Wie Verhalten das Gehirn formt und das Gehirn Verhalten formt: Erkenntnisse aus der Gedächtnisentwicklung

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Quellengedächtnisverbessert sich im Kindesalter erheblich. Es wird angenommen, dass diese Verbesserung eng mit der Reifung des Hippocampus zusammenhängt. Da frühere Studien hauptsächlich Querschnittsdesigns verwendet haben, um die Beziehungen zwischen zu bewertenQuellengedächtnisund Hippocampus-Funktion bleibt unbekannt, ob Veränderungen im Gehirn Verbesserungen vorangehenErinnerungoder umgekehrt. Um diese Lücke zu schließen, verwendete die aktuelle Studie ein beschleunigtes Längsschnittdesign (n=200, 100 Männer), um 4-- und 6--jährige menschliche Kinder 3 Jahre lang zu verfolgen. Wir haben Entwicklungsveränderungen nachgezeichnetQuellengedächtnisund intrinsische Hippocampus-funktionelle Konnektivität und bewertete Unterschiede zwischen den 4-- und 6--jährigen Kohorten in den Vorhersagebeziehungen zwischenQuellengedächtnisVeränderungen und intrinsische hippocampale funktionelle Konnektivität in Ermangelung einer anspruchsvollen Aufgabe. In Übereinstimmung mit früheren Studien gab es altersbedingte ZunahmenQuelleErinnerungund intrinsische funktionelle Konnektivität zwischen dem Hippocampus und kortikalen Regionen, von denen bekannt ist, dass sie an der Gedächtniscodierung beteiligt sind. Neuartige Ergebnisse zeigten, dass Veränderungen der Gedächtnisfähigkeit in jungen Jahren eine spätere Konnektivität zwischen dem Hippocampus und kortikalen Regionen vorhersagten und dass die intrinsische funktionelle Konnektivität des Hippocampus spätere Änderungen des Quellgedächtnisses vorhersagte. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Verhaltenserfahrung und Gehirnentwicklung interaktive, bidirektionale Prozesse sind, so dass die Erfahrung zukünftige Veränderungen im Gehirn prägt und das Gehirn zukünftige Verhaltensänderungen prägt. Die Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass sowohl das Timing als auch der Ort eine Rolle spielen, da die beobachteten Effekte sowohl vom Alter der Kinder als auch von den spezifischen Gehirn-ROIs abhingen. Zusammen fügen diese Befunde einen entscheidenden Einblick in die interaktiven Beziehungen zwischen kognitiven Prozessen und den ihnen zugrunde liegenden neurologischen Grundlagen während der Entwicklung hinzu.

Schlüsselwörter: beschleunigtes Längsdesign; Gehirnentwicklung;episodisches Gedächtnis;funktionelle Konnektivität des Hippocampus;Gedächtnisentwicklung; Quellengedächtnis

Fengji Geng,1,3 Morgan Botdorf2 und Tracy Riggins2

1Department of Curriculum and Learning Sciences, Zhejiang University, Zijingang Campus, Hangzhou, 310058, 2Department of Psychology,

University of Maryland, College Park, Maryland 20742, und 3Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical

Forschungszentrum für Kindergesundheit, Hangzhou, 310052

Erklärung zur Bedeutung

Querschnittsstudien haben gezeigt, dass die Fähigkeit, sich an kontextbezogene Details früherer Erfahrungen zu erinnern (d. h.Quellengedächtnis) hängt mit der Entwicklung des Hippocampus in der Kindheit zusammen. Es ist nicht bekannt, ob funktionelle Veränderungen im Hippocampus Verbesserungen vorausgehenErinnerungoder umgekehrt. Durch die Verwendung eines beschleunigten Längsschnittdesigns haben wir das früh herausgefundenQuellengedächtnisÄnderungen eine spätere intrinsische funktionale Konnektivität des Hippocampus vorhersagten und dass diese Konnektivität spätere Änderungen des Quellgedächtnisses vorhersagte. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Verhaltenserfahrung und Gehirnentwicklung interaktive, bidirektionale Prozesse sind, so dass die Erfahrung zukünftige Veränderungen im Gehirn prägt und das Gehirn zukünftige Verhaltensänderungen prägt. Darüber hinaus variierten diese Interaktionen in Abhängigkeit vom Alter und der Gehirnregion der Kinder, was die Bedeutung einer Entwicklungsperspektive bei der Untersuchung von Interaktionen zwischen Gehirn und Verhalten unterstreicht.

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Einführung

Das Quellengedächtnis verbessert sich während der Kindheit erheblich (z. B. Riggins, 2014). Insbesondere werden Kinder mit zunehmendem Alter besser darin, kontextbezogene Details von Lebenserfahrungen zu berichten und zu behalten (Bauer, 2007). Diese Entwicklung ist eng mit der Reifung des Hippocampus verbunden, wie durch alters- und gedächtnisbedingte Unterschiede in der Struktur und Funktion des Hippocampus im Laufe der Entwicklung belegt wird (siehe Ghetti und Bunge, 2012 für einen Überblick; Sastre et al., 2016; Tang et al., 2018; Riggins et al., 2020). Frühere Studien haben hauptsächlich Querschnittsdesigns verwendet, um die Beziehungen zwischen Gehirn- und Gedächtnisentwicklung zu bewerten, die keine Untersuchung echter Entwicklungsveränderungen ermöglichen und durch Störfaktoren wie Kohorteneffekte beeinflusst werden können. Daher bleibt unbekannt, ob Veränderungen im Gehirn Verbesserungen im Gedächtnis vorausgehen oder umgekehrt. Darüber hinaus haben sich frühere Studien entweder auf Kleinkinder oder Kinder im Schulalter konzentriert, was Vergleiche verschiedener Entwicklungsperioden schwierig macht. Um diese Lücken zu schließen, wurde in der aktuellen Studie ein beschleunigtes Längsschnittdesign verwendet, um 4-- und 6--jährige Kinder drei Jahre lang zu beobachten. Dieses Design ermöglichte es uns, Entwicklungsänderungen in der intrinsischen funktionellen Konnektivität des Hippocampus (iHFC) zu untersuchen und Unterschiede zwischen den 4-- und 6--jährigen Kohorten in den prädiktiven Beziehungen zwischen Quellgedächtnis und funktioneller Konnektivität zu bewerten (siehe Abb 1).

