Intellektual qobiliyat va tipik rivojlanishning xotira tizimlaridagi neyroanatomik farqlar

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

Abstrakt

Kirish: Intellektual iste'dodning (IG) neyro-strukturali belgilarini o'rganish bolalarning akademik jihatdan ustun bo'lishiga yordam beradigan jarayonlarni ilmiy tushunishga yordam beradi. Usullari: Strukturaviy va diffuziyaga asoslangan MRI o'rtacha va yuqori o'rtacha IQ bo'lgan 12 bola va IQ 145 dan yuqori bo'lgan 18 IG bolalarning mintaqaviy miya shakli va ulanishini solishtirish uchun ishlatilgan. Natijalar: IG kattaroq subkortikal tuzilmalarga va yanada mustahkam oq rangga ega edi. aniq xotira bilan bog'liq bo'lgan hududlarda ushbu tuzilmalar o'rtasidagi materiyaning mikro tuzilmaviy tashkiloti. TD yashirin xotira bilan bog'liq bo'lgan hududlarda ko'proq bog'langan, kattaroq subkortikal tuzilmalarga ega edi. Xulosa: Alohida intellektual qobiliyatga ega bo'lgan bolalarning miyasidagi xotira tizimlari odatda rivojlanayotgan bolalar miyasiga nisbatan har xil darajada va bog'langanligi aniqlandi. Ushbu turli xil neyrorivojlanish traektoriyalari turli xil o'rganish strategiyalarini taklif qiladi. Katta tashqi ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda tasdiqlangan yashirin va aniq tizimlarning turli nisbatlari bilan ta'minlangan razvedka turlarining spektri ko'zda tutilgan.

KALİT SO'ZLAR ulanish, intellektual qobiliyat, o'rganish strategiyalari, xotira tizimlari, neyroanatomiya

Cistanchemumkindavolash Altsgeymer kasalligi

Teylor Kuhn

Robin Bleyds

Lev Gottlib

Kendra Knudsen

Kristofer Esdaun

Laurel Martin-Xarris

Dara Ghahremani

Bianca H. Dang

Robert M. Bilder

Syuzan Y. Bookxaymer

Psixiatriya va bioxulq-atvor fanlari bo'limi, UCLA, 635 Charlz E Young Dr, Janubiy, Los-Anjeles, CA 90025, AQSh

KIRISH

Ularning o'rganish va sinovdan o'tkazish qobiliyatiga qaramay, biz intellektual "iqtidorli" miyalardagi o'rganish va xotira tizimlari qanday rivojlanishi va ishlashi haqida juda kam narsa bilamiz. Ajoyib intellektga ega bo'lgan bolalar odatda samaraliroq xotira funktsiyalariga ega, kattaroq va murakkabroq tashkil etilgan bilim bazalariga ega va muammolarni odatdagidan ko'ra tezroq yoki ertaroq hal qilish uchun ushbu xotira va semantik tuzilmalarga tayanadigan yanada murakkab kognitiv strategiyalardan foydalanishga qodir. TD) bolalar (Ali va boshq., 2003, Athanasakis va boshq., 2014, Kolom va boshq., 2004, Davidson, 1986). Shunday qilib, ular sohalar bo'yicha bilimlarni umumlashtirish, intuitiv sakrashlar qilish (Desco va boshq., 2011) va o'z-o'zidan tanlab o'rganishdan foydalanish, shuningdek, muammolarni hal qilishda ma'lumotlarni solishtirish va birlashtirishga qodir (Duncan va boshq., 2000). "Iqtidorli" bolalar TD bolalarga qaraganda tezroq yoki erta yoshda muammolarni hal qilish uchun murakkabroq kognitiv strategiyalardan foydalanadilar (Ali va boshq., 2003, Atanasakis va boshq., 2014, Kolom va boshq., 2004, Davidson, 1986) va bu ilg'or kognitiv qobiliyatlarning ko'pchiligi uchun asos ularning xotira tizimi bo'lib ko'rinadi. Oldingi tadqiqotlar kortikal qalinlikning yoshga bog'liq global o'sishini ko'rsatdi, birinchi navbatda, iqtidorli bolalarda frontal va parietal hududlarni bog'laydigan oq moddaning ijro etuvchi yaxlitligi (Geake & Hansen, 2005, Gerig va boshq., 2001).

