Sekvenční neuronální dynamika v prefrontálním kortexu

Pochopení toho, jak se mozek učí a uplatňuje pravidla, je klíčem k odhalení neurální základny flexibilního chování. Nová studie z University of Toyama v Japonsku odhaluje, že naše schopnost dodržovat procedurální pravidla je zakódována ve vyvíjející se dynamice neuronální aktivity v mediálním prefrontálním kortexu (mPFC).

Výzkumný tým vedený odborným asistentem Shuntaro Ohnem na lékařské fakultě Univerzity v Toyama v Japonsku zaznamenal neuronální aktivitu u myší, které se učí úkol v Y-bludišti. Jak učení postupovalo, v mPFC se objevily odlišné sekvence nervové aktivace, které mohly předpovědět, zda myš uspěla nebo selhala při získání odměny. Jejich zjištění byla zveřejněna v Molekulární mozek dne 1. července 2025.

Vědci umístili myši jednotlivě do bludiště ve tvaru Y a umožnili jim na začátku bludiště prozkoumat bez jakéhokoli omezení. Rozvětvená ramena se nazývala „Zóna“, kde každá myš musela čekat a poté reagovat na světelnou nápovědu, aby navigovala svou cestu k nádobě s vodou nazvanou „Přístav“, a nakonec si nárokovala vodní odměnu olizováním v předem stanoveném čase.

Jak jejich výcvik postupoval, myši se staly rychlejšími a úspěšnějšími v získávání odměn, i když fyzické cesty, kterými se ubíraly, zůstaly stejné. Mezitím vědci zaznamenali stovky neuronů mPFC prostřednictvím zobrazování vápníku a zachytili, jak se neurální populace měnily během procesu učení.

Dekódování nervové aktivity pomocí iSeq

Aby tým porozuměl těmto komplexním nervovým datům, vyvinul iSeq – nový výpočetní nástroj, který aplikuje konvoluční nezápornou maticovou faktorizaci k automatické detekci neuronových sekvencí ze zobrazovacích dat bez jakýchkoli předem specifikovaných behaviorálních značek. Tyto sekvence představují uspořádané vzorce nervové aktivace trvající několik sekund.

Analýzy odhalily, že v počátečních fázích tréninku byly sekvence méně prediktivní. Nicméně do 6. dne se dynamika sekvencí významně lišila mezi úspěšnými a neúspěšnými okamžiky získání odměny u myší, které zvládly úkol, ještě předtím, než došlo k akci.

Jak učení přetváří mozkovou aktivitu

„Vývoj iSeq nám umožnil pozorovat vnitřní organizaci chování mozku v bezprecedentních detailech,“ vysvětlil Dr. Ohno. „Zjistili jsme, že jak se zvířata naučila, jejich prefrontální kůra dynamicky restrukturalizovala vzorce neurální aktivity, aby zdůraznila akce, které spolehlivě vedly k odměnám.“

Kromě toho vědci pozorovali, že složení neuronů účastnících se každé sekvence se během dnů tréninku měnilo. Jinými slovy, sada buněk, které tvořily sekvenci v den 1, nebyla stejná jako v den 6, což naznačuje, že mPFC neustále reorganizoval své nervové obvody, jak se chování zdokonalovalo. Tato flexibilní rekonfigurace, spíše než opětovné použití pevných nervových sestav, odráží schopnost mozku přizpůsobit své vnitřní reprezentace.

„Tyto výsledky naznačují, že mozek neukládá pravidlo jako statickou šablonu,“ poznamenal Dr. Ohno. „Místo toho neustále aktualizuje sekvenční vzorce činnosti, aby propojila smysluplné smyslové podněty, akce a výsledky – v podstatě se učí, jak se učit.“

Důsledky pro neurovědu i mimo ni

Tyto výsledky překlenují propast mezi neurální aktivitou a prováděním pravidel chování. Naznačují, že procedurální pravidlo – analogické kaskádě, jako je stimul → akce → odměna – je v mozku reprezentováno jako řetězec nervových událostí.

Tento řetězec není pevný, ale vyvíjí se, jak se zvíře stává způsobilým; mozek reorganizuje nervové sekvence, aby se sladily s úspěšným chováním. Pochopení základního mechanismu nabízí nový pohled na to, jak jsou instancí kognitivní kontroly, učení a adaptace neuronové okruhy.

Důsledky této studie přesahují rámec základní vědy. Poznatky o tom, jak jsou pravidla zakódována a aktualizována, mohou poskytnout informace o rehabilitačních strategiích po poranění mozku nebo o tom, jak umělá inteligence může tuto flexibilitu napodobit. Navíc by se výpočetní metoda iSeq mohla stát nástrojem pro zkoumání sekvenčně založené nervové dynamiky v jiných oblastech mozku a mohla by být rozšířena na další druhy.

I když byla studie provedena na myších, poskytuje základní rámec pro pochopení toho, jak lidský mozek učí se zavádět pravidla a přizpůsobovat své chování. Zjištění zdůrazňují důležitost časových vzorců v mozkové aktivitě a jak mohou tvořit základ flexibilní, naučené chování spíše než samotnou statickou konektivitu.