بحث

الخلايا العصبية على مضض: خلقت الشبكة العصبية صورة تؤثر مباشرة على الدماغ

انظر هذه الصورة أعلاه؟ مع هذه الصورة الغريبة ، تمكن علماء الأعصاب من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من تنشيط الخلايا العصبية الفردية في الدماغ. باستخدام أفضل نموذج متاح للشبكة العصبية البصرية للدماغ ، طور العلماء طريقة جديدة للتحكم الدقيق في الخلايا العصبية الفردية ومجموعاتها في منتصف هذه الشبكة. أثناء اختبار الحيوانات ، أظهر الفريق أن المعلومات التي تم الحصول عليها من النموذج الحسابي سمحت لهم بإنشاء صور تنشط بقوة بعض الخلايا العصبية في الدماغ.

في الحقيقة ، حصل العلماء على طريقة للتصدي لهاالدماغ من خلال الصورة "مباشرة" ، وتجاوز المسار الطويل للصور الانعكاس. ولكن قبل أن تفكر في المستقبل القاتم ، الذي سنشعر فيه بالارتياح حقًا من شاشات التلفزيون ، فلنفعل كل شيء بالترتيب.

هذا هو بالتأكيد انفراج.

الاستنتاجات الرئيسية للعمل هي القائمة المحسوبةتتشابه إصدارات نماذج النظم العصبية المرئية تمامًا مع النماذج الحقيقية حتى يمكن استخدامها لمراقبة حالة المخ في الحيوانات. يقول جيمس ديكارلو ، رئيس قسم علوم الدماغ والإدراك في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، المؤلف الرئيسي للدراسة ، الذي ظهر يوم 2 مايو في مجلة ساينس العلمية ، إن مدى دقة محاكاة هذه النماذج لعمل القشرة البصرية هو جدال ساخن للغاية.

"لقد تساءل الناس منذ فترة طويلة ما إذا كانهذه النماذج هي فهم للنظام البصري "، كما يقول. "بدلاً من مناقشته في الأوساط الأكاديمية ، أظهرنا أن هذه النماذج قوية بالفعل بما يكفي لاستخدامها بطرق جديدة وهامة. بغض النظر عما إذا كنت تفهم كيف يعمل هذا النموذج أم لا ، فهو يستفيد بالفعل ".

هذا لا يهم كيف يعمل النموذج المحسوب.النظام البصري للدماغ - من المهم أن نتمكن من استخدامه بالفعل ، وأنه دقيق بما فيه الكفاية وأنه من الممكن تطوير تجارب جديدة بناءً عليه. هذه هي النتيجة الأولى للعمل الذي يجب أخذه في الاعتبار.

السيطرة على الخلايا العصبية من خلال الصور - وهذا ممكن

على مدى السنوات القليلة الماضية ديكارلو وطور آخرون نماذج من النظام البصري على أساس الشبكات العصبية الاصطناعية. تبدأ كل شبكة بهيكل تعسفي يتكون من خلايا عصبية نموذجية أو عقد يمكن ربطها ببعضها البعض عن طريق مؤشرات قوة مختلفة أو "وزن".

ثم يقوم العلماء بتدريس هذه النماذج في المكتبة منأكثر من 1 مليون صورة. عند النظر إلى كل صورة وتسمية أهم كائن في الصورة - طائرة أو كرسي ، على سبيل المثال - يتعلم النموذج التعرف على الكائنات عن طريق تغيير قوة الاتصالات. من الصعب تحديد بالضبط كيف يحقق النموذج هذا النوع من الاعتراف ، لكن ديكارلو وزملاؤه أظهروا في السابق أن "الخلايا العصبية" في هذه النماذج تنشئ أنماط نشاط تشبه إلى حد بعيد تلك التي لوحظت في القشرة البصرية للحيوانات عند التفاعل مع نفس الصور. بمعنى أن الشبكة العصبية تحاول أن تتعلم كيف تفكر أو ترى حقيقة.

في دراسة جديدة ، أراد العلماء التحققيمكن أن تؤدي نماذجهم بعض المهام التي لم يتم إظهارها من قبل. على وجه الخصوص ، تساءلوا عما إذا كان من الممكن استخدام هذه النماذج للتحكم في النشاط العصبي في القشرة البصرية للحيوانات.

“حتى الآن حاولنا التنبؤ بهاهذه النماذج ، ماذا ستكون الردود العصبية على المحفزات الأخرى التي لم يسبق لها مثيل من قبل "، كما يقول العالم. "الاختلاف الرئيسي هنا هو أننا نمضي خطوة أخرى إلى الأمام ونستخدم نماذج لجلب الخلايا العصبية إلى الحالات المطلوبة".

لتحقيق ذلك ، أنشأ العلماء لأول مرةخريطة دقيقة لواحد من الخلايا العصبية في الدماغ في المنطقة البصرية للدماغ V4 من العقد في النموذج الحسابي. لقد فعلوا ذلك من خلال عرض الصور على الحيوانات والنماذج ومقارنة ردودهم على نفس الصور. يوجد في منطقة V4 ملايين الخلايا العصبية ، ولكن لهذه الدراسة ، تم إنشاء خرائط للمجموعات السكانية الفرعية التي تحتوي على 5-40 خلية في وقت واحد.

يقول ديكارلو: "بمجرد أن تتلقى كل خلية عصبية مهمة ، فإن النموذج يسمح لك بعمل تنبؤات حول هذه الخلية العصبية".

