Zusammenfassung: Eine neue Studie untersucht die Mechanismen des Gehirns hinter der Tiefenfokussierung. Die Forschung nutzt fMRT, um niederfrequente Fluktuationen in Gehirnnetzwerken in fokussierten und weniger fokussierten Zuständen zu untersuchen.
Das Team entdeckte, dass sich bestimmte Gehirnnetzwerke synchronisieren und desynchronisieren, was sich auf die Fähigkeit einer Person auswirkt, die Aufmerksamkeit aufrechtzuerhalten. Diese Einsicht in die dynamische Natur der Gehirnaktivität könnte zu besseren Strategien zur Verbesserung der Konzentration und Aufmerksamkeit bei verschiedenen kognitiven Aufgaben führen.
Wichtige Fakten:
- Die Studie untersucht den Zusammenhang zwischen quasi-periodischen Schwankungen des Gehirnnetzwerks und anhaltender Aufmerksamkeit und findet ein Muster, das etwa alle 20 Sekunden wiederkehrt.
- Zu den wichtigsten beteiligten Gehirnnetzwerken gehören das fronto-parietale Kontrollnetzwerk (FPCN) und das Default-Mode-Netzwerk (DMN), die jeweils eine Rolle bei der Aufgabenfokussierung und dem inneren Denken spielen.
- Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Synchronisierung zwischen diesen Netzwerken Veränderungen im Aufmerksamkeitsniveau vorhersagen kann und einen potenziellen Rahmen für die Verbesserung der kognitiven Funktion bietet.
Quelle: Georgia Institute of Technology
Vom Lösen von Rätseln und Musizieren bis hin zum Lesen und Trainieren liebte Dolly Seeburger als Kind Aktivitäten, die ihre volle Aufmerksamkeit erforderten. „In diesen Zeiten fühlte ich mich am zufriedensten, als wäre ich in der Zone“, erinnert sie sich. „Stunden würden vergehen, aber es würde sich wie Minuten anfühlen.“
Obwohl dieser Zustand der tiefen Konzentration für hochwirksames Arbeiten unerlässlich ist, ist er noch nicht vollständig verstanden. Nun deckt eine neue Studie unter der Leitung von Seeburger, einer Doktorandin der Fakultät für Psychologie, zusammen mit ihrem Berater, Eric Schumacher, einem Professor der Fakultät für Psychologie, die Mechanismen dahinter auf.
Zum interdisziplinären Georgia Tech-Team gehören außerdem Nan Xu, Sam Larson und Shella Keilholz (Coulter Department of Biomedical Engineering) sowie Marcus Ma (College of Computing) und Christine Godwin (School of Psychology).
Die Studie der Forscher mit dem Titel „Zeitvariierende funktionale Konnektivität sagt Schwankungen der anhaltenden Aufmerksamkeit bei einer seriellen Klopfaufgabe voraus“, veröffentlicht in Kognitive, affektive und Verhaltensneurowissenschaftenuntersucht die Gehirnaktivität mittels fMRT in Phasen tiefer Konzentration und weniger konzentrierter Arbeit.
Die Arbeit ist die erste, die niederfrequente Fluktuationen zwischen verschiedenen Netzwerken im Gehirn während der Fokussierung untersucht und könnte als Sprungbrett für die Untersuchung komplexerer Verhaltensweisen und Fokuszustände dienen.
„Dein Gehirn ist dynamisch. „Nichts ist einfach an oder aus“, erklärt Seeburger.
„Das ist das Phänomen, das wir untersuchen wollten. Wie kommt man in die Zone? Warum können manche Menschen ihre Aufmerksamkeit besser aufrechterhalten als andere? Kann man das trainieren? Wenn ja, können wir den Menschen helfen, darin besser zu werden?“
Das dynamische Gehirn
Die Arbeit des Teams ist auch die erste, die den Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeitsschwankungen und den Netzwerkmustern des Gehirns innerhalb dieser niederfrequenten 20-Sekunden-Zyklen untersucht.