Bundan tashqari, miyalari o'ng yarim sharning frontotemporal tizimlaridan selektiv va muvaffaqiyatli foydalanishga moyil bo'lgan matematik iqtidorli bolalarda neyrorivojlanish traektoriyasining yaxshilangan yoki turlicha ekanligiga dalil topilgan (O'Boyle va boshq., 1990, O'Boyle va boshqalar, 1995, O'Boyle va boshqalar, 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti va boshqalar, 2001). Biroq, bir nechta mavjud tadqiqotlarning hech biri xotira tizimlariga e'tibor qaratmagan. Biz hali ham ularning axborot integratsiya tizimlari mexanikasini tushunish uchun muhim bo'lishi mumkin bo'lgan muhim ma'lumotlarga ega emasmiz, masalan, neyron o'rganish tarmoqlarining mintaqaviy shakli va konnektomikasi. Neyrorivojlanishni o'rganishda ikkita parallel xotira tizimi alohida qiziqish uyg'otadi. Implicit ta'lim ongli harakatlarsiz olingan va foydalaniladigan ijtimoiy, lingvistik va protsessual vazifalarni avtomatik ravishda o'rganishni tavsiflaydi. Ushbu mexanizm bolalarga grammatik jihatdan to'g'ri jumlalarni yaratishga va aniq ko'rsatmasiz ko'z bilan aloqa qilish kabi ijtimoiy me'yorlarni tushunishga imkon beradi (Gonring va boshq., 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) TD bolalari bilan birga. Biz o'rtacha va yuqori o'rtacha IQ (90-130, o'rtacha=124 ± 10,9; yoshi=10,7) bo'lgan 12 bolaning mintaqaviy miya shakli va ulanishini solishtirish uchun tizimli va diffuziyaga asoslangan MRI va neyropsikologik usullardan foydalandik. ± 1.86; 58 foizi ayol) va 18 nafari yuqori IQ (145–170, oʻrtacha=153 ± 11,4; yoshi=10,2 ± 2,02; 56 foizi ayollar). Keyin, biz ushbu namunada ishlab chiqilgan evristik ma'lumotlarni katta, tashqi ma'lumotlar bazasida sinab ko'rdik va topilmalarni tasdiqlash va kengaytirishga harakat qildik.

cistanche bodibilding

2 USUL

2.1 Ishtirokchilar

Ishtirokchilar orasida 18 ta intellektual qobiliyatli bolalar (neyrokognitiv testlar bilan tasdiqlangan), ularning barchasi muvozanatli intellektual (matematik, og'zaki, ko'rish-motor, xotira/kontsentratsiya va fikrlash/mulohaza yuritish) va 12 ta odatda rivojlanayotgan bolalarni ko'rsatdi. Barcha protseduralar Xelsinki deklaratsiyasiga muvofiq bo'lib, Kaliforniya universiteti, Los-Anjeles (UCLA) institutsional ko'rib chiqish kengashi tomonidan ro'yxatdan o'tishdan oldin ko'rib chiqilgan va tasdiqlangan va barcha ishtirokchilar yozma ravishda xabardor qilingan rozilikni berishgan. Ishtirokchilar Los-Anjelesdagi mahalliy maktablar va maktabdan keyingi dasturlar, jumladan maktablar va o'ta iqtidorli talabalar uchun dasturlardan jalb qilindi. Barcha ishtirokchilar yozma ma'lumotli rozilik/rozilikni to'ldirishdi. Ushbu tadqiqot uchun yaroqlilik standartlashtirilgan IQ testidan so'ng birinchi tashrifda aniqlandi (Stenford Binet 5 (Huang-Pollock va boshq., 2011)). Favqulodda iqtidor IQ 145 dan yuqori yoki teng deb ta'riflangan. Yoshi, irqi va jinsi bo'yicha odatda rivojlanayotgan sog'lom bolalar IQ 90 dan yuqori yoki unga teng va 145 dan kam yoki unga teng bo'lgan, diqqat, til yoki o'rganish tarixi yo'q. tartibsizliklar ham ishga olindi. Potentsial tadqiqot ishtirokchilari, agar ushbu istisno mezonlaridan birortasi bajarilgan bo'lsa, tadqiqotdan chetlashtirildi: bosh jarohati, soqchilik buzilishi yoki boshqa nevrologik yoki psixiatrik kasalliklar tarixi; o'tmishdagi yoki hozirgi til buzilishi, diqqat etishmasligi va giperaktivlik buzilishi, xatti-harakatlarning buzilishi, obsesif-kompulsiv buzuqlik, autizm spektrining buzilishi yoki giyohvandlik; maxsus ta'lim sinfida joriy/o'tmishdagi joy yoki IQ 84 dan kam yoki unga teng; MRI uchun kontrendikatsiyalar (masalan, metall implantlar, yurak stimulyatori, braketlar yoki boshga yopishtirilgan boshqa metallar va homiladorlik).

