'डेड्रीमिंग नेटवर्क' हमें ऑटोपिलोट पर स्विच करने में मदद करता है

डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क बाकी के राज्यों के दौरान सक्रिय है

क्या आप कल्पना कर सकते हैं कि वास्तव में हर छोटी कार्रवाई के बारे में क्या सोचना होगा जो आप हर दिन संलग्न करते हैं?

सौभाग्य से, हमारे दिमाग घूमते हैं और हम काम करने के लिए ड्राइविंग करते हुए, स्नान करने या पौधों को पानी देने जैसे नियमित कार्यों को करते हुए दिनभर बहते हैं। दिलचस्प बात यह है कि मस्तिष्क का एक ही हिस्सा डेड्रीमिंग और मेमोरी-आधारित ऑटोपिलोट में जा रहा है: डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क (डीएमएन)।

इसके अलावा, नए शोध से पता चलता है कि डीएमएन ऑटोपिलोट मोड में एक अभिन्न भूमिका निभाता है।

डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क

डीएमएन, या "डेड्रीमिंग नेटवर्क", कॉर्टेक्स के विविध, अंतःस्थापित क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिसमें सामने, पारिवारिक और लौकिक लोब शामिल हैं। प्रांतस्था मस्तिष्क की बाहरी परत है

अधिक विशेष रूप से, डीएमएन को तीन प्रमुख उपखंडों में बांटा गया है:

  1. वेंट्रल मीडिया प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स
  2. पृष्ठीय मध्यवर्ती प्रीफ्रंटल प्रांतस्था
  3. बाद में cingulated प्रांतस्था और आसन्न precuneus प्लस पार्श्व पार्श्वीय प्रांतस्था (यानी, Brodmann क्षेत्र 39)

Entorhinal प्रांतस्था भी डीएमएन से जुड़ा हुआ है।

महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स मस्तिष्क के सामने है और जटिल विचार, व्यवहार और भावना को नियंत्रित करता है।

विज्ञान में कई चीजों के साथ, डीएमएन की खोज serendipitous था। 1 99 7 में, पॉजिट्रॉन-उत्सर्जन टोमोग्राफी का उपयोग करते हुए, एक प्रकार का मस्तिष्क-इमेजिंग अध्ययन, शलमैन और सहकर्मियों ने पाया कि एक विश्रामशील राज्य की तुलना में, मस्तिष्क क्षेत्रों के नक्षत्र पर रक्त प्रवाह कम हो गया, जबकि नया, गैर-आत्म-संदर्भ, लक्ष्य निर्देशित कार्य

ध्यान दें, इन मस्तिष्क क्षेत्रों में रक्त प्रवाह में कमी का मतलब गतिविधि कम हो गई है।

2001 में, रायचले और सहयोगियों ने यह निर्धारित करने में अगला महत्वपूर्ण कदम उठाया कि ये गतिविधि कम हो रही है ... वे प्रयोगात्मक अनियंत्रित विचारों के कारण शेष राज्य में सक्रिय नहीं थे।

"द ब्रेन के डिफॉल्ट मोड नेटवर्क" नामक एक 2015 के समीक्षा लेख में, राइचले निम्नलिखित लिखते हैं:

हमने क्षेत्रीय रक्त प्रवाह और सक्रियण के लिए स्थापित चयापचय मानदंडों द्वारा दिखाए जाने के लिए ऑक्सीजन खपत के पॉजिट्रॉन उत्सर्जन टोमोग्राफी (पीईटी) माप का उपयोग किया, जो कार्य निष्पादन के दौरान गतिविधि में कटौती को लगातार प्रदर्शित करने वाले क्षेत्रों को शेष राज्य में सक्रिय नहीं किया गया था। हमारे लेख का शीर्षक था, 'मस्तिष्क समारोह का एक डिफ़ॉल्ट तरीका।' हमने निष्कर्ष निकाला कि मस्तिष्क के क्षेत्रों में ध्यान देने के दौरान उनकी गतिविधि को कम करने के लिए मनाया गया, लक्ष्य-निर्देशित कार्यों को शेष राज्य में सक्रिय नहीं किया गया था, बल्कि, मस्तिष्क की अंतर्निहित या चल रही गतिविधि के भीतर एक अपरिचित-अज्ञात संगठन का संकेत था।

