A vizsgálat célja az emlékezeti agyi funkcionális kapcsolathálózat életkortól függő emlékezeti teljesítményhez és terheléshez köthető elemzése volt. A kísérlet során idős és fiatal kísérleti személyek számítógép képernyőn bemutatott három vagy öt négyzet helyét és színét memorizálták. Az emlékezeti teljesítményt felismerési helyzetben teszteltük. Az EEG adatokat az emlékezeti fenntartás periódusában agyi területek közötti gamma fázisszinkronizáció (phase lag index) elemzése mellett a gráf-elméleten alapuló komplex hálózat elemzéssel is vizsgáltuk. Az idős kísérleti személyek teljesítménye a fiatal felnőttekhez képest csökkent mind a három, illetve öt elem felismerése során. Nehéz feltétel esetében az időskori teljesítménycsökkenés nagyobb mértékű volt. A parietális és temporális területeken a gamma oszcilláció szinkronizációja a vizuális információ rövid távú emlékezetben történő fenntartásának folyamatával van összefüggésben. Az idős személyek a fiatal kísérleti csoporthoz képest csökkent parietális szinkronizációval és az emlékezeti terhelés hatására specifikus temporális szinkronizáció-növekedés hiányával jellemezhetők. A komplex funkcionális hálózati elemzés alapján igazolható, hogy az emlékezeti terhelés hatására növekedik a lokálisan szegregált információfeldolgozás mértéke. A megtanulandó elemek számának növelésével ugyanakkor a hálózat optimálisabbá szerveződése is kimutatható. Az idős életkorra jellemző emlékezeti deficit hátterében feltételezhetően az információ frissítéséhez köthető területspecifikus gamma szinkronizációs válasz csökkenése áll. Eredményeink alapján a gamma oszcilláció területspecifikus szinkronizációjának kiemelkedő funkcionális jelentősége van az információ-specifikus reprezentáció fenntartásában.
1. Brecht, M., Singer, W., Engel, A. K. (1998): Correlation analysis of corticotectal interactions in the cat visual system. Journal Neurophysiology, 79, 2394–2407.
2. Bullmore, E., Sporns, O., (2009): Complex brain networks: Graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nature Reviews Neuroscience, 10, 186–198.
3. Buzsaki, G. (2006): Rhythms of the Brain. Oxford University Press, 136–175.
4. Cowan, N. et al. (2000): The magical number 4 in short-term memory: a reconsideration of mental storage capacity (with Open Peer Commentary). Behav. Brain Sci. 24, 87–114.
5. Debener, S., Herrmann, C. S., Kranczioch, C., Gembris, D., Engel, A. K. (2003): Top-down attentional processing enhances auditory evoked gamma band activity. Neuroreport, 14 (5), 683–686.
6. D'Esposito, M. (2007): From cognitive to neural models of working memory. Phil. Trans. R. Soc. B 362, 761–772.
7. Fell, J., Axmacher, N. (2011): The role of phase synchronization in memory processes. Nature Reviews Neuroscience, 12, 105–118.
8. Fuster, J. M. (1995): Memory in the Cerebral Cortex – An Empirical. Approach to Neural Networks in the Human and Nonhuman Primate. Cambridge, MA, MIT Press, 83–113.
9. Hasher, L., Zacks, R. T., May, C. P. (1999): Inhibitory control, circadian arousal, and age. In: D. Gopher, A. Koriat (eds), Attention and Performance. Cambridge, MA, MIT Press, 653–675.
10. Herrmann, C. S., Mecklinger, A. (2001): Gamma activity in human EEG reflects attentional top-down processing. Visual Cognition, 8, 273–285.
11. Howard, M., Rizzuto, D., Caplan, J., Madsen, J., Lisman, J., Aschenbrenner-Scheibe, R., Schultze-Bonhage, A., Kahana, M. J. (2003): Gamma oscillations increase with working memory load in humans. Cereb Cortex, 13, 1369–1374.
12. Humphries, M. D., Gurney, K., Prescott, T. J. (2006): The brainstem reticular formation is a small-world, not scale-free network. Proc Biol Sci, 273, 503–511.
13. Latora, V., Marchiori, M. (2001): Efficient behavior of small-world networks. Physical Reviews Letters, 87, 198701.
14. Micheloyannis, S., Pachou, E., Stam, C. J., Vourkas, M., Erimaki, S., Tsirka, V. (2006): Using graph theoretical analysis of multi-channel EEG to evaluate the neural efficiency hypothesis. Neuroscience Letters, 402, 273–277.
15. Pijnenburg, Y. A. L., vd Made, Y., van Cappellen van Walsum, A. M., Knol, D. L., Scheltens, Ph., Stam, C. J. (2004): EEG synchronization likelihood in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease during a working memory task. Clinical Neurophysiology, 115, 1332–1339.
16. Rodriguez, E., George, N., Lachaux, J. P., Martinerie, J., Renault, B., Varela, F. J. (1999): Perception's shadow: Long-distance synchronization of human brain activity. Nature, 397, 430–433. Salthouse, T. A. (1996): The processing speed theory of adult age differences in cognition. Psychological Review, 103 (3), 403–428.
17. Sauseng, P., Klimesch, W., Heise, K. F., Gruber, W. R., Holz, E., Karim, A. A., Glennon, M., Gerloff, C., Birbaumer, N., Hummel, F. C. (2009): Brain oscillatory substrates of visual short-term memory capacity. Current Biology, 19, 1846–1852.
18. Stam, C. J., Reijneveld, J. C. (2007): Graph theoretical analysis of complex networks in the brain. Nonlinear Biomed. Phys, 1 (3), 1–19.
19. Stam, C. J., van Cappellen van Walsum, A. M., Micheloyannis, S., (2002): Variability of EEG synchronization during a working memory task in healthy subjects. International Journal of Psychophysiology, 46, 53–66.
20. Tallon-Baudry, C., Bertrand, O., Fischer, C. (2001): Oscillatory synchrony between human extrastriate areas during visual short-term memory maintenance. J. Neurosci, 21, 177.
21. Tallon-Baudry, C., Bertrand, O., Peronnet, F., Pernier, J. (1998): Induced g-band activity during the delay of a visual short-term memory task in humans. J. Neurosci, 18 (11), 4244–4254.
22. Varela, F., Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J. (2001): The brain web: Phase synchronization and large-scale integration. Nature Reviews Neuroscience, 2 (4), 229–239.
23. Vogel, E. K., Machizawa, M. G. (2004): Neural activity predicts individual differences in visual working memory capacity. Nature, 428, 748–751.
24. Watts, D. J., Strogatz, S. H. (1998): Collective dynamics of small-world networks. Nature, 393, 440–442.
25. Wilson, I. A., Gallagher, M., Eichenbaum, H., Tanila, H. (2006): Neurocognitive aging: Prior memories hinder new hippocampal encoding. Trends Neurosci, 29 (12), 662–670.