Neuroanatomické rozdíly v paměťových systémech intelektuálního nadání a typického vývoje

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

Abstraktní

Úvod: Studium neurostrukturálních markerů intelektuálního nadání (IG) poskytne vědecké poznatky o procesech, které pomáhají dětem vyniknout akademicky. Metody: Strukturální a difuzně vážená MRI byla použita k porovnání regionálního tvaru mozku a konektivity 12 dětí s průměrným až vysokým průměrným IQ a 18 IG dětí, definovaných jako děti s IQ vyšším než 145. Výsledky: IG měla větší subkortikální struktury a robustnější bílou mikrostrukturální organizace hmoty mezi těmito strukturami v oblastech spojených s explicitní pamětí. TD měla více propojených, větších subkortikálních struktur v oblastech spojených s implicitní pamětí. Závěry: Bylo zjištěno, že paměťové systémy v mozcích dětí s výjimečnými intelektuálními schopnostmi jsou jinak velké a propojené ve srovnání s mozky typicky se vyvíjejících dětí. Tyto různé neurovývojové trajektorie naznačují různé strategie učení. Představuje se spektrum typů inteligence, usnadněné různými poměry implicitních a explicitních systémů, což bylo ověřeno pomocí velkého externího souboru dat.

KLÍČOVÁ SLOVA konektivita, intelektuální nadání, strategie učení, paměťové systémy, neuroanatomie

Cistancheumětzacházet Alzheimerova choroba

Taylor Kuhn

Robin Blades

Lev Gottlieb

Kendra Knudsenová

Christopher Ashdown

Laurel Martin-Harris

Dara Ghahremani

Bianca H. Dang

Robert M. Bilder

Susan Y. Bookheimerová

Department of Psychiatry and Biobehavioral Sciences, UCLA, 635 Charles E Young Dr, South, Los Angeles, CA 90025, USA

ÚVOD

Navzdory jejich výjimečné schopnosti učit se a testovat, víme překvapivě málo o tom, jak se systémy učení a paměti v intelektuálně „nadaných“ mozcích vyvíjejí a fungují. Děti s výjimečným intelektem mají obvykle efektivnější paměťové funkce, větší a složitěji organizované znalostní báze a jsou schopny používat složitější kognitivní strategie, které se spoléhají na tyto paměťové a sémantické struktury, aby řešily problémy rychleji nebo v dřívějším věku, než se obvykle vyvíjejí ( TD) děti (Ali a kol., 2003, Athanasakis a kol., 2014, Colom a kol., 2004, Davidson, 1986). Jsou tedy schopni zobecňovat znalosti napříč doménami, dělat intuitivní skoky (Desco et al., 2011) a spontánně používat selektivní učení a také porovnávat a integrovat informace během řešení problémů (Duncan et al., 2000). „Nadané“ děti používají složitější kognitivní strategie k rychlejšímu nebo dřívějšímu řešení problémů než děti s TD (Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986) a základem mnoha z těchto pokročilých kognitivních dovedností se zdá být jejich paměťový systém. Předchozí studie prokázaly globální nárůst tloušťky kortikální kůry související s věkem, především ve výkonné integritě bílé hmoty spojující frontální a parietální oblasti u nadaných dětí (Geake & Hansen, 2005, Gerig et al., 2001).

Navíc byly nalezeny důkazy o zvýšené nebo divergentní neurovývojové trajektorii u matematicky nadaných dětí, jejichž mozek má tendenci používat frontotemporální systémy pravé hemisféry selektivním a úspěšným způsobem, který jim umožňuje mimořádně dobré výkony (O'Boyle et al., 1990, O'Boyle a kol., 1995, O'Boyle a kol., 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti a kol., 2001). Přesto se žádná z mála existujících studií nezaměřovala na paměťové systémy. Stále nám chybí kritické informace, které mohou být zásadní pro pochopení mechaniky jejich systémů informační integrace, jako je regionální tvar a konektomika neuronových sítí. Dva paralelní paměťové systémy jsou zvláště zajímavé při studiu neurovývoje. Implicitní učení popisuje automatické učení sociálních, lingvistických a procedurálních úkolů, které jsou získávány a používány bez vědomého úsilí. Tento mechanismus umožňuje dětem vytvářet gramaticky správné věty a chápat sociální normy, jako je oční kontakt bez výslovných pokynů (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) spolu s dětmi TD. Použili jsme strukturální a difuzně vážené MRI a neuropsychologické metody k porovnání regionálního tvaru mozku a konektivity 12 dětí s průměrným až vysokým průměrným IQ (90–130, průměr=124 ± 10,9; věk=10,7 ± 1.{11}}; 58 procent ženy) a 18 let s vysokým IQ (145–170, průměr=153 ± 11,4; věk=10,2 ± 2,02; 56 procent ženy). Poté jsme testovali heuristiku vyvinutou v tomto vzorku na velké externí databázi, abychom se pokusili potvrdit a rozšířit zjištění.

