Пробиваясь в нейробиологии

Если ни у кого нет серьезных возражений, я хотел бы рассказать вам о какой-то работе, которую мы только что опубликовали. О, да? Хорошо, вместо этого прочтите это: это предполагаемый академик, которому ужасно не удается выиграть спор сам с собой.
Все еще здесь? Тогда позвольте мне рассказать вам, почему нейробиология живет надеждой: нам не нужно понимать каждый нейрон, чтобы понимать мозг.

Это большое дело. Мозг содержит миллионы или миллиарды нейронов. Если нам нужно понять их все, чтобы понять, что делает мозг, мы безнадежно заблудились, обречены увидеть лишь мельчайшую часть того, что происходит. Мы пытались понять сложность футбольного матча, просматривая кадры только с одним из игроков в течение 90 минут (как ни странно, есть целый фильм только об этом событии, в главной роли которого всеми любимый ртутный француз, склонный к зрелищному таянию - неудач в финале чемпионата мира). Игрок немного бегает без видимой причины, дико жестикулируя руками. Иногда мяч попадает в удар. Иногда в кадр попадает другой игрок, только чтобы упасть через вытянутую ногу. Исходя из этого, мы попытаемся выяснить, кто победил, кто забил или кто оказал наибольшее влияние на игру. Безнадежно.

Итак, вопрос: а мы? Нужно ли понимать каждый нейрон? Или мы можем понять мозг, понимая, чего эти нейроны коллективно пытаются достичь?

Я думаю, что сможем. Мы ищем скрытую систему внутри каждой группы нейронов. Эта скрытая система - это то, чего нейроны коллективно пытаются достичь: состояние этой системы - это то, что они пытаются передать другим нейронам или мышцам, которые заставляют вещи происходить.

Возьмем группу нейронов, которые, как мы знаем, выполняют какую-то работу. Скажем, набор нейронов, которые заставляют вашу челюсть двигаться вверх и вниз и мягко вращаться, пока вы жуете бисквит (сегодня фиговый рулет - это один из моих Five A Day, верно? Вы можете спорить о том, является ли фиговый рулет технически бисквит или торт в комментариях). Здесь скрытая система - это набор команд для координации мышц, которые совершают движения вверх, вниз и вращение. Кажется маловероятным, что отдельный нейрон знает какую-либо команду. Скорее, только когда мы смотрим на активность нейронов вместе, мы можем увидеть скрытые команды, встроенные в них.

Идея более простой скрытой системы внутри большой группы нейронов может применяться повсюду. К группам нейронов, которые жевают, дышат и ходят. Группам, которые действительно видят, запоминают и принимают решения. Но даже у мелких животных, таких как мыши, это огромные группы нейронов, контролирующие сложное поведение. Итак, как нам проверить эти идеи?

Начнем с простого. В нашем случае это нейроны, контролирующие ползание морского слизняка.

Представьте, что вы морской слизняк. Вы - мешок мускулов и слизи длиной в фут, который медленно продвигается по морскому дну. Вопрос к вам: как убежать? Вы убегаете, вытягивая шею как можно дальше, твердо опуская ее на пол, а затем таща к ней свою слизистую задницу так быстро, как только можете. И повторить. Иногда до четверти часа.

В этом побеге «галопом» много замечательных вещей. Во-первых, мы точно знаем, какая часть мозга морского слизняка полностью контролирует это повторяющееся бегство. Во-вторых, в этой части мозга не так много нейронов - около 1800. Во-вторых, мы можем заставить морского слизняка делать это в любое время, когда захотим, щекоча его хвостовой нерв электричеством, чтобы он подумал, что происходит что-то ужасное. к его задней части. И последнее, что замечательно, это то, что ее нейроны чертовски огромны.

Все это означает, что мои невероятно замечательные сотрудники в Чикаго - Анджела Бруно и Билл Фрост - могли записывать до 200 нейронов из этого кусочка мозга морского слизняка, в то время как морской слизень думал, что убегает. Это около 10% всей цепи, которая контролирует убегающее движение. Лучше, потому что нейроны настолько огромны, что они могут записывать каждый бит активности - каждый импульс - от них.

Вы не можете представить себе лучшего набора данных, чтобы ответить на вопрос: нужно ли нам понимать каждый нейрон? Здесь возникает вопрос: нужно ли нам понимать каждый нейрон морского слизняка, чтобы понять, как мозг морского слизняка заставляет его ползать?

Нет, нет.

Оказывается, вместо того, чтобы отслеживать сотни нейронов, нам нужно отслеживать только 5 или 6 чисел. Эти 5 чисел говорят нам о текущем значении 5 скрытых паттернов в этой сотне с лишним наборов нейронов.

