자폐 스펙트럼 장애가 있는 어린이와 청소년의 경직된 기억을 뒷받침하는 내재적 해마 기능 연결: 사례-대조군 연구

연락처: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 이메일:audrey.hu@wecistanche.com

하시모토 테루오1, 요코타 스스무2, 마츠자키 유타카1, 카와시마 류타

추상적인

비정형 학습 및 기억어린 시절에는 나중에 인생에서 비정형적인 행동을 조장할 수 있습니다. 어린 시절의 관계 학습이 적고 융통성 없는 검색은 자폐 스펙트럼 장애 환자의 제한적이고 반복적인 행동을 향상시킬 수 있습니다. 이 연구의 목적은 기전을 규명하는 것이었다.비정형 기억자폐스펙트럼 장애가 있는 아동의 경우. 우리는 고기능 자폐 스펙트럼 장애 아동(7-16세, n=41)이 있는 그룹과 일반적으로 발달하는 아동(n{{ 5}}) 첫 번째 그룹의 연령, 성별 및 IQ와 일치했습니다. 우리는 성공적인 인식 점수와 시드-전뇌 휴식 상태 기능 연결 간의 상관 관계를 평가했습니다. 학습 및 인출 성능이 두 그룹 간에 비슷했지만, 우리는 일반적으로 발달 중인 그룹보다 자폐 스펙트럼 장애 그룹에서 범주 학습이 약간 더 낮고 기억력 향상이 훨씬 더 적음을 관찰했습니다. 올바른 표준 전방 해마 네트워크는 일반적으로 발달하는 청소년의 성공적인 기억에 관여하는 반면, 다른 기억 시스템은 자폐 스펙트럼 장애가 있는 청소년의 성공적인 기억과 관련될 수 있습니다. 문맥 독립적이고 덜 관계적인 기억 처리는 자폐 스펙트럼 장애에서 더 적은 기억 획득과 관련될 수 있습니다. 자폐 스펙트럼 장애의 이러한 비정형적 기억 특성은 일부 상황에서 융통성 없는 행동을 강조할 수 있습니다.

추상을 하다

비정형 학습 및 기억어린 시절에는 나중에 인생에서 비정형적인 행동을 조장할 수 있습니다. 특히, 어린 시절의 덜 관계적인 학습과 융통성 없는 검색은 자폐 스펙트럼 장애 환자의 제한적이고 반복적인 행동을 강화할 수 있습니다. 이 연구의 목적은 기전을 규명하는 것이었다.비정형 기억자폐스펙트럼 장애가 있는 아동의 경우. 우리는 두 그룹의 청소년, 즉 고기능 자폐 스펙트럼 장애 아동(7-16세, n=41)이 있는 그룹과 일반적으로 발달하는 아동(n{ {4}}) 첫 번째 그룹의 연령, 성별 및 본격적인 IQ와 일치했습니다. 아무 생각 없이 자기공명영상 스캐너에서 휴식 중 성공적인 인식 점수와 신경 연결성 간의 상관 관계를 조사했습니다. 학습 및 인출 성능이 두 그룹 간에 비슷했지만, 우리는 일반적으로 발달 중인 그룹보다 자폐 스펙트럼 장애 그룹에서 기억력 향상이 훨씬 더 적음을 관찰했습니다. 기억 네트워크는 일반적으로 발달하는 청소년의 성공적인 기억 검색에 관여하는 반면, 네트워크에 크게 의존하지 않는 다른 기억 시스템은 자폐 스펙트럼 장애가 있는 청소년의 성공적인 기억에 관여할 수 있습니다. 문맥 독립적이고 덜 관계적인 기억 처리는 자폐 스펙트럼 장애에서 더 적은 기억 획득과 관련될 수 있습니다. 다시 말해, 자폐 스펙트럼 장애 청소년은 비관계적 기억의 혜택을 받을 수 있습니다. 자폐 스펙트럼 장애의 이러한 비정형적 기억 특성은 일부 상황에서 융통성 없는 행동을 과장할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 비정형 행동은 경직되고 덜 연결된 기억을 초래할 수 있습니다.

키워드: 자폐 스펙트럼 장애, 발달, 해마, 학습, 인식

소개

자폐 스펙트럼 장애(ASD)의 인지 유연성 감소는 제한된 관심과 반복적인 행동이 특징입니다(Lopez et al., 2005). ASD 환자의 융통성 없는 행동 중 일부는비정형 기억. 비정형 언어 학습 전략(Bowler et al., 2009), 학습과 인출 모두에서 전략 사용이 적음, 상세한 인출 장애는 ASD에서 입증되었습니다(Gaigg et al., 2015; Wojcik et al.2018). ASD 청소년의 외상성 기억 빈도는 비정형적 학습 및 검색과 관련이 있을 수 있으며, 이는 형식이 없는 조직화된 기억(Rumball, 2019), 지각 학습의 과특이성(Harris et al, 2015), 반전 학습의 어려움(D'Cru et al. .,2013; South et al.,2012), 그리고 더 적은 거짓 기억(Beversdorf et al..2000; Hillier et al..2007; Wojcik et al.,2018)은 ASD를 가진 개인의 비정형적이고 융통성 없고 경직된 기억을 암시합니다. .

