Separarea modelelor și memoria sursei implică regiuni diferite ale hipocampului și neocortical în timpul recuperării

Contact: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-mail:audrey.hu@wecistanche.com

Introducere

Reprezentările detaliate ale evenimentelor trecute se bazează pe capacitatea de a forma asocieri între elemente și caracteristicile lor contextuale (adică, sursamemorie), precum și capacitatea de a reprezenta distinct un eveniment nou de unul similar stocat înmemorie(adică, separarea modelelor). Ambele procese sunt cunoscute că angajează hipocampul, deși nu este clar dacă împărtășesc mecanisme similare. De asemenea, nu se știe dacă și în ce regiune (regiuni) activitatea legată de aceste procese se suprapune și/sau interacționează. Aici, am folosit fMRI de înaltă rezoluție pentru a examina contribuțiile subcâmpurilor hipocampului și ale zonelor neocorticale la separarea modelului și sursamemoriecu o paradigmă experimentală care le-a testat concomitent pe ambele. În timpul codificării, subiecții umani de sex masculin și feminin au studiat întâmplător articole dintr-unul din cele patru cadrane de pe ecran. În timpul testului, ei au văzut articole repetate (ținte), articole similare (naluci) și articole noi (folii) și au fost rugați să indice dacă fiecare articol era vechi, similar sau nou. În urma judecății fiecărui item, subiecților li s-a cerut să indice cadranul în care a fost prezentat stimulul inițial. Astfel, fiecare proces cu naluci a avut o componentă de discriminare a nalucilor (separarea modelului de taxare) și o judecată de locație (memorie sursă).Am găsit două profiluri principale de răspuns: (1) semnale legate de separarea modelului în DG/CA3 și cortexul peririnal și (2) sursă.memoriesemnale în CA1 posterior, cortexul parahipocampal și girusul unghiular. Analiza voxelwise a creierului întreg a dezvăluit că activitatea este legată de discriminarea și sursa atrageriimemorienu se suprapunea în mare parte. Aceste constatări sugerează că procesele distincte stau la baza regăsării reprezentărilor elementelor separate de modele și rememorării informațiilor sursă.

Cuvinte cheie: context; fMRI; hipocampus;memorie; separarea modelelor;memorie sursă

beneficiul plantei cistanche: îmbunătățirea memoriei

Amintirile episodice detaliate depind de capacitatea de a forma asocieri între elemente și contexte (de exemplu, memoria sursă), precum și de capacitatea de a distinge elemente sau evenimente similare din memorie (adică, separarea modelelor). O mulțime de dovezi indică faptul că memoria sursă se bazează pe hipocamp, despre care se crede că reprezintă asocierea dintre elemente și context (Diana și colab., 2007). Studiile la rozătoare au arătat că „celulele de loc” CA1 hipocampale pot codifica asocieri între obiecte și locații (Komorowski și colab., 2009), în timp ce studiile la oameni folosind fMRI de înaltă rezoluție au arătat o activitate crescută în CA1 și subicul în timpul memoriei asociative. codificare și regăsire (Eldridge și colab., 2005; Viskontas și colab., 2009; Suthana și colab., 2015). Studiile memoriei sursă compară de obicei activitatea legată de recunoașterea elementului cu (S ) și fără (S μ ) un detaliu contextual specific (de exemplu, locația spațială) și tind să echivaleze recunoașterea elementului singură (S μ ) cu o memorie mai puțin detaliată, cu fidelitate redusă. (Frithsen și Miller, 2014; Hutchinson și colab., 2014). Aceste studii nu reușesc adesea să arate implicarea hipocampului pentru recunoașterea elementului fără regăsirea contextului asociat (S μ ). Cu toate acestea, memoria articolului în sine poate fi foarte detaliată. Trebuie formate reprezentări distincte, de înaltă fidelitate, ale elementelor (prin separarea modelelor) pentru a le discrimina de elementele similare din memorie. La fel ca memoria sursă, se crede că separarea modelelor se bazează pe hipocamp, cu dovezi la rozătoare (Leutgeb și colab., 2007; Neunuebel și Knierim, 2014), precum și în paradigmele de discriminare mnemonică umană (Bakker și colab., 2008; Berron și colab. al., 2016), sugerând că girul dentat (DG) joacă un rol critic în ortogonalizarea intrărilor care se suprapun.

Faceți clic pe Cistanche pentru memorie

În afara hipocampului, se crede că o rețea largă de zone corticale mediale posterioare sprijină contextul și memoria sursă (Ranganath și Ritchey, 2012; Reagh și Ranganath, 2018). Cortexul parahipocampal (PHC) codifică informații spațiale/contextuale alături de hipocamp, în timp ce activitatea în cortexul parietal posterior lateral, în special girul unghiular, este asociată cu regăsirea detaliilor episodice (Johnson și colab., 2013; Hutchinson și colab., 2014). Mai recent, studiile au descoperit că regiunile corticale din afara hipocampului ar putea contribui, de asemenea, la separarea modelelor (Reagh și Yassa, 2014; Leal și Yassa, 2018). De exemplu, lucrările recente ale grupului nostru au arătat că cortexul perirhinal (PRC), parte a fluxului ventral „ce” proiectat către hipocamp, este angajat în timpul discriminării mnemonice a obiectelor similare (Reagh și Yassa, 2014).

