Neuroanatoomilised erinevused intellektuaalse andekuse ja tüüpilise arengu mälusüsteemides

Kontakt:joanna.jia@wecistanche.com/ WhatsApp: 008618081934791

Abstraktne

Sissejuhatus: Intellektuaalse andekuse (IG) neurostruktuursete markerite uurimine annab teaduslikule arusaamale protsessid, mis aitavad lastel akadeemiliselt silma paista. Meetodid: Struktuuri- ja difusioonikaalutud MRI-d kasutati piirkondliku ajukuju ja ühenduvuse võrdlemiseks 12 keskmise kuni kõrge keskmise IQ-ga lapse ja 18 IG-lapse puhul, kelle IQ on defineeritud kui 145. Tulemused: IG-l olid suuremad subkortikaalsed struktuurid ja tugevam valge värv. oluline mikrostruktuuriline korraldus nende struktuuride vahel selgesõnalise mäluga seotud piirkondades. TD-l oli kaudse mäluga seotud piirkondades rohkem ühendatud, suuremaid subkortikaalseid struktuure. Järeldused: Leiti, et erakordsete intellektuaalsete võimetega laste aju mälusüsteemid on erineva suurusega ja ühendatud võrreldes tavaliselt arenevate laste ajudega. Need erinevad neuroarengu trajektoorid viitavad erinevatele õppimisstrateegiatele. Ette on nähtud luuretüüpide spekter, mida hõlbustavad kaudsete ja eksplitsiitsete süsteemide erinevad suhted, mis kinnitati suure välise andmestiku abil.

KEYWORDS ühenduvus, intellektuaalne andekus, õppimisstrateegiad, mälusüsteemid, neuroanatoomia

Cistanchesaabravida Alzheimeri tõbi

Taylor Kuhn

Robin Blades

Lev Gottlieb

Kendra Knudsen

Christopher Ashdown

Laurel Martin-Harris

Dara Ghahremani

Bianca H. Dang

Robert M. Bilder

Susan Y. Bookheimer

Psühhiaatria ja biokäitumisteaduste osakond, UCLA, 635 Charles E Young Dr, South, Los Angeles, CA 90025, USA

SISSEJUHATUS

Vaatamata nende erakordsele õppimis- ja testimisvõimele teame üllatavalt vähe sellest, kuidas intellektuaalselt "andekate" ajude õppimis- ja mälusüsteemid arenevad ja toimivad. Erakordse intellektiga lastel on tavaliselt tõhusamad mälufunktsioonid, suuremad ja keerukamalt organiseeritud teadmistebaasid ning nad on võimelised kasutama keerukamaid kognitiivseid strateegiaid, mis toetuvad nendele mälule ja semantilistele struktuuridele probleemide lahendamiseks kiiremini või varasemas eas kui tavaliselt arenevad. TD) lapsed (Ali et al., 2003, Athanasakis jt, 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986). Seega suudavad nad teadmisi üldistada valdkondade lõikes, teha intuitiivseid hüppeid (Desco et al., 2011) ja spontaanselt kasutada selektiivset õppimist ning võrrelda ja integreerida teavet probleemide lahendamise käigus (Duncan et al., 2000). "Andekad" lapsed kasutavad probleemide lahendamiseks kiiremini või varasemas eas keerukamaid kognitiivseid strateegiaid kui TD-lapsed (Ali jt, 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986) ja Paljude nende arenenud kognitiivsete oskuste aluseks näib olevat nende mälusüsteem. Varasemad uuringud on näidanud vanusega seotud globaalset kortikaalse paksuse suurenemist, peamiselt andekate laste frontaal- ja parietaalpiirkondi ühendava valgeaine terviklikkuses (Geake & Hansen, 2005, Gerig et al., 2001).

Lisaks on leitud tõendeid paranenud või lahkneva neuroarengu trajektoori kohta matemaatiliselt andekate laste puhul, kelle ajus on kalduvus kasutada parema ajupoolkera frontotemporaalseid süsteeme selektiivselt ja edukalt, mis võimaldab neil erakordselt hästi toimida (O'Boyle et al., 1990, O'Boyle et al., 1995, O'Boyle jt, 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti et al., 2001). Kuid vähestest olemasolevatest uuringutest pole ükski keskendunud mälusüsteemidele. Meil on endiselt puudu kriitilisest teabest, mis võib olla nende teabeintegratsioonisüsteemide mehhanismide, näiteks närviõppevõrkude piirkondliku kuju ja konnekoomika mõistmiseks ülioluline. Neuroarengu uurimisel pakuvad erilist huvi kaks paralleelset mälusüsteemi. Implitsiitne õppimine kirjeldab sotsiaalsete, keeleliste ja protseduuriliste ülesannete automaatset õppimist, mis omandatakse ja kasutatakse ilma teadliku pingutuseta. See mehhanism võimaldab lastel luua grammatiliselt õigeid lauseid ja mõista sotsiaalseid norme, näiteks silmsidet ilma selgesõnalise juhendamiseta (Gonring et al., 2017).

Explicit learning involves an intentional, conscious effort to retain or access information, for example, reminiscing on old memories or reciting memorized facts. Implicit learning is essential in the early stages of neurodevelopment, whereas adults depend more on explicit memory, likely because a rule-based approach is faster, easier to communicate, and leads to all-or-none mastery (Gray et al., 2003). In typical development, the subcortical structures that enable implicit learning (e.g., striatum) are developed in the first year of life, while explicit memory structures (e.g., hippocampus) take longer to mature. Here, we investigated the neuroanatomy underlying these two parallel memory systems, explicit and implicit memory, in two samples. First, we examined subjects specifically recruited for being highly intellectually gifted (IQ >145) koos TD lastega. Kasutasime struktuurse ja difusiooniga kaalutud MRI ja neuropsühholoogilisi meetodeid, et võrrelda 12 keskmise kuni kõrge keskmise IQ-ga (90–130, keskmine=124 ± 10,9; vanus=10.7) lapse piirkondlikku ajukuju ja ühenduvust. ± 1.86; 58 protsenti naisi) ja 18 kõrge IQ-ga (145–170, keskmine=153 ± 11,4; vanus=10,2 ± 2,02; 56 protsenti naisi). Seejärel testisime selles proovis välja töötatud heuristikat suures välises andmebaasis, et püüda tulemusi kinnitada ja laiendada.

cistanche kulturism

2 MEETODIT

2.1 Osalejad

Osalejate hulgas oli 18 intellektuaalselt andekat last (seda kinnitasid neurokognitiivsed testid), kellel kõigil oli hästi tasakaalustatud intellektuaalne (matemaatika, verbaalne, visuomotoorne, mälu/kontsentratsioon ja otsustusvõime/arutlusvõime) profiilid ja 12 tüüpiliselt arenevat last. Kõik protseduurid olid kooskõlas Helsingi deklaratsiooniga, mille vaatas läbi ja kiitis heaks Los Angelese California ülikooli (UCLA) institutsionaalne läbivaatamisnõukogu enne registreerimist ning kõik osalejad andsid kirjaliku teadliku nõusoleku. Osalejad värvati kohalikest Los Angelese koolidest ja koolijärgsetest programmidest, sealhulgas koolidest ja programmidest erakordselt andekatele õpilastele. Kõik osalejad täitsid kirjaliku teadliku nõusoleku/nõusoleku. Selle uuringu sobivus määrati kindlaks esimesel visiidil pärast standardiseeritud IQ-testi (Stanford Binet 5 (Huang-Pollock et al., 2011)) manustamist. Erakordne andekus määratleti kui IQ, mis on suurem või võrdne 145. Vanuse, rassi ja sooga sarnased tavaliselt arenevad terved lapsed, kelle IQ on suurem või võrdne 90 ja väiksem või võrdne 145 ning kellel puudub tähelepanu-, keele- või õppimiskogemus värvati ka häireid. Potentsiaalsed uuringus osalejad jäeti uuringust välja, kui mõni neist väljajätmise kriteeriumidest oli täidetud: anamneesis peavigastus, krambihäired või muud neuroloogilised või psühhiaatrilised häired; varasem või praegune keelehäire, tähelepanupuudulikkuse ja hüperaktiivsuse häire, käitumishäire, obsessiiv-kompulsiivne häire, autismispektri häire või narkosõltuvus; praegune/varem eripedagoogika klassi või IQ on väiksem või võrdne 84; MRI vastunäidustused (nt metallist implantaadid, südamestimulaator, breketid või muud pähe kinnitatud metallid ja rasedus).

2.2 Grupi demograafiline võrdlus

Demograafilisi tegureid (nt vanus, haridus) IG ja TD rühmade vahel võrreldi ühesuunalise dispersioonanalüüsi (ANOVA) abil. Rühmade erinevusi dihhotoomsetes tegurites (nt sugu, etniline päritolu) hinnati hii-ruut analüüside abil. Nende demograafiliste analüüside statistilise olulisuse jaoks kasutasime p <>

2.3 Neuropsühholoogiline testimine

Kõik osalejad täitsid standardiseeritud neuropsühholoogilise mõõdiku (Stanford-Binet 5; Huang-Pollock et al., 2011), mille eesmärk oli testida IQ-d kõrge laega (IQ=170), mis võimaldab IQ-d kvantifitseerida. erakordselt intellektuaalselt andekatel osalejatel. 2.4 MRI omandamine Kõik neuropiltimise andmed koguti 12-kanalipea mähise abil 3T Siemens Tim Trio (Siemens Medical Solution, Erlangen, Saksamaa) MRI skanneril, mis asub UCLA Staglini IMHRO kognitiivse neuroteaduse keskuses. Struktuursed MP-RAGE T{{1{{20}}}}kaalutud skaneeringud saadi 120–1.0 mm sagitaalsete viiludega, FOV=256 mm (AP) × 192 mm (FH), maatriks=256–192, TR=450.0 ms, TE=10.0 ms, pöördenurk { {23}}, voksli suurus=1,0 mm × 0,94 mm × 0,94 mm. DTI andmed saadi ühekordse spin-kaja tasapinnalise kujutise (EPI) abil ja kasutades järgmisi parameetreid: TR=8400 ms; TE=91 ms; 1282 maatriks, FOV=256 mm, b=1000 s/mm2, NEX=1, 64 viilu, 2 mm viilu paksus, 0 mm vahelejätmine, PAT=2. Difusioon koguti 64 suunas (b=1000 s/mm2) 4 kujutisega b=0 s/mm2. Kõik pildid olid enne eeltöötlemist ja analüüsimist kontrollitud kvaliteediga ja visuaalselt kontrollitud.

2.5 Subkortikaalse kuju töötlemine ja analüüs Kõigi osalejate kohta koguti 3D-morfomeetrilised T1-kaalutud anatoomilised skaneeringud. Kasutades FMRIB tarkvarateegi versiooni 6.0 (Kalbfleisch, 2004) (FSL) töödeldi T1 andmeid automaatse mudelipõhise subkortikaalse segmenteerimisprotokolli (FSL FIRST (Kuhn et al., 2017)) kaudu, kasutades piiri. parandusmeetod. Seejärel kontrolliti vasaku ja parema ajupoolkera automaatselt segmenteeritud subkortikaalsete piirkondade (ROI; mis hõlmas amügdala, nucleus accumbens, sabatuum, hipokampus, pallidum, putamen ja talamus) tipp- ja ribafaile kvaliteedi suhtes visuaalselt. Segmenteeritud subkortikaalsete struktuuride lõplikud tipufailid ühendati nii rühmade vahel kui ka rühmasiseselt. Kõik automaatselt segmenteeritud ROI-d iga osaleja jaoks joondati samasse standardruumi.

Iga tipp annab iga osaleja kohta andmeid ROI pinna asukoha kohta samas ruumipunktis. Rühmaanalüüside tegemiseks registreeriti iga osaleja andmed standardruumi nii, et iga tipp joondati rühmade võrdlemiseks samasse ruumipunkti. Selle joondamise sihtmärgina kasutati proovi keskmist pinda. Neid skalaarsete tippude väärtusi analüüsiti seejärel parameetriliste statistiliste analüüside abil, et uurida rühmade vahelist seost (IQ vs. TD) ja iga subkortikaalse struktuuri kuju. Need analüüsid viidi läbi igas tipus, kasutades Monte Carlo simulatsiooni FSL-i randomiseeritud skriptis (Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995). Regressioonid hindasid radiaalse kauguse suhet igas tipus huvipakkuvate muutujatega (st rühma tähis, IQ). Mitme artefakti allika korrigeerimiseks kasutati mitmeastmelist kvaliteedikontrolliga töötlemiskonveieri ja kõiki tulemusi korrigeeriti mitme võrdluse jaoks (q > 0,05), kasutades valeavastamise määra (FDR) (Na et al., 2007).

2.6 Valgeaine mikrostruktuuri töötlemine ja analüüs

Rutiinne DWI töötlemiskonveier viidi läbi, kasutades FSL v 6.0 (Kalbfleisch, 2004), mis hõlmas aju ekstraheerimist, pöörisvoolu moonutuste korrigeerimist ning liikumise ja tensori sobitamist. Iga osaleja kohta arvutati valgeaine mikrostruktuuri, fraktsionaalse anisotroopia (FA) ja keskmise difusiooni (MD) DWI mõõdikud. Analüüsid viidi läbi, kasutades Tract Based Spatial Statistics (TBSS) (Navas-Sánchez et al., 2014), meetodit, mis võimaldab DWI mõõdikute vokslipõhist statistilist päringut mööda WM-i huvipakkuvaid piirkondi (TOI). TOI-d tuletati John Hopkinsi ülikooli valge aine atlasest (Neihart et al., 2002) ja need hõlmasid kahepoolset: anterior thalamic kiirgus (ATR), alumine eesmine kuklaluu ​​fasciculus (IFO), alumine pikisuunaline fasciculus (ILF), ülemine pikisuunaline fastsiikulus (SLF). ), uncinate fasciculus (UNC), tsingulate kimp (CGC), hipokampuse (HC) valgeaine, samuti tangid suured ja pintsetid. Parameetriliste statistiliste analüüsidega uuriti rühmadevahelisi erinevusi WM-i mikrostruktuuris (FA ja MD). Korrelatsioonianalüüsid uurisid seost IQ ja FA/MD vahel. TBSS-i tulemusi korrigeeriti mitmekordseks võrdluseks lävevaba klastri täiustamisega – TFCE (O'Boyle, 2008)).

2.7 Eksplitsiitse/implitsiitse heuristika mahuline kinnitus välise andmestiku abil

Praegune valim ei hõlmanud lapsi, kelle IQ skoor oli alla keskmise või halvenenud ega mis tahes ebatüüpilised neurodevelopmentaalsed seisundid, nagu tähelepanupuudulikkuse hüperaktiivsuse häire (ADHD) või autism. Seetõttu püüdsime katsetada selgesõnalist / kaudset ratsiooniheuristikat välises suures andmekogumis, mis hõlmab seda laiemat arengutrajektoore. Seega kasutati noorukite aju ja kognitiivse arengu (ABCD) projekti (UCLA PI: Bookheimer) välise andmekogumina, et püüda kinnitada andekate noorukite analüüsist (kirjeldatud jaotises 3) tuletatud selgesõnalist kuni kaudse ratsiooniheuristikat. Kõigist saadaolevatest ABCD osalejatest koostati vanus, sugu, riikliku tervishoiuinstituudi (NIH) tööriistakasti globaalne kognitiivse funktsiooni skoor ja subkortikaalse struktuuri maht. Eksplitsiitse mälu ajukomponendi loomiseks liideti IG-rühmas oluliselt suuremaks leitud (selgemälu) ajupiirkondade maht. Kaudse mälu ajukomponendi loomiseks liideti TD rühmas suuremaks leitud (kaudse mälu) ajupiirkondade maht. Seejärel arvutati eksplitsiitse / kaudse suhte muutuja, jagades eksplitsiitse mälu aju komponendi kaudse mälu aju komponendiga. Seejärel arvutati korrelatsioonianalüüs, milles hinnati seost selle eksplitsiitse / kaudse mälu aju suhte ja globaalse kognitiivse jõudluse vahel, mõõdetuna NIH Toolboxi abil. Arvestades vormingut, milles ABCD andmed on kättesaadavaks tehtud (st eraldatud väärtused arvutustabelis, mitte töötlemata MRI andmed), ei saanud me kuju analüüsi käivitada. Siiski saime teha mahuanalüüse. Oluline on see, et kujuanalüüsid on piirkondlikult spetsiifilisemad ja tundlikumad kui mahuanalüüs (Rogers, 1986). Sellisena on mahuanalüüsides leitud mõjud kujuanalüüsides olemas, kuid kujuanalüüsi tulemused võivad esineda siis, kui mahuanalüüs ei ole muutuste tuvastamiseks piisavalt tundlik (Rota et al., 2009). Seetõttu peaks heuristika edukas replikatsioon ABCD mahuandmete abil tõhusalt kordama siin esitatud esialgse proovi kuju leide.

3 TULEMUST

3.1 Demograafiliste rühmade võrdlus

IG ja TD rühmad ei erinenud oluliselt vanuse, haridusaastate, rahvuse ega soo poolest (kõik p > 0,05). IG rühmal (153 ± 11,4) oli oluliselt kõrgem IQ kui TD rühmal (128 ± 10,9, p < 0,01;="" tabel="" 1).="" ig="" grupp="" koosnes="" "hästi="" tasakaalustatud"="" intellektuaalsetest="" profiilidest.="" kõik="" andekad="" osalejad="" olid="" matemaatika="" ja="" verbaalsete="" oskuste="" osas="" superior="" adult="" 1="" või="" kõrgemal="" tasemel,="" välja="" arvatud="" üks="" erand.="" üks="" andekas="" osaleja="" oli="" üle="" keskmise="" taseme="" "sõnavara="" ja="" verbaalne="" sujuvus"="" ja="" superior="" adult="" 1="" "aritmeetilise="" arutlemise"="" osas.="" sama="" osaleja="" testis="" ka="" superior="" adult="" 3="" tasemel="" hinnanguid="" ja="" arutlusi.="" seetõttu="" tundusid="" kõik="" ig-s="" osalejad="" olevat="" hästi="" tasakaalustatud="" matemaatika="" ja="" verbaalse="" oskuse="">

3.2 Subkortikaalne kuju

Oluliselt suuremad tipud leiti IG kahepoolsetes hipokampustes ja paremas putamenis, samas kui suuremad tipud leiti vasakpoolses mandelkehas, paremas sabatükis ja kahepoolses tuuma accumbensis TD korral. Täpsemalt näitas IG suuremaid tippe vasakpoolse HC peas, parema HC kehas ja kahepoolses HC sabas ning parema putameni tagumises piirkonnas. TD näitas suuremaid tippe laias laastus kogu kahepoolses accumbensis, peamiselt parema saba kehas ja vasaku amügdala tsentromediaansetes tuumades. Kogu proovis oli IQ korrelatsioonis suuremate tippudega kahepoolses HC sabas (joonis 2).

3.3 Valgeaine mikrostruktuur

Parempoolse ATR ja parema HC saba (st fornix) valgeaine FA oli IG rühmas oluliselt kõrgem (0,001 < p="">< 0,05)="" võrreldes="" kontrollidega.="" md="" oli="" oluliselt="" madalam="" kahepoolsete="" atr,="" hc="" ja="" unc="" korral="" ig="" rühmas="" võrreldes="" kontrollidega.="" täpsemalt,="" md="" tulemused="" leiti="" paremast="" poolkerast="" suuremas="" protsendis="" võrreldes="" vasaku="" poolkeraga.="" md-tulemusi="" leiti="" ka="" erinevatest="" piirkondadest="" sõltuvalt="" poolkerast.="" hc="" puhul="" leiti="" parema="" ajupoolkera="" tulemused="" hc="" saba="" lähedalt="" (st="" fornix)="" ja="" vasaku="" poolkera="" tulemused="" hc="" kehas="" (st="" ca="" piirkonnad).="" unc-s="" olid="" vasaku="" ajupoolkera="" leiud="" halvemad.="" kogu="" proovis="" oli="" fa="" oluliselt="" positiivses="" korrelatsioonis="" iq-ga="" kahepoolses="" (parempoolne="" rohkem="" kui="" vasak="" poolkera)="" atr="" ja="" parempoolne="" hc.="" lisaks="" oli="" md="" negatiivses="" korrelatsioonis="" iq-ga="" kahepoolses="" (parempoolne="" suurem="" kui="" vasakpoolne)="" atr-is,="" vasakpoolses="" hc-s,="" vasakpoolses="" unc-s,="" vasakpoolses="" tsingulaarses="" kimbus="" ja="" vasakpoolses="" ilf-is="" (joonised="" 1="" ja="">

3.4 Eksplitsiitse/implitsiitse heuristika kinnitamine välise andmestiku abil

ABCD andmestik koosnes 7652 osalejast (keskmine vanus=119 ± 7,5 kuud; 62,9 protsenti naisi), kellel olid kõik selle uuringu jaoks vajalikud andmed. Eksplitsiitne/implitsiitne mälu suhe oli märkimisväärselt positiivne nii globaalse kognitiivse jõudlusega (r=0.23, p < 0.05)="" kui="" ka="" globaalse="" kognitiivse="" jõudlusega="" (r=")." 022,="" p="">< ,05)="" (joonis="" 4).="" astmeline="" hierarhiline="" regressioon,="" mis="" kasutas="" lineaarset="" ja="" ruutkeskset="" globaalset="" kognitiivset="" jõudlust,="" andis="" lõpliku="" mudeli="" [f="" (2,="" 7652)="4.50," p=".011)," mis="" hõlmas="" ka="" ruutkeskset="" globaalset="" kognitiivset="" jõudlust="" (="" {{20}="" }.24,="" p=".04)" kui="" eksplitsiitse/implitsiitse="" suhte="" olulise="" ennustaja.="" arvestades,="" et="" kujuanalüüs="" on="" tundlikum="" kui="" mahuanalüüs,="" peaks="" see="" abcd="" andmestiku="" mahumõõtmisi="" kasutav="" leid="" tähendama="" ka="" kuju="" analüüsi="" (mis="" abcd="" andmete="" vormingut="" arvestades="" ei="" olnud="">

Sarnane regressioon viidi läbi globaalsete tunnetusmeetmete abil, et ennustada liitmuutujat, mis koosneb ATR ja HC valgeaine FA-st. Globaalse tunnetuse (= −0,034, p < 0,001)="" vahel="" oli="" märkimisväärne="" ruutsuhe="" [f="" (2,="" 7562)="13.17," p="">< .0001]="" liitmuutuja,="" mis="" koosneb="" parempoolse="" atr="" ja="" hc="" valgeaine="" fa-st.="" lõpuks="" ennustas="" astmeline="" regressioon="" liitmuutujat,="" mis="" koosnes="" unc,="" hc="" valgeaine="" ja="" atr="" md-st.="" ruutarvuline="" globaalne="" kognitiivne="" skoor="" (="0,12," p="">< 0,001)="" ennustas="" märkimisväärselt="" seda="" liitmuutujat="" [f="" (2,="" 7562)="15,31," p=""><>

cistanche kulturism

4 ARUTELU

See uurimine leidis, et intellektuaalselt andekate laste ja nende TD kolleegide võrdlemisel on kahe erineva mälusüsteemi suuruse ja ühenduvuse vahel kahekordne dissotsiatsioon. Võrreldes TD rühmaga olid andekatel lastel suuremad subkortikaalsed struktuurid ja tihedamalt seotud valgeaine mikrostruktuurne korraldus nende struktuuride vahel, mis olid seotud selge mälu ja IQ-ga: kahepoolne hipokampus ja parempoolne putamen. Täpsemalt, intellektuaalselt andekatel lastel olid putamen, tõenäoliselt prefrontaalse ajukoorega ühendavate ühenduste kaudu, ja hipokampuse alampiirkonnad, mis on seotud uue õppimise ja teabe integreerimisega (dentate gyrus ja CA3), suuremad (joonised 1 ja 2). Valgeaine ühenduste selge terviklikkus nende piirkondade vahel on kooskõlas anatoomilise alusega intellektuaalselt andekate laste loomupärasele kalduvusele õppida, integreerida ja kasutada selgesõnalist teavet kiiresti ja tõhusalt. Lisaks võivad need leiud olla seotud andekate laste kalduvusega näidata kõrgemat sisemist motivatsiooni lugeda, mõelda ja veeta aega üksi. Huvitav on see, et tavaliselt arenevatel lastel olid kaudse mäluga seotud piirkondades rohkem ühendatud, suuremaid subkortikaalseid struktuure: juttkeha (st sabatuum, nucleus accumbens) ja amügdala (joonis 2; Haier et al., 1988).

See kahekordne dissotsiatsioon viitab sellele, et intellektuaalselt andekatel ja tavaliselt arenevatel lastel võivad olla kaasasündinud erinevad neuroarengu trajektoorid, mida vahendavad erinevad õppimisstrateegiad. See leid pani meid ette kujutama laia spektrit luuretüüpe, mida osaliselt soodustasid kaudse ja selgesõnalise süsteemiarenduse erinevad suhted. Eksplitsiitne ja kaudne mälu hõivab aju erinevaid piirkondi ja loob iseseisvad, kuigi omavahel seotud õppimisvõrgustikud. Piiratud ressursside ja aju piiratud kinnisvara tõttu võib eksplitsiitse ja kaudse mälusüsteemide arendamise vahel tekkida kompromiss.

Leitud erinevused võivad kajastada mälusüsteemi variatsioonide suurt jaotust, kusjuures TD ja andekad lapsed esindavad kõige funktsionaalsemaid nišše (joonis 3). Varem eeldati, et matemaatilise imelapse aju tulemused on tingitud väga tõhusast episoodilise mälu kodeerimisest ja taastamisest (Scharnowski et al., 2015). Et see oleks tõsi, on vaja episoodilisi mälustruktuure, aga ka tähelepanu ja otsimisega seotud otsmikusagara süsteeme. Käesolevas uuringus kirjeldatakse just seda: suured ja tugevalt ühendatud episoodilised mälustruktuurid ja eesmised valgeaine traktid (nt ATR).

ATR-i leid on kooskõlas ka paljude varasemate töödega, milles on leitud, et kõrge intelligentsus on seotud prefrontaalsete ja tsingulaarsete ajuvõrkude kaasamisega (Kuhn et al., 2017, Schmithorst et al., 2005), samuti varasemate töödega. mis leidis, et matemaatiliselt andekatel ajudel oli kõrgem FA corpus callosumis ja assotsiatsioonitraktides, mis ühendavad otsmikusagara basaalganglionide struktuuridega, sealhulgas ATR, ja frontotemporaalsete / parietaalsete traktidega, sealhulgas UNC (Shaw et al., 2006).

Siin leitud täiustatud kahepoolsed ajupiirkonnad on kooskõlas varasemate leidudega, mis näitavad, et unikaalsed kahepoolsed ajupiirkonnad aktiveeritakse matemaatiliselt enneaegsete laste poolt vaimse pöörlemise ülesannete ajal (Squire et al., 1993, Weiskopf, 2012). Lisaks on kalduvus leidude lateraliseerumisele kooskõlas varasemate leidudega, mis viitavad sellele, et poolkera külgsuunalisus, eriti parem poolkera, ning ka ajupiirkondade sees ja nende vahel paranenud koordinatsioon on intellektuaalse andekuse oluline neuraalne alus (O'Boyle et al., 1995).

Lõpuks on kogu valimi tulemused, mis viitavad sellele, et IQ oli korrelatsioonis DTI mõõdikutega ATR-is, HC-s ja UNC-s, kooskõlas varasemate leidudega matemaatilise andekuse uuringus (Shaw et al., 2006), mis teatas corpus callosum, fornix. ja assotsiatsioonitrakti DTI meetrilised korrelatsioonid intelligentsusega. Seda valgeaine ja IQ suhet võib vähemalt osaliselt juhtida geeniperekonna pleksiin, mis leiti hiljuti kogu genoomi hõlmavas assotsiatsiooniuuringus, et ennustada IQ-d (Winberg et al., 1998). Teadaolevalt on pleksiinid seotud aksonite arenemise (Worzfeld & Offermanns, 2014), neuraalse ühenduvuse (Zabaneh et al., 2018) ja regeneratsiooniga (Zhang et al., 2017) ning seega võivad olla seotud valgega. meie IG rühmas.

