Deel 3: Functionele connectiviteit tussen geheugen- en beloningscentra over taak- en rusttrack Geheugengevoeligheid om te belonen

voor meer informatie:ali.ma@wecistanche.com

Pls klik hier om deel 2

Klik naarCistanche DHT voor geheugen

Omnibus-ANOVA voor rust- en coderingstaken - Om rustconnectiviteit te vergelijken met achtergrondtaakconnectiviteit, hebben we connectiviteitsmaatregelen van laagdoorlatende gefilterde tijdreeksen gebruikt om de taak en rustvoorverwerking te matchen. Connectiviteitsmaatregelen werden onderworpen aan dezelfde ANOVA als hierboven gerapporteerd, waarbij de taakfasefactor drie waarden had (pre-codering, codering, post-codering). Deze analyse stelt ons in staat om direct de hypothese te testen dat connectiviteitspatronen en hun relatie tot gedrag stabiel zijn tussen taken en rust. De resultaten van de ANOVA worden gerapporteerd in Tabel 2 en alle connectiviteitswaarden zijn weergegeven in Fig. 4b. Uit de effecten van interesse vonden we een hoofdeffect van modulatorstatus, met een grotere connectiviteit in modulatoren (M= 0.52, SD= 0.14) dan niet-modulators (M= 0 .32, SD= 0.21). We vonden ook een significante interactie tussen modulatorstatus en beloningsstructuur. Follow-up t-tests met twee steekproeven toonden aan dat de interactie werd aangedreven door significante verschillen tussen modulatoren en niet-modulatoren in hippocampus/PHC-connectiviteit met ACC, MPFC, OFC en VS (allemaal t(22)> 2.1, p< 0.05)="" but="" not="" with="" midbrain="" (t(22)="0.90," p="0.377)." the="" effect="" of="" modulator="" status="" and="" the="" interaction="" between="" modulator="" status="" and="" reward="" structure="" were="" not="" driven="" by="" a="" median="" split="" of="" participants="" and="" were="" replicated="" when="">geheugengevoeligheid voor beloning werd behandeld als een continue maatstaf met behulp van ANCOVA (hoofdeffect van BRM: F(1,22)=7.13, p= 0.014, η2P= .25; BRM *beloning structuur interactie:

F(2.80,61.58) = 3.25, p= 0.031). We found no effect of task stage and no interaction between task stage and modulator status in this analysis (both p>0.2), suggereert connectiviteit tussengeheugenen beloningsnetwerken en hun relatie tot gedrag bleven relatief stabiel over de pre-coderings-, coderings- en post-coderingsscans.

Samenvatting van de ANOVA-bevindingen—Zowel omnibus- als rust-ANOVA's lieten een effect zien van de modulatorstatus opgeheugen-beloningsregio-connectiviteit en onthulde dat het modulator-effect niet door alle verbindingen in gelijke mate werd aangestuurd. Een reeks beloningsregio's zorgde onevenredig voor het algehele effect: ACC-, OFC- en VS-connectiviteit met hippocampus / PHC verschilde consequent tussen modulatoren en niet-modulators, terwijl verbindingen met de middenhersenen dat consequent niet deden. Hoewel we een algemene toename in connectiviteit tussen beloning engeheugenregio's van pre-codering tot post-codering in de rest-only ANOVA, waren er geen interacties tussen modulatorstatus en taakfase in beide analyses. Deze resultaten komen overeen met het idee dat er stabiele individuele verschillen zijn in hersenconnectiviteitspatronen die verband houden met gedrag.

Functionele relaties tussen verbindingen

Rest-only PCA-Om te onderzoeken welke beloningsregio's deel kunnen uitmaken van hetzelfde functionele netwerk, hebben we de kruiscorrelatiestructuur van connectiviteitswaarden tussen deelnemers onderzocht. Paarsgewijze correlaties van alle op rust gebaseerde connectiviteitswaarden worden weergegeven in figuur 5a. Nadat we ze in hoofdcomponenten hadden gescheiden, vonden we vier componenten die ten minste 10 procent van de variantie in de connectiviteitswaarden verklaarden en werden bewaard voor verdere analyses (figuur 5b). Monte Carlo-simulaties (Fig. 6a) gaven aan dat alle componenten meer variantie verklaarden dan door toeval werd verwacht (alle p< 0.01),="" except="" for="" component="" 3,="" which="" was="" marginal="" (p="0.083)." preferential="" loading="" of="" each="" reward="" region="" on="" different="" components="" was="" tested="" using="" one-way="" anova="" (fig.="">

De eerste component verklaarde 28,2 procent van de variantie in connectiviteitsscores en laadde bij voorkeur op ACC-, OFC- en VS-verbindingen en, in mindere mate, MPFC en middenhersenen (one-way ANOVA, F(4,15)=3. 91, blz.= 0.023). De tweede component verklaarde 16,6 procent van de variantie en laadde bij voorkeur op middenhersenenverbindingen en, in mindere mate, negatief op OFC- en MPFC-verbindingen (one-way ANOVA, F(4,15)=38.2, p< 0.001).="" the="" third="" component="" explained="" 12.5%="" ofvariance="" and="" loaded="" comparably="" across="" all="" reward="" regions="" (one-way="" anova="" f(4,15)="0.74," p="0.580)." the="" fourth="" component="" explained="" 11.6%="" of="" variance="" and="" was="" loading="" preferentially="" on="" mpfc="" connections="" (one-way="" anova="" f(4,15)="5.26," p="0.008)." multiple="" regression="" then="" tested="" the="" relationship="" between="" the="" component="" scores="" and="" behavioral="" reward="" modulation="" across="" participants.="" the="" first="" component="" score="" significantly="" tracked="" behavioral="" reward="" modulation="" (beta="7.09," se="3.13," p="0.03)" while="" the="" remaining="" components="" did="" not="" (all="" p="">0.18). Deze resultaten geven aan dat ACC-, OFC- en VS-connectiviteit met hippocampus/PHC co-varieren en gezamenlijk volgengeheugengevoeligheid voor beloning. De connectiviteit van de middenhersenen en MPFC varieerde in mindere mate met de andere beloningsgerelateerde regio's en met elkaar. Bovendien werden de componenten waarop de middenhersenen en MPFC het sterkst werden geladen, niet gevolgdgeheugengevoeligheid voor beloning, waardoor de mogelijkheid wordt geopend dat ze elk deel kunnen uitmaken van functioneel verschillende systemen.

Het gebrek aan differentiatie tussen modulatoren en niet-modulators op basis van hippocampus/PHC-middenhersenen was onverwacht, vooral gezien het feit dat significante effecten van connectiviteit werden waargenomen voor andere beloningsgerelateerde regio's in zowel ANOVA als PCA. Terwijl beloningsmodulerende effecten op de interacties van de middenhersenen metgeheugenregio's eerder zijn gedocumenteerd (Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012), leidt het effect mogelijk niet tot een verhoogde gevoeligheid voor beloning op zich. In plaats daarvan kunnen over het algemeen grotere interacties - ongeacht externe beloningen - leiden tot een grotere beschikbaarheid van dopamine in de hippocampus en meergeheugenalgemeen (Duncan et al., 2014; Lisman et al., 2011; Tompary et al., 2015).

To test this idea, we performed a second multiple regression with component scores as predictors but this time using overall accuracy as an outcome. The second component significantly predicted the overall accuracy across participants (beta = 0.28, SE= 0.11, p= 0.02), while the other three components did not (all p>0.5). Een duidelijk patroon van connectiviteit in rusttoestand, vastgelegd door de tweede component die bij voorkeur op de hippocampus/PHC-middenhersenen connectiviteit laadde, was ook relevant voor het gedrag, maar werd in het algemeen gevolgd.geheugenliever dangeheugengevoeligheid voor beloning.

Omnibus PCA voor taak en rust—Om te testen in hoeverre kruiscorrelaties stabiel kunnen blijven tussen taak en rust, werd een tweede PCA uitgevoerd op de hele set van 30 connectiviteitswaarden per onderwerp (10 verbindingen voor elke pre-encoding, codering, en postcoderingsperioden). Connectiviteitswaarden afgeleid van low-pass gefilterde tijdreeksen werden gebruikt om pre-processing over taken en rust te matchen. Drie componenten verklaarden meer dan 10 procent van de variantie. Monte Carlo-simulaties (Fig. 6a) gaven aan dat alleen componenten 1 en 2 meer variantie verklaarden dan op basis van toeval werd verwacht (beide p< 0.001).="" component="" 3="" did="" not="" (p="0.8)" and="" thus="" was="" not="" considered="" further.="" the="" loadings="" of="" each="" reward="" region="" on="" the="" two="" retained="" components="" are="" presented="" in="" fig.="">

The first component explained 31.4% of the variance and showed marginal differences between loadings among reward regions (one-way ANOVA F(4,25) = 2.30, p= 0.086), with numerically greatest loadings of ACC and VS. The second component explained 18.0% of the variance and most strongly loaded on midbrain connections (F(4,25) = 4.78, p= 0.005). Multiple regression with component scores as predictors and BRM as an outcome showed that the first component was a significant predictor of Brm (beta = 2.99, SE= 1.00, p= 0.007), while the other was not (p> 0.09). A second multiple regression with the overall accuracy as an outcome did not reveal any significant effects (all p>0.2). Dus de omnibus PCA repliceerde gedeeltelijk de rest-only PCA. Alles bij elkaar geven de PCA-bevindingen aan dat: (1) connectiviteitspatronen van ACC, VS en mogelijk OFC functioneel gekoppeld zijn, met een samengestelde connectiviteitsscore die het sterkst is geladen op deze regio's.geheugengevoeligheid voor beloning, (2) middenhersenen en mogelijk MPFC-connectiviteitspatronen variëren in mindere mate met de andere beloningsregio's en met elkaar, en (3) connectiviteit in rusttoestand hippocampus/PHC-middenhersenen kan meer voorspellend zijn voor de algehele geheugenprestaties dan geheugengevoeligheid voor beloning.

Voorspellengeheugengevoeligheid voor beloning van connectiviteitspatronen met behulp van machine learning De hierboven gerapporteerde ANOVA- en PCA-bevindingen toonden aan dat connectiviteit tussengeheugenen beloningsgerelateerde regio's volgden individuen'geheugensensitivity to reward and that this relationship may be relatively preserved irrespective of task stage. To more directly quantify how well patterns of connectivity may differentiate between modulators and nonmodulators, we applied SVC to predict modulator status from connectivity patterns in each task stage (inputs = 10 connectivity values, outputs = modulator status). Classification accuracy that occurred with a probability of less than 0.017 (0.05/3 to correct for multiple comparisons) was considered significant. Using cross-validation, we found that classification of modulator status from connectivity patterns was reliably above chance in the pre-encoding scan (accuracy = 79.2%, p= 0.010) and the encoding scan (accuracy = 75%, p= 0.006). Classification based on the post-encoding scan was lower and not reliably different from chance (accuracy = 58.3%, p= 0.157; Fig. 7a). Although the classification accuracy based on post-encoding connectivity did not reach significance, we did not find evidence that the probability of misclassification would be reliably greater at post-encoding compared to pre- encoding or encoding task stages (both χ2 < 2.1, p> 1.5).

Om te verifiëren dat succesvolle classificatie niet afhankelijk was van het behandelen van beloningsmodulatie als een gedichotomiseerde variabele, werd ε-SVR uitgevoerd om gedragsbeloningsmodulatie als een continue maatstaf te voorspellen. In overeenstemming met de SVC-bevindingen, onthulde kruisgevalideerde SVR dat connectiviteit tussen:geheugenen beloningsregio's voorspelden betrouwbaar BRM tijdens de coderingsscan (r= 0.51, p= 0.010), en marginaal voorspeld tijdens de pre-coderingsrustscan (r= 0.46, p= 0.024). De SVR op post-encoding connectiviteit bereikte geen significantie (r= 0.35, p= 0.098; Fig. 7b).

Aanvullende connectiviteitsanalyses

Correlaties tussen connectiviteitsveranderingen en gedrag - hoewel we geen interacties hebben gevonden tussen taakfase en beloningsmodulatie vangeheugenin de rest-only ANOVA kan een veranderende relatie tussen connectiviteit en gedrag beter worden gekarakteriseerd door een correlatie van taakgeïnduceerde toename van connectiviteit met gedrag (Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Tambini et al., 2010). Om het effect van connectiviteitstoenames op gedrag te testen, hebben we verkennende correlaties uitgevoerd tussen pre-to-post connectiviteitstoenames en zowel BRM als algehele nauwkeurigheid (tabel 3). Geen van degeheugen- reward ROI connections predicted BRM (all p> 0.15, uncorrected for multiple comparisons) nor overall cued recall rates (all uncorrected p>0.05). Er was een marginale correlatie tussen PHC-middenhersenenconnectiviteit en algehele nauwkeurigheid (r=0.40, p= 0.052), wat een gedeeltelijke replicatie oplevert van eerdere rapporten over het volgen van veranderingen in de middenhersenenconnectiviteit (Duncan et al. ., 2014; Gruber et al., 2016).

