Новый метод анализа функционирования нейронов головного мозга

В последние годы ученые смогли понять, как мозг различает разные запахи, принимает решения в условиях неопределенности и как передвигает конечности. Ученые Byron M. Yu и John P. Cunningham утверждают, что с помощью стандартного аналитического метода «сокращение размерности» (Dimensionality reduction) будет легче сравнить образцы деятельности здоровых и аномальных клеток головного мозга. В конечном счете, это приведет к разработке новых методов лечения и хирургических вмешательств при черепно-мозговых травмах и неврологических расстройствах. 

«Для эффективного анализа функционирования головного мозга необходим одновременный анализ активности большего количества нейронов. Тем не менее, большинство стандартных аналитических методов подходят для анализа только одного или двух нейронов. Чтобы понять, как взаимодействуют большое количество нейронов, необходимо использовать передовые статистические методы анализа, такие как метод сокращения размерности для интерпретации масштабных записей активности нейронов», – утверждает Byron M. Yu. 

Метод сокращения размерности является обобщением деятельности большого числа нейронов с использованием меньшего количества латентных (скрытых) переменных. Этот метод особенно полезен, чтобы раскрыть внутреннюю работу мозга, например, когда мы размышляем или решаем проблему психического характера, где все действия происходят внутри головного мозга, а не во внешнем мире. 

«Одна из главных целей науки – объяснить сложные явления в простых терминах. Традиционно, нейрофизиология пытается найти простое объяснение функций нейронов. Тем не менее, новые исследования находят различные функции нейронов в их характере деятельности, которые трудно объяснить, исследуя только один нейрон. Метод сокращения размерности дает нам возможность охватить множество нейронов и дать простые объяснения с точки зрения того, как нейроны взаимодействуют друг с другом», – добавляет John P. Cunningham. 

Хотя метод снижения размерности является относительно новым методом в неврологии, но по сравнению с существующими аналитическими методами он уже подает большие надежды. 

ПОДРОБНЕЕ В НАУЧНОЙ СТАТЬЕ:

Cunningham, John P; Yu, Byron M (2014) Dimensionality reduction for large-scale neural recordings // Nature Publishing Group, a division of Macmillan Publishers Limited.