节律失调：Theta-Gamma耦合精度改变损害老年人的联想记忆

根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。

情景记忆会随着年龄的增长而下降。当项目与其背景之间需要建立联系时，下降尤其明显。根据神经通信理论，gamma功率和theta节律的相位的精确耦合支持联想记忆的形成。为了考察联想记忆的年龄差异是否与受损的theta-gamma耦合有关，记录了项目-背景联系任务（item-context association task）编码阶段的EEG。58名（33名女性）年轻人和55名老年人（24名女性）学习叠加在背景场景上的物体图片。在再认测试中，物体呈现在旧的/新的背景上，要求被试判断是否见过该物体以及该物体/场景对。两个年龄组上都发现theta-gamma耦合支持配对记忆的形成。配对记忆与接近theta节律峰值的耦合有关，项目记忆与相对于配对记忆的相位角偏差有关。此外，耦合相位与配对记忆表现之间的稳定关系表明，更接近峰值的耦合有利于联想记忆。关键的是，相对于年轻人，老年人的更低的配对记忆伴随着耦合相位的改变。总体而言，本结果与以下的假设一致：gamma功率与特定theta相位耦合的时间精度下降是正常认知老化中联想记忆下降的基础。

引言

Hebbian学习原理认为记忆是通过突触连接形成的，突触连接受到神经元组之间活动的精确时间的调节。神经振荡反映了同步神经兴奋的节律波动，在不同的时间和空间尺度上协调神经通信。Gamma频段（~40-150 Hz）的高频活动作用于短的时间窗内相对较小的皮层神经元集合上的局部加工，与项目特异性信息的表征有关。相反，theta频段（~3-8 Hz）的低频振荡通过协调突触可塑性的时间窗在更大的时间和空间尺度上整合信息，并与联想记忆成功的形成和提取有关。重要的是，这些大脑节律的协调，即gamma功率随theta振荡相位的耦合[即，theta-gamma跨频耦合（CFC）]已经被证明是成功形成依赖于背景信息的记忆的基础。因此，theta相位编码可能为记忆编码期间形成项目-背景联系提供了一种关键机制。

联想记忆能力下降是人类正常衰老的标志。但老年人联想记忆形成的大脑节律协调是否受损尚未有研究。因此，本研究的目的有两个：一，考察theta-gamma耦合是否特别支持项目-背景联系的成功形成（与项目再认相比）；二，与年龄相关的联想记忆下降是否与记忆形成过程中较不精确的theta-gamma同步性有关。

为此，记录年轻人和老年人在参与项目-背景联系任务（图1）时的EEG，该任务涉及物体和场景联系的形成。在随后的再认记忆测试中，新旧物体呈现在新旧场景上，要求被试判断（1）物体和（2）物体/场景配对是新的还是旧的。匹配条件为：旧的物体叠加在编码阶段相同的场景上；不匹配条件为：旧的物体叠加在编码阶段与其他物体配对的场景上。这种设计确保了关联条件下的正确反应是依赖于物体和场景之间的关联，而不仅仅依赖于关联的各个部分的熟悉性。因此，我们的设计使我们能够清楚地将只识别项目的机制与联想记忆的基础区分开来。

正如理论所假设的那样，我们发现，成功的联想记忆的形成（即，成功提取项目-背景联系）是在编码阶段gamma功率与theta节律峰值耦合之前进行的。同时，单纯项目再认在年轻人和老年人中都表现出耦合相位的转移，远离峰值。重要的是，表现出更接近theta峰值的耦合的被试表现出更好的联想记忆。最后，与年轻人相比，老年人较低的配对记忆表现伴随着耦合相位的时间的移动。总之，本研究结果与以下假设一致：gamma功率与theta相位耦合的时间精度下降是正常认知老化中联想记忆下降的基础。

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图1.实验范式。a, 学习阶段，呈现叠加在户外场景上的物体，要求被试想象在场景下使用该物体。b, 再认记忆测试，新旧物体在旧的（匹配/不匹配）或新的场景上。被试首先判断是否见过该物体，再判断是否见过物体/场景配对。

材料和方法

被试  参与分析的被试：58名年轻被试（33名女性，20-31岁），55名老年被试（24名女性，64-76岁）。使用Digit Symbol Substitution Test测量加工速度，年轻人得分显著高于老年人。使用Spot-the-Word test测量语言知识，老年人表现显著好于年轻人。使用Mini Mental State Examination对老年人进行评估（M=28.78，范围：24-30），27分及以上表示认知正常，19-23表示轻度认知障碍。

