Fale mózgowe – zjawisko znane neuronauce od ponad stu lat – wciąż skrywają wiele tajemnic. Teraz, dzięki nowatorskiej technologii opracowanej przez naukowców z Uniwersytetu Stanforda, możliwe stało się ich śledzenie z niespotykaną dotąd precyzją. Dwa zaawansowane instrumenty optyczne umożliwiają obserwację aktywności mózgowej z dokładnością do typu komórek, co może znacząco przyczynić się do lepszego zrozumienia chorób neurodegeneracyjnych i posłużyć jako inspiracja dla nowych modeli sztucznej inteligencji.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak nowa technologia optyczna z Uniwersytetu Stanforda pozwala śledzić fale mózgowe w czasie rzeczywistym.
- Dlaczego odkrycie nowych typów fal neuronalnych może być przełomem w badaniach nad chorobami neurodegeneracyjnymi.
- W jaki sposób fale theta mogą działać podobnie do mechanizmów uczenia w sztucznej inteligencji.
- Jakie możliwości otwierają się przed neuronauką i AI dzięki technice TEMPO oraz instrumentom światłowodowym i mezoskopowym.
Rewolucyjna technologia z Uniwersytetu Stanforda
Aktywność mózgu przypomina fale rozchodzące się po tafli wody – to porównanie zyskuje dziś zupełnie nowy wymiar dzięki przełomowej technologii stworzonej przez zespół z Uniwersytetu Stanforda. Nowe instrumenty optyczne, opisane niedawno w czasopiśmie Cell, pozwalają obserwować fale mózgowe z niespotykaną dotąd precyzją, otwierając drzwi do przełomowych odkryć w neuronauce, a także w dziedzinie sztucznej inteligencji inspirowanej biologicznie.
Zespół pod kierownictwem prof. Marka J. Schnitzera opracował technologię, która może śledzić aktywność elektryczną w mózgach myszy z dokładnością do typu komórek i w czasie rzeczywistym.
Uzyskujemy bardzo szeroki obraz fal rozchodzących się w mózgu” – mówi prof. Schnitzer, dodając: „Możemy obserwować wiele obszarów mózgu jednocześnie i obserwować, jak fale mózgowe przemieszczają się przez korę mózgową, czyli najbardziej zewnętrzną warstwę tkanki nerwowej mózgu, ze specyficznością co do typu komórek.
TEMPO – dziesięcioletni projekt, który przynosi przełom
Fundamentem nowej technologii są zaawansowane techniki optyczne znane jako TEMPO (ang. Two-photon Excitation with Mesoscope and Photonic Optics), rozwijane od ponad dekady. W najnowszym badaniu zaprezentowano dwa uzupełniające się instrumenty:
- Ultraczuły czujnik światłowodowy – dziesięciokrotnie bardziej czuły niż jego poprzednik, pozwala śledzić fale mózgowe podczas naturalnych aktywności myszy;
- Mezoskop optyczny – oferuje szerokie pole widzenia (do 8 mm), umożliwiając jednoczesną obserwację aktywności w znacznej części kory mózgowej.
Połączenie tych narzędzi pozwala nie tylko rejestrować znane wcześniej zjawiska, ale przede wszystkim identyfikować zupełnie nowe typy fal neuronalnych.
Trzy nieznane wcześniej fale mózgowe
Dzięki nowym możliwościom obrazowania naukowcy odkryli trzy typy fal mózgowych, które wcześniej pozostawały poza zasięgiem technik elektroencefalograficznych:
- Dwa rodzaje fal beta, kojarzonych z aktywnością poznawczą i stanami czujności, które przemieszczają się względem siebie pod kątem prostym — to zjawisko nieznane wcześniej neuronauce.
- Fale theta, tradycyjnie wiązane z konsolidacją pamięci, które – jak się okazało – mogą poruszać się również w kierunku przeciwnym niż wcześniej sądzono.
Choć znaczenie tej „wstecznej” propagacji nie jest jeszcze w pełni jasne, badacze sugerują, że może ona odgrywać rolę analogiczną do mechanizmu uczenia się znanego ze sztucznych sieci neuronowych.
Wydaje się, że mózg ma wewnętrzny zegar, który synchronizuje aktywność neuronalną, ale te fale wędrujące mogą również aktywnie reorganizować obwody neuronalne na duże odległości, wykraczające poza połączenia lokalne” – wyjaśnia Radosław Chrapkiewicz, dyrektor ds. inżynierii w laboratorium Schnitzera. „Może to odegrać ważną rolę w dalszych modelach sztucznej inteligencji inspirowanych biologią.
Potencjał w walce z chorobami neurodegeneracyjnymi
Odkrycia zespołu Stanforda mogą znacząco wpłynąć na badania nad schorzeniami, w których kluczową rolę odgrywa zaburzona synchronizacja aktywności mózgowej. Nieprawidłowości w falach neuronalnych zaobserwowano już wcześniej w chorobie Alzheimera, Parkinsona, padaczce czy schizofrenii. Dotychczas jednak brakowało narzędzi, które pozwoliłyby precyzyjnie zidentyfikować, które typy neuronów są odpowiedzialne za konkretne zaburzenia.
Nowa technologia TEMPO, dzięki zdolności różnicowania aktywności z dokładnością do typu komórki, może zrewolucjonizować sposób prowadzenia badań nad patofizjologią mózgu. Pozwala bowiem na tworzenie dokładnych map zaburzeń rytmów neuronalnych w czasie rzeczywistym i z niespotykaną rozdzielczością.
W dziedzinie neuronauki istnieje wiele bardzo ważnych zastosowań dla zrozumienia patologii i zróżnicowanej dynamiki mózgu – podkreśla Simon Haziza, główny autor badania. – Dopiero drapiemy temat.
Inspiracja dla przyszłości sztucznej inteligencji
Zaobserwowane zjawiska – szczególnie „wsteczna” fala theta – mogą stanowić fundament dla nowych architektur sztucznej inteligencji, bardziej zbliżonych do rzeczywistego działania mózgu. Fala wędrująca w przeciwnym kierunku może bowiem działać jak biologiczny odpowiednik „backpropagation” – mechanizmu uczenia wykorzystywanego w sieciach neuronowych AI.
To bezprecedensowe odkrycie może zainicjować kolejny etap w rozwoju tzw. neuromorficznych systemów komputerowych, które naśladują funkcjonowanie mózgu, nie tylko pod względem struktury, ale również dynamicznych procesów przetwarzania informacji.
👉 Wyniki oraz opis badań znajdziesz pod TYM LINKIEM
Główne wnioski
- Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda opracowali przełomową technologię optyczną, która umożliwia obserwację fal mózgowych u myszy z dokładnością do typu komórek.
- Odkryto trzy nowe typy fal neuronalnych, w tym dwa rodzaje fal beta przemieszczających się pod kątem prostym i fale theta, które mogą rozchodzić się wstecz.
- Nowe narzędzia – czujnik światłowodowy i mezoskop optyczny – pozwalają na obrazowanie aktywności kory mózgowej w szerokim zakresie (do 8 mm) i z wysoką czułością.
- Fale wędrujące mogą reorganizować obwody neuronalne i stanowić inspirację dla modeli sztucznej inteligencji naśladujących biologiczne mechanizmy uczenia.
Źródło:
- Stanford University
- Cell
