แบบจำลองที่เสนอแนะความเคยชินต้องใช้โครงข่ายประสาททั้งหมด
วันหนึ่งเมื่อฉันมาที่สำนักงาน สล็อตเครดิตฟรี เครื่องปรับอากาศของฉันก็ส่งเสียงกึกก้องแปลกๆ ตอนแรกฉันรู้สึกรำคาญเล็กน้อย แต่แล้วฉันก็เลือกที่จะเพิกเฉยและเริ่มทำงาน ในอีก 30 นาที ฉันก็ลืมเสียงนั้นไปโดยสิ้นเชิง จนกระทั่งเพื่อนบ้านของฉันMeghan Rosenเข้ามาในห้องเล็ก ๆ และถามเกี่ยวกับแร็กเกตที่ฉันรู้ว่ายังมีเสียงสั่นอยู่ สมองของฉันเคยชินกับเสียง
ความเคยชิน ความสามารถในการหยุดสังเกตหรือตอบสนองต่อสัญญาณที่ไม่เกี่ยวข้อง เป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่ง่ายที่สุดรูปแบบหนึ่ง แต่ปรากฎว่าในระดับเซลล์สมอง มันเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนกว่าที่นักวิทยาศาสตร์เคยคิดไว้มาก ใน เซลล์ประสาท 18 มิถุนายนมณี รามาสวามี จากวิทยาลัยทรินิตี ดับลินเสนอ กรอบการทำงานใหม่เพื่ออธิบายว่าความเคยชินอาจเกิดขึ้นในสมองของเราได้อย่างไร บทความนี้ไม่เพียงแต่เสนอกลไกใหม่เพื่อช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมพื้นฐานที่สุดอย่างหนึ่งของเรา แต่ยังแสดงให้เห็นว่าการใช้เวลาในการรวมสิ่งที่ค้นพบใหม่เข้ากับกรอบงานใหม่สามารถช่วยผลักดันให้พื้นที่ทำงานไปข้างหน้าได้อย่างไร
ความสามารถของเราในการเพิกเฉยต่อสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องและคุ้นเคยนั้นเป็นคุณลักษณะที่รู้จักมายาวนานของการเรียนรู้ของมนุษย์ ง่ายมาก แม้แต่ทากทะเลก็ทำได้ เนื่องจากความสามารถในการทำให้เกิดความเคยชินนั้นง่ายมาก นักวิทยาศาสตร์จึงตั้งสมมติฐานว่ากลไกที่อยู่เบื้องหลังนั้นจะต้องเรียบง่ายด้วย กรอบการทำงานก่อนหน้านี้สำหรับความเคยชินคือภาวะซึมเศร้า synaptic ซึ่งเป็นการลดการปล่อยสารเคมี เมื่อเซลล์สมองหนึ่งส่งสัญญาณไปยังอีกเซลล์หนึ่ง มันจะปล่อยสารเคมีออกมาเป็นไซแนปส์ ซึ่งเป็นช่องว่างเล็ก ๆ ระหว่างเซลล์ประสาท ผู้รับในอีกด้านหนึ่งจะรับสัญญาณกระตุ้นนี้และส่งข้อความต่อไป แต่ในความเคยชิน เซลล์ประสาทจะปล่อยสารเคมีน้อยลง ทำให้สัญญาณมีโอกาสน้อยที่จะโดนอีกด้านหนึ่ง สารเคมีน้อยลง สัญญาณน้อยลง และคุณเคยชิน เรียบง่าย.
แต่อย่างที่ David Glanzman นักประสาทวิทยาแห่งมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ลอสแองเจลิส ชี้ให้เห็น มีปัญหากับแนวคิดนี้ “ถ้าสัตว์ปิดอินพุตจากทางเดิน จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามีกรณีที่ข้อมูลทางประสาทสัมผัสนั้นต้องผ่าน?” เขาอธิบาย “คุณไม่สามารถแทนที่สัญญาณนั้นได้ทันที” ตัวอย่างเช่น หากเส้นทางการได้ยินของฉันเคยชินกับเสียงเครื่องปรับอากาศ นั่นคงจะดีสำหรับการปรับเสียงการสั่น แต่สมมุติว่าสัญญาณเตือนไฟไหม้ดับลง หากเส้นทางการได้ยินของฉันเคยชินและสัญญาณไม่ผ่าน ฉันอาจไม่ได้ยินเสียงเตือนทันเวลา
รามาศวามิเสนอว่ากลไกที่แตกต่างออกไปมีส่วนทำให้เกิดความเคยชิน
โดยอิงจากการทำงานหลายปีจากห้องแล็บของเขาและคนอื่นๆ แทนที่จะให้ไซแนปส์แต่ละครั้งปล่อยสารเคมีออกมามากหรือน้อย เขาจินตนาการถึงระบบเครือข่ายที่สร้างจากเซลล์จำนวนมากขึ้น โดยที่เซลล์สมองที่ยับยั้งไว้จะล้อมรอบเซลล์ประสาทจำนวนมากในวิถีการส่งสัญญาณ เมื่อฉันต้องละเลยเครื่องปรับอากาศที่ส่งเสียงดัง สัญญาณเดิมจากหูของฉันก็ไม่ลดลง เซลล์ประสาทที่ยับยั้งการได้ยินของฉันกลับเพิ่มการปลดปล่อยสารเคมี สัญญาณยับยั้งนี้จะแข่งขันกับสัญญาณกระตุ้นที่มาจากเครื่องปรับอากาศและทำให้สัญญาณอ่อนลง
กลไกนี้ซึ่ง Ramaswami เรียกว่าแบบจำลอง “ภาพเชิงลบ” มีความยืดหยุ่นมากกว่าแนวคิดที่ว่าเซลล์ประสาทเพียงตัวเดียวลดสัญญาณลง เซลล์ประสาทที่ยับยั้งไม่เพียงแต่ต่อสู้เพื่อขจัดเสียงรบกวน แต่ Ramaswami เสนอว่าเซลล์สมองเหล่านี้ยังทำนายรูปแบบเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการกระทบกระเทือนของเครื่องปรับอากาศของฉัน ปล่อยสารเคมียับยั้งที่ปิดกั้นเสียงไว้นานก่อนจะไปถึงศูนย์กลางที่สูงขึ้นซึ่งฉัน อาจสังเกตเห็น ในเวลาเดียวกัน เนื่องจากเซลล์ประสาทที่ยับยั้งเหล่านี้ถูกปรับให้เข้ากับรูปแบบสัญญาณรบกวนเฉพาะในสมองของฉัน พวกมันจึงยอมให้สัญญาณอื่นๆ ผ่านเข้ามา ถ้าสัญญาณเตือนไฟไหม้ดับ ฉันจะยังรู้ทันที
Ramaswami บอกว่าให้คิดว่ามันเหมือนพิกเซลบนหน้าจอของคุณ “แต่ละพิกเซลบนหน้าจอทีวีสามารถเป็นส่วนหนึ่งของภาพได้มากมาย” เขาอธิบาย “รูปแบบการกดไซแนปส์จะทำให้แต่ละพิกเซลจางลง แต่แบบจำลองภาพเชิงลบทำหน้าที่ในระดับของภาพรวมทั้งหมด รูปภาพนั้นจางลง แต่แต่ละพิกเซลสามารถแสดงอย่างอื่นได้อย่างแข็งแกร่ง”
กรอบการทำงานใหม่เพื่ออธิบายความเคยชินอาจมีความสำคัญสำหรับผู้ที่มีความผิดปกติของออทิสติกสเปกตรัมซึ่งมักมีปัญหาเกี่ยวกับความเคยชิน การไม่สามารถกรองสีพื้นหลัง เสียง หรือผู้คนได้อาจทำให้พวกเขารู้สึกถูกกระตุ้นมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งมีภาพและเสียงที่ไม่เกี่ยวข้องมากมาย (เช่น งานรื่นเริง เป็นต้น) การทำความเข้าใจว่าความเคยชินทำงานอย่างไรสามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เข้าใจว่ามันอาจผิดพลาดได้อย่างไรและนำไปสู่ความรู้สึกที่กระตุ้นมากเกินไป
แต่ก่อนอื่น นักวิทยาศาสตร์จำเป็นต้องพิจารณาว่าแนวคิดใหม่นี้เหมาะสมกับสิ่งที่เกิดขึ้นในสมองของเรามากน้อยเพียงใด Ramaswami กล่าวว่าเขาได้เห็นแนวคิดนี้แล้วในระบบการดมกลิ่นในแมลงวันผลไม้ แต่จำเป็นต้องขยายไปสู่ระบบอื่นๆ ในสมอง นอกจากนี้เขายังจำเป็นต้องพิจารณาด้วยว่าความเคยชินจะหายไปหรือไม่หากเซลล์ประสาทที่ยับยั้งไม่สามารถเปลี่ยนการตอบสนองของพวกเขาเพื่อปิดกั้นสัญญาณที่ไม่เกี่ยวข้องได้อีกต่อไป
แม้จะมีถนนยาวข้างหน้า แต่การยกเครื่องแนวคิดที่ยอมรับก่อนหน้านี้เหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ – เป็นวิธีที่นักวิทยาศาสตร์นำการค้นพบเล็ก ๆ ที่แยกจากกันไปสู่บริบทที่ใหญ่ขึ้น “มันเป็นวิธีที่เราทำวิทยาศาสตร์” Glanzman กล่าว “สิ่งหนึ่งที่ผลักดันสนามไปข้างหน้าคือการมากับแบบจำลองที่รวมเอาหลักฐานที่แตกต่างกัน นำเสนอแบบจำลองภาพรวมของสิ่งที่เป็นอยู่ จากนั้นเราสามารถตัดสินใจได้ว่าภาพใหญ่นั้นเข้ากับความเป็นจริงได้ดีเพียงใด” เขากล่าวว่าด้วยรูปแบบใหม่ของ Ramaswami “ผู้คนจะเริ่มเห็นว่ารูปแบบการเรียนรู้พื้นฐานนี้ไม่ง่าย มันเข้าร่วมเครือข่ายเซลล์ประสาททั้งหมด” สล็อตเครดิตฟรี
