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根据双层注意模型，左腹外侧顶叶皮质(VPC)在情景记忆中的作用包括自下而上的注意定向到回忆的事物。研究表明它既有阳性相继记忆效应，也有阴性相继记忆效应。此外，很少有研究比较这一功能在异质性区域内各亚区的相对贡献，特别是前部VPC(缘上回/BA40)和后部VPC(角回/BA39)。为了阐明VPC在事件编码中的作用，本研究比较了24例留置电极癫痫患者在缘上回(SmG)和角回(AnG)多个频段颅内脑电的SME。研究发现VPC总体上存在显著的θ功率降低和高γ功率增加的SME，尤其是在SmG。此外，SmG在刺激后0.5~1.6s表现出明显的频谱倾斜SME，其中回忆词与未回忆词的功率谱斜率差异大于AnG中的差异(p=0.04)。这些结果肯定了VPC对情景记忆编码的贡献，并显示VPC在电生理基础上存在前后分离。
1、背景
除了与空间认知和注意相关的经典功能外，VPC也被公认参与情景记忆。虽然VPC损伤的个体没有表现出严重的记忆缺陷，且在线索回忆上的表现是正常的，但在自由回忆上表现出细节减少。成像研究发现，编码过程中VPC(特别是角回)的激活与相继记忆提取有关。除了对记忆质量的主观感受，其他研究还发现记忆成功与VPC激活有关。
编码过程中VPC活动的一个维度与相继记忆效应(SME)的方向有关，SME指的是在编码过程中后来被回忆和未被回忆的事物之间的神经激活的差异。许多研究表明，编码过程中VPC及其相关网络中fMRI血氧水平依赖激活的增加预示着未来的回忆失败(即阴性SME)，然而，这些消极的SME研究大多利用的是识别记忆范式，而不是自由回忆范式。在自由回忆中，有证据表明SME是阳性的。在fMRI中，这表现为血氧水平依赖激活的增加，而在颅内脑电图(iEEG)研究中，VPC的激活表现为低频功率减少和高频功率增加，这种现象被称为“频谱倾斜”。
VPC在情景记忆中的作用的另一个相关维度是它的次区域异质性。VPC与背侧顶叶皮质不同，后者被认为引导自上而下的目标驱动的注意，而VPC控制自下而上的感觉驱动的加工。VPC可分为前部和后部，分别由缘上回(SmG)/BA40和角回(AnG)/BA39组成。SmG被认为调节对外部刺激的注意，而AnG被认为调节对内部刺激的注意。这种区别在编码过程中如何发挥作用，仍然是一个悬而未决的问题，也是本研究的重点。
2、方法
2.1 被试
本研究使用了274名耐药癫痫患者的数据集。患者接受了硬膜下和深部电极记录触点的植入手术，这些触点的放置是为了识别和排除癫痫区域(癫痫发作和刺激区域)。患者在住院期间被监测癫痫活动，执行各种认知任务。
2.2 行为任务
受试者完成了从常用名词列表中随机选择单词的言语自由回忆任务。在一次会话中，受试者查看了25个12词列表，每次会话中的单词都是从同一个300个单词的词库中随机抽取的。在每个列表中，单词按顺序显示超过30s，每个单词在屏幕上显示1.6s，刺激间间隔为0.75-1s。受试者被指示尽可能生动地想象每个单词，并且只关注所呈现的单词，而不是列表中的其他单词。单词列表呈现之后是20s的算术分心任务。然后给受试者30s的时间来回忆尽可能多的单词(图1A)。这一编码—分心—回忆序列在每次会话中最多重复25次。
图1 研究设计概述。2.3 颅内脑电图记录
颅内记录包括深度电极、条状电极和栅极电极，使用Nihon-Kohden EEG-1200、Natus XLTek EMU 128或Grass Aura-LTM64系统收集记录，采样率500-2000Hz。在记录过程中，数据参考常见的颅内、头皮或乳突触点。根据临床神经生理学家的说法，如果电极位于癫痫发作区或出现棘波，则不在分析之列。
