Olemme olleet väärässä 100 vuotta neuronien toiminnasta: ne ovat paljon monimutkaisempia kuin aiemmin uskoimme

Ihmisen aivoissa on hieman yli 80 miljardia neuronia. Tämän "mikroprosessorien" takana olemme rakentaneet imperiumimme. Siksi on uteliasta, että huolimatta rennosta aivo-aivokeskeisyydestä, me tiedämme niin vähän kaikkien niiden pienten solujen toiminnasta, jotka muodostavat päämme elimen.

Ei ole niin, että emme tienneet mitään, tapahtuu kuitenkin niin, että joskus on uskomuksia, jotka "juurtuvat niin paljon tiedemaailmaan [...], että ne voivat aiheuttaa usean vuosikymmenen viiveitä" tutkimuksessa. Niin paljon, että 1980-luvulla löydettyjä tekniikoita käyttämällä Israelin Bar-Ilan -yliopiston ryhmä on juuri julkaissut tutkimuksen, joka jätti minulle bataattitahnan: hermosolut eivät toimi niin kuin luulimme tekevän.

Sata (melko) väärin vuotta

Väärän ymmärtämiseksi meidän on mentävä vuoteen 1907, jolloin ranskalainen neurofysiologi (ja aktivisti) Louis Lapicque ehdotti hermo mallia, jota siitä lähtien on opetettu koulussa. Lapicque-yhtälö kuvaa, kuinka hermosolujen kalvon jännite kasvaa vastaanottamiensa ulkoisten signaalien perusteella.

Hyvin yleisesti sanottuna lapicquian-mallissa kalvo pysyi vakaana, kunnes saavuttuaan tietyn kynnyksen se reagoi yhtäkkiä (eksponentiaalisesti) palatakseen aiempaan jännitteensä. Toisin sanoen neuronit eivät toimi ennen kuin ne ovat vastaanottaneet riittävän voimakkaan ja selkeän signaalin. Tämä ajattelu neuroneista onnistui, koska se paljastaa erinomaisen tavan erottaa oljet vehnästä tai, kuten he sanovat näissä tapauksissa, melusignaali; mutta ennen kaikkea siksi, että se toimi.

Vaikka Lapicquen ehdotuksen ja hänen yhtälön yksityiskohtia on muutettu vuosien varrella, yleiskuva on pysynyt erittäin vakaana. Itse asiassa idea oli niin laajalle levinnyt, että kuten Bar-Ilan-tutkijat väittävät, harvat ihmiset ovat pohtineet, oliko se oikea tai ei. He tekivät sen.

Neuronit ovat "älykkäämpiä" kuin luulimme

Ryhmä käynnisti joitain hyvin yksinkertaisia ​​kokeita analysoidaksesi kuinka kukin neuroni reagoi signaaleihin, jotka se vastaanottaa muista soluista. Nämä kokeet lähestyivät kysymystä kahdesta näkökulmasta: toisaalta tutkitaan 'aktiivisuuden huipun' luonnetta, suhteessa siihen paikkaan, jossa vastuuvapaus tapahtuu. Toisaalta, he analysoivat mitä tapahtuu, kun useita signaaleja saapuu samanaikaisesti.

Tulokset osoittivat, että toisin kuin klassisimmat mallit osoittivat, eri tekijöistä riippuen solun käyttäytyminen muuttuu radikaalisti. Esimerkiksi, vaikka kaksi pientä kahdenvälistä signaalia ei välttämättä yhdisty tuottamaan vastausta, yksi signaali, jolla on sama vahvuus, saattaa (tai päinvastoin).

Tätä kutsutaan 'tilalliseksi summaksi' ja hän huomauttaa, että yksittäiset neuronit seuraavat paljon monimutkaisempia loogisia kuvioita kuin aiemmin ajateltiin. Jotain, joka auttaa meitä ymmärtämään paremmin neuroneja ja muuten aivojen (ja erilaisten neurologisten häiriöiden) toiminnan selvittämään paljon paremmin.

Teos on shokki, mutta se on myös vain ensimmäinen. Tutkijoilla on vielä erittäin pitkä työ opiskelemassa hermosoluja ennen kuin lopulta kaadetaan Lapicquen perintö. Kaikki näyttää kuitenkin osoittavan, että tämän oletetaan aiheuttavan pieni muutos ymmärryksessämme neuroneista.

Lisäksi ymmärryksen lisääminen kyseisestä yksilöllisestä toiminnasta on hyvä myös muille tutkimusaloille, kuten tekoälylle. Asiantuntijat selittivät heidän kanssaan Xataka-palkinnoissa käymässään keskustelussa: "Aivojemme tieto on lähtökohta vahvan AI: n rakentamiselle."

Jaa none:  Mobile Tiede Meidän-Valinta 

Mielenkiintoisia Artikkeleita

add