Parte 3: Conectividade Funcional entre Memória e Centros de Recompensa em Tarefas e Descanso Monitorar Sensibilidade de Memória para Recompensa

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Omnibus ANOVA na tarefa de descanso e codificação — Para comparar a conectividade de descanso com a conectividade de tarefa em segundo plano, usamos medidas de conectividade de séries temporais filtradas de baixa passagem para corresponder à tarefa e ao pré-processamento de descanso. As medidas de conectividade foram submetidas à mesma ANOVA relatada acima, com o fator estágio da tarefa tendo três valores (pré-codificação, codificação, pós-codificação). Essa análise nos permite testar diretamente a hipótese de que os padrões de conectividade e sua relação com o comportamento são estáveis ​​entre tarefas e descanso. Os resultados da ANOVA são relatados na Tabela 2 e todos os valores de conectividade são descritos na Fig. 4b. Dos efeitos de interesse, encontramos um efeito principal do status do modulador, com maior conectividade nos moduladores (M= 0.52, SD= 0.14) do que nos não moduladores (M= 0 .32, SD= 0.21). Também encontramos uma interação significativa entre o status do modulador e a estrutura de recompensa. Testes t de duas amostras de acompanhamento mostraram que a interação foi impulsionada por diferenças significativas entre moduladores e não moduladores na conectividade hipocampo/PHC com ACC, MPFC, OFC e VS (todos 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="">memóriaa sensibilidade à recompensa foi tratada como uma medida contínua usando ANCOVA (efeito principal do BRM: F(1,22)=7.13, p= 0.014, η2P= .25; BRM *interação da estrutura de recompensas:

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), sugerindo conectividade entrememóriae redes de recompensa e sua relação com o comportamento permaneceram relativamente estáveis ​​nas varreduras de pré-codificação, codificação e pós-codificação.

Resumo dos achados da ANOVA—Ambas as ANOVAs omnibus e apenas de repouso mostraram um efeito do status do modulador namemória-recompensa a conectividade da região e revelou que o efeito modulador não foi conduzido por todas as conexões igualmente. Um conjunto de regiões de recompensa levou desproporcionalmente o efeito geral: a conectividade ACC, OFC e VS com hipocampo/PHC diferiu consistentemente entre moduladores e não moduladores, enquanto as conexões do mesencéfalo consistentemente não. Embora tenhamos encontrado um aumento geral na conectividade entre recompensa ememóriaregiões de pré-codificação para pós-codificação na ANOVA apenas em repouso, não houve interações entre o status do modulador e o estágio da tarefa em nenhuma das análises. Esses resultados são consistentes com a ideia de que existem diferenças individuais estáveis ​​nos padrões de conectividade cerebral que se relacionam com o comportamento.

Relações funcionais entre conexões

PCA Rest-only—Para investigar quais regiões de recompensa podem fazer parte da mesma rede funcional, investigamos a estrutura de correlação cruzada dos valores de conectividade entre os participantes. As correlações de pares de todos os valores de conectividade baseados em repouso são apresentadas na Fig. 5a. Depois de separá-los em componentes principais, encontramos quatro componentes que explicaram pelo menos 10 por cento da variação nos valores de conectividade e foram retidos para análises posteriores (Fig. 5b). Simulações de Monte Carlo (Fig. 6a) indicaram que todos os componentes explicaram mais variância do que o esperado por acaso (todos os 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.="">

O primeiro componente explicou 28,2 por cento da variação nas pontuações de conectividade e carregou preferencialmente em conexões ACC, OFC e VS e, em menor grau, MPFC e mesencéfalo (ANOVA unidirecional, F(4,15)=3. 91, p= 0.023). O segundo componente explicou 16,6 por cento da variância e estava carregando preferencialmente nas conexões do mesencéfalo e, em menor grau, negativamente nas conexões OFC e MPFC (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). Esses resultados indicam conectividade ACC, OFC e VS com hipocampo/PHC covariam e acompanham em conjuntomemóriasensibilidade para recompensar. A conectividade do mesencéfalo e do MPFC covariou em menor grau com as outras regiões relacionadas à recompensa e entre si. Além disso, os componentes nos quais o mesencéfalo e o MPFC carregaram mais fortemente não acompanharammemóriasensibilidade à recompensa, abrindo a possibilidade de que cada um deles faça parte de sistemas funcionalmente diferentes.

