工作记忆（WM）依赖于对有关信息的优先处理和对无关信息的抑制。优先处理有关信息与外侧前额叶皮层的θ频率神经振荡有关，抑制无关信息与枕顶叶皮层的α振荡有关。在这里，作者使用一个有回溯性性线索的工作记忆范式来操纵优先级和抑制任务需求，以此来分别驱动前额叶皮层的θ振荡和顶叶皮层的α振荡。为了检验这些神经震荡的因果作用，作者在功能性磁共振成像所识别的前额叶和顶叶区域分别应用θ或α频率的有节律的经颅磁刺激（TMS）。节律性TMS对WM性能的影响取决于TMS频率是否匹配预期的由潜在任务驱动的目标区域的振荡。目标区域的功能性磁共振成像预测了被试随后的TMS效应，结果证实了θ振荡对应神经活动兴奋，α振荡对应抑制。这些结果共同表明了前额叶θ振荡和顶叶α振荡在WM表征中的分离作用。
文章重点：
研究方法：
实验一：行为实验，测试被试的工作记忆容量，并且删除掉对提示性线索“无感”的被试(因为这部分被试在TMS干预时注定无效)；
实验二：fMRI任务，根据该任务对接下来的TMS干预的ROI进行定位；
实验三和四：TMS分别干预左侧MFG和左侧IPS。
研究结果：
任务驱动情况下，频率和位置匹配的TMS使得WM容量大于不匹配条件时的WM容量；在非任务驱动情况下，TMS无效；也就是说TMS发挥作用是点对点的，而不是提高general的表现。
任务驱动情况下，左MFG活动与MFG-TMS效应正相关显著，而在非任务驱动情况下则不显著。
研究结论：前额叶θ振荡和顶叶α振荡各司其职，互相平衡。
正文：
研究方法：
被试：
根据保护人类被试委员会和加州大学伯克利分校的指南，作者获得了37名被试的知情同意。排除标准包括：体内植入装置或金属、幽闭恐惧症、耳鸣或听力问题、色盲、个人或家族癫痫或惊厥史、个人晕厥史、过去24小时内使用药物或酒精史、怀孕（所有女性均做尿检）、头部病史创伤、神经系统疾病、慢性或短暂睡眠障碍、慢性压力、高血压、过去三个月内任何心理状况的药物干预。在37名被试中，有8名被排除在功能磁共振成像和颅磁刺激干预之外，因为他们没有通过回顾线索范式的行为筛查。另有9名被试因无法按时完成所有课程而退出研究。20名被试（7名男性，年龄平均21.3岁，标准差为3.1岁）完成了所有四个实验阶段，并被纳入最终分析。
流程和行为任务：
整个实验设计包括四个阶段：
一个最初的行为测试阶段来筛选被试执行任务的能力，一个功能磁共振成像扫描阶段来定位感兴趣区以供后续的TMS干预，以及两个TMS干预阶段分别刺激左侧额中回(middle frontal gyrus, MFG)和顶叶下沟(inferior intraparietal sulcus, IPS)，刺激顺序进行了平衡。每个阶段都在单独的一天内完成。
在最初的行为筛选中，被试完成了一项带有回溯线索提示的变化觉察WM任务（图1A）。在每个试次中，在一个注视点周围放置两个彩色正方形阵列，持续500ms。这两个记忆阵列始终位于视野的对侧，每个项目与注视点的距离相等。在每个试次中，左、右阵列包含相同数量的刺激（每个阵列两个、三个或四个项目）。在1000ms的延迟时间后，在注视点的位置，回溯线索提示（50%的试次）或中性提示（50%的试次）呈现100ms。回溯线索为指向左侧或右侧视野的箭头。要求被试“记住”来自提示视野的阵列，并“忘记”来自对侧视野的阵列；在回溯性线索条件下，测试阵列即为要求被试记住的阵列。中性提示采用双向箭头的形式，不提供关于即将到来的测试阵列的信息；要求被试继续记住两个阵列。
