Ми знаємо багато, але недостатньо, про те, як всі гвинтики поєднуються між собою. Піюшгірі Ревагар, CC BY-NC-ND

Рішення охоплюють широкий діапазон складності. Є справді прості: чи хочу я до обіду яблуко чи шматок пирога? Тоді є набагато складніші: яку машину мені купити або яку кар’єру вибрати?

Такі нейрологи, як я, визначили деякі окремі частини мозку, які сприяють прийняттю подібних рішень. Різні області обробляти звуки, пам'ятки або доречний попередні знання. Але зрозуміти, як ці окремі гравці працюють разом у команді, як і раніше є проблемою не лише для розуміння процесу прийняття рішень, але й для цілого поля нейронауки.

Частково причина полягає в тому, що до цього часу нейронауки працювали за традиційною науково-дослідницькою моделлю: окремі лабораторії працюють самостійно, зазвичай фокусуючись на одній або кількох областях мозку. Це ускладнює інтерпретацію даних, зібраних іншою лабораторією, тому що у всіх нас є незначні відмінності в тому, як ми проводимо експерименти.

Наприклад, неврологи, які вивчають процес прийняття рішень, влаштовують різні види ігор для тварин, і ми збираємо дані про те, що відбувається в мозку, коли тварина робить рух. Коли у всіх різні експериментальні установки та методологія, ми не можемо визначити, чи є результати іншої лабораторії підказкою про щось цікаве, що насправді відбувається в мозку, чи просто побічним продуктом відмінностей обладнання.

ІНІЦІАТИВА МОЗГ, яку адміністрація Обами розпочала у 2013 році, почала заохочувати ту співпрацю, яка потрібна нейронаукам. Я просто думаю, що це зайшло недостатньо далеко. Тож я був співзасновником проекту під назвою Міжнародна лабораторія мозку - віртуальна мегалабораторія, що складається з безлічі лабораторій різних установ, - щоб показати, що прислів’я „ми самі їдемо швидко, разом ми їдемо далеко” справедливо для неврології. Перше питання, з яким вирішується питання співпраці, зосереджується на прийнятті рішень мозку.

Команда прийняття рішень мозку

Окремі лабораторії нейронауки вже багато розкрили про те, як певні ділянки мозку сприяють прийняттю рішень.

Скажімо, ви обираєте між яблуком або шматочком пирога, щоб піти на обід. По-перше, ви повинні знати, що яблука та макуха - це два варіанти. Для цього потрібні дії з боку областей мозку, які обробляють сенсорну інформацію - ваші очі бачать яскраво-червону шкіру яблука, а ніс сприймає солодкий запах торта.

Ці сенсорні ділянки часто пов’язують із тим, що ми називаємо областями асоціації. Дослідники традиційно вважають, що вони відіграють певну роль у розміщення різних частин інформації разом. Порівнюючи інформацію з очей, вух тощо, області асоціації можуть дати більш цілісну, велике зображення про те, що відбувається у світі.

І навіщо обирати одну дію над іншою? Це питання для мозку схема винагороди, що є критичним у зважування вартості різних варіантів. Ви знаєте, що торт зараз буде солодко смачним, але ви можете про це пошкодувати, коли пізніше будете в тренажерному залі.

Потім, є лобова кора, яка, як вважають, грає а роль у контролі за добровільними діями. Дослідження показують, що він бере участь у здійсненні певної дії, коли надійде достатня кількість вхідної інформації. Це частина мозку, яка може сказати вам, що шматок пирога так пахне, що він вартий усіх калорій.

Розуміння того, як ці різні ділянки мозку зазвичай працюють разом для прийняття рішень, може допомогти зрозуміти, що відбувається в хворих мозку. Пацієнти з такими розладами, як аутизм, шизофренія та хвороба Паркінсона, часто використовують сенсорну інформацію незвично, особливо якщо вона складна і невизначена. Дослідження щодо прийняття рішень можуть також інформувати про лікування пацієнтів з іншими розладами, такими як зловживання наркотиками та наркоманія. Справді, наркоманія, мабуть, яскравий приклад про те, як прийняття рішень може піти дуже неправильно.

