Ricerche

Ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo modello di memoria che include contributi cruciali degli astrociti, una classe di cellule cerebrali.

Il cervello umano contiene circa 86 miliardi di neuroni, cellule che sparano segnali elettrici per aiutare il cervello a immagazzinare ricordi e inviare informazioni e comandi in tutto il cervello e il sistema nervoso. Il cervello contiene anche miliardi di astrociti: cellule a forma di stella con molte lunghe estensioni che consentono loro di interagire con milioni di neuroni. Sebbene siano stati ritenuti per lungo tempo principalmente cellule di supporto, studi recenti hanno suggerito che gli astrociti possono avere un ruolo nel fissare la memoria e in altre funzioni cognitive.

Con uno studio apparso su PNAS, ricercatori del MIT hanno ora proposto una nuova ipotesi su come gli astrociti potrebbero contribuire al deposito della memoria. L'architettura suggerita dal loro modello aiuterebbe a spiegare la massiccia capacità di stoccaggio del cervello, che è molto maggiore di quanto ci si aspetterebbe usando solo i neuroni.

"Inizialmente, si credeva che gli astrociti si limitassero a ripulire i neuroni, ma non vi è alcuna ragione particolare per cui l'evoluzione non si rendesse conto che, poiché ogni astrocita può contattare centinaia di migliaia di sinapsi, potrebbero anche essere usati per il calcolo", afferma Jean-Jacques Slotine, professore di ingegneria meccanica e di scienze cerebrali e scienze cognitive del MIT e uno degli autori del nuovo studio, di cui Dmitry Krotov, ricercatore del MIT-IBM Watson AI Lab e di IBM Research, è l'autore senior e Leo Kozachkov PhD il primo autore.

Capacità di memoria

Gli astrociti hanno varie funzioni di supporto nel cervello: ripuliscono i detriti, forniscono nutrienti ai neuroni e aiutano a garantire un adeguato apporto di sangue. Emettono anche molti tentacoli sottili, noti come processi, ognuno dei quali può avvolgersi attorno a una singola sinapsi, il punto di giunzione in cui interagiscono due neuroni, per creare una sinapsi tripartita (in tre parti).

Negli ultimi due anni, i neuroscienziati hanno dimostrato che, se sono interrotte le connessioni tra astrociti e neuroni nell'ippocampo, si compromette la memorizzazione e il recupero dei ricordi. A differenza dei neuroni, gli astrociti non possono sparare potenziali d'azione, gli impulsi elettrici che trasportano informazioni in tutto il cervello. Tuttavia, possono usare la segnalazione del calcio per comunicare con altri astrociti.

Negli ultimi decenni, con il miglioramento della risoluzione delle scansioni, i ricercatori hanno scoperto che la segnalazione del calcio consente anche agli astrociti di coordinare la loro attività con i neuroni nelle sinapsi a cui si associano. Questi studi suggeriscono che gli astrociti possono rilevare l'attività neurale, portandoli ad alterare i propri livelli di calcio. Tali cambiamenti possono indurre gli astrociti a rilasciare gliotrasmettitori - molecole di segnalazione simili ai neurotrasmettitori - nella sinapsi.

"C'è un cerchio chiuso tra la segnalazione dei neuroni e la segnalazione tra astrociti e neuroni", afferma Kozachkov. "La cosa che è sconosciuta è esattamente il tipo di calcoli che gli astrociti possono fare con le informazioni che stanno percependo dai neuroni".

Il team del MIT ha deciso di modellare ciò che potrebbero fare quelle connessioni e come potrebbero contribuire a fissare la memoria. Il loro modello si basa sulle reti di Hopfield, un tipo di rete neurale che può archiviare e richiamare modelli. Le reti Hopfield, originariamente sviluppate da John Hopfield e Shun-ichi Amari negli anni '70 e '80, sono spesso usate per modellare il cervello, ma è stato dimostrato che queste reti non possono archiviare informazioni tali da spiegare la vasta capacità di memoria del cervello umano.

Una versione più recente e modificata di una rete Hopfield, nota come memoria associativa densa, può archiviare molte più informazioni attraverso un ordine superiore di accoppiamenti tra più di due neuroni. Però non è chiaro come il cervello possa implementare questi accoppiamenti a molti neuroni in una sinapsi ipotetica, poiché le sinapsi convenzionali collegano solo due neuroni: una cellula presinaptica e una postsinaptica. È qui che entrano in gioco gli astrociti.

