Una doppia dissociazione tra risparmio e memoria a lungo termine nell'apprendimento motorio, parte 3

I risparmi temporaneamente volatili derivano da un adattamento implicito

Precedenti ricerche associavano i risparmi nell'adattamento visuomotorio al rapido richiamo di strategie esplicite, piuttosto che ad un adattamento implicito più rapido [18,43,44].

Esiste una stretta connessione tra movimento visivo e memoria e la nostra memoria può essere effettivamente migliorata attraverso il movimento visivo. Il movimento visivo può stimolare l'attività cerebrale, aumentare la velocità di neurotrasmissione del cervello e promuovere l'elaborazione delle informazioni e la memoria. Per questo motivo, molti esperti e ricercatori sostengono l’importanza del movimento visivo per la memoria.

Negli ultimi anni, con la popolarità dei telefoni cellulari e di altri dispositivi elettronici, le persone generalmente si trovano di fronte al dilemma dell’uso eccessivo di questi dispositivi. Questo uso eccessivo non solo provoca paraocchi, ma influenza anche il nostro allenamento visivo e la funzione della memoria cerebrale. Pertanto, dobbiamo rafforzare gli esercizi di movimento visivo per migliorare la nostra capacità di memoria. Possiamo praticare il movimento visivo leggendo libri, ammirando paesaggi, partecipando ad attività all'aperto, uscendo dagli stili di vita di routine, ecc.

La pratica motoria visiva può non solo migliorare la nostra memoria ma anche migliorare la nostra forma fisica. Allo stesso tempo, buoni esercizi visivi possono anche aiutare le persone a elaborare meglio le informazioni nella vita quotidiana, nello studio e nel lavoro. Pertanto, dovremmo impegnarci attivamente in esercizi di movimento visivo per aiutarci a migliorare meglio la nostra capacità di memoria e gettare solide basi per la vita e il lavoro futuri. Abbracciamo insieme uno stile di vita sano e attivo e abbracciamo un futuro più vivace. Si può vedere che abbiamo bisogno di migliorare la memoria, e la Cistanche deserticola può migliorare significativamente la memoria perché la Cistanche deserticola è un materiale medicinale tradizionale cinese che ha molti effetti unici, uno dei quali è quello di migliorare la memoria. L'efficacia della carne macinata deriva dai vari principi attivi che contiene, tra cui acidi, polisaccaridi, flavonoidi, ecc. Questi ingredienti possono favorire la salute del cervello in vari modi.

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Ciò ci ha portato a indagare i contributi dei processi impliciti ed espliciti ai risparmi temporalmente volatili che abbiamo osservato nel nostro paradigma.

Abbiamo quindi eseguito l'Esperimento 3 (N=40), che consisteva in due 80-episodi di apprendimento di prova separati da 800 prove di washout.

Abbiamo suddiviso i risparmi in componenti implicite ed esplicite utilizzando prove di istruzioni speciali che hanno spinto i partecipanti a disattivare qualsiasi strategia esplicita puntando la mano direttamente verso l'obiettivo [44,73-78].

Queste istruzioni sono state presentate immediatamente prima e dopo il primo ritardo (prova 10) 60- s successivo all'inizio del VMR sia nell'apprendimento iniziale che nel riapprendimento e ci hanno permesso di suddividere l'adattamento in 4 sottocomponenti: implicito-persistente, implicito-volatile, esplicito-persistente ed esplicito-volatile (Fig 4B, vedere Materiali e metodi per i dettagli).

In linea con i risultati degli Esperimenti 1 e 2, abbiamo riscontrato risparmi per l'adattamento generale e volatile (14,3 ± 3,6%, t(39)=4.0, p=0.{{21 }}0014 e 11,2 ± 4,8%, t(37)=2.4, p=0.0119, corrispondentemente) ma non adattamento persistente (4,0 ± 4,9%, t(38) {{25} }.8, p=0.21).

La suddivisione dei risparmi in componenti esplicite e implicite ha rivelato risparmi sia per l'adattamento implicito complessivo che per quello implicito-volatile (14,1 ± 5,7%, t(38)=2.5, p=0.0{{ 41}}88 e 13,3 ± 5,5%, t(37)=2.4,p=0.0104, corrispondentemente) ma non adattamento esplicito-volatile (−2,1 ± 6,2%, t(37)=−0.3,p=0.63) o uno qualsiasi dei sottocomponenti persistenti (implicito-persistente: 3,8 ± 4,7%, t(38)=0.8,p {{38} },21; esplicito-persistente: 0,2 ± 4,4%, t(38)=0.1, p=0.48).