Anterieure en posterieure verschillen binnen de hippocampus - Functionele verschillen tussen anterieure en posterieure hippocampus werden getest in een 3 (taakstadium) × 2 (hippocampus ROI: anterieur, posterieur) × 5 (beloning-ROI) ANOVA met herhaalde metingen met modulatorstatus als een tussen- onderwerpen factor. De resultaten voor de ANOVA worden gerapporteerd in Tabel 4 en alle verbindingen worden weergegeven in Fig. 8. We vonden het belangrijkste effect van de modulatorstatus, wat aangeeft dat hippocampale connectiviteit met beloningsregio's werd gevolgdgeheugengevoeligheid voor beloning. We vonden ook een significante interactie tussen belonings-ROI en hippocampusdeling, wat aangeeft dat de voorste en achterste hippocampus bij voorkeur verbonden is met verschillende beloningsregio's. Van het grootste belang waren interacties tussen hippocampale divisie en modulatorstatus die erop zouden wijzen dat voorste en achterste delen van de hippocampus differentieel beloningsmodulatie van geheugen voorspellen. Alle interacties die modulatorstatus en hippocampale ROI als factoren omvatten, waren echter niet-significant (alle F< 1.5,="" p="">0.3), wat geen bewijs levert voor een dergelijke dissociatie.

As the last analysis, we tested whether connectivity increases from pre-to post-encoding rest may be differentially related to behavior for the anterior and posterior hippocampus. Thus, we correlated BRM with post-pre connectivity changes in each connection, separately for the anterior and posterior hippocampus. No significant correlations were found (all |r| < 0.32, all p> 0.05).

Discussie

De huidige studie heeft de functionele connectiviteit gemeten tussen:geheugenen beloon regio's voor, tijdens en na een coderingstaak met geldelijke prikkels. Met behulp van zowel standaard- als machine learning-benaderingen hebben we vastgesteld dat connectiviteit van hippocampus en PHC met beloningsgerelateerde regio's individuele verschillen in geheugengevoeligheid voor beloning volgde. Dit effect werd differentieel aangedreven door een subset van beloningsregio's: ACC-, OFC- en VS-connectiviteitspatronen varieerden samen tussen deelnemers en waren consistent voorspellend voor individuele verschillen in beloningsmodulatie van geheugen. De connectiviteit van de middenhersenen met hippocampus en PHC was niet gerelateerd aan geheugengevoeligheid voor beloning, en de MPFC-connectiviteit met geheugenregio's varieerde tussen analyses. De relatie tussen connectiviteit en beloningsmodulatie van geheugen was aanwezig vóór codering en tijdens codering, met zwakkere maar niet betrouwbaar verschillende effecten tijdens rust na codering. De algehele connectiviteit tussen geheugen- en beloningsregio's nam toe van rust vóór tot post-codering, maar connectiviteitsveranderingen waren niet significant gerelateerd aan gedrag. Deze resultaten tonen stabiele individuele verschillen in intrinsieke communicatie tussen geheugen en beloningsgerelateerde regio's die individuele verschillen in beloningsmodulatie van geheugen volgen.

Bovendien impliceren de resultaten een bredere reeks beloningsgerelateerde regio's ingeheugenmodulatie door beloning dan eerder werd overwogen.

