С момента своего рождения и даже раньше мы взаимодействуем с миром посредством движения. Мы шевелим губами, чтобы улыбнуться или поговорить. Мы протягиваем руку, чтобы коснуться. Мы двигаем глазами, чтобы видеть. Мы качаемся, ходим, жестикулируем, танцуем. Как наш мозг запоминает этот широкий диапазон движений? Как он изучает новые? Как он производит расчеты, необходимые нам, чтобы взять стакан воды, не уронив его, не раздавив и не пропустив?

Профессор Техниона Джеки Шиллер с медицинского факультета Рут и Брюса Раппапорт и ее команда исследовали мозг на уровне отдельных нейронов, чтобы пролить свет на эту загадку. Они обнаружили, что вычисления происходят не только при взаимодействии между нейронами (нервными клетками), но и внутри каждого отдельного нейрона. Каждая из этих ячеек оказывается не простым переключателем, а сложной вычислительной машиной. Это открытие, недавно опубликованное в журнале Science , обещает изменить не только наше понимание того, как работает мозг, но и лучше понять различные состояния, от болезни Паркинсона до аутизма. И если этого недостаточно, ожидается, что эти же результаты будут способствовать развитию машинного обучения, предлагая вдохновение для новых архитектур.

Движение контролируется первичной моторной корой головного мозга. В этой области исследователи могут точно определить, какие нейроны срабатывают в любой момент, чтобы произвести движение, которое мы видим. Команда профессора Шиллера первой подошла еще ближе, исследуя активность не всего нейрона как единого целого, а его частей.

Каждый нейрон имеет разветвленные отростки, называемые дендритами. Эти дендриты находятся в тесном контакте с окончаниями (так называемыми аксонами) других нервных клеток, обеспечивая связь между ними. Сигнал идет от дендритов к телу клетки, а затем передается дальше по аксону. Количество и структура дендритов сильно различаются между нервными клетками, как крона одного дерева отличается от кроны другого.

Конкретные нейроны, на которых сосредоточилась команда профессора Шиллера, были самыми большими пирамидальными нейронами коры. Эти клетки, которые, как известно, активно участвуют в движении, имеют большое дендритное дерево с множеством ветвей, подветвей и под-подветвей. Команда обнаружила, что эти ветки не просто передают информацию дальше. Каждая подподветвь выполняет расчет полученной информации и передает результат в более крупную подветвь. Подотделение затем выполняет расчет информации, полученной от всех своих дочерних компаний, и передает ее дальше. Более того, несколько дендритных ветвей могут взаимодействовать друг с другом для усиления их объединенного вычислительного продукта. Результатом является сложный расчет, выполняемый в каждом отдельном нейроне. Впервые профессор Шиллер

«Раньше мы думали о каждом нейроне как о свистке, который либо гудит, либо нет», — объясняет профессор Шиллер. «Вместо этого мы смотрим на пианино. Его клавиши можно нажимать одновременно или последовательно, создавая бесконечное множество различных мелодий». Эта сложная симфония, играющая в нашем мозгу, позволяет нам учиться и выполнять бесконечное количество различных, сложных и точных движений.

Множественные нейродегенеративные расстройства и расстройства развития нервной системы, вероятно, связаны с изменениями способности нейронов обрабатывать данные. Было замечено, что при болезни Паркинсона дендритное дерево претерпевает анатомические и физиологические изменения. В свете новых открытий команды Техниона мы понимаем, что в результате этих изменений снижается способность нейрона выполнять параллельные вычисления. При аутизме возможно изменение возбудимости дендритных ветвей, что приводит к многочисленным эффектам, связанным с этим состоянием. Новое понимание того, как работают нейроны, открывает новые пути исследований этих и других расстройств с надеждой на их облегчение.

Эти же результаты могут также послужить источником вдохновения для сообщества машинного обучения. Глубокие нейронные сети, как следует из их названия, пытаются создать программное обеспечение, которое обучается и функционирует примерно так же, как человеческий мозг. Хотя их достижения постоянно попадают в новости, эти сети примитивны по сравнению с живым мозгом. Лучшее понимание того, как на самом деле работает наш мозг, может помочь в разработке более сложных нейронных сетей, что позволит им выполнять более сложные задачи.

Это исследование проводилось двумя докторами наук профессора Шиллера. студенты-кандидаты Яра Отор и Шай Ачват, которые в равной степени внесли свой вклад в исследование. В команду также входили научный сотрудник с докторской степенью Нейт Чермак (ныне нейроинженер) и доктор философии. студентка Хадас Бенисти, а также трое сотрудников: профессора Омри Барак, Ицхак Шиллер и Алон Полег-Польски.

Исследование было частично поддержано Израильским научным фондом, фондами Prince, фондом Rappaport и стипендией Zuckerman Postdoctoral Fellowship.