Questa scoperta suggerisce che i risparmi complessivi sono stati guidati dalla componente implicita e temporalmente volatile dell’adattamento, suggerendo a sua volta che i risparmi temporalmente volatili che abbiamo osservato negli Esperimenti 1 e 2 riflettono prevalentemente un processo implicito piuttosto che una strategia esplicita.

Che la componente volatile osservata negli Esperimenti 1 e 2 sia principalmente implicita non è sorprendente: in primo luogo, non è chiaro il motivo per cui una strategia esplicita potrebbe essere temporalmente volatile al punto da essere in gran parte o completamente dimenticata dopo un breve ritardo di 1-minuti. Il nostro recente lavoro indica che l'adattamento esplicito non mostra essenzialmente alcuna volatilità temporale, con una stabilità superiore al 95% su 1-minuti di ritardo [79].

In secondo luogo, il nostro paradigma ha suscitato uno scarso adattamento esplicito (probabilmente a causa di elementi del nostro progetto sperimentale mirati a indurre l’apprendimento implicito, come l’uso di movimenti punto a punto (invece che di sparare), la mancanza di istruzioni per la mira, la mancanza di marcatori che potrebbero aiuto per la mira fuori obiettivo e presenza di feedback online a bassa latenza [76,80–83]) e senza un sostanziale adattamento esplicito ci mancava il potere per misurare i risparmi espliciti.

Dissezione della memoria a lungo termine nell'adattamento visuomotorio

Successivamente abbiamo studiato se la capacità di scomporre l'apprendimento motorio in componenti temporalmente persistenti e temporalmente volatili potesse far luce sui meccanismi per la formazione delle memorie a lungo termine.

To accomplish this, we examined the relationship between the levels of temporally persistent and temporally volatile learning observed after initial training and the amount of retention observed 24 hours later (Experiment 4). After a baseline period, we trained 25 participants on a 30˚ VMR for 120 trials. After this initial training, they were tested for temporally persistent adaptation as present after a rest break (average break duration: 125 ± 8 s, which would let >Il 99% dell'adattamento temporalmente volatile decade in base ad una costante di tempo di circa 20 s).

Le misurazioni di cui sopra sono state poi ripetute, con i partecipanti riqualificati per 60 studi e testati nuovamente per l'adattamento temporalmente persistente (la media di queste 2 sessioni di misurazione è stata utilizzata per quantificare l'adattamento temporalmente persistente).zione per ogni individuo). I partecipanti sono poi tornati il ​​giorno successivo per essere testati sulla ritenzione (Fig 5A, vedere Materiali e metodi).

Abbiamo scoperto che l'adattamento complessivo misurato alla fine dell'addestramento (le ultime 20 prove) nell'Esperimento 4 era simile a quello osservato negli Esperimenti 1 e 2 (27,4 ± 0,3˚ per l'Esperimento 4 contro 26,4 ± 0,6˚ e 27,7 ± 0,5˚ per gli Esperimenti 1 e 2, vedere Fig. 5B).

Allo stesso modo, anche la componente persistente dell'adattamento è stata simile nei 3 esperimenti (16,7 ± 1,0˚ per l'esperimento 4 contro 18,1 ± 0,7˚ e 20,4 ± 1,0˚ per Esperimenti 1 e 2, vedere Fig. 5B), suggerendo che la durata dell'allenamento leggermente più lunga nell'Esperimento 4 ha avuto scarso effetto sull'adattamento complessivo o temporalmente persistente.

Esaminando la memoria a lungo termine, conservata 24 ore dopo l'allenamento, abbiamo scoperto che i partecipanti conservavano 8,9 ± 1,1° della rotazione allenata di 30° (barra arancione nella Figura 5B). Ciò corrispondeva al 32,4 ± 4,2% dell’apprendimento complessivo e al 52,7 ± 5,2% dell’apprendimento temporalmente persistente dal primo giorno.

Effetti dissociabili dell'adattamento temporalmente volatile e temporalmente persistente sulla formazione della memoria a lungo termine

Per esaminare se la suddivisione dell'apprendimento del primo giorno in componenti temporalmente persistenti e temporalmente volatili potesse far luce sul meccanismo per la formazione della memoria motoria a lungo termine, abbiamo confrontato i livelli di apprendimento temporalmente volatile, temporalmente persistente e complessivo con la quantità di 24-h fidelizzazione per ciascun partecipante.

