Дослідження Альцгеймера за сприяння відкриттю мозкової мережі, що відрізняє старий вірш Новим

Нові дослідження виявляють мережу пам’яті мозку, яка обробляє вхідну інформацію на основі того, чи є це те, що ми пережили раніше, чи це взагалі нове та невідоме.

Наслідки цієї знахідки підуть на користь дослідженням Альцгеймера, оскільки експерти шукають механізм, який змушує кохану людину, яка бореться із хворобою, більше не впізнавати члена сім'ї чи близького друга, який доглядає за ними.

У дослідженні дослідники збирають докази з численних досліджень нейровізуалізації та методів, щоб продемонструвати існування раніше невідомої та чітко вираженої функціональної мережі мозку, яка, як видається, має широку участь у обробці пам'яті людини.

Дослідження буде опубліковане у майбутньому номері журналу Тенденції в когнітивних науках.

"Діяльність у цій мережі підказує нам, чи ви дивитесь на щось, що, на вашу думку, є новим чи знайомим", - сказав Адріан Гілмор, перший автор дослідження та докторант п'ятого курсу психології з мистецтв та наук Вашингтонського університету.

“Коли людина бачить новий стимул, ця мережа демонструє помітне зниження активності. Коли людина бачить знайомий стимул, ця мережа демонструє помітне збільшення активності ".

Співавторами дослідження є Кетлін Б. Макдермотт, доктор філософії, професор психології в галузі мистецтв та наук та радіології в Медичній школі Вашингтонського університету в Сент-Луїсі; та Стівен Нельсон, доктор філософії, випускник докторської програми неврології у Вашингтонському університеті.

Нова мережа пам'яті та навчання, описана авторами дослідження як мережа парієтальної пам'яті (ПМН), демонструє послідовні закономірності активації та дезактивації в трьох окремих регіонах тім’яної кори лівої півкулі мозку - прекунеусі, корі середини язика та спинна кутова звивина.

Діяльність у PMN під час обробки вхідної інформації (кодування) може бути використана для прогнозування того, наскільки ця інформація буде зберігатися в пам'яті і надалі стане доступною для успішного пошуку.

PMN виявляє протилежні моделі діяльності залежно від того, чи отримана інформація розпізнається як нова чи звична - чим більше знайома інформація, тим більше активності в PMN, виявило дослідження.

У ході дослідження дослідники виявили цікаві характеристики ПМН, проаналізувавши дані ряду раніше опублікованих досліджень нейровізуалізації. Використовуючи збіжні фрагменти доказів з десятків експериментів мозку на фМРТ, дослідники виявили, як змінюється активність ПМН під час виконання певних розумових завдань і як регіони взаємодіють під час станів спокою, коли мозок не бере участі в якійсь конкретній діяльності чи розумовій проблемі.

Це дослідження ґрунтується на попередніх дослідженнях, які встановили існування іншої функціональної мережі мозку, яка залишається напрочуд активною, коли мозок не бере участь у певній діяльності - системі, відомій як Network Mode Network.

Як і в Мережі за замовчуванням, було показано, що ключові області ПМН гудуть подібним унісоном, поки мозок перебуває у відносних періодах спокою. І хоча ключові регіони PMN розташовані поблизу мережі за замовчуванням, PMN, здається, є власною окремою та окремою функціональною мережею, як показують попередні результати.

Ще однією характеристикою, яка відрізняє PMN від інших функціональних мереж, є те, що її схеми діяльності залишаються незмінними незалежно від типу психічного виклику, який він обробляє.

Багато областей кори переходять в дію лише під час обробки дуже конкретного завдання, наприклад, вивчення списку слів, але залишаються відносно неактивними під час дуже подібних завдань, таких як вивчення групи осіб. З іншого боку, ПМН проявляє активність у широкому діапазоні розумових завдань, причому рівні піднімаються та падають залежно від того, наскільки новизна чи звичність завдання привертає нашу увагу.

"Здається, кількість змін сильно залежить від того, наскільки даний стимул привертає нашу увагу", - сказав Гілмор. "Якщо щось дійсно виділяється як старе або нове, ви бачите набагато більші зміни в діяльності мережі, ніж якщо це не так сильно".

Послідовність цих моделей для різних типів завдань обробки свідчить про те, що PMN відіграє широку роль у багатьох різних процесах навчання та відкликання, припускає дослідницька група.

"Дійсно приємною особливістю PMN є те, що вона, здається, демонструє свої реакції незалежно від того, що ви робите", - сказав Гілмор.

«Здається, PMN не цікавить, що саме ви намагаєтесь зробити. Він вимикається, коли ми стикаємося з чимось новим, і активується, коли ми стикаємось з тим, що ми бачили раніше.

Це робить його справді перспективною метою для майбутніх досліджень у таких галузях, як освіта або дослідження Альцгеймера, де ми хочемо сприяти чи покращувати ефективність пам’яті в цілому, а не зосереджуватися на конкретних завданнях ".

Джерело: Вашингтонський університет, Сент-Луїс