cistanche kulturistika

2 METODY

2.1 Účastníci

Mezi účastníky bylo 18 intelektově nadaných dětí (potvrzených neurokognitivním testováním), z nichž všechny vykazovaly dobře vyvážené intelektuální (matematické, verbální, vizuomotorické, paměť/koncentrace a úsudek/uvažování) profily a 12 typicky se vyvíjejících dětí. Všechny postupy byly v souladu s Helsinskou deklarací, zkontrolovány a schváleny Institucionální revizní radou Kalifornské univerzity v Los Angeles (UCLA) před zápisem a všichni účastníci poskytli písemný informovaný souhlas. Účastníci se rekrutovali z místních losangeleských škol a mimoškolních programů, včetně škol a programů pro mimořádně nadané studenty. Všichni účastníci vyplnili písemný informovaný souhlas/souhlas. Způsobilost pro tuto studii byla stanovena při první návštěvě po podání standardizovaného IQ testu (Stanford Binet 5 (Huang-Pollock et al., 2011)). Výjimečné nadání bylo definováno jako IQ větší nebo rovné 145. Věk, rasa a pohlaví se obvykle vyvíjejí zdravé děti s IQ větším nebo rovným 90 a menším nebo rovným 145 bez historie pozornosti, jazyka nebo učení byli také rekrutováni. Potenciální účastníci studie byli ze studie vyloučeni, pokud bylo splněno kterékoli z těchto vylučovacích kritérií: anamnéza poranění hlavy, záchvatová porucha nebo jiné neurologické nebo psychiatrické poruchy; minulá nebo současná porucha jazyka, porucha pozornosti a hyperaktivita, porucha chování, obsedantně-kompulzivní porucha, porucha autistického spektra nebo drogová závislost; současné/minulé zařazení do speciální pedagogické třídy nebo IQ menší nebo rovno 84; kontraindikace pro MRI (např. kovové implantáty, kardiostimulátor, rovnátka nebo jiné kovy připevněné k hlavě a těhotenství).

2.2 Skupinové demografické srovnání

Demografické faktory (např. věk, vzdělání) mezi skupinami IG a TD byly porovnány pomocí jednosměrné analýzy rozptylu (ANOVA). Skupinové rozdíly v dichotomických faktorech (např. pohlaví, etnický původ) byly hodnoceny pomocí chí-kvadrát analýz. Použili jsme p < 0,05="" jako="" naši="" hranici="" pro="" statistickou="" významnost="" pro="" tyto="" demografické="">

2.3 Neuropsychologické testování

Všichni účastníci dokončili standardizované neuropsychologické měření (Stanford-Binet 5; Huang-Pollock et al., 2011) určené k testování IQ s vysokým stropem (IQ=170) umožňujícím kvantifikaci IQ u mimořádně intelektově nadaných účastníků. 2.4 Akvizice MRI Všechna neurozobrazovací data byla shromážděna pomocí 12-kanálové hlavové cívky na 3T Siemens Tim Trio (Siemens Medical Solution, Erlangen, Německo) MRI skeneru umístěném v UCLA Staglin IMHRO Center for Cognitive Neuroscience. Strukturální MP-RAGE T{{1{{20}}}}vážené skeny byly pořízeny s 120–1.0 mm sagitálními řezy, FOV=256 mm (AP) × 192 mm (FH), matice=256–192, TR=450.0 ms, TE=10.0 ms, úhel převrácení { {23}}, velikost voxelu=1,0 mm × 0,94 mm × 0,94 mm. Data DTI byla získána pomocí jednozáběrového spin-echo planar imaging (EPI) a s použitím následujících parametrů: TR=8400 ms; TE=91 ms; Matice 1282, FOV=256 mm, b=1000 s/mm2, NEX=1, 64 řezů, tloušťka řezu 2 mm, přeskočení 0 mm, PAT=2. Difúze byla shromážděna v 64 směrech (b=1000 s/mm2) se 4 snímky s b=0 s/mm2. Všechny snímky byly před předzpracováním a analýzou kontrolovány a vizuálně kontrolovány.

