Các nhà khoa học thuộc dự án Blue Brain của EPFL vừa khám phá ra các mô hình hoạt động của não bộ chưa từng được quan sát thấy trước đây, và với sự giúp đỡ của toán học, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách tế bào thần kinh trong não xử lý thông tin.

Não của những con chuột khỏe mạnh ở cùng độ tuổi có nhiều đặc điểm chung, bao gồm số lượng và loại nơ ron có trong sáu lớp vỏ não. Nhưng làm cách nào các nơ ron này trao đổi thông tin? Nơ ron nào được kích hoạt? Việc này thay đổi thế nào theo thời gian?

Để trả lời những câu hỏi này, một nhóm các nhà khoa học được dẫn dắt bởi dự án Blue Brain của EPFL đã sử dụng ngôn ngữ toán học topo đại số để mô tả cách các nơ ron của chuột kết nối với nhau – và phản ứng với các tác nhân kích thích – cung cấp cái nhìn được hình học hóa sâu sắc đầu tiên về cách thông tin được xử lý trong một bộ não chuột. Kết quả được xuất bản vào ngày 12/6 trong tạp chí Frontier in Computer Computational Neuroscience.

Dự án Blue Brain đã tiến hành các thí nghiệm ảo dựa trên kỹ thuật tái cấu trúc một vi mạch kỹ thuật số trong não chuột, một mô hình máy tính gồm 31.000 tế bào thần kinh – và một con số khổng lồ 8 triệu liên kết – tất cả đều dựa trên dữ liệu sinh lý học thu được. Từ đó, các nhà khoa học đã phát hiện và mô tả số lượng đáng kinh ngạc về sự phong phú của các tổ chức hình học của nơ ron, cung cấp một công cụ mới và mạnh mẽ để hiểu hơn về bộ não. Cách các mạng nơ ron liên kết cùng nhau giờ đây có thể được mô tả nhờ sử dụng các đối tượng toán học đa chiều. Hơn nữa, việc các đối tượng này phản ứng với kích thích bên ngoài theo một mô hình đặc trưng theo thời gian cũng chưa từng được biết đến trước đây.

Các nơ ron được tổ chức theo hình dạng trừu tượng

Các nhà khoa học tập trung sự chú ý vào một số gia đình nơ ron cụ thể, (gọi là “mảng” thì đúng hơn), bao gồm những nơ ron kết nối với nhau theo từng cặp, có tính định hướng tín hiệu cụ thể truyền từ một nơ ron đến một nơ ron khác. Họ nhận thấy rằng các nơ-ron thường kết nối theo cặp trong các gia đình ba hoặc bốn, xác nhận các quan sát thực nghiệm trong phòng thí nghiệm bằng các mẫu mô não chuột nhỏ. Nhưng họ cũng nhận thấy rằng có thể có các mảng lớn hơn, có thể kết nối tới 8 tế bào thần kinh trong vi mạch mô phỏng của các động vật gặm nhấm.

Hình thái toán học của các nơ-ron kết nối theo cặp giống như việc nối các chấm lại với nhau, trong đó nơ-ron là các chấm và các đường kẻ là kết nối. Mỗi đường đại diện cho một hướng tín hiệu cụ thể, chỉ ra chiều đi của các tín hiệu từ một nơ-ron đến nơ ron tiếp theo. Số lượng nơ ron trong một hình thái gia đình kết-nối-cặp xác định hình dạng của các mảng, vì vậy 2 nơ ron tạo thành một đường thẳng, 3 nơ ron thì thành một hình tam giác phẳng, 4 nơ ron được một kim tự tháp vững chắc 3 chiều, và từ 5 nơ ron trở lên tạo nên nhiều hình khối cao hơn. Vì vậy, một mảng 8 neuron tương ứng với một đa diện có 7 mặt.

Tuy nhiên, từ góc độ sinh lý học, các nơ ron được kết nối còn lan truyền qua các lớp khác nhau của bộ não chuột, khiến việc tái hiện tại chỗ các mảng này trở nên khá khó khăn. Hơn nữa, mỗi nơ ron lại thuộc về nhiều nhóm mảng khác nhau.

Mô hình đặc trưng phản ứng với kích thích

Với việc phân loại trừu tượng nơ ron, các nhà khoa học đã lần đầu tiên quan sát được mô hình lặp đi lặp lại của não khi bắt các mạch vi mô chuột ảo này tương tác với các kích thích bên ngoài. Ta đều biết rằng chỉ vài phần xác định của não được kích hoạt để phản ứng lại với kích thích được đưa ra, nhưng làm cách nào các tín hiệu lan truyền qua não và qua nơ ron nào vẫn là một bí ẩn. Nghiên cứu này đã tiết lộ nhiều điều về vấn đề này.

Đụng vào râu của con chuột ảo, các nhà khoa học đã kích thích hoạt động trong một vi mạch và quan sát xem mảng nào được kích hoạt và việc này tiến hóa ra sao theo thời gian. Bất kể loại kích thích nào, những mảng được kích hoạt tập hợp lại với nhau để tạo thành các “khoang” theo nhiều chiều hướng khác nhau, từ đó giúp các nhà khoa học theo dõi qua thời gian. Họ nhận thấy những khoang này luôn xuất hiện, đầu tiên ở những không gian thấp, say đó tăng dần lên các không gian cao hơn khi thông tin được xử lý bởi các vi mạch ảo, cho đến khi tất cả các khoang cuối cùng đột ngột tan rã.

Những phát hiện này cho thấy não liên tục tổ hợp các kết nối mới khi xử lý thông tin, xây dựng một mạng lưới với nhiều nhất có thể các cấu trúc không gian phức tạp, cuối cùng sụp đổ khi đã hình thành xong quyết định ý thức. Các nhà khoa học đang xem xét liệu các công việc phức tạp hơn có làm cho các mẫu hình phản ứng này trở nên phức tạp hơn không.

Thông tin do École polytechnique fédérale de Lausanne EPFL cung cấp

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here