Theoretische perspectieven hebben de rol van de middenhersenen benadrukt, en tot op zekere hoogte VS, ingeheugenmodulatie door beloning (Lisman & Grace, 2005). Een centrale bevinding van de huidige studie is dat connectiviteit van beloningsregio's VS, ACC en OFC met hippocampus en PHC gerelateerd was aan de mate waarin het geheugen van individuen werd beïnvloed door beloning. De rol van VS bij beloningsmodulatie van geheugen wordt voorspeld door huidige modellen, die stellen dat VS dopamine-signalen van de hippocampus naar de middenhersenen integreert en doorgeeft (Lisman & Grace, 2005). Een eerdere studie naar door beloning gemotiveerde codering vond univariate activering in VS die covarieerde met hippocampus en PHC, waardoor de impact van beloning op het geheugen verder werd gevolgd (Adcock et al., 2006). Onze studie is echter de eerste die connectiviteit laat zien tussen VS, samen met OFC en ACC, en geheugencentra in hippocampus en PHC voorspelden individuele verschillen in beloningsmodulatie van geheugen, ongeacht wanneer connectiviteit werd gemeten. Interessant is dat achtergrond VS-hippocampale connectiviteit ook wordt waargenomen bij procedureel leren wanneer procedureel leren wordt beloond (Hamann, Dayan, Hummel, & Cohen, 2014). Dus, hoewel de traditionele visie op meerdere geheugensystemen een taakverdeling postuleert tussen de hippocampus, die het declaratieve geheugen ondersteunt, en striatum, die het procedurele geheugen ondersteunt (Squire, 1992), kan er een sterke mate van interactie zijn tussen deze systemen die zowel het episodisch geheugen als het striatum ondersteunen. procedureel leren (Doll, Shohamy, & Daw, 2015; Hamann et al., 2014; Kafkas & Montaldi, 2015; Wimmer, Daw, & Shohamy, 2012).

Onze studie impliceerde ook twee beloningsregio's die voorheen niet werden beschouwd in de context van beloningsgemotiveerd leren - de OFC en ACC - die vergelijkbare profielen vertoonden als VS. Hoewel nieuw op het gebied van beloningsmodulatie vangeheugen, eerder werk heeft melding gemaakt van hippocampale connectiviteit met ventromediale / orbitofrontale regio's in verschillende leercontexten (Gluth, Sommer, Rieskamp, ​​& Büchel, 2015; Ranganath, Heller, Cohen, Brozinsky, & Rissman, 2005; Tsukiura & Cabeza, 2008; Zeithamova, Dominick en Preston, 2012). Achtergrond hippocampus-OFC-connectiviteit volgt bijvoorbeeld omgekeerd de overdracht van geleerde beloning naar gerelateerde ervaringen (Gerraty et al., 2014). In een sensorisch preconditioneringsparadigma codeerden deelnemers gezichts-gezichtsparen en werden vervolgens getraind om een ​​winst, verlies of geen waarde te associëren met een van de gezichten. Hippocampal-OFC-connectiviteit was negatief gecorreleerd met de overdracht, wat betekent dat deelnemers met een sterkere connectiviteit een mindere neiging vertoonden om de geleerde nominale waarde uit te breiden naar gerelateerde gezichten. Dus, hoewel de rol van interacties tussengeheugenregio's en OFC kunnen variëren afhankelijk van de specifieke taak, onze studie komt overeen met eerder werk om aan te tonen dat deelnemers met een grotere hippocampus-OFC-connectiviteit meer kans hebben om gebeurtenissen te differentiëren op basis van hun expliciet toegewezen waarden.

De functionele relevantie van ACC ingeheugenbij mensen wordt momenteel minder begrepen. Tijdens rust vertoont ACC functionele connectiviteit met zowel hippocampus als PHC (Cao et al., 2014; Margulies et al., 2007). Bij knaagdieren is de ACC betrokken bij de consolidatie van geleerde associaties op de lange termijngeheugen, die gecoördineerde cellulaire veranderingen met de hippocampus laat zien (Wang, Tse, & Morris, 2012; Weible, Rowland, Monaghan, Wolfgang, &Kentros, 2012). Hier varieerden ACC-, OFC- en VS-connectiviteit met hippocampus en PHC tussen deelnemers. Hoewel eerder intrinsieke, gecoördineerde activiteit tussen de hippocampus, het ventrale striatum en OFC is gerapporteerd (Gerraty et al., 2014; Kahn & Shohamy, 2013), impliceren onze gegevens dat ACC een functioneel netwerk met VS en OFC kan omvatten.

