Hitech logo

Медицина будущего

Ученые впервые картировали всю активность мозга во время принятия решений

TODO:
Екатерина ШемякинскаяСегодня, 11:05 AM

Международная команда учёных впервые создала карту процессов принятия решений в мозге млекопитающего с разрешением на уровне отдельных нейронов. В ходе эксперимента, где мыши управляли виртуальными объектами с помощью мини-руля, учёные зарегистрировали активность 620 000 нейронов в 279 областях мозга. Результаты демонстрируют, что процесс принятия решений распределен по всему мозгу, включая зоны, ранее считавшиеся исключительно моторными.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

Большинство исследований в области нейронауки фокусировались на отдельных областях мозга или небольших скоплениях клеток. Но мозг постоянно принимает решения в повседневной жизни, и в этом процессе участвуют десятки областей, а не только несколько ключевых зон.

Для создания новой карты исследователи из Международной лаборатории мозга (IBL), объединяющей 22 лаборатории Европы и США, применили стандартизированный подход к отслеживанию нейронной активности. Это позволило объединить данные о поведении и мозговой активности мышей в единый набор для анализа.

В эксперименте 139 мышей выполняли простое, но требующее точности задание: с помощью маленького руля они перемещали черно-белые полосатые круги на экране к центру и получали глоток сахарной воды за правильное действие. Иногда круги были размыты, и грызунам приходилось полагаться на прошлый опыт. Это позволило исследователям изучить, как ожидания влияют на принятие решений.

Активность мозга регистрировалась высокоплотными электродами, охватывая сотни нейронов в различных областях одновременно. В итоге был получен объединенный набор данных о 620 000 нейронов в 279 областях мозга. Карта показала, что принятие решений распределено по всему мозгу, включая зоны, традиционно связанные с движением, а не только с когнитивной обработкой.

Ученые отмечают, что результаты не только дают беспрецедентное представление о работе распределенных нейронных сетей, но и создают уникальный ресурс для будущих исследований. Данные могут использоваться для проверки новых теорий о принятии решений и способствовать развитию нейронауки.