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Credito: CC0 Dominio pubblico

Se il comportamento è un linguaggio, il neuroscienziato dell’UO Luca Mazzucato ne sta decodificando la grammatica.

Un’attività distinta e coordinata in ampi gruppi di neuroni può prevedere il comportamento futuro di un topo, ha dimostrato lui e il suo team in un nuovo studio. Hanno creato un dizionario che collega i modelli di attività cerebrale ad azioni semplici. La scoperta li aiuta a capire come il cervello decide i tempi delle azioni future e collega le piccole azioni in sequenze più grandi.

Lui e il suo team hanno riportato i loro risultati il ​​29 ottobre sulla rivista Neurone.

“In questo articolo, abbiamo capito quali erano le leggi nel cervello per creare semplici sequenze comportamentali”, ha detto Mazzucato.

Ogni comportamento complesso è costituito da una serie di azioni più semplici, così come una frase può essere scomposta nelle sillabe delle parole intrecciate. Mentre c’è flessibilità nel modo in cui questi passaggi possono essere messi insieme, ci sono anche regole che governano quali combinazioni hanno senso e cosa no.

Ad esempio, cammina attraverso una stanza. Il ritmo dei propri passi potrebbe variare, ma sarebbe insolito vedere due passi del piede sinistro in fila. La previsione di comportamenti complicati richiede la comprensione di questa grammatica, sia il modo in cui i comportamenti sono vincolati sia il modo in cui non lo sono.

Mazzucato vuole capire come cosa fa decidere a un animale di compiere una certa azione in un momento specifico e come quella scelta viene rappresentata nel cervello.

Lui e il suo team, guidati dai postdoc Stefano Recanatesi e Ulises Pereira, hanno collaborato con il neuroscienziato Zachary Mainen presso il Champalimaud Centre for the Unknown a Lisbona, in Portogallo. Hanno organizzato un esperimento in cui hanno addestrato i topi a infilare il naso in un punto sul muro della gabbia, quindi si sono spostati in un altro punto della gabbia per bere un bicchiere d’acqua. Se i topi andavano subito per la ricompensa, ne bevevano un piccolo sorso; se potevano aspettare 10 o 20 secondi, ricevevano più acqua. La serie di azioni dei ratti era relativamente fissa, ma ogni animale poteva scegliere il momento.

Mentre i topi correvano in giro, i ricercatori hanno monitorato l’attività di grandi gruppi di neuroni in una parte del cervello chiamata corteccia motoria, coinvolta nella pianificazione dei movimenti.

Le intenzioni future dei ratti erano rappresentate dall’attività coordinata di grandi popolazioni di neuroni nella corteccia motoria, hanno scoperto i ricercatori. Ogni azione ha creato una firma distinta nella corteccia motoria, con un gruppo di neuroni che si comporta in modo coordinato e coerente. Quando un topo si stava preparando a passare a un’azione diversa, la firma neurale è cambiata improvvisamente.

“Per ogni azione che l’animale stava eseguendo nella gabbia, siamo stati in grado di capire quali calcoli stavano facendo i neuroni in quel cervello”, ha detto Mazzucato. “Potremmo prevedere cosa farebbe l’animale poche centinaia di millisecondi prima che lo facesse loro”.

Cioè, potevano distinguere tra i topi che stavano per andare per la ricompensa immediatamente, rispetto a quelli che stavano aspettando un bicchiere d’acqua più grande, semplicemente osservando l’attività cerebrale.

Potrebbero anche replicare la variabilità delle scelte dei ratti tramite una serie di equazioni matematiche chiamate rete neurale ricorrente, un esempio di intelligenza artificiale ispirata al cervello. “Ora che abbiamo un modello, possiamo generalizzarlo”, ha detto Mazzucato.

Qui, il team si è concentrato su una sola variabile comportamentale, la tempistica delle azioni. Ma in futuro, sperano di indagare su questioni simili sulla scelta e sul processo decisionale in scenari che imitano più da vicino la complessità della vita reale.


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