2.5 Zpracování a analýza subkortikálního tvaru U všech účastníků byly shromážděny 3D morfometrické T1-vážené anatomické skeny. Pomocí FMRIB Software Library verze 6.{5}} (Kalbfleisch, 2004) (FSL) byla data T1 zpracována prostřednictvím automatizovaného, ​​na modelu založeném subkortikálním segmentačním protokolu (FSL FIRST (Kuhn et al., 2017)) s použitím hranice korekční metoda. Soubory vertexů a pruhů automaticky segmentovaných subkortikálních oblastí zájmu (ROI; které zahrnovaly amygdalu, nucleus accumbens, caudate, hippocampus, pallidum, putamen a thalamus) v levé a pravé hemisféře byly poté vizuálně kontrolovány na kvalitu. Finální vertexové soubory pro segmentované subkortikální struktury byly zřetězeny jak mezi skupinou, tak uvnitř skupiny. Všechny automaticky segmentované ROI pro každého účastníka byly zarovnány do stejného standardního prostoru.

Každý vrchol poskytuje údaje o umístění povrchu ROI ve stejném bodě prostoru pro každého účastníka. Aby bylo možné provést skupinové analýzy, byla data každého účastníka registrována do standardního prostoru, takže každý vrchol byl zarovnán se stejným bodem v prostoru pro srovnání skupin. Jako cíl pro toto zarovnání byl použit střední povrch vzorku. Tyto hodnoty skalárních vertexů byly poté analyzovány pomocí parametrických statistických analýz ke zkoumání vztahu mezi skupinou (IQ vs. TD) a tvarem každé subkortikální struktury. Tyto analýzy byly provedeny v každém vrcholu pomocí simulace Monte Carlo v randomizovaném skriptu FSL (Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995). Regrese posuzovaly vztah radiální vzdálenosti v každém vrcholu k zájmovým proměnným (tj. označení skupiny, IQ). Ke korekci na více zdrojů artefaktů byl použit vícekrokový procesní proces s řízenou kvalitou a všechny výsledky byly korigovány pro vícenásobná srovnání (q > 0,05) s použitím míry falešného objevu (FDR) (Na et al., 2007).

2.6 Zpracování a analýza mikrostruktury bílé hmoty

Rutinní procesní potrubí DWI bylo provedeno pomocí FSL v 6.0 (Kalbfleisch, 2004), zahrnující extrakci mozku, korekci zkreslení vířivými proudy a přizpůsobení pohybu a tenzoru. Pro každého účastníka byly vypočteny DWI metriky mikrostruktury bílé hmoty, frakční anizotropie (FA) a střední difuzivity (MD). Analýzy byly provedeny pomocí traktů založené prostorové statistiky (TBSS) (Navas-Sánchez et al., 2014), což je metoda umožňující voxelově statistické dotazování DWI metrik podél zájmových úseků WM (TOI). TOI byly odvozeny z atlasu bílé hmoty John Hopkins University (Neihart et al., 2002) a zahrnovaly bilaterální: přední thalamické záření (ATR), dolní přední okcipitální fascikuly (IFO), dolní podélný fascikulus (ILF), horní podélný fascikulus (SLF ), uncinate fasciculus (UNC), cingulární svazek (CGC), hipokampální (HC) bílá hmota, stejně jako kleště velké a kleště minor. Parametrické statistické analýzy zkoumaly meziskupinové rozdíly v mikrostruktuře WM (FA a MD). Korelační analýzy zkoumaly vztah mezi IQ a FA/MD. Výsledky TBSS byly korigovány pro vícenásobná srovnání s bezprahovým klastrovým vylepšením – TFCE (O'Boyle, 2008)).