在第二次延迟1000 ms后，在与原始阵列相同的位置，在注视点的左侧或右侧用测试阵列测试被试。被试指出整个测试阵列是否与记忆阵列的颜色匹配，或者是否至少有一种颜色发生了变化。在不匹配的试次中，测试阵列可以包含一种不在任何一个记忆阵列中的新颜色，一种来自未测试阵列的颜色，或者两个阵列中的两种颜色发生交换。被试用右手食指（匹配）或中指（不匹配）按下按钮，反应时间控制在2000ms内。记忆阵列大小和回溯性线索与中性线索的条件是混合的、随机的和平衡的。
作者使用九种颜色的固定刺激。彩色方块可以出现在12个不同的位置，在注视点周围等间距分布。在每个试次中，两个记忆阵列被随机地放置在每一个视觉半视野中，每个半视野有六个可能的位置。在编码显示中，记忆阵列从不相邻，因此它们之间总是至少有一个空位置。在筛选阶段，被试平均每个条件进行90.32±30.36个试次，每个条件至少进行36个试次。
作为初步评估，作者比较了回溯性提示线索和中性提示线索的反应时间和准确性。在组水平上，被试表现出相对于中性提示的行为改善：工作记忆容量增加（t（36）=2.53，p=0.016，d=0.42），且反应时间减少（t（36）=11.70，p=7.95 3 10，d=1.00）。接下来，通过比较个体在两种线索中的表现，，筛选个体利用回溯性提示线索的能力。作者进行了这个筛选过程，使包括在TMS干预中的被试更有可能表现出一种回溯线索的收益，并产生节律性TMS靶向的内源性神经振荡信号。在筛选出的37名被试中，有8名表现出行为表现较差，在回溯性提示线索中的表现低于或等于中性线索，因此没有参与接下来的功能磁共振成像和TMS干预。
对于TMS后的行为实验，则根据初步评估的结果将其限定为固定的记忆数量，旨在通过避免地板和天花板效应对表现的影响，最大限度地发挥TMS对行为的影响。例如，如果一个被试在记忆3个项目时表现出了回溯性线索的增益作用，而在记忆4个项目时没有，则将其记忆项目的数量限定为3，因为该实验旨在研究回溯性线索的认知加工。所有其他的被试被分配到一个4的记忆数量。在完成整个流程并纳入分析的20名被试中，8名被试的记忆数量被设定为3。
fMRI和ROI定位
行为筛选后，被试接受核磁共振成像，以便获得高分辨率解剖扫描，用于三维立体定位导航，并在随后的TMS干预中定位左额叶中回（MFG）和左顶叶下沟（IPS）。被试执行与行为筛选阶段相同的任务，但基于筛选阶段的表现，将记忆数量设置为固定大小。根据功能磁共振成像程序的时间限制完成3到6个run。每个run包括40个试次。总的来说，在4种条件下（2视野*2线索类型），每名被试至少有30个试次，平均47.89个试次。
核磁共振数据是在加州大学伯克利分校的Henry H. Wheeler脑成像中心用西门子3T仪器采集的。作者收集了高分辨率的结构扫描以用于TMS定位和多个scan的fMRI扫描，以定位特定任务激活的左侧MFG和IPS（图1所示位置）。扫描参数暂且略过。
使用SPM12对fMRI数据进行预处理。除非另有说明，否则所有预处理步骤都在SPM12中执行。解剖图像去除颈部（AFNI），手动重新定位到前连合，用平均偏倚校正进行分割，并标准化到MNI空间。在高于平均值（AFNI）的三个标准差处对功能数据进行去尖峰化、时间校正、与平均功能图像对齐、手动重新定位到前连合、标准化到MNI空间并用4 mm的半高宽核进行平滑。
在MNI空间中对fMRI数据进行GLM分析，其中包括每个条件（回溯性线索-左侧视野，回溯性线索-右侧视野，中性线索-左侧视野，中性线索-右侧视野）的回归项和没有做出反应的试次的回归项。每个试次开始于编码呈现那一个时间点，持续时间为被试做出反应的时间（相对于测试开始的平均反应时间为967.3 ms，标准偏差为125.9 ms）。如果没有做出反应，则持续时间包括完整的2s。上述回归函数与典型血流动力学反应函数卷积。作者还包括8个协变量：6个头动参数和白质和脑脊髓液中的平均信号。通过SPM12对解剖图像的分割，计算脑白质和脑脊液的mask。
