Основные теории сознания, возможно, сосредотачивались не на той части мозга
Питер Коппола, научный сотрудник Кембриджского университета, в статье, опубликованной 22 сентября 2025 года, проанализировал более 100 лет исследований нейронаук, чтобы определить, какие области мозга наиболее важны для сознания. Его выводы, изложенные в материале на The Conversation, указывают на то, что ученые, возможно, недооценивали роль древнейших структур мозга.
Сознание, по определению нейроученых, — это способность к субъективному опыту, например, ощущению вкуса яблока или восприятию красного цвета. Ведущие теории связывают сознание с корой головного мозга, особенно с неокортексом — эволюционно молодой частью (выделена синим на схеме). Подкорковые структуры считаются необходимыми, но недостаточными для сознания, подобно электричеству для телевизора. Мозжечок более древняя структура, часто считается несущественным для сознания.
Коппола рассмотрел исследования, в которых стимуляция мозга (электричеством или магнитными импульсами) изменяла сознание.
Стимуляция неокортекса может влиять на самосознание, вызывать галлюцинации или изменять суждения. Воздействие на подкорку может вызывать депрессию, пробуждать обезьяну от анестезии или приводить мышь к потере сознания. Даже стимуляция мозжечка, считавшегося несущественным, влияет на восприятие. Однако такие эксперименты не дают однозначного ответа, так как стимуляция одной области может влиять на другие.
Коппола также изучил случаи повреждений мозга. Травмы неокортекса могут нарушать восприятие или поведение, но люди, рожденные без мозжечка или части коры, сохраняют сознание и ведут нормальную жизнь. Повреждение подкорки может привести к потере сознания или смерти, но это может быть связано с поддержкой работы коры.
Особое внимание Коппола уделил редким случаям детей, рожденных без неокортекса, которые, вопреки ожиданиям, проявляют признаки сознания: играют, распознают людей, наслаждаются музыкой.
Эксперименты на животных, лишенных неокортекса, показывают, что они способны играть, проявлять эмоции и учиться. Эти данные ставят под сомнение мнение, что неокортекс необходим для сознания.
Коппола заключает, что древнейшие части мозга, возможно, достаточны для базового сознания, а неокортекс и мозжечок лишь расширяют и уточняют его. Это требует пересмотра теорий сознания, что может повлиять на лечение пациентов и взгляды на права животных. Сознание, вероятно, более распространено, чем считалось ранее.
https://theconversation.com/major-theories-of-consciousness-may-have-been-focusing-on-the-wrong-part-of-the-brain-264609
Питер Коппола, научный сотрудник Кембриджского университета, в статье, опубликованной 22 сентября 2025 года, проанализировал более 100 лет исследований нейронаук, чтобы определить, какие области мозга наиболее важны для сознания. Его выводы, изложенные в материале на The Conversation, указывают на то, что ученые, возможно, недооценивали роль древнейших структур мозга.
Сознание, по определению нейроученых, — это способность к субъективному опыту, например, ощущению вкуса яблока или восприятию красного цвета. Ведущие теории связывают сознание с корой головного мозга, особенно с неокортексом — эволюционно молодой частью (выделена синим на схеме). Подкорковые структуры считаются необходимыми, но недостаточными для сознания, подобно электричеству для телевизора. Мозжечок более древняя структура, часто считается несущественным для сознания.
Коппола рассмотрел исследования, в которых стимуляция мозга (электричеством или магнитными импульсами) изменяла сознание.
Стимуляция неокортекса может влиять на самосознание, вызывать галлюцинации или изменять суждения. Воздействие на подкорку может вызывать депрессию, пробуждать обезьяну от анестезии или приводить мышь к потере сознания. Даже стимуляция мозжечка, считавшегося несущественным, влияет на восприятие. Однако такие эксперименты не дают однозначного ответа, так как стимуляция одной области может влиять на другие.
Коппола также изучил случаи повреждений мозга. Травмы неокортекса могут нарушать восприятие или поведение, но люди, рожденные без мозжечка или части коры, сохраняют сознание и ведут нормальную жизнь. Повреждение подкорки может привести к потере сознания или смерти, но это может быть связано с поддержкой работы коры.
Особое внимание Коппола уделил редким случаям детей, рожденных без неокортекса, которые, вопреки ожиданиям, проявляют признаки сознания: играют, распознают людей, наслаждаются музыкой.
