Исследователи Массачусетского технологического института выдвинули гипотезу, что астроциты могут принимать активное участие в работе памяти. Архитектура, предложенная в новой модели, может объяснить огромную емкость памяти мозга, которая намного больше, чем можно было бы ожидать, если бы работали только нейроны. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Огромный объем памяти в мозге могут создавать не только нейроны, но и астроциты
Исследователи Массачусетского технологического института выдвинули гипотезу, что астроциты могут принимать активное участие в работе памяти. Архитектура, предложенная в новой модели, может объяснить огромную емкость памяти мозга, которая намного больше, чем можно было бы ожидать, если бы работали только нейроны.
Звездчатый астроцит. Культивированный астроцит, испускающий многочисленные звездчатые отростки (зеленого цвета). Синий цвет представляет собой ядра других клеток, присутствующих в культуре. Википедия
Человеческий мозг содержит около 86 миллиардов нейронов. Эти клетки передают электрические сигналы, которые помогают мозгу хранить воспоминания, передавать информацию и команды по всей нервной системе. В мозге есть и миллиарды астроцитов — звездчатых клеток с множеством длинных отростков, которые позволяют им взаимодействовать с миллионами нейронов. Хотя долгое время считалось, что они являются в основном вспомогательными клетками, недавние исследования позволили предположить, что астроциты могут играть роль в хранении информации и других когнитивных функций.
«Всегда считалось, что астроциты просто наводят порядок вокруг нейронов, но нет никаких особых причин, по которым эволюция не поняла бы, что, поскольку каждый астроцит может контактировать с сотнями тысяч синапсов, их можно использовать и для вычислений», — говорит соавтор работы Жан-Жак Слотин.
Объем памяти
(A) Абстрактная версия астроцита, показывающая отростки астроцита и синапсы. (B) Математическая идеализация мини-цепи, определяемой одним астроцитом.
Астроциты выполняют множество вспомогательных функций в мозге: они убирают мусор, снабжают нейроны питательными веществами и помогают обеспечить кровоснабжение. Астроциты также выпускают множество тонких щупалец, известных как отростки, каждое из которых может обвиваться вокруг одного синапса — соединения, где два нейрона взаимодействуют друг с другом — для создания трехчастного (трехкомпонентного) синапса.
За последние годы нейробиологи показали, что если связи между астроцитами и нейронами в гиппокампе нарушены, хранение и извлечение памяти ухудшаются.
В отличие от нейронов, астроциты не могут запускать потенциалы действия — электрические импульсы, которые переносят информацию по всему мозгу. Однако они могут использовать кальциевую сигнализацию для связи с другими астроцитами. За последние несколько десятилетий, по мере улучшения разрешения кальциевой визуализации, исследователи обнаружили, что кальциевая сигнализация также позволяет астроцитам координировать свою активность с нейронами в синапсах, с которыми они связаны.
Эти исследования показывают, что астроциты могут обнаруживать нейронную активность, что приводит к изменению их собственного уровня кальция. Эти изменения могут заставить астроциты высвобождать глиотрансмиттеры — сигнальные молекулы, похожие на нейротрансмиттеры — в синапс.
«Существует замкнутый круг взаимодействия между сигналами нейронов и сигналами от астроцитов к нейронам», — говорит соавтор работы Дмитрий Козачков. — «Неизвестно, какие именно вычисления астроциты могут выполнять с информацией, которую они воспринимают от нейронов».
Команда MIT приступила к моделированию того, что могут делать эти связи и как они могут способствовать хранению памяти. Их модель основана на сетях Хопфилда — типе нейронной сети, которая может хранить и вызывать паттерны памяти.
Сети Хопфилда, изначально разработанные Джоном Хопфилдом и Шун-Ичи Амари в 1970-х и 1980-х годах, часто используются для моделирования мозга, но было показано, что эти сети не могут хранить достаточно информации, чтобы сравниться с огромным объемом памяти человеческого мозга. Более новая, модифицированная версия сети Хопфилда, известная как плотная ассоциативная память, может хранить гораздо больше информации посредством более высокого порядка связей между более чем двумя нейронами.
Однако неясно, как мозг мог бы реализовать эти многонейронные связи в гипотетическом синапсе, поскольку обычные синапсы соединяют только два нейрона: пресинаптическую клетку и постсинаптическую клетку. Вот где в игру вступают астроциты.
