חקר זרימת מידע מקליפת המוח הפוסטרומדיה במהלך זיכרון עבודה ויזו-מרחבי: מחקר מגנטו-אנצפלוגרפיה חלק 3

לבסוף, לקחנו את זרימת המידע הממוצעת בין כל זוג ROIs על פני שלוש תקופות רלוונטיות פונקציונלית, התואמות לשלבי משימת הקידוד, התחזוקה והשליפה, ושאלנו האם השונות בין-נבדקים בזרימת המידע נמצאת בקורלציה עם שונות בביצוע המשימות.

בחברה המודרנית, כמות המידע שאנו מקבלים היא עצומה ללא תקדים. אנו מוקפים בכמויות אדירות של מידע מדי יום, החל מההודעות שאנו מקבלים בטלפונים הניידים ועד לחדשות ולפרסומות שאנו רואים ברשתות החברתיות. רוב הזמן ותשומת הלב שלנו. במקרה זה, קל לנו להרגיש עייפות, אבל זרימת המידע הממוצעת יכולה לעזור לנו לשפר את הזיכרון שלנו.

ראשית, יותר זרימת מידע מאפשרת לנו להפעיל טוב יותר את המוח שלנו. כאשר אנו ממשיכים לקבל מידע וידע חדשים, המוח שלנו צריך כל הזמן לעבד ולאגור מידע זה, ובכך להגביר את העומס על המוח. עבודה זו היא תרגיל לתפקוד המוח, שיכול לעזור לנו לשפר את יכולתנו לחשוב ולנתח, להתמודד טוב יותר עם מצבים מורכבים. בדיוק כמו שהגוף צריך פעילות גופנית כדי להישאר בריא, המוח זקוק לאתגרים מתמידים כדי לשפר את יכולותיו.

שנית, זרימת מידע נוספת יכולה לעזור לנו להרחיב את האופקים שלנו. אם נקבל רק מידע מוגבל, הראייה שלנו תהיה מוגבלת לשטח קטן. וכשנוכל לקבל מידע נוסף, נוכל ללמוד על מגוון רחב יותר של נושאים ודברים. זה יכול לעזור לנו לראות את העולם בצורה מלאה יותר ולשפר את התובנה והשיפוט שלנו. זה עוזר לנו להבין טוב יותר תרבויות ונקודות מבט שונות, וכך להסתגל ולהשתלב טוב יותר בסביבות חברתיות מורכבות.

לבסוף, זרימת מידע ממוצעת יכולה גם לעורר את הסקרנות שלנו. ככל שאנו ממשיכים לקבל מידע חדש, אנו מוצאים את עצמנו מתעניינים בעוד נושאים ותחומים. זה יכול לעורר את הסקרנות והרצון שלנו לידע, ובכך לגרום לנו יותר מוטיבציה לחקור עוד ידע. ניתן לראות שזרימת מידע ממוצעת יכולה גם לשפר את הכונן העצמי וההתלהבות שלנו.

בקיצור, זרימת מידע ממוצעת יכולה לעזור לנו לשפר את תפקוד המוח, להרחיב את האופקים שלנו ולעורר את הסקרנות שלנו. כשיהיו לנו זיכרונות טובים יותר, נלמד ידע ומיומנויות חדשים בקלות רבה יותר ונתמודד טוב יותר עם אתגרים מורכבים. לכן, עלינו לקבל יותר מידע באופן אקטיבי ולהפוך את עצמנו לאדם חכם ורב-תכליתי יותר. ניתן לראות שאנו צריכים לשפר את הזיכרון, ו-Cistanche deserticola יכול לשפר משמעותית את הזיכרון מכיוון ש-Cistanche deserticola הוא חומר רפואי סיני מסורתי בעל השפעות ייחודיות רבות, אחת מהן היא שיפור הזיכרון. היעילות של בשר טחון מגיעה מהמרכיבים הפעילים השונים שהוא מכיל, לרבות חומצה, פוליסכרידים, פלבנואידים ועוד. מרכיבים אלו יכולים לקדם את בריאות המוח בדרכים שונות.