刺激  498张日常物体的彩色图片（如，球、茶壶；400×400像素）和210张户外场景彩色图片（如，森林、海滩；1280×960像素）。

EEG记录和预处理  使用BrainVision Recorder（Brain Vision）61导电极帽按照10-10系统记录EEG，采样率为1000Hz，右侧乳突为参考电极。AFz为接地电极。放置电极于左眼下方和左右眼外眦处记录眼睛运动。电阻保持在5kΩ以下。使用心电图（ECG）记录被试的心率，以消除EEG信号中可能的心血管伪迹。

EEG预处理使用Fieldtrip，EEGLAB和自己编写的MATLAB代码。在预处理之前，将眼动和EEG数据沿时间进行合并。EEG数据以1-150Hz进行带通滤波（4阶滤波），并以乳突进行重参考。使用带阻滤波器（48-52Hz）对ECG数据进行滤波并将其附加到EEG数据中。接着，将数据分为2s的epoch，去除包含与眼球运动或眨眼无关的强烈的伪迹epoch，去除有较大伪迹的通道。使用ICA检测眨眼、眼球运动、肌肉和心跳伪迹，并从信号中删除。另外，使用COSTRAO算法识别与眼跳相关的瞬态尖峰电位，并将其作为独立成分从信号中去除。使用FASTER算法以及通过检测在每个epoch内低频（0.2-2Hz）或高频（30-100Hz）功率值分布的峰度超过4SD的异常值，自动识别存在伪迹的通道和试次。标记为伪迹污染的通道使用spherical splines进行插值。最后，将数据分为7s的epoch，从刺激呈现前2s开始到后5s结束，然后按照条件进行分类：单纯项目记忆和配对记忆。对每名被试每个试次的数据进行二次目视检查，去除仍存在伪迹的试次，平均5.95%的试次被删除。每个条件下试次数小于10的被试被排除。表1显示了各年龄组每个条件下的试次分布。

表1.各年龄组每个条件下的试次分布

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单试次节律检测和个体theta峰值频率评估   由于相位信息仅在存在潜在振荡的情况下才有意义，我们使用扩展的BOSC（Better OSCillation detection）方法在单试次水平上识别theta频率范围（3-7Hz）内的节律性事件。该方法假设节律性事件比1/f背景频谱具有更强的功率，并且应该在给定频率下出现预定的最小周期数。通过稳健回归，该程序将窄带峰值从非周期背景频谱中分离出来，并识别每个试次和通道上的时间点，其中信号满足这些标准，因此可以被认为反映了振荡。在本研究中，三个周期阈值被设置为时间标准，高于个体背景频谱95th的被定义为功率阈值。使用5-cycle小波将EEG数据在1-64Hz之间分解为49个对数间隔的中心频率。在拟合1/f斜率之前，去除3-7Hz（theta）和8-15Hz（alpha）之间的最主要峰值。接下来，对节律分段进行评估，证明了两个年龄组的所有被试在theta频段存在可靠的峰值（组平均见图3a）。由于theta频率随个体而变化，评估了个体theta峰值频段用于随后theta-gamma耦合分析中相位载频。为此，对每个通道和试次平均所有节律分段的功率谱。通过局部最大值，评估每个通道的峰值频率，并且最终的个体theta峰值频率范围被定义为所有通道平均峰值频率±0.5Hz。

接下来，提取有BOSC评估的围绕theta节律中间峰值的1s节律分段。通过局部最大值（相位>2P-0.1）检测峰值，并将平均未滤波EEG信号和gamma功率谱与反映振荡峰值（time = 0）的时间点对齐（见图5b）。注意，选择1s分段以覆盖theta中心频率（最小3Hz）至少三个周期。此外，为了避免刺激呈现诱发的混淆，epoch的前0.2s被排除。最后，将定义为兴趣区的后部通道上的节律分段作为一组（见图3），并在给定试次中在分段上进行平均。类似地，非节律性1s分段从BOSC未表征非节律性的时间段中提取。为了保证节律性分段和非节律性分段数量相等以便后续分析，我们从每个通道和试次的非节律性分段总样本中随机选择与节律性分段一样多的分段数。类似地，为了平衡试次数，随机选择了与两个条件下（单纯项目和配对）的平均数一样多的试验。

