Molti neuroni mostrano una selettività mista. Possono integrare più input e partecipare a più calcoli. Meccanismi come oscillazioni e neuromodulatori reclutano la loro partecipazione e li sintonizzano per concentrarsi sulle informazioni rilevanti
Ogni giorno il nostro cervello si sforza di ottimizzare un compromesso: con molte cose che accadono intorno a noi, anche se nutriamo molti impulsi e ricordi interni, in qualche modo i nostri pensieri devono essere flessibili ma sufficientemente concentrati da guidare tutto ciò che dobbiamo fare. Un nuovo studio cita un team di neuroscienziati che descrive come il cervello raggiunge la capacità cognitiva di incorporare tutte le informazioni rilevanti senza essere sopraffatto da ciò che non lo è.
Gli autori sostengono che la flessibilità deriva da una proprietà chiave osservata in molti neuroni: la “selettività mista”. Mentre molti neuroscienziati pensavano che ogni cellula avesse una sola funzione dedicata, prove più recenti hanno dimostrato che molti neuroni possono invece partecipare a una varietà di insiemi computazionali, ciascuno lavorando in parallelo. In altre parole, quando un coniglio pensa di sgranocchiare un po’ di lattuga in un giardino, un singolo neurone potrebbe essere coinvolto non solo nel valutare quanto si sente affamato, ma anche se riesce a sentire un falco in alto o l’odore di un coyote tra gli alberi e quanto è lontano.
Il dottor Earl K. Miller (1), professore presso il Picower Institute for Learning and Memory del MIT e pioniere dell’idea della selettività mista e coautore dell’articolo, spega: «Il cervello non è multitasking, ma molte cellule hanno la capacità di essere collegate in molteplici processi computazionali. sforzi (essenzialmente “pensieri”). Nel nuovo articolo gli autori descrivono i meccanismi specifici utilizzati dal cervello per reclutare neuroni in diversi calcoli e per garantire che tali neuroni rappresentino il giusto numero di dimensioni di un compito complesso. Con la selettività mista puoi avere uno spazio rappresentativo tanto complesso quanto deve essere e non più complesso. Questo è lo scopo della cognizione flessibile».
La coautrice Kay Tye (2), professoressa al Salk Institute e all'University of California a San Diego, ha affermato che «la selettività mista tra i neuroni, in particolare nella corteccia prefrontale mediale, è fondamentale per innescare molte abilità mentali. L'mPFC è come un ronzio di sussurri che rappresenta così tante informazioni attraverso insiemi altamente flessibili e dinamici. La selettività mista è la proprietà che ci dota della nostra flessibilità, capacità cognitiva e capacità di essere creativi. È il segreto per massimizzare la potenza computazionale che è essenzialmente il fondamento dell’intelligenza».
Origini di un'idea
L'idea della selettività mista è germinata nel 2000 quando Miller e il collega John Duncan hanno difeso un risultato sorprendente da uno studio sulla cognizione nel laboratorio di Miller. Mentre gli animali classificavano le immagini in categorie, sembrava che fossero coinvolti circa il 30% dei neuroni nella corteccia prefrontale del cervello. Gli scettici che credevano che ogni neurone avesse una funzione dedicata si facevano beffe del fatto che il cervello dedicasse così tante cellule a un solo compito. La risposta di Miller e Duncan fu che forse le cellule avevano la flessibilità necessaria per essere coinvolte in molti calcoli. La capacità di servire in una task force cerebrale, per così dire, non precludeva loro di poter servire molti altri.
Ma quali vantaggi comporta la selettività mista? Nel 2013 Miller ha collaborato con due coautori del nuovo articolo, il dottor Mattia Rigotti (3) dell’IBM Research e il dottor Stefano Fusi (4) della Columbia University, per dimostrare come la selettività mista conferisca al cervello una potente flessibilità computazionale. Essenzialmente, un insieme di neuroni con selettività mista può accogliere molte più dimensioni di informazione su un compito rispetto a una popolazione di neuroni con funzioni invarianti.
«Dal nostro lavoro originale, abbiamo fatto progressi nella comprensione della teoria della selettività mista attraverso la lente delle idee classiche dell'apprendimento automatico», ha affermato Rigotti. «D’altra parte, le questioni care agli sperimentali sui meccanismi che lo implementano a livello cellulare erano state relativamente sottoesplorate. Questa collaborazione e questo nuovo documento si propongono di colmare questa lacuna».
Nel nuovo articolo gli autori immaginano un topo che sta valutando se mangiare una bacca. Potrebbe avere un profumo delizioso (questa è una dimensione). Potrebbe essere velenosa (questa è un'altra). Ancora un’altra o due dimensioni del problema potrebbero presentarsi sotto forma di segnale sociale. Se il topo sente l'odore della bacca nell'alito di un altro topo, allora la bacca è probabilmente accettabile da mangiare (a seconda della salute apparente dell'altro topo). Un insieme neurale con selettività mista sarebbe in grado di integrare tutto ciò.
Reclutamento dei neuroni
Sebbene la selettività mista abbia il sostegno di numerose prove – è stata osservata nella corteccia e in altre aree del cervello come l’ippocampo e l’amigdala – ci sono ancora domande aperte.
Ad esempio, come vengono reclutati i neuroni per i compiti e come fanno i neuroni che sono così “di mentalità aperta” a rimanere sintonizzati solo su ciò che conta davvero per la missione?
Nel nuovo studio, i ricercatori che includono anche Marcus Benna (5) dell’UC San Diego e Felix Taschbach del Salk Institute, definiscono le forme di selettività mista che i ricercatori hanno osservato e sostengono che quando le oscillazioni (note anche come “onde cerebrali”) e i neuromodulatori (sostanze chimiche come la serotonina o la dopamina che influenzano la funzione neurale) reclutano i neuroni negli insiemi computazionali, li aiutano anche a “cancellare” ciò che è importante per quello scopo.
A dire il vero, alcuni neuroni sono dedicati a un input specifico, ma gli autori sottolineano che si tratta di un’eccezione piuttosto che della regola. Gli autori affermano che queste cellule hanno “pura selettività”. A loro importa solo se il coniglio vede la lattuga. Alcuni neuroni mostrano una “selettività mista lineare”, il che significa che la loro risposta dipende prevedibilmente dalla somma di più input (il coniglio vede la lattuga e ha fame). I neuroni che aggiungono la massima flessibilità dimensionale sono quelli a “selettività mista non lineare” che possono tenere conto di più variabili indipendenti senza necessariamente sommarle. Potrebbero invece pesare tutta una serie di condizioni indipendenti (ad esempio, c'è lattuga, ho fame, non sento falchi, non sento odore di coyote, ma la lattuga è lontana e vedo una recinzione piuttosto robusta).
Allora cosa porta i neuroni a concentrarsi sui fattori salienti, per quanti siano? Un meccanismo sono le oscillazioni, che vengono prodotte nel cervello quando molti neuroni mantengono tutti la loro attività elettrica allo stesso ritmo. Questa attività coordinata consente la condivisione delle informazioni, essenzialmente sintonizzandole insieme come un gruppo di macchine che suonano tutte la stessa stazione radio (forse la trasmissione riguarda un falco che volteggia in alto). Un altro meccanismo evidenziato dagli autori sono i neuromodulatori. Si tratta di sostanze chimiche che, una volta raggiunte i recettori all'interno delle cellule, possono influenzarne anche l'attività. Una scarica di acetilcolina, ad esempio, potrebbe sintonizzare in modo simile i neuroni con i recettori giusti su determinate attività o informazioni (come forse quella sensazione di fame).
«Questi due meccanismi probabilmente lavorano insieme per formare dinamicamente reti funzionali», scrivono gli autori.
«Comprendere la selettività mista», continuano, «è fondamentale per comprendere la cognizione».
«La selettività mista è onnipresente», concludono. «È presente in tutte le specie e in tutte le funzioni, dalla cognizione di alto livello ai processi sensomotori “automatici” come il riconoscimento degli oggetti. La diffusa presenza di selettività mista sottolinea il suo ruolo fondamentale nel fornire al cervello la potenza di elaborazione scalabile necessaria per pensieri e azioni complessi».
Questa ricerca è stata pubblicata su Neuron (6).
Riferimenti:
(1) Earl K. Miller
(2) Kay Tye
(3) Mattia Rigotti
(4) Stefano Fusi
(5) Marcus Benna
(6) Mixed selectivity: Cellular computations for complexity
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: How the brain is flexible enough for a complex world (without being thrown into chaos)