Нейроанатомические различия систем памяти интеллектуальной одаренности и типичного развития

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

Абстрактный

Введение: Изучение нейроструктурных маркеров интеллектуальной одаренности (IG) поможет научному пониманию процессов, помогающих детям преуспевать в учебе. Методы: структурная и диффузионно-взвешенная МРТ использовалась для сравнения региональной формы мозга и связности 12 детей со средним и высоким средним IQ и 18 детей с IG, которые были определены как имеющие IQ выше 145. Результаты: IG имели более крупные подкорковые структуры и более крепкие белые вопрос микроструктурной организации между этими структурами в областях, связанных с явной памятью. У TD были более связанные, более крупные подкорковые структуры в областях, связанных с имплицитной памятью. Выводы: было обнаружено, что системы памяти в мозге детей с исключительными интеллектуальными способностями имеют разный размер и связь по сравнению с мозгом типично развивающихся детей. Эти разные траектории развития нервной системы предполагают разные стратегии обучения. Предусмотрен спектр типов интеллекта, чему способствует различное соотношение неявных и явных систем, что было подтверждено с использованием большого набора внешних данных.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА связность, интеллектуальная одаренность, стратегии обучения, системы памяти, нейроанатомия

ЦистанхеМожноудовольствие болезнь Альцгеймера

Тейлор Кун

Робин Блейдс

Лев Готтлиб

Кендра Кнудсен

Кристофер Эшдаун

Лорел Мартин-Харрис

Дара Гахремани

Бьянка Х. Данг

Роберт М. Билдер

Сьюзан Ю. Букхаймер

Департамент психиатрии и биоповеденческих наук, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, 635 Charles E Young Dr, South, Лос-Анджелес, Калифорния 90025, США

ВВЕДЕНИЕ

Несмотря на их исключительную способность к обучению и тестированию, мы на удивление мало знаем о том, как развиваются и функционируют системы обучения и памяти в интеллектуально «одаренных» мозгах. Дети с исключительным интеллектом, как правило, имеют более эффективные функции памяти, большие и более сложно организованные базы знаний и способны использовать более сложные когнитивные стратегии, которые опираются на эту память и семантические структуры для решения проблем быстрее или в более раннем возрасте, чем обычно развивающиеся. TD) дети (Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986). Таким образом, они могут обобщать знания по областям, делать интуитивные скачки (Desco et al., 2011) и спонтанно использовать выборочное обучение, а также сравнивать и интегрировать информацию во время решения проблем (Duncan et al., 2000). «Одаренные» дети используют более сложные когнитивные стратегии для решения проблем быстрее или в более раннем возрасте, чем дети с TD (Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986), и основой для многих из этих продвинутых когнитивных навыков, по-видимому, является их система памяти. Предыдущие исследования показали связанное с возрастом глобальное увеличение толщины коры, в первую очередь исполнительной целостности белого вещества, соединяющего лобную и теменную области у одаренных детей (Geake & Hansen, 2005, Gerig et al., 2001).

Кроме того, доказательства усиленной или дивергентной траектории нейроразвития были обнаружены у математически одаренных детей, чей мозг имеет тенденцию избирательно и успешно использовать лобно-височные системы правого полушария, что позволяет им работать исключительно хорошо (O'Boyle et al., 1990, O'Boyle et al., 1995, O'Boyle et al., 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti et al., 2001). Тем не менее, из немногих существующих исследований ни одно не было сосредоточено на системах памяти. Нам все еще не хватает критической информации, которая может быть фундаментальной для понимания механики их систем интеграции информации, такой как региональная форма и коннектомика нейронных обучающих сетей. Две параллельные системы памяти представляют особый интерес при изучении развития нервной системы. Неявное обучение описывает автоматическое изучение социальных, лингвистических и процедурных задач, которые усваиваются и используются без сознательных усилий. Этот механизм позволяет детям создавать грамматически правильные предложения и понимать социальные нормы, такие как зрительный контакт, без явных инструкций (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) вместе с TD детьми. Мы использовали структурную и диффузионно-взвешенную МРТ, а также нейропсихологические методы для сравнения региональной формы мозга и связности 12 детей со средним и высоким IQ (90–130, средний=124 ± 10,9; возраст=10.7 ± 1,86; 58 процентов женщин) и 18 лет с высоким IQ (145–170, средний=153 ± 11,4; возраст=10,2 ± 2,02; 56 процентов женщин). Затем мы проверили эвристику, разработанную в этом образце, на большой внешней базе данных, чтобы попытаться подтвердить и расширить результаты.

