Jak mózg tworzy nowe wspomnienia zachowując stare

Naukowcy z Columbia University opracowali nowy model matematyczny, który pomaga wyjaśnić, jak biologiczna złożoność ludzkiego mózgu pozwala tworzyć nowe wspomnienia nie wymazując przy tym starych, ilustrując przy tym, jak mózg utrzymuje realistyczne odwzorowanie wspomnień na lata, dekady a nawet do końca życia. Model ten może pomóc neuronaukowcom projektować bardziej precyzyjne badania w dziedzinie pamięci i zachęca do postępu w dziedzinie neuromorficznych maszyn – potężnych systemów obliczeniowych inspirowanych ludzkim mózgiem.

Mózg nieustannie otrzymuje, organizuje i przechowuje wspomnienia. Procesy te zbadane w niezliczonych eksperymentach są tak złożone, że naukowcy tworzą modele matematyczne w celu pełnego ich zrozumienia – mówi dr Stefano Fusi, kierownik na Mortimer B. Zuckerman Mind Brain Behavior Institute w Columbia University, profesor nadzwyczajny z neuronauk w Columbia University Medical Center i starszy współautor pracy. Model który stworzyliśmy nareszcie wyjaśnia, dlaczego pamięć oparta na biologii i chemii jest tak złożona – oraz jak ta złożoność przekłada się na umiejętność zapamiętywania przez mózg.

W powszechnym przekonaniu uznaje się, że wspomnienia przechowywane są w synapsach – niewielkich strukturach na powierzchni neuronów. Synapsy te działają jak przewody przenoszące informację zawartą w impulsach elektrycznych, normalnie przechodzących z jednego neuronu na drugi. W najwcześniejszych modelach pamięci siła sygnału elektrycznego przechodzącego przez synapsy była porównywana do gałki głośności w głośnikach – odpowiednio zwiększano lub zmniejszano siłę połączenia pomiędzy neuronami. Pozwalało to na formowanie się wspomnień.

Te modele działały niezwykle sprawnie, tłumacząc przy tym przeogromną pojemność pamięci. Stworzyły jednak intrygujący dylemat.

Problem tego prostego modelu wyjaśniającego działanie synaps polegał na tym, że zakładał on możliwość zmniejszania i zwiększania siły sygnału w sposób nieokreślony – mówił dr Fusi, pracujący w Center for Theoretical Neuroscience w Columbia University. Jednak w realnym świecie coś takiego się nie dzieje. Bez znaczenia czy mowa o głośnikach czy o jakimkolwiek systemie biologicznym – musi być jakiś fizyczny limit określający granicę tych działań.

Gdy nałożono te limity, pojemność pamięci tego typu modelu uległa załamaniu. Dr Fusi we współpracy z dr Larrym Abbottem, ekspertem w modelowaniu matematycznym mózgu z Zuckerman Institute, zaproponował alternatywę: pojedyncze synapsy są bardziej złożone niż jedno połączenie i zamiast tego powinny być opisywane jako system z wieloma połączeniami.

W 2005 roku Fusi i Abbott opublikowali badanie wyjaśniające ten pomysł. Opisali sposób, w jaki różne połączenia synaptyczne mogą operować w tandemach, by formować nowe wspomnienia podczas ochraniania tych starych. Jednak badacze zauważyli później, że nawet ten model nie oddaje tego, co jest w stanie zmieścić w sobie ludzki mózg.

Uświadomiliśmy sobie, że różnorodne komponenty i połączenia synaptyczne nie tylko funkcjonowały w innych ramach czasowych, ale również komunikowały się ze sobą – powiedział dr Marcus Benna naukowiec z Center for Theoretical Neuroscience i główny autor omawianego badania. Gdy do swojego modelu dodaliśmy komunikację pomiędzy komponentami, pojemność przechowywania wzrosła drastycznie, stając się o wiele bardziej reprezentatywnym modelem tego, co zachodzi w środku żywego mózgu.

Dr Benna przyrównał komponenty nowego modelu do systemu naczyń połączonych.

W zestawie połączonych ze sobą naczyń wypełnionych inną ilością wody, ciecz będzie przepływała między nimi do czasu, gdy poziom wody w każdym z nich zostanie wyrównany. W naszym modelu naczynia reprezentują różnorodne komponenty w synapsach – wyjaśnia dr Benna. Dolanie cieczy do jednego z naczyń – lub odlanie niewielkiej ilości – reprezentuje kodowanie nowych wspomnień. Z biegiem czasu uzyskany przepływ rozproszy się między naczyniami, co odpowiada przechowywaniu pamięci długotrwałej.

Benna i Fusi mają nadzieję, że ich praca pomoże neuronaukowcom w ich badaniach i zostanie wykorzystana jako teoretyczne tło ramowe do prowadzenia przyszłych eksperymentów, prowadzących do jeszcze lepszego i pełniejszego zrozumienia charakterystyki mózgu.

Podczas gdy określenie synaps jako bazy pamięci jest powszechnie akceptowane, wyjaśnienie jak synapsy podtrzymują wspomnienia na przestrzeni wielu lat bez ich degradacji pozostawało niezwykle trudne – mówił dr Abbott. Praca Benny i Fusiego powinna służyć jako przewodnik dla badaczy odkrywających złożoność cząsteczkową synaps.

Zastosowanie techniczne modelu również zdaje się być obiecujące. Dr Fusi od dawna był zaintrygowany maszynami neuromorficznymi – komputerami zaprojektowanymi by imitować mózg biologiczny.

Dzisiaj maszyny neuromorficzne są ograniczone pojemnością pamięci, której wielkość może być katastrofalnie niska w przypadku gdy system jest projektowany tak, by uczył się autonomicznie – mówił dr Fusi. Stworzenie lepszego modelu pamięci synaptycznej może pomóc rozwiązać ten problem, przyśpieszając rozwój kompaktowych i oszczędnych urządzeń elektronicznych – tak samo potężnych jak ludzki mózg.

Tłumaczenie: Damian Adamowicz
Źródło tekstu i obrazu: Anne D. Holden – Zuckerman Institute
Oryginalne badanie: Abstrakt;  Benna M. K., Fusi S. (2016). Computational principles of synaptic memory consolidation. Nature Neuroscience 03 October 2016. doi:10.1038/nn.4401