(Как? Каждый момент времени группа нейронов имеет одинаковую активность - они коррелированы. Таким образом, мы можем представить эту группу в этот момент одним числом, представляющим «все эти нейроны в настоящее время делают одно и то же». Если мы смотрим на все моменты времени, тогда выясняется, что мы можем составлять около 80% всех нейронов за все время всего с помощью 5 таких чисел. Фактически в данных всего 5 паттернов. Но ни один нейрон не должен иметь точно любой из этих паттернов - они вместо этого состоят из повторяющихся корреляций между нейронами.)

По-настоящему круто то, что вместе описывают эти 5 скрытых паттернов (помните, что эти 5 скрытых паттернов возникают одновременно). Они делают спираль. Беспокойство нервной активности. Активность всей группы нейронов циклически повторяется снова и снова, но падает на каждую петлю, медленно, но неумолимо достигая точки, в которой просто будет. Стоп.

Мы открыли спиральный аттрактор. Деятельность зацикливалась и падала: это спиральная часть. Но это всегда была одна и та же спираль (или очень похожая) каждый раз, когда мы начинали ползать одним и тем же слизнем. То есть спиральная форма привлекала к себе активность. И когда активность ненадолго сбивалась со спирали, она всегда возвращалась. И снова спиралевидная форма снова привлекла к себе активность.

Простая, скрытая система в нейронной цепи морского снаряда для движения - это пятимерный спиральный аттрактор. (Да, я знаю: экстраполяция двух- и трехмерных форм на пять или более измерений вызывает у меня головную боль. Вот почему у нас есть математика. Математика говорит, что петли становятся меньше, а петли становятся меньше. Это спираль в пяти измерениях).

И это, как мы думаем, определяет стремительный побег. Каждый цикл упражнения представляет собой одно полное повторение цикла «растягивать шею-растение-голова-тянуть задницу». Насколько быстро активность проходит по этой петле, зависит от того, с какой скоростью будет двигаться морской слизняк (если бы он мог двигаться, чего он не может на этих записях, иначе Анджеле было бы чертовски сложно гонять его по комнате с микроскопом. ). Насколько петля становится меньше на каждой петле, зависит от того, насколько быстро заканчивается этот галоп: чем быстрее сокращается петля, тем быстрее она останавливается, как и галоп.

Нам очень понравилась эта работа. Мы также очень рады, что наша статья попала в престижный журнал. Это означает, что больше нейробиологов, вероятно, найдут его и, надеюсь, получат от него удовольствие. Но название этого журнала будет для большинства из вас совершенно бессмысленным. Так и должно быть. Вы должны судить о качестве научного исследования по его достоинству, а не по тому месту, где оно опубликовано. Оцените исследование на предмет правильности его методов; о том, могут ли его результаты достоверно следовать из использованных методов; от того, действительно ли сделанные выводы следуют из результатов. (Звучит просто, но более чем десятилетний обзор статей для журналов сообщает мне, что, по-видимому, лишь небольшая часть работающих ученых, похоже, это понимает).

Вот самый приятный момент.
Если вы хотите прочитать газету и проверить все, что я только что сказал, можете. Журнал, который мы публикуем, имеет открытый доступ, так что любой желающий может зайти на сайт и прочитать его там, или скачать для вашего удовольствия (или распечатать и обои для свободной комнаты).

Лучше всего, если вы хотите проверить, могут ли наши новые способы анализа данных делать то, что мы сказали, что они могут делать, тогда вы можете это сделать. Весь наш код анализа находится здесь. Скачайте, поиграйте, сломайте.

Лучше, если вы хотите убедиться, что наш анализ данных дает результаты, о которых мы говорили, вы можете. Все данные, использованные в статье, находятся здесь. Скачайте, поиграйте с ним. Воспроизведите то, что мы сделали, или найдите что-нибудь новое для науки.

Таким образом, мы думаем, что на шаг приблизились к проработке если не мозга, то того, что нам нужно знать о мозге, чтобы понять его. Что нам не нужно знать, что делает каждый нейрон в области мозга, чтобы понять, что делает эта область мозга. Что мы можем искать скрытую систему, более простой набор шаблонов в бурлящей, бурлящей массе неограниченной нейронной активности.

Отсюда возникает довольно фундаментальный вопрос: если все, что нам нужно для понимания активности мозга, - это эти скрытые закономерности, разве это все, что ему нужно? Представляет ли мозг все в виде набора скрытых паттернов, которые простираются от входного сигнала от органов чувств до его вывода в мышцы? "Да".

Следите за The Spike , чтобы получать больше сообщений с передовой нейробиологии

Twitter: @ markdhumphries