトリで公開されている: https://osf.io/dequ9/).

データの入手方法

匿名化されたデータファイルと解析用スクリプトは、外部（https://osf.io/dequ9/）に寄託されている（65）。

謝辞

データ収集にご協力いただいたCristina Pancotto、Afrina Sallehuddin、Ayaka Tsuchiyaに感謝する。E.H.M.S.はResearch Foundation - Flanders (Grant No. 1211421N)からの助成金によって資金提供された。T.D.はサントリー文化財団のトラベルグラントの助成を受けた。研究費用は、ノッティンガム大学心理学部からのスタートアップ資金によって賄われ、TMSとEEGの機器は、R.M.への医学研究評議会フェローシップ（G1000566）により支援された。R.M.は、フィンランドアカデミーからヘルシンキ大学への Profi5 (Mind and Matter) 資金も提供された。