接下来，考察了编码过程中出现的节律的波幅和持续时间在年龄组之间是否存在差异，以及他们是否已经单独预测了后续的单纯项目记忆和配对记忆。存在的节律的持续时间被量化为丰度（abundance），即相对于所分析的整个时间窗（3s）的持续时间。对于波幅和丰度，以年龄（年轻人/老年人）作为被试间变量，记忆条件（单纯项目/配对）作为被试内变量，进行了两个混合ANOVA。

Gamma功率评估  为了确定记忆编码中gamma频段活动的频率范围和地形分布，我们评估了相对于刺激前时间段gamma功率的增加，如下所示：使用multitapers（7；Slepian）评估gamma功率，窗长未0.4s，步长为0.08s，频率分辨率为5Hz。功率谱在单试次水平上进行对数转换。然后将被试的周期刺激功率谱（0-3s）与刺激前的功率谱（0.7-0.2s）进行对比。基线数据在试次和时间上取平均值，通过计算任何给定的通道-频段-时间点的单样本t统计来量化功率的增加。为了检验统计显著性，使用非参数的基于聚类置换检验方法，测试相对于组水平上的零分布的t值分布。最初，对每个通道-频段-时间点，基于单变量、单尾独立样本t检验形成聚类。每个聚类中的数据点的阈限设置为p=0.01，空间约束被设置为两个相邻通道的最小值。接下来，通过切换条件标签并重新计算t检验2000次，将总和t值与置换零分布进行比较，评估其显著性。最终聚类p值（即，蒙特卡罗显著性概率）是超过聚类水平统计随机分区的比例。阈限设置为p值低于0.05，即，单尾显著性阈限。本研究分析中确定的通道频率聚类（图3d）用于定义gamma频段范围和感兴趣的频率，以供进一步分析。最后，我们考察了不同年龄组之间以及在随后单纯项目记忆和配对记忆之间的gamma功率增加是否存在差异。为此，根据随后记忆（单纯项目/配对）对兴趣区和兴趣频率内的功率值进行排序，在节律分段上取平均值，并以年龄（年轻人/老年人）作为被试间变量，记忆条件（单纯项目/配对）作为被试内变量，进行了两个混合ANOVA。

跨频段耦合  为了考察gamma功率的增加是否受到theta相位的调节，按照以下方式评估theta相位和gamma功率间的耦合：为了导出theta振荡的相位，使用双通带通滤波（滤波器阶数=3）对预处理信号进行滤波，其带宽集中在个体峰值频率范围（即，峰值频率±0.5Hz）。通过希尔伯特变换评估解析相位时间序列。为了导出调制频率（即，在gamma频率范围内）的瞬时功率，使用双通带通滤波（滤波器阶数=3）在50-75Hz内，包括在记忆编码表现出可靠的功率增加的频率范围（见图3d），其步长为5Hz。为了避免结果偏向较慢的频率，带宽设置为±7.5Hz。希尔伯特导出的复合信号在频带内进行z分数转换，以在频率上归一化波幅，最后进行平方评估瞬时功率时间序列。接着，功率时间序列被分为有节律的非节律的分段，并根据给定通道和试次内的相位时间序列将这些分段分类为36个相位bin（10°bin宽）。为了评估thea-gamma耦合的存在，使用Rayleigh测试检查均匀性的偏差，Rayleigh测试评估了合成矢量长度是否足够大以指示不均匀分布。为此，对基于相位bin的gamma功率在试次上进行平均，并得出每名被试和条件（单纯项目/配对）gamma功率最强的相位角。为了评估两个年龄组的单纯项目记忆和配对记忆的gamma功率是否受到theta 相位的调节，分别对每个条件和年龄组进行Rayleigh测试。此外，随机选择的非节律分段被用作控制条件，并以类似的方式进行分析。使用Watson-Williams测试评估两组之间平均方向（即，耦合相位角）是否不同，以评估耦合相位角的年龄差异。为了考察单纯项目记忆是否以耦合相位的偏差为特征，计算了每名被试单纯项目记忆和配对记忆之间相位角的绝对差值。为了评估统计显著性，通过将绝对相位差除以最大可能值（即，配对-单纯项目/180）来计算相位偏差分数，并对每个年龄组应用Wilcoxon符号秩检验。为了评估相位偏差的年龄差异，使用Wilcoxon秩和检验来对比年龄组。最后，为了考察耦合相位和联想记忆的关系，计算了个体相位角和正确配对反应比例之间的线性循环相关。为了更好地说明我们样本的异质性，我们还对配对击中率（各年龄组内）进行了中位数分割，通过Rayleigh测试检验了低表现和高表现年轻人和老年人的theta-gamma耦合，使用Watson-Williams测试对比两个年龄组。使用Circular Statistics Toolbox和自定义MATLAB代码进行分析。

