Tim neuronaučnika koji se sastoji od svih RIKEN-a je mapirao neurone u vizuelnom sistemu miša koji se selektivno aktiviraju tokom donošenja odluka i mogu direktno uticati na ovaj proces. Da bi to postigli, kombinovali su pametno napravljen zadatak ponašanja sa sofisticiranim snimanjem neurona.
Izbori koje donosimo uključuju različite sektore mozga, uključujući one odgovorne za spoznaju, kretanje i druge aktivnosti. Ova složenost je učinila izazovom za neuronaučnike da otkriju koja neuronska kola direktno koordiniraju donošenje odluka.
Mnoge važne odluke počinju sa odgovorom na ono što vidimo ispred sebe. Ali vizuelni centri mozga sisara oslanjaju se na mnogo više informacija nego što ih pružaju same oči. „Većina inputa dolazi iz mozga“, kaže Andrea Benucci iz RIKEN Centra za nauku o mozgu. „I oni nose veliku raznolikost ne-vizuelnih signala.“
Ovo je navelo Benučija da pretpostavi da ovi drugi izvori podataka mogu predstavljati neuronske ulaze koji vode izbor. Međutim, potvrđivanje ovoga zahtevalo bi dizajniranje eksperimenta koji bi minimizirao zbunjujuće efekte drugih moždanih funkcija koje se ukrštaju sa procesom donošenja odluka.
Da bi se uhvatili u koštac sa ovim izazovom, Benucci i njegov tim su koristili zadatak ponašanja za miševe koji je minimizirao učešće pamćenja, pokreta tela i odgovora na nove stimuluse. Ovo je podrazumevalo obuku životinja da zarade nagradu za vodu tako što će uskladiti orijentaciju projektovane slike tako da odgovara orijentaciji ciljnog uzorka. Kada su životinje savladale ovaj zadatak, istraživači su koristili fluorescentni „reporterski“ protein za praćenje pokretanja neurona u različitim regionima mozga dok su životinje tražile svoju nagradu.
Njihovi podaci o slikama otkrili su podskupove neurona za koje se činilo da su direktno uključeni u izbor. Oni su se uglavnom nalazili u regionima mozga unutar ventralnog vizuelnog toka, sistema neurona koji su prvenstveno uključeni u identifikaciju karakteristika u vizuelnoj sceni. Jačina ovih signala zavisila je kako od težine zadatka, tako i od toga u kojoj meri je pažnja životinje bila usmerena na zadatak orijentacije.
Benucci i kolege su potvrdili obrasce aktivnosti koje su uočili pomoću računarskog modela zasnovanog na neuronskoj mreži, koji su obučili koristeći stvarne podatke životinja. Rad je objavljen u časopisu Nature Communications.
„U ovoj studiji, ne samo da smo otkrili potpise izbora, već smo takođe pronašli dobro strukturiranu reprezentativnu dinamiku signala izbora koji odražavaju prirodu procesa donošenja odluka zavisnu od konteksta“, kaže Benucci. „Model je potvrdio da snimljeni signali zaista odražavaju mrežne proračune povezane sa rešavanjem ovog specifičnog zadatka koristeći strategije izbora koje odgovaraju onima kod miševa.“
Intrigantno je da su signali izbora identifikovani ovde proizvedeni od strane relativno malog broja retko dispergovanih neurona unutar ventralnog toka. Benučijev tim sada istražuje u kojoj meri ovi „usamljenici“ utiču na donošenje odluka zasnovanih na viziji.
