Главная страница > Новости > Обзор новостей нейротехнологий 07.10.17 - 13.10.17

Обзор новостей нейротехнологий 07.10.17 - 13.10.17

13 октября 2017

Карта будущего в гиппокампе

“The hippocampus as a predictive map” | Nature Neuroscience | doi:10.1038/nn.4650

   машинное обучение

Программисты компании DeepMind, принадлежащей Google, опубликовали статью в нейрофизиологическом журнале, где предложили взглянуть на работу гиппокампа с позиций машинного обучения. Согласно их гипотезе эта область мозга поддерживает “карту предсказаний”, внутри которой каждая текущая ситуация представлена в терминах вероятных будущих состояний. Такая карта удобна для прогнозирования выгод и потерь, она легко строится с помощью простого, биологически правдоподобного алгоритма и объясняет множество данных исследований гиппокампа.

Нейронаука рассматривает гиппокамп как место хранения пространственного опыта. Мозг использует его в задачах навигации, таких как движение в лабиринте. В гиппокампе крыс были открыты “клетки места”, они избирательно включаются, когда животное попадает в тот или иной участок маршрута, причем даже во сне. За открытие этих нейронов присуждена Нобелевская премия по физиологии и медицине 2014 года. И хотя концепция “клеток места” объясняет многие нейрофизиологические данные, она не полностью объясняет, почему гиппокамп также участвует в других функциях, таких как память, рассуждения и принятие решений.

Авторы предлагают рассматривать навигацию как часть более общей проблемы вычислений, которые максимизируют будущую выгоду. Они почерпнули вывод из моделей машинного обучения с подкреплением, раздела исследований искусственного интеллекта, где нейросеть учится путем проб и ошибок. Ключевая идея состоит в том, что для прогноза конечного результата агент должен сначала оценить, какую немедленную награду он ожидает получить в том или ином состоянии, а затем взвесить её по тому, как часто он рассчитывает быть в этом состоянии. Суммируя взвешенное вознаграждение во всех возможных состояниях, агент получает оценку итогового результата.

По гипотезе авторов, гиппокамп представляет каждую ситуацию -- или состояние -- в терминах будущих состояний, которые он предсказывает. Например, если вечером вы уходите с работы (текущее состояние), ваш гиппокамп представляет это как прогноз, что вы, скорее всего, скоро будете в дороге, потом зайдете в магазин или, еще позже, окажетесь дома. Представляя каждое текущее состояние с точки зрения его предполагаемых состояний-преемников, гиппокамп строит компактную свертку будущих событий, известную как «преемственное представление». Авторы считают, что такой вид предсказательной карты позволяет мозгу быстро адаптироваться в условиях с изменяющимися вознаграждениями, но без необходимости запускать дорогостоящие симуляции будущего.

Как головной и спинной мозг выдумывают боль

“Interactions between brain and spinal cord mediate value effects in nocebo hyperalgesia” | Science | doi: 10.1126/science.aan1221

   нейромодуляция

Неврологи из Университетской клиники Гамбург-Эппендорф показали, что люди сильнее чувствуют побочный эффект от лечения, если оно дорогое. Используя фМРТ, ученые проследили, как информация о стоимости препарата модулирует всю центральную систему боли человека. Они обнаружили две области нисходящего болевого пути, которые участвуют в усилении боли и отвечают за разницу в побочных эффектах между дорогим и дешевым лечением. Такие отрицательные эффекты, вызванные субъективным восприятием, обратны эффекту плацебо, при котором человек чувствует себя лучше, не зная, что принимает лекарство-пустышку.

Авторы провели эксперимент с двумя группами по 24 и 25 человек. Им предложили испытать два крема с разной ценой и разным дизайном упаковки для дорогих и дешевых лекарств. Первая группа тестировала “дешевый” крем, вторая -- “дорогой”, хотя оба были идентичны и не содержали активных ингредиентов. Кремы представили как продукты, которые облегчают кожный зуд, но в качестве побочного эффекта вызывают повышенную чувствительность к боли. Крем наносили на предплечье, затем на кожу руки клеили перцовый пластырь, так проверяли чувствительность к боли. Параллельно авторы делали фМРТ коры, ствола мозга и спинного мозга участников.

На скане пациента показаны области в системе обработки боли, связи между которыми модулируются ожиданиями.

Люди из группы, использующей “дорогой” крем, ощущали боль сильнее. Ученые проанализировали данные сканирования, и выделили активность нейронов, связанную с обратным плацебо-эффектом, так называемым эффектом ноцебо. Они обнаружили участки в спинном мозге, активные при восприятии боли, и определили, что в головном мозге с эффектом ноцебо связаны передняя поясная кора (rACC) и центральное серое вещество (PAG). У людей, ожидающих боли от дорогого крема, активность передней поясной коры более явно снижалась, это вызывало активацию области PAG и далее спинного мозга. Как результат, возрастала чувствительность к боли.

Авторы делают вывод, что ось rACC-PAG-спинной мозг управляет влиянием цены на повышенную болевую чувствительность. Модуляция связей вдоль этой оси представляет собой гибкий механизм, посредством чего когнитивные представления, такие как стоимость, взаимодействуют с нисходящим болевым путём. И поскольку ноцебо усиливает восприятие побочных эффектов и может влиять на клинические исходы и приверженность пациентов лечению, следует всерьез подумать, как избежать их в клинических испытаниях и медицинской практике.

