Мозг обрабатывает сигналы только если они поступают в нужный момент

Фото из открытых источников

Исследователи из Бременского университета впервые продемонстрировали, что точный момент, в который сигнал достигает воспринимающих нервных клеток, определяет способ его обработки, и что внимание использует это время специально для обработки значимой информации.

Давно известно, что мозг преимущественно обрабатывает информацию, на которой мы фокусируем своё внимание. Классический пример — так называемый эффект коктейльной вечеринки: «В обстановке, полной голосов, музыки и фонового шума, мозгу удаётся сосредоточиться на одном голосе. Остальные шумы объективно не тише, но воспринимаются в этот момент слабее», — объясняет исследователь мозга Эрик Дребиц из Бременского университета. Мозг фокусирует обработку информации, которая актуальна в данный момент — в данном случае, голоса собеседника, — в то время как другие сигналы принимаются, но не передаются и не обрабатываются в той же степени.

«До сих пор было неясно, как управляется этот критически важный для выживания отбора релевантной информации. Когда вы переходите улицу, и сбоку внезапно появляется машина, мозг немедленно фокусирует обработку только на этом визуальном объекте – движении автомобиля. Другие впечатления, такие как знаки, прохожие или рекламные щиты, отходят на второй план, отвлекая наше внимание и замедляя реакцию. Только благодаря этой целенаправленной расстановке приоритетов мы способны быстро реагировать и предпринимать уклончивые действия», - сказал он.

Команда под руководством нейробиологов Андреаса Крайтера и Эрика Дребица представила первые причинно-следственные доказательства того, как мозг передает и обрабатывает соответствующую информацию. «Дальнейшая обработка сигнала в мозге критически зависит от того, поступает ли он в нужный момент – во время короткой фазы повышенной восприимчивости нервных клеток», – объясняет Дребиц. «Нервные клетки работают не непрерывно, а быстрыми циклами. Они особенно активны и восприимчивы в течение нескольких миллисекунд, за которыми следует период более низкой активности и возбудимости. Этот цикл повторяется примерно каждые 10–20 миллисекунд. Только когда сигнал поступает незадолго до пика этой активной фазы, он меняет поведение нейронов». Эта временная координация является фундаментальным механизмом обработки информации. Внимание целенаправленно использует это явление, синхронизируя время работы нервных клеток таким образом, чтобы соответствующие сигналы поступали точно в этот временной интервал, в то время как другие исключаются.

Чтобы доказать причину этого фундаментального механизма нашего мозга, была изучена избирательная передача стимулов у макак-резусов – вида, очень похожего на человека по организации коры головного мозга. Животные выполняли визуальное задание на экране, в то время как в раннем участке пути обработки зрительной информации (область V2) генерировались очень слабые электрические стимулы. Эти искусственные сигналы не были связаны с заданием и служили исключительно тестовыми стимулами. Затем группа проанализировала, как эти сигналы влияют на нижележащую область (область V4). «Искусственно вызванные сигналы влияли на активность нервных клеток в зоне V4 только тогда, когда они поступали во время короткой фазы повышенной восприимчивости. Если же тот же сигнал поступал слишком рано или слишком поздно, он не оказывал никакого эффекта. Если же он поступал в пределах чувствительного временного окна, он изменял не только активность нервных клеток, но и поведение животных: они реагировали медленнее и делали больше ошибок. Из этого можно сделать вывод, что тестовый сигнал, не содержащий никакой информации для задачи, стал частью обработки и, таким образом, мешал выполнению фактической задачи», — объясняет Дребиц.

«Результаты создают основу для разработки более точных моделей мозга. Они показывают, как информация отбирается и приоритизируется, прежде чем она приводит к восприятию, обучению и поведению», — говорит Дребиц. Однако эти знания важны не только для фундаментальных исследований, но и для медицины, «поскольку такие заболевания, как болезнь Альцгеймера и СДВГ, связаны с проблемами избирательной обработки и хранения релевантной информации. А также для новых технологий, таких как интерфейсы «мозг-компьютер», которые взаимодействуют напрямую с мозгом». Для надёжной работы таких систем они должны подавать информацию через точные временные интервалы и правильно считывать паттерны нервных клеток. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) также может выиграть от этих принципов, поскольку они могут служить шаблоном для особенно гибкой и эффективной обработки.