또한 Boucher는 기억 영역의 동시 강도 및 약점과 같은 ASD의 고르지 않은 인지 프로파일을 보고했습니다(Boucher et al., 2012). 예를 들어, Ring과 동료(2016)는 ASD가 있는 성인에서 손상되지 않은 항목 기억과 손상된 관계 기억을 확인했습니다. 항목 기억은 각 항목을 개별적으로 연구하는 것을 의미하고 관계 기억은 항목 목록 간의 연관성을 연구하는 것을 의미합니다. 관계형 인코딩과 항목별 인코딩이 모두 올바른 검색을 향상시키지만, 관계형 프로세스는 항목 또는 이벤트(Huff& Bodner, 2019)에 걸쳐 정보를 결합하여 잘못된 기억을 개발할 수 있으며, 그런 다음 다른 조합으로 검색하고 재구성할 수 있습니다. 왜곡은 인간 기억의 특성이며 이러한 기억 오류는 기억 업데이트 및 유연한 동작에 적응할 수 있습니다(Loftus, 2003; Schacter, 2007; Schacter et al, 201l). 과거 경험의 요소를 유연하게 재구성함으로써 가능성이 있는 미래와 그렇지 않은 미래를 시뮬레이션하고 과거 경험의 대안 버전을 상상할 수 있습니다(Schacter et al., 2015). 반대로 너무 단단하고 견고하며 왜곡되지 않은 기억은 사고와 행동의 수정을 제한할 수 있습니다. ASD를 가진 아동은 원본 기억은 손상되지 않았지만 원본 기억과 사고의 통합이 감소했습니다(Naito et al., 2020). 고립된 항목에 대한 강한 기억과 관련 항목에 대한 약한 기억은 ASD의 경직 및 융통성 기억과 관련될 수 있습니다.

일반적으로 발달하는(TD) 아동의 경우 단순 결합 및 연상 기억이 더 일찍 발달하는 반면 관계형 기억에 대한 전략적 및 제어 프로세스는 나중에 발달합니다(Shing et al., 2010). 고립된/개별 항목에 대한 인식 기억은 어린 나이({1}}세)에 발달하는 것으로 보입니다(Olson & Newcombe, 2014). 시각적 개체에 대한{3}}세 9-세 항목 인식의 정확도는 성인의 정확도와 비슷하지만 사실(지식) 회상은 4세에서 10세 사이에 선형적으로 발달합니다(Riggins, 2014; Rollins & Cloude, 2018) 상세한 관계 기억은 6세 이후에 천천히 발달합니다(Lee et al., 2016; Ngo et al., 2019). 또한 올바른 인식과 잘못된 인식 응답은 모두 나이가 들수록 증가하며 올바른 인식은 6세 이후의 활동과 관련이 있습니다. 해마(Paz-Alonso et al., 2008). TD 아동은 성공적인 기억을 위해 해마 네트워크를 사용할 수 있으며(Ngo et al., 2017; Ofen, 2012; Tang et al. 2018), 전후방 축의 해마 성숙은 성공적인 기억을 지원할 수 있습니다(Demaster &Ghetti, 2013). . 해마의 전후방 축에서 인코딩-검색 분화가 어린이에서 관찰되었습니다(Langnes et al, 2019). 해마의 변경된 신경 연결이 다음 정보를 제공할 수 있습니다.비정형 학습과 기억ASD를 가진 어린이에서.

신경 영상 연구는 ASD가 변경된 신경 연결성(Di Martino et al. 2009; Hahamy et al.2015; Just et al,2012) 및 어린이의 전 세계적으로 더 약한 휴식 상태 기능 연결성(FC)과 관련이 있다고 제안했습니다(Yerys et al. ,2017). ASD 아동의 비정형 휴식 상태 FC는 융통성 없는(즉, 제한적이고 반복적인) 행동과 관련될 수 있습니다(Uddin et al., 2013, 2015). 건강한 성인을 대상으로 한 최근 연구에서는 휴식 상태의 FC가 기억 성능을 예측할 수 있으며(Dresler et al., 2017; Fjell et al., 2016) 학습의 전이가 FC와 관련이 있다고 제안합니다(Gerraty et al, 2014). ASD 성인의 변경된 작업 관련 연결은 학습과 관련될 수 있습니다(Schipul et al, 2012; Schipul & Just, 2016). 일부 연구에서는 비정형 전전두엽-고관절-해마 네트워크가 ASD 관련 기억력 결핍과 관련될 수 있다고 제안했습니다(Ben Shalom, 2003; Boucher & Mayes, 2012; Cooper et al. 2017; Solomon et al, 2015). ). 건강한 어린이의 오른쪽 해마 성장 차이와 ASD가 있는 어린이의 비정형 발달이 보고되었습니다(Reinhardt et al.2020). 그러나 ASD 아동의 기억 신경 메커니즘은 아직 잘 밝혀지지 않았습니다.

