Команда ученых, в том числе исследователь из Немецкого центра приматов (DPZ) — Института Лейбница по изучению приматов в Геттингене, обучила двух макак-резусов поиску пищи в экспериментальной комнате. Животные могли свободно передвигаться и получать гранулы из двух коробок с едой, нажимая на кнопку.

В процессе эксперимента обезьяны узнали, что количество гранул, выдаваемых из коробок, увеличивается тем больше, чем дольше они ждут нажатия следующей кнопки. Если после нажатия кнопки обезьяны не получали гранулы, то в следующий раз они ждали дольше или переключались на другую коробку.

Исследователи измерили активность нейронов в передней части мозга двух обезьян и разложили ее с помощью математической модели. Декодировав ожидания обезьян от вознаграждения по нейронной активности, они смогли предсказать, как долго макаки-резусы были готовы ждать более высокой награды и когда они решили выбрать другой вариант. Полученные результаты расширяют наши представления о самообузданных действиях, что в конечном итоге поможет лучше понять неврологические заболевания, такие как болезнь Паркинсона.

Представьте себе рыбака на лодке, забрасывающего ловушки для рыбы в мутное озеро. Чтобы добиться успеха, он должен регулярно проверять ловушки. Но когда лучше всего это делать? Если он проверяет ловушки слишком часто, это лишняя работа и он отпугивает рыбу. Если проверять слишком поздно, шансы будут выше, но время будет упущено. Кроме того, переплывать от одной ловушки к другой, проверяя их одну за другой, утомительно, поэтому рыбаку приходится постоянно решать, стоит ли это делать и когда.

На протяжении десятилетий ученые-неврологи пытались понять, как нам удается принимать оптимальные решения. Из-за технических ограничений исследователям до сих пор приходилось полагаться на эксперименты, в которых обезьяны выполняли задания на экранах компьютеров, а активность клеток их мозга измерялась. Животных приучают сидеть неподвижно в кресле, поэтому они ограничены в естественной свободе движений. Поскольку теперь можно беспроводным способом записывать активность нескольких отдельных нервных клеток, можно исследовать процесс принятия решений в сценариях с естественными последовательностями движений.

В рамках исследования группа ученых из Германии и США обучила двух макак-резусов исследовать экспериментальную комнату с двумя коробками с едой, управляемыми кнопками. Каждый раз, когда обезьяны нажимали кнопку на одной из коробок, у них появлялась возможность получить гранулы пищи. Обе коробки были установлены таким образом, что временные интервалы между отдельными выдачами пищи становились все больше и больше во время эксперимента. Чем дольше обезьяны ждали, пока они снова нажмут на кнопку, тем больше гранул они получали.

Когда мы начинали эксперимент, мы ожидали, что наши обезьяны будут просто выбирать коробку, основываясь на том, насколько успешно они справлялись с ней раньше, — объясняет первый автор исследования Неда Шахиди, которая сейчас является младшим руководителем исследовательской группы в Центре совместных исследований 1528 при Геттингенском университете и Немецком центре приматов в Геттингене.

Однако через некоторое время они научились обращать внимание на время, прошедшее с момента последнего нажатия клавиши, а также на свои предыдущие успехи в работе с коробкой. Если они ждали некоторое время, но не получали гранул, то ждали еще дольше, прежде чем нажать в следующий раз. Однако если после нажатия кнопки они не получали вознаграждения слишком много раз подряд, то переходили к другой коробке. Очевидно, они решили, что эта коробка с едой не стоит ожидания и лучше поискать ее в другом месте.

Чтобы проанализировать процессы, лежащие в основе нейронов, исследователи записали по беспроводной связи активность 96 нейронов в префронтальной коре. Эта область мозга участвует в контроле поведения, направленного на достижение цели, и активируется во многих аспектах задачи по добыче пищи, например, при оценке вариантов, ожидании вознаграждения, подготовке действий и восприятии результата.

Однако при изучении сложных процессов принятия решений характеристика активности отдельных нейронов не всегда раскрывает всю картину, — объясняет Шахиди.

Сложное поведение состоит из различных компонентов, которые иногда обрабатываются одновременно в одной и той же области мозга.

Чтобы разделить эти компоненты, исследователи разработали математическую модель, которая сначала определила компоненты нейронной активности, в основном состоящие из групп нейронов, которые были более активны, когда животные ждали дольше, прежде чем нажать кнопку, или когда кнопка была более вознаграждаемой в последние несколько нажатий. Поскольку животные не могут заранее знать, будет ли вознаграждено нажатие кнопки, исследователи предполагают, что эти нейроны отражают субъективные ожидания животных.

Исследователи также проверили, можно ли использовать активность нейронов для предсказания того, когда животные нажмут на кнопку и решат ли они переключиться с одной коробки на другую.

Мы были удивлены тем, насколько хорошо наша модель могла предсказать, что обезьяны будут делать в следующие несколько секунд, — говорит Шахиди.

Наши результаты показывают не только то, как развитие беспроводных технологий записи может улучшить наше понимание механизмов работы мозга в естественных сценариях движения, но и то, как достижения в области науки о данных трансформируют нейронауку, извлекая вычислительные компоненты мозга из коллективной активности нейронов. Мы надеемся, что в долгосрочной перспективе такие достижения помогут лучше понять нарушения в когнитивных процессах, таких как самонаблюдение при болезни Паркинсона или самоинициирование действий при апатии.

Иллюстрация: Neda Shahidi, Xaq Pitkow