Ученые Еврейского университета в Иерусалиме предложили новый подход к пониманию работы «клеток места» в гиппокампе – нейронов, отвечающих за пространственную ориентацию. Работа опубликована в журнале Neuron.

Традиционно считалось, что клетки места активируются в определенных областях гиппокампа. Они достаточно симметрично расположены и тесно связаны с нейронами решетки, которые задают своего рода разметку пространства. Как только животное попадает в знакомое место, определенные клетки места "зажигаются". В простых локальных средах, например, в лабораторных лабиринтах модель описывает активацию нейронов места довольно точно. Но в природе все гораздо сложнее. Пространства, в которых ориентируется животное, неоднородно и не двумерно. К примеру, летучие мыши еще и летают. Кроме того, пространство для животного размечено местами опасности и награды. Было ясно, что существующую модель активации нейронов места необходимо уточнять.

Команда профессора Йорама Бурака обнаружила, что в больших и сложных средах, активацию нейронов места можно описать с помощью математической модели, основанной "гауссовских процессах". Гауссовские процессы – это класс случайных функций, широко применяемых в различных областях науки от космологии (рождение звезд) до океанографии (характер течений). Ученые показали, что гауссовский процесс соответствует активации нейронов места. Активность клеток места возникает при случайных входных сигналах в гиппокампе.

Модель делает точные проверяемые предсказания о расположении полей активации клеток места и их геометрии, которые были подтверждены экспериментально. Модель описала активность клеток места у различных видов (включая летучих мышей и грызунов) в одномерных, двумерных и трехмерных пространствах.

Профессор Бурак объясняет, что кажущиеся случайными паттерны активации клеток места при ориентации в больших и сложных средах образуют уникальные "кодовые слова" для различных позиций в пространстве. За положение в пространстве отвечает не отдельный нейрон, а "кодовое слово", то есть совокупность связанных нейронов. Это позволяет с помощью ограниченного количества клеток места описывать огромное разнообразие внешних сред.

Исследование имеет далеко идущие последствия для нашего понимания пространственной навигации и когнитивных процессов в целом. Результаты могут найти применение в разработке более эффективных искусственных систем навигации, в том числе для автономных роботов, сообщает Newsru.co.il.