Как мозг гибко обрабатывает сложную информацию?
Принятие решений человеком зависит от гибкой обработки сложной информации, но остается неясным, как мозг может адаптировать обработку к сиюминутным требованиям задачи. В новой статье, опубликованной в журнале Nature Communications , исследователи из Института развития человека Макса Планка обрисовали в общих чертах несколько важнейших нейронных процессов, показывающих, что сети нашего мозга могут быстро и гибко переходить из ритмичного в «шумное» состояние, когда возникает необходимость информация о процессе увеличивается.
Вождение автомобиля, обдумывание различных финансовых возможностей или даже обдумывание различных жизненных путей требует от нас обработки огромного количества информации. Но не все решения предъявляют одинаковые требования. В некоторых ситуациях принимать решения проще, потому что мы уже знаем, какая информация актуальна. В других ситуациях неуверенность в том, какая информация имеет отношение к нашему решению, требует от нас более широкого представления обо всех доступных источниках информации. Механизмы, с помощью которых мозг гибко адаптирует обработку информации в таких ситуациях, ранее были неизвестны.
Чтобы выявить эти механизмы, исследователи из Группы нейронной динамики продолжительности жизни (LNDG) Института развития человека Макса Планка и Центра вычислительной психиатрии и исследований старения Университета Макса Планка разработали визуальную задачу. Участников попросили рассмотреть движущееся облако маленьких квадратов, которые отличались друг от друга по четырем визуальным измерениям: цвету, размеру, яркости и направлению движения. Затем участникам был задан вопрос об одном из четырех визуальных измерений. Например, «Больше квадратов двигалось влево или вправо?». Прежде чем увидеть квадраты, авторы исследования манипулировали «неопределенностью», сообщая участникам, о каких функциях их можно спросить; чем больше функций было актуальным, тем больше ожидалось, что участники будут не уверены в том, на каких функциях следует сосредоточить внимание.активность мозга измерялась с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ).
Во-первых, авторы обнаружили, что, когда участники были более не уверены в соответствующей особенности предстоящего выбора, сигналы ЭЭГ участников переходили из ритмического режима (присутствующего, когда участники могли сосредоточиться на одной функции) в более аритмичный, «шумный» режим. «Мозговые ритмы могут быть особенно полезны, когда нам нужно выбирать релевантные входные данные, а не нерелевантные, в то время как усиление нейронного« шума »может сделать наш мозг более восприимчивым к множеству источников информации. Наши результаты показывают, что способность переключаться между этими ритмическими и «зашумленные» состояния могут обеспечить гибкую обработку информации в человеческом мозге » , — говорит Джулиан К. Кошица, постдок LNDG и первый автор статьи.
Кроме того, авторы обнаружили, что степень, в которой участники переходили от ритмичного к шумному режиму в своих сигналах ЭЭГ, была в основном связана с повышенной активностью фМРТ в таламусе, глубокой структуре мозга, в значительной степени недоступной для ЭЭГ. Таламус часто рассматривается в первую очередь как интерфейс для сенсорных и моторных сигналов, в то время как его потенциальная роль в гибкости остается неуловимой. Таким образом, результаты исследования могут иметь широкое значение для нашего нынешнего понимания структур мозга, необходимых для адаптации к постоянно меняющемуся миру. «Когда нейробиологи думают о том, как мозг обеспечивает гибкость поведения, мы часто сосредотачиваемся исключительно на сетях коры головного мозга, в то время как таламус традиционно считается простым реле для сенсомоторной информации.. Вместо этого наши результаты доказывают, что таламус может поддерживать нейронную динамику в целом и может оптимизировать состояния мозга в соответствии с требованиями окружающей среды, что позволяет нам принимать более обоснованные решения », — говорит Дуглас Гарретт, старший автор исследования и руководитель группы LNDG.
На следующих этапах своих исследований авторы планируют изучить основные нейрохимические основы того, как таламус допускает сдвиги в нейронной динамике, и можно ли «настроить» такие сдвиги, стимулируя таламус слабыми электрическими токами.
