Исследование предполагает, что специализированные популяции нейронов в коре головного мозга мыши координируют свои действия, чтобы принимать правильные решения

На протяжении десятилетий нейробиологи пытались определить нейронные основы поведения и принятия решений. Прошлые исследования показывают, что специализированные группы нейронов в мозге млекопитающих, особенно в коре головного мозга, работают вместе, поддерживая принятие решений и поведенческий выбор.

Некоторые кортикальные нейроны проецируются в определенные области мозга. По сути, это означает, что они посылают аксоны, отростки, которые передают электрические импульсы от одной клетки к другой, в другие области.

Некоторые нейробиологи выдвинули гипотезу, что нейроны, проецирующиеся в одну и ту же область, образуют специализированные «популяционные коды», скоординированные модели активности, которые в совокупности представляют конкретную информацию.

Исследователи из Гарвардской медицинской школы и Университетского медицинского центра Гамбург-Эппендорф (UKE) провели исследование с участием мышей, целью которого было проверить эту гипотезу и пролить новый свет на то, как разворачивается этот процесс.

Их выводы, опубликовано в Природа Нейронаукипредполагают, что нейроны в области мозга мыши, задней теменной коре, которые проецируются в одну и ту же область, на самом деле формируют специализированные популяционные коды. Было обнаружено, что эти коды, в свою очередь, связаны с принятием мышами правильных решений в поведенческих задачах.

«Кортикальные нейроны, проецирующиеся в одну и ту же целевую область, могут формировать специализированные популяционные коды для передачи информации, но остается неясным, делают ли они это и как, и если да, то как», — пишут в своей статье Хоуман Сафааи, Алиса Й. Ван и их коллеги.

«Мы использовали визуализацию кальция в задней теменной коре головного мозга мышей, ретроградное мечение и статистические многомерные модели, чтобы ответить на этот вопрос во время задачи отложенного сопоставления с образцом в виртуальной реальности».

Изучение того, как нейроны работают вместе, принимая решения

Для проведения исследования исследователи использовали комбинацию методов, включая визуализацию кальция, ретроградное мечение и многомерные статистические модели.

Визуализация кальция – это экспериментальный инструмент Его можно использовать для отслеживания активности в определенных областях мозга с помощью флуоресцентных индикаторов, которые загораются при срабатывании нейронов. С другой стороны, ретроградная маркировка — это метод маркировки нейронов в зависимости от того, где заканчиваются их аксоны, а многомерные статистические модели — это инструменты анализа, которые могут выявить взаимодействия между несколькими переменными.

В ходе эксперимента мыши выполнили задание на основе памяти, которое требовало от них выбора, как вести себя в среде виртуальной реальности (VR). Исследователи проследили, как менялись взаимодействия между корковыми нейронами мышей, когда они делали правильный и неправильный выбор.

«Мы обнаружили, что нейроны, проецирующиеся в одну и ту же область, имеют повышенную парную корреляцию активности», — пишут Сафаай, Ван и их коллеги. «Эти корреляции структурированы как мотивы, ограничивающие и усиливающие информацию, которые формируют сети взаимодействия и коллективно увеличивают информацию о выборе мыши, помимо того, что обеспечивается парными взаимодействиями».

Исследование нейронных корней принятия решений

Когда они проанализировали собранные данные, исследователи обнаружили, что закономерности синхронизированной активности между нейронами, проецирующимися в одну и ту же область, предсказывают правильное поведение. Было обнаружено, что эти нейроны образуют сетевую структуру, которая позволяет легче предсказать, «правильно» ли мыши действовали в задаче, основанной на виртуальной реальности.

«Эта сетевая структура уникальна для субпопуляций, которые проецируются на одну и ту же цель, и не наблюдалась в окружающих нейронных популяциях с неопознанными проекциями», — пишут авторы.

«Более того, эта структура присутствует только тогда, когда мыши делают правильный, но не неправильный поведенческий выбор. Таким образом, кортикальные нейроны, составляющие выходной путь, формируют популяционный код с уникальной корреляционной структурой, которая расширяет информацию на уровне популяции для управления точным поведением».

Эта работа может способствовать пониманию того, как кортикальные нейроны работают вместе, управляя выбором и поведением. Будущие исследования могут дополнительно изучить появление наблюдаемых исследователями демографических кодов и их влияние на принятие решений.

© 2025 Сеть Science X