Цифровые двойники мозга оказались бесполезны. Никто не учёл, что его части постоянно борются друг с другом
NewsMakerМиллиарды нейронов, 20 лет исследований — и вот она, фундаментальная ошибка.
Персональные цифровые двойники мозга сейчас активно обсуждают в нейронауке и медицине. Под цифровым двойником понимают компьютерную модель, которая пытается воспроизвести работу конкретного мозга: показать, как взаимодействуют его области и как мозг может отреагировать на стимуляцию, болезнь или лекарство. Замысел звучит убедительно, но собрать по-настоящему точную модель очень трудно. Мозг состоит из миллиардов нейронов, а схема связей у каждого человека немного своя. Из-за этого у каждого есть собственный нейронный рисунок, своего рода отпечаток мозга. Авторы новой работы считают, что нынешние модели часто передают его слишком плохо. По точности они нередко оказываются не намного ближе к реальному мозгу, чем схема связей случайного человека.
Проблема важна не только для теории. Цифровые двойники все чаще предлагают использовать как полигон для проверки лечения еще до вмешательства у реального пациента. Если модель не улавливает базовые принципы организации именно этого мозга, прогноз перестает быть персональным. В худшем случае выводы могут увести в сторону. В новой статье, опубликованной в Nature Neuroscience, исследователи показывают, что реалистичный цифровой двойник требует вещи, которую многие модели до сих пор обходили стороной: конкуренции между разными системами мозга. Без нее модель становится слишком общей и хуже передает черты, которые делают конкретный мозг именно вашим.
Мозг постоянно меняется. Его активность не замирает ни на секунду, и такие колебания можно отслеживать без операции, например с помощью функциональной МРТ . На основе этих данных ученые строят модель, привязанную к отдельному человеку, и пытаются просчитать, как разные зоны будут влиять друг на друга. Долгое время в подобных моделях упор делали почти исключительно на согласованную работу областей мозга. На словах подход выглядит логично: мозг действительно умеет работать как очень слаженная система. Но повседневный опыт подсказывает и другое. Когда человек переключается между задачами или старается удержать внимание, разные системы мозга явно не помогают друг другу без конца, а конкурируют за ограниченные ресурсы. Мозг не может одновременно делать все сразу, и все его участки не могут быть одинаково активны в каждый момент.
Авторы работы пишут, что за последние 20 лет большинство симуляций мозга почти не учитывали такую конкуренцию. Напротив, соседние области в них часто как будто принудительно подталкивали к совместной работе. Из-за этого в модели возникали слишком синхронные режимы активности, которые редко встречаются в живом мозге. Чтобы проверить, насколько сильно это искажает картину, международная группа сравнила два типа моделей. В одном варианте все взаимодействия между областями были только кооперативными. В другом одни зоны могли усиливать активность других, а другие, наоборот, подавлять. Проверку провели на данных людей, макак и мышей. Во всех трех случаях более реалистичными оказались модели, где конкуренция присутствовала.
Персональные цифровые двойники мозга сейчас активно обсуждают в нейронауке и медицине. Под цифровым двойником понимают компьютерную модель, которая пытается воспроизвести работу конкретного мозга: показать, как взаимодействуют его области и как мозг может отреагировать на стимуляцию, болезнь или лекарство. Замысел звучит убедительно, но собрать по-настоящему точную модель очень трудно. Мозг состоит из миллиардов нейронов, а схема связей у каждого человека немного своя. Из-за этого у каждого есть собственный нейронный рисунок, своего рода отпечаток мозга. Авторы новой работы считают, что нынешние модели часто передают его слишком плохо. По точности они нередко оказываются не намного ближе к реальному мозгу, чем схема связей случайного человека.
Проблема важна не только для теории. Цифровые двойники все чаще предлагают использовать как полигон для проверки лечения еще до вмешательства у реального пациента. Если модель не улавливает базовые принципы организации именно этого мозга, прогноз перестает быть персональным. В худшем случае выводы могут увести в сторону. В новой статье, опубликованной в Nature Neuroscience, исследователи показывают, что реалистичный цифровой двойник требует вещи, которую многие модели до сих пор обходили стороной: конкуренции между разными системами мозга. Без нее модель становится слишком общей и хуже передает черты, которые делают конкретный мозг именно вашим.
Мозг постоянно меняется. Его активность не замирает ни на секунду, и такие колебания можно отслеживать без операции, например с помощью функциональной МРТ . На основе этих данных ученые строят модель, привязанную к отдельному человеку, и пытаются просчитать, как разные зоны будут влиять друг на друга. Долгое время в подобных моделях упор делали почти исключительно на согласованную работу областей мозга. На словах подход выглядит логично: мозг действительно умеет работать как очень слаженная система. Но повседневный опыт подсказывает и другое. Когда человек переключается между задачами или старается удержать внимание, разные системы мозга явно не помогают друг другу без конца, а конкурируют за ограниченные ресурсы. Мозг не может одновременно делать все сразу, и все его участки не могут быть одинаково активны в каждый момент.
Авторы работы пишут, что за последние 20 лет большинство симуляций мозга почти не учитывали такую конкуренцию. Напротив, соседние области в них часто как будто принудительно подталкивали к совместной работе. Из-за этого в модели возникали слишком синхронные режимы активности, которые редко встречаются в живом мозге. Чтобы проверить, насколько сильно это искажает картину, международная группа сравнила два типа моделей. В одном варианте все взаимодействия между областями были только кооперативными. В другом одни зоны могли усиливать активность других, а другие, наоборот, подавлять. Проверку провели на данных людей, макак и мышей. Во всех трех случаях более реалистичными оказались модели, где конкуренция присутствовала.