Partea 1: Conectivitate funcțională între centrele de memorie și de recompensă pentru sarcini și odihnă Urmăriți sensibilitatea memoriei la recompensă

pentru mai multe informații:ali.ma@wecistanche.com

Vă rugăm să faceți clic aici pentru partea 2

Lea E. Frank1, Alison R. Preston2, Dagmar Zeithamova1

1Departamentul de Psihologie, Universitatea din Oregon, 1227 University Street, Eugene, OR 97403, SUA

2Centrul de Învățare șiMemorieși Departamentul de Psihologie, Universitatea din Texas din Austin, Austin, TX 78712, SUA

Apasa peCistanche UK pentru îmbunătățirea memoriei

Abstract

Motivația externă, cum ar fi promisiunea unei recompense monetare viitoare pentru amintirea unui eveniment, poate afecta evenimentele care sunt amintite. Bazat pe recompensememorieSe crede că modularea rezultă din interacțiunile de codificare și post-codificare dintre creierul mediu dopaminergic, recompensa de semnalizare și hipocamp și cortexul parahipocampal, susținând episodul episodic.memorie. Am întrebat dacă interacțiunile hipocampale și parahipocampale cu alte regiuni legate de recompensă sunt legate de modularea recompensei.memorieși dacă astfel de relații sunt stabile în timp. Sensibilitatea memoriei indivizilor la recompensă a fost măsurată folosind o sarcină de codificare a stimulentelor monetare, în care un indiciu a indicat o recompensă monetară potențială (penny, dime sau dolar) pentru amintirea unei perechi de obiecte viitoare. Conectivitate funcțională întrememorieiar regiunile de recompensă au fost măsurate înainte, în timpul și după sarcină. Regiunile de interes legate de recompensă au fost generate folosind o meta-analiză a studiilor existente privind recompensă și au inclus striatul ventral, cortexele prefrontale mediale și orbitale și cortexul cingulat anterior, în plus față de mezencefalul. Rezultatele au arătat că conectivitatea întrememorieiar regiunile de recompensă au urmărit diferențele individuale în modularea recompenseimemorie, indiferent de momentul în care a fost măsurată conectivitatea. Modelele de conectivitate ale cingulului anterior, cortexului orbitofrontal și striatului ventral au covariat împreună și au urmărit cel mai puternic comportamentul. Aceste descoperiri implică un set mai larg de regiuni de recompensă în modularea recompensei a memoriei decât sa considerat anterior și oferă noi dovezi că modelele de conectivitate stabile întrememorieiar centrele de recompensă se referă la diferențele individuale în ceea ce privește modul în care recompensa afectează memoria.

Cuvinte cheie

Episodicmemorie; Conectivitate funcțională; Hipocampul; Motivația; Răsplată; Cortexul prefrontal

De ce sunt amintite unele evenimente, iar altele uitate? Motivația bazată pe recompensă este un factor care influențează evenimentele care sunt amintite. Modularea dememorieprin recompense se crede că rezultă din activarea legată de recompensă a creierului mediu dopaminergic și a Dagmar Zeithamova dasa@uoregon.edu.

Nota editorului Springer Nature rămâne neutră în ceea ce privește revendicările jurisdicționale în hărțile publicate și afilierile instituționale.

proiecția dopaminei în hipocamp, care facilitează potențarea pe termen lung șimemorieformare (Lisman & Grace, 2005; Lisman, Grace, & Duzel, 2011; Shohamy & Adcock, 2010). În concordanță cu acest model, mai multe studii RMN funcționale au documentat o creștere a activării la nivelul mezencefalului și striatului ventral, însoțită de univariate și

semnale multivariate care reflectă recompensa în hipocamp și cortexul parahipocampal (PHC) în lobul temporal medial (Adcock, Thangavel, Whitfield-Gabrieli, Knutson și Gabrieli, 2006; Gruber, Ritchey, Wang, Doss și Ranganath, 2016; Wittmann și colab. ., 2005; Wolosin, Zeithamova, & Preston, 2012, 2013). O constatare comună în aceste studii este că indivizii diferă în ceea ce privește gradul în care aumemorieeste afectat de recompense extrinseci (Adcock et al., 2006; Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013).

