Una doble disociación entre ahorro y memoria a largo plazo en el aprendizaje motor Parte 3
Dec 26, 2023
Los ahorros temporalmente volátiles surgen de una adaptación implícita
Investigaciones anteriores asociaron ahorros en adaptación visomotora con el rápido recuerdo de estrategias explícitas, en lugar de una adaptación implícita más rápida [18,43,44].
Existe una estrecha conexión entre el movimiento visual y la memoria, y nuestra memoria puede mejorarse eficazmente mediante el movimiento visual. El movimiento visual puede estimular la actividad cerebral, aumentar la velocidad de neurotransmisión del cerebro y promover el procesamiento de la información y la memoria. Por ello, muchos expertos e investigadores defienden la importancia del movimiento visual para la memoria.
En los últimos años, con la popularidad de los teléfonos móviles y otros dispositivos electrónicos, las personas generalmente caen en el dilema del uso excesivo de estos dispositivos. Este uso excesivo no sólo provoca anteojeras, sino que también afecta a nuestro entrenamiento visual y a la función de la memoria cerebral. Por lo tanto, necesitamos fortalecer los ejercicios de movimiento visual para mejorar nuestra capacidad de memoria. Podemos practicar el movimiento visual leyendo libros, admirando paisajes, participando en actividades al aire libre, rompiendo con estilos de vida rutinarios, etc.
La práctica visomotora no sólo puede mejorar nuestra memoria sino también mejorar nuestra condición física. Al mismo tiempo, unos buenos ejercicios visuales también pueden ayudar a las personas a procesar mejor la información en la vida diaria, el estudio y el trabajo. Por lo tanto, debemos participar activamente en ejercicios de movimiento visual para ayudarnos a mejorar nuestra capacidad de memoria y sentar una base sólida para la vida y el trabajo futuros. Adoptemos juntos un estilo de vida saludable y activo y abracemos un futuro más vibrante. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria porque Cistanche deserticola es un material medicinal tradicional chino que tiene muchos efectos únicos, uno de los cuales es mejorar la memoria. La eficacia de la carne picada proviene de los diversos ingredientes activos que contiene, incluidos ácidos, polisacáridos, flavonoides, etc. Estos ingredientes pueden promover la salud del cerebro de varias maneras.
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Esto nos llevó a investigar las contribuciones de los procesos implícitos y explícitos en los ahorros temporalmente volátiles que observamos en nuestro paradigma.
Por lo tanto, ejecutamos el Experimento 3 (N=40), que consistió en dos 80-episodios de aprendizaje de prueba separados por 800 pruebas de lavado.
Dividimos los ahorros en componentes implícitos y explícitos utilizando ensayos de instrucción especiales que incitaron a los participantes a desconectar cualquier estrategia explícita apuntando su mano directamente al objetivo [44,73–78].
Estas instrucciones se presentaron inmediatamente antes y después del primer retraso (ensayo 10) 60- después del inicio del VMR, tanto en el aprendizaje inicial como en el reaprendizaje, y nos permitieron dividir la adaptación en 4 subcomponentes: implícito-persistente, implícito-volátil, explícito-persistente y explícito-volátil (Fig. 4B, consulte Materiales y métodos para obtener más detalles).
De acuerdo con nuestros hallazgos en los Experimentos 1 y 2, encontramos ahorros para la adaptación general y volátil (14,3 ± 3,6%, t(39)=4.0, p=0.{{21 }}0014 y 11,2 ± 4,8%, t(37)=2.4, p=0.0119, correspondientemente) pero no adaptación persistente (4,0 ± 4,9%, t(38) {{25} }.8, p= 0.21).
