Исследование приматов проливает свет на нейронный механизм, который отделяет сигнал от шума в мозге
Когда мозг наблюдается посредством визуализации, наблюдается много «шума», который является спонтанной электрической активностью, исходящей от покоящегося мозга. Это, по-видимому, отличается от активности мозга, исходящей от сенсорных входов, но насколько шум похож — или отличается — от сигнала, является предметом споров.
Новое исследование, проведенное группой ученых из Токийского университета, еще больше проясняет взаимосвязь между внутренне генерируемым шумом и паттернами, связанными со стимулами в мозге, и обнаруживает, что паттерны спонтанной активности и вызванной стимулом реакции схожи в нижних зрительных областях коры головного мозга, но постепенно становятся независимыми или «ортогональными» по мере продвижения от нижних к верхним зрительным областям.
Результаты не только расширяют наше понимание механизма, который позволяет мозгу различать сигнал и шум, но и могут дать подсказки для разработки устойчивого к шуму искусственного интеллекта, включающего механизм, аналогичный тому, который обнаружен в биологическом мозге. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications .
«Мозг очень шумный», — сказал профессор Кеничи Оки из Высшей школы медицины. «Он постоянно активен даже без каких-либо сенсорных сигналов . Несмотря на шум, наше сенсорное восприятие очень стабильно. Нас интересовал механизм, с помощью которого мозг обрабатывает внутренне генерируемый шум, чтобы достичь стабильного восприятия».
Ортогональная, или независимая, связь между этим внутренним мозговым шумом и сигналами, связанными со стимулами, могла бы объяснить, как сенсорное восприятие остается стабильным.
Играть
00:00
00:20
Немой
Настройки
ПИП
Перейти в полноэкранный режим
Играть
Кредит: Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-54322-x
Чтобы проверить, какая теория объясняет связь между мозговым шумом и активностью, связанной со стимулом, исследователи наблюдали за обезьянами-мармозетками, у которых плоский неокортекс (самая большая область в мозге приматов), что облегчает наблюдение за корковыми областями, участвующими в высших функциях мозга. Они ввели вирус, несущий генетически закодированный индикатор кальция под названием GCaMP, который включает зеленый флуоресцентный белок , связанный с ионами кальция , что выделяет активность мозга на сканах изображений.
Сначала спонтанная активность мозга выглядела как волны с неоднородными пространственными узорами. Эта неоднородная активность, по-видимому, является общей характеристикой мозга приматов. Спонтанный шум и связанная со стимулом активность выглядели одинаково в нижних корковых областях , что согласуется с предыдущими исследованиями. Однако, когда исследователи внимательнее присмотрелись к верхней корковой области, части мозга приматов, которая помогает обезьянам обрабатывать движущееся изображение, между двумя типами мозговой активности стало меньше сходства .
Клеточная визуализация и анализ нейронной активности позволили выявить иерархию, которая помогла разделить мозговой шум и сигналы, связанные со стимулами.
«Иерархическая структура кортикальной сети имеет решающее значение для разделения внутреннего шума и сенсорных сигналов. Этот процесс разделения называется ортогонализацией», — сказал Теппей Мацуи, ныне профессор Высшей школы наук о мозге в Университете Досися в Киото, который на момент проведения этого исследования был преподавателем Высшей школы медицины Токийского университета.
Заглядывая вперед, исследователи надеются продолжить изучение мозга, чтобы понять это ортогональное отношение и надеются понять, что это означает для искусственного интеллекта. В отличие от искусственных нейронных сетей , спонтанная активность является характерной чертой биологического мозга.
«Следующий шаг — идентификация неокортикальных нейронных цепей, критически важных для иерархической ортогонализации», — сказал Оки. «Мы также надеемся, что настоящее открытие будет способствовать разработке нового устойчивого к шумам искусственного интеллекта».