Согласно недавнему исследованию, опубликованному в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences , исследователи Northwestern Medicine открыли новое понимание влияния структурного разнообразия нейронов на нейронные вычисления, основу функции мозга .
Нервная система состоит из сети взаимодействующих нейронных сетей , которые фильтруют, запоминают и преобразуют информацию о внутреннем и внешнем состояниях человека. Сети, которые опосредуют эту обработку информации , состоят из клеток с высоким уровнем разнообразия, нейроны которых различаются по структуре, экспрессии генов и электрическим свойствам .
Структурное и генетическое разнообразие этих нейронов заставляет их производить различные реакции на входные данные, но то, как именно это разнообразие влияет на общие вычисления и обработку информации в более крупных нейронных сетях, остается плохо изученным.
«Хотя количество исследований, направленных на выявление и понимание типов нейрональных клеток, растет, математические модели мозга обычно игнорируют это разнообразие», — сказала Энн Кеннеди, доктор философии, доцент кафедры нейробиологии и старший автор исследования.
В текущем исследовании исследователи использовали новую математическую модель , чтобы внести разнообразие в сеть нейронов, добавив вариации к порогам нейрональных спайков — электрическому свойству, которое определяет, когда нейрон «всплеск» и отправляет выходные данные соседним нейронам. Основываясь на этой модели, исследователи изучили, как увеличение разнообразия порогов всплесков в сети влияет на способность сети передавать, кодировать и декодировать информацию.
Исследователи обнаружили, что регулировка разнообразия порогов спайков поддерживает различные вычислительные функции в зависимости от того, как нейрон взаимодействует с соседними нейронами. В частности, в нейронах, которые подавляют всплески своих соседей, изменение порогового разнообразия всплесков определяло, насколько хорошо клетки могут контролировать поток информации в сети.
Более того, по мнению авторов, слишком сильное сокращение этого разнообразия может привести к тому, что события, подобные припадкам, будут доминировать в сетевой активности.
В других популяциях нейронов они обнаружили, что увеличение разнообразия порогов спайков помогает нейронным сетям точно контролировать их активность, что важно для повседневных функций, таких как контроль движения. И наоборот, уменьшение этого разнообразия улучшило способность сети решать проблемы, требующие кратковременной памяти.
«Дело не в том, что большая гетерогенность всегда полезна для функции нейронной популяции, но нам необходимо учитывать это, чтобы понять, как определенный уровень гетерогенности, который мы видим, когда записываем данные нейронной популяции в мозге, преобразуется в функциональную потенциала этого населения», — сказал Ричард Гаст, доктор философии, научный сотрудник лаборатории Кеннеди и ведущий автор исследования.
По словам Гаста, полученные результаты также могут сместить акцент нейробиологов на использование моделей, учитывающих нейронную гетерогенность в нейронных сетях. Он добавил, что в дальнейшем команда будет применять свою математическую модель для изучения роли, которую разнообразие нейронов играет в базальных ганглиях, части мозга, которая сильно страдает от болезни Паркинсона.
«Если мы просто проигнорируем гетерогенность в базальных ганглиях и смоделируем ее математически, наши результаты предполагают, что мы получим очень неправильные функциональные свойства популяций нейронов в базальных ганглиях , поэтому это определенно важная переменная, которую следует учитывать здесь», — Гаст сказал.
