BF-NAICS 2021. Астроциты в искусственном интеллекте [1]
#neuro
В последний день форума BF-NAICS 2021 на секции по нейронауке запомнился доклад, представленный группой из Института прикладной физики РАН и Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Он был посвящён моделированию рабочей памяти с использованием искусственной сети, включающей не только нейроны, но и астроциты.
Препринт с подробностями разработки: Tsybina, Y., Kastalskiy, I., Krivonosov, M., Zaikin, A., Kazantsev, V., Gorban, A., & Gordleeva, S. (2021). Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron-astrocytic network. arXiv preprint arXiv:2108.13414.
Общая проблематика
Рабочая память предполагает хранение информации на протяжении некоторого промежутка времени (нескольких секунд). Затем часть информации переходит в долговременную память, а часть — стирается. При предъявлении стимулов, схожих с хранящейся в рабочей памяти информации, происходит её извлечение. Это извлечение представляется в виде активации кластеров нейронов, кодирующих исходную информацию. На текущий момент актуальна разработка адекватных математических моделей, которые смогли бы воспроизвести механизмы рабочей памяти.
Зачем нужны астроциты?
Астроциты — это тип нейроглии. Нейроглия выполняет вспомогательную роль, создавая благоприятные условия для функционирования нейронов, обеспечивая их метаболические и иные процессы. В частности, астроциты могут участвовать в росте нервной ткани, гомеостазе, защищать нервную ткань от прямого контакта с кровеносным руслом и т. д. Так считалось длительное время, пока последние исследования не показали, что астроциты могут напрямую участвовать в непосредственных процессах обмена информацией между нейронами. Поэтому дополнение искусственных нейронных сетей моделями астроцитов может привести к более точному и биологически обоснованному воспроизведению реальных процессов нейрональной коммуникации.
Что было сделано?
Авторы представили модель рабочей памяти на основе спайковой нейронной сети (англ. Spiking neural network, SNN) и слоя искусственных астроцитов. На сеть подавалось изображение (фотография лица человека), которое сохранялось и поддерживалось в ней на протяжении характеристического времени, соответствующего активации астроцитов. Эта медленная и постепенная активация астроцитов, предполагающая изменение уровня концентрации ионов кальция и продолжающаяся несколько секунд, посредством изменения частоты возбуждения нейронов модулировала передачу сигналов в нейрональных ансамблях, соответствующих заданным астроцитам. Если в этот период на сеть подавалась информация, напоминающая исходную, паттерны, хранящиеся в сети, успешно реконструировались. Затем паттерны окончательно пропадали, что открывало доступ к сохранению новой информации.
#neuro
В последний день форума BF-NAICS 2021 на секции по нейронауке запомнился доклад, представленный группой из Института прикладной физики РАН и Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского. Он был посвящён моделированию рабочей памяти с использованием искусственной сети, включающей не только нейроны, но и астроциты.
Препринт с подробностями разработки: Tsybina, Y., Kastalskiy, I., Krivonosov, M., Zaikin, A., Kazantsev, V., Gorban, A., & Gordleeva, S. (2021). Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron-astrocytic network. arXiv preprint arXiv:2108.13414.
Общая проблематика
Рабочая память предполагает хранение информации на протяжении некоторого промежутка времени (нескольких секунд). Затем часть информации переходит в долговременную память, а часть — стирается. При предъявлении стимулов, схожих с хранящейся в рабочей памяти информации, происходит её извлечение. Это извлечение представляется в виде активации кластеров нейронов, кодирующих исходную информацию. На текущий момент актуальна разработка адекватных математических моделей, которые смогли бы воспроизвести механизмы рабочей памяти.
Зачем нужны астроциты?
Астроциты — это тип нейроглии. Нейроглия выполняет вспомогательную роль, создавая благоприятные условия для функционирования нейронов, обеспечивая их метаболические и иные процессы. В частности, астроциты могут участвовать в росте нервной ткани, гомеостазе, защищать нервную ткань от прямого контакта с кровеносным руслом и т. д. Так считалось длительное время, пока последние исследования не показали, что астроциты могут напрямую участвовать в непосредственных процессах обмена информацией между нейронами. Поэтому дополнение искусственных нейронных сетей моделями астроцитов может привести к более точному и биологически обоснованному воспроизведению реальных процессов нейрональной коммуникации.
Что было сделано?
Авторы представили модель рабочей памяти на основе спайковой нейронной сети (англ. Spiking neural network, SNN) и слоя искусственных астроцитов. На сеть подавалось изображение (фотография лица человека), которое сохранялось и поддерживалось в ней на протяжении характеристического времени, соответствующего активации астроцитов. Эта медленная и постепенная активация астроцитов, предполагающая изменение уровня концентрации ионов кальция и продолжающаяся несколько секунд, посредством изменения частоты возбуждения нейронов модулировала передачу сигналов в нейрональных ансамблях, соответствующих заданным астроцитам. Если в этот период на сеть подавалась информация, напоминающая исходную, паттерны, хранящиеся в сети, успешно реконструировались. Затем паттерны окончательно пропадали, что открывало доступ к сохранению новой информации.
BF-NAICS 2021. Асимметрия внимания при восприятии неоднозначных стимулов [1]
#neuro
Продолжая серию постов про форум BF-NAICS 2021, коснусь заинтересовавшего меня аспекта из доклада В. Максименко (Университет Иннополис), посвящённого взаимодействию нисходящих и восходящих процессов при неоднозначном восприятии. Этот аспект касается распределения внимания при восприятии таких неоднозначных стимулов, как куб Неккера.
Релевантный препринт: Maksimenko, V., Kuc, A., Badarin, A., Grubov, V., Shusharina, N., & Hramov, A. E. (2021). Attentional Bias for the Left Visual Field in Ambiguous Necker Cube Processing.
Латерализация когнитивных функций
Несмотря на опровержение ряда мифов о том, что функции правого и левого полушарий глобально отличаются, всё же существуют функционально значимые структуры, доминирующие лишь в одном из полушарий (в частности, речевая зона Брока, у правшей находящаяся в левом полушарии, или веретенообразная область лица (англ. fusiform face area), находящаяся в правом полушарии). Подобная латерализация распространяется и на систему внимания.
Восходящие и нисходящие восприятия и внимания
Возможно выделить следующие процессы восприятия и внимания:
1. Восходящие (англ. bottom-up), предполагающие обработку с простейших характеристик стимула (например, цвета или размера);
2. Нисходящие (англ. top-down), предполагающие использование уже более сложной контекстуальной информации. Например, нисходящие процессы мы можем активно использовать, когда разбираем сложный почерк и не анализируем написание отдельных букв, а оперируем словами в целом.
В свою очередь, на уровне мозговых структур у внимания выделяются две системы:
1. Вентральная, доминирующая в правом полушарии и отвечающая за восходящие процессы (в частности, активирующаяся при возникновении неожиданных стимулов);
2. Дорсальная, включающая области обоих полушарий и отвечающая за нисходящие процессы.