Спільна лабораторія поширилася по всьому світу

Зараз неврологи роблять багато знімків того, що відбувається в певних областях мозку, коли він приймає рішення. Але вони не дуже координуються між собою, тому ці частини крупним планом не поєднуються, щоб дати нам загальну картину прийняття рішень, яка нам потрібна.

Ось чому команда з нас об’єдналася, щоб сформувати Міжнародну лабораторію мозку. За підтримки Міжнародного фонду з нейроінформатики, Фонду Wellcome Trust та Фонду Саймонса (також фінансування The Conversation US), ми прагнемо створити цю велику картину, розробивши один масштабний експеримент, який використовує точно такий же підхід для вивчення багатьох різні зони мозку. Оскільки мозок настільки складний, нам потрібен досвід багатьох лабораторій, кожна з яких спеціалізується на певних областях мозку. Але нам потрібно, щоб вони координувались і застосовували один і той же підхід, щоб ми могли поєднати всі їхні різні частини малюнка.

Ми об’єднуємо команду з 21 вченого, яка буде дуже тісно співпрацювати, щоб зрозуміти, як мільярди нейронів працюють разом в одному мозку для прийняття рішень. Близько десятка різних лабораторій виконуватимуть частину одного великого експерименту, вимірюючи активність нейронів у тварин, які займаються точно такою ж грою. Члени нашої команди реєструватимуть активність сотень нейронів у мозку кожної тварини. Ми зберемо десятки тисяч нейрональних записів, які зможемо проаналізувати разом.

Нехай вона буде простою

У реальних рішеннях ви поєднуєте безліч різноманітних відомостей - свої сенсорні сигнали, свої внутрішні знання про те, що корисно, а що ризиковано. Але реалізувати це в лабораторних умовах досить складно.

Ми сподіваємося відтворити природний досвід пошуку миші. У реальному житті існує багато різних шляхів, якими може піти тварина, орієнтуючись у світі, шукаючи що-небудь з’їсти. Він хоче знайти їжу, бо їжа є корисною. Він використовує вхідні сенсорні сигнали, наприклад, "О, я бачу там цвіркуна!" Тварина може поєднати це з пам’яттю про винагороду, наприклад, „Я знаю, що в цій місцевості пишні ягідні кущі, я пам’ятаю це з учорашнього дня, тому поїду туди”. Або: "Я знаю, що минулого разу тут була кішка, тому мені краще уникати цієї території".

На перший погляд, установка, яку ми використовуємо для Міжнародної лабораторії мозку, виглядає зовсім не природно. У миші є маленький пристрій, який він використовує для повідомлення про рішення - насправді це колесо з набору Lego. Наприклад, він може дізнатися, що коли він бачить зображення вертикальної решітки і обертає колесо, поки зображення не буде відцентровано, воно отримує винагороду. Якщо ви замислюєтесь над тим, що таке видобуток їжі - дослідження навколишнього середовища, спроба знайти винагороду, використовуючи сенсорні сигнали та попередні знання - ця проста діяльність на колесах Lego захоплює її суть.

Нам справді довелося думати про компроміс між поведінкою, яка була досить складною, щоб дати нам уявлення про цікаві нейронні обчислення, і такою, яка була досить простою, щоб її можна було впровадити однаково в багатьох різних експериментальних лабораторіях. Балансом, який ми досягли, було завдання прийняття рішень, яке починається просто і стає все більш складним, оскільки окрема тварина досягає різних етапів дресирування.

Навіть на найпростішому, дуже ранньому етапі, який ми розглядаємо, коли тварини просто роблять добровільні рухи, вони вирішують, коли робити рух для збору винагороди. Я впевнений, що ми можемо піти набагато далі, але навіть якщо це настільки, наскільки ми можемо досягти, проведення нейронних вимірювань з усього мозку під час такої простої поведінки буде дуже цікавим. Ми не знаємо, як у мозку трапляється, що ти вирішуєш, коли вжити певну дію та як її виконати. Нейронні вимірювання всього мозку того, що сталося безпосередньо перед тим, як тварина спонтанно вирішила піти і отримати винагороду, стане величезним кроком вперед.

Про автора

Енн Черчленд, доцент кафедри неврології, Лабораторія холодної весни

Ця стаття була спочатку опублікована на Бесіда. Читати оригінал статті.

Суміжні книги

at InnerSelf Market і Amazon