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Nuove conoscenze sulla memoria: raffiche di inpulsi neuranali ci permettono di tenere nella mente le informazioni

Nuove conoscenze sulla memoria: raffiche di inpulsi neuranali ci permettono di tenere nella mente le informazioniInterpretazione grafica dei neuroni che sparano inpulsi sporadici e coordinati.
Quando tieni in mente una frase appena letta o un numero di telefono che stai per chiamare, stai impegnando un sistema cruciale del cervello chiamato 'memoria di lavoro'.


Negli ultimi decenni i neuroscienziati credevano che, mentre l'informazione era tenuta nella memoria di lavoro, le cellule cerebrali associate a quella informazione, 'sparassero' di continuo.


Tuttavia, un nuovo studio del MIT ha rovesciato questa teoria, scoprendo che, mentre le informazioni sono trattenute nella memoria di lavoro, i neuroni inviano impulsi in modo sporadico e coordinato. Questi 'spari' ciclici potrebbero aiutare il cervello a tenere più elementi nella memoria di lavoro allo stesso tempo, secondo i ricercatori.


"Questi diversi impulsi in momenti diversi nel tempo, permettono di mantenere in memoria elementi differenti, separati l'uno dall'altro", spiega Earl Miller, professore del Picower Institute for Learning and Memory del MIT e del Dipartimento di Scienze Cognitive e Cerebrali, l'autore senior dello studio, apparso ieri, 17 Marzo, su Neuron. Mikael Lundqvist, un postdottorato del Picower Institute, e Jonas Rose, ora all'Università di Tubinga in Germania, sono primi autori della ricerca.


Raffiche di attività

A partire dai primi anni 1970, gli esperimenti hanno dimostrato che, quando un elemento viene tenuto nella memoria di lavoro, un sottoinsieme di neuroni spara continuamente. Tuttavia questi, e i successivi, studi sulla memoria di lavoro, hanno spalmato l'attività del cervello su secondi o addirittura minuti per svolgere quel compito, dice Miller.


"Il problema qui è che non è questo il modo in cui funziona il cervello", dice. "Abbiamo esaminato più da vicino questa attività, non facendo una media nel tempo, ma osservandola da un momento all'altro. Questo ha rivelato che sta succedendo qualcosa di molto più complesso".


Miller e i suoi colleghi hanno registrato l'attività neuronale negli animali mentre guardavano una sequenza di tre quadrati colorati, ognuno in una posizione diversa. Poi, i quadrati sono stati mostrati di nuovo, ma uno di loro aveva cambiato colore. Gli animali sono stati addestrati a rispondere quando notavano il riquadro che aveva cambiato colore, un compito che chiede loro di tenerli tutti e tre nella memoria di lavoro per circa due secondi.


I ricercatori hanno scoperto che, mentre gli elementi venivano tenuti nella memoria di lavoro, degli insiemi di neuroni nella corteccia prefrontale erano attivi con ​​brevi raffiche, e questi impulsi avvenivano solo nei siti di registrazione dove erano memorizzate le informazioni sui quadrati. Lo 'sparo' era più frequente all'inizio del compito, quando veniva codificata l'informazione, e alla fine, quando venivano lette le memorie.


Definire i dettagli

I risultati si adattano bene a un modello che Lundqvist aveva sviluppato in alternativa al modello di attività sostenuta, come base neurale della memoria di lavoro. Secondo il nuovo modello, le informazioni sono memorizzate con rapidi cambiamenti nella forza sinaptica dei neuroni. Le raffiche brevi servono a "imprimere" l'informazione nelle sinapsi di questi neuroni, e le raffiche si ripresentano periodicamente per rinforzare le informazioni, finché è necessario.


Gli impulsi creano onde di attività coordinata nella frequenza gamma (45-100 Hertz), come quelle che sono state osservate nei dati. Queste onde si verificano sporadicamente, con spazi tra loro, e ogni insieme di neuroni, che codifica una voce specifica, produce un raffica diversa di onde gamma. "E' come un'impronta digitale", dice Lundqvist.


Quando questa attività è mediata su più esperimenti ripetuti, appare come una curva regolare di attività continua, come avevano suggerito i modelli precedenti della memoria di lavoro. Tuttavia, la nuova strada del team del MIT di misurare e analizzare i dati suggerisce che il quadro completo è molto diverso. "E' come se avessi ascoltato per anni la musica dall'appartamento del vicino, e tutto quello che sei riuscito a sentire è la parte martellante dei bassi. Ti stai perdendo tutti i dettagli, ma se ti avvicini abbastanza senti che c'è molto di più", dice Miller.


I risultati suggeriscono che varrebbe la pena cercare questo tipo di attività ciclica in altre funzioni cognitive, come l'attenzione, dicono i ricercatori. Oscillazioni analoghe a quelle osservate in questo studio possono aiutare il cervello a confezionare informazioni e tenerle separate in modo che le diverse informazioni non interferiscano l'una con l'altra.


"Il tuo cervello funziona in un modo molto periodico e sporadico, con molti intervalli tra le informazioni che il cervello rappresenta", dice Miller. "La mente maschera tutti gli intervalli e le dinamiche frizzanti, dandoci l'impressione che le cose stiano accadendo in modo regolare, mentre il cervello in realtà lavora in modo molto periodico, mandando in giro pacchetti di informazioni".


Robert Knight, professore di psicologia e neuroscienze dell'Università della California di Berkeley, non coinvolto nella ricerca, dice che il nuovo studio "fornisce prove convincenti che alla base della capacità della memoria di lavoro prefrontale ci sono dinamiche non lineari oscillatorie. Il lavoro richiede una nuova visione dei processi computazionali che sostengono il comportamento diretto al risultato. I processi di controllo che supportano le dinamiche non lineari non sono ancora capiti, ma questo lavoro costituisce una guida fondamentale per il lavoro futuro volto a comprendere come il cervello permette una cognizione fluida".

 

 

 


Fonte: Anne Trafton in Massachusetts Institute of Technology (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Mikael Lundqvist, Jonas Rose, Pawel Herman, Scott L. Brincat, Timothy J. Buschman, Earl K. Miller. Gamma and Beta Bursts Underlie Working Memory. Neuron, 2016; DOI: 10.1016/j.neuron.2016.02.028

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