Folosind o sarcină de discriminare a elementelor bine validată care a fost modificată pentru a include o componentă de memorie sursă, lucrările anterioare din laboratorul nostru au arătat că judecăți corecte ale memoriei sursă pot apărea în absența separării modelelor (adică alarme false), indicând faptul că aceste procese, care se presupune că ambele se bazează pe reprezentări detaliate ale hipocampului, sunt cel puțin disociabile din punct de vedere comportamental (Kim și Yassa, 2013). Cu toate acestea, măsura în care aceste procese produc semnale distincte sau suprapuse în subregiunile hipocampului și zonele corticale este necunoscută. Prezentul studiu a folosit fMRI de înaltă rezoluție (1,8 mm cu acoperire aproape de întreg creierul) pentru a evalua simultan subcâmpul hipocampului și activitatea corticală în timpul discriminării articolelor de nade similare și judecățile de memorie sursă pentru aceste elemente. Studiile anterioare fMRI au observat că activitatea în regiunea DG/CA3 în timpul respingerii corecte a nalucilor similare este la egalitate cu cea a foliilor noi (Bakker și colab., 2008). Acest model de activitate este în concordanță cu un semnal de separare a modelului, prin aceea că articolele similare sunt tratate ca articole noi și nu induc suprimarea repetiției (adică adaptarea fMRI) observată pentru repetări identice. Am prezis că vom vedea acest semnal de separare a modelului în DG/CA3 în timpul respingerii corecte a elementelor naluci similare, în timp ce alte subregiuni ale hipocampului (CA1 și subiculul) ar fi sensibile la memoria sursei (niveluri mai ridicate de activitate pentru sursa corectă vs incorectă). judecăţile de sursă). Deoarece am obținut o acoperire fMRI aproape de întreg creierul, am putut, de asemenea, să examinăm ce regiuni din afara hipocampului au afișat semnale de separare a modelelor disociate sau suprapuse și de memorie sursă.

Cistanche poate îmbunătăți memoria

Materiale și metode

Subiecte

Treizeci și unu de subiecți sănătoși au fost recrutați inițial pentru studiu de la Universitatea California din Irvine și de la comunitatea Orange County. Din acest eșantion inițial, unul a fost exclus din cauza defecțiunii echipamentului la scaner, unul a fost exclus din cauza retragerii premature din experiment, două au fost excluse din cauza performanței la nivel de șansă la cel puțin o condiție de sarcină și două au fost excluse din cauza excesivă. mișcare în timpul scanării. Aceasta a rezultat un eșantion final de 25 de subiecți incluși în analizele noastre (17 femei, interval de vârstă 18 – 29 ani, medie 20,6 ani, SD 2,47 ani). Toți subiecții au fost examinați pentru afecțiuni neurologice (de exemplu, istoric de accident vascular cerebral sau boli mintale), privarea de somn și simptomele majore ale depresiei (prin Inventarul Beck Depression) la recrutare. Subiecții și-au dat consimțământul informat în scris în urma Consiliului de revizuire instituțional de la Universitatea din California la Irvine și au fost compensați pentru participarea lor.

Sarcină

Sarcina a fost adaptată din munca noastră anterioară (Kim și Yassa, 2013) și optimizată pentru utilizare în scanerul RMN (Fig. 1A). Participanții au finalizat mai întâi o fază de studiu incidentală în care 226 de obiecte comune au apărut în una din cele patru poziții de pe ecran timp de 3 s (interval interstimul de 1 s) și au fost însărcinați să indice dacă fiecare obiect va fi găsit mai frecvent în interior sau în aer liber. Ecranul a fost împărțit în patru cadrane egale, iar obiectele au apărut în una dintre cele patru poziții (randomizate în setul de stimuli pentru fiecare subiect). În urma fazei de studiu, a fost efectuată o fază de testare surpriză constând din 300 de încercări. Din cele 300, 74 de obiecte erau complet noi (folii), 74 erau identice cu obiectele studiate (ținte), iar 150 erau similare, dar nu identice cu obiectele studiate (naluci). La fel ca în faza de studiu, obiectele au apărut pe ecran timp de 3 secunde, iar subiecții au fost însărcinați să judece dacă fiecare obiect era „vechi”, „similar” sau „nou” (corespunzând țintelor, nalucilor și, respectiv, folii). În plus, în urma judecării itemului, participanții au completat o judecată de memorie sursă. Dacă participanții selectau „vechi” sau „similar”, după o întârziere, li s-a solicitat un ecran care arăta cadranele numerotate și li sa dat 3 s pentru a selecta cadranul în care au văzut obiectul original. În cazul nalucilor, subiecților li s-a clarificat faptul că judecata sursă este a articolului studiat cu care naluca este similară (producând o condiție în care se presupune că a avut loc separarea modelelor, precum și regăsirea memoriei contextuale). Dacă participanții selectau „noi”, în loc de o judecată în cadran, li s-a cerut să indice dacă erau „siguri” sau „nesiguri” în privința judecății lor (nu am făcut diferența între aceste judecăți specifice în analizele noastre și am inclus doar următoarele: pentru ca foile să se potrivească cu timpul luat de judecățile sursei în încercările cu țintă și cu momeală). Răspunsurile au fost făcute prin apăsarea unui buton, iar pictogramele de pe ecran corespunzătoare fiecărui buton au fost iluminate în roșu atunci când au fost apăsate pentru a ajuta participanții la maparea răspunsurilor dorite.

