Исследователь Джейсон Прентис (Jason Prentice) из Принстонского университета в Нью-Джерси (США) и его коллеги выяснили, что нейроны человеческого глаза обладают естественной способностью корректировать ошибки в сборном сигнале, который они посылают в мозг. Результаты исследования опубликованы в журнале PLOS Computational Biology, а их популярное изложение представляет пресс-релиз Принстонского университета.
Предыдущие исследования ученых показали, что группы нейронов во всей нервной системе человека передают в мозг сигналы сообща. Сигнал в «коллективных» каналах несет информацию, которая отличается от того, который собирается каждым отдельным нейроном по отдельности. Однако детали такой групповой работы нейронов еще недостаточно исследованы.
Доктор Прентис и его коллеги сосредоточились на ганглиозных клетках сетчатки глаза человека. Эти нейроны, находящиеся в задней части глаза, собирают информацию из других клеток и передают ее в мозг. При этом сразу несколько ганглиозных клеток сетчатки могут контролировать одну и ту же область. Исследователи предположили, что такая избыточность может служить исправлению ошибок.
В эксперименте ученые использовали визуальные стимулы, активизирующие группы около 150 ганглиозных клеток сетчатки с перекрытием зрительных областей, и зафиксировали результат. Они использовали эти данные для построения математической модели, описывающей работу ганглиозных клеток по анализу и формированию сигнала.
Модель показала, что внешние сигналы чаще активизируют «коллективную» работу ретинальных ганглиозных нейронов, чем сигналы от отдельных клеток. Это говорит о том, что совместная деятельность позволяет корректировать ошибки и приводит к передаче более точной визуальной информации, подавляя фоновый шум, привносимый нерегулярной активностью отдельных клеток.
Новая модель точнее описывает этот участок нервной системы человека, по сравнению с моделями, разработанными для изучения коллективной сигнализации нейронной сети ранее. Она не только наводит на новые идеи о характере работы ретинальной ганглии, но также может применяться для изучения нейронных кодов в остальной части человеческого мозга, говорит исследователь Майкл Берри (Michael Berry), один из авторов исследования.
Источник: Научная Россия