Неоднозначные стимулы
Неоднозначные стимулы предполагают противоречивое сочетание составляющих их элементов таким образом, что воспринимая их, человек может осознавать одну из возможных версий стимула. К таким стимулам относится куб Неккера, представляющий двумерное изображение трёхмерного куба. Поскольку рёбра куба выглядят одинаково, в самом изображении не содержится информации об ориентации куба (о том, какая грань находится спереди). Человек может воспринимать куб как левоориентированный (левая нижняя грань спереди) или правоориентированный (правая верхняя грань спереди). Куб Неккера может использоваться для изучения восходящих и нисходящих процессов восприятия и внимания, поскольку первые отвечают за обработку базовых характеристик стимула (расположения рёбер и т. д.), а последние — за выбор "интерпретации" (куб левоориентированный или правоориентированный).
#neuro
Продолжая серию постов про форум BF-NAICS 2021, коснусь заинтересовавшего меня аспекта из доклада В. Максименко (Университет Иннополис), посвящённого взаимодействию нисходящих и восходящих процессов при неоднозначном восприятии. Этот аспект касается распределения внимания при восприятии таких неоднозначных стимулов, как куб Неккера.
Релевантный препринт: Maksimenko, V., Kuc, A., Badarin, A., Grubov, V., Shusharina, N., & Hramov, A. E. (2021). Attentional Bias for the Left Visual Field in Ambiguous Necker Cube Processing.
Латерализация когнитивных функций
Несмотря на опровержение ряда мифов о том, что функции правого и левого полушарий глобально отличаются, всё же существуют функционально значимые структуры, доминирующие лишь в одном из полушарий (в частности, речевая зона Брока, у правшей находящаяся в левом полушарии, или веретенообразная область лица (англ. fusiform face area), находящаяся в правом полушарии). Подобная латерализация распространяется и на систему внимания.
Восходящие и нисходящие восприятия и внимания
Возможно выделить следующие процессы восприятия и внимания:
1. Восходящие (англ. bottom-up), предполагающие обработку с простейших характеристик стимула (например, цвета или размера);
2. Нисходящие (англ. top-down), предполагающие использование уже более сложной контекстуальной информации. Например, нисходящие процессы мы можем активно использовать, когда разбираем сложный почерк и не анализируем написание отдельных букв, а оперируем словами в целом.
В свою очередь, на уровне мозговых структур у внимания выделяются две системы:
1. Вентральная, доминирующая в правом полушарии и отвечающая за восходящие процессы (в частности, активирующаяся при возникновении неожиданных стимулов);
2. Дорсальная, включающая области обоих полушарий и отвечающая за нисходящие процессы.
Неоднозначные стимулы
Неоднозначные стимулы предполагают противоречивое сочетание составляющих их элементов таким образом, что воспринимая их, человек может осознавать одну из возможных версий стимула. К таким стимулам относится куб Неккера, представляющий двумерное изображение трёхмерного куба. Поскольку рёбра куба выглядят одинаково, в самом изображении не содержится информации об ориентации куба (о том, какая грань находится спереди). Человек может воспринимать куб как левоориентированный (левая нижняя грань спереди) или правоориентированный (правая верхняя грань спереди). Куб Неккера может использоваться для изучения восходящих и нисходящих процессов восприятия и внимания, поскольку первые отвечают за обработку базовых характеристик стимула (расположения рёбер и т. д.), а последние — за выбор "интерпретации" (куб левоориентированный или правоориентированный).
Мыши – за то, чтобы эксперименты проводили женщины (но это не точно)
#neuro
Препринт: Georgiou, P., Zanos, P., Mou, T. C. M., An, X., Gerhard, D. M., Dryanovski, D. I., ... & Gould, T. D. (2022). Experimenter sex modulates mouse biobehavioural and pharmacological responses. bioRxiv.
Несколько дней назад в bioRxiv появился препринт. В нём рассматривается одна неочевидная переменная, которая может влиять на то, что воспроизводятся далеко не все эксперименты на грызунах. Это – проводит ли эксперимент женщина или мужчина.
В результате исследования было обнаружено, что грызуны обоих полов охотнее взаимодействуют с предметами, от которых исходит женский человеческий запах. Мужской запах грызуны избегают.
Эти тенденции отражались на поведенческих показателях, например, при проведении теста с вынужденным плаванием. Этот тест стандартно используется для оценки чувствительности грызуна к стрессу. Мышь помещалась в контейнер с водой без возможности выбраться и оценивалось, насколько быстро она оставляла попытки бороться за свою жизнь. Если эксперимент проводил мужчина, мыши справлялись хуже и оказывались менее активны в попытках выбраться. В другом тесте мышам предлагали питание в незнакомой для них среде и оценивали, как скоро они приступят к приёму пищи. И вновь, если экспериментатор был мужского пола, мыши начинали есть позже, что указывает на повышенный уровень тревожности.
Повышенная подверженность стрессу своеобразно проявлялась в тестах на применение антидепрессантов (кетамина), если инъекцию осуществлял мужчина. Воздействие антидепрессантов в этом случае увеличивалось настолько, что эффекты сохранялись даже спустя 24 часа.
Авторы установили, что когда мыши воспринимают мужской человеческий запах до введения антидепрессанта, у них активируются нейроны, высвобождающие вещество кортиколиберин и проецирующиеся в гиппокамп. А кортиколиберин как раз известен тем, что повышает активацию нервной системы, вызывает тревогу и напряжение, а также запускает процессы, приводящие к выработке кортизола, известного как гормон стресса (см. рисунок). Это могло внести вклад в повышение воздействия кетамина. Если осуществлялось подавление проекций нейронов, высвобождающих кортиколиберин, то отвращение к мужскому запаху у грызунов пропадало, а эффекты антидепрессантов снижались. Если же до применения антидепрессанта женщина вводила кортиколиберин, то эффекты становились более выраженными.
Таким образом, результаты исследования не только показывают важность контроля пола экспериментатора при проведении исследований на грызунах для увеличения однородности экспериментальных условий, но и открывают возможность для обновления способов фармакологического лечения депрессии при совмещении кетамина и агонистов кортиколиберина, которые усиливали бы действие первого.
#neuro
Препринт: Georgiou, P., Zanos, P., Mou, T. C. M., An, X., Gerhard, D. M., Dryanovski, D. I., ... & Gould, T. D. (2022). Experimenter sex modulates mouse biobehavioural and pharmacological responses. bioRxiv.
Несколько дней назад в bioRxiv появился препринт. В нём рассматривается одна неочевидная переменная, которая может влиять на то, что воспроизводятся далеко не все эксперименты на грызунах. Это – проводит ли эксперимент женщина или мужчина.
В результате исследования было обнаружено, что грызуны обоих полов охотнее взаимодействуют с предметами, от которых исходит женский человеческий запах. Мужской запах грызуны избегают.
