În fiecare zi, oamenii învață și formează noi amintiri. Când încerci un hobby nou, prepari o rețetă recomandată de un prieten sau citești ultimele știri internaționale, creierul tău stochează multe dintre aceste amintiri pentru ani sau decenii.
Dar cum reușește creierul tău această performanță incredibilă?
În cercetarea noastră recent publicată în revista Science, am identificat câteva dintre „regulile" pe care creierul le folosește pentru a învăța.
Învățarea în creier
Creierul uman este alcătuit din miliarde de neuroni, care generează impulsuri electrice care transportă informații, similar cu modul în care computerele folosesc codul binar pentru a codifica date.
Aceste impulsuri electrice sunt comunicate altor neuroni prin conexiuni dintre ei numite sinapse. Neuronii individuali au extensii ramificate cunoscute sub numele de dendrite, care pot primi mii de impulsuri electrice de la alte celule. Dendritele transmit aceste impulsuri către corpul principal al neuronului, care apoi integrează toate aceste semnale pentru a genera propriile sale impulsuri electrice.
Activitatea colectivă a acestor impulsuri electrice în cadrul unor grupuri specifice de neuroni formează reprezentările diferitelor informații și experiențe în creier.
De zeci de ani, neurobiologii au crezut că creierul învață schimbând modul în care neuronii sunt conectați între ei. Pe măsură ce noile informații și experiențe modifică modul în care neuronii comunică între ei și schimbă modelele lor colective de activitate, unele conexiuni sinaptice devin mai puternice, în timp ce altele devin mai slabe. Acest proces de plasticitate sinaptică este cel care produce reprezentări ale noilor informații și experiențe în creierul tău.
Pentru a produce reprezentările corecte în timpul învățării, conexiunile sinaptice potrivite trebuie să sufere schimbările potrivite la momentul potrivit.
„Regulile" pe care creierul tău le folosește pentru a selecta ce sinapse să schimbe în timpul învățării – ceea ce neurobiologii numesc problema atribuirii creditului – au rămas în mare parte neclare.
Definirea regulilor
Am decis să monitorizăm activitatea conexiunilor sinaptice individuale din creier în timpul învățării pentru a vedea dacă putem identifica modele de activitate care determină ce conexiuni vor deveni mai puternice sau mai slabe.
Pentru aceasta, am creat genetic biosenzori în neuronii șoarecilor, care se luminau ca răspuns la activitatea sinaptică și neuronală. Am monitorizat această activitate în timp real în timp ce șoarecii învățau o sarcină care implica apăsarea unei pârghii într-o anumită poziție după un semnal sonor pentru a primi apă.
Am fost surprinși să descoperim că sinapsele de pe un neuron nu urmează toate aceeași regulă.
De exemplu, oamenii de știință au crezut adesea că neuronii urmează ceea ce se numesc reguli Hebbiene, unde neuronii care se activează în mod constant împreună își întăresc conexiunile.
În schimb, am observat că sinapsele din diferite locații ale dendritelor aceluiași neuron urmau reguli diferite pentru a determina dacă conexiunile deveneau mai puternice sau mai slabe. Unele sinapse aderau la regula tradițională Hebbiană, unde neuronii care se activează în mod constant împreună își întăresc conexiunile. Alte sinapse făceau ceva diferit și complet independent de activitatea neuronului.
Descoperirile noastre sugerează că neuronii, utilizând simultan două seturi diferite de reguli pentru învățare în diferite grupuri de sinapse, mai degrabă decât o singură regulă uniformă, pot regla mai precis diferitele tipuri de inputuri pe care le primesc pentru a reprezenta în mod adecvat noile informații în creier.
Cu alte cuvinte, urmând reguli diferite în procesul de învățare, neuronii pot realiza mai multe sarcini și îndeplini multiple funcții în paralel.
Aplicații
Această descoperire oferă o înțelegere mai clară a modului în care conexiunile dintre neuroni se schimbă în timpul învățării. Având în vedere că majoritatea tulburărilor cerebrale, inclusiv afecțiunile degenerative și psihiatrice, implică o formă de disfuncție a sinapselor, acest lucru are implicații potențial importante pentru sănătatea umană și societate.
De exemplu, depresia se poate dezvolta dintr-o slăbire excesivă a conexiunilor sinaptice în anumite zone ale creierului, ceea ce face mai dificilă experimentarea plăcerii. Înțelegând cum funcționează în mod normal plasticitatea sinaptică, oamenii de știință ar putea înțelege mai bine ce funcționează greșit în depresie și apoi dezvolta terapii pentru a o trata mai eficient.
Aceste descoperiri pot avea, de asemenea, implicații pentru inteligența artificială. Rețelele neuronale artificiale care stau la baza IA au fost în mare parte inspirate de modul în care funcționează creierul. Cu toate acestea, regulile de învățare pe care cercetătorii le folosesc pentru a actualiza conexiunile din rețele și a antrena modelele sunt de obicei uniforme și, de asemenea, nu sunt plauzibile din punct de vedere biologic. Cercetarea noastră poate oferi perspective asupra modului de dezvoltare a unor modele de IA mai realiste din punct de vedere biologic, care sunt mai eficiente, au performanțe mai bune sau ambele.
Mai este încă mult până când vom putea folosi aceste informații pentru a dezvolta noi terapii pentru tulburările cerebrale umane. În timp ce am descoperit că, în fapt, conexiunile sinaptice pe diferite grupuri de dendrite folosesc reguli diferite de învățare, nu știm exact de ce sau cum. În plus, în timp ce capacitatea neuronilor de a utiliza simultan mai multe metode de învățare le crește capacitatea de a codifica informații, nu este încă clar ce alte proprietăți le-ar putea oferi acest lucru.
Cercetările viitoare vor răspunde sperăm la aceste întrebări și vor avansa înțelegerea noastră despre cum învață creierul.
Traducere după How does your brain create new memories? de William Wright, postdoctorand în neurobiologie, University of California, San Diego și Takaki Komiyama, profesor de neurobiologie, University of California, San Diego.
Credit imagine: depositphotos.com