Diferențele individuale înmemoriesensibilitatea la recompensă a fost legată atât de interacțiunile fazice, cât și de cele tonice dintre mijlocul creierului și lobul temporal medial (Shohamy & Adcock, 2010). Adcock și colab. (2006) au descoperit pentru prima dată că activarea legată de sarcină în hipocamp, PHC, mijlocul creierului și striatul ventral au fost participanți corelați. Wolosin şi colab. (2012) au arătat interacțiuni de fundal hipocamp-midencefal atât în ​​fazele de codificare, cât și în cele de recuperare.memoriesensibilitate la recompensă. Alte studii s-au concentrat pe creșterile de conectivitate induse de învățare, relaționându-le cu cele motivate de recompensămemorie(Gruber și colab., 2016; Murty, Tompary, Adcock și Davachi, 2017), deși interacțiunile hipocampal-mediencefală pot fi asociate.memorieîn general (Duncan, Tompary și Davachi, 2014; Tompary, Duncan și Davachi, 2015).

Peste multememoriestudii, accentul s-a pus pe conectivitate în timpul performanței sarcinii sau pe schimbările de conectivitate după învățare ca predictori primari ai comportamentului (Gruber și colab., 2016; Murty și colab., 2017; Tambini, Ketz și Davachi, 2010; Tompary și colab., 2010; 2015). În schimb, alte domenii s-au concentrat pe modele de conectivitate de repaus, având în vedere că diferențele individuale de conectivitate intrinsecă pot rămâne relativ stabile în timp și sarcini (Finn și colab., 2015; Gratton și colab., 2018), prezicând diferențele individuale în cogniție (Finn și colab., 2015; Gratton și colab., 2018). și colab., 2015; Gerraty, Davidow, Wimmer, Kahn și Shohamy, 2014; Poole și colab., 2016; Wang și colab., 2010). Prin urmare, am vrut să punem o punte între aceste abordări și să testăm dacă există interacțiuni stabile întrememorieși recompensați regiunile care urmăresc diferențele individuale înmemoriesensibilitatea la recompensă, indiferent de momentul în care sunt măsurate acele interacțiuni. De exemplu, chiar și în absența unei sarcini, puterea conectivității dintre hipocamp, mijlocul creierului și striatul ventral variază în funcție de indivizi (Kahn & Shohamy, 2013). Pentru că aceste regiuni sunt implicate înmemorieși procesele de recompensă, aceste interacțiuni independente de sarcină pot avea legătură cu diferențele individuale înmemoriesensibilitate la recompensă. Cu toate acestea, ideea de „amprentă” a conectivității unui individ — folosită într-un sens larg referindu-se la modelele de conectivitate care diferențiază grupurile și urmăresc performanța (Gratton și colab., 2018; Wang și colab., 2010), mai degrabă decât la identificarea unor indivizi specifici (Finn și colab. ., 2015)—nu a fost încă testat în domeniul modulării recompenseimemorie.

Perspectivele teoretice, în special modelul Lisman și Grace (2005), au subliniat rolul creierului mediu dopaminergic în învățarea motivată. Influențat de acest model, studiile neuroimagistice asupramemoriesensibilitatea la recompensă s-a concentrat în mod obișnuit pe mijlocul creierului ca regiune primară de interes a recompensei (Adcock și colab., 2006; Gruber și colab., 2016; Wittmann și colab., 2005; Wolosin și colab., 2012). Cu toate acestea, este posibil ca alte regiuni legate de recompensă să contribuie la efecte motivaționale asupramemorie. Se crede că striatul ventral joacă un rol central în integrarea semnalelor dintre hipocamp și mijlocul creierului (Lisman & Grace, 2005; Miendlarzewska, Bavelier, & Schwartz, 2016), este recrutat în timpul codificării motivaționale (Adcock și colab., 2006; Wittmann et al., 2006; al., 2005) și s-a demonstrat că interacționează cu hipocampul atât în ​​timpul repausului (Kahn & Shohamy, 2013), cât și în timpul performanței sarcinii (Adcock).