이 연구의 목적은 ASD 청소년의 융통성 없는 행동과 관련된 비정형 기억의 신경 기반을 밝히는 것이었습니다. 우리는 ASD와 TD 아동 모두의 기억 성능을 측정하기 위해 그림 이름 학습(즉시 인식)과 지연 인식 테스트를 사용했습니다. ASD에서 기억의 융통성 없는 특성을 평가합니다. 우리는 각 항목에 대한 즉시 인식 성능을 기반으로 지연 인식 성능을 분류하여 기억의 불변성을 평가했습니다. 우리는 기억 경직성의 지표로 성공적인 기억 성능(즉, 즉시 인식 테스트와 지연 인식 테스트 모두에서 연속적 정답)을 사용하고, 기억 경직도가 낮은 것으로 제안된 지연 인식 테스트에서도 이득과 왜곡을 분류했습니다. ASD에서 기억의 특성을 더 잘 이해하기 위해 ASD와 TD 청소년 모두에서 성공적인 기억 수행과 휴식 상태 FC 사이의 상관 관계를 조사했습니다.

방법 참가자

참가자는 ASD 41명(남자 29명, 여자 12명)과 TD 82명(남자 58명, 여자 24명) 70세 이상, 70세 이상 16세 이하의 본격적인 IQ(FSIQ)를 가진 일본 어린이 47명과 TD 92명으로 구성되었습니다. 아이들이 참여했습니다. 그러나 일부 영상 데이터의 머리 움직임으로 인해("휴식 상태 FC 데이터 분석" 섹션에 설명된 기준에서 벗어남), 41명의 ASD 및 82명의 TD 참가자의 데이터만 분석했습니다. Handedness는 Edinburgh Handedness Inventory를 사용하여 결정되었습니다. 우리의 사회경제적 지위(SES) 평가는 가족연봉(7변수)과 관련된 질문으로 구성되었고, 양 부모의 학력(양부모 평균)을 측정하였다. 그들의 평균 특성은 표 1에 나와 있습니다. 우리는 참가자의 임상 ASD 진단(정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼(4판:DSM-IV) 또는 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼(5판, DSM-V) 기반)을 확인했습니다. ) 일본어 버전의 자폐 진단 인터뷰-개정(ADI-R) 및/또는 일본어 버전의 자폐 진단 관찰 일정, 제2판(ADOS-2) 사용. 두 그룹의 제외 기준에는 다음의 병력이 포함되었습니다. 또는 현재의 정신병적 장애, 심각한 두부 손상, 간질, 유전적 장애 및 지적 장애(FSIQ)< 70).="" trained="" examiners="" carried="" out="" intelligence="" testing="" using="" the="" japanese="" version="" of="" the="" wechsler="" intelligence="" scale="" for="" children,="" fourth="" edition="">

자폐증 참가자는 (1) 발달 장애가 있는 사람들을 위한 승인된 비영리 조직 및 (2) 신문 광고를 통해 모집되었습니다. TD 참가자는 신문 광고를 통해 모집되었습니다. 헬싱키 선언에 따라 각 피험자의 부모로부터 서면 동의를 얻었습니다. 이 연구는 도호쿠 대학 윤리 위원회의 승인을 받았습니다.

메모리. 우리는 Kaufman Assessment Battery for Children, Second Edition(KABC-I; Kaufman & Kaufman, 2004)의 일본어 버전의 Atlantis 그림 이름 학습 테스트(Maruzen Publishing Co., Ltd, Tokyo, Japan)를 사용했습니다. 이 검사는 새로운 정보를 학습하는 능력을 측정하는 것으로 즉시인지와 지연인지 검사로 구성되어 있습니다(그림 1). 이 테스트는 자기공명영상(MRI) 스캐너 외부에서 수행되었습니다.