La disección de los ahorros en componentes explícitos e implícitos reveló ahorros tanto para la adaptación general implícita como para la implícita-volátil (14,1 ± 5,7%, t(38)=2.5, p=0.0{{ 41}}88 y 13,3 ± 5,5%, t(37)=2.4,p=0.0104, correspondientemente) pero no adaptación volátil explícita (−2,1 ± 6,2%, t(37)=−0.3,p=0.63) o cualquiera de los subcomponentes persistentes (implícito-persistente: 3.8 ± 4.7%, t(38)=0.8,p {{38} }.21; explícito-persistente: 0,2 ± 4,4%, t(38)=0.1, p=0.48).
Este hallazgo sugiere que los ahorros generales fueron impulsados por el componente implícito y temporalmente volátil de la adaptación, lo que a su vez sugiere que los ahorros temporalmente volátiles que observamos en los Experimentos 1 y 2 reflejan predominantemente un proceso implícito más que una estrategia explícita.
Que el componente volátil observado en los Experimentos 1 y 2 sea principalmente implícito no es sorprendente: primero, no está claro por qué una estrategia explícita podría ser temporalmente volátil hasta el punto de ser olvidada en gran medida o por completo después de un breve retraso de 1- minutos. Nuestro trabajo reciente indica que la adaptación explícita esencialmente no muestra volatilidad temporal, con más del 95% de estabilidad en retrasos de 1-minutos [79].
En segundo lugar, nuestro paradigma provocó escasa adaptación explícita (probablemente debido a elementos del diseño de nuestro experimento destinados a inducir el aprendizaje implícito, como el uso de movimientos de punto a punto (en lugar de disparar), la falta de instrucciones para apuntar, la falta de marcadores que pudieran ayuda a apuntar fuera del objetivo y la presencia de retroalimentación en línea de baja latencia [76,80–83]) y sin una adaptación explícita sustancial, carecíamos de poder para medir los ahorros explícitos.
Disección de la memoria a largo plazo en la adaptación visomotora
A continuación, investigamos si la capacidad de dividir el aprendizaje motor en componentes temporalmente persistentes y temporalmente volátiles podría arrojar luz sobre los mecanismos para la formación de recuerdos a largo plazo.
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 >99% de la adaptación temporalmente volátil decae según una constante de tiempo de aproximadamente 20 s).
Luego se repitieron las mediciones anteriores, se volvió a entrenar a los participantes durante 60 ensayos y se les volvió a evaluar la adaptación temporalmente persistente (el promedio de estas 2 sesiones de medición se usó para cuantificar la adaptación temporalmente persistente).tación para cada individuo). Luego, los participantes regresaron al día siguiente para que se les hiciera una prueba de retención (Fig. 5A, ver Materiales y métodos).
Descubrimos que la adaptación general medida al final del entrenamiento (las últimas 20 pruebas) en el Experimento 4 fue similar a la observada en los Experimentos 1 y 2 (27,4 ± 0.3˚ para el Experimento 4 versus 26,4 ± 0.6˚ y 27,7 ± 0,5˚ para los Experimentos 1 y 2, consulte la Fig. 5B).
De manera similar, el componente persistente de la adaptación también fue similar en los 3 experimentos (16,7 ± 1,0˚ para el experimento 4 frente a 18,1 ± 0.7˚ y 20.4 ± 1,0˚ para Experimentos 1 y 2, ver Fig. 5B), lo que sugiere que la duración del entrenamiento algo más larga en el Experimento 4 tuvo poco efecto en la adaptación general o temporalmente persistente.
Al examinar la memoria a largo plazo, retenida 24 h después del entrenamiento, encontramos que los participantes retuvieron 8,9 ± 1,1˚ de la rotación de 30˚ entrenada (barra naranja en la Figura 5B). Esto correspondió al 32,4 ± 4,2 % del aprendizaje general y al 52,7 ± 5,2 % del aprendizaje temporalmente persistente desde el día 1.
Efectos disociables de la adaptación temporalmente volátil y temporalmente persistente en la formación de la memoria a largo plazo
Para examinar si la disección del aprendizaje del día 1 en componentes temporalmente persistentes y temporalmente volátiles podría arrojar luz sobre el mecanismo de formación de la memoria motora a largo plazo, comparamos los niveles de aprendizaje temporalmente volátil, temporalmente persistente y general con la cantidad de aprendizaje. 24-h de retención para cada participante.
