“Ovi rezultati otkrivaju temeljno načelo živčanog sustava, fleksibilnost u proračunima koje mozak čini kako bi predstavio različite aspekte svijeta osjetila”, kaže dr. Krishnan Padmanabhan, profesor neuroznanosti i autor studije nedavno objavljene u Cell Reports. “Naš rad pruža znanstvenicima nove alate za kvantificiranje i tumačenje obrazaca moždane aktvnosti.”

Istraživači su razvili model za simulaciju rada ranog olfaktornog sustava – mreže na koju se mozak oslanja s ciljem njušenja. Koristeći računalne simulacije, otkrili su da je specifičan skup moždanih veza, nazvan centrifugalna vlakna, koja prenose impulse iz drugih dijelova središnjeg živčanog sustava do ranih osjetilnih regija mozga, igrao ključnu ulogu. Ova centrifugalna vlakna djeluju kao prekidač, prebacujući između različitih strategija kako bi učinkovito reprezentirali mirise. Kada su centrifugalna vlakna bila u jednom stanju, stanice u piriformnom korteksu – gdje se stvara percepcija mirisa – oslanjale su se na obrazac aktivnosti unutar danog trenutka u vremenu. Kada su centrifugalna vlakna bila u drugom stanju, stanice u piriformnom korteksu poboljšale su i točnost i brzinu kojom su stanice detektirale i klasificirale miris oslanjajući se na obrasce moždane aktivnosti tijekom vremena.

Ovi procesi pokazuju da mozak ima višestruke odgovore na predstavljanje mirisa. U jednoj strategiji, mozak koristi snimku, poput slike ili fotografije, u danom trenutku kako bi uhvatio bitne značajke mirisa. U drugoj strategiji, mozak prati obrasce koji su u razvoju. Podešava se s obzirom na to koje se stanice uključuju i isključuju i kada – poput simfonije.

Matematički modeli koje su istraživači razvili ističu kritičnu značajku živčanog sustava – ne samo raznolikost u smislu komponenti koje čine moždane aktivnosti nego i kako te komponente rade zajedno kako bi mozgu pomogle iskusiti svijet mirisa. “Ovi matematički modeli otkrivaju ključne aspekte kako bi olfaktorni sustav u mozgu mogao funkcionirati i kako bi mogao pomoći u izgradnji umjetnog mozgom inspiriranog računalnog sustava”, kaže Padmanabhan. “Računalni pristupi inspirirani moždanim krugovima poput ovog imaju potencijal poboljšati sigurnost samovoznih automobila ili pomoći računalnim algoritmima za vid preciznije identificirati i klasificirati objekte na slici.”

Izvornik: Chen Z, Padmanabhan K. Top-down feedback enables flexible coding strategies in the olfactory cortex. Cell Rep. 2022 Mar 22;38(12):110545. doi: 10.1016/j.celrep.2022.110545.

Prevela: Lea Tomašić, dr. med.