NC: Нейрофизиологи обнаружили эффективный принцип обучаемости нейронов

В будущем метод поможет оценивать влияние препаратов на нейроны, отвечающие за психические заболевания, и быстро передавать информацию от пучка к пучку. Пока основная часть исследования проводилась на мышах.

NC: Нейрофизиологи обнаружили эффективный принцип обучаемости нейронов

Источник картинки: Фото: canva.com

Когда люди учатся распознавать лица, запахи и звуки, нейронные сети мозга автоматически формируют специальные пучки, чтобы различать разные источники поступающей информации. Японские нейрофизиологи совместно с британскими коллегами смогли установить, что процесс обучения нейронов регулируется принципом свободной энергии, следует из публикации Nature Communication.

Уточняется, что принцип свободной энергии проявляется в стремлении сократить как можно быстрее разрыв между желаемыми и входными данными. Так, в нем правильно описано, как тренируются нейроны при получении специфических сигналов, и как этот процесс нарушается при обработке клеток веществами, изменяющими уровень возбудимости нейронов.

Как отмечают исследователи, ученых давно интересовали принципы, по которым происходят процессы, обучающие цепочки нейронов — отвечающие за решение важных задач. Пока у биологов нет четкого ответа на этот вопрос, потому что очень сложно наблюдать, как нейроны работают и учатся.

Авторы данной работы решили эту проблему путем выращивания культур взаимосвязанных нейронов на поверхности специальных микроэлектродных сеток, эксперимент проводился на мышах. С его помощью ученые могут посылать сигналы отдельным нервным клеткам и имитировать, как мозг человека и животных обрабатывает поступающую информацию.

В перспективе эту теорию и метод можно будет использовать для моделирования нейронных цепей, связанных с психическими расстройствами, а также для оценки того, как на них действуют анксиолитики и другие препараты. Кроме того, эти же идеи могут быть использованы для разработки новых систем искусственного интеллекта, который будет тренироваться так же, как настоящие биологические нейронные сети.

Автор: