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PNAS:与小提琴良好训练效果相关的脑网络变化及神经基础
发布者:admin 发布时间:2019/3/24

近日,来自麦吉尔大学蒙特利尔神经研究所(MNI)的Indiana Wollman等人在PNAS 发文:通过一项基于fMRI的纵向研究发现个体在小提琴训练过程中背侧皮层通路对声音-运动信息加工表现出快速的整合能力。此外,训练效果更好的个体在涉及听觉加工以及运动控制等相关脑区会有更强的激活,这表明辅助运动前区及其与听觉加工区域的交互作用在对音乐训练效果的预测当中起到了重要作用。

 

摘要:听觉和运动神经系统存在紧密交互,其使得人类可以执行各种任务,例如使用乐器,而在使用乐器的过程中,运动和声音的映射关系极其复杂。虽然背侧听觉通路已经被发现在声音-运动转换过程中扮演了重要角色,但在音乐训练中,这一映射过程是如何发生的,我们却知之甚少。

在该研究中,研究人员采用长期练习小提琴作为模型,以探讨在习得特定复杂技能的过程中大脑的可塑性,以及学习过程中的个体差异现象。研究人员训练无任何音乐学习背景的被试演奏可与核磁兼容的小提琴,并分别在训练开始前1周,训练开始后的第1周和训练结束时,也就是第4周对被试进行核磁扫描。结果发现在训练过程中,声音-运动背侧皮层通路会快速激活,并且在只听和演奏小提琴这两种条件下也会呈现出类似的激活。声音-运动网络的激活与个体的演奏表现水平无关,这似乎表明该网络是演奏音乐的神经基础。

与此形成对比的是:在训练过程中,与听觉编码和运动控制加工相关脑区激活水平更高,个体的音乐演奏水平也会更高。此外,在训练前只听条件下,辅助运动前区的激活及其与听觉皮层的功能连接能够很好预测个体最终的训练效果,其表明该网络对声音-运动信息加工的整合功能。综上所述,在复杂的声音-运动学习中,背侧通路及其与听觉区域的交互具有重要作用。


关键词:听觉-运动整合;背侧听觉-运动通路;音乐禀赋;功能连接;磁共振兼容小提琴

 

背景:

感觉运动技能是人类日常生活中所不可或缺的,例如说话,做饭以及运动。这些技能都需要通过不断地练习才能形成,且这一过程中伴随着大脑层面上的变化,即“脑的可塑性”。然而,我们对于这种可塑性随时间不断发展的机制以及个体间在习得特定技能的神经基础上的差异仍知之甚少。

作为人类感觉运动的一个体现,音乐演奏被认为是研究脑可塑性的一个非常有价值的模型,这主要是因为在学习演奏音乐的过程中,为了达到较好的演奏效果,往往需要个体整合感觉系统和运动系统。以往基于键盘按键的声音-运动学习表明听觉和运动系统在这学习过程中存在交互作用。然而从操作的复杂性来看,相对于键盘按键学习,学习演奏管弦乐器最为特殊之处在于其要求个体形成能够依据节奏即时调整音高的能力,而这一特征使得管弦乐器成为研究听觉感知运动整合和运动控制的优异模型。而且更为重要的是,采用管弦乐器能够从行为层面测量在演奏过程中,个体在调整音高时所表现出整合听觉和运动系统的能力。

听觉皮层在音乐学习中扮演着重要的作用,然而听觉-运动网络中其它重要脑区及与听觉皮层的交互的作用,尤其是听觉-运动整合特色明显的学习任务中(例如管弦乐器)所扮演的角色仍有待研究。

在该纵向研究中,研究人员采用小提琴训练作为脑可塑性的模型,13名无任何音乐学习背景的被试进行能与核磁兼容的小提琴训练,每周2次,共持续1个月。这一特殊的小提琴便于研究人员对被试在训练开始前1周,训练开始后的第1周和第4周对被试进行fMRI扫描(图1A,B)。该研究主要探讨与技能学习变化相关的运动-知觉耦合的神经基础,以及在学习过程中,个体的变化是如何反映在神经结构上,以及是否存在预测这一变化的神经基础。

 

方法:

 

被试:共招募13名健康右利手被试,其中男性6名,样本平均年龄26岁(20-31岁)。所有被试均无音乐学习的背景,没有使用管弦乐器的经验,目前也没有参与其它音乐学习项目。所有被试也均不存在音乐学习障碍。

 

纵向研究设计:被试总共接受1个月的小提琴训练,并在3个不同的时间点接受核磁扫描。第1次扫描结束后,被试开始接受为期4周的小提琴训练,主要学习小提琴的基本操作以及学习演奏4首曲子。第2次扫描在训练开始后的第1周,第3次扫描在训练开始后的第4周。

 

乐器及材料刺激:该研究所使用的小提琴由特殊材料制成,可以在核磁扫描环境下使用。被试在整个研究中共需要学习演奏4首不同的曲子。

 

训练流程:

演奏任务: 被试每周独自接受2次小提琴训练,共持续一个月。其中前2次课程为1.5小时,后6次为45分钟。在每次课程中,被试都需要躺在一个与核磁扫描机器类似封闭的硬纸板结构里演奏能与核磁兼容的小提琴。


想象任务: 被试同时接受针对时间和生动性的想象训练,对于每一首曲子,被试需要在脑海里想象使用小提琴演奏曲子时的场景。

 

