المتاهة عداء: تحليل في الوقت الحقيقي للنشاط العصبي للدماغ الجرذ

ما هي القوة العظمى التي ستختارها: الطيران أو الاختفاء أو التخاطر؟ كان العيش ، إلى حد ما ، تجسيدًا للأخيرة دائمًا من سمات كاريكاتير X-Men ، البروفيسور تشارلز كزافييه ، الذي ظهر عام 1963 من ركلة جزاء ستان لي. ولكن في الرسوم الهزلية ، وليس هناك قوى عظمى يمكن العثور عليها. ماذا عن الواقع؟ يمكن للمرء أن يقرأ عقول كائن آخر؟ كما اتضح الآن ، أصبح ذلك ممكنًا ، ولكن ليس كما تتخيل. اليوم سنتعرف على الدراسة ، والهدف الرئيسي منها هو قراءة النشاط الإلكتروني للخلايا العصبية في الدماغ من الفئران التجريبية ، التي تجري من خلال المتاهة ، في الوقت الحقيقي. كيف تمكن العلماء من الوصول إلى رأس الفئران ، وما الذي حققوه وما هي آفاق تقنيتهم؟ سوف يعطينا تقرير الباحثين إجابات على هذه الأسئلة وغيرها. دعنا نذهب.

أساس الدراسة

يلاحظ العلماء أنه في الوقت الحالي ، تتمثل إحدى المهام الرئيسية في مجال دراسة الدماغ ، كهيكل معقد ، في تحسين الأساليب والأدوات ذات الصلة لجمع البيانات وتحليلها. بتعبير أدق ، من المهم فك تشفير المعلومات المخبأة في البيانات المجمعة للنشاط المكاني الزماني للأنظمة العصبية. بمعنى آخر ، يرى العلماء أن شيئًا ما قد حدث (ارتفاع على الرسم البياني) ، تحتاج إلى الحصول على معلومات تتوافق مع هذا الحدث.

الأمر الأكثر صعوبة ، وفقًا للعلماء ، هو إجراء مثل هذه الملاحظات ، وجمع البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي. يتم ذلك من خلال واجهة NKI (واجهة الكمبيوتر العصبي) ، والتي تحتوي على أجهزة استشعار متعددة الأقطاب.

التنسيق الأكثر شيوعًا لأبحاث الدماغ باستخدام NQI هو تجربة دورية (تكرار نفس الشروط مع كل محاولة). في هذه الحالة ، يمكن دراسة بعض الوظائف المعرفية جيدًا ، مثل الانتباه والذاكرة والتعلم.

الملاحة المكانية هي أشهر الطرق وأكثرها فعالية لتعلم الوظائف المعرفية المذكورة أعلاه. كيف يبدو هذا الاختيار ، تسأل؟ بسيط جدا - متاهة. خلال مثل هذه التجارب ، تم العثور على ما يسمى الترميز العصبي للفضاء (أو "رمز الفضاء") في أجزاء كثيرة من دماغ الفئران: الحصين ، القشرة المخية الأنفية ، القشرة البصرية الأولية (V1) ، القشرة المخية الخلفية والقشرة الجدارية. هذه "الرموز" هي إشارات معينة تخزن معلومات حول مكان وجود الفئران في المتاهة ، ومن أين تتحرك ومن أين تأتي. هذه هي المعلومات التي يجب قراءتها في الوقت الحقيقي ، وليس فقط بعد التجارب ، عندما يكون الجرذ في حالة راحة أو نوم (مرحلة النوم البطيء).



تتكون التقنية المقترحة من خطوتين رئيسيتين (المخطط A في الصورة أعلاه): الترميز وفك التشفير. في مرحلة الترميز ، يتم إنشاء كثافة الاحتمال الكلية لمتجه علامات التموج * (الإشارة العصبية) والموقع المكاني. مرحلة التزيين هي المسؤولة عن إعادة بناء البيانات في شكل موقع مكاني ، والتي يجب أن تكون أقرب ما يمكن من تلك التي تم الحصول عليها في المرحلة السابقة.

