Ученые использовали классическую математику совершенно по-новому, чтобы заглянуть в структуру нашего мозга. Они обнаружили, что мозг полон многомерных геометрических структур, работающих в 11 измерениях.

Фото из открытых источников

Результаты этого нового исследования могут стать следующим важным шагом в понимании структуры человеческого мозга.

Модель мозга создала команда исследователей из швейцарского проекта Blue Brain, который посвящен созданию реконструкции человеческого мозга на базе суперкомпьютера.

Ученые использовали алгебраическую топологию, раздел математики, используемый для описания свойств объектов и пространств независимо от того, как они меняют форму. Они обнаружили, что группы нейронов соединяются в «клики», и что количество нейронов в клике приведет к ее размеру как геометрического объекта с высокой размерностью.

«Мы нашли мир, который никогда не могли себе представить. Даже в маленькой частичке мозга, в семи измерениях, находятся десятки миллионов таких объектов. В некоторых сетях мы даже обнаружили структуры с 11 измерениями», - говорит ведущий исследователь, нейробиолог Генри Маркрам из института EPFL в Швейцарии.

По оценкам исследователей, человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов, с множеством связей от каждой клеточной сети во всех возможных направлениях, образуя обширную клеточную сеть, которая каким-то образом делает нас способными мыслить и осознавать.

При таком огромном количестве соединений, с которыми нужно работать, неудивительно, что у нас до сих пор нет полного понимания того, как работает нейронная сеть мозга. Но новая математическая структура, созданная командой, приближает нас к тому, чтобы однажды получить цифровую модель мозга.

Для выполнения математических тестов команда использовала подробную модель неокортекса, которую команда проекта Blue Brain опубликовала еще в 2015 году. Считается, что неокортекс является развившейся частью нашего мозга и участвует в некоторых наших функциях высшего порядка, таких как познание и сенсорное восприятие.

Разработав математическую основу и протестировав ее на некоторых виртуальных стимулах, команда также подтвердила свои результаты на ткани мозга грызунов. По словам исследователей, алгебраическая топология предоставляет математические инструменты для распознавания деталей нейронной сети как крупным планом на уровне отдельных нейронов, так и в более широком масштабе структуры мозга в целом.

Соединив эти два уровня, исследователи смогли различить многомерные геометрические структуры в мозге, образованные совокупностями тесно связанных нейронов (клик) и пустых пространств (полостей) между ними.

«Мы обнаружили удивительно большое количество и разнообразие многомерных направленных щелочек и впадин, которые раньше не встречались в нейронных сетях, как биологических, так и искусственных», - пишет команда в исследовании.

«Алгебраическая топология похожа на телескоп и микроскоп одновременно. Она может увеличивать масштаб сетей, чтобы находить скрытые структуры, деревья в лесу и видеть пустые пространства, поляны, все одновременно», - говорит математик Кэтрин Хесс из EPFL.

Эти просветы или полости, по-видимому, критически важны для функционирования мозга. Когда исследователи дали своей виртуальной мозговой ткани стимул, они увидели, что нейроны реагируют на него высокоорганизованным образом.

Эти результаты дают новую картину того, как мозг обрабатывает информацию, но исследователи отмечают, что пока не ясно, что заставляет клики и полости формироваться весьма специфическими способами. Потребуется дополнительная работа, чтобы определить, как сложность этих многомерных геометрических фигур, образованных нашими нейронами, коррелирует со сложностью различных когнитивных задач.

Исследование было опубликовано в Frontiers of Computational Neuroscience.