RMN

Achiziție Datele de neuroimagini au fost achiziționate pe un scaner Tesla Philips Achieva de 3.0, folosind o bobină de codificare a sensibilității 32-canalului la Centrul de imagistică pentru neuroștiință de la Universitatea din California din Irvine. O scanare structurală 3D MP-RAGE de înaltă rezoluție (0.75 mm voxeli izotropi) a fost obținută la începutul fiecărei sesiuni: TR 11 ms, TE 4,43 ms, 200 felii, izotrop de 0,75 mm, FOV 231 240 150. Scanările fMRI au constat dintr-o secvență EPI ponderată T2* folosind contrast BOLD: TR 3000 ms, TE 26 ms, unghi de răsturnare 70 de grade, 43 de felii, 1,8 1,8 mm rezoluție în plan, 1,8 mm grosime de tijă a feliei cu un spațiu de 0,2 mm, FOV 180 77,4 180. Feliile au fost obținute ca volum axial parțial și fără decalaj sau angulare, producând o acoperire aproape de întreg creierul. Au fost obținute patru „scanări false” inițiale pentru a asigura stabilizarea semnalului T1. Un total de 6 runde funcționale au fost achiziționate pentru fiecare participant: 2 faze de studiu și 4 faze de testare. Fiecare cursă de studiu a durat 387 s (123 de dinamică), iar fiecare test a durat 468 s (150 de dinamică).

Preprocesare RMN și segmentare ROI

Toate datele neuroimagistice au fost preprocesate și analizate folosind Analysis of Functional NeuroImages (AFNI, versiunea 17.2.00) (Cox, 1996) pe platformele GNU/Linux și Mac OSX. Analizele au avut loc în mare parte în urma conductei standardizate afni_proc.py. EPI-urile au fost corectate pentru mișcare (3dvolreg) și sincronizarea secțiunii (3dTshift), mascate pentru a exclude voxelii din afara creierului (3dautomask) și au fost netezite (3dmerge) folosind un nucleu Gaussian FWHM de 2,{{10}} mm. . Parametrii de corecție a mișcării au fost salvați în fișiere text pentru utilizare ulterioară în regresia liniară (vezi analiza datelor RMN). Fiecare rulare a fost, de asemenea, disprețuită pentru a reduce și mai mult influența mișcării asupra datelor (3dDespike). Scanările funcționale au fost aliniate la MP-RAGE decupat de craniul fiecărui subiect (align_epi_anat.py). Am folosit instrumente avansate de normalizare pentru a include scanarea structurală a fiecărui participant în șablonul nostru izotrop de înaltă rezoluție personalizat intern 0.75 mm, folosind înregistrarea neliniară SyN (Avants et al., 2011). Parametrii acestor warps au fost folosiți și pentru a deforma scanările funcționale în spațiu șablon pentru analizele ROI de grup. Măștile au fost reeșantionate pentru a se potrivi cu rezoluția datelor fMRI netezite (izotrope de 2,0 mm) și au fost mascate în continuare pentru a exclude voxelii eșantionați parțial în cadrul și între curse (3dcalc). În cele din urmă, am normalizat datele la media globală în curs (3dcalc), astfel încât coeficienții care rezultă să reflecte modificarea procentuală față de valoarea de bază.

Am definit ROI-ul hipocampului pe baza protocoalelor noastre stabilite (de exemplu, Yassa și colab., 2010; Reagh și Yassa, 2014) (Fig. 2). Pe scurt, segmentarea subcâmpurilor hipocampale a fost efectuată urmând protocolul SY raportat de Yushkevich și colab. (2015) folosind șablonul nostru personalizat de grup de înaltă rezoluție, deși granița subiculului CA1-a fost actualizată pentru a reflecta eforturile recente de armonizare a protocoalelor de segmentare a hipocampului (Wisse et al., 2017). Ca și în cazul studiilor anterioare (Reagh și colab., 2017), am segmentat porțiunile anterioare versus posterioare ale subcâmpurilor hipocampului, având în vedere ipoteze despre implicarea specifică a lobului temporal medial posterior (MTL) în memoria contextuală (Ranganath și Ritchey, 2012). Această diviziune a fost plasată la felia imediat posterioară apexului uncal, astfel încât diviziunea noastră „anterioră” a hipocampului se referă în mod specific la capul hipocampului, în timp ce diviziunea „posterior” se referă la corp și coadă. ROI al girusului unghiular a fost definit ca un ROI inclusiv centrat pe girusul unghiular, dar care include regiuni învecinate ale cortexului parietal posterior.

Proiectare experimentală și analiză statistică

Analize comportamentale. Analizele statistice au fost efectuate folosind GraphPad Prism 8.1.2. Încercările au fost clasificate în funcție de item (vechi, similar, nou) și de raționamentul sursei (sursa corectă și sursa incorectă), și a fost calculată proporția de răspunsuri pentru fiecare tip de încercare. Pentru a testa efectele comportamentale, am rulat o ANOVA cu măsuri repetate atât pentru ținte, cât și pentru momeli, cu răspuns la item (vechi și similar) și memoria sursă (sursă corectă și sursă incorectă) ca factori în cadrul subiectului. Testele t post-hoc au fost efectuate folosind testul de comparație multiplă Holm-Sidak pentru a examina interacțiunile semnificative.