Al buscar contribuciones positivas de cada componente a la retención de 24-h (mediante regresión lineal con coeficientes de regresión restringidos a ser positivos), no encontramos ninguna relación significativa entre el aprendizaje general el día 1 y la retención de 24-h el día 2 (r { {4}}.14, F(23,1)=0.4, p= 0.51). Sin embargo, encontramos una relación positiva muy significativa entre el aprendizaje persistente el día 1 y la retención de 24-horas (pendiente=0.80, r=+0.71, F(23,1) {{20} }.9, p= 0.00008).
Por el contrario, no encontramos ninguna relación positiva entre el aprendizaje volátil el día 1 y la retención 24-h; de hecho, la pendiente de mejor ajuste fue cero (r=0.0, F(23,1)=0, p=1), como pendiente de mejor ajuste sin restringir los coeficientes de regresión a valores positivos habría sido negativo.
Esto indica que el aprendizaje temporalmente volátil no conduce a una 24-retención de horas, lo que es coherente con el hecho de que el aprendizaje volátil, por definición, decaerá en 1 minuto. Por lo tanto, encontramos que, mientras que ni la adaptación general ni el componente temporalmente volátil pueden predecirlo, el componente temporalmente persistente de la adaptación, medido sólo 1 minuto después del entrenamiento, puede predecir con precisión la retención 24 h después del entrenamiento.
A continuación, realizamos un análisis de regresión bivariada por pasos de cómo 24-la retención de horas se asoció con el aprendizaje temporalmente volátil y temporalmente persistente desde el día 1, como se ilustra en las Figuras 6A y 6B.
Este análisis fue particularmente importante aquí porque el aprendizaje temporalmente volátil y temporalmente persistente no eran independientes entre los individuos, sino que mostraban una fuerte relación negativa, de modo que los participantes con mayor aprendizaje temporalmente volátil el día 1 mostraban un aprendizaje temporalmente más pequeño el día 1 y viceversa.
Esta regresión bivariada reveló que agregar el aprendizaje temporalmente volátil como segundo regresor después del aprendizaje temporalmente persistente no produjo ninguna mejora significativa en la capacidad de explicar la 24-hretención (R2 aumentó del 49,8 % al 51,7 % correspondiente a un R2 parcial de sólo 3,8%, F (22,1)=0.9, p=0.36). Por el contrario, agregar el aprendizaje temporalmente persistente como segundo regresor después del aprendizaje temporalmente volátil resultó en una gran mejora en la capacidad de explicar la 24-hretención (R2 aumentó del 0.0% al 51,7%. correspondiente a un R2 parcial del 51,7%, F(22,1) =23.6, p=0.00007).
Los resultados de este análisis se muestran en las figuras 6A y 6B, donde ilustramos el análisis R2 parcial comparando cada componente del aprendizaje del día 1 con la parte de la retención 24-h no explicada por el otro (consulte Materiales y métodos para obtener más detalles). .
Cuando repetimos este análisis utilizando estimaciones de adaptación temporalmente persistente y temporalmente volátil basadas en la primera o la segunda sesión de medición únicamente en lugar de los datos promediados, encontramos resultados similares (solo sesión 1: R2 parcial de 43,1%, p {{4} }.0005 para adaptación temporalmente persistente versus R2 parcial de 1,0%, p=0.64 para adaptación temporalmente volátil; solo sesión 2: R2 parcial de 53,0%, p {{ 16}}.00005 versus R2 parcial de 8,6%, p=0.16, correspondientemente).
Esto indica que las mediciones de aprendizaje temporalmente persistente de ambas sesiones del día 1 predicen de forma independiente la retención de 24-horas posterior en el día 2, aunque con una asociación nominalmente más fuerte para la segunda sesión que fue adyacente a la medición de retención de 24-horas.
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