Эти тенденции отражались на поведенческих показателях, например, при проведении теста с вынужденным плаванием. Этот тест стандартно используется для оценки чувствительности грызуна к стрессу. Мышь помещалась в контейнер с водой без возможности выбраться и оценивалось, насколько быстро она оставляла попытки бороться за свою жизнь. Если эксперимент проводил мужчина, мыши справлялись хуже и оказывались менее активны в попытках выбраться. В другом тесте мышам предлагали питание в незнакомой для них среде и оценивали, как скоро они приступят к приёму пищи. И вновь, если экспериментатор был мужского пола, мыши начинали есть позже, что указывает на повышенный уровень тревожности.
Повышенная подверженность стрессу своеобразно проявлялась в тестах на применение антидепрессантов (кетамина), если инъекцию осуществлял мужчина. Воздействие антидепрессантов в этом случае увеличивалось настолько, что эффекты сохранялись даже спустя 24 часа.
Авторы установили, что когда мыши воспринимают мужской человеческий запах до введения антидепрессанта, у них активируются нейроны, высвобождающие вещество кортиколиберин и проецирующиеся в гиппокамп. А кортиколиберин как раз известен тем, что повышает активацию нервной системы, вызывает тревогу и напряжение, а также запускает процессы, приводящие к выработке кортизола, известного как гормон стресса (см. рисунок). Это могло внести вклад в повышение воздействия кетамина. Если осуществлялось подавление проекций нейронов, высвобождающих кортиколиберин, то отвращение к мужскому запаху у грызунов пропадало, а эффекты антидепрессантов снижались. Если же до применения антидепрессанта женщина вводила кортиколиберин, то эффекты становились более выраженными.
Таким образом, результаты исследования не только показывают важность контроля пола экспериментатора при проведении исследований на грызунах для увеличения однородности экспериментальных условий, но и открывают возможность для обновления способов фармакологического лечения депрессии при совмещении кетамина и агонистов кортиколиберина, которые усиливали бы действие первого.
IDEAS Neuroschool. Day 1
#neuro
Первый день школы был во многом посвящён подходу к изучению мозга с точки зрения функциональных систем. Особым лейтмотивом стали вариации концепции, сформированной научной школой В. Б. Швыркова. В упрощённой формулировке эта концепция предполагает, что активность нейронов определяется не столько реализацией относительно изолированных сенсорных, моторных и прочих программ поведения, сколько системной структурой индивидуального опыта организма. Элементы этой структуры распределены по всему организму и действуют совместно не по принципу реакции на стимул, а для достижения нужного результата.
Несмотря на то что я не могу назвать себя сторонником этой концепции, из вчерашних лекций и обсуждений остались некоторые takeaways, полезные независимо от теоретических предпочтений:
- Существующая классификация психических процессов (например, выделение таких когнитивных категорий, как восприятие, внимание, память) может являться условностью, продуктом folk psychology и не соответствовать реально протекающим в мозге процессам.
- Нередко отдельные структуры мозга тоже выделяются условно. Многие из них неоднородны и могут состоять из подразделов: например, на текущем доступном уровне детализации уместно говорить не о гиппокампе в целом, а о его функционально различных сегментах (CA1 и т. д.)
- Fun fact: в 1984 году на базе Института психологии Академии наук СССР в гипоталамусе и лимбической коре кроликов были обнаружены нейроны места. Это неожиданно, так как традиционно эти нейроны, отвечающие за создание когнитивной карты местности, находятся в гиппокампе. Мой последующий поверхностный поиск по более поздней литературе результатов не обнаружил.
- Когда организм воспринимает стимул или совершает действие, в его мозге активируются конкретные нейроны. Это определяет их специализацию. Остаётся открытым вопрос: существуют ли нейроны с несколькими специализациями?
- В мозге есть молчащие нейроны, которые не генерируют потенциалы действия, но при этом получают метаболический приток и дают его активным нейронам. Зачем они нужны? Возможно, для формирования новых узких специализаций.
- Поведение можно исследовать как континуум: реакция на стимул может рассматриваться как "престимульная" активность относительно последующего стимула.
- Следующий тезис затрагивает область интеллекта, которой нередко сопустствует опасность его нечёткой операционализации, но всё равно укажу его как пищу для размышлений. Понятие интеллекта как механизма адаптации к окружающей среде возможно рассматривать с позиции нейронных реактиваций как в процессе поведенческого акта, так и вне его. Эти реактивации порождают большее число новых тестируемых взаимодействий, одно из которых в результате и оказывается "правильным". Косвенным показателем этой реактивации может являться высокая сложность и вариативность паттернов мозговой активности у "умных" людей.
- Вдогонку к предыдущему тезису важно помнить: увеличение активации нейрона как таковое не всегда полезно. В частности, чрезмерная активация нейронов может запускать процессы апоптоза (их смерти). Для оптимизации функционирования нужно ограничение спайковой частоты.
- На лекции про методы регистрации нейронной активности выделила для себя много полезного, поскольку больше привыкла работать с неинвазивными данными (ЭЭГ и МЭГ), в обработке которых немного другая философия. Из лекции, в частности, запомнился способ определения, содержит ли сигнал активацию нескольких нейронов. Рефрактерный период, возникающий в нейроне после потенциала действия, длится несколько миллисекунд. Если посчитать автокорреляционную функцию активности одного нейрона, то в ней будет заметен "провал", соответствующий рефрактерному периоду. Если же "провала" нет, то сигнал наверняка представляет активность нескольких нейронов. Впрочем, у метода есть недостаток: наличие "провала" может наблюдаться и при активации нескольких нейронов при совпадении их динамики.
Продолжение следует!
#neuro
Первый день школы был во многом посвящён подходу к изучению мозга с точки зрения функциональных систем. Особым лейтмотивом стали вариации концепции, сформированной научной школой В. Б. Швыркова. В упрощённой формулировке эта концепция предполагает, что активность нейронов определяется не столько реализацией относительно изолированных сенсорных, моторных и прочих программ поведения, сколько системной структурой индивидуального опыта организма. Элементы этой структуры распределены по всему организму и действуют совместно не по принципу реакции на стимул, а для достижения нужного результата.
Несмотря на то что я не могу назвать себя сторонником этой концепции, из вчерашних лекций и обсуждений остались некоторые takeaways, полезные независимо от теоретических предпочтений:
- Существующая классификация психических процессов (например, выделение таких когнитивных категорий, как восприятие, внимание, память) может являться условностью, продуктом folk psychology и не соответствовать реально протекающим в мозге процессам.
- Нередко отдельные структуры мозга тоже выделяются условно. Многие из них неоднородны и могут состоять из подразделов: например, на текущем доступном уровне детализации уместно говорить не о гиппокампе в целом, а о его функционально различных сегментах (CA1 и т. д.)
- Fun fact: в 1984 году на базе Института психологии Академии наук СССР в гипоталамусе и лимбической коре кроликов были обнаружены нейроны места. Это неожиданно, так как традиционно эти нейроны, отвечающие за создание когнитивной карты местности, находятся в гиппокампе. Мой последующий поверхностный поиск по более поздней литературе результатов не обнаружил.
- Когда организм воспринимает стимул или совершает действие, в его мозге активируются конкретные нейроны. Это определяет их специализацию. Остаётся открытым вопрос: существуют ли нейроны с несколькими специализациями?
