Aviso: Esta página é uma tradução automática da página original em inglês. Por favor note uma vez que as traduções são geradas por máquinas, não tradução tudo será perfeita. Este site e suas páginas da Web destinam-se a ler em inglês. Qualquer tradução deste site e suas páginas da Web pode ser imprecisas e imprecisos no todo ou em parte. Esta tradução é fornecida como uma conveniência.

As ajudas do modelo matemático explicam como o cérebro forma memórias novas sem limpar para fora o velhos

Os cientistas de Colômbia desenvolveram um modelo matemático novo que ajudasse a explicar como a complexidade biológica de cérebro humano permite que estabeleça memórias novas sem limpar para fora o velhos -- ilustrando como o cérebro mantem a fidelidade das memórias para anos, décadