Gravações de magnetoencefalografia revelam a dinâmica espaçotemporal da memória de reconhecimento para sequências auditivas complexas versus simples

O reconhecimento auditivo é um processo cognitivo crucial que depende da organização de elementos únicos ao longo do tempo. Contudo, pouco se sabe sobre a dinâmica espaço-temporal subjacente ao reconhecimento consciente de sequências auditivas de complexidade variável. Para estudar isso, pedimos a 71 participantes que aprendessem e reconhecessem sequências musicais tonais simples e sequências atonais complexas combinadas enquanto sua atividade cerebral era registrada usando magnetoencefalografia (MEG).

A música tem o poder único e incrível de nos fazer voltar no tempo e reviver as memórias maravilhosas do passado, ou de nos mergulhar profundamente na beleza do presente. Mais importante ainda, a música também pode melhorar a nossa memória e melhorar as nossas capacidades de aprendizagem e trabalho.

A pesquisa descobriu que as sequências musicais estão intimamente ligadas à memória. Às vezes descobrimos que podemos lembrar facilmente a letra de uma música porque a música estimula o centro da linguagem em nosso cérebro e consolida a memória ao tocá-la repetidamente. Da mesma forma, quando aprendemos novas informações, podemos lembrá-las mais facilmente combinando as informações com melodia e ritmo. Muitos especialistas médicos e educadores recomendam o uso da música como técnica de memória para melhorar o aprendizado.

Além disso, a música pode melhorar nosso estado emocional e nos deixar mais relaxados e concentrados. Quando nos sentimos cansados ​​ou ansiosos, uma música relaxante pode aliviar imediatamente a situação. Esse tipo de música é muito eficaz para relaxar emoções tensas e também pode aumentar nossa força de vontade e paciência.

Em suma, a música é parte integrante das nossas vidas e pode ser muito benéfica para a nossa memória e capacidade de aprendizagem. Então, esteja você trabalhando ou estudando, você também pode usar um pouco de música para se ajudar. Acredito que isso pode ajudá-lo a concluir melhor suas tarefas e também a tornar sua vida melhor. Percebe-se que precisamos melhorar nossa imunidade. Cistanche deserticola pode melhorar significativamente a imunidade porque Cistanche deserticola é um material medicinal tradicional chinês com muitos efeitos únicos, um dos quais é melhorar a memória. A eficácia da carne picada vem dos vários ingredientes ativos que contém, incluindo ácidos, polissacarídeos, flavonóides, etc. Esses ingredientes podem promover a saúde do cérebro de várias maneiras.

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Os resultados revelam mudanças qualitativas na atividade neural dependentes da complexidade do estímulo: o reconhecimento de sequências tonais envolve áreas do hipocampo e do cíngulo, enquanto o reconhecimento de sequências atonais ativa principalmente a rede de processamento auditivo. ideia de que a complexidade do estímulo altera qualitativamente as vias neurais da memória de reconhecimento.

Codificar e reconhecer sons estruturalmente complexos é um desafio cognitivo que depende de mecanismos neurais que ainda não estão totalmente elucidados. Para memorizar sequências sonoras complexas, provavelmente dependemos da organização temporal dos componentes e das funções de memória de um estímulo.

A codificação da memória ocorre no hipocampo2–4, enquanto os processos subsequentes relacionados à memória de reconhecimento são apoiados por uma rede funcional de regiões interconectadas no lobo temporal medial, incluindo o hipocampo, a ínsula e o córtex temporal inferior2,5,6. Para a consolidação da memória, é necessária a comunicação entre as áreas hipocampal e neocortical7–9. Muitas evidências vêm de estudos que utilizam estímulos visuais estáticos, como imagens de objetos, rostos ou cenas naturais10–12. No entanto, a informação e o significado também se desdobram ao longo do tempo, à medida que o cérebro tenta prever estímulos futuros com base em representações de memória anteriores. Assim, para compreender melhor o reconhecimento da memória e a dinâmica cerebral rápida subjacente, devem ser adotados novos métodos que destaquem as propriedades temporais dos estímulos dinâmicos. Isto pode ser feito estudando a atividade neural subjacente ao processamento de sequências sonoras que adquirem significado através da sua evolução ao longo do tempo, como a música 13–15.

Poucos estudos neurocientíficos exploraram as bases neurais da memória musical, conforme revisado por Campo e Brattico16. Por exemplo, usando ressonância funcional (fMRI) e um paradigma naturalista de audição musical, Alluri et al.17 investigaram os correlatos neurais do processamento musical e relataram ativação de redes cerebrais cognitivas, motoras e límbicas para o processamento contínuo de características tímbricas, tonais e rítmicas. . Posteriormente, utilizando os mesmos estímulos, Burunatet al.18 relatou o recrutamento de regiões relacionadas à memória e ao cérebro motor durante o reconhecimento de motivos musicais. Apesar de suas contribuições, esses estudos não conseguem identificar os mecanismos temporais refinados da codificação sonora e dos processos de memória.

Mais recentemente, combinamos a alta resolução temporal da magnetoencefalografia (MEG) com a alta resolução espacial da ressonância magnética (MRI) para estudar o reconhecimento musical. Esses estudos acentuaram o envolvimento temporal de uma rede cerebral córtico-subcortical generalizada que compreende o córtex auditivo primário, o córtex temporal superior. giro, opérculo frontal, giro cingulado, córtex orbitofrontal e hipocampo durante o reconhecimento de sequências auditivas (musicais) . No geral, estas investigações forneceram uma visão única sobre os mecanismos neurais subjacentes ao reconhecimento de sequências temporais. O que resta a ser abordado é como estes mecanismos são modulados pela complexidade do estímulo.

Aqui, usamos sequências melódicas, onde o significado emergiu da combinação sequencial de tons individuais ao longo do tempo21, e variamos a distribuição de tons para obter sequências musicais novas e complexas. Neste cenário, a codificação e o reconhecimento das sequências musicais dependem em grande parte da ordem sequencial dos tons que a compõem. Primeiramente selecionamos sequências musicais com base nas regras de tonalidade, que é o sistema musical dominante na música popular ocidental22. Segundo, modificando os intervalos de tons (ou seja, as distâncias entre as alturas) e mantendo todas as outras variáveis ​​(por exemplo, ritmo, andamento, timbre) constantes, geramos sequências musicais atonais correspondentes. A manipulação do estímulo foi baseada na literatura anterior, que relatou que sequências musicais tonais, em vez de atonais, são, em geral, mais fáceis de processar23–27 e mais apreciadas por ouvintes não especialistas27–29. Ao contrário da música tonal, a música atonal é caracterizada pela ausência de um centro tonal claro e de estabilidade hierárquica, o que reduz significativamente o seu valor preditivo e dá origem a maiores erros de predição23–26,30. Assim, esperávamos que a alteração dos intervalos tonais reduziria a previsibilidade das sequências atonais, levando ao aumento da dificuldade em reconhecê-las.

Para resumir, no presente estudo usamos MEG e uma tarefa de reconhecimento musical 19–21 enquanto os participantes ouviam e reconheciam sequências auditivas (musicais) de complexidade variada e tinham como objetivo descrever a dinâmica espaço-temporal refinada da memória de reconhecimento auditivo. Seguindo os estudos anteriores 17–21, esperávamos que o reconhecimento de sequências auditivas ativasse uma rede cerebral generalizada que incluísse áreas auditivas (por exemplo, córtex auditivo primário, giro temporal superior, giro de Heschl, plano temporal, ínsula) e áreas de processamento de memória (por exemplo, hipocampo, cingulado). giro).

Colocamos ainda a hipótese de que a atividade neural seria distribuída ao longo de duas bandas de frequência principais que refletiam a ocorrência de dois processos cognitivos diferentes: uma banda de frequência lenta relacionada ao reconhecimento da sequência musical completa nas áreas de processamento da memória, e uma banda de frequência mais rápida associada ao processamento de cada tom. da sequência musical em regiões auditivas. Mais importante ainda, levantamos a hipótese de que, com base na complexidade do estímulo, a música tonal seria processada de forma mais eficiente do que a música atonal, o que se refletiria em diferentes respostas comportamentais e em vias neurais distintas durante o reconhecimento de sequências tonais e atonais.

Nossos resultados comportamentais e neurais mostraram diferenças claras entre o reconhecimento de sequências tonais e atonais. Análises de reconstrução de fonte indicaram diferentes clusters de ativação para sequências tonais e atonais. No geral, a atividade neural foi mais forte nas áreas de processamento de memória para sequências tonais memorizadas e nas regiões de processamento auditivo para sequências tonais memorizadas.

Resultados

Dados comportamentais. Os participantes realizaram uma tarefa antiga/nova de reconhecimento auditivo (fig. 1). Eles primeiro ouviram uma peça musical completa (codificação) e posteriormente identificaram quais sequências musicais foram memorizadas ou novas. Durante o reconhecimento, a precisão da resposta e o tempo de reação dos participantes foram registrados por meio de um joystick. Esses dados comportamentais foram analisados ​​estatisticamente para examinar as diferenças entre as quatro condições experimentais (sequências tonais memorizadas, novas sequências tonais, sequências atonais memorizadas e novas sequências atonais).

Uma análise de variância unidirecional (ANOVA) mostrou que as diferenças na precisão das respostas foram estatisticamente significativas, F(3,280)=6,87, p=0,002. Análises post-hoc indicaram que o número médio de respostas corretas foi significativamente menor para sequências atonais memorizadas (M=30 0,98, SD=5 0,46) do que para novas sequências atonais (M=34 0,51, SD=4 0,26, p <0,001), tonal memorizado (M=34 0,34, SD=5 0,95, p=0 0,002) e novas sequências tonais (M { {24}}.41, SD=6.04, p=0.001). A Figura 2a mostra as diferenças entre as condições usando gráficos de nuvens de chuva31.

Em relação ao tempo médio de reação, houve diferença estatisticamente significativa entre as condições conforme determinado pela ANOVA unidirecional, F(3, 280)=4,94, p=0,002. Análises post-hoc revelaram que o tempo médio de reação foi significativamente menor para sequências tonais memorizadas (M=1735 0,17, SD=259 0,91) em comparação com sequências tonais memorizadas (M=1879 0,44, SD { {14}}.34,p=0.005) e novas sequências atonais (M=1873.78, SD =250.48, p=0.007), mas não comparado a novas sequências tonais (M=1799 0,52, SD=267 0,14, p=0,450). A Figura 2b mostra as diferenças entre as condições.

Os dados numéricos de origem para respostas comportamentais são fornecidos em Dados Suplementares 1.

Dados do sensor MEG. Os dados MEG (204 gradiômetros planares e 102 magnetômetros) foram analisados ​​ao nível do sensor MEG, utilizando o sinal de banda larga. Embora a ênfase do estudo esteja na identificação das áreas cerebrais envolvidas no reconhecimento de sequências musicais tonais versus atonais, os dados do sensor MEG foram examinados para avaliar se o sinal neural era significativamente diferente para ensaios memorizados e para novos ensaios e, assim, corroborariam os resultados de estudos anteriores .

Depois de calcular a média dos dados de época dos ensaios corretos para cada condição experimental e combinar os gradiômetros planares, testes t de amostras pareadas foram realizados para identificar qual condição (memorizada ou nova) gerou um sinal neural mais forte para cada amostra de tempo e sensor MEG. MCS baseados em cluster foram então calculados para corrigir múltiplas comparações. Isso foi realizado de forma independente para dados tonais e atonais (consulte Métodos para obter detalhes).