2.7 Objemové potvrzení explicitní/implicitní heuristiky pomocí externí datové sady

Současný vzorek nezahrnoval děti s podprůměrným až zhoršeným skóre IQ nebo jakýmikoli atypickými neurovývojovými stavy, jako je porucha pozornosti s hyperaktivitou (ADHD) nebo autismus. Proto jsme se snažili otestovat explicitní/implicitní poměrovou heuristiku v externím velkém souboru dat, který zahrnuje tento širší rozsah vývojových trajektorií. Projekt Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) (UCLA PI: Bookheimer) byl tedy použit jako externí datový soubor pro pokus o ověření explicitní a implicitní poměrové heuristiky odvozené z analýzy nadaných adolescentů (popsané v části 3). Věk, pohlaví, skóre globálních kognitivních funkcí ze sady nástrojů Národního institutu zdraví (NIH) a také objem subkortikální struktury byly sestaveny od všech dostupných účastníků ABCD. Objem oblastí mozku (explicitní paměti), u kterých bylo zjištěno, že jsou významně větší ve skupině IG, byl sečten, aby se vytvořila komponenta mozku s explicitní pamětí. Objem oblastí mozku (implicitní paměti), u kterých bylo zjištěno, že jsou větší ve skupině TD, byl sečten, aby se vytvořila komponenta mozku s implicitní pamětí. Poté byla proměnná poměru explicitní/implicitní vypočtena vydělením složky mozku explicitní paměti a složky mozku implicitní paměti. Poté byla vypočítána korelační analýza hodnotící vztah mezi tímto poměrem explicitní/implicitní paměti v mozku a globálním kognitivním výkonem měřeným pomocí NIH Toolbox. Vzhledem k formátu, ve kterém jsou data ABCD zpřístupněna (tj. extrahované hodnoty v tabulkovém procesoru spíše než surová data MRI), jsme nebyli schopni provést analýzu tvaru. Podařilo se nám však provést objemové analýzy. Důležité je, že tvarové analýzy jsou regionálně specifičtější a citlivější než objemová analýza (Rogers, 1986). Jako takové budou účinky zjištěné v objemových analýzách přítomny v analýzách tvaru, nicméně výsledky analýzy tvaru mohou být přítomny, když objemová analýza není dostatečně citlivá na detekci změny (Rota et al., 2009). Úspěšná replikace heuristiky pomocí objemových dat ABCD by proto měla účinně replikovat zjištění tvaru z původního vzorku zde.

3 VÝSLEDKY

3.1 Srovnání demografických skupin

Skupiny IG a TD se významně nelišily ve věku, letech vzdělání, etnické příslušnosti nebo pohlaví (vše p > 0,05). Skupina IG (153 ± 11,4) měla významně vyšší IQ než skupina TD (128 ± 10,9, p < 0,01;="" tabulka="" 1).="" skupina="" ig="" se="" skládala="" z="" „vyvážených“="" intelektuálních="" profilů.="" všichni="" nadaní="" účastníci="" byli="" na="" úrovni="" superior="" adult="" 1="" nebo="" vyšší="" pro="" matematické="" a="" verbální="" dovednosti,="" s="" jednou="" výjimkou.="" jeden="" nadaný="" účastník="" byl="" na="" nadprůměrné="" úrovni="" pro="" „plynulost="" slovní="" zásoby="" a="" slovní="" zásoby“="" a="" vyšší="" dospělý="" 1="" pro="" „aritmetické="" uvažování“.="" stejný="" účastník="" také="" testoval="" na="" úrovni="" superior="" adult="" 3="" pro="" úsudek="" a="" uvažování.="" proto="" se="" zdálo,="" že="" všichni="" účastníci="" ig="" jsou="" dobře="" vyvážení="" v="" matematických="" a="" verbálních="">

3.2 Subkortikální tvar

Významně větší vrcholy byly nalezeny v bilaterálních hipokampech a pravém putamenu IG, zatímco větší vrcholy byly nalezeny v levé amygdale, pravém kaudátu a bilaterálním nucleus accumbens u TD. Konkrétně IG prokázala větší vrcholy v hlavě levého HC, těle pravého HC a bilaterálním HC ocasu a také v zadních oblastech pravého putamenu. TD prokázala větší vertexy široce v celém bilaterálním accumbens, primárně v těle pravého kaudátu a v centromedických jádrech levé amygdaly. V celém vzorku IQ korelovalo s většími vrcholy v bilaterálním HC ocasu (obrázek 2).