Эксперименты на животных, лишенных неокортекса, показывают, что они способны играть, проявлять эмоции и учиться. Эти данные ставят под сомнение мнение, что неокортекс необходим для сознания.
Коппола заключает, что древнейшие части мозга, возможно, достаточны для базового сознания, а неокортекс и мозжечок лишь расширяют и уточняют его. Это требует пересмотра теорий сознания, что может повлиять на лечение пациентов и взгляды на права животных. Сознание, вероятно, более распространено, чем считалось ранее.
https://theconversation.com/major-theories-of-consciousness-may-have-been-focusing-on-the-wrong-part-of-the-brain-264609
The Conversation
Major theories of consciousness may have been focusing on the wrong part of the brain
Do we need to change the way we think about consciousness?
👍5🔥4👏2💯2
У нас, кстати, позиция совсем не такая, как у Маска. Если не читают, исправляемся, улучшаемся.
Маск уволил инженера X. Инженер сообщил, что посты Маска теряют популярность, утверждается в книге Джейкоба Сильвермана “Gilded Rage: Elon Musk and the Radicalization of Silicon Valley”. Инцидент произошел в 2023 году, вскоре после покупки Маском Twitter за $44 млрд. Инженер, один из двух оставшихся главных специалистов, объяснил, что алгоритмы не ограничивают охват постов Маска, несмотря на его жалобы на низкую вовлеченность при 100 млн подписчиков. В ответ Маск уволил его, сказав: «Ты уволен». Книга также описывает, как Маск требовал изменений в алгоритмах Twitter после того, как его твит о Суперкубке 2023 года набрал меньше просмотров, чем твит Джо Байдена. Эти события, наряду с уходом пользователей и падением доходов от рекламы, подчеркивают хаотичные изменения на платформе после покупки Маском.
https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-politics/elon-musk-x-fired-engineer-twitter-engagement-b2837469.html
Маск уволил инженера X. Инженер сообщил, что посты Маска теряют популярность, утверждается в книге Джейкоба Сильвермана “Gilded Rage: Elon Musk and the Radicalization of Silicon Valley”. Инцидент произошел в 2023 году, вскоре после покупки Маском Twitter за $44 млрд. Инженер, один из двух оставшихся главных специалистов, объяснил, что алгоритмы не ограничивают охват постов Маска, несмотря на его жалобы на низкую вовлеченность при 100 млн подписчиков. В ответ Маск уволил его, сказав: «Ты уволен». Книга также описывает, как Маск требовал изменений в алгоритмах Twitter после того, как его твит о Суперкубке 2023 года набрал меньше просмотров, чем твит Джо Байдена. Эти события, наряду с уходом пользователей и падением доходов от рекламы, подчеркивают хаотичные изменения на платформе после покупки Маском.
https://www.independent.co.uk/news/world/americas/us-politics/elon-musk-x-fired-engineer-twitter-engagement-b2837469.html
The Independent
Elon Musk fired X engineer who told him his posts weren’t popular, book claims
‘You’re fired. You’re fired’, billionaire told principle engineer, according to new book on Musk’s purchase of the site formerly known as Twitter
🙈2
Ваши знания — Ваша суперсила! Соберите их в одном месте с нашей папкой! 💡
Стремитесь к глубокому пониманию науки и хотите сделать учебу максимально эффективной?
🔍 Тогда Вам точно сюда: папка "Наука и Образование"
Мы с командой отобрали самые ценные Telegram-каналы, которые реально помогают учиться лучше и быстрее.
💾 Сохраняйте папку — и вся мощь научных знаний будет у Вас под рукой:
👉 Забрать свою подборку
Сделайте шаг к новым открытиям и блестящим результатам. Потом скажете "спасибо"! 😉
Попасть в папку
Стремитесь к глубокому пониманию науки и хотите сделать учебу максимально эффективной?
🔍 Тогда Вам точно сюда: папка "Наука и Образование"
Мы с командой отобрали самые ценные Telegram-каналы, которые реально помогают учиться лучше и быстрее.
📚 Что Вас ждет:
- Актуальные научные новости: оставайтесь в курсе последних открытий!
- Полезные советы: способы улучшить процесс обучения.