A falta de diferenciação entre moduladores e não moduladores com base no hipocampo/PHC-mesencéfalo foi inesperada, especialmente considerando que efeitos significativos de conectividade foram observados para outras regiões relacionadas à recompensa em ANOVA e PCA. Enquanto recompensa os efeitos moduladores nas interações do mesencéfalo commemóriaregiões foram documentadas anteriormente (Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012), o efeito pode não resultar em aumento da sensibilidade à recompensa per se. Em vez disso, interações gerais maiores – independentemente de recompensas externas – podem levar a uma maior disponibilidade de dopamina no hipocampo e maiormemóriaem geral (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). Assim, um padrão distinto de conectividade em estado de repouso, capturado pelo segundo componente carregando preferencialmente na conectividade hipocampo/PHC-mesencéfalo, também foi relevante para o comportamento, mas rastreado em geralmemóriaao invés dememóriasensibilidade para recompensar.

Omnibus PCA entre tarefa e descanso—Para testar o grau em que as correlações cruzadas podem permanecer estáveis ​​entre tarefa e descanso, um segundo PCA foi realizado em todo o conjunto de 30 valores de conectividade por sujeito (10 conexões para cada pré-codificação, codificação, e pós-codificação). Os valores de conectividade derivados de séries temporais filtradas de passagem baixa foram usados ​​para combinar o pré-processamento entre tarefas e descanso. Três componentes explicaram mais de 10% da variação. Simulações de Monte Carlo (Fig. 6a) indicaram que apenas os componentes 1 e 2 explicaram mais variância do que o esperado por acaso (ambos 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). Assim, o PCA omnibus replicou parcialmente o PCA de descanso. Tomados em conjunto, os resultados do PCA indicam que: (1) os padrões de conectividade de ACC, VS e potencialmente OFC são funcionalmente acoplados, com uma pontuação de conectividade composta que é mais fortemente carregada nessas regiões de rastreamentomemóriasensibilidade à recompensa, (2) os padrões de conectividade do mesencéfalo e potencialmente do MPFC covariam em menor grau com as outras regiões de recompensa e entre si, e (3) a conectividade hipocampo/PHC-mesencéfalo em estado de repouso pode ser mais preditiva do desempenho geral da memória do que a sensibilidade da memória para recompensar.

Previsãomemóriasensibilidade à recompensa de padrões de conectividade usando aprendizado de máquina As descobertas de ANOVA e PCA relatadas acima mostraram que a conectividade entrememóriae regiões relacionadas a recompensas rastrearam indivíduosmemóriasensitivity 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).

Para verificar que a classificação bem-sucedida não dependia do tratamento da modulação de recompensa como uma variável dicotomizada, o ε-SVR foi realizado para prever a modulação de recompensa comportamental como uma medida contínua. Consistente com as descobertas do SVC, o SVR com validação cruzada revelou que a conectividade entrememóriae regiões de recompensa previram de forma confiável o BRM durante a verificação de codificação (r= 0.51, p= 0.010) e previram marginalmente durante a verificação restante de pré-codificação (r= 0.46, p= 0.024). O SVR na conectividade pós-codificação não atingiu significância (r= 0.35, p= 0.098; Fig. 7b).