«Если у вас есть сеть нейронов, которые соединяются парами, то в этих сетях можно закодировать лишь очень небольшое количество информации», — говорит Кротов. — «Чтобы построить плотные ассоциативные воспоминания, вам нужно связать более двух нейронов. Поскольку один астроцит может соединяться со многими нейронами и многими синапсами, возникает соблазн предположить, что может существовать передача информации между синапсами, опосредованная этой биологической клеткой. Это стало для нас самым большим вдохновением для изучения астроцитов и заставило нас начать думать о том, как построить плотную ассоциативную память биологически».
Нейронно-астроцитарная ассоциативная модель памяти, которую исследователи разработали в своей новой статье, может хранить значительно больше информации, чем традиционная сеть Хопфилда — более чем достаточно, чтобы сравниться с емкостью памяти мозга.
Сложные связи
При фиксированном количестве нейронов нейро-астроцитарная сеть способна хранить гораздо больше воспоминаний, чем сеть, состоящая только из нейронов. (A) Энергетический ландшафт ассоциативной сети, состоящей только из нейронов. (B) Энергетический ландшафт ассоциативной сети нейрон-астроцит. Воспоминания более плотно упакованы в пространстве состояний, что обеспечивает превосходные возможности хранения и извлечения информации.
Исследователи говорят, что обширные биологические связи между нейронами и астроцитами подтверждают идею о том, что этот тип модели может объяснить, как работают системы хранения памяти мозга. Они выдвигают гипотезу, что в астроцитах воспоминания кодируются постепенными изменениями в моделях потока кальция. Эта информация передается нейронам глиотрансмиттерами, высвобождаемыми в синапсах, к которым подключаются отростки астроцитов.
«Тщательно координируя эти две вещи — пространственно-временную модель кальция в клетке и затем обратную передачу сигналов нейронам — вы можете получить именно ту динамику, которая вам нужна для этого значительно увеличенного объема памяти», — говорит Козачков.
Одной из ключевых особенностей новой модели является то, что она рассматривает астроциты как наборы процессов, а не как единое целое. Каждый из этих процессов можно считать одной вычислительной единицей. Из-за высоких возможностей хранения информации плотной ассоциативной памяти отношение объема хранимой информации к количеству вычислительных единиц очень велико и растет с размером сети. Это делает систему не только высокопроизводительной, но и энергоэффективной.
Концептуализируя трехкомпонентные синаптические домены — где астроциты динамически взаимодействуют с пре- и постсинаптическими нейронами — как фундаментальные вычислительные единицы мозга, авторы утверждают, что каждая единица может хранить столько же паттернов памяти, сколько нейронов в сети.
«Это приводит к поразительному выводу, что, в принципе, сеть нейронов-астроцитов может хранить произвольно большое количество паттернов, ограниченное только ее размером», — говорит Маурицио Де Питта, доцент кафедры физиологии в Исследовательском институте Крембила в Университете Торонто, который не принимал участия в исследовании.
Чтобы проверить, может ли эта модель точно представлять, как мозг хранит память, исследователи рассчитывают разработать способы точного манипулирования связями между процессами астроцитов, а затем наблюдать, как эти манипуляции влияют на функцию памяти.
«Мы надеемся, что одним из последствий этой работы может стать то, что экспериментаторы серьезно рассмотрят эту идею и проведут несколько экспериментов, проверяющих эту гипотезу», — говорит Кротов.
Помимо того, что эта модель дает представление о том, как мозг может хранить память, она также могла бы предоставить руководство для исследователей, работающих над искусственным интеллектом. Изменяя связность сети «процесс-процесс», исследователи могли бы генерировать огромный спектр моделей, которые можно было бы исследовать для разных целей, например, создавая континуум между плотными ассоциативными воспоминаниями и механизмами внимания в больших языковых моделях.
«Хотя нейронаука изначально вдохновила ключевые идеи в области ИИ, последние 50 лет исследований в области нейронауки оказали мало влияния на эту область, и многие современные алгоритмы ИИ отошли от нейронных аналогий», — говорит Слотин. — «В этом смысле наша работа может быть одним из первых вкладов в ИИ, основанных на недавних исследованиях в области нейронауки».