集中精力? 这个大脑网络可能是罪魁祸首

在现代世界中,充满智能手机,电子邮件,推送通知以及无数其他干扰,很难注意手头的任务。 保持专注 - 特别是在无聊的事情上 - 往往需要过多的智力。 但是这种能力来自大脑仍然是神秘的。 现在,科学家已经绘制出一个大脑区域网络,其连通性可以预测我们的关注能力,甚至可能预测我们患有注意力缺陷多动障碍( ADHD)的可能性

“我认为这是非常有趣的工作,”芝加哥大学的伊利诺伊大学认知神经科学家Ed Awh说,他没有参与这项研究。 “这表明这在人类大脑中是普遍存在的。”

大脑成像技术(称为功能磁共振成像,或实时测量大脑血流量的fMRI)的最新进展刺激了一种新型神经科学,其中研究人员立即监测整个大脑以寻找激活的网络在特定任务期间。 虽然一些大脑区域对某些过程有很大贡献 - 如视觉中的枕叶 - 但这项研究的大部分内容表明,我们所做的几乎所有事情都需要大脑中许多不同的相互连接的部分或节点。

今天发表在“ 自然神经科学”杂志上的这项新研究表明,只有这样的网络才能用于保持注意力。 在将25名成年人放入fMRI机器后,科学家们要求他们完成一项“逐步开始的连续演出任务”,其中他们会看到山脉或城市的黑白照片。 参与者被指示仅在他们看到城市场景时按下按钮,该场景占图像的约90%。

“这是一项非常无聊的任务,有点像设计,”耶鲁大学认知神经科学家莫妮卡罗森伯格说,该研究的主要作者。 尽管看起来很容易将山脉与城市区分开来,但在测试中保持良好的表现需要受试者密切关注并且不允许他们的思想徘徊。

试验完成后,计算机通过数据集搜索大脑中的连通模式,寻找预测注意力测试得分较高的连接。 这种方法非常强大,但在没有关系的情况下也很容易找到关系。 纽约大学纽约大学儿童精神病学家F. Xavier Castellanos表示,“当你进行数据驱动分析时,根据定义,你总能找到一些东西。”他没有参与这项研究。 “即使在随机数据中,它也会发现5%的关系是显着的。”

为了确保他们确实看到用于集中的“持续关注网络”的证据,每次试运行中的一个参与者没有得到持续的表现任务。 相反,左侧个体的大脑在fMRI中被静态映射,而团队则查看了网络连接的强度。 然后计算机根据他们的网络与其他24次脑部扫描和配对测试表现的比较来预测该人保持注意力的能力。 “我们训练了24个科目的模型来预测剩余的第25个科目的表现。 我们重复了这个过程,以便每个主题都被遗漏一次,“罗森伯格解释道。

正如研究人员所希望的那样,他们发现网络中的连接强度可以预测参与者在注意力测试中得分的程度。 罗森伯格说:“即使你刚刚休息,我们也可以预测,如果你进行测试,你会做出多大的假设。” 如果功能磁共振成像在静止的人的持续关注网络中表现出高度的连通性,则该人很可能在注意力测试中表现良好。

研究人员还可以访问世界各地先前研究的fMRI扫描共享数据库。 他们在北京找到了113名儿童的样本,他们在扫描大脑后对ADHD症状进行了评估。 使用这些结果,该团队发现,持续关注网络中的连接数量甚至可以预测儿童在标准化ADHD评定量表上的得分:具有良好连接性的儿童不太可能患有ADHD,反之亦然。 这一发现对于研究人员来说尤其令人兴奋,因为该数据集来自北京大学的北京大学,这意味着他们的模型在高度不同的人群和年龄范围内都具有普遍性。

该方法可以提供对ADHD基础的见解,但该团队的成功也有助于验证全脑网络可能成为许多神经功能的基础,如记忆或学习。

卡斯特拉诺斯说:“赛马正在进行,看看这些事情是否会持续下去。” “如果他们这样做,这意味着我们真正开始破译大脑功能。 这是解码埃及象形文字的开始,这非常令人兴奋。“

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