数据获取  主要分析的自定义MATLAB和R代码可从https://osf.io/vdn4r/.获取。

结果

老年人的配对记忆表现下降。使用校正的再认得分评估项目记忆和配对记忆。校正的项目再认得分为在匹配和不匹配场景中对旧的项目的旧的反应的比例减去对新的项目的旧的反应的比例。校正的配对再认得分为正确配对反应（即，对旧项目在旧场景上的旧的配对反应和对旧项目在不匹配场景上新的配对反应）的比例减去对新的项目配对旧的反应的比例。为了考察是否在配对记忆上比项目记忆上的年龄差异更大，以再认得分为因变量，年龄为被试间变量，记忆条件（项目/配对）为被试内变量，进行混合ANOVA分析，发现年龄和条件的主效应，表明两个年龄组被试都表现出项目记忆表现优于配对记忆。交互作用显著，配对比较发现，两个年龄组项目记忆上没有差异，但是配对记忆上老年人低于年轻人（图2；表2）。为了分离外显的联想记忆，探讨了对不匹配的配对的误警（即，旧的配对反应）反应，因为这种情况依赖于物体-场景联系的外显检索。事实上，老年人的误警率高于年轻人。因此，我们重复了这一发现:老年人对物品的识别仍然相当完整，而联想记忆相对于年轻人有所削弱。

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图2. a, 对项目（紫色）和配对记忆（绿色）校正再认的得分（y轴），表明不同年龄组的项目记忆表现相当（x轴），但老年人的配对记忆较年轻人有所下降。b, 配对误警率（y轴）表明，与年轻人相比（红色），老年人（蓝色）更有可能在不匹配的场景中错误地将项目认成旧的。

表2.行为表现的描述统计

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年轻人和老年人theta振荡活动的明确证据。任何有意义的相位信息解释的前提是潜在的振荡实际上是存在的。因此，第一步使用BOSC方法的拓展版在单试次水平上确定了EEG信号中存在振荡活动。这种方法特别适合于在单试次水平上识别theta频段范围内节律段。根据BOSC，对于包含theta振荡的单试次时间窗，两个年龄组的所有个体都在theta频率范围内的功率谱中显示出可靠的峰值，提供了两个年龄组都存在theta振荡活动的明确证据（见图3a）。鉴于不同个体的theta频率不同，我们评估了每名被试的个体theta峰值频率并在接下来的分析中将其用作相位携带频率。为了后续分析，根据BOSC算法识别为振荡的时间窗口，将数据在通道和试次中分为有节律的非节律的分段（1s）。请注意，我们只包括定义为gamma区和感兴趣的频率的后部聚类通道内的分段（图3d）。为了评估与项目记忆和配对记忆形成相关的振荡活动的差异，我们将节律数据分为两种情况。属于物体被识别，但没有对物体-场景关联的记忆（即，正确项目反应后是对匹配或不匹配场景不正确的配对反应）这样试次的节律分段为项目再认条件提供了数据；而属于物体-场景关联被记住的试次（即，正确项目反应后是对旧的物体在匹配或不匹配场景中的正确的配对反应；以下简称配对记忆）的节律分段为联想记忆条件提供了数据。在考察theta和gamma频段活动之间的相互作用之前，检查了编码期间出现的节律性theta活动的波幅和持续时间是否在随后的单纯项目记忆和配对记忆之间存在差异，并导致其年龄差异。基于BOSC方法，将持续时间量化为丰度，即相对于所分析全时间窗（3s）节律所持续时间。以年龄（年轻人/老年人）作为被试间变量，记忆条件（单纯项目/配对）作为被试内变量，进行了两个混合ANOVA，结果发现对波幅或丰度没有发现任何的主效应或交互效应（p > 0.28；图3b,c）。具体而言，我们没有观察到与年龄相关的节律性theta活动本身的减少，这意味着关于项目再认与联想记忆的结果不受节律活动的发生或幅度的影响。

