空間聴覚の規則性エンコーディングと予測：人間の中間延長と長距離聴覚誘発ポテンシャル

環境に存在する音響的規則性をエンコードすることにより、人間の脳は、次に発生する可能性があることの予測を生成できます。最近の研究では、中央潜時応答（MLR）範囲の電気生理学的効果によって示されるように、エンコードされた規則性からの偏差が刺激の開始後10〜50ms以内に検出されることが示唆されています。これは、ミスマッチネガティビティ（MMN）コンポーネントなど、以前に知られている長距離（LLR）逸脱検出の署名の上流です。本研究では、空間聴覚規則性のエンコードとこれらの規則性からの予測の生成のMLRおよびLLR署名を調査するために、予測可能で予測不可能なコンテキストを作成しました。チャープは、通常の（予測可能：左右の左右）またはランダム（予測不可能な左/右の交互または繰り返し）のいずれかでモナウルで配信されました。両方のタイプのシーケンスで時折刺激の省略が発生しました。結果は、同じ遅延範囲の刺激除去応答に違いは観察されなかったにもかかわらず、ランダムなチャープと比較して通常の場合、NA成分（刺激発症後34msでピーク）が減衰したことを示しました。LLRの範囲では、ランダムな状態よりも規則的なもののために、より大きなチャープと省略誘発の応答が誘発され、右半球よりも予測可能性効果がより顕著でした。空間規則性エンコーディングの階層的組織の枠組みでの調査結果について説明します。この記事は、SI：予測と注意というタイトルの特別号の一部です。

By encoding acoustic regularities present in the environment, the human brain can generate predictions of what is likely to occur next. Recent studies suggest that deviations from encoded regularities are detected within 10-50ms after stimulus onset, as indicated by electrophysiological effects in the middle latency response (MLR) range. This is upstream of previously known long-latency (LLR) signatures of deviance detection such as the mismatch negativity (MMN) component. In the present study, we created predictable and unpredictable contexts to investigate MLR and LLR signatures of the encoding of spatial auditory regularities and the generation of predictions from these regularities. Chirps were monaurally delivered in an either regular (predictable: left-right-left-right) or a random (unpredictable left/right alternation or repetition) manner. Occasional stimulus omissions occurred in both types of sequences. Results showed that the Na component (peaking at 34ms after stimulus onset) was attenuated for regular relative to random chirps, albeit no differences were observed for stimulus omission responses in the same latency range. In the LLR range, larger chirp-and omission-evoked responses were elicited for the regular than for the random condition, and predictability effects were more prominent over the right hemisphere. We discuss our findings in the framework of a hierarchical organization of spatial regularity encoding. This article is part of a Special Issue entitled SI: Prediction and Attention.