бодибилдинг

2 МЕТОДЫ

2.1 Участники

Среди участников были 18 интеллектуально одаренных детей (подтвержденных нейрокогнитивным тестированием), все из которых демонстрировали хорошо сбалансированные интеллектуальные (математические, вербальные, зрительно-моторные, память/концентрация и суждения/рассуждения) профили, и 12 типично развивающихся детей. Все процедуры были в соответствии с Хельсинкской декларацией, рассмотрены и одобрены Институциональным наблюдательным советом Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) до зачисления, и все участники предоставили письменное информированное согласие. Участники были набраны из местных школ Лос-Анджелеса и внешкольных программ, включая школы и программы для особо одаренных учащихся. Все участники заполнили письменное информированное согласие/согласие. Право на участие в этом исследовании определялось при первом посещении после проведения стандартизированного теста IQ (Stanford Binet 5 (Huang-Pollock et al., 2011)). Исключительная одаренность определялась как IQ больше или равный 145. Возраст, раса и пол соответствуют типично развивающимся здоровым детям с IQ больше или равным 90 и меньше или равным 145 без истории внимания, языка или обучения. также были завербованы беспорядки. Потенциальные участники исследования исключались из исследования, если они соответствовали любому из этих критериев исключения: травма головы в анамнезе, судорожное расстройство или другие неврологические или психические расстройства; перенесенное или текущее языковое расстройство, синдром дефицита внимания и гиперактивности, расстройство поведения, обсессивно-компульсивное расстройство, расстройство аутистического спектра или лекарственная зависимость; текущее/прошлое место в классе специального образования или IQ меньше или равно 84; противопоказания к МРТ (например, металлические имплантаты, кардиостимуляторы, брекеты или другие металлы, закрепленные на голове, и беременность).

2.2 Групповое демографическое сравнение

Демографические факторы (например, возраст, образование) между группами IG и TD сравнивали с использованием однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA). Групповые различия в дихотомических факторах (например, пол, этническая принадлежность) оценивались с использованием анализа хи-квадрат. Мы использовали p < 0,05="" в="" качестве="" порога="" статистической="" значимости="" для="" этих="" демографических="">

2.3 Нейропсихологическое тестирование

Все участники прошли стандартизированный нейропсихологический тест (Stanford-Binet 5; Huang-Pollock et al., 2011), предназначенный для тестирования IQ с высоким потолком (IQ=170), позволяющим количественно оценить IQ. исключительно интеллектуально одаренных участников. 2.4 Получение МРТ Все данные нейровизуализации были собраны с использованием 12-канальной катушки для головы на МРТ-сканере 3T Siemens Tim Trio (Siemens Medical Solution, Эрланген, Германия), размещенном в Центре когнитивной неврологии UCLA Staglin IMHRO. Структурные взвешенные сканы MP-RAGE T{{1{{20}}}} были получены с сагиттальными срезами 120–1,0 мм, поле зрения=256 мм (AP) × 192 мм (FH), матрица=256–192, TR=450.0 мс, TE=10.0 мс, угол поворота { {23}}, размер вокселя=1,0 мм × 0,94 мм × 0,94 мм. Данные DTI были получены с использованием однократного спинового эхо-планарного изображения (EPI) и с использованием следующих параметров: TR=8400 мс; TE=91 мс; Матрица 1282, FOV=256 мм, b=1000 с/мм2, NEX=1, 64 среза, толщина среза 2 мм, пропуск 0 мм, PAT=2. Диффузия была собрана в 64 направлениях (b=1000 с/мм2) с 4 изображениями с b=0 с/мм2. Все изображения проверялись на качество и визуально проверялись перед предварительной обработкой и анализом.

