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Enregistrement W3090280074 · doi:10.1101/2020.09.29.319418

Prediction Errors Disrupt Hippocampal Representations and Update Episodic Memories

2020· preprint· en· W3090280074 sur OpenAlexafffund
Alyssa H. Sinclair, Grace M. Manalili, Iva K. Brunec, R. Alison Adcock, Morgan D. Barense

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJames S. McDonnell FoundationNational Science Foundation
Mots-clésHippocampal formationHippocampusEpisodic memorySurpriseNeuroscienceMean squared prediction errorPsychologyOptogeneticsMnemonicUnivariateCognitive psychologyComputer scienceMachine learningCognitionCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The brain supports adaptive behavior by generating predictions, learning from errors, and updating memories to incorporate new information. Prediction error, or surprise, triggers learning when reality contradicts expectations. Prior studies have shown that the hippocampus signals prediction errors, but the hypothesized link to memory updating has not been demonstrated. In a human fMRI study, we elicited mnemonic prediction errors by interrupting familiar narrative videos immediately before the expected endings. We found that prediction error reversed the relationship between univariate hippocampal activation and memory: greater hippocampal activation predicted memory preservation after expected endings, but memory updating after surprising endings. In contrast to previous studies, we showed that univariate activation was insufficient for understanding hippocampal prediction error signals. We explained this surprising finding by tracking both the evolution of hippocampal activation patterns and connectivity between the hippocampus and neuromodulatory regions. We found that hippocampal activation patterns stabilized as each narrative episode unfolded, suggesting sustained episodic representations. Prediction errors disrupted these sustained representations, and the degree of disruption predicted memory updating. The relationship between hippocampal activation and subsequent memory depended on concurrent basal forebrain activation, supporting the idea that cholinergic modulation regulates attention and memory. We conclude that prediction errors create conditions that favor memory updating, prompting the hippocampus to abandon ongoing predictions and make memories malleable. Significance Our brains draw on memories to predict the future; when our predictions are incorrect, we must update our memories to improve future predictions. Past studies have demonstrated that the hippocampus signals prediction error , or surprise, but have not linked this neural signal to memory updating. Here, we uncover this missing connection: We show that mnemonic prediction errors change the role of the hippocampus, reversing the relationship between hippocampal activation and memory outcomes. We examine the mechanisms of this shift in neural processing, showing that prediction errors disrupt the temporal continuity of hippocampal patterns. We propose that prediction errors disrupt sustained representations and enable memory updating. Our findings bear implications for improving education, understanding eyewitness memory distortion, and treating pathological memories.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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