לחץ על דע דרכים לשיפור הזיכרון שלך

עידן ה"קידוד" כלל את 180 ms הראשונים לאחר הופעת כל אחד מארבעת גירויי הקידוד, ותקופת ה"אחזקה" כללה את תקופת התחזוקה מ-180 ms לאחר תחילת גירוי הקידוד הרביעי ועד תחילתו המוקדמת ביותר של גירוי האחזור, וכן עידן ה"שליפה" תואם את תחילתו של גירוי האחזור עד לסיום הניסוי.

עבור המשתתף עם משך גירוי הקידוד הקצר ביותר (180 אלפיות השנייה), שלושת העידנים הללו כיסו את 3440 האלקות הראשונות מתחילת הניסיון; בעוד עבור המשתתף עם משך גירוי הקידוד הארוך ביותר (320 אלפיות השנייה), התקופה האחרונה הסתיימה ב-4000 אלפיות השנייה.

בין המשתתפים, זמן התגובה החציוני היה 1.99 שניות לאחר תחילת גירוי האחזור (הרבעונים התחתונים עד העליונים: 1.69-2.27 שניות), כלומר עידן ה"שליפה" כיסה בערך את הזמן עד לתגובת המשתתף.

לאורך כל אחת מהתקופות הללו, עבור כל זוג של ROIs, מדדנו ממוצע נתונים מנקודות זמן שלגביהן היו לפחות עדויות מתונות לזרימת מידע (כלומר, BF . 3, q, 0.05) בכיוון אחד לפחות בין צמד החזר ה-ROI. הסרנו נתונים מנקודות הזמן הנותרות כדי למזער את התרומה של נתונים מפעמים בהם היו עדויות חלשות או לא לזרימת מידע בין החזרי ההשקעה.

בכל מקרה, אנו מדווחים על ההבדל הממוצע בזרימת המידע (DiffA.B), והמתאם הליניארי (של פירסון) (r) בין הביצועים ההתנהגותיים הממוצעים של המשתתפים במהלך מפגש MEG לבין ההבדל הממוצע בזרימת המידע DiffA.B במהלך התקופה הרלוונטית. חזרנו על הניתוח הזה (DiffA.B ממוצע והמתאם שלו עם התנהגות) עבור כל אחת מ-10,000 הדגימות של נתוני bootstrapednull, וכתוצאה מכך התפלגות של 10,000 ממוצעים null וערכי r.

באשר לתוצאות אחרות, אנו מדווחים על ה-95% המרכזיים של ערכי האפס הללו, והשתמשנו בהתפלגות האפס הזו כדי להגדיר ערכי p, במקרה זה מגדירים את ערך ה-p כשיעור הממוצע של ריק או ערכי r בעלי ערך מוחלט גדול יותר מהנצפה ערך (בדיקה דו-צדדית). לבסוף, הפעלנו תיקון FDR על ערכי p אלה כדי לתקן השוואות מרובות על פני תקופות וחישבנו את ה-BF עבור כל ממוצע ומתאם.

זמינות נתונים. נתונים מניסויי MEG זמינים באופן חופשי באינטרנט מ-Open Science Framework (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/MW3J2). מאגר מקוון זה כולל נתונים גולמיים לא מזוהים מניסויי MEG, פרטים על תזמון הגירוי עבור כל משתתף וקוד MATLAB המשמש לביצוע הניתוחים המדווחים כאן.

תוצאות

ניתוחי סיווג

השתמשנו בסדרה של ניתוחי סיווג כדי לבדוק את הזמנים שבהם אותות MEG ב-OC, VTC, PMC ו-PFC הכילו מידע על המיקום והתמונה של כל גירוי במהלך ביצועי זיכרון עבודה ויזו-מרחבי.

הפענוח של המיקום בכל גירוי מוצג באיור 3, והפענוח של התמונה בכל מיקום מוצג באיור 4. פענוח מיקום הגירוי היה גבוה יותר מפענוח זהות הגירוי; אך לפענוח של מיקום וזהות כאחד, היו ראיות של תקופות של פענוח מעל הסיכוי של כל גירוי בכל החזר ה-ROI.