- Ресурсы для исследований: от книг до видеолекций, чтобы каждый мог найти что-то на свой вкус
– Доступ к экспертным знаниям и проверенной информации
💾 Сохраняйте папку — и вся мощь научных знаний будет у Вас под рукой:
👉 Забрать свою подборку
Сделайте шаг к новым открытиям и блестящим результатам. Потом скажете "спасибо"! 😉
Попасть в папку
🔥2❤1🫡1
Новая технология для реабилитации после инсульта
В исследовании оценивалась безопасность и эффективность нейропротеза, разработанного для стимуляции дорсальных корешков шейного и поясничного отделов спинного мозга ритмическими электрическими импульсами в определённые фазы шагового цикла, с целью восстановления моторных функций у пациентов с последствиями острого нарушения мозгового кровообращения. Основная группа (группа 1) получала транскутанную электрическую стимуляцию спинного мозга с использованием нейропротеза в сочетании со стандартной реабилитацией (лечебная физкультура, массаж, физиотерапия), тогда как контрольная группа (группа 2) подвергалась стимуляции без тока и стандартной реабилитации. Основной критерий эффективности — улучшение результатов тестов ходьбы на 10 метров и 6 минут. Дополнительные критерии включали улучшение по шкалам Fugl-Meyer, силы мышц (Medical Research Council), равновесия (Berg), функциональной независимости, а также снижение спастичности (модифицированная шкала Ашворта) и анализ пространственно-временных и кинематических параметров с помощью лабораторных методов и видеозаписи мышечной активности. Курс реабилитации состоял из 12 ежедневных сеансов длительностью 40–60 минут, включая 20 минут занятий на беговой дорожке. Тестирование проводилось за 1–2 дня до начала курса и на следующий день после его завершения. Результаты клинического исследования показали значительное усиление мышечной силы, улучшение равновесия, снижение спастичности и повышение функциональной независимости у пациентов основной группы.
T.Moshonkina, Elena Zharova, S.Ananyev, N.Shandybina, E.Vershinina, V. Lyakhovetskii, A.Grishin, Yu.Gerasimenko: New technology for stroke rehabilitation. Nepal Journal of Neuroscience 22(2), 15–20 (2025)
В исследовании оценивалась безопасность и эффективность нейропротеза, разработанного для стимуляции дорсальных корешков шейного и поясничного отделов спинного мозга ритмическими электрическими импульсами в определённые фазы шагового цикла, с целью восстановления моторных функций у пациентов с последствиями острого нарушения мозгового кровообращения. Основная группа (группа 1) получала транскутанную электрическую стимуляцию спинного мозга с использованием нейропротеза в сочетании со стандартной реабилитацией (лечебная физкультура, массаж, физиотерапия), тогда как контрольная группа (группа 2) подвергалась стимуляции без тока и стандартной реабилитации. Основной критерий эффективности — улучшение результатов тестов ходьбы на 10 метров и 6 минут. Дополнительные критерии включали улучшение по шкалам Fugl-Meyer, силы мышц (Medical Research Council), равновесия (Berg), функциональной независимости, а также снижение спастичности (модифицированная шкала Ашворта) и анализ пространственно-временных и кинематических параметров с помощью лабораторных методов и видеозаписи мышечной активности. Курс реабилитации состоял из 12 ежедневных сеансов длительностью 40–60 минут, включая 20 минут занятий на беговой дорожке. Тестирование проводилось за 1–2 дня до начала курса и на следующий день после его завершения. Результаты клинического исследования показали значительное усиление мышечной силы, улучшение равновесия, снижение спастичности и повышение функциональной независимости у пациентов основной группы.
T.Moshonkina, Elena Zharova, S.Ananyev, N.Shandybina, E.Vershinina, V. Lyakhovetskii, A.Grishin, Yu.Gerasimenko: New technology for stroke rehabilitation. Nepal Journal of Neuroscience 22(2), 15–20 (2025)
👀2❤1😱1
Сравнение методов интраоперационного картирования речи при хирургии мозга
Исследование сравнивает методы прямой электрической стимуляции (DES) и электрокортикографии (ECoG) для картирования речевых зон во время операций на мозге в состоянии бодрствования. DES, считающийся золотым стандартом, надёжно идентифицирует функциональные области мозга, но связан с риском судорог. ECoG, регистрирующая высокочастотную гамма-активность (70–150 Гц), связанную с речью, снижает этот риск и дополняет DES, а также показывает потенциал в декодировании речи и разработке интерфейсов мозг-компьютер для восстановления коммуникации. ECoG становится перспективным дополнением или альтернативой DES, улучшая исходы операций и качество жизни пациентов.
