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Ricerche

Sono le onde del cervello a guidarci a notare le cose sorprendenti

Its a Wonderful Life

Se apri la porta dell'ufficio una mattina e c'è un nuovo pacco in attesa sulla tua scrivania, è quello che noterai di più nella stanza, che per tutto il resto è uguale. Un nuovo studio di neuroscienziati del MIT e dell'Università di Boston ha scoperto che l'interazione dinamica tra diverse frequenze delle onde cerebrali, piuttosto che circuiti dedicati, sembra governare la capacità del cervello di evidenziare ciò che è sorprendente e scartare ciò che è prevedibile.


Misurando migliaia di neuroni sulla superficie (corteccia) del cervello di animali mentre reagiscono a immagini prevedibili e sorprendenti, i ricercatori hanno osservato che onde cerebrali (ritmi) alfa e beta a bassa frequenza, originati nelle regioni cognitive frontali del cervello, bloccavano l'attività neurale associata a stimoli prevedibili.


Ciò ha aperto la strada ai neuroni delle regioni sensoriali nella parte posteriore del cervello per passare avanti le informazioni associate a stimoli imprevisti, tramite onde gamma a frequenza più alta. Il flusso indietro di alfa / beta con previsioni inibitorie, di norma si incanala attraverso strati più profondi della corteccia, mentre il flusso in avanti delle onde gamma eccitatorie con nuovi stimoli si propaga sugli strati superficiali.


"Queste interazioni tra onde beta e gamma avvengono in tutta la corteccia", ha detto Earl Miller, professore di neuroscienze del MIT e coautore senior dello studio pubblicato in Proceedings of the National Academy of Sciences. "E non è generico: punta ad elaborare stimoli specifici".


In questo senso, questo nuovo studio estende gran parte del recente lavoro di Miller. In precedenza il suo laboratorio al MIT aveva dimostrato che nella corteccia prefrontale, la memoria di lavoro dipende dalle raffiche di onde beta dagli strati profondi, che regolano l'attività della frequenza gamma negli strati più superficiali.


Queste scoperte si sono basate, in parte, sulla ricerca pubblicata nel 2012 dal postdottorato André Bastos, che è il primo autore del nuovo studio. Ora il nuovo studio, e un altro pubblicato dal laboratorio di Miller all'inizio di quest'anno, suggeriscono che questo tira-e-molla tra le bande di frequenza è un sistema di regolazione comune del flusso di informazioni nella corteccia. Inoltre, i nuovi risultati mostrano sperimentalmente che esso ha un ruolo chiave nella codifica predittiva (come Bastos ha iniziato a teorizzare nel 2012), non solo la funzione relativa della memoria di lavoro.


La codifica predittiva è una funzione cognitiva chiave che sembra interrotta nei disturbi dello spettro dell'autismo, notano Miller e Bastos. Alcune persone con autismo lottano per considerare tali gli stimoli familiari, trattando tutto come nuovo e ugualmente saliente. Ciò può interferire con il riconoscimento delle situazioni prevedibili e quindi con la capacità di generalizzare l'esperienza.


"Poiché non sei in grado di dequalificare e regolare attivamente le informazioni previste, il cervello passa costantemente avanti tutte le informazioni che arrivano, fatto che può essere travolgente", ha detto Bastos. Infatti, per chiunque, ha aggiunto, essere in un posto completamente nuovo, in cui non hanno ancora avuto il tempo di formarsi le previsioni dell'ambiente, può produrre una sensazione di sovraccarico sensoriale.

 

Fissarsi e violare le aspettative

Nello studio, il team ha dato agli animali un'esperienza di codifica predittiva semplificata. É stata loro presentata un'immagine come indizio, e poi dopo una breve pausa tornavano sullo schermo tre immagini, inclusa l'originale. Gli animali dovevano semplicemente dirigere il loro sguardo all'immagine suggerita precedentemente per completare il compito.