2.2 Guruh demografik taqqoslash

IG va TD guruhlari o'rtasidagi demografik omillar (masalan, yosh, ta'lim) bir tomonlama dispersiya tahlili (ANOVA) yordamida taqqoslandi. Dixotom omillar (masalan, jins, etnik kelib chiqishi)dagi guruh farqlari chi-kvadrat tahlillari yordamida baholandi. Biz ushbu demografik tahlillar uchun statistik ahamiyatga ega bo'lgan chegara sifatida p <.05 dan="">

2.3 Neyropsixologik test

Barcha ishtirokchilar standartlashtirilgan neyropsikologik o'lchovni (Stenford-Binet 5; Huang-Pollock va boshq., 2{13}}11) bajarishdi, bu IQ miqdorini aniqlashga imkon beruvchi yuqori tavan (IQ=170) bilan IQni sinab ko'rishga mo'ljallangan. juda intellektual qobiliyatli ishtirokchilarda. 2.4 MRIni olish Barcha neyroimaging ma'lumotlari UCLA Staglin IMHRO Kognitiv Neyrologiya markazida joylashgan 3T Siemens Tim Trio (Siemens Medical Solution, Erlangen, Germaniya) MRI skaneridagi 12-kanal bosh lasan yordamida to'plangan. Strukturaviy MP-RAGE T{{1{{20}}} vaznli skanerlar 120–1.0 mm sagittal bo'laklar bilan olingan, FOV=256 mm (AP) × 192 mm (FH), matritsa=256–192, TR=450.0 ms, TE=10.0 ms, burilish burchagi { {23}}, voksel hajmi=1,0 mm × 0,94 mm × 0,94 mm. DTI ma'lumotlari bir martalik spin-echo planar tasvirlash (EPI) yordamida va quyidagi parametrlar yordamida olingan: TR=8400 ms; TE=91 ms; 1282 matritsa, FOV=256 mm, b=1000 s/mm2, NEX=1, 64 tilim, 2 mm bo‘lak qalinligi, 0 mm o‘tkazib yuborish, PAT=2. Diffuziya 64 yo‘nalishda (b=1000 s/mm2) b=0 s/mm2 bo‘lgan 4 ta tasvir bilan to‘plangan. Barcha tasvirlar sifat nazorati ostida va oldindan ishlov berish va tahlil qilishdan oldin vizual tekshirildi.

2.5 Subkortikal shaklni qayta ishlash va tahlil qilish bo'yicha 3D morfometrik T1-vaznli anatomik skanerlar barcha ishtirokchilar uchun to'plangan. FMRIB Software Library versiyasi 6.0 (Kalbfleisch, 2004) (FSL) yordamida T1 ma'lumotlari chegara yordamida avtomatlashtirilgan, modelga asoslangan subkortikal segmentatsiya protokoli (FSL FIRST (Kuhn va boshq., 2017)) orqali amalga oshirildi. tuzatish usuli. Keyin chap va o'ng yarim sharda avtomatik ravishda segmentlangan subkortikal hududlarning (ROI; amigdala, yadro yadrosi, kaudat, hipokampus, pallidum, putamen va talamusni o'z ichiga olgan) vertex va bar fayllari sifat uchun vizual tekshirildi. Segmentlangan subkortikal tuzilmalar uchun yakuniy vertex fayllari guruh o'rtasida ham, guruh ichida ham birlashtirildi. Har bir ishtirokchi uchun avtomatik segmentlangan barcha ROIlar bir xil standart maydonga moslashtirildi.

Har bir vertex har bir ishtirokchi uchun kosmosda bir xil nuqtada ROI yuzasining joylashuvi haqida ma'lumot beradi. Guruh tahlillarini o'tkazish uchun har bir ishtirokchining ma'lumotlari standart bo'shliqqa ro'yxatga olindi, shunda har bir cho'qqi guruh taqqoslashlari uchun fazoda bir xil nuqtaga moslashtirildi. Ushbu hizalama uchun maqsad sifatida namunaning o'rtacha yuzasi ishlatilgan. Keyinchalik bu skaler cho'qqi qiymatlari guruh o'rtasidagi munosabatlarni (IQ va TD) va har bir subkortikal strukturaning shaklini o'rganish uchun parametrik statistik tahlillar yordamida tahlil qilindi. Ushbu tahlillar FSL ning randomizatsiyalangan skriptida Monte-Karlo simulyatsiyasi yordamida har bir cho'qqida o'tkazildi (Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995). Regressiyalar har bir cho'qqidagi radial masofaning qiziqish o'zgaruvchilari (ya'ni, guruh belgilari, IQ) bilan bog'liqligini baholadi. Bir nechta artefakt manbalarini tuzatish uchun ko'p bosqichli, sifat nazorati ostida ishlov berish quvur liniyasi ishlatilgan va barcha natijalar noto'g'ri kashfiyot tezligi (FDR) yordamida bir nechta taqqoslashlar uchun (q > .05) tuzatilgan (Na va boshq., 2007).

