Ученые опубликовали карту мозга, показывающую, как принимаются решения

Нейробиологи из 22 лабораторий объединили усилия для создания нейронной карты, которая показывает активность всего мозга во время принятия решений. Данные, полученные от 139 мышей, охватывают активность более 600 000 нейронов в 279 областях мозга — около 95% мозга мыши. Эта карта впервые предоставляет полную картину происходящего в мозге при принятии решения.

Об этом 9 сентября сообщает CNN; ранее результаты, работа над которыми заняла семь лет и представленные в двух исследованиях, были опубликованы 3 сентября в журнале Nature.

«По сути, получены два важных результата, поэтому у нас две статьи», — сказал Александр Пуже, профессор фундаментальной нейронауки Женевского университета. В одном исследовании описывалось широкое распределение электрической активности, связанной с принятием решений. В другом данные использовались для оценки того, как ожидания влияют на выбор. Пуже является соавтором первого исследования и старшим автором второго.

«Мы начали с нуля, — сказал Пуже. — Никто раньше не пытался сделать что-то подобное».

Чтобы построить карту, исследователи сначала разработали стандартизированную процедуру для всех лабораторий, а затем отслеживали нейронную активность мышей, реагирующих на визуальные подсказки, интегрируя все данные, собранные каждой лабораторией.

Предыдущие исследования предполагали, что во время принятия решений небольшие скопления нейронов активируются лишь в некоторых областях мозга, в основном в областях, связанных с сенсорной информацией и когнитивными функциями. Однако новая карта показывает, что нейронная активность гораздо более обширна: электрические сигналы пронизывают практически весь мозг мыши на разных этапах принятия решений.

Десятилетиями ученые изучали активность мозга во время выполнения определенных задач, используя электроды, регистрирующие электрические импульсы от отдельных нейронов. Однако регистрация активности каждого нейрона — сложный и медленный процесс; несколько месяцев работы дали бы результаты примерно от 100 нейронов, что делает этот метод наиболее подходящим для изучения узких областей мозга.

За последнее десятилетие нейронаука сделала огромный шаг вперед благодаря разработке цифровых нейронных зондов, называемых нейропикселями, которые могут одновременно отслеживать состояние тысяч нейронов. Эти чувствительные электроды стали важнейшим инструментом для создания новой карты.

«Мы перешли от изучения всего нескольких сотен нейронов в одной области к изучению 600 000 нейронов во всех регионах мозга», — сказал Пуже.

В ходе экспериментов мыши, надев электродные шлемы, вращали миниатюрный руль, управляя движением черно-белого полосатого круга на экране. Круг на короткое время появлялся либо слева, либо справа на экране, и мыши, успешно доведшие круг до центра, получали награду в виде сахарной воды. По мере того как мыши реагировали на увиденное, датчики Neuropixels регистрировали электрические сигналы в их мозге.

Согласно карте, активность сначала резко возросла в затылочной части мозга, в областях, обрабатывающих визуальную информацию. Затем активность распространилась по всему мозгу, причем зоны, отвечающие за двигательную активность, активировались, когда решение мыши достигало кульминации в движении. Широко распространенная активность мозга наблюдалась после того, как мышь получала сладкое вознаграждение.

«В этом участвуют не просто несколько областей, а очень большая сеть областей, работающих вместе», — сказал Пуже. По словам авторов исследования, понимание того, какая часть мозга участвует в принятии решений, поможет исследователям проводить более целенаправленные исследования сложного поведения.

Исследователи также добавили мышам дополнительную задачу. Иногда круг был размытым или почти невидимым. Чтобы решить, в какую сторону повернуть колесо для получения награды, мышь должна была вспомнить, что она видела во время предыдущих попыток.

«Это называется априорным знанием, — сказал Пуже. — Каждое ваше решение принимается именно так».

Нейробиологи ранее выдвигали гипотезу, что мозг обращается к предшествующим знаниям на ранней стадии принятия решений, «поэтому, как только вы начинаете обрабатывать сенсорный стимул, вы делаете это в контексте того, чего ожидаете», — сказал Пуже.

Он отметил, что карта мозга продемонстрировала правильность этого прогноза.