עבור פענוח מיקום גירוי, מצאנו תקופות של פענוח גבוה יותר של מיקום וזהות עבור כל אחד מהגירויים המקודדים בארבעה, כמו גם גירוי האחזור המבוסס על אותות מ-OC, VTC, PMC או PFC [q, 0.05 , עם מספר רב של השוואות לתיקון FDR על פני פחי זמן, כולל השפעות בינוניות (BF . 3) וחזקות (BF . 10)]. עבור פענוח של זהות תמונת גירוי (איור 4), מצאנו ביצועי מסווג חלשים יותר בסך הכל, כאשר הפרופורציה מתקנת בסדר גודל נמוך יותר ממיקום הפענוח. למרות הדיוק הכולל הנמוך יותר, ניתוחים סטטיסטיים הראו כי הפענוח של כל זהות גירוי היה גבוה באופן חזק מעל הסיכוי במשך כמה נקודות זמן בכל החזר ה-ROI.

בכל ההחזרים על ההשקעה, הפענוח של מיקום וזהות הגירוי עקבו אחר אבולוציה דומה לאורך זמן, עם שיא ראשוני ולאחר מכן דעיכה, בהתאם לאותות המונעים בעיקר על ידי התגובה החזותית לגירוי. ציפינו שמידע גירוי inOC יקדים את זה ב-ROIs אחרים, אבל השיאים המוקדמים בפענוח ב-OC, VTC ו-PMC התרחשו בערך באותו זמן. זה מצביע על כך שעשויה להיות "דליפת אותות" בין החזרי ROI בלוקליזציית המקור שלנו (אנחנו חוזרים לשאלה זו כשבוחנים את תוצאות ה-IFA, להלן). עם זאת, ההבדלים בין החזרים על ההשקעה מראים שניתוחים אלה תפסו גם אותות שאינם חופפים להחזרים על ההשקעה. . לדוגמה, עבור פענוח מיקום הגירוי, הדיוק היחסי ב-;100 ms לעומת; 300 ms לאחר תחילת הגירוי הרלוונטי משתנה בין החזרי ROI.

באיורים 3A-D ו-4A-D, נוטה להיות תקופה קצרה של פענוח מעל ההזדמנות במהלך העיבוד של גירוי האחזור. זה עשוי לשקף תהליך עצבי כלשהו המשווה את גירוי האחזור עם המיקומים והזהויות הזכורות, במיוחד כאשר הדבר נמשך מאוחר יותר (למשל, 300 אלפיות השנייה) לאחר תחילת גירוי האחזור.

עם זאת, איננו יכולים לשלול שפענוח בזמנים אלו יכול להיות מונע על ידי התגובה העצבית לגירוי האחזור אם יש חוסר איזון קל באיזון הנגד של ניסויים. לדוגמה, תקופות קצרות של פענוח מעל הסיכוי לפני תחילת הגירוי הרלוונטי (למשל, בסביבות הזמן של גירוי הקידוד הראשון באיורים 3B-E ו-4B-E) ברור שלא ניתן להניע על ידי תגובה לגירוי המפוענח.

ייתכן שהדבר נוצר מאז שכל ניסוי הוגדר לכלול ארבעה מיקומים שונים וארבע זהויות שונות במהלך הקידוד; כך, למשל, פענוח מיקום 1 לעומת מיקום 3 לקידוד גירוי 2 שווה ערך לפענוח "לא מיקום 1" לעומת "לא מיקום 3" עבור גירויי קידוד אחרים. כך או כך, התוצאות שלנו מצביעות על כך שאותות המבוססים על מיקומי גירוי או זהויות זכורים היו חלשים מאוד בהשוואה לאותות החזקים הכוללים את התגובה המונעת חזותית.

אם

בשלב הבא שקלנו את האינטראקציות הסיבתיות של גריינג'ר בין כל זוג של ROIs באמצעות IFA. גם כאשר ביצועי המסווגים נמוכים, בסך הכל עשויים להיות אותות קטנים ואמיתיים המניעים הבדלים בדפוס ביצועי המסווגים על פני הסיווגים הרבים השונים בזוגיות עבור כל סל זמן. עם זאת, כדי לוודא שהמדדים שלנו של זרימת המידע אינם מונעים על ידי השפעות מזויפות כלשהן, ביצענו ניתוח זה באמצעות סיווגים של הגירוי האחרון בלבד עבור כל תקופת ניסוי (ראה חומרים ושיטות).