Bei Erwachsenen wird angenommen, dass die intrinsische funktionelle Konnektivität die funktionelle Architektur des Gehirns widerspiegelt, die als Ergebnis der aufgabeninduzierten Koaktivierung zwischen Gehirnregionen entsteht (Fox und Raichle, 2007). Die intrinsischen funktionellen Konnektivitätsmuster von Kindern sind wahrscheinlich auf ähnliche Weise aufgebaut; Die langfristige Formungshypothese hat jedoch vorgeschlagen, dass diese Konnektivitätsmuster im Laufe der Zeit sowohl durch Reifung als auch durch Erfahrung geformt werden (Gabard-Durnam et al., 2016). Zum Beispiel zeigten prospektive Analysen durch die Verfolgung von 4-- bis 18--Jährigen über 2 Jahre, dass die durch Aufgaben ausgelöste funktionelle Konnektivität der Amygdala die funktionelle Konnektivität im Ruhezustand 2 Jahre später vorhersagte, aber nicht gleichzeitig (Gabard-Durnam et al., 2016). Diese Ergebnisse deuten auf Zusammenhänge zwischen aufgabenbasierter Gehirnaktivierung und intrinsischer funktioneller Konnektivität sowohl bei Kindern als auch bei Erwachsenen hin; solche Assoziationen können sich jedoch je nach Entwicklung unterscheiden.

Empirische Daten unterstützen auch bidirektionale Einflüsse zwischen Gehirn und Verhalten. Erstens unterstützen frühere Studien die Vorstellung, dass Verhaltensänderungen die aufgabenbasierte und intrinsische funktionelle Konnektivität formen (z. B. Jolles et al., 2016; Clark et al., 2017; Rosenberg-Lee et al., 2018). Bei Kindern im Alter von 8- bis 9- Jahren stärkte beispielsweise 8-wöchiger Mathematikunterricht die iHFC bis zum intraparietalen Sulcus (Jolles et al., 2016). Zweitens haben empirische Studien gezeigt, dass intrinsische funktionelle Konnektivität Zuwächse bei kognitiven Fähigkeiten in der späteren Entwicklung vorhersagen kann (z. B. Hoeft et al., 2011; Supekar et al., 2013; Evans et al., 2015). Zum Beispiel Supekar et al. (2013) fanden heraus, dass iHFC, gemessen vor dem Mathematikunterricht, Leistungsverbesserungen nach dem Unterricht in der mittleren Kindheit vorhersagte.

Basierend auf diesen Studien untersuchten wir, ob es bidirektionale Einflüsse zwischen Änderungen des Quellgedächtnisses und intrinsischer funktioneller Konnektivität vom Hippocampus zu Gehirnregionen gab, von denen berichtet wurde, dass sie die Kodierung von Kontextinformationen unterstützen (Geng et al., 2019). Wir haben ein beschleunigtes Längsschnittdesign verwendet, um Folgendes zu bewerten: (a) altersbedingte Veränderungen in gleichzeitigen Beziehungen zwischen Quellgedächtnis und iHFC; (b) prädiktive Beziehungen zwischen frühen Änderungen des Quellengedächtnisses und späteren iHFC; und (c) prädiktive Beziehungen zwischen frühen iHFC- und späteren Quellgedächtnisänderungen (Abb. 1).

Wir stellten die Hypothese auf, dass frühe Quellengedächtnisgewinne spätere iHFC vorhersagen würden, da angenommen wird, dass sich die Auswirkungen der Erfahrung im Laufe der Zeit aufbauen (Gabard-Durnam et al., 2016). Es wurde erwartet, dass die Anhäufung von Erfahrungen mit alltäglichen Gedächtnisaktivitäten zu Entwicklungsveränderungen bei iHFC während der Kindheit führen würde. Darüber hinaus erwarteten wir aufgrund der größeren Plastizität zu Beginn der Entwicklung (z. B. Tottenham und Sheridan, 2010), dass Gedächtnisänderungen eine spätere Konnektivität in der jüngeren gegenüber der älteren Kohorte robuster vorhersagen würden.

Da vorgeschlagen wurde, dass die Konnektivität des Gehirns das spätere Verhalten prägt (z. B. Evans et al., 2015), stellten wir die Hypothese auf, dass iHFC Zuwächse bei den Quellgedächtnisfähigkeiten vorhersagen würde. Da die Hippocampusfunktion in der mittleren gegenüber der frühen Kindheit reifer ist (Geng et al., 2019), stellten wir außerdem die Hypothese auf, dass die Konnektivität mit 6 Jahren das zukünftige Gedächtnis robuster vorhersagen würde als die Konnektivität mit 4 Jahren.

Materialen und Methoden

Teilnehmer Kinder waren Teilnehmer einer großen Studie zur Untersuchung des Gedächtnisses und der Gehirnentwicklung in der frühen Kindheit, die ein beschleunigtes Längsschnittdesign (N=200, 100 Männer) verwendete (Riggins et al., 2018; Geng et al., 2019). Die erste Welle (W1) der Studie umfasste 4-- bis 8--jährige Kinder. Die 4-- und 6--jährigen Kinder wurden zu zwei aufeinanderfolgenden Testwellen (W2 und W3; Abb. 2) eingeladen. Insgesamt gab es drei Wellen, und jede Welle umfasste junge und alte Kohorten (junge Kohorte: W1=4 Jahre, W2=5 Jahre, W3=6 Jahre; alte Kohorte: W{{ 17}} Jahre, W2=7 Jahre, W3=8 Jahre). Tabelle 1 zeigt die Anzahl der Kinder, die in jeder Kohorte 3, 2 oder 1 Datenwelle für abschließende Analysen bereitgestellt haben. Die Hauptgründe für den Verlust von Neuroimaging-Daten waren, dass sich die Kinder zu viel bewegten, während des Scans einschliefen, sich weigerten, den Scanner zu betreten, oder die Familien es versäumten, nachzufassen.