根据任务态激活和元分析报告的坐标（MFG【-40，39，23】和IPS【- 34，-76，26】），分别为每个被试定义用于TMS定位的坐标。每个被试的TMS靶向坐标定义方式如下：设置所有条件和基线的contrast，提取contrast中激活的区域，然后找到最接近元分析的坐标，且解剖上限定于额叶中回和顶叶下沟。最初选择p<0.001的起始阈值，然后降低，直到每个被试发现一个超过阈值的团块。在MNI空间中，被试左MFG的平均坐标为（33.70, 42.70, 27.70），标准偏差为（6.10, 6.03, 6.63）；左IPS的平均坐标为（30.60, 78.80, 23.80），标准偏差为（3.90, 4.18, 6.19；图1C）。在MNI空间中定义了特定于被试的坐标之后，在这个点周围创建一个8mm的球形ROI，然后从MNI空间转换到原始空间，作为TMS的目标。
无创脑刺激
在第三和第四个阶段中，分别在不同的时间将在线节律性TMS传送到左侧MFG或IPS，使用MagStim Super Rapid-2 Plus1刺激器（MagStim figure 8 70mm双气膜线圈，英国惠特兰，MagStim），顺序进行平衡。计算每个被试的运动阈值（MT），将线圈强度校准到其特定的灵敏度水平。为了计算MT，在被试右手第一背侧骨间肌上安装了一个电极。单脉冲TMS以45度角传送到左运动皮质相应的手部区域，直到TMS脉冲可靠地激发出运动诱发电位（MEP），定义为比基线至少高70微伏的瞬时电压增加。一旦产生MEP，其强度就降低到能产生一半MEP（如，10次中能产生5次）的水平。
一种定制的4个110% MT的双相脉冲序列训练，频率为5Hz（θ频率）、10Hz（α频率）或无节律。在TMS干预中，被试被监测是否有强迫性实验的迹象，并被鼓励有任何不适时及时告知主试。为了确保TMS定位的准确性，作者使用Rogue Research的BrainSight v2.2.11和北方数字北极星光谱红外相机将被试头部的解剖地标记录到他们的解剖MRI扫描和立体定位三维跟踪中。从单个被试的功能磁共振成像数据得到的被试特定坐标覆盖在被试的解剖图像上。计算垂直于颅骨的颅磁刺激轨迹。两个TMS部位的线圈角度在前后方向保持不变。TMS感应电流的模型预测了沿线圈角度的最大电场。这些模型可以通过有限元模型进一步说明，表明最大感应电场在垂直于线圈角度的回转冠中。作者选择TMS线圈的角度沿额叶中回和顶叶内沟方向，并根据被试的特殊的脑回几何结构，期望电场强度在该靶区内变化。在TMS干预过程中，实验人员借助MagStim线圈夹持器和连续实时立体定位跟踪，积极保持TMS线圈的稳定位置。在每个TMS训练结束后，产生一个TTL脉冲，记录线圈相对于目标轨迹的位置。如果TMS线圈位置偏离目标轨迹大于5mm（平均1.66%，标准偏差2.19%的试验被删除），则在分析中将该试次剔除。由于技术原因，一个被试的一个序列没有可用的立体定向追踪数据，但该序列的所有试次仍然都包括在分析中。
先前的一项实验发现，行为相关的α振荡在回溯性线索开始后的300到800ms之间，θ振荡在回溯性线索开始后的100到600ms之间。基于这些振荡的时间，作者在回溯性线索开始后100 ms发送一列TMS，以最大程度地与这两个相关的时间窗口重叠（图1D）。每一个双相TMS脉冲是一个短暂的事件，仅持续约0.25ms。因此，α频率序列由4个脉冲TMS组成，脉冲间隔为100 ms（10Hz），总持续时间为300 ms（图1B所示），θ频率TMS由4个脉冲TMS组成，脉冲间隔为200ms（5Hz），总持续时间为600ms（图1A所示），用失节律的TMS作为控制刺激，解释在同一时间窗内接收TMS脉冲的非频率特异性生理效应。