Análises complementares de conectividade

Correlações entre mudanças de conectividade e comportamento – embora não tenhamos encontrado interações entre o estágio da tarefa e a modulação de recompensa dememóriana ANOVA apenas para descanso, uma relação em mudança entre conectividade e comportamento pode ser melhor caracterizada por uma correlação de aumentos induzidos por tarefas na conectividade com o comportamento (Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Tambini et al., 2010). Para testar o efeito dos aumentos de conectividade no comportamento, executamos correlações exploratórias entre os aumentos de conectividade pré-pós e BRM e precisão geral (Tabela 3). Nenhum dosmemória- reward ROI connections predicted BRM (all p> 0.15, uncorrected for multiple comparisons) nor overall cued recall rates (all uncorrected p>0.05). Houve uma correlação marginal entre conectividade PHC-mesencéfalo e precisão geral (r=0.40, p= 0.052), fornecendo uma replicação parcial de relatórios anteriores sobre o comportamento de rastreamento de alterações de conectividade do mesencéfalo (Duncan et al. ., 2014; Gruber et al., 2016).

Diferenças anteriores e posteriores dentro do hipocampo - As diferenças funcionais entre o hipocampo anterior e posterior foram testadas em uma ANOVA de medidas repetidas de 3 (estágio de tarefa) × 2 (ROI do hipocampo: anterior, posterior) × 5 (recompensa ROI) com status de modulador como um entre- fator de assuntos. Os resultados para a ANOVA são relatados na Tabela 4, e todas as conexões são exibidas na Fig. 8. Encontramos o principal efeito do status do modulador, indicando que a conectividade hipocampal com regiões de recompensa rastreadasmemóriasensibilidade para recompensar. Também encontramos uma interação significativa entre o ROI de recompensa e a divisão do hipocampo, indicando que o hipocampo anterior e posterior está preferencialmente conectado a regiões de recompensa distintas. De interesse principal foram as interações entre a divisão do hipocampo e o status do modulador que indicariam que as porções anterior e posterior do hipocampo predizem diferencialmente a modulação de recompensa da memória. No entanto, todas as interações que incluíram status de modulador e ROI hipocampal como fatores não foram significativos (todos F< 1.5,="" p="">0.3), não fornecendo nenhuma evidência para tal dissociação.

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).

Discussão

O estudo atual mediu a conectividade funcional entrememóriae recompensar regiões antes, durante e depois de uma tarefa de codificação de incentivo monetário. Usando abordagens padrão e de aprendizado de máquina, observamos que a conectividade do hipocampo e do PHC com regiões relacionadas à recompensa rastreou diferenças individuais na sensibilidade da memória à recompensa. Esse efeito foi impulsionado diferencialmente por um subconjunto de regiões de recompensa: os padrões de conectividade ACC, OFC e VS variaram juntos entre os participantes e foram consistentemente preditivos de diferenças individuais na modulação de recompensa da memória. A conectividade do mesencéfalo com o hipocampo e o PHC não foi relacionada à sensibilidade da memória à recompensa, e a conectividade do MPFC com as regiões de memória variou entre as análises. A relação entre conectividade e modulação de recompensa da memória estava presente antes da codificação e durante a codificação, com efeitos mais fracos, mas não confiáveis, durante o repouso pós-codificação. A conectividade geral entre as regiões de memória e recompensa aumentou do repouso pré para pós-codificação, mas as mudanças de conectividade não foram significativamente relacionadas ao comportamento. Esses resultados demonstram diferenças individuais estáveis ​​na comunicação intrínseca entre a memória e as regiões relacionadas à recompensa que rastreiam as diferenças individuais na modulação da memória por recompensa.

Além disso, os resultados implicam um conjunto mais amplo de regiões relacionadas à recompensa emmemóriamodulação por recompensa do que anteriormente considerado.

