Тышқан миындағы нейрондық белсенділікті ауқымды зерттеу мидың шешім қабылдау механизмдеріне жаңа көзқарас ұсынды. Бұл процесте тек бір мамандандырылған аймақ емес, бүкіл миды қамтитын сенсорлықтан моторлыққа дейінгі таралған желі қатысатыны анықталды.

Жергілікті орталықтардан таралған желілерге

Ұзақ уақыт бойы нейробиологтар шешім қабылдау сияқты күрделі когнитивті функцияларды зерттегенде, мидың жекелеген аймақтарындағы шағын жасуша топтарына назар аударды. Бұл тәсіл «шешім қабылдау орталықтарының» бар екенін болжады. Алайда ми — мыңдаған нейрондар жүздеген аймақтарда үздіксіз ақпарат алмасатын өте күрделі әрі өзара байланысқан жүйе. Соңғы онжылдықтарда жекелеген аймақтарды оқшаулап зерттеу толық сурет бермейтіні белгілі болды.

Деректердің бытыраңқылығы мәселесі

Негізгі қиындық — әртүрлі зертханалар мидың әртүрлі бөліктерін әртүрлі тапсырмалар мен талдау әдістерімен зерттеді. Мұндай шашыраңқы деректерді біртұтас модельге біріктіру мүмкін болмады: тіпті тышқан миының өзі тым үлкен әрі күрделі, ал эксперименттер тым әртүрлі, сондықтан әрқайсысы «нейрондық өрістің» тек шағын бөлігін ғана қамтыды.

Жаңа тәсіл: стандарттау және ауқым

Бұл мәселені шешу үшін Еуропа мен АҚШ-тың 22 зертханасын біріктірген International Brain Laboratory (IBL) халықаралық коллаборациясы құрылды. Ғалымдар бірыңғай, қатаң стандартталған эксперимент жасады. Онда 139 тышқанға қарапайым тапсырма үйретілді: жануар экран алдында отырып, кішкентай руль дөңгелегі арқылы экранның сол немесе оң жағында пайда болған жолақты шеңберді экранның ортасына жылжытты. Дұрыс әрі жылдам әрекет үшін тышқан тәтті судан тамшы алды.

Тапсырманың басты ерекшелігі — оның ықтималдық құрылымы. 20–100 сынақтан тұратын блоктарда шеңбер бір жағынан 80% және екінші жағынан 20% ықтималдықпен пайда болды. Кейін бұл ықтималдықтар жануарға ешқандай белгі берілмей, қарама-қарсы жаққа ауысты. Марапатты барынша алу үшін, әсіресе контраст нөлге тең (стимул көрінбейтін) сынақтарда, тышқандар осы жасырын заңдылықты бақылап, ішкі күтуін немесе «алдын ала ықтималдықты» (prior) қалыптастыруы керек болды. Бұл ғалымдарға күту болашақ шешімдерге қалай әсер ететінін зерттеуге мүмкіндік берді.

Ауқымды деректер мен жаңа жаңалықтар

Тапсырма орындалу барысында зерттеушілер жүздеген жоғары тығыздықты Neuropixels электродтары арқылы нейрондық белсенділікті тіркеді. Нәтижесінде 279 ми аймағынан 621 733 нейронның белсенділігі жазылған бірегей деректер жиынтығы жиналды. Талдау тышқандардың тапсырманың ықтималдық құрылымын тиімді пайдаланып, әсіресе көрінбейтін стимулдарда нәтижелерін жақсартқанын көрсетті — олардың дәлдігі кездейсоқ болжаудан әлдеқайда жоғары, шамамен 59% болды.

Алдын ала ықтималдық — жануардың ішкі күтуі — бірнеше мамандандырылған аймақта емес, бүкіл миға таралып кодталды. Бұл сигналдың іздері зерттелген аймақтардың шамамен 30%-ында, ақпарат өңдеудің барлық деңгейлерінде: ерте сенсорлық аймақтардан (мысалы, бастапқы көру қыртысы мен таламус) ассоциативті және моторлық орталықтарға дейін табылды.

Ми күту үдерісін қалай қалыптастырады

Бұл жаңалық күту тек шешім қабылдаудың соңғы кезеңдерінде ғана ескерілетін деген модельдерге қайшы келеді. Нәтижелер ми үздіксіз ақпарат алмасатын алып байес желісі ретінде жұмыс істейді деген гипотезаны қолдайды. Қосымша талдау тышқандардың күтуін мінсіз математикалық модельге емес, қарапайым эвристикаға сүйеніп қалыптастырғанын көрсетті. Олардың ішкі күтуі көбіне өздерінің алдыңғы әрекеттеріне негізделген, көрсетілген стимулдарға емес.

Басқаша айтқанда, жануар соңғы бес-алты сынақтағы өз әрекеттеріне сүйеніп, стратегиясын түзетіп отырды. Мидағы нейрондық белсенділік дәл осы субъективті, әрекетке негізделген модельді көрсетті, ал объективті стимул пайда болу ықтималдығы емес. Қозғалыс пен марапатқа байланысты сигналдар ең кең таралғаны болып шықты — оларды ми аймақтарының дерлік бәрінен тапты. Таңдау туралы ақпарат та кең таралған, ал көру стимулының өзі классикалық көру жолдарымен ғана шектелді.

Шектеулер мен болашақ перспективалар

Зерттеудің ауқымы мен «революциялық» қорытындыларына қарамастан, авторлар зерттелетін процестердің күрделілігіне байланысты бірқатар шектеулерді атап өтеді. Біріншіден, марапатпен (оң кері байланыспен) байланысты сигналдарды қозғалысқа жауап беретін нейрондық белсенділіктен — мысалы, жалау сияқты — ажырату қиын. Екіншіден, осындай егжей-тегжейлі талдаудың өзінде тіркелген нейрондық белсенділіктің көп бөлігі қойылған тапсырма аясында түсіндірілмей қалады. Бұл ми үнемі ішкі процестерді өңдеумен немесе тапсырмаға қатысы жоқ, есепке алынбаған қозғалыстарға жауап берумен айналысады дегенді білдіруі мүмкін.

Осылайша, бүкіл миды қамтитын ең егжей-тегжейлі нейрондық карта жасалғанына қарамастан, бұл — миллиардтаған нейрондардың таралған белсенділігінен біртұтас мінез-құлықтың қалай пайда болатынын түсінуге жасалған алғашқы қадам ғана. Бұл тіпті толық зерттелген тышқан миының моделінде де өзекті мәселе болып қала береді.