Reverse Engineering the Brain

Fonte: utente di Wikimedia Commons Wolfgangbeyer

Possiamo imparare tutto sul cervello studiando le singole cellule cerebrali?

È iniziato con una semplice equazione. Nel 1980, un matematico di nome Benoit Mandelbrot che lavorava per IBM tracciava il comportamento dei punti su un aereo usando un computer. Quando l'aereo fu colorato dai risultati, emerse un mondo bizzarro: scettri e spirali infinitamente ramificati, voragini senza fine, tentacoli infiniti che crescevano da lampadine a forma di cuore. Appare come qualcosa degli ultimi trippy minuti di 2001 di Kubrick : Odissea nello spazio , solo molto più strano, come un tie-dye dipinto da alieni alieni.

Il set di Mandelbrot mostra la complessità, indipendentemente da quanto si ingrandisce.

Fonte: Wikimedia Commons

Quasi nessuna delle complessità dell'omonimo set di Mandelbrot è facilmente evidente dall'equazione tracciata da Benoit Mandelbrot. Scegli un paio di numeri, uno reale e uno immaginario. Ora moltiplica questa coppia da sola, molte volte e conta il numero di iterazioni necessarie per superare una certa magnitudine o distanza da zero. Colorare ciascuna coppia di coordinate sul piano in base al numero di iterazioni che il punto ha impiegato per crescere oltre la soglia. E viola! La complessità è nata.

La sconvolgente profondità della complessità trovata nel set di Mandelbrot può insegnare ai neuroscienziati una lezione sulle proprietà emergenti. Le proprietà emergenti sono cruciali per comprendere la complessità e il cervello. A differenza dei semplici fenomeni, come l'oscillazione di un pendolo, le proprietà emergenti come l' intelligenza e la coscienza non possono essere comprese semplicemente studiando parti semplici di un sistema. Anche tenendo il regolamento, nel caso di Mandelbrot, potrebbe non essere facile mostrare come le regole si traducono in complessità. Perché la quadratura di ogni numero e l'aggiunta del risultato creano uno schema così complesso? Perché un particolare modello di connessioni neurali consente linguaggio e intelligenza? A dire il vero, la mappatura delle cellule e le loro connessioni sinaptiche ad altre cellule del cervello ha valore. Se non altro, tali mappe delineano quali percorsi di comunicazione sono possibili. Ma questo da solo non è abbastanza.

• Hai bisogno di migliorare la tua memoria? Perdere sempre le tue chiavi?
• Triangolo delle Bermuda e il triangolo assiologico
• Insegnamento di psicologia generale con uno scopo più grande
• Controversie familiari sui ricordi
• Perché Donald Trump potrebbe trarre beneficio dalla terapia LSD

Strettamente correlato alle proprietà emergenti è il concetto di auto-organizzazione . Questa è l'idea che nuovi fenomeni possono derivare da interazioni tra parti, senza che nessuna parte possa guidare o controllare il sistema. Si consideri il piccolo verme C. elegans . Mappare tutti i 302 neuroni e sinapsi del verme adulto ermafrodito dovrebbe, con la logica opposta del riduzionismo , trasformare lo scienziato in un mago preveggente che possa prevedere come il verme risponde a ogni possibile stimolo. Eppure, tale conoscenza ha portato solo a modeste intuizioni sul comportamento di C. elegans . Questo suggerisce che non conosciamo ancora completamente le regole su come questi neuroni interagiscono? O la simulazione non è ancora abbastanza dettagliata?

Il roundworm C. elegans. Gli ermafroditi adulti hanno esattamente 302 neuroni.

Fonte: Wikimedia Commons / Dan Dickinson, laboratorio Goldstein, UNC Chapel Hill

A volte abbiamo bisogno di più potenza di fuoco. Se abbiamo abbastanza computer potenti, questo ragionamento ci condurrà, una simulazione ci mostrerà come ogni oscillazione e respiro risulta da ogni colpo e pungolo. Tale è la giustificazione per Human Brain Project (HBP), un'impresa cofinanziata dall'Unione europea che ha ereditato obiettivi dal progetto svizzero Blue Brain. Diretta dal neuroscienziato Henry Markham presso l'Istituto Federale Svizzero di Tecnologia di Losanna, la HBP aspira a condurre una massiccia simulazione di un cervello umano utilizzando la vasta potenza di fuoco dei supercomputer in tutta Europa. Non ultimo di questi è un supercomputer del gene blu IBM che esegue quasi sei quadrilioni di operazioni in virgola mobile al secondo!

