¡Hoy también es un día de arduo trabajo! Trabajar siempre es agotador tanto física como mentalmente y no hay nada que puedas hacer al respecto. Después de trabajar por un tiempo, mi cerebro simplemente no puede moverse e inconscientemente saco mi teléfono móvil para leer chismes y comprar cosas. En resumen, cualquier cosa que requiera usar mi cerebro, ¡déjalo! ¡retiro! ¡retiro!

¡Pero realmente ayuda relajarse así! Podrás seguir trabajando con plena energía inmediatamente. Entonces, ¿es posible que pescar en el trabajo y comprar después del trabajo contribuya a conseguir un mejor trabajo?

Recientemente, Mathias del Instituto del Cerebro de París El equipo de Pessiglione proporcionó una posible explicación desde la perspectiva del neurometabolismo y publicó importantes resultados de investigación en Current Biology: encontró que el mecanismo de la fatiga cognitiva puede estar relacionado con cambios en el metabolismo cerebral [1].

Para esto, Mathias Después de una investigación en profundidad, el equipo de Pessiglione descubrió que el glutamato, "desecho metabólico" producido durante el uso del cerebro, se acumula en el área del cerebro responsable del control cognitivo, la corteza prefrontal lateral (lPFC), lo que resulta en un aumento de la " costo" requerido para activar el lPFC. , causando así fatiga cognitiva.

¿Estará el cerebro "cansado" y aguantará? ¡NO! De hecho, su mente inteligente ya ha estado pensando en cómo aliviarse del estrés, como atraerlo hacia algunos comportamientos felices "de bajo costo" que no requieren esfuerzo ni espera.

Para dilucidar los mecanismos funcionales y biológicos de la fatiga cognitiva, los investigadores reclutaron a 40 participantes y los dividieron en grupos simples según la dificultad de participar en tareas cognitivas (n=16). ) y el grupo difícil (n=24).

Para inducir la fatiga cognitiva, todos los participantes deben estar a 6,25 Se realizaron dos tareas de control cognitivo (N-switch y N-back) en cuestión de horas. La tarea N-switch requiere que los participantes completen la distinción entre vocales y consonantes o mayúsculas y minúsculas según el color de las letras. La dificultad de esta tarea depende de la velocidad del cambio de color de las letras; la tarea N-back requiere que los participantes Indique si las letras en la pantalla son diferentes de las anteriores. Las letras presentadas en las pruebas fueron idénticas y la dificultad de la tarea dependió del intervalo de tiempo entre las pruebas.

A continuación, los investigadores pidieron a ambos grupos de participantes que tomaran cuatro decisiones económicas, cada una de las cuales estaba diseñada como un modelo de recompensa pequeña/bajo costo (LC) o de gran recompensa/alto costo (HC). Por ejemplo, el modelo LC significa que los participantes pueden recibir 41,20 euros inmediatamente, mientras que el modelo HC significa que los participantes recibirán 50 euros al cabo de un mes. Las tareas cognitivas y la toma de decisiones económicas de los participantes de los dos grupos se alternaron durante 5 ciclos.

Diagrama de patrón de diseño experimental

Luego, los investigadores analizaron el desempeño objetivo y las calificaciones subjetivas de los participantes para evaluar el nivel de fatiga cognitiva en ambos grupos. Los resultados mostraron que los participantes de ambos grupos obtuvieron puntuaciones similares a lo largo del tiempo. Se especula que las personas generalmente no informan subjetivamente la fatiga relacionada con la dificultad de la tarea, es decir, el grado de carga de control cognitivo.

Las puntuaciones promedio de precisión y fatiga subjetiva de los dos grupos de participantes en tareas cognitivas (0 significa muy bien, 100 significa agotado)

A pesar de esto, al analizar el comportamiento de toma de decisiones económicas de los dos grupos de participantes, los investigadores encontraron que los participantes en el grupo difícil estaban más inclinados al modelo LC en la decisión económica. -haciendo, y por lo tanto especuló que la fatiga cognitiva puede llevar a las personas a preferir opciones con bajos costos de control cognitivo.

Sin embargo, debido a la falta de datos de escaneo por resonancia magnética, actualmente es imposible verificar si este sesgo de selección está relacionado con una actividad reducida de lPFC durante la selección.

No hay trabajos de investigación difíciles, ¡sólo investigadores valientes! Después de revisar la literatura, los investigadores encontraron que la dilatación de la pupila está relacionada con el nivel de energía requerido para el control cognitivo y puede usarse como indicador para medir el costo del control cognitivo en la toma de decisiones económicas [2-3].

Así que rápidamente cambiaron sus ideas de investigación y midieron los cambios en la dilatación de la pupila de los participantes en los dos grupos. Los resultados mostraron que con el tiempo, la dilatación de la pupila de los participantes en el El grupo difícil disminuyó significativamente, lo que sugiere que cuando los participantes estaban en un estado de fatiga cognitiva, invirtieron menos energía en las consideraciones de toma de decisiones.