Wir haben den IQ von Kindern auf W1 gemessen, indem wir die Untertests zum Vokabular und Blockdesign entweder der Wechsler Intelligence Scale for Children (Ed 4) (Wechsler, 2003) oder der Wechsler Preschool and Primary Scale for Intelligence (Wechsler, 2012) verwendet haben ). Alle in die Analysen einbezogenen Kinder hatten einen durchschnittlich bis überdurchschnittlich geschätzten IQ. Es wurde kein Unterschied zwischen den jungen und alten Kohorten in skalierten Werten für den Wortschatz gefunden (jung: Mittelwert=11,07, SD=2,96; alt: Mittelwert=11,66, SD { {11}}.55; p=0.33) oder Blockdesign-Subtests (jung: Mittel=12.96, SD=2.73; alt: Mittel=13). 03, SD=3.00; p=0.92). Die Eltern berichteten, dass alle Teilnehmer gesund waren und keine neurologischen Entwicklungsstörungen, neurologischen Erkrankungen oder psychiatrischen Erkrankungen aufwiesen. Darüber hinaus gaben die Eltern an, dass 88,5 Prozent der Kinder rechtshändig, 6,8 Prozent linkshändig, 3,7 Prozent beidhändig und 1 Prozent als nicht bestimmbar eingestuft wurden.

Experimentelles Design Kodierung. Während des ersten Besuchs erfuhren die Kinder neue Fakten (z. B. „Eine Gruppe von Nashörnern nennt man Absturz“) von einer von zwei verschiedenen Quellen, einer erwachsenen Frau („Abby“) und einer Puppe mit männlicher Stimme („Henry“) über digitale Videos (Drummey und Newcombe, 2002; Riggins, 2014). Jede Quelle lieferte 6 Fakten für insgesamt 12 Fakten. Die Präsentation von Fakten wurde nach Quelle blockiert, wobei die Kinder zuerst 6 Fakten aus einer Quelle lernten, gefolgt von 6 Fakten aus der anderen Quelle, und die Reihenfolge der Blöcke zwischen den Teilnehmern randomisiert wurde. Es gab drei Faktenlisten; Jede Liste bestand aus eindeutigen Fakten, die über die Listen hinweg ähnlich waren (z. B. „Eine Gruppe von Kängurus wird als Mob bezeichnet“ oder „Eine Gruppe von Ziegen wird als Stamm bezeichnet“). Diese Listen wurden den Teilnehmern nach dem Zufallsprinzip zugewiesen. Die Kinder wurden gebeten, auf die Fakten zu achten, da sie in der folgenden Woche auf die Fakten getestet würden, aber es wurde ihnen nicht gesagt, dass sie auf die Quelle der Fakten getestet würden. Die Kinder wurden gefragt, ob sie die Fakten vor dem Experiment kannten. Bekannte Tatsachen wurden ausgeschlossen und durch zusätzliche neue Tatsachen aus der Liste derselben Quelle ersetzt (was jedoch selten vorkam). Jede Quelle hatte 8 mögliche Tatsachen, um die Möglichkeit zu erklären, dass Kinder 1 oder 2 der Tatsachen kennen würden. Wenn ein Kind 3 oder mehr Fakten aus einer Quelle kannte, wurde die Gesamtzahl der Fakten, auf die das Kind getestet wurde, reduziert (aber das war selten, n=4).

Abruf. Beim zweiten Besuch wurde das Gedächtnis der Kinder auf die Fakten und Quellen des ersten Besuchs getestet. Die Kinder wurden gebeten, 22 Trivia-Fragen zu beantworten und dem Experimentator mitzuteilen, wo sie die Antworten auf diese Trivia-Fragen gelernt hatten. Ihnen wurde gesagt, dass sie einige der Fragen in der Woche zuvor entweder von „Abby“ oder „Henry“ gelernt hätten, einige könnten sie außerhalb des Labors gelernt haben (z. B. von einem Lehrer oder einem Elternteil), und einige könnten sie nicht kennen. Die Kinder lernten 6 der 22 präsentierten Fakten von „Abby“, 6 von „Henry“, 5 waren Fakten, die Kindern allgemein bekannt sind (z. B. „Welche Farbe hat der Himmel?“), und 5 waren Fakten, die Kinder normalerweise nicht kennen würden (z. B. „Wie heißt der farbige Teil Ihres Auges?“). Jede Liste mit 22 Fakten hatte zwei zufällige Präsentationsreihenfolgen, und diese Reihenfolgen wurden zwischen den Teilnehmern ausgeglichen. Wenn sich die Kinder bei einer bestimmten Frage nicht an die Quelle erinnern konnten, wurden fünf Multiple-Choice-Optionen angeboten: Eltern, Lehrerin, Mädchen im Video, eine Puppe im Video oder nur gewusst/erraten.

Das Quellengedächtnis wurde berechnet als der Anteil der Fragen, bei denen sich die Kinder sowohl die Tatsache als auch die Quelle genau erinnerten oder erkannten, an der Gesamtzahl der gelernten Fakten (siehe Formel unten). Es wird angenommen, dass dieses Maß des Quellengedächtnisses die Bindung von Fakten und Quellen widerspiegelt, was ein wichtiger Aspekt des episodischen Gedächtnisses ist (Miller et al., 2013; Cooper und Ritchey, 2020).

Während des aufgabenfreien Scans wurde die Kopfbewegung der Teilnehmer in Echtzeit überwacht. Wenn ein Teilnehmer während der ersten Hälfte eines Laufs eine übermäßige Kopfbewegung (0,2 mm in eine beliebige Richtung) zeigte, wurde der Scan neu gestartet und der Teilnehmer daran erinnert, so ruhig wie möglich zu bleiben.

