Исследование, проведенное отделением вычислительной нейробиологии Окинавского института науки и технологий аспирантуры (OIST), впервые показало, что компьютерная модель может воспроизводить и объяснять уникальное свойство, проявляемое важной клеткой мозга. Их результаты, опубликованные сегодня в eLife , проливают свет на то, как группы нейронов могут самоорганизовываться за счет синхронизации при быстром срабатывании.
Модель фокусируется на нейронах Пуркинье, которые находятся в мозжечке. Эта плотная область заднего мозга получает сигналы от тела и других областей мозга, среди прочего, для точной настройки точности и времени движения.
«Клетки Пуркинье - привлекательная цель для компьютерного моделирования, поскольку всегда было много экспериментальных данных, из которых можно было извлечь», - сказал профессор Эрик Де Шуттер, возглавляющий Отдел вычислительной нейробиологии. «Но несколько лет назад экспериментальные исследования этих нейронов выявили странное поведение, которое невозможно воспроизвести ни в одной из существующих моделей».
Эти исследования показали, что скорость активации нейрона Пуркинье влияет на то, как он реагирует на сигналы, исходящие от других соседних нейронов.
Скорость, с которой нейрон испускает электрические сигналы, является одним из наиболее важных средств передачи информации другим нейронам. Пики, или потенциалы действия, следуют принципу «все или ничего» - либо они возникают, либо нет - но размер электрического сигнала никогда не изменяется, только частота. Чем сильнее вход в нейрон, тем быстрее он срабатывает.