Spike * (Peak) - إمكانية عمل الخلايا العصبية أثناء التسجيل خارج الخلية لنشاطها الكهربائي.

من وجهة نظر الحديد ، يشير العلماء إلى أنه يمكن حل مشكلة تحليل البيانات في الوقت الفعلي باستخدام برنامج متعدد مؤشرات الترابط على معالج مركزي متعدد المراكز (يشار إليه فيما يلي باسم وحدة المعالجة المركزية). عيب هذا النظام هو عدد النوى ، مما يحد من قابلية تطوير النظام بأكمله لواجهة الكمبيوتر العصبي. قرر الباحثون تضمين معالج رسومات (GPU) في جهاز كمبيوتر رباعي النواة. يؤدي استخدام GPU إلى تسريع عملية فك التشفير إلى حد كبير ويوسع قابلية النظام للتوسع. كما تم تغيير أجهزة الاستشعار نفسها ، من tetrodes إلى مجسات السيليكون عالية الكثافة.

نتائج البحوث

أثناء الاختبارات ، تم اختبار جميع خيارات النظام: على أساس وحدة المعالجة المركزية ، على أساس وحدة المعالجة المركزية + GP ، باستخدام أجهزة tetrodes وأجهزة استشعار السيليكون. تتألف قاعدة البيانات من مسامير من الحصين والقشرة الدماغية ومهاد ثابت في وقت التنقل المكاني في الفضاء ثنائي الأبعاد. يتم عرض خيارات قاعدة البيانات في الصورة أعلاه ( C ).


الصورة رقم 1

كما توقع العلماء ، أظهر نظام يستخدم معالج رسومات نتائج أفضل بكثير مقارنة بنظام وحدة المعالجة المركزية.

لذلك في حالة قاعدة البيانات رقم 1 ، أظهر نظام مزود بمعالج GPU عتبة ضغط البيانات (ترميز التصاعد) 0.5 عند سرعة فك الترميز قدرها 0.02 مللي / ارتفاع. في ظل نفس الظروف ، أظهر نظام وحدة المعالجة المركزية سرعة فك ترميز تبلغ 0.44 مللي ثانية / ارتفاع (1 فولت). تجدر الإشارة أيضًا إلى أن "تضخيم" ضغط البيانات يؤدي إلى زيادة في سرعة فك التشفير ، ولكن أيضًا إلى انخفاض في دقة هذه العملية.

يلعب النطاق الترددي الأساسي أيضًا دورًا مهمًا في عملية فك التشفير. إذا كانت هذه المعلمة صغيرة ، فقد أثرت نسبة الضغط على دقة فك التشفير قليلاً.


الرسم البياني لدقة البيانات فك الشفرة بالمقارنة مع تلك الحقيقية.

بالإضافة إلى سرعة فك التشفير الممتازة للبيانات ، يتباهى العلماء أيضًا بدرجة عالية من دقة فك التشفير.

ثم أجرى الباحثون تجربة كان من المفترض أن يتحرك فيها الفئران على طول المتاهة في شكل رقم ثمانية ، وأن قراءة التيترودات لم تقرأ المؤشرات ، ليس فقط من قسم CA1 من الحصين ، ولكن أيضًا من القشرة البصرية الأولية V1.

تم تنفيذ الزخرفة بتنسيق مختلط: بشكل منفصل CA1 ، بشكل منفصل V1 و CA1 + V1. أظهر تحليل بيانات V1 أن التصاقات في هذه المنطقة تخزن حصة رائعة من المعلومات المتعلقة بالإزاحة المكانية. من خلال دمج بيانات V1 مع بيانات CA1 ، كان العلماء قادرين على زيادة دقة فك التشفير الكلية ( 1C ).

تم تحسين المعلمات النووية لكل جزء من أجزاء الدماغ (CA1 و V1) بشكل منفصل ، بناءً على بيانات التحقق المتبادل. في هذه الحالة ، كانت دقة فك التشفير عالية. ومع ضغط البيانات صفر ، كما هو متوقع ، كانت سرعة فك التشفير منخفضة للغاية.