Vorverarbeitung der Bilddaten In die Analysen wurden alle 21 0 gesammelten fMRT-Bilder im Ruhezustand einbezogen, da die ersten vier Bände vor der Datensammlung aufgrund der Instabilität des anfänglichen MR-Signals und der Anpassung der Teilnehmer verworfen wurden. Die Vorverarbeitung umfasste die folgenden Schritte. Zuerst wurden Schichtzeitkorrektur, Kopfbewegungskorrektur und Glättung mit DPABI 1.3 (Yan et al., 2016) durchgeführt. Anschließend wurde eine unabhängige Komponentenanalyse an geglätteten Daten mit MELODIC, einer FSL-Toolbox, durchgeführt, um artefaktbezogene Komponenten zu entfernen (Geng et al., 2019). Nach dem Entfernen aller artefaktbezogenen Komponenten wurden Gehirnextraktion, Normalisierung und Filterung durchgeführt. Nach dem von Tillman et al. (2018) wurde die Gehirnextraktion auf T1--gewichteten Bildern separat in sechs Toolboxen durchgeführt: den Advanced Normalization Tools, AFNI, FSL, BSE, ROBEX und SPM8, um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten. Die von mindestens vier Toolboxen extrahierten Voxel wurden in die Gehirnmaske aufgenommen. Erweiterte Normalisierungswerkzeuge wurden verwendet, um eine Koregistrierung und Normalisierung durchzuführen. Statistische Analysen wurden in AFNI (Cox, 1996) durchgeführt. Eine zeitliche Bandpassfilterung (0,01-0,1 Hz) und eine räumliche Glättung mit einem 5-mm-FWHM-Gauß-Kernel wurden in AFNI an normalisierten Daten durchgeführt.

Einzelne Seed-Regionen (bilateraler vorderer und hinterer Hippocampus) wurden aus dem Strukturscan mit Freesurfer 5.1 (Fischl, 2012) abgeleitet und mit dem Automatic Segmentation Adapter Tool (Wang et al., 20 bearbeitet) 11). Der Hippocampus wurde in vordere und hintere Segmente unter Verwendung von manueller Identifizierung von anatomischen Standardmerkmalen unterteilt. Die Onkelspitze diente als Grenze zwischen vorderem und hinterem Hippocampus (Duvernoy, 2005; Weiss et al., 2005). Die Rater waren blind für Alter und Geschlecht der Teilnehmer. Die Zuverlässigkeit für die Identifizierung dieser Orientierungspunkte zeigte eine Übereinstimmung von 94,60 Prozent innerhalb eines Schnitts und eine Übereinstimmung von 99,99 Prozent innerhalb von zwei Schnitten. Die Intraclass-Korrelationskoeffizienten waren hoch und reichten von 0,897 bis 0,985. Wenn es Meinungsverschiedenheiten zwischen Bewertern bezüglich der korrekten Schichtposition gab, wurde die Schicht des erfahreneren Bewerters verwendet.

Korrelationen zwischen den Zeitreihen der einzelnen Saatregionen (bilateraler vorderer und hinterer Hippocampus) und denen des gesamten Gehirns wurden berechnet, um individuelle funktionelle Konnektivitätskarten im Ruhezustand zu erstellen. Anschließend wurde Fishers r-zu-z-Transformation verwendet, um r-Karten in z-Karten umzuwandeln, um normalverteilte Werte der Konnektivitätskarten zu erhalten. Die z-Werte wurden aus 6 ROIs extrahiert: unterer/oberer parietaler Läppchen (IPL/SPL), unterer okzipitaler Gyrus (IOG), linker unterer temporaler Gyrus (ITG), linker unterer frontaler Gyrus (IFG), fusiformer Gyrus und orbitaler frontaler Gyrus (OFG) (Abb. 3). Diese Hirnregionen wurden gemäß früheren Untersuchungen definiert, die darauf hindeuteten, dass 4-- bis 8--jährige Kinder eine stärkere Aktivierung in diesen Regionen während der Codierung von Gegenständen (dh Bildern von Tieren und Objekten) zeigten, mit denen sie sich später erinnerten korrekte Quellen als solche mit falschen Quellen (z. B. Bilder von Zeichentrickfiguren) (für Details siehe Geng et al., 2019). Die Aktivierungsunterschiede deuten darauf hin, dass diese sechs Gehirnregionen entscheidend für die Kodierung von Kontextinformationen sind. Daher wurden diese Regionen in der aktuellen Studie als ROIs ausgewählt.

Statistische Analysen Aufgrund ihrer Fähigkeit, mit unausgewogenen und unvollständigen Längsschnittdaten umzugehen, wurden lineare gemischte Modelle verwendet. Insbesondere wurde eine Reihe von Fixed-Effects-Modellen in SPSS 20.0 ausgeführt, um die Zusammenhänge zwischen Alter, Quellengedächtnis und iHFC zu testen. Zunächst wurden altersbedingte Veränderungen im Quellgedächtnis bewertet. Dann wurden die Beziehungen zwischen Alter, Quellgedächtnis und iHFC zu jedem ROI analysiert, um die Änderungen in gleichzeitigen Beziehungen zu bewerten. Als nächstes wurden die Modelle verwendet, um zu untersuchen, ob frühere Änderungen im Quellgedächtnis eine spätere iHFC mit jedem ROI vorhersagten und ob eine frühere funktionale Konnektivität mit jedem ROI spätere Änderungen im Quellgedächtnis vorhersagte.

