Ученые изучают, как нейронные сети помогают мозгу прогнозировать будущие события

Введение

17 октября 2024 года в Университете Твенте (University of Twente) Мартина Ламберти успешно защитила диссертацию на тему: Know the Past to See the Future: Memory and Prediction in In-Vitro Cortical Neurons (Знай прошлое, чтобы увидеть будущее: память и предсказание в корковых нейронах in vitro). В своей работе она исследовала клеточные механизмы, участвующие в памяти и предсказании, а также их взаимосвязь.

Методология

Ламберти использовала модель нейронных сетей in vitro для регистрации активности нейронов и их стимуляции. В рамках исследования применялись два типа стимуляции: фокальная электрическая стимуляция, активирующая определенную подгруппу нейронов, и глобальная оптогенетическая стимуляция, при которой нейроны обрабатывались вирусом для реакции на свет.

Результаты

Исследование Ламберти продемонстрировало, что нейроны обладают способностью предсказывать будущие входные данные, что подтверждает гипотезу о предсказательной функции мозга. Память, как было показано, не только сохраняет прошлый опыт, но и активно участвует в формировании прогнозов. Это открытие имеет важное значение для понимания неврологических состояний, таких как деменция, у пациентов с которой наблюдаются проблемы как с памятью, так и с принятием решений.

Влияние на науку

Работа Ламберти предоставила ученым ценный инструмент для детального изучения процессов формирования и прогнозирования памяти. Ее исследование открывает новые возможности для понимания предсказательных способностей мозга и их связи с памятью, что может способствовать разработке новых методов лечения неврологических заболеваний.

Заключение

Исследование Мартины Ламберти вносит значительный вклад в понимание механизмов памяти и предсказания на клеточном уровне. Ее результаты подчеркивают важность взаимосвязи между этими процессами и открывают новые горизонты для научных исследований в области нейробиологии.

Литература:
Thesis: research.utwente.nl/en/publica … ediction-in-iin-vitr