Компьютерная модель объясняет изменение процесса принятия решений при шизофрении

By Ирина Волкова No comments

solution
Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain

Ученые создали компьютерную «мозговую цепь» или искусственную нейронную сеть, которая отражает процессы принятия решений человеком и проливает свет на то, как цепи могут быть изменены при психических заболеваниях, новое исследование, опубликованное сегодня в eLife сообщает.

Модель определяет потенциальный механизм нарушения процесса принятия решений, который обычно наблюдается при шизофрении, включая снижение активности молекул в мозге, называемых рецепторами NDMA. Эти результаты дают новое понимание, которое может помочь в разработке будущих методов лечения нервно-психических заболеваний.

«Основная задача психиатрии состоит в том, чтобы связать изменения, происходящие в нервных синапсах в головном мозге, с когнитивными процессами, вызывающими симптомы таких расстройств, как шизофрения», — объясняет ведущий автор доктор Шон Кавана, студент MBPhD в Институт неврологии UCL Queen Square, Лондон, Великобритания. «Вычислительное моделирование мозговых цепей может заполнить эти пробелы. Изменяя модель цепей на уровне синапсов, вы можете делать прогнозы нервной активности и поведения, а затем проверять их экспериментально».

Команда построила модель, которая воспроизводит, как мозг накапливает доказательства и принимает решения. Их интересовали те типы решений, которые предполагают объединение нескольких частей информации. Например, решая, куда поехать в отпуск, мы должны объединить информацию о многих факторах, включая стоимость, погоду и культурный опыт. Первоначально команда хотела посмотреть, демонстрирует ли их компьютерная модель ту же предвзятость при принятии решений, которую здоровые люди демонстрируют при выборе такого рода, так называемую «предвзятость к отклонениям». Это описывает, как люди склонны выбирать варианты с более разнообразными доказательствами. Например, планируя отпуск и сталкиваясь с двумя вариантами, люди обычно предпочитают праздник, который очень привлекателен по одному признаку, но менее привлекателен по другому (дорогая цена, но отличная погода), по сравнению с другим праздником, который во всех отношениях посредственен. атрибуты (приемлемая цена и приемлемая погода).

Исследователи начали с того, что поставили перед двумя обезьянами макак задачу по принятию решений и записали образец их поведения. Обезьянам были представлены две серии из восьми полосок, по одной с каждой стороны экрана компьютера, и они должны были решить, какая сторона имеет более высокий средний рост. Обезьяны принимали решения на основе почти 30 000 наборов информации, и исследователи изучили влияние времени и изменчивости данных на выбор обезьян. Они обнаружили, что, как и люди, обезьяны обычно предпочитали выбирать варианты с большей вариабельностью по имеющимся данным.

Чтобы изучить процессы в мозге, лежащие в основе этого предпочтения, команда построила компьютерную модель схемы. Эта модель включает две группы возбуждающих нервных клеток (нейронов), отнесенных к правому или левому варианту, так что высокая активность в одной группе сигнализирует о выборе этого варианта. Обе группы нейронов также связаны с тормозными нейронами, которые противодействуют и уравновешивают активность возбуждающих нейронов. Затем схема была протестирована с теми же задачами принятия решений, что и обезьяны, и было показано, что она способна воспроизводить ту же предвзятость, которую использовали обезьяны (и люди) при принятии решений.

Чтобы понять, как эти процессы принятия решений могут быть нарушены при нейропсихиатрических заболеваниях, таких как шизофрения, команда снизила активность синаптических рецепторов NMDA, которые соединяют нейроны в каждой из возбуждающих и тормозных групп. Они обнаружили, что эффективность принятия решений в модели зависела от баланса между возбуждением и торможением, на который, в свою очередь, влияли относительные изменения рецепторов NDMA в двух группах нейронов.

Препарат кетамин, как известно, блокирует рецепторы NDMA и используется в качестве экспериментальной модели шизофрении, поскольку он временно воспроизводит многие симптомы шизофрении у здоровых людей. Чтобы проверить, соответствуют ли прогнозы модели изменениям поведения, команда исследовала влияние кетамина на принятие решений обезьянами. Хотя обезьяны стали менее точными в принятии решений после кетамина, они сохранили ту же ошибку в пользу дисперсии. В компьютерной модели это изменение поведения при принятии решений соответствовало снижению баланса возбуждения/торможения.

В совокупности это говорит о том, что изменения в поведении при принятии решений, наблюдаемые при шизофрении и других расстройствах, могут быть результатом снижения активности рецепторов NMDA, присутствующих на возбуждающих нейронах. Команда надеется, что это понимание проложит путь к разработке новых методов лечения.

«Предубеждения при принятии решений могут быть особенностями нормального поведения или недостатков, лежащих в основе нейропсихиатрических симптомов», — заключает старший автор Стив Кеннерли, профессор когнитивной нейробиологии в Институте неврологии UCL Queen Square. «Разработка механистических объяснений неврологических заболеваний — очень сложная задача, требующая хорошо разработанных экспериментальных задач, нормальных и ненормальных неврологических групп и компьютерного моделирования. Это исследование стало возможным только при сотрудничестве с Оксфордским университетом (д-р Лоуренс Хант) и Йельским университетом (д-р Норман Лэм; профессор Джон Мюррей). Наши результаты обеспечивают механизм на уровне контуров, который соединяет синаптический уровень с поведенческим при психоневрологических расстройствах, где предубеждения при принятии решений являются заметными. «/P>

Добавить комментарий