Sekėjai

Ieškoti šiame dienoraštyje

2025 m. lapkričio 2 d., sekmadienis

Kodėl nauji prisiminimai neužgožia senųjų? Miego mokslas duoda užuominų

 

„Tyrimai su pelėmis rodo mechanizmą, kuris padeda išvengti „katastrofiško užmiršimo“.

 

Atsirado naujų užuominų, atskleidžiančių paslaptį, kaip smegenys išvengia „katastrofiško užmiršimo“ – anksčiau sukurtų prisiminimų iškraipymo ir perrašymo, kai sukuriami nauji.

 

Tyrimų komanda nustatė, kad bent jau pelių smegenys naujus ir senus prisiminimus apdoroja atskiromis miego fazėmis, o tai gali užkirsti kelią jų maišymuisi. Darant prielaidą, kad šis atradimas pasitvirtins ir kituose gyvūnuose, „sudarau visus savo pinigus į tai, kad ši segregacija įvyks ir žmonėms“, – sako György Buzsáki, sistemų neurologas iš Niujorko universiteto Niujorke. Taip yra todėl, kad atmintis yra evoliuciškai sena sistema, sako Buzsáki, kuris nebuvo tyrimų komandos narys, bet kažkada prižiūrėjo kai kurių jos narių darbą.

 

Mokslininkai jau seniai žino, kad miego metu smegenys „atkuria“ naujausią patirtį: tie patys neuronai, kurie buvo susiję su patirtimi, suveikia ta pačia tvarka. Šis mechanizmas padeda įtvirtinti patirtį kaip atmintį ir paruošti ją ilgalaikiam saugojimui.

 

Tirti smegenis miego metu veikiančias funkcijas, tyrėjų komanda pasinaudojo pelių ypatybe: kai kuriais miego etapais jų akys yra iš dalies atmerktos. Komanda stebėjo po vieną kiekvienos pelės akį jai miegant. Gilaus miego fazės metu tyrėjai stebėjo, kaip vyzdžiai susitraukia, o vėliau grįžta į pradinį, didesnį dydį, kiekvienas ciklas trunka maždaug minutę. Neuronų įrašai parodė, kad dauguma smegenų patirčių pakartojimų vyko, kai gyvūnų vyzdžiai buvo maži.

 

 

Miego praradimas sutrikdo kvapų atmintį, rodo kirminų tyrimai

 

 

Tai paskatino mokslininkus susimąstyti, ar vyzdžio dydis ir atminties apdorojimas yra susiję. Norėdami tai išsiaiškinti, jie pasitelkė techniką, vadinamą optogenetika, kuri naudoja šviesą genetiškai modifikuotų neuronų smegenyse elektriniam aktyvumui suaktyvinti arba slopinti. Pirmiausia jie treniravo modifikuotas peles rasti ant platformos paslėptą saldumyną. Iškart po šių pamokų, pelėms miegant, autoriai panaudojo optogenetiką, kad sumažintų neuronų sužadinimo pliūpsnius, kurie buvo siejami su pakartojimu. Jie tai darė tiek mažo, tiek didelio vyzdžio miego stadijose.

 

 

Pabudusios pelės visiškai pamiršo skanėsto vietą. – bet tik tuo atveju, jei impulsų kiekis buvo sumažintas mažo vyzdžio fazėje. „Mes ištrynėme atmintį“, – sako Wenbo Tangas, straipsnio „Nature“ bendraautoris ir sistemų neurologas iš Kornelio universiteto Itakoje, Niujorke.

 

 

Priešingai, kai komanda sumažino neuronų impulsų kiekį didelio vyzdžio fazės metu netrukus po pamokos, pelės iškart nuėjo prie skanėsto – tai aiškiai parodė, kad jų švieži prisiminimai išliko.

 

 

Sprogimas iš praeities

 

 

Kiti komandos atlikti eksperimentai parodė, kad didelio vyzdžio miego fazė turi savo funkciją: ji padeda apdoroti nusistovėjusius prisiminimus, o tai pelėms reiškia tuos, kurie susiformavo kelias dienas prieš snaudimą, o ne tuos, kurie buvo tą pačią dieną.

 

 

Neurobiologas, tyrinėjantis, kaip smegenys keičiasi senstant

 

 

„Smegenys išsaugojo senesnius prisiminimus šio didelio vyzdžio pobūsenos metu, bet integravo naujus prisiminimus mažo vyzdžio pobūsenos metu“, – sako bendraautorė Azahara Oliva, Kornelio universiteto fizikė. Ši dviejų fazių sistema yra „galimas šios problemos, kaip smegenys gali integruoti naujus, sprendimas“. žinias, bet ir išlaikyti senas žinias nepažeistas“.

 

Straipsnyje žengiamas „labai svarbus žingsnis“, – teigia Maksimas Baženovas, Kalifornijos universiteto San Diege sistemų neurologas, kuris nedalyvavo tyrime. Jame parodyta, kad nusistovėjusių ir naujų prisiminimų tvarkymas „nėra visiškai sumaišytas, o tai galėtų sukelti trukdžius, o yra gražiai atskirtas laike“.

 

Katastrofiškas užmiršimas taip pat veikia dirbtinius neuroninius tinklus – tai smegenų pagrindu sukurti algoritmai, kuriais grindžiami daugelis šiuolaikinių dirbtinio intelekto (DI) įrankių. Įžvalgos apie tai, kaip smegenys išvengia šios problemos, gali įkvėpti algoritmus, kurie taip pat galėtų padėti DI modeliams jos išvengti, sako Tangas.“ [1]

 

 

1. Nature 637, 524-525 (2025) Traci Watson

Komentarų nėra: