Ученые нашли механизм мозга, ответственный за возрастную потерю памяти

Исследования показывают, что гиппокамп, область мозга, отвечающая за память, выполняет два взаимодополняющих процесса: разделение образов и завершение образов. Завершение шаблона можно охарактеризовать как способность вспомнить посещение места, когда вы вернетесь туда через месяц, даже если некоторые детали изменились. С другой стороны, разделение шаблонов — это запоминать, какие разговоры происходили во время каждого визита, и не путать их друг с другом. По мере старения людей и грызунов их способность к разделению образов снижается. Исследования показали, что это может быть связано с сверхактивной сетью CA3 в зубчатой ​​извилине гиппокампа. Препараты, снижающие эту гиперактивность, улучшают память у старых крыс. Прямое изучение влияния сети CA3 на память может помочь исследователям разработать методы лечения возрастных проблем с памятью. Совсем недавно исследователи изучали, как эта сеть CA3 влияет на способности памяти молодых и старых крыс. Исследователи обнаружили, что некоторые старые крысы могли справляться с задачами на память так же, как молодые крысы, даже несмотря на то, что их мозг демонстрировал дефицит разделения образов. Исследование было опубликовано в журнале Current Biology Trusted Source. Исследования на крысах Для исследования исследователи взяли четырех молодых крыс (в возрасте от 3 до 6 месяцев) и 14 крыс старшего возраста (в возрасте от 22 до 26 месяцев). Для начала крысы прошли поведенческое тестирование в водном лабиринте. Затем им сделали операцию по имплантации гипердвигателя, чтобы исследователи могли контролировать латеральный край области мозга CA3. После этого их в течение восьми дней обучали находить затопленную спасательную платформу в резервуаре с водным лабиринтом. Каждое шестое пребывание в лабиринте считалось «пробным испытанием» и в течение первых 30 секунд не включало платформу для выхода. Исследователи использовали средние показатели близости поиска крыс во время этих пробных испытаний, чтобы рассчитать индекс обучения. Мыши с показателем выше 240 были отнесены к категории «пожилые с нарушениями памяти», тогда как мыши с индексом обучения менее 240 относились к «пожилым людям с неповрежденной памятью». Затем исследователи дополнительно проанализировали когнитивные способности крыс во время кормления, тренировок по круговой дорожке и дальнейших испытаний в водном лабиринте. Как и ожидалось, они обнаружили, что пожилые крысы с нарушениями памяти справлялись с различными задачами хуже, чем более молодые крысы, и что это соответствовало гиперактивности в определенных частях области CA3 гиппокампа. Однако они также обнаружили, что некоторые из старых крыс с неповрежденной памятью действовали так же, как и молодые крысы, хотя у них наблюдались признаки тех же изменений в регионах CA3. Основные механизмы Чтобы объяснить полученные результаты, исследователи отметили, что при неврологических заболеваниях, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона, поведенческий дефицит незначителен до тех пор, пока не будет преодолен порог. Они сказали, что это может объяснить, почему некоторые старшие крысы показали такие же результаты, как и молодые крысы, учитывая, что их результаты в лабиринте находились в континууме между оценками более молодых крыс и оценками старших крыс с наиболее слабыми нарушениями. Когда Хикён Ли из лаборатории Книрима Университета Джона Хопкинса и основной автор исследования спросили об основных механизмах, он рассказал Medical News Today, что тормозные нейроны могут играть определенную роль. «Количество тормозных нейронов в гиппокампе снижается с возрастом. Предыдущие работы […] показали, что, хотя число тормозных нейронов в нескольких субрегионах гиппокампа уменьшается как у старых крыс с неповрежденной памятью (AU), так и у старых крыс с нарушенной памятью (AI), тормозные нейроны в гиппокампе уменьшаются с возрастом. нейронов, особенно в воротах субрегиона зубчатой ​​извилины, снижается у крыс AI, но не у крыс AU», — объяснил Ли. «Примечательно, что существуют сложные связи прямой и обратной связи между зубчатой ​​извилиной и проксимальным отделом CA3, двумя субрегионами, которые поддерживают вычисления разделения паттернов. Баланс возбуждения и торможения играет важную роль в динамике сети», — добавила она.