تم إجراء التجربة التالية في متاهة يصعب الاتصال بها ، بالنظر إلى مظهرها - حلقة بسيطة. ركض الفأر في دائرة ، وقراءة التيترويدات بيانات من النواة الأمامية للمهاد. تعد هذه المنطقة من الدماغ واحدة من أهمها في عملية تكوين الذاكرة والتوجه المكاني.

نقطة مهمة - معظم الخلايا العصبية للنواة الأمامية للمهاد هي خلايا عصبية في اتجاه الرأس. لذلك ، في عملية تحليل البيانات ، لم يؤخذ في الاعتبار نشاط فصوص المخ الذي يتوافق مع موضع الجسم فحسب ، بل وأيضًا وضع الرأس في الاعتبار ، لأن هذين المعيارين يمكن أن يختلفا.

أكد تحليل نشاط الخلايا العصبية للنواة الأمامية للمهاد علاقته ليس فقط بموضع الرأس ، ولكن أيضًا بالتوجه المكاني للموضوع أثناء الاختبارات. ومع ذلك ، في حالة الاختبار مع الحركة في دائرة ، لوحظ انخفاض في دقة فك تشفير بيانات موضع الرأس ، وهو ما لا يرتبط بسرعة الجرذ. هذا يرجع إلى اتجاه الحركة. بتعبير أدق ، في الحسابات تم أخذ كلا الخيارين في الاعتبار - في اتجاه عقارب الساعة وعكس عقارب الساعة.

هذا الاختبار (الذي يجري في دائرة) مهم ليس مسار الحركة وتعقيد المتاهة (إنه غير موجود في الواقع ، مجرد حلقة). عامل مهم هنا هو سرعة الفئران. أثناء الجري ، يتم تسريع نشاط الخلايا العصبية أيضًا ، وبالتالي الإشراف على حركة الفئران. كان النظام الذي يستخدم معالج رسومات قادرًا على فك تشفير الخلايا العصبية الحصينية بشكل أسرع بكثير (مع محاولات تدريب أقل) من نظام تقليدي يعتمد فقط على وحدات المعالجة المركزية (CPU).


الصورة رقم 2

مكّنت رباعي الطبقات المستخدمة في التجارب من الحصول على بيانات دقيقة بما فيه الكفاية ، لكن هذا ليس هو الحد المسموح به. لذلك ، فقد تقرر أيضا التحقق من أقطاب السيليكون متعددة القنوات. تُظهر الصورة 2A قطبًا سيليكونيًا من 64 قناة. وضعت اثنين من هذه المجسات في الحصين الأيسر والأيمن.

كان من الضروري أيضًا التحقق من مدى قابلية النظام للتطوير. لهذا ، تم "استنساخ" بيانات أقطاب السيليكون حتى وصل عدد القنوات الافتراضية إلى 2000. وبعد ذلك ، كان على النظام فك تشفير هذه البيانات أثناء فترة الحركة (الجري) والراحة (مرحلة النوم البطيء). وتظهر النتائج في رسم بياني ثنائي الأبعاد .

جعل تحسين معالج الرسومات واستخدام الوصول المباشر إلى الذاكرة من الممكن تحقيق المؤشرات التالية: وقت فك التشفير أثناء الحركة - 250 مللي ثانية ، وقت فك التشفير أثناء الراحة - 20 مللي ثانية. في الحالة الثانية ، لم يتم تنفيذ ضغط البيانات في مرحلة الترميز ، ولكن حوالي 1200 قناة كانت متورطة بشكل إجمالي.

يوضح الرسم البياني 2E أن الوقت اللازم لفك التشفير مع عدد ثابت من القنوات يزيد بشكل كبير إذا كان النظام يستخدم وحدة المعالجة المركزية فقط. تباطؤ عملية فك التشفير عند استخدام GPU ليست كبيرة ولا يحدث بشكل حاد.

سمة مهمة من هذه الدراسة هي قراءة ومعالجة بيانات نشاط الخلايا العصبية في الوقت الحقيقي. يعد نظام GP مثاليًا لذلك ، حيث يمكنه فك تشفير كمية كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا ، كما أظهرت الاختبارات السابقة.

