1. dio:Funkcionalno povezivanje između memorije i centara za nagradu preko zadatka i odmora Prati osjetljivost memorije na nagradu
Mar 17, 2022
za vise information:ali.ma@wecistanche.com
Lea E. Frank1, Alison R. Preston2, Dagmar Zeithamova1
1Department of Psychology, University of Oregon, 1227 University Street, Eugene, OR 97403, USA
2Center za učenje iSjećanjei Odsjek za psihologiju, University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, SAD
Kliknite da bisteCistanche UK za poboljšanje memorije
Apstraktno
Vanjska motivacija, kao što je obećanje o budućoj novčanoj nagradi za pamćenje događaja, može utjecati na to koji događaji se pamte. Bazirano na nagradisjećanjesmatra se da je modulacija posljedica kodiranja i postkodiranja interakcija između dopaminergicnog srednjeg možgana, signalne nagrade, i hipokampusa i parahippokampalnog korteksa, podržavajući epizodiksjećanje. Pitali smo da li su hipokampalne i parahippokampalne interakcije sa drugim regijama povezanim sa nagradama vezane za modulaciju nagradasjećanjei da li su takve veze s vremenom stabilne. Osjetljivost memorije pojedinaca na nagradu mjerena je pomoću zadatka kodira novčanog poticaja u kojem je znak označavao potencijalnu novčanu nagradu (peni, novčić ili dolar) za pamćenje predstojećih parova objekata. Funkcionalno povezivanje izmeđusjećanjei regijama nagrada mjerili su se prije, za vrijeme, i slijedeći zadatak. Oblasti interesa povezane s nagradama su generirane pomoću meta-analize postojećih studija o nagradi i uključile su ventralni striatum, medijalni i orbitalni prefrontalni kortikoti, te anterior cingulate cortex, pored srednjeg možgana. Rezultati su pokazali da je povezanost izmeđusjećanjei nagrađuju regije pratile su pojedinačne razlike u modulaciji nagradasjećanje, bezveze kada je izmjerena povezanost. Obrasci povezanosti prednjeg cingulata, orbitofrontalnog korteksa i ventralnog striatuma su kovarijati zajedno i pratili ponašanje najjače. Ovi nalazi upliću širi skup nagradnih regija u nagradnu modulaciju memorije nego što je ranije razmatrano i pružaju nove dokaze da stabilni obrasci povezivanja izmeđusjećanjei centri za nagrade se poklapaju sa individualnim razlikama u tome kako nagrada utiče na pamćenje.
Ključne riječi
Episodicsjećanje; Funkcionalno povezivanje; Hipokampus; Motivacija; Nagrada; Prefrontalni korteks
Zašto se neki događaji pamte, a drugi zaborave? Motivacija zasnovana na nagradi je jedan od faktora koji utiče na događaje koji se pamte. Modulacijasjećanjepo nagradama smatra se da je rezultat aktivacije dopaminergicnog srednjegbrana i dagmara zeithamove dasa@uoregon.edu.
Napomena izdavača Springer Nature ostaje neutralna u pogledu tvrdnji o nadležnosti u objavljenim kartama i institucionalnim pripadnostima.
projekcija dopamina u hipokampus, što olakšava dugoročno potetiranje isjećanjeformacija (Lisman & Grace, 2005; Lisman, Grace, & Duzel, 2011; Shohamy & Adcock, 2010). U skladu s ovim modelom, nekoliko funkcionalnih MRI studija je dokumentiralo povećanu aktivaciju u srednjem i ventrialnom striatumu, u pratnji univariate i
multivarijatni signali koji odražavaju nagradu u hipokampusu i parahippokampalnom korteksu (PHC) unutar medijalnog temporalnog režnja (Adcock, Thangavel, Whitfield-Gabrieli, Knutson, & Gabrieli, 2006; Gruber, Ritchey, Wang, Doss, & Ranganath, 2016; Wittmann et al., 2005; Wolosin, Zeithamova, & Preston, 2012, 2013). Čest nalaz u ovim studijama je da se pojedinci razlikuju u stepenu u kojem se njihovasjećanjena njega utječu ekstrinzičke nagrade (Adcock et al., 2006; Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013).
