Lampros Perogamvrosa и Sophie Schwartz из Женевского университета, Швейцария, дали нам значительный прогресс в теории сна REM и мечты в их недавней статье «Роли системы вознаграждения во сне и сновидениях», опубликованной в Neuroscience and Biobehavioral Reviews (том 36, 2012, стр. 1934-1951).
В этой статье Перогамброса и Шварц представляют то, что они называют своей «Активационной моделью вознаграждения» (ОЗУ) сна и снов. Авторы объединяют последние нейрофизиологические, нейровизуальные и клинические данные, которые указывают на значительную активацию системы вознаграждения мезолимбического дофаминергического (ML-DA) во время как NREM (N2 у людей, SWS у крыс), так и REM-сон. Известно, что фазическое разрывание вентральных тегментальных нейронов (VTA) в системе ML-DA сигнализирует ошибку предсказания вознаграждения, так что скорость увеличивается по сравнению с сигналом тонических сигналов базовой линии, и скорость уменьшает сигнал отсутствия награды или наказания / угрозы. Учитывая, что эта система активирована в N2 и REM, каков ее вклад в сон и мечты?
Авторы предлагают, чтобы эта система функционировала для выбора эмоционально значимых воспоминаний во время фазы N2, а затем облегчала консолидацию во время фазы REM, тем самым улучшая общее обучение и синаптическую пластичность. Система также может способствовать запуску REM через проекцию из VTA в сублатеральное дорзальное ядро (SLD) pons. Хотя генерация REM повышает вероятность снов, она не гарантирует их появления (у вас может быть эпизод REM без отзыва сон). Тем не менее, как только REM происходит, и возникает сон, или наоборот, если REM выходит в оперативный режим из-за ОЗУ и вносит свой вклад в текущий контент мечты, то ОЗУ предполагает, что некоторые элементы сна должны быть связаны с фазическим разрывом нейронов VTA в REM. Сценарии угроз, вызывающие состояния избегания, могут быть связаны с уменьшением разрыва, в то время как приятные сцены, вызывающие состояния подхода, могут быть связаны с возрастанием фаз.
Одним из приветственных преимуществ ОЗУ является то, что он одновременно позволяет выполнять роль сна в обработке памяти, но позволяет избежать снижения снов до простого потока систем обработки памяти. Активация системы вознаграждения ML-DA во время сна, вероятно, облегчает симуляции миров или сред, которые стимулируют мотивационно релевантные поведения, связанные с новизной (т.е. активация системы SEKING Panksepp), поскольку это одна из известных функций системы ML-DA. Это хорошо согласуется с нашими интуициями относительно творческих, поисковых аспектов сновидений.
Еще одно преимущество теории ОЗУ заключается в том, что оно помогает объяснить множество клинических данных о нарушениях сна. Клиницисты уже некоторое время знали, что гипердопаминергические состояния склонны усиливать сны, в то время как гиподопаминергические состояния снижают ощущение сна; и что лишение сна и некоторые спазмы парасомы улучшают аппетитные приводы. Поскольку модель ОЗУ ставит движущие мотивационные и эмоциональные стимулы индивидуума в центр состояния сновидений, изменения в этих движениях и в снах ожидаются, если дофаминергическая активность и / или REM-сон будут нарушены.
Единственная критика, которую я имею в ОЗУ, заключается в том, что авторы действительно не обращаются к ПОЧЕМУ мы находим интенсивную фазическую активацию системы ML-DA во время REM. Ответ, что он способствует выбору основных воспоминаний для консолидации, безусловно правдоподобен, но это не может быть целая история. Авторы предлагают тест ОЗУ путем оценки посредством нейровизуализации того, является ли выделенная эмоционально интенсивная память предпочтительнее консолидированной по сравнению с нейтральным элементом памяти, но, безусловно, никто не будет удивлен, если предпочтительные элементы памяти предпочтительнее неосязаемых элементов. Чтобы действительно спросить, почему REM ассоциируется с интенсивной активацией системы мониторинга значимости, нужно спросить, какие видные воспоминания предпочтительнее во время REM. Лучшим тестом было бы сравнить существенные воспоминания с одинаковой интенсивностью, но обратившись к различным значениям, а затем посмотреть, какие конкретные элементы предпочитают REM. Это будет говорить непосредственно с реальными функциями РЗМ и снов.