Эксперимент показал, что гиппокамп продолжает обрабатывать речь и предсказывать слова даже под общей анестезией

Под общей анестезией, когда пациент не реагирует на внешние стимулы и считается полностью бессознательным, нейроны гиппокампа продолжают выполнять сложные вычисления: различают части речи, обрабатывают последовательности слов и формируют активность, соответствующую предсказанию следующего элемента в речи. Это следует из работы, опубликованной в журнале Nature и выполненной в Университете Бэйлора (Baylor College of Medicine, США).

Гиппокамп — структура мозга, важная для формирования памяти и связывания событий во времени. В норме его активность изучают у бодрствующих людей с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), но этот метод не позволяет видеть работу отдельных нейронов. В новом исследовании учёным удалось получить редкий доступ к тканям гиппокампа во время операций, когда пациентам выполняли переднюю височную лобэктомию — хирургическое удаление части височной доли мозга. В этот момент пациенты находились под действием пропофола — препарата для общей анестезии, обеспечивающего глубокое медикаментозное отключение сознания.

Команда под руководством нейрохирурга Самира Шета (Sameer Sheth) зарегистрировала активность сотен отдельных нейронов с помощью зондов Neuropixels — высокоплотных микрочипов, способных одновременно считывать сигналы большого числа нейронов с высокой точностью. Это первый случай применения Neuropixels в человеческом гиппокампе в условиях общей анестезии. В эксперименте участвовали 7 пациентов, у всех поддерживался стабильный уровень седации.

В первом тесте пациентам под наркозом проигрывали повторяющиеся звуковые тоны с редкими отклонениями по высоте. Нейроны гиппокампа устойчиво реагировали на такие «аномальные» сигналы, причём чувствительность к ним усиливалась примерно в течение 10 минут. Подобная адаптация обычно наблюдается у бодрствующего мозга, когда он учится выделять значимые отклонения от привычного паттерна.

Чтобы проверить, может ли эта реакция возникать без участия сознания, исследователи построили вычислительную модель рекуррентной нейронной сети, обученной на задаче различения тонов. Модель воспроизвела тот же эффект усиления чувствительности к редким сигналам, что указывает на возможность формирования такого поведения локальными нейронными цепями без участия «верхних» когнитивных уровней.

Далее пациентам под анестезией зачитывали короткие истории, одновременно регистрируя активность тех же нейронов. Оказалось, что гиппокамп не просто реагирует на звук речи: его нейроны различают грамматические категории — существительные, глаголы и прилагательные — и при этом отражают как текущие слова, так и вероятностное предсказание следующего слова в последовательности. Иными словами, даже в бессознательном состоянии мозг продолжает строить модель продолжения речи.

Подобный механизм известен как предиктивное кодирование — принцип, при котором мозг постоянно пытается предсказать входящие сигналы и сверяет прогноз с реальностью. Обычно его связывают с вниманием и бодрствованием, однако здесь он был обнаружен в условиях глубокой анестезии.

Авторы работы также отмечают сходство этого процесса с работой моделей архитектуры LLM: они генерируют текст, предсказывая следующее слово на основе предыдущего контекста, гиппокамп под наркозом демонстрировал аналогичную динамику последовательного предсказания. Это сравнение, по словам исследователей, может помочь выстроить общий язык описания между нейробиологией и искусственным интеллектом.

Отдельно подчёркивается потенциальная прикладная перспектива: такие сигналы в будущем могут быть использованы для создания речевых нейропротезов, восстанавливающих коммуникацию у пациентов после инсульта или травм мозга, в результате которых повреждены речевые центры.

При этом авторы ограничивают интерпретацию результатов: исследование проводилось только при анестезии пропофолом, и неизвестно, сохраняется ли подобная активность при естественном сне или коме. Также измерения касались только гиппокампа, поэтому пока невозможно утверждать, насколько широко подобные процессы распространены по другим отделам мозга.

Работа в целом ставит под вопрос жёсткое разделение между «сознательной» и «бессознательной» обработкой информации: значительная часть сложных вычислений, включая языковую обработку и прогнозирование, может продолжаться даже тогда, когда субъективное сознание отключено.