IFA בודק באופן ספציפי הבדלים בין ROIs לבין המבנה הזמני של הבדלים אלה, מה שהופך אותו לרגיש יותר מביצועי המסווגים הממוצעים לאיתור הבדלים בין ROIs. התוצאות של ה-IFAs שלנו בין PMC וכל שאר ההחזרים על ההשקעה מוצגות באיור 5, עם אינטראקציות בין יתר ה-ROIs המוצגים באיור 6.

ה-IFAs חשפו תקופות של אינטראקציות סיבתיות מובהקות של Granger בין כל זוג של ROIs [q, 0.05, עם תיקון FDR, כולל זמנים של השפעות מתונות (BF. 3) וחזקות (BF. 10) בכל שלבי ניסוי (קידוד, תחזוקה ושליפה).

זרימות המידע (החלקות העליונות ביותר בכל מקרה לאיורים 5 ו-6) היו החזקות ביותר בכל כיוון ליד תקופות של ביצועי מסווג גבוהים יותר; אבל בתוך כל זוג של ROI, הכוח היחסי של כל ROI בהשפעה על שעות נוספות מגוונות אחרות, כפי שבא לידי ביטוי בתרשים ההבדלים. כאשר OC הוצמד לכל ROI אחר, זרימת המידע מ-OC נטתה להיות גבוהה יותר מזרימת המידע ל-OC מיד לאחר כל הופעת גירוי, בהתאם לתגובה מונעת על ידי גירוי.

זה היה בולט במיוחד לתקופת הקידוד, שבה ההבדל הממוצע בזרימת המידע בין OC לכל החזר ROI אחר (avg DiffOC. ) השתנה מ-{{0}}.094 ל-0. 127, וה-BF הצביעו על השפעות חזקות לטובת זרימת מידע גדולה יותר מ-OC לאזור האחר (q, 0.05, BF. 10 בכל מקרה). הייתה גם השפעה מתונה של זרימת מידע מ-OC ל-PMC חריגה מהכיוון ההפוך. במהלך תחזוקה (ממוצע DiffOC.PMC=0.042, q, 0.05, BF=3.19).

התעניינו במיוחד אם יש עדויות לזרימת מידע מתגובות PMC מעצבות בתחומים אחרים. העדות החזקה ביותר לכך הייתה בין PMC ל-PFC. זרימת מידע ממוצעת מ-PMC ל-PFC נטתה לחרוג מהכיוון ההפוך בכל התקופות, עם השפעה חזקה במהלך קידוד (ממוצע DiffPMC.PFC {{0}}.056, q, 0.05, BF=18.70), וכן מתון השפעה במהלך תחזוקה (ממוצע DiffPMC.PFC=0.025,q, 0.05, BF=7.33), אך הטיה זו לא הגיעה למשמעות במהלך השליפה (ממוצע DiffPMC.PFC=0. 014, q. 0.05, BF=0.77). קורסי הזמן באיור 5C מראים שבכל תקופות הניסוי, זרימת המידע מ-PMC ל-PFC הייתה החזקה ביותר בזמן התגובה המוקדמת, מונעת הגירוי, לכל גירוי. עם OC, PMC הראה עדויות לזרימת מידע גדולה יותר בחלק האחרון של עידן האחזור (איור 5A). בממוצע לאורך תקופת השליפה, הבדל זה היה מוטה לכיוון PMC drivingOC, אך זו הייתה השפעה קטנה (ממוצע DiffPMC.PFC=0.029, q, 0.05,BF=1.59).

על פני צמדי ה-ROI הנותרים, המקרים היחידים עם אפקט מתון או גדול יותר (BF .3) היו בין VT ו-PFC (איור 6C), במהלך הקידוד (ממוצע DiffVT.PFC=0.057, q , 0.05, BF=4.00) and retrieval(avg DiffVT.PFC=0.040, q, 0.05, BF=57.79) . באשר ל-OC, הזמנים שבהם VT שלט בזרימת המידע עם PFC היו עקביים עם התגובה המוקדמת מונעת גירוי (למשל, השוו זמני דומיננטיות של VT באיור 6C ו-OC באיור 6B). בסך הכל, היו עדויות מועטות לכך ש-PFC שולט בזרימת המידע לאזורים אחרים.