Wie in der Einleitung angedeutet, brauchen Verhaltens- und Gehirnveränderungen Zeit, um sich gegenseitig zu formen. Daher haben wir die Beziehungen von Gedächtnisänderungen zwischen W1 und W2 zur funktionellen Konnektivität bei W3 analysiert (Abb. 1). Darüber hinaus haben wir die Beziehungen der funktionellen Konnektivität bei W1 zu Gedächtnisänderungen zwischen W1 und W3 berechnet (Abb. 1). Ein weiterer praktischer Grund, warum die Intervalle der Gedächtnisveränderung zwischen den beiden Vorhersageanalysen unterschiedlich waren, war, dass es in der alten Kohorte keine signifikante Veränderung des Quellgedächtnisses zwischen W2 und W3 gab. [Eine weitere interessante Frage wäre, wie Änderungen im Quellspeicher mit Änderungen in iHFC zusammenhängen; In der aktuellen Stichprobe gab es jedoch aufgrund von Bewegung zu viele Datenverluste, um die Änderungen des iHFC innerhalb der beiden Kohorten zu untersuchen. Daher werden Einzelzeitpunktdaten für funktionelle Konnektivitätsanalysen verwendet.]

Kontinuierliche Kovariaten (Alter, mittlere FD, Quellgedächtnisänderung und iHFC) in diesen Modellen wurden über die gesamte Stichprobe hinweg standardisiert. Das Informationskriterium von Akaike wurde verwendet, um Modelle von Haupteffekten mit Modellen zu vergleichen, die sowohl Haupt- als auch interaktive Effekte enthielten. Modelle mit dem niedrigsten Wert für das Akaike-Informationskriterium wurden als das am besten passende Modell ausgewählt. Angesichts der moderaten Stichprobengröße (siehe Tabelle 1) und der begrenzten Anzahl von ROI wurden Korrekturen für Mehrfachvergleiche nicht angewendet. Wenn Wechselwirkungen zwischen Kohorten (jung vs. alt) beobachtet wurden, wurde die Beziehung zwischen Quellgedächtnismessungen und iHFC für jede Kohorte erneut geschätzt, indem die Kovariaten für jede Gruppe separat standardisiert und die Modellparameter neu geschätzt wurden.

Ergebnisse

Verhaltensergebnisse

Es gab 194 Kinder, die Daten für Verhaltensanalysen lieferten (Tabelle 1). Um die Leistung des Quellgedächtnisses vorherzusagen, hatten Fixed-Effects-Modelle, einschließlich Alter, Kohorte (jung vs. alt) und eine Alters-Kohorten-Interaktion, eine bessere Anpassung als das Modell, das nur Haupteffekte enthielt. Das Alter korrelierte positiv mit der Quellgedächtnisleistung (b=0.051, SE=0.023, t(353)= 2.281, p=0.023), und es gab eine signifikante Wechselwirkung zwischen Alter und Kohorte (b=–0,075, SE=0,031, t(353) {{17 }} 2.423, p=0.016). Als diese Wechselwirkung untersucht wurde, zeigten die Ergebnisse, dass die altersbedingten Veränderungen des Quellengedächtnisses in der jungen im Vergleich zur alten Kohorte größer waren (p, 0,001 vs. p=0,028; Abb. 4). Es wurden keine Unterschiede zwischen den 6--jährigen Kindern der jungen Kohorte, die bei W3 getestet wurden, und den 6--jährigen Kindern der alten Kohorte, die bei W1 getestet wurden, beobachtet (p . 0,90). Zusätzlich haben wir getestet, ob es Unterschiede im Quellengedächtnis zwischen den Altersgruppen in jeder Kohorte gab. Alle Vergleiche zwischen den Altersgruppen erreichten Signifikanz mit Ausnahme des Unterschieds zwischen 7 und 8 Jahren (p=0,24).

Altersbedingte Änderungen in gleichzeitigen Beziehungen zwischen Quellgedächtnis und funktionaler Konnektivität Feste Effekte der linearen gemischten Modelle umfassten Subregion, Alter und Quellgedächtnis als unabhängige Variablen und iHFC als abhängige Variable. Die mittlere FD wurde ebenfalls in das Modell aufgenommen, da, wie oben berichtet, eine geringfügig signifikante Beziehung zwischen dem Alter und der mittleren FD besteht. Die Haupteffektmodelle hatten eine bessere Anpassung als die Modelle mit Alter-Quelle-Gedächtnis-Interaktion. Es gab signifikante Haupteffekte des Alters bei der Vorhersage der Konnektivität zwischen Hippocampus und linkem IPL/SPL, IOG, linkem ITG, linkem IFG, Gyrus fusiformis und OFG. Mit zunehmendem Alter nahm insbesondere auch die iHFC zu (Abb. 5). Der Haupteffekt des Quellengedächtnisses war für die Konnektivität zwischen dem Hippocampus und einem beliebigen ROI nicht signifikant.

Außerdem gab es Unterschiede in der Konnektivität zwischen vorderem und hinterem Hippocampus und fusiformem, linkem ITG, IOG, OFG und linkem IPL/SPL (Tabelle 3). In allen Regionen außer OFG war die Konnektivität für den hinteren im Vergleich zum vorderen Hippocampus größer. Beim IFG gab es einen Trendunterschied in der funktionellen Konnektivität des Hippocampus (anterior, posterior; Tabelle 3).

Vorhersagebeziehungen zwischen Quellenspeicheränderungen von W1 zu W2 und funktionaler Konnektivität bei W3

Zu den festen Effekten der linearen gemischten Modelle gehörten eine Subregion (anterior vs. posterior), eine Kohorte (jung vs. alt) und Quellgedächtnisänderungen (definiert als die Unterschiede im Quellgedächtnis zwischen W1 und W2). Die mittlere FD wurde nicht in die Modelle aufgenommen, da es keinen Unterschied in den Bewegungsparametern (mittlere FD, absolute Bewegung und Datenlänge) zwischen jungen und alten Kohorten gab (S. 0.60). Die Modelle, die die Kohortenquellen-Erinnerungsänderungsinteraktion enthielten, führten zu einer besseren Modellanpassung für linkes IFG und OFG. Im Gegensatz dazu passten die Haupteffektmodelle besser zu den anderen vier ROIs. Quellgedächtnisveränderungen zwischen W1 und W2 waren positiv mit der funktionellen Konnektivität des Hippocampus W3 mit linkem IPL/SPL, IOG, linkem ITG und Gyrus fusiformis verbunden (Tabelle 4; Abb. 6).

