In den letzten Jahren gab es ein wachsendes Interesse an der so genannten "Ruhezustands-Funktions-MRT", einer Technik, um zu sehen, was Ihr Gehirn tut, wenn Sie überhaupt nicht viel tun. Es stellt sich heraus, dass Gehirne in Ruhe ziemlich unruhig sind und viel mehr Energie verbrauchen, als sie es tun . Interessanter ist "ruhende" Aktivität nicht zufällig, sondern hochgradig kohärent, konsistent und vorhersagbar. Die Entdeckung des charakteristischen Ruheverhaltens des Gehirns führte vor einigen Jahren zur Forderung nach einem "Standard-Netzwerk" für das Gehirn – eine Reihe von Regionen, die konsistent zusammenarbeiten, um dies zu tun. . . nun, was genau wissen wir nicht. Aber sicherlich muss es etwas interessantes sein. Dein Gehirn würde kaum all diese Energie im Takt seines inneren Schlagzeugers verschwenden, wenn es keinen Grund dafür gäbe, oder?
Unsere Ignoranz bezüglich der Funktion all dieser Fluktuation besteht nicht aus Mangel an Versuchen. Die Entdeckung des Standardnetzwerks des Gehirns hat zu Hunderten von Studien geführt, die das Standardnetzwerk mit der anatomischen Struktur des Gehirns sowie mit Gemütsstörungen wie Depressionen, Entwicklungsproblemen wie Autismus und degenerativen Krankheiten wie Alzheimer in Verbindung bringen. Es wurde sogar vorgeschlagen, dass Ruhezustandsaktivität den Schlüssel (Stichwort tiefe Stimme und Echoeffekt) zum Verständnis des Bewusstseins selbst enthält . Jetzt, wo Neurowissenschaftler beginnen, das C-Wort zu schwingen, gibt es zwei vorhersehbare Reaktionen: erhöhtes öffentliches Interesse und Aufmerksamkeit; und verstärkte wissenschaftliche Überprüfung und Kritik. Beides ist hier passiert und hat eine Kader enthusiastischer Anhänger und eine ebenso engagierte Gruppe von Kritikern hervorgebracht, die in Frage stellen, ob wir weiter unsere Energie verschwenden sollten, herauszufinden, warum das Gehirn seine Energie zu verschwenden scheint. Oder, wie mir ein prominenter Neurowissenschaftler vor kurzem sagte: "Es ist einfach so eine Modeerscheinung. Ich hasse es irgendwie. "
Hyperbolische Anspielungen auf das Mysterium des Bewusstseins, ausgenommen, ich denke nicht, dass irgendjemand es hassen sollte. Aber um zu sehen, warum wir uns um die intrinsische Aktivität des Gehirns kümmern sollten, müssen wir über die Gehirnfunktion auf eine neue und ungewohnte Weise nachdenken.
Das Gehirn besteht im Wesentlichen aus einer Ansammlung von Oszillatoren: Milliarden von biologischen Yo-Yos gehen endlos auf und ab. Die elektrische Ladung in einzelnen Neuronen steigt und fällt; ebenso wie die lokalen Konzentrationen von Neurotransmittern wie Dopamin und Serotonin, die Menge an Sauerstoff in der lokalen Blutversorgung und das gesamte elektrische Feld des Gehirns (wodurch die Gehirnwellen entstehen, die man mit einem EEG sehen kann). Jede dieser Schwingungen hat einen anderen Takt für verschiedene Umstände – wie die schnellen "Beta" -Wellen, die im wachen Arbeitsgehirn zu sehen sind, und die viel langsameren "Delta" -Wellen des traumlosen Schlummers. Diese Rhythmen interagieren auf unterschiedliche Weise, vom gemeinsamen Wiegen eines langsamen Tanzes über das ausgleichende Auf und Ab zweier Kinder auf einer Wippe bis hin zum komplexen, synkopierten Zusammenspiel einer Jazzband. Und wie alle Pendel hat auch jeder der verschiedenen Oszillatoren des Gehirns seinen bevorzugten Schwung, so dass er sich bewegen kann, wenn er sich selbst überlassen wird. Die Kombination all dieser individuellen, periodischen, bevorzugten Schwingungen ist der Ruhezustand des Gehirns.
Das bringt uns zum ersten Grund, sich um intrinsische Aktivität zu kümmern: Was wir normalerweise als Gehirnfunktion betrachten – Sehen, Denken, Entscheiden, Handeln -, ist eigentlich eine Störung , eine Veränderung der natürlichen Harmonie des Gehirns. Wenn wir über die Gehirnfunktion nachdenken, dann ist es nicht genug zu fragen, "warum diese Aktivität?", Wir müssen auch fragen, "warum diese Veränderung ?" Warum hat diese (perzeptuelle, verhaltensmäßige, elektrische, chemische) Eingabe diese genaue Abweichung verursacht? Wenn wir die besonderen Empfindlichkeiten des Gehirns verstehen wollen, müssen wir nicht nur wissen, dass ein Teil davon auf bestimmte Reize oder Aufgaben reagiert, sondern auch darauf, wie viel darauf reagiert und was sonst noch darauf reagiert (und damit interagiert). Resting State fMRI ist eine Methode, um den Hintergrund zu ermitteln, gegen den solche Änderungen gemessen werden müssen.
