Rallentamento Cognitivo nell'Invecchiamento: Capire il Declino
Esaminando come l'invecchiamento influisce sulla elaborazione cognitiva e sulla memoria.
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Indice
Il rallentamento cognitivo, che è il declino graduale di quanto velocemente pensiamo e elaboriamo informazioni, è una parte normale dell'invecchiamento. Per esempio, gli adulti più anziani non performano così rapidamente in certi test rispetto ai più giovani. In un test chiamato test del simbolo-digitale temporizzato, un gruppo di persone di 70 anni ha ottenuto circa il 70% dei punteggi dei ventenni. Questo gap aumenta con compiti più complessi. Compiti semplici come premere un bottone in risposta a una luce richiedono circa il 9% di tempo in più dall’età di 20 a 60 anni. Tuttavia, compiti più complessi che coinvolgono scelte possono richiedere tra il 17% e il 38% in più, a seconda del test specifico. Un test ha mostrato che i tempi di reazione aumentano drasticamente con l'età, passando da circa 89 millisecondi a 25 anni a 813 millisecondi a 78 anni.
Questo rallentamento delle funzioni cognitive gioca un ruolo importante nel declino delle capacità di pensiero che spesso accompagna l'età. Colpisce molte aree, inclusa la memoria e la risoluzione dei problemi. Nei casi in cui è presente la demenza, questo rallentamento può diventare ancora più evidente, portando a sfide significative nella vita quotidiana. I diversi tipi di demenza mostrano tassi diversi di rallentamento cognitivo, con alcuni, come il Parkinson, che causano impatti particolarmente gravi.
I ricercatori non comprendono completamente perché avvenga il rallentamento cognitivo, ma molti fattori probabilmente contribuiscono. Alcuni motivi potenziali includono:
Rumore nei segnali di input: Con l'età, i nostri organi sensoriali come occhi e orecchie possono non funzionare altrettanto bene, portando a maggiore confusione nei segnali che inviano al cervello.
Perdita di fibre nervose: Danni alle connessioni tra le cellule cerebrali possono rallentare la comunicazione tra di esse, rendendo più difficile per il cervello elaborare informazioni rapidamente.
Perdita di cellule cerebrali: La perdita di neuroni può ridurre l'efficacia di alcune vie nel cervello, rendendo più difficile pensare velocemente.
Riconoscere questi fattori potrebbe aiutare a trovare modi per rilevare diversi tipi di demenza prima e potenzialmente portare a nuovi trattamenti per rallentare il declino cognitivo.
Test di Stroop
IlUna valutazione comune usata per studiare l'elaborazione cognitiva è il test di Stroop. Nella versione originale, ci sono 100 quadrati colorati mostrati a un partecipante, che deve nominare rapidamente il colore di ogni quadrato. Nella versione computerizzata, il partecipante preme un bottone corrispondente al colore quando appare sullo schermo.
Nella nostra simulazione, i colori rosso, blu e verde vengono mostrati in intervalli di tempo, e il partecipante viene misurato su quanto rapidamente risponde. Per la nostra area cerebrale simulata, chiamiamo il tempo impiegato per riconoscere il colore "tempo di registrazione" (TTR). Questo tempo viene misurato prima che il partecipante prema il bottone, che è definito "tempo di reazione" (RT).
Simulazione dei Processi Cognitivi
Nella nostra simulazione del test di Stroop, guardiamo a diversi fattori che potrebbero portare a rallentamenti cognitivi:
Rumore di Input: A volte, l'input sensoriale potrebbe non essere chiaro, causando confusione che estende il tempo di risposta.
Perdita di Fibre Nervose: Questo porta a una comunicazione meno efficiente all'interno del cervello, che può ritardare le risposte.
Perdita di Cellule Cerebrali: Quando i neuroni muoiono, il cervello potrebbe avere difficoltà a mantenere i ricordi e questo influisce sulla velocità mentre cerca di sostituire le informazioni perse.
Attraverso queste simulazioni, valutiamo come i cambiamenti in questi fattori influenzano il tempo necessario per identificare i colori e quanto bene funzionano la memoria e le capacità cognitive.
Risultati della Simulazione
I nostri test simulati hanno mostrato che i cambiamenti in uno qualsiasi dei fattori menzionati aumentavano il tempo necessario ai partecipanti per identificare i colori. L’aumento del rumore nell’input portava a tempi di reazione più lenti. Man mano che i segnali sensoriali diventavano meno chiari, gli adulti più anziani avevano più difficoltà a riconoscere gli stimoli, riflettendo i problemi comuni legati all’invecchiamento.
Quando le fibre nervose erano ridotte, i partecipanti impiegavano anche più tempo a rispondere. Questo perché avere meno connessioni rallenta la velocità con cui i segnali si muovono attraverso il sistema. Il nostro modello indicava che se ci fossero solo l'80% delle fibre nervose originali, i partecipanti avrebbero impiegato molto più tempo a elaborare i colori.