失节律的TMS的总持续时间在α和θ频率TMS（300～600ms）之间变化。对失节律的TMS序列进行约束，使每个脉冲至少间隔20 ms。随机产生每个失节律序列，并检查其是否接近α或θ频率脉冲模式。如果所有三个间隔的值都在80-120 ms范围内，或者如果所有三个间隔的值都在180-220 ms范围内，则丢弃生成的脉冲，并随机生成新脉冲。为了控制每个被试的TMS的非频率特异性效应，作者通过对比α/θ TMS和失节律的TMS计算每个条件的差异分数，例如，用右侧视野回溯性线索对MFG的αTMS减去右侧视野回溯性线索对MFG的失节律的TMS。这些差异分数用于所有统计分析。此过程还控制不同被试的记忆数量的影响。
为了最大化统计检验能力，TMS实验设置的记忆数量是固定的，并且只有回溯性线索条件。被试完成两次TMS干预：每个TMS部位随机干预一次，按顺序进行平衡。每个TMS训练包含8个block，每个block48个试次（共六个条件）：θTMS-右视野、αTMS-右视野、失节律TMS-右视野、θTMS-左视野、αTMS-左视野和心失节律TMS-左视野）【有对应的刺激MFG和IFS两套，所以实际条件共有12种：θ-MFG-右视野、α-MFG-右视野、失节律-MFG -右视野、θ-MFG -左视野、α-MFG -左视野和心失节律-MFG -左视野；θ-IFS -右视野、α-IFS -右视野、失节律-IFS -右视野、θ-IFS -左视野、α-IFS -左视野和心失节律-IFS -左视野】。总的来说，每个被试在每次TMS干预中完成了384个试次（两次TMS干预中共768个试次），在每个实验条件下总共完成了64个试次。
图1 实验设计流程
量化与统计分析
主要数据分析
为了控制记忆数量大小的差异，并且假设作者使用了全部的记忆数量作为测试，作者使用Pashler的容量度量来计算WM容量。Pashler的容量计算为【记忆负载*命中率（匹配试次的正确命中）*误报率（非匹配试次的错误反应）】/【1-误报率】。
作者的主要分析是检验由回溯性线索引起的预期θ和α振荡下，TMS的频率特异性效应。对于左侧MFG-TMS，作者使用的条件是右侧（对侧）有一个回溯性线索。在这种情况下，在对侧视野中呈现的信息必须优先。对于左侧IPS-TMS，作者使用了一个左侧（同侧）回溯性线索的条件。【编者注：这里有一个很绕的重要的点：当采用右侧视野时，右侧优先，使用的是左侧MFG的优先功能；当采用左侧视野时，右侧抑制，使用的是左侧IFS的抑制功能。引申一下，这篇文章设计的很好的一点是，优先和抑制都选择了左半球，这样的话两个脑区的功能可以互相独立出来，不然如果选择的左侧MFG和右侧IFS进行干预，则导致的结果是右侧视野的优化和左侧视野的抑制，两个效应无法进行分离】在这种情况下，对侧视野中的信息必须被抑制。作者对容量和反应时间进行了2*2（TMS位点【MFG vs IFS】*TMS频率【θ vs α】）重复测量方差分析（ANOVA）。作者对实验设计进行了优化，使得单一的测试可以用来评估TMS对行为的影响。作者假设TMS位点和TMS频率之间的相互作用，使得与TMS位点匹配的TMS频率（θTMS-MFG，αTMS-IPS）相对于TMS频率与TMS位点不匹配时（αTMS-MFG，θTMS- IPS）会提高被试的表现。【编者注：这里应该选择的条件是θ-MFG-右线索，α-IPS-左线索，α-MFG-右线索，θ-IPS-左线索，因为频率特异性效应就是只改变干预的频率，但是其他条件不同，下同】
作为一个探索性的控制分析，作者考察了在没有任务驱动目标区域产生θ和α振荡的情况下，TMS频率和TMS位点的交互作用。对于左MFG-左回溯性线索，刺激与优先视野同侧，在该区域没有任务驱动活动（图S1A）【因为在优先左侧视野的时候，使用的是右侧MFG的优先功能】。对于左IPS-右回溯性线索，刺激与被抑制的视野同侧，在该区域没有任务驱动的活动（图S1B）【因为在抑制左侧视野的时候，使用的是右侧IFS的抑制功能】。虽然失节律TMS是由TMS的非特异性效应所控制的，但θ和α振荡不受靶区回溯信号驱动的条件，可以作为控制条件。【这里应该选择的条件是θ-MFG-左线索，α-IPS-右线索，α-MFG-左线索，θ-IPS-右线索】
图S1 任务驱动与没有任务驱动目标区域产生θ和α振荡的比较
脑行为相关分析【这一块不好理解，可以直接看讨论中对图3的说明】
为了评估每种情况下的ROI活动，作者首先为每个被试定义了MFG和IPS的ROI，为每个被试创建一个以TMS干预目标坐标为中心的半径为8mm的球形ROI。然后取GLM中每个条件的ROI参数估计值（beta值）的平均值。然后用这些平均值建立两个contrast，进行相关分析。对于MFG ROI，作者对比了【回溯性线索-右侧视野】条件与【中性线索-右侧视野】条件。对于IPS ROI，作者对比了【回溯性线索-左侧视野】条件与【中性线索-左侧视野】条件【这里两个ROI的beta值是fMRI阶段计算出来的，因为TMS阶段只有回溯性线索条件】。每种contrast在感兴趣的特征（回溯性线索）上都不同，但控制视觉刺激和测试的视野。一名被试的活动比MFG-ROI的contrast的平均值低三个以上的标准差，因此从两个大脑行为相关性中被忽略。这些大脑活动的测量结果随后与特定的TMS效应相关：MFG ROI中的活动与【θ-MFG-回溯性线索-右侧视野】减去【α-MFG-回溯性线索-右侧视野】的行为效应做相关。IPS ROI中的活动与【α-IPS-回溯性线索-左侧视野】减去【θ-IPS-回溯性线索-左侧视野】做相关。ROI的定义基于所有任务条件与基线的独立contrast。因此，ROI内的信噪比差异无法解释假设的逆关系。【频率特异性效应就是只改变干预的频率，但是其他条件不同】
作为大脑行为分析的对照，对于MFG，作者对【回溯性线索-左侧视野】条件与【中性线索-左侧视野】条件的大脑活动与【θ-MFG-回溯性线索-左侧视野】减去【α-MFG-回溯性线索-左侧视野】的行为效应做相关。对于IFG，作者对【回溯性线索-右侧视野】条件与【中性线索-右侧视野】条件的大脑活动与【θ-MFG-回溯性线索-右侧视野】减去【α-MFG-回溯性线索-右侧视野】的行为效应做相关。这些是行为分析中使用的相同的控制条件，解释了与作者的认知操作无关的非特定效应。
结果与讨论
管理有限的工作记忆容量（WM）要求控制过程能够优先处理与目标相关的信息，抑制与目标无关的信息。优先级和抑制过程可以前瞻性地对知觉输入进行操作，外部选择性注意充当“输入门”，控制哪些知觉信息最终被编码到工作记忆中，或者回顾性地对工作记忆的内部维持内容进行操作，有效地充当“输出门”，控制哪些信息最有可能指导未来的行为。大量证据表明，优先顺序与额叶皮层θ振荡相关，而抑制与枕顶叶皮层α振荡相关。然而，以往的研究大多采用了相关的方法，如脑电图（EEG），这些方法的空间分辨率有限，无法深入了解WM过程中神经振荡的因果关系。在当前的研究中，作者将功能磁共振成像（fMRI）和频率特异性脑刺激相结合，以超越以往的局限性，并为前额叶θ和顶叶α振荡在WM表征的优先顺序和抑制中的作用提供因果证据。
