Недаром говорят, что «повторение – мать учения». Действительно, многократно повторенная информация или часть навыка запоминается лучше. Но как измерить эффективность когнитивных тренировок? Как не допустить перетренировки, когда польза не только снижается до нуля, но и появляется вред?
Авторы обзорной статьи из исследовательского топика Augmentation of Brain Function проанализировали, будут ли адекватны для этого биомаркеры когнитивной нагрузки, основанные на данных электроэнцефалографии (ЭЭГ) и изменении целого коннектома под действием умственных упражнений.
Возможность «прокачать» функции своего мозга всегда будоражила и продолжает будоражить умы людей. Всем хочется мыслить быстрее и эффективнее, запоминать больше и на дольше, мастерски подбирать слова и анализировать ситуацию. Современные методы нейровизуализации позволили углубиться в детали того, как устроены связи между областями мозга, причем, как со структурной, так и с функциональной точки зрения. И теперь мы даже можем узнать, как тот или иной тип тренировок напрямую влияет на наш мозг.
Более того, эта информация пригодится не только здоровым людям, но и больным. Нейродегенеративных заболеваний становится все больше, а сосудистые тоже отнюдь не собираются «сдавать» своих позиций. И восстановление когнитивных функций становится «вызовом» на пути к долгой и относительно качественной жизни, поэтому разработать систему эффективных тренировок для этой группы людей – задача не менее важная, чем для здоровых. В эту же группу можно включить и пожилых людей, которым совсем не хочется утрачивать все свои полезные когнитивные навыки.
А зачем вообще измерять то, насколько люди напрягают свой мозг? Неужели от постоянного умственного труда могут появляться какие-либо негативные последствия? На самом деле могут, ведь мозг тоже имеет свои ресурсы и «устает». Исходя из этого, исследователи считают, что мониторинг когнитивной рабочей нагрузки в режиме реального времени может облегчить процесс обучения, гибко регулируя уровни сложности учебного задания.
Умственная нагрузка оказывает влияние не только лишь на одну область мозга, а на целые его подсети. И состояние этих сетей, их архитектура может различаться в зависимости от индивидуальных когнитивных состояний. Кроме того, особенности в этих сетях могут предопределять когнитивные способности разных людей. Поэтому ученые предполагают, что исследование коннектома – совокупности нейронных сетей мозга – станет ценным подходом для того, чтобы отслеживать прогресс в обучении и не допускать перетренированности.
Исследователи не брали во внимание фармакологические или стимуляционные способы улучшений функций мозга, а сконцентрировались лишь на тех, которые человек в состоянии проводить сам – так называемые когнитивные тренировки, которые не раз демонстрировали свою эффективность. Причем, они решили объединить сразу три темы: во-первых, собственно, сделать обзор самих тренировок, во-вторых, проанализировать то, как их эффективность можно оценить с помощью показателей ЭЭГ, и, в-третьих, какие дополнительные ценные данные при этом может предоставить анализ коннектома.
Про когнитивные тренировки
Впервые активно и объективно начали изучать этот метод «прокачки» мозга в 2000-е. Тогда выяснилось, что он действительно имеет весьма неплохой эффект и благотворно влияет на развитие нервной системы. Благодаря простоте использования и многочисленным потенциальным приложениям, когнитивное обучение завладело вниманием людей и дало целый пул различных компьютерных программ и приложений для смартфонов.
Но что ожидают пользователи? Они ожидают, что их когнитивные способности улучшатся в целом, хотя все эти «разминки» для мозга предназначены лишь для тренировки определенного навыка (внимания, мышления, памяти и т.д.). Именно с этим связана их основная критика. Поэтому гораздо ценнее подбирать такие упражнения, которые бы «прокачивали» сразу несколько навыков (это называется «эффектом переноса»).
Неспроста в поисках оптимальных с точки зрения «эффекта переноса» задач ученые сконцентрировались на исследовании белого вещества (БВ) мозга. Это – проводящая система мозга, состоящая из множества отростков нейронов, объединенных в нервные тракты (тогда как серое вещество – это непосредственно тела этих нейронов). И более выраженной силой, как выяснилось, обладают именно те тренировки, который улучшают пропускную способность в БВ лобной и теменной долей мозга (Cogmed WM Training или Jungle Memory Program). Они способны как «выполнять» свои прямые «обязанности», так и усиливать механизмы когнитивного контроля, «текучесть» интеллекта, понимание от прочитанного, абстрактное мышление и адаптивные возможности мозга.
Кроме того, изменение активности мозга при помощи когнитивных тренировок, помимо упражнений с БВ, наблюдали при развитии внимания, при применении двойных заданий, видеоигр и даже во время медитаций (с некоторыми оговорками). При помощи функциональной МРТ при этом удавалось выявить как усиление активности в определенных областях после двух недель обучения, так и снижение там же через 4 недели, что указывает на два отдельных механизма, опосредующих эффекты обучения: механизм улучшения связей в БВ и механизм подавления, связанный с автоматизацией обработки информации.
При тренировке многозадачности происходят похожие изменения: снижается активность областей мозга, ответственных за ассоциации «стимул-реакция», контроль внимания и процесс выбора ответа. При этом увеличение активности наблюдается в областях, связанных с исполнительным контролем. Подобные эффекты от тренировок могут отражать формирование избирательности к определенным задачам в этих областях мозга.
Как будем измерять?
Таким образом, есть множество доказательств, что изменения в активности мозга после тренировок есть, и их можно зафиксировать при помощи МРТ, фМРТ, трактографии и других методов. Но МРТ – слишком дорогой способ нейровизуализации, и для мониторинга изменений мозговой активности в течение курса вполне подходит ЭЭГ.
Собственно, оптимальным инструментом для этого, построенным на основе ЭЭГ, исследователи считают систему пассивного интерфейса мозг-компьютер (BCI), которая использует биомаркеры (определенные сигналы мозга) мозга и на основе их адаптируется к производительности пользователя, при этом без цели добровольного контроля над системой. При помощи мониторинга когнитивной рабочей нагрузки в режиме реального времени система может гибко настраиваться, чтобы избегать перегрузок со стороны того, кто ее использует, и таким образом поддерживать заинтересованность и мотивацию, ускоряя процесс обучения.
Кроме того, с помощью биомаркеров ЭЭГ можно предсказывать индивидуальные различия в скорости обучения. Эти данные позволят комбинировать когнитивные тренировки, чтобы улучшить этот биомаркер, и это поможет оптимизировать обучение целевым когнитивным функциям.
Биомаркеры, с помощью которых можно разделять различные состояния мозга, может предоставить и анализ коннектома. И используя эти «сетевые» метрики, на основе которых можно выделить признаки и их классифицировать, можно улучшить идентификацию психических состояний людей.
Авторы делают вывод, что система адаптивной помощи для когнитивного обучения, в рамках которой контролируется психическое состояний пользователей с использованием объективных биомаркеров – это весьма полезный подход для облегчения и оптимизации процесса обучения. Большинство биомаркеров основаны на спектральных свойствах сигналов ЭЭГ или ERP, и чтобы различать состояния мозга, их можно обрабатывать различными математическими инструментами, в том числе используя машинное обучение. Кроме того, некоторые биомаркеры даже можно применять для прогнозирования уровня интеллекта или обучаемости отдельных людей.
Кроме того, функциональный подход с использованием коннектома, который построен на теории графов, также может быть полезным не только для выяснения механизмов, лежащих в основе когнитивных функций мозга, но и для маркировки психических состояний.
Текст: Анна Хоружая