2015 तक, डीएमएन की खोज ने इस विषय पर लगभग 3000 पेपर तैयार किए थे। हमने सीखा है कि डीएमएन सबसे सक्रिय है जब लोग अपने विचारों के साथ अकेले रह जाते हैं या स्थिर वातावरण में विशिष्ट संदर्भों के तहत स्वचालित, रिफ्लेक्सिव, सीखा व्यवहार करते हैं-जैसे फिल्म देखना या परिचित मार्ग के साथ कार चलाना। जब ये व्यक्ति बाहरी दुनिया पर केंद्रित नहीं होता है तो ये वातावरण आराम के जागते राज्य होते हैं। इसके विपरीत, प्रयोगात्मक वातावरण में जो गहन और संज्ञानात्मक कर-विचार को एक पहेली को समझने की तरह सोचते हैं- डीएमएन कम सक्रिय है।

डीएमएन की कई भूमिकाएं अभी भी स्पष्ट हैं। डीएमएन एपिसोडिक मेमोरी और मेमोरी समेकन के साथ-साथ सामाजिक और आत्म-संबंधित प्रक्रियाओं से जुड़ा हुआ है। डीएमएन भविष्य के बारे में सोचने, अतीत के बारे में याद दिलाने और रचनात्मकता से जुड़ा हुआ है। रायचले के अनुसार, मनुष्यों में, अध्ययनों से पता चला है कि डीएमएन "भावनात्मक प्रसंस्करण (वीएमपीसी), आत्म-रेफरेंसियल मानसिक गतिविधि (डीएमपीसी), और पूर्व अनुभवों की यादों का समर्थन करने वाली प्रक्रियाओं को तत्काल करता है।"

200 9 में मानव मस्तिष्क मैपिंग में प्रकाशित अध्ययन में, उद्दीन और सह-लेखक डीएमएन के संबंध में निम्नलिखित लिखते हैं: "हालांकि यह संभव है कि एक व्यापक सिद्धांत नेटवर्क की ऐसी विविध विविधताओं का समर्थन करने की क्षमता को समझाएगा, अधिक संभावना है कि डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क में कार्यात्मक रूप से भिन्न उपखंड या सबनेटवर्क शामिल हैं। "

दिलचस्प बात यह है कि ध्यान के दौरान, डीएमएन गतिविधि कम हो जाती है। यह खोज समझ में आता है क्योंकि ध्यान कम समय में घूमने और आत्म-विचारशील विचारों का समय है। ध्यान के दौरान, एक व्यक्ति तत्काल अनुभव पर ध्यान केंद्रित करता है और विकृतियों से ध्यान दूर करता है।

डीएमएन और ऑटोपिलोट

डीएमएन को सबसे पहले सूचना के रूप में कल्पना की गई थी जो व्यापक रूप से किसी व्यक्ति के बाहरी और आंतरिक वातावरण में उत्पन्न होती है। चूंकि डीएमएन को सबसे पहले आराम करने वाले राज्य के दौरान पहचाना गया था, इसलिए यह सोचने के लिए मोहक है कि डीएमएन केवल डेड्रीमिंग, दिमागी भटकने और सहज विचारों के लिए ज़िम्मेदार है। सहज ज्ञान में अक्सर अतीत और भविष्य के बारे में विचार शामिल होते हैं, जो डीएमएन की अनुमानित भूमिका के साथ भी झेलते हैं। हालांकि, डीएमएन चेतना में एक और अधिक मौलिक भूमिका निभाता है।

एक 2017 के अध्ययन में "स्वचालित सूचना प्रसंस्करण में डिफ़ॉल्ट मोड योगदान" नामक अध्ययन में, वतनसेवर और सह-लेखकों को पता चलता है कि एक कार्य को समझने के बाद डीएमएन वास्तव में मस्तिष्क-आधारित ऑटोपिलोट पर मस्तिष्क को बदल देता है। लेखक इस प्रक्रिया के लिए एक संभावित ढांचे परिकल्पना करते हैं।

वतनसेवर और सह-लेखकों ने अनुमान लगाया है कि हमारे दिमाग लगातार बाहरी घटनाओं की उम्मीद करने के लिए वायर्ड हैं। हम अपने उम्मीदों के आधार को बनाने के लिए पर्यावरण में किसी भी अनियमितताओं को लगातार आंतरिक बना रहे हैं। इन उम्मीदों का उपयोग पर्यावरण निर्णय पर निर्णय लेने और व्याख्या करने, भविष्यवाणी करने और कार्य करने के लिए किया जाता है।

