استكشاف تدفق المعلومات من القشرة الخلفية الإنسية أثناء الذاكرة العاملة البصرية المكانية: دراسة تخطيط الدماغ المغناطيسي الجزء 3

أخيرًا، أخذنا متوسط ​​تدفق المعلومات بين كل زوج من عائد الاستثمار عبر ثلاث فترات وظيفية ذات صلة، تتوافق مع مراحل مهمة التشفير والصيانة والاسترجاع، وسألنا ما إذا كان التباين بين الموضوعات في تدفق المعلومات مرتبطًا بالتباين في أداء المهمة.

في المجتمع الحديث، كمية المعلومات التي نتلقاها ضخمة بشكل غير مسبوق. نحن محاطون بكميات هائلة من المعلومات كل يوم، بدءًا من الرسائل التي نتلقاها على هواتفنا المحمولة وحتى الأخبار والإعلانات التي نراها على وسائل التواصل الاجتماعي. معظم وقتنا واهتمامنا. في هذه الحالة، من السهل علينا أن نشعر بالتعب، لكن التدفق المتوسط ​​للمعلومات يمكن أن يساعدنا على تحسين ذاكرتنا.

أولاً، يسمح لنا تدفق المزيد من المعلومات بتمرين أدمغتنا بشكل أفضل. عندما نستمر في تلقي المعلومات والمعرفة الجديدة، تحتاج أدمغتنا إلى معالجة هذه المعلومات وتخزينها باستمرار، مما يزيد العبء على الدماغ. يعد هذا العمل بمثابة تمرين لوظيفة الدماغ، والذي يمكن أن يساعدنا على تحسين قدرتنا على التفكير والتحليل، للتعامل بشكل أفضل مع المواقف المعقدة. مثلما يحتاج الجسم إلى التمارين الرياضية ليظل بصحة جيدة، يحتاج الدماغ إلى تحديات مستمرة لتحسين قدراته.

ثانيًا، يمكن أن يساعدنا تدفق المزيد من المعلومات على توسيع آفاقنا. فإذا قبلنا معلومات محدودة فقط، فإن رؤيتنا ستقتصر على مساحة صغيرة. وعندما نتمكن من الحصول على المزيد من المعلومات، يمكننا التعرف على مجموعة واسعة من المواضيع والأشياء. يمكن أن يساعدنا هذا على رؤية العالم بشكل أكمل وتحسين بصيرتنا وحكمنا. وهذا يساعدنا على فهم الثقافات ووجهات النظر المختلفة بشكل أفضل، وبالتالي التكيف والاندماج بشكل أفضل في البيئات الاجتماعية المعقدة.

وأخيرًا، يمكن لتدفق المعلومات المتوسط ​​أيضًا أن يحفز فضولنا. ومع استمرارنا في تلقي معلومات جديدة، نجد أنفسنا مهتمين بالمزيد من المواضيع والمجالات. وهذا يمكن أن يحفز فضولنا ورغبتنا في المعرفة، مما يجعلنا أكثر تحفيزًا لاستكشاف المزيد من المعرفة. ويمكن ملاحظة أن متوسط ​​تدفق المعلومات يمكن أن يعزز أيضًا دافعنا الذاتي وحماسنا.

باختصار، يمكن لمتوسط ​​تدفق المعلومات أن يساعدنا على تحسين وظائف المخ، وتوسيع آفاقنا، وتحفيز فضولنا. عندما تكون لدينا ذكريات أفضل، سنتعلم معارف ومهارات جديدة بسهولة أكبر ونتعامل مع التحديات المعقدة بشكل أفضل. لذلك، يجب علينا أن نقبل المزيد من المعلومات بنشاط ونجعل من أنفسنا أشخاصًا أكثر ذكاءً وأكثر تنوعًا. يمكن ملاحظة أننا بحاجة إلى تحسين الذاكرة، ويمكن لـ Cistanche deserticola أن يحسن الذاكرة بشكل كبير لأن Cistanche deserticola هي مادة طبية صينية تقليدية لها العديد من التأثيرات الفريدة، أحدها هو تحسين الذاكرة. تأتي فعالية اللحم المفروم من المكونات النشطة المختلفة التي يحتوي عليها، بما في ذلك الأحماض والسكريات والفلافونويد وغيرها. ويمكن لهذه المكونات تعزيز صحة الدماغ بطرق مختلفة.

انقر فوق معرفة طرق تحسين ذاكرتك

شملت حقبة "التشفير" أول 180 مللي ثانية بعد بداية كل من محفزات التشفير الأربعة، وتضمنت حقبة "الصيانة" فترة الصيانة من 180 مللي ثانية بعد بداية حافز التشفير الرابع حتى أول بداية لمحفز الاسترجاع، و تتوافق حقبة "الاسترجاع" مع بداية محفز الاسترجاع حتى نهاية التجربة.

بالنسبة للمشارك الذي لديه أقصر مدة لتحفيز التشفير (180 مللي ثانية)، غطت هذه العصور الثلاثة أول 3440 مللي ثانية من بداية التجربة؛ بينما بالنسبة للمشارك صاحب أطول مدة لتحفيز التشفير (320 مللي ثانية)، انتهت الفترة النهائية عند 4000 مللي ثانية.

عبر المشاركين، كان متوسط ​​وقت رد الفعل 1.99 ثانية بعد بداية محفز الاسترجاع (الأرباع الأدنى إلى الأعلى: 1.69-2.27 ثانية)، مما يعني أن عصر "الاسترجاع" غطى تقريبًا الوقت حتى استجابة المشارك.

عبر كل حقبة من هذه العصور، ولكل زوج من عائد الاستثمار، قمنا بحساب متوسط ​​البيانات من نقاط زمنية كان هناك على الأقل دليل معتدل على تدفق المعلومات (على سبيل المثال، BF . 3, q, 0.05) في اتجاه واحد على الأقل بين زوج من العائد على الاستثمار. لقد استبعدنا البيانات من النقاط الزمنية المتبقية لتقليل مساهمة البيانات من الأوقات التي كان فيها دليل ضعيف أو معدوم على تدفق المعلومات بين عائد الاستثمار.

في كل حالة، نقوم بالإبلاغ عن متوسط ​​الفرق في تدفق المعلومات (DiffA.B)، والارتباط الخطي (بيرسون) (r) بين متوسط ​​الأداء السلوكي للمشاركين خلال جلسة MEG ومتوسط ​​الفرق في تدفق المعلومات DiffA.B خلال جلسة العصر المعني. كررنا هذا التحليل (متوسط ​​DiffA.B وارتباطه بالسلوك) لكل من العينات العشرة 000 من بيانات التمهيد الفارغة، مما أدى إلى توزيع 10 000 وسيلة فارغة وقيم r.

أما بالنسبة للنتائج الأخرى، فقد قمنا بالإبلاغ عن 95٪ مركزية من هذه القيم الخالية، واستخدمنا هذا التوزيع الخالي لتحديد القيم p، في هذه الحالة تحديد القيمة p كنسبة من الوسائل الخالية أو قيم r ذات القيمة المطلقة الأكبر من القيمة المرصودة القيمة (اختبار على الوجهين). أخيرًا، قمنا بتطبيق تصحيح FDR على قيم p هذه لتصحيح المقارنات المتعددة عبر العصور وحساب BF لكل متوسط ​​وارتباط.

توافر البيانات. البيانات من تجارب MEG متاحة مجانًا عبر الإنترنت من Open Science Framework (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/MW3J2). يتضمن هذا المستودع عبر الإنترنت بيانات أولية غير محددة من تجارب MEG، وتفاصيل توقيت التحفيز لكل مشارك، ورمز MATLAB المستخدم لإجراء التحليلات المذكورة هنا.

نتائج

تحليلات التصنيف

استخدمنا سلسلة من تحليلات التصنيف لاختبار الأوقات التي تحتوي فيها إشارات MEG في OC وVTC وPMC وPFC على معلومات حول موقع وصورة كل حافز أثناء أداء الذاكرة العاملة البصرية المكانية.

يظهر الشكل 3 فك تشفير الموقع في كل حافز، ويظهر فك تشفير الصورة في كل موقع في الشكل 4. وكان فك تشفير موقع التحفيز أعلى من فك تشفير هوية التحفيز؛ ولكن بالنسبة لفك تشفير كل من الموقع والهوية، كان هناك دليل لفترات فك تشفير أعلى من فرصة كل حافز في جميع عائد الاستثمار.