3.3 Mikrostruktura bílé hmoty

FA v bílé hmotě pravého ATR a pravého HC ocasu (tj. fornix) byla významně vyšší (0,001 < p="">< 0,05)="" ve="" skupině="" ig="" ve="" srovnání="" s="" kontrolami.="" md="" byla="" významně="" nižší="" u="" bilaterálních="" atr,="" hc="" a="" unc="" ve="" skupině="" ig="" ve="" srovnání="" s="" kontrolami.="" konkrétně="" byly="" výsledky="" md="" nalezeny="" u="" vyššího="" procenta="" pravé="" ve="" srovnání="" s="" levou="" hemisférou.="" výsledky="" md="" byly="" také="" nalezeny="" v="" různých="" oblastech="" v="" závislosti="" na="" hemisféře.="" v="" hc="" byly="" výsledky="" pravé="" hemisféry="" nalezeny="" v="" blízkosti="" ocasu="" hc="" (tj.="" fornix)="" a="" výsledky="" na="" levé="" straně="" byly="" nalezeny="" v="" těle="" hc="" (tj.="" oblasti="" ca).="" v="" unc="" byly="" nálezy="" horší="" v="" levé="" hemisféře.="" v="" celém="" vzorku="" fa="" významně="" pozitivně="" korelovala="" s="" iq="" v="" bilaterální="" (pravá="" více="" než="" levá="" hemisféra)="" atr="" a="" pravé="" hc.="" dále="" md="" negativně="" korelovala="" s="" iq="" v="" bilaterální="" (pravé="" větší="" než="" levé)="" atr,="" levé="" hc,="" levé="" unc,="" levém="" cingulárním="" svazku="" a="" levém="" ilf="" (obrázky="" 1="" a="">

3.4 Potvrzení explicitní/implicitní heuristiky pomocí externí datové sady

Soubor dat ABCD sestával ze 7652 účastníků (průměrný věk=119 ± 7,5 měsíce; 62,9 procenta žen) se všemi požadovanými údaji pro tuto studii. Poměr explicitní/implicitní paměti byl významně pozitivní ve vztahu ke globálnímu kognitivnímu výkonu (r=0,23, p < 0,05),="" stejně="" jako="" kvadratickému="" globálnímu="" kognitivnímu="" výkonu="" (r="." 022,="" p="">< 0,05)="" (obrázek="" 4).="" postupná="" hierarchická="" regrese="" využívající="" lineární="" a="" kvadratický="" globální="" kognitivní="" výkon="" poskytla="" konečný="" model="" [f="" (2,="" 7652)="4,50," p="0,011)" včetně="" kvadratického="" globálního="" kognitivního="" výkonu="" (="" {{20}="" }.24,="" p="0.04)" jako="" významný="" prediktor="" explicitního/implicitního="" poměru.="" vzhledem="" k="" tomu,="" že="" tvarová="" analýza="" je="" citlivější="" než="" objemová,="" mělo="" by="" se="" toto="" zjištění="" pomocí="" volumetrie="" v="" souboru="" dat="" abcd="" rovněž="" převést="" na="" analýzu="" tvaru="" (což="" nebylo="" možné="" vzhledem="" k="" formátu="" dat="">

Podobná regrese byla provedena s použitím globálních kognitivních opatření k predikci složené proměnné složené z FA bílé hmoty ATR a HC. Mezi globálním poznáním (= −0,034, p < 0,001)="" a="" složená="" proměnná="" složená="" z="" fa="" pravé="" atr="" a="" hc="" bílé="" hmoty.="" nakonec="" postupná="" regrese="" předpověděla="" složenou="" proměnnou="" složenou="" z="" md="" unc,="" hc="" bílé="" hmoty="" a="" atr.="" kvadratické="" globální="" kognitivní="" skóre="" (="0.12," p="">< 0,001)="" významně="" predikovalo="" tuto="" složenou="" proměnnou="" md="" [f="" (2,="" 7562)="15.31," p=""><>