Interessante notare che la perdita di cellule cerebrali mostrava un effetto diverso. Sebbene avere meno neuroni di solito rallenti l'elaborazione, il nostro modello indicava che in alcuni casi, potrebbe portare a risposte più rapide. Questo perché quando la memoria è meno stabile a causa di meno neuroni, il cervello può spostare il proprio focus sulle nuove rappresentazioni più rapidamente, anche se questo comporta la perdita di informazioni precedenti.
Comprendere il Meccanismo di Feedback
Il funzionamento interno del cervello coinvolge un delicato equilibrio di processi di feedback. Man mano che i neuroni si connettono, condividono informazioni, aiutando a mantenere un ricordo di ciò che è stato appena percepito. Se alcuni neuroni vengono persi, la forza del feedback può cambiare, influenzando quanto bene i ricordi sono mantenuti e quanto velocemente nuove informazioni possono essere elaborate.
Nella nostra simulazione, abbiamo scoperto che aumentare la forza del feedback aiutava a mantenere i ricordi più a lungo, ma causava anche reazioni più lente. Maggiore era il feedback presente nelle connessioni, più tempo ci voleva per il sistema per sostituire un ricordo con un altro.
Basi Biologiche del Rallentamento Cognitivo
Il rallentamento cognitivo è spesso legato a fattori biologici, compresa la funzione dei neurotrasmettitori che aiutano nella comunicazione tra i neuroni. Cambiamenti in queste sostanze chimiche possono influenzare quanto bene funziona il cervello, specialmente negli adulti più anziani. Per esempio, un neurotrasmettitore chiamato acetilcolina gioca un ruolo significativo nella memoria e nell'apprendimento.
La ricerca mostra che quando questo sistema non funziona correttamente, può portare a fluttuazioni nella performance cognitiva, spesso viste nella demenza. Questo evidenzia quanto siano interconnessi i nostri sistemi biologici con i processi cognitivi.
Limitazioni della Simulazione
Seppur il modello fornisca preziose intuizioni sui fattori che contribuiscono al rallentamento cognitivo, ha delle limitazioni. La sua semplicità significa che potrebbe non tenere conto di tutte le variabili che possono influenzare le funzioni cognitive, come altri cambiamenti legati all'età nel corpo.
I risultati suggeriscono che ulteriori studi dovrebbero essere condotti per esplorare i dettagli intricati di come l'invecchiamento influisce sulla cognizione. Comprendere queste sfumature potrebbe aiutare a sviluppare migliori strategie per supportare la salute cognitiva man mano che le persone invecchiano.
Conclusione
Il rallentamento cognitivo legato all’età è una questione complessa influenzata da diversi fattori, tra cui la chiarezza dell'input sensoriale, l'integrità delle fibre nervose e il numero di cellule cerebrali. Il test di Stroop serve come una preziosa cornice per comprendere come questi fattori si manifestano nei compiti di elaborazione in tempo reale.
Indagando su come questi elementi interagiscono, possiamo ottenere intuizioni sui meccanismi dietro il declino cognitivo. La ricerca continua potrebbe aiutare a identificare segni precoci di demenza e sviluppare terapie mirate per mantenere la funzione cognitiva negli adulti più anziani.
Titolo: Computational Models of Age-Associated Cognitive Slowing
Estratto: BackgroundCognitive slowing accompanies normal aging, yet understanding of the mechanisms of slowing is limited at the network and neuronal level. Relating the pathophysiological factors responsible for cognitive slowing, and interpreting its relationship to working memory, requires multiscale computer modeling. ObjectiveThe aim of this research is to explore multiple mechanisms of cognitive slowing using computational modeling of the cortex to link neuronal activity with cognitive content. MethodWe developed multiscale computer models of a simple cognitive task - Condition 1 of the Stroop recognition task - using the Nengo system, a cognitive simulation environment with a semantic pointer architecture developed to model cognitive tasks using spiking neural networks. We explored how changes associated with aging such as increased input noise, axonal loss, neuronal loss, and feedback would affect the function of the models. ResultsAxonal loss and increased input noise produced profound slowing. High levels of neuronal loss severely impaired memory and paradoxically decreased slowing via the ability to respond more quickly by "releasing" a prior memory. Increased feedback improved memory at the cost of increased slowing. ConclusionOur simulations suggest that significant slowing could be caused by white matter loss (axonal loss) or input signal degradation (which could be caused by visual or other afferent system worsening). As neuronal loss markedly decreased the duration of working memory, we propose that physiological feedback is increased to preserve working memory at the cost of further cognitive slowing.
Autori: Sanya A Ahmed, W. W. Lytton, T. C. Stewart, H. Crystal
Ultimo aggiornamento: 2024-06-28 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600545
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600545.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.