şi colab., 2006; Camara, Rodriguez-Fornells și Münte, 2009; Kafkas & Montaldi, 2015). Regiunile prefrontale, inclusiv cortexul orbitofrontal (OFC) și cortexul prefrontal medial (MPFC), interacționează, de asemenea, cu hipocampul și PHC (Blessing, Beissner, Schumann, Brünner, & Bär, 2016; Gerraty et al., 2014; Murty, LaBar, & Adcock, 2016) și au fost implicați în diferite procese legate de recompensă (Amiez, Joseph și Procyk, 2006; Elliott, Agnew și Deakin, 2008; Kable și Glimcher, 2007). Cu toate acestea, din cauza accentului teoretic pus pe mijlocul creierului și, într-o măsură mai mică, striatul, nu se știe dacă alte regiuni legate de recompensă contribuie, de asemenea, la modularea recompensei.memorie.

Studiul actual a avut două obiective principale. În primul rând, am căutat să determinăm rolul unei rețele mai largi de regiuni legate de recompensă în medierea modulării recompensei.memorie. Regiunile de interes legate de recompensă au fost derivate în mod independent pe baza implicării lor în procesarea recompensei folosind un instrument automat de meta-analiză Neurosynth (Yarkoni, Poldrack, Nichols, Van Essen și Wager, 2011), indiferent de implicația lor anterioară în modularea recompensei a memoriei. . În al doilea rând, ne-am propus să determinăm în ce măsură diferențele individuale în sensibilitatea memoriei la recompensă sunt legate de diferențele individuale de conectivitate întrememorieși centrele de recompensă și dacă o astfel de relație poate exista, indiferent de momentul în care este măsurată conectivitatea. Pentru a evalua stabilitatea tiparelor de conectivitate și relația lor cu comportamentul, interacțiunile dintre hipocamp și AMP cu o rețea de regiuni legate de recompensă au fost măsurate utilizând RMN funcțional în timpul unei sarcini de codificare a stimulentelor monetare (Adcock și colab., 2006), precum și în timpul scanări de odihnă înainte și după sarcină. Modelul de conectivitate pentru fiecare participant a fost legat de acestamemoriesensibilitatea la recompensă, definită ca avantaj de memorie pentru studiile de mare valoare, folosind analiza varianței și abordările de învățare automată. Un raport separat din acest set de date, care se concentrează pe modelele de activare a hipocampului și a sarcinilor PHC și modul în care acestea reprezintă recompensă, a fost publicat anterior (Zeithamova, Gelman, Frank și Preston, 2018).

Materiale și metode

Participanții

Thirty-four healthy, English-speaking volunteers were enrolled in this study. Data from nine participants were excluded for excessive head motion during task scans (framewise displacement >1 mm in at least 50-time points in more than 1 run; 4 participants), scanning interruptions (3 participants), or missing data (2 participants). An additional participant was excluded due to excessive head motion during a rest scan (>50 la sută din punctele de timp eliminate în timpul spălării). Restul de 24 de subiecți (18 femei, cu vârsta cuprinsă între 18 și 31 de ani, vârsta medie=22) au fost incluși în analizele de conectivitate. Subiecții au primit 40 USD pentru participare și un bonus de până la 55,50 USD pentru eimemorieperformanţă. Studiul a fost aprobat de Institutional Review Board al Universității Texas din Austin și toți participanții au furnizat consimțământul scris. Un eșantion separat de 20 de participanți (5 femei, cu vârste cuprinse între 18-24 de ani, vârsta medie de 19 ani) au finalizat aceeași sarcină, dar nu au fost scanați.