2.6 Oq moddaning mikro tuzilishini qayta ishlash va tahlil qilish

Muntazam DWI qayta ishlash quvur liniyasi FSL v 6.0 (Kalbfleisch, 2004) yordamida amalga oshirildi, bu miya ekstraktsiyasini, girdob oqimining buzilishini tuzatishni, harakat va tensorni moslashtirishni o'z ichiga oladi. Har bir ishtirokchi uchun oq moddaning mikro tuzilishi, fraksiyonel anizotropiya (FA) va o'rtacha diffuzivlik (MD) ning DWI ko'rsatkichlari hisoblab chiqilgan. Tahlillar Tract Based Spatial Statistics (TBSS) (Navas-Sánchez va boshq., 2014) yordamida o'tkazildi, bu usul qiziqish WM traktlari (TOI) bo'yicha DWI ko'rsatkichlarini vokselli statistik so'roq qilish imkonini beradi. TOIlar Jon Xopkins universitetining oq materiya atlasidan (Neihart va boshq., 2002) olingan va ikki tomonlama: oldingi talamik nurlanish (ATR), pastki old oksipital fasikullar (IFO), pastki bo'ylama fasikulus (ILF), yuqori fassikulus (SLF) ni o'z ichiga oladi. ), unsinat fasciculus (UNC), singulat to'plami (CGC), hipokampal (HC) oq materiya, shuningdek forseps katta va kichik forseps. Parametrik statistik tahlillar WM mikro tuzilishidagi (FA va MD) guruhlar orasidagi farqlarni o'rgandi. Korrelyatsiya tahlillari IQ va FA/MD o'rtasidagi munosabatni o'rganib chiqdi. TBSS natijalari chegarasiz klasterni kuchaytirish bilan bir nechta taqqoslash uchun tuzatildi - TFCE (O'Boyle, 2008)).

2.7 Tashqi ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda aniq/yomon evristikani hajmli tasdiqlash

Joriy namunaga IQ darajasi o'rtachadan past bo'lgan bolalar yoki diqqat etishmasligi giperaktivligi buzilishi (DEHB) yoki autizm kabi atipik neyrorivojlanish holatlari mavjud emas. Shuning uchun biz rivojlanish traektoriyalarining kengroq diapazonini o'z ichiga olgan tashqi, katta ma'lumotlar to'plamida aniq/yomon ratsion evristikasini sinab ko'rishga harakat qildik. Shunday qilib, o'smirlar miyasi va kognitiv rivojlanishi (ABCD) loyihasi (UCLA PI: Bookheimer) iqtidorli o'smirlar tahlilidan olingan aniq va yashirin ratsion evristikini tasdiqlashga urinish uchun tashqi ma'lumotlar to'plami sifatida ishlatilgan (3-bo'limda tasvirlangan). Yoshi, jinsi, Milliy Sog'liqni Saqlash Instituti (NIH) asboblar to'plamidan global kognitiv funktsiya reytingi, shuningdek, subkortikal struktura hajmi barcha mavjud ABCD ishtirokchilaridan tuzilgan. IG guruhida sezilarli darajada katta bo'lgan (aniq xotira) miya mintaqalarining hajmi aniq xotira miya komponentini yaratish uchun jamlangan. TD guruhida ko'proq bo'lgan miya mintaqalarining hajmi (yopiq xotira) yashirin xotira miya komponentini yaratish uchun yig'ildi. So'ngra, aniq / yashirin nisbati o'zgaruvchisi aniq xotira miya komponentini yashirin xotira miya komponentiga bo'lish yo'li bilan hisoblab chiqilgan. Keyin korrelyatsiya tahlili NIH asboblar to'plami tomonidan o'lchangan ushbu aniq/yo'q bo'lmagan xotira miya nisbati va global kognitiv ishlash o'rtasidagi munosabatni baholash uchun hisoblab chiqildi. ABCD ma'lumotlari mavjud bo'lgan formatni hisobga olgan holda (ya'ni, xom MRI ma'lumotlari emas, balki elektron jadvalda olingan qiymatlar), biz shakl tahlilini amalga oshira olmadik. Biroq, biz hajm tahlillarini o'tkazishga muvaffaq bo'ldik. Muhimi, shakl tahlillari hajm tahliliga qaraganda ko'proq mintaqaviy o'ziga xos va sezgirroqdir (Rogers, 1986). Shunday qilib, hajm tahlillarida topilgan effektlar shakl tahlillarida mavjud bo'ladi, ammo hajm tahlili o'zgarishlarni aniqlash uchun etarlicha sezgir bo'lmaganda shakl tahlili natijalari mavjud bo'lishi mumkin (Rota va boshq., 2009). Shuning uchun, ABCD hajmli ma'lumotlardan foydalangan holda evristikning muvaffaqiyatli takrorlanishi bu erda dastlabki namunadagi shakl topilmalarini samarali ravishda takrorlashi kerak.