Metode RMN. În analize au fost incluse doar datele de regăsire. Am construit un GLM cu regresori pentru lovirile țintei, respingeri corecte de ademeni (LCR) și alarme false de ademeni (LFA) cu judecăți corespunzătoare atât corecte, cât și incorecte ale surselor, precum și respingeri corecte de slăbire (colapsând judecățile de încredere). Alarmele false ale foliei, ratele țintei, ratarile cu momeala și încercările de non-răspuns au fost prăbușite într-un regresor al neinteresului, având în vedere raritatea și dificultățile lor în ceea ce privește interpretarea. În plus, am inclus regresori pentru șase vectori de mișcare derivați din etapa de preprocesare a corecției mișcării (x, y, z, pitch, roll, yaw). GLM a fost rulat în AFNI folosind 3dDeconvolve. Deconvoluția răspunsului hemodinamic a fost realizată folosind funcții de cort care acoperă debutul stimulului la 15 s după debut, cu 6 funcții de estimare distribuite în această fereastră de timp. Parametrii de mișcare au fost introduși în model ca regresori explici pentru a reduce influența mișcării capului asupra estimărilor parametrilor legate de sarcină, iar studiile de non-răspuns au fost introduse pentru a exclude aceste studii ambigue de la afectarea reziduurilor modelului. În plus, vectorii care modelează deriva temporală au fost introduși ca regresori care acoperă polinoamele de ordinul întâi, al doilea și al treilea. În generarea estimărilor noastre de răspuns pentru condițiile noastre de interes, am scăzut în mod explicit noi respingeri de folie ca o condiție de bază. Pe scurt, acest lucru conduce la interpretarea că abaterile de la valoarea de bază sunt probabil determinate de memorie. Pentru toate rulările funcționale, TR-urile cu mișcare care depășește 0.5 mm deplasarea cadrului (dar sub pragul nostru de excludere de 3 mm) au fost cenzurate din analize, precum și TR-urile imediat precedente și următoare. În cele din urmă, semnalul global de la ventriculi și substanța albă a fost exclus din voxelii de materie cenușie folosind ANATICOR (Jo et al., 2010). Aceste proceduri de „epurare a datelor” au fost utilizate pentru a exclude efectele mișcării capului asupra profilurilor de activare în măsura posibilului (Power et al., 2012).

Ponderile finale introduse în analizele de nivel al doilea au constat în media primelor trei funcții de estimare (țintite pentru a capta vârful răspunsului BOLD). Analize ROI. Pentru analizele noastre ROI, ponderile au fost convertite la modificarea procentuală față de valoarea inițială și apoi extrase din ROI a priori (3dmaskave). Analizele statistice au fost efectuate folosind GraphPad Prism 8.1.2 și SPSS 26.0 (IBM). ANOVA bidirecționale cu măsuri repetate cu discriminare a momei (LCR și LFA) și memorie sursă (corectă și incorectă) ca factori ai subiectului au fost utilizate pentru a testa efectele în ROI-ul hipocampului și neocortical. Pentru regiunile în care activitatea a fost diferită de la o emisferă la alta, emisfera dreaptă și stângă au fost luate în considerare separat. Pentru regiunile în care activitatea a fost foarte consecventă (de exemplu, DG/CA3 posterior și girusul unghiular), datele au fost prăbușite în emisfere. Pentru a compara direct separarea modelului hipocampal observat și efectele memoriei sursă, am convertit rădăcina pătrată a μ2 parțial atât pentru discriminarea nalucului, cât și pentru efectele memoriei sursei la z lui Fisher. Apoi am marcat cu Z diferența dintre aceste valori între subregiuni (de exemplu, scorul Z al lui Fisher z (naluca) în DG/CA3 μ Fisher z (naluca) în CA1). Corecția Holm-Sidak în subcâmpurile hipocampului (n 12) a fost utilizată pentru a examina efectele hipocampului care au supraviețuit corecției cu comparații multiple. Pentru regiunile în care am observat un efect principal al discriminării nalucilor, am efectuat teste t cu un singur eșantion, comparând activitatea pentru LCR-uri cu valoarea de bază (respingere corecte cu folie). În regiunile în care activitatea nu a fost în concordanță cu semnalele de memorie sursă de separare a modelelor prezise, ​​hit-urile țintei au fost incluse în analiză. Pentru aceste regiuni, au fost efectuate ANOVA bidirecționale cu măsuri repetate cu memoria articolului (LCR, LFA și accesări țintă) și memoria sursă (corectă și incorectă) ca factori în cadrul subiectului. Testele t post-hoc folosind testul de comparație multiplă Holm–Sidak au fost folosite pentru a testa principalele efecte ale memoriei articolelor.

analize Voxelwise. În plus față de abordarea bazată pe ROI bazată pe ipoteze, am examinat hărți funcționale exploratorii aproape de întregul creier ale discriminării nalucilor și efectele principale legate de sursă, precum și zonele de suprapunere folosind AFNI, versiunea 17.2.00. Pentru a face acest lucru, am introdus coeficienții fiecărui subiect într-un ANOVA cu măsuri repetate (3dANOVA3), cu discriminarea nalucă (LCR și LFA) și memoria sursă (corectă și incorectă) ca factori fixe în cadrul subiectului, iar subiecții ca factor aleator. Hărțile de activare semnificative au fost ajustate pentru comparații multiple folosind corecția ratei de eroare la nivel de familie, cu o extindere minimă de 46 de voxeli adiacenți la un prag de p 0,05 (3dClustSim, actualizat recent pentru a aborda inflația neintenționată). Pentru vizualizare, am binarizat hărțile F-statistice semnificative pentru efectele individuale ale discriminării nalucilor și ale memoriei sursă și apoi le-am combinat într-o singură hartă utilizând o funcție de pas simplă (adică, voxelii cu efect de discriminare a nalucii au primit o valoare de 1, voxelii cu efectul sursă au primit o valoare). valoare de 2, iar voxelii care prezintă efecte de suprapunere au primit o valoare combinată de 3).