"Se hai una rete di neuroni, accoppiati in paia, puoi codificare solo poche informazioni in quelle reti", afferma Krotov. “Per costruire ricordi associativi densi, è necessario abbinare più di due neuroni. Poiché un singolo astrocita può connettersi a molti neuroni e molte sinapsi, siamo tentati di ipotizzare che potrebbe esistere un trasferimento di informazioni tra le sinapsi, mediato da questa cellula biologica. Questa è stata la più grande ispirazione per noi per esaminare gli astrociti e ci ha portato a pensare a come costruire ricordi associativi densi in biologia".

Il modello di memoria associativa neurone-astrocita che i ricercatori hanno sviluppato nel loro nuovo studio può archiviare molte più informazioni rispetto a una tradizionale rete Hopfield, più che sufficiente per spiegare la capacità di memoria del cervello.

Connessioni intricate

Le ampie connessioni biologiche tra neuroni e astrociti offrono supporto all'idea che questo tipo di modello potrebbe spiegare come funzionano i sistemi di archiviazione della memoria del cervello, affermano i ricercatori. Ipotizzano che all'interno degli astrociti, i ricordi siano codificati da graduali cambiamenti nei modelli di flusso di calcio. Queste informazioni vengono trasmesse ai neuroni dai gliotrasmettitori rilasciati alle sinapsi a cui si collegano i processi degli astrociti.

"Con un attento coordinamento di queste due cose - il modello temporale spaziale del calcio nella cellula e poi la segnalazione ai neuroni - puoi ottenere esattamente le dinamiche di cui hai bisogno per questa capacità di memoria enormemente aumentata", afferma Kozachkov.

Una delle caratteristiche chiave del nuovo modello è che tratta gli astrociti come raccolte di processi, piuttosto che una singola entità. Ognuno di questi processi può essere considerato un'unità di calcolo. A causa delle elevate capacità di archiviazione delle informazioni di memorie associative dense, il rapporto tra la quantità di informazioni memorizzate e il numero di unità di calcolo è molto elevato e cresce con le dimensioni della rete. Ciò rende il sistema non solo ad alta capacità, ma anche efficiente dal punto di vista energetico.

"Concettualizzando i domini sinaptici tripartiti - in cui gli astrociti interagiscono dinamicamente con i neuroni pre e postsinaptici - come unità di calcolo fondamentali del cervello, gli autori sostengono che ogni unità può archiviare tanti modelli di memoria quanti sono i neuroni nella rete. Ciò porta alla impressionante implicazione che, in linea di principio, una rete neurone-astrocita può immagazzinare un numero arbitrariamente enorme di schemi, limitato solo dalle sue dimensioni", afferma Maurizio de Pitta, assistente professore di fisiologia al Krembil Research Institute dell'Università di Toronto, non coinvolto nello studio.

Per verificare se questo modello potrebbe rappresentare accuratamente come il cervello archivia i ricordi, i ricercatori potrebbero cercare di sviluppare modi per manipolare con precisione le connessioni tra i processi degli astrociti, quindi osservare come tali manipolazioni influenzano la funzione della memoria. "Speriamo che una delle conseguenze di questo lavoro possa essere che degli sperimentatori considerino seriamente questa idea ed realizzino alcuni esperimenti testando questa ipotesi", afferma Krotov.

Oltre a offrire informazioni su come il cervello può immagazzinare la memoria, questo modello potrebbe anche fornire una guida per i ricercatori che lavorano sull'intelligenza artificiale. Variando la connettività della rete processo-a-processo, i ricercatori potrebbero generare una vasta gamma di modelli che potrebbero essere esplorati per scopi diversi, ad esempio creando un continuum tra ricordi associativi densi e meccanismi di attenzione in grandi modelli di linguaggio.

"Mentre le neuroscienze inizialmente hanno ispirato idee chiave nell'intelligenza artificiale, gli ultimi 50 anni di ricerca sulle neuroscienze hanno avuto poca influenza sul campo e molti algoritmi AI moderni si sono allontanati dalle analogie neurali", afferma Slotine. "In questo senso, questo lavoro può essere uno dei primi contributi ad un'AI informata dalla recente ricerca sulle neuroscienze".