Proceduri comportamentale

În urma procedurii de consimțământ, participanții au fost instruiți cu privire la sarcină și au finalizat cinci teste practice. Apoi, au fost examinați pentru RMN, transformați în scrubs și au fost poziționați într-un magnet RMN. Sesiunea de scanare a început cu achiziționarea de scanări anatomice, urmată de scanări funcționale. Participanții au finalizat o scanare de repaus pre-codificare (6 minute), o sarcină de codificare motivată în cinci curse legate de evenimente (9 minute fiecare) și o scanare de repaus post-codificare (6 minute), cu 1-2 minute între toate scanările ( Fig. 1a). În timpul scanărilor de odihnă, participanții au fost instruiți să țină ochii deschiși, cu un ecran gol în fața lor. În timpul sarcinii de codare motivată, participanții au fost instruiți să codifice în mod intenționat 150 de perechi de obiecte comune, fiecare precedată de un indiciu (sub formă de picturi sau de cuvinte), indicând o valoare a recompensei (penny, dime sau dolar) pe care o pot câștiga dacă își amintesc. perechea de obiecte într-o mai târziumemorietest (Fig. 1b). Perechile de obiecte au fost extrase dintr-un set de 300 de fotografii color ale obiectelor și repartizate aleatoriu uneia dintre cele șase condiții de recompensă, rezultând 25 de perechi pe condiție. Participanții au fost informați că vor primi un bonus în numerar indicat de indicația de recompensă pentru rechemarea corectă a asociațiilor într-o sarcină de reamintire a semnalului care a urmat imediat sesiunea de scanare. Testele din toate condițiile au fost prezentate într-o ordine randomizată, cu un număr echilibrat de prezentări în fiecare dintre cele cinci runde de codificare. După sesiunea de scanare, la aproximativ 20-30 de minute după repausul post-codificare, a fost finalizat un test de reamintire cu indici în ritm propriu. În timpul fiecărei probe de testare, participanților li s-a arătat obiectul din stânga fiecărei perechi și li sa cerut să numească cu voce tare obiectul asociat, urmat de o sursă.memorietest în timpul căruia participanții au selectat indiciul de recompensă care a precedat acel obiect (Fig. 1c). Participanții nu au fost informați că vor fi testați cu privire la identitatea tacului înainte de test. Memoria sursă pentru identitatea indicii a fost întâmplătoare în eșantionul fMRI (Zeithamova și colab., 2018) și nu este luată în considerare în continuare în acest raport.

Pentru fiecare participant, a fost calculată proporția medie a asociațiilor corect amintite după fiecare dintre cele șase indicii posibile. A 2 (formă: imagine, cuvânt) × 3 (valoare: penny, dime, dolar) măsuri repetate ANOVA a examinat efectul în interiorul subiecților al valorii recompensei și al formei asupramemorie. Pentru efecte semnificative, au fost efectuate comparații pe perechi de urmărire pentru a determina diferențele dintre preciziile medii ale fiecărei afecțiuni. Datele comportamentale au fost utilizate pentru a indexa diferențele individuale în modularea recompensei a memoriei. Deoarece efectul comportamental al recompensei s-a dovedit a fi în formă de U în eșantionul fMRI, am folosit diferența dintre acuratețea procesului de dolar și de dime ca măsură a sensibilității memoriei la recompensă. Ne referim la acest scor ca scorul de modulare a recompensei comportamentale (BRM). În plus, o împărțire medie a scorurilor Brm a sortat participanții în două grupuri: modulatori (cei care au demonstratmemoriesensibilitatea la recompensă) și nonmodulatorii (cei ale căror scoruri de memorie erau insensibile la recompensă). O analiză de confirmare a efectului recompensei asupramemoriea fost efectuat în cadrul fiecărui grup pentru a verifica că „modulatorii” au arătat într-adevăr un avantaj de memorie pentru testele în dolari, în timp ce „nonmodulatorii” nu. Ne referim la această măsură dihotomizată amemoriesensibilitatea la recompensă ca statut de modulator.

achiziție fMRI

Imaginile RM funcționale și structurale au fost colectate la Centrul de Cercetare Imagistică de la Universitatea din Austin din Texas, folosind un scaner RMN 3T Siemens Skyra. Imaginile funcționale au fost colectate în 72 de felii axiale oblice, la aproximativ 20 grade de linia AC-PC, folosind secvențe de imagistică eco-planare cu factor de accelerație multibandă=3, factor GRAPPA=2, TR=2,000 ms, TE=31 ms, unghi de întoarcere {{10}} grade , matrice 128 × 128 × 72 rezultând 1.7- mm voxeli izotropi. Folosind aceiași parametri, au fost efectuate două scanări fMRI în stare de repaus de 6-minute, una precedând și una după sarcina de codificare. A fost colectată o imagine anatomică MPRAGE de înaltă rezoluție ponderată T1 (256 × 256 × 192 matrici, 1-mm voxeli izotropi). O imagine suplimentară ponderată T2-a fost colectată într-un plan coronal oblic perpendicular pe axa hipocampului (TR=13, 150 ms, TE=82 ms, 512 × 60 × 512 matrice, 0. 4- × 0,4-mm rezoluție în plan cu secțiuni de 1,5-mm, fără spațiu).