Es gab signifikante Wechselwirkungen zwischen Kohorten- und Quellgedächtnisveränderung, die eine intrinsische funktionelle Konnektivität vom Hippocampus zum linken IFG und OFG vorhersagten (Tabelle 4). Um diese Wechselwirkungen zu untersuchen, wurden die Fixed-Effects-Modelle verwendet, um jede Kohorte separat zu bewerten. In der jungen Kohorte waren Quellengedächtnisänderungen signifikant mit iHFC mit linkem IFG und OFG verbunden (b=0.109, SE=0.025, t( 73)=4.341, p , 0.001; b=0.068, SE=0.022, t(73)=3.117, p=0 .003). In der alten Kohorte waren diese Assoziationen jedoch nicht offensichtlich (p-Werte 0,20). Daher prägten Verhaltensverbesserungen im Quellgedächtnis nur in der jungen Kohorte die spätere intrinsische funktionelle Konnektivität zwischen dem Hippocampus und diesen kortikalen Regionen (Abb. 7). Darüber hinaus haben wir die obigen Analysen erneut durchgeführt, wobei das Quellgedächtnis bei W1 und W2 in den Modellen enthalten war, um die Beziehungen zwischen Änderungen des Quellgedächtnisses und der späteren funktionellen Konnektivität des Hippocampus zu testen. Alle Ergebnisse blieben gleich, außer dass der Haupteffekt der Quellgedächtnisänderungen im linken IPL/SPL und IOG nicht signifikant wurde (p=0.18; p=0.11). Darüber hinaus zeigte der hintere Hippocampus eine größere Konnektivität zu fusiformem, linkem ITG, IOG und linkem IPL/SPL als der vordere Hippocampus. Der Unterschied zwischen OFG und linkem IFG erreichte keine Signifikanz (Tabelle 3).

Vorhersagebeziehungen zwischen funktionaler Konnektivität bei W1 und Quellenspeicheränderungen von W1 zu W3

Modelle mit festen Effekten umfassten iHFC bei W1 und Kohorte (jung vs. alt) als unabhängige Variablen und Quellgedächtnisänderung von W1 zu W3 als abhängige Variable. Die mittlere FD wurde nicht in das Modell aufgenommen, da sie zwischen den Kohorten nicht signifikant unterschiedlich war (S. 0.70). Für linkes ITG und fusiform hatten die Interaktionsmodelle eine bessere Anpassung. Für die anderen ROIs passten die Haupteffektmodelle besser, lieferten jedoch keine signifikanten Erkenntnisse.

Die Wechselwirkungen zwischen Kohorte und iHFC in linkem ITG und fusiformem Gyrus sagten signifikant eine Quellgedächtnisänderung voraus (Tabelle 5). Um die Wechselwirkungen zu untersuchen, wurden Fixed-Effects-Modelle verwendet, um die Beziehungen in jeder Kohorte separat zu testen. In der älteren Kohorte war iHFC mit linkem ITG und Gyrus fusiformis mit einer Änderung des Quellengedächtnisses verbunden (b=–0.{{10}}90, SE=0 .024, t(60)=3.76, p , 0.001; b=0.086, SE=0.029, t(60)= 2.998, p=0.004). Dieser Zusammenhang wurde jedoch in der jungen Kohorte nicht beobachtet (S. 0,80). Daher sagte nur in der alten Kohorte die funktionelle Konnektivität zwischen Hippocampus und linkem ITG und Gyrus fusiformis spätere Verbesserungen des Quellgedächtnisses voraus (Abb. 7).

Diskussion

Diese Studie verwendete ein beschleunigtes Längsschnittdesign, um die prädiktiven Beziehungen zwischen Quellgedächtnisveränderungen und iHFC im Laufe der Kindheit zu untersuchen. Erstens fanden wir eine altersbedingte Steigerung der Quellgedächtnisleistung, was frühere Studien stützte, die altersbedingte Unterschiede im Quellgedächtnis in dieser Altersgruppe stark beleuchteten (Drummey und Newcombe, 2002; Riggins, 2014). Zweitens zeigten die Ergebnisse, dass iHFC innerhalb des Gedächtnisnetzwerks im Laufe der Kindheit zunahm, was mit früheren Querschnittsstudien übereinstimmt, die ähnliche Zusammenhänge zwischen Alter und funktioneller Konnektivität des Hippocampus zeigten (Blankenship et al., 2017; Geng et al., 2019). Schließlich zeigten die Ergebnisse, dass Änderungen in der Gedächtnisleistung eine spätere funktionelle Konnektivität vorhersagten und eine frühe funktionelle Konnektivität spätere Quellenspeicheränderungen vorhersagte.

Änderungen des Quellgedächtnisses sagten eine spätere funktionelle Konnektivität des Hippocampus voraus

