Szerokopasmowa funkcjonalna integracja i modelowanie obliczeniowe ujawniają ogniska w sieci czołowo-skroniowej podczas rozpoznawania, kodowania i przywołania informacji z pamięci roboczej

Preprint (medRxiv/bioRxiv)➕ 25.07.2026Preprint (medRxiv/bioRxiv)

Large-scale functional coupling and computational modelling reveal frontotemporal hotspots in distributed network connectivity during working memory recognition, encoding, and retrieval

W skrócie

[Preprint - wstępne wyniki] Badacze analizowali aktywność mózgu u 36 pacjentów z epilepsją i odkryli, że pamięć robocza zależy od skoordynowanej pracy rozproszonych sieci mózgowych, w której regiony czołowe i skroniowe pełnią rolę głównych centrów komunikacyjnych. Wykazali, że te obszary kierują przepływem informacji w częstotliwościach theta i alfa, a mózg przechodzi między różnymi stanami aktywności w zależności od wykonywanego zadania. Wyniki sugerują, że pamięć robocza nie powstaje w jednym miejscu, ale z dynamicznej współpracy wielu rozproszonych obszarów mózgu kierowanej przez węzły czołowo-skroniowe.

Oryginalny abstract (angielski)

Working memory depends on coordinated activity across distributed brain networks, but how these interactions support recognition, encoding, and retrieval remains unclear. Here, we analyzed intracranial local field potentials from 1,652 sites in 36 epilepsy patients performing a naturalistic card-matching task. Phase-amplitude and phase-phase coupling revealed widespread condition-dependent interactions, with frontal and temporal regions emerging as recurrent network hubs. Event-related analyses showed reproducible within-trial coupling dynamics across participants. Directed phase transfer entropy further identified frequency-specific information flow, including frontal regions acting as a theta-band source and an alpha-band sink. Finally, a time-delay-embedded hidden Markov model identified task-locked latent states with condition-dependent occupancy trajectories and distinct coherence profiles. Together, these results suggest that working memory is implemented through dynamic, directionally organized large-scale networks, in which frontotemporal hubs coordinate flexible transitions among distributed neural states rather than operating in isolation.

Metadane publikacji

Journal
Preprint (medRxiv/bioRxiv)
Data publikacji
24.07.2026
DOI
10.64898/2026.07.23.740204
Europe PMC ID
PPR1285342
Autorzy
Zhang W, Zhang H, Deng Y, Deng X, Ji Y, Wang G, Yao C, Wang Y, Yu Y, Liu Y
Źródło
Preprint (medRxiv/bioRxiv)