Рабочая память позволяет нам жонглировать различными фрагментами информации в краткосрочной перспективе — от запоминания списка продуктов во время похода по магазинам до набора телефонного номера после того, как мы его услышали. Ученые согласны с тем, что эта способность ограничена, но причины этого до сих пор остаются предметом споров.
Теперь новое исследование Института науки о мозге Карни при Университете Брауна позволяет предположить, что ограничение связано не только с местом для хранения информации, но и с самим процессом обучения. Исследование, опубликованное в журнале eLife, показывает, что способность мозга хранить и извлекать информацию ограничивается тем, насколько хорошо он может научиться управлять несколькими частями информации одновременно.
Почему мозг не может вместить все
Исследуя эту тему, доктор Майкл Франк, профессор когнитивных и психологических наук в Брауне, и Анери Сони, аспирантка его лаборатории, разработали компьютерную модель, чтобы понять, как мозг управляет рабочей памятью.
«Проведенные нами симуляции показывают, что если мы действительно удерживаем больше, чем несколько предметов одновременно, становится слишком сложно научиться управлять таким количеством информации одновременно, так что мозг запутывается и не может использовать информацию, которую он хранит», — пояснила Сони в своем недавнем заявлении. «В то же время наши исследования показывают, что, сталкиваясь с этими ограничениями, мозг реагирует, обучаясь стратегически задействовать механизм, помогающий экономить пространство».
Этот механизм известен под названием «разбивка на части» — стратегия, при которой мозг группирует связанную информацию вместе, сжимая данные, чтобы сделать память более эффективной. Например, вместо того чтобы запоминать отдельные цифры в телефонном номере (5-5-5-1-2-3-4), мы естественным образом разбиваем их на куски (555-1234).
Концепция разбиения на части была впервые подтверждена в ходе эксперимента, проведенного в 2018 году исследователями из лаборатории Фрэнка и Мэтта Нассара, другого нейробиолога из Брауна. Чтобы убедиться в том, что их модель работает как человеческий мозг, Сони поставила перед ней свою версию того же эксперимента. Она показала модели экран с цветными блоками, ориентированными в разных направлениях, а затем проверила, сможет ли она вспомнить, какой блок куда указывает. В ходе многочисленных испытаний модель научилась группировать похожие цвета, например синий и светло-голубой, для экономии пространства — точно так же, как это делают люди.
Роль дофамина в обучении и памяти
Ключевым элементом этого процесса обучения является дофамин — нейромедиатор, необходимый для мотивации и обучения. Исследователи обнаружили, что когда компьютерная модель успешно сохраняла больше информации путем разбивки на куски, имитируемая дофаминовая система побуждала ее продолжать использовать эту стратегию.
Для дальнейшего изучения роли дофамина Сони изменила уровень дофамина в модели так, чтобы он был похож на тот, который наблюдается у людей с такими неврологическими заболеваниями, как болезнь Паркинсона, СДВГ и шизофрения. Она обнаружила, что в этих измененных моделях мозг менее эффективно сортирует и эффективно использует память.
«Без здоровой системы доставки дофамина модель не научилась так эффективно использовать свое пространство для хранения информации и не так часто разбивала предметы на куски», — говорит Сони.
Память при неврологических расстройствах
Полученные результаты позволяют предположить, что нарушения в работе дофамина могут способствовать дефициту памяти, наблюдаемому у людей с неврологическими заболеваниями.
«Возьмем для примера болезнь Паркинсона», — говорит Фрэнк. «Большинство людей думают о ней как о двигательном расстройстве, потому что изменения в движениях так очевидны. Однако оказалось, что у пациентов с болезнью Паркинсона также наблюдаются изменения в рабочей памяти. Как правило, их лечат препаратами, воздействующими на префронтальную кору головного мозга, но наши результаты говорят о том, что нам следует проверить, помогают ли препараты, воздействующие на базальные ганглии и таламус, улучшить симптомы».
Это исследование может помочь усовершенствовать методы лечения заболеваний, связанных с дисфункцией дофамина, благодаря более глубокому пониманию того, как функционирует рабочая память в мозге. Оно также демонстрирует возможности вычислительной нейронауки для преодоления разрыва между фундаментальными науками о мозге и клиническими приложениями.
Читайте все последние новости здоровья и медицины на New-Science.ru
