Некоторые сны могут предсказывать будущее: ученые ошеломили результатами исследования

Некоторые сны могут предсказывать будущее: ученые ошеломили результатами исследования

Новое исследование ученых показало, что во время сна некоторые нейроны не только воспроизводят недавнее прошлое, но и предсказывают будущий опыт. Это открытие является одним из ряда результатов исследования сна и обучения, опубликованного в Nature группой экспертов из Университета Райса и Мичиганского университета.

Исследование предлагает беспрецедентный взгляд на то, как отдельные нейроны в гиппокампе крыс стабилизируют и настраивают пространственные представления во время периодов отдыха после того, как животные впервые пробежали лабиринт. В частности, исследователи отслеживали резкие волны, шаблон активации нейронов, играющий роль в консолидации новых воспоминаний и обозначающий, какие части нового опыта следует сохранять как воспоминания, пишет Nature.

"Определенные нейроны срабатывают в ответ на определенные раздражители. Нейроны в зрительной коре срабатывают, когда им предъявлен соответствующий визуальный стимул. Изучаемые мы показывают преимущества", - пояснил ScienceDaily Камран Диба, доцент кафедры анестезиологии в Мичигане.

Сон имеет решающее значение для памяти и обучения – наука количественно оценила эту давнюю интуицию, измерив эффективность тестов памяти после сна, а не после периода бодрствования или даже депривации сна.

Новое исследование показало, что во время сна некоторые нейроны не только воспроизводят недавнее прошлое, но и предсказывают будущий опыт. Источник: freepik.com

Несколько десятилетий назад ученые обнаружили, что нейроны в мозгу спящих животных, которым было разрешено исследовать новую среду непосредственно перед отдыхом, срабатывали таким образом, что воспроизводили траектории животных во время исследования. Этот вывод согласуется со знанием о том, что сон помогает новому опыту кристаллизоваться в стабильные воспоминания, таким образом предполагая, что пространственные представления многих из этих специализированных нейронов в гиппокампе стабильны во время сна. Однако исследователи хотели увидеть, есть ли в этой истории еще что-нибудь.

Исследователи научили крыс бегать туда-сюда по приподнятой дорожке с редким вознаграждением на обоих концах и наблюдали, как отдельные нейроны в гиппокампе животных "разбиваются" в процессе. Рассчитав среднюю частоту прыжков за многие круги вперед и назад, исследователи смогли оценить поле расположения нейронов – или область в среде, о которой определенный нейрон "заботится" больше всего.

"Критическим моментом здесь является то, что поля мест оцениваются на основе поведения животного", – сказал Кемере, подчеркивая сложность оценки того, что происходит с полями мест во время периодов отдыха, когда животное физически не двигается по лабиринту.

Ученый объяснил, что они долго решали, как можно оценить преимущества нейронов вне лабиринта, например во время сна. В результате они разрешили эту проблему, увязав активность каждого отдельного нейрона с активностью всех других нейронов.

Это было ключевой инновацией исследования: исследователи разработали подход статистического машинного обучения, использовавшего другие опрашиваемые нейроны, чтобы определить, где мечтает быть животное. Далее они использовали эти вожделенные позиции, чтобы оценить процесс пространственной настройки для каждого нейрона в своих наборах данных.

"Способность отслеживать преимущества нейронов даже без стимула была для нас важным прорывом", – признался Диба.

Исследование является примером прогресса в нейронауке, который стал возможным за последние несколько десятилетий благодаря технологическому прогрессу в разработке стабильных нейронных зондов с высоким разрешением, а также вычислительной мощности, поддерживаемой машинным обучением.

В свете этих достижений Кемере сказал, что наука о мозге готова добиться значительного прогресса в будущем.

Ранее OBOZ.UA рассказывал, как меняется мозг мужчины после того, как он стал отцом.

Только проверенная информация у нас в Telegram-канале OBOZ.UA и Viber. Не ведитесь на фейки!