दरअसल, मस्तिष्क की अंतर्निहित गतिविधि, विशेष रूप से डीएमएन की, जो हमारे मस्तिष्क ऊर्जा की आपूर्ति का एक बड़ा हिस्सा उपयोग करती है, को दुनिया के ऐसे आंतरिक मॉडल को प्रतिबिंबित करने का सुझाव दिया जाता है जो हमारे आसपास की व्याख्या में सहायता कर सकते हैं। यद्यपि ऐसी भविष्यवाणी प्रक्रिया सामान्य तंत्र का गठन कर सकती है जिसके द्वारा मस्तिष्क पूरी तरह से सूचनाओं को संसाधित करता है, डीएमएन में अंतर क्या हो सकता है, यह जानकारी के अभिसरण के लिए एक सामान्य कार्यक्षेत्र प्रदान करने की क्षमता है जो इसके मस्तिष्क के बाकी हिस्सों के व्यापक कार्यात्मक और संरचनात्मक कनेक्शन के साथ है। विशेष रूप से इसकी स्मृति-आधारित जानकारी तक पहुंच। डीएमएन की यह एकीकृत क्षमता चेतना का एक प्रतीक माना जाता है, जिसका स्तर पहले डीएमएन अखंडता से जुड़ा हुआ है।

अध्ययन में, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 28 प्रतिभागियों को एक कार्यात्मक एमआरआई स्कैनर में झूठ बोलते हुए एक कार्य में शामिल होने की भर्ती की। प्रतिभागियों को चार कार्ड दिखाए गए और इन चार कार्डों के लिए एक लक्षित कार्ड से मिलान करने के लिए कहा। लक्ष्य कार्ड मिलान, आकार, या संख्या, और प्रतिभागियों को मेल खाने के लिए नियम जानने के लिए आवश्यक हो सकता है। कार्यात्मक एमआरआई स्कैनर ने मस्तिष्क में ऑक्सीजन के स्तर को मापा, जो मस्तिष्क गतिविधि के लिए प्रॉक्सी के रूप में कार्य करता था।

इस कार्य में दो चरण थे। पहला चरण एक अधिग्रहण था जिसमें स्वयंसेवकों ने परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से नियम मिलान करना सीखा। दूसरा चरण एक ऐसा ऐप्लिकेशन था जिसमें स्वयंसेवकों ने पहले से ही नियम निकाला था और अब इसे लागू कर रहे थे।

शोधकर्ताओं ने पाया कि अधिग्रहण चरण के दौरान, पृष्ठीय ध्यान नेटवर्क सबसे सक्रिय था। पृष्ठीय ध्यान नेटवर्क ध्यान देने वाली जानकारी की प्रसंस्करण से जुड़ा हुआ है। आवेदन चरण के दौरान, जब प्रतिभागियों को पहले से ही नियम पता था और केवल इसे लागू कर रहे थे, डीएमएन अधिक सक्रिय था।

शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि आवेदन चरण के दौरान, डीएमएन और मस्तिष्क के क्षेत्रों में गतिविधि के बीच संबंधों में मजबूत हिप्पोकैम्पस जैसी स्मृति में शामिल, जितना तेज़ प्रतिभागियों ने कार्य का जवाब देने में सक्षम थे। इस खोज से पता चलता है कि आवेदन चरण के दौरान, मस्तिष्क स्मृति में डुबकी लगा रहा था, और स्मृति से नियम का उपयोग कर कार्य को जवाब दिया।

ऐसा प्रतीत होता है कि पूरे मस्तिष्क में अपने विविध कनेक्शन के साथ डीएमएन मस्तिष्क में एक सक्रिय रूपरेखा स्थापित करने में मदद करता है। स्थापित संदर्भों और आराम या दिनचर्या के जागने वाले राज्यों के समय में, डीएमएन मेमोरी-आधारित भविष्यवाणियां बनाता है और इस प्रकार हम ऑटोपिलोट पर काम करने की अनुमति देता है। हालांकि, जब डीएमएन भविष्य में भविष्य में भविष्यवाणी करने में सक्षम नहीं है, तो ऑटोपिलोट "मैनुअल" मोड और हमारे मस्तिष्क के कुछ हिस्सों में स्विच करता है जो ध्यान देने वाली जानकारी को संसाधित करते हैं।