Individualne razlike usjećanjeOsjetljivost na nagradu je povezana i sa fazičkom i toničkom interakcijom između srednjeg mozga i medijalnog sljepoočnog režnja (Shohamy & Adcock, 2010). Adcock et al. (2006) je prvi put otkrio da su aktivacija vezana uz zadatke u hipokampusu, PHC-u, srednjem možgu i ventralnom striatumu bili korelirani učesnici. Wolosin et al. (2012) je pokazao pozadinu hippocampal-midbrain interakcije na oba kodiranje i na retrieval faze tracksjećanjeosjetljivost na nagradu. Druge studije usmjerene na učenjem izazvano povezivanje povećava, koji ih se tiče na nagrade-motiviransjećanje(Gruber et al., 2016; Murty, Tompary, Adcock, & Davachi, 2017), iako hippocampal-midbrain interakcije mogu se ticati asocijativnihsjećanjegeneralno (Duncan, Tompary, & Davachi, 2014; Tompary, Duncan, & Davachi, 2015).
Preko mnogihsjećanjestudije, naglasak je bio na povezivosti tokom performansi zadatka ili promjenama povezanosti nakon učenja kao primarni predikat ponašanja (Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Tambini, Ketz, & Davachi, 2010; Tompary et al., 2015). Za razliku od toga, druga polja su se fokusirala na obrasce odmarajuće povezanosti, s obzirom da individualne razlike intrinzičkog povezivanja mogu ostati relativno stabilne kroz vrijeme i zadatke (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018), predviđajući individualne razlike u spoznaji (Finn et al., 2015; Gerraty, Davidow, Wimmer, Kahn, & Shohamy, 2014; Poole et al., 2016; Wang et al., 2010). Stoga smo htjeli premostiti te pristupe i testirati postoje li stabilne interakcije izmeđusjećanjei nagrađuju regije koje prate pojedinačne razlike usjećanjeosjetljivost na nagradu, bezopasna kada se te interakcije mjere. Na primjer, čak i u nedostatku zadatka, snaga povezanosti između hipokampusa, midbraina i ventralnog striatuma varira po pojedincima (Kahn & Shohamy, 2013). Zato što su ti regioni uključeni usjećanjei procesima nagrade, ove interakcije neovisne o zadacima mogu se vesti na pojedinačne razlike usjećanjeosjetljivost na nagradu. Međutim, ideja o povezanosti pojedinca "otisak prsta"—koristi se u širokom smislu pozivajući se na obrasce povezivanja koji razlikuju grupe i performanse praćenja (Gratton et al., 2018; Wang et al., 2010) umjesto identifikacije određenih pojedinaca (Finn et al., 2015)—još nije testiran u području modulacije nagrada odsjećanje.