Hoewel ACC en OFC in sommige taken verschillende functies kunnen vertonen (Luk & Wallis, 2013), delen de ACC, OFC en VS allemaal vergelijkbare functies tijdens beloningsverwerking, zoals het volgen van verwachte beloningswaarden en resultaten (Amiez et al., 2006; Bialleck et al., 2011; Knutson, Taylor, Kaufman, Peterson, & Glover, 2005; Yan et al., 2016) en het signaleren van de waarde van keuzes (Boorman, Behrens, Woolrich, & Rushworth, 2009; Rogers et al., 2004; Straat, Blanchard en Hayden, 2014). Samen kunnen deze regio's dienen om motiverend opvallend gedrag te bevorderen of motiverend irrelevant gedrag te onderdrukken (Hare, O'Doherty, Camerer, Schultz, & Rangel, 2008; Kaping, Vinck, Hutchison, Everling, & Womelsdorf, 2011; Nieuwenhuis & Takashima, 2011 ; O'Doherty, 2011; Walton, Chau en Kennerley, 2015). Grotere hippocampus- en PHC-interacties op de achtergrond met ACC, OFC en VS kunnen wijzen op een grotere beschikbaarheid van beloningssignalen voorgeheugenstructuren, wat resulteert in verbeterde modulatie vangeheugendoor beloning in ons paradigma. Hoewel de unieke bijdrage van elke regio verder onderzoek vereist naar hun individuele rol in gemotiveerd leren, bieden onze gegevens verschillende nieuwe inzichten in hun functionele interacties.

Een onverwacht aspect van de huidige gegevens was de U-vormige relatie tussen beloningswaarde engeheugengevonden in het fMRI-monster. Hoewel deze bevinding onverwacht was en niet werd gerepliceerd in het bijbehorende gedragsmonster, is het neurobiologisch aannemelijk. U-vormige reacties op beloning zijn geïdentificeerd in de mediale frontale en mediale orbitofrontale cortex (Elliott et al., 2003): met name regio's, zoals de ACC en VS, signaleren de beloningsvoorspellingsfout, of de discrepantie tussen verwacht en ervaren beloningen (Abler, Walter, Erk, Kammerer, & Spitzer, 2006; Fiorillo, Tobler, & Schultz, 2003; Montague, Dayan, & Sejnowski, 1996; Silvetti, Seurinck, & Verguts, 2011). Deze signalen weerspiegelen niet de absolute waarde van verliezen en winsten, maar eerder de relatieve waarde, flexibel geschaald rond een verwacht referentiepunt (Seymour & McClure, 2008; Tobler, Fiorillo, & Schultz, 2005). In de huidige taak hebben de dubbeltjesproeven mogelijk als referentievoorwaarde gediend, waarbij dollarproeven worden gezien als beloningen en pennyproeven als relatieve verliezen. De opvallendheid van zowel verliezen als winsten kan van invloed zijn op de prestaties (Bartra et al., 2013; Shigemune et al., 2014), die zich manifesteert als de U-vorm in de nauwkeurigheid van de cued recall over de beloningsvoorwaarden. Alles bij elkaar genomen, kunnen beloningseffecten op het geheugen de invloed weerspiegelen van beloningsvoorspellingsfoutsignalen op codering, die mogelijk niet-lineair van aard zijn.

In tegenstelling tot eerdere studies hebben we geen relatie gevonden tussen hippocampus-middenhersenen connectiviteit en beloningsmodulatie vangeheugen, zelfs wanneer de hippocampus werd gescheiden in voorste en achterste secties (Adcock et al., 2006; Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Wolosin et al., 2012). We vonden eerder een correlatie tussen een componentscore van de PCA die bij voorkeur laadde op middenhersenen-hippocampus/PHC-verbindingen en algehele nauwkeurigheid. Hoewel deze bevinding niet a priori werd verwacht, is het consistent met het voorstel dat interacties tussen de middenhersenen en mediale temporale regio's niet uniek zijn voor extern gemotiveerde beloningen, maar codering en consolidatie in het algemeen ondersteunen (Lisman et al., 2011). In overeenstemming met deze visie is aangetoond dat de middenhersenen interageren met de hippocampus bij coderingstaken die geen beloning inhouden (Duncan et al., 2014; Zeithamova, Manthuruthil, & Preston, 2016), met beide achtergrondconnectiviteit tijdens codering (Duncan et al., 2014; Zeithamova, Manthuruthil, & Preston, 2016), al., 2014) en rustconnectiviteit na codering (Tompary et al., 2015) die associatief geheugen volgt. Onze bevindingen suggereren dat connectiviteit van de middenhersenen tijdens beloningsgemotiveerde codering relevanter kan zijn voor het algehele associatieve geheugen dan beloningsmodulatie van geheugen en mogelijk een duidelijke functionele rol speelt in het geheugen van andere beloningsgerelateerde regio's.