학습 테스트(즉시 인식). 그림은 물고기 네 마리, 식물 네 마리, 조개 껍질 네 개를 포함하여 세 가지 범주의 기발한 만화로 구성되었습니다. 물고기는 2음절 이름을, 식물은 3음절 이름을, 조개는 4음절 이름을 가졌습니다. 범주-음절 숫자 관계는 기억력을 향상시킬 수 있고 또한 각 범주 내에서 잘못된 인식을 유발할 수 있습니다. 실험자는 참가자들에게 고정된 순서로 각 그림을 하나씩 보여주고 해당하는 말도 안되는 이름을 가르쳤습니다. 총 12개의 그림 이름 쌍(물고기:2음절, 물고기:2음절, 물고기:2음절, 물고기:2음절, 식물:3음절, 식물:3음절, 식물:3음절,식물:3음절)에 대해 교육을 받았습니다. , 쉘: 4음절, 쉘: 4음절, 쉘:4음절, 쉘:4음절). 각 그림은 교육 카드에 제시되고 약 2초 동안 이젤(그림 카드 쇼와 같은)에 표시되었으며, 그 후 교육 카드는 즉시 인식할 수 있도록 일련의 사진이 포함된 응답 카드를 보여줍니다. 실험자는 말도 안되는 이름을 큰 소리로 읽고 참가자들에게 답안지의 올바른 그림을 가리키도록 지시했습니다. 12개의 교육 카드와 13개의 응답(포인팅) 카드가 사용되었습니다. 이름 없는 사진(생선 3장, 식물 1장, 조개 1장)을 포함하여 7~13장의 사진이 답안지에 제시되었습니다. 각 그림은 답안 카드에 반복적으로 사용되었는데, 물고기는 6~8회, 식물은 3~5회, 조개는 2~3회 사용했습니다. 첫 번째 응답 카드의 경우 참가자에게 배열에서 하나의 그림을 가리키도록 요청했습니다(1회 시도). 두 번째 카드의 경우 참가자에게 두 개의 사진을 가리키도록 요청했습니다(2번의 시도). 3번째부터 13번째까지의 답안 카드에서 참가자들은 각각의 배열에서 2, 3, 3, 4, 5, 4, 5, 7, 6, 6, 6개의 그림을 가리키도록 요청받았습니다. 총 54건의 학습(즉시인정) 시도가 있었고, 이중 2건은 이름 없는 그림을 가리키는 것이었다. 올바른 그림을 가리키는 것이 올바른 학습으로 정의되었습니다. 올바른 그림 범주(어류/식물/조개류)에서 잘못된 그림을 가리키는 것을 범주 학습으로 정의했습니다. 각각의 오답에 대해 실험자는 두 장의 무명 사진과 마지막(13번째) 답안 카드의 경우를 제외하고 즉각적인 피드백과 정답을 제공하였다. 올바른 학습과 범주 학습 모두에서 가능한 최대 점수는 54점이었습니다.

1~13번째 카드의 각 그림에 대한 최종 학습 시도의 응답(즉, 정답 학습, 범주 학습, 오답 학습)을 사용하여 다음과 같이 메모리 성능을 세부적으로 범주화했습니다. 범주 학습 및 잘못된 학습에 대한 피드백은 7번째 카드와 12번째 카드에 있는 7개의 그림에 대해 제공되었으며 13번째 카드에 5개의 그림에 대해서는 피드백이 제공되지 않았습니다. 12개의 사진에 대한 최종 학습 시도의 경우 올바른 학습의 기회 수준은 0.08에서 0입니다.{14}}9(1/l3에서 1/1l까지) ) 범주 학습의 경우 0.36~0.38(5/13~5/11)로 나타났다.

인식 테스트(지연 인식). 지연 기간 동안 참가자는 12개{12}} 항목으로 구성된 부모와의 관계에 대한 설문지를 작성했습니다. 학습 테스트 후 약 17분 후에 12개의 그림 이름 쌍을 사용하여 학습 테스트의 최종(13번째) 답안지와 유사한 절차를 사용하여 지연 인식 테스트를 수행했습니다. 2장의 답안 카드를 사용하여 총 12장의 사진이 사용되었습니다. 여기에는 모든 오래된 사진(학습 테스트에서 표시됨)과 1I 새 ​​사진이 포함됩니다. 12개의 그림 그리기 프롬프트의 순서는 학습 테스트의 순서와 동일했습니다. 올바른 그림을 가리키는 것이 올바른 인식으로 정의되었습니다. 올바른 그림 범주에서 잘못된 그림을 가리키는 것을 범주 인식으로 정의했습니다. 올바른 인식과 카테고리 인식 모두에 대해 가능한 최대 점수는 12였습니다. 올바른 인식의 기회 수준은 0,{18}}8(1/12)이고 카테고리 인식의 기회 수준은 0.33 또는 0.5(4 /12 ~ 612).

