В центре внимания научного мира оказалась уникальная карта активности, созданная на основе данных о более чем 600 000 отдельных мозговых клеток мышей. Этот масштабный проект не только расширил наши знания о работе мозга, но и кардинально изменил подход к пониманию механизмов принятия решений у млекопитающих. Именно такие открытия подтверждают, что мозг — это гораздо более сложная и распределённая сеть, чем считалось ранее.

За последние десятилетия развитие технологий позволило вывести нейронауки на качественно новый уровень. В данном случае, для исследования использовались инновационные нейропроbes Neuropixels, способные одновременно регистрировать активность до 1 000 нейронов. Это позволило получить настолько детальную и всестороннюю картину, что ранее казавшиеся отдельными регионами системы теперь предстали как части единой сложной сети.

Инициатива, получившая название Международная лаборатория мозга (ИБЛ), собрала ученых со всего мира — как из Европы, так и из США. Главная цель заключалась в создании стандартизированного, масштабного эксперимента, который бы устранить разногласия в данных отдельных лабораторий и позволил бы получить реплицируемые и точные результаты. Такой подход считается революционным, поскольку он объединяет огромное количество усилий и ресурсов, позволяя исследовать целый спектр функций мозга в рамках одного масштабного проекта.

Эксперимент: как мышей учили принимать решения

В ходе эксперимента мышам предлагалась простая, но очень важная задача: на экране появлялся черно-белый полосатый маркер, который вспыхивал либо справа, либо слева. Мыши должны были повернуть небольшой барабан в ту сторону, где зажегся маркер, чтобы получить награду — в данном случае мелкую денежную сумму в виде рублей. Все манипуляции повторялись на 139 особях, разделенных по 12 различным лабораториям, для исключения влияния случайных факторов и повышения статистической значимости данных.

Мыши, как и человек, используют в принятии решений множество факторов, включая визуальную информацию и прошлый опыт. В классических учебниках нейронауки предполагается, что последовательность активации следующая: сначала активируются нейроны в зрительной коре, распознающие изображение, затем — в префронтальной области, отвечающей за абстрактные решения. После этого информация должна объединяться с памятью и предыдущими опытами, а затем передаваться в двигательные центры, которые управляют мышечными реакциями.

Что было обнаружено в ходе исследования

Обнаружение было ошеломляющим: в соответствии с ожиданиями, визуальная кора активировалась первой. Но далее, вместо того чтобы деятельность ограничилась конкретными регионами, активность наблюдалась во множестве участков мозга. В частности, в работе подчеркивалось, что сигналы, связанные с принятием решений, и с использованием прошлых ожиданий, располагались гораздо шире, чем предполагалось ранее.

"Мы нашли, что сигналы, связанные с принятием решений и использованием прошлой информации, активируют гораздо больше областей мозга, чем предполагалось. В результате, почти вся исследованная сеть могла быть использована для определения, получила ли мышь награду."

Это значительно расширяет границы понимания, поскольку в классической модели всё сводилось к цепочке последовательных активаций. Здесь же выясняется, что принятие решений — это дисперсный, мультиобластной процесс, который затрагивает почти весь мозг.

Роль прошлых ожиданий и неопределенности

Особое внимание уделялось ситуациям, когда сигналы были слабыми — например, когда маркер на экране был едва заметен. В таких случаях мыши должны были полагаться на свои прошлые знания, чтобы сделать правильное движение. Анализ активности показал, что в подобных условиях использование прошлых ожиданий активировало еще больше областей, чем в стандартных случаях. Это говорит о том, что мозг использует распределённую сеть для интеграции текущей сенсорной информации и памяти.

Изучение этой механики важно, поскольку подобные процессы лежат в основе не только базовых решений, но и более сложных когнитивных задач, таких как прогнозирование, планирование и адаптация.

От наблюдений к новым теориям — как меняется представление о принятии решений

Результаты проекта перекрывают многие существующие представления о том, как в мозге формируются решения. В классической модели, будто бы, есть центральный "решающий центр" — например, префронтальная кора — которая принимает окончательное решение. Однако исследование показывает, что активность "распределена" по всему мозгу и что принятие решения — это скорее результат глобальной интеграции информации.

Это аналогично тому, как в современной науке рассматривают распределённые вычислительные системы: не один сервер принимает решение, а множество элементов, взаимодействующих между собой и создающих коллективный ответ. Такая концепция подтверждает идею о том, что мозг — это настоящая сеть сложных, взаимосвязанных компонентов, каждый из которых вносит свою лепту в формирование поведения.

Что дальше: вызовы и перспективы

Статья о созданной карте — лишь первый шаг в понимании сложных механизмов. Пока что, полученные данные — это только корреляции, то есть показывает связь между активностью и поведением, но не доказывает причинно-следственную связь. Следующий этап — эксперименты с вмешательством в активность определённых участков мозга, чтобы проверить, как это влияет на принятие решений.

Ученые планируют использовать методы, такие как оптогенетика и электрофизиологические манипуляции, чтобы точно установить — какие именно участки мозга вызывают определённые реакции, и как взаимосвязанная активность ведет к финальному выбору.