לבסוף, עבור כל עידן ניסוי, עשינו מתאם בין זרימת המידע הממוצעת בין כל זוג של ROIs עם דיוק התנהגותי חוצה משתתפי. אף אחד מהמתאמים הללו לא הגיע למובהקות סטטיסטית לאחר שתוקנו עבור השוואות מרובות, והנו-קורלציה הגיעה לרמה של השפעה מתונה (BF. 3). זה מרמז שגודל המדגם הקטן יחסית שלנו לא היה מספיק כדי לזהות כוח חיזוי כלשהו של זרימת מידע לביצוע משימות. עם זאת, אנו מאמינים שמתאמים כאלה יכולים להוות כיוון מועיל למחקר עתידי המאמצים שיטות אלה, ולכן אנו כוללים תוצאות ראשוניות אלה כאסמכתא לעבודה עתידית.

דִיוּן

למרות החשיבות המוכחת של ה-PMC במהלך אחזור הזיכרון, ההשפעה הסיבתית של PMC על אזורים אחרים נותרה לא ברורה. באופן ספציפי, הכיוון והתוכן של חילופי מידע בין PMC ואזורי מוח אחרים במהלך תהליכי זיכרון לא נבדקו. כאן, השתמשנו בהקלטות MEG מ-ROIs המוגדרים ב-MRI כדי להעריך את זרימת המידע בין PMC ואזורים אחרים במהלך משימת זיכרון עבודה ויזו-מרחבי. התוצאות מראות כי ייצוגי אובייקט PMC מראים השפעה סיבתית של Granger על מידע גירוי באזורים אחרים, בעיקר בהשפעתו על PFC בכל שלבי המשימות. הייתה גם ההצעה ש-PMC מעצב תגובות ב-OC במהלך השליפה.

PMC מעצב ייצוגי גירוי באזורים פרה-פרונטליים

הממצא הבולט ביותר שלנו נוגע להשפעה של PMC על מידע הגירוי הזכור ב-PFC. בכל שלבי המשימות, זרימת המידע מ-PMC ל-PFC נטתה להיות דומיננטית יותר מהכיוון ההפוך. מכיוון שהמדד שלנו לזרימת מידע מבוסס על ביצועי סיווג, ולא משרעת תגובה, ממצא זה מצביע על כך שהמידע הקשור לגירוי ב-PMC מנבא ייצוגי גירוי שעומדים להופיע ב-PFC. זה היה ברור ביותר בשלבי הקידוד והתחזוקה; עם זאת, נמצא כי PMC גם מעצב תגובות ב-PFC במהלך שלב האחזור. העובדה שהאפקט הזה התרחש זמן קצר לאחר הופעת גירוי האחזור מהדהדת עם PMC המעביר מידע שעליו מתבססת החלטת המשתתף, ל-PFC כדי לתמוך בהחזרה מוצלחת.

אזורים פרה-פרונטליים מעורבים באופן מהימן בבקרת קשב ובקידוד הגמיש של מידע רלוונטי למשימה (Duncan, 2010; Freedman and Assad, 2016). דפוסי קישוריות אנטומית בין ההיפוקמפוס למערכות חזותיות-אוקולו-מוטוריות חזיתיות (כלומר, PFC גב ושדות עיניים קדמיות) (Shen et al.,2016) מצביעים על כך שהאזורים הקדמיים ממוקמים היטב כדי לשלב מידע זיכרון חזותי כדי להנחות התנהגות (Contiand Irish, 2021 ). האזורים הפרונטו-פריאטליים המעורבים בבקרת קשב מעורבים גם בזיכרון העבודה, במיוחד בתקופות קידוד ותחזוקה (Gazzaley and Nobre, 2012). בנוסף, אזורים פרה-פרונטאליים ידועים כמניעים שינויים בקליפת הראייה; לדוגמה, גירוי מיקרו של שדות העין הקדמיים מייצר שינויים בקליפת הראייה התואמים את שינויי הקשב (Moore et al., 2003; Premereuret al., 2013).