Opmerkelijk is de relatief korte vertraging tussen codering en test in ons paradigma die ook het patroon van waargenomen middenherseneffecten kan beïnvloeden. Beloningsgerelateerdgeheugeneffecten zijn gedocumenteerd tijdens onmiddellijke tests vangeheugen(Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013) maar lijken sterker na nachtelijke consolidatie (Patil, Murty, Dunsmoor, Phelps, & Davachi, 2017; Tompary et al., 2015; Wittmann et al., 2005 ). De vertraagde impact van beloning opgeheugenAangenomen wordt dat prestaties een weerspiegeling zijn van de verbetering van dopamine-afhankelijke consolidatieprocessen door beloningen (Lisman et al., 2011). Dus, terwijl middenherseninteracties met hippocampus en PHC het totale geheugen in ons paradigma voorspelden, is het mogelijk dat een extra bijdrage van de middenhersenen aan beloningsversterkte consolidatie zou worden waargenomen als terugroepactie was uitgevoerd nadat een interval van 24- uur was verstreken.

Een beloningsregio die in ons paradigma geen consistente relatie met gedrag vertoonde, was MPFC. Connectiviteit met MPFC was voorspellend voorgeheugengevoeligheid voor beloning in de omnibus ANOVA voor rust en taak, maar de relatie met gedrag repliceerde niet in andere analyses. Hoewel prefrontale beloningsregio's zoals OFC en MPFC ruimtelijk proximaal zijn en vaak samen worden beschouwd, geven de PCA-resultaten aan dat ze kunnen deelnemen aan gedeeltelijk verschillende netwerken. Een meer sluitende karakterisering van de rol van MPFC in gemotiveerde codering engeheugen, wacht in het algemeen op toekomstige studies.

Naast het betrekken van een bredere reeks beloningsregio's bij gemotiveerde codering dan eerder werd overwogen, is een tweede belangrijke bijdrage van ons onderzoek nieuw bewijs voor de connectiviteitsvingerafdrukhypothese (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018). Door connectiviteitspatronen voor, tijdens en na gemotiveerde codering te meten, ontdekten we dat individuele verschillen in beloningsmodulatie vangeheugenwerden voorspeld door connectiviteit tussengeheugenen beloningsregio's, ongeacht wanneer de connectiviteit werd gemeten. Hoewel post-coderingsconnectiviteit minder consistent gerelateerd was aan gedrag, vonden we geen betrouwbare verschillen in de voorspelbaarheid van gedrag tussen de taakfasen. Deze resultaten zijn in lijn met de recente bevindingen van stabiele verbindingspatronen en hun relatie tot individuele verschillen in cognitie (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018; Poole et al., 2016; Touroutoglou, Andreano, Barrett, & Dickerson, 2015; Wang et al., 2010), nieuwe uitbreidingen naar het gebied van motiverende codering.

Onze focus op stabiele, individuele verschillen in connectiviteit vormt een aanvulling op andere benaderingen om connectiviteit aan gedrag te koppelen, waaronder:geheugen. Functionele connectiviteit in rusttoestand kan in korte tijd veranderen als reactie op een taak (Tambini et al., 2010; Urner, Schwarzkopf, Friston, & Rees, 2013), met leergerelateerde connectiviteitsveranderingen met betrekking totgeheugenprestatie (Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Tambini et al., 2010; Urner et al., 2013). Tijdens taakuitvoering kan de koppeling tussen regio's nog sneller veranderen, waarbij onderscheid wordt gemaakt tussengeheugentaakomstandigheden in de orde van minuten of zelfs van individuele proef tot individuele proef (Kafkas & Montaldi, 2015; Rissman, Gazzaley, & D'Esposito, 2004; Zeithamova et al., 2012; Zeithamova et al., 2016). Kafkas en Montaldi (2015) toonden bijvoorbeeld aan dat de hippocampus-VS-connectiviteit groter was tijdens de codering van onverwachte versus verwachte stimuli. Dus zowel de stabiele als de variabele aspecten van connectiviteit bieden informatie die relevant is voor cognitie.

