Разработана математическая модель регуляции нейронной активности

Ученые построили нейронную сеть, имитирующую взаимодействие нейронов со вспомогательными клетками нервной системы — астроцитами. Вычислительная система смогла смоделировать процесс передачи и воспроизведения визуальных сигналов в головном мозге. Работа поможет лучше понять взаимодействие клеток головного мозга и откроет новые перспективы лечения заболеваний нервной системы. С результатами исследования, [[поддержанного]] грантом Российского научного фонда (РНФ), можно [[ознакомиться]] на страницах журнала Entropy.

Термином «искусственная нейронная сеть» или просто «нейронная сеть» обозначают математическую модель, построенную на основе алгоритма работы человеческой нервной системы. Принцип достаточно прост: получая сигналы извне — такие как звук, вкус, цвет и другие, — мы обрабатываем информацию и формируем определенный «ответ». Это может быть непроизвольное отдергивание руки от горячего предмета или осознанное решение взять с собой зонт после просмотра прогноза погоды. Так же и нейронная сеть, получив данные, обрабатывает их при помощи «искусственных нейронов» — вычислительных кластеров, соединенных между собой в единую систему. В результате программа преобразует массив информации в одно или несколько чисел, иными словами «принимает решение».

В течение последних тридцати лет ученые [[разрабатывают]] вычислительные программы, основная задача которых — наиболее точно имитировать работу головного мозга. Открытия в данной области активно применяют в медицине. Например, технологии обмена информацией между мозгом человека и электронными устройствами — нейроинтерфейсы — в перспективе [[позволят]] восстанавливать функции мозга после травм или заболеваний. Кроме того, используя нейронные сети в качестве моделей, ученые могут лучше понять работу головного мозга.

Ранние модели синапсов — связей между клетками нервной системы — были достаточно просты. Они строились на предположении, что в передаче сигналов внутри нервной системы участвуют исключительно нейроны. Однако последние исследования [[показали]], что в синаптической передаче также участвуют клетки, поддерживающие нервные волокна, — глия. Глиальные клетки, в том числе астроциты, выступают в роли «редакторов» сигнальных путей. Они защищают нейроны от перевозбуждения и «очищают» передаваемые сигналы от лишних шумов. Также, как показало данное исследование, они могут участвовать в регуляции нейронной динамики. Следовательно, для более точного моделирования сигнальных процессов в головном мозге в расчеты также нужно включать влияние астроцитов.

Исследователи из [[Нижегородского государственного университета]] (Нижний Новгород) разработали нейронную сеть, которая смоделировала активное участие астроцитов в передаче сигналов между нейронами головного мозга.

За основу разработки ученые взяли спайковую нейронную сеть. Данный тип сетей получает на вход серию спайков (импульсов) и выдает спайки на выходе. При этом каждый расчетный модуль — отдельный элемент нейросети — является моделью биологического нейрона. Ему присваивается некоторое значение, аналог электрического потенциала, который при достижении порогового значения заставляет нейрон передавать спайк. После передачи сигнала значение нейрона падает ниже среднего, имитируя период «покоя» нервных клеток.

Ученые описали роль астроцитов в синаптической передаче, учтя воздействие этих клеток на вероятность выделения «сигнальных молекул» между искусственными нейронами. За основу расчетов взяли данные, полученные в экспериментальных работах.

Построив новую модель, группа ученых исследовала механизм астроцитарной регуляции работы нейронов в ответ на сенсорный стимул. Ученые подавали нейронной сети однотонные черные изображения цифр от 0 до 9. Картинки с цифрами попиксельно были закодированы при помощи 0 и 1, где 0 означал пиксель без цвета, а 1 — пиксель черного цвета. Полученная матрица закодированного изображения была разбита на колонки, количество которых соответствовало времени подачи всего стимула. При этом каждая колонка подавалась на нейронную сеть в течение одной миллисекунды.

Подаваемый сенсорный стимул вызывал переключение нейронной сети из режима передачи сигнала между одиночными нейронами в состояние, когда множество нейронов синхронизируются и передают сигнал в формате «волны» спайков, называемой пачкой.

Авторы сравнили разработанную нейронную сеть с программой, в которой отсутствует моделирование астроцитарной регуляции работы нейронов. Результаты показали, что именно астроциты отвечают за переключение режима работы нейронов в ответ на сенсорный стимул, что в свою очередь позволяет программе правильным образом закодировать полученную визуальную информацию и впоследствии ее воспроизвести.

«Исследованные режимы нейронной активности — одиночный и пачечный — содержат разную информацию о сенсорном стимуле. Следовательно, полученные результаты помогут лучше понять, как кодируется информация в мозге. Также разработка нейронной сети с помехоустойчивостью и возможностью управления динамикой искусственных нейронов будет крайне полезна в области развития систем искусственного интеллекта и анализа данных», — подытожил руководитель проекта, кандидат физико-математических наук Сергей Стасенко.