[ad_1]
Нейробиологи Массачусетского технологического института опубликовали ключевое новое понимание того, как работает рабочая память, в исследовании, опубликованном в PLOS Computational Biology.
Исследователи из Института обучения и памяти Пикауэра сравнили измерения активности клеток головного мозга у животного, выполняющего задание на рабочую память, с результатами различных компьютерных моделей, представляющих две теории об основном механизме удержания информации в уме.
Результаты подтверждают более новую теорию о том, что сеть нейронов хранит информацию, производя кратковременные изменения в связях или синапсах между ними, а не традиционную теорию о том, что память поддерживается за счет того, что нейроны остаются постоянно активными.
Идея о том, что клетки мозга сохраняют память, постоянно будучи «включенными», может быть проще, но она не точно отражает сложную гибкость мышления, которая может возникнуть из-за прерывистой нейронной активности, поддерживаемой кратковременной синаптической пластичностью.
Исследователи обнаружили, что только компьютерные модели, которые позволяли синапсам временно изменять связи, известные как «краткосрочная синаптическая пластичность», создавали паттерны нейронной активности, которые соответствовали тому, что наблюдалось в реальном мозге во время задания на рабочую память. Это говорит о том, что «пластичные» модели нейронных сетей, которые больше похожи на мозг и обладают дополнительными функциональными преимуществами с точки зрения надежности, могут быть ключом к пониманию того, как рабочая память работает в природе.
«Такого рода механизмы необходимы для того, чтобы дать рабочей памяти свободу действий, необходимую для ее гибкости», — сказал Эрл К. Миллер, профессор нейробиологии Пиковера на кафедре мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института (BCS). «Если бы рабочая память заключалась только в устойчивой активности, она была бы такой же простой, как выключатель света. Но рабочая память так же сложна и динамична, как и наши мысли».
Соавтор Лео Козачков, получивший докторскую степень в Массачусетском технологическом институте за работу, включающую это исследование, подчеркнул важность сопоставления компьютерных моделей с реальными данными для определения того, как информация рабочей памяти хранится в памяти и как природа на самом деле это делает. Старший автор Эрл К. Миллер, профессор неврологии в Массачусетском технологическом институте, добавил, что краткосрочная синаптическая пластичность имеет решающее значение для придания рабочей памяти гибкости, необходимой для того, чтобы она была динамичной, как наши мысли.
[ad_2]
Source