Как мозг экономит энергию и вычисляет ум

Современные нейроучёные снова попытались разгадать тайну головного мозга и слегка приоткрыли завесу — изучили, как этот энергозатратный орган экономит собственные силы. В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, учёные скрестили высшую математику и анатомию, чтобы смоделировать, как нейронные цепи согласуют своё «внутреннее время» с проводкой мозга. Результат: модель, позволяющая лучше предсказать уровень интеллекта конкретного человека.

Начнём с вводного. Наш мозг — это, по сути, запутанная паутина из миллиардов нейронов, связанных белым веществом. Карта этих связей называется коннектомом — читать её сложнее, чем схему метро Токио. При этом «провода» мозга остаются почти неизменными, а вот сигналы по ним — прыгают и изменяются каждую секунду.

И вот что важно: разные области мозга работают на своих скоростях. Например, отделы, отвечающие за зрение и слух, реагируют почти мгновенно, а те, что обрабатывают абстрактные мысли, переваривают информацию гораздо медленнее. Эти врождённые темпы называются внутренними временными шкалами нейронов.

Инженеры давно любят руководствоваться «теорией управления сетью», когда исследуют сложные объекты — начиная от энергосистем и заканчивая городским движением. Эта же теория теперь помогает имитировать, как мозг перескакивает с одной схемы активности на другую. До недавнего времени считалось, что все области мозга работают с одинаковой скоростью, потому и математические модели получались слишком упрощёнными.

Учёные из Корнеллского и Ратгерского университетов решили поколдовать с этим ограничением. Вместо одной временной константы на всю голову — индивидуальная «часовая стрелка» для каждого региона. Они анализировали данные десятков молодых людей из проекта Human Connectome Project: использовали МРТ для отслеживания активности и методы диффузии для картирования белого вещества.

Исследователи разработали алгоритм, который подбирал скорость, с которой в каждом участке мозга гаснет вспышка активности. Чем быстрее затухает — тем короче «временное окно», медленнее — тем длиннее. После подгонки этих параметров модель могла предсказывать, как меняются состояния мозга от одной мысли к другой.

Самый забавный результат — снижение «энергозатрат» системы. В теории управления «энергия» — это условная величина усилий, чтобы перевести систему из одного состояния в другое. В новой модели оказалось, что мозгу нужно меньше таких «пинков», если учитывать индивидуальные скорости участков. Чем меньше энергии требуется на запуск новых мыслей, тем эффективнее работает мозг.

Чтобы убедиться, что математические выкрутасы не лукавят, исследователи проверили корреляцию временных масштабов с экспрессией генов в реальных тканях мозга — благо, имеется подробный Атлас мозга человека (Allen Human Brain Atlas). Они нашли подтверждение на уровне работы конкретных тормозных нейронов: где быстрые процессы — там больше клеток с белком парвалбумин; где тормозит — преобладает соматостатин.

Эксперимент повторили на мышах: несмотря на разницу в масштабе и виде, закономерности остались теми же. Выходит, природа не изменила рецепт: сочетание проводки и индивидуальных часов нейронов позволяет экономить энергию всем млекопитающим.

Но и это не всё: оказалось, что мозг, где временные шкалы лучше совпадают с глобальной структурой, работает гибче и быстрее перебирает состояния (иначе говоря — быстрее соображает). А точность предсказаний когнитивных способностей выросла по сравнению с прежними моделями.

Правда, есть оговорки: МРТ фиксирует процессы в секундах, а реальные события в мозге идут за миллисекунды. И при картировании связей пришлось предположить двустороннюю работу всех каналов.

Зато теперь учёные собираются выяснить, меняется ли этот «тайминг» с возрастом — скажем, у детей и пожилых — и что происходит с ритмами клеток при расстройствах вроде шизофрении или аутизма.

Статья называется “Inferring intrinsic neural timescales using optimal control theory”. Среди авторов — Джейсон Ким, Линден Паркс и коллеги.