지적 영재와 전형적인 발달의 기억 시스템의 신경 해부학적 차이
Mar 18, 2022
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추상적인
서론: 지적 영재(IG)의 신경 구조적 지표를 연구하는 것은 아이들이 학문적으로 탁월하도록 돕는 과정에 대한 과학적 이해를 알려줄 것입니다. 방법: 구조적 및 확산 가중 MRI를 사용하여 평균에서 높은 평균 IQ를 가진 12명의 어린이와 145보다 큰 IQ를 갖는 것으로 정의된 18명의 IG 어린이의 지역 뇌 모양과 연결성을 비교했습니다. 결과: IG는 더 큰 피질하 구조와 더 견고한 흰색을 가졌습니다. 명시적 기억과 관련된 영역의 구조 사이의 물질 미세 구조 조직. TD는 암시적 기억과 관련된 영역에서 더 연결되고 더 큰 피질하 구조를 가졌습니다. 결론: 뛰어난 지적 능력을 가진 아동의 뇌 내 기억 시스템은 일반적으로 발달하는 아동의 뇌와 비교하여 크기 및 연결이 다른 것으로 나타났습니다. 이러한 다른 신경 발달 궤적은 다른 학습 전략을 제안합니다. 다양한 비율의 암묵적 및 명시적 시스템에 의해 촉진되는 지능 유형의 스펙트럼이 구상되며, 이는 대규모 외부 데이터 세트를 사용하여 검증되었습니다.
KEYWORDS 연결성, 지적 영재, 학습 전략, 기억 시스템, 신경 해부학
테일러 쿤
로빈 블레이드
레프 고틀리브
켄드라 크누센
크리스토퍼 애쉬다운
로렐 마틴-해리스
다라 가레마니
비앙카 H. 당
로버트 M. 빌더
수잔 Y. 북하이머
정신의학 및 생물행동과학부, UCLA, 635 Charles E Young Dr, South, Los Angeles, CA 90025, USA
소개
그들의 뛰어난 학습 및 테스트 적성에도 불구하고 지적 "영재" 두뇌의 학습 및 기억 시스템이 어떻게 발달하고 기능하는지에 대해 놀랍게도 거의 알지 못합니다. 뛰어난 지능을 가진 아이들은 일반적으로 더 효율적인 기억 기능, 더 크고 더 복잡하게 조직된 지식 기반을 가지고 있으며, 일반적으로 발달하는 것보다 더 빨리 또는 더 이른 나이에 문제를 해결하기 위해 이러한 기억과 의미 구조에 의존하는 더 복잡한 인지 전략을 사용할 수 있습니다. TD) 어린이(Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986). 따라서 그들은 영역 전반에 걸쳐 지식을 일반화하고 직관적인 도약을 할 수 있으며(Desco et al., 2011) 자발적으로 선택적 학습을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 문제를 해결하는 동안 정보를 비교 및 통합할 수 있습니다(Duncan et al., 2000). "영재" 아동은 TD 아동보다 더 빨리 또는 더 이른 나이에 문제를 해결하기 위해 더 복잡한 인지 전략을 사용합니다(Ali et al., 2003, Athanasakis et al., 2014, Colom et al., 2004, Davidson, 1986). 이러한 고급 인지 기술의 기초는 기억 시스템인 것 같습니다. 이전 연구에서는 주로 영재 아동의 전두엽과 정수리 영역을 연결하는 백색질의 집행 무결성에서 피질 두께의 연령 관련 전 세계적인 증가를 보여주었습니다(Geake & Hansen, 2005, Gerig et al., 2001).
추가로, 향상되거나 발산되는 신경 발달 궤적에 대한 증거는 수학적으로 영재인 어린이에게서 발견되었으며, 이 어린이의 뇌는 우뇌의 전두측두엽 시스템을 선택적이고 성공적인 방식으로 사용하여 탁월한 수행 능력을 발휘하는 경향이 있습니다(O'Boyle et al., 1990, O'Boyle et al., 1995, O'Boyle et al., 2005, Packard & Knowlton, 2002, Pesenti et al., 2001). 그러나 기존의 몇 가지 연구 중에서 기억 시스템에 초점을 맞춘 연구는 없습니다. 우리는 신경 학습 네트워크의 지역 형태 및 연결체와 같은 정보 통합 시스템의 역학을 이해하는 데 기본이 될 수 있는 중요한 정보를 여전히 놓치고 있습니다. 신경 발달을 연구할 때 두 개의 병렬 메모리 시스템이 특히 중요합니다. 암묵적 학습은 의식적인 노력 없이 획득하고 사용하는 사회적, 언어적, 절차적 작업의 자동 학습을 설명합니다. 이 메커니즘을 통해 어린이는 문법적으로 올바른 문장을 만들고 명확한 지시 없이 눈맞춤과 같은 사회적 규범을 이해할 수 있습니다(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) TD 아이들과 함께. 구조적 및 확산 가중 MRI 및 신경심리학적 방법을 사용하여 평균에서 높은 평균 IQ(90–130, 평균=124 ± 10.9, 연령=10.7 ± 1.{11}}, 58% 여성) 및 18세, 높은 IQ(145–170, 평균=153 ± 11.4, 연령=10.2 ± 2.02, 여성 56%). 그런 다음 이 샘플에서 개발한 휴리스틱을 대규모 외부 데이터베이스에서 테스트하여 결과를 확인하고 확장했습니다.
시스탄체 보디빌딩
2 방법
2.1 참가자
참가자에는 18명의 지적 영재 아동(신경인지 테스트로 확인)이 포함되었으며, 모두 균형 잡힌 지적(수학, 언어, 시각 운동, 기억/집중력, 판단/추론) 프로필과 12명의 일반적으로 발달 중인 아동입니다. 모든 절차는 헬싱키 선언(Declaration of Helsinki)에 따라 진행되었으며 등록 전에 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA) 기관 검토 위원회에서 검토 및 승인했으며 모든 참가자는 서면 동의서를 제공했습니다. 참가자들은 지역 로스앤젤레스 학교와 학교 및 특출한 영재를 위한 프로그램을 포함한 방과후 프로그램에서 모집되었습니다. 모든 참가자는 서면 동의/동의를 완료했습니다. 이 연구에 대한 적격성은 표준화된 IQ 테스트 시행 후 첫 번째 방문에서 결정되었습니다(Stanford Binet 5(Huang-Pollock et al., 2011)). 예외적 영재는 IQ 145 이상으로 정의되었습니다. 연령, 인종 및 성별 일치 일반적으로 IQ가 90 이상이고 주의력, 언어 또는 학습 이력이 없는 145 이하인 건강한 아동으로 발달하고 있습니다. 장애도 모집했다. 잠재적 연구 참가자는 다음 배제 기준 중 하나라도 충족되는 경우 연구에서 제외되었습니다. 과거 또는 현재의 언어 장애, 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애, 품행 장애, 강박 장애, 자폐 스펙트럼 장애 또는 약물 의존; 특수 교육 수업 또는 IQ 84 이하의 현재/과거 배치; MRI에 대한 금기 사항(예: 금속 임플란트, 심장 박동기, 보조기 또는 머리에 부착된 기타 금속 및 임신).
2.2 그룹 인구 통계 비교
일원 분산 분석(ANOVA)을 사용하여 IG와 TD 그룹 간의 인구 통계학적 요인(예: 연령, 교육)을 비교했습니다. 이분법적 요인(예: 성별, 민족성)의 그룹 차이는 카이제곱 분석을 사용하여 평가되었습니다. 우리는 이러한 인구 통계학적 분석에 대한 통계적 유의성에 대한 컷오프로 p < .05를="">
2.3 신경심리검사
모든 참가자는 IQ를 정량화할 수 있는 높은 상한(IQ=170)으로 IQ를 테스트하도록 설계된 표준화된 신경심리학적 측정(Stanford-Binet 5, Huang-Pollock et al., 2{13}}11)을 완료했습니다. 예외적으로 지적 재능이 있는 참가자에서. 2.4 MRI 획득 모든 신경 영상 데이터는 UCLA Staglin IMHRO 인지 신경 과학 센터에 보관된 3T Siemens Tim Trio(Siemens Medical Solution, Erlangen, Germany) MRI 스캐너에서 12-채널 헤드 코일을 사용하여 수집되었습니다. 구조적 MP-RAGE T{{1{{2{22}}}}}가중 스캔은 120–1.{26}} mm 시상 슬라이스, FOV=256 mm로 획득했습니다. (AP) × 192mm(FH), 행렬=256–192, TR=450.0 ms, TE=10.0 ms, 뒤집기 각도 { {23}}, 복셀 크기=1.0mm × 0.94mm × 0.94mm. DTI 데이터는 단일 샷 스핀 에코 평면 영상(EPI)과 다음 매개변수를 사용하여 획득했습니다. TR=8400 ms; 테=91 ms; 1282 매트릭스, FOV=256 mm, b=1000 s/mm2, NEX=1, 64 슬라이스, 2 mm 슬라이스 두께, 0 mm 건너뛰기, PAT=2. 확산은 b=0 s/mm2의 4개 이미지로 64방향(b=1000 s/mm2)으로 수집되었습니다. 모든 이미지는 사전 처리 및 분석되기 전에 품질 관리 및 시각적 검사를 거쳤습니다.
2.5 피질하 모양 처리 및 분석 3D 형태학적 T{3}}가중 해부학 스캔을 모든 참가자에 대해 수집했습니다. FMRIB 소프트웨어 라이브러리 버전 6.{5}}(Kalbfleisch, 2004)(FSL)을 사용하여 T1 데이터는 경계를 사용하여 자동화된 모델 기반 피질하 분할 프로토콜(FSL FIRST(Kuhn et al., 2017))을 통해 실행되었습니다. 수정 방법. 그런 다음 왼쪽 및 오른쪽 반구에서 자동으로 분할된 피질하 관심 영역(ROI, 편도체, 측좌핵, 미상, 해마, 창백, 피층 및 시상 포함)의 정점 및 막대 파일을 시각적으로 검사하여 품질을 검사했습니다. 분할된 피질하 구조에 대한 최종 정점 파일은 그룹 간 및 그룹 내 모두에 연결되었습니다. 각 참가자에 대해 자동으로 분할된 모든 ROI는 동일한 표준 공간에 정렬되었습니다.
각 정점은 각 참가자에 대한 공간의 동일한 지점에서 ROI 표면의 위치에 대한 데이터를 제공합니다. 그룹 분석을 수행하기 위해 그룹 비교를 위해 각 정점이 공간의 동일한 지점에 정렬되도록 각 참가자의 데이터를 표준 공간에 등록했습니다. 샘플의 평균 표면이 이 정렬의 대상으로 사용되었습니다. 그런 다음 이러한 스칼라 정점 값을 매개변수 통계 분석을 사용하여 분석하여 그룹 간의 관계(IQ 대 TD)와 각 피질하 구조의 모양을 조사했습니다. 이러한 분석은 FSL의 무작위 스크립트(Kyllonen & Christal, 1990, Mills & Tissot, 1995)에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 각 정점에서 수행되었습니다. 회귀는 관심 변수(즉, 그룹 지정, IQ)에 대한 각 정점의 방사형 거리 관계를 평가했습니다. 여러 단계의 품질 제어 처리 파이프라인을 사용하여 아티팩트의 여러 소스를 수정했으며 모든 결과는 FDR(False Discover Rate)을 사용하여 다중 비교(q > .05)를 위해 수정되었습니다(Na et al., 2007).
2.6 백질 미세구조 처리 및 분석
FSL v 6.{1}}(Kalbfleisch, 2004)을 사용하여 뇌 추출, 와전류 왜곡 보정, 모션 및 텐서 피팅과 관련된 일상적인 DWI 처리 파이프라인을 수행했습니다. 백질 미세구조, 부분 이방성(FA) 및 평균 확산도(MD)의 DWI 측정항목이 각 참가자에 대해 계산되었습니다. TBSS(Tract Based Spatial Statistics)(Navas-Sánchez et al., 2014)를 사용하여 분석을 수행했으며, 이 방법은 WM TOI(관심 영역)를 따라 DWI 메트릭의 복셀 방식 통계적 질문을 허용합니다. TOI는 John Hopkins University White Matter atlas(Neihart et al., 2002)에서 파생되었으며 양측: 전방 시상 방사선(ATR), 하부 전방 후두 근막(IFO), 하부 종방향 근막(ILF), 상부 종방향 근막(SLF)을 포함합니다. ), uncinate fasciculus (UNC), cingulate bundle (CGC), hippocampal (HC) 백질, 뿐만 아니라 포셉 메이저 및 포셉 마이너. 매개변수 통계 분석은 WM 미세구조(FA 및 MD)의 그룹 간 차이를 조사했습니다. 상관 분석은 IQ와 FA/MD 사이의 관계를 조사했습니다. TBSS 결과는 임계값 없는 클러스터 향상 - TFCE(O'Boyle, 2008)와 함께 다중 비교를 위해 수정되었습니다.