2.5 Обработка и анализ подкорковой формы Трехмерные морфометрические Т1-взвешенные анатомические сканы были собраны для всех участников. Используя программную библиотеку FMRIB версии 6.0 (Kalbfleisch, 2004) (FSL), данные T1 были пропущены через автоматизированный протокол подкорковой сегментации на основе модели (FSL FIRST (Kuhn et al., 2017)) с использованием границы метод коррекции. Вершинные и столбчатые файлы автоматически сегментированных подкорковых областей интереса (ROI, которые включали миндалевидное тело, прилежащее ядро, хвостатое ядро, гиппокамп, паллидум, скорлупу и таламус) в левом и правом полушариях затем визуально проверяли на качество. Окончательные файлы вершин для сегментированных подкорковых структур были объединены как между группами, так и внутри группы. Все автоматически сегментированные области интереса для каждого участника были выровнены по одному и тому же стандартному пространству.

Каждая вершина предоставляет данные о расположении поверхности ROI в одной и той же точке пространства для каждого участника. Чтобы выполнить групповой анализ, данные каждого участника были зарегистрированы в стандартном пространстве, чтобы каждая вершина была выровнена по одной и той же точке в пространстве для групповых сравнений. Средняя поверхность образца использовалась в качестве цели для этого выравнивания. Затем эти скалярные значения вершин были проанализированы с использованием параметрического статистического анализа для изучения взаимосвязи между группами (IQ и TD) и формы каждой подкорковой структуры. Эти анализы проводились в каждой вершине с использованием моделирования Монте-Карло в рандомизированном сценарии FSL (Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995). Регрессии оценивали отношение радиального расстояния в каждой вершине к интересующим переменным (например, обозначение группы, IQ). Многоэтапный конвейер обработки с контролируемым качеством использовался для исправления нескольких источников артефактов, и все результаты были скорректированы для множественных сравнений (q > 0,05) с использованием коэффициента ложных обнаружений (FDR) (Na et al., 2007).

2.6. Обработка и анализ микроструктуры белого вещества

Обычный конвейер обработки DWI был выполнен с использованием FSL v 6. 0 (Kalbfleisch, 2004), включая извлечение мозга, коррекцию вихретокового искажения и подгонку движения и тензора. Для каждого участника были рассчитаны показатели DWI микроструктуры белого вещества, фракционной анизотропии (FA) и средней диффузионной способности (MD). Анализы проводились с использованием пространственной статистики на основе трактов (TBSS) (Navas-Sánchez et al., 2014), метода, позволяющего проводить повоксельный статистический опрос показателей DWI вдоль интересующих участков ВМ (TOI). TOI были получены из атласа белого вещества Университета Джона Хопкинса (Neihart et al., 2002) и включали двусторонние: переднюю таламическую радиацию (ATR), нижние передние затылочные пучки (IFO), нижние продольные пучки (ILF), верхние продольные пучки (SLF). ), крючковидный пучок (UNC), поясной пучок (CGC), белое вещество гиппокампа (HC), а также большие и малые щипцы. Параметрический статистический анализ исследовал межгрупповые различия в микроструктуре WM (FA и MD). Корреляционный анализ исследовал взаимосвязь между IQ и FA/MD. Результаты TBSS были скорректированы для множественных сравнений с беспороговым усилением кластера — TFCE (O'Boyle, 2008)).