有节律的经颅磁刺激（TMS）已经被证明会引起α和θ振荡的局部兴奋，并且当刺激频率与任务需求诱发的神经元振荡相匹配时，会影响行为任务的表现。在这里，作者使用了一个WM范式，其中一个回溯性线索（retro-cue）被设计来驱动对WM内容进行不同优先级和抑制的过程。被试最初在左右半视野中对两个外围呈现的彩色正方形记忆阵列进行编码（图1）。在一段延迟之后，一个确定的回溯性线索指示探针将测试哪个记忆阵列，因此应该在记忆中对其进行优先级排序，并且哪个数组是不相关的，因此应该被抑制。第一段延迟后，被试要要求回答测试阵列是否与最初在该半视野中呈现的阵列相同。由于回溯性线索已经被证明能引起前额叶皮层的θ振荡，以优先加工对侧刺激（图1A）并且引起枕顶叶皮层的α振荡，以抑制对侧刺激（图1B），整个记忆阵列呈现在一半视野中，以分离与任务相关的θ和α振荡从而分离半球。在使用这个范例的初步筛查中，作者证实了回溯性线索比起中性线索增加了工作记忆容量(t[36] = 2.53, p = 0.016, d = 0.42)并降低了反应时(RT;t[36] = -11.70, p = 7.95*10-14, d = 1.00)，与以往结果一致。
然后，作者收集基线fMRI数据，同时被试执行回溯性线索WM任务。作者利用功能磁共振成像的空间分辨率，将左前额叶皮层（额叶中回；MFG）和左顶叶皮层（顶叶下沟；IPS）中的被试特定感兴趣区域（ROIs）进行功能定位，这两个区域是根据WM任务确定的，用于随后的TMS靶位点（图1C）。接下来，作者将θ和α频率节律性TMS分别应用于MFG和IPS目标点的任务执行过程中，并平衡顺序。每个试次后，进行TMS干预，时间窗口由先前研究确定。失节律TMS被用作对靶区刺激的任何非频率特异性效应的控制。整个实验均以随机和混合频率（θ-TMS、α-TMS或失节律-TMS）进行。
这种实验设计使作者能够比较当节律性TMS的频率与预测的任务驱动神经振荡的频率匹配或不匹配时的WM表现。因此，“匹配”条件包括当回溯性线索表明对侧WM表现与任务相关时，将θ-TMS应用于MFG的试次（图1A），以及当回溯性线索使对侧WM表现不相关时，将α-TMS应用于IPS的试次（图1B）。相反，“不匹配”条件包括对侧WM表现与任务不相关时，将α-TMS应用于MFG的试次，以及对侧WM表现不相关时，将θ-TMS应用于IPS的试次。由于θ和α振荡理论上在优先级或抑制表示中起相反的作用，作者预测节律性TMS对绩效的有利（或不利）影响将取决于TMS频率是否与目标区域的任务相关振荡匹配（或不匹配）。为了测试这种交互作用，作者使用重复测量方差分析（ANOVA）对来自于TMS干预的数据进行分析，其中TMS位点（前额叶或顶叶）和TMS频率（θ或α）分别用于WM容量和RT。为了控制非TMS频率特异性效应，作者计算了与每种条件（TMS位点*回溯性线索）相匹配的失节律TMS试次的差异分数，并将这些差异分数纳入分析。失节律TMS序列的持续时间均匀地在300和600ms之间变化，使得单个失节律TMS条件用作给定TMS部位的θTMS和αTMS的共同控制（图S1）。【编者注：见方法部分，这里应该选择的条件是θ-MFG-右线索，α-IPS-左线索，α-MFG-右线索，θ-IPS-左线索，因为频率特异性效应就是只改变干预的频率，但是其他条件不同，下同】
节律性TMS对WM容量的影响如图2A所示。与作者的预测一致，作者发现TMS位点和TMS频率之间存在显著的相互作用，使得匹配TMS的WM容量大于不匹配TMS（F[1,19]=5.66，p=0.028，η2p=0.23）。这种相互作用效应在形式上与比较匹配TMS与不匹配TMS的容量差异的试次相同，如图2B所示（t[19]=2.379，p=0.028，d=0.532）。刺激部位或刺激频率的主效应不显著（部位的主效应：（F[1,19]=0.14，p=0.72，η2p =0.01；频率的主效应：F[1,19]=0.19，p=0.67，η2p =0.01）。
