Как улучшить мозг. Выпуск 27. Тренироваться, да не перетренироваться

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?

Как улучшить мозг. Выпуск 27. Тренироваться, да не перетренироваться

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

Ссылка на источник

Просмотров
Всего:
1 670 | За месяц: 1 670 | За неделю: 1 020 | За сутки: 40