Нейробиологи из Оксфорда обнаружили, что активность крупномасштабных функциональных сетей мозга организована в виде устойчивых, циклических паттернов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-11-15 11:14 Это означает, что когнитивные функции – внимание, память, сенсорная обработка – не активируются хаотично, а следуют строго упорядоченной, повторяющейся последовательности, завершающейся каждые 300-1000 миллисекунд. Научная статья учёных с результатами научного исследования опубликована в журнале Nature Neuroscience. Large-scale cortical functional networks are organized in structured cycles. van Es, M.W.J., Higgins, C., Gohil, C. et al. Nat Neurosci (2025). doi 10. 1038/ s41593-025-02052-8 Исследование началось с анализа данных магнитоэнцефалографии здоровых людей в состоянии покоя. Авторы выделили 12 состояний мозга, каждое из которых представляет собой уникальную пространственно-спектральную конфигурацию активности и синхронизации в коре. Эти состояния соответствуют известным функциональным сетям: например, сеть пассивного режима работы мозга, связанная с безусловной активностью (пассивное бодрствование), и дорзальная сеть внимания, отвечающая за внешнюю фокусировку. Для изучения динамики переходов между этими состояниями авторы разработали новый метод под названием TINDA. В отличие от традиционных подходов, при которых анализируют только непосредственные переходы или предполагают фиксированные временные запаздывания обработки сигнала, TINDA работает с переменными интервалами между повторными активациями одного и того же состояния. Метод разбивает каждый такой интервал на две половины и сравнивает вероятность появления других состояний в первой и второй половине – тем самым получается выявить асимметрии во времени, которые остаются невидимыми при стандартном анализе. Анализ этих асимметрий для всех пар состояний показал, что они не случайны, а формируют глобальную, направленную циклическую структуру. Визуализация в виде направленного графа проявила единый устойчивый круговой паттерн активации всех 12 сетей. Для количественной оценки этой цикличности авторы ввели метрику «сила цикла» – меру, измеряющую степень систематического движения в одном направлении (по часовой стрелке). Значение этой метрики было значительно выше, чем в контрольных перестановках данных, что подтвердило статистическую значимость циклической организации. Ключевым открытием стало то, что эта цикличность проявляется не на уровне отдельных переходов, а на более долгих временных масштабах. Когда интервалы между повторными активациями одного и того же состояния были разделены на группы по длительности, «сила цикла» оказалась близка к нулю для самых коротких интервалов, менее 100 мс, и резко возрастала для интервалов продолжительностью 2-3 секунды и более. Это объясняет, почему цикличность не была обнаружена ранее: традиционные методы не способны уловить эти долгосрочные зависимости. Дальнейший анализ показал, что цикл имеет четкую структуру, группирующую сети по их функциональным и спектральным свойствам. На «верхней» части цикла расположены состояния с высокой общей мощностью и межрегиональной синхронизацией, включая сеть пассивного режима работы мозга. На «нижней» части цикла – состояния с низкой мощностью, преимущественно связанные с сенсомоторной обработкой. При этом на левой стороне цикла преобладают состояния с активностью в высоких частотах, а на правой – в низких частотах, соответствующих фронтотемпоральным и языковым областям. С возрастом «сила цикла» увеличивается, а «скорость цикла» снижается – что согласуется с известным когнитивным замедлением у пожилых людей. «Скорость цикла» различается у мужчин и женщин – у женщин она выше. Интересно, что 73% вариативности «скорости цикла» объясняется генетическими факторами, тогда как «сила цикла» не оказалась наследуемой. Это указывает на то, что динамика цикла, его скорость – это наследственные биологические признаки, тогда как его устойчивость может зависеть от опыта и обучения. Наконец, исследователи проверили, сохраняются ли циклы во время выполнения задач и связаны ли они с поведением. В тех задачах, где участники распознавали лица, циклическую структуру также удалось обнаружить. Более того, вероятность активации определенных состояний за 500 мс до нажатия кнопки коррелировала со временем реакции: активация «низкомощных» состояний замедляла реакцию, а «высокомощных» – ускоряла. В другом эксперименте, связанном со спонтанным воспроизведением памяти, состояния, положительно коррелирующие с этим процессом, также группировались в определенной фазе цикла – на «верхней» его части. Это доказывает, что циклическая организация мозга – не артефакт состояния покоя, а фундаментальный механизм, обеспечивающим периодическую, адаптивную активацию всех необходимых когнитивных функций. Цикличность позволяет мозгу эффективно проходить через все необходимые функциональные состояния, обеспечивая как стабильность, так и гибкость через стохастичность отдельных переходов. Текст: Иван Долгих Источник: vk.com Комментарии: |
|