Nel caso del set Mandelbrot, i computer erano la chiave per sbloccare la complessità, senza la loro laboriosa potenza di fuoco, è probabile che nessun essere umano possa mai vedere gli schemi inquietanti che emergono da una semplice equazione. Ma affinché una proprietà emergente venga simulata da un computer, è necessario conoscere il regolamento completo. Quando scopriamo nuove molecole e tendenze evolutive nel cervello, la nostra umiltà cresce con la nostra conoscenza. Siamo davvero pronti a costruire un modello computerizzato del cervello umano quando, alcuni anni fa, un modello ampiamente accettato di connessioni neurali nel cervello adulto noto come sinapsi tripartita è risultato errato? E c'è ancora qualche disaccordo tra i neuroscienziati su questioni tanto basilari quanto su come e dove i ricordi sono memorizzati nel cervello. Altre lacune nella nostra conoscenza – tali recettori "orfani" i cui genitori di neurotrasmettitori non sono ancora stati scoperti – sottolineano la possibile arroganza di un tale livello di impresa.

• Colpo silenzioso e apnea del sonno
• Your Brain on Drugs – e il tuo piano di trattamento delle dipendenze
• Psicosi e resistenza all'assunzione di farmaci
• Come evitare interruzioni della comunicazione
• La cannabis inverte l'invecchiamento cerebrale nei topi

È importante sottolineare che anche piccole scoperte di questo tipo sono importanti. Piccole cause possono avere grandi effetti. Questo concetto, noto come non linearità , è alla base di sistemi complessi. Nel caso di Mandelbrot, cambiare la posizione di un punto sul piano con un capello potrebbe alterarne completamente il colore o la magnitudine. Nel caso del cervello, regolare leggermente la tensione di riposo dei neuroni può alterare completamente la loro attività collettiva. L'interazione non lineare tra le parti è centrale per l'auto-organizzazione .

Nell'insieme di Mandelbrot esistono schemi su tutte le scale, anche se l'osservatore ingrandisce all'infinito. Mentre il cervello non mostra una gamma veramente infinita di complessità, esibisce struttura e attività su una vasta gamma di diverse scale di spazio e tempo. Modelli complessi di connettività sono osservati dalle sinapsi microscopiche alla scala dell'intero cervello. Questo aspetto della complessità del cervello ci spinge a non costruire la nostra comprensione del cervello solo sulle cellule, ma su tutte le scale pertinenti. Infatti, l '"unità funzionale" del sistema nervoso viene talvolta identificata come il neurone, ma anche come strutture più grandi note come gruppi cellulari e colonne neocorticali.

Markham ha chiuso un discorso TED suggerendo che il suo modello di cervello potrebbe un giorno parlare agli umani attraverso un ologramma. Gli obiettivi erculei di simulare la coscienza o di mordere in altro modo più del progetto possono essere stati critici dell'HBP. Ma se non riusciamo a capire le proprietà emergenti attraverso vaste simulazioni al computer come l'HBP, come possiamo capire il cervello? Il reverse engineering è possibile al cervello?

Henry Markram

Fonte: utente di Flickr cea +

Un vero approccio di reverse engineering richiede la comprensione del cervello al suo livello più astratto. Tale comprensione olistica trascende sapendo che un gene o una regione del cervello è necessaria per la memoria o la cognizione, spiega come e perché. Un articolo pubblicato sulla rivista Neuron a febbraio invita i neuroscienziati a considerare come un circuito nel cervello potrebbe o dovrebbe funzionare prima di analizzarlo con una pletora di strumenti, proprio come è necessario comprendere concetti come l'aerodinamica e il sollevamento prima di studiare l'ala di un uccello . Questa idea, che ha avuto origine dal defunto neuroscienziato David Marr , implica che l'HBP abbia prima bisogno di una teoria su come il linguaggio o la coscienza possano emergere dai neuroni e dalle sinapsi prima di simularne ciecamente miliardi.

Finché non sappiamo come e perché un determinato modello di attività o parte di tessuto cerebrale è necessario per il comportamento, non possiamo davvero affermare di aver compreso il cervello. Nel frattempo, ci sarà sempre spazio per i teorici fuori dal laboratorio per riflettere sui nostri comportamenti e chiedere quale meccanismo biologico potrebbe generare tale complessità. Le fondamenta delle neuroscienze non devono essere semplicemente singole cellule, ma anche grandi idee.