Teoretske perspektive, posebno model Lisman i Grace (2005) su naglašavale ulogu dopaminergičnog srednjegbraina u motiviranom učenju. Pod uticajem ovog modela, neuroimaging studije osjećanjeosjetljivost na nagradu su se obično usredotočile na srednji um kao primarno područje nagrade od interesa (Adcock et al., 2006; Gruber et al., 2016; Wittmann et al., 2005; Wolosin et al., 2012). Međutim, druge regije povezane s nagradama će, po svoj primjesi, po svoj pridonijeti motivacionim učincima nasjećanje. Vjeruje se da ventralni striatum ima centralnu ulogu u integraciji signala između hipokampusa i midbraina (Lisman & Grace, 2005; Miendlarzewska, Bavelier, & Schwartz, 2016), je regrutovana tokom motivacijske enkodiranja (Adcock et al., 2006; Wittmann et al., 2005), a pokazalo se da je u interakciji s hipokampusom i tokom odmora (Kahn & Shohamy, 2013) i performanse zadataka (Adcock
et al., 2006; Camara, Rodriguez-Fornells, & Münte, 2009; Kafkas & Montaldi, 2015). Prefrontalne regije, uključujući orbitofrontalni korteks (OFC) i medijalni prefrontalni korteks (MPFC), također su u interakciji s hipokampusom i PHC (Blessing, Beissner, Schumann, Brünner, & Bär, 2016; Gerraty et al., 2014; Murty, LaBar, & Adcock, 2016) i upleteni su u različite procese povezane s nagradama (Amiez, Joseph, & Procyk, 2006; Elliott, Agnew, & Deakin, 2008; Kable & Glimcher, 2007). Međutim, zbog teoretskog naglaska na srednjem možnju, i u manjem stepenu striatum, nepoznato je da li i druge regije povezane s nagradama doprinose modulaciji nagradasjećanje.
Trenutna studija imala je dva glavna cilja. Prvo smo se zalažemo za utvrđivanje uloge šire mreže regija vezanih za nagrade u posredovanju u modulaciji nagradasjećanje. Regioni od interesa vezani za nagrade su nezavisno izvedeni na osnovu njihovog učešća u obradi nagrada pomoću automatiziranog alata za meta-analizu Neurosynth (Yarkoni, Poldrack, Nichols, Van Essen, & Wager, 2011), neovisno o njihovoj prethodnoj implikaciji u nagradnom modulaciji memorije. Drugo, imali smo za cilj da utvrdimo u kolikoj meri se individualne razlike u sećanju osetljivosti na nagradu vezuju za pojedinačne razlike u povezanosti izmeđusjećanjei centara za nagrade i da li takav odnos može postojati bez obzira na to kada se mjeri povezivanje. Da bi se procijenila stabilnost obrazaca povezivanja i njihov odnos prema ponašanju, interakcije između hipokampusa i PHC-a sa mrežom regija povezanih s nagradama mjerene su pomoću funkcionalne MRI tokom zadatka kodiranje novčanog poticaja (Adcock et al., 2006), kao i tokom skeniranja odmora prije i poslije zadatka. Obrazac povezanosti za svakog učesnika bio je vezan za njihovusjećanjeosjetljivost na nagradu, definirana kao prednost memorije za ispitivanja visoke vrijednosti, koristeći analizu varijance i pristupe mašin-učenja. Odvojeni izvještaj iz ovog skupu podataka, fokusirajući se na obrasce aktivacije vezane za zadatke i kako predstavljaju nagradu, objavljen je ranije (Zeithamova, Gelman, Frank, & Preston, 2018).
Materijali i metode
Učesnici
U ovu studiju upisano je 34 zdrava volontera koji govore engleski jezik. Podaci od devet učesnika su isključeni zbog pretjeranog kretanja glave tokom skeniranja zadataka (pomak u okvirima >1 mm u najmanje 50-time tačkama u više od 1 run; 4 učesnika), prekidi skeniranja (3 učesnika) ili nedostajući podaci (2 učesnika). Dodatni učesnik je isključen zbog pretjeranog kretanja glave tokom skeniranja odmora (>50% odvučenih točaka vremena tokom ribanja). Preostalih 24 ispitanika (18 ženki, 18–31 godina, srednji uzrast = 22) su uključeni u analize povezanosti. Subjekti su dobili 40 dolara za učešće i do 55,50 dolara bonusa za svojesjećanjePerformansi. Studiju je odobrio Institucionalni odbor za reviziju Univerziteta u Teksasu u Austinu, a svi učesnici su pružili pisanu saglasnost. Odvojeni uzorak od 20 učesnika (5 ženki, starosti od 18 do 24 godine, srednji uzrast od 19 godina) završio je isti zadatak, ali nije skeniran.
