Как мозг контролирует время
Нейробиологи обнаружили сети нейронов, которые растягивают или сжимают свою активность для контроля времени.
Нейробиологи придумали несколько моделей того, как мозг достигает своего контроля над сроками, самым заметным из которых является то, что в мозгу есть централизованные часы или кардиостимулятор, который удерживает время для всего мозга.
Новое исследование, проведенное исследователями Массачусетского технологического института, свидетельствует о наличии альтернативной системы учета времени, основанной на нейронах, ответственных за производство конкретных действий. В зависимости от требуемого интервала времени эти нейроны сжимают или растягивают шаги, которые они предпринимают, чтобы генерировать поведение в определенное время.
«Мы обнаружили, что это очень активный процесс. Мозг не пассивно ждет, пока часы достигнут определенного момента », - говорит Мехрдад Джазеайри, профессор биологии, член Института исследований мозга MG McGovern.
Одна из ранних моделей управления временем, известная как модель аккумулятора часов, предположила, что мозг имеет внутренние часы или кардиостимулятор, который удерживает время для остальной части мозга. Более поздний вариант этой модели предполагал, что вместо использования центрального кардиостимулятора мозг измеряет время, отслеживая синхронизацию между различными частотами мозговых волн.
Никто не нашел доказательств для централизованных часов, и Джазайри и другие задались вопросом, могут ли части мозга контролировать поведение, требующие точного времени, самим выполнять функцию синхронизации.
«Люди теперь задаются вопросом, почему мозг хочет тратить время и энергию на создание часов, когда это не всегда необходимо. Для определенных видов поведения вам нужно делать выбор времени, поэтому, возможно, части мозга, которые выполняют эти функции, также могут делать выбор времени », - говорит он.
Чтобы исследовать эту возможность, исследователи зафиксировали активность нейронов из трех областей мозга у животных, поскольку они выполняли задачу в два разных временных интервала - 850 миллисекунд или 1500 миллисекунд.
В ходе этих интервалов исследователи обнаружили сложную картину нервной активности. Некоторые нейроны были быстрее, некоторые медленнее, а некоторые, которые колебались, начали колебаться быстрее или медленнее. Однако ключевым открытием исследователей было то, что независимо от реакции нейронов скорость, с которой они корректировали свою деятельность, зависела от требуемого интервала времени.
В любой момент времени коллекция нейронов находится в определенном «нейронном состоянии», которое со временем изменяется, так как каждый отдельный нейрон изменяет свою деятельность по-другому. Чтобы выполнить конкретное поведение, вся система должна достигать определенного конечного состояния. Исследователи обнаружили, что нейроны всегда проходили одну и ту же траекторию от своего начального состояния до конечного состояния, независимо от интервала. Единственное, что изменилось, это скорость, с которой нейроны проходили по этой траектории.
Когда требуемый интервал был длиннее, эта траектория была «растянута», то есть нейронам потребовалось больше времени, чтобы перейти в конечное состояние. Когда интервал был короче, траектория была сжата.
«Мы обнаружили, что мозг не меняет траекторию, когда изменяется интервал, он просто меняет скорость, с которой он переходит от начального внутреннего состояния до конечного состояния», - говорит Джазеайри.
Исследователи сосредоточили свое исследование на мозговой петле, которая соединяет три региона: дорсомедиальную лобную кору, хвостатую и таламус. Они обнаружили эту отличительную нервную структуру в дорсомедиальной лобной коре, которая участвует во многих когнитивных процессах. Однако в таламусе, который ретранслирует моторные и сенсорные сигналы, они нашли другую схему: вместо изменения скорости их траектории многие нейроны просто увеличивали или уменьшали скорость перехода в зависимости от требуемого интервала.
Это открытие согласуется с возможностью того, что таламус инструктирует кору о том, как настроить свою деятельность для создания определенного интервала.
Исследователи также создали компьютерную модель, чтобы помочь им понять это явление. Они начинались с модели сотен нейронов, соединенных вместе случайным образом, а затем обучили ее выполнять ту же задачу, что и для подготовки животных, не предлагая никаких указаний относительно того, как модель должна выполнять задачу.
Они обнаружили, что эти нейронные сети оказались в той же стратегии, что и у животных в мозге. Ключевым открытием было то, что эта стратегия работает только в том случае, если некоторые нейроны имеют нелинейную активность, то есть сила их выхода не увеличивается постоянно по мере увеличения их ввода. Вместо этого, поскольку они получают больший ввод, их выход увеличивается с меньшей скоростью.
Ученым теперь предстоит выяснить, как мозг генерирует нейронные модели, наблюдаемые в течение различных временных интервалов, а также то, как наши ожидания влияют на нашу способность производить разные интервалы.