2.4 电极定位
在电极植入前，对每个受试者进行T1和T2加权MRI。根据Desikan-Killiany图谱，使用FreeSurfer软件基于T1加权MRI构建受试者的脑表面和皮层。植入后的CT扫描与植入前的MRI共同实现Desikan-Killiany图谱中电极触点的区域定位。
2.5 电极和患者选择
在初始的274名患者中，只有当患者在左SmG和左AnG内都有至少2个物理电极触点时才用于后续分析，见图1B。排除了位于癫痫发作或刺激区域的电极触点。25名患者符合这一标准，组成了最初的分析集。
2.6 频谱功率分析
分析集中在显示单词的1.6s编码期内的电生理功率。使用4Hz宽的滤波器对数据进行陷波滤波，频率分别为60Hz、120Hz和180Hz，以降低工频噪声。功率值经过对数变换(以10为底)，并在每个频率的16个不重叠的100ms时间段上取平均值。对每个会话的结果功率值计算z值。进一步排除了单词呈现后的前200ms，最终得到了0.2-1.6s的感兴趣期。
2.7 相继记忆效应
研究人员使用独立t检验来比较在随后的回忆过程中未被回忆的单词的功率，以测试SME。将所得的t统计量平均到触点以产生受试者整体VPC的时频图、SmG的时频图和AnG的时频图。最后，这些受试者水平的时频图被聚集在组水平的统计分析中，其中使用假发现率(FDR)来调整多次比较的p值。
2.8 频谱倾斜
为了计算特定受试者和触点的被回忆和未被回忆试验之间的频谱倾斜，分别计算了所有试验的平均功率谱。然后，对功率谱进行对数变换，使用线性回归计算对数变换后的功率谱的线性拟合，并减去回忆和未回忆拟合的斜率。通过随机排列回忆和未回忆的试验1000次，构建了斜率差的零分布。最后，使用这种零分布将回忆和未回忆的斜坡之间的实际差异转换为z值(参见图1E)。
2.9 功能异质性
用Fisher精确检验比较了SmG和AnG之间SME阳性和阴性的比例，计算了显示阳性SME和显示阴性SME的触点的质心，并计算了这两个质心之间的欧氏距离。然后，进行了一项排列测试，所有触点的SME值都被随机排列，并重新计算了阳性SME质心和阴性SME质心之间的距离。这个过程被执行了10000次，以生成质心距离的零分布。因此，两个质心之间的实际距离被转换为z值。
3、结果
3.1 行为结果
在最初的25名受试者中，有一名受试者的数学分心能力为0%，因此被排除在所有分析之外。表1列出了行为表现指标。
表1 行为总结。为了评估在不同治疗阶段熟悉相同词汇的练习效果的可能性，检查了完成一次以上治疗的受试者在第一次治疗和最后一次治疗中表现的差异，差异无统计学意义。
在这24例受试者中，左侧VPC共有303个双极触点(剔除癫痫发作或刺激区域触点后)，SmG组172个，AnG组131个。平均每例受试者左侧VPC触点数为12.6±5。
3.2 VPC相继记忆效应：频谱倾斜增加
在VPC的θ和高γ范围内观察到明显的SME(图2A)。阴性SME主要出现在γ范围以下的频率，并在1.5s时达到峰值4Hz。阳性主要出现在γ频率及以上，在0.7s达到峰值116Hz。
编码后来回忆的单词时的功率谱相对于未回忆的单词时的功率谱倾斜，通常以~30 Hz作为这种倾斜的“支点”。这一现象反映在图2A中，在~30Hz处有一条明显的线，将阳性SME和阴性SME分开。比较了回忆词和未回忆词在刺激后0.5s到1.6s之间的频谱倾斜，发现倾斜度显著增加。
图2 VPC中的SME。3.3 次区域分析：SmG与AnG
配对t检验显示，SmG的倾斜度明显大于AnG(图3b)。SmG中的倾斜SME越阳性，表明回忆词和未回忆词的功率谱在斜率上的差异越大。这也反映在频率较低的阴性SME和频率较高的阳性SME中(图3A)。与SmG中48/172(27.9%)的触点为阴性相比，AnG中51/131(38.9%)的触点为阴性。