기억을 자세히 평가하기 위해 각 사진에 대한 최종 학습 시도에서 참가자의 응답에 따라 인식 성능을 SUCCESS, FORGOT, RECOVERY, DECAY 및 GAIN의 5가지 범주로 분류했습니다(그림 1, 오른쪽 하단). SUCCESS는 올바른 것으로 정의되었습니다. 학습과 인식 모두에서 응답(즉, 즉시 인식 및 지연 인식 테스트 모두에서 올바른 응답 제공)으로, 기억의 견고성 또는 안정성을 반영했습니다. SUCCESS는 어린이의 기억력 경직성을 보여주기 때문에 본 연구의 관심 지표였습니다. FORGOT은 잘못된 인식과 함께 올바른 학습으로 정의되었습니다. DECAY는 올바른/카테고리 학습과 후속 카테고리 오인식으로 정의되었습니다. GAIN은 올바른/범주 인식을 통한 범주/잘못된 학습이었습니다. RECOVERY는 잘못된 학습이었지만 올바른 인식이었습니다. 즉각적인 인식과 지연된 인식 사이의 불일치는 더 낮은 기억 경직성을 암시합니다. 학습과 인식 모두에서 오답은 기억 흔적을 남기지 않았기 때문에 분류되지 않았습니다. 분류된 각 인식 수행의 가능한 최대 점수는 12점이었다. 최종적으로 우리는 SUCCESS 점수와 안정기 FC 강도 간의 상관관계만을 분석하였다. 나머지 4개 지표는 응답 수가 적고 분산이 부족하여 상관 분석에 사용되지 않았습니다.

기억에 대한 나이의 영향. 연령과 기억력 간의 상관관계(Pearson's Correlation coefficients)를 계산하여 두 군(ASD와 TD)에서 연령이 기억력에 미치는 영향을 조사하였다. 각 메모리 성능의 그룹 차이는 Fisher z 변환을 사용하여 테스트되었습니다.

이미지 획득. 모든 이미지는 Philips Intera Achieva 3.{1}}T 스캐너를 사용하여 획득했습니다. 휴지 상태의 기능적 자기공명영상(fMRI)의 경우 34축 횡단 기울기 에코 이미지(64×64 행렬, 반복 시간(TR)=2000ms, 에코 시간(TE)=30ms , 전체 뇌를 덮는 시야(FOV){{10}}cm, 3.75mm슬라이스 두께, 복셀 크기=3.75×3.75×3.75mm³')는 에코 평면 시퀀스를 사용하여 획득했습니다. , 이 스캔에서 16{39}} 기능 볼륨(스캔 시간 5분 및 2{41}})은 피험자가 쉬고 있는 동안(눈을 뜨고 움직이지 않고, 잠을 자지 않고, 아무 생각도 하지 않음) 획득했습니다. .3차원 T1-가중 이미지는 MPRAGE(Magnetization-Prepared Rapid Gradient-Echo) 시퀀스(240×240 행렬, TR=6.5ms, TE =3ms,반전 시간(TI)=71lms, FOV{34}}cm, 162 슬라이스, 1.0mm 슬라이스 두께, 복셀 크기=1.0×1.0×1.0mm' , 스캔 지속 시간 8분 및 3초).

Analyses of resting-state FC data. The data processing method was generally consistent with that used in our previous study for children with developmental dyslexia (Hashimoto et al, 2020). We performed the MRI data preprocessing and analysis using Statistical Parametric Mapping (SPM12) software (Wellcome Department of Cognitive Neurology, London, UK). Resting-state FC(signal synchrony among remote brain areas)was computed using simple correlations between spontaneous activation levels in multiple brain areas, We did not discard any initial volumes because the MRI scanner automatically discards initial volumes with a non-steady state. Prior to preprocessing, we applied the ArtRepair toolbox implemented in SPMl2 to repair spike noise in slices through interpolation from the before and after scans. We used the Data Processing Assistant for Resting-State fMRI to preprocess the time series volume of each session per participant. This included realignment to the first volume, slice timing correction, Tl image coregistration to MRI data.segmentationofTI image with a diffeomorphic anatomical registration through an exponentiated lie (DARTEL) the algebraic registration process, normalization to the Montreal Neurological Institute (MND)space by DARTEL.spatial smoothing(6mm full-width half-maximum), detrending. and temporal filtering (0.01-0.1Hz). After spatial smoothing(and before detrending), we used the ArtRepair toolbox to detect and repair bad volumes through interpolation.The criteria for bad volumes were(1) a 1.5%variation in the global signal intensity,and(2)excessive scan-to-scan motion, defined as 0.5 mm frame-wise displacement (FD).In addition, we used the Friston-24 model to regress out nuisance covariates, including six head motion parameters, six head motion parameters one-time point before, and the 12 corresponding squared items. The global mean signal was not regressed because global signal regression removes true neuronal signals and can diminish the connectivity-behavior relationships (Murphy & Fox,2017). White matter and cerebrospinal fluid (CSF)signals were regressed out to reduce head motion effects using an anatomical, com-ponent-based,noise-correction method(Bchzadi et al.2007; Muschelli et al,2014) with T1 segment masks and the top 5 principal components. We used lenient exclusion criteria of mean FD>0.5mm(Power et al., 2014) 어린이의 과도한 머리 움직임을 설명합니다. 이 기준에 따라 ASD 참가자 47명 중 6명과 TD 참가자 93명 중 9명의 데이터를 제외했습니다.

