Ученые впервые проследили все этапы принятия решений в мозге мыши

Новости МирТесен

Обширное изучение нейронной активности у мышей позволило прояснить механизмы принятия решений. Результаты показали, что в этом процессе задействована не совокупность отдельных, специализированных областей, а распределённая сеть, которая распространяется практически на весь мозг — от зон, отвечающих за восприятие, до участков, контролирующих движения.

Более полувека нейробиологи посвятили изучению сложных когнитивных функций, включая принятие решений, зачастую концентрируясь на небольших группах клеток в конкретных областях головного мозга. Такой подход базировался на предположении о существовании специализированных «центров принятия решений», ответственных за определенные задачи. Однако мозг представляет собой чрезвычайно сложную и взаимосвязанную систему, где тысячи нейронов из сотен областей постоянно обмениваются информацией. В последние десятилетия становилось все более ясно, что изолированное изучение отдельных регионов не позволяет получить целостное представление о его работе.

Основная трудность заключалась в том, что различные лаборатории исследовали разные области мозга, применяя различные поведенческие задания и методы анализа. Объединить столь неоднородные данные в единую модель не представлялось возможным: мозг, даже мышиный, слишком сложен для этого, а сами эксперименты настолько различаются, что каждый из них освещает лишь незначительный фрагмент обширной «нейрональной поляны».

Для понимания того, как мозг объединяет сенсорные данные, прошлый опыт и ожидания при выборе действия, требовался совершенно новый подход. Необходимо было разработать стандартизированный эксперимент и обеспечить одновременный анализ активности сотен тысяч нейронов по всему мозгу.

Для решения поставленной задачи была создана международная исследовательская группа International Brain Laboratory (IBL), в которую вошли 22 лаборатории из Европы и США. Специалисты разработали единый эксперимент, отличавшийся строгой стандартизацией. В ходе эксперимента 139 мышей обучали выполнять задачу, которая казалась простой. Животное находилось перед экраном и поворачивало небольшое рулевое колесо для перемещения полосатого круга, появившегося слева или справа, к центру экрана. За правильное и быстрое выполнение задания мышь получала каплю сладкой воды.

Определяющей чертой поставленной задачи являлась ее вероятностный характер. В серии из 20-100 попыток круг появлялся с 80-процентной вероятностью с одной стороны и с 20-процентной – с другой. После этого вероятности менялись без каких-либо сигналов для испытуемого животного. Для достижения максимального вознаграждения, особенно в попытках с минимальным контрастом (когда стимул был невидимым), мышам необходимо было отслеживать эту скрытую закономерность и создавать внутреннее ожидание, которое обозначается как «предварительная вероятность» (prior). Это предоставило возможность для исследователей изучить влияние ожиданий на принятие будущих решений.

Во время выполнения задачи мышью, нейронная активность отслеживалась исследователями с использованием сотен электродов Neuropixels высокой плотности. О результатах исследования сообщается в журнале Nature в виде сразу двух научных работ.

Благодаря объединенным усилиям удалось сформировать обширный массив данных, включающий информацию об активности 621 733 нейронов, расположенных в 279 областях мозга. Результаты анализа продемонстрировали, что мыши эффективно применяли вероятностную структуру задачи для повышения эффективности, в особенности при выполнении тестов без визуальных подсказок. Их показатели точности в таких условиях составили около 59%, что существенно превышает уровень случайного выбора.

Выяснилось, что информация о вероятности наступления события – внутреннем ожидании животного – не была закодирована в отдельных специализированных областях мозга, а распределена повсеместно, что давно отмечается многими известными нейробиологами. Ее проявления были выявлены примерно в трети всех исследованных регионов, затрагивающих все этапы обработки данных: от первичных сенсорных зон, например, зрительной коры и таламуса, до ассоциативных областей и двигательных центров.

Полученные данные опровергают концепцию, согласно которой ожидания учитываются исключительно на заключительных стадиях принятия решений. Они подтверждают теорию о том, что мозг функционирует как обширная байесовская сеть с постоянным обменом информацией в разных направлениях. Более детальный анализ позволил выявить еще один существенный аспект: для формирования своих ожиданий мыши использовали не сложную математическую модель, а более упрощенную эвристику. Их внутреннее предвосхищение было преимущественно основано на собственных предыдущих действиях, а не на предъявленных стимулах.

По сути, существо адаптировало свою тактику, учитывая результаты предыдущих пяти-шести попыток. Деятельность нейронов в мозге достоверно воспроизводила именно эту индивидуальную, основанную на опыте модель, а не реальную вероятность возникновения стимула. Сигналы, связанные с движением и вознаграждением, оказались наиболее часто встречающимися — они были обнаружены практически во всех исследованных областях мозга. Отражение выбора также оказалось весьма масштабным. В то же время, кодирование самого визуального стимула было более ограничено стандартными зрительными путями.

Авторы, несмотря на большой объем проделанной работы и сделанные «революционные» выводы, признали наличие ограничений, что свидетельствует о сложности исследуемых процессов. В частности, выявление сигналов, связанных с получением вознаграждения (положительного подкрепления), затруднено из-за их схожести с нейронной активностью, определяющей сопутствующие движения, такие как облизывание.

Несмотря на столь детальный анализ, значительная доля зафиксированной нейронной активности остается не поддающейся интерпретации в контексте поставленной задачи. Это может указывать на то, что мозг непрерывно обрабатывает внутренние процессы или реагирует на неучтенные движения, не имеющие отношения к выполняемому заданию.

Несмотря на создание детальной нейронной карты, охватывающей весь мозг, это лишь начальный этап в исследовании того, как из активности миллиардов нейронов формируется единое поведение — даже в хорошо изученной модели мозга мыши.