Междисциплинарная исследовательская группа из Университета Фрайбурга нашла важные подсказки о функционировании сенсомоторной коры головного мозга. Новые данные о нейронной активности в этой области мозга могут быть полезны для дальнейшей разработки и использования так называемых нейропротезов. Они имеют интерфейс с нервной системой и предназначены для того, чтобы помочь компенсировать нейронные дисфункции.

"Наши результаты будут способствовать улучшению подходов к нейропротезированию при одновременном сокращении периода обучения пациентов с протезами", - говорит нейробиолог профессор доктор Илка Диестер с биологического факультета Университета Фрайбурга. Результаты только что были опубликованы в журнале Nature Communications.

Понимание работы мозга в более естественных условиях

В исследовательском проекте также участвовали рабочие группы компьютерщика профессора доктора Томаса Брокса из Университета Фрайбурга и нейробиолога профессора доктора Даниэля Дурстевица из Центрального института психического здоровья в Мангейме. Команда обнаружила свидетельства сохранения структур нейронной активности в сенсомоторной коре свободно движущихся крыс. Электрофизиологические записи по всей двусторонней сенсомоторной коре позволяют сделать выводы о соответствующем вкладе премоторной, моторной и сенсорной областей. В частности, исследователи обнаружили четкий градиент для контралатерального смещения, то есть для движений противоположной половины тела, от передних к задним областям.

Предыдущие результаты исследования сенсомоторной коры головного мозга в основном основаны на сильно ограниченных, стереотипных движениях в лабораторных условиях. В текущей работе используются записи свободно движущихся объектов с использованием 3D-трекинга и рассматривается вопрос о возможности переноса знаний о нейронном контроле движений из ограниченного поведения в свободно движущееся состояние, что является необходимым условием для понимания мозга в более естественных условиях, а также для дальнейшего развития нейропротезных устройств.

Категории поведения разных индивидов

Команда использовала метод уменьшения размерности и выравнивания нейронных данных. Таким образом, высокомерные нейронные паттерны были сведены к низкоразмерному представлению посредством их сходства с другими паттернами, что привело к появлению геометрических структур в визуальном представлении. Затем эти геометрические узоры были автоматически выровнены друг с другом, подобно изображению прижатия магнита к пачке гвоздей. Затем они выстраиваются в определенном направлении.

Основываясь на таких выровненных геометрических структурах, исследователи смогли расшифровать поведенческие категории во время сеансов записи и даже у отдельных людей и найти соответствующие доказательства сохраненных структур нейронной активности.