2.7 Объемное подтверждение явной/неявной эвристики с использованием внешнего набора данных

Текущая выборка не включала детей с IQ ниже среднего или с нарушениями или с какими-либо атипичными нарушениями развития нервной системы, такими как синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) или аутизм. Поэтому мы стремились проверить явную/неявную эвристику отношения на внешнем большом наборе данных, который включает этот более широкий диапазон траекторий развития. Таким образом, проект Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) (UCLA PI: Bookheimer) использовался в качестве внешнего набора данных, чтобы попытаться проверить эвристику явного и неявного рациона, полученную на основе анализа одаренного подростка (описанного в разделе 3). Возраст, пол, общая оценка когнитивных функций из набора инструментов Национального института здравоохранения (NIH), а также объем подкорковых структур были составлены для всех доступных участников ABCD. Объем областей мозга (эксплицитная память), который оказался значительно больше в группе IG, был суммирован для создания компонента мозга с явной памятью. Объем областей мозга (имплицитная память), который оказался больше в группе TD, суммировался для создания компонента мозга имплицитной памяти. Затем переменная отношения явной/неявной памяти была рассчитана путем деления компонента явной памяти на компонент неявной памяти мозга. Затем был проведен корреляционный анализ, оценивающий взаимосвязь между этим соотношением явной и неявной памяти мозга и глобальными когнитивными характеристиками, измеренными с помощью инструментария NIH Toolbox. Учитывая формат, в котором доступны данные ABCD (то есть извлеченные значения в электронной таблице, а не необработанные данные МРТ), мы не смогли провести анализ формы. Тем не менее, мы смогли провести объемный анализ. Важно отметить, что анализ формы более регионально специфичен и более чувствителен, чем анализ объема (Rogers, 1986). Таким образом, эффекты, обнаруженные при объемном анализе, будут присутствовать при анализе формы, однако результаты анализа формы могут присутствовать, когда объемный анализ недостаточно чувствителен для обнаружения изменений (Rota et al., 2009). Таким образом, успешное повторение эвристики с использованием объемных данных ABCD должно эффективно воспроизвести данные о форме из исходного образца.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1 Сравнение демографических групп

Группы IG и TD существенно не различались по возрасту, количеству лет обучения, этнической принадлежности или полу (все p > 0,05). Группа IG (153 ± 11,4) имела значительно более высокий IQ, чем группа TD (128 ± 10,9, p < 0,01;="" таблица="" 1).="" группа="" ig="" состояла="" из="" «хорошо="" сбалансированных»="" интеллектуальных="" профилей.="" все="" одаренные="" участники="" были="" на="" уровне="" superior="" adult="" 1="" или="" выше="" по="" математическим="" и="" устным="" навыкам,="" за="" одним="" исключением.="" один="" одаренный="" участник="" был="" на="" уровне="" выше="" среднего="" по="" «словарный="" запас="" и="" беглость="" речи»="" и="" на="" уровне="" выше="" среднего="" 1="" по="" «арифметическому="" мышлению».="" тот="" же="" участник="" также="" прошел="" тестирование="" на="" уровне="" superior="" adult="" 3="" для="" суждений="" и="" рассуждений.="" таким="" образом,="" все="" участники="" иг="" оказались="" хорошо="" сбалансированными="" в="" математических="" и="" вербальных="">

3.2 Подкорковая форма

Значительно большие вершины были обнаружены в двустороннем гиппокампе и правой скорлупе IG, тогда как большие вершины были обнаружены в левой миндалине, правом хвостатом и двустороннем прилежащем ядре в TD. В частности, IG показал большие вершины в головке левого HC, теле правого HC и двустороннем хвосте HC, а также в задних областях правой скорлупы. TD показал большие вершины широко по всему двустороннему прилежащему телу, в первую очередь в теле правого хвостатого ядра и в центромедианных ядрах левой миндалины. Во всей выборке IQ коррелировал с большим количеством вершин в двустороннем хвосте HC (рис. 2).