- В мозге есть молчащие нейроны, которые не генерируют потенциалы действия, но при этом получают метаболический приток и дают его активным нейронам. Зачем они нужны? Возможно, для формирования новых узких специализаций.
- Поведение можно исследовать как континуум: реакция на стимул может рассматриваться как "престимульная" активность относительно последующего стимула.
- Следующий тезис затрагивает область интеллекта, которой нередко сопустствует опасность его нечёткой операционализации, но всё равно укажу его как пищу для размышлений. Понятие интеллекта как механизма адаптации к окружающей среде возможно рассматривать с позиции нейронных реактиваций как в процессе поведенческого акта, так и вне его. Эти реактивации порождают большее число новых тестируемых взаимодействий, одно из которых в результате и оказывается "правильным". Косвенным показателем этой реактивации может являться высокая сложность и вариативность паттернов мозговой активности у "умных" людей.
- Вдогонку к предыдущему тезису важно помнить: увеличение активации нейрона как таковое не всегда полезно. В частности, чрезмерная активация нейронов может запускать процессы апоптоза (их смерти). Для оптимизации функционирования нужно ограничение спайковой частоты.
- На лекции про методы регистрации нейронной активности выделила для себя много полезного, поскольку больше привыкла работать с неинвазивными данными (ЭЭГ и МЭГ), в обработке которых немного другая философия. Из лекции, в частности, запомнился способ определения, содержит ли сигнал активацию нескольких нейронов. Рефрактерный период, возникающий в нейроне после потенциала действия, длится несколько миллисекунд. Если посчитать автокорреляционную функцию активности одного нейрона, то в ней будет заметен "провал", соответствующий рефрактерному периоду. Если же "провала" нет, то сигнал наверняка представляет активность нескольких нейронов. Впрочем, у метода есть недостаток: наличие "провала" может наблюдаться и при активации нескольких нейронов при совпадении их динамики.
Продолжение следует!
IDEAS Neuroschool. Day 2
#neuro
Второй день школы запомнился спайками. О них рассказывал Евгений Ижикевич, девять лет проработавший с лауреатом Нобелевской премии Дж. Эдельманом, основавший компанию Brain Corp., известную "мозгами для роботов", а также ставший главным редактором Scholarpedia − рецензируемого аналога Википедии, статьи в которой пишут эксперты.
Ниже − некоторые тезисы лекции:
- Работа мозга определяется спайками (потенциалами действия, специфичными волнами возбуждения). Информация кодируется не только частотой спайков, но и их таймингом (временем появления). Чтобы интуитивно оценить количество информации, достаточно представить 100! ~ 10^160: комбинаций состояний, порождаемых всего лишь сотней нейронов. Это много!
- Спайки − не уникальное свойство нейронов, поскольку аналогичные разряды можно наблюдать в клетках кожи и даже в клетках тыквы.
- В упрощённом представлении нейроны действуют по принципу "всё или ничего", и у них есть порог спайков − показатель напряжения, превышение которого потенциалом мембраны приводит к возникновению спайка. Однако в реальности фиксированный порог, скорее всего, отсутствует, а в некоторых математических моделях предполагается зависимость потенциала мембраны от предыдущих спайков или динамические изменения порога, которые, в частности, могут отфильтровывать синаптические входы.
- Был упомянут механизм spike-timing dependent plasticity (STDP), который иногда называют "первым законом" синаптической пластичности. Этот механизм предполагает, что сила связей между нейронами определяется относительным временем появления спайков пресинаптического и постсинаптического нейронов.
- В 2008 году вместе с Эдельманом Ижикевич реализовал первую детализированную модель мозга в "человеческих" масштабах с учётом данных. Для создания модели использовались структурные данные диффузной МРТ нейронных трактов и 22 типа модельных нейронов, активность и связи которых определялись разными типами пластичности. Примечательно, что эта детализированная симуляция активности большого количества отдельных нейронов породила уже на самой коре модельного мозга волновые паттерны, типичные для реальных данных спонтанной мозговой активности (см. видео). Естественно, с тех пор было разработано множество обновлённых моделей, но это не отменяет общего впечатления.
- Следует помнить, что как бы хорошо искусственные спайковые нейронные сети ни реплицировали работу мозга, в классических задачах ИИ они уступают обычным искусственным нейронным сетям, которые не обязательно опираются на логику нейрональной коммуникации. Здесь уместно метафорическое сопоставление птиц, имеющих перья, и самолётов, построение которых обходится без перьев. Является ли спайковая активность "перьями" или всё же её механизм важен − покажет время.
Для тех, кому интересны технические аспекты построения нейрональных моделей, прилагаю ссылку на соответствующую книгу в авторстве лектора.
#neuro
Второй день школы запомнился спайками. О них рассказывал Евгений Ижикевич, девять лет проработавший с лауреатом Нобелевской премии Дж. Эдельманом, основавший компанию Brain Corp., известную "мозгами для роботов", а также ставший главным редактором Scholarpedia − рецензируемого аналога Википедии, статьи в которой пишут эксперты.
Ниже − некоторые тезисы лекции:
- Работа мозга определяется спайками (потенциалами действия, специфичными волнами возбуждения). Информация кодируется не только частотой спайков, но и их таймингом (временем появления). Чтобы интуитивно оценить количество информации, достаточно представить 100! ~ 10^160: комбинаций состояний, порождаемых всего лишь сотней нейронов. Это много!
- Спайки − не уникальное свойство нейронов, поскольку аналогичные разряды можно наблюдать в клетках кожи и даже в клетках тыквы.
- В упрощённом представлении нейроны действуют по принципу "всё или ничего", и у них есть порог спайков − показатель напряжения, превышение которого потенциалом мембраны приводит к возникновению спайка. Однако в реальности фиксированный порог, скорее всего, отсутствует, а в некоторых математических моделях предполагается зависимость потенциала мембраны от предыдущих спайков или динамические изменения порога, которые, в частности, могут отфильтровывать синаптические входы.
- Был упомянут механизм spike-timing dependent plasticity (STDP), который иногда называют "первым законом" синаптической пластичности. Этот механизм предполагает, что сила связей между нейронами определяется относительным временем появления спайков пресинаптического и постсинаптического нейронов.
- В 2008 году вместе с Эдельманом Ижикевич реализовал первую детализированную модель мозга в "человеческих" масштабах с учётом данных. Для создания модели использовались структурные данные диффузной МРТ нейронных трактов и 22 типа модельных нейронов, активность и связи которых определялись разными типами пластичности. Примечательно, что эта детализированная симуляция активности большого количества отдельных нейронов породила уже на самой коре модельного мозга волновые паттерны, типичные для реальных данных спонтанной мозговой активности (см. видео). Естественно, с тех пор было разработано множество обновлённых моделей, но это не отменяет общего впечатления.
- Следует помнить, что как бы хорошо искусственные спайковые нейронные сети ни реплицировали работу мозга, в классических задачах ИИ они уступают обычным искусственным нейронным сетям, которые не обязательно опираются на логику нейрональной коммуникации. Здесь уместно метафорическое сопоставление птиц, имеющих перья, и самолётов, построение которых обходится без перьев. Является ли спайковая активность "перьями" или всё же её механизм важен − покажет время.
Для тех, кому интересны технические аспекты построения нейрональных моделей, прилагаю ссылку на соответствующую книгу в авторстве лектора.
IDEAS Neuroschool. Day 3
#neuro
В ходе третьего дня школы по нейронауке отметила для себя концепт полихронизации. Этот феномен возник в симуляции ткани мозга из 1000 нейронов – возбуждающих и тормозных. С некоторой периодичностью выбирался случайный нейрон и подвергался стимуляции, вызывающей спайк. В этой искусственной спайковой сети на фоне стандартных режимов, свойственных нейрональной активности, проявилась интересная закономерность: нейроны как будто группировались и генерировали стереотипные несинхронные паттерны, которые затем воспроизводились. Число таких групп превысило число нейронов в сети, что возможно рассматривать как большой ресурс памяти этой искусственной системы.
Стандартно считается, что синхронная активность нейронов обеспечивает нейрональную коммуникацию, однако такая "полихронная" активность при определённом соотношении задержек возникновения пресинаптических спайков может обеспечивать постсинаптический ответ.
На рисунке (А) изображены связи нейронов a и e с нейронами b, c и d с разными задержками проводимости сигнала по аксону. Возбуждение нейронов обозначается вертикальными линиями, а стрелки указывают на время, когда спайк достигает постсинаптического нейрона. Из схемы (B) видно, что такой сценарий синхронной активности неэффективен, поскольку спайки, возникающие синхронно, достигают постсинаптического нейрона в разное время из-за разных задержек в проводимости. Схемы (C) и (D) показывают сценарии, в которых отсутствие синхронности в спайках пресинаптических нейронов позволяет сигналам достичь постсинаптический нейрон одновременно и вызвать его возбуждение.
Концепт довольно прозрачный, но, насколько мне известно, напрямую наблюдать феномен полихронизации в реальных данных пока что не удаётся, хотя ведутся исследования повторяющихся последовательностей спайков в электрофизиологических данных. Интересно, кстати, что несмотря на наличие кода модели в открытом доступе, попытка реплицировать полихронизацию привела к множеству трудностей и показала большую чувствительность модели к исходным параметрам. Авторы репликации даже составили полезный список рекомендаций для тех, кто вместе с публикацией статьи выкладывает в открытый доступ код своих моделей.
Это полезное напоминание не только о проблемах соотнесения симуляций и реальных данных или плохой воспроизводимости экспериментальных результатов, но и о том, что саму по себе симуляцию бывает непросто воспроизвести независимо. Всё это заставляет лично меня с опаской относиться к нейронаучным теоретизированиям на основе моделей, что, впрочем, не умаляет их важность для формирования полезных интуиций.
#neuro
В ходе третьего дня школы по нейронауке отметила для себя концепт полихронизации. Этот феномен возник в симуляции ткани мозга из 1000 нейронов – возбуждающих и тормозных. С некоторой периодичностью выбирался случайный нейрон и подвергался стимуляции, вызывающей спайк. В этой искусственной спайковой сети на фоне стандартных режимов, свойственных нейрональной активности, проявилась интересная закономерность: нейроны как будто группировались и генерировали стереотипные несинхронные паттерны, которые затем воспроизводились. Число таких групп превысило число нейронов в сети, что возможно рассматривать как большой ресурс памяти этой искусственной системы.
Стандартно считается, что синхронная активность нейронов обеспечивает нейрональную коммуникацию, однако такая "полихронная" активность при определённом соотношении задержек возникновения пресинаптических спайков может обеспечивать постсинаптический ответ.
На рисунке (А) изображены связи нейронов a и e с нейронами b, c и d с разными задержками проводимости сигнала по аксону. Возбуждение нейронов обозначается вертикальными линиями, а стрелки указывают на время, когда спайк достигает постсинаптического нейрона. Из схемы (B) видно, что такой сценарий синхронной активности неэффективен, поскольку спайки, возникающие синхронно, достигают постсинаптического нейрона в разное время из-за разных задержек в проводимости. Схемы (C) и (D) показывают сценарии, в которых отсутствие синхронности в спайках пресинаптических нейронов позволяет сигналам достичь постсинаптический нейрон одновременно и вызвать его возбуждение.
Концепт довольно прозрачный, но, насколько мне известно, напрямую наблюдать феномен полихронизации в реальных данных пока что не удаётся, хотя ведутся исследования повторяющихся последовательностей спайков в электрофизиологических данных. Интересно, кстати, что несмотря на наличие кода модели в открытом доступе, попытка реплицировать полихронизацию привела к множеству трудностей и показала большую чувствительность модели к исходным параметрам. Авторы репликации даже составили полезный список рекомендаций для тех, кто вместе с публикацией статьи выкладывает в открытый доступ код своих моделей.
Это полезное напоминание не только о проблемах соотнесения симуляций и реальных данных или плохой воспроизводимости экспериментальных результатов, но и о том, что саму по себе симуляцию бывает непросто воспроизвести независимо. Всё это заставляет лично меня с опаской относиться к нейронаучным теоретизированиям на основе моделей, что, впрочем, не умаляет их важность для формирования полезных интуиций.
IDEAS Neuroschool. Last but not least
#neuro
Научная школа подошла к концу. Это было очень интенсивное погружение. Когда станут доступны видеозаписи лекций, сделаю отдельный пост со ссылками. А пока что представляю список поинтов, запомнившихся в последние дни школы.
- Gato – недавно появившаяся универсальная нейросеть с архитектурой "трансформер", своеобразный "швейцарский нож". Она способна выполнять более 600 задач: например, создавать подписи к изображениям, проходить видеоигры или контролировать роботов. Принцип функционирования сети заключается в обучении на большом массиве данных, а затем – последующем дообучении на небольшом объёме данных, соответствующих конкретной задаче, у которой может быть уже другая модальность. У такой универсальности есть обратная сторона: в ряде случаев Gato уступает моделям, изначально обученных для узкоспециализированных задач.
- Socratic Models – тоже недавно реализованный подход. В отличие от Gato, в нём не все задачи реализуются в одной модели, а наоборот – множество моделей для узкоспециализированных задач сочетаются через запросы пользователя.
- Возвращаясь к биологии: открыт вопрос, существуют ли нейроны, специализирующиеся на концептах, у грызунов или приматов. У них могут быть представления о концептах, но отсутствовать их репрезентации. Впрочем, есть данные, указывающие на возможность существования репрезентации гнезда у грызунов независимо от внешних свойств этого гнезда.
- Не совсем ясно, как реализуется интегративная деятельность нейрона. С одной стороны, интуитивно кажется, что специализация нейронов запечатляется в виде паттернов взаимодействия нейрона со своими соседями и установки синаптических связей. С другой стороны, специализация нейрона может сохраняться в качестве эпигенетического следа памяти непосредственно в нём. В пользу этого говорят эксперименты со стиранием синаптических связей, которые затем восстанавливаются, как будто специализация содержится не просто в наборе контактов, но и внутри самого нейрона.