התוצאות שלנו מצביעות על כך ש-PMC מעצב ייצוגים פרה-פרונטליים של מידע ויזו-מרחבי זכור לאורך כל ביצוע המשימות, כולל תחילת תקופת האחזור. עבודת fMRI קודמת הדגימה הפעלה מוגברת של חזית-פרונטאלית במהלך קידוד ותחזוקה בין אם נדרשה אחזור ובין אם לא, בעוד שקליפת המוח האחורית הציגה דפוסי תגובה עקביים תפקיד באחזור (Rahm et al.,2014). קישוריות פונקציונלית בין PMC ואזורים פרה-פרונטליים, כגון PFC ventromedial, מעניקה תמיכה נוספת לחשיבות של צימוד פרונטו-פריאטלי במהלך שליפה אפיזודית (לסקירה, ראה Andrews-Hanna, 2012; Ritchey and Cooper, 2020). הממצאים שלנו מרחיבים את העבודה הקודמת בכך שהם מציעים שדפוס קישוריות זה נצפה כולל PMC המשפיע על מידע רלוונטי למשימה ברשתות פרה-פרונטליות.

כמו בכל מתאם, המתאמים החלקיים שלנו ב-IFA עשויים לשקף קשרים עם אזור אחר (שלא נבדק). אפשרות נוספת היא שה-ROI שלנו לא היה מבודד לחלוטין במהלך שחזור המקור וכללו אותות מאזורים סמוכים. אם אותות PMC היו נוכחים בהחזר ה-ROI של PFC או להיפך, הדבר יגדיל את השונות המשותפת בין ה-ROIs. שונות משותפת עשויה להפחית את המידה שבה האותות ב-oneROI תורמים מידע מעל שכבר קיים ב-ROI האחר, מה שעלול להקטין את המידע הנמדד זְרִימָה.

PMC משפיע על קליפת המוח התחושתית המוקדמת במהלך השליפה

התוצאות שלנו מצביעות עוד על כך שבמהלך השליפה, PMC מעצב תגובות בקורטקס החושי. בכל שלבי המשימה, ולכל זיווג של ROI, ה-OC נטה לשלוט בזרימת המידע, והשפיע על אזורים אחרים יותר מאשר הושפע מאזורים אלה, בהתאם לאופי החזותי של המשימה. עם זאת, ייתכן שהדומיננטיות של OC במדדי זרימת המידע שלנו הוגברה על ידי ביצועי המסווגים החולפים בדרך כלל שנצפו. בכל החזרי ה-ROI, הפענוח המקרי לעיל הוגבל במידה רבה לתקופות קצרות לאחר מצגות הגירוי, מה שמרמז כי כל ייצוג עצבי של המידע הנשמר תרם תרומה מינימלית לביצועי המסווגים. יש לציין כי מצאנו כמה עדויות לזרימת מידע משמעותית מ-PMC ל-OC באחרון. חלק מתקופת האחזור (BF=1.59). עדיין לא ברור אם זרימת המידע הזו רלוונטית מבחינה תפקודית. כל השפעה פונקציונלית של PMC על OC חייבת להיות מתווך על ידי קשרים עקיפים מכיוון שאין תחזיות ישירות בין PMC לבין אזורים סנסו-מוטוריים ראשוניים (Parvizi et al., 2006; Leech and Smallwood, 2019). מסלולים עקיפים מועמדים שבהם PMC יכול להשפיע על אזורים אוקסיפיטליים כוללים את ה- parietal- מסלול מדיאלי זמני, שמוצע לתרום לעיבוד ויזו-מרחבי (Kravitz et al., 2011).