Perspectivas teóricas têm enfatizado o papel do mesencéfalo, e até certo ponto VS, namemóriamodulação por recompensa (Lisman & Grace, 2005). Um achado central do estudo atual é que a conectividade das regiões de recompensa VS, ACC e OFC com hipocampo e APS foi relacionada ao grau em que a memória dos indivíduos foi impactada pela recompensa. O papel do VS na modulação de recompensa da memória é previsto pelos modelos atuais, que postulam que o VS integra e retransmite sinais de dopamina do hipocampo para o mesencéfalo (Lisman & Grace, 2005). Um estudo anterior sobre codificação motivada por recompensa encontrou ativação univariada em VS covariada com hipocampo e PHC, rastreando ainda mais o impacto da recompensa na memória (Adcock et al., 2006). Nosso estudo, no entanto, é o primeiro a mostrar conectividade entre VS, juntamente com OFC e ACC, e centros de memória no hipocampo e PHC previram diferenças individuais na modulação de recompensa da memória, independentemente de quando a conectividade foi medida. Curiosamente, a conectividade VS-hipocampal de fundo também é observada na aprendizagem processual quando a aprendizagem processual é recompensada (Hamann, Dayan, Hummel, & Cohen, 2014). Assim, enquanto a visão tradicional dos sistemas de memória múltipla postula uma divisão de trabalho entre o hipocampo, que dá suporte à memória declarativa, e o corpo estriado, que dá suporte à memória procedural (Squire, 1992), pode haver um forte grau de interações entre esses sistemas, que dão suporte tanto à memória episódica quanto à memória. aprendizagem processual (Doll, Shohamy, & Daw, 2015; Hamann et al., 2014; Kafkas & Montaldi, 2015; Wimmer, Daw, & Shohamy, 2012).

Nosso estudo também implicou duas regiões de recompensa anteriormente não consideradas no contexto da aprendizagem motivada por recompensa - o OFC e o ACC - que mostraram perfis semelhantes ao VS. Embora seja novo na área de modulação de recompensa dememória, trabalhos anteriores relataram conectividade hipocampal com regiões ventromedial/orbitofrontal em vários contextos de aprendizagem (Gluth, Sommer, Rieskamp, ​​& Büchel, 2015; Ranganath, Heller, Cohen, Brozinsky, & Rissman, 2005; Tsukiura & Cabeza, 2008; Zeithamova, Dominick e Preston, 2012). Por exemplo, a conectividade hipocampal-OFC de fundo rastreia inversamente a transferência de recompensa aprendida para experiências relacionadas (Gerraty et al., 2014). Em um paradigma de pré-condicionamento sensorial, os participantes codificaram pares de rostos e, em seguida, foram treinados para associar um ganho, perda ou nenhum valor a um dos rostos. A conectividade hipocampal-OFC foi negativamente correlacionada com a transferência, o que significa que os participantes com conectividade mais forte mostraram uma menor tendência a estender o valor de face aprendido para faces relacionadas. Assim, embora o papel das interações entrememóriaregiões e OFC podem variar dependendo da tarefa específica, nosso estudo converge com trabalhos anteriores para mostrar que os participantes com maior conectividade hipocampo-OFC são mais propensos a diferenciar eventos com base em seus valores explicitamente atribuídos.

A relevância funcional do ACC emmemóriaem humanos é atualmente menos compreendida. Durante o repouso, o ACC demonstra conectividade funcional com o hipocampo e o PHC (Cao et al., 2014; Margulies et al., 2007). Em roedores, o ACC tem sido implicado na consolidação de associações aprendidas em longo prazo.memória, mostrando alterações celulares coordenadas com o hipocampo (Wang, Tse, & Morris, 2012; Weible, Rowland, Monaghan, Wolfgang, & Kentros, 2012). Aqui, a conectividade ACC, OFC e VS com hipocampo e APS covariou entre os participantes. Embora a atividade intrínseca e coordenada entre o hipocampo, estriado ventral e OFC tenha sido relatada anteriormente (Gerraty et al., 2014; Kahn & Shohamy, 2013), nossos dados implicam que o ACC pode compreender uma rede funcional com VS e OFC.