Silva de Camargo, P., Santos e Souza, G.O., Arévalo, A., Lepski, G.: Intraoperative techniques for language mapping in brain surgery: A comparison between direct electrical stimulation (DES) and electrocorticography (ECoG). Nepal Journal of Neuroscience 22(2), 1–10 (2025).
Исследование сравнивает методы прямой электрической стимуляции (DES) и электрокортикографии (ECoG) для картирования речевых зон во время операций на мозге в состоянии бодрствования. DES, считающийся золотым стандартом, надёжно идентифицирует функциональные области мозга, но связан с риском судорог. ECoG, регистрирующая высокочастотную гамма-активность (70–150 Гц), связанную с речью, снижает этот риск и дополняет DES, а также показывает потенциал в декодировании речи и разработке интерфейсов мозг-компьютер для восстановления коммуникации. ECoG становится перспективным дополнением или альтернативой DES, улучшая исходы операций и качество жизни пациентов.
Silva de Camargo, P., Santos e Souza, G.O., Arévalo, A., Lepski, G.: Intraoperative techniques for language mapping in brain surgery: A comparison between direct electrical stimulation (DES) and electrocorticography (ECoG). Nepal Journal of Neuroscience 22(2), 1–10 (2025).
Wiley Online Library
Intraoperative Techniques for Language Mapping in Brain Surgery: A Comparison Between Direct Electrical Stimulation (DES) and …
ECoG enables high-resolution language mapping through high-gamma activity detection, offering a safer alternative or complement to DES. Emerging applications in speech decoding and brain–computer int...
🔥1
Декодирование речи из сигналов стереоэлектроэнцефалографии для интерфейсов мозг-компьютер
Декодирование речи из сигналов стереоэлектроэнцефалографии (sEEG) перспективно для интерфейсов мозг-компьютер (BCI), но нестационарность нейронных сигналов снижает надёжность из-за расхождений между тренировочными и тестовыми данными. Предложена двухэтапная модель для повышения устойчивости: модуль многоуровневого декомпозиционного смешивания (MDM) моделирует иерархическую динамику речи, создавая стабильные представления, а метод адаптации во время тестирования (TTA) минимизирует энтропию для учёта сдвигов данных. Тестирование на открытом наборе DU-IN показало превосходство над современными моделями, особенно в сложных случаях, подтверждая эффективность комбинации инвариантного обучения и онлайн-адаптации для надёжных BCI.
https://arxiv.org/abs/2509.24700
Декодирование речи из сигналов стереоэлектроэнцефалографии (sEEG) перспективно для интерфейсов мозг-компьютер (BCI), но нестационарность нейронных сигналов снижает надёжность из-за расхождений между тренировочными и тестовыми данными. Предложена двухэтапная модель для повышения устойчивости: модуль многоуровневого декомпозиционного смешивания (MDM) моделирует иерархическую динамику речи, создавая стабильные представления, а метод адаптации во время тестирования (TTA) минимизирует энтропию для учёта сдвигов данных. Тестирование на открытом наборе DU-IN показало превосходство над современными моделями, особенно в сложных случаях, подтверждая эффективность комбинации инвариантного обучения и онлайн-адаптации для надёжных BCI.
https://arxiv.org/abs/2509.24700
arXiv.org
A Robust Multi-Scale Framework with Test-Time Adaptation for...
Decoding speech from stereo-electroencephalography (sEEG) signals has emerged as a promising direction for brain-computer interfaces (BCIs). Its clinical applicability, however, is limited by the...
❤1👍1
Neuroprobe: Оценка внутричерепных реакций мозга на естественные стимулы
Neuroprobe — это новый набор задач декодирования для анализа мультимодальной обработки языка в мозге с использованием внутричерепной ЭЭГ (iEEG), основанный на наборе данных BrainTreebank (40 часов записей от 10 человек при просмотре фильмов). Он позволяет изучать, где и когда происходят вычисления для обработки языка, визуализируя поток информации от височной доли к префронтальной коре, и предоставляет стандартизированную платформу для сравнения моделей машинного обучения. Линейные модели показали высокую эффективность, превосходя многие современные модели, а открытый код и публичный рейтинг способствуют прогрессу в разработке iEEG-основанных нейронных интерфейсов.
Zahorodnii, A., Wang, C., Stankovits, B., Moraitaki, C., Chau, G., Barbu, A., Katz, B., Fiete, I.R.: Neuroprobe: Evaluating intracranial brain responses to naturalistic stimuli. arXiv:2509.21671 [cs.LG] (2025).