Bihevioralne procedure
Nakon postupka saglasnosti, učesnici su bili uputani o zadatku i završili pet probne prakse. Sljedeći, oni su bili screened za MRI, promijenjeni u scrubs, i bili su pozicioniran u MAGNET MAGNET. Sesija skeniranja započela je s nabavkom anatomskih skeniranja, a slijede funkcionalna skeniranja. Učesnici su završili predkodirajuće skeniranje odmora (6 minuta), motivirani zadatak kodiranja preko pet runova vezanih za događaje (po 9 minuta), i postkodirajuće skeniranje odmora (6 min), sa 1–2 minute između svih skeniranja (snimci 1a). Tokom skeniranja odmora učesnici su bili nauèeni da drže oči otvorene, sa praznim ekranom ispred njih. Tokom motivisanog zadatka kodiranje, učesnicima je naređeno da namjerno kodiraju 150 pari zajedničkih objekata, od toga svaki koji im je pretpao znak (u piktorialnom ili obliku riječi), što ukazuje na vrijednost nagrade (peni, novčić ili dolar) koju mogu zaraditi ako se u kasnijem periodu sjetiju par objekata.sjećanjetesta (fig. 1b). Parovi objekata su nacrtani iz seta od 300 fotografija u boji objekata i nasumično dodijeljeni jednom od šest uslova za nagradu-znak, što je rezultiralo 25 parova po stanju. Učesnici su obaviješteni da će dobiti novčani bonus naznaćen na znak nagrade za pravilno opoziv udruženja u zadatku cued-opoziva koji je odmah pratio sesiju skeniranja. Suđenja iz svih uslova predstavljena su randomiziranim redom, sa uravnoteženim brojem prezentacija u svakoj od pet runova kodiranje. Test opoziva je završen nakon skeniranja, otprilike 20-30 minuta nakon odmora nakon kodiranje. Tokom svakog probnog ispitivanja, učesnicima je pokazan lijevi objekat svakog para i zamolili su da najasnje imenuju pridružen objekt, praćen izvoromsjećanjetest tokom kojeg su učesnici izabrali nagradni znak koji je pretprošao tom objektu (fig. 1c). Učesnici nisu bili obaviješteni da će prije testa biti testirani na identitetu znaka. Izvorna memorija za identitet signala je bila u prilici u fMRI uzorku (Zeithamova et al., 2018) i ne smatra se dalje u ovom izvještaju.
Za svakog učesnika je izračana i mean proporcija pravilno podešenih asocijacija nakon svakog od šest mogućih znaka. A 2 (oblik: slika, riječ) × 3 (vrijednost: peni, dime, dolar) ponovljene mjere ANOVA je ispitala unutar subjekta učinak vrijednosti nagrade i obrazac nasjećanje. Za značajne efekte, sprovedena su praćena poređenja uparivanja kako bi se utvrdile razlike između mean accuracies svakog uslova. Podaci o ponašanju su korišteni za indeksiranje pojedinačnih razlika u nagradnoj modulaciji memorije. Pošto je u uzorku FMRI u obliku slova U, otkrili smo razliku između dolarske i dimne probne preciznosti kao mjere osjetljivosti memorije za nagradu. Ovaj rezultat nazivamo rezultatom modulacije bihevioralne nagrade (BRM). Uz to, medijan podjele Brm bodova razvrstane sudionike u dvije grupe: modulatore (one koji su demonstriralisjećanjeosjetljivost na nagradu), i nemodulatori (oni čiji su rezultati pamćenja bili neosjetljivi na nagradu). Potvrdna analiza učinka nagrade nasjećanjeizveden je unutar svake grupe kako bi se provjerilo da su "modulatori" zaista pokazali memorijsku prednost za dolarske probe dok "nonmodulatori" nisu. Odnosimo se na ovu dichotomiziranu mjerusjećanjeosjetljivost na nagradu kao modulatorstatus.