Пусть это и прозвучит пафосно, но хотя я уже не первый год в нейронауке, после таких мероприятий всё ещё ловлю себя на способности удивляться и задаваться вопросами. Это радует.
#neuro
Научная школа подошла к концу. Это было очень интенсивное погружение. Когда станут доступны видеозаписи лекций, сделаю отдельный пост со ссылками. А пока что представляю список поинтов, запомнившихся в последние дни школы.
- Gato – недавно появившаяся универсальная нейросеть с архитектурой "трансформер", своеобразный "швейцарский нож". Она способна выполнять более 600 задач: например, создавать подписи к изображениям, проходить видеоигры или контролировать роботов. Принцип функционирования сети заключается в обучении на большом массиве данных, а затем – последующем дообучении на небольшом объёме данных, соответствующих конкретной задаче, у которой может быть уже другая модальность. У такой универсальности есть обратная сторона: в ряде случаев Gato уступает моделям, изначально обученных для узкоспециализированных задач.
- Socratic Models – тоже недавно реализованный подход. В отличие от Gato, в нём не все задачи реализуются в одной модели, а наоборот – множество моделей для узкоспециализированных задач сочетаются через запросы пользователя.
- Возвращаясь к биологии: открыт вопрос, существуют ли нейроны, специализирующиеся на концептах, у грызунов или приматов. У них могут быть представления о концептах, но отсутствовать их репрезентации. Впрочем, есть данные, указывающие на возможность существования репрезентации гнезда у грызунов независимо от внешних свойств этого гнезда.
- Не совсем ясно, как реализуется интегративная деятельность нейрона. С одной стороны, интуитивно кажется, что специализация нейронов запечатляется в виде паттернов взаимодействия нейрона со своими соседями и установки синаптических связей. С другой стороны, специализация нейрона может сохраняться в качестве эпигенетического следа памяти непосредственно в нём. В пользу этого говорят эксперименты со стиранием синаптических связей, которые затем восстанавливаются, как будто специализация содержится не просто в наборе контактов, но и внутри самого нейрона.
Пусть это и прозвучит пафосно, но хотя я уже не первый год в нейронауке, после таких мероприятий всё ещё ловлю себя на способности удивляться и задаваться вопросами. Это радует.
Прислушайтесь к своему сердцу через мозг
(Запоздалый пост, который мог бы появиться 14 февраля)
#neuro
_
Публикация: Zhang, Y., Zhang, J., Xie, M., Ding, N., Zhang, Y., & Qin, P. (2023). Dual interaction between heartbeat-evoked responses and stimuli. NeuroImage, 266, 119817.
Недавно опубликованная статья в Neuroimage раскрывает интересные взаимодействия между сердцебиением и слуховым восприятием. А если быть точнее, то между сигналом от сердцебиения, обрабатываемым мозгом, и реакцией мозга на внешние звуки.
Эксперимент
Сердце взаимодействует с мозгом, отправляя сигналы через афферентные нервы. В момент удара сердца в мозге возникает закономерный отклик (heartbeat-evoked response, HER). Это не артефакт ЭКГ, знакомый тем, кто занимается обработкой данных ЭЭГ или МЭГ, а именно ответ, генерируемый/регистрируемый корой.
В описываемом исследовании участникам предлагали прослушать ряд имен. Среди этих имен было и собственное имя участника, восприятие которого порождало соответствующий хорошо регистрируемый ответ. В части исследования после каждой пробы участники также определяли, свое или чужое имя они слышали на фоне белого шума.
Результаты
Анализ слуховых ответов и сердечных ответов не просто выявил связь между ними, а показал ее двунаправленность:
- С одной стороны, слуховой ответ модулировал сердечный таким образом, что тот был более выражен в ответ на имя участника (см. график А, SON — имя участника, UN — незнакомое имя). Cоответствующая активность возникала в широком промежутке от 200 до 1200 мс после звукового стимула независимо, поскольку не пересекалась с зонами, вовлеченными именно в слуховую обработку имени.
- С другой стороны, сердечный ответ, возникающий еще до (!) звукового стимула, влиял на то, обозначит ли участник услышанное имя как свое или чужое (см. график B). Это было выявлено за счет различия в престимульном сердечном ответе в пределах 152-184 мс после пика ЭКГ.
Более широкий контекст
Реакция на собственное имя является примером self-related processing (обработки информации, связанной с самим собой). Модуляция этого процесса через взаимодействие сердечного ответа (и иных интероцептивных ответов) с другими сенсорными ответами может потенциально происходить и в более сложных сценариях наподобие иллюзии резиновой руки. Можно поспекулировать и на тему нейропротезирования, но пока что это поспешно.
С методической точки зрения важно обратить внимание на то, что звуковой стимул (имя участника) порождал два независимых ответа — один, связанный с перцептивной обработкой, и второй, связанный с изменением ответа на сердечную активность. Предыдущие исследования, изучавшие ответ на имя участника, не учитывали независимость этих процессов и могли смешивать “слуховую” и “сердечную” активацию (в особенности это касается фМРТ-исследований с низким временным разрешением).
Остается открытым вопрос о нейрональных путях, отвечающих за обнаруженную двунаправленную связь. Разброс областей и времени активации сердечного ответа намекает на то, что физиологических источников у него может быть немало, в частности:
- барорецепторы в кровеносных сосудах, потенциально связанные с медленными сердечными потенциалами;
- афферентные нейроны у стенки сердца, потенциально связанные с быстрыми сердечными потенциалами;
- или непосредственный нейроваскулярный ответ в коре.
Для уточнения этих источников, возможно, потребуются методы обратного моделирования, выходящие за пределы коры головного мозга, или инвазивный подход.
(Запоздалый пост, который мог бы появиться 14 февраля)
#neuro
_
Публикация: Zhang, Y., Zhang, J., Xie, M., Ding, N., Zhang, Y., & Qin, P. (2023). Dual interaction between heartbeat-evoked responses and stimuli. NeuroImage, 266, 119817.
Недавно опубликованная статья в Neuroimage раскрывает интересные взаимодействия между сердцебиением и слуховым восприятием. А если быть точнее, то между сигналом от сердцебиения, обрабатываемым мозгом, и реакцией мозга на внешние звуки.
Эксперимент
Сердце взаимодействует с мозгом, отправляя сигналы через афферентные нервы. В момент удара сердца в мозге возникает закономерный отклик (heartbeat-evoked response, HER). Это не артефакт ЭКГ, знакомый тем, кто занимается обработкой данных ЭЭГ или МЭГ, а именно ответ, генерируемый/регистрируемый корой.
В описываемом исследовании участникам предлагали прослушать ряд имен. Среди этих имен было и собственное имя участника, восприятие которого порождало соответствующий хорошо регистрируемый ответ. В части исследования после каждой пробы участники также определяли, свое или чужое имя они слышали на фоне белого шума.