3 NATIJA

3.1 Demografik guruhlarni taqqoslash

IG va TD guruhlari yoshi, ta'lim yillari, etnik kelib chiqishi yoki jinsi bo'yicha sezilarli darajada farq qilmadi (barchasi p> .05). IG guruhi (153 ± 11,4) TD guruhiga qaraganda sezilarli darajada yuqori IQga ega edi (128 ± 10,9, p < .01;="" 1-jadval).="" ig="" guruhi="" "muvozanatlangan"="" intellektual="" profillardan="" iborat="" edi.="" barcha="" iqtidorli="" ishtirokchilar="" matematika="" va="" og'zaki="" nutq="" ko'nikmalari="" bo'yicha="" superior="" adult="" 1="" yoki="" undan="" yuqori="" darajada="" bo'lgan,="" bir="" istisno.="" iqtidorli="" ishtirokchilardan="" biri="" “lug‘at="" va="" og‘zaki="" ravonlik”="" bo‘yicha="" o‘rtachadan="" yuqori,="" “arifmetik="" mulohaza="" yuritish”="" bo‘yicha="" 1-o‘rinli="" kattalar="" darajasida="" edi.="" xuddi="" shu="" ishtirokchi,="" shuningdek,="" hukm="" va="" mulohaza="" yuritish="" uchun="" superior="" adult="" 3="" darajasida="" sinovdan="" o'tdi.="" shu="" sababli,="" barcha="" ig="" ishtirokchilari="" matematik="" va="" og'zaki="" bilimlarda="" yaxshi="" muvozanatlashgan="">

3.2 Subkortikal shakl

Sezilarli darajada kattaroq cho'qqilar ikki tomonlama gippokamplarda va IGning o'ng putamenlarida, kattaroq cho'qqilar esa chap amigdalada, o'ng kaudatda va TDda ikki tomonlama yadro akumbenslarida topilgan. Xususan, IG chap HC boshida, o'ng HC tanasida va ikki tomonlama HC dumida, shuningdek, o'ng putamenning orqa qismlarida katta cho'qqilarni ko'rsatdi. TD keng miqyosda ikki tomonlama akumbenslarda, birinchi navbatda o'ng kaudat tanasida va chap amigdalaning sentromedian yadrolarida kattaroq cho'qqilarni ko'rsatdi. Butun namuna bo'ylab IQ ikki tomonlama HC dumidagi katta cho'qqilar bilan bog'liq edi (2-rasm).

3.3 Oq moddaning mikro tuzilishi

O'ng ATR va o'ng HC dumining oq moddasidagi FA (ya'ni, forniks) IG guruhida nazorat bilan solishtirganda sezilarli darajada yuqori (.001 < p="">< .05)="" edi.="" ig="" guruhidagi="" ikki="" tomonlama="" atr,="" hc="" va="" uncda="" md="" nazorat="" bilan="" solishtirganda="" sezilarli="" darajada="" past="" edi.="" xususan,="" md="" natijalari="" chap="" yarim="" sharga="" nisbatan="" o'ngning="" yuqori="" foizida="" topilgan.="" md="" natijalari="" yarim="" sharga="" qarab="" turli="" hududlarda="" ham="" topilgan.="" hcda="" o'ng="" yarim="" sharning="" natijalari="" hc="" dumi="" yaqinida="" (ya'ni,="" forniks)="" va="" chap="" natijalar="" hc="" tanasida="" (ya'ni,="" ca="" hududlarida)="" topilgan.="" uncda="" topilmalar="" chap="" yarim="" sharda="" ancha="" past="" edi.="" butun="" namunada="" fa="" ikki="" tomonlama="" (chap="" yarim="" shardan="" o'ngda="" ko'proq)="" atr="" va="" o'ng="" hcda="" iq="" bilan="" sezilarli="" darajada="" ijobiy="" korrelyatsiya="" qilingan.="" bundan="" tashqari,="" md="" ikki="" tomonlama="" (chapdan="" o'ng="" kattaroq)="" atr,="" chap="" hc,="" chap="" unc,="" chap="" singulat="" to'plami="" va="" chap="" ilfda="" iq="" bilan="" salbiy="" bog'liq="" edi="" (1="" va="">