fMRI akvizicija
Funkcionalne i strukturne MR slike prikupljene su u Centru za istraživanje slika na Univerzitetu Austin u Teksasu koristeći 3T Siemens Skyra MRI skener. Funkcionalne slike su prikupljene u 72 kose aksialne kriške, otprilike 20 stepeni od AC-PC linije, Koristeći sekvence ehoplanarnog slikanja sa višebandnim faktorom ubrzanja = 3, GRAPPA faktor = 2, TR = 2.000 ms, TE = 31 ms, flip ugao = 73°, 128 × 128 × 72 matrice što rezultira 1,7-mm izotropnim vokselima. Koristeći iste parametre, obavljena su dva 6-minutna fMRI skeniranja stanja odmora, jedan koji je pretprošao i jedan nakon zadatka kodiranja. Prikupljena je anatomska slika T1 potegane visoke rezolucije MPRAGE (256 × 256 × 192 matrice, 1-mm izotropni vokseli). Dodatna T2-potegana slika je prikupljena u koronalnoj ravni okomito na nilsku os (TR = 13.150 ms, TE = 82 ms, 512 × 60 × 512 matrica, 0,4- × 0,4-mm u ravnini rezolucije sa 1,5-mm kriške, bez praznine).
Regije od interesa
Zato što su se prije svega studije o motivisanom kodiranju usredotočile na srednji možnik, malo se zna o tome kako druge regije povezane s nagradama mogu utjecatisjećanjeosjetljivost na nagradu. Naš cilj je bio da uključimo i šire mreže vezane za nagrade u tekuću istragu, bez obzira na to da li su prethodno upleteni u modulaciju nagradasjećanje. Da bi se dobili ROI-i vezani za obradu nagrada, meta-analiza od 671 studija uključujući termin "nagrada" je prikupljena iz Neurosynth baze podataka (http://neurosynth.org). Koristili smo mapu "obrnuti inference" (trenutno se naziva "test asocijacije"), koja prikazuje regije koje se preferencijalno aktiviraju u studijama koje uključuju termin "nagrada" u odnosu na studije koje ne uključuju termin "nagrada" i kao takve se smatra dijagnostikom termina o kojem je riječ (Yarkoni et al., 2011). Jer je zadani Prag Neurosinta (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="">
S obzirom na broj regija povezanih s nagradama, samo su hipokampus i PHC odabrani kaosjećanjeregijama od interesa kako bi se ograničio ukupan broj razmatranih veza. Hippocampus i PHC su izabrani kao naši roi-i za memoriju, jer su dosljedno upleteni u studije efekata nagrade nasjećanje(Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013). Za dobivanje neprijasnog ROI-ja, definirali smo hipokampus i PHC anatomski u domorodački prostor svakog učesnika. Nismo koristili funkcionalnu definiciju (npr. Neurosint) jer nije bilo očito da li je standardnasjećanjevoxeli u ovim regijama moraju biti i naj relevantniji za memorijsku modulaciju po nagradi. Međutim, Neurosynthove "memorijske" mape pokrivaju u suštini cijeli anatomski hipokampus i PHC i tako bi dali iste rezultate. Anatomski ROI su dobiveni kortikalnom parcelacijom i supkortikalnom segmentacijom anatomskog skeniranja T1 putem Freesurfera (https:// surfer.nmr.mgh.harvard.edu). T1 anatomski sken je tada koregisteriran na prvo funkcionalno skeniranje koristeći Advanced Normalisation Tools), a parametri coregistration su primijenjeni na Freesurfer segmentaciju. Konačno, specifičnih za učesnike, Freesurfer-defined hippocampus i PHC su transformisani u prostor ovih funkcionalnih skeniranja koji će se koristiti kao maske za izvlačenje hipokampalne i PHC serije vremena. Hipokampus i PHC ROI su predstavljeni za primjer teme u Smokvi. 2b.