بالنسبة لفك تشفير موقع التحفيز، وجدنا فترات من فك تشفير الموقع والهوية أعلى من الصدفة لكل من محفزات التشفير الأربعة بالإضافة إلى حافز الاسترجاع بناءً على إشارات من OC أو VTC أو PMC أو PFC [q, 0.05 ، مع تصحيح FDR لمقارنات متعددة عبر الصناديق الزمنية، بما في ذلك التأثيرات المعتدلة (BF .3) والقوية (BF .10)]. لفك تشفير هوية صورة التحفيز (الشكل 4) ، وجدنا أداءً أضعف للمصنف بشكل عام، مع تصحيح النسبة بترتيب أقل من موقع فك التشفير. على الرغم من انخفاض الدقة الإجمالية، أظهرت التحليلات الإحصائية أن فك تشفير كل هوية تحفيزية كان أعلى بكثير من الصدفة لبعض النقاط الزمنية في جميع عائد الاستثمار.

عبر جميع عائد الاستثمار، اتبع فك تشفير موقع وهوية التحفيز تطورًا مشابهًا مع مرور الوقت، مع ذروة أولية، ثم اضمحلال، بما يتوافق مع الإشارات التي تحركها في المقام الأول الاستجابة البصرية للمحفز. لقد توقعنا أن تسبق معلومات التحفيز في OC تلك الموجودة في عائد الاستثمار الأخرى، لكن الذروة المبكرة في فك التشفير في OC وVTC وPMC حدثت في نفس الوقت تقريبًا. يشير هذا إلى أنه قد يكون هناك بعض "تسرب الإشارة" بين عائد الاستثمار في توطين المصدر لدينا (نعود إلى هذا السؤال عند النظر في نتائج IFA، أدناه). ومع ذلك، تشير الاختلافات بين عائد الاستثمار إلى أن هذه التحليلات قد التقطت أيضًا إشارات غير متداخلة عبر عائد الاستثمار . على سبيل المثال، بالنسبة لفك تشفير موقع التحفيز، تختلف الدقة النسبية عند؛ 100 مللي ثانية مقابل؛ 300 مللي ثانية بعد بداية التحفيز ذي الصلة عبر عائد الاستثمار.

في الأشكال 3A-D و4A-D، تميل إلى أن تكون هناك فترة قصيرة من فك التشفير فوق الفرصة أثناء معالجة حافز الاسترجاع. قد يعكس هذا بعض العمليات العصبية التي تقارن محفز الاسترجاع مع المواقع والهويات التي تم تذكرها، خاصة عندما يستمر هذا إلى وقت لاحق (على سبيل المثال، 300 مللي ثانية) بعد بداية محفز الاسترجاع.

ومع ذلك، لا يمكننا أن نستبعد أن يكون فك التشفير في هذه الأوقات مدفوعًا بالاستجابة العصبية لمحفز الاسترجاع إذا كان هناك خلل طفيف في موازنة التجارب. على سبيل المثال، من الواضح أن فترات قصيرة من فك التشفير فوق الفرصة قبل بداية التحفيز ذي الصلة (على سبيل المثال، في وقت قريب من حافز التشفير الأول في الشكلين 3B – E و4B – E) لا يمكن أن تكون مدفوعة بشكل واضح بالاستجابة للمحفز الذي تم فك تشفيره.

ربما نشأ هذا منذ أن تم تعريف كل تجربة لتشمل أربعة مواقع مختلفة وأربع هويات مختلفة أثناء التشفير؛ لذلك، على سبيل المثال، فك تشفير الموقع 1 مقابل الموقع 3 لتشفير المحفز 2 يعادل فك تشفير "ليس الموقع 1" مقابل "ليس الموقع 3" لمحفزات التشفير الأخرى. وفي كلتا الحالتين، تشير نتائجنا إلى أن الإشارات المستندة إلى مواقع أو هويات التحفيز التي تم تذكرها كانت ضعيفة جدًا مقارنة بالإشارات القوية التي تشتمل على الاستجابة المدفوعة بصريًا.

لو

درسنا بعد ذلك التفاعلات السببية لـ Granger بين كل زوج من عائد الاستثمار باستخدام IFA. حتى عندما يكون أداء المصنف منخفضًا، فقد تكون هناك إشارات صغيرة وحقيقية بشكل عام تؤدي إلى اختلافات في نمط أداء المصنف عبر العديد من التصنيفات الزوجية المختلفة لكل سلة زمنية. ومع ذلك، للتأكد من أن مقاييسنا لتدفق المعلومات لم تكن مدفوعة بأي تأثيرات زائفة، فقد أجرينا هذا التحليل باستخدام تصنيفات فقط لأحدث التحفيز لكل حقبة تجريبية (انظر المواد والأساليب).

