Принятие человеком решений основано на обработке сложной информации, однако, остается неясным вопрос, как мозг адаптирует анализ данных под актуальный запрос. Ученые из Института человеческого развития им. Макса Планка (Германия) выявили механизмы, позволяющие варьировать пути обработки мозгом информации в зависимости от поставленных задач. В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, описаны нейронные процессы, показывающие быстрое переключение нейронных сетей из режима умеренной работы в «шумное» состояние при увеличении количества важной информации.
Credit: Public Domain
Вождение автомобиля, обдумывание финансовых возможностей или жизненных путей – все эти действия связаны с мыслительной деятельностью и требуют обработки определенного количества информации. Однако в ситуациях, когда мы знаем, какая информация актуальна в данный момент, решения принимать значительно проще. В противном случае от нас требуется привлечение всех возможных источников информации.
Чтобы выявить ранее неизвестные механизмы обработки сложной и многомерной информации, исследователи из Института развития человека Макса Планка и Центра вычислительной психиатрии и исследований старения Университета Макса Планка разработали особую задачу.
Участников просили рассмотреть движущееся облако, состоящее из маленьких квадратов, отличающихся друг от друга по таким характеристикам как цвет, размер, яркость и направление движения. Затем им задавали вопросы, касающиеся одного из параметров: «Куда двигалось большее количество квадратов? Влево или вправо?». Перед тем как участники увидели квадраты, авторы исследования сообщили им, какие характеристики облака больше интересуют исследователей. Ожидалось, что чем больше определяющих параметров будет упомянуто, тем менее уверенными станут участники, не зная, на чем именно следует сосредоточить внимание.
Активность мозга участников измерялась при помощи электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной МРТ (фМРТ).
Ученые выявили следующее: когда участники сомневались, на каком параметре будет основываться выбор, их сигналы ЭЭГ переходили из ритмического режима (присутствующего, когда участники могли сосредоточиться на одной функции) в более аритмичный, «шумный» режим.
Авторы связывают степень изменения режима ЭЭГ от ритмического к «шумному» с активностью таламуса, проявляющейся на фМРТ. Так как таламус – это глубокая структура мозга, его активность не может быть точно зафиксирована с помощью ЭЭГ. Таламус обычно рассматривается как интерфейс для сенсорных и моторных сигналов, а его потенциальная роль в гибкости мозга остается незамеченной. Результаты этогоисследования могут расширить наше понимание того, как структуры мозга адаптируются к постоянно меняющемуся миру.
«Когда нейробиологи думают о том, как мозг обеспечивает гибкость поведения, мы часто сосредотачиваемся исключительно на сетях коры головного мозга, в то время как таламус традиционно считается просто ретранслятором для сенсомоторной информации. Вместо этого наши результаты доказывают, что таламус может поддерживать нейронную динамику в целом и может оптимизировать состояние мозга в соответствии с требованиями окружающей среды, позволяя нам принимать более обоснованные решения» — Дуглас Гарретт, старший автор исследования и руководитель группы LNDG.
Далее авторы планируют изучить сдвиги в нейронной динамике, которые допускает таламус, и узнать, можно ли «настроить» такие сдвиги, стимулируя таламус слабыми электрическими токами.
Текст: Елизавета Калинина
Thalamocortical excitability modulation guides human perception under uncertainty by Kosciessa, J.Q., Lindenberger, U. & Garrett, D.D. Nat Commun 12, 2430 (2021).