Электроды в мозге считывают произносимые звуки

“Decoding spoken phonemes from sensorimotor cortex with high-density ECoG grids” | NeuroImage |

doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.10.011

   инвазивные интерфейсы

Неврологи из Утрехтского университета в Нидерландах вместе с немецкими психологами из Ольденбургского университета смогли по данным активности мозга декодировать произносимые людьми звуки. В исследовании участвовали пять пациентов, которым имплантировали матрицу для электрокортикографии высокой плотности (ЭКоГ), чтобы отслеживать в мозге источники приступов эпилепсии. Пациенты по просьбе ученых произносили заданные фонемы, а программа угадывала их, исходя из того, как меняется ЭКоГ. Работа поможет создать средство голосовой коммуникации для парализованных и больных, неспособных к речи.

Авторы отобрали пациентов с матрицей, вживленной в область сенсомоторной коры, связанной с лицевыми мышцами. Идея состояла в том, чтобы считывать информацию не из речевой зоны, а там, где речь превращается в моторные команды. Произносимый звук требует мышечных сокращений в лице и голосовом тракте, и поэтому сенсомоторная кора должна содержать пространственную и временную информацию о том, что человек хочет сказать. В лицевой области коры авторы поймали кортикальное представление групп мышц, связанных с артикуляцией. Как показали эксперименты, наиболее богатая область для декодирования уложилась в один кв. см вокруг центральной борозды.
 

Все электродные решетки спроецированы в левое полушарие. Каждый цвет обозначает электроды со значительным откликом у разных пациентов. Центральная борозда обозначена пунктиром.

Электроды на матрицах были расположены плотно, что позволило получить детальное топографическое представление извлечения звуков. У четырех пациентов сигнал записывала 128-канальная система с частотой дискретизации 512 Гц, у пятого работала матрица с 256 каналами и частотой 2000 Гц. Пациенты произносили фонемы /p/, /k/, /u/ и /a:/, микрофон записывал аудио, а данные ЭКоГ транслировались в компьютер, где шла обработка сигналов от электродов. На распознавание каждого звука отводилась секунда данных электрокортикографии.

Преобразованные ЭКоГ сигналы по каждому пациенту (столбцы) и каждой фонеме (строки). Пунктирные вертикальные линии означают начало звука во времени, по оси y показаны электроды. 

В среднем четыре фонемы и паузу удавалось декодировать с точностью 75.5%, причем не имело значения, в каком полушарии мозга расположена матрица. По мнению авторов, это говорит о том, что оба полушария на равных участвуют в производстве звуков. Они также обнаружили, что фонему можно с приемлемой вероятностью (64%) распознать за 500 мс до ее произнесения. Отсюда следует, что декодирование не полностью зависит от сенсорной обратной связи, и это хорошая новость для парализованных людей, которые не могут задействовать нужные мышцы.

Как холод помогает при эпилепсии

“Differential temperature sensitivity of synaptic and firing processes in a neural mass model of epileptic discharges explains heterogeneous response of experimental epilepsy to focal brain cooling” | PLOS Computational Biology | doi: 10.1371/journal.pcbi.1005736

  нейромодуляция

Японские информатики из Института науки и технологии (NAIST) и Университета в Ямагути методом компьютерной симуляции нашли вероятный механизм снижения эпилептических припадков с помощью охлаждения мозга. Ученые взяли данные нейрофизиологических исследований и построили модель, которая объясняет эффект локального охлаждения. Модель описывает механизм уменьшения частоты разрядов нейронов и механизм внутреннего возбуждения клеток, который компенсирует снижение частоты. В результате, при понижении температуры нейроны разряжаются постоянно, но импульсы становятся слабее, и это облегчает судороги.

Обратимое охлаждение отдельных зон мозга до температуры до 15°C с использованием имплантируемого охлаждающего устройства способно прекращать эпилептические разряды, не влияя на нормальную ткань головного мозга. Было также показано, что мягкое постепенное охлаждение на 2°C подавляет и может предотвратить эпилептические припадки, возникающие после травм головного мозга. Другие исследования открыли потенциал очагового охлаждения мозга для лечения ишемии, инсульта и неонатальной энцефалопатии. В то же время механизм, как охлаждение подавляет эпилептические разряды, особенно in vivo, пока не ясен.

Авторы опирались на данные исследований по очаговому охлаждению мозга, что проводились в Медицинской школе Университета Ямагути. Анестезированным крысам ввели препарат и вызвали эпилептическую активность. Для записи ЭЭГ в левой сенсомоторной коре на глубине 2 мм прямо под охлаждающим устройством разместили электрод, он регистрировал активность клеток мозга до и во время охлаждения. Всего провели пять экспериментов с температурой охлаждения 25, 20 и 15 градусов цельсия, данные ЭЭГ использовали затем для компьютерного моделирования.

Авторы применили методы теории среднего поля, области статистической физики, которая исследует крупномасштабные системы с большим набором частиц. Так, вместо моделирования отдельных нейронов предполагалось, что в среднем их свойства и взаимодействия равны. На этом принципе построили математическое описание ЭЭГ ритмов. Симуляция показала, что очаговое охлаждение подавляет связи между нейронами, что снижает вероятность спайков. Но действует и другой механизм, он возбуждает нейроны, возвращая частоту разрядов, но с гораздо меньшей амплитудой. Включение обоих механизмов в модель позволило авторам виртуально воспроизвести результаты экспериментов с крысами. Осталось проверить выводы в реальных опытах.