La carga de memoria altera las oscilaciones neuronales relacionadas con la percepción durante la integración multisensorial

Contacto: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 Correo electrónico:audrey.hu@wecistanche.com

Georgios Michail1, Daniel Senkowski1, Michael Niedeggen2 y Julian Keil3

1Departamento de Psiquiatría y Psicoterapia, St. Hedwig Hopsital, Charité–Universitätsmedizin Berlin, Berlín 10115, Alemania,

2Departamento de Educación y Psicología, Universidad Libre de Berlín, Berlín 14195, Alemania, y 3Psicología Biológica, Christian-Albrechts-University Kiel, Kiel 24118, Alemania

La integración de información a través de diferentes sentidos es una característica central de la percepción humana. Investigaciones anteriores sugieren que la integración multisensorial está formada por una interacción dependiente del contexto y en gran medida adaptativa entre las influencias endógenas de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo impulsadas por estímulos. Una pregunta crítica se refiere a la medida en que esta interacción es sensible a la cantidad de recursos cognitivos disponibles. En el presente estudio, investigamos la influencia de los recursos cognitivos limitados en la integración audiovisual mediante la medición de electroencefalografía de alta densidad (EEG) en participantes sanos que realizan la ilusión de flash inducida por sonido (SIFI) y una tarea verbal n-back ({{7} }atrás, carga baja y 2-atrás, carga alta) en un diseño de doble tarea. En SIFI, la integración de un destello con dos pitidos rápidos puede inducir la percepción ilusoria de dos destellos. Descubrimos que la carga alta en comparación con la carga baja aumentaba la susceptibilidad a la ilusión y modulaba las oscilaciones neuronales subyacentes a las interacciones intermodales relacionadas con la ilusión. La percepción de la ilusión bajo una carga alta se asoció con una potencia b temprana reducida (18–26 Hz, 70 ms) en las áreas auditiva y motora, lo que presumiblemente refleja una señal temprana de desajuste y las influencias posteriores de arriba hacia abajo, incluido el aumento de la potencia h frontal (7–9 Hz, 120 ms) en la corteza cingulada anterior media (CCA) y una supresión de potencia b posterior (13–22 Hz, 350 ms) en la corteza prefrontal y auditiva. Nuestro estudio demuestra que las interacciones intermodales integradoras que subyacen al SIFI son sensibles a la cantidad de recursos cognitivos disponibles y que la integración multisensorial involucra oscilaciones h y b de arriba hacia abajo cuando los recursos cognitivos son escasos.

Palabras clave: b oscilaciones; integración multisensorial; ilusión de destello inducida por sonido; h oscilaciones; De arriba hacia abajo; memoria de trabajo

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Declaración de importancia

La integración de información a través de múltiples sentidos, una habilidad notable de nuestro sistema de percepción, está influenciada por múltiples factores relacionados con el contexto, cuyo papel es muy debatido. Por ejemplo, no se comprende bien cómo los recursos cognitivos disponibles influyen en las interacciones intermodales durante la integración multisensorial. Abordamos esta pregunta utilizando la ilusión de destello inducida por sonido (SIFI), un fenómeno en el que la integración de dos pitidos rápidos junto con un destello induce la ilusión de un segundo destello. Al replicar nuestro trabajo anterior, demostramos que el agotamiento de los recursos cognitivos a través de un trabajomemoria(WM) aumenta la percepción de la ilusión. Con respecto a los procesos neuronales subyacentes, mostramos que cuando los recursos disponibles son limitados, la integración multisensorial involucra oscilaciones u y b de arriba hacia abajo.

Introducción

La capacidad de integrar información a través de múltiples sentidos es un aspecto fundamental de nuestro sistema de percepción. La integración multisensorial está sujeta a influencias endógenas impulsadas por estímulos de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo (Talsma et al., 2010). Además, la contribución relativa de estas influencias es altamente adaptativa y depende de varios parámetros relacionados con el estímulo y la tarea (Welch y Warren, 1980; van Atteveldt et al., 2014). Una pregunta abierta interesante es si trabajarmemoria(WM) afecta el equilibrio entre las influencias ascendentes y descendentes durante la integración multisensorial (Macaluso et al., 2016; Michail y Keil, 2018). Para estudiar el efecto de la carga de WM en la integración multisensorial, tal como se expresa en la percepción multisensorial y las oscilaciones neuronales, utilizamos el paradigma de ilusión de flash inducido por sonido (SIFI) (Shams et al., 2002; Keil, 2020). En el SIFI, un estímulo audiovisual compuesto por un destello y dos pitidos rápidos puede evocar la percepción de uno (sin ilusión) o de dos destellos (ilusión). Las respuestas cerebrales contrastantes a los estímulos audiovisuales que evocan estos dos estados perceptivos permiten la investigación de las interacciones intermodales que subyacen al SIFI (Keil et al., 2014; Kaiser et al., 2019).

La investigación sugiere que las oscilaciones neuronales pueden orquestar el procesamiento multisensorial y que las diferentes bandas de frecuencia reflejan la participación de influencias ascendentes y descendentes (Keil y Senkowski, 2018). La integración ascendente de estímulos audiovisuales simples se ha relacionado con oscilaciones de banda g (Senkowski et al., 2005, 2007). De manera similar, la percepción de SIFI se ha asociado con g oscilaciones en áreas de asociación sensoriales y de orden superior (Mishra et al., 2007; Balz et al., 2016a,b). Esto sugiere que el SIFI se basa en interacciones transversales ascendentes. Por el contrario, la integración de estímulos audiovisuales del habla en el efecto McGurk (McGurk y MacDonald, 1976), donde se percibe un fonema del habla ilusorio al presentar un fonema auditivo junto con movimientos visuales de los labios incongruentes, no se basa solo en las oscilaciones (Kaiser et al. ., 2005), sino también en interacciones transmodales top-down mediadas por oscilaciones u frontales (Keil et al., 2012; Roa Romero et al., 2016; Fernández et al., 2018) y oscilaciones frontocentrales b (Roa Romero et al., 2015; Kumar et al., 2016). La dependencia de SIFI en las interacciones de abajo hacia arriba convierte a SIFI en un paradigma óptimo para examinar el impacto de las manipulaciones ortogonales de las influencias de arriba hacia abajo, como la carga de WM, en la integración multisensorial. La pregunta central aquí es si la integración perceptiva de las señales audiovisuales en el SIFI y las interacciones ascendentes subyacentes son sensibles al agotamiento de los recursos disponibles por la carga de WM.

