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# 生物学# 神経科学

老化における認知の遅さ:衰えを理解する

老化が認知処理や記憶にどう影響するかを調べる。

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老化と認知機能の低下老化と認知機能の低下る。老化が思考や記憶にどう影響するかを調べて
目次

認知の遅れっていうのは、考えたり情報を処理するスピードが徐々に落ちることで、歳をとると普通に起こることなんだ。たとえば、高齢者は若い人に比べて、特定のテストで早くできないんだって。時間がかかる数字記号テストっていうのでは、70歳の人たちが20歳の人たちの約70%のスコアを出したんだ。この差は、もっと複雑なタスクになると大きくなる。ボタンを押すような簡単な作業は、20歳から60歳になるまで約9%遅くなるけど、選択を伴う複雑なタスクは、テストによって17%から38%も時間がかかることがあるんだ。一つのテストでは、反応時間が年齢とともに大きく増加して、25歳で約89ミリ秒から78歳で813ミリ秒に跳ね上がったんだ。

この認知機能の遅れは、歳をとるにつれてよく見られる思考スキルの低下に大きな影響を与えるんだ。記憶や問題解決のような多くの分野に影響を及ぼす。もし認知症がある場合、この遅れはさらに顕著になって、日常生活に大きな課題をもたらすことがあるよ。認知症の種類によって認知の遅れの速度は異なり、パーキンソン病のようなものは特に深刻な影響を引き起こすんだ。

研究者たちは、なぜ認知の遅れが起こるかを完全には理解していないけど、いくつかの要因が関係している可能性があるんだ。考えられる理由には以下のようなものがある:

  1. 入力信号のノイズ:歳をとると、目や耳といった感覚器官が効果的に働かなくなって、脳に送る信号に混乱が生じるんだ。

  2. 神経線維の喪失:脳細胞の間のつながりがダメージを受けると、情報のやり取りが遅くなって、脳が早く情報を処理するのが難しくなる。

  3. 脳細胞の喪失:ニューロンが減ると、脳の特定の経路が効果的に機能しなくなり、すばやく考えるのが難しくなる。

これらの要因を認識することで、さまざまなタイプの認知症を早く見つける方法や、認知の低下を遅らせる新しい治療法を見つける手助けになるかもしれない。

ストループテスト

認知処理を研究するために使われる一般的な評価法がストループテストだよ。元々のバージョンでは、参加者に100個の色付きの四角が見せられて、すぐにそれぞれの色を言わなきゃいけない。コンピューターバージョンでは、参加者が画面に色が表示されたときに、その色に対応するボタンを押すんだ。

私たちのシミュレーションでは、赤、青、緑の色が時間間隔で表示され、参加者の反応速度が測定される。シミュレーション上での脳の領域では、色を認識するのにかかる時間を「登録時間」(TTR)と呼び、そのボタンを押す前の時間を「反応時間」(RT)と呼んでいるんだ。

認知プロセスのシミュレーション

ストループテストのシミュレーションでは、認知の遅れに繋がるさまざまな要因を見ていくよ:

  1. 入力ノイズ:時々、感覚入力がクリアじゃなくて、反応時間を延ばすような混乱を引き起こすことがある。

  2. 神経線維の喪失:神経線維が減ることで脳内のコミュニケーションが効率的でなくなり、反応が遅れることがある。

  3. 脳細胞の喪失:ニューロンが死ぬと、脳が記憶を保持するのに苦労してスピードが落ちることがあるんだ。

これらのシミュレーションを通じて、これらの要因の変化が色を識別する時間や記憶機能にどう影響するかを評価しているんだ。

シミュレーションの結果

私たちのシミュレーションテストでは、挙げた要因のどれかが変わると、参加者が色を識別するのにかかる時間が増えたよ。入力のノイズが増えると、反応時間が遅くなった。感覚信号が不明瞭になると、高齢者は刺激を認識するのが難しくなって、老化に伴う一般的な問題を反映しているんだ。

神経線維が減った場合、参加者の反応も遅くなった。これは、接続が少なくなることで信号がシステム内を通る速度が遅くなるから。モデルによれば、元の神経線維が80%だけになった場合、参加者は色を処理するのにもっと時間がかかるんだ。

面白いことに、脳細胞の喪失は異なる影響を示したよ。通常はニューロンが少なくなると処理が遅くなるけど、モデルは特定のケースでは反応が早くなることを示した。これは、ニューロンが少なくて記憶が安定しない時、脳が新しい表現にすぐに焦点を移せるからなんだけど、以前の情報を保持するのにはコストがかかるんだ。

フィードバックメカニズムの理解

脳の内部作業は、フィードバックプロセスの微妙なバランスが関わっているんだ。ニューロンがつながると情報を共有して、直前に認識したことの記憶を維持する助けになる。もしニューロンが失われると、フィードバックの強さが変わって、記憶を保持する能力や新しい情報を処理するスピードに影響を与えることがある。

私たちのシミュレーションでは、フィードバックの強さを高めることで記憶を長く保持できるようになったけど、反応が遅くなったんだ。接続にフィードバックが多いほど、システムが一つの記憶を別の記憶に置き換えるのに時間がかかるようになった。

認知の遅れの生物学的基盤

認知の遅れは、ニューロン同士のコミュニケーションを助ける神経伝達物質の機能など、生物学的要因に関連していることが多い。これらの化学物質の変化は、特に高齢者における脳の機能に影響を与えることがあるんだ。たとえば、アセチルコリンという神経伝達物質は、記憶や学習に重要な役割を果たしている。

研究によれば、このシステムが正常に機能しないと、認知パフォーマンスに変動が生じることがあり、これは認知症によく見られる現象なんだ。これが、私たちの生物的システムが認知プロセスとどれだけつながっているかを浮き彫りにしているんだ。

シミュレーションの限界

このモデルは、認知の遅れに寄与する要因について貴重な洞察を提供してくれるけど、限界もあるんだ。そのシンプルさゆえに、体の他の加齢に伴う変化など、認知機能に影響を与える全ての変数を考慮しているわけではないんだ。

結果は、加齢が認知にどのように影響するかの複雑な詳細をさらに探るための研究が必要だと示唆している。このニュアンスを理解することで、人々が歳をとるにつれて認知の健康を支えるためのより良い戦略を開発できるかもしれない。

結論

年齢とともに認知が遅くなるのは、感覚入力の明瞭さ、神経線維の完全性、脳細胞の数など、いくつかの要因によって影響を受ける複雑な問題なんだ。ストループテストは、これらの要素がリアルタイムの処理タスクでどのように作用するかを理解するための貴重な枠組みだよ。

これらの要素がどのように相互作用するかを調べることで、認知の低下の背後にあるメカニズムへの洞察を得ることができるかもしれない。これからの研究が、認知症の初期の兆候を特定したり、高齢者の認知機能を維持するためのターゲット療法を開発する助けとなることを期待しているよ。

オリジナルソース

タイトル: Computational Models of Age-Associated Cognitive Slowing

概要: 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.

著者: Sanya A Ahmed, W. W. Lytton, T. C. Stewart, H. Crystal

最終更新: 2024-06-28 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600545

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.24.600545.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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