Cercando contributi positivi di ciascun componente alla ritenzione di 24-h (utilizzando la regressione lineare con coefficienti di regressione limitati a positivi), non abbiamo riscontrato alcuna relazione significativa tra l'apprendimento complessivo del giorno 1 e la ritenzione di 24-h del giorno 2 (r { {4}}.14, F(23,1)=0.4, p=0.51). Tuttavia, abbiamo riscontrato una relazione positiva altamente significativa tra l'apprendimento persistente il giorno 1 e la ritenzione di 24-ore (pendenza=0.80, r=+0.71, F(23,1) {{20} }.9, p=0.00008).

Al contrario, non abbiamo riscontrato alcuna relazione positiva tra l'apprendimento volatile il giorno 1 e la permanenza alle 24-h; infatti, la pendenza ottimale era zero (r=0.0, F(23,1)=0, p=1), poiché la pendenza ottimale senza limitare i coefficienti di regressione a valori positivi sarebbe stato negativo.

Ciò indica che l'apprendimento temporalmente volatile non porta a una ritenzione di 24-ora, in linea con il fatto che l'apprendimento volatile, per definizione, decadrà nell'arco di 1 minuto. Troviamo quindi che, mentre né l'adattamento complessivo né la componente temporalmente volatile possono prevederlo, la componente temporalmente persistente dell'adattamento, misurata solo 1 minuto dopo l'allenamento, può prevedere con precisione la ritenzione 24 ore dopo l'allenamento.

Successivamente abbiamo eseguito un'analisi di regressione bivariata graduale su come la permanenza di 24- ore fosse associata all'apprendimento temporalmente volatile e temporalmente persistente dal giorno 1, come illustrato nelle Figure 6A e 6B.

Questa analisi è stata particolarmente importante in questo caso perché l’apprendimento temporalmente volatile e temporalmente persistente non erano indipendenti tra gli individui ma mostravano invece una forte relazione negativa tale che i partecipanti con un apprendimento temporalmente volatile più elevato al giorno 1 mostravano un apprendimento temporalmente persistente al giorno 1 più piccolo e viceversa.

Questa regressione bivariata ha rivelato che l'aggiunta dell'apprendimento temporalmente volatile come secondo regressore dopo l'apprendimento temporalmente persistente non ha prodotto alcun miglioramento significativo nella capacità di spiegare la 24-ritenzione (R2 è aumentato dal 49,8% al 51,7% corrispondente a un R2 parziale di soli 3,8%, F (22,1)=0,9, p=0,36). Al contrario, l'aggiunta dell'apprendimento temporalmente persistente come secondo regressore dopo l'apprendimento temporalmente volatile ha prodotto un notevole miglioramento nella capacità di spiegare la 24-hretention (R2 aumentato dal 0.0% al 51,7%, corrispondente a un R2 parziale del 51,7%, F(22,1) =23.6, p=0.00007).

I risultati di questa analisi sono mostrati nelle Figure 6A e 6B dove illustriamo l'analisi parziale R2 confrontando ciascun componente dell'apprendimento del primo giorno con la porzione di 24-h ritenzione non spiegata dall'altro (vedi Materiali e metodi per i dettagli) .

Quando abbiamo ripetuto questa analisi utilizzando stime di adattamento temporalmente persistente e temporalmente volatile basate solo sulla prima o sulla seconda sessione di misurazione anziché sulla media dei dati, abbiamo trovato risultati simili (solo Sessione 1: R2 parziale del 43,1%, p {{4} }.0005 per adattamento temporalmente persistente rispetto a R2 parziale di 1,0%, p=0.64 per adattamento temporalmente volatile; Solo sessione 2: R2 parziale di 53,0%, p {{ 16}}.00005 contro R2 parziale dell'8,6%, p=0.16, corrispondentemente).

Ciò indica che le misurazioni dell'apprendimento temporalmente persistente da entrambe le sessioni del giorno 1 predicono in modo indipendente la successiva ritenzione di 24-ora il giorno 2, anche se con un'associazione nominalmente più forte per la seconda sessione che era adiacente alla misurazione della ritenzione di 24-ora.

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