A volte l'indizio era lo stesso per molti tentativi finali (diventando prevedibile e familiare). A volte l'indizio cambiava improvvisamente, violando l'aspettativa. Mentre gli animali eseguivano il compito, gli scienziati leggevano l'attività neurale, e i ritmi complessivi prodotti da quell'attività, in cinque aree della corteccia, dalle aree visive della parte posteriore della testa alla corteccia parietale nel mezzo, alle cortecce cognitive, inclusa la corteccia cognitiva prefrontale, nella parte anteriore.


Il team non stava cercando di analizzare la memoria di lavoro, o come gli animali tenevano in memoria l'indizio dell'immagine. Al contrario, misuravano le differenze prodotte quando l'immagine dell'indizio era prevedibile rispetto a quando non lo era. Le loro misurazioni hanno mostrato che gli stimoli imprevedibili generavano più attività neurale rispetto a quelle prevedibili. Hanno anche rivelato che l'attività associata agli stimoli imprevedibili era più forte nella banda di frequenza gamma (e nella banda theta a bassissima frequenza), mentre l'attività associata agli stimoli previsti era più forte nelle frequenze alfa e beta.


Questi cambiamenti di potenza in ciascuna frequenza non erano generalizzati; erano più grandi specificamente nei neuroni che rispondevano di più allo stimolo presentato. Ciò significa che i cambiamenti regolatori delle onde cerebrali si comportavano più fortemente sui circuiti neurali che elaborano le immagini dell'indizio che gli animali vedevano. Per questo motivo, il team si riferisce al suo modello concettuale di codifica predittiva come 'indirizzamento predittivo' (predictive routing).


"Il nostro studio dimostra che la codifica predittiva può funzionare senza circuiti specializzati per rilevare discrepanze tra previsioni e realtà", ha detto Miller. E Bastos ha ulteriormente spiegato che "l'elemento chiave di questo nuovo modello è che la previsione può essere ottenuta inibendo selettivamente i percorsi del flusso di informazioni che trasportano informazioni prevedibili".


La coautrice senior Nancy Kopell, professoressa distinta di matematica dell'Università di Boston, ha aggiunto: "Essere stati in grado di sostenere quell'idea ha richiesto gli esperimenti elaborati descritti nella ricerca, che coinvolgono misurazioni di molteplici parti del cervello".


L'analisi successiva dei dati ha mostrato anche altre tendenze chiave. Tra queste c'è che la coerenza dell'attività tra le regioni corticali era più forte nella fascia alfa / beta quando l'immagine dell'indizio era prevedibile e più forte nelle gamma quando non lo era. Inoltre, la direzione di queste diverse bande (come si propagavano avanti e indietro nella corteccia) hanno mostrato che alfa e beta scendevano dalle regioni cognitive più alte a quelle più basse (sensoriali), mentre le gamma fluivano dalle regioni più basse a quelle più elevate.

 

Prestare attenzione alle eccezioni

Gli scienziati hanno anche visto che le alfa / beta per lo più raggiungevano il picco negli strati più profondi della corteccia visiva, mentre le gamma spesso erano più forti negli strati superficiali. Ma c'erano delle eccezioni lungo la strada. La regione 7A della corteccia parietale ha smentito la tendenza del picco nelle gamma per stimoli inaspettati, avendolo invece all'estremità superiore della banda di frequenza beta.


Una possibilità, afferma la Kopell, è che la 7A fosse coinvolta in una riserva di memoria di lavoro, che si ritiene che utilizzi le oscillazioni beta. Un'altra spiegazione potrebbe essere che l'attività beta di 7A è correlata non alla predizione ma all'attenzione. Gli animali che eseguivano il compito dovevano prestare almeno un minimo di attenzione all'indizio, se era prevedibile o meno.


Progettare esperimenti che possono separare completamente l'attenzione dalla previsione potrebbe essere una direzione futura importante, ha detto Bastos. Un altro importante obiettivo futuro sarà creare modelli computazionali che simulano le interazioni tra livelli e frequenze per inibire le informazioni previste.


"Il dettaglio laminare dai dati attuali sarà molto utile nel produrre tale modello", ha detto la Kopell.

 

 

 


Fonte: Picower Institute at MIT (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: André Bastos, Mikael Lundqvist, Ayan Waite, Nancy Kopell, Earl Miller. Layer and rhythm specificity for predictive routing. PNAS, 2020, DOI

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