聴覚記憶の認識と予測的コーディングの時空間的脳階層

2024-06-12 Wed
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聴覚記憶の識別および予測符号化の脳の時空間階層構造背景紹介本研究は、人間の脳が記憶した音楽の連続性とその体系的な変化を識別する際の階層的な脳メカニズムを探ることを目的としています。視覚パターンの神経処理に関する研究は広範に行われている一方で、聴覚連続性の認識およびそれに関連する予測誤差の理解は未だに十分ではありません。聴覚システムは時間の経過と共に形成されるパターンと連続性から情報を抽出し、大脳の時間的な階層構造を理解するためのユニークな機会を提供します。関連する研究は、大脳が予測符号化理論（Predictive Coding Theory，PCT）を通じて内的モデルを常に更新し、外界の情報や刺激を予測していると仮定しています。
研究の出所本論文の著者には、L. Bonetti、G. Fernández-Rubio、F. Carlomagno、M. Dietz、D. Pantazis、P. Vuust、M. L. Kringelbachが含まれ、それぞれオーフス大学、オックスフォード大学、ボローニャ大学、バーリ大学、マサチューセッツ工科大学の関連研究センターに所属しています。2024年に《Nature Communications》誌に発表されました。
研究の流れ実験設計本実験では、83名の参加者が磁気脳イメージング（MEG）記録中に旧/新しい聴覚識別タスクを完了するよう求められました。実験の最初の段階では、参加者に短い音楽フレーズを記憶させ、その後のテスト段階ではランダムに135個の五音符の音楽シーケンス（27個の記憶シーケンス（M）と108個の新しいシーケンス（N））を提示し、参加者はこれが以前に記憶した音楽フレーズ（”M”）か、それとも新しい変化したシーケンス（”N”）かを判断する必要がありました。
データ収集MEGデータは磁気シールドルーム内で1000Hzのサンプリングレートで記録され、典型的なパラメータを用いて前処理が行われました。各参加者の頭部形状および頭位インジケータが記録され、個人のMRI解剖スキャンと校正してMEGデータと比較されました。
データの前処理と分析独立成分分析（ICA）手法を用いて眼球運動および心電伪影を除去し、データを時間窓で切片化し、基線を補正しました。その後、サポートベクターマシン（SVM）を用いて異なる神経活動をデコードし、記憶シーケンス（M）と新しいシーケンス（N）のデコードの正確性を評価しました。
単変量分析と多変量パターン分析多変量パターン分析および時間一般化分析を行い、記憶シーケンスと新しいシーケンスの異なる神経活動をデコードし、その安定性を評価しました。総合的な結果は、MとNシーケンス間で顕著な神経活動の差異を示しました。
ソース再構成と機能階層分析ソース再構成技術を用いて、脳内活動の時間と空間分布特性を特定しました。その後、動的因果モデリング（DCM）を用いて神経階層構造を評価し、異なるモデルの証拠を比較することで仮説モデルの有効性を確認しました。
誘発および事象関連電位分析複雑モーレト小波変換を用いて事象関連電位分析を行い、異なる脳領域（ROI）におけるパワー変動と時間周波数分析結果を明らかにしました。
主な研究結果記憶シーケンスと新しいシーケンスの差異結果は、聴覚皮質が最初の変化音符が出現した際に異なる強度の誤りを区別できず、両側の海馬、前帯状回、そして内側帯状回が最初の変化音符に対して強い反応を示し、後続の音符に対してはそれほど反応しないことを示しました。これにより、これらの領域が変化の認識における脳の信号と密接に関連している可能性が示唆されます。
脳の機能階層構造研究は、聴覚皮質から海馬、前帯状回、そして内側帯状回への前向き接続と、逆方向のフィードバック接続を確認しました。この階層構造は、全シーケンス過程で一貫していましたが、最後の音符を除けば、内側帯状回が階層構造の頂点に位置していました。これは、最後の音符を聞いた際に脳がシーケンスの分類（“記憶された”または“新しい”）の準備をしている可能性があり、内側帯状回が意思決定と評価過程で重要な役割を果たしていることを示しています。
機能階層の相違点シーケンス識別の脳階層構造は、記憶シーケンスと変化シーケンスで大きく変わることはありませんが、時間的な動態、強度、および極性には顕著な差異が見られました。予測された音符が以前に保存された記憶と一致する場合、まず聴覚皮質、次に海馬、前帯状回、および内側帯状回が正の相反応を示します。対照的に、予測された音符が一致しない場合、この同じ脳ネットワーク内での負の相反応がより高速に伝播します。
脳波スペクトル分析誘発される脳波分析の結果、αおよびβ波帯のパワーは、シーケンス終了後、変化シーケンスで記憶シーケンスよりも顕著に強いことが示され、以前の研究結果とも一致しました。
結論と意義本研究は、長期記憶認識および予測処理中の脳の階層的メカニズムに関する定量的証拠を提供することで、予測符号化理論（PCT）の応用を拡張しました。研究結果は、複雑な認知タスクにおいて、脳の機能階層構造の時間的動態、強度、および極性に顕著な違いがあることを示しています。本研究は、人間の知覚および認知の神経基盤を理解するための助けとし、より複雑な認知モデルを構築するための新しい視点を提供します。
研究のハイライト長期記憶認識および予測処理中の脳の階層的メカニズムに関する定量的証拠を提供した。
記憶シーケンスと変化シーケンスの時間的動態、強度、および極性に顕著な差異を発見した。
聴覚皮質から海馬、前帯状回、そして内側帯状回への前向き接続および逆方向のフィードバック接続を確認した。
本研究は、複雑な認知タスクにおける脳のメカニズムと階層構造を明らかにし、予測符号化理論の理解を深めるための有力な証拠を提供します。