Welke aspecten van connectiviteit (stabiel of taakgeïnduceerd) meer uitgesproken of het meest relevant zijn voor gedrag, is een open vraag (Gratton et al., 2018), maar kan afhangen van de taak en de specifieke regio. Bijvoorbeeld, Gruber et al. (2016) vond beloningsmodulatie vangeheugengerelateerd aan taakgeïnduceerde connectiviteitsveranderingen, terwijl we ontdekten dat stabiele connectiviteitspatronen gedrag voorspelden. Wat taakverschillen betreft, hebben de Gruber et al. (2016) onderzoek testte incidenteel gecodeerde scène-objectassociaties, met vier mogelijke scènes die vele malen werden herhaald tijdens de codering. Twee scènes waren altijd van lage waarde en twee van hoge waarde. Prestaties op een gedwongen-keuzetest waarbij wordt gevraagd welke van de vier scènes eerder was geassocieerd met een bepaald object (met "onzeker of nieuw" als vijfde optie) zou dus gedeeltelijk kunnen vertrouwen op het onthouden van de waarde van het object, wat aannemelijk is gezien die objectscènegeheugenwas relatief dicht bij het toeval. Daarentegen vereiste de huidige studie opzettelijke codering van proef-unieke objectparen, waarbij de proefwaarde niet gerelateerd was aan de memoranda. Met betrekking tot regionale verschillen, Gruber et al. (2016) vonden veranderingen in de connectiviteit van de middenhersenen die het gedrag volgden, wat gedeeltelijk werd gerepliceerd in onze gegevens. Daarentegen vonden we stabiele connectiviteitspatronen van andere beloningsgerelateerde regio's metgeheugenregio’s om gedrag te relateren. Hoewel speculatief op dit moment, openen deze overeenkomsten en verschillen tussen bevindingen een nieuwe weg voor onderzoek naar de factoren die bepalen hoe stabiele versus dynamische aspecten van connectiviteit verband kunnen houden met verschillende aspecten van cognitie.

Als aanvulling op onze belangrijkste vragen hebben we verder een verkennende analyse uitgevoerd van mogelijke functionele verschillen tussen de voorste en achterste hippocampus. Hoewel anterieure/posterieure verschillen eerder zijn gedocumenteerd in verschillende geheugenparadigma's (Bowman & Zeithamova, 2018; Brunec et al., 2018; McKenzie et al., 2014; Poppenk et al., 2013), is het bewijs binnen het domein van gemotiveerde codering is schaars en wisselend. Bijvoorbeeld Murty et al. (2017) rapporteerden een sterker verband tussen anterieure hippocampale connectiviteit en gedrag, terwijl Wolosin et al. (2013) vonden een beloningsmodulatie-effect in de achterste hippocampus. We vonden anterieure / posterieure verschillen met betrekking tot connectiviteit met verschillende beloningsregio's, maar de relatie metgeheugengevoeligheid voor beloning was vergelijkbaar voor de voorste en achterste hippocampus. Deze onderzoeken geven aan dat beloningsmodulatie van geheugen mogelijk niet sterk wordt gedissocieerd langs de anterieure / posterieure as.

Samenvattend, de huidige studie vergroot ons begrip van motiverende invloeden opgeheugen, nieuw aantonen van de rol van stabiele, individuele verschillen in connectiviteit bij het voorspellen hoe iemandsgeheugenwordt beïnvloed door beloning. De resultaten laten ook een rol zien voor verschillende beloningsgerelateerde regio's in gemotiveerde codering die nog niet eerder is overwogen, wat het belang benadrukt van zowel theoretisch als empirisch gestuurde benaderingen bij het begrijpen van hersen-gedragsrelaties. Meer in het algemeen informeert het werk de huidige theorieën over functionele differentiatie binnen het beloningsverwerkingsnetwerk en levert het nieuw bewijs voor de vruchtbaarheid van het gebruik van de connectiviteitspatronen van individuen in de studie van cognitie (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018).

Dankbetuigingen

Dit werk werd ondersteund door een National Science Foundation CAREER Award BCS 1056019 (ARP), NIH-NIMH R01 MH100121 (ARP) en NIH-NIMH National Research Service Award F32 MH094085 (DZ). De auteurs verklaren geen concurrerende financiële belangen.