Prostorové počítání vysvětluje, jak mozek organizuje poznávání

Naše myšlenky jsou specifikovány našimi znalostmi a plány, ale naše poznání může být také rychlé a flexibilní při nakládání s novými informacemi. Jak se z anatomie mozku tvořené miliardami neuronů a okruhů vynořuje dobře řízená a přitom velmi hbitá povaha poznání? Nová studie vědců z The Picower Institute for Learning and Memory na MIT poskytuje nové důkazy z testů na zvířatech, že odpovědí může být teorie nazvaná „Spatial Computing“.

Teorie prostorového počítání, poprvé navržená v roce 2023 profesorem Picowerem Earlem K. Millerem a kolegy Mikaelem Lundqvistem a Pawelem Hermanem, vysvětluje, jak lze neurony v prefrontálním kortexu za chodu organizovat do funkční skupiny schopné provádět zpracování informací, které vyžaduje kognitivní úkol. Navíc to umožňuje neuronům účastnit se více takových skupin, protože roky experimentů ukázaly, že mnoho prefrontálních neuronů se skutečně může podílet na více úkolech najednou. Základní myšlenkou teorie je, že mozek rekrutuje a organizuje ad hoc „úkolové skupiny“ neuronů pomocí mozkových vln s frekvencí „alfa“ a „beta“ (asi 10-30 Hz) k aplikaci řídicích signálů na fyzické oblasti prefrontálního kortexu. Místo toho, aby se museli přepojovat do nových fyzických obvodů pokaždé, když je třeba udělat nový úkol, neurony v patchi místo toho zpracovávají informace podle vzorců excitace a inhibice vyvolaných vlnami.

Představte si frekvenční vlny alfa a beta jako šablony, které tvarují, kdy a kde v prefrontálním kortexu mohou skupiny neuronů přijímat nebo vyjadřovat informace ze smyslů, řekl Miller. Vlny tak představují pravidla úkolu a mohou organizovat, jak se neurony elektricky „špičí“, aby zpracovaly informační obsah potřebný pro daný úkol.

„Kognice je o rozsáhlé neurální sebeorganizaci,“ řekl Miller, hlavní autor článku v Současná biologie a člen fakulty na katedře mozkových a kognitivních věd MIT. „Spatial Computing vysvětluje, jak to mozek dělá.“

Testování pěti předpovědí

Teorie je jen myšlenka. Ve studii vedoucí autor Zhen Chen a další současní a bývalí členové Millerovy laboratoře otestovali Spatial Computing tím, že zkoumali, zda pět předpovědí, které vytváří o neurální aktivitě a vzorcích mozkových vln, bylo skutečně evidentních v měřeních provedených v prefrontální kůře zvířat, když se zabývali dvěma úkoly týkajícími se pracovní paměti a jedním kategorizačním úkolem. Napříč úkoly byly různé části smyslových informací ke zpracování (např. „na obrazovce se objevil modrý čtverec následovaný zeleným trojúhelníkem“) a pravidla, která je třeba dodržovat (např. „když se na obrazovce objeví nové tvary, shodují se s tvary, které jsem viděl předtím, a zobrazují se ve stejném pořadí?“)

První dvě předpovědi byly, že alfa a beta vlny by měly představovat ovládání úkolů a pravidla, zatímco zvýšená aktivita neuronů by měla představovat senzorické vstupy. Když vědci analyzovali mozkové vlny a špičky nashromážděné čtyřmi elektrodovými poli implantovanými do mozkové kůry, zjistili, že tyto předpovědi byly skutečně pravdivé. Nervové hroty, ale ne vlny alfa/beta, nesly senzorické informace. Zatímco jak špičky, tak vlny alfa/beta nesly informace o úkolu, byly nejsilnější ve vlnách a vyvrcholily v časech relevantních pro to, kdy byla k provádění úkolů potřeba pravidla.

Pozoruhodné je, že v úkolu kategorizace výzkumníci záměrně měnili úroveň abstrakce, aby byla kategorizace více či méně kognitivně obtížná. Výzkumníci viděli, že čím větší obtížnost, tím silnější je síla alfa/beta vln, což dále ukazuje, že to nese pravidla úkolu.

Další dvě předpovědi byly, že alfa/beta bude prostorově organizována a že když a kde bude silná, bude senzorická informace reprezentovaná nárůstem potlačena, ale kde a když bude slabá, nárůst se zvýší. Tyto předpovědi platí i v datech. Pod elektrodami Chen, Miller a tým mohli vidět zřetelné prostorové vzory vyššího nebo nižšího vlnového výkonu, a tam, kde byl výkon vysoký, byly senzorické informace ve špičkách nízké a naopak.

A konečně, pokud je prostorové počítání platné, vědci předpovídali, pak by měl test pomocí zkušebního alfa/beta výkonu a načasování přesně korelovat s výkonem zvířat. Jistě, existovaly značné rozdíly v signálech při zkouškách, kdy zvířata plnila úkoly správně a kdy dělala chyby. Konkrétně měření předpovídala chyby způsobené nesprávnými pravidly úkolů vs. senzorické informace. Například nesrovnalosti alfa/beta se týkaly pořadí, ve kterém se podněty objevily (první čtverec, pak trojúhelník), spíše než identita jednotlivých podnětů (čtverec nebo trojúhelník).

Kompatibilní s nálezy u lidí

Experimentováním se zvířaty byli vědci schopni provést přímá měření jednotlivých nervových špiček i mozkových vln, ale v článku poznamenávají, že jiné studie na lidech uvádějí některá podobná zjištění. Například studie využívající neinvazivní měření mozkových vln EEG a MEG ukazují, že lidé používají alfa oscilace k inhibici aktivity v oblastech, které nejsou relevantní pro úkol, pod kontrolou shora dolů a že alfa oscilace zřejmě řídí aktivitu související s úkolem v prefrontální kůře.

Zatímco Miller řekl, že považuje výsledky nové studie a jejich průnik se studiemi na lidech za povzbudivé, uznává, že je stále zapotřebí více důkazů. Jeho laboratoř například prokázala, že mozkové vlny obvykle nejsou nehybné (jako švihadlo), ale procházejí oblastmi mozku. Prostorové výpočty by s tím měly počítat, řekl.

Kromě Chena a Millera jsou dalšími autory listu Scott Brincat, Mikael Lundqvist, Roman Loonis a Melissa Warden.

Studii financoval Office of Naval Research, The Freedom Together Foundation a The Picower Institute for Learning and Memory.