現在の理論によれば、情報に関連する神経ネットワークの変化を安定させるために、脳は新しい長期記憶を行うたびに新しいタンパク質を生成します。このようにして、記憶は脳にしっかりと定着し、一生残ります。しかし、エバーストンのノースウェスタン大学の研究者らは、このテーマに関する科学出版物を分析し、このモデルではすべての長期記憶現象を説明できないという結論に達しました。
彼らの新しい動的モデルによると、神経細胞間の接触点であるシナプスに存在するタンパク質の形状、分布、または活性が学習時に変化します。これらの変更は永続的なものではなく、元に戻すことができます。それを安定させ、学習した内容を脳に永続的に保存するには、学習した内容のいわゆる「隠れた練習」も必要です。異なるネットワーク間の正のフィードバック システムは、以前に保存された情報を継続的に更新し、常に更新します。それを再調整します。
記憶はこのようにして異なるネットワークに保存されるため、長い間思い出せなかった記憶を素早く見つけることも可能だと科学者らは書いている。この方法で破壊されたネットワークは、他のネットワークでまだ利用可能な情報を使用して再構築することもできます。新しい理論によれば、この動的でありながら最終的には安定したプロセスにより、柔軟で継続的に適応可能な長期記憶が可能になります。
