Новая модель машинного обучения показывает, что клетки мозга в форме звезды могут отвечать за способность мозга к запоминанию, и когда-нибудь это может привести к прогрессу в области искусственного интеллекта и исследований болезни Альцгеймера.
Астроциты — это клетки головного мозга в форме звезды, которые могут играть важную роль в формировании памяти. (Изображение предоставлено: JUAN GAERTNER/SCIENCE PHOTO LIBRARY через Getty Images)
На протяжении десятилетий учёные считали, что нейроны являются единственными «архитекторами» мыслительной деятельности и памяти в мозге. Однако новое исследование предполагает, что другой тип клеток мозга, на который часто не обращают внимания, может играть более важную роль в формировании памяти, чем считалось ранее.
Исследование, опубликованное в мае в журнале PNAS, предполагает, что эти другие клетки мозга, называемые астроцитами, могут быть ответственны за впечатляющую способность мозга к хранению информации благодаря недавно обнаруженной сетевой архитектуре.
Астроциты — это клетки звездообразной формы, которые выполняют множество задач по обслуживанию мозга, в том числе очищают его от клеточного мусора, снабжают нейроны питательными веществами и регулируют кровоток. У них также есть тонкие ветвящиеся структуры, известные как отростки, которые обволакивают места, где нейроны обмениваются сообщениями. Эта оболочка образует так называемый трёхсторонний синапс — своего рода трёхстороннее рукопожатие, в котором участвуют два связанных нейрона и астроцит.
«Вы можете представить астроцит в виде осьминога с миллионами щупалец», — сказал ведущий автор Лео Козачков, который в то время, когда проводилось исследование, был аспирантом Массачусетского технологического института, а сейчас работает в IBM Research в Йорктаун-Хайтс, штат Нью-Йорк. «Голова осьминога — это тело клетки, а щупальца — это «отростки», которые обвивают близлежащие синапсы», — сказал Козачков в электронном письме для Live Science.
Астроциты не передают электрические импульсы, как нейроны. Вместо этого они взаимодействуют посредством кальциевой сигнализации, посылая волны заряженных частиц кальция внутри клеток и между ними. Исследования показали, что астроциты реагируют на синаптическую активность, изменяя уровень кальция внутри себя. Эти изменения могут вызывать высвобождение химических посредников из астроцита в синапс.
«Эти процессы действуют как крошечные кальциевые компьютеры, улавливающие информацию, передаваемую через синапс, передающие эту информацию другим процессам, а затем получающие обратную связь», — сказал Козачков. В конечном итоге эта цепочка возвращается к нейронам, которые, в свою очередь, корректируют свою активность. Однако исследователи пока не до конца понимают, какие именно вычислительные функции выполняют астроциты с информацией, полученной от нейронов.
Чтобы лучше понять эту функцию, Козачков и его коллеги обратились к архитектурам машинного обучения, способным представлять сложные взаимодействия между множеством участников, а не только фиксировать простые связи между парами элементов.
По словам старшего автора исследования Дмитрия Кротова, научного сотрудника MIT-IBM Watson AI Lab и IBM Research, традиционные сети машинного обучения, связывающие только пары нейронов, могут кодировать ограниченную информацию. Поскольку один астроцит может соединяться с тысячами синапсов, команда выдвинула гипотезу, что астроциты могут обеспечивать связь между всеми этими соединениями. Это может объяснить, как мозг достигает таких огромных возможностей хранения данных, предположили они.
«Уникальная анатомическая структура астроцитов обеспечивает очень естественный и привлекательный способ создания этих больших систем хранения информации на биологическом уровне», — написал Козачков в электронном письме для Live Science.
Исследователи также выдвинули гипотезу о том, что астроциты хранят воспоминания посредством постепенных изменений в своих внутренних кальциевых паттернах и что эти паттерны затем преобразуются в сигналы, которые передаются нейронам в виде химических мессенджеров. В этой модели каждый отросток астроцита, а не вся клетка в целом, функционирует как отдельная вычислительная единица, предположили учёные.
«Нашей модели не нужно много нейронов, чтобы хранить много воспоминаний, — сказал Козачков. — Это значительное преимущество с точки зрения энергоэффективности, поскольку нейроны метаболически «дороги».
По словам Маурицио де Питта, доцента Исследовательского института Крембила в Торонто, Канада, который не принимал участия в работе, модель предлагает «биологически обоснованное объяснение» того, как эти системы хранения памяти могут работать в мозге. Прошлые исследования с использованием микроскопов высокого разрешения подтвердили эту точку зрения, показав, что отростки астроцитов переплетаются по всему мозгу и контактируют с многочисленными синапсами.
Однако де Питта сообщил Live Science в электронном письме, что «модели — это мощные инструменты, но они остаются лишь приближением к реальному миру». Он также предупредил, что современные технологии пока не могут в полной мере воспроизвести динамику, происходящую в человеческом мозге в реальном времени, а для подтверждения гипотезы необходим именно такой уровень детализации.
По словам де Питта, хотя учёные начинают понимать, что астроциты играют определённую роль в формировании воспоминаний, у нас до сих пор нет чётких доказательств того, что специфические взаимодействия между этими клетками и мозгом, основанные на кальции, действительно помогают создавать, хранить или воспроизводить воспоминания, как предполагает команда из Массачусетского технологического института. Однако если модель команды окажется верной, это может по-новому взглянуть на хранение информации в мозге и предположить, что объём памяти может зависеть от количества взаимодействий между астроцитами и синапсами в мозге.
По словам авторов исследования, эта модель также предлагает потенциальные терапевтические мишени для лечения нейродегенеративных заболеваний.
«Известно, что астроциты участвуют в развитии болезни Альцгеймера и других нарушений памяти: наша модель даёт вычислительное представление о том, что может быть не так», — сказал Козачков. «Потенциально наша математическая модель может вдохновить на поиск новых терапевтических мишеней: точная модуляция связей или передачи сигналов астроцитами может восстановить или компенсировать утраченную функцию памяти.»
Однако для того, чтобы эта работа была внедрена в клиническую практику, потребуется гораздо больше исследований.
Помимо нейробиологии, эта модель может найти применение в искусственном интеллекте. По словам де Питты, эта модель может помочь исследователям создать аппаратные системы, подобные мозгу. Такие системы могли бы использовать плотную архитектуру памяти, которая позволяет хранить огромные объёмы информации и эффективно воспроизводить их, потребляя очень мало энергии, как это делает наш мозг. Это можно было бы использовать в самых разных областях, таких как распознавание голоса, робототехника и автономные системы, помощники с искусственным интеллектом, интерфейсы «мозг-машина» и «нейропротезирование».