Primeiro, testes t de amostras pareadas (=0.01) foram calculados para os dados tonais no intervalo de tempo 0–2500 ms (desde o início do Em relação aos dados atonais, testes t de amostras pareadas ({8}},01) foram calculados no mesmo intervalo de tempo (0–2500 ms) usando gradiômetros planares combinados. Em seguida, comparações múltiplas foram corrigidas para usar MCS nos resultados dos testes t significativos ({ {13}} 0,001, 1000 permutações). Este procedimento identificou três principais grupos significativos de ativação ao contrastar trechos memorizados versus trechos novos (Tabela 2, Figura Complementar 3 e Dados Suplementares 2). No caso do contraste novo versus memorizado, três principais foram encontrados aglomerados significativos de atividade (Tabela 2, Figura Complementar 4 e Dados Suplementares 2).

Reconstrução da fonte. Depois de examinar a força dos sinais neurais no nível do sensor MEG, nos concentramos no objetivo principal do estudo, ou seja, investigar as diferenças neurais subjacentes ao reconhecimento de sequências musicais tonais versus atonais no espaço de origem reconstruído por MEG. Para realizar esta análise, localizamos as fontes cerebrais dos campos relacionados a eventos registrados pelos canais MEG. Isso foi realizado para sequências tonais e atonais e para duas bandas de frequência (lenta [0 0,1–1 Hz] e mais rápida [2–8 Hz]) que foram usadas em Bonetti e al.19,20 e vinculadas a o processamento de componentes únicos (lento) em relação a uma sequência inteira (rápido). Análises adicionais foram computadas para contrastar a atividade cerebral entre as bandas de frequência lenta e rápida e para examinar o padrão de atividade nas bandas de frequência padrão delta (1–4 Hz) e teta (5–8 Hz).

Banda de frequência lenta (00,1–1 Hz). As fontes neurais foram calculadas usando uma abordagem beamformer. Primeiro, um modelo direto foi calculado considerando cada fonte cerebral como um dipolo ativo e calculando sua força através dos sensores MEG. Em segundo lugar, um algoritmo de formação de feixe foi usado como modelo inverso para estimar as fontes cerebrais de atividade neural com base nas gravações de MEG.

Depois de calcular as fontes neurais, um GLM foi calculado em cada ponto no tempo e localização do dipolo. Uma série de testes t (= 0.05) foi realizada no primeiro nível e no nível de grupo para estimar o efeito principal das condições memorizadas e novas e seu contraste para os dados tonais e atonais independentemente. MCS baseados em cluster (= 0.001, 1000 permutações) foram calculados para corrigir comparações múltiplas e para determinar a atividade cerebral subjacente ao desenvolvimento das sequências musicais. Essas análises foram realizadas em cinco intervalos de tempo específicos que correspondiam a cada um dos tons que compõem as sequências: primeiro tom (0–250 ms), segundo tom (251–500 ms), terceiro tom (501–750 ms), quarto tom (751–750 ms). 1000 ms) e quinto tom (1001–1250 ms). Isto foi estimado para o contraste memorizado versus novo para sequências tonais e atonais independentemente e para sequências tonais memorizadas versus sequências atonais memorizadas.

Aglomerados significativos de atividade (p <{0}} 0,001) foram localizados em vários voxels cerebrais (k) para cada tom das sequências tonais, conforme relatado nos Dados Suplementares 3. Para sequências tonais memorizadas, a atividade neural foi geral mais forte para o terceiro (k=69), o quarto (k=266) e o quinto tons (k=229).

As maiores diferenças foram localizadas no giro cingulado médio, área motora suplementar direita, precuneus e giro lingual esquerdo para o terceiro tom; a amígdala esquerda giro parahipocampal esquerdo, giro lingual esquerdo, hipocampo esquerdo e giro cingulado médio para o quarto tom, e o giro cingulado anterior e médio e giro lingual esquerdo para o último tom. Para novas sequências tonais, a atividade cerebral foi mais forte para o primeiro (k=54) e o segundo tom (k=29). Em particular, a diferença entre sequências novas e memorizadas foi mais forte na fissura calcarina esquerda, giro lingual esquerdo, hipocampo esquerdo, precuneus esquerdo e giro temporal superior esquerdo para o primeiro tom, e no giro fusiforme direito, giro lingual direito e giro occipital inferior direito. para o segundo tom. O contraste entre sequências tonais memorizadas e novas para a banda lenta é mostrado na Fig.

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