Когда начинаешь учиться играть на пианино, возникает много сомнений и неправильных клавиш. Но с тренировками движения игрока становятся более плавными и точными. Это улучшение моторики начинается в головном мозге, но как задействованные нейроны могут организовать себя, чтобы идентифицировать и объединить нейронные цепи, которые лучше всего обеспечивают такой тонкий моторный контроль??
Международная группа нейробиологов из Центра Неизвестного Шампалимо (CCU) в Лиссабоне, Португалия, и Калифорнийского университета в Беркли, начала «анализировать» эволюцию паттернов нейронной активности, связанной с обучением двигательным задачам с помощью животные. Их результаты, опубликованные в журнале Neuron, могут позволить улучшить работу интерфейсов мозг-машина (ИМТ), устройств, которые могут позволить парализованным пациентам буквально управлять роботизированными руками с помощью «силы разума».
Моторное обучение проходит через начальную фазу проб и ошибок и заключительную фазу консолидации движений. «Изучая новый моторный навык, животные сначала должны изучить различные движения», – говорит Вивек Атали, первый автор исследования, который делит свое время между Беркли и CCU. “И, наблюдая за последствиями своих движений, они формируют эти движения и объединяют те, которые приводят к полезным результатам.”
Но Атали хочет знать больше. «Мы хотим знать, как мозг исследует и объединяет паттерны нейронной активности, лежащие в основе этих поведенческих изменений», – подчеркивает он.
Для этого, вместе с Руи Костой, нейробиологом из Champalimaud Research, Атали использовал в настоящем исследовании данные, полученные в 2009 году двумя другими соавторами статьи, Хосе Карменой и Карунешем Гангули, в Беркли. «Данные уже были доступны», – говорит Руи Коста. И он добавляет в качестве отступления: «Это говорит о том, что в эту эпоху больших данных новые идеи не всегда возникают в результате проведения новых экспериментов».
Кармена и Гангули провели свои эксперименты на двух животных, каждому из которых были имплантированы электроды в моторную кору и подключены к ИМТ. Электроды одновременно регистрировали активность около дюжины нейронов моторной коры, и животные научились перемещать курсор на экране компьютера через активность этих нескольких нейронов.
«Животные быстро понимают, примерно за один день, что они могут перемещать курсор с помощью своей мозговой активности», – объясняет Коста. И снова, после начальной фазы исследования, поведение животных эволюционировало в сторону консолидации движений курсора. «По окончании 15 тренировок животные стали опытными», – говорит он.
Со своей стороны, Атали и Коста – и различные другие независимые команды – наблюдали изменения в нейронной активности моторной коры во время обучения животных другим моторным задачам.
«В моторной коре активность вначале сильно варьирует, а затем становится постоянной, а не такой изменчивой – она кристаллизуется», – говорит Коста. “Итак, Вивек хотел знать:” Можем ли мы придумать способ увидеть, как мозг это делает? “?'”
Один из аспектов, который был неясен, заключался в том, изменяли ли нейроны свою активность независимо друг от друга (авторы называют эту активность «частной») или совместно (общая активность). “Как нейроны координируют свое обучение? Каждый нейрон исследует и приобретает паттерны активности независимо, или нейроны координируют свои действия для поиска и усвоения паттернов активности?”, – спрашивает Атали. Чтобы ответить на этот вопрос, мы разработали статистические модели на основе экспериментальных данных на животных.
«Вивек разработал алгоритм для разделения двух компонентов – частного и общего», – поясняет Коста. «И он обнаружил, что на ранних этапах процесса обучения активность нейронов животных в основном является частной, в то время как в конце, когда животные становятся очень искусными в выполнении двигательной задачи, активность становится в основном скоординированной. Как музыкальные инструменты, которые сначала играют отдельно, а потом образуют оркестр.”
“Мы обнаружили, что вначале, когда курсор исследовал экран компьютера, каждый нейрон исследовал независимо. Это говорит о том, что мозг обладает большой гибкостью в поиске паттернов активности, вызывающих поведение », – добавляет Атали. “Затем, по мере обучения, нейроны начали координировать свои действия, чтобы умело управлять курсором.”
Значение этих результатов, по словам Кармена, состоит в том, что они позволят разработать в будущем лучшие ИМТ для медицинских приложений, таких как использование роботизированных рук парализованными пациентами. Теоретически это можно сделать, извлекая из «шума», создаваемого бесчисленными нейронами, активность только тех нейронов, которые имеют отношение к умелому выполнению поставленной двигательной задачи, и затем посылая только эти релевантные сигналы роботу. рука.
Экспериментальные установки этого исследования, очевидно, намного проще, чем естественное моторное обучение, при котором мышцы совершают движения под контролем мозга. Но, как говорит Коста, «при естественном движении мы не знаем, какие именно нейроны контролируют мышцы». С другой стороны, в экспериментах с животными только нейроны, связанные с ИМТ, могут выполнять эту работу.
Это не мешает авторам строить предположения, говоря, что аналогичный процесс может также иметь место в естественном моторном обучении. «Судя по сумасшедшим гипотезам, я думаю, что наши результаты могут объяснить многие процессы обучения», – с улыбкой говорит Коста.