3.3 Микроструктура белого вещества

FA в белом веществе правого ATR и правого хвоста HC (т.е. свода) была значительно выше (0,001 < p="">< 0,05)="" в="" группе="" ig="" по="" сравнению="" с="" контрольной="" группой.="" md="" был="" значительно="" ниже="" при="" двустороннем="" atr,="" hc="" и="" unc="" в="" группе="" ig="" по="" сравнению="" с="" контрольной="" группой.="" в="" частности,="" результаты="" md="" были="" обнаружены="" в="" более="" высоком="" проценте="" правого="" полушария="" по="" сравнению="" с="" левым="" полушарием.="" результаты="" мд="" также="" были="" обнаружены="" в="" разных="" регионах="" в="" зависимости="" от="" полушария.="" в="" hc="" результаты="" для="" правого="" полушария="" были="" обнаружены="" вблизи="" хвоста="" hc="" (т.е.="" свода),="" а="" результаты="" для="" левого="" полушария="" были="" обнаружены="" в="" теле="" hc="" (т.е.="" области="" ca).="" в="" unc="" результаты="" были="" более="" низкими="" в="" левом="" полушарии.="" по="" всей="" выборке="" фа="" значительно="" положительно="" коррелировала="" с="" iq="" в="" билатеральном="" (правом="" больше,="" чем="" в="" левом="" полушарии)="" atr="" и="" правом="" hc.="" кроме="" того,="" md="" отрицательно="" коррелировал="" с="" iq="" в="" билатеральном="" (справа="" больше,="" чем="" слева)="" atr,="" левом="" hc,="" левом="" unc,="" левом="" поясном="" пучке="" и="" левом="" ilf="" (рис.="" 1="" и="">

3.4 Подтверждение явной/неявной эвристики с использованием внешнего набора данных

Набор данных ABCD состоял из 7652 участников (средний возраст=119 ± 7,5 месяцев; 62,9 процента женщин) со всеми необходимыми данными для этого исследования. Соотношение явных и неявных воспоминаний было значительно положительным по отношению к глобальным когнитивным характеристикам (r=0,23, p < 0,05),="" а="" также="" к="" квадратичным="" глобальным="" когнитивным="" характеристикам="" (r="." 022,="" p="">< 0,05)="" (рис.="" 4).="" ступенчатая="" иерархическая="" регрессия="" с="" использованием="" линейной="" и="" квадратичной="" глобальной="" когнитивной="" функции="" позволила="" получить="" окончательную="" модель="" [f="" (2,="" 7652)="4.50," p=".011)," включающую="" квадратичную="" глобальную="" когнитивную="" производительность="" (="" {{20}="" }.24,="" p=".04)" в="" качестве="" значимого="" предиктора="" явного/неявного="" отношения.="" учитывая,="" что="" анализ="" формы="" более="" чувствителен,="" чем="" анализ="" объема,="" этот="" вывод="" с="" использованием="" волюметрии="" в="" наборе="" данных="" abcd="" также="" должен="" быть="" переведен="" в="" анализ="" формы="" (что="" было="" невозможно,="" учитывая="" формат="" данных="">

Аналогичная регрессия была проведена с использованием показателей глобального познания для прогнозирования составной переменной, состоящей из FA ATR и HC белого вещества. Имелась значимая квадратичная зависимость [F (2, 7562)=13.17, p < .0001]="" между="" глобальным="" познанием="" (="-0,034," p="">< .001)="" и="" составная="" переменная,="" состоящая="" из="" fa="" правого="" atr="" и="" hc="" белого="" вещества.="" наконец,="" ступенчатая="" регрессия="" предсказала="" составную="" переменную,="" состоящую="" из="" md="" unc,="" hc="" белого="" вещества="" и="" atr.="" квадратичный="" глобальный="" когнитивный="" показатель="" (="0,12," p="">< 0,001)="" достоверно="" предсказывал="" эту="" составную="" переменную="" md="" [f="" (2,="" 7562)="15,31," p=""><>