Regiunile de interes

Deoarece studiile anterioare despre codificarea motivată s-au concentrat în principal asupra creierului mediu, se știe puțin despre modul în care alte regiuni legate de recompensă pot afectamemoriesensibilitate la recompensă. Scopul nostru a fost să includem o rețea mai largă legată de recompense în investigația actuală, indiferent dacă acestea au fost anterior implicate în modularea recompensei.memorie. Pentru a obține rentabilitatea investiției legate de procesarea recompensei, a fost colectată o meta-analiză a 671 de studii, inclusiv termenul „recompensă”, din baza de date Neurosynth (http://neurosynth.org). Am folosit harta „inferenței inverse” (denumită în prezent „testul de asociere”), care afișează regiunile care se activează în mod preferențial în studiile care includ termenul „recompensă” în comparație cu studiile care nu includ termenul „recompensă” și ca atare este considerat diagnostic al termenului în cauză (Yarkoni et al., 2011). Deoarece pragul implicit Neurosynth (FDR p< 0.="" 01)="" yielded="" large="" clusters="" with="" multiple="" peaks="" in="" anatomically="" distinct="" regions,="" we="" further="" thresholded="" the="" maps="" with="" a="" voxel-wise="" threshold="" ofz="5.3" to="" obtain="" clusters="" that="" did="" not="" extend="" across="" multiple="" anatomical="" regions.="" this="" meta-analysis="" resulted="" in="" five="" reward-related="" rois="" that="" centered="" on="" the="" anterior="" cingulate="" cortex="" (acc),="" midbrain,="" medial="" prefrontal="" cortex="" (mpfc),="" orbitofrontal="" cortex="" (ofc),="" and="" ventral="" striatum="" (vs).="" clusters="" centered="" on="" the="" midbrain="" and="" vs="" were="" disproportionately="" larger="" than="" the="" prefrontal="" rois="" and="" extended="" beyond="" the="" anatomical="" boundaries="" of="" their="" respective="" regions,="" thus="" these="" clusters="" were="" further="" reduced="" to="" the="" top="" 500="" voxels.="" the="" localization="" ofthe="" resulting="" five="" reward-related="" rois="" in="" the="" standard="" space="" is="" presented="" in="" fig.="" 2a.="" the="" reward-related="" rois="" were="" reverse="" transformed="" from="" standard="" space="" to="" native="" space="" of="" each="" participant="" using="" flirt,="" a="" part="" of="" fsl="" (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl).="" finally,="" the="" reward="" rois="" were="" resampled="" to="" the="" functional="" space="" of="" the="" participant="" to="" serve="" as="" masks="" for="" extracting="" time="">

Având în vedere numărul de regiuni legate de recompensă, doar hipocampul și PHC au fost selectate camemorieregiunile de interes pentru a limita numărul total de conexiuni luate în considerare. Hipocampul și PHC au fost selectate ca rentabilitatea anterioară a memoriei noastre, deoarece au fost implicate în mod constant în studiile efectelor recompensei asupramemorie(Gruber și colab., 2016; Wolosin și colab., 2012, 2013). Pentru a obține ROI imparțial, am definit hipocampul și PHC anatomic în spațiul nativ al fiecărui participant. Nu am folosit o definiție funcțională (de exemplu, Neurosynth), deoarece nu era evident dacă este standardmemorievoxelii din aceste regiuni trebuie să fie, de asemenea, cei mai relevanți pentru modularea memoriei prin recompensă. Cu toate acestea, hărțile de „memorie” Neurosynth acoperă în esență întregul hipocamp anatomic și PHC și, prin urmare, ar da aceleași rezultate. ROI-urile anatomice au fost obținute prin parcelare corticală și segmentare subcorticală a scanării anatomice T1 prin Freesurfer (https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu). Scanarea anatomică T1 a fost apoi coreregistrată la prima scanare funcțională folosind Advanced Normalization Tools), iar parametrii de coregistrare au fost aplicați segmentării Freesurfer. În cele din urmă, hipocampul și PHC specific pentru participant, definite de Freesurfer, au fost transformate în spațiul scanărilor lor funcționale pentru a fi utilizate ca măști pentru extragerea seriilor temporale de hipocamp și PHC. Hipocampus și PHC ROI sunt prezentate pentru un exemplu de subiect în Fig. 2b.