„Lange Zeit konzentrierten sich die Studien zu neuronalen Schwingungen auf schnellere zeitliche Frequenzen, und die Wertschätzung dieser sehr niederfrequenten Schwingungen ist relativ neu“, sagt Seeburger.
„Aber diese niederfrequenten Schwankungen könnten eine Schlüsselrolle bei der Regulierung höherer Kognitionen wie anhaltender Aufmerksamkeit spielen.“
„Eines der Dinge, die wir in früheren Forschungen herausgefunden haben, ist, dass es in bestimmten Gehirnnetzwerken natürliche Schwankungen in der Aktivität gibt. Wenn ein Proband im MRT-Scanner keine bestimmte Aufgabe ausführt, sehen wir, dass etwa alle 20 Sekunden Schwankungen auftreten“, fügt Co-Autor Schumacher hinzu und erklärt, dass das Team an dem Muster interessiert war, weil es quasiperiodisch ist, das heißt es wiederholt sich nicht genau alle 20 Sekunden und es variiert zwischen verschiedenen Versuchen und Probanden.
Durch die Untersuchung dieser quasi-periodischen Zyklen hoffte das Team, den Zusammenhang zwischen den Gehirnfluktuationen in diesen Netzwerken und den Verhaltensschwankungen im Zusammenhang mit Aufmerksamkeitsänderungen zu messen.
Ihre Aufmerksamkeit ist erforderlich
Um die Aufmerksamkeit zu messen, klopften die Teilnehmer in einem fMRT-Scanner zu einem Metronom. Das Team konnte messen, wie „in der Zone“ sich die Teilnehmer befanden, indem es maß, wie groß die Variabilität bei den Klopfbewegungen jedes Teilnehmers war – eine höhere Variabilität deutete darauf hin, dass der Teilnehmer weniger konzentriert war, während präzises Klopfen darauf schließen ließ, dass sich der Teilnehmer „in der Zone“ befand.
Die Forscher fanden heraus, dass sich verschiedene Regionen des Gehirns synchronisierten und desynchronisierten, wenn sich die Fokusebene eines Probanden änderte, insbesondere das Fronto-Parietal-Kontrollnetzwerk (FPCN) und das Default-Mode-Netzwerk (DMN).
Das FPCN wird aktiviert, wenn eine Person versucht, bei der Sache zu bleiben, während das DMN mit nach innen gerichteten Gedanken korreliert (die ein Teilnehmer möglicherweise hat, wenn er weniger konzentriert ist).
„Wenn man sich außerhalb der Zone befindet, synchronisieren sich diese beiden Netzwerke und sind in der Niederfrequenz phasengleich“, erklärt Seeburger. „Wenn man sich in der Zone befindet, desynchronisieren diese Netzwerke.“
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die 20-Sekunden-Muster dabei helfen könnten, vorherzusagen, ob eine Person ihre Aufmerksamkeit aufrechterhält oder nicht, und wichtige Erkenntnisse für Forscher liefern könnten, die Werkzeuge und Techniken entwickeln, die uns dabei helfen, uns besser zu konzentrieren.
Das große Bild
Während der direkte Zusammenhang zwischen Verhalten und Gehirnaktivität noch unbekannt ist, sind diese 20-Sekunden-Muster der Gehirnfluktuation allgemein und artenübergreifend zu beobachten.
„Wenn man jemanden in einen Scanner steckt und seine Gedanken abschweifen, stellt man diese Schwankungen fest. Diese quasi-periodischen Muster finden Sie bei Nagetieren. Man findet es bei Primaten“, sagt Schumacher. „Diese Gehirnnetzwerkaktivität hat etwas Grundlegendes.“
„Ich denke, es beantwortet eine wirklich grundlegende Frage zum Zusammenhang zwischen Verhalten und Gehirnaktivität“, fügt er hinzu.
„Das Verständnis, wie diese Gehirnnetzwerke zusammenarbeiten und das Verhalten beeinflussen, könnte zu neuen Therapien führen, die Menschen dabei helfen, ihre Gehirnnetzwerke auf die effizienteste Weise zu organisieren.“
Und auch wenn diese einfache Aufgabe möglicherweise keine komplexen Verhaltensweisen untersucht, könnte die Studie als Sprungbrett dienen, um zu komplizierteren Verhaltensweisen und Fokuszuständen überzugehen.