Para abordar esta pregunta, registramos electroencefalografía (EEG) en participantes que realizan un paradigma de tarea dual que comprende el SIFI combinado con una tarea n-back ortogonal, que se utilizó para manipular la carga de WM. Esperábamos que una mayor carga de WM condujera a mayores tasas de ilusión SIFI (Michail y Keil, 2018). Además, planteamos la hipótesis de que las oscilaciones neuronales subyacentes al SIFI se verían afectadas por el agotamiento de los recursos cognitivos bajo una carga elevada. Un marco teórico propuso que el control atencional de arriba hacia abajo es necesario cuando la competencia entre los constituyentes unimodales de un estímulo multisensorial es alta (Talsma et al., 2010). Por esta razón, anticipamos que una mayor carga de WM reduciría los recursos disponibles, lo que aumentaría la competencia entre la entrada auditiva y visual en la tarea SIFI y conduciría al reclutamiento de mecanismos de arriba hacia abajo durante la SIFI. Con base en el papel central de las oscilaciones u frontales en el control cognitivo (Cavanagh y Frank, 2014) y la participación de las oscilaciones b en la mediación de las influencias de arriba hacia abajo (Arnal y Giraud, 2012; Fries, 2015), planteamos la hipótesis de que la carga de WM asociarse con modulaciones en la potencia frontal u y b durante la integración multisensorial.

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Materiales y métodos

Participantes

Cuarenta participantes (edad media 6 DE: 26.6 6 7.8 años; 19 mujeres) con audición normal, visión normal o corregida a normal y sin antecedentes de trastornos neurológicos fueron reclutados para el estudio. Estudios previos han demostrado una gran variabilidad interindividual en la percepción de SIFI (Mishra et al., 2007; Keil et al., 2014; Hirst et al., 2020). Los criterios de selección se definieron de acuerdo con investigaciones previas (Michail y Keil, 2018; Kaiser et al., 2019). Ocho participantes fueron excluidos de análisis adicionales porque no percibieron la ilusión SIFI en al menos una de las diferentes condiciones de carga [percepción ilusoria en, 10 por ciento (n =4) o .90 por ciento (n=4 ) de todos los ensayos críticos de A2V1]. También se excluyeron ocho participantes adicionales con un 60 por ciento de intentos correctos en una de las condiciones de control (ver a continuación, secciones Estímulos y SIFI). Por lo tanto, se seleccionó un subconjunto de 24 participantes (edad media 6 SD: 26.6 6 7.4 años; 13 mujeres) para el análisis de comportamiento. Tres participantes adicionales con artefactos de EEG excesivos (desviaciones de ondas lentas y artefactos musculares) fueron excluidos durante el preprocesamiento de EEG. Por lo tanto, un subconjunto de 21 participantes (edad media 6 DE: 25.9 6 7.3 años; 13 mujeres) se ingresó en más análisis de EEG. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito. El estudio se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki de 2008 y fue aprobado por el comité de ética de Charité–Universitätsmedizin Berlin (número de aprobación: EA1/207/15).

La presentación de estímulos y el registro de las respuestas de los participantes se implementaron utilizando la caja de herramientas de Psicofísica (Brainard, 1997; RRID: SCR_002881) para MATLAB (The MathWorks). El estudio se llevó a cabo en una cámara de atenuación de ruido, protegida eléctricamente y con poca luz. Los estímulos visuales se mostraban en una pantalla CRT de 21-pulgadas a una distancia de 1,2 m con una frecuencia de actualización de 75-Hz. Los estímulos auditivos fueron controlados por una interfaz de audio USB (UR22mkII, Steinberg) y entregados a través de auriculares internos (ER30, Etymotic Research).

tarea n-back

Los estímulos para esta tarea eran letras mayúsculas, que se presentaban en color blanco sobre fondo gris en el centro de la pantalla. Para cada bloque, se seleccionó una secuencia pseudoaleatoria de letras del conjunto de consonantes inglesas. Para evitar el uso de fonemas como estrategia, se excluyeron las vocales. En las 0-pruebas de espalda, el objetivo siempre era la letra X. Para garantizar la misma dificultad de la tarea en todas las 2-secuencias de espalda, manipulamos explícitamente las secuencias para excluir la ocurrencia de pruebas de señuelo. Las pruebas con señuelos son potencialmente confusas porque en estas pruebas la letra presentada es la misma que la presentada en la prueba anterior. Treinta y tres por ciento de los 0-retrocesos y 2-retrocesos fueron objetivos.

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Se presentaron seis combinaciones de estímulos, que consistían en {{0}}, 1 o 2 estímulos auditivos (A) combinados con 0, 1 o 2 estímulos visuales (V) (A{{8 }}V1, A0V2, A1V1, A2V0, A2V1, A2V2). El estímulo visual (flash) era un disco blanco que subtendía un ángulo visual de 1,6 grados y se presentó a 4,1 grados en el centro por debajo de la cruz de fijación, durante 13,33 ms. El estímulo auditivo (bip) fue un tono de onda sinusoidal de 78-dB (SPL) 1000-Hz que se presentó durante 7 ms.

Diseño experimental

Los participantes realizaron un paradigma de tarea dual (Fig. 1A), que combinó una tarea n-back visual-verbal y el paradigma SIFI (Shams et al., 2002; Keil, 2020). El experimento incluyó 888 ensayos y se dividió en 12 bloques (6 bloques para cada nivel de carga: 0-atrás y 2-atrás). El orden de los bloques se aleatorizó entre los participantes. Cada bloque constaba de 74 ensayos e incluía 34 ensayos críticos A2V1 [que inducen la percepción de uno (sin ilusión) o dos destellos (ilusión)] y 40 ensayos de control, es decir, ensayos correctos para cada una de las otras cinco combinaciones audiovisuales. Incluyendo los descansos, la duración del experimento fue de 80min. Los participantes realizaron 10 ensayos de práctica para cada condición de carga antes del inicio del experimento. Cada ensayo comenzaba con una cruz de fijación central, que se presentaba durante 500ms (Fig. 1B). Luego, se presentó una letra durante 500 ms, seguida de la visualización de la cruz de fijación durante 1500 ms, durante la cual se pidió a los participantes que indicaran, presionando un botón, si la letra presentada coincidía con la letra X (0-atrás, carga baja ) o la carta presentada dos ensayos antes (2-atrás, carga alta). No se requirió respuesta para los no objetivos. Después de la ventana de respuesta de 1500 ms, se mostró una cruz de fijación con una duración variable de 500 a 800 ms, seguida de la presentación de una de las seis combinaciones de estímulo SIFI. En combinaciones que incluyen dos estímulos auditivos o dos visuales, la asincronía de inicio de estímulo (SOA) fue de 53,3 ms. Después de la presentación de un estímulo de la tarea SIFI, la cruz de fijación se mostraba nuevamente y los participantes tenían que indicar el número de destellos percibidos presionando un botón (tres botones: 0, 1 o 2). Después de presionar el botón o después de 1500 ms (si no se presionó ningún botón), se

