Das mathematische Modell enthüllt die Geheimnisse des Sehens

Mathematiker und Neurowissenschaftler erstellten das erste anatomisch genaue Modell, das erklärt, wie das Sehen funktioniert

Das große Geheimnis des menschlichen Sehens ist folgendes: Wir nehmen ein reiches Bild der Welt um uns herum wahr, obwohl das visuelle System unseres Gehirns äußerst wenig Informationen darüber erhält. Das meiste, was wir „sehen“, ist tatsächlich das, was wir uns in unseren Köpfen vorstellen.

"Vieles, was Sie zu sehen glauben, kommt tatsächlich auf den Plan", sagte Lai-Sang Young , Mathematiker an der New York University. "Sie sehen sie wirklich nicht."

Das Gehirn kommt jedoch offenbar gut mit der Aufgabe zurecht, die visuelle Welt zu erfinden, da wir normalerweise nicht auf Türen stoßen. Leider zeigt uns das Studium der Anatomie allein nicht genau, wie das Gehirn diese Bilder erzeugt - nichts weiter als ein genauerer Blick auf den Automotor ermöglicht es Ihnen, die Gesetze der Thermodynamik aufzudecken.

Eine neue Studie legt nahe, dass der Schlüssel zum Verständnis in der Mathematik liegt. In den letzten Jahren hat Young in unerwarteten Partnerschaften mit den Universitätskollegen Robert Shapley , einem Neurowissenschaftler, und Logan Chariker, einem Mathematiker, zusammengearbeitet. Sie erstellten ein einheitliches mathematisches Modell, das die Ergebnisse langjähriger biologischer Experimente kombiniert und erklärt, wie das Gehirn komplexe visuelle Reproduktionen der Welt auf der Grundlage spärlicher visueller Informationen erzeugt.

"Die Aufgabe des Theoretikers besteht meines Erachtens darin, verschiedene Fakten zu erfassen und sie in ein einheitliches Bild zu bringen", sagte Young. "Die Experimentatoren werden Ihnen nicht sagen, wie etwas funktioniert."

Young und seine Kollegen bauten ein Modell, das jeweils ein grundlegendes Element des Sehens enthielt. Sie erklärten, wie die Neuronen des visuellen Kortex interagieren, Objekte erkennen und sich im Kontrast ändern, und jetzt arbeiten sie daran zu erklären, wie das Gehirn die Richtung wahrnimmt, in die sich die Objekte bewegen.

Ihre Arbeit ist einzigartig. Frühere Versuche, das menschliche Sehen zu modellieren, waren Wunschdenken, das die Architektur des visuellen Kortex beschrieb. Die Arbeit von Young, Shapley und Chariker erkennt die komplexe, nicht intuitive Biologie des visuellen Kortex und versucht zu erklären, wie das Phänomen des Sehens immer noch entsteht.

„Ich denke, ihr Modell verbessert die Ergebnisse, die wirklich auf der wahren Gehirnanatomie basieren. Sie brauchen ein biologisch korrektes oder akzeptables Modell “, sagte Alessandra Angelucci , Neurowissenschaftlerin an der Universität von Utah.

Schicht für Schicht

Wir sind uns bestimmter Probleme im Zusammenhang mit der Vision sicher.

Das Auge funktioniert wie eine Linse. Es empfängt Licht von der Außenwelt und projiziert eine kleine Kopie des beobachteten Sichtfelds auf die Netzhaut im Augenhintergrund. Die Netzhaut verbindet sich mit dem visuellen Kortex, einem Teil des Gehirns, der sich am Hinterkopf befindet.

Die Verbindung zwischen der Netzhaut und dem visuellen Kortex ist jedoch sehr schwach. Ungefähr 10 Nervenzellen, die die Netzhaut und den visuellen Kortex verbinden, fallen auf jeden Teil des Sichtfelds mit einer Größe von ungefähr einem Viertel des Vollmonds am Himmel. Sie bilden den seitlich angekurbelten Körper LKT, der einzige Weg, auf dem visuelle Informationen von der Außenwelt zum Gehirn gelangen.

LKT-Zellen sind nicht nur klein - sie sind fast zu nichts fähig. LKT-Zellen senden einen Impuls an den visuellen Kortex und erkennen in ihrem winzigen Teil des Gesichtsfeldes einen Wechsel von Dunkelheit zu Licht oder umgekehrt. Und alle. Die von hinten beleuchtete Welt bombardiert die Netzhaut mit Daten, aber das Gehirn hat nur einige miserable Signale für die Arbeit mit einer winzigen Sammlung von LKT-Zellen. Der Versuch, die Welt anhand derart dürftiger Informationen zu sehen, ähnelt dem Versuch, Moby Dick anhand von Kritzeleien auf einer Serviette nachzubilden.

"Sie können sich vorstellen, dass das Gehirn ein Bild von dem macht, was Sie in Sichtweite beobachten", sagte Young. "Das Gehirn macht jedoch keine Fotos, die Netzhaut macht sie, und die Informationen, die von der Netzhaut zum visuellen Kortex übertragen werden, sind knapp."