건강한 성인을 대상으로 한 휴식 상태 FC 연구에서 관심 영역(ROI) 4개를 선택했습니다(Wagner et al.2016). 왼쪽 전방 해마(-28, -12,-20의 MNI 좌표), 왼쪽 후방 해마(-28,-24,-12), 오른쪽 전방 해마(28.{10}}.{11}}) 및 오른쪽 후방 해마(32,{13}},{14}})(모두 반경 6mm의 구체)를 종자로 정의했습니다. 롤. 전방-후방 해마 분할은 6.{19}}.8세의 넓은 연령대에서 기억 관련 활성화를 조사한 또 다른 연구와 일치했으며, y{21}}의 MNI 좌표는 구상돌기의 모양에 해당합니다. 해마 주변 이랑(Langnes et al, 2019). 각 ROI의 평균 시간 경과와 전뇌의 각 복셀 간의 Pearson 상관 관계는 단일 주제 수준에서 계산되었으며 상관 계수는 Fisher z-변환을 사용하여 변환되었습니다.

SUCCESS(정확한 학습 및 인출)와 FC 간의 상관 관계 그룹 비교를 위해 SUCCESS 점수.나이, 성별, FSIQ 및 FD의 공변량으로 분산 분석(ANOVA)을 수행했습니다. 또한 각각에 대해 다중 회귀 분석을 수행했습니다( ASD 및 TD) 참가자는 FC 및 SUCCESS의 상관 계수를 사용하여 연령, 성별, FSIO 및 FD를 공변량으로 사용합니다. 우리는 p의 family-wise error(FWE)에 대한 통계적 임계값을 적용했습니다.<0.05 through="" a="" randomized(5000="" permutations)nonparametric="" permutation="" test(threshold-free="" cluster="" enhancement;="" tfce)implemented="" in="" spm="" 12.="" we="" extracted="" connectivity="" strength="" from="" the="" spm="" results="" (6="" mm="" sphere="" centered="" at="" peak="" coordinates)="" and="" calculated="" correlations="" between="" connectivity="" strength="" and="" success="" scores.="" we="" used="" spss="" statistics="" software,="" version="" 24="" (ibm,="" armonk,="" ny,="" usa)="" to="" analyze="" psychological="" data="" and="" correlations="" between="" success="" scores="" and="" fc="">

결과

참가자 특성

Table 1에서 보는 바와 같이 연령(two-sample t test, t(121)=0.94, p=0.35), FSIQ(unequal variance, t (61)=1.55, p{{10}}.13) 또는 FD(t(121)=0.39, p=0.7{ {33}}). 학습 및 인식 성능 ASD가 있는 참가자는 올바른 학습과 올바른 인식에서 TD를 가진 참가자와 비슷한 점수를 받았지만 범주 학습에서 TD를 가진 참가자보다 약간 낮은 점수를 받았습니다(그림 2). 올바른 학습의 평균 횟수(ASD: 41.6, TD: 40.0, t(121)=1.27, p=0.21), 올바른 인식(ASD: 7.7, TD: 7.7, t(121)=−0.12, p{35}}.91) 또는 범주 인식(ASD: 3.1, TD: 2.9, t(121)=0.46, p{44}}.65). 두 그룹(ASD: 1.2, TD: 1.4)에서 약간의 잘못된 인식만 관찰되었습니다. ASD보다 TD에서 훨씬 더 큰 범주 학습을 감지하지 못했습니다(ASD: 8.7, TD: 10.3, t(121)=−1.70, p{58}}.091).

분류된 메모리 성능(그림 3)은 TD가 있는 참가자보다 ASD가 있는 참가자의 이득이 더 적은 것으로 나타났습니다(ASD: 1.76 vs TD: 2.50, t(102)=2.71, p=0 .008). 다른 측정에서는 유의한 그룹 차이가 없었습니다(SUCCESS: t(121)=1.59, p{13}}.12; FORGOT: t(121)=−0.36, p{ {19}}.72, DECAY: t(121)=0.21, p=0.8, 복구: t(121)=0.84, p{{29} }.42). 다른 4개 지표의 응답 수가 적고 분산이 부족하여 SUCCESS 점수와 휴식 상태 FC 강도 간의 상관 관계만 분석했습니다.

