Эффект дверного проёма: как память меняется при переходе.

Когда человек проходит через дверь, он может забывать, зачем шёл или что хотел сказать. Это происходит потому, что мозг естественным образом классифицирует действия и информацию на основе контекста окружающей среды.

Как рассказал Кристиан Джаретт в программе «Би-Би-Си» Science Focus, при перемещении между комнатами мозг слегка «перезагружается», и информация, которая появилась у него в предыдущей комнате, «выскальзывает» из памяти. Джаретт указал на результаты исследования Университета Квинсленда, в котором изучался эффект дверного проёма.

Исследователи обнаружили, что прохождение через дверные проёмы, соединяющие одинаковые комнаты, в основном не влияет на память — возможно, потому что контекст не изменился настолько, чтобы создать значимую границу события. Однако только тогда, когда исследователи отвлекали добровольцев параллельным выполнением второстепенной задачи, дверные проёмы между идентичными комнатами влияли на память.

По словам Джаретта, эффект гораздо более вероятен, когда происходит существенное изменение контекста — например, если вы выходите из комнаты на улицу. Чтобы избежать этого эффекта, нужно постараться сконцентрироваться на своей цели, проходя через дверь.

Комментарии Джарретта перекликаются с выводами группы учёных из Университета Нотр-Дам в Индиане, которые в 2016 году провели эксперимент, проливший свет на систему «картотеки» мозга. Исследователи утверждают, что события и воспоминания «изымаются» из одной комнаты, как только мы выходим в другую, сохраняя информацию в последовательных главах или эпизодах.

Согласно исследованию, опубликованному в Quarterly Journal of Experimental Psychology, дверные проёмы выступают своего рода триггером этого процесса. Группа американских исследователей попросила добровольцев использовать компьютерные клавиши для навигации по 55 виртуальным комнатам, большим и маленьким.

В каждой комнате было по одному-два стола с предметами, которые добровольцы должны были взять, отнести в другую комнату и снова поставить на стол. Результаты показали, что производительность памяти заметно снижалась после того, как испытуемые проходили через дверной проём, а не тогда, когда они преодолевали то же расстояние, но оставались в той же комнате.

Чтобы подтвердить результаты в реальной жизни, а не на компьютере, команда создала похожую среду из комнат и столов, спрятав предметы в коробках, которые несли добровольцы. И снова исследователи обнаружили, что участники с большей вероятностью забывали, что у них в коробке, как только они проходили через дверь в соседнюю комнату.

В отчёте о своих результатах исследователи заявили, что перемещение в новую обстановку, вероятно, засоряет рабочую память мозга, в результате чего он не может вспомнить первоначальную причину входа в комнату.

К такому выводу пришли исследователи, изучив данные клинических и экспериментальных работ. Их результаты опубликованы в журнале Nutrients.

Активный компонент куркумы — куркумин — защищает сосудистый эндотелий. Он снижает окислительный стресс и способствует улучшению выработки оксида азота, который играет важную роль в регуляции сосудистого тонуса и кровотока.

Нарушение этих процессов может привести к развитию сердечно-сосудистых заболеваний. Куркумин также влияет на показатели липидного профиля.

В некоторых исследованиях его применение сопровождалось снижением уровня «плохого» холестерина, триглицеридов и общего холестерина, особенно у людей с метаболическими нарушениями. Эти эффекты связаны с воздействием куркумина на клеточные механизмы синтеза и переработки жиров.

Кроме того, куркумин обладает противовоспалительными свойствами. Он снижает уровень ключевых воспалительных маркеров, включая интерлейкин-6 и TNF-α, что может быть важно при хронических заболеваниях.

При этом у здоровых людей выраженного эффекта не наблюдается, что указывает на действие куркумина преимущественно в условиях воспаления. Ранее учёные выяснили, что биоактивные компоненты шафрана положительно влияют на настроение, воздействуя на мозг.

Они проанализировали данные свыше 400 тысяч взрослых участников базы UK Biobank, и результаты были опубликованы в журнале Mayo Clinic Proceedings (MCP). Исследователи изучили пять простых показателей физического состояния: скорость ходьбы, силу хвата, частоту пульса в покое, продолжительность сна и уровень физической активности.

Оказалось, что скорость ходьбы — наиболее сильный предиктор смертности, особенно у людей с хроническими заболеваниями. В некоторых случаях этот показатель превосходил традиционные факторы риска.

Замена данных о давлении и холестерине на информацию о темпе ходьбы позволила более точно определить уровень риска и «переклассифицировать» пациентов в более корректные группы. Авторы подчёркивают, что такие простые и доступные показатели можно использовать для быстрой оценки состояния здоровья без сложных анализов.

Это открывает возможности для более точной профилактики и раннего выявления людей с повышенным риском ранней смерти. Ранее учёные выяснили, что разнообразие физической активности снижает риск преждевременной смерти.

Исследование, посвящённое этому вопросу, опубликовано в журнале Journal for ImmunoTherapy of Cancer (JIC). Олапариб относится к ингибиторам PARP и применяется при опухолях с нарушением восстановления ДНК, например, при мутациях BRCA.

Однако существуют виды рака, которые не имеют таких особенностей и плохо поддаются лечению. В ходе исследования было обнаружено, что телмисартан делает опухолевые клетки более уязвимыми, усиливая повреждение ДНК и способствуя эффективности терапии даже в таких случаях.

Кроме того, комбинация препаратов активировала иммунный ответ: увеличилась выработка интерферонов — молекул, которые помогают организму распознавать и уничтожать раковые клетки. Также телмисартан снизил уровень белка PD-L1, с помощью которого опухоли «скрываются» от иммунной системы.

Авторы исследования подчёркивают, что подобный эффект оказался уникальным именно для телмисартана среди препаратов его класса. Поскольку лекарство уже широко применяется и считается безопасным, учёные рассчитывают ускорить переход к клиническим испытаниям.

Первые исследования на пациентах уже стартовали и демонстрируют обнадёживающие результаты.

Исследование опубликовано в журнале Cancer Discovery (CD). Алгоритм изучает демографические параметры пациента, информацию из электронных медицинских карт и результаты обычных анализов крови.

Для обучения модели использовались сведения более чем о полумиллионе человек из биобанка Великобритании, после чего её проверили на независимой выборке из США. Примерно 69 % случаев рака печени были зафиксированы у людей, у которых ранее не было диагностировано заболеваний печени, что указывает на ограниченность текущих методов скрининга.

Модель продемонстрировала высокую точность и превзошла традиционные клинические шкалы риска. При этом включение сложных генетических и метаболических данных практически не улучшило результат — для эффективного прогноза оказалось достаточно около 15 стандартных показателей, которые доступны в обычной медицинской практике.

Авторы полагают, что такой инструмент может помочь врачам обнаруживать пациентов из группы риска на ранней стадии и направлять их на дополнительное обследование. Это имеет большое значение, поскольку рак печени часто диагностируется на поздних стадиях, а раннее выявление значительно увеличивает шансы на успешное лечение.