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图3. a, 在单试次水平上，年轻人和老年人在节律分段的theta频段范围内显示出可靠的峰值。图中显示了每个频段（x轴）上的功率（y轴），相对于背景光谱（红色）在节奏性片段（蓝色）中平均功率。b, 节律随时间变化的相对量（即，丰度；y轴）在不同年龄组之间（x轴）或者在单纯项目记忆（绿色）和配对记忆（紫色）之间无差异。c, theta节律的振幅（y轴）在不同年龄组（x轴）或者在单纯项目记忆（绿色）和配对记忆（紫色）之间无差异。d, 上图，编码期间确定的时间（x轴）和频段（y轴）聚类显示相对于刺激前周期（t value）gamma功率可靠增加。下图，gamma频段效应的地形分布随时间的平均（0.4-3s，t value）。e, Gamma功率（在节律性的时间窗口中识别的聚类的平均）在不同年龄组之间（x轴）或者在单纯项目记忆（绿色）和配对记忆（紫色）之间无差异。

记忆编码期间Gamma功率增加。为了分离gamma频段活动的频率范围或地形分布，推测其代表编码期间的物体信息，我们使用非参数基于聚类的置换方法确定了相对于刺激前（-0.7 - -0.2 s）阶段周刺激（0-3s）期间神经活动的增加。分析显示了积极效应（p = 0.009），反映了刺激呈现后持续的功率增加（图3d）。效应携带频率范围（50-75Hz）和通道聚类（Pz、P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8、POz、PO3、PO4、PO7、PO8、O1、O2、Oz）用作以下分析的兴趣区和频率。在上述编码过程中theta丰度差异的分析类似，首先考察了gamma功率的差异是否解释了后续的记忆（单纯项目 vs 配对）或年龄差异。因此，量化了被分类为节律性的时间窗的兴趣区和频率内的gamma功率。以年龄（年轻人/老年人）作为被试间变量，记忆条件（单纯项目/配对）作为被试内变量，进行了混合ANOVA，结果没有发现任何的主效应或交互效应（p > 0.6；图3e）。因此，gamma功率的增加没有表现出年龄之间的差异或者项目再认和联想记忆之间的差异。

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图4. a, 年轻人（上图）和老年人（下图）的theta-gamma耦合相位的角直方图。Theta周期峰值对应于相位0°（cosine），红线表示平均合成向量的平均方向（即，相位角）和大小（即，长度）。轴环显示了直方图中各个相位bin中各个耦合相位角的比例。b, gamma功率（y轴）相对于theta相位bin（x轴）的对应分布。类似地，峰值（红色箭头表示）对应于相位0° 。c,年轻人(红色)和老年人(蓝色)的相位偏差。

Theta-gamma耦合支持联想记忆的形成。到目前为止，我们已经证明了在编码过程中theta频率范围内可靠的振荡活动以及可靠的gamma功率增加，但这些因素都没有显示出单纯项目记忆和配对记忆之间或不同年龄组之间的差异。接下来，评估了他们的相互作用（即，theta-gamma CFC）是否会揭示被试内部或年龄组之间与记忆表现相关的差异。为此，在上述gamma频段分析定义的频率和兴趣区内，将gamma功率在试次上平均，然后排序到theta相位bin中（共36个bin）。基于gamma功率在bin上的分布，推导出每个被试和条件（单纯项目，配对）的个体相位角，反映出gamma功率最强的theta相位bin。为了测试一致性的偏差（这表明theta相位对gamma功率的调制），我们分别对每个年龄组和条件的相位角样本应用Rayleigh测试。注意，对非节律性分段（即BOSC没有识别到节律性theta活动的1s时间窗口）也进行了类似的分析，这与试次数相平衡。该分析作为控制组，以证明任何确定的耦合不是人为的，而是在潜在的theta节律出现时特别观察到的。分析表明，不管是年轻人还是老年人，单纯项目记忆和配对记忆都和可靠的均匀性偏差存在相关，反映了theta和gamma之间可靠的相位-波幅耦合。重要的是，非节律性分段在任何年龄组都没有表现出可靠的均匀性偏差。这些结果表明，在记忆编码阶段，gamma功率的增加往往与theta节律特定相位相耦合。如图4a,b所示，在两个年龄组中，相比于单纯项目记忆，配对记忆耦合似乎更接近theta周期的峰值（表3）。为了考察单纯项目记忆（以未能检索相联系的背景为特征）是否与耦合相位的偏差有关，这种偏差对于成功的配对记忆形成被发现是最大的也可能最优的，我们计算了单纯项目记忆和配对记忆之间耦合相位的个体内的绝对差异（表3）。为了评估偏差的可靠性，通过将绝对相位差除以180（即可能的最大差值）计算相位偏差得分。Wilcoxon符号秩检验表明年轻人和老年人都表现出耦合相位可靠的偏差，并且Wilcoxon秩和检验表明这种偏差在不同年龄组之间具有可比性（图4c）。因此，与我们的预期一致，这些结果证明了由theta节律相位对gamma功率的调节是特定于振荡时间窗的。重要的是，可靠的theta-gamma耦合在两个年龄组种都很明显，这表明联想记忆形成的关键机制在老年时仍然有效。而且，与前人的研究一致，我们表明对于形成项目-背景联系存在一个最佳的theta相位，这反映了年轻人和老年人gamma功率增加靠近theta振荡峰值附近。相比之下，单纯项目记忆在两个年龄组上都有更多的非峰值功率增加。