연령과 기억 성능 간의 상관 관계는 표 2에 나와 있습니다. 연령은 TD 청소년에서만 올바른 학습과 양의 상관 관계가 있지만 약한 상관 관계(r > 0.2)로, 나이와 기억력 사이의 상관관계가 관찰되었다.

휴식 상태 FC와 성공적인 검색 점수 간의 상관 관계에 대한 그룹 차이

TD 아동은 왼쪽 해마 네트워크에서 ASD 아동보다 안정 상태의 FC와 SUCCESS 간에 더 큰 상관관계를 보여주었습니다(그림 4). 그 네트워크는 다음과 같다: 좌측 해마 ROI 및 좌측 하전두엽, 좌측 전방 해마 ROI 및 좌측 배외측 전전두엽 피질, 좌측 전방 해마 ROI 및 후방 대상 피질, 및 좌측 후방 해마 ROI 및 내측 전전두 피질 (표 3). ASD 아동은 네트워크에서 TD 아동보다 더 큰 휴식 상태 FC를 나타내지 않았습니다.

휴식 상태 FC와 각 그룹의 성공적인 검색 점수 간의 상관 관계

TD에서 우측 해마 ROIs와 좌측 후두 측두엽 피질 사이, 우측 전방 해마 ROIs와 우측 배외측 전전두엽 피질 사이의 연결 강도는 성공적인 검색 점수와 상당한 양의 상관 관계를 보였습니다(그림 5 및 표 4). 이러한 상관 계수(Pearson의 r)는 각각 0.45 및 0.45였으며 순환 추정이고 부풀려질 가능성이 있는 사후 비독립적 추정이었습니다(Kriegeskorte et al., 2010).

ASD에서 좌측 후방 해마와 좌측 하두정엽 사이, 좌측 후방 해마와 후방 대상 피질 사이의 연결 강도는 성공적인 검색 점수와 유의한 음의 상관관계를 보였다(그림 6 및 표 4). 이러한 상관 계수(Pearson's r)는 각각 -0.59 및 -0.64였으며 위에 표시된 것처럼 사후 비독립적 추정이었습니다. 다른 유의미한 상관관계는 발견되지 않았습니다.

논의

ASD 청소년은 TD 청소년과 비슷한 그림 이름 학습 및 인식을 나타내어 완전한 시각-청각 결합을 나타냅니다. 비교 가능한 학습 및 인식 성능에도 불구하고 ASD 청소년은 TD 동료보다 훨씬 적은 검색 이득을 보였습니다. 더 적은 메모리 이득은 ASD에서 유연성이 없는 메모리를 가리킵니다. 따라서 아동기의 비정형 학습은 ASD의 비정형 인지 및 행동과 관련된 요인이 될 수 있습니다.

관계 기억은 성공적인 기억과 TD 개인 간의 신경 연결성 사이에 긍정적인 상관 관계가 있을 수 있습니다. 관계 학습 후 전방 해마와 더 높은 시각 영역 사이의 휴식 상태 FC는 더 나은 검색 성능과 관련이 있었습니다(Murty et al., 2017). 마찬가지로 전방 해마 휴식 상태 FC가 연관 기억을 더 잘 예측할 수 있다고 보고되었습니다(Persson et al., 2018). 건강한 젊은 성인들 사이에서 오른쪽 전방 해마와 오른쪽 배외측 전전두엽 피질은 안정적이고 성공적인 검색에 관여합니다(Hashimoto et al., 2011). 이와 관련하여 전방 해마 네트워크는 기억의 성숙과 관련이 있을 수 있습니다(Demaster & Ghetti, 2013).

우리 연구에서 성공적인 기억 성능은 TD에서 오른쪽 전방 해마 네트워크와 양의 상관 관계가 있는 반면 ASD에서 왼쪽 전방 해마 네트워크와 음의 상관 관계가 있습니다. 우리는 ASD에서 해마 네트워크와 긍정적인 상관관계를 발견하지 못했습니다. FC가 TD 청소년보다 ASD 청소년의 왼쪽 해마 네트워크에서 더 낮다는 우리의 발견은 ASD 청소년에서 전 세계적으로 약한 FC를 식별하는 이전 보고서와 일치했습니다(Yerys et al., 2017). 건강한 성인의 경우 오른쪽 해마는 분산 네트워크와 연결되어 있는 반면 왼쪽 해마는 전변연 영역과 연결되어 있습니다(Robinson et al., 2016). TD와 ASD 모두에서 해마 용적 발달의 좌우 비대칭이 보고되었습니다(Reinhardt et al., 2020). 해마의 기능적 측면화는 TD 아동의 기억 발달과 관련될 수 있으며 해마의 측면화에서의 비정형적 발달은 ASD 개인의 사회적 상호 작용, 의사 소통 및 융통성 없는 행동 문제와 관련될 수 있습니다.