2.7 외부 데이터 세트를 사용한 명시적/암시적 휴리스틱의 체적 확인
현재 샘플에는 IQ 점수가 평균 이하이거나 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD) 또는 자폐증과 같은 비정형적인 신경 발달 상태가 있는 어린이는 포함되지 않았습니다. 따라서 우리는 이 더 넓은 범위의 발달 궤적을 포함하는 외부의 대규모 데이터 세트에서 명시적/암시적 합리적 추론을 테스트하려고 했습니다. 따라서 ABCD(Adolescent Brain and Cognitive Development) 프로젝트(UCLA PI: Bookheimer)를 외부 데이터 세트로 사용하여 영재 청소년 분석(섹션 3에 설명됨)에서 파생된 명시적 대 암묵적 추론 휴리스틱을 검증하려고 시도했습니다. 나이, 성별, NIH(National Institute of Health) 도구 상자의 전체 인지 기능 점수 및 피질하 구조 볼륨은 사용 가능한 모든 ABCD 참가자로부터 수집되었습니다. IG 그룹에서 유의하게 더 큰 것으로 밝혀진 (외현기억) 뇌 영역의 부피를 합산하여 외현기억 뇌 구성요소를 생성했습니다. TD 그룹에서 더 큰 것으로 밝혀진 (암시 기억) 뇌 영역의 부피를 합산하여 암묵적 기억 뇌 구성 요소를 생성했습니다. 그 다음, 명시적/암시적 비율 변수는 명시적 기억 뇌 성분을 암묵적 기억 뇌 성분으로 나누어 계산하였다. 그런 다음 NIH 도구 상자에 의해 측정된 이 명시적/암시적 기억 뇌 비율과 전체 인지 수행 사이의 관계를 평가하는 상관 관계 분석이 계산되었습니다. ABCD 데이터가 제공되는 형식(즉, 원시 MRI 데이터가 아닌 스프레드시트에서 추출된 값)이 주어지면 형상 분석을 실행할 수 없습니다. 그러나 볼륨 분석을 실행할 수 있었습니다. 중요한 것은 형상 분석이 부피 분석보다 지역적으로 더 구체적이고 더 민감하다는 것입니다(Rogers, 1986). 이와 같이 체적 분석에서 발견된 효과는 형상 분석에 나타나지만 체적 분석이 변화를 감지할 만큼 충분히 민감하지 않을 때 형상 분석 결과가 나타날 수 있습니다(Rota et al., 2009). 따라서 ABCD 체적 데이터를 사용하여 휴리스틱을 성공적으로 복제하려면 여기의 초기 샘플에서 모양 결과를 효과적으로 복제해야 합니다.
3개의 결과
3.1 인구통계학적 그룹 비교
IG 및 TD 그룹은 연령, 교육 연수, 민족 또는 성별에서 유의한 차이가 없었습니다(모두 p > .05). IG 그룹(153 ± 11.4)은 TD 그룹(128 ± 10.9, p < .01,="" 표="" 1)보다="" 훨씬="" 더="" 높은="" iq를="" 보였습니다.="" ig="" 그룹은="" "균형잡힌"="" 지적="" 프로필로="" 구성되었습니다.="" 모든="" 영재="" 참가자는="" 한="" 가지="" 예외를="" 제외하고="" 수학="" 및="" 언어="" 능력에서="" 우수한="" 성인="" 1="" 이상="" 수준이었습니다.="" 한="" 명의="" 영재="" 참가자는="" "어휘="" 및="" 언어="" 유창성"에서="" 평균="" 이상,="" "산술="" 추리"에서="" 우수한="" 성인="" 1이었습니다.="" 같은="" 참가자는="" 판단력과="" 추리력에="" 대해="" 우수한="" 성인="" 3="" 레벨에서도="" 테스트했습니다.="" 따라서="" 모든="" ig="" 참가자는="" 수학="" 및="" 언어="" 능력에서="" 균형이="" 잘="" 잡힌="" 것으로="">
3.2 피질하 모양
IG의 양측 해마와 우측 피막에서 유의하게 더 큰 정점이 발견된 반면, TD에서 좌측 편도체, 우측 미상 및 양측 측좌핵에서 더 큰 정점이 발견되었습니다. 특히, IG는 왼쪽 HC의 머리, 오른쪽 HC의 몸체, 양측 HC 꼬리뿐만 아니라 오른쪽 피막의 후방 영역에서 더 큰 정점을 입증했습니다. TD는 주로 오른쪽 꼬리뼈의 몸체와 왼쪽 편도체의 중심핵에서 양측 측좌측면 전체에 걸쳐 더 큰 정점을 입증했습니다. 전체 샘플에서 IQ는 양측 HC 꼬리의 더 큰 정점과 상관관계가 있었습니다(그림 2).