Neuroprobe — это новый набор задач декодирования для анализа мультимодальной обработки языка в мозге с использованием внутричерепной ЭЭГ (iEEG), основанный на наборе данных BrainTreebank (40 часов записей от 10 человек при просмотре фильмов). Он позволяет изучать, где и когда происходят вычисления для обработки языка, визуализируя поток информации от височной доли к префронтальной коре, и предоставляет стандартизированную платформу для сравнения моделей машинного обучения. Линейные модели показали высокую эффективность, превосходя многие современные модели, а открытый код и публичный рейтинг способствуют прогрессу в разработке iEEG-основанных нейронных интерфейсов.
Zahorodnii, A., Wang, C., Stankovits, B., Moraitaki, C., Chau, G., Barbu, A., Katz, B., Fiete, I.R.: Neuroprobe: Evaluating intracranial brain responses to naturalistic stimuli. arXiv:2509.21671 [cs.LG] (2025).
arXiv.org
Neuroprobe: Evaluating Intracranial Brain Responses to Naturalistic Stimuli
High-resolution neural datasets enable foundation models for the next generation of brain-computer interfaces and neurological treatments. The community requires rigorous benchmarks to...
Мимированная речь как промежуточное состояние между явной и воображаемой речью в исследовании электрокортикографии
Исследование с использованием электрокортикографии (ECoG) изучило нейронные корреляты и эффективность декодирования явной, мимированной и воображаемой речи во время подготовки к речи. Высокочастотная гамма-активность (HGA) различалась раньше в левом полушарии, указывая на раннюю стадию обработки речи. HGA в явной и мимированной речи была сходной в прецентральной и постцентральной извилинах в конце подготовки, тогда как мимированная и воображаемая речь показала сходство в верхней височной извилине на более раннем этапе. Эти данные подтверждают, что мимированная речь разделяет нейронные сигналы с явной и воображаемой речью, способствуя разработке декодеров для воображаемой речи у людей с речевыми нарушениями.
https://www.nature.com/articles/s41598-025-18537-2
Исследование с использованием электрокортикографии (ECoG) изучило нейронные корреляты и эффективность декодирования явной, мимированной и воображаемой речи во время подготовки к речи. Высокочастотная гамма-активность (HGA) различалась раньше в левом полушарии, указывая на раннюю стадию обработки речи. HGA в явной и мимированной речи была сходной в прецентральной и постцентральной извилинах в конце подготовки, тогда как мимированная и воображаемая речь показала сходство в верхней височной извилине на более раннем этапе. Эти данные подтверждают, что мимированная речь разделяет нейронные сигналы с явной и воображаемой речью, способствуя разработке декодеров для воображаемой речи у людей с речевыми нарушениями.
https://www.nature.com/articles/s41598-025-18537-2
Nature
Mimed speech as an intermediary state between overt and imagined speech production in an electrocorticography study
Scientific Reports - Mimed speech as an intermediary state between overt and imagined speech production in an electrocorticography study
👍1
Высококачественное декодирование RGB-изображений из нейронных сигналов зрительного бугра голубя
Авторы исследования (Dong et al., 2025) пытаются конкурировать с кибер-нейро-голубем Нейри, что, однако, представляется пустой затеей, учитывая уникальные возможности Нейри. Они разработали метод декодирования RGB-изображений из нейронных сигналов зрительного бугра голубя с использованием микроэлектродных массивов, фиксирующих ON/OFF-ответы нейронов. Новый модульный алгоритм, включающий свёрточную сеть кодирования, линейный декодер и сеть улучшения изображений, позволил реконструировать изображения с высокой точностью (коэффициент корреляции R=0.853, SSIM=0.618, PSNR=19.94 дБ, FSIMc=0.801), превосходя традиционные методы на 9–39%. Исследование подтверждает возможность высококачественного декодирования зрительных сигналов и имеет потенциал для применения в интерфейсах мозг-компьютер и зрительных протезах, а также для изучения механизмов обработки информации в зрительной системе птиц.
Dong, Z., Xiang, Y., Wang, S.: High-quality decoding of RGB images from the neuronal signals of the pigeon optic tectum. Journal of Neuroscience Methods, 110595 (2025).