JOONIS 1 Traktipõhine ruumistatistika näitab, et intellektuaalselt andekas on valgeaine mikrostruktuuriline läbilaskvus võrreldes tavaliselt arenevate lastega selgesõnalistes mälupiirkondades.

JOONIS 2 Kujuanalüüs näitab intellektuaalselt andekate ja kaudsete mälupiirkondade eksplitsiitsete mälupiirkondade suuremat kuju tavaliselt arenevatel lastel

See esimene proov ei hõlmanud lapsi, kelle IQ skoor oli alla keskmise või halvenenud ega mis tahes ebatüüpilised neurodevelopmentaalsed seisundid, nagu ADHD või autism. Need rühmad võivad asuda spektri kaugemates otstes, kus eksplitsiitne või kaudne mälu võib olla vähearenenud või kahjulikul määral ülearenenud. Seega kordasime seda analüüsi palju suuremas valimis, mis hõlmas lapsi, kelle IQ skoor oli alla keskmise kuni nõrgenenud ja mõned arenguerinevused (nt ADHD). Testisime seda eksplitsiitset/kaudset heuristikat suure välise andmekogumi abil: ABCD projekti (N=7652). Kooskõlas meie hüpoteesiga leidsime olulise ruutsuhte eksplitsiitse/implitsiitse heuristika ja IQ vahel. See meie esialgsete leidude replikatsioon viitab sellele, et tegelikult võib eksisteerida kaudsete ja eksplitsiitsete mälusüsteemide arengu tasakaal, mis võivad fenotüüpiliselt väljenduda erinevate kognitiivsete profiilidega.

Tulevased uuringud võivad soovida uurida kaudsete ja eksplitsiitsete struktuuride suhtelist arengut teistes populatsioonides, nagu on põhjalikult uuritud neurodegeneratiivsete häirete puhul, nagu Alzheimeri tõbi (degenereerub eksplitsiitne mälu anatoomia ja säilinud kaudse mäluga oskused) ja Parkinsoni tõbi (degeneratiivne kaudse mälu anatoomia). ja oskused säilinud selge mäluga). Andekuse struktuursete ja funktsionaalsete markerite tuvastamine aitab meil mõista sügavamaid süsteeme, mis võimaldavad lastel õppida koolis ja väljaspool seda. Nii kaudne kui ka eksplitsiitne õppimine on hädavajalik ning nende puudujäägid võivad põhjustada sotsiaalseid, akadeemilisi ja tööalaseid raskusi. Kuigi "andekad" lapsed saavutavad IQ-testides häid tulemusi, kannatavad paljud ka õpiraskuste all, mis takistavad neil mitteselgesõnaliste õppimispõhiste ülesannete täitmisel, ja enamik TD-lapsi võiks kasu saada edasisest selgesõnalisest õppimise arengust (Hayden et al., 2020). See uuring annab ülevaate sellest, kuidas tulevased sekkumised võivad olla suunatud selgesõnalistele või kaudsetele süsteemidele, et maksimeerida õppimist kogu arenguspektri ulatuses. Võime avastada, et aju pildistamine võimaldab meil lõpuks kavandada hariduslikke sekkumisi, mis põhinevad inimese aju struktuuril, et toetada tervet intellektuaalset ja käitumuslikku arengut.

Cistanche võib ravida Alzheimeri tõbe

Empiiriliselt põhjendatud kognitiivsed koolitusprotseduurid, nagu programm for Education and Enrichment of Relational Skills (PEERS; Laugeson et al., 2012), võivad aidata edendada TD-lapsi, andekaid lapsi ja riskirühma kuuluvaid kliinilisi populatsioone (nt autismispekter). häire, õpihäire, tähelepanupuudulikkusega hüperaktiivsuse häire ja intellektipuue), võimaldades seega haridusasutustel toetada igat tüüpi ja võimetega lapsi. Loodame, et see uuring inspireerib edasist uurimist struktuuride kohta, mis hõlbustavad kaudset ja selgesõnalist õppimist, nende rolli arenguerinevustes ja võimalikke tulevasi õppimisteraapiaid.