Клетки мозга не являются узкоспециализированными, а выполняют множество задач

Фото из открытых источников

Новое исследование предполагает, что большинство нейронов в коре головного мозга мышей не являются узкоспециализированными. Вместо этого они реагируют на широкий спектр сигналов. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Вместо того чтобы каждая клетка фиксировалась на выполнении одной конкретной задачи, подавляющее большинство клеток одновременно обрабатывают несколько сигналов, смешивая то, что животное видит, с тем, что оно выбирает для выполнения.

Результат частично разрешает давний спор о том, как мозг организует информацию. Исследование также предполагает, что кажущаяся неорганизованность мозга дает ему практическое преимущество – позволяя простым нейронным сетям принимать огромное количество решений, используя одни и те же клетки.

На протяжении десятилетий нейронаука опиралась на идею специализированного нейрона. Некоторые клетки зрительной коры реагируют только на линии, расположенные под определенным углом, в то время как клетки места в гиппокампе активируются только тогда, когда животное находится в определенном месте.

Эти четкие, целенаправленные реакции стали образцом того, как мозг кодирует окружающий мир. Такая аккуратная картина никогда не умещалась везде. В областях мозга, связанных с мышлением и выбором, отдельные нейроны реагируют на запутанные комбинации вещей одновременно — свойство, известное как смешанная избирательность.

Стефано Фузи, профессор нейробиологии Колумбийского университета, уже много лет утверждает, что это разнообразие является преимуществом, а не помехой.

Чтобы проверить это с помощью точных данных, команда проанализировала более 14 000 нейронов, зарегистрированных в 43 областях коры головного мозга мыши во время выполнения задачи по принятию решений. Принцип работы был прост. Слева или справа от экрана появлялось полосатое пятно, и мышь вращала небольшое колесико, чтобы переместить его в центр и сделать глоток воды.

Практически во всех областях нейроны отказывались объединяться в четкие группы специалистов. Лишь в нескольких первичных сенсорных областях — первых точках восприятия для зрения, слуха и осязания — клетки группировались в четкие типы. Везде в остальных случаях реакции сливались воедино, без четких границ между одним типом нейронов и другим. Это открытие вступает в центр реального спора.

Однако специализация не исчезает. Она просто существует в более крупном масштабе. Когда исследователи перестали изучать отдельные области и объединили нейроны со всей коры головного мозга, четкие категории снова стали очевидны.

Эти крупномасштабные группировки отслеживали структуру нейронных связей в головном мозге. Нейроны в областях, расположенных близко друг к другу в кортикальной иерархии, выглядели одинаково, в то время как нейроны в отдаленных областях выглядели по-разному.

Эти сигнатуры были достаточно отчетливыми, чтобы декодер, получив профиль ответа одного нейрона из общедоступного набора данных, мог определить, из какого региона он происходит, с большей точностью, чем это можно было бы предсказать случайным образом.

Таким образом, обе стороны в старой дискуссии были отчасти правы. Если присмотреться к одному региону, нейроны будут больше похожи на универсалов, чем на специалистов; каждый из них делает всего понемногу. Если отдалить изображение и рассмотреть всю кору головного мозга, то специалисты снова появятся, выстроившись в ряд в соответствии с анатомией мозга.

Разнообразие приносит свои плоды. Когда нейроны в определенной области реагируют немного по-разному, группа в целом распространяет свою активность во многих разных направлениях одновременно, а не концентрируется в нескольких.

Распознать закономерность, получившую такое широкое распространение, несложно. Даже простая схема, расположенная дальше по маршруту, может провести прямую разделительную линию, которая позволит ответить почти на любой вопрос типа «да» или «нет» о том, что животное увидело, выбрало или ожидало.

Эта гибкость возрастала по мере развития разнообразия в коре головного мозга. Разница между областями была значительной. Чувствительная к прикосновениям область носа кодировала всего пять различных ситуаций, в то время как более высокая область планирования движений обрабатывала все 16 ситуаций, которые допускала задача.

Однако, как только совпали различные условия, почти каждый регион смог различить практически любую группу ситуаций. Это перекликается с результатами более ранней работы, в которой не было обнаружено фиксированных категорий в мозге крысы.

Преимущество заключается в гибкости. Мозг, сохраняющий разнообразие своих нейронов, в принципе, может научиться разделять мир новыми способами без перестройки нейронных связей. Это объясняется тем, что исходный материал для нового разграничения уже содержится в разнообразии ответов.

Тесно сгруппированные специализированные нейроны были бы дешевле в эксплуатации, но гораздо более негибкими. То, что раньше казалось неясным, теперь поддается измерению. На обширной территории коры головного мозга отдельные нейроны разнообразны, а не классифицированы по категориям, и существующая специализация проявляется между регионами, а не внутри них.

Старый вопрос «или-или» был просто неправильным, потому что ответ полностью зависит от масштаба, который вы рассматриваете.

Полученные результаты также содержат предупреждение для всех, кто изучает данные о работе мозга. Поскольку эти сложные закономерности позволяют расшифровать практически любую переменную практически из любой области, сам факт возможности считывания сигнала из определенной области мало что говорит о том, что эта область делает.

Расшифровка чего-либо уже не является доказательством того, что какая-либо область мозга заинтересована в этом. Это выходит за рамки лаборатории. Профессор Фузи давно мечтал создать машины, которые вычисляют так же, как и мозг.

Такое разнообразное, распределенное кодирование может помочь объяснить, почему мозг так хорошо справляется со сложными, постоянно меняющимися задачами. Клетки, которые когда-то выглядели как шум, возможно, ближе к истинному устройству мозга.