Авторы исследования (Dong et al., 2025) пытаются конкурировать с кибер-нейро-голубем Нейри, что, однако, представляется пустой затеей, учитывая уникальные возможности Нейри. Они разработали метод декодирования RGB-изображений из нейронных сигналов зрительного бугра голубя с использованием микроэлектродных массивов, фиксирующих ON/OFF-ответы нейронов. Новый модульный алгоритм, включающий свёрточную сеть кодирования, линейный декодер и сеть улучшения изображений, позволил реконструировать изображения с высокой точностью (коэффициент корреляции R=0.853, SSIM=0.618, PSNR=19.94 дБ, FSIMc=0.801), превосходя традиционные методы на 9–39%. Исследование подтверждает возможность высококачественного декодирования зрительных сигналов и имеет потенциал для применения в интерфейсах мозг-компьютер и зрительных протезах, а также для изучения механизмов обработки информации в зрительной системе птиц.
Dong, Z., Xiang, Y., Wang, S.: High-quality decoding of RGB images from the neuronal signals of the pigeon optic tectum. Journal of Neuroscience Methods, 110595 (2025).
👍1🔥1
Соматосенсорная обратная связь для бионических рук, управляемых мозгом
Соматосенсорная обратная связь необходима для нейропротезов, восстанавливающих ловкость рук после неврологических повреждений. Исследование обсуждает возможности и проблемы прямой электрической стимуляции (ICMS) сенсорных нейронов в первичной соматосенсорной коре (S1) для создания тактильных ощущений в бионических руках. ICMS позволяет вызывать локализованные тактильные ощущения, улучшая контроль протезов у людей с ампутациями или тетраплегией, но ограничена низкой естественностью ощущений, сложностью восстановления проприоцепции и помехами от артефактов при декодировании моторных сигналов. Для повышения эффективности требуются биомиметические алгоритмы, селективные технологии (например, оптогенетика) и усовершенствованные датчики, такие как электронная кожа, для более естественного и функционального взаимодействия с окружающей средой.
https://www.nature.com/articles/s44287-025-00218-x
Также:
https://www.nature.com/articles/s44287-025-00218-x.epdf?sharing_token=NhIZdRppxJxd4MO7OYZjW9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0NhrXIiQTevFWtwU5t2RkB5HoRiPlpRpioKMpBAyIGelcAsa0rw6RmcX02mjRasyVep01mkC-F9S43BxT6EX6eM3H_5Dopom02nS-8oSckNexqHwj9DyRnmJObHiwLD1ts%3D
Соматосенсорная обратная связь необходима для нейропротезов, восстанавливающих ловкость рук после неврологических повреждений. Исследование обсуждает возможности и проблемы прямой электрической стимуляции (ICMS) сенсорных нейронов в первичной соматосенсорной коре (S1) для создания тактильных ощущений в бионических руках. ICMS позволяет вызывать локализованные тактильные ощущения, улучшая контроль протезов у людей с ампутациями или тетраплегией, но ограничена низкой естественностью ощущений, сложностью восстановления проприоцепции и помехами от артефактов при декодировании моторных сигналов. Для повышения эффективности требуются биомиметические алгоритмы, селективные технологии (например, оптогенетика) и усовершенствованные датчики, такие как электронная кожа, для более естественного и функционального взаимодействия с окружающей средой.
https://www.nature.com/articles/s44287-025-00218-x
Также:
https://www.nature.com/articles/s44287-025-00218-x.epdf?sharing_token=NhIZdRppxJxd4MO7OYZjW9RgN0jAjWel9jnR3ZoTv0NhrXIiQTevFWtwU5t2RkB5HoRiPlpRpioKMpBAyIGelcAsa0rw6RmcX02mjRasyVep01mkC-F9S43BxT6EX6eM3H_5Dopom02nS-8oSckNexqHwj9DyRnmJObHiwLD1ts%3D
Nature
Cortical somatosensory feedback for brain-controlled bionic hands
Nature Reviews Electrical Engineering - Somatosensory feedback is an essential feature of neural prostheses that aim to restore natural hand dexterity after neurological injuries. This Comment...
👍1
Ритмические иерархические предсказательные вычисления в обработке речи
Исследование предлагает модель ритмической инфференции мозга (BRyBI) для обработки речи в слуховой коре, основанную на взаимодействии эндогенных мозговых ритмов в рамках предсказательного кодирования. BRyBI кодирует ритмические процессы для преобразования спектротемпоральных представлений речевого сигнала в последовательности фонем и формирования фразового контекста. Модель соответствует человеческой производительности в задачах распознавания речи, объясняет противоречивые данные о ритмах во время восприятия речи и их связь с информационной неопределённостью и неожиданностью. Работа подчёркивает вычислительную роль многоуровневых мозговых ритмов в предсказательной обработке речи.
Dogonasheva, O., Doelling, K.B., Zakharov, D., Giraud, A.-L., Gutkin, B.: Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing. Nature Computational Science (2025).
Исследование предлагает модель ритмической инфференции мозга (BRyBI) для обработки речи в слуховой коре, основанную на взаимодействии эндогенных мозговых ритмов в рамках предсказательного кодирования. BRyBI кодирует ритмические процессы для преобразования спектротемпоральных представлений речевого сигнала в последовательности фонем и формирования фразового контекста. Модель соответствует человеческой производительности в задачах распознавания речи, объясняет противоречивые данные о ритмах во время восприятия речи и их связь с информационной неопределённостью и неожиданностью. Работа подчёркивает вычислительную роль многоуровневых мозговых ритмов в предсказательной обработке речи.
Dogonasheva, O., Doelling, K.B., Zakharov, D., Giraud, A.-L., Gutkin, B.: Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing. Nature Computational Science (2025).
Nature
Rhythm-based hierarchical predictive computations support acoustic−semantic transformation in speech processing
Nature Computational Science - This study presents a brain rhythm-based inference model (BRyBI) for speech processing in the auditory cortex. BRyBI shows how rhythmic neural activity enables robust...
👍1
Запись активности моторной коры как предиктор эффективности сигнала эндоваскулярного нейроинтерфейса Stentrode
Исследование анализирует факторы, определяющие эффективность моторного сигнала эндоваскулярного интерфейса мозг-компьютер (BCI) Stentrode, имплантированного в сосуды мозга для записи кортикальной активности у 10 пациентов (8 с боковым амиотрофическим склерозом, 1 с первичным латеральным склерозом, 1 с инсультом ствола мозга). Рассматривались клинический статус, функциональная активность до имплантации, нейроанатомия, сосудистая сеть и целостность устройства. Ключевым предиктором эффективности сигнала оказалась точность записи активности первичной моторной коры (M1), что подчёркивает важность нацеливания на M1 для успешного управления BCI.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.09.19.25335875v1
Исследование анализирует факторы, определяющие эффективность моторного сигнала эндоваскулярного интерфейса мозг-компьютер (BCI) Stentrode, имплантированного в сосуды мозга для записи кортикальной активности у 10 пациентов (8 с боковым амиотрофическим склерозом, 1 с первичным латеральным склерозом, 1 с инсультом ствола мозга). Рассматривались клинический статус, функциональная активность до имплантации, нейроанатомия, сосудистая сеть и целостность устройства. Ключевым предиктором эффективности сигнала оказалась точность записи активности первичной моторной коры (M1), что подчёркивает важность нацеливания на M1 для успешного управления BCI.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.09.19.25335875v1
medRxiv
Motor Cortex Coverage Predicts Signal Strength of a Stentrode Endovascular Brain-Computer Interface
Brain-computer interfaces (BCIs) are an emerging assistive technology for individuals with motor impairments, enabling the command of digital devices using neural signals. The Stentrode BCI is an implant, positioned within the brain’s neurovasculature, that…
👍1
Про дофамин:
Дофамин кодирует обучающие сигналы глубоких нейронных сетей для индивидуальных траекторий обучения
Дофамин стриатума играет ключевую роль в тонкой настройке выученных решений. Однако при обучении от начального уровня до экспертного индивиды часто демонстрируют разнообразные траектории обучения, что затрудняет понимание лежащих в основе дофаминовых механизмов. В данном исследовании мы продольно измеряли и манипулировали дофаминовыми сигналами в дорсальном стриатуме мышей, обучающихся выполнять задачу принятия решений от начального уровня до экспертного. Траектории обучения мышей проходили через последовательности стратегий, демонстрируя значительное индивидуальное разнообразие. Примечательно, что эти переходы были систематическими: начальная стратегия каждой мыши определяла её стратегию спустя недели. Дофаминовые сигналы отражали стратегии, через которые проходила каждая мышь, кодируя подмножество ассоциаций между стимулом и выбором. Оптогенетические манипуляции выборочно обновляли эти ассоциации, что приводило к эффектам обучения, отличным от эффектов вознаграждения. Глубокая нейронная сеть, использующая гетерогенные обучающие сигналы, каждый из которых обновлял подмножество весов ассоциаций сети, воспроизводила наши результаты. Анализ фиксированных точек модели объяснил разнообразие и систематичность обучения. В целом, это исследование предоставляет понимание биологических и математических принципов, лежащих в основе индивидуальных долгосрочных траекторий обучения.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40505657/
