Обнаружение активности мозга в процессе планирования

Когда мы останавливаемся, чтобы подумать, прежде чем принять важное решение, мы можем представить возможные результаты различных выборов, которые мы могли бы сделать. Хотя эта «мысленная симуляция» имеет фундаментальное значение для того, как мы планируем и принимаем решения в повседневной жизни, то, как мозг работает для достижения этой цели, до конца не изучено.

Международная группа ученых обнаружила нейронные механизмы, используемые при планировании. Их результаты, опубликованные в журнале Nature Neuroscience, предполагают, что взаимодействие между префронтальной корой головного мозга и гиппокампом позволяет нам представлять будущие результаты, чтобы направлять наши решения.

«Префронтальная кора действует как «симулятор», мысленно проверяя потенциальные действия, используя когнитивную карту, хранящуюся в гиппокампе», — объясняет он. Марсело Матар, доцент кафедры психологии Нью-Йоркского университета и один из авторов статьи. «Это исследование проливает свет на нейронные и когнитивные механизмы планирования – фундаментальный компонент интеллекта человека и животных. Более глубокое понимание этих механизмов мозга может в конечном итоге привести к улучшению лечения расстройств, влияющих на способность принимать решения».

Роль как префронтальной коры головного мозга, используемой при планировании и принятии решений, так и гиппокампа, участвующего в формировании и хранении памяти, уже давно установлена. Однако их конкретные обязанности по совещательному принятию решений, типы решений, которые требуют от нас думать, прежде чем действовать, менее ясны.

Чтобы пролить свет на нейронные механизмы планирования, Матар и его коллеги — Кристофер Дженсен, вычислительный нейробиолог из Университетского колледжа Лондона, и Гийом Хенкин, профессор вычислительной нейробиологии Кембриджского университета — разработали вычислительную модель для прогнозирования активности мозга во время планирование. Затем они проанализировали данные людей и лабораторных мышей*, чтобы подтвердить обоснованность модели — рекуррентной нейронной сети (RNN), которая изучает закономерности на основе поступающей информации.

Модель приняла во внимание существующие знания о планировании и добавила новые уровни сложности, включая «воображаемые действия», тем самым отражая, как принятие решений включает в себя оценку влияния потенциальных вариантов – подобно тому, как шахматист представляет последовательность ходов перед совершением. к одному. . Это мысленное моделирование возможного будущего, смоделированное на взаимодействии между префронтальной корой и гиппокампом, позволяет нам быстро адаптироваться к новым условиям, например, когда мы поворачиваем за угол, обнаружив, что дорога заблокирована.

Ученые проверили эту вычислительную модель, используя поведенческие и нейронные данные. Чтобы оценить способность модели прогнозировать поведение, ученые провели новый эксперимент, чтобы измерить, как люди перемещаются по онлайн-лабиринту на экране компьютера и сколько времени им приходится думать перед каждым шагом. Чтобы подтвердить предсказания модели о роли гиппокампа в планировании, они проанализировали нейронные записи грызунов, перемещающихся по физическому лабиринту, конфигурация которого была такой же, как и в эксперименте на людях. Поставив аналогичную задачу людям и крысам, исследователи смогли провести параллели между поведенческими и нейронными данными, что является особенно инновационным аспектом этого исследования.

Результаты эксперимента соответствовали вычислительной модели и продемонстрировали сложное взаимодействие между префронтальной корой и гиппокампом. В экспериментах на людях активность мозга участников отражала более длительное время размышлений, прежде чем пройти через лабиринт. В экспериментах с лабораторными мышами нейронные реакции животных при движении по лабиринту напоминали симуляцию модели.

«В целом, эта работа дает фундаментальные знания о том, как эти мозговые цепи позволяют нам думать, прежде чем действовать, чтобы принимать более правильные решения», — говорит Матар. «Кроме того, способ, которым участники испытаний на людях и животных, а также RNN обучаются выполнению одной и той же задачи, обеспечивает инновационный и фундаментальный способ получить представление о поведении».

*Нейрофизиологи Калифорнийского университета в Беркли Джон Ведольски и Дэвид Фостер предоставили нейронные данные экспериментов на лабораторных мышах, использованные в анализе статьи.

дои: 10.1038/s41593-024-01675-7