3.4 Tashqi ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda aniq/yoshiq evristikani tasdiqlash

ABCD ma'lumotlar to'plami 7652 ishtirokchidan (o'rtacha yoshi=119 ± 7,5 oy; 62,9 foiz ayol) ushbu tadqiqot uchun barcha kerakli ma'lumotlarni o'z ichiga olgan. Aniq/yomon xotira nisbati global kognitiv samaradorlik (r=0.23, p < 0.05)="" hamda="" kvadratik="" global="" kognitiv="" ishlash="" (r=")" bilan="" sezilarli="" darajada="" ijobiy="" edi.="" 022,="" p="">< .05)="" (4-rasm).="" chiziqli="" va="" kvadratik="" global="" kognitiv="" samaradorlikdan="" foydalangan="" holda="" bosqichma-bosqich="" ierarxik="" regressiya="" yakuniy="" modelni="" [f="" (2,="" 7652)="4.50," p=".011)," shu="" jumladan="" kvadratik="" global="" kognitiv="" samaradorlikni="" (="" {{20})="" ko'rsatdi.="" }.24,="" p=".04)" aniq/yomon="" nisbatning="" muhim="" bashoratchisi="" sifatida.="" shakl="" tahlili="" hajmni="" tahlil="" qilishdan="" ko'ra="" sezgirroq="" ekanligini="" hisobga="" olsak,="" abcd="" ma'lumotlar="" to'plamidagi="" volumetriklardan="" foydalangan="" holda="" bu="" topilma="" xuddi="" shunday="" shakl="" tahliliga="" aylanishi="" kerak="" (abcd="" ma'lumotlari="" formatini="" hisobga="" olgan="" holda="" bu="" mumkin="" emas="">

Shunga o'xshash regressiya global bilish o'lchovlari yordamida ATR va HC oq materiyaning FA dan iborat kompozit o'zgaruvchini bashorat qilish uchun o'tkazildi. Global bilish (=−0,034, p < .001)="" va="" o‘rtasida="" sezilarli="" kvadratik="" bog‘liqlik="" [f="" (2,="" 7562)="13.17," p="">< .0001]="" mavjud="" edi.="" o'ng="" atr="" fa="" va="" hc="" oq="" materiyadan="" iborat="" kompozit="" o'zgaruvchi.="" nihoyat,="" bosqichma-bosqich="" regressiya="" unc="" md,="" hc="" oq="" materiya="" va="" atr="" dan="" tashkil="" topgan="" kompozit="" o'zgaruvchini="" bashorat="" qildi.="" kvadrat="" global="" kognitiv="" ball="" (="0.12," p="">< .001)="" bu="" kompozitsion="" md="" o'zgaruvchisini="" sezilarli="" darajada="" bashorat="" qildi="" [f="" (2,="" 7562)="15.31," p=""><>

cistanche bodibilding

4 MUHOKAZA

Ushbu tadqiqot intellektual qobiliyatli bolalar va ularning TD hamkasblarini solishtirganda ikkita alohida xotira tizimining o'lchami va ulanishi o'rtasida ikki tomonlama ajralish mavjudligini aniqladi. TD guruhiga nisbatan, iqtidorli bolalarda kattaroq subkortikal tuzilmalar va aniq xotira va IQ bilan bog'liq bo'lgan mintaqalardagi ushbu tuzilmalar o'rtasida ko'proq bog'langan oq moddaning mikrostrukturaviy tuzilishi mavjud edi: ikki tomonlama hipokampus va o'ng putamen. Xususan, aqliy iqtidorli bolalarda prefrontal korteks va hipokampusning yangi o'rganish va ma'lumotlar integratsiyasi bilan bog'liq bo'lgan subregionlari (dentat girus va CA3) bilan integratsiyalashgan aloqalar orqali putamenlar kattaroq edi (1 va 2-rasm). Ushbu mintaqalar orasidagi oq materiya aloqalarining yaxlitligi intellektual qobiliyatli bolalarning aniq ma'lumotlarni tez va samarali o'rganish, integratsiya qilish va ulardan foydalanishga xos moyilligi uchun anatomik asosga mos keladi. Bundan tashqari, bu topilmalar iqtidorli bolalarning o'qish, o'ylash va yolg'iz vaqt o'tkazish uchun yuqori darajadagi ichki motivatsiyani namoyon etishga moyilligi bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Qizig'i shundaki, odatda rivojlanayotgan bolalarda yashirin xotira bilan bog'liq bo'lgan hududlarda ko'proq bog'langan, kattaroq subkortikal tuzilmalar mavjud edi: striatum (ya'ni, kaudat, yadro akumbens) va amigdala (2-rasm; Haier va boshq., 1988).