Rezultate

Constatări comportamentale

Am examinat mai întâi proporția medie de răspunsuri vechi, similare și noi pentru fiecare tip de stimul (țintă, nalucă sau folie) (Fig. 1B). În general, subiecții au reușit să identifice corect țintele ca vechi (65 la sută ) și foliile ca noi (69 la sută ), în timp ce articolele de nalucă au fost adesea identificate incorect ca vechi (36 la sută ) în loc de similare (49 la sută ). Acest model de comportament indică o distribuție a LCR-urilor și LFA-urilor și reproduce rezultatele anterioare folosind aceeași sarcină (Kim și Yassa, 2013). Apoi, am examinat performanța în a doua etapă a judecății memoriei sursei. Am rulat un ANOVA cu măsuri repetate pentru răspunsul la item (vechi și similar) și memoria sursă (sursa corectă și sursa incorectă) atât pentru ținte, cât și pentru momeli. Pentru ținte, am găsit efectul principal al răspunsului la element și al memoriei sursă, precum și o interacțiune (răspunsul articolului: F(1,24) 53.4, p 1.5 10 μ 7, sursa: F(1,24) ) 5,7, p 0,3, interacțiune: F(1,24) 16,6, 0.0004), cu mai multe accesări țintă (ținte identificate corect ca vechi) decât au existat ținte identificate greșit ca similare și mai corecte decât judecățile incorecte ale surselor. Testele t post-hoc au arătat că subiecții au făcut judecăți corecte ale memoriei sursei mai des pentru atingerile țintelor (F(1,24) 5,7, p 0,02; sursa corectă vs. sursă incorectă: diferența medie 0,14, p 0,05), indicând faptul că, atunci când subiecții au avut o reprezentare mai exactă a articolului țintă, au avut tendința de a avea o memorie sursă mai bună pentru acel articol. Pentru naluci, am constatat că a existat o rată mai mare de respingeri corecte (naluci identificate corect ca similare, LCR) decât alarmele false (naluci identificate greșit ca vechi, LFA) (F(1,24) 4,8, p 0,04) (Fig. 1C) , dar nicio diferență semnificativă în numărul de judecăți corecte și incorecte ale sursei (F(1,24) 3,14, p 0,09). În mod critic, aceste date reproduc rezultatele anterioare care indică o disociere comportamentală între memoria sursă și separarea modelului, arătând că judecăți corecte ale memoriei sursă pot apărea în absența separării modelului (adică alarme false) și că separarea modelului la nivel de articol poate apărea cu o sursă incorectă. judecăți de memorie.

Constatări neuroimagistice

Am folosit fMRI de înaltă rezoluție (izotrop de 1,8 mm), permițând achiziția aproape a întregului creier, pentru a examina activitatea regională angajată în timpul judecăților de memorie despre articole și surse. Pentru fiecare ROI, am rulat un ANOVA cu măsuri repetate pe elementele de nalucă cu discriminare a nalucilor (LCR și LFA) și memorie sursă (sursă corectă și sursă incorectă) ca factori fixați. Pentru regiunile în care am observat un efect principal al discriminării nalucilor, am efectuat teste t comparând activitatea LCR-urilor cu valoarea de bază (respingere corecte cu folie). Figurile 3 și 4 prezintă modificarea procentuală a semnalului pentru fiecare dintre subregiunile luate în considerare în toate condițiile de interes (LCR, LFA-uri, atingeri țintă, considerate separat pentru condițiile S și Sμ).

Separarea modelului hipocampal distinct și semnale de memorie sursă

Activitatea în DG/CA3 anterioară stângă și DG/CA3 posterioară bilaterală a fost mai mare pentru respingeri corecte decât alarmele false, cu activitate pentru respingeri corecte la egalitate cu cea a respingerilor corecte cu folie (adică, linia de bază) (Fig. 3C, E, F; DG/CA3 anterioară stângă: F(1,24) 6,9, p 0.{016, testul t LCR față de linia de bază: t(24) 0.46, p {{ 21}}.65; DG/CA3 posterioară stângă: F(1,24) 5,426, p 0.{029, testul t LCR față de linia de bază: t(24) 1,3, p {{ 38}}.22; dreapta posterior DG/CA3: F(1,24) 1{{4{{50}}}}.6, p 0.0{ {80}}3, testul t LCR față de linia de bază: t(24) 0,35, p {{1{{107}}1}},73 ). Acest model de activitate este în concordanță cu un semnal de separare a modelului (Fig. 3A) prin aceea că nalucile respinse corect sunt tratate ca și cum ar fi elemente noi (adică, respingeri corecte cu folie), în timp ce nalucile identificate în mod eronat ca vechi arată suprimarea repetiției. Activitatea din CA1 posterior drept a fost mai puternic angajată pentru judecățile corecte ale sursei decât pentru judecățile incorecte ale sursei (Fig. 3J; CA1 posterioară dreapta: F(1,24) 12,6, p 0,002), în concordanță cu un semnal de memorie sursă (Fig. 3B). ). A existat, de asemenea, un efect marginal al sursei în subiculul posterior drept (F(1,24) 2,7, p 0,11; Fig. 3N). Aceste efecte sursă au fost observate și atunci când loviturile țintă au fost incluse în analiză (CA1 posterior dreapta: F(1,24) 18,8, p 0,0002; subiculul posterior drept: F(1,24) 8,9, p 0,006). Pentru a compara mai direct separarea modelului și efectele sursei între subregiuni, am convertit μ2 parțial în z lui Fisher, apoi am marcat cu Z diferența dintre aceste valori între subregiuni. Am descoperit că efectul de separare a modelului a fost marginal mai mare în DG/CA3 posterioară dreaptă (naluca DG/CA3 posterioară dreaptă μ naluca CA1 posterioară dreaptă Z diferență 1,8, p 0,07) și că efectul sursei a fost marginal mai mare în CA1 posterioară dreaptă (sursa DG/CA3 dreapta posterioară μ sursa CA1 posterioară dreaptă Z diferență μ 1,9, p 0,05). Un model similar a fost găsit când s-a comparat efectele în DG/CA3 anterior și posterior stânga și CA1 (naluca DG/CA3 anterioară stângă μ naluca CA1 posterioară dreaptă Z diferență 1,4, p 0,16; sursa DG/CA3 anterioară stângă μ sursa CA1 posterioară dreaptă Z diferență μ 2,05, p 0,04; nalucă DG/CA3 posterioară stângă μ nalucă CA1 posterioară dreaptă Z diferență 1,2, p 0,2; sursă DG/CA3 posterioară stângă μ sursă CA1 posterioară dreaptă diferență Z μ 1,85, p 0,06). Efectul de separare a modelului în DG/CA3 posterior drept, precum și efectul sursă în CA1 posterior drept, au supraviețuit corecției Holm-Sidak pentru comparații multiple între subcâmpurile hipocampului (n 12).

