Van pameti u samo nekoliko sekundi
Dinamika prijenosa signala u mozgu izuzetno je kaotična, zaključili su znanstvenici Max Planck instituta za dinamiku i samoorganizaciju na sveučilištu u Göttingenu, u suradnji sa znanstvenicima Bernstein centra za računarstvo i neuroznanosti u Göttingenu.
Tijekom istraživanja znanstvenici su po prvi puta, na temelju grafičkih prikaza moždane aktivnosti, uspjeli izračunati brzinu gubitka pohranjenih informacija. Brzina zaboravljanja podataka izuzetno je brza: čak jedan bit po aktivnom neuronu u sekundi. Mozak kodira informacije u obliku električnih signala ili pikova. Svaki od međusobno povezanih neurona u mozgu, a ima ih otprilike 100 milijardi, istovremeno funkcionira i kao prijamnik i kao odašiljač signala. Cijela mreža neurona prenosi dolazni električni signal, a pod određenim uvjetima pojedini neuron može odaslati susjednim neuronima i vlastiti signal. Zbog toga, svaka obrada informacije u mozgu ostaje zabilježena kao posebni uzorak na grafičkom prikazu moždane aktivnosti. Na taj se način može otkriti kada je i koji je neuron odaslao signal. Taj posebni uzorak aktivnosti zapravo služi kao komunikacijski protokol koji bilježi razmjenu informacija među neuronima. Koliko je taj uzorak pouzdan? Mogu li čak i najmanje promjene u komunikaciji među neuronima proizvesti potpuno drugačiji uzorak, baš kao što samo jedan dodatak u rečenici može potpuno izmijeniti njeno značenje?
Takvo ponašanje znanstvena zajednica definira kao kaotično. U tom je slučaju izuzetno teško predvidjeti dinamiku procesa koji se odvijaju u mozgu. Uz to, informacije pohranjene u uzorku aktivnosti postupno će se izgubiti kao rezultat malih pogrešaka u kodiranju. U suprotnosti s ovim, postoji i “nekaotična”, tzv. stabilna, dinamika moždane aktivnosti, u kojoj su greške mnogo rjeđe. Ponašanje pojedinih neurona ne bi značajno, ili uopće, utjecalo na sveukupni rad mreže. Novi rezultati prikupljeni tijekom istraživanja u Göttingenu dokazuju kaotičnost u aktivnosti moždane kore, inače glavnom centru za preusmjeravanje informacija. Izuzetno je važno napomenuti da su znanstvenici mjerenja prvi puta izvršili na realističnom modelu neurona. Kada informacija u obliku električnog signala ulazi u neuron, dolazi do stvaranja dodatnog električnog potencijala na membrani stanica neurona. Neuron postaje aktivan tek kada taj, dodatni potencijal prijeđe određenu graničnu vrijednost.
“Ovaj je proces izuzetno važan.”, navodi Fred Wolf, voditelj Theoretical Neurophysics istraživačke skupine na Max Planck institutu za dinamiku i samoorganizaciju. “Radi se o jedinom načinu preciznog uračunavanja vjerojatnosti vremena aktivacije neurona.” Stariji modeli opisuju neurone na izrazito pojednostavljen način. Također ne uzimaju u obzir točno vrijeme i uvjete stvaranja električnog signala. “Ovakav pristup objašnjava stabilnu dinamiku u nekim slučajevima, ali ne može objasniti nestabilnu dinamiku drugih slučajeva”, objašnjava Michael Monteforte, također s Max Planck instituta za dinamiku i samoorganizaciju, inače student doktorskog studija na Göttingen Graduate School for Neurosciences and Molecular Biosciences (GGNB). Zbog toga je, na temelju starih modela, bilo nemoguće odgovoriti na pitanje jesu li procesi u moždanoj kori kaotični ili ne.
Zahvaljujući ovom, raznovrsnijem pristupu znanstvenici su po prvi put uspjeli izračunati brzinu nestanka uzorka aktivnosti zbog malih promjena koje se događaju tijekom prijenosa signala. Drugim riječima, uspjeli su izračunati vrijeme zaboravljanja informacija. Nestaje otprilike jedan bit informacija u sekundi po aktivnom neuronu. “Nismo očekivali toliko veliku brzinu brisanja informacija”, napominje Wolf. Čini se da se informacije u mozgu gube jednako brzo kao što i pristižu iz osjetila. Ta je činjenica poprilično uzdrmala dosadašnje poimanje neurološkog koda moždane kore. Zbog velike brzine brisanja, informacije koje dolaze iz osjetila opstaju u obliku samo nekoliko pikova. Ova nova otkrića ukazuju na mogućnost uređenja dinamike procesa u moždanoj kori tako da najbolje obrađuje kratke bljeskove iz vanjskog svijeta.
Izvor: Max-Planck-Gesellschaft