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图5. a, 配对记忆（左）和单纯项目记忆（右）在theta相位bin（x轴）上的gamma功率（y轴）分布的年龄差异。b, 配对记忆（左）和单纯项目记忆（右）在gamma频段（50-75Hz）功率谱的时间（x轴）和频率（y轴）的示意图。c, 正确配对反应比例（y轴）和个体耦合相位（x轴；角度）的关系。该图显示了一种正相关，表明峰值附近的耦合有利于记忆表现。d, 角直方图显示，与表现较差的年轻人和老年人相比，表现较好的人耦合相位的时间精度更高。

表3.描述性循环统计

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在老年人中，联想记忆形成过程中的耦合随时间推移而改变。为了回答衰老是否与theta-gamma耦合的时间偏移有关这个关键问题，也就是说，相比年轻人，老年人上观察到的gamma功率增加和不同的theta周期的相位耦合，我们使用Watson-Williams检验对比了年龄组之间的相位角。结果表明，在配对记忆和单纯项目记忆上两个年龄组在相位角上存在显著差异。因此，尽管两个年龄组都倾向于在靠近theta振荡峰值处发生耦合，但是相对于年轻人，老年人的耦合相位有明显的偏移。有趣的是，这种与年龄相关的耦合相位的偏移在随后的单纯项目记忆和配对记忆中都很明显（图4a，耦合相位角的年龄对比；图5a，gamma功率分布的年龄对比）。如图5b所示，年轻人在theta节律峰值附近表现出更一致的gamma功率增加，而老年人则表现出更分散的耦合模式。最后，为了评估耦合相位（即，gamma功率增加最显著的theta相位）的个体差异是否与配对记忆表现的个体差异有关，我们计算了配对记忆试次内的个体相位角与正确配对反应的比列之间的线性循环相关。结果表明两者呈正相关，表明靠近theta振荡峰值的耦合有利于联想记忆（图5c）。注意，在每个年龄组中，相关性仍然相当可靠，表明这种关系不仅仅是由一个年龄组驱动的。为了进一步理解这种关系，对每个年龄组正确配对反应的比例进行中位数拆分，并分别评估了表现高、表现低的年轻人和老年人配对记忆形成过程中的theta-gamma耦合。Rayleigh检验表明高表现的年轻人和老年人表现出可靠的theta-gamma耦合，而不管哪个年龄组低表现的都没有表现出可靠的theta-gamma耦合。此外，Watson-Williams检验表明，和表现好的年轻人一样，表现好的老年人的gamma功率和theta节律的峰值精确耦合。这些发现为编码期间gamma功率与theta相位的耦合支持联想记忆形成的说法提供了强有力的证据。此外，研究结果也与成人联想记忆的年龄差异反映在耦合时间精度下降的机制的假设相一致。

讨论

越来越多的证据表明，gamma功率增加和节律性theta活动的相位之间的精确耦合支持事件不同元素之间的关联的形成，这是情景记忆的基本特征。正常人类衰老与情景记忆的下降有关，年龄差异在联想记忆上最大。因此，有人提出，衰老与编码期间将一个事件的不同元素联系到一个连贯的记忆表征的能力下降有关。然而，关于联想记忆形成过程中正常老化是否会损害时间上精确的theta-gamma耦合到目前为止还没有很好的说明。