MRI扫描:在正式训练前1周的扫描中,被试进行4run的测验,其中每个音乐序列播放24次,共计生成96个试次,在这些试次当中被试只需要听音乐。后续两次的扫描实验试次同样为4run,其中每个run包含9block6block中,每个block均要求被试针对特定曲子完成(1)只听,(2)演奏,(3)演奏但不给反馈3种条件的操作。7block中,被试会听到没有训练过的曲子。在最后2block中,被试在每个block中均需要对训练过的4首曲子进行想象。所有block之间均夹杂rest试次,1block结束后跟随1rest试次,每3block结束后跟随2rest试次。Rest试次在后续的统计分析被设为基线水平使用。最后总共生成(1)只听,(2)演奏,(3)演奏但不给反馈3种类型共96个试次及32个需要进行想象的试次。

  

结果

行为训练结果

为了评估被试在每个session演奏过程中的音高及时间上的准确性,该研究采用了音高误差(pitch error)和时间误差(tempo error)这两个行为指标。如图1C所示,被试的演奏水平随着训练的不断推进而不断提升(T1-T7),具体表现为错误不断减少。

1 实验设计及行为结果

 

核磁扫描过程中的行为表现

如图1D 所示,相比训练后的第1周,被试在训练后的第4周无论在音高误差和时间误差均显著下降,而且基于这两个指标合成的任务表现分数也存在显著提升,表明训练效果显著。后续的相关分析发现只有在训练后的第4周音高误差和时间误差才表现出显著的负相关,说明只有经过足够多的练习后这两个指标才会表现出相关。

 

任务相关的脑网络

   在训练后的第4周,让被试听训练过的曲子,结果发现在只听这一条件下,相关脑网络涉及双侧主要及次级听觉皮层(AC),运动网络的部分区域,顶下小叶区域。而在演奏小提琴条件中,相关网络则涉及听觉区域,感觉区域以及运动产生网络

 

训练效应

与训练前1周相比,训练后第4周被试在听训练用的曲子时在辅助运动区,右侧背侧运动前区,左侧后顶叶区域有更强的激活,具体如图2A所示。在这3个区域,训练后1周与训练前1周相比,参数估计值存在显著差异。但训练后1周与训练后4周相比,不存在任何差异。然而,对于双侧听觉区域,三个扫描时间均不存在差异。对于小提琴演奏任务,训练后1周与训练后4周相比,不存在任何差异。

然而联合分析表明,上述三个区域在训练后第4周演奏任务中出现显著激活,如图2B所示。基于以上结果,将上述3个激活区域与双侧听觉皮层作为种子点进行功能连接分析,结果发现与训练前1周相比,训练后第4周被试在后顶叶区域与双侧听觉区域以及辅助运动区的功能连接显著增强具体如图2C所示。然而当被试听未练习过的曲子时,采用上述方法进行分析,在功能连接上未表现出任何显著差异。

     

2 与训练相关的变化

  

训练相关效应与个体表现

在训练后第4周,让被试只听训练过的曲子,结果发现小提琴演奏得分最高的被试群体在右侧颞上回,右侧壳核,左侧额中回激活显著增强。在演奏任务中,训练后第4周相比训练后第1周的提升与右侧颞上回,右侧海马BOLD信号改变呈现出正相关,具体如图3所示。对音高分数和时间分数这两个指标分别进行上述分析,结果发现海马信号的增强与音高和时间分数均呈现正相关,右侧颞上回增强的信号只与音高分数正相关。

 

3 脑可塑性神经基础在个体间的差异

 

个人禀赋

训练前的听力任务 结果发现在训练前1周辅助运动前区更强的激活能预测训练结束后更好的任务表现,如图4A所示。并且留一交叉验证法也验证了这一结果。功能连接分析结果表明,训练前1周在听训练所使用的曲子时,辅助运动前区,双侧听觉皮层增强的功能连接能更好地预测训练后第4周的任务表现。

 

训练前的静息态  功能连接分析表明,训练前1周辅助运动前区与听觉皮层增强的功能连接能更好地预测训练后第4周的任务表现,这一连接模式与训练前只听曲子任务中功能连接的分析结果部分一致。

4 个人禀赋

 

总结

   以往对于在复杂听觉-运动学习中,例如在学习演奏乐器中,皮层的可塑性是如何随着时间不断变化,以及个体水平上的这种变化是如何在神经结构上得以体现的,我们知之甚少。该研究通过一项fMRI纵向研究发现个体在小提琴训练过程中背侧皮层通路对声音-运动信息加工表现出快速的整合加功能力。此外,学习效果更好的个体在涉及听觉加工以及运动控制等相关脑区的激活会显著增强,这些结果揭示了辅助运动前区及其与听觉加工区域的交互作用在对音乐训练效果的预测中起到了关键作用。该研究首次为我们提供了个体音乐学习差异背后的神经基础,因而对教育和康复领域都具有非常重要的指导意义。

 

一句话总结:话说学习小提琴也是要讲求个人音乐禀赋的,如果你辅助运动前区与听觉皮层功能连接素来就弱,那你多半只能来个勤能补拙了。如果你学小提琴,学着学着发现你这个右侧颞上回和右侧海马活动开始显著增强了,那恭喜你,离出道不远了!


 原文:

Neural network retuning and neural predictors of learning success associated with cello training

V Penhune, M Segado, T Carpentier… - Proceedings of the …, 2018 - National Acad Sciences


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