لاختبار النظام ، تم فك تشفير الحصين أثناء مرحلة النوم البطيء (741 إعادة إنتاج للأحداث المحتملة من الذاكرة).


الصورة رقم 3

مقارنة بين منهجية تحليل البيانات القياسية بعد الاختبارات ومنهجية الوقت الفعلي ، وجد العلماء زيادة في دقة إعادة الإعمار (أثناء النوم البطيء) لمسار الفئران. أي أن النظام أعاد بناء المسار الذي تحرك الفئران خلاله خلال الاختبار بشكل أكثر دقة. في هذه الحالة ، قام النظام بتحليل نشاط الخلايا العصبية بعد الاختبار ، خلال فترة الراحة (مرحلة النوم البطيء).

للحصول على معرفة أكثر تفصيلاً مع هذه الدراسة ، أوصي بشدة أن تنظر في تقرير العلماء ومواد إضافية إليه.

خاتمة

أكدت هذه الدراسة في المقام الأول أن القراءة في الوقت الحقيقي لنشاط الخلايا العصبية أمر ممكن. عندما يتعلق الأمر بنظام معقد مثل النظام العصبي ، فإن أي تأخير في تحليل نشاطه يقلل بدرجة كبيرة من دقة البيانات التي يتم الحصول عليها. لذلك ، هذه الدراسة لها أهمية كبيرة.

باستخدام منهجيتهم ، لم يكن العلماء قادرين على بناء طريق لحركة الفئران فقط ، معتمدين فقط على نشاط الدماغ ، ولكن أيضًا لإعادة بناء هذا المسار باستخدام ذاكرة حيوان الاختبار. هذا أمر لا يصدق حقا ، لعنة معقدة واعدة بالتأكيد.

سيتيح لنا المزيد من التحسينات للنظام تحليل البيانات بدقة أكبر وسرعة أكبر ، مما سيتيح لنا فهم مبادئ الدماغ ، وعلاقة الخلايا العصبية مع بعضها البعض ، وردود أفعالهم على العوامل الخارجية ، ومقارنة بعض الأحداث التي تحدث مع الجسم ، ونشاط بعض الخلايا العصبية ، وليس أجزاء من الدماغ ككل.

لا يزال الدماغ أحد أكثر النظم رديئة في العالم. ومع ذلك ، من خلال جهود العلماء ، الذين خيالهم في ابتكار طرق جديدة لدراستها لا حدود لها حقًا ، يمكننا فهم المزيد. وكلما عرفنا عن وظائف المخ ، كلما كان ذلك أفضل لنا. بطريقة جيدة ، بالطبع: التشخيص المبكر للأمراض ، علاج أمراض الدماغ المتقدمة ، إلخ. في هذه الحالة ، المعرفة ليست فقط قوة ، ولكن أيضا الصحة.


شكرا لك على البقاء معنا. هل تحب مقالاتنا؟ تريد أن ترى المزيد من المواد المثيرة للاهتمام؟ ادعمنا عن طريق تقديم طلب أو التوصية به لأصدقائك ، خصم 30٪ لمستخدمي Habr على تناظرية فريدة من خوادم الدخول التي اخترعناها لك: الحقيقة الكاملة حول VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1 جيجابت في الثانية من 20 $ أو كيفية تقسيم الخادم؟ (تتوفر خيارات مع RAID1 و RAID10 ، ما يصل إلى 24 مركزًا وما يصل إلى 40 جيجابايت من ذاكرة DDR4).

VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 مراكز) 10GB DDR4 240GB SSD بسرعة 1 جيجابت في الثانية حتى 1 يناير مجانًا إذا تم الدفع لمدة ستة أشهر ، يمكنك طلب هنا .

ديل R730xd 2 مرات أرخص؟ لدينا فقط 2 x Intel Dodeca-Core Xeon E5-2650v4 128GB DDR4 6x480GB SSD بسرعة 1 جيجابت في الثانية 100 TV من 249 دولارًا في هولندا والولايات المتحدة الأمريكية! اقرأ عن كيفية بناء البنية التحتية فئة باستخدام خوادم V4 R730xd E5-2650d تكلف 9000 يورو عن بنس واحد؟