![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Настоящее исследование направлено на выяснения закономерностей организации когнитивных сетей мозга. Когнитивная сеть мозга, это сеть, отдельными узлами в которой являются распределенные группы нейронов, формирующиеся в результате обучения. Каждая такая нейронная группа составляет единицу субъективного опыта, приобретая специализацию и свойственные только ей когнитивные свойства. Активность таких когнитивных нейронных групп проявляется в частности в сетях покоя головного мозга. Сети покоя - скоррелированная активность многих нервных структур вне какой-то внешней стимуляции или функциональной нагрузки - являются фундаментальной эндогенной характеристикой мозга человека и животных. В последнее время анализ функциональной взаимосвязанности сетей состояния покоя стал эффективным методом изучения связи между текущей нейронной активностью и когнитивными процессами. Показано, что изменение функциональной взаимосвязанности сетей состояния покоя происходит при различных психических и когнитивных расстройствах. Однако вопрос о влиянии прошлого опыта на пространственно-временную структуру нейронных сетей состояния покоя исследован недостаточно. Целью настоящей работы является разработка новых методов физико-математического анализа глобальных характеристик сетей мозга для раскрытия этих закономерностей. В частности, в работе исследуются возможности применения с этой целью спектральной теории графов и анализа спектральных свойств сетей мозга (коннектомов).
Будут получены новые данные о том, как экспериментальное когнитивное воздействие влияет на пространственно-временную организацию последующей активности мозга, функциональную взаимосвязанность такой активности, а также, насколько эффект такого воздействия сохраняется во времени. Полученные результаты будут использованы для создания эмпирической модели, описывающей, как фоновая активация когнитивных нейронных сетей транслируется в широкомасштабную активацию областей мозга в состоянии покоя, и насколько данные уровни функционирования нейронных сетей подвержены влиянию прошлого опыта. Применение методов спектральной теории графов, в частности изучение собственных значений и собственных векторов матриц, характеризующих граф, позволит выявить новые коллективные свойства структурных и функциональных сетей, лежащие в основе когнитивной деятельности мозга.
Научный коллектив, работающий по данной теме, опирается на опыт многолетних исследований, позволивших приступить к разработке теории когнитивных нейронных гиперсетей. В частности, коллективом на протяжении многих лет исследуются молекулярные и системные механизмы консолидации долговременной памяти, были найдены гены, ответственные за консолидацию долговременной памяти, а также установлены белок-зависимые механизмы реконсолидации памяти. Для выявления популяций когнитивно индексированных нейронов нами были разработаны и успешно применены различные методы, основанные на ex vivo и in vivo имиджинге активности немедленных ранних генов. При этом различные нейрофизиологические и оптические методы исследований мозга развиваются в тесном сотрудничестве с физиками и математиками, что определило создание в институте постоянно действующего теоретического семинара "Топология мозга", который успешно действует второй год, дав возможность организовать и провести в 2019 первую научную конференцию "Теоретическая физика и математика мозга: интеграция дисциплин и приложений". Заключен и успешно развивается договор о сотрудничестве подразделения с физическим факультетом МГУ, что, в частности, позволило вывести на новый уровень эксперименты с использованием оптических методов исследования активности мозга. Успешно развивается сотрудничество с Научно-исследовательским институтом нормальной физиологии имени П.К.Анохина и Институтом высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН.
госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию) |
# | Сроки | Название |
1 | 15 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. | Разработка новых математических подходов к анализу когнитивных нейронных сетей мозга животных и человека в состоянии покоя и при функциональных нагрузках. |
Результаты этапа: В работе, проведенной в 2018 году, к структурным коннектомам и сетям покоя человека были успешно адаптированы и применены методы спектрального анализа графов. Полученные результаты показали высокую эффективность этих методов и их способность улавливать различия между сетями как целостными объектами. В сочетании с разработанными алгоритмами рандомизации сети при условии сохранения тех или иных ее свойств эти методы дают представление о важности роли локальной кластеризации в структуре сетей мозга. Материалы проводимого исследования были представлены на конференции на Второй Всероссийской междисциплинарной конференции "Социофизика и социоинженерия" - тезисы докладов в сборнике https://istina.msu.ru/publications/article/135373984/, а также в стендовом докладе "Cognitome: neural hypernetworks as an organizing principle for the higher brain functions" на международной конференции в Барселоне Understanding Consciousness 21 июня 2018. Опубликована статья в журнале Высшей нервной деятельности им. И.П.Павлова - https://istina.msu.ru/publications/article/128817032/, результаты этапа были доложены на теоретическом семинаре НКЦ "Топология мозга" 11 декабря 2018 г. Докладчик - Н.Поспелов. | ||
2 | 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. | Разработка новых математических подходов к анализу когнитивных нейронных сетей мозга животных и человека в состоянии покоя и при функциональных нагрузках. |
Результаты этапа: Задачи, поставленные в ходе второго этапа, полностью выполнены. Результаты исследований отражены, как и планировалось,в двух публикациях, в том числе в высокорейтинговом журнале (ссылки на публикации прикреплены к НИР). Создан новый теоретический семинар Института перспективных исследований мозга - "Топология мозга", к работе которого активно привлекаются студенты и аспиранты МГУ и других вузов. Институт был одним из организаторов первой в России научной конференцим «Теоретическая физика и математика мозга: междисциплинарные контакты», которая прошла 4 декабря в МГУ имени М.В.Ломоносова и 5 декабря - в Сколтехе. Подготовлен и введен в Истину отчет по этапу. | ||
3 | 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. | Разработка новых математических подходов к анализу когнитивных нейронных сетей мозга животных и человека в состоянии покоя и при функциональных нагрузках. |
Результаты этапа: Этап успешно выполнен, полный отчет загружен в Истину. В работе, проведенной в 2020 г., было показано, что компоненты латентного пространства, получаемого редукцией размерности данных нейронной активности мозга мыши при обследовании ею кольцевого лабиринта, кодируют местоположение животного на треке. Применение вейвлет-анализа к BOLD-сигналам головного мозга человека позволило разделить состояния покоя до и после стрессового воздействия в низкоразмерном представлении данных. По результатам работы готовится к публикации статья Pospelov N., Tetereva A., Martynova O., Anokhin K. «The Laplacian eigenmaps dimensionality reduction of fMRI data for discovering stimulus-induced changes in the resting-state brain activity» (статья направлена в журнал Neuroimage: Reports).В разделе НИР к теме прикреплена статья, отражающая результаты исследований по данной теме. Проводимые исследования регулярно обсуждались на семинарах института, которые с марта 2020 года вынужденно проводились в онлайн режиме, тема исследований представлена молодым ученым института Н.А.Поспеловым на конференции "Ломоносовские чтения" (18.11.2020). Результаты исследований представлены также на симпозиуме, проведенном в рамках организованного ИПИМ 1-го Национального конгресса по когнитивной науке, искусственному интеллекту и нейроинформатике (10-16 октября 2020 г.) Логика дальнейших исследований привела к необходимости объединения двух тем по госзаданию, выполняемых в институте, с 2021 года исследования будут продолжены по укрупненной теме. |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".