Ученые выяснили, как мозг справляется с перегрузками при длительной умственной работе

Ученые БФУ имени Иммануила Канта определили, что длительная умственная нагрузка приводит к снижению функциональной связности между лобной и теменной долями мозга, что сопровождается снижением эффективности обработки информации. Однако существуют компенсаторные механизмы, которые позволяют мозгу сохранить работоспособность за счет изменения конфигурации лобно-теменной сети. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems.

Длительная работа с большими объемами информации, например, с базами данных, документами и отчетами, требует высокой концентрации. Активная умственная деятельность может вызвать перенапряжение и усталость, из-за которой работоспособность головного мозга снижается. Однако исследования показывают, что в нашей нервной системе существуют так называемые компенсаторные механизмы — способы справиться с переутомлением. При этом остается не до конца понятным, как именно запускается и работает компенсаторный механизм, а также через какие пути он воздействует на различные функции мозга, в частности на память.

Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград) исследовали, как меняется активность головного мозга и восприятие информации при длительном выполнении когнитивных задач.

В эксперименте принимали участие 14 человек в возрасте от 18 до 22 лет, которые в течение 70 минут проходили тест Стернберга — набор задач для оценки рабочей памяти. В рамках теста испытуемым предлагалось за 1,5–2,5 секунды запомнить набор из 2–7 букв. Затем участникам эксперимента показывали какую-то одну букву, и они должны были ответить, была ли она в исходном наборе. При этом все задания исследователи разбили на два блока — «простые», в которых нужно было запоминать последовательности из 2–3 букв, и «сложные» — из 6–7 букв.

В ходе исследования авторы использовали функциональную ближнюю инфракрасную спектроскопию (fNIRS) для регистрации гемодинамической активности мозга и метод отслеживания движений глаз (eye-tracking) для анализа зрительного восприятия. Также ученые до и после эксперимента предлагали испытуемым пройти несколько тестов на уровень усталости в форме опросников.

Согласно результатам, у всех участников исследования после выполнения заданий общий уровень усталости стал существенно выше, однако количество совершаемых ошибок не возрастало. При этом утомление приводило к увеличению времени выполнения заданий низкой сложности, в то время как длительность решения задач высокой сложности оставалась неизменной на протяжении всего эксперимента. Это говорит о том, что во втором случае напряжение достигло той степени, при которой в мозге уже запускались компенсаторные механизмы борьбы с переутомлением.

Наблюдения за изменением активности различных отделов головного мозга показали, что по мере выполнения заданий и возрастания усталости у испытуемых ослаблялись функциональные связи между лобной и теменнойдолями коры. Важность этих связей для выполнения когнитивных задач подтверждается еще и тем, что у испытуемых, лучше всего справившихся с заданиями из категории «сложных», связность между лобной и теменной долями оказалась выше. Вероятно, сохранение этих взаимодействий является частью компенсаторного механизма, позволяющего бороться с усталостью.

«Из-за ограниченных ресурсов мозг вынужден оптимизировать свою работу, чтобы эффективно справляться с задачами, несмотря на усталость. Сложные задания требуют большего контроля внимания и привлечения дополнительных ресурсов для их решения. Простые задания, напротив, могут быть успешно выполнены с минимальными усилиями, позволяя мозгу экономить ресурсы. Именно поэтому, например, усталый водитель, подъезжая к сложному перекрестку, мобилизирует свои внутренние ресурсы и успешно выполняет маневр. Однако, находясь в более простой дорожной ситуации, из-за усталости совершает ошибку, ведущую к аварии, например, случайно выезжает на встречную полосу или обочину», — рассказывает Артем Бадарин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения БФУ имени Иммануила Канта.