La ricerca suggerisce che i circuiti, che si trovano nei gangli della base, selezionano le migliori associazioni senso-motorie per generare le azioni più gratificanti. Il modello computazionale può tenere conto delle diverse funzioni in cui sono coinvolti i circuiti, tra cui prendere decisioni, acquisire competenze attraverso l’apprendimento per rinforzo e pianificare percorsi.
I modelli precedenti dei gangli della base si sono concentrati sul ruolo dei circuiti nel controllo motorio. Il nuovo modello propone un quadro computazionale più completo in grado di spiegare sia le funzioni motorie che cognitive di quest’area del cervello.
"Il nostro obiettivo era comprendere il calcolo che avviene nei gangli della base in diverse specie e comportamenti e fornire un quadro computazionale unificante che tenga conto di tutte le diverse funzioni in cui i gangli della base sono implicati", ha affermato l'autore senior Samuel A. Musallam, PhD, professore associato di neuroscienze presso l'Università della California, Irvine.
"Il nuovo modello ci permette di comprendere i meccanismi neurali che danno origine al comportamento su molte scale temporali, dai rapidi aggiustamenti dei movimenti in risposta a ricompense ed errori immediati, all'apprendimento a lungo termine di sequenze comportamentali che si svolgono nell'arco di molti secondi", ha spiegato. disse.
La ricerca è stata pubblicata il 30 agosto sulla rivista Neuron.
Il modello può spiegare come gli animali eseguono una serie di compiti sensomotori nel mondo naturale, inclusi movimenti abili per raggiungere obiettivi visivi, pianificare le traiettorie dei movimenti oculari per selezionare oggetti bersaglio da fissare durante la ricerca di cibo e acquisire il linguaggio attraverso l'apprendimento associativo. .
"Il modello rivela meccanismi computazionali comuni tra specie e compiti", ha affermato Musallam. "Nonostante le grandi differenze nei sistemi motori e cognitivi tra gli animali, i gangli della base sembrano utilizzare principi di calcolo simili indipendentemente dal fatto che il sistema controlli i movimenti di raggiungimento o i movimenti oculari; e che questi principi sono condivisi in diversi compiti come la pianificazione motoria e il processo decisionale."
Musallam e il suo team stanno ora utilizzando il modello per fare previsioni più precise che possono essere testate con registrazioni neurali negli animali da esperimento. Si prevede inoltre di utilizzare il modello per sviluppare nuove strategie di trattamento per le malattie neurologiche che colpiscono i gangli della base, come il morbo di Parkinson.
