Память мозга хранится не там, где все думали: новая схема переворачивает всё с ног на голову

Научный мир переживает настоящий сдвиг парадигмы. Всё, что мы думали о механизмах памяти, может оказаться лишь половиной картины. Новая модель машинного обучения предполагает, что основную роль в объеме памяти мозга могут играть вовсе не нейроны, а… астроциты — звездообразные клетки, о которых мы долгое время забывали.

Кто такие астроциты и почему о них заговорили?

Астроциты — это клетки, которые традиционно считались вспомогательными: они убирают клеточный мусор, доставляют питательные вещества и регулируют приток крови к активным зонам мозга. Но у них есть одна удивительная особенность — тонкие отростки, обвивающие синапсы, места, где нейроны "разговаривают" друг с другом. Вместе с двумя нейронами они образуют трёхсторонний синапс — сложную, но потенциально критически важную структуру.

"Представьте себе осьминога с миллионами щупалец — это астроцит. Его "голова" — тело клетки, а щупальца — отростки, охватывающие синапсы", — заявил ведущий автор исследования и постдок в IBM Research Лео Козачков.

Как они работают и что в них особенного?

В отличие от нейронов, астроциты не передают электрические импульсы. Они используют кальциевые сигналы — волны ионизированного кальция, которые распространяются внутри клетки. Эти волны реагируют на активность в синапсах, и в ответ астроциты выделяют химические мессенджеры, влияя на поведение нейронов.

"Это миниатюрные кальциевые компьютеры, которые анализируют, когда передавать информацию, направляют её дальше, а потом получают обратную связь", — заявил Козачков.

Но главное открытие в том, что каждый такой отросток может выступать как отдельная вычислительная единица. Не вся клетка, а именно её тончайшие веточки. Это совершенно новый взгляд на архитектуру памяти.

Новая модель памяти: от биологии — к ИИ

Чтобы объяснить, как всё это может работать, учёные взяли на вооружение архитектуры из машинного обучения. Оказалось, что взаимодействие одного астроцита с тысячами синапсов похоже на сложные модели с множественными связями — в отличие от классических сетей, работающих "по парам".

"Обычные нейросети ограничены. Мы предположили, что астроциты соединяют множество точек, и именно это может объяснить огромную емкость памяти мозга". — отметил Старший автор, Дмитрий Кротов из MIT-IBM Watson AI Lab.

Астроциты хранят воспоминания, предполагает команда, за счёт долгосрочных изменений в паттернах кальциевой активности. Эти паттерны трансформируются в сигналы, которые нейроны затем "переводят" в действия. Удивительно: по новой модели, для хранения огромных объёмов памяти нужно меньше нейронов. Это делает процесс не только эффективным, но и энергоэкономичным.

А если это поможет победить Альцгеймер?

Важность открытий выходит далеко за пределы теории. Если модель верна, она может пролить свет на механизмы нейродегенеративных заболеваний. Известно, что астроциты участвуют в патологиях, таких как болезнь Альцгеймера. Теперь у учёных есть математическая модель, объясняющая, какие именно процессы могут идти не так.

"Точная модуляция сигналов астроцитов может восстановить память или компенсировать её потерю", — заявил Козачков.

Тем не менее, до клинических решений — ещё долгий путь. Требуются более детализированные исследования и технологии, способные в реальном времени отслеживать динамику мозга.

ИИ, вдохновлённый мозгом

Вдохновившись биологией, учёные также предполагают, что подобная архитектура может лечь в основу создания энергоэффективных ИИ-систем. Например, будущие нейропротезы или помощники на базе ИИ могут использовать астроцитоподобные схемы для хранения и обработки данных.

"Модели — мощный инструмент, но они лишь приближение. Пока мы не можем полностью смоделировать мозг в реальном времени", — отметил нейробиолог из Торонто Маурицио де Питта.

И всё же, именно такие гипотезы становятся источником прорывов — как в нейронауке, так и в технологиях будущего.