Результаты
Анализ слуховых ответов и сердечных ответов не просто выявил связь между ними, а показал ее двунаправленность:
- С одной стороны, слуховой ответ модулировал сердечный таким образом, что тот был более выражен в ответ на имя участника (см. график А, SON — имя участника, UN — незнакомое имя). Cоответствующая активность возникала в широком промежутке от 200 до 1200 мс после звукового стимула независимо, поскольку не пересекалась с зонами, вовлеченными именно в слуховую обработку имени.
- С другой стороны, сердечный ответ, возникающий еще до (!) звукового стимула, влиял на то, обозначит ли участник услышанное имя как свое или чужое (см. график B). Это было выявлено за счет различия в престимульном сердечном ответе в пределах 152-184 мс после пика ЭКГ.
Более широкий контекст
Реакция на собственное имя является примером self-related processing (обработки информации, связанной с самим собой). Модуляция этого процесса через взаимодействие сердечного ответа (и иных интероцептивных ответов) с другими сенсорными ответами может потенциально происходить и в более сложных сценариях наподобие иллюзии резиновой руки. Можно поспекулировать и на тему нейропротезирования, но пока что это поспешно.
С методической точки зрения важно обратить внимание на то, что звуковой стимул (имя участника) порождал два независимых ответа — один, связанный с перцептивной обработкой, и второй, связанный с изменением ответа на сердечную активность. Предыдущие исследования, изучавшие ответ на имя участника, не учитывали независимость этих процессов и могли смешивать “слуховую” и “сердечную” активацию (в особенности это касается фМРТ-исследований с низким временным разрешением).
Остается открытым вопрос о нейрональных путях, отвечающих за обнаруженную двунаправленную связь. Разброс областей и времени активации сердечного ответа намекает на то, что физиологических источников у него может быть немало, в частности:
- барорецепторы в кровеносных сосудах, потенциально связанные с медленными сердечными потенциалами;
- афферентные нейроны у стенки сердца, потенциально связанные с быстрыми сердечными потенциалами;
- или непосредственный нейроваскулярный ответ в коре.
Для уточнения этих источников, возможно, потребуются методы обратного моделирования, выходящие за пределы коры головного мозга, или инвазивный подход.
Мозг — это…
#neuro #poetry_of_science
Препринт: Bolt, T. S., & Uddin, L. (2023). " The Brain is...": A Survey of The Brain's Many Definitions. bioRxiv, 2023-10.
Авторы свежего препринта проанализировали несколько миллионов статей и извлекли из них несколько тысяч фраз с определением того, что есть мозг. С помощью NLP удалось выделить 24 семантические группы этих определений (см. график). Наиболее биохимические и молекулярные определения (напр., “Мозг — это богатый липидами орган”) соответствуют левому верхнему углу графика, наиболее абстрактные и метафоричные (напр., ”Мозг — это сложная динамическая система” ) — правому нижнему. Если “молекулярные” определения хоть как-то целесообразны для обсуждения конкретных аспектов функционирования мозга, то общие абстракции отягощают своей очевидностью (если не подразумевают конкретную терминологию из области теории информации или нелинейных систем).
Интересно было бы провести схожую кластеризацию семантических групп для определений различных когнитивных доменов — памяти, внимания, сознания и т. д. — и оценить пересечения между ними. Подозреваю, что их будет немало.
Если совершить небольшой экскурс в прошлое, прельщает своей простотой цитата, приписываемая древнеримскому врачу Галену: “Мозг — начало всех нервов, сердце — начало всех артерий”. С учетом того, что до Галена и его первых описаний нервной системы мозг нередко считался всего лишь регулятором исходящего от сердца тепла (в прямом смысле, а не в современном романтизированном), это определение по-своему революционно для той эпохи.
Впрочем, Гален тоже грешил любовью к абстракциям, утверждая, что “мозг — самое сложное, что есть в теле человека”. Правда, потом он дополнял эту мысль спасительной конкретикой: “Но мозг был бы несовершенен, если бы у человека отсутствовала хоть одна часть тела — например, стопа. Как и стопа была бы несовершенна без мозга.”
А в целом, если вспомнить некоторые искажения и баги, к которым так склонен наш мозг, и если вторить более позднему высказыванию Курта Воннегута, возможно, мозг — не “венец эволюции, а очень плохая схема для выживания”.
Оставляйте в комментариях определения мозга, которые кажутся интересными вам (non-serious replies приветствуются).
#neuro #poetry_of_science
Препринт: Bolt, T. S., & Uddin, L. (2023). " The Brain is...": A Survey of The Brain's Many Definitions. bioRxiv, 2023-10.
Авторы свежего препринта проанализировали несколько миллионов статей и извлекли из них несколько тысяч фраз с определением того, что есть мозг. С помощью NLP удалось выделить 24 семантические группы этих определений (см. график). Наиболее биохимические и молекулярные определения (напр., “Мозг — это богатый липидами орган”) соответствуют левому верхнему углу графика, наиболее абстрактные и метафоричные (напр., ”Мозг — это сложная динамическая система” ) — правому нижнему. Если “молекулярные” определения хоть как-то целесообразны для обсуждения конкретных аспектов функционирования мозга, то общие абстракции отягощают своей очевидностью (если не подразумевают конкретную терминологию из области теории информации или нелинейных систем).
Интересно было бы провести схожую кластеризацию семантических групп для определений различных когнитивных доменов — памяти, внимания, сознания и т. д. — и оценить пересечения между ними. Подозреваю, что их будет немало.
Если совершить небольшой экскурс в прошлое, прельщает своей простотой цитата, приписываемая древнеримскому врачу Галену: “Мозг — начало всех нервов, сердце — начало всех артерий”. С учетом того, что до Галена и его первых описаний нервной системы мозг нередко считался всего лишь регулятором исходящего от сердца тепла (в прямом смысле, а не в современном романтизированном), это определение по-своему революционно для той эпохи.
Впрочем, Гален тоже грешил любовью к абстракциям, утверждая, что “мозг — самое сложное, что есть в теле человека”. Правда, потом он дополнял эту мысль спасительной конкретикой: “Но мозг был бы несовершенен, если бы у человека отсутствовала хоть одна часть тела — например, стопа. Как и стопа была бы несовершенна без мозга.”
А в целом, если вспомнить некоторые искажения и баги, к которым так склонен наш мозг, и если вторить более позднему высказыванию Курта Воннегута, возможно, мозг — не “венец эволюции, а очень плохая схема для выживания”.
Оставляйте в комментариях определения мозга, которые кажутся интересными вам (non-serious replies приветствуются).
Апрельская нейроантология
#neuro
Нейроны моего мозга, отвечающие за создание контента, претерпевали синаптический прунинг, в связи с чем посты в канале появлялись с низкой частотой дискретизации. В сегодняшней публикации опробуем новый формат: я кратко опишу некоторые появившиеся за прошлый месяц научные статьи по нейротематике. Критерии отбора статей, как и всегда, субъективные.
