การฝึกฝนซ้ำๆ ช่วยเพิ่มความจำในการทำงานและเปลี่ยนเส้นทางของสมอง

การศึกษาใหม่จาก UCLA Health พบว่าการฝึกฝนซ้ำๆ ไม่เพียงช่วยพัฒนาทักษะเท่านั้น แต่ยังนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในเส้นทางความจำของสมองอีกด้วย

การศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Natureและดำเนินการร่วมกับมหาวิทยาลัย Rockefeller มุ่งหวังที่จะค้นหาว่าความสามารถของสมองในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ซึ่งเรียกว่าหน่วยความจำในการทำงาน ได้รับการปรับปรุงอย่างไรผ่านการฝึกอบรม

เพื่อทดสอบสิ่งนี้ นักวิจัยได้ขอให้หนูระบุและจดจำลำดับของกลิ่นต่างๆ ตลอดระยะเวลาสองสัปดาห์ นักวิจัยได้ติดตามกิจกรรมของระบบประสาทของสัตว์ในขณะที่พวกมันทำภารกิจ โดยใช้กล้องจุลทรรศน์ที่สร้างขึ้นเองใหม่เพื่อสร้างภาพกิจกรรมของเซลล์ประสาทสูงสุด 73,000 เซลล์พร้อมกันทั่วทั้งคอร์เทกซ์

การศึกษาพบการเปลี่ยนแปลงในวงจรความจำในการทำงานซึ่งอยู่ในคอร์เทกซ์มอเตอร์รองเมื่อหนูทำซ้ำงานในช่วงเวลาหนึ่ง เมื่อหนูเริ่มเรียนรู้งานเป็นครั้งแรก การแสดงความจำจะไม่เสถียร แต่หลังจากฝึกฝนงานซ้ำแล้วซ้ำเล่า รูปแบบความจำก็เริ่มคงที่หรือ "ตกผลึก" ดร. Peyman Golshani หัวหน้าผู้เขียนและนักประสาทวิทยาของ UCLA Health กล่าว

ผลของการยับยั้งออปโตเจเนติกส์ต่อประสิทธิภาพการทำงานในงานหน่วยความจำในการทำงาน (WM)
A. การตั้งค่าการ ทดลอง
B. ประเภทการทดลองในงาน WM ที่เกี่ยวข้องแบบล่าช้า การเลียได้รับการประเมินในช่วงระยะเวลาการเลือก 3 วินาที โดยมีการทำเครื่องหมายช่วงระยะเวลาการเลือกต้นและปลายไว้
C. ความคืบหน้าในการเรียนรู้ตลอด 8 เซสชัน วัดโดยเปอร์เซ็นต์ของการตอบสนองที่ถูกต้อง
D. ตัวอย่างเซสชันการฝึก โดยมีการ
ทำเครื่องหมายการเลีย E. ผลของการยับยั้งแสงต่อประสิทธิภาพการทำงานตลอดยุค (วินาทีที่สี่ของช่วงระยะเวลาการเลือก P = 0.009 วินาทีที่ห้าของช่วงระยะเวลาการเลือก P = 0.005 กลิ่นที่สอง P = 0.0004 วินาทีแรกของช่วงระยะเวลาการเลือก P = 0.0001) การวิเคราะห์ทางสถิติดำเนินการโดยใช้การทดสอบ t แบบจับคู่
F. การยับยั้งแสงของ M2 ใน 2 วินาทีสุดท้ายของช่วงระยะเวลาการเลือกในช่วง 7 วันแรกของการฝึกทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง n = 4 (หนูที่แสดง stGtACR2) และ n = 4 (หนูที่แสดง mCherry) ค่า P ที่กำหนดโดยการทดสอบ t สองตัวอย่างสำหรับเซสชันที่ 1–10 มีดังนี้: P1 = 0.8425, P2 = 0.4610, P3 = 0.6904, P4 = 0.0724, P5 = 0.0463, P6 = 0.0146, P7 = 0.0161, P8 = 0.7065, P9 = 0.6530 และ P10 = 0.7955 สำหรับ c, e และ f ข้อมูลจะแสดงเป็นค่าเฉลี่ย ± sem NS ไม่สำคัญ *P ≤ 0.05, **P ≤ 0.01, ***P ≤ 0.001, ****P ≤ 0.0001
แหล่งที่มา: Nature (2024) ดอย: 10.1038/s41586-024-07425-w

“หากคุณลองนึกภาพว่าเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในสมองส่งเสียงเหมือนโน้ตเพียงตัวเดียว ทำนองที่สมองสร้างขึ้นในขณะทำภารกิจนั้นจะแตกต่างกันไปในแต่ละวัน แต่จะค่อยๆ ละเอียดอ่อนและคล้ายคลึงกันมากขึ้นเมื่อสัตว์ฝึกฝนภารกิจนี้ต่อไป” โกลชานีกล่าว

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ช่วยให้เข้าใจว่าเหตุใดประสิทธิภาพจึงแม่นยำและเป็นอัตโนมัติมากขึ้นเมื่อฝึกฝนซ้ำๆ

“การค้นพบนี้ไม่เพียงแต่ช่วยพัฒนาความเข้าใจของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้และความจำเท่านั้น แต่ยังส่งผลต่อการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความจำเสื่อมอีกด้วย” Golshani กล่าว

งานนี้ดำเนินการโดยดร. Arash Bellafard นักวิทยาศาสตร์โครงการ UCLA โดยร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับกลุ่มของดร. Alipasha Vaziri แห่งมหาวิทยาลัย Rockefeller