这里，我们显示了theta-gamma CFC支持年轻人和老年人在项目-背景联系任务中成功地记忆形成。首先，我们记录了年轻人和老年人在theta频段内存在振荡活动（图3a-c）。类似地，编码期间gamma功率地增加在不同年龄组之间没有差异（图3d,e）。然后，我们通过显示在记忆编码过程中gamma功率和theta节律的相位耦合，为theta-gamma CFC在联想记忆形成中的关键作用提供了证据。不管测试中是否只有项目或者配对被正确再认，theta-gamma耦合都很明显。然而，单纯项目被再认的试次的耦合相位偏离于成功提取物体-场景配对的试次的耦合相位（图4）。与单纯项目记忆形成相比，配对记忆形成的特征是gamma功率的增加，更接近theta振荡的峰值，这可能是记忆形成的最佳阶段。重要的是，这种影响在年轻人和老年人中都存在。此外，在两个年龄组中，联想记忆的个体差异与theta耦合相位的个体差异相关（图5c）。关键的是，我们观察到年龄组之间耦合相位稳定的差异，老年人更低的配对记忆表现与远离theta峰值的相位偏移有关（图5a,b；图4a）。总之，我们的结果支持了这样一个假设，即正常老化会损害联想记忆形成过程中神经通信的时间精度。

Theta-gamma耦合支持项目-背景联系的形成

在theta周期内嵌套的gamma频段活动反映了分布神经集群的同步性，因此theta周期的相位决定了突触可塑性的时间窗口，包括长期增强和长期抑制。因此，关于theta-gamma编码在记忆中的作用的主要理论认为，theta节律调节不同细胞集群之间神经活动的精确时间，从而促进了有助于联想记忆形成的突触连接的增强。最近的研究表明，theta-gamma CFC支持依赖于背景信息的情景记忆。然而，大多数研究并未明确评估联想记忆，而是使用置信度评定或记得/知道程序（remember/know）来推断测试时的回忆。本研究设计中，对配对记忆进行了明确的测试，使我们能够解开单纯项目记忆与配对记忆之间CFC潜在的差异。我们发现单纯项目记忆和配对记忆与不同的耦合模式有关。特别地，耦合更靠近theta节律峰值有利于随后的配对记忆。相反，当项目被再认而没有再认出相联系的背景时，我们观察相对于成功的联想记忆的耦合相位存在一个~80-90°的稳定的偏差。这一发现表明，检索项目与背景之间联系失败与发生在远离theta峰值的实质上不同的theta相位上的gamma功率增加有关。因此，我们的结果通过证明编码期间gamma功率与特定theta相位的耦合尤其是支持项目-背景关联的形成，扩展了先前的发现。研究发现，无论是编码阶段的theta频段节律的持续时间，还是gamma频段的皮层激活强度，都无法区分单纯项目记忆和配对记忆，证实了联想记忆的形成取决于theta和gamma活动之间的相互作用的精确时间。因此，我们认为，项目和背景信息的皮层表征反映在与theta节律结合在一起的gamma频段活动上，这确保了神经通信中形成的新的联想记忆的准确时间。

大部分之前的研究发现，记忆形成过程中theta-gamma CFC发生在海马和/或周围的内侧颞叶（MTL），这是一个与情景记忆形成密切相关的联想中枢，其中theta主导节律。头皮记录的theta在多大程度上反映了海马或是新皮层生成的theta，目前不完全清楚。有研究表明，皮层theta是由海马投射驱动的，分布皮层脑区的神经聚集中的同步gamma活动是以海马theta相位为基础。另外，在项目-背景联系形成的过程中额叶和顶叶皮层网络之间，以及在支持成功的记忆形成的MTL子区域之间，都证明了theta频段相位一致性的增加。而且，有研究者表明，与去同步化的夹带相位（即，90°或更大的相位滞后）相比，将听觉和视觉振荡夹带诱导到同步化的theta相位（即，零相位滞后）有利于后续的联想记忆。总之，这些证据提供了强有力的证据，证明theta节律通过相位同步化将不同的信息片段结合在一起，无论是在局部还是在更大的空间距离上，都允许海马网络对关联信息进行编码。鉴于本研究中使用的任务可以假设严重依赖于海马介导的关联过程，本研究中观察到的theta-gamma耦合很可能是海马网络（或者至少是与海马网络相互作用）触发的， 以协调项目和背景信息之间的关联形成。

