睡眠中の学習 夢が現実になる?

強調オフ

睡眠

サイトのご利用には利用規約への同意が必要です

Learning During Sleep: A Dream Comes True?

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31954628/

2020年1月15日

www.pinterest.ca/pin/860750547514977998/

概要

睡眠中に処理された情報は、覚醒時の行動に影響を与えるのであろうか?最近の研究では、睡眠中に学習することは可能であるが、睡眠学習は必ず、覚醒状態では意識的にアクセスできない記憶痕跡を作り出すことが明らかになっている。睡眠中の学習は、覚醒時の行動に明示的ではなく、暗黙的に影響を及ぼす可能性がある。

はじめに

眠っている間に学習することは人類の古くからの夢であるが,研究の結果,私たちは眠っている間に身の回りで起こったことを意識的に記憶することができないことがわかった[1.,2.]。しかし,意識的なアクセスができないからといって,私たちが睡眠中に無意識のうちに出来事を知覚し,記憶している可能性が排除されるわけではない。実際、もし睡眠が脳の完全なシャットダウンと関連しているとしたら、私たちが生き延びる可能性は減少するだろう。というのも、毎晩の音響、嗅覚、体感覚の刺激は、すぐに目を覚ますために感知されることもなければ、別の寝床を選ぶなどの遅めの行動のために保存されることもないからである。たとえ無意識であっても、恒常的に環境をモニタリングし、長期的な記憶を形成することは、進化上の利点をもたらすかもしれない。

しかし、実験的には、夜の出来事は翌日には記憶されず、認識もされないという結果が出ている([1.,2.]など)。このような結果は、睡眠中の脳の神経化学環境の平均的な状態、機能的な接続性、エネルギー代謝、シナプス可塑性、遺伝子発現パターンなどが、長期記憶の形成に理想的な条件ではないという事実と一致する。しかし、これらの条件の中には、睡眠中に変化するものもある。例えば、深いノンレム睡眠に特徴的な1Hzの徐波活動のリズム(用語集参照)は、神経細胞が活発に活動しているアップフェーズと、神経細胞が沈黙しているダウンフェーズで構成されている。理論的には、アップフェーズは学習に伴う可塑的変化を助長すると考えられる。

もちろん、記憶システムの可塑的な変化は、睡眠中にも起こるはずである。なぜなら、覚醒時に得られた情報は、睡眠中に神経再生によって強化されるからである(睡眠の記憶機能についてのレビューは[3. このプロセスは、記憶の統合と呼ばれ、その後の覚醒時の検索精度を向上させる[3.]。したがって、記憶システムは睡眠中にも活動していることになる。実際、エピソード記憶の形成をサポートする海馬は、徐波睡眠時には覚醒時よりもさらに活発に活動している。睡眠中に起きているときに形成された記憶の再生は、起きているときに学習した個々の項目に関連する聴覚的な手がかりを適用することで実験的に引き起こすことができる。この方法では、睡眠時に手がかりをつけたものとつけていないものを比較して、よりよい検索性能が得られる[3.]。このように、記憶を再生するための音響的な手がかりは、眠っている脳が音を処理する能力を持っていることを示している。さらに、睡眠中の人間は、話し言葉や文章の意味を処理することもできるだろう[4.]。

睡眠中に感覚や意味の処理が行われているという証拠は,この処理が覚醒時まで続く長期記憶につながるかどうかという疑問を提起する。最近、睡眠中の聴覚誘発脳反応を脳波で記録したところ、記憶の保存が確認された[5.]。ランダムな聴覚ノイズの流れの中で繰り返される新しいノイズパターンは,認識を示唆する明確な脳波反応を引き起こした。さらに、睡眠中にノイズパターンを繰り返し提示すると,その後の覚醒時にそのノイズパターンを意識的に検出しやすくなるが,それはノイズがNREM睡眠中ではなくREM睡眠中に再生された場合に限られる[5.]。したがって,新皮質領域を必要とする知覚学習や長期記憶は,レム睡眠中に行われると考えられる。睡眠学習に関する別の研究[6.]では、海馬の処理に依存するトレース条件付けと呼ばれる条件付けの一形態である、何度も試行する音と匂いの連想学習の実現可能性を検討した。嗅覚反応をモニターすることで,睡眠学習が成功したことが示された。これは,不快な匂いのする音が繰り返し提示された後,睡眠中の人が音に反応してより浅く息を吸い込むようになったためである[6.]。この条件付けは,音や匂いがレム睡眠ではなくノンレム睡眠中に提示された場合,覚醒時にも持続した。したがって、NREM睡眠は、海馬依存性の連想学習に適した条件を提供すると考えられる。海馬依存型の学習にはNREM睡眠が、海馬非依存型の学習にはREM睡眠が役割を果たしていることは、海馬依存型および非依存型の覚醒下で形成された記憶の定着にそれぞれNREM睡眠とREM睡眠が役割を果たしていることが示唆されていることと類似している[7.]。