Дофамин кодирует обучающие сигналы глубоких нейронных сетей для индивидуальных траекторий обучения
Дофамин стриатума играет ключевую роль в тонкой настройке выученных решений. Однако при обучении от начального уровня до экспертного индивиды часто демонстрируют разнообразные траектории обучения, что затрудняет понимание лежащих в основе дофаминовых механизмов. В данном исследовании мы продольно измеряли и манипулировали дофаминовыми сигналами в дорсальном стриатуме мышей, обучающихся выполнять задачу принятия решений от начального уровня до экспертного. Траектории обучения мышей проходили через последовательности стратегий, демонстрируя значительное индивидуальное разнообразие. Примечательно, что эти переходы были систематическими: начальная стратегия каждой мыши определяла её стратегию спустя недели. Дофаминовые сигналы отражали стратегии, через которые проходила каждая мышь, кодируя подмножество ассоциаций между стимулом и выбором. Оптогенетические манипуляции выборочно обновляли эти ассоциации, что приводило к эффектам обучения, отличным от эффектов вознаграждения. Глубокая нейронная сеть, использующая гетерогенные обучающие сигналы, каждый из которых обновлял подмножество весов ассоциаций сети, воспроизводила наши результаты. Анализ фиксированных точек модели объяснил разнообразие и систематичность обучения. В целом, это исследование предоставляет понимание биологических и математических принципов, лежащих в основе индивидуальных долгосрочных траекторий обучения.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40505657/
❤🔥5
Не недавняя статья, но важно задокументировать:
Ответы моторной коры на стимуляцию соматосенсорной: значение для нейропротезирования
Исследование, опубликованное в Nature Communications, исследует взаимодействие между соматосенсорной (S1) и моторной (M1) корой у трех участников с парализованными руками в рамках клинического испытания. Интракортикальная микростимуляция (ICMS) S1 вызывала в M1 коротколатентные (2–6 мс) ответы, указывающие на моносинаптическую активацию, и более вариабельные опосредованные эффекты.
Пространственные паттерны активации M1 зависели от положения электрода в S1: электроды, вызывающие ощущения в определенном пальце, преимущественно активировали нейроны M1, связанные с движением этого пальца, что отражает соматотопическую организацию. Эффекты ICMS S1 на M1 варьировались по силе и направлению в зависимости от задачи (пассивное наблюдение, сжатие или перенос объекта).
ICMS S1 нарушала декодирование моторного намерения для управления виртуальной рукой, но биомиметическая стимуляция, акцентирующая переходные фазы контакта, минимизировала эти нарушения.
В тексте не упоминается, что активация M1 вызывает мышечные реакции, вероятно, из-за паралича рук участников, исключающего такие измерения.
https://www.nature.com/articles/s41467-023-43140-2
Ответы моторной коры на стимуляцию соматосенсорной: значение для нейропротезирования
Исследование, опубликованное в Nature Communications, исследует взаимодействие между соматосенсорной (S1) и моторной (M1) корой у трех участников с парализованными руками в рамках клинического испытания. Интракортикальная микростимуляция (ICMS) S1 вызывала в M1 коротколатентные (2–6 мс) ответы, указывающие на моносинаптическую активацию, и более вариабельные опосредованные эффекты.
Пространственные паттерны активации M1 зависели от положения электрода в S1: электроды, вызывающие ощущения в определенном пальце, преимущественно активировали нейроны M1, связанные с движением этого пальца, что отражает соматотопическую организацию. Эффекты ICMS S1 на M1 варьировались по силе и направлению в зависимости от задачи (пассивное наблюдение, сжатие или перенос объекта).
ICMS S1 нарушала декодирование моторного намерения для управления виртуальной рукой, но биомиметическая стимуляция, акцентирующая переходные фазы контакта, минимизировала эти нарушения.
В тексте не упоминается, что активация M1 вызывает мышечные реакции, вероятно, из-за паралича рук участников, исключающего такие измерения.
https://www.nature.com/articles/s41467-023-43140-2
Nature
Microstimulation of human somatosensory cortex evokes task-dependent, spatially patterned responses in motor cortex
Nature Communications - Here the authors record the responses evoked in the hand and arm representations of M1 during intracortical microstimulation in the hand representation of S1, and show...
❤2