शोधकर्ताओं के मुताबिक, डीएमएन द्वारा स्थापित इस ढांचे में "स्थिर 'बाकी स्थितियों में डीएमएन की चल रही गतिविधि को न केवल समझाए जाने के लिए एक महत्वपूर्ण मचान प्रदान किया जा सकता है, बल्कि सामाजिक बातचीत में इसका योगदान भी है (उदाहरण के लिए, दिमाग का सिद्धांत, अंतर्ज्ञान, और स्टीरियोटाइपिंग), एक सचेत भावना, स्वयं, रचनात्मकता, और कई अन्य संज्ञानात्मक डोमेन जिन्हें सभी को हमारे आस-पास की दुनिया की भविष्यवाणी करने के लिए सीखा जानकारी के स्थिर उपयोग की आवश्यकता होती है। "

निहितार्थ

डीएमएन की भूमिका की तरह, वतनसेवर द्वारा किए गए डीएमएन अनुसंधान के प्रभाव व्यापक हैं और हमें दर्दनाक मस्तिष्क की चोट जैसी स्थितियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकते हैं। दर्दनाक मस्तिष्क की चोट में, स्मृति और आवेग के साथ समस्याएं सामाजिक पुनर्संरचना को मुश्किल बनाती हैं। इसके अलावा, ये निष्कर्ष हमें अन्य प्रकार की मानसिक बीमारी को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकते हैं जिसमें व्यसन , अवसाद और जुनूनी-बाध्यकारी विकार शामिल हैं । अंत में, यह शोध मस्तिष्क पर एनेस्थेटिक दवाओं के तंत्र को स्पष्ट करने में मदद कर सकता है।

जमीनी स्तर

लगभग 20 साल पहले इसकी खोज के बाद से, डीएमएन वैज्ञानिक शोधकर्ताओं के लिए वरदान रहा है और हमने मस्तिष्क के कार्य के बारे में सोचने के तरीके को फिर से बदलने में मदद की है। प्रत्येक उत्तीर्ण वर्ष के साथ, हम इस बहुआयामी नेटवर्क के बारे में अधिक जानें जो चेतना में एक अभिन्न भूमिका निभाता है। मेमोरी-आधारित ऑटोपिलोट में अपनी भूमिका को समझाते हुए शोध डीएमएन की एक समझ को आगे बढ़ाकर एक कदम आगे बढ़ाता है कि डीएमएन केवल पृष्ठभूमि शोर नहीं है और सूचना के लिए एक महत्वपूर्ण कंडिशन है।

एक अंतिम नोट पर, डीएमएन की बेहतर समझ ने मानव होने के आंतरिक अनुभव पर प्रकाश डालने में मदद की है। "डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क के बारे में बात करते समय हम क्या बात करते हैं" शीर्षक वाले लेख से कॉलर्ड और मार्जुलीज़ द्वारा इस विवरण पर विचार करें:

डीएमएन संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के परिधि के भीतर अब तक हाशिए वाले क्षेत्रों और विधियों को लाने में उल्लेखनीय रूप से उत्पादक रहा है- और, इस तरह के घुसपैठ के माध्यम से, वैचारिक और पद्धतिगत जांच की नई पंक्तियां फैल गईं। मस्तिष्क-भटकने वाले विषयों, जिन्हें पहले संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के दायरे से काफी हद तक माना जाता था, अनुसंधान के गर्म क्षेत्रों के रूप में उभरा है। न्यूरोप्सिकोओनालिटिक शोधकर्ताओं ने डीएमएन को एक समृद्ध अवधारणा के रूप में पाया है जिसके माध्यम से वस्तुओं और कल्पना के संबंध में मानसिक ऊर्जा, मनोविज्ञान संबंधी अवधारणाओं के बारे में सूत्रों को आगे बढ़ाने के लिए।

> स्रोत:

> कॉलर्ड एफ, मार्गुली डीएस। जब हम डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क के बारे में बात करते हैं तो हम किस बारे में बात करते हैं। फ्रंट हम Neurosci। 2014; 8: 619।

> रैचल एमएल। मस्तिष्क का डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क। अन्नू। रेव न्यूरोसी। 2015. 38: 433-47।

> उदीन एलक्यू, एट अल। डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क घटकों की कार्यात्मक कनेक्टिविटी: सहसंबंध, anticorrelation, और causality। हम मस्तिष्क मैप। 200 9 फरवरी; 30 (2): 625-37।

> वतनसेवर डी, मेनन डीके, स्टामाटाकिस ईए। स्वचालित सूचना प्रसंस्करण में डिफ़ॉल्ट मोड योगदान। प्रो नेटल अकाद विज्ञान यूएस ए 2017; पीआईआई: 201710521।