השלכות להבנת תפקוד PMC

בסך הכל, התוצאות שלנו מצביעות על כך של-PMC יש תפקיד ספציפי בהעברת מידע הקשור לגירוי לאזורים אחרים. זה מעלה את השאלה מה בדיוק עושה ה-PMC. בעוד שהתוצאות שלנו מצביעות על כיווניות של השפעת PMC על אזורי מוח אחרים, התפקוד המדויק של PMC בהקשר זה עדיין לא ברור. ה-PMC מייצג את אחד המוקדים העיקריים של רשת מצב ברירת המחדל של המוח, המוגדר על ידי פרופיל התגובה ה"שלילי למשימה" שלו (Buckner et al., 2005). עם זאת, אנו מדגימים כאן ש-PMC אינו מראה תרומה שלילית פשוטה של ​​משימה לזיכרון ויזו-מרחבי. מעורבות PMC במהלך קידוד ותחזוקה קשורה לביצועים גרועים יותר של משימות (Piccoliet al., 2015; Santangelo and Bordier, 2019), אולם "היפוך הקידוד/שליפה" של PMC מצביע על כך שפעילות מוגברת במהלך השליפה קשורה להיזכרות טובה יותר (Daselaar et al., 2004, 2009). בעוד שפעילות לבדה עשויה לשקף תרומות לא ספציפיות לתוכן, המדדים שלנו לייצוגי גירוי, באמצעות ביצועי מסווג, מציעים ש-PMC מעצב באופן פעיל ייצוגים של מידע הקשור לגירוי באזורים אחרים במהלך ביצוע המשימה. בהתאם, PMC אינו עוסק בעיבוד של גירויים תחושתיים חיצוניים בלבד אך מעורב באופן פעיל בייצוג של תוכן פנימי, כולל מידע זכור (Leech and Smallwood, 2019). עם זאת, המחקר שלנו לא קיבל כוח כדי לתאר כיצד זרימת מידע בין PMC ואזורי מוח אחרים מנבאת דיוק התנהגותי, ואנחנו מציעים שזה יהיה שדרה קריטית לחקור בעבודה עתידית.

כיוונים עתידיים

כמחקר הראשון, למיטב ידיעתנו, לחקור חילופי מידע הקשור לגירוי בין PMC ואזורים אחרים, המחקר שלנו מעלה מספר כיוונים למחקר עתידי. בעוד שהתמקדנו כאן בארבעה ROIs אפריורית והשתמשנו בגודל מדגם קטן יחסית, יהיה חשוב למפות באופן מקיף את זרימת המידע בין PMC ואזורי מוח אחרים במהלך זיכרון ויזו-מרחבי עם קבוצות גדולות יותר של משתתפים. שיטות שנפתרו בזמן, כגון MEG/EEG , ניתן גם להשלים עם שיטות הדמיה, כגון fMRI, לבדיקת פרצלציות עדינות יותר באזורים אלה.

היה לנו פענוח כללי נמוך במהלך התחזוקה, ולכן, יכולת מוגבלת לזהות זרימת מידע במהלך שלב משימה זה. בחרנו גירויים דומים מבחינה ויזואלית כדי להגביר את הקושי במשימה ולהפחית תיוג מילולי. עם זאת, ייתכן שהדבר הפחית את ביצועי המסווג עבור זהות המשימה. הפענוח היה מיקום גירוי גבוה יותר, שבו הארגון הרטינוטופי של אזורים חזותיים קליפת המוח יניב הבדלי תגובה בקנה מידה מרחבי גדול יותר, אולם אפילו עבור מיקומים, מעבר לתגובה המושרה על ידי גירוי, מצאנו עדויות מועטות לפענוח המבוסס על ערכים זכורים. לעומת זאת, בפענוח אותות EEG במהלך משימת זיכרון חזותי פשוטה יותר, בוצ'ינקובה וג'ונסון (2019) מדווחים על פענוח סיכוי גבוה יותר של גירויים במהלך תקופת עיכוב, אם כי חלשה יותר מאשר במהלך הקידוד. לפיכך, בעוד שקושי במשימה גבוה נראה הכרחי כדי לבודד את התפקיד הספציפי של ה-PMC (Kochanet al., 2011; Leech et al., 2011; Vannini et al., 2011), משימה פחות תובענית עשויה להניב ביצועי מסווג טובים יותר, כדי לזהות טוב יותר זרימות מידע בכל שלבי המשימה.

מאמצים לתחום את הרלוונטיות התפקודית של תת-אזורי PMC עשויים גם להציע תובנות חיוניות לגבי האבחון המוקדם והמדויק של מחלת אלצהיימר (Buckner et al., 2005; Xia et al., 2014; Wu et al., 2016; Khan et al., 2020 ). עדויות מתעוררות מצביעות על כך שמבוגרים צעירים בריאים הנושאים את האלל APOE-«4 מפגינים חוסר יעילות המווסת את פעילות ה-PMC במהלך זיכרון עבודה ותפיסה של סצנה (אך לא פנים ואובייקט) (למשל, Shineet al., 2015), תוך השבתה תפקודית של PMC במהלך זיכרון עבודה ויזו-מרחבי. ביצועים מנבאים ירידה קוגניטיבית שלאחר מכן בקרב מבוגרים עם ליקוי קוגניטיבי קל (Kochan et al., 2011).

בהתחשב בכך שחוסר תפקוד חזותי ומרחבי בגלל תפקוד לקוי של PMC הוצע כמבשר מוקדם של מחלת אלצהיימר (Pihlajamäki et al., 2010; Irish et al., 2012; Salimi et al., 2018), מחקרים עתידיים החוקרים שינויים תפקודיים ב-PMC עשויים לשפר את זיהוי מוקדם של אנשים בסיכון לדמנציה.

הפניות

Andrews-Hanna JR (2012) רשת ברירת המחדל של המוח ותפקידו ההסתגלותי באזכור פנימי. מדען המוח 18:251–270.

Benjamini Y, Hochberg Y (1995) שליטה בשיעור הגילויים הכוזבים: גישה מעשית ועוצמתית לבדיקות מרובות. JR Stat Soc Ser Bmethodol 57:289–300.

Bird CM, Keidel JL, Ing LP, Horner AJ, Burgess N (2015) איחוד אירועים מורכבים באמצעות שיקום בקליפת המוח האחורית. J Neurosci35:14426–14434.

Bocincova A, Johnson JS (2019) מהלך הזמן של קידוד ותחזוקה של תכונות אובייקט רלוונטיות למשימה לעומת לא רלוונטיות בזיכרון העבודה. Cortex111:196–209.

Brainard DH (1997) ארגז הכלים הפסיכופיזיקלי. Spat Vis 10:433–436.

Buckner RL, Snyder AZ, Shannon BJ, LaRossa G, Sachs R, Fotenos AF,Sheline YI, Klunk WE, Mathis CA, Morris JC, Mintun MA (2005) אפיון מולקולרי, מבני ותפקודי של מחלת אלצהיימר: עדות לקשר בין פעילות ברירת מחדל, עמילואיד וזיכרון. J Neurosci 25:7709–7717.

Bzdok D, Heeger A, Langner R, Laird AR, Fox PT, Palomero-Gallagher N,Vogt BA, Zilles K, Eickhoff SB (2015) תת התמחות בקליפת המוח האחורית המדיאלית. Neuroimage 106:55–71.

Canolty RT, Edwards E, Dalal SS, Soltani M, Nagarajan SS, Kirsch HE,Berger MS, Barbaro NM, Knight RT (2006) עוצמת גמא גבוהה ננעלת פאזה לתנודות תטא בניאוקורטקס אנושי. מדע 313:1626–1628.

Conti F, Irish M (2021) רתימת דימויים חזותיים והתנהגות oculomotor כדי להבין פרוספקציה. Trends Cogn Sci 25:272–283.

Cooper RA, Ritchey M (2019) חיבורי רשת קורטיקו-היפוקמפוס תומכים באיכות הרב-ממדית של זיכרון אפיזודי. Elife 8:e45591.

Dale AM, Fischl B, Sereno MI (1999) ניתוח מבוסס משטח קורטיקלי: I.Segmentation ושחזור פני השטח. Neuroimage 9:179–194.

Daselaar SM, Prince SE, Cabeza R (2004) כאשר פחות פירושו יותר: השבתות במהלך קידוד המנבאות זיכרון עוקב. Neuroimage23:921–927.

For more information:1950477648nn@gmail.com