图2 节律性TMS对WM容量的影响
对于RT(反应时），TMS位点和TMS频率之间没有相互作用（图2C；F[1,19]=1.32，p=0.27，η2p =0.07），因此匹配和不匹配TMS之间的RT没有显著差异，尽管在数值上匹配TMS的RT更好（图2D；t（19）=1.150，p=0.264，d=0.257）。再加上对容量的影响，这表明节律性的TMS在绩效上并没有导致速度-精度的折衷。此外，刺激部位或刺激频率的主效应均不显著（部位的主效应：F[1,19]=0.59，p=0.45，η2p =0.03；频率的主效应：F[1,19]=2.87，p=0.11，η2p =0.13）。
对于不期望回溯性线索系统性地驱动TMS靶区的θ或α振荡的情况（回溯性线索左侧TMS-左侧MFG或回溯性线索右侧TMS-左侧MFG）【这里都调用的是右侧脑区，也就是右侧MFG和IFS，与刺激部位不对应】，作者没有关于节律性TMS对绩效的系统性影响的先验假设。在使用这种TMS方法的已有研究很少的情况下，应用于没有可靠任务驱动神经振荡的区域的节律性TMS的预期影响是不确定的；节律性TMS的有效性可能取决于（至少部分地）进入一个已经内生性存在的频率，因此在没有任务驱动的神经振荡的情况下，其影响可以忽略不计。或者，它可以从头诱导实质性的振荡活动，这种活动与任务无关，因此干扰任务执行，它可以通过大脑半球间的连接促进相应对侧皮层中的任务驱动振荡，从而提高执行能力，或者它可以具有这些效应的组合。作为探索性对照分析，作者对θ和α振荡不是任务驱动的情况（图S1A和S1B）进行了相同的分析，发现在这些情况下没有显著影响（图S1C和S1D；图S1E和S1F）。【这里应该选择的条件是θ-MFG-左线索，α-IPS-右线索，α-MFG-左线索，θ-IPS-右线索】
接下来，为了测试在TMS靶区有无任务驱动振荡的情况下，TMS匹配-不匹配交互作用效应是否更大，作者将所有条件下的WM容量分数作为因变量，做一个包含TMS位点、TMS频率和任务驱动神经振荡（存在或不存在）的三因素方差分析【这里应该选择的条件是：θ-MFG-右线索，α-IPS-左线索，α-MFG-右线索，θ-IPS-左线索，θ-MFG-左线索，α-IPS-右线索，α-MFG-左线索，θ-IPS-右线索】。尽管当任务驱动的神经振荡出现在靶区时，匹配-失配TMS效应在数值上更大，但与此效应相对应的三阶交互作用检验在统计学上并不显著（F[1,19]=0.605，p=0.446，η2p=0.031）。作为最终的控制分析，作者通过将所有条件下的容量分数作为因变量，分别考察在任务驱动的神经振荡是否存在的情况下，TMS位点和TMS频率对任务通用容量分数进行分析【三阶交互不显著，所以单独对有无任务驱动的神经震荡分别做两阶方差分析】。结果显示，当TMS频率与靶区的一般首选频率一致时（额叶θ和顶叶αvs. 额叶α和顶叶θ；F[1,19]=8.64，p=0.00842，η2p =0.31），存在显著的相互作用，使得WM容量更大。这种控制分析也为前额叶θ和顶叶α振荡对工作记忆成绩的不可分离贡献提供了证据，但也为有节律的TMS效应提供了一个潜在的替代解释：无论怎样，前额叶皮层θTMS和顶叶皮层αTMS都可能以更一般的方式提高工作记忆成绩目标区域是否存在任务驱动的神经震荡，可能是通过半球间的联系影响到遥远的区域。
因为工作记忆能力和回溯性线索的收益在个体间有很大的不同，作者假设，MFG和IPS活动（在基线fMRI评估阶段）可以表明被试在回溯性线索试验期间参与任务驱动的优先顺序和抑制过程的程度，从而预测匹配和不匹配TMS的行为影响。作者预测了优先化和抑制对神经活动的相反影响，使得MFG支持的优先化过程与IPS支持的抑制过程之间存在正相关关系。具体地说，那些可靠地参与了依赖于前额叶θ振荡的优先顺序处理过程的受试者，相对于中性提示试验，在回溯性线索上表现出更强的MFG活动，并且表现出从匹配（θ）到不匹配（α）TMS到MFG的最大益处。