ثم قرر العلماء معرفة ما إذا كان بإمكانهم ذلكاستخدم هذه التوقعات للتحكم في نشاط الخلايا العصبية الفردية في القشرة البصرية. يشتمل النوع الأول من التحكم ، الذي يطلق عليه "التمدد" ، على عرض صورة تأخذ نشاط عصبون معين بعيدًا عن حدود النشاط التي تسببها عادة الصور "الطبيعية" ، مثل تلك المستخدمة في تدريب الشبكات العصبية.

وجد الباحثون أنه عند التظاهرتفاعلت الخلايا العصبية المستهدفة ، كما هو متوقع ، مع حيوانات مثل هذه الصور "الاصطناعية" التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج ولا تشبه الكائنات الطبيعية. في المتوسط ​​، أظهرت الخلايا العصبية نشاطًا بنسبة 40٪ تقريبًا استجابة لهذه الصور مقارنةً بالوقت الذي عُرضت فيه على الصور الطبيعية. لا أحد حقق هذا النوع من التحكم من قبل.

"حقيقة أنهم تمكنوا من القيام بذلك أمر مدهش. من وجهة نظر الخلايا العصبية ، يبدو أن صورتها المثالية في بؤرة اهتمامها. يقول آرون باتيستا ، أستاذ مشارك في الهندسة الحيوية بجامعة بيتسبيرج ، والذي لم يشارك في الدراسة ، إن الخلايا العصبية تُعطى فجأة الحافز الذي كانت تبحث عنه دائمًا. "هذه فكرة رائعة ، وتنفيذها هو إنجاز حقيقي. ربما هذا هو أقوى دليل على الحاجة إلى استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لفهم الشبكات العصبية الحقيقية. "

مجرد التفكير: ابتكر العلماء مولد صور بسيط (حتى الآن) يؤدي إلى تأثير معين في دماغ حيوان (حتى الآن). من الناحية النظرية ، حتى الآن فقط من الناحية النظرية ، سيكون من الممكن إنشاء صورة "مثالية" للتحكم في انبعاثات الهرمونات ، وخلق ذكريات محددة ، وبرمجة الإجراءات البشرية ، لأن كل هذا هو نتيجة الخلايا العصبية. إن الصورة التي أنشأتها الشبكة العصبية ، والتي لم يرها أحد من قبل ، وأي شبكة عصبية تتفهم الأعمال الداخلية للدماغ يمكنها فقط أن تعالج وتقتل.

في سلسلة مماثلة من التجارب ، حاول العلماءلإنشاء صور من شأنها "استنتاج" الخلية العصبية من نفسها إلى أقصى حد ، مع الحفاظ في نفس الوقت على نشاط الخلايا العصبية المجاورة بمستوى منخفض للغاية ، وهو أمر أكثر صعوبة. مع اختبار غالبية الخلايا العصبية ، تمكن العلماء من زيادة نشاط الخلايا العصبية المستهدفة مع زيادة طفيفة في الخلايا العصبية المحيطة.

"الاتجاه العام في علم الأعصاب هو ذلكيتم إجراء البيانات التجريبية ونمذجة الكمبيوتر بشكل منفصل قليلاً ، مما يجعل من المستحيل تأكيد النموذج بشكل كبير ، لذلك لا يوجد تقدم ملموس. جهودنا تعيد نهج "الحلقة المغلقة" ، كما يقول العلماء. هذا مهم لنجاح بناء واختبار النماذج التي تشبه إلى حد كبير الدماغ.

دقة القياس

لقد أظهر العلماء أيضًا أنه يمكنهم استخدامهانموذجك للتنبؤ بكيفية استجابة الخلايا العصبية من منطقة V4 للصور المركبة - مثل الصورة أعلاه. استخدمت معظم اختبارات النماذج السابقة نفس النوع من الصور الطبيعية التي تم تدريب النموذج عليها. لقد وجد علماء من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن النماذج بدقة 54 ٪ تتنبأ بكيفية استجابة الدماغ للصور المركبة ، وبدقة تبلغ 90 ٪ يتوقعون كيف سيتفاعل الدماغ مع الصور الطبيعية.

"بمعنى ما ، نقيسيقول أحد الباحثين: مدى دقة هذه النماذج عند التنبؤ خارج المنطقة التي تم تدريبهم فيها. "من الناحية المثالية ، يجب أن يكون النموذج قادرًا على التنبؤ بدقة للاستجابة ، بغض النظر عن إشارة الدخل."

الآن يأمل العلماء في تحسين دقة النماذج ،السماح لهم بدمج المعلومات الجديدة التي يفهمونها من خلال النظر في الصور المركبة. هذه الدراسة لم تطبق ببساطة ، سوف تتعلم النماذج من الصور التي تم إنشاؤها.

سيكون هذا النوع من التحكم مفيدًاعلماء الأعصاب الذين يرغبون في دراسة كيفية التواصل بين الخلايا العصبية المختلفة والتفاعل مع بعضها البعض. في المستقبل ، قد يكون هذا النهج مفيدًا في التخفيف من مشاكل المزاج ، مثل الاكتئاب. يعمل العلماء الآن على توسيع نموذجهم لتشمل القشرة الزمنية السفلية (الظهارية) ، والتي تتغذى على اللوزة ، التي تشارك في معالجة العواطف.

"إذا كان لدينا نموذج جيد من الخلايا العصبية ،التي تؤدي إلى زيادة المشاعر أو تسبب أنواعًا مختلفة من الاضطرابات ، يمكننا استخدام هذا النموذج للتحكم في الخلايا العصبية بطرق تساعد على تخفيف هذه الاضطرابات. "

يمكنك مناقشة هذا الاكتشاف المدهش الآن في محادثتنا في Telegram.