より困難な学習課題は、迅速な語彙学習である。なぜなら、外国語の単語とその翻訳語の意味との間の新しい意味的関連性を迅速に関係付けてエンコードする必要があるからである。この種の学習では、エピソード記憶システムが利用される。エピソード記憶システムは、学習に対する意識的な認識と、学習素材の海馬での処理に依存すると広く考えられている。したがって、深いノンレム睡眠の無意識下で海馬を介してエピソード記憶が形成されることは、従来の記憶に関する概念を覆すことになるだろう。睡眠中の語彙学習に関する最近の実験では、無意識のエピソード記憶形成を支持する結果が得られた[8.] NREM睡眠の徐波部分で、偽の外国語(例:「トファー」)を翻訳語と組み合わせて再生した。翻訳語は、大小の物体(例:「家」や「鍵」)を指定した。覚醒後に行われた記憶テストでは、被験者はそれぞれの翻訳語が大小どちらの物体を指しているかを推測する必要があった(意識的には覚えていないため)。睡眠時に再生された外国語は、被験者の推測反応が確率以上の精度で得られた。これは、眠っている脳が、外国語と翻訳語の間に長期的な意味の関連性を形成し、保存していたことを意味している。しかし、長期的な記憶は、ゆっくりとした振動のダウンフェーズではなく、アップフェーズで関連付けが形成された場合にのみ成功した。アップフェーズで連想を形成すると、平均検索精度は偶然のレベルである50%よりも10%向上した。したがって、アップフェーズの神経細胞の活動は、睡眠学習に十分な条件を提供していると考えられる。機能的磁気共鳴画像により、海馬と言語野の活性化が、睡眠時に再生された連想を覚醒時に正しく検索することと関連していることが明らかになった。この結果は、覚醒時の迅速な語彙学習を支えていることが知られているのと同じ脳構造が、睡眠時の語彙学習を支えていることを示唆している。

以上の結果は、睡眠中の学習が可能であることを示しているが、同時に、睡眠学習は必ず、覚醒状態では意識的にアクセスできない記憶痕跡を作り出すことも示している。睡眠学習の後、個人は睡眠時に再生された情報を意識的に思い出すことも、報告することも、認識することさえできなかった[1.,2.,9.,10.]。その代わり、睡眠学習された情報は、覚醒時の行動に暗黙の影響を与えた。具体的には,睡眠学習は,音や言葉の覚醒時の検出・分類を容易にし[5.,8.],呼吸を誘導し[6.],睡眠時に聞いたメッセージの識別を容易にし[9.,10.],睡眠時に言及されたブランドへの選好を誘導する[11.]。睡眠学習は,無意識の記憶を生み出し,覚醒時の検索率は低いが,覚醒時の行動に暗黙のうちに影響を与えることで,強力な結果をもたらすことがある。睡眠中の喫煙者に嫌悪臭のするタバコの煙を一晩中浴びせると,その後の覚醒時のタバコの消費量が数日間で30%以上減少した。この嗅覚による嫌悪条件付けは、睡眠中に適用した場合にのみ成功し、覚醒中に適用した場合には失敗した[12.]。睡眠中に得られた情報は、意識的な防衛メカニズムを回避し、その結果、個人をより容易に行動の変化に向かわせることが考えられる。

睡眠学習された情報に意識的にアクセスできないことから、睡眠学習が教育に役立つかどうかは疑問である。さらに悪いことに、NREM睡眠中の学習は抑制的記憶、つまり同じ情報を覚醒下で学習する際に障害となる記憶を生成する可能性があるという知見さえある[5.] 例えば、NREM睡眠中にノイズパターンを処理すると、その後の同じノイズパターンの意識的な学習が損なわれることがわかっている[5.]。この発見にヒントを得て、私たちは現在、睡眠中の無意識的な語彙学習が、その後の同じ語彙の覚醒下での学習を阻害するのではないかと考えている。もし阻害されるのであれば、同じ記憶システムを使っているにもかかわらず、睡眠中と覚醒中では同じ情報を異なる方法で処理していることになり、エングラムが完全には重ならないために、関連する2つの記憶が競合していることになる。

深い睡眠中の知覚と学習の実態は、視床での感覚情報のゲーティングが完全ではないこと、睡眠中の情報の流れの主な方向が海馬から大脳新皮質への逆方向の新皮質-海馬の情報の流れが残っていて、それが睡眠学習を支えることができることを示している([3.]参照)。また、NREMに伴うグローバルなシナプスの正常化が、シナプス増強の余地を残していることも示唆されている[3.]。記憶の再生や睡眠学習に積極的に関与しているシナプスは、再正規化プロセスから逃れているのかもしれない。最後に,伝統的な記憶理論は,深い睡眠の無意識下での海馬を介した迅速な関係学習に挑戦しているが,処理ベースの記憶モデル(例えば[13.])は,意識のあらゆるレベルでこのような学習に対応している。

この記事が役に立ったら「いいね」をお願いします。
いいね記事一覧はこちら

備考:機械翻訳に伴う誤訳・文章省略があります。
下線、太字強調、改行、注釈や画像の挿入、代替リンク共有などの編集を行っています。
使用翻訳ソフト:DeepL,ChatGPT /文字起こしソフト:Otter 
alzhacker.com をフォロー