Semnalele de familiaritate și noutate în CA1 posterioară stângă și PHC stânga Activitatea în CA1 posterioară stângă și PHC stânga au arătat profiluri de răspuns care nu au fost în concordanță cu separarea modelului prezis sau semnalele de memorie sursă sau o interacțiune între cele două. În CA1 posterioară stânga, a existat un efect principal de sursă; cu toate acestea, activitatea pentru judecățile incorecte de sursă a fost mai mare decât pentru judecățile corecte de sursă (S μ ＝ S ) (F(1,24) 5,9, p 0.02). În PHC din stânga, a existat un efect principal al discriminării nalucii, cu activitate pentru respingerea corectă a nalucii mai mare decât pentru alarmele false ale nalucii (F(1,24) 6,3, p 0.02). Cu toate acestea, activitatea pentru respingerea corectă a nalucii a fost crescută în raport cu valoarea inițială (LCR ＝ linia de bază) (t(24) 2,5, p 0.02). Ca atare, hit-urile țintă au fost incluse în ANOVA pentru a examina mai bine angajarea acestor regiuni în timpul memoriei de recunoaștere, rezultând un ANOVA cu 2 2 măsuri repetate cu memorie de item (LCR-uri, LFA-uri și accesări țintă) și memorie sursă (sursă corectă și sursa incorectă) ca factori fixe. Când au fost incluse loviturile țintă, am observat un efect al memoriei elementului (Fig. 3I; F(2,48) 5.4, p 0.0{08) și al sursei (F( 2,48) 6.2, p 0.{02) în partea posterioară stângă CA1, cu teste post hoc care arată o activitate mai mare pentru atingerile țintelor decât pentru LCR și LFA (LCR vs Hits: diferența medie μ { {60}}.{07, p 0,01; LFA vs Hits: diferența medie μ 0,06, p 0,03). Acest model de activitate ar putea reflecta un „semnal de familiaritate” care este adesea observat în hipocamp, cu o activitate mai mare pentru articolele văzute anterior decât pentru elementele noi (Reagh și colab., 2014; Rutishauser și colab., 2015). PHC din stânga a arătat un efect atât al articolului (Fig. 4E; F(2,48) 6,7, p 0,003) cât și al sursei (F(1,24) 7,9, p 0,01), cu o activitate mai mare pentru respingeri corecte (LCR vs LFA). : diferență medie 0,08, p 0,01; LCR vs Hits: diferență medie 0,1, p 0,004) și pentru judecăți incorecte ale surselor. Deși această regiune a arătat o activitate mai mare pentru LCR decât pentru LFA, aceasta nu urmează semnalul standard de separare a modelului observat în multe studii fMRI, deoarece activitatea pentru respingerea corectă a nalucii nu a fost la egalitate cu cea a respingerilor corecte cu folie (LCR ＝ FCR). Mai degrabă, creșterea activității de atragere a respingerilor corecte ar putea reflecta o semnalizare deosebit de robustă a noutății articolului. Incertitudinea cu privire la sursa informațiilor despre articol ar putea contribui la creșterea activității pentru testele incorecte de sursă observate atât în ​​CA1 posterioară stângă, cât și în PHC stânga.

Analiza Voxelwise

Pentru a identifica regiunile în care ar putea exista efecte suprapuse atât ale discriminării nalucurilor, cât și ale memoriei sursă, care se aflau în afara ROI-urilor noastre a priori, am efectuat o analiză exploratorie voxelwise. Am rulat un ANOVA cu măsuri repetate cu discriminarea nalucă (LCR vs LFA) și memoria sursă (sursă corectă vs sursă incorectă) ca factori fix. Figura 5 prezintă grupuri de voxeli care au arătat un efect principal al discriminării nalucilor (roșu) sau sursă (albastru), precum și voxeli care au arătat un efect principal atât al discriminării nalucii, cât și al sursei (verde). Această analiză a scos la iveală trei teme majore. În primul rând, activitatea legată de discriminarea atracției a determinat o activitate robustă în fluxul vizual ventral și MTL anterior, în special în hipocampul anterior și PRC. În schimb, activitatea legată de memoria sursă a condus activitatea în regiuni precum mPFC, cortexul retrosplenial și girusul unghiular, care au fost adesea implicate în memoria sursă (Ranganath și Ritchey, 2012; Johnson și colab., 2013; Hutchinson și colab., 2014). ). În plus, efectele memoriei sursei au fost în mare parte prezente în MTL posterior, inclusiv în hipocamp și PHC. În al doilea rând, deși acest lucru a fost mai puțin evident în analizele noastre bazate pe ROI, discriminarea momelilor și efectele sursei au părut să arate un grad surprinzător de lateralitate în MTL. În plus față de disocierile anterioare-posterioare, activitatea legată de nalucă în MTL a fost mai mult lateralizată la stânga, în timp ce activitatea legată de memoria sursă a fost mai lateralizată la dreapta. În al treilea rând, în ciuda unor voxeli comune în cortexul retrosplenial, precuneus și girusul unghiular drept, hărțile de discriminare a momei și a activității memoriei sursă nu se suprapuneau în mod surprinzător. Acest lucru este deosebit de izbitor, având în vedere numeroasele voxeli conduse de momeală sau de sursă care sunt adiacente, dar nu sunt împărtășite.