Figura 1. Ilustración del paradigma de doble tarea. A, en la primera parte de cada ensayo (tarea n-back), los participantes tenían que indicar si la letra es un objetivo ('X' en la condición 0-back y la misma letra que la que se presentó dos ensayos antes en la 2-condición anterior). En la segunda parte de cada prueba, se presentó un estímulo audiovisual de la tarea SIFI y los participantes informaron la cantidad de destellos que percibieron. B, Descripción general de la estructura y el momento de un solo ensayo. En este ejemplo, la presentación de una letra n-back fue seguida por los estímulos SIFI A2V1. En los ensayos críticos de A2V1, los participantes suelen percibir un destello (sin ilusión) o dos destellos (ilusión).

Comenzó el nuevo juicio. Los participantes informaron la respuesta de la tarea n-back con el dedo índice derecho y la cantidad de destellos con el pulgar derecho usando un gamepad portátil (Logitech Gamepad F310, Logitech).

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Análisis de los datos

Análisis de datos de comportamiento

El rendimiento de n-back se evaluó en términos del índice de sensibilidad d prime (d9) y los tiempos de reacción (RT). El d9 tiene en cuenta tanto la tasa de aciertos (es decir, objetivos identificados correctamente) como la tasa de falsas alarmas (es decir, respuestas incorrectas cuando se presentaron letras que no son objetivos) y se calculó utilizando la fórmula d9=Tasa de aciertos – Zfalsa tasa de alarma, donde Z es el inverso de la distribución gaussiana acumulativa (Haatveit et al., 2010). Los valores más altos de d9 indican un mejor rendimiento de n-back. En cuanto a la tarea SIFI, se estimó el RTS así como el porcentaje de ensayos en los que los participantes reportaron 0, 1 o 2 destellos percibidos para cada combinación de estímulos audiovisuales. La susceptibilidad a la ilusión SIFI (o "tasa de ilusión") se cuantificó como el porcentaje de ensayos A2V1 en los que los participantes informaron dos destellos. Se utilizaron pruebas t de muestras pareadas para comparar los parámetros de comportamiento entre las condiciones experimentales y se estimaron los factores de Bayes (BF) como medidas de evidencia relativa (Rouder et al., 2009). Un BF menor a 0.33 indica que existe evidencia que apoya la hipótesis nula (Ho), mientras que un BF. 3 indica apoyo a la hipótesis alternativa (H1). Además, se realizaron análisis de correlación de rango de Spearman para investigar la relación entre los cambios dependientes de la carga (2-atrás menos 0-atrás) en el rendimiento de n-back y la tasa de ilusión SIFI. La corrección de Holm-Bonferroni (Holm, 1979) se utilizó cuando fue necesario para tener en cuenta múltiples pruebas.

Registro y preprocesamiento de EEG

El EEG se registró utilizando un sistema pasivo de 128-canales (EasyCap) a una frecuencia de muestreo de 2500 Hz. Dos electrodos, en el canto lateral derecho y debajo del ojo derecho, registraron los electrogramas horizontales y verticales. El preprocesamiento se realizó con MNE-Python (Gramfort et al., 2014; RRID: SCR_005972), y el análisis de datos adicional con Fieldtrip (Oostenveld et al., 2011; RRID: SCR_004849) y personalizado Scripts hechos en MATLAB (The MathWorks).

Los datos se filtraron con un filtro de respuesta de impulso finito (FIR) de paso de banda de fase cero entre 1 y 100 Hz utilizando el método de diseño de ventana ["Irwin" en SciPy (https://docs.scipy.org/doc/); ventana Hanning; Ancho de banda de transición inferior de 1- Hz; ancho de banda de transición superior de 25-Hz; 3. 3- longitud del filtro]. Se aplicó un filtro FIR de muesca de parada de banda de 49 a 51 Hz (longitud de filtro de 6,6 s) para eliminar el ruido de línea. En el siguiente paso de análisis, los datos se muestrearon a 256 Hz y se escalonaron de 1,5 a 1,5 s en relación con el inicio de los estímulos de la tarea SIFI. Los ensayos con artefactos (parpadeos, ruido o actividad muscular) se eliminaron después de la inspección visual. Luego, los datos se volvieron a referenciar al promedio de todos los canales y se sometieron a un análisis de componentes independientes (ICA) usando el algoritmo de infomax extendido (Lee et al., 1999). Los componentes que representan parpadeos, actividad cardiaca y muscular se eliminaron de los datos. A continuación, los canales ruidosos se rechazaron después de una inspección visual prueba por prueba y se interpolaron mediante la interpolación spline esférica (Perrin et al., 1989). Finalmente, se excluyeron los ensayos con señales superiores a 6150 mV. En promedio, entre los participantes, se eliminaron 105,1 (SD 78,3) ensayos y 12,7 (SD 4,2) componentes ICA y se interpolaron 11,4 (SD 2,8) canales.

Análisis de tiempo-frecuencia de potencia

Para analizar el poder oscilatorio, los datos de un solo ensayo se transformaron primero en representaciones de tiempo-frecuencia (TFR). Se aplicó un cono de Hanning a una ventana de tiempo adaptativa de cuatro ciclos para cada frecuencia de 2 a 40 Hz, desplazada de 1,5 a 1,5 s, en pasos de 10 ms. La potencia posterior al estímulo se corrigió en la línea base utilizando la potencia promedio de la ventana previa al estímulo de 500 a 100 ms, en relación con el inicio de los estímulos de la tarea SIFI.