더욱이, ASD 개인의 왼쪽 해마 네트워크에서 명백한 감소된 연결성은 비관계형 기억과 연관될 수 있는 국부 기억 시스템의 사용을 시사합니다. 왼쪽 전방 해마와 정수리 영역을 독립적으로 사용하는 것도 ASD 참가자의 성공적인 기억 결과를 설명할 수 있습니다. 자기 관련 기억(Sheldon et al., 2016)을 포함하여 복잡하고 관련된 정보 검색을 위한 네트워크의 분리는 ASD 청소년의 단순 연상(그림 이름) 기억을 향상시킬 수 있습니다. 인식 테스트에서 낮은 기억력 향상을 감안할 때, 이 연구에서 ASD 청소년은 관계형 학습과 같은 기억 전략보다 항목 기반 학습 또는 단순 바인딩을 적용했을 수 있습니다(Wojcik et al., 2018). ASD 개인의 학습 및 인식에서 연령 관련 개선이 더 낮다는 것은 기본적이고 단순하며 초기에 개발된 기억 프로세스에 대한 의존도를 나타낼 수 있습니다.

우리는 학습 및 인출 성능이 비슷했기 때문에 TD 그룹보다 ASD 그룹에서 훨씬 적은 기억력 향상을 관찰했습니다. 범주 학습과 인식의 기회 수준이 모두 높았지만 그룹 차이는 이득 측면에서만 감지되었습니다. 어린 시절의 낮은 관계 학습과 융통성 없는 검색은 ASD 환자의 제한적이고 반복적인 행동을 증가시킬 수 있습니다(Gaigg et al., 2015; Lopez et al., 2005; Wojcik et al., 2018). 낮은 습관화 및 일반화 능력은 환자의 기억 특성과 관련될 수 있습니다. 한편, 강한 항목 기억은 ASD 아동의 약한 관계 기억을 보상할 수 있으며, 이는 TD 아동과 유사한 기억에 남는 수행의 발달에 도움이 될 수 있습니다.

제한 사항

우리의 첫 번째 한계는 머리 움직임에 더 엄격한 제외 기준(FD > 0.2mm)을 사용하지 않았다는 것입니다. 그렇게 하면 샘플 크기가 더 줄어들 수 있기 때문입니다(Satterthwaite et al., 2012). 그럼에도 불구하고 우리의 기준은 이전 ASD 연구와 일치합니다(Falahpour et al., 2016; Gao et al., 2019). 또 다른 한계는 ASD와 해마 네트워크 발달의 성별 차이가 이 연구에서 혼란스러운 요소를 나타낼 수 있다는 것입니다(Lai et al., 2017; Riley et al., 2018). 범주 학습과 범주 인식의 높은 확률 수준은 GAIN 및 DECAY의 신뢰성을 손상시킬 수 있지만 올바른 즉시 및 지연 인식 테스트에서 확률보다 훨씬 높은 수준은 더 적은 무작위 응답을 제안했습니다. 마지막으로 SUCCESS 점수 외에도 DECAY 및 GAIN 점수(기억 변화가 적음을 나타냄)가 낮으면 기억력이 경직됨을 나타낼 수 있습니다. 그러나 이 연구에서 적은 수의 응답으로 인해 이러한 신경 상관 관계의 평가가 제한되었습니다.

결론

그림 이름 쌍에 대한 학습 및 인식은 ASD 아동에서 손상되지 않았지만 이 개인은 TD 또래보다 적은 기억 변화를 보였습니다. 해마 네트워크에 크게 의존하지 않는 국부 기억 시스템은 ASD의 경직된 기억과 관련될 수 있으며, 상황에 독립적이고 덜 관계적인 기억 처리는 이러한 개인의 기억력 향상과 관련이 있을 수 있습니다. ASD 개인의 이러한 비정형적 기억 특성은 일부 상황에서 경직된 행동을 과장할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그들의 비정형적 행동은 경직되고 덜 연결된 기억을 초래할 수 있습니다. 이에 비추어, 우리의 연구 결과는 ASD가 있는 개인의 기억 발달에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다. 결과 학습 전략 및 메커니즘은 교육자, 부모 및 ASD가 있는 개인에게 흥미로울 수 있으며, 이들은 이후 특수 교육의 효과를 개선하기 위해 이러한 통찰력을 활용할 수 있습니다.