cistanche kulturistika

4. DISKUZE

Toto šetření zjistilo, že existuje dvojí disociace mezi velikostí a konektivitou dvou samostatných paměťových systémů při srovnávání intelektově nadaných dětí a jejich protějšků s TD. Ve srovnání se skupinou TD měly nadané děti větší subkortikální struktury a více propojenou mikrostrukturální organizaci bílé hmoty mezi těmito strukturami v oblastech spojených s explicitní pamětí a IQ: bilaterální hippocampus a pravý putamen. Konkrétně putamen, pravděpodobně prostřednictvím integračních spojení s prefrontálním kortexem, a podoblasti hippocampu spojené s novou integrací učení a informací (gyrus dentatus a CA3) byly větší u intelektově nadaných dětí (obrázky 1 a 2). Výrazná integrita spojení bílé hmoty mezi těmito oblastmi je v souladu s anatomickým základem pro inherentní sklony intelektuálně nadaných dětí rychle a efektivně se učit, integrovat a používat explicitní informace. Dále se tato zjištění mohou týkat sklonu nadaných dětí vykazovat vyšší úrovně vnitřní motivace číst, přemýšlet a trávit čas o samotě. Je zajímavé, že typicky vyvíjející se děti měly více propojených, větších subkortikálních struktur v oblastech spojených s implicitní pamětí: striatum (tj. caudate, nucleus accumbens) a amygdala (obrázek 2; Haier et al., 1988).

Tato dvojitá disociace naznačuje, že intelektově nadané a typicky se vyvíjející děti mohou mít vrozeně odlišné neurovývojové trajektorie zprostředkované různými strategiemi učení. Toto zjištění nás vedlo k představě širokého spektra typů inteligence, částečně usnadněných různými poměry implicitního a explicitního vývoje systému. Explicitní a implicitní paměť zaujímá různé oblasti mozku a vytváří nezávislé, i když vzájemně propojené sítě učení. Kvůli omezeným zdrojům a omezenému prostoru v mozku může existovat kompromis mezi vývojem explicitních a implicitních paměťových systémů.

Rozdíly, které jsme našli, mohou odrážet velkou distribuci variací paměťového systému, přičemž TD a nadané děti představují nejfunkčnější výklenky (obrázek 3). Dříve se předpokládalo, že nálezy z mozku matematického zázračného dítěte jsou řízeny vysoce účinným kódováním a vyhledáváním epizodické paměti (Scharnowski et al., 2015). Aby to byla pravda, byly by zapotřebí epizodické paměťové struktury, stejně jako systémy frontálních laloků zapojené do pozornosti a vyhledávání. Tato studie uvádí právě toto: velké a robustně propojené epizodické paměťové struktury a frontální dráhy bílé hmoty (např. ATR).

Zjištění ATR je také v souladu s řadou předchozích prací, které zjistily, že vysoká inteligence je spojena se zapojením prefrontálních a cingulárních mozkových sítí (Kuhn et al., 2017, Schmithorst et al., 2005), stejně jako předchozí práce. který zjistil, že matematicky nadané mozky měly vyšší FA v corpus callosum a asociačních traktech, které spojují frontální lalok se strukturami bazálních ganglií, včetně ATR, a frontotemporálních/parietálních traktů, včetně UNC (Shaw et al., 2006).

Zde nalezené vylepšené bilaterální oblasti mozku jsou v souladu s předchozími zjištěními, která naznačují, že jedinečné bilaterální oblasti mozku jsou aktivovány matematicky předčasně vyspělými dětmi během úkolů mentální rotace (Squire et al., 1993, Weiskopf, 2012). Navíc tendence k lateralizaci nálezů je v souladu s předchozími zjištěními, která naznačují, že hemisférická lateralita, zejména pravá hemisféra, stejně jako zlepšená koordinace v rámci oblastí mozku a mezi nimi, je důležitým nervovým základem intelektuálního nadání (O'Boyle et al., 1995).

