Эксперимент с интерфейсом, контролируемым мозгом, обеспечивает эмпирическую поддержку односторонних путей нейронной активности
Модели нейронных сетей, способные принимать решения или хранить воспоминания, давно захватили воображение ученых. В этих моделях отличительной чертой вычислений, выполняемых сетью, является наличие стереотипных последовательностей активности, похожих на односторонние пути. Эта идея была впервые выдвинута Джоном Хопфилдом, который, в частности, был одним из лауреатов Нобелевской премии по физике 2024 года. Однако неизвестно, используются ли в мозге односторонние пути активности.
Совместная группа исследователей из Университета Карнеги-Меллона и Питтсбургского университета разработала умный эксперимент для проведения каузального теста этого вопроса с использованием интерфейса мозг-компьютер (BCI). Их выводы предоставляют эмпирическую поддержку односторонним путям активности в мозге и вычислительным принципам, давно выдвинутым в качестве гипотезы моделями нейронных сетей.
Стереотипные последовательности активности нейронной популяции, также известные как нейронная динамика , как полагают, лежат в основе многочисленных функций мозга, включая двигательный контроль , сенсорное восприятие, принятие решений, синхронизацию и память, среди прочих. Группа сосредоточилась на двигательной системе мозга для своей работы, недавно опубликованной в Nature Neuroscience , где нейронная активность популяции может использоваться для управления BCI.
«Мозг состоит из сетей нейронов, между которыми имеются связи», — объяснил Алан Дегенхарт, бывший научный сотрудник Питтсбургского университета и Карнеги-Меллона.
«Предыдущие исследования показали и предположили, что способ соединения этих сетей нейронов может влиять на то, как их активность развивается с течением времени. Мы предположили, что если это правда, то субъектам будет сложно изменять последовательности своей нейронной активности, если мы попросим их сделать это».
Профессор биомедицинской инженерии, электротехники и компьютерной инженерии Байрон Ю объясняет свое исследование сканирования мозга, чтобы узнать больше о том, как мы, люди, осваиваем различные задачи. Автор: Инженерный колледж Карнеги-Меллона
В ходе исследования BCI использовался для того, чтобы бросить вызов нечеловеческим субъектам, чтобы нарушить естественные последовательности нейронной активности, наблюдаемые в двигательной коре. Это включало подсказку пройти естественную последовательность нейронной активности в обратном порядке во времени (т. е. пойти в неправильном направлении по одностороннему пути).
Даже когда субъектам давали визуальную обратную связь о том, как нарушать естественные последовательности, вместе с поощрением в виде вознаграждения, они не могли изменить последовательности своей нейронной активности. Этот результат подтверждает точку зрения, что стереотипные последовательности активности возникают из-за ограничений, налагаемых базовой нейронной схемой.
Эмили Оби, бывший профессор-исследователь Питтсбургского университета, считает, что вычисления посредством нейронной динамики сейчас переживают ренессанс. «Существует большая синергия между моделированием нейронных сетей и тем, как мы можем использовать эти модели для лучшего понимания мозга. Наши выводы имеют отношение к области вычислительной нейронауки, а также к BCI, восстановлению после инсульта и тому, как мозг учится».
Понимание того, как мозг использует эти стереотипные последовательности действий, также полезно для людей с какими-либо травмами или расстройствами, при которых они могут потерять части коры головного мозга.
«Если мы поймем, насколько ограничена эта деятельность, мы сможем оказать положительное влияние на уход за пациентами и их выздоровление», — пояснила Эринн Григсби, бывшая аспирантка Питтсбургского университета. «Идея заключается в том, что мы можем помочь им восстановить некоторый двигательный контроль, используя оптимизированное обучение, которое учитывает ограничения последовательностей нейронной активности».
Обезьяны могут перемещать курсор BCI в любом направлении в проекции MoveInt. Кредит: Nature Neuroscience (2025). DOI: 10.1038/s41593-024-01845-7
Опираясь на это исследование, группа реализует смежный проект на основе BCI, чтобы более непосредственно связать стереотипные последовательности действий с физическими движениями и лучше понять, как активное планирование влияет на конечное движение.
«Наше исследование подтверждает принципы, которые исследователи выявляли в моделях нейронных сетей на протяжении десятилетий», — добавил Байрон Ю, профессор биомедицинской инженерии, электротехники и вычислительной техники в Университете Карнеги — Меллона.
«Если бы стереотипные последовательности активности могли меняться, это, по-видимому, означало бы, что был освоен новый навык или выполняется новое вычисление. Однако мы обнаружили, что последовательности нейронной активности являются обязательными в масштабе времени от одного до двух часов».
Аарон Батиста, профессор биоинженерии в Университете Питтсбурга, подчеркнул особое сотрудничество, которое сделало эту работу возможной. «У нас есть вычислительные нейробиологи, помогающие с экспериментами, и экспериментальные нейробиологи, разрабатывающие и реализующие алгоритмы», — подчеркнул Батиста. «Такая команда, как наша, которая может объединить самые современные достижения двух дисциплин, которые обычно существуют отдельно, действительно делает возможным выполнение преобразующей работы».