3.3 백질 미세구조
오른쪽 ATR과 오른쪽 HC 꼬리(즉, fornix)의 백질에서 FA는 대조군에 비해 IG 그룹에서 유의하게 더 높았다(.001 < p="">< .05).="" md는="" 대조군에="" 비해="" ig="" 그룹의="" 양측="" atr,="" hc="" 및="" unc에서="" 유의하게="" 낮았습니다.="" 특히,="" md="" 결과는="" 좌반구에="" 비해="" 우반구에서="" 더="" 높은="" 비율로="" 발견되었습니다.="" md="" 결과는="" 반구에="" 따라="" 다른="" 지역에서도="" 발견되었습니다.="" hc에서="" 오른쪽="" 반구="" 결과는="" hc="" 꼬리(즉,="" fornix)="" 근처에서="" 발견되었고="" 왼쪽="" 결과는="" hc="" 몸체(즉,="" ca="" 영역)에서="" 발견되었습니다.="" unc에서는="" 좌반구에서="" 더="" 열등한="" 소견을="" 보였다.="" 전체="" 샘플에서="" fa는="" 양측(왼쪽="" 반구보다="" 오른쪽)="" atr="" 및="" 오른쪽="" hc에서="" iq와="" 유의하게="" 양의="" 상관관계가="" 있었습니다.="" 또한,="" md는="" 양측(오른쪽보다="" 왼쪽보다="" 큼)="" atr,="" 왼쪽="" hc,="" 왼쪽="" unc,="" 왼쪽="" 대상="" 묶음="" 및="" 왼쪽="" ilf에서="" iq와="" 음의="" 상관="" 관계가="" 있었습니다(그림="" 1="" 및="">
3.4 외부 데이터 세트를 사용한 명시적/암시적 휴리스틱의 확인
ABCD 데이터세트는 7652명의 참가자(평균 연령=119 ± 7.5개월, 여성 62.9%)로 구성되었으며 이 연구에 필요한 모든 데이터가 있습니다. 명시적/암시적 기억 비율은 2차 전체 인지 수행(r=. 022, p < .05)="" (그림="" 4).="" 선형="" 및="" 2차="" 글로벌="" 인지="" 성능을="" 사용한="" 단계적="" 계층="" 회귀는="" 2차="" 글로벌="" 인지="" 성능({{20}="" }.24,="" p=".04)" 명시적/암시적="" 비율의="" 중요한="" 예측="" 변수입니다.="" 형상="" 분석이="" 부피="" 분석보다="" 더="" 민감하다는="" 점을="" 감안할="" 때="" abcd="" 데이터="" 세트의="" 부피="" 측정을="" 사용하는="" 이="" 발견은="" 마찬가지로="" 형상="" 분석으로="" 변환되어야="" 합니다(abcd="" 데이터="" 형식에서는="">
ATR의 FA와 HC 백질로 구성된 복합 변수를 예측하기 위해 전역 인지 측정을 사용하여 유사한 회귀를 수행했습니다. 전체 인지(= −0.034, p < .001)와="" 오른쪽="" atr의="" fa와="" hc="" 백질로="" 구성된="" 복합="" 변수.="" 마지막으로="" 단계적="" 회귀="" 분석은="" unc의="" md,="" hc="" 백질="" 및="" atr로="" 구성된="" 복합="" 변수를="" 예측했습니다.="" 2차="" 전체="" 인지="" 점수(="0.12," p="">< .001)는="" 이="" 복합="" md="" 변수[f(2,="" 7562)="15.31," p="">< .0001]를="" 유의하게="">