бодибилдинг

4. ДИСКУССИЯ

Это исследование показало, что существует двойная диссоциация между размером и связью двух отдельных систем памяти при сравнении интеллектуально одаренных детей и их TD-сверстников. По сравнению с группой TD, одаренные дети имели более крупные подкорковые структуры и более тесно связанную микроструктурную организацию белого вещества между этими структурами в областях, связанных с эксплицитной памятью и IQ: двусторонний гиппокамп и правая скорлупа. В частности, скорлупа, вероятно, за счет интеграционных связей с префронтальной корой и субрегионами гиппокампа, связанными с новым обучением и интеграцией информации (зубчатая извилина и СА3), была больше у интеллектуально одаренных детей (рис. 1 и 2). Выраженная целостность связей белого вещества между этими областями согласуется с анатомической основой врожденной склонности интеллектуально одаренных детей к быстрому и эффективному обучению, интеграции и использованию явной информации. Кроме того, эти результаты могут быть связаны со склонностью одаренных детей демонстрировать более высокий уровень внутренней мотивации читать, думать и проводить время в одиночестве. Интересно, что типично развивающиеся дети имели более связанные, более крупные подкорковые структуры в областях, связанных с имплицитной памятью: стриатум (т. е. хвостатое ядро, прилежащее ядро) и миндалевидное тело (рис. 2; Haier et al., 1988).

Эта двойная диссоциация предполагает, что интеллектуально одаренные и типично развивающиеся дети могут иметь врожденно разные траектории нейроразвития, опосредованные разными стратегиями обучения. Это открытие привело нас к представлению о широком спектре типов интеллекта, чему частично способствовало различное соотношение имплицитного и явного развития системы. Эксплицитная и имплицитная память занимает разные области мозга и создает независимые, хотя и взаимосвязанные сети обучения. Из-за ограниченных ресурсов и конечной недвижимости в мозгу может существовать компромисс между развитием систем явной и неявной памяти.

Обнаруженные нами различия могут отражать большое распределение вариаций системы памяти, при этом TD и одаренные дети представляют наиболее функциональные ниши (рис. 3). Ранее постулировалось, что результаты, полученные в мозгу математического вундеркинда, обусловлены высокоэффективным кодированием и извлечением эпизодической памяти (Scharnowski et al., 2015). Чтобы это было правдой, потребуются структуры эпизодической памяти, а также системы лобных долей, участвующие в процессах внимания и памяти. Настоящее исследование сообщает именно об этом: большие и надежно связанные структуры эпизодической памяти и лобные тракты белого вещества (например, ATR).

Вывод ATR также согласуется с множеством предыдущих работ, в которых было обнаружено, что высокий интеллект связан с вовлечением префронтальной и поясной сетей мозга (Kuhn et al., 2017, Schmithorst et al., 2005), а также с предыдущими работами. которые обнаружили, что математически одаренный мозг имеет более высокую FA в мозолистом теле и ассоциативных путях, которые соединяют лобную долю со структурами базальных ганглиев, включая ATR, и лобно-височные/теменные пути, включая UNC (Shaw et al., 2006).

Обнаруженные здесь расширенные двусторонние области мозга согласуются с предыдущими выводами, указывающими на то, что уникальные двусторонние области мозга активируются математически не по годам развитыми детьми во время задач умственного вращения (Squire et al., 1993, Weiskopf, 2012). Кроме того, тенденция к латерализации результатов согласуется с предыдущими выводами, которые предполагают, что латеральность полушарий, особенно правого полушария, а также улучшенная координация внутри и между областями мозга, является важной нервной основой интеллектуальной одаренности (O'Boyle et al. др., 1995).