Derivarea măsurilor de conectivitate funcțională

Preprocesarea a fost efectuată folosind instrumente din versiunea 5 FSL.0 și ANTS. Imaginile funcționale și anatomice au fost extrase pe creier folosind BET. Imaginile funcționale au fost corectate în funcție de mișcare în cadrul fiecărei curse utilizând FLIRT din FSL, realiniate pe rulări la prima imagine funcțională folosind ANTS și filtrate cu trecere înaltă (cutoff 128-). Conectivitatea funcțională a fost măsurată în timpul scanării de repaus pre-codificare, a celor cinci scanări de codare și a scanării de repaus post-codificare folosind proceduri de procesare similare. Deoarece măsurile de conectivitate pot fi afectate de zgomotul din semnalul BOLD evocat de mișcare și procesele fiziologice (Murphy, Birn și Bandettini, 2013; Power, Barnes, Snyder, Schlaggar și Petersen, 2{{14} }12), am urmat procedurile de preprocesare prezentate de Power et al. (2012) pentru a elimina fluctuațiile semnalului legate de zgomot. În primul rând, au fost extrase cursuri de timp pentru lichidul cefalorahidian (CSF), substanța albă (WM) și întregul creier, deoarece modificările semnalului din aceste regiuni oferă un bun proxy pentru a semnala schimbările determinate de mișcare și alte confuzii. De asemenea, au fost extrași cei șase parametri de mișcare de realiniere, deplasarea în funcție de cadru (FD) și schimbarea globală a semnalului (DVARS). Am creat apoi o mască de „scrubbing” folosind seria temporală pentru FD și DVARS. Punctele de timp care au depășit oricare dintre pragul (FD > 0,5 mm sau DVARS > 0,5 la sută) au fost marcate pentru eliminare, la fel ca un punct unic înainte și de două ori după (Power et al., 2012). În plus, primele două puncte de timp din fiecare scanare au fost eliminate. Măștile de curățare au fost aplicate cursurilor de timp pentru fiecare subiect, eliminând în medie aproximativ 6% din punctele de timp din scanarea pre-codificare, 9,5% din scanarea post-codificare și o medie de 8% din punctele de timp din toate cele cinci. codificarea scanărilor.

Pentru a extrage conectivitatea de fundal în timpul scanărilor de codificare, am filtrat trece-jos seria de timp de codificare, eliminând semnalul la sau peste frecvența sarcinii (frecvența sarcinii=0.056 Hz, pragul filtrului=0.045 Hz) ). Filtrul trece-jos a eliminat fluctuațiile legate de sarcini, păstrând în același timp semnalele de joasă frecvență (de fundal) care reflectă mai mult activitatea intrinsecă (Newton, Morgan, Rogers și Gore, 2011; Tambini, Rimmele, Phelps și Davachi, 2016) . Deoarece filtrarea trece-jos elimină, de asemenea, zgomotul de înaltă frecvență, ceea ce duce la estimări mai mari de conectivitate (Van Dijk și colab., 2010), am filtrat în plus seria de timp de repaus la aceeași frecvență atunci când comparăm conectivitatea între sarcini și restul. Filtrarea trece-jos a fost efectuată după calcularea FD și DVARS, dar înainte de curățarea punctelor de timp problematice.

Măsurile de conectivitate au fost obținute prin corelații parțiale ale seriilor de timp preprocesate, curățate între fiecare dintrememorieROI și fiecare dintre cele cinci ROI legate de recompensă, controlând pentru WM, CSF, semnalul întregului creier, parametrii de mișcare și derivații acestora. Coeficienții Pearson rezultați din analiza corelației parțiale au fost transformați Fisher z pentru a se conforma cu ipotezele de normalitate înainte de a fi supuși analizelor ulterioare. Pentru scanările de codificare, conectivitatea a fost măsurată și Fisher z a fost transformat în fiecare rulare. Valorile normalizate de conectivitate au fost apoi mediate în cele cinci scanări de codare pentru a produce o singură măsură a conectivității de fundal în timpul codificării.