Computermodel hjælper med at give mening i menneskets hukommelse

Hjerner er et vanvittigt netværk af overlappende kredsløb – nogle veje tilskynder til aktivitet, mens andre undertrykker den. Mens tidligere undersøgelser fokuserede mere på excitatoriske kredsløb, hæmmende kredsløb er nu forstået at spille en lige så vigtig rolle i hjernens funktion. Forskere ved Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (OIST) og RIKEN Center for Brain Science har skabt et kunstigt netværk til at simulere hjernen, demonstrerer, at rodet med hæmmende kredsløb fører til udvidet hukommelse.

Associativ hukommelse er evnen til at forbinde ikke-relaterede elementer og gemme dem i hukommelsen - at associere samtidige elementer som en enkelt episode. I dette studie, udgivet i Fysisk gennemgangsbreve , holdet brugte sekventielt arrangerede mønstre til at simulere en hukommelse, og fandt ud af, at en computer er i stand til at huske mønstre, der strækker sig over en længere episode, når modellen tager hæmmende kredsløb i betragtning. De fortsætter med at forklare, hvordan denne opdagelse kunne bruges til at forklare vores egen hjerne.

"Denne simple bearbejdningsmodel viser os, hvordan hjernen håndterer de informationer, der er givet i en seriel rækkefølge, " forklarer professor Tomoki Fukai, leder af OIST's Neural Coding and Brain Computing Unit, der ledede undersøgelsen med RIKEN-samarbejdspartner Dr. Tatsuya Haga. "Ved at modellere neuroner ved hjælp af computere, vi kan begynde at forstå hukommelsesbehandling i vores eget sind."

Sænk dine hæmninger

Tænker på hjernen i form af fysisk, ikke-biologiske fænomener er nu en bredt accepteret tilgang inden for neurovidenskab - og mange ideer løftet fra fysik er nu blevet valideret i dyreforsøg. En sådan idé er at forstå hjernens hukommelsessystem som et tiltrækningsnetværk, en gruppe af forbundne noder, der viser aktivitetsmønstre og har tendens til bestemte tilstande. Denne idé om tiltrækningsnetværk dannede grundlaget for denne undersøgelse.

Et princip i neurobiologien er, at "celler, der fyrer sammen, går sammen" - neuroner, der er aktive på samme tid, bliver synkroniserede, hvilket til dels forklarer, hvordan vores hjerner ændrer sig over tid. I deres model, holdet skabte excitatoriske kredsløb - mønstre af neuroner, der skyder sammen - for at replikere hjernen. Modellen omfattede mange excitatoriske kredsløb spredt over et netværk.

Vigtigere, holdet indsatte hæmmende kredsløb i modellen. Forskellige hæmmende kredsløb virker lokalt på et bestemt kredsløb, eller globalt på tværs af netværket. Kredsløbene blokerer for uønskede signaler fra at forstyrre de excitatoriske kredsløb, som så er bedre i stand til at fyre og wire sammen. Disse hæmmende kredsløb gjorde det muligt for de excitatoriske kredsløb at huske et mønster, der repræsenterede en længere episode.

Fundet matcher, hvad der i øjeblikket er kendt om hippocampus, en hjerneregion involveret i associativ hukommelse. Det menes, at en balance mellem excitatorisk og hæmmende aktivitet er det, der tillader nye associationer at dannes. Inhiberende aktivitet kan reguleres af et kemikalie kaldet acetylcholin, som vides at spille en rolle i hukommelsen i hippocampus. Denne model er en digital repræsentation af disse processer.

En udfordring til tilgangen, imidlertid, er brugen af ​​stikprøver. Det store antal mulige udgange, eller tiltrækningstilstande, i netværket, overbelaster en computers hukommelseskapacitet. Holdet måtte i stedet stole på et udvalg af output, snarere end en systematisk gennemgang af enhver mulig kombination. Dette gjorde det muligt for dem at overvinde en teknisk vanskelighed uden at bringe modellens forudsigelser i fare.

Samlet set, undersøgelsen gav mulighed for overordnede slutninger - hæmmende neuroner har en vigtig rolle i associativ hukommelse, og dette afspejler, hvad vi kan forvente i vores egen hjerne. Fukai siger, at biologiske undersøgelser skal afsluttes for at bestemme den nøjagtige gyldighed af dette beregningsarbejde. Derefter, det vil være muligt at kortlægge komponenterne i simuleringen til deres biologiske modstykker, opbygning af et mere komplet billede af hippocampus og associativ hukommelse.

Holdet vil derefter bevæge sig ud over en simpel model mod en med yderligere parametre, der bedre repræsenterer hippocampus, og se på den relative betydning af lokale og globale hæmmende kredsløb. Den nuværende model omfatter neuroner, der enten er slukket eller tændt - nuller og etaller. En fremtidig model vil omfatte dendritter, de grene, der forbinder neuroner i et kompliceret mesh. Denne mere realistiske simulering vil være endnu bedre placeret til at drage konklusioner om biologiske hjerner.