Embora ACC e OFC possam mostrar funções distintas em algumas tarefas (Luk & Wallis, 2013), o ACC, OFC e VS compartilham funções semelhantes durante o processamento de recompensas, como rastrear valores e resultados de recompensas antecipados (Amiez et al., 2006; Bialleck et al., 2011; Knutson, Taylor, Kaufman, Peterson, & Glover, 2005; Yan et al., 2016) e sinalizando o valor das escolhas (Boorman, Behrens, Woolrich, & Rushworth, 2009; Rogers et al., 2004; Estreito, Blanchard e Hayden, 2014). Juntas, essas regiões podem servir para promover comportamentos motivacionalmente salientes ou suprimir comportamentos motivacionalmente irrelevantes (Hare, O'Doherty, Camerer, Schultz, & Rangel, 2008; Kaping, Vinck, Hutchison, Everling, & Womelsdorf, 2011; Nieuwenhuis & Takashima, 2011 ; O'Doherty, 2011; Walton, Chau e Kennerley, 2015). Maiores interações de fundo hipocampal e PHC com ACC, OFC e VS podem refletir maior disponibilidade de sinais de recompensa paramemóriaestruturas, resultando em modulação aprimorada dememóriapor recompensa em nosso paradigma. Embora a contribuição única de cada região exija mais investigações sobre seus papéis individuais no aprendizado motivado, nossos dados fornecem vários novos insights sobre suas interações funcionais.

Um aspecto inesperado dos dados atuais foi a relação em forma de U entre o valor da recompensa ememóriaencontrado na amostra de fMRI. Embora esse achado tenha sido inesperado e não tenha sido replicado na amostra comportamental que o acompanha, é neurobiologicamente plausível. Respostas em forma de U à recompensa foram identificadas nos córtices frontal medial e orbitofrontal medial (Elliott et al., 2003): notadamente, regiões, como o ACC e VS, sinalizam o erro de previsão de recompensa, ou a discrepância entre o esperado e o experimentado. recompensas (Abler, Walter, Erk, Kammerer, & Spitzer, 2006; Fiorillo, Tobler, & Schultz, 2003; Montague, Dayan, & Sejnowski, 1996; Silvetti, Seurinck, & Verguts, 2011). Esses sinais não refletem o valor absoluto de perdas e ganhos, mas sim o valor relativo, escalando de forma flexível em torno de um ponto de referência esperado (Seymour & McClure, 2008; Tobler, Fiorillo, & Schultz, 2005). Na tarefa atual, as tentativas de centavos podem ter servido como condição de referência, com tentativas de dólares sendo percebidas como recompensas e tentativas de centavos como perdas relativas. A saliência de ambas as perdas e ganhos pode afetar o desempenho (Bartra et al., 2013; Shigemune et al., 2014), manifestando-se como a forma de U na precisão da recordação por pistas nas condições de recompensa. Tomados em conjunto, os efeitos de recompensa na memória podem refletir a influência dos sinais de erro de previsão de recompensa na codificação, que podem ser de natureza não linear.

Ao contrário de estudos anteriores, não encontramos uma relação entre a conectividade hipocampo-mesencéfalo e a modulação de recompensa dememória, mesmo quando o hipocampo foi separado em seções anterior e posterior (Adcock et al., 2006; Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Wolosin et al., 2012). Em vez disso, encontramos uma correlação entre uma pontuação de componente do PCA que carregou preferencialmente nas conexões mesencéfalo-hipocampo/PHC e a precisão geral. Embora esse achado não fosse esperado a priori, é consistente com a proposta de que as interações entre o mesencéfalo e as regiões temporais mediais não são exclusivas de recompensas motivadas externamente, mas apoiam a codificação e a consolidação em geral (Lisman et al., 2011). Consistente com essa visão, o mesencéfalo demonstrou interagir com o hipocampo em tarefas de codificação que não envolvem recompensa (Duncan et al., 2014; Zeithamova, Manthuruthil, & Preston, 2016), com conectividade de fundo durante a codificação (Duncan et al. al., 2014) e conectividade de repouso após a codificação (Tompary et al., 2015) rastreando a memória associativa. Nossas descobertas sugerem que a conectividade do mesencéfalo durante a codificação motivada por recompensa pode ser mais relevante para a memória associativa geral do que a modulação da memória por recompensa e potencialmente desempenha um papel funcional distinto na memória de outras regiões relacionadas à recompensa.

