Differences in Brain Functional Network Topology in High and Low Working Memory Performance

Abstract

Nowadays the network approach in neuroscience provides a promising way of analyzing neurophysiological mechanisms that underlie psychological functions and is widely used to study working memory. To date, data obtained in neuroimaging studies links working memory with topological features of brain networks, such as increased connectivity between frontal, parietal, and temporal regions, as well as increased integration in brain networks as a whole. The present study examines the relationship between the topological characteristics of functional brain networks with the performance in the Sternberg item recognition paradigm based on electroencephalographic data. It is shown that the higher performance in Sternberg paradigm, implying a higher efficiecy of the processes of encoding, storage, and retrieval of information from working memory, is associated with an increase in the integration of functional networks, expressed in differences in the clustering coefficient, participation coefficient, Wiener index and eigenvector centrality between the groups of high and low working memory task performance (p < .01). In addition, our data suggest the variability in the topological pattern of connectivity, which can be traced through changes in the magnitude of the standard deviation of the values of topological metrics during the task.

В настоящее время сетевой подход в нейронауках предоставляет многообещающий способ анализа нейрофизиологических механизмов, лежащих в основе психологических функций, и широко используется для изучения рабочей памяти. На сегодняшний день данные, полученные в ходе исследований с применением методов нейровизуализации, связывают рабочую память с топологическими особенностями мозговых сетей, такими как повышенная связность между лобной, теменной и височной областями, а также повышенная интеграция сетей мозга в целом. В данной статье рассматривается взаимосвязь между топологическими характеристиками функциональных сетей, полученными путем электроэнцефалографических исследований, и успешностью решения задач Стернберга на рабочую память. Было показано, что более высокая успешность в парадигме Стернберга, подразумевающая более высокую эффективность процессов кодирования, хранения и извлечения информации из рабочей памяти, связана с увеличением интеграции функциональных сетей, выражающейся в различиях в коэффициенте кластеризации, коэффициенте партиципации, индексе Винера и степени влиятельности между группами с высокой и низкой успешностью решения задач на рабочую память (р < .01). Кроме того, наши данные свидетельствуют об изменчивости топологической структуры связности, которую можно проследить по изменению величины стандартного отклонения значений топологических показателей во время выполнения задачи.