개요
마우스가 가상 현실 복도에 내장된 러닝머신에서 달리고 있습니다. 마음의 눈으로 그것은 앞에 독특한 패턴의 빛이 있는 터널을 급히 내려가는 자신을 봅니다. 훈련을 통해 쥐는 신호등 앞에서 멈추고 1.5초 동안 그 자세를 유지하면 작은 물 한 잔을 보상으로 받게 된다는 사실을 배웠습니다. 그런 다음 다른 보상을 받기 위해 다른 조명 세트로 달려갈 수 있습니다.
이 설정은 연구의 기초입니다. XNUMX월 출간 in 보고서 셀 신경과학자에 의해 엘리 아담, 테일러 존스 및 미리간카 수르 매사추세츠 공과 대학의. 그것은 간단한 질문을 탐구합니다. 생쥐, 인간 및 기타 포유류의 뇌는 어떻게 우리를 한푼도 멈출 수 있을 만큼 빠르게 작동합니까? 새로운 연구는 두뇌가 가장 직접적이거나 직관적인 방법으로 날카로운 "멈춤" 명령을 전송하도록 연결되어 있지 않다는 것을 보여줍니다. 대신 미적분의 원리에 기반한 더 복잡한 신호 시스템을 사용합니다. 이 배열은 지나치게 복잡하게 들릴 수 있지만 뇌의 명령보다 더 정확해야 하는 행동을 제어하는 놀랍도록 영리한 방법입니다.
걷기 또는 달리기의 간단한 역학에 대한 제어는 설명하기 매우 쉽습니다. 뇌의 중뇌 운동 영역(MLR)은 척수의 뉴런에 신호를 보내고, 척수의 뉴런은 다리의 근육을 제어하는 운동 뉴런에 억제 또는 흥분 자극을 보냅니다. 중지 . 가다. 중지. 가다. 각 신호는 일련의 뉴런 발사에 의해 생성된 전기 활동의 급증입니다.
그러나 테니스 선수가 코트의 정확한 지점으로 달려가고 싶어하거나 목마른 쥐가 멀리서 상쾌한 상품을 바라볼 때와 같이 목표가 도입되면 이야기는 더욱 복잡해집니다. 생물학자들은 목표가 뇌의 대뇌 피질에서 형성된다는 것을 오랫동안 이해해 왔습니다. 뇌는 어떻게 목표(보상을 받을 수 있도록 달리기를 멈추는 것)를 MLR에 브레이크를 밟으라고 지시하는 정확한 시간 신호로 변환합니까?
"인간과 포유류는 감각 운동 제어에 있어 특별한 능력을 가지고 있습니다."라고 말했습니다. 스리데비 사르마, Johns Hopkins University의 신경 과학자. "수십 년 동안 사람들은 우리를 매우 민첩하고 빠르고 강력하게 만드는 것이 우리의 두뇌에 대해 연구해 왔습니다."
패스트 앤 퍼리스트
답을 이해하기 위해 연구원들은 쥐의 뇌에서 신경 활동을 모니터링하면서 동물이 최고 속도에서 완전히 정지할 때까지 걸리는 시간을 측정했습니다. 그들은 억제 신호가 MLR로 급증하여 전구를 끄는 전기 스위치처럼 다리를 거의 순간적으로 멈추게 할 것으로 예상했습니다.
그러나 데이터의 불일치가 그 이론을 빠르게 약화시켰습니다. 그들은 마우스가 느려지는 동안 MLR로 흐르는 "정지" 신호를 관찰했지만, 동물이 얼마나 빨리 정지했는지 설명할 만큼 빠르게 강도가 급상승하지는 않았습니다.
Adam은 "정지 신호를 받아 MLR에 입력하면 동물은 멈출 것이지만 수학은 정지가 충분히 빠르지 않을 것임을 알려줍니다."라고 말했습니다.
"피질은 스위치를 제공하지 않습니다."라고 Sur는 말했습니다. “우리는 그것이 피질이 할 일이라고 생각했습니다. 빠른 신호로 0에서 1로 이동합니다. 그것은 그렇게 하지 않습니다. 그것이 수수께끼입니다.”
그래서 연구원들은 작업에 추가적인 신호 시스템이 있어야 한다는 것을 알았습니다.
그것을 찾기 위해 그들은 생쥐 뇌의 해부학을 다시 살펴보았다. 목표가 시작되는 피질과 이동을 제어하는 MLR 사이에는 또 다른 영역인 STN(subthalamic nucleus)이 있습니다. STN이 두 가지 경로로 MLR에 연결된다는 것은 이미 알려져 있습니다. 하나는 흥분 신호를 보내고 다른 하나는 억제 신호를 보냅니다. 연구원들은 MLR이 어느 하나의 강도에 의존하기보다 두 신호 사이의 상호 작용에 반응한다는 것을 깨달았습니다.
질주하는 쥐가 멈출 준비를 하면 MLR은 STN으로부터 억제 신호를 받습니다. 거의 즉시 흥분 신호도 수신합니다. 각 신호는 천천히 발생하지만 신호 사이의 전환은 빠르며 MLR이 주의를 기울이는 것은 두 신호 간의 차이를 등록하는 것입니다. 차이가 클수록 억제 신호의 변화가 더 빠르고 MLR이 더 빨리 다리를 멈추라고 명령합니다.
"스파이크 높이에 대한 정보가 없습니다."라고 Sur는 말했습니다. “모든 것이 스파이크 사이의 간격에 있습니다. 스파이크가 날카롭기 때문에 간격이 정보를 전달할 수 있습니다.”
급커브 전방
연구원들은 미적분학의 두 가지 기본 기능, 즉 곡선 아래의 면적을 측정하는 적분과 곡선 위의 한 지점에서 기울기를 계산하는 파생의 관점에서 정지 메커니즘을 캐스팅했습니다.
정지가 MLR이 수신한 정지 신호의 양에만 의존한다면 통합의 한 형태로 생각할 수 있습니다. 신호의 양은 중요한 것입니다. 그러나 통합만으로는 신속한 제어가 충분하지 않기 때문이 아닙니다. 대신, MLR은 시간이 잘 맞는 두 신호 사이의 차이를 누적합니다. 이는 도함수가 계산되는 방식을 반영합니다. 즉, 한 지점에서 곡선의 기울기를 계산하기 위해 두 극미하게 가까운 값 사이의 차이를 취합니다. 미분의 빠른 역학은 적분의 느린 역학을 상쇄하고 빠른 중지를 허용합니다.
"흥분 신호와 억제 신호가 있고 두 신호가 동시에 비교되고 있습니다."라고 Sur는 말했습니다. "그 값이 일정량에 도달하면 동물을 멈추게 하는 스위치가 던져집니다."
이 미분 기반 제어 시스템은 간접적으로 들릴 수 있지만 전략적 의미가 있습니다. 가상 현실을 탐색하는 마우스나 코트를 가로질러 경주하는 테니스 선수가 정지 지점에 접근할 때 그들이 얼마나 빨리 가고 있는지 아는 것이 유용할 수 있습니다. 그러나 그들이 다음에 해야 할 일을 계획하기 위해서는 그들이 얼마나 빨리 속도를 높이고 있는지, 즉 움직임의 미분 함수인지를 아는 것이 더 유용합니다.
“예상하고 예측할 수 있습니다. 속도의 변화율인 미분을 알면 다음 단계에서 속도가 어떻게 될지 예측할 수 있습니다.”라고 Sarma가 말했습니다. "멈춰야 한다는 것을 알면 계획을 세우고 실행에 옮길 수 있습니다."