图3 SmG和AnG的SME。使用线性混合效应模型来检验频谱倾斜SME是否与序列位置有关。首先建立了具有区域固定效应和个体随机效应的SME模型。在这个模型中，存在显著的区域效应，因此SmG表现出更大的频谱倾斜SME。然后，实现了一个区域、序列位置及其相互作用的固定效应模型，以及与第一个模型相同的个体随机效应。在这第二个模型中，再次发现显著的区域效应，而序列位置和区域序列位置的交互作用均不显著。综上所述，无论序列位置如何，SmG的频谱倾斜SME都大于AnG。
对两个区域的频率图进行了配对t检验(图5A)。SmG和AnG之间的差异遵循与VPC总体相似的模式：SmG中较低频率的阴性SME较大，而较高频率的阳性SME较大。在SmG中，观察到显著的SME(图5B)，其时间和频率与VPC总体相似：阴性SME在1.0s达到峰值5Hz，而阳性SME在1.3s达到峰值67Hz。然而，SME在AnG中要弱得多(图5C)，阴性SME在1s达到峰值9Hz，阳性SME在0.2s达到峰值39Hz。
在所有受试者中，显示阳性和阴性SME的触点在很大程度上重叠(图4A和B)，两个质心之间的距离为5.0mm(图4C)。这一距离虽小，但有统计学意义(图4D)，且阳性的SME较前/背侧，而阴性的SME较后/腹侧，这与SmG和AnG的相对方向一致。
图4 SME的次区域异质性。
图5 SME的时频比较。4、讨论
本研究使用自由回忆范式来评估VPC在情景编码中作用的电生理基础，在VPC中发现了一种SME，伴有整个编码时期的VPC低频活动(LFA)减少和高频活动(HFA)增加。此外，与AnG相比，SmG的LFA减少和HFA增加(即频率倾斜)的程度明显更大。
有研究使用与本研究类似的言语自由回忆发现了编码过程中左后顶叶皮质HFA升高的SME。SME的时间轮廓在刺激后1s左右出现一个峰值，与视觉和内侧颞叶皮质等其他区域的高度峰值轮廓相比，SME的时间轮廓相对持续。这种晚高峰的持续反应支持这样一种观点，即VPC可能除了刺激特有的信息外，还参与记忆形成相关的关联过程。
本研究的重点是解决VPC内潜在的前后部功能分离的问题。这一fMRI支持的假说认为，SmG处理外部/知觉信息，而AnG处理内部/概念信息。这种区别与每个区域所属的静息状态网络的不同是一致的，即SmG的腹侧注意网络(VAN)和AnG的默认模式网络(DMN)。本研究首次在偶发性编码过程中对这两个区域进行iEEG的比较。研究人员假设，面向外部的加工对情景编码更有利，与AnG相比，SmG的SME更多。本研究证实了这一预测：在SmG中，以LFA降低和HFA增加为特征的频谱倾斜SME显著增大。
除了观察SmG和AnG之间的SME的差异外，还观察到不同区域阳性和阴性SME的解剖位置的差异，即更多的前/背侧触点比后/腹侧触点显示更多的SME(图4D)。这支持了VPC内的前后协调功能的概念。与SmG中的触点相比，AnG中的触点更有可能表现出阴性SME。换句话说，成功的编码不仅有赖于SmG比AnG更大的激活，而且还有赖于AnG部分去激活。
5、结论
综上所述，本研究为左SmG和AnG在偶发性编码中的不同作用提供了证据。先前的工作已经证明了VPC在情景提取和编码中的作用，并表明SmG和AnG在外部导向和内部导向加工方面存在差异。这种差异还可能反映在每个子区域所属的不同网络中，即VAN(用于SmG)和DMN(用于AnG)。本研究进一步将这一假设推广到情景编码。通过直接比较SmG和AnG，本研究发现SmG在编码方面具有优势，这在一定程度上是基于减少的LFA和增加的HFA所带来的频谱倾斜度的增加。