1. Multisensory flicker modulates widespread brain networks and reduces IEDs
Различные методы нейростимуляции (напр., глубокая стимуляция мозга) уже не раз демонстрировали свою терапевтическую эффективность для ряда неврологических заболеваний. Возможно ли стимулировать мозг не посредством электрического или магнитного поля, а иначе? Да, и эту возможность открывает интересное свойство: повторяющееся на заданной частоте предъявление сенсорных стимулов, так называемых "фликеров", может влиять на ритмическую активность мозга. Например, восприятие звукового стимула или вспышек на частоте 40 Гц в ряде случаев может породить мозговые осцилляции в том же частотном диапазоне – так называемый steady-state response.
В новом исследовании аудио-зрительные фликеры предъявляли пациентам с эпилепсией во время инвазивного мониторинга активности их мозга. Было установлено, что фликеры не только вызывали мозговые ответы в канонических сенсорных областях (что было бы предсказуемо), но задействовали и более обширные сети, включающие даже префронтальную кору. И – самое примечательное – обнаружилось, что фликеры снижали частоту появления патологических межсудорожных разрядов. Это открывает новые терапевтические возможности.
2. Disentangling periodic and aperiodic resting EEG correlates of personality
Определение свойств личности по фоновой ЭЭГ – одна из тем, которая вызывает у меня противоречивые чувства из-за ограничений теории и неинвазивных методов. В свежей статье, однако, эти ограничения признаются и описываются результаты двух исследований в свете использования метода по разделению периодической и апериодической компонент спектральных характеристик ЭЭГ. В периодическую компоненту вносят вклад синхронные нейрональные осцилляция, а в апериодическую – то, что называют нейрональным шумом (хотя это не всегда так). Соотношения этих компонент отражают различные свойства возбуждения, торможения и т. д.
Первое исследование базировалось на стандартной теории связи экстраверсии и уже известных ЭЭГ-маркеров чувствительности к вознаграждению на основе альфа- и тета-ритмов. Вопреки предыдущим исследованиям, в которых анализировался общий спектр, выделение периодических компонент в этих диапазонах не позволило установить значимую связь между экстраверсией и ЭЭГ.
Во втором исследовании использовался data-driven подход. С помощью применения методов машинного обучения к спектральным характеристикам ЭЭГ авторам удалось декодировать параметры Большой пятерки. Использование периодической компоненты ЭЭГ оказалось более эффективным. Исключение составила доброжелательность, которая лучше декодировалась на основе апериодической компоненты.
3. Episodic long-term memory formation during slow-wave sleep
В новом исследовании было установлено, что во время глубокого сна мы способны к продвинутой форме обучения и к долгосрочному запоминанию новой информации. Находящимся в фазе глубокого сна участникам эксперимента одновременно предъявляли пары, состоящие из слова и псевдослова. Стимулы предъявлялись на пиках или спадах медленных ЭЭГ-волн. 12 и 36 часов спустя воспоминания об этих словах сохранялись. Более того, участники смогли корректно относить псевдослова к категориям, соответствующим парному слову.
Лучшие показатели запоминания наблюдались для тех псевдослов, которые предъявлялись на спаде медленных волн, что также сопровождалось увеличением мощности в тета-диапазоне. Такая модуляция тета-ритма указывает на нейронально обусловленное облегчение процессов запоминания.
Жаль, что исследование не было проведено в те времена, когда мне ещё нужно было готовиться к сессии.
#neuro
Нейроны моего мозга, отвечающие за создание контента, претерпевали синаптический прунинг, в связи с чем посты в канале появлялись с низкой частотой дискретизации. В сегодняшней публикации опробуем новый формат: я кратко опишу некоторые появившиеся за прошлый месяц научные статьи по нейротематике. Критерии отбора статей, как и всегда, субъективные.
1. Multisensory flicker modulates widespread brain networks and reduces IEDs
Различные методы нейростимуляции (напр., глубокая стимуляция мозга) уже не раз демонстрировали свою терапевтическую эффективность для ряда неврологических заболеваний. Возможно ли стимулировать мозг не посредством электрического или магнитного поля, а иначе? Да, и эту возможность открывает интересное свойство: повторяющееся на заданной частоте предъявление сенсорных стимулов, так называемых "фликеров", может влиять на ритмическую активность мозга. Например, восприятие звукового стимула или вспышек на частоте 40 Гц в ряде случаев может породить мозговые осцилляции в том же частотном диапазоне – так называемый steady-state response.
В новом исследовании аудио-зрительные фликеры предъявляли пациентам с эпилепсией во время инвазивного мониторинга активности их мозга. Было установлено, что фликеры не только вызывали мозговые ответы в канонических сенсорных областях (что было бы предсказуемо), но задействовали и более обширные сети, включающие даже префронтальную кору. И – самое примечательное – обнаружилось, что фликеры снижали частоту появления патологических межсудорожных разрядов. Это открывает новые терапевтические возможности.
2. Disentangling periodic and aperiodic resting EEG correlates of personality
Определение свойств личности по фоновой ЭЭГ – одна из тем, которая вызывает у меня противоречивые чувства из-за ограничений теории и неинвазивных методов. В свежей статье, однако, эти ограничения признаются и описываются результаты двух исследований в свете использования метода по разделению периодической и апериодической компонент спектральных характеристик ЭЭГ. В периодическую компоненту вносят вклад синхронные нейрональные осцилляция, а в апериодическую – то, что называют нейрональным шумом (хотя это не всегда так). Соотношения этих компонент отражают различные свойства возбуждения, торможения и т. д.
Первое исследование базировалось на стандартной теории связи экстраверсии и уже известных ЭЭГ-маркеров чувствительности к вознаграждению на основе альфа- и тета-ритмов. Вопреки предыдущим исследованиям, в которых анализировался общий спектр, выделение периодических компонент в этих диапазонах не позволило установить значимую связь между экстраверсией и ЭЭГ.
Во втором исследовании использовался data-driven подход. С помощью применения методов машинного обучения к спектральным характеристикам ЭЭГ авторам удалось декодировать параметры Большой пятерки. Использование периодической компоненты ЭЭГ оказалось более эффективным. Исключение составила доброжелательность, которая лучше декодировалась на основе апериодической компоненты.
3. Episodic long-term memory formation during slow-wave sleep
В новом исследовании было установлено, что во время глубокого сна мы способны к продвинутой форме обучения и к долгосрочному запоминанию новой информации. Находящимся в фазе глубокого сна участникам эксперимента одновременно предъявляли пары, состоящие из слова и псевдослова. Стимулы предъявлялись на пиках или спадах медленных ЭЭГ-волн. 12 и 36 часов спустя воспоминания об этих словах сохранялись. Более того, участники смогли корректно относить псевдослова к категориям, соответствующим парному слову.
Лучшие показатели запоминания наблюдались для тех псевдослов, которые предъявлялись на спаде медленных волн, что также сопровождалось увеличением мощности в тета-диапазоне. Такая модуляция тета-ритма указывает на нейронально обусловленное облегчение процессов запоминания.
Жаль, что исследование не было проведено в те времена, когда мне ещё нужно было готовиться к сессии.