Und dann beginnt der visuelle Kortex zu arbeiten. Obwohl relativ wenige Neuronen den Kortex und die Netzhaut verbinden, ist der Kortex selbst ein dichter Cluster von Nervenzellen. Für jeweils 10 LCT-Neuronen, die von der Netzhaut kommen, gibt es 4.000 Neuronen nur in der ersten „Eingangsschicht“ des visuellen Kortex - und noch mehr in der folgenden. Diese Diskrepanz deutet darauf hin, dass das Gehirn die kleine Menge visueller Daten, die es empfängt, aktiv verarbeitet.

"Der visuelle Kortex hat seinen eigenen Verstand", sagte Shapley.

Für Forscher wie Young, Shapley und Chariker besteht die Herausforderung darin, zu entschlüsseln, was in diesem Kopf geschieht.

Augenschleifen

Die nervöse Anatomie des Sehens ist provokativ. Sie sieht aus wie ein kleiner Mann, der ein großes Gewicht hebt, und benötigt eine Erklärung - wie schafft sie es, so viel zu tun, indem sie so wenig verwendet?

Young, Shapley und Chariker sind nicht die ersten Wissenschaftler, die versuchen, die Antwort auf diese Frage mithilfe eines mathematischen Modells zu finden. Alle vorherigen deuteten jedoch darauf hin, dass mehr Informationen zwischen der Netzhaut und dem Kortex übertragen werden - eine solche Annahme würde den Versuch erleichtern, die Reaktion des visuellen Kortex auf die Stimulation zu erklären.

"Die Menschen haben das, was sich aus der Biologie im Rahmen eines Rechenmodells ergab, nicht ernst genommen", sagte Shapley.

Mathematiker haben eine lange Erfolgsgeschichte bei der Modellierung variabler Phänomene, von der Bewegung von Billardkugeln bis zur Entwicklung der Raumzeit. Dies sind Beispiele für „dynamische Systeme“, die sich im Laufe der Zeit nach festgelegten Regeln entwickeln. Die Interaktionen von Neuronen, die im Gehirn aktiviert werden, sind auch ein Beispiel für ein dynamisches System - wenn auch ziemlich dünn, an das sich bestimmte Regeln nicht leicht halten lassen.

LKT-Zellen senden eine Folge von elektrischen Impulsen mit einer Spannung von 1/10 Volt und einer Dauer von 1 ms an den Cortex, was eine Kaskade neuronaler Wechselwirkungen auslöst. Young sagte, dass die Regeln für diese Interaktionen „unendlich komplexer“ seien als die Regeln für die bekannteren physischen Systeme.


Lai Sang Young und Robert Shapley

Einzelne Neuronen empfangen gleichzeitig Signale von Hunderten anderer Neuronen. Einige dieser Signale fördern die neuronale Aktivierung. Andere sind überwältigend. Beim Empfang elektrischer Impulse von diesen anregenden und unterdrückenden Neuronen wird eine Spannungsschwankung an der Membran des betreffenden Neurons beobachtet. Und es wird nur aktiviert, wenn diese Spannung („Membranpotential“) einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Und es ist fast unmöglich vorherzusagen, wann dies geschehen wird.

"Wenn Sie das Membranpotential eines Neurons betrachten, wird es auf und ab springen", sagte Young. "Es ist völlig unmöglich, genau vorherzusagen, wann es aktiviert ist."

Darüber hinaus ist die reale Situation noch komplizierter. Erinnerst du dich an diese Hunderte von Neuronen, die mit einem unserer verbunden sind? Jeder von ihnen empfängt Signale von Hunderten anderer Neuronen. Der visuelle Kortex ist eine Mischung aus interagierenden Rückmeldungen, die mit Rückmeldungen verbunden sind.

„Das Problem dabei ist, dass wir zu viele bewegliche Teile haben. Dies erschwert die Sache “, sagte Shapley.

In frühen Modellen des visuellen Kortex wurde diese Funktion ignoriert. Es wurde angenommen, dass die Informationen in eine Richtung gehen - von der Vorderseite des Auges zur Netzhaut, dann zur Kortikalis, bis schließlich - voila! - Am anderen Ende wird kein Bild angezeigt, wie bei einem Gerät, das auf einem Förderband angezeigt wird. Diese Modelle der „direkten Ausbreitung“ waren einfacher zu erstellen, ignorierten jedoch die Auswirkungen der Anatomie des Kortex - was darauf hindeutete, dass Rückkopplungsschleifen eine große Rolle bei dem Geschehen spielen.

"Es ist sehr schwierig, mit Rückkopplungsschleifen zu arbeiten, da die Informationen immer wieder zurückkommen und den Status ändern, zurückkommen und Sie beeinflussen", sagte Young. "Fast kein Modell befasst sich damit, aber das passiert überall im Gehirn."

