MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017162201
■00520250211151944
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384022756
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31327464
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a157
■1001  ▼aBoroshok,  Austin  L.
■24510▼aIndividual  Differences  in  Brain  Plasticity
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Pennsylvania▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a172  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-02,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mackey,  Allyson.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Pennsylvania,  2024.
■520    ▼aThe  developing  brain  is  highly  plastic,  meaning  it  can  change  its  structure  and  function  in  response  to  its  environment.  Increased  plasticity  early  in  life  enables  children  to  learn  and  adapt  to  positive  and  negative  experiences.  Individual  differences  in  children's  potential  for  brain  change,  however,  remain  poorly  understood.  Characterizing  variability  in  plasticity  as  a  potential  for  change  may  shed  light  on  individual  differences  in  learning  and  response  to  interventions.  Work  in  animal  models  has  revealed  cellular  and  synaptic  factors  that  restrict  (e.g.,  myelin)  or  promote  (e.g.,  dopamine)  plasticity,  but  these  properties  are  difficult  to  measure  at  scale  in  humans.  Neuroimaging  proxies  can  instead  measure  features  of  the  human  cortex  that  are  sensitive  to  factors  that  modulate  plasticity.  I  leveraged  such  methods  to  ask  how  individual  differences  in  plasticity  change  during  development  and  how  they  are  associated  with  learning.  In  my  first  study,  I  examined  how  proxies  of  cortical  myelin  vary  with  age  in  childhood.  There  were  strong,  positive  age  effects  in  early-developing  sensorimotor  cortices,  suggesting  these  areas  mature  earlier  than  higher-order,  transmodal  areas.  In  my  second  study,  I  explored  whether  pubertal  development  predicts  individual  differences  in  cortical  myelin  beyond  the  effects  of  chronological  age.  Girls  with  earlier  onset  of  menses  showed  greater  sensorimotor  maturation  from  age  10  to  age  12  compared  to  their  peers.  These  findings  support  the  hypothesis  that  puberty  causes  changes  in  cortical  microstructure  and  suggest  that  earlier  pubertal  timing  is  associated  with  decreased  plasticity.  Finally,  in  my  third  study,  I  tested  how  individual  differences  in  proxies  of  myelin  and  dopamine  predict  individual  differences  in  learning.  Young  adults  with  less  myelin  and  stronger  dopamine  system  connectivity,  indicative  of  higher  plasticity,  showed  greater  learning  gains  following  one  hour  of  memory  training.  Together,  this  work  suggests  that  neuroimaging  tools  can  detect  individual  and  developmental  variability  in  cortical  features  sensitive  to  cellular  factors  that  modulate  plasticity  and  learning.  My  findings  may  have  important  implications  for  the  design  and  developmental  timing  of  educational  and  psychological  interventions  that  aim  to  harness  brain  plasticity  to  optimize  learning  and  well-being.
■590    ▼aSchool  code:  0175.
■650  4▼aClinical  psychology
■650  4▼aNeurosciences
■650  4▼aPsychology
■653    ▼aBrain  plasticity
■653    ▼aChronological  age
■653    ▼aSensorimotor  maturation
■653    ▼aDopamine  system  connectivity
■690    ▼a0622
■690    ▼a0621
■690    ▼a0317
■71020▼aUniversity  of  Pennsylvania▼bPsychology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-02B.
■790    ▼a0175
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17162201▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books