Genauso wie Musik in der Musik keine Note isoliert betrachtet, kann auch die lokale Aktivität des Gehirns nur dann vollständig verstanden werden, wenn sie in ihren Kontext gestellt wird. Betrachten Sie in diesem Zusammenhang Hippocampus-Zellen – diese Neuronen, die berühmt dafür sind, zu schießen, wann immer ein Tier an einer bestimmten Stelle der Welt ist. Die scheinbare Eins-zu-eins-Kartierung zwischen Hippocampuszellen und Umweltstandorten hat ihre Funktion im Sinne einer einfachen Ortsdarstellung verstanden, so als ob jede Zelle dazu gedacht wäre zu sagen: "Du bist hier." Aber diese Zellen waren in der Nachrichten in letzter Zeit wegen der Entdeckung, dass sie auch vor einer neuartigen räumlichen Erkundung sequentiell aktiviert werden, was darauf hindeutet, dass ihre Funktion nicht so einfach ist, und unterstreicht den Punkt darüber, dass man die Aktivität des Gehirns jetzt verstehen muss, muss man auch überlegen, was seine Aktivität war und sein wird . [Dragoi, G. & Tonegawa, S. (2011). Vorspiel von zukünftigen Ortszellensequenzen durch hippocampale Zellverbände Nature , 469: 7330 (397-401).]
Außerdem – und mehr noch zum jetzigen Zeitpunkt – feuern diese Zellen nicht nur, wenn sich ein Tier an einem bestimmten Ort befindet, sondern auch kurz davor und kurz danach. Interessanterweise sind die Unterschiede zwischen gleichzeitigem Schießen (das "Sie sind hier" -Signal), prospektivem Schießen (Signalisierung vor dem Aufenthalt an einem Ort) und retrospektivem Schießen (Signalisieren, nachdem das Tier einen Ort verlassen hat) nicht durch einen Unterschied gekennzeichnet die Aktivität des Neurons selbst, sondern eher seine Beziehung zur Hintergrund-Theta-Bande (~ 6-10 Hz) des gesamten Hippocampus. In ihrer retrospektiven Rolle feuert die Zelle früher und in ihrer zukünftigen Rolle später im Theta-Zyklus als wenn das Tier tatsächlich am fraglichen Ort ist. [Buckner, RL (2010). Die Rolle des Hippocampus in der Vorhersage und Imagination. Jahresrückblick auf die Psychologie , 61: 27-48.]
Platzieren Sie Zelle B zu unterschiedlichen Zeiten relativ zur Hintergrundthetawelle, wenn sich die Ratte von den Positionen A bis C bewegt
Abbildung: Platzieren der Zelle B zu unterschiedlichen Zeiten relativ zur Hintergrundthetawelle, wenn sich die Ratte von den Positionen A bis C bewegt. Nachdruck aus Buckner (2010) mit Genehmigung des Autors.
Mit anderen Worten, was die Aktivität dieser Zelle bedeutet – was sie tatsächlich signalisiert – hängt davon ab, wie diese Aktivität mit den laufenden Hintergrundoszillationen zusammenhängt.
Daher ist es wichtig, den Ruhezustand zu verstehen, weil er unsere Aufmerksamkeit auf den allgegenwärtigen Kontext lenkt, in dem die Funktion gemessen und ihre Bedeutung bewertet werden muss. Im dynamischen Gehirn ist lokale Aktivität immer eine Veränderung von dem, was vorher passierte, und tritt in Bezug auf all die anderen Dinge auf, die jetzt passieren.
Es ist schwer, so über das Gehirn nachzudenken, besonders angesichts des fortwährenden Einflusses der Computermetapher auf das Gehirn und des Fokus auf Lokalisierung (Vision hier, Sprache drüben, motorische Kontrolle in diesem Teil), die wir von einem früheren geerbt haben Alter der neurowissenschaftlichen Untersuchung. In einem Computer ist die Art der lokalen Verarbeitung von Bedeutung, was zu diesem Zeitpunkt in diesem Chip geschieht. Hintergrundprozesse sind für den interessierenden Prozess irrelevant, der daher als solcher sicher isoliert und studiert werden kann. Aber das Gehirn ist nicht diese Art von Maschine: Der Hintergrund ist nicht irrelevant, und die Beziehungen zwischen Oszillationen machen einen großen Teil der funktionellen Arbeit aus.
Das lässt uns noch viel nachdenken. Was bedeutet es für die Gehirnfunktion, nicht nur durch die intrinsischen Eigenschaften der unterstützenden neuralen Aktivität definiert zu werden, sondern auch durch die Abweichung, die sie von einem Standard darstellt? Kann der Wechsel von einem dynamischen Gleichgewicht zum anderen selbst ein funktionales Ereignis sein? Wie ist es möglich, dass eine Maschine nicht mit Schwingungen selbst arbeitet, sondern mit Beziehungen zwischen ihnen? Wir sind weit davon entfernt, diese Fragen zu beantworten, aber wir haben vielversprechende Ansätze gemacht. Eine theoretische Entwicklung von besonderem Interesse wird als "Liquid State Computing" bezeichnet, ein Versuch zu verstehen, wie die Informationsverarbeitung durch verschieden gekoppelte Oszillatoren ausgeführt werden kann, die auf Eingaben reagieren, so wie ein Teich mit einem Stein. Ich werde einen zukünftigen Beitrag widmen, um zu erklären, wie sich die Gehirnfunktion aus solchen Wechselwirbelwellen im neuralen Äther entwickeln könnte. Vorerst aber ist der wichtige Punkt: Die Messung, Charakterisierung und Reflexion der Ruhedynamik des Gehirns sind wichtige frühe Schritte, um die funktionelle Dynamik des Gehirns zu verstehen, die der biologischen Realität viel passender ist als Elektronen, die isoliert herumfliegen Silizium-Prozessoren.
(Musik-Bildhonorar: ScriptPhD.com)