يقوم IFA باختبار الاختلافات بين عائد الاستثمار (ROIs) والبنية الزمنية لهذه الاختلافات على وجه التحديد، مما يجعله أكثر حساسية من أداء المصنف المتوسط ​​لاكتشاف الاختلافات بين عائد الاستثمار (ROIs). تظهر نتائج IFAs بين PMC وجميع عائد الاستثمار الأخرى في الشكل 5، مع التفاعلات بين عائد الاستثمار المتبقي الموضح في الشكل 6.

كشفت IFAs عن فترات من التفاعلات السببية المهمة لجرانجر بين كل زوج من عائد الاستثمار [q, 0.05، مع تصحيح FDR، بما في ذلك أوقات التأثيرات المعتدلة (BF .3) والقوية (BF .10)] عبر جميع المراحل التجريبية (الترميز والصيانة والاسترجاع).

كانت تدفقات المعلومات (المؤامرات العليا في كل حالة من الشكلين 5 و6) هي الأقوى في كل اتجاه بالقرب من فترات أداء المصنف الأعلى؛ ولكن ضمن كل زوج من عائد الاستثمار، تتباين القوة النسبية لكل عائد استثمار في التأثير على العمل الإضافي الآخر، كما ينعكس في مخططات الفرق. عندما تم إقران OC مع أي عائد استثمار آخر، كان تدفق المعلومات من OC يميل إلى أن يكون أعلى من تدفق المعلومات إلى OC مباشرة بعد كل بداية تحفيز، بما يتوافق مع الاستجابة المحفزة.

كان هذا واضحًا بشكل خاص في عصر التشفير، حيث كان متوسط ​​الاختلاف في تدفق المعلومات بين OC وأي عائد استثمار آخر (متوسط ​​DiffOC. ) يتراوح من {{0}}.094 إلى 0. 127، وأشار BF إلى سلسلة من التأثيرات القوية لصالح تدفق معلومات أكبر من OC إلى المنطقة الأخرى (q، 0.05، BF .10 في كل حالة). وكان هناك أيضًا تأثير معتدل لتدفق المعلومات من OC إلى PMC يتجاوز الاتجاه العكسي. أثناء الصيانة (متوسط ​​DiffOC.PMC=0.042، q، 0.05، BF=3.19).

لقد كنا مهتمين بشكل خاص بما إذا كان هناك دليل على تدفق المعلومات من PMC لتشكيل الاستجابات في مجالات أخرى. وكان أقوى دليل على ذلك بين PMC وPFC. ويميل متوسط ​​تدفق المعلومات من PMC إلى PFC إلى تجاوز الاتجاه العكسي خلال جميع العصور، مع تأثير قوي. أثناء التشفير (متوسط ​​DiffPMC.PFC {{0}}.056، q، 0.05، BF=18.70)، ومعتدل التأثير أثناء الصيانة (متوسط ​​DiffPMC.PFC=0.025,q, 0.05, BF=7.33)، لكن هذا الانحياز لم يصل إلى الأهمية أثناء الاسترجاع (متوسط ​​DiffPMC.PFC=0. 014، ف 0.05، فرنك بلجيكي=0.77). تظهر الدورات الزمنية في الشكل 5C أنه، عبر جميع العصور التجريبية، كان تدفق المعلومات من PMC إلى PFC أقوى في وقت قريب من الاستجابة المبكرة التي يحركها التحفيز لكل حافز. مع OC، أظهرت PMC دليلاً على تدفق معلومات أكبر في الجزء الأخير من عصر الاسترجاع (الشكل 5A). تم حساب متوسط ​​هذا الاختلاف عبر فترة الاسترجاع، وكان هذا الاختلاف متحيزًا نحو قيادة PMC، ولكن كان هذا تأثيرًا صغيرًا (متوسط ​​DiffPMC.PFC=0.029، q، 0.05،BF=1.59).

