Раніше ми вважали, що мозок працює як прецизійний механізм.
Одна клітина – одне завдання. «Місцева клітка» відповідає за ваше місцезнаходження. “Клітка Дженніфер Еністон” – за розпізнавання її обличчя. Це здавалося логічним. Чистим. Елегантний.
Але здебільшого це було помилковим уявленням.
Стефано Фусі, дослідник із Колумбійського університету, проаналізував дані. І він побачив не колектив гіперспеціалізованих експертів, а юрбу універсалів. “Ці [раніше описані] нейрони – швидше виняток, ніж правило”, – говорить він.
А що щодо рясно присутніх клітин? Тих, яких ми ігнорували, тому що вони не були «блискучими»? Можливо, саме вони виконують основну важку роботу.
Міф про нейрон з єдиною функцією
Ще в 2013 році Фусі помітив щось дивне в мозках мавп. Він виявив нейрони зі «змішаною селективністю». Ці клітини реагували не так на один стимул, але в кілька одночасно. Вони активувалися, коли отримували комплексне введення. Вони були з завданням, але з прив’язані до конкретної локації. Їм була важлива комбінація чинників.
Однак одне дослідження на мавпах не могло розв’язати наукової дискусії. Був потрібен масштаб. Потрібно було зрозуміти, чи це дивність чи норма.
Тому Фусі звернувся до Міжнародної лабораторії мозку. Вони мали записи активності понад 100 мишей. Ці тварини не просто сиділи склавши лапи – вони виконували роботу. Їм показували зображення ліворуч чи праворуч. Миші мали перемістити його в центр, обертаючи колесо.
Просте завдання? Можливо. Але нейронна активність розповідала іншу історію.
Як змішана селективність домінує в корі головного мозку
Дослідники картували активність та шукали вузьких фахівців.
Вони знайшли їх. Але лише у специфічних зонах. Наприклад, первинна зорова кора зберегла свій особливий статус. Ті клітини займалися виключно зором. Це була їхня робота.
А десь ще? Хаос. Або точніше складність.
Нейрони поза зорової кори обробляли як зображення. Вони реагували на те, де саме на екрані була картинка. Їм було важливе рішення рухати колесо вліво чи вправо. Вони враховували фізичний акт обертання колеса. Одна клітина – безліч завдань.
Важливо підкреслити, що спеціалізовані нейрони [такі як місцеві клітини] дійсно існують. Але це норма.
Справа була не лише у завданні. Йшлося про те, як різні нейрони реагували на той самий стимул. Візьмемо соматомоторні області, які відповідають за планування рухів. Деякі клітини бурхливо активувалися, коли миші облизувалися чи рухали вусами. Інші майже не реагували.
Окремі нейрони немає вузького, тунельного зору. Вони не фокусуються однією біт інформації. Вони захоплюють широку мережу даних.
Чому універсали можуть бути ефективнішими
Бен Хейден із Медичного коледжу Бейлора назвав ці відкриття «гучним ударом по обличчю» старої теорії.
Проблема пошуку вузьких фахівців полягає у нескінченному пошуку. Чи не знайшли потрібну клітину? Кажіть: “Напевно, мені потрібно просто записати більше даних”. Хейден свідчить про масштаб нового дослідження. Було зафіксовано 14000 нейронів.
І все одно — здебільшого універсали.
Це змінює наше розуміння пропускної спроможності мозку. Якби кожен нейрон виконував лише одну функцію, потрібні були б нескінченні кількості клітин, щоб обробити всі можливі комбінації вхідних даних. Універсали вирішують цю проблему. Реагуючи на численні введення по-різному, вони максимізують обсяг інформації, який може обробити мозок.
Це, ймовірно, охоплює пам’ять, когнітивні функції, прийняття рішень та сприйняття. Чи не окремі відділи, а єдина мережа.
Куди рухатися далі?
Завдання для мишей було простим. Реальні проблеми багатовимірні. Фусі визнає це. Він хоче зрозуміти, коли нейрони вирішують сфокусуватися, а коли широко розподіляють увагу.
Наступний крок – не миші. Це примати. І люди.
Його команда співпрацює з дослідниками, які вивчають пацієнтів з епілепсією. Ці пацієнти перебувають у свідомості під час операції з відкритою черепною коробкою. Це рідкісне вікно можливостей. Воно дозволяє записувати активність людських нейронів у часі.
Фусі хоче повністю змінити оптику. Перестати дивитись на клітини по одній.
Це важко. Це є хаотично. Але потрібно. Один нейрон не спілкується лише з одним іншим нейроном. Кожен нейрон з’єднується приблизно з 10 000 інших через своє дендритне дерево. Він бачить всю мережу цілком.
Так само маємо бачити і ми.