„Als nächstes möchte ich die anhaltende Aufmerksamkeit auf eine naturalistischere Weise untersuchen“, sagt Seeburger. „Ich hoffe, dass wir das Verständnis von Aufmerksamkeit fördern und den Menschen helfen können, ihre Fähigkeit, sie zu kontrollieren, aufrechtzuerhalten und zu steigern, besser in den Griff zu bekommen.“
Über diese Aufmerksamkeit und Neuigkeiten aus der neurowissenschaftlichen Forschung
Autor: Jess Hunt-Ralston
Quelle: Georgia Institute of Technology
Kontakt: Jess Hunt-Ralston – Georgia Institute of Technology
Bild: Das Bild stammt von Neuroscience News
Ursprüngliche Forschung: Offener Zugang.
„Zeitvariable funktionale Konnektivität sagt Schwankungen der anhaltenden Aufmerksamkeit bei einer seriellen Klopfaufgabe voraus“ von Dolly T. Seeburger et al. Kognitive, affektive und Verhaltensneurowissenschaften
Abstrakt
Zeitlich variierende funktionale Konnektivität sagt Schwankungen der anhaltenden Aufmerksamkeit bei einer seriellen Klopfaufgabe voraus
Die Mechanismen, wie groß angelegte Gehirnnetzwerke zu anhaltender Aufmerksamkeit beitragen, sind unbekannt. Die Aufmerksamkeit schwankt von Moment zu Moment, und diese kontinuierliche Veränderung steht im Einklang mit dynamischen Veränderungen in der funktionellen Konnektivität zwischen Gehirnnetzwerken, die an der internen und externen Aufmerksamkeitsverteilung beteiligt sind.
In dieser Studie haben wir untersucht, wie sich die Aktivität des Gehirnnetzwerks auf verschiedenen Ebenen der Aufmerksamkeitsfokussierung (d. h. „Zonen“) unterscheidet.
Die Teilnehmer führten eine Fingertipp-Aufgabe durch und anhand früherer Untersuchungen wurde die Leistung oder der Zustand innerhalb der Zone durch eine geringe Variabilität der Reaktionszeit und außerhalb der Zone als umgekehrt identifiziert. Sitzungen innerhalb der Zone traten tendenziell früher in der Sitzung auf als Blöcke außerhalb der Zone. Dies ist angesichts der Art und Weise, wie die Aufmerksamkeit im Laufe der Zeit schwankt, nicht überraschend.
Mithilfe einer neuartigen Methode zur zeitlich variierenden funktionalen Konnektivität, der sogenannten quasiperiodischen Musteranalyse (d. h. zuverlässigen niederfrequenten Fluktuationen auf Netzwerkebene), haben wir herausgefunden, dass die Aktivität zwischen dem Default Mode Network (DMN) und dem Task Positive Network ( TPN) ist bei Zuständen innerhalb der Zone deutlich antikorrelierter als bei Zuständen außerhalb der Zone.
Darüber hinaus ist es der Schalter des Frontoparietal Control Network (FPCN), der die beiden Zonenzustände unterscheidet. Die Aktivität im dorsalen Aufmerksamkeitsnetzwerk (DAN) und im DMN war in beiden Zonenzuständen desynchronisiert.
Während Zeiträumen außerhalb der Zone synchronisierte sich FPCN mit DMN, während FPCN während Zeiträumen innerhalb der Zone auf Synchronisierung mit DAN umschaltete. Im Gegensatz dazu synchronisierte sich das ventrale Aufmerksamkeitsnetzwerk (VAN) in Zeiträumen innerhalb der Zone enger mit DMN als in Zeiträumen außerhalb der Zone.
Diese Ergebnisse zeigen, dass die zeitlich variierende funktionelle Konnektivität niederfrequenter Fluktuationen in verschiedenen Gehirnnetzwerken mit Schwankungen der anhaltenden Aufmerksamkeit oder anderen Prozessen, die sich im Laufe der Zeit ändern, variiert.