老年人较低的配对记忆伴随着theta-gamma耦合的时间偏移

联想缺陷假说认为，与年龄相关的情景记忆下降反映了在情景的不同元素之间形成联系的困难。因此，我们发现不同年龄上项目再认上是相似的，而相比于年轻人，老年人对关联信息的记忆力下降。配对记忆表现的年龄差异伴随着耦合阶段的年龄差异。尽管在两个年龄组中theta节律峰值附近的耦合都有利于配对记忆的形成，但相对于年轻人，老年人在随后的配对记忆和单纯项目记忆上表现出稳定的耦合相位移动。因此，相对于年轻人，老年人始终表现出与theta节律最佳相位在时间上不太精确的耦合。重要的是，在不同年龄组之间，节律的持续时间和gamma功率的增加都没有差异，这进一步证实了老年人联想记忆的减少是因为theta和gamma活动之间的精确相互作用发生了变化。

令人惊讶的是，无论联想记忆成功与否，耦合相位都存在年龄差异。然而，这里单纯项目记忆的试次被定义为包括项目反应正确但随后配对反应错误，因此，这些试次中关联信息是不存在的或不能被正确检索的。这些试次的比例在不同年龄组之间有所不同，老年人对不匹配的配对误警率高于年轻人。更高误警率（即，对重新排列的配对错误的再认）是衰老研究中一个常见的发现，这与海马激活的年龄差异以及支持情景记忆形成的海马亚区（DG/CA3）的体积有关。此外，值得注意的是，单纯项目记忆的耦合相位偏差在老年人和年轻人中表现出不同的方向。尽管我们认为，老年人过早的耦合相位可能反映了联系缺陷，但我们推测，年轻人的延迟耦合可能反映了其他妨碍良好编码的其他故障，如注意力缺失。

我们的研究与以前的研究结果一致，表明神经通信动力学的中断是衰老认知变化的基础。此前，前额和后脑之间的theta频带同步性减低、theta和gamma活动之间同步性改变与老年人工作记忆表现下降有关。本研究的结果将这些神经通信障碍作为与年龄相关认知衰退的标志的观察扩展到情景记忆形成的领域。同时，值得注意的是，那些表现出更像年轻人的theta-gamma耦合模式的老年人也表现出更好的联想记忆，表现为个体耦合相位和正确配对反应的比例之间稳定的关系。事实上，在表现较好的老年人中，与表现较好的年轻人一样，耦合发生在theta节律的峰值处。这与老年人的认知表现是由神经结构和功能特异化过程的保存水平决定的观点是一致的。特别是，海马结构的维持可能会保留海马介导的功能，如表现较好的老年人神经同步的精确时间。因此，尽管theta-gamma CFC的时间分散导致了联想情景记忆的年龄相关的衰退，但能够保持年轻耦合模式的老年人也在更大程度上保持了他们的情景记忆功能。然而，当神经系统不能始终耦合到theta节律的最佳相位时，突触可塑性的诱导就会减弱，MTL对联想信息的编码也会受到损害，从而导致随着成人年龄的增长联想记忆表现的下降。

最后，值得注意的是，神经递质（如多巴胺和去甲肾上腺素）已被证明可以调节神经可塑性，最近的研究表明多巴胺可以调节高低频段的耦合。另外，情景记忆的个体差异与神经递质功能的差异有关。因此，神经化学系统稳定性的个体差异可能是导致theta-gamma耦合时间精度差异的一个因素。未来的工作可以集中在与年龄相关的神经调节递质变化和theta-gamma耦合之间的联系，以及与依赖于海马联想记忆加工的关系。

结论

著名的记忆神经认知理论早就提出，同步神经兴奋性的节律调节服务于神经通信，而跨频耦合精度降低是以认知表现为代价的。在这里，我们表明，在年轻人和 老年人中都发现，在项目-背景联系的形成过程中，gamma功率的增加与潜在的theta节律相耦合。接近theta节律峰值的耦合与更好的配对记忆有关，指向有利于联想结合的最佳相位角。老年人的配对记忆表现较差，与年轻人的平均相位方向有较大偏差。与此同时，表现较好的老年人表现出更多类似年轻人的theta-gamma耦合模式。目前发现模式与以下假设一致：正常衰老会损害神经通信的时间精度，导致与年龄相关的情景记忆形成障碍。

参考文献：Out of Rhythm: Compromised Precision of Theta-Gamma Coupling Impairs Associative Memory in Old Age