编辑推荐：
工作记忆（WM）对信息处理至关重要，其功能在衰老及阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）中受损。研究人员通过统一延迟再现任务和计算模型，研究不同人群 WM 过滤能力。发现不同群体在编码和维持阶段过滤能力不同，海马体体积与维持阶段过滤相关，为理解相关疾病提供依据。
在我们的大脑中，工作记忆（Working Memory，WM）就像一个临时的信息 “小仓库”，负责短暂地编码和存储信息，帮助我们在没有外界输入的情况下，依然能够获取和使用这些信息。想象一下，你在超市购物时，记住购物清单上的物品，这就离不开工作记忆的帮忙。然而，随着年龄的增长，这个 “小仓库” 的功能似乎会逐渐 “老化”，在一些神经退行性疾病，如阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，AD）和帕金森病（Parkinson’s Disease，PD）患者中，它更是 “状况百出”。
目前，关于健康衰老以及这些神经退行性疾病如何影响工作记忆，尤其是在编码（信息进入 “小仓库” 时）和维持（信息在 “小仓库” 中保存时）阶段过滤无关信息的能力，我们了解得还不够深入。比如，老年人在记忆任务中容易出错，是因为他们难以过滤掉干扰信息，还是有其他原因呢？AD 和 PD 患者的工作记忆问题又有哪些独特之处？为了揭开这些谜团，来自英国牛津大学（University of Oxford）等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员为了深入探究这一问题，采用了统一的延迟再现任务（Filtering at Encoding and Maintenance Task）和计算模型（Mixture Model）。他们招募了年轻健康对照组（Young Healthy Controls，YHC）、老年健康对照组（Elderly Healthy Controls，EHC）、AD 患者和 PD 患者，每组 28 人。通过让参与者完成记忆箭头方向的任务，并在编码或维持阶段设置干扰项，来评估他们的工作记忆过滤能力。同时，部分参与者还进行了 3T MRI 脑部扫描，以获取海马体体积数据。
研究结果如下：
- 健康衰老对工作记忆过滤的影响：在所有条件下，EHC 的表现均显著差于 YHC。EHC 在编码阶段的组块效应（Set Size effect）比 YHC 更高，而在维持阶段两组差异不显著。在过滤能力方面，两组在编码和维持阶段都能有效过滤无关项目，但 EHC 在维持阶段的过滤表现相对较差。混合模型分析显示，EHC 存在记忆精度（Precision）下降、目标检测（Target detection）能力降低、错误绑定（Misbinding）和猜测（Guessing）增加的问题。
- 阿尔茨海默病患者的工作记忆过滤情况：AD 患者在所有指标上的表现均比 EHC 差。在维持阶段，AD 患者的过滤能力明显受损，其在过滤维持（Filtering at Maintenance，FM）条件下的表现与记住三个项目的维持（Set Size three at Maintenance，SS3M）条件相似。AD 患者的记忆精度、目标检测能力降低，错误绑定和猜测增加，且疾病持续时间与过滤能力、工作记忆容量等指标无相关性。
- 帕金森病患者的工作记忆过滤特点：EHC 和 PD 患者在平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）上无显著差异。PD 患者在编码和维持阶段的过滤能力均较好，但猜测率显著高于 EHC。在其他指标上，如记忆精度、目标检测和错误绑定，两组无明显差异，且疾病相关指标与过滤能力、工作记忆指标无相关性。
- 认知测量与海马体体积的关系：通过跨诊断分析发现，海马体体积与维持阶段的过滤能力显著负相关，与 MAE、错误绑定和猜测呈负相关，与目标检测呈正相关。在预测海马体体积方面，猜测是最佳指标，而记忆精度与海马体完整性无关。
综合研究结论和讨论部分，该研究表明不同群体在工作记忆过滤能力上存在显著差异。健康衰老、AD 和 PD 患者的工作记忆受损模式不同，这为深入理解这些疾病的病理机制提供了新的视角。海马体在工作记忆维持阶段的过滤中起着重要作用，其体积与工作记忆的多个指标相关，这对于进一步研究神经退行性疾病中工作记忆的变化机制具有重要意义。同时，该研究也为未来开发针对性的干预措施提供了理论依据，有助于改善患者的认知功能，提高生活质量。