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4 토론
이 조사는 지적 영재 아동과 TD 아동을 비교할 때 두 개의 개별 메모리 시스템의 크기와 연결성 사이에 이중 해리가 있음을 발견했습니다. TD 그룹에 비해 영재 아동은 명시적 기억과 IQ와 관련된 영역(양측 해마 및 오른쪽 피층)에서 더 큰 피질하 구조와 더 밀접하게 연결된 백질 미세 구조 조직을 가졌습니다. 특히, 전전두엽 피질과의 통합 연결을 통해 가능성이 있는 피막 및 새로운 학습 및 정보 통합과 관련된 해마의 하위 영역(치상회 및 CA3)은 지적 영재 아동에서 더 컸습니다(그림 1 및 2). 이 영역 사이의 백질 연결의 뚜렷한 무결성은 지적 영재 아동이 명시적 정보를 빠르고 효율적으로 배우고 통합하고 사용하는 고유한 성향에 대한 해부학적 기초와 일치합니다. 더욱이, 이러한 발견은 영재 아동이 읽고, 생각하고, 혼자 시간을 보내는 데 더 높은 수준의 내재적 동기를 나타내는 경향과 관련될 수 있습니다. 흥미롭게도 일반적으로 발달 중인 어린이는 암묵적 기억과 관련된 영역에서 더 연결되고 더 큰 피질하 구조를 가졌습니다.
이 이중 해리는 지적 영재와 일반적으로 발달하는 어린이가 다른 학습 전략에 의해 매개되는 선천적으로 다른 신경 발달 궤적을 가질 수 있음을 시사합니다. 이 발견을 통해 우리는 암묵적 및 명시적 시스템 개발의 비율에 따라 부분적으로 촉진되는 광범위한 지능 유형을 구상할 수 있었습니다. 명시적 및 암묵적 기억은 뇌의 다른 영역을 차지하고 상호 연결된 학습 네트워크를 통해 독립적으로 생성합니다. 제한된 자원과 뇌의 유한한 공간으로 인해 명시적 기억 시스템과 암묵적 기억 시스템을 개발하는 것 사이에 균형이 있을 수 있습니다.
우리가 발견한 차이점은 TD와 영재 아동이 가장 기능적인 틈새를 대표하는 메모리 시스템 변동의 큰 분포를 반영할 수 있습니다(그림 3). 수학 천재의 두뇌에서 얻은 결과는 이전에 매우 효율적인 에피소드 기억 인코딩 및 검색에 의해 구동되는 것으로 가정되었습니다(Scharnowski et al., 2015). 이것이 사실이 되기 위해서는 주의와 인출과 관련된 전두엽 시스템뿐만 아니라 에피소드 기억 구조가 필요합니다. 현재 연구는 크고 견고하게 연결된 에피소드 기억 구조와 전두엽 백질 영역(예: ATR)을 보고합니다.
ATR 발견은 또한 높은 지능이 전전두엽 및 대상 뇌 네트워크의 참여와 관련이 있음을 발견한 많은 이전 연구와 일치합니다(Kuhn et al., 2017, Schmithorst et al., 2005). 수학적으로 재능이 있는 뇌는 전두엽을 ATR을 포함한 기저핵 구조와 연결하는 뇌량과 연합로에서 더 높은 FA를 가지고 있으며 UNC를 포함한 전두측두엽/두정로를 발견했습니다(Shaw et al., 2006).
여기에서 발견된 강화된 양측 뇌 영역은 고유한 양측 뇌 영역이 정신적 회전 작업 중에 수학적으로 조숙한 어린이에 의해 활성화된다는 이전 연구 결과와 일치합니다(Squire et al., 1993, Weiskopf, 2012). 또한, 결과가 편측화되는 경향은 반구 측면, 특히 우반구뿐만 아니라 뇌 영역 내 및 뇌 영역 간의 향상된 조정이 지적 영재의 중요한 신경 기반임을 시사하는 이전 연구 결과와 일치합니다(O'Boyle et al. 알., 1995).