Análisis de potencia ante los estímulos SIFI-tarea

Para analizar cómo la carga de WM influye en la potencia antes de la presentación de los estímulos de la tarea SIFI (1,5 a 0 s), se estimaron las TFR para las condiciones 0-back y 2-back usando pruebas de todos condiciones audiovisuales de la tarea SIFI. Para minimizar la influencia de las diferentes relaciones señal-ruido y las respuestas motoras residuales, se igualó el número de 0-back y 2-back-ensayos antes de la estimación de las TFR. Para cada ensayo en el conjunto de ensayos más pequeño, primero seleccionamos ensayos del conjunto de ensayos más grande que coincidían con este ensayo en términos de la presencia de una respuesta al estímulo n-back en la ventana que precede al inicio del estímulo de la tarea SIFI (1.5 a { {14}} s). Se seleccionó al azar un ensayo de este subconjunto de ensayos seleccionados y luego se eliminó del conjunto de ensayos más grande antes de la siguiente selección de ensayos. Este proceso de selección se aplicó para minimizar el desequilibrio potencial entre las condiciones con respecto al número de ensayos con la respuesta de la tarea n-back en la ventana antes del inicio del estímulo de la tarea SIFI.

Para evaluar las diferencias de potencia entre las condiciones {{0}}atrás y 0-atrás, se realizó una prueba de permutación no paramétrica basada en grupos (que forma grupos a=0.05, dependiente de t- prueba, iteraciones=1000; Maris y Oostenveld, 2007). La prueba aborda el problema de la comparación múltiple al agrupar muestras adyacentes en tiempo, frecuencia y espacio. La prueba de permutación basada en grupos se aplicó en la ventana de tiempo de 1,5 a 0 s en relación con el inicio del estímulo de la tarea SIFI, en frecuencias de 2 a 40 Hz. La estadística de prueba observada se evaluó frente a la distribución de permutación para probar el Ho de ninguna diferencia entre condiciones (prueba de dos colas, a=0.025).

A continuación, se utilizó una versión ajustada de la prueba de permutación basada en clústeres para investigar las relaciones entre las diferencias de potencia (2-atrás menos 0-atrás) y el cambio correspondiente en los parámetros de rendimiento n-back, es decir , valores de sensibilidad d9 y RT (a=0.05, correlación de rango de Spearman, iteraciones=1000). El análisis de correlación se realizó por separado para cada una de las dos diferencias de potencia significativas derivadas del análisis de potencia en el paso anterior (Fig. 3). La definición de canales, intervalos de tiempo y rango de frecuencia para el análisis de correlación estuvo guiada por las características de cada conglomerado. Por lo tanto, el análisis de correlación se centró en 4-7 Hz y el intervalo de 1,29 a 0 s para el primer grupo (Fig. 3A), y en 20-35 Hz y el intervalo de 1,47 a 0 s para el segundo grupo ( Figura 3B). Debido a la amplia extensión espacial de los conglomerados, la selección de los canales fue conservadora e incluyó solo canales de conglomerados con un número total de muestras de frecuencia de tiempo significativas en o por encima del percentil 90 (puntuación z . 1.645). Para cada grupo, se estimó la potencia promedio en las frecuencias y canales seleccionados en cada punto de tiempo del intervalo específico del grupo para 0-atrás y 2-atrás. Luego se aplicó la prueba de permutación basada en grupos para evaluar las correlaciones entre la diferencia de potencia dependiente de la carga (2-atrás menos 0-atrás) y el cambio correspondiente en los parámetros de comportamiento (D n-back d9, D n-retroceso RT). Los conglomerados de tiempo derivados del análisis de correlación se consideraron significativos solo si sus valores de p estaban por debajo del umbral (prueba de dos colas, a=0.025). Con fines exploratorios, las relaciones entre la diferencia de potencia dependiente de la carga (2-atrás menos 0-atrás) en grupos de tiempo significativos y el cambio en la percepción de la ilusión en las pruebas críticas A2V1 (es decir, tasa de ilusión D) también fueron examinados.

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Análisis de la potencia postestímulo en los ensayos A2V1

El análisis de la potencia posterior al estímulo se centró en los ensayos críticos A2V1 de la tarea SIFI. El objetivo fue investigar el efecto de la carga de WM en el procesamiento y la percepción del SIFI. Para ello, se utilizó un ANOVA de 2 2 medidas repetidas (Trujillo-Ortiz et al., 2004; https://github.com/juliankeil/ VirtualTools/blob/master /vt_freq_bwANOVA.m) sobre la potencia postestímulo en los ensayos A2V1 se realizaron con factores Carga (bajo, alto) y Percepción (sin ilusión, ilusión). El criterio fue set-top, 0.01. El análisis incluyó todos los canales y se centró en la ventana de tiempo de 0 a 0,5 s y en frecuencias de 2 a 40 Hz. Para asegurar una adecuada relación señal-ruido en el análisis de tiempo-frecuencia, se requirió un número mínimo de 30 intentos para cada condición (Luck, 2005). Después de excluir los ensayos en los que no se proporcionó respuesta, se dispuso de un promedio de 170,9 (SD 27) ensayos A2V1 sin artefactos para la condición 0-espalda y 175,7 (SD 15) ensayos para la 2-espalda condición. Por lo tanto, se logró un número de 30 pruebas para cada una de las cuatro condiciones solo cuando la tasa de ilusión tanto en 0-espalda como en 2-espalda estaba aproximadamente entre 17,5 por ciento y 82,5 por ciento. De los 21 participantes incluidos en el análisis de poder antes de los estímulos de la tarea SIFI, seis participantes con un número insuficiente de pruebas de ilusión (tasa media de ilusión 6 SD: 12.1 62.3 por ciento en 0-volver y 9.96 5.6 por ciento en 2-hacia atrás) y tres participantes con un número insuficiente de ensayos sin ilusión (tasa media de ilusión 6 SD: 78 6 2.3 por ciento en {{56 }}back y 88.3 6 2.5 por ciento en 2- back) fueron excluidos. En consecuencia, se incluyó un subconjunto de 12 participantes en el análisis posterior (edad media 6 SD: 26.8 6 8.3 años; ocho mujeres). Además, para minimizar la influencia de las diferentes relaciones señal/ruido, se igualó el número de pruebas en las cuatro condiciones antes del cálculo de la TFR. Esto se hizo seleccionando de las condiciones con más intentos un conjunto reducido de intentos que coincidieran lo más posible en RT con los intentos de la condición con menos intentos.

