Nghiên cứu về bệnh Alzheimer được hỗ trợ bởi sự khám phá của mạng não bộ Phân biệt Cũ và Mới

Nghiên cứu mới nổi cho thấy một mạng lưới bộ nhớ não xử lý thông tin đến dựa trên việc liệu đó có phải là thứ mà chúng ta đã trải qua trước đây hay là hoàn toàn mới và chưa biết.

Ý nghĩa của phát hiện này sẽ mang lại lợi ích cho nghiên cứu Alzheimer khi các chuyên gia tìm kiếm cơ chế khiến một người thân đang vật lộn với căn bệnh này không còn nhận ra đầy đủ một thành viên trong gia đình hoặc bạn thân đang chăm sóc họ.

Trong nghiên cứu, các nhà điều tra thu thập bằng chứng từ nhiều nghiên cứu và phương pháp hình ảnh thần kinh để chứng minh sự tồn tại của mạng lưới chức năng khác biệt và chưa được biết đến trước đây của não bộ, một mạng lưới dường như có liên quan rộng rãi đến quá trình xử lý trí nhớ của con người.

Nghiên cứu sẽ được xuất bản trong số sắp tới của tạp chí Xu hướng Khoa học Nhận thức.

Adrian Gilmore, tác giả đầu tiên của nghiên cứu và là nghiên cứu sinh tiến sĩ tâm lý học năm thứ năm về Nghệ thuật & Khoa học tại Đại học Washington, cho biết: “Hoạt động trong mạng này cho chúng tôi biết liệu bạn đang xem thứ gì đó mà bạn cho là mới lạ hay quen thuộc.

“Khi một cá nhân nhìn thấy một kích thích mới, mạng lưới này cho thấy hoạt động giảm rõ rệt. Khi một cá nhân nhìn thấy một kích thích quen thuộc, mạng lưới này cho thấy sự gia tăng hoạt động rõ rệt ”.

Đồng tác giả nghiên cứu là Kathleen B. McDermott, Tiến sĩ, giáo sư tâm lý học về Nghệ thuật & Khoa học và X quang tại Trường Y Đại học Washington ở St. Louis; và Steven Nelson, Tiến sĩ, tốt nghiệp chương trình tiến sĩ khoa học thần kinh tại Đại học Washington.

Được các tác giả nghiên cứu mô tả là Mạng trí nhớ thành (PMN), mạng trí nhớ và học tập mới cho thấy các mô hình kích hoạt và ngừng hoạt động nhất quán ở ba vùng riêng biệt của vỏ não thành ở bán cầu não trái - tiền não, vỏ não giữa, và con quay hồi chuyển góc mặt lưng.

Hoạt động bên trong PMN trong quá trình xử lý thông tin đến (mã hóa) có thể được sử dụng để dự đoán mức độ thông tin đó sẽ được lưu trữ trong bộ nhớ và sau đó được cung cấp để truy xuất thành công.

PMN thể hiện các mô hình hoạt động trái ngược nhau tùy thuộc vào việc thông tin được truy xuất được công nhận là mới hay quen thuộc - thông tin càng quen thuộc, càng có nhiều hoạt động trong PMN, nghiên cứu cho thấy.

Trong nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã xác định các đặc điểm thú vị của PMN bằng cách phân tích dữ liệu từ một loạt các nghiên cứu hình ảnh thần kinh đã được công bố trước đây. Sử dụng các bằng chứng hội tụ từ hàng chục thí nghiệm não fMRI, các nhà điều tra đã phát hiện ra cách hoạt động trong PMN thay đổi trong quá trình hoàn thành các nhiệm vụ trí óc cụ thể và cách các vùng tương tác trong trạng thái nghỉ khi não không tham gia vào hoạt động cụ thể hoặc thử thách tinh thần nào.

Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nghiên cứu trước đó đã thiết lập sự tồn tại của một mạng lưới chức năng khác của não vẫn hoạt động đáng ngạc nhiên khi não không tham gia vào một hoạt động cụ thể, một hệ thống được gọi là Mạng chế độ mặc định.

Giống như Mạng Chế độ Mặc định, các vùng quan trọng của PMN đã được chứng minh là ồn ào cùng một lúc trong khi não đang ở trong thời gian nghỉ ngơi tương đối. Và trong khi các vùng chính của PMN nằm gần Mạng Chế độ Mặc định, PMN dường như là một mạng chức năng riêng biệt và riêng biệt của nó, các phát hiện sơ bộ cho thấy.

Một đặc điểm khác khiến PMN khác biệt với các mạng chức năng khác là các mô hình hoạt động của nó vẫn nhất quán bất kể loại thử thách tinh thần mà nó đang xử lý.

Nhiều vùng của vỏ não chỉ hoạt động trong quá trình xử lý một nhiệm vụ rất cụ thể, chẳng hạn như học một danh sách các từ, nhưng vẫn tương đối không hoạt động trong các nhiệm vụ rất giống nhau, chẳng hạn như học một nhóm khuôn mặt. Mặt khác, PMN thể hiện hoạt động trên một loạt các nhiệm vụ trí óc, với các mức tăng và giảm dựa trên mức độ mới lạ hoặc quen thuộc của nhiệm vụ thu hút sự chú ý của chúng ta.

Gilmore nói: “Có vẻ như lượng thay đổi phụ thuộc nhiều vào mức độ mà một kích thích nhất định thu hút sự chú ý của chúng ta. “Nếu một thứ gì đó thực sự nổi bật dù là cũ hay mới, bạn sẽ thấy những thay đổi lớn hơn nhiều trong hoạt động của mạng so với nếu nó không nổi bật nhiều.”

Nhóm nghiên cứu gợi ý rằng tính nhất quán của những mẫu này trên nhiều loại nhiệm vụ xử lý khác nhau cho thấy PMN đóng một vai trò rộng rãi trong nhiều quá trình học tập và nhớ lại khác nhau.

“Một tính năng thực sự thú vị của PMN là nó dường như hiển thị các mẫu phản hồi của mình bất kể bạn đang làm gì,” Gilmore nói.

“PMN dường như không quan tâm đến việc bạn đang cố gắng làm gì. Nó sẽ tắt khi chúng ta gặp một cái gì đó mới và kích hoạt khi chúng ta gặp một cái gì đó mà chúng ta đã thấy trước đây.

Điều này khiến nó trở thành mục tiêu thực sự hứa hẹn cho các nghiên cứu trong tương lai trong các lĩnh vực như giáo dục hoặc nghiên cứu bệnh Alzheimer, nơi chúng tôi muốn thúc đẩy hoặc cải thiện hiệu suất trí nhớ một cách rộng rãi, thay vì tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể. ”

Nguồn: Đại học Washington, St. Louis