복잡한 행동 중 신경 활동의 전뇌 지도

뇌의 교향곡을 매핑하다: 복잡한 행동 중 신경 활동의 비밀을 밝히다. 뇌가 감각, 결정, 행동의 복잡한 춤을 지휘할 때 그 속으로 들여다볼 수 있다고 상상해 보십시오. 이 획기적인 연구는 정교한 의사 결정 작업을 하는 동안 거의 전체 생쥐 뇌에 걸쳐 펼쳐지는 신경 활동의 전례 없는 지도를 제시함으로써 그 비전에 그 어느 때보다 더 가까이 다가갈 수 있게 해줍니다. 신경 과학의 과제는 오랫동안 수백 개의 상호 연결된 영역이 감각 정보를 처리하고, 과거 경험을 짜고, 궁극적으로 행동을 이끄는 방법을 이해하는 것이었습니다. 전통적으로, 노력은 조각나 있었다. 각 연구실은 각자의 방법을 사용하여 서로 다른 뇌 영역을 연구했다. 이 새로운 접근법은 12개의 실험실에서 수집한 데이터를 통합하여, 동물들이 보고, 결정하고, 행동해야 하는 동일한 까다로운 작업을 수행하는 모든 훈련된 생쥐를 대상으로 데이터를 수집합니다. 이 노력의 규모는 엄청납니다. 139마리의 쥐에서 60만 개 이상의 뉴런이 기록되었으며, 279개의 뚜렷한 뇌 영역을 샘플링하는 탐침이 사용되었습니다. 생쥐들은 화면에서 자극을 감지하고 발로 바퀴를 돌려 결정을 알리는 시각적 도전에 직면했습니다. 이 작업은 감각 및 운동 능력을 탐색할 뿐만 아니라 쥐가 기대치를 사용하고 변화하는 확률에 적응하는 방법을 테스트하기 위해 설계되었습니다. 쥐가 선택을 하는 동안, 프로브는 두뇌의 전기적 교향곡을 포착했습니다. 시각 정보는 먼저 고전적인 시각 영역에서 활동을 촉발했지만, 신호는 빠르게 바깥쪽으로 퍼져 나와 중뇌 및 후뇌 영역을 자극했습니다. 이 영역들은 쥐가 본 것을 처리할 뿐만 아니라 선택을 고려하고 행동을 준비하는 데 깊이 관여했습니다. 가장 눈에 띄는 발견 중 하나는 움직임 관련 신호의 유비쿼터스입니다. 생쥐가 바퀴를 돌리려고 준비하고 있든 실제로 움직이고 있든, 임박한 행동의 신경학적 메아리는 뇌의 거의 모든 곳에서 울려 퍼졌다. 보상이나 시간 초과와 같은 피드백도 광범위한 반응을 이끌어 냈습니다. 예를 들어, 보상을 소비하기 위해 핥는 행위는 조정된 진동을 일으켜 만족스러운 순간 동안 뇌 전체의 상태 변화를 암시합니다. 그러나 뇌의 표현은 균일하지 않습니다. 예를 들어 시각 자극은 전통적인 시각 영역에서 가장 강력하고 빠르게 인코딩되었으며, 의사 결정과 관련된 영역에서는 점차적으로 광범위하게 인코딩되었습니다. 한편, 선택 신호는 전두엽 및 두정엽 영역뿐만 아니라 시상하부, 중뇌, 후두뇌, 심지어 소뇌에서도 나타났으며, 이는 의사 결정을 형성하는 것이 단일 영역의 영역이라기보다는 집단적 활동에 가깝다는 것을 시사합니다. 놀랍게도 청각 피질 및 서브큐클럼과 같은 작업과 고전적으로 관련이 없는 영역에서도 신경 활동은 때때로 감각, 선택 또는 움직임 변수를 반영했습니다. 특히 더 어렵거나 느린 시도 중에 말이죠. 이 분산된 동적 코딩은 전문적이고 범용적인 뇌 영역 사이의 경계를 모호하게 합니다. 이러한 패턴을 해독하기 위해 연구자들은 신경 활동으로부터 행동 변수를 예측하고, 단일 세포의 기여를 해부하고, 결정이 전개됨에 따라 개체군 전체의 궤적을 추적하는 고급 분석을 사용했습니다. 그 결과, 정보의 흐름과 뇌를 통해 이동할 때의 변형을 모두 포착하는 다차원 맵이 만들어집니다. 이제 과학계에서 자유롭게 사용할 수 있는 이 대규모 데이터 세트는 감각, 기대, 행동, 보상을 통합하는 방법을 이해하기 위한 새로운 영역을 개척합니다. 이는 우리에게 '국지화된 기능' 모델의 단순성을 재고하도록 초대하며, 계산이 분산되고 유연하며 내부 상태와 외부 세계와 깊이 얽혀 있는 두뇌를 드러냅니다. 뇌의 코드를 완전히 해독하기 위한 여정은 계속되고 있지만, 이 지도를 손에 쥐고 있는 탐험가들은 그 신비를 그릴 수 있는 그 어느 때보다도 더 잘 준비되어 있습니다.