Ushbu ikki tomonlama dissotsiatsiya intellektual qobiliyatli va odatda rivojlanayotgan bolalar turli xil ta'lim strategiyalari orqali tug'ma ravishda turli xil neyrorivojlanish traektoriyalariga ega bo'lishi mumkinligini ko'rsatadi. Ushbu topilma bizni razvedka turlarining keng spektrini tasavvur qilishimizga olib keldi, bu qisman yashirin va aniq tizim rivojlanishining turli nisbatlari bilan osonlashtirildi. Aniq va yashirin xotira miyaning turli hududlarini egallaydi va mustaqil, ammo o'zaro bog'langan ta'lim tarmoqlarini yaratadi. Cheklangan resurslar va miyadagi cheklangan ko'chmas mulk tufayli aniq va yashirin xotira tizimlarini ishlab chiqish o'rtasida kelishuv bo'lishi mumkin.

Biz topgan farqlar xotira tizimi o'zgarishining katta taqsimlanishini aks ettirishi mumkin, TD va iqtidorli bolalar eng funktsional bo'shliqlarni ifodalaydi (3-rasm). Matematik vunderkindning miyasidan olingan topilmalar ilgari epizodik xotirani yuqori samarali kodlash va qayta tiklash bilan bog'liq deb taxmin qilingan (Scharnowski va boshq., 2015). Buning to'g'ri bo'lishi uchun epizodik xotira tuzilmalari, shuningdek, diqqatni jalb qilish va qayta tiklashda ishtirok etadigan frontal lob tizimlari kerak bo'ladi. Ushbu tadqiqot shuni ko'rsatadiki: katta va mustahkam bog'langan epizodik xotira tuzilmalari va frontal oq materiya traktlari (masalan, ATR).

ATR topilmasi, shuningdek, yuqori intellekt prefrontal va singulat miya tarmoqlari (Kuhn va boshq., 2017, Schmithorst va boshq., 2005) va oldingi ishlar bilan bog'liqligini aniqlagan oldingi ishlarga mos keladi. Bu matematik iqtidorli miyalarning korpus kallosumida va frontal lobni bazal gangliya tuzilmalari, shu jumladan ATR va frontotemporal / parietal traktlar, shu jumladan UNC bilan bog'laydigan assotsiatsiya traktlarida yuqori FA borligini aniqladi (Shaw va boshq., 2006).

Bu erda topilgan yaxshilangan ikki tomonlama miya hududlari oldingi topilmalarga mos keladi, bu noyob, ikki tomonlama miya hududlari aqliy aylanish vazifalari paytida matematik jihatdan erta rivojlangan bolalar tomonidan faollashtirilganligini ko'rsatadi (Squire va boshq., 1993, Weiskopf, 2012). Bundan tashqari, topilmalarni lateralizatsiya qilish tendentsiyasi yarim sharning lateralligi, xususan, o'ng yarim shar, shuningdek, miya hududlari ichida va o'rtasida yaxshilangan muvofiqlashtirish intellektual qobiliyatning muhim nerv asosi ekanligini ko'rsatadigan oldingi topilmalarga mos keladi (O'Boyle et. al., 1995).

Nihoyat, IQ ning ATR, HC va UNCdagi DTI ko'rsatkichlari bilan bog'liqligini ko'rsatadigan butun namunadagi natijalar matematik iqtidorni o'rganishdagi oldingi topilmalarga mos keladi (Shaw va boshq., 2006), bunda korpus kallosum, forniks xabar berilgan. , va assotsiatsiya trakti DTI metrik korrelyatsiyasi razvedka bilan. Ushbu oq materiya va IQ munosabatlari, hech bo'lmaganda qisman, IQni bashorat qilish uchun yaqinda genom bo'ylab o'tkazilgan assotsiatsiya tadqiqotida topilgan genlar oilasi pleksin tomonidan boshqariladi (Winberg va boshq., 1998). Pleksinlar aksonlarning rivojlanishi (Worzfeld & Offermanns, 2014), neyron aloqasi (Zabane va boshq., 2018) va regeneratsiya (Chjan va boshq., 2017) bilan bog'liqligi ma'lum va shuning uchun oq rang bilan bog'liq bo'lishi mumkin. IG guruhimizdagi muhim topilmalar.