Konečně, výsledky v celém vzorku naznačující, že IQ bylo korelováno s metrikami DTI v ATR, HC a UNC, jsou v souladu s předchozími zjištěními ve studii matematického nadání (Shaw et al., 2006), která uvádí corpus callosum, fornix a metrické korelace DTI asociačního traktu s inteligencí. Tento vztah mezi bílou hmotou a IQ je potenciálně řízen, alespoň částečně, plexinem genové rodiny, který byl nedávno nalezen v celogenomové asociační studii k predikci IQ (Winberg et al., 1998). Je známo, že plexiny jsou spojeny s vedením vyvíjejících se axonů (Worzfeld & Offermanns, 2014), neurální konektivitou (Zabaneh et al., 2018) a regenerací (Zhang et al., 2017), a proto mohou souviset s bílou věcná zjištění v naší skupině IG.

OBRÁZEK ​​1 Prostorová statistika založená na traktech odhaluje zvýšenou mikrostrukturální průchodnost bílé hmoty u intelektově nadaných ve srovnání s typicky se vyvíjejícími dětmi v oblastech explicitní paměti.

OBRÁZEK ​​2 Analýza tvaru odhaluje větší tvar v explicitních paměťových oblastech u intelektuálně nadaných a implicitních paměťových oblastech u typicky se vyvíjejících dětí

Tento první vzorek nezahrnoval děti s podprůměrným až zhoršeným IQ skóre nebo jakýmikoli atypickými neurovývojovými stavy, jako je ADHD nebo autismus. Tyto skupiny mohou ležet na dalších koncích spektra, kde může být explicitní nebo implicitní paměť nedostatečně nebo nadměrně rozvinutá v škodlivém rozsahu. Tuto analýzu jsme pak replikovali na mnohem větším vzorku, který zahrnoval děti s podprůměrným až zhoršeným skóre IQ a některými vývojovými rozdíly (např. ADHD). Tuto explicitní/implicitní heuristiku jsme testovali pomocí velké externí datové sady: projektu ABCD (N=7652). V souladu s naší hypotézou jsme našli významný kvadratický vztah mezi explicitní/implicitní heuristikou a IQ. Tato replikace našich původních zjištění naznačuje, že ve skutečnosti může existovat vývojová rovnováha implicitních a explicitních paměťových systémů, které se mohou fenotypově vyjadřovat s různými kognitivními profily.

Budoucí výzkum může chtít prozkoumat relativní vývoj implicitních a explicitních struktur v jiných populacích, jak bylo důkladně prozkoumáno u neurodegenerativních poruch, jako je Alzheimerova choroba (degenerující anatomie explicitní paměti a dovednosti se zachovanou implicitní pamětí) a Parkinsonova choroba (degenerující implicitní anatomie paměti). a dovednosti se zachovanou explicitní pamětí). Identifikace strukturálních a funkčních znaků nadání nám pomůže porozumět hlubším systémům, které dětem umožňují učit se ve školním prostředí i mimo něj. Zásadní je jak implicitní, tak explicitní učení a nedostatky v obou mohou vést k sociálním, akademickým a profesním potížím. Přestože „nadané“ děti dosahují dobrých výsledků v IQ testech, mnoho z nich také trpí poruchami učení, které jim brání v neexplicitních úkolech založených na učení, a většina dětí s TD by mohla mít prospěch z dalšího explicitního rozvoje učení (Hayden et al., 2020). Tato studie poskytuje určitý pohled na to, jak mohou budoucí intervence cílit na explicitní nebo implicitní systémy, aby se maximalizovalo učení napříč vývojovým spektrem. Možná zjistíme, že zobrazování mozku nám nakonec umožní navrhnout vzdělávací intervence založené na struktuře mozku jednotlivce, abychom podpořili zdravý intelektuální a behaviorální vývoj.

Cistanche umí léčit Alzheimera

Empiricky podložené kognitivní tréninkové postupy, jako je Program pro vzdělávání a obohacování relačních dovedností (PEERS; Laugeson et al., 2012), by mohly pomoci při podpoře dětí s TD, nadaných dětí a rizikové klinické populace (např. autistické spektrum porucha učení, porucha pozornosti s hyperaktivitou a mentální postižení), což umožňuje vzdělávacím institucím podporovat děti všech typů a schopností učení. Doufáme, že tato studie inspiruje k dalšímu zkoumání struktur, které usnadňují implicitní a explicitní učení, jejich roli ve vývojových rozdílech a možných budoucích terapiích učení.