Früh im Leben veränderte Quellengedächtnisse sagten eine spätere intrinsische Konnektivität zwischen Hippocampus und kortikalen Regionen in Abwesenheit einer Aufgabe voraus, was darauf hindeutet, dass das Verhalten die spätere funktionelle Konnektivität prägte. Insbesondere prognostizierten bei allen Kindern Veränderungen im Gedächtnis eine intrinsische Konnektivität vom Hippocampus zu fusiformen, linken ITG, IOG und linken IPL/SPL 1 Jahr später. Darüber hinaus sagten frühe Gedächtnisveränderungen innerhalb der jüngeren Kohorte auch eine funktionelle Konnektivität des Hippocampus mit dem linken IFG und OFG voraus. In Analysen, die altersbedingte Veränderungen in gleichzeitigen Beziehungen bewerteten, war die Gedächtnisleistung jedoch nicht mit iHFC verbunden. Diese Ergebnisse unterstützen die Idee, dass Lebenserfahrung das Gehirn über die gesamte Entwicklung hinweg formt, eine Vorstellung, die auch durch andere Ergebnisse gestützt wurde (Fox und Raichle, 2007; Gabard-Durnam et al., 2016). Beispielsweise wurde gezeigt, dass die durch Aufgaben ausgelöste funktionelle Konnektivität die funktionelle Konnektivität im Ruhezustand 2 Jahre später vorhersagt, jedoch nicht gleichzeitig (Gabard-Durnam et al., 2016). Darüber hinaus interpretierten wir die Ergebnisse, wie vom Rahmen der interaktiven Spezialisierung vorgeschlagen, so, dass sie zeigten, dass Veränderungen des Gedächtnisses in frühen Lebensjahren die funktionelle Integration innerhalb des Hippocampus-Gedächtnisnetzwerks vorantreiben können und dass dieser Prozess Zeit braucht, um sich zu entfalten (Johnson, 2011; Poppenk et al., 2013). Mit anderen Worten, frühe Gedächtnisgewinne können die allmähliche Verfeinerung des Hippocampus-Gedächtnisnetzwerks im Laufe der Zeit widerspiegeln, was letztendlich zu einer verbesserten iHFC führt, selbst wenn eine bestimmte Aufgabe fehlt. Dies steht im Einklang mit früheren Forschungen in anderen kognitiven Bereichen, die zeigen, dass Rechentraining Veränderungen in der Hippocampus-Parietal-Konnektivität in der mittleren Kindheit verursacht (Rosenberg-Lee et al., 2018).

Die funktionelle Konnektivität des Hippocampus sagte spätere Änderungen des Quellgedächtnisses voraus

Die Konnektivität vom Hippocampus zu Fusiform und ITG prognostizierte Gedächtnisveränderungen 2 Jahre später. Dies galt jedoch nur für die ältere Kohorte, so dass iHFC mit fusiformem und linkem ITF nach 6 Jahren Gedächtnisveränderungen 2 Jahre später vorhersagte. Diese Ergebnisse stützen die Behauptung, dass Aktivität im Gehirn auch das Verhalten beeinflussen kann, und legen nahe, dass die funktionelle Integration innerhalb des Hippocampus-Gedächtnisnetzwerks zukünftige Entwicklungsgewinne der Gedächtnisfähigkeit bei Kindern im Alter von 6 Jahren vorhersagen kann. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit früheren Studien, die darauf hindeuten, dass frühere iHFC interventionsinduzierte Verhaltensänderungen in Populationen mit typischer und atypischer Entwicklung vorhersagen können (Hoeft et al., 2011; Supekar et al., 2013). Daher legt unsere Studie nahe, dass die Interaktion zwischen Gehirn und Verhaltensentwicklung in jungen Jahren nicht einseitig, sondern ein wechselseitiger Prozess ist: Verhaltensänderungen prägen die zukünftige Gehirnaktivität, und die Gehirnaktivität prägt zukünftige Verhaltensänderungen.

Timing-Effekte in der Interaktion zwischen Verhaltens- und Gehirnentwicklung

Unsere Ergebnisse legen nahe, dass das Timing im Hinblick auf die Wechselwirkungen zwischen dem Gehirn und der Verhaltensentwicklung eine Rolle spielt. Obwohl frühere Gedächtnisveränderungen eine spätere Konnektivität des Hippocampus mit bestimmten kortikalen Regionen sowohl in jungen als auch in alten Kohorten vorhersagten, waren nur in der jüngeren Kohorte frühe Gedächtnisveränderungen im Zusammenhang mit der funktionellen Konnektivität vom Hippocampus zum linken IFG und OFG. Im Gegensatz dazu sagte die frühfunktionelle Konnektivität mit fusiformem und linkem ITG signifikant spätere Gedächtnisveränderungen nur in der älteren Kohorte voraus. Wir schlagen zwei mögliche Erklärungen für diese zeitlichen Unterschiede vor. Erstens können diese Ergebnisse aus bekannten Unterschieden im Ausmaß altersbedingter Veränderungen in der Entwicklung des Quellengedächtnisses während der Kindheit resultieren. In Übereinstimmung mit früheren Verhaltensstudien, die auf beschleunigte Änderungsraten des Quellgedächtnisses vor dem sechsten Lebensjahr hindeuten (Riggins, 2014), zeigt die aktuelle Studie, dass die Gedächtnisänderungen für die 4-bis-6--jährige Kohorte stärker waren erheblich als für die 6-bis-8-jährige Kohorte. Größere Gedächtnisveränderungen können größere Veränderungen im Gehirn bewirken. Dies könnte helfen zu erklären, warum frühere Gedächtnisänderungen in der jüngeren Kohorte die Konnektivität zwischen Hippocampus und IFG und OFG vorhersagten.

