Человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов. Эти клетки передают электрические сигналы, которые помогают мозгу сохранять воспоминания и передавать информацию и команды по всему мозгу и нервной системе.
Мозг также содержит миллиарды астроцитов — звездообразных клеток с множеством длинных отростков, которые позволяют им взаимодействовать с миллионами нейронов. Хотя долгое время считалось, что астроциты в основном являются поддерживающими клетками, недавние исследования показали, что астроциты могут играть важную роль в сохранении памяти и других когнитивных функциях.
Исследователи Массачусетского технологического института выдвинули новую гипотезу о том, как астроциты могут способствовать сохранению памяти. Архитектура, предложенная их моделью, поможет объяснить огромные возможности мозга по хранению информации, которые намного больше, чем можно было бы ожидать, используя только нейроны.
“Первоначально считалось, что астроциты просто очищают пространство вокруг нейронов, но нет особых причин, по которым эволюция не осознала этого, поскольку каждый астроцит может контактировать с сотнями тысяч синапсов, их также можно использовать для вычислений”, — говорит Жан-Жак Слотин, профессор машиностроения Массачусетского технологического института. мозг и когнитивные науки, а также автор нового исследования.
Дмитрий Кротов, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson и IBM Research, является старшим автором статьи в открытом доступе, 22-летний доктор философии, является ведущим автором статьи.
Объем памяти.
Астроциты выполняют множество вспомогательных функций в головном мозге: они очищают мозг от мусора, снабжают нейроны питательными веществами и помогают обеспечить достаточное кровоснабжение.
Астроциты также выпускают множество тонких щупалец, известных как отростки, каждое из которых может обвиваться вокруг одного синапса — места соединения, где два нейрона взаимодействуют друг с другом, — образуя трехсторонний синапс.
За последние пару лет нейробиологи доказали, что при нарушении связей между астроцитами и нейронами в гиппокампе нарушаются процессы хранения и извлечения информации из памяти.
В отличие от нейронов, астроциты не могут генерировать потенциалы действия — электрические импульсы, которые разносят информацию по всему мозгу. Однако они могут использовать кальциевые сигналы для связи с другими астроцитами. За последние несколько десятилетий, по мере улучшения разрешения кальциевых изображений, исследователи обнаружили, что кальциевая сигнализация также позволяет астроцитам координировать свою активность с нейронами в синапсах, с которыми они связаны.
Эти исследования показывают, что астроциты могут обнаруживать нейронную активность, что приводит к изменению уровня кальция в их крови. Эти изменения могут спровоцировать астроциты на выброс глиотрансмиттеров — сигнальных молекул, похожих на нейромедиаторы — в синапс.
“Существует замкнутый круг между нейронной передачей сигналов и передачей сигналов от астроцита к нейрону”, — говорит Козачков. “Неизвестно, какие именно вычисления астроциты могут выполнять с информацией, которую они получают от нейронов”.
Команда Массачусетского технологического института задалась целью смоделировать, что могут делать эти соединения и как они могут способствовать хранению информации в памяти. Их модель основана на сетях Хопфилда — типе нейронной сети, которая может хранить и воспроизводить шаблоны.
Сети Хопфилда, первоначально разработанные Джоном Хопфилдом и Шуньичи Амари в 1970-х и 1980-х годах, часто используются для моделирования мозга, но было показано, что эти сети не могут хранить достаточно информации, чтобы учесть огромный объем памяти человеческого мозга. Более новая, модифицированная версия сети Хопфилда, известная как плотная ассоциативная память, может хранить гораздо больше информации благодаря более высокому порядку связей между более чем двумя нейронами.
Однако неясно, как мозг может реализовать эти многонейронные связи в гипотетическом синапсе, поскольку обычные синапсы соединяют только два нейрона: пресинаптическую клетку и постсинаптическую клетку. Именно здесь в игру вступают астроциты.
“Если у вас есть сеть нейронов, которые объединяются в пары, то в этих сетях можно закодировать лишь очень небольшое количество информации”, — говорит Кротов. “Чтобы создать плотную ассоциативную память, вам нужно объединить более двух нейронов. Поскольку один астроцит может соединяться со многими нейронами и многими синапсами, возникает соблазн предположить, что между синапсами может существовать передача информации, опосредованная этой биологической клеткой. Это стало для нас самым большим вдохновением для изучения астроцитов и побудило нас задуматься о том, как создавать плотную ассоциативную память в биологии”.
Модель ассоциативной памяти нейронов и астроцитов, которую исследователи разработали в своей новой работе, может хранить значительно больше информации, чем традиционная сеть Хопфилда, — этого более чем достаточно, чтобы учесть объем памяти мозга.
Сложные связи.
По словам исследователей, обширные биологические связи между нейронами и астроцитами подтверждают идею о том, что этот тип модели может объяснить, как работают системы хранения памяти в мозге. Они предполагают, что внутри астроцитов воспоминания кодируются постепенными изменениями в структуре поступления кальция. Эта информация передается нейронам с помощью глиотрансмиттеров, высвобождаемых в синапсах, к которым подключаются отростки астроцитов.
“Благодаря тщательной координации этих двух факторов — пространственно—временного распределения кальция в клетке и обратной передачи сигналов нейронам — вы можете получить именно ту динамику, которая вам нужна для значительного увеличения объема памяти”, — говорит Козачков.
Одной из ключевых особенностей новой модели является то, что она рассматривает астроциты как совокупность процессов, а не как единый объект. Каждый из этих процессов можно рассматривать как единую вычислительную единицу. Из-за высоких возможностей хранения информации в плотной ассоциативной памяти отношение объема хранимой информации к числу вычислительных блоков очень велико и растет с увеличением размера сети. Это делает систему не только высокопроизводительной, но и энергоэффективной.
“Концептуализируя трехсторонние синаптические домены, в которых астроциты динамически взаимодействуют с пре— и постсинаптическими нейронами, как фундаментальные вычислительные единицы мозга, авторы утверждают, что каждая единица может хранить столько паттернов памяти, сколько нейронов в сети. Это приводит к поразительному выводу о том, что в принципе нейронно-астроцитарная сеть может хранить сколь угодно большое количество паттернов, ограниченных только ее размером”, — говорит Маурицио Де Питта, доцент кафедры физиологии в Исследовательском институте Крембил при Университете Торонто, который не принимал участия в исследовании.
Чтобы проверить, может ли эта модель точно отражать то, как мозг хранит память, исследователи могли бы попытаться разработать способы точного манипулирования связями между процессами астроцитов, а затем понаблюдать, как эти манипуляции влияют на функцию памяти.
“Мы надеемся, что одним из последствий этой работы может стать то, что экспериментаторы серьезно отнесутся к этой идее и проведут несколько экспериментов, проверяющих эту гипотезу”, — говорит Кротов.
Помимо того, что эта модель дает представление о том, как мозг может сохранять память, она также может служить руководством для исследователей, работающих над искусственным интеллектом. Изменяя связность сети от процесса к процессу, исследователи могли бы создать огромное количество моделей, которые можно было бы использовать для различных целей, например, для создания континуума между плотной ассоциативной памятью и механизмами внимания в больших языковых моделях.
“Хотя нейробиология изначально вдохновляла на ключевые идеи в области искусственного интеллекта, последние 50 лет нейробиологические исследования оказали незначительное влияние на эту область, и многие современные алгоритмы искусственного интеллекта отошли от нейронных аналогий”, — говорит Слотин. “В этом смысле эта работа может стать одним из первых вкладов в искусственный интеллект, основанных на недавних исследованиях в области нейробиологии”.
Источник: MIT