Supliment Cistanche:îmbunătăți memoria

Discuţie

Descriem un studiu fMRI de înaltă rezoluție conceput pentru a testa simultan memoria sursă și separarea modelelor și pentru a evalua subcâmpul hipocampului și contribuțiile neocorticale la aceste procese. Replicând munca noastră comportamentală anterioară, am descoperit că judecățile corecte ale memoriei sursă pot apărea în absența separării modelelor (și invers), indicând faptul că aceste procese sunt disociabile din punct de vedere comportamental. Am găsit, de asemenea, o disociere în profilurile de semnal asociate cu aceste procese, subcâmpurile hipocampale și ROI corticale prezentând efecte în mare parte nesuprapuse. Nu s-a observat nicio interacțiune între memoria sursă și discriminarea nalucului în niciuna dintre regiunile testate. Aceste descoperiri sugerează că, deși memoria sursă și separarea modelelor contribuie ambele la memoria episodică detaliată și ambele depind de hipocamp, aceste procese sunt susținute de mecanisme neuronale distincte.

După cum sa prezis, am observat un semnal în DG/CA3 în concordanță cu separarea modelului, cu activitate pentru LCR-uri mai mare decât pentru LFA și la egalitate cu activitatea pentru folii noi. Acest lucru este în concordanță cu rolul propus al acestei regiuni în ortogonalizarea intrărilor care se suprapun. Am observat un semnal de memorie sursă în CA1 posterior drept și subiculul posterior drept, în conformitate cu studiile anterioare care au arătat o activitate crescută la regăsire pentru judecăți corecte de memorie asociativă în aceste regiuni (Eldridge et al., 2005; Viskontas et al., 2009; Stevenson). et al., 2018). Niciun subcâmp hipocampal nu a prezentat efecte suprapuse ale discriminării nalucilor și memoriei sursei sau o interacțiune semnificativă.

Remarcăm că metoda noastră de testare a discriminării mnemonice și o lipsă însoțitoare de adaptare a răspunsului BOLD ca răspuns la articole similare este o măsură indirectă a separării modelelor. În plus, în ciuda disocierii observate în profilurile de semnal în subcâmpurile hipocampului, aceste date nu ar trebui luate pentru a sugera că aceste regiuni nu sunt implicate atât în ​​memoria sursă, cât și în procesele de separare a modelelor. Există multe dovezi care sugerează că regiunea DG/CA3 acceptă memoria sursă atunci când există o suprapunere între elemente și contextul asociat acestora (de exemplu, parcarea unei mașini în același lot în fiecare zi). În plus, s-a considerat de mult timp că subregiunea CA3 este implicată în completarea modelului sau în regăsirea informațiilor asociate atunci când este prezentată cu un indiciu parțial (O'Reilly și Norman, 2002; Kumaran și colab., 2016). Acest proces este considerat a fi critic pentru memoria sursă (de exemplu, vizualizarea unui articol poate declanșa recuperarea locației acelui articol). Se crede că CA1 sprijină separarea modelelor prin legarea reprezentărilor separate de modele din CA3 înapoi la modelele de intrare din cortexul entorinal (Norman, 2010). CA1 ar putea contribui, de asemenea, la discriminarea mnemonică, acționând ca un detector de „potrivire-nepotrivire”, semnalând discrepanțe între elementul original recuperat și naluca (Duncan et al., 2012). Deoarece subiculul servește ca principală ieșire a hipocampului, este probabil ca această regiune să fie implicată în multe procese dependente de hipocamp, inclusiv memoria sursă și separarea modelului. În consecință, susținem că atât memoria sursă, cât și separarea modelelor se bazează mai degrabă pe circuite hipocampale complexe decât pe regiuni distincte. Într-adevăr, un studiu recent al lui Libby și colab. (2018) au descoperit că tiparele activității hipocampice au discriminat între articole similare și contexte similare, dar s-au generalizat între elemente similare în context, sugerând interacțiuni complexe. Cu toate acestea, semnalele disociate provocate de memoria sursă și de separarea modelelor din prezentul studiu indică faptul că aceste procese se pot baza pe mecanisme neuronale distincte care pot fi identificate atunci când cele două procese sunt puse unul împotriva celuilalt într-un design experimental.

Această disociere a fost observată și în afara hipocampului, cu PHC și girusul unghiular prezentând o activitate crescută pentru judecăți corecte ale sursei (fără semnal de separare a modelului) și PRC arătând un semnal de separare a modelului (fără semnal de memorie sursă). Acest tipar de activitate este în concordanță cu rolul bine stabilit al PHC în procesarea spațială/contextuală și cu rolul girului unghiular în regăsirea detaliilor episodice. Ca parte a fluxului ventral „ce”, se știe de mult timp că RPC este implicată în recunoașterea articolelor. Lucrările recente ale grupului nostru care utilizează o sarcină similară au arătat că această regiune este angajată în timpul discriminării mnemonice a obiectelor similare (Reagh și Yassa, 2014). Rezultatele actuale reproduc acest efect, adăugându-se la o literatură în creștere care examinează efectele asemănătoare separării modelelor în zonele corticale (Reagh și Yassa, 2014; Kent și colab., 2016; Pidgeon și Morcom, 2016). Se crede că RPC este implicată în discriminări perceptuale complexe, care pot contribui la o discriminare mnemonică ulterioară (Barense et al., 2011). Aceste rezultate sunt, de asemenea, în concordanță cu modelul reprezentațional-ierarhic, care susține că PRC reprezintă trăsături complexe ale elementelor care sunt mai puțin probabil să fie împărtășite între articole similare și, ca atare, poate rezolva interferența dintre aceste elemente (Kent et al., 2016) . Deși acest lucru poate să nu reflecte separarea modelelor în sensul tradițional al modelelor computaționale, ea echivalează cu o modalitate de discriminare între intrările care se suprapun. Disocierea dintre memoria sursă și semnalele de separare a modelului a fost coroborată în continuare de o analiză voxelwise, care a arătat că, cu excepția unor voxeli partajați în zonele corticale posterioare, activitatea legată de discriminarea ademenească și memoria sursă nu se suprapuneau în mare măsură.