Alternativ kann der zeitliche Unterschied aus bekannten Unterschieden in Entwicklungsveränderungen im Hippocampus während der Kindheit resultieren. Studien an Menschen und Tieren weisen übereinstimmend darauf hin, dass das Hippocampus-Gedächtnisnetzwerk um das sechste Lebensjahr herum eine signifikante Entwicklung erfährt (Serres, 2001; Lavenex und Lavenex, 2013). Daher können 4-6 Jahre ein sensibler Zeitraum für die Entwicklung des Hippocampus sein, der durch eine größere Plastizität gekennzeichnet ist (Tottenham und Sheridan, 2010). Diese Behauptung steht im Einklang mit dem Argument, dass die Gestaltung der funktionalen Architektur in Entwicklungsphasen besonders ausgeprägt sein kann, wenn neuronale Systeme am plastischsten und für Umwelteinflüsse empfänglich sind (Bick und Nelson, 2017). Nach dem Ende der sensiblen Phase kann das reifere Hippocampus-Gedächtnisnetzwerk beginnen, entwicklungsbedingte Veränderungen der Gedächtnisfähigkeiten voranzutreiben. Dies könnte erklären, warum iHFC Verhaltensänderungen nur in der älteren Kohorte vorhersagte. Daher spekulieren wir, dass erst nachdem das Gehirn eine bestimmte Reifeschwelle erreicht hat, seine Funktion zuverlässig und konsistent Verhalten vorhersagen kann. Die Timing-Effekte können auch von den spezifischen Gehirnregionen abhängen, die eine funktionelle Konnektivität mit dem Hippocampus aufweisen. Veränderungen des frühen Gedächtnisses von 4 auf 5 Jahre sagten eine funktionelle Konnektivität zwischen Hippocampus und präfrontalen Regionen (IFG und OFG) nach 6 Jahren voraus. In der älteren Kohorte wurde die funktionelle Konnektivität im Alter von 8 Jahren jedoch nicht durch Verhaltensänderungen von 6 bis 7 Jahren vorhergesagt. Im Gegensatz dazu sagte iHFC nur in der älteren Kohorte Gedächtnisveränderungen 2 Jahre später voraus, und dies war spezifisch für Fusiforme und ITG. Diese Befunde sind möglicherweise auf die unterschiedlichen Entwicklungspfade dieser neuralen Regionen zurückzuführen. Frühere Forschungen haben gezeigt, dass die Gehirnentwicklung in einer hierarchischen Abfolge von sensorischen über Assoziationskortizes bis hin zu Regionen verläuft, die für kognitive Funktionen wichtig sind (Gogtay et al., 2004; Shaw et al., 2008). IFG und OFG sind Regionen, die mit Kognition höherer Ordnung assoziiert sind und später reifen als sensorische oder Assoziationsregionen. Somit stimmen die Ergebnisse der aktuellen Studie mit der Vorstellung überein, dass präfrontale Regionen wie IFG und OFG in der jüngeren gegenüber der älteren Kohorte weniger ausgereift und daher plastischer sind. Dies steht auch im Einklang mit früheren Studien, die darauf hindeuten, dass eine erhöhte funktionelle Kopplung des Hippocampus mit dem PFC mit der Entwicklung von Gedächtnisfähigkeiten zusammenhängt (Qin et al., 2014). Die vorliegenden Ergebnisse erweitern diese Arbeit und legen nahe, dass 4-6 Jahre ein sensibler Zeitraum für die funktionelle Integration zwischen dem Hippocampus und den Frontalregionen sein könnten. Im Gegensatz dazu sind Fusiform und ITG mit der visuellen Verarbeitung verbunden und reifen früher als präfrontale Regionen. Eine solche frühe Reifung könnte der Fähigkeit von Fusiform und ITG zugrunde liegen, Verhaltensänderungen vorherzusagen.

Starken und Einschränkungen

Die aktuelle Studie hat mehrere Stärken. Durch die Verwendung eines beschleunigten Längsschnittdesigns verfolgten wir Entwicklungsänderungen im Quellspeicher, iHFC und die Beziehungen zwischen ihnen. Dieses Design ermöglichte es uns auch, Timing-Unterschiede zu testen, indem wir zwei Kohorten von Kindern verglichen. Indem wir uns auf einen vorgeschlagenen sensiblen Zeitraum für die Entwicklung des Quellgedächtnisses konzentrierten, konnten wir untersuchen, wie das Hippocampus-Gedächtnisnetzwerk innerhalb dieses wichtigen Entwicklungsfensters verfeinert wird und wie es mit Verbesserungen des Gedächtnisses zusammenhängt.

Auch diese Studie hat Limitationen. Aufgrund der begrenzten Stichprobengröße konnten wir nicht untersuchen, wie sich Änderungen der funktionellen Konnektivität im Laufe der Zeit auf das Gedächtnis auswirken. Außerdem haben wir uns aufgrund der Stichprobengröße entschieden, keine Ganzhirnanalysen durchzuführen und uns stattdessen auf ROIs zu verlassen, die aus einer aufgabenbasierten Studie mit Kindern aus derselben Längsschnittstudie abgeleitet wurden. Daher können auch Befunde mit zusätzlichen Hirnregionen vorliegen, die nicht in den aktuellen ROIs enthalten sind. Zusätzlich wurden die ROIs in einer Aufgabe nur mit Bildmaterial definiert. Im Gegensatz dazu wurde das Quellengedächtnis in dieser Studie in einer Aufgabe gemessen, die sowohl bildliches als auch verbales Material beinhaltete. Es ist nicht bekannt, ob verschiedene Gehirnregionen aktiviert würden, um kontextuelle Informationen zu kodieren, indem visuelle versus verbale Modalitäten angezapft würden. Obwohl ein Teil der Kinder in der Stichprobe aufgabenbasierte fMRT-Daten zur Definition von ROIs lieferte, verfügten wir schließlich nicht über genügend aufgabenbasierte MRT-Daten, um die Entwicklungsbeziehungen zwischen der aufgabenbasierten funktionellen Konnektivität des Hippocampus und der ohne anspruchsvolle Aufgabe gemessenen Konnektivität zu bewerten auferlegt.

Zusammenfassend konzentrierte sich unsere Studie auf die Mechanismen, die mit entwicklungsbedingten Veränderungen im Quellgedächtnis und dem zugrunde liegenden Hippocampus-Netzwerk im Alter zwischen 4 und 8 Jahren zusammenhängen. Die Ergebnisse zeigen, dass Verhaltenserfahrungen und Gehirnveränderungen interaktive Prozesse sind, so dass Erfahrungen Veränderungen im Gehirn und das Gehirn Verhaltensänderungen prägen. Darüber hinaus unterstützen und erweitern unsere Ergebnisse frühere Studien zur Gehirnentwicklung, indem sie zeigen, dass das Timing in Bezug auf Verhaltensänderungen eine Rolle spielt, die die Gehirnkonnektivität formen, und solche Timing-Unterschiede auch davon abhängen, welche Gehirnregionen beteiligt sind. Zusammengenommen fügen diese Ergebnisse einen kritischen Einblick in die Entwicklung des Quellengedächtnisses in der frühen Kindheit hinzu und tragen zur wachsenden Literatur bei, die die interaktiven und komplizierten Beziehungen zwischen kognitiven Prozessen und ihren neurologischen Grundlagen im sich entwickelnden Gehirn dokumentiert.