É digno de nota o atraso relativamente curto entre a codificação e o teste em nosso paradigma, que também pode afetar o padrão de efeitos do mesencéfalo observado. Relacionado a recompensasmemóriaefeitos foram documentados durante testes imediatos dememória(Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013), mas parecem mais fortes após a consolidação durante a noite (Patil, Murty, Dunsmoor, Phelps, & Davachi, 2017; Tompary et al., 2015; Wittmann et al., 2005 ). O impacto retardado da recompensa namemóriaacredita-se que o desempenho reflita o aprimoramento dos processos de consolidação dependentes de dopamina por meio de recompensas (Lisman et al., 2011). Assim, enquanto as interações do mesencéfalo com hipocampo e PHC previram a memória geral em nosso paradigma, é possível que uma contribuição adicional do mesencéfalo para a consolidação aprimorada por recompensa seria observada se a recordação tivesse sido realizada após um intervalo de 24-horas.

Uma região de recompensa que não mostrou uma relação consistente com o comportamento em nosso paradigma foi o MPFC. A conectividade com MPFC foi preditiva dememóriasensibilidade à recompensa no omnibus ANOVA entre descanso e tarefa, mas a relação com o comportamento não se repetiu em outras análises. Embora regiões de recompensa pré-frontais como OFC e MPFC sejam espacialmente proximais e muitas vezes consideradas em conjunto, os resultados da PCA indicam que elas podem participar de redes parcialmente distintas. Uma caracterização mais conclusiva do papel do MPFC na codificação motivada ememória, em geral, aguarda estudos futuros.

Além de implicar um conjunto mais amplo de regiões de recompensa na codificação motivada do que o considerado anteriormente, uma segunda contribuição importante do nosso estudo é uma nova evidência para a hipótese da impressão digital de conectividade (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018). Medindo os padrões de conectividade antes, durante e após a codificação motivada, descobrimos que as diferenças individuais na modulação de recompensa dememóriaforam previstos pela conectividade entrememóriae recompensar regiões, independentemente de quando a conectividade foi medida. Embora a conectividade pós-codificação tenha sido menos consistentemente relacionada ao comportamento, não encontramos diferenças confiáveis ​​na previsibilidade do comportamento entre os estágios da tarefa. Esses resultados estão de acordo com as recentes descobertas de padrões de conectividade estáveis ​​e sua relação com diferenças individuais na cognição (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018; Poole et al., 2016; Touroutoglou, Andreano, Barrett, & Dickerson, 2015; Wang et al., 2010), estendendo-os novamente para a área de codificação motivadora.

Nosso foco em diferenças estáveis ​​e individuais na conectividade complementa outras abordagens para vincular a conectividade ao comportamento, incluindomemória. A conectividade funcional em estado de repouso pode mudar em uma escala de tempo curta em resposta a uma tarefa (Tambini et al., 2010; Urner, Schwarzkopf, Friston, & Rees, 2013), com mudanças de conectividade relacionadas ao aprendizado relacionadas amemóriadesempenho (Gruber et al., 2016; Murty et al., 2017; Tambini et al., 2010; Urner et al., 2013). Durante o desempenho da tarefa, o acoplamento entre regiões pode mudar ainda mais rapidamente, diferenciando entrememóriacondições da tarefa na ordem de minutos ou mesmo de tentativa individual para tentativa individual (Kafkas & Montaldi, 2015; Rissman, Gazzaley, & D'Esposito, 2004; Zeithamova et al., 2012; Zeithamova et al., 2016). Por exemplo, Kafkas e Montaldi (2015) mostraram que a conectividade hipocampal-VS foi maior durante a codificação de estímulos inesperados versus esperados. Assim, os aspectos estáveis ​​e variáveis ​​da conectividade fornecem informações relevantes para a cognição.