Se utilizó un enfoque de corrección de dos pasos para abordar el problema de comparación múltiple. En el primer paso, los efectos se clasificaron como significativos solo si al menos dos canales vecinos mostraban el mismo efecto (Picton et al., 2000; Maris and Oostenveld, 2 {{20}}07). Luego se aplicó el algoritmo de agrupamiento FieldTrip (Oostenveld et al., 2011; https://github.com/field trip/field trip/blob/master/private/find cluster.m) a la matriz binaria tridimensional que identificó el muestras que cumplieron con el criterio de p, 0.01 (marcado como 1; el resto se marcó como 0), para crear grupos basados ​​en la adyacencia temporal, espectral y espacial. Como segundo paso de corrección, usamos el algoritmo 3dClustSim (AFNI, versión 17.3.07; Cox, 1996; RRID: SCR_005927) para simular 10,000 matrices de valores aleatorios entre 0 y 1, con las mismas dimensiones que nuestros datos. En estas simulaciones, 3dClustSim estimó el tamaño del grupo de valores conectados por debajo de 0,01. A través de las simulaciones, se estima la probabilidad de obtener un clúster tridimensional de un tamaño dado en datos aleatorios. En consecuencia, consideramos que los clústeres eran significativos si comprendían más de 131,7 elementos por debajo del criterio (p, 0,01) de la matriz 126 39 51 (puntos temporales de intervalos de frecuencia de canales). Para analizar más a fondo los principales efectos e interacciones, el análisis se complementó con pruebas t de muestras pareadas post hoc utilizando la corrección de Holm-Bonferroni (Holm, 1979) para tener en cuenta las comparaciones múltiples.

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Análisis de fuente

El análisis del espacio fuente se llevó a cabo para investigar más a fondo los efectos obtenidos del análisis del nivel del sensor. Para cada participante, la resonancia magnética ponderada T{{0}} individual (3T Magnetom TIM Trio, Siemens, AG) se co-registró con las posiciones de electrodos de EEG digitalizadas individualmente (FastTrak Polhemus) en un sistema de coordenadas común (Montreal Instituto Neurológico; MNI). Esto se hizo utilizando la información digitalizada de la forma de la cabeza y las ubicaciones fiduciales (nasion, puntos preauriculares izquierdo y derecho). A continuación, la imagen de resonancia magnética coregistrada se segmentó utilizando el algoritmo SPM12 (FieldTrip) y se construyó un modelo de conductor de volumen (BEM) de elementos de contorno realista de tres capas (cerebro, cráneo, piel) (Oostendorp y van Oosterom, 1989). Luego, la plantilla del cerebro MNI se distorsionó de forma no lineal en los datos anatómicos de cada participante para obtener un modelo fuente tridimensional (cuadrícula volumétrica) con una resolución de 10 mm, que se utilizó para análisis posteriores. Para estimar la distribución de la densidad de corriente se utilizó el algoritmo de Loreta (Pascual-Marqui, 2007) con un parámetro de regularización de l fijado en 1 por ciento. La matriz de densidad espectral cruzada (CSD) se calculó utilizando el método de transformada rápida de Fourier (FFT) para los datos agrupados de condiciones en el intervalo de tiempo y la frecuencia central de cada efecto, según se obtuvo del análisis del nivel del cuero cabelludo. El suavizado espectral se definió para ajustarse a la frecuencia de interés (p. ej., para el efecto de preestímulo u, se usó una frecuencia central de suavizado de 66 2 Hz, lo que resultó en un rango de 4-8 Hz; Fig. 3A). Si los intervalos de tiempo cortos requerían un suavizado extenso más allá de las frecuencias de interés, el suavizado se definió como el mínimo necesario para la estimación de CSD. La estimación de la densidad actual para cada efecto postestímulo se normalizó a la estimación de la fuente para la ventana de referencia (0,5 a 0,1 s) y el rango de frecuencia correspondiente usando log (Postestímulo/Línea base). La relación logarítmica se usó como una forma de normalización para corregir el posible ruido o el sesgo del "centro de la cabeza", es decir, el hecho de que la actividad de la fuente a menudo se sobreestima en el centro del cerebro. Por lo tanto, el uso de la relación logarítmica aumenta la sensibilidad del análisis.

Para evaluar las diferencias en la potencia de la fuente de preestímulo entre las condiciones de 2-espalda y 0-espalda, se utilizó una prueba de permutación basada en grupos de una cola (formación de grupos a=0.05, dependiente de t- prueba, iteraciones=1000, final a=0.05). Como se describió anteriormente, el análisis de la fuente tenía como objetivo explorar más a fondo los hallazgos del análisis del nivel del sensor. Por lo tanto, la dirección de las pruebas unilaterales fue determinada por los resultados del nivel del sensor. Para cada uno de los efectos de interacción posteriores al estímulo, se realizó un análisis de conglomerados similar para evaluar si la actividad de la fuente relacionada con la percepción de la ilusión (engaño-sin ilusión), que supuestamente reflejaba una fuerte integración, difería entre 0-atrás y 2-atrás . En línea con estudios previos (Keil et al., 2014; Balz et al., 2016b), asumimos que la diferencia en la actividad neuronal entre las pruebas con ilusión y sin ilusión revela correlatos de integración entre las señales multimodales. La diferencia entre Ilusión-sin ilusión se estimó utilizando un logaritmo (Ilusión/Sin ilusión).

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Resultados

Comportamiento

n-espalda

El análisis de comportamiento del desempeño de la tarea n-back (Fig. 2A) reveló que los valores de sensibilidad d9 en 2-pruebas de espalda fueron significativamente más bajas en comparación con 0-pruebas de espalda (media 6 SD: 3.{ {8}}.64 contra 4.72 6 0.15;t(23)=10.4, BF=30,419,{{20}}46.9, p,0,001). Además, los RT en 2-pruebas posteriores fueron significativamente más lentos en comparación con 0-pruebas posteriores (media 6 SD: 902.3 6 130ms frente a 663.8 6 105ms; t(23)=9.9, BF=11,852,368.2, p , 0.001). Por lo tanto, una mayor carga de WM se asoció con un peor rendimiento de n-back.

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Al replicar el hallazgo de nuestro reciente estudio de comportamiento (Michail y Keil, 2018) en una muestra independiente (n =24), la tasa de ilusión SIFI aumentó significativamente 2-en comparación con 0-ensayos retroactivos (media 6 SD: 39.5 6 28.4 por ciento frente a 35.8 6 23.2 por ciento, respectivamente; prueba t de muestras pareadas de una cola, t(23)=2.1, BF=1.3, p =0.025; Fig. 2B). Sin embargo, los RT promedio para las pruebas A2V1 no difirieron significativamente entre las pruebas 2-back y 0-back (media 6 SD: 787 6 90 vs 781 6 93ms, respectivamente; t(23 ) {{30}}.6, BF=0.2,p =0.65). Un análisis más detallado de los RT y el porcentaje de ensayos con respuestas correctas en las cinco condiciones de control (A0V1, A0V2, A1V1, A2V0, A2V2) no reveló diferencias significativas entre 2-atrás y {{47 }}condiciones anteriores (todas las comparaciones p . 0,05). Por lo tanto, la carga de WM afectó específicamente la tasa de ilusión SIFI, pero no la precisión y los RT en las condiciones de control.