마지막으로, IQ가 ATR, HC 및 UNC의 DTI 측정항목과 상관관계가 있음을 시사하는 전체 샘플에 대한 결과는 수학적 영재 연구(Shaw et al., 2006)에서 corpus callosum, fornix를 보고한 이전 결과와 일치합니다. , 그리고 지능과 연관 트랙 DTI 메트릭 상관 관계. 이 백질-IQ 관계는 잠재적으로 적어도 부분적으로 유전자 패밀리 플렉신에 의해 주도되며, 이는 최근에 IQ를 예측하기 위한 전체 게놈 연관 연구에서 발견되었습니다(Winberg et al., 1998). 플렉신은 축삭 발달(Worzfeld & Offermanns, 2014), 신경 연결성(Zabaneh et al., 2018), 재생(Zhang et al., 2017)의 안내와 관련이 있는 것으로 알려져 있어 백색과 관련이 있을 수 있습니다. IG 그룹의 문제 발견.
그림 1 소책자 기반 공간 통계는 명시적 기억 영역에서 일반적으로 발달하는 어린이와 비교하여 지적 영재의 백질 미세 구조 개방성이 증가했음을 보여줍니다.
그림 2 모양 분석은 지적 영재의 명시적 기억 영역과 일반적으로 발달 중인 어린이의 암묵적 기억 영역에서 더 큰 모양을 보여줍니다.
이 첫 번째 샘플에는 IQ 점수가 평균 이하이거나 ADHD 또는 자폐증과 같은 비정형 신경 발달 상태가 있는 어린이는 포함되지 않았습니다. 이 그룹은 명시적 또는 암시적 기억이 해로운 정도로 저개발되거나 과도하게 발달될 수 있는 스펙트럼의 끝 부분에 있을 수 있습니다. 따라서 우리는 평균 이하의 IQ 점수와 약간의 발달 차이(예: ADHD)를 가진 어린이를 포함하는 훨씬 더 큰 샘플에서 이 분석을 복제했습니다. 우리는 대규모 외부 데이터 세트인 ABCD 프로젝트(N=7652)를 사용하여 이 명시적/암시적 휴리스틱을 테스트했습니다. 우리의 가설에 따라 명시적/암시적 휴리스틱과 IQ 사이에 중요한 2차 관계를 발견했습니다. 초기 발견의 이러한 복제는 실제로 다른 인지 프로파일로 표현형으로 표현할 수 있는 암시적 및 명시적 기억 시스템의 발달 균형이 있을 수 있음을 시사합니다.
향후 연구는 알츠하이머병(명시적 기억이 보존된 기술 및 퇴행성 명시기억 해부학) 및 파킨슨병(퇴행성 암묵기억 해부학 및 명시적 기억이 보존된 기술). 영재의 구조적 및 기능적 표지를 식별하는 것은 아이들이 학교 안팎에서 배울 수 있도록 하는 더 깊은 시스템을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 암묵적 학습과 명시적 학습 모두 필수적이며, 둘 중 하나의 결핍은 사회적, 학문적, 직업적 어려움으로 이어질 수 있습니다. "영재" 아동은 IQ 테스트에서 좋은 점수를 받지만, 많은 사람들이 비명시적 학습 기반 작업을 방해하는 학습 장애로 고통받고 있으며, 대부분의 TD 아동은 추가 명시적 학습 개발의 이점을 누릴 수 있습니다(Hayden et al., 2020). 이 연구는 향후 개입이 발달 스펙트럼 전반에 걸쳐 학습을 최대화하기 위해 명시적 또는 암시적 시스템을 대상으로 할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다. 우리는 뇌 영상을 통해 결국 개인의 뇌 구조에 기반한 교육적 개입을 설계하여 건강한 지적 및 행동 발달을 지원할 수 있음을 알게 될 것입니다.
Cistanche는 알츠하이머를 치료할 수 있습니다
교육 및 관계 기술 강화를 위한 프로그램(PEERS; Laugeson et al., 2012)과 같은 경험에 기반을 둔 인지 훈련 절차는 TD 아동, 영재 아동 및 위험에 처한 임상 인구(예: 자폐증 스펙트럼)를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 장애, 학습 장애, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 지적 장애), 따라서 교육 기관이 모든 학습 유형 및 능력의 아동을 지원할 수 있습니다. 우리는 이 연구가 암시적 및 명시적 학습을 촉진하는 구조, 발달 차이에서의 역할, 가능한 미래 학습 요법에 대한 추가 조사에 영감을 주기를 바랍니다.