عبر أزواج عائد الاستثمار المتبقية، كانت الحالات الوحيدة ذات التأثير المعتدل أو الأكبر (BF . 3) بين VT وPFC (الشكل 6C)، أثناء التشفير (متوسط ​​DiffVT.PFC=0.057, q ، 0.05، BF=4.00) والاسترجاع (متوسط ​​DiffVT.PFC=0.040، q، 0.05، BF=57.79) . أما بالنسبة إلى OC، فإن الأوقات التي سيطر فيها VT على تدفق المعلومات مع PFC كانت متوافقة مع الاستجابة المبكرة المدفوعة بالتحفيز (على سبيل المثال، مقارنة أوقات سيادة VT في الشكل 6C وOC في الشكل 6B). بشكل عام، لم يكن هناك سوى القليل من الأدلة على سيطرة الـ PFC على تدفق المعلومات إلى مناطق أخرى.

أخيرًا، في كل فترة تجريبية، قمنا بربط متوسط ​​تدفق المعلومات بين كل زوج من عائد الاستثمار مع الدقة السلوكية عبر المشاركين. لم يصل أي من هذه الارتباطات إلى دلالة إحصائية بمجرد تصحيحها لإجراء مقارنات متعددة، ولم يصل أي ارتباط إلى مستوى التأثير المعتدل (BF .3). يشير هذا إلى أن حجم العينة الصغير نسبيًا لم يكن كافيًا لاكتشاف أي قوة تنبؤية لتدفق المعلومات لأداء المهمة. ومع ذلك، فإننا نعتقد أن مثل هذه الارتباطات يمكن أن تكون اتجاهًا مثمرًا للبحث المستقبلي الذي يتبنى هذه الأساليب، لذا فإننا ندرج هذه النتائج الأولية كمرجع للعمل المستقبلي.

مناقشة

على الرغم من الأهمية الواضحة لـ PMC أثناء استرجاع الذاكرة، فإن التأثير السببي لـ PMC على المناطق الأخرى ظل غير واضح. على وجه التحديد، لم يتم اختبار اتجاه ومحتوى تبادل المعلومات بين PMC ومناطق الدماغ الأخرى أثناء عمليات الذاكرة. هنا، استخدمنا تسجيلات MEG من عائد الاستثمار المحدد بواسطة التصوير بالرنين المغناطيسي لتقييم تدفق المعلومات بين PMC والمناطق الأخرى أثناء مهمة الذاكرة العاملة المكانية البصرية. تشير النتائج إلى أن تمثيلات كائن PMC تظهر التأثير السببي لجرانجر على معلومات التحفيز في مناطق أخرى، وعلى الأخص في تأثيرها على PFC عبر جميع مراحل المهمة. كان هناك أيضًا اقتراح بأن تقوم PMC بتشكيل الاستجابات في OC أثناء الاسترجاع.

تقوم PMC بتشكيل تمثيلات التحفيز في مناطق الفص الجبهي

إن النتيجة الأكثر إثارة للدهشة التي توصلنا إليها تتعلق بتأثير PMC على معلومات التحفيز المتذكرة في PFC. عبر جميع مراحل المهمة، يميل تدفق المعلومات من PMC إلى PFC إلى أن يكون أكثر هيمنة من الاتجاه العكسي. نظرًا لأن قياسنا لتدفق المعلومات يعتمد على أداء التصنيف، بدلاً من سعة الاستجابة، فإن هذه النتيجة تشير إلى أن المعلومات المتعلقة بالتحفيز في PMC كانت تنبؤية بتمثيلات التحفيز التي كانت على وشك الظهور في PFC. وكان هذا أكثر وضوحًا في مرحلتي التشفير والصيانة؛ ومع ذلك، تم العثور على PMC أيضًا لتشكيل الاستجابات في PFC أثناء مرحلة الاسترجاع. إن حقيقة حدوث هذا التأثير بعد وقت قصير من بدء تحفيز الاسترجاع يتردد صداها مع نقل PMC المعلومات التي يستند إليها قرار المشارك إلى PFC لدعم الاستدعاء الناجح.