Cambios en la dilatación pupilar en dos grupos de participantes durante la fatiga cognitiva

Después de todo este esfuerzo, finalmente descubrimos los entresijos de cómo la fatiga cognitiva afecta la toma de decisiones. Las tareas cognitivas altamente difíciles aumentarán el costo del control cognitivo y causarán fatiga cognitiva. En este momento, nuestros cerebros inteligentes pueden entrar fácilmente en el estado de "pesca", por lo que estamos más inclinados a elegir opciones con retornos a corto plazo en el comportamiento de toma de decisiones. . .

¡Realización repentina! ¡Resulta que existe una base científica para gastar dinero al azar después de trabajar duro todo el día! Después de todo, como comandante en jefe, ¿cómo podría resistir cuando su cerebro está "cansado" todo el día? ¡Carpe diem, por supuesto!

Más cerca de casa, ¿por qué aumenta el costo del control cognitivo a medida que aumenta la dificultad de la tarea cognitiva? Para explorar el mecanismo biológico detrás de esto, los investigadores se centraron en el metabolismo cerebral y utilizaron espectroscopia de resonancia magnética (MRS) para detectar concentraciones de metabolitos en la lPFC y la corteza visual primaria (V1) de los cerebros de los dos grupos de participantes.

Los resultados mostraron que el glutamato fue el único metabolito que mostró una interacción de tres vías (grupo de tareas cognitivas, región del cerebro y duración de la realización de la tarea). Además, en comparación con el grupo de tareas cognitivas simples y el área V1, la concentración de glutamato y el nivel del coeficiente de difusión aparente de glutamato y glutamina total (Glx) en el área lPFC del cerebro de los participantes en el grupo de tareas cognitivas difíciles fueron mayores. alto.

Arriba: concentración de glutamato normalizada a creatina total en las áreas lPFC y V1 del cerebro de los dos grupos de participantes

Abajo: El coeficiente de difusión aparente del glutamato Glx y la glutamina total en el área lPFC y el área V1 del cerebro de los dos grupos de participantes

Finalmente, los investigadores evaluaron la correlación entre el comportamiento de toma de decisiones económicas y el metabolismo cerebral en estados de fatiga cognitiva. Los resultados mostraron que hubo una correlación positiva entre el grado de toma de decisiones tendientes a LC durante la fatiga cognitiva y tanto la concentración de glutamato como el aumento de la difusión de Glx, pero sólo el aumento en la difusión de Glx tuvo una diferencia estadística significativa, lo que indica que los participantes estaban en una Estado de fatiga cognitiva.La opción DuChong LC está relacionada con el nivel de difusión de Glx, que está relacionado con la acumulación de glutamato.

Correlación entre el comportamiento de toma de decisiones de los participantes y los niveles de concentración y difusión de glutamato >p>

En general, este estudio propone un modelo neurometabólico para explicar el mecanismo de la fatiga cognitiva, en el que la acumulación de glutamato desencadena un mecanismo regulador que provoca la activación de lPFC. El coste de activación es mayor, por lo que Es difícil movilizar el control cognitivo después de un trabajo agotador, por lo que el comportamiento de toma de decisiones de las personas también se inclina más hacia elecciones simples y fáciles de "bajo costo".

Sin embargo, cabe señalar que los resultados de la investigación del equipo de Pessiglione sólo sugieren que la fatiga cognitiva está relacionada con el metabolismo del glutamato, pero no prueban que prevenir la acumulación de glutamato pueda mejorar el control cognitivo. El mecanismo de regulación puede no ser el glutamato en sí, sino cualquier sustancia relacionada con la acumulación de glutamato.

Además, es especialmente destacable el informe subjetivo sobre los niveles de fatiga en el estudio. Los resultados sugieren que puede haber una discrepancia entre la fatiga real del sistema de control cognitivo del cerebro y nuestra percepción de fatiga. Así que, cuando salgas a trabajar, no esperes hasta que tu cerebro no pueda moverse para pensar en tomarte un descanso. Trabaja dos horas y relájate dos minutos, ¡y podrás ser más eficiente!  

Referencias:

1 Wiehler A, Branzoli F, Adanyeguh I, Mochel F, Pessiglione M. Un neurometabólico explicación de por qué el trabajo cognitivo diario altera el control de las decisiones económicas. Curr Biol. 2022;32(16):3564–3575.e5

2 van der Wel P, van Steenbergen H. La dilatación de la pupila como índice de esfuerzo en Tareas de control cognitivo: una revisión. Reverendo Psychon Bull. 2018;25(6):2005-2015

3 Borderies N, Bornert P, Gilardeau S, Bouret S. Evidencia farmacológica de la implicación de la noradrenalina en el esfuerzo. PLoS Biol. 2020;18(10):e3000793

Explicación abólica de por qué el trabajo cognitivo diario altera el control de las decisiones económicas. Curr Biol. 2022;32(16):3564-3575.e5. van der Wel P, van Steenbergen H. La dilatación de la pupila como índice de esfuerzo en tareas de control cognitivo: una revisión. Reverendo Psychon Bull. 2018;25(6):2005-2015.

3. Borderies N, Bornert P, Gilardeau S, Bouret S. Evidencia farmacológica de la participación de la norepinefrina en el esfuerzo. PLoS Biol. 2020;18(10):e3000793