Երբ տեսողական տեղեկատվությունը հակասական է, ուղեղը մշակում է միասնական որոշում

Գիտնականները մշակել են նոր մոդել, որն օգնում է հասկանալ, թե ինչպես են ուղեղի տարբեր հատվածները փոխազդում, երբ տեսողական տեղեկատվությունն անորոշ է կամ հակասական։ Արդյունքները ցույց են տալիս, որ տեսողական կեղևի հարևան շրջանները մշտապես ազդանշաններ են փոխանակում՝ ուղեղին օգնելով հանգել տեսածի համաձայնեցված մեկնաբանությանը։

Cold Spring Harbor Laboratory-ի, Քեմբրիջի համալսարանի և Լոնդոնի համալսարանական քոլեջի գիտնականները ուսումնասիրել են նեոկորտեքսի երկու փոխկապակցված շրջաններ՝ առաջնային տեսողական կեղևը (V1) և լատերոմեդիալ տեսողական շրջանը (LM): Հետազոտությունը հրապարակվել է Nature Neuroscience ամսագրում:

Հետազոտողները պարզել են, որ երբ երկու շրջանների ակտիվությունն արտացոլում էր համատեղելի տեղեկատվություն, ընդհանուր նեյրոնային պատկերն ավելի երկար էր պահպանվում։ Իսկ եթե այս հատվածների ակտիվությունը հակասում էր միմյանց, անհամապատասխանությունն անհետանում էր վայրկյանի մի մասում։ Գիտնականների կարծիքով՝ նման դինամիկան կարող է լինել այն մեխանիզմը, որի միջոցով ուղեղը ձևավորում է միասնական պատկերացում՝ նախքան ընկալվող օբյեկտի մասին եզրակացություն անելը։

«Մենք փորձում ենք հասկանալ, թե ուղեղի այդքան մասնագիտացված հատվածներն ինչպես կարող են փոխազդել միմյանց հետ և միաժամանակ ապահովել միասնական, ամբողջական արդյունք»,- բացատրել է Սինթիա Ռ. Ստեբինսի անվան Cold Spring Harbor Laboratory-ի գիտաշխատող Միտրա Ջավադզադեն։

Թեև ուղեղի տարբեր բաժիններ ստանում և մշակում են սենսորային տեղեկատվության տարբեր հոսքեր, դրանք չեն աշխատում մեկուսացված կերպով: Օրինակ՝ V1 և LM շրջանները մշտապես երկու ուղղություններով փոխանակում են ազդանշաններ, ինչը նրանց հնարավորություն է տալիս համակարգելու իրենց աշխատանքը:

Ինչպես են գիտնականները ստուգել տեսողական շղթայի աշխատանքը

Այս մեխանիզմն ուսումնասիրելու համար հետազոտողները մկներին սովորեցրել են տարբեր անկյունների տակ թեքված երկու տեսողական պատկեր: Կենդանիները ստանում էին պարգևատրում, եթե ընտրում էին ճիշտ կողմնորոշումը:

Առաջադրանքը կատարելիս գիտնականները ժամանակավորապես ճնշում էին կամ V1-ի, կամ LM-ի ակտիվությունը և հետևում, թե ինչպես է այդ ընթացքում փոխվում մյուս շրջանի աշխատանքը: Ուղեղի երկու հատվածների մոդելներ կառուցելու համար հետազոտողները գրանցել են յոթ մկների V1-ի 194 նեյրոնների և LM-ի 228 նեյրոնների ակտիվությունը:

Այնուհետև գիտնականները ստեղծել են V1–LM շղթայի մոդել՝ արհեստական նեյրոնային ցանցի միջոցով, և մոդելավորել դրա արձագանքը առանձին նեյրոնների հետ կատարվող մանիպուլյացիաներին:

Մոդելավորումը ցույց է տվել հստակ տարբերություն հակասական և համաձայնեցված ազդանշանների միջև։ Նեյրոնային ակտիվությունը, որն արտացոլում էր V1-ի և LM-ի միջև անհամաձայնությունը, արագորեն մարում էր, մինչդեռ երկու շրջաններին բնորոշ ակտիվության պատկերները պահպանվում էին։

Հետազոտողներն այս գործընթացն անվանում են «կոնսենսուսի ձևավորում»՝ մեխանիզմ, որի ժամանակ ուղեղի հատվածների միջև փոխազդեցությունը աստիճանաբար նպաստում է ակտիվության համաձայնեցված պատկերների պահպանմանը:

Արդյո՞ք այս մեխանիզմն աշխատում է ամբողջ ուղեղում

Հետազոտությունը նվիրված էր տեսողական համակարգին, սակայն այժմ գիտնականները պարզում են, թե արդյո՞ք նմանատիպ սկզբունքը կարող է գործել նաև նեոկորտեքսի այլ շրջաններում:

Մասնավորապես, նրանք ցանկանում են հասկանալ, թե արդյոք ուղեղն օգտագործո՞ւմ է նմանատիպ մեխանիզմ, երբ տարբեր զգայարանների տեղեկատվությունը չի համընկնում: Օրինակ՝ գիտնականները մտադիր են պարզել, թե արդյո՞ք նման փոխազդեցություններն օգնում են համաձայնեցնել մարդու տեսածը իր լսածի հետ:

Եթե պարզվի, որ այս մեխանիզմը լայն տարածում ունի, այն կարող է օգնել ավելի լավ հասկանալու, թե ինչպես է ուղեղը միավորում մասնագիտացված շրջաններից ստացվող տեղեկատվությունը, ինչպես նաև այն, թե ինչ է տեղի ունենում, երբ այդ շրջանները չեն կարողանում հանգել շրջակա աշխարհի միասնական մեկնաբանությանը:

Արդյունքները կարող են օգտակար լինել նաև արհեստական բանականության զարգացման համար, որի համակարգերը նույնպես պետք է միավորեն ոչ լրիվ կամ հակասական տեղեկատվությունը:

«Թեև մենք հասկանում ենք ուղեղի առանձին շինանյութական բլոկները, ի՞նչն է դրանք միավորում մեկ ամբողջության մեջ»,- հարց է տալիս Ջավադզադեն: Ըստ նրա՝ այս մեխանիզմի ըմբռնումը կարող է վերջապես օգնել բացատրելու, թե ինչպես է աշխատում ուղեղն ամբողջությամբ:

Հետևեք NEWS.am Medicine-ին Facebook-ում և Twitter-ում