Correlación entre la tasa de ilusión SIFI y el rendimiento de n-back En el siguiente paso, se realizaron análisis de correlación de rango de Spearman para investigar si los cambios dependientes de la carga de WM (2-atrás menos 0-atrás) en las tasas de ilusión estaban relacionados con el rendimiento de n-back entre los participantes. El aumento dependiente de la carga en las tasas de ilusión se correlacionó negativamente con la reducción n-back d9 (r=–0.49,p =0.047, BF=2.99; Fig. 2C) pero no con el n-back RT desacelerándose (r=0.14, p =0.729, BF=0.20; Fig. 2C). Por lo tanto, los participantes con un mayor aumento dependiente de la carga en la tasa de ilusión SIFI fueron menos precisos en la tarea n-back (condición 2-back vs 0-back).

Oscilaciones neurales

La carga de WM aumenta la potencia u y disminuye la potencia b antes de que los estímulos de la tarea SIFI revelaran diferencias de potencia significativas en las bandas de frecuencia u y b entre las condiciones 2-back y 0-back.

rango de frecuencia (;20–35 Hz; prueba de permutación no paramétrica, p =0.002; Fig. 3B, panel izquierdo). Este grupo comprendía canales frontocentrales y se observó en el intervalo de 1,47 a 0 s. El análisis de la fuente de este efecto reveló una potencia b significativamente más baja para la 2-espalda en comparación con la 0-espalda en una región central del cerebro ampliamente extendida, incluidas las áreas motoras bilaterales y la corteza cingulada medial (una cola no paramétrica). prueba de permutación, p =0.002; Fig. 3B, panel derecho). Luego se estimó la diferencia de potencia b (2-atrás menos 0-atrás) a nivel del cuero cabelludo, promediada entre frecuencias y canales, para cada punto de tiempo del grupo. A continuación, se utilizó un análisis de permutación basado en conglomerados para probar si la diferencia de potencia b (2-atrás menos 0-atrás) se correlacionaba en cualquier momento con la diferencia de potencia dependiente de la carga (2-atrás menos 0-back) cambios en el rendimiento de n-back. Curiosamente, la diferencia en el poder b se correlacionó significativamente con las diferencias n-back RT en dos intervalos previos al estímulo (prueba de permutación no paramétrica, p, 0.025), pero no con las diferencias de sensibilidad d9 (Fig. 3B, panel central). La diferencia de potencia u dependiente de la carga no se correlacionó con los cambios en n-back RT o la sensibilidad d9 (Fig. 3A, panel central). Por lo tanto, una mayor reducción dependiente de la carga de la potencia b antes de los estímulos de la tarea SIFI se relacionó con tiempos de reacción n-back más largos (2-back menos 0-back). El análisis exploratorio de las relaciones entre la diferencia de potencia promedio dependiente de la carga en estos dos intervalos y el cambio en la percepción de la ilusión en los ensayos críticos A2V1 de la tarea SIFI no reveló ningún efecto significativo (todos ps 0,08). Tomados en conjunto, nuestros análisis revelaron que el aumento de la carga de WM se manifiesta en un aumento de la potencia u en la PFC bilateral y una modulación relevante para el rendimiento en la potencia b en las áreas motoras bilaterales y la corteza cingulada medial.

Figura 2. Resultados de comportamiento de la tarea n-back y los ensayos críticos A2V1 de la tarea SIFI. Un participante mostró una mayor sensibilidad d9 (panel izquierdo) y RT más cortos (panel derecho) en 0-espalda en comparación con 2-pruebas de espalda. B, las tasas de ilusión SIFI fueron más altas en la 2-espalda en comparación con la 0-espalda (panel izquierdo), mientras que los RT no difirieron significativamente entre las condiciones (panel derecho). Las líneas horizontales denotan el SEM medio y vertical. C, correlación entre los cambios dependientes de la carga (2-atrás menos 0-atrás) en las tasas de ilusión SIFI y los cambios correspondientes en los valores n-back d9 (panel izquierdo) y n-back RT (panel derecho) . El aumento de la percepción de la ilusión SIFI se correlacionó con la disminución de los valores de d9 en la tarea n-back (es decir, peor precisión de n-back). Las líneas negras representan la regresión lineal de mejor ajuste y las áreas sombreadas el intervalo de confianza del 95 por ciento;

Figura 3. Modulación de potencia dependiente de la carga de WM antes de la tarea SIFI. El análisis de conglomerados reveló dos conglomerados de diferencias de potencia entre las condiciones de 2-espalda y 0-espalda. Una potencia Frontal u (4–7 Hz), localizada en PFC y ACC, fue significativamente más fuerte en la 2-espalda en comparación con la condición de 0-espalda. Este efecto no se relacionó con los cambios de rendimiento en la tarea n-back. B, la potencia frontocentral b (20-35 Hz), localizada en la corteza motora bilateral y cingulada medial, fue menor en la 2-espalda en comparación con la condición de 0-espalda. La disminución de potencia b se relacionó con la ralentización del RT dependiente de la carga (2-atrás menos 0-atrás) en la tarea n-back. Paneles de la izquierda, TFR de diferencia de potencia dependiente de la carga (valores int), promediados entre los canales con la mayor contribución al clúster y enmascarados según la extensión temporal y espectral del clúster. Los valores más altos indican una potencia más fuerte para la 2-espalda en comparación con la condición {{20}}espalda. La escala de colores se refiere únicamente a los valores t no enmascarados. Los mapas topográficos muestran la distribución espacial de la diferencia en la ventana de tiempo-frecuencia del cúmulo. Los canales con una alta contribución al grupo (es decir, con un número total de muestras de frecuencia de tiempo significativas en o por encima de la media) se resaltan con puntos. Paneles centrales, curso temporal de la correlación entre la diferencia de potencia dependiente de la carga en el clúster y los cambios correspondientes en los parámetros de rendimiento n-back, sensibilidad D d9 (rosa) y D RT (verde). Las líneas horizontales en la parte inferior indican grupos de tiempo de correlación con p, 0,1 y letras en negrita p, 0,025. Paneles de la derecha, contraste de origen (valores int) entre 2-atrás y 0-atrás para los grupos obtenidos del análisis del nivel del cuero cabelludo.