Izvedene funkcionalne mjere povezivanja
Preprocesing je obavljen pomoću alata iz FSL verzije 5.0 i ANTS. Funkcionalne i anatomske slike su bile izvađene pomoću BET-a. Funkcionalne slike su korigovane u okviru svakog pokreta koristeći FLIRT iz FSL-a, preusmjeđene preko trčanja do prve funkcionalne slike pomoću ANTS-a, i visoko-prolaznog filtriranog (128-s cutoff). Funkcionalno povezivanje je izmjereno tokom pre-kodiranja odmora, pet skenera kodiranja, i skeniranja odmora nakon kodiranja koristeći slične postupke obrade. Kako mjere povezanosti mogu utjecati na buku u BOLD signalu koji se razvija pokretima i fiziološkim procesima (Murphy, Birn, & Bandettini, 2013; Power, Barnes, Snyder, Schlaggar, & Petersen, 2012), slijedili smo postupke prije obrade koje je izneo Power et al. (2012) kako bismo uklonili fluktuacije signala vezane uz buku. Prvo, izvađeni su kursovi vremena za cerebrospinalnu tekućinu (CSF), bijelu materiju (WM), i cijeli mozak, jer signalne promjene u tim regijama pružaju dobar proxy za signalne promjene koje su pokretane kretanjem i drugim zbunjenostima. Izvađeno je i šest parametara pokreta za preusmjeravanje, pomak u okvirima (FD) i globalna promjena signala (DVARS). Zatim smo kreirali masku "ribanja" koristeći seriju vremena za FD i DVARS. Za uklanjanje su označene tačke vremena koje su premašile ili prag (FD > 0,5 mm ili DVARS > 0,5%) kao što je bila jedno vrijeme prije i dva puta nakon (Power et al., 2012). Osim toga, prve dvije tačke vremena u svakom skeniranju su uklonjene. Maske za ribanje su primenjene na kursove vremena za svaki predmet, uklanjajući u proseku oko 6% od tački vremena sa pre-kodirajućeg skeniranja, 9,5% sa postkodirajućeg skeniranja, i u proseku 8% od tački vremena preko svih pet skenova kodiranih.
Za izdvajanje pozadinske povezanosti tokom skeniranja kodinga, nisko prolazili smo filtrirali niz vremena kodinga, uklanjajući signal na ili iznad frekvencije zadatka (frekvencija zadatka = 0,056 Hz, prag filtera = 0,045 Hz). Low-pass filter je uklonio fluktuacije povezane s zadacima, zadržavajući niskofrekventne (pozadinske) signale koji se više reflektiraju na intrinzičku aktivnost (Newton, Morgan, Rogers, & Gore, 2011; Tambini, Rimmele, Phelps, & Davachi, 2016). Zato što low-pass filtriranje također uklanja buku visoke frekvencije, što dovodi do viših procjena povezivanja (Van Dijk et al., 2010), mi smo dodatno nisko prolaz filtrirali rest time-series na istoj frekvenciji pri usporedbi povezivanja preko zadatka i odmora. Low-pass filtriranje je izvršeno nakon kompjutinga FD i DVARS ali prije ribanja problematičnih timepoints.
Mjere povezanosti dobivene su parcijalim korelacijama predobrađenog, ribanog vremena serije između svakog odsjećanjeROI-i i svaki od pet roi-a povezanih s nagradom, kontrolirajući za WM, CSF, cijeli moždani signal, parametre kretanja, i njihove derivate. Rezultujući Pearsonovi koeficijenti iz analize parcijale korelacije bili su Fisher z transformirani da bi se prilagodili pretpostavkama normalnosti prije nego što su bili podnošeni daljnjim analizama. Za kodirajuće skeniranje, izmjerena je povezanost i Fisher z se transformirao unutar svakog runa. Normalizirane vrijednosti povezivanja su tada prosječane preko pet skenera koda kako bi se proizvela jedna mjera pozadinske povezanosti tokom kodanja.