Quais aspectos da conectividade (estáveis ​​ou induzidos por tarefas) são mais pronunciados ou mais relevantes para o comportamento é uma questão em aberto (Gratton et al., 2018), mas pode depender da tarefa e da região específica. Por exemplo, Gruber et ai. (2016) encontraram modulação de recompensa dememóriarelacionados a mudanças de conectividade induzidas por tarefas, enquanto descobrimos que padrões de conectividade estáveis ​​previam o comportamento. Em relação às diferenças de tarefas, Gruber et al. (2016) estudo testou associações cena-objeto codificadas incidentalmente, com quatro cenas possíveis repetidas muitas vezes na codificação. Duas cenas eram sempre de baixo valor e duas de alto valor. O desempenho em um teste de escolha forçada perguntando qual das quatro cenas foi previamente associado a um determinado objeto (com "inseguro ou novo" como quinta opção) poderia, portanto, depender parcialmente da lembrança do valor do objeto, o que é plausível, dada a cena do objetomemóriaestava relativamente perto do acaso. Em contraste, o presente estudo exigiu a codificação intencional de pares de objetos únicos da tentativa, com o valor da tentativa não relacionado aos memorandos. Em relação às diferenças regionais, Gruber et al. (2016) encontraram mudanças na conectividade do mesencéfalo que rastreavam o comportamento, o que foi parcialmente replicado em nossos dados. Em contraste, encontramos padrões de conectividade estáveis ​​de outras regiões relacionadas a recompensas commemóriaregiões para se relacionar com o comportamento. Embora especulativos no momento, essas semelhanças e diferenças entre os achados abrem um novo caminho para a investigação sobre os fatores que determinam como os aspectos estáveis ​​versus dinâmicos da conectividade podem se relacionar com diferentes aspectos da cognição.

Complementarmente às nossas principais questões de interesse, realizamos ainda uma análise exploratória de potenciais diferenças funcionais entre o hipocampo anterior e posterior. Embora as diferenças anteriores/posteriores tenham sido documentadas anteriormente em vários paradigmas de memória (Bowman & Zeithamova, 2018; Brunec et al., 2018; McKenzie et al., 2014; Poppenk et al., 2013), a evidência dentro do domínio da codificação motivada é esparsa e variada. Por exemplo, Murty et ai. (2017) relataram uma ligação mais forte entre a conectividade anterior do hipocampo e o comportamento, enquanto Wolosin et al. (2013) encontraram um efeito de modulação de recompensa no hipocampo posterior. Encontramos diferenças anterior/posterior em relação à conectividade com regiões de recompensa distintas, no entanto, a relação commemóriaa sensibilidade à recompensa foi comparável para o hipocampo anterior e posterior. Esses estudos indicam que a modulação de recompensa da memória pode não ser fortemente dissociada ao longo do eixo anterior/posterior.

Em resumo, o estudo atual expande significativamente nossa compreensão das influências motivacionais namemória, demonstrando recentemente o papel das diferenças individuais estáveis ​​na conectividade na previsão de como omemóriaé afetado pela recompensa. Os resultados também demonstram um papel para várias regiões relacionadas à recompensa na codificação motivada que não foram consideradas anteriormente, destacando a importância de abordagens teóricas e empíricas na compreensão das relações cérebro-comportamento. Mais amplamente, o trabalho informa as teorias atuais sobre diferenciação funcional dentro da rede de processamento de recompensas e traz novas evidências para a frutificação da utilização de padrões de conectividade dos indivíduos no estudo da cognição (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018).

Agradecimentos

Este trabalho foi apoiado por um National Science Foundation CAREER Award BCS 1056019 (ARP), NIH-NIMH R01 MH100121 (ARP) e NIH-NIMH National Research Service Award F32 MH094085 (DZ). Os autores declaram não haver interesses financeiros concorrentes.