Las potencias postestímulo u y b reflejan la interacción entrememoriapercepción de carga e ilusión

La potencia posterior al estímulo se analizó centrándose en cómo la percepción de la ilusión, así como los diferentes niveles de carga, se reflejan en la potencia oscilatoria tras la presentación de los estímulos críticos A2V1. Para ello, se realizó un ANOVA de medidas repetidas 2 2 con factores Carga (baja, alta) y Percepción (sin ilusión, ilusión) para la potencia oscilatoria de los ensayos A2V1, en la ventana de 0 a 0.5 s en relación con el inicio del estímulo. Los efectos e interacciones principales significativos se representan en grupos obtenidos a partir de los resultados ANOVA tridimensionales (tiempo-frecuencia-canal) (para más detalles, consulte Materiales y métodos). Para todas las pruebas t post hoc informadas, el cambio de potencia relativa para cada condición se proporciona como una media de 6 DE.

4C–E). También hubo un efecto principal de la Percepción en la potencia de la banda a occipital temprana (7– 13 Hz, 0–60 ms; Fig. 4F). El análisis post hoc mostró que el aumento de potencia posterior al estímulo fue significativamente mayor en los ensayos con ilusión que en los ensayos sin ilusión.

Más importante aún, el ANOVA reveló tres grupos de interacciones de percepción de carga (Fig. 5). Reconstrucción de fuentes

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Discusión

En este estudio, examinamos la influencia de la carga de WM en las oscilaciones neuronales relacionadas con la percepción en la ilusión SIFI. Descubrimos que la carga de WM alta en comparación con la baja se asoció con una mayor susceptibilidad a la ilusión. Además, observamos una modulación del poder posterior al estímulo que subyace a la integración multisensorial en SIFI, como lo revela la interacción entre la carga y la percepción de la ilusión en múltiples etapas de procesamiento. Específicamente, la percepción de la ilusión en condiciones altas en comparación con las bajas.memoriala carga se asoció con el compromiso de la potencia u y b de arriba hacia abajo. Esto sugiere que las interacciones intermodales en el SIFI son sensibles a una manipulación dependiente de la carga de los recursos cognitivos disponibles.

Al replicar nuestro trabajo reciente (Michail y Keil, 2018), encontramos una mayor susceptibilidad al SIFI bajo una alta carga de WM. Además, entre los participantes, los cambios en la susceptibilidad a la ilusión se correlacionaron positivamente con la cantidad de recursos cognitivos utilizados por la tarea n-back. Este hallazgo demuestra que la integración audiovisual en el SIFI es sensible a la cantidad de recursos cognitivos disponibles.

A continuación, analizamos el poder de las oscilaciones neuronales antes de la tarea SIFI para establecer que la tarea ortogonal n-back era eficiente en la producción de modulaciones de potencia previamente asociadas con los procesos de WM. De acuerdo con el papel bien documentado de la actividad frontal u en WM (Gevins et al., 1997; Jensen y Tesche, 2002), encontramos un aumento dependiente de la carga en la potencia frontal u. Además, observamos una supresión de la potencia b dependiente de la carga en áreas motoras bilaterales, lo que está en línea con informes previos de supresión frontal b en tareas de WM (Brookes et al., 2011; Heinrichs-Graham and Wilson, 2015; Kornblith et al. ., 2016) y posiblemente refleja el ensayo de contenido endógeno durante el mantenimiento de WM (Spitzer y Haegens, 2017). La distribución bilateral del efecto, que fue más fuerte sobre la corteza motora derecha, ipsilateral a la mano de respuesta, la persistencia del efecto hasta el inicio del SIFI, y el largo intervalo entre la respuesta de la tarea de espalda y el inicio del estímulo SIFI (al menos 1600 ms) argumentan en contra de atribuir este efecto a las diferencias relacionadas con la respuesta en la actividad motora. Curiosamente, la supresión de b se correlacionó con la ralentización del RT en la tarea n-back, lo que sugiere que la modulación de la potencia de b podría reflejar la cantidad de esfuerzo cognitivo individual (Tallon-Baudry et al., 2004).

Luego examinamos si la carga de WM afectó las firmas oscilatorias de la percepción de la ilusión en el SIFI. Nuestro análisis de la potencia posterior al estímulo en los ensayos de A2V1 reveló una interacción entre la carga de WM y la percepción de la ilusión, que comprende tres efectos distintos. El primer efecto se observó en la potencia b frontal izquierda a;70ms, involucrando áreas motoras izquierdas (PMC y SMA) y la corteza auditiva izquierda. La percepción de la ilusión en carga baja se asoció con un aumento de la potencia b temprana, mientras que la percepción de la ilusión en una carga alta se asoció con una potencia b reducida. Si bien tradicionalmente se asociaron con procesos de movimiento voluntario, las oscilaciones b en la corteza motora también se han implicado en el procesamiento de conflictos sensoriales (Huang et al., 2014), lo que es consistente con la evidencia sobre el papel de las oscilaciones b en el procesamiento de errores de predicción.

(Arnal et al., 2011; Arnal y Giraud, 2012). Una comunicación de la corteza motora-auditiva es consistente con las extensas conexiones bidireccionales anatómicas y funcionales entre estas áreas (Zatorre et al., 2007; Rauschecker and Scott, 2009; Nelson et al., 2013; Cheung et al., 2016; Zhang et al. ., 2016). Por lo tanto, argumentamos que la modulación de potencia b observada en la corteza motora y auditiva podría corresponder a una señal de desajuste audiovisual después de interacciones intermodales tempranas. En consecuencia, la supresión de la potencia b bajo carga alta posiblemente refleja una señal temprana de desajuste. La escasez de recursos cognitivos disponibles bajo alta carga podría impedir la resolución temprana del conflicto perceptivo audiovisual. Esta noción es consistente con la evidencia de la supresión temprana de la potencia b en los canales frontocentrales izquierdos durante la evaluación temprana del desajuste de los estímulos del habla audiovisual incongruentes en el efecto McGurk (Roa Romero et al., 2015). Por el contrario, la mejora de la potencia b bajo carga baja podría reflejar una señal de congruencia audiovisual percibida, una señal de coincidencia, como resultado de fuertes interacciones cruzadas tempranas facilitadas por la abundancia de recursos cognitivos. Por lo tanto, nuestros datos sugieren que la disponibilidad de recursos cognitivos y la congruencia de los estímulos juegan un papel fundamental en la definición de la naturaleza de la integración multisensorial temprana, quizás a través de su efecto conjunto en las interacciones intermodales tempranas. Esta noción es consistente con estudios que demuestran que la dirección de las interacciones intermodales, es decir, mejora o depresión, está influenciada por la asignación de recursos atencionales (Talsma et al., 2007) y la congruencia del estímulo (Calvert et al., 2000). Por lo tanto, el efecto dependiente de la carga en la potencia b temprana presumiblemente refleja la modulación del procesamiento de desajuste cruzado temprano en el SIFI. Se necesitan estudios futuros para establecer si la supuesta representación alternativa de "desajuste" y "coincidencia" por modulaciones de potencia b en una red auditivo-motora es un fenómeno novedoso (Theves et al., 2020).

