Il cervello “ruota” i ricordi per salvarli da nuove sensazioni

Questo uso della codifica ortogonale per separare e proteggere le informazioni nel cervello è stato visto prima. Ad esempio, quando le scimmie si preparano a muoversi, l’attività neurale nella loro corteccia motoria rappresenta il movimento potenziale ma lo fa ortogonalmente per evitare interferenze con segnali che guidano i comandi effettivi ai muscoli.

Tuttavia, spesso non è stato chiaro come l’attività neurale venga trasformata in questo modo. Buschman e Libby volevano rispondere a quella domanda per ciò che stavano osservando nella corteccia uditiva dei loro topi. “Quando ho iniziato a lavorare in laboratorio, era difficile per me immaginare come potesse accadere qualcosa del genere con l’attività di fuoco neurale”, ha detto Libby. Voleva “aprire la scatola nera di ciò che la rete neurale sta facendo per creare questa ortogonalità”.

In questa lettera del 1837, un esempio di “scrittura a croce”, le linee di calligrafia erano scritte sia orizzontalmente che verticalmente per mantenerle leggibili mentre si conservava la carta. (Gli scrittori di lettere a volte lo facevano per ridurre al minimo le spese di spedizione.)Per gentile concessione della Boston Public Library

Vagliando sperimentalmente le possibilità, hanno escluso la possibilità che diversi sottoinsiemi di neuroni nella corteccia uditiva stessero gestendo in modo indipendente le rappresentazioni sensoriali e della memoria. Invece, hanno dimostrato che era coinvolta la stessa popolazione generale di neuroni e che l’attività dei neuroni poteva essere suddivisa nettamente in due categorie. Alcuni erano “stabili” nel loro comportamento durante le rappresentazioni sensoriali e della memoria, mentre altri neuroni “di commutazione” hanno capovolto i modelli delle loro risposte per ogni utilizzo.

Con sorpresa dei ricercatori, questa combinazione di neuroni stabili e in commutazione è stata sufficiente per ruotare le informazioni sensoriali e trasformarle in memoria. “Questa è l’intera magia”, ha detto Buschman.

In effetti, lui e Libby hanno utilizzato approcci di modellazione computazionale per dimostrare che questo meccanismo era il modo più efficiente per costruire le rappresentazioni ortogonali di sensazione e memoria: richiedeva meno neuroni e meno energia rispetto alle alternative.

Le scoperte di Buschman e Libby alimentano una tendenza emergente nelle neuroscienze: che le popolazioni di neuroni, anche nelle regioni sensoriali inferiori, sono impegnate in una codifica dinamica più ricca di quanto si pensasse in precedenza. “Queste parti della corteccia che si trovano più in basso nella catena alimentare sono anche dotate di dinamiche davvero interessanti che forse non abbiamo davvero apprezzato fino ad ora”, ha detto Miguel Maravall, un neuroscienziato dell’Università del Sussex che non è stato coinvolto nel nuovo studio.

Il lavoro potrebbe aiutare a conciliare i due lati di un dibattito in corso sul fatto che i ricordi a breve termine siano mantenuti attraverso rappresentazioni costanti e persistenti o attraverso codici neurali dinamici che cambiano nel tempo. Invece di scendere da una parte o dall’altra, “i nostri risultati mostrano che fondamentalmente avevano entrambi ragione”, ha detto Buschman, con neuroni stabili che raggiungono il primo e cambiano neuroni nel secondo. La combinazione di processi è utile perché “aiuta effettivamente a prevenire le interferenze e a fare questa rotazione ortogonale”.

Lo studio di Buschman e Libby potrebbe essere rilevante in contesti oltre la rappresentazione sensoriale. Loro e altri ricercatori sperano di cercare questo meccanismo di rotazione ortogonale in altri processi: nel modo in cui il cervello tiene traccia di più pensieri o obiettivi contemporaneamente; in come si impegna in un compito mentre si occupa di distrazioni; in come rappresenta gli stati interni; nel modo in cui controlla la cognizione, compresi i processi di attenzione.

“Sono davvero entusiasta”, ha detto Buschman. Guardando il lavoro di altri ricercatori, “Ricordo solo di aver visto, c’è un neurone stabile, c’è un neurone che cambia! Li vedi dappertutto adesso. “

Libby è interessata alle implicazioni dei loro risultati per la ricerca sull’intelligenza artificiale, in particolare nella progettazione di architetture utili per le reti di IA che devono multitasking. “Vorrei vedere se le persone che pre-allocano i neuroni nelle loro reti neurali per avere proprietà stabili e di commutazione, invece di proprietà casuali, aiutassero le loro reti in qualche modo”, ha detto.

Tutto sommato, “le conseguenze di questo tipo di codifica delle informazioni saranno davvero importanti e molto interessanti da capire”, ha detto Maravall.

Storia originale ristampato con il permesso di Quanta Magazine, una pubblicazione indipendente dal punto di vista editoriale del Fondazione Simons la cui missione è migliorare la comprensione della scienza da parte del pubblico coprendo gli sviluppi e le tendenze della ricerca nel campo della matematica e delle scienze fisiche e della vita.


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