I cervelli sono una rete labirintica di circuiti sovrapposti:alcuni percorsi incoraggiano l'attività mentre altri la sopprimono. Mentre gli studi precedenti si sono concentrati maggiormente sui circuiti eccitatori, Si ritiene ora che i circuiti inibitori svolgano un ruolo altrettanto importante nella funzione cerebrale. I ricercatori dell'Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (OIST) e del RIKEN Center for Brain Science hanno creato una rete artificiale per simulare il cervello, dimostrando che armeggiare con circuiti inibitori porta a una memoria estesa.

La memoria associativa è la capacità di collegare elementi non correlati e archiviarli in memoria, per associare elementi che si verificano contemporaneamente come un singolo episodio. In questo studio, pubblicato in Lettere di revisione fisica , il team ha utilizzato modelli disposti in sequenza per simulare un ricordo, e ha scoperto che un computer è in grado di ricordare schemi che abbracciano un episodio più lungo quando il modello tiene conto dei circuiti inibitori. Proseguono spiegando come questa scoperta potrebbe essere applicata per spiegare il nostro cervello.

"Questo semplice modello di elaborazione ci mostra come il cervello gestisce le informazioni fornite in un ordine seriale, " spiega il professor Tomoki Fukai, capo dell'unità di codifica neurale e calcolo cerebrale dell'OIST, che ha condotto lo studio con il collaboratore di RIKEN Dr. Tatsuya Haga. "Modellando i neuroni usando i computer, possiamo iniziare a capire l'elaborazione della memoria nella nostra mente."

Abbassa le tue inibizioni

Pensando al cervello in termini di fisico, i fenomeni non biologici sono ora un approccio ampiamente accettato nelle neuroscienze e molte idee tratte dalla fisica sono state ora convalidate negli studi sugli animali. Una di queste idee è capire il sistema di memoria del cervello come una rete di attrattori, un gruppo di nodi connessi che mostrano modelli di attività e tendono verso determinati stati. Questa idea di reti di attrattori ha costituito la base di questo studio.

Un principio della neurobiologia è che "le cellule che si attivano insieme si collegano insieme":i neuroni che sono attivi contemporaneamente diventano sincronizzati, il che spiega in parte come il nostro cervello cambia nel tempo. Nel loro modello, il team ha creato circuiti eccitatori, modelli di neuroni che si attivano insieme, per replicare il cervello. Il modello includeva molti circuiti eccitatori distribuiti su una rete.

Ma ancora più importante, il team ha inserito circuiti inibitori nel modello. Diversi circuiti inibitori agiscono localmente su un particolare circuito, o globalmente attraverso la rete. I circuiti impediscono ai segnali indesiderati di interferire con i circuiti eccitatori, che sono quindi più in grado di sparare e cablare insieme. Questi circuiti inibitori consentivano ai circuiti eccitatori di ricordare uno schema che rappresentava un episodio più lungo.

La scoperta corrisponde a ciò che è attualmente noto sull'ippocampo, una regione del cervello coinvolta nella memoria associativa. Si pensa che un equilibrio tra attività eccitatoria e inibitoria sia ciò che consente la formazione di nuove associazioni. L'attività inibitoria potrebbe essere regolata da una sostanza chimica chiamata acetilcolina, che è noto per svolgere un ruolo nella memoria all'interno dell'ippocampo. Questo modello è una rappresentazione digitale di questi processi.

Una sfida all'approccio, però, è l'uso del campionamento casuale. Il gran numero di possibili uscite, o stati attrattori, in rete, sovraccarica la capacità di memoria di un computer. Il team invece ha dovuto fare affidamento su una selezione di uscite, piuttosto che una revisione sistematica di ogni possibile combinazione. Ciò ha permesso loro di superare una difficoltà tecnica senza compromettere le previsioni del modello.

Globale, lo studio ha consentito inferenze generali:i neuroni inibitori hanno un ruolo importante nella memoria associativa, e questo corrisponde a ciò che potremmo aspettarci nel nostro cervello. Fukai afferma che dovranno essere completati studi biologici per determinare l'esatta validità di questo lavoro computazionale. Quindi, sarà possibile mappare le componenti della simulazione alle loro controparti biologiche, costruire un quadro più completo dell'ippocampo e della memoria associativa.

Il team andrà poi oltre un semplice modello verso uno con parametri aggiuntivi che rappresenti meglio l'ippocampo, e guardare l'importanza relativa dei circuiti inibitori locali e globali. Il modello attuale comprende neuroni che sono spenti o accesi:zero e uno. Un modello futuro includerà dendriti, i rami che collegano i neuroni in una maglia complicata. Questa simulazione più realistica sarà in una posizione ancora migliore per trarre conclusioni sui cervelli biologici.