相反，可靠参与依赖顶叶α振荡的抑制过程的被试，与中性线索相比，在对侧半视野中出现的4个项目不再与任务相关，因此降低了有效记忆，因此在对侧半视野中出现的IPS活性应在对侧提示试验中表现出记忆负载从四项降低到零项。顶叶皮层的神经活动跟踪记忆中保持的信息量，成功地参与抑制过程应该会导致记忆中保持的信息量减少（现在不相关），IPS活动也相应减少。这一预测的α振荡与fMRI活动之间的关系得到了进一步的支持，同时进行的脑电图（EEG）和fMRI研究发现，静息状态下fMRI活动与α振荡之间存在负相关。
在被试中，左MFG活动与MFG-TMS效应正相关且显著相关（r[18]=0.55，p=0.014；图3A），左IPS与IPS-TMS效应负相关，但统计上不显著（r[18]=0.35，p=0.139；图3B）。关键的是，MFG和IPS大脑行为的差异之间的相关性是显著的（z[18]=3.61，p=0.0003）。作为对照分析，作者进行了同样的分析，发现在θ和α振荡不被任务需求系统驱动的情况下，没有显著的影响（图S2）。最后，作者发现，比起无任务驱动的靶区振荡的情况下，有任务驱动的靶区振荡的情况下大脑行为相关性更大（z[18]=2.56，p=0.010）。这种分离表明，节律性TMS并不以任务的一般方式发挥其作用，而是取决于是否存在与优先级和抑制需求相关的内源性θ和α振荡。
图3 任务下前MFG和IPS激活与行为的相关
s2 非任务下前MFG和IPS激活与行为的相关
总结：
本文使用的回溯性线索任务允许我们分离优先加工和抑制加工的控制过程，这些过程在内部表征的WM表示上完成，并建立了额叶θ和顶叶α振荡的因果关系。同时，TMS对行为绩效的影响以及大脑行为的相关性证据支持本文所提出的模型，即前额叶θ振荡支持任务相关的优先顺序要求，顶叶α振荡支持任务相关的抑制要求。在需要自上而下控制信号的各种任务中，包括需要控制WM表示的优先级的任务中，在前额叶皮层观察到θ振荡。当工作记忆表征的任务相关性发生变化时，θ振荡可能会输出维持在前额叶皮层的控制策略，并提供自上而下的信号，随后调节顶叶等区域的活动，这与最近的WM的门控模型和感觉纳入模型相关。以往研究认为，顶叶皮层的α振荡在输入门控中起着因果作用，它通过抑制与任务无关的外源信息被编码成WM。本文的发现表明，α振荡也有助于抑制已经被编码到记忆中，但不再与指导未来行为相关的内源性信息的WM表达。这一观点与内部注意通过与外部注意相同的机制起作用的假设是一致的。
此外，作者的频率特异性TMS效应提供了因果证据，证明与任务相关的持续神经振荡和刺激频率之间的匹配（或不匹配）对TMS的行为影响至关重要。这些结果与先前的观察结果一致，即θ和α振荡通常是负相关的，大脑区域之间的功能连接显示α与抑制的神经活动的一致性增加，θ与主动处理的一致性增加。最佳的大脑功能需要在神经元和神经网络活动的兴奋和抑制之间保持谨慎的平衡。作者对θ和α振荡的拮抗振荡状态的发现，对指导成功行为所需的信息进行优先排序（或抑制）可能代表了一种在网络水平上实现最佳兴奋抑制平衡的机制。
原文：Causal Evidence for a Role of Theta and AlphaOscillations in the Control of Working Memory
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