Siguiendo el efecto de interacción temprana en las oscilaciones b, observamos que la percepción de la ilusión bajo una carga alta se asoció con un aumento de la potencia u frontal alrededor de 120 ms después del estímulo, localizado en la mitad del ACC. Curiosamente, no se encontró tal aumento en la condición de carga baja. Basado en la evidencia de la actividad u de la línea media frontal durante la detección de conflictos (Hanslmayr et al., 2008; Nigbur et al., 2012; Töllner et al., 2017), incertidumbre de exploración (Cavanagh et al., 2012) y procesamiento de errores de predicción (Cavanagh et al., 2010), la actividad u de la línea media frontal ha sido propuesta como un mecanismo subyacente al proceso de control cognitivo (Cavanagh y Frank, 2014). Un papel similar de la actividad frontal u en entornos multisensoriales está respaldado por estudios que demuestran modulaciones de potencia frontal u en atención dividida multisensorial (Keller et al., 2017), después de estimulación audiovisual espacialmente incongruente (Cohen y Donner, 2013) y durante la integración de incongruencia. estímulos audiovisuales del habla en el efecto McGurk (Keil et al., 2012; Roa Romero et al., 2016; Fernández et al., 2018). Por lo tanto, el aumento de u frontal medio durante la integración de estímulos SIFI audiovisuales bajo una carga alta podría corresponder a una señal de una mayor necesidad de control de arriba hacia abajo frente a un mayor conflicto perceptivo o incertidumbre.

Además del aumento de u de arriba hacia abajo, la percepción de la ilusión bajo una carga alta se asoció con una disminución posterior de la potencia b frontal de alrededor de 350 ms. De nuevo, no se observó tal efecto en la condición de baja carga. La localización de este efecto de potencia b en la PFC y ACC derechas y en las cortezas temporales bilaterales sugiere una modulación frontal de arriba hacia abajo del procesamiento sensorial integrador tardío en áreas de procesamiento multisensorial.

Existe un consenso cada vez mayor con respecto al papel de las oscilaciones b en la transmisión de influencias de arriba hacia abajo desde áreas sensoriales de orden superior a áreas sensoriales de orden inferior (Buschman y Miller, 2007; Arnal y Giraud, 2012; Bastos et al., 2015; Fries, 2015; Richter et al., 2017). Además, STG es un área cerebral crítica para la integración multisensorial (Calvert et al., 2000; Beauchamp et al., 2004; Balz et al., 2016a). De acuerdo con estos estudios, la supresión de potencia b observada durante la integración bajo una carga alta podría reflejar un procesamiento de integración de arriba hacia abajo tardío en la corteza de asociación multisensorial. Esta propuesta es consistente con la evidencia de áreas frontales que modulan el procesamiento sensorial en la corteza temporal superior (Sohoglu et al., 2012; Wild et al., 2012). En línea con esta propuesta, la integración de estímulos audiovisuales del habla en el efecto McGurk se asoció con una disminución tardía de la potencia b frontal (Roa Romero et al., 2015). En conjunto, la disminución de la potencia b tardía bajo una carga alta podría corresponder a un procesamiento de arriba hacia abajo mejorado de las interacciones transmodales tardías en el SIFI.

En resumen, nuestro estudio revela que la integración audiovisual bajo alta carga está asociada con la supresión temprana de potencia b, lo que presumiblemente refleja la detección de discrepancias audiovisuales. A esto le sigue un aumento de la potencia u frontal de arriba hacia abajo que señala la necesidad de un mayor control, y una posterior disminución de b frontal, que presumiblemente refleja la modulación de arriba hacia abajo del procesamiento integrativo tardío. En particular, las oscilaciones relacionadas con la ilusión afectadas por la carga principalmente en áreas de asociación en la corteza temporal, pero no en la corteza visual. Esto sugiere que el agotamiento de los recursos cognitivos influye principalmente en los procesos multisensoriales de orden superior, pero no necesariamente en el procesamiento de las áreas visuales primarias. Nuestros resultados son consistentes con la propuesta de que se requiere la participación del procesamiento de arriba hacia abajo cuando el conflicto o la competencia entre los componentes unisensoriales de un estímulo multisensorial por recursos es alto (Talsma et al., 2010). Los hallazgos actuales sugieren que las oscilaciones neuronales que subyacen a las interacciones intermodales integradoras en múltiples etapas de procesamiento se adaptan dinámicamente a las demandas cognitivas cambiantes y los recursos disponibles. Curiosamente, la integración audiovisual de estímulos de habla incongruentes en el efecto McGurk se asoció con respuestas neuronales análogas, a saber, una disminución temprana y tardía de la potencia b (Roa Romero et al., 2015) y un aumento de la potencia frontal u (Roa Romero et al., 2016; Fernández et al., 2018). Estas notables similitudes entre la tarea SIFI bajo alta carga y el efecto McGurk sugieren que la potencia u y b podrían reflejar mecanismos generales de integración que se reclutan cuando la integración de estímulos audiovisuales en conflicto requiere más recursos de procesamiento, ya sea debido a la complejidad del estímulo (habla vs no -habla) o debido a una manipulación de carga WM ortogonal. Dada la evidencia conductual sobre el efecto de la carga perceptual en el efecto McGurk (Alsius et al., 2005, 2007), los estudios futuros deberían investigar hasta qué punto el poder u y b se reclutan en el efecto McGurk bajo una alta carga cognitiva.