Введение
Мышь бежит по беговой дорожке, встроенной в коридор виртуальной реальности. Мысленным взором он видит себя бегущим по туннелю с характерным узором огней впереди. В ходе обучения мышь усвоила, что если она остановится у светофора и продержится в таком положении 1.5 секунды, то получит награду — небольшой глоток воды. Затем он может броситься к другому набору огней, чтобы получить еще одну награду.
Эта установка является основой для исследования опубликовано в июле in Cell Reports нейробиологами Эли Адам, Тейлор Джонс и Мриганка Сур Массачусетского технологического института. В нем исследуется простой вопрос: как мозг — у мышей, людей и других млекопитающих — работает достаточно быстро, чтобы остановить нас в любой момент? Новая работа показывает, что мозг не приспособлен для передачи резкой команды «стоп» самым прямым или интуитивно понятным способом. Вместо этого он использует более сложную сигнальную систему, основанную на принципах исчисления. Эта схема может показаться слишком сложной, но это удивительно умный способ контролировать поведение, которое должно быть более точным, чем команды мозга.
Контроль над простой механикой ходьбы или бега довольно легко описать: мезэнцефальная локомоторная область (MLR) мозга посылает сигналы нейронам спинного мозга, которые посылают тормозящие или возбуждающие импульсы моторным нейронам, управляющим мышцами ноги: «Стоп». . Идти. Останавливаться. Идти. Каждый сигнал представляет собой всплеск электрической активности, генерируемый группами возбужденных нейронов.
Однако история становится более сложной, когда вводятся цели, например, когда теннисист хочет добежать до определенного места на корте или измученная жаждой мышь смотрит на освежающий приз на расстоянии. Биологи давно поняли, что цели формируются в коре головного мозга. Как мозг переводит цель (прекратить бежать, чтобы получить награду) в точно рассчитанный по времени сигнал, который приказывает MLR нажать на тормоза?
«Люди и млекопитающие обладают экстраординарными способностями, когда речь идет о сенсомоторном контроле», — сказал он. Шридеви Сарма, нейробиолог из Университета Джона Хопкинса. «В течение десятилетий люди изучали, что же такого в нашем мозгу, что делает нас такими проворными, быстрыми и сильными».
Самый быстрый и самый пушистый
Чтобы понять ответ, исследователи наблюдали за нейронной активностью в мозгу мыши, определяя, сколько времени потребовалось животному, чтобы замедлиться с максимальной скорости до полной остановки. Они ожидали, что в MLR поступит запрещающий сигнал, который заставит ноги почти мгновенно остановиться, подобно электрическому выключателю, выключающему лампочку.
Но расхождение в данных быстро подорвало эту теорию. Они наблюдали сигнал «стоп», поступающий в MLR, в то время как мышь замедлялась, но его интенсивность не нарастала достаточно быстро, чтобы объяснить, как быстро животное остановилось.
«Если вы просто берете стоп-сигналы и передаете их в MLR, животное остановится, но математика подсказывает нам, что остановка не будет достаточно быстрой», — сказал Адам.
«Кора головного мозга не обеспечивает переключения», — сказал Сур. «Мы думали, что это то, что будет делать кора головного мозга, переходя от 0 к 1 с быстрым сигналом. Он этого не делает, вот в чем загадка».
Таким образом, исследователи знали, что должна работать дополнительная сигнальная система.
Чтобы найти его, они снова посмотрели на анатомию мозга мыши. Между корой, из которой возникают цели, и MLR, контролирующим передвижение, находится еще одна область — субталамическое ядро (STN). Уже было известно, что STN соединяется с MLR двумя путями: один посылает возбуждающие сигналы, а другой посылает тормозные сигналы. Исследователи поняли, что MLR реагирует на взаимодействие между двумя сигналами, а не на силу одного из них.
Когда бегущая мышь готовится остановиться, MLR получает запрещающий сигнал от STN. Почти сразу после этого он также получает возбуждающий сигнал. Каждый сигнал появляется медленно, но переключение между ними происходит быстро, и именно на это обращает внимание MLR: он регистрирует разницу между двумя сигналами. Чем больше разница, тем быстрее изменяется тормозной сигнал и тем быстрее MLR дает команду ногам остановиться.
«Информации о высоте шипов нет», — сказал Сур. «Все в промежутке между спайками. Поскольку всплески острые, интервал может нести информацию».
Впереди крутой поворот
Исследователи описали механизм остановки с точки зрения двух основных функций исчисления: интегрирования, которое измеряет площадь под кривой, и вывода, которое вычисляет наклон в точке кривой.
Если бы остановка зависела только от того, какую часть стоп-сигнала получил MLR, то это можно было бы рассматривать как форму интеграции; количество сигнала было бы тем, что имело бы значение. Но это не так, потому что интеграции самой по себе недостаточно для быстрого контроля. Вместо этого MLR накапливает разницу между двумя своевременными сигналами, что отражает способ вычисления производной: путем взятия разницы между двумя бесконечно малыми значениями для вычисления наклона кривой в точке. Быстрая динамика производной компенсирует медленную динамику интегрирования и допускает быструю остановку.
«Есть возбуждающий сигнал и тормозной сигнал, и они мгновенно сравниваются», — сказал Сур. «Когда это значение достигает определенного значения, срабатывает переключатель, который заставляет животное останавливаться».
Эта система управления, основанная на деривативах, может показаться непрямой, но она имеет стратегический смысл. Когда мышь, ориентирующаяся в виртуальной реальности, или теннисист, мчащийся по корту, приближается к точке остановки, им может быть полезно знать, с какой скоростью они движутся. Но для планирования того, что им нужно будет делать дальше, им полезнее знать, насколько быстро они ускоряются или замедляются — производная функция их движения.
«Это позволяет вам предвидеть и предсказывать. Если я знаю производную, скорость изменения скорости, то я могу предсказать, какой будет моя скорость на следующем шаге», — сказал Сарма. «Если я знаю, что должен остановиться, я могу спланировать это и заставить это произойти».