Deși am încercat să interpretăm rezultatele în cadrul ipotezelor noastre, nu putem exclude posibilitatea ca alți factori să fi contribuit la modelul observat de rezultate. Deoarece paradigma noastră experimentală a folosit obiecte similare pentru separarea modelului de impozitare și locația spațială pentru a testa memoria sursă, o interpretare alternativă este că separarea modelului observat și efectele memoriei sursei ar putea reflecta obiectul versus procesarea spațială, respectiv. Cu toate acestea, această interpretare nu explică de ce efectele observate se potrivesc cu profilul de răspuns specific delimitat de semnalul nostru de separare a modelului prezis, cu activitate pentru respingerile corecte mai mare decât pentru alarmele false și la egalitate cu cea a respingerilor corecte cu folie. În plus, dacă acest efect este determinat doar de procesarea obiectelor, nu de separarea modelelor, nu ne-am aștepta neapărat să vedem acest efect în DG/CA3, deoarece recunoașterea obiectelor nu angajează adesea hipocampul. În schimb, recunoașterea obiectelor în fața interferenței, presupusa separare a modelelor, implică DG/CA3, sugerând că acesta este ceea ce determină efectele observate în această regiune. Disocierea observată în PRC și PHC este în concordanță cu interpretarea obiect versus spațială, deoarece aceste regiuni sunt cunoscute a fi implicate în procesarea obiectului și, respectiv, spațială. Cu toate acestea, deoarece DG/CA3 s-a dovedit că răspunde atât la prelucrarea obiectului, cât și la prelucrarea spațială, specificitatea domeniului nu explică în mod clar modelul observat al rezultatelor. Studiile viitoare ar putea folosi diferite tipuri de separare a modelelor sau judecăți de sursă pentru a determina dacă fenomenele observate sunt specifice prelucrării obiectului/spațial sau se generalizează între modalități.

O a doua posibilitate este că efectele de separare a modelului și de memorie sursă ar fi putut fi determinate de codificare versus recuperare, deoarece respingerea corectă a nalucilor similare ar putea implica relativ mai multe procese legate de codificare. Cu toate acestea, codificarea și recuperarea sunt procese extrem de dinamice, iar o combinație de procese de codare și recuperare contribuie atât la discriminarea elementelor, cât și la memoria sursă. De exemplu, respingerea corectă a nalucilor similare implică probabil o strategie de „rechemare pentru respingere”. O a treia posibilitate este că efectele de separare a modelului și a memoriei sursă ar fi putut fi determinate de separarea modelului și, respectiv, de completare a modelului, deoarece judecățile memoriei sursă implică regăsirea unei locații spațiale pe baza unui indiciu parțial (articolul). Cu toate acestea, separarea și finalizarea modelelor nu se exclud reciproc și, la fel ca procesele legate de codificare și recuperare, sunt probabil implicate în toate tipurile noastre de încercări diferite. De exemplu, am putea argumenta că discriminarea itemilor implică, de asemenea, finalizarea modelului, deoarece aceste încercări implică probabil o strategie de „rechemare pentru respingere”, așa cum s-a menționat mai sus. Ca atare, nici codificarea versus regăsire, nici separarea modelului versus disocierile de completare a modelului nu explică în mod clar modelul observat de rezultate.

Efectele memoriei sursei au fost prezente în mare parte în MTL-ul posterior, inclusiv în hipocampul posterior și PHC, în concordanță cu teoriile recente care includ această regiune ca parte a unei rețele posterioare extrem de interconectate, despre care se crede că este implicată în procesarea contextuală și spațială, inclusiv girusul unghiular și cortexul retrosplenial. (Ranganath și Ritchey, 2012). Interesant, efectele de separare a modelelor au fost prezente atât în ​​DG/CA3 anterior, cât și în cel posterior. În timp ce unele teorii au legat hipocampul anterior cu o memorie mai mare, bazată pe esență, după cum au observat Poppenk și colab. (2013), acest lucru ar putea reflecta distribuția neuniformă a subcâmpului DG/CA3 pe axa lungă a hipocampului, hipocampul posterior având un raport mai mare de DG/CA3 în comparație cu alte subcâmpuri. Rezultatele noastre sugerează că, cel puțin în cadrul DG/CA3, atât hipocampul anterior, cât și cel posterior susțin memoria episodică detaliată.

Aceste rezultate evidențiază valoarea testării multiplelor aspecte ale memoriei episodice într-o singură paradigmă experimentală. Deși memoria sursă și separarea modelelor implică ambele hipocampus, testând concomitent ambele procese, am putut observa dacă și unde activitatea legată de aceste procese se suprapune și/sau interacționează. Aici, am descoperit că memoria sursă și separarea modelelor par să folosească mecanisme distincte. Această disociere poate explica de ce oamenii pot avea o memorie foarte clară pentru context, dar identifică greșit anumite persoane sau elemente. Studiile viitoare pot examina circumstanțele în care memoria sursă și separarea modelelor ar putea interacționa.

îmbunătățește memoriacistanche