Наконец, результаты по всей выборке, предполагающие корреляцию IQ с показателями DTI в ATR, HC и UNC, согласуются с предыдущими результатами исследования математической одаренности (Shaw et al., 2006), в котором сообщалось о мозолистом теле, своде , а также взаимосвязь метрики DTI тракта с интеллектом. Эта взаимосвязь белого вещества и IQ потенциально обусловлена, по крайней мере частично, семейством генов плексином, который недавно был обнаружен в полногеномном ассоциативном исследовании для прогнозирования IQ (Winberg et al., 1998). Известно, что плексины связаны с управлением развитием аксонов (Worzfeld & Offermanns, 2014), нейронной связью (Zabaneh et al., 2018) и регенерацией (Zhang et al., 2017) и, таким образом, могут быть связаны с белым материальные выводы в нашей группе IG.

РИСУНОК 1. Пространственная статистика на основе трактов показывает повышенную проходимость микроструктуры белого вещества у интеллектуально одаренных детей по сравнению с обычно развивающимися детьми в областях эксплицитной памяти.

РИСУНОК 2 Анализ формы показывает большую форму в областях эксплицитной памяти у интеллектуально одаренных и областей имплицитной памяти у типично развивающихся детей.

В эту первую выборку не входили дети с IQ ниже среднего или с нарушениями или с какими-либо атипичными нарушениями развития нервной системы, такими как СДВГ или аутизм. Эти группы могут находиться на дальних концах спектра, где эксплицитная или имплицитная память может быть недоразвита или переразвита до пагубной степени. Таким образом, мы затем воспроизвели этот анализ на гораздо большей выборке, которая включала детей с показателями IQ ниже среднего или с нарушениями и некоторыми отклонениями в развитии (например, СДВГ). Мы протестировали эту явную/неявную эвристику, используя большой внешний набор данных: проект ABCD (N=7652). В соответствии с нашей гипотезой мы обнаружили значительную квадратичную зависимость между явной/неявной эвристикой и IQ. Это повторение наших первоначальных результатов предполагает, что на самом деле может существовать баланс развития неявной и явной систем памяти, который может фенотипически выражаться с различными когнитивными профилями.

В будущих исследованиях может потребоваться изучить относительное развитие имплицитных и эксплицитных структур в других популяциях, как это было тщательно изучено при нейродегенеративных расстройствах, таких как болезнь Альцгеймера (дегенерация эксплицитной анатомии памяти и навыков с сохраненной имплицитной памятью) и болезнь Паркинсона (дегенерация эксплицитной анатомии памяти). и навыки с сохраненной эксплицитной памятью). Выявление структурных и функциональных маркеров одаренности поможет нам понять более глубокие системы, которые позволяют детям учиться в школе и за ее пределами. Важно как скрытое, так и явное обучение, и дефицит любого из них может привести к социальным, академическим и профессиональным трудностям. Хотя «одаренные» дети получают хорошие результаты в тестах на IQ, многие из них также страдают от трудностей в обучении, которые мешают им выполнять неявные задачи, основанные на обучении, и большинству TD-детей может быть полезно дальнейшее явное развитие обучения (Hayden et al., 2020). Это исследование дает некоторое представление о том, как будущие вмешательства могут быть нацелены на явные или неявные системы, чтобы максимизировать обучение по всему спектру развития. Мы можем обнаружить, что визуализация мозга в конечном итоге позволит нам разрабатывать образовательные вмешательства, основанные на структуре мозга человека, для поддержки здорового интеллектуального и поведенческого развития.

Цистанхе лечит болезнь Альцгеймера

Эмпирически обоснованные процедуры когнитивного обучения, такие как Программа обучения и обогащения навыков общения (PEERS; Laugeson et al., 2012), могут помочь в развитии детей с ТР, одаренных детей и групп риска (например, с аутистическим спектром). расстройство, расстройство обучения, синдром дефицита внимания и гиперактивности и умственная отсталость), что позволяет образовательным учреждениям поддерживать детей с любым типом обучения и способностями. Мы надеемся, что это исследование вдохновит на дальнейшие исследования структур, которые способствуют имплицитному и явному обучению, их роли в различиях в развитии и возможных методах обучения в будущем.