Невробиолози разкриха геометрията на невронния информационен поток

Потокът от невронна информация често се представя като електрически импулси, които се движат по проводник. Но реалността е много по-сложна и елегантна. Мозъкът не просто предава статични сигнали като по телефонна линия, а активно ги трансформира. Докато сигналът се движи от зрителната кора към зоните за обработка, самото съобщение променя формата си. Ново изследване предлага принципно нов начин за разглеждане на този процес.

Група учени от Чешката република и Япония изказват хипотезата, че можем да разберем функциите на мозъка не само чрез преброяване на пиковете или пиковите електрически разряди на ЕЕГ. Вместо това трябва да проследяваме геометрията на вероятностните разпределения, докато те се развиват във времето, пише Daily Neuron.

Представете си електрическата активност на група неврони като облак дим, който се движи през въздушен тунел. Докато се движи, в него протичат два различни процеса. Първо, облакът може да се разпространи, като става все по-тънък и по-широк. Второ, вятърът може да го издуха настрани, без да промени размера на облака.

Авторите на изследването описват тези два вида движения чрез информационна геометрия. Според тях разбирането на начина, по който тези разпределения се трансформират, е основно предизвикателство на компютърната невробиология. За да се справят с него, те са разработили система, която третира тези трансформации като градиентни потоци.

Този подход разделя данните на два компонента. Първият е ентропията. В този контекст ентропията се отнася до разпространението на облак дим. Тя разширява дисперсията на вероятностното разпределение в посока на неопределеност или гъвкавост. Вторият компонент е очакването. Той действа като вятър, който променя позицията на облака. Той измества средната стойност на разпределението. Това е движение към стабилност или конкретна прогноза.

Красотата на тази система се крие в нейната геометрична точност. Изследванията показват, че за центрираните симетрични разпределения двете сили са ортогонални, т.е. те действат независимо една от друга. С други думи, мозъкът може да увеличи „разпространението“ на даден сигнал, без да променя неговата „посока“. Тази независимост позволява шумът да бъде отделен от сигнала по начин, недостъпен за традиционните метрики, като например причинно-следствената връзка на Грейнджър.

Изследователите прилагат тази концепция към конкретни биологични данни. Те са анализирали записи на непрекъснати калциеви изображения на зрителната кора на мозъка на пет мишки. Зрителният кортекс е идеалната среда за провеждане на подобни експерименти. Нейните области са тясно свързани помежду си и функционално специализирани.

Наблюдавайки ги, учените разкриват последователна двупосочна трансформация между двете области. Което предполага наличието на стабилен комуникационен цикъл, в който се трансформира информацията. За да опишат прецизно тази динамика, те са използвали модел на трансформация на смесен поток – математически инструмент, който съчетава силите на разпространение (ентропия) и отклоненията (очакването), за да прогнозира еволюцията на сигналите.

Изследователите откриха, че могат да предвидят промените просто чрез преоценка на плътността на вероятностите. Това потвърждава, че мозъкът работи с висока статистическа сложност. Той не действа като прост превключвател, а като сложна система за прогнозиране, която постоянно изчислява вероятностите.

Изследването запълва пропастта между абстрактната теория на информацията и wetware биологията. Резултатите са в тясно съответствие с „хипотезата за ефективно кодиране“, според която невронните системи адаптират отговорите си към статистическата структура на заобикалящия ги свят.