1-rasm Traktga asoslangan fazoviy statistik ma'lumotlar aniq xotira zonalaridagi odatda rivojlanayotgan bolalarga nisbatan intellektual qobiliyatli odamlarda oq moddaning mikro tuzilmaviy o'tkazuvchanligini oshiradi.

2-rasm Shakl tahlili odatda rivojlanayotgan bolalarda intellektual iqtidorli va yashirin xotira mintaqalarida aniq xotira hududlarida kattaroq shaklni aniqlaydi.

Ushbu birinchi namunaga IQ darajasi o'rtachadan past bo'lgan bolalar yoki DEHB yoki autizm kabi atipik neyrorivojlanish holatlari mavjud emas. Bu guruhlar aniq yoki yashirin xotira kam rivojlangan yoki zararli darajada haddan tashqari rivojlangan bo'lishi mumkin bo'lgan spektrning boshqa uchlarida joylashgan bo'lishi mumkin. Shunday qilib, biz ushbu tahlilni IQ darajasi o'rtachadan past bo'lgan va ba'zi rivojlanish farqlari (masalan, DEHB) bo'lgan bolalarni o'z ichiga olgan kattaroq namunada takrorladik. Biz bu aniq/yomon evristikani katta, tashqi maʼlumotlar toʻplamidan foydalanib sinab koʻrdik: ABCD loyihasi (N=7652). Bizning gipotezamizga muvofiq, biz aniq / yashirin evristik va IQ o'rtasida sezilarli kvadratik bog'liqlikni topdik. Bizning dastlabki topilmalarimizning takrorlanishi, aslida turli kognitiv profillar bilan fenotipik tarzda ifodalanishi mumkin bo'lgan yashirin va aniq xotira tizimlarining rivojlanish muvozanati bo'lishi mumkinligini ko'rsatadi.

Kelajakdagi tadqiqotlar boshqa populyatsiyalarda yashirin va aniq tuzilmalarning nisbiy rivojlanishini o'rganishni xohlashi mumkin, chunki Altsgeymer kasalligi (aniq xotira anatomiyasi va saqlanib qolgan xotira ko'nikmalarini degeneratsiyalash) va Parkinson kasalligi (degenerativ yashirin xotira anatomiyasi) kabi neyrodegenerativ kasalliklarda chuqur o'rganilgan. va aniq xotira saqlanib qolgan ko'nikmalar). Iqtidorning tarkibiy va funktsional belgilarini aniqlash bolalarga maktab ichida va tashqarisida o'rganish imkonini beradigan chuqurroq tizimlarni tushunishga yordam beradi. Yashirin va aniq o'rganish juda muhim va ikkalasida ham kamchiliklar ijtimoiy, akademik va kasbiy qiyinchiliklarga olib kelishi mumkin. Garchi "iqtidorli" bolalar IQ testlarida yaxshi ball olgan bo'lsalar-da, ko'pchilik o'rganishga asoslangan bo'lmagan vazifalarni bajarishda to'sqinlik qiladigan o'rganishda nuqsonlardan aziyat chekishadi va ko'pchilik TD bolalari yanada aniq ta'lim rivojlanishidan foyda olishlari mumkin (Hayden va boshq., 2020). Ushbu tadqiqot kelajakdagi aralashuvlar rivojlanish spektri bo'ylab o'rganishni maksimal darajada oshirish uchun aniq yoki yashirin tizimlarga qanday yo'naltirilishi mumkinligi haqida ba'zi tushunchalarni beradi. Miya tasviri oxir-oqibat insonning miya tuzilishiga asoslangan ta'lim tadbirlarini ishlab chiqishga, sog'lom intellektual va xulq-atvor rivojlanishini qo'llab-quvvatlashga imkon beradi.

Cistanche Altsgeymer kasalligini davolay oladi

Ta'lim va aloqa ko'nikmalarini boyitish dasturi (PEERS; Laugeson va boshq., 2012) kabi empirik asoslangan kognitiv trening protseduralari TD bolalar, iqtidorli bolalar va xavf ostida bo'lgan klinik populyatsiyalarni (masalan, autizm spektri) oshirishga yordam berishi mumkin. tartibsizlik, o'rganish buzilishi, diqqat etishmasligi giperaktivligi buzilishi va aqliy nogironlik), shu bilan ta'lim muassasalariga barcha o'rganish turlari va qobiliyatlaridagi bolalarni qo'llab-quvvatlash imkonini beradi. Umid qilamizki, ushbu tadqiqot aniq va aniq o'rganishni osonlashtiradigan tuzilmalarni, ularning rivojlanishdagi farqlardagi rolini va kelajakda mumkin bo'lgan o'rganish terapiyasini yanada chuqurroq o'rganishga ilhomlantiradi.