Istraživači Northvestern Medicine otkrili su nove uvide u uticaj strukturne raznolikosti neurona na neuralno računanje, osnovu funkcije mozga, prema nedavnoj studiji objavljenoj u časopisu PNAS.
Nervni sistem se sastoji od mreže neuronskih mreža koje su u interakciji koje filtriraju, pamte i transformišu informacije o unutrašnjim i spoljašnjim stanjima osobe. Mreže koje posreduju u ovoj obradi informacija se sastoje od ćelija sa visokim nivoom diverziteta, sa neuronima različite strukture, ekspresije gena i električnih svojstava.
Ova strukturna i genetska raznolikost među ovim neuronima dovodi do toga da proizvode različite odgovore na ulazne podatke, ali tačno kako ova raznolikost utiče na ukupno računanje i obradu informacija u većim neuronskim mrežama ostalo je slabo shvaćeno.
„Iako postoji sve veći broj istraživanja usmerenih na identifikaciju i razumevanje tipova neuronskih ćelija, matematički modeli mozga obično zanemaruju ovu raznolikost“, rekla je dr En Kenedi, docentka neuronauke i viši autor studije.
U trenutnoj studiji, istraživači su koristili novi matematički model da uvedu raznolikost u mrežu neurona dodavanjem varijacija pragovima neuronskih šiljaka – električnog svojstva koje određuje kada neuron „skoči“ i šalje izlaz susednim neuronima. Na osnovu ovog modela, istraživači su ispitali kako povećanje raznolikosti pragova skokova u mreži utiče na sposobnost mreže da gejtira, kodira i dekodira informacije.
Istraživači su otkrili da prilagođavanje raznolikosti praga šiljaka podržava različite računske funkcije, u zavisnosti od toga kako neuron komunicira sa susednim neuronima. Konkretno, u neuronima koji potiskuju skokove svojih suseda, promena raznolikosti praga šiljaka je odredila koliko dobro ćelije mogu da upravljaju protokom informacija u mreži.
Štaviše, previše smanjenje ove raznolikosti moglo bi dovesti do događaja sličnih napadima koji bi dominirali mrežnom aktivnošću, prema autorima.
U drugim populacijama neurona, otkrili su da je povećanje raznolikosti praga šiljaka pomoglo neuronskim mrežama da precizno kontrolišu svoju aktivnost, što je važno za svakodnevne funkcije kao što je kontrola kretanja. Nasuprot tome, smanjenje ove raznolikosti poboljšalo je sposobnost mreže da se bavi problemima koji zahtevaju kratkoročnu memoriju.
„Nije da je veća heterogenost uvek korisna za funkciju neuronske populacije, ali moramo to razmotriti kako bismo razumeli kako se određeni nivo heterogenosti koji vidimo kada snimamo iz neuronske populacije u mozgu prevodi u funkcionalnu populaciju. kapacitet te populacije“, rekao je dr Richard Gast, postdoktorski saradnik u laboratoriji Kennedi i glavni autor studije.
Nalazi takođe imaju potencijal da pomere fokus neuronaučnika na korišćenje modela koji objašnjavaju neuralnu heterogenost u neuronskim mrežama, kaže Gast. Dodao je da će tim, idući napred, primeniti svoj matematički model kako bi istražio ulogu koju neuronska raznolikost igra u bazalnim ganglijama, delu mozga koji je snažno pogođen Parkinsonovom bolešću.
„Ako samo zanemarimo heterogenost u bazalnim ganglijama i modeliramo je matematički, naši rezultati sugerišu da ćemo veoma pogrešno shvatiti funkcionalna svojstva neuronskih populacija u bazalnim ganglijama, tako da je to definitivno važna varijabla koju treba uzeti u obzir ovde“, rekao je Gast.