تتورط مناطق الفص الجبهي بشكل موثوق في التحكم الانتباهي والترميز المرن للمعلومات ذات الصلة بالمهمة (Duncan,2010; Freedman and Asad, 2016). تشير أنماط الاتصال التشريحي بين الحصين والأنظمة الحركية البصرية الأمامية (أي PFC الظهرية الجانبية ومجالات العين الأمامية) (Shen et al.، 2016) إلى أن المناطق الأمامية في وضع جيد بشكل خاص لدمج معلومات الذاكرة البصرية لتوجيه السلوك (Contiand Irish، 2021). ). وتشارك أيضًا المناطق الأمامية الجدارية المتورطة في التحكم الانتباهي في الذاكرة العاملة، خاصة أثناء فترات التشفير والصيانة (Gazzaley and Nobre, 2012). بالإضافة إلى ذلك، من المعروف أن مناطق الفص الجبهي تؤدي إلى تغييرات في القشرة البصرية. على سبيل المثال، يؤدي التحفيز الدقيق لحقول العين الأمامية إلى إحداث تغييرات في القشرة البصرية بما يتوافق مع تحولات الانتباه (Moore et al., 2003; Premeruret al., 2013).

تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن PMC يشكل تمثيلات أمام الجبهية للمعلومات البصرية المكانية التي تم تذكرها طوال أداء المهمة بما في ذلك بداية فترة الاسترجاع. وقد أظهرت أعمال التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي السابقة زيادة في تنشيط الجبهي الجداري أثناء التشفير والصيانة سواء كان الاسترجاع مطلوبًا أم لا، في حين أظهرت القشرة الحزامية الخلفية أنماط استجابة متوافقة مع دوره في الاسترجاع (Rahm et al.,2014). يقدم الاتصال الوظيفي بين PMC ومناطق الفص الجبهي، مثل PFC البطني الإنسي، مزيدًا من الدعم لأهمية الاقتران الجبهي الجداري أثناء الاسترجاع العرضي (للمراجعة، انظر Andrews-Hanna، 2012؛ Ritchey and Cooper، 2020). تعمل النتائج التي توصلنا إليها على توسيع نطاق العمل السابق من خلال الإشارة إلى أن نمط الاتصال الملحوظ هذا يشمل تأثير PMC على المعلومات ذات الصلة بالمهمة في الشبكات الأمامية.

كما هو الحال مع أي ارتباط، قد تعكس ارتباطاتنا الجزئية في IFA الارتباطات مع منطقة أخرى (لم يتم اختبارها). والاحتمال الآخر هو أن عائد الاستثمار لدينا لم يتم عزله بالكامل أثناء إعادة بناء المصدر وتضمين إشارات من المناطق المجاورة. إذا كانت إشارات PMC موجودة في عائد استثمار PFC أو العكس، فإن هذا من شأنه أن يزيد من التباين المشترك بين عائد الاستثمار. قد يقلل التباين المشترك من مدى مساهمة الإشارات في عائد استثمار واحد بالمعلومات أعلاه الموجودة بالفعل في عائد الاستثمار الآخر، مما قد يقلل من المعلومات المقاسة تدفق.

يؤثر PMC على القشرة الحسية المبكرة أثناء الاسترجاع

تشير نتائجنا أيضًا إلى أنه أثناء الاسترجاع، تشكل PMC استجابات في القشرة الحسية. عبر جميع مراحل المهمة، ولكل اقتران عائد على الاستثمار، تميل OC إلى السيطرة على تدفق المعلومات، والتأثير على المناطق الأخرى أكثر من تأثرها بهذه المناطق، بما يتوافق مع الطبيعة المرئية للمهمة. ومع ذلك، ربما تم تضخيم هيمنة OC في مقاييسنا لتدفق المعلومات من خلال أداء المصنف العابر بشكل عام. في جميع عائد الاستثمار، كان فك التشفير فوق الصدفة مقصورًا إلى حد كبير على فترات قصيرة بعد عروض التحفيز، مما يشير إلى أن أي تمثيل عصبي للمعلومات المحفوظة قد ساهم بشكل ضئيل في أداء المصنف. والجدير بالذكر أننا وجدنا بعض الأدلة على تدفق معلومات مهم من PMC إلى OC في الأخير جزء من فترة الاسترجاع (BF=1.59). ما إذا كان تدفق المعلومات هذا ذا صلة وظيفية لا يزال غير واضح. يجب أن يتم التوسط في أي تأثير وظيفي لـ PMC على OC من خلال اتصالات غير مباشرة نظرًا لعدم وجود توقعات مباشرة بين PMC والمناطق الحسية الحركية الأولية (Parvizi et al.، 2006؛ Leech and Smallwood، 2019). تشمل المسارات غير المباشرة المرشحة التي يمكن من خلالها لـ PMC التأثير على المناطق القذالية المناطق الجدارية- المسار الزمني الإنسي، والذي يقترح للمساهمة في المعالجة البصرية المكانية (كرافيتز وآخرون، 2011).