In ihrer ursprünglichen Arbeit von 2016 haben Young, Shapley und Chariker beschlossen, diese Rückkopplungsschleifen ernst zu nehmen. Die Rückkopplungsschleifen ihres Modells führten zum Auftreten eines Schmetterlingseffekts: Kleine Änderungen des LCT-Signals wurden verstärkt, wenn das Signal während des sogenannten Schleifens eine Schleife nach der anderen durchlief "Wiederkehrende Anregung", die zu großen Veränderungen in der visuellen Darstellung führte, die das Modell schließlich bildete.

Young, Shapley und Chariker zeigten, dass ihr Modell, das reich an Rückmeldungen ist, die Ausrichtung der Flächen der Objekte - horizontal, vertikal und alle anderen - basierend auf kleinen Änderungen der schwachen eingehenden Signale von der LCT reproduzieren konnte.

"Sie haben gezeigt, dass Sie alle Orientierungen in der visuellen Welt mit nur einer kleinen Anzahl von Neuronen erstellen können, die mit anderen Neuronen verbunden sind", sagte Angelucci.

Aber Vision ist viel mehr als nur Gesichtserkennung, und die Arbeit von 2016 war nur der Anfang. Die nächste Schwierigkeit bestand darin, zusätzliche Elemente des Sehens in das Modell aufzunehmen, ohne das einzige zu verlieren, mit dem sie sich bereits befasst hatten.

"Wenn ein Modell etwas richtig macht, sollte es in der Lage sein, verschiedene Dinge zu tun", sagte Young. "Ihr Gehirn bleibt weiterhin unverändert, aber es ist zu verschiedenen Dingen unter verschiedenen Bedingungen fähig."

Schwarm von Visionen

In Laborexperimenten präsentierten die Forscher den Primaten die einfachsten visuellen Reize - Schwarz-Weiß-Muster, bei denen sich der Kontrast oder die Richtung, in der sie im Sichtfeld auftraten, änderte. Mithilfe von Elektroden, die mit dem visuellen Kortex von Primaten verbunden sind, verfolgten die Forscher Nervenimpulse, die als Reaktion auf Reize entstehen. Ein gutes Modell sollte solche Impulse als Reaktion auf ähnliche Reize reproduzieren.

"Wir wissen, dass wenn wir dem Primaten dieses Bild zeigen, er so reagieren wird", sagte Young. "Basierend auf diesen Informationen versuchen wir zu analysieren, was in ihm vorgeht."

Im Jahr 2018 veröffentlichten drei Forscher eine zweite Arbeit, in der sie zeigten, dass dasselbe Modell, das Gesichter erkennen kann, auch das allgemeine Bild der Aktivität kortikaler Impulse reproduzieren kann, das als Gammarhythmus bekannt ist (es sieht aus wie ein Schwarm Glühwürmchen, der nacheinander seine Taschenlampen beleuchtet).

Jetzt studieren Spezialisten ihre dritte Arbeit, in der erklärt wird, wie der visuelle Kortex Kontrastveränderungen wahrnimmt. Die Erklärung erwähnt den Mechanismus, durch den aufregende Neuronen die Aktivität des anderen verbessern, so etwas wie das Anwachsen der Aufregung der Menge beim Tanzen. Diese Art von Prozess ist notwendig, damit der visuelle Kortex auf der Grundlage knapper Eingabedaten vollwertige Bilder erstellen kann.

Bisher arbeiten Young, Shapley und Chariker daran, dem Modell eine Richtungsempfindlichkeit zu verleihen. Dies erklärt, wie der visuelle Kortex die Bewegungsrichtung von Objekten entlang des Sichtfelds wiederherstellt. Danach werden sie erklären, wie der visuelle Kortex Zeitsequenzen in visuellen Reizen erkennt. Zum Beispiel möchten sie verstehen, warum wir Blitze einer blinkenden Ampel wahrnehmen, aber gleichzeitig beim Betrachten eines Films keine einzelnen Bilder sehen.

Danach haben sie ein einfaches Aktivitätsmodell in der Hand, das nur in einer der sechs Schichten des visuellen Kortex auftritt - in einer Schicht, in der das Gehirn die Grundkonturen des visuellen Eindrucks grob umreißt. Ihre Arbeit gilt nicht für die anderen fünf Ebenen, in denen eine komplexere visuelle Verarbeitung stattfindet. Es sagt auch nichts darüber aus, wie der visuelle Kortex Farben erkennt, die entlang eines völlig anderen, komplexeren Nervenwegs auftreten.

"Ich denke, sie haben noch viel zu tun, aber ich leugne nicht, dass sie ihr Bestes gegeben haben", sagte Angelucci. "Das ist ein schwieriger Job und es braucht Zeit."

Obwohl ihre Modelle noch weit davon entfernt sind, alle Geheimnisse des Sehens zu enthüllen, ist dies ein Schritt in die richtige Richtung - dies ist das erste Modell, das versucht, das Sehen auf biologisch plausible Weise zu entschlüsseln.

"Die Menschen haben Aktivitäten in diesem Bereich schon sehr lange dargestellt", sagte Jonathan Victor , Neurowissenschaftler an der Cornell University. "Die Tatsache, dass diese Wissenschaftler dies am Beispiel ihres biologischen Modells demonstrieren konnten, ist ein echter Triumph."