الآثار المترتبة على فهم وظيفة PMC

بشكل عام، تشير نتائجنا إلى أن PMC لها دور محدد في نقل المعلومات المتعلقة بالتحفيز إلى مناطق أخرى. وهذا يطرح السؤال حول ما الذي تفعله PMC بالضبط. في حين تشير نتائجنا إلى اتجاه تأثير الـ PMC على مناطق الدماغ الأخرى، فإن الوظيفة الدقيقة للـ PMC في هذا السياق تظل غير واضحة. يمثل PMC أحد المحاور الرئيسية لشبكة الوضع الافتراضي للدماغ، والتي يتم تحديدها من خلال ملف تعريف الاستجابة "السلبي للمهمة" (Buckner et al., 2005). ومع ذلك، فإننا نوضح هنا أن PMC لا يُظهر مساهمة سلبية مهمة بسيطة في الذاكرة البصرية المكانية. يرتبط تفاعل PMC أثناء التشفير والصيانة بأداء ضعيف للمهام (Piccoliet al., 2015; Santangelo and Bordier, 2019)، إلا أن "قلب التشفير/الاسترجاع" لـ PMC يشير إلى أن زيادة النشاط أثناء الاسترجاع يرتبط باستدعاء أفضل (Daselaar et al., 2004، 2009). في حين أن النشاط وحده قد يعكس مساهمات غير محددة المحتوى، فإن قياساتنا لتمثيلات التحفيز، باستخدام أداء المصنف، تشير إلى أن PMC يشكل بشكل فعال تمثيلات المعلومات المتعلقة بالتحفيز في مناطق أخرى أثناء أداء المهمة. وبناء على ذلك، لا تشارك PMC في معالجة المحفزات الحسية الخارجية البحتة. ولكنه يشارك بنشاط في تمثيل المحتوى الداخلي، بما في ذلك المعلومات التي يتم تذكرها (Leech and Smallwood, 2019). ومع ذلك، لم تكن دراستنا قادرة على تحديد كيفية تنبؤ تدفق المعلومات بين PMC ومناطق الدماغ الأخرى بالدقة السلوكية، ونقترح أن يكون هذا وسيلة حاسمة لاستكشافها في العمل المستقبلي.

الاتجاهات المستقبلية

باعتبارها الدراسة الأولى، على حد علمنا، لاستكشاف تبادل المعلومات المتعلقة بالتحفيز بين PMC والمناطق الأخرى، فإن دراستنا تثير عدة اتجاهات للبحث المستقبلي. بينما ركزنا هنا على أربعة عوائد استثمار مسبقة واستخدمنا حجم عينة صغير نسبيًا، سيكون من المهم رسم خريطة شاملة لتدفق المعلومات بين PMC ومناطق الدماغ الأخرى خلال الذاكرة البصرية المكانية مع مجموعات أكبر من المشاركين. الأساليب التي يتم حلها بالوقت، مثل MEG/EEG ، يمكن أيضًا استكمالها بطرق التصوير، مثل الرنين المغناطيسي الوظيفي، لاختبار التقسيمات الدقيقة داخل هذه المناطق.

كان فك التشفير الإجمالي لدينا منخفضًا أثناء الصيانة، وبالتالي كانت قدرتنا محدودة على اكتشاف تدفق المعلومات أثناء مرحلة المهمة هذه. لقد اخترنا محفزات متشابهة بصريًا لزيادة صعوبة المهمة وتقليل التصنيف اللفظي. ومع ذلك، قد يكون هذا قد أدى إلى انخفاض أداء المصنف لهوية المهمة. كان فك التشفير أعلى بالنسبة لموقع التحفيز، حيث يؤدي التنظيم الشبكي للمناطق القشرية البصرية إلى اختلافات استجابة واسعة النطاق، ولكن حتى بالنسبة للمواقع، بما يتجاوز الاستجابة المستحثة بالتحفيز، وجدنا القليل من الأدلة على فك التشفير بناءً على القيم التي تم تذكرها. على العكس من ذلك، في فك تشفير إشارات تخطيط كهربية الدماغ أثناء مهمة ذاكرة بصرية أبسط، أبلغ Bocincova وJohnson (2019) عن احتمالية فك تشفير المنبهات خلال فترة تأخير، وإن كانت أضعف مما كانت عليه أثناء التشفير. وبالتالي، في حين أن صعوبة المهمة الكبيرة تبدو ضرورية لعزل الدور المحدد لـ PMC (Kochanet al., 2011; Leech et al., 2011; Vannini et al., 2011)، إلا أن المهمة الأقل تطلبًا قد تؤدي إلى أداء أفضل للمصنف، لاكتشاف تدفقات المعلومات بشكل أفضل في جميع مراحل المهمة.

قد توفر الجهود المبذولة لتحديد الأهمية الوظيفية للمناطق الفرعية للـ PMC أيضًا رؤى مهمة حول التشخيص المبكر والدقيق لمرض الزهايمر (Buckner et al., 2005; Xia et al.,2014; Wu et al., 2016; Khan et al., 2020) ). تشير الأدلة الناشئة إلى أن الشباب الأصحاء الذين يحملون أليل APOE-«4 يُظهرون أوجه قصور في تعديل نشاط PMC أثناء المشهد (ولكن ليس الوجه والجسم) والذاكرة العاملة والإدراك (على سبيل المثال، Shineet al., 2015)، في حين أن التعطيل الوظيفي لـ PMC أثناء الذاكرة العاملة البصرية المكانية يتنبأ الأداء بالتدهور المعرفي اللاحق لدى كبار السن الذين يعانون من ضعف إدراكي خفيف (Kochan et al.، 2011).

بالنظر إلى أن الخلل الوظيفي البصري المكاني بسبب خلل PMC قد تم اقتراحه باعتباره نذيرًا مبكرًا لمرض الزهايمر (Pihlajamäki et al.، 2010؛Irish et al.، 2012؛ Salimi et al.، 2018)، فإن الدراسات المستقبلية التي تبحث في التغييرات الوظيفية في PMC قد تحسن من التعرف المبكر على الأفراد المعرضين لخطر الإصابة بالخرف.

مراجع

Andrews-Hanna JR (2012) شبكة الدماغ الافتراضية ودورها التكيفي في التفكير الداخلي. عالم الأعصاب 18: 251-270.

Benjamini Y, Hochberg Y (1995) التحكم في معدل الاكتشاف الخاطئ: نهج عملي وقوي للاختبارات المتعددة. JR Stat Soc Ser BMethodol 57:289–300.

Bird CM، Keidel JL، Ing LP، Horner AJ، Burgess N (2015) توحيد الأحداث المعقدة من خلال إعادتها إلى القشرة الحزامية الخلفية. ي Neurosci35:14426-14434.

Bocincova A، Johnson JS (2019) الدورة الزمنية لترميز وصيانة ميزات الكائنات ذات الصلة بالمهمة مقابل ميزات الكائنات غير ذات الصلة في الذاكرة العاملة. Cortex111: 196–209.

برينارد دي إتش (1997) أدوات الفيزياء النفسية. بصق رؤ 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)التوصيف الجزيئي والهيكلي والوظيفي لمرض الزهايمر: دليل على وجود علاقة بين النشاط الافتراضي والأميلويد والذاكرة. 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) تخصص فرعي في القشرة الإنسية الخلفية البشرية. الصورة العصبية 106: 55-71.

Canolty RT، Edwards E، Dalal SS، Soltani M، Nagarajan SS، Kirsch HE، Berger MS، Barbaro NM، Knight RT (2006) طاقة جاما العالية مقفلة على مراحل لتذبذبات ثيتا في القشرة المخية الحديثة البشرية. العلوم 313: 1626-1628.

Conti F، Irish M (2021) تسخير الصور المرئية والسلوك الحركي للعين لفهم التنقيب. الاتجاهات Cogn Sci 25: 272–283.

Cooper RA، Ritchey M (2019) تدعم اتصالات شبكة Cortico-hippocampal الجودة متعددة الأبعاد للذاكرة العرضية. إليفي 8:e45591.

Dale AM، Fischl B، Sereno MI (1999) التحليل السطحي القشري: I.Segmentation وإعادة بناء السطح. الصورة العصبية 9: 179-194.

Daselaar SM، Prince SE، Cabeza R (2004) عندما يكون الأقل يعني المزيد: عمليات التعطيل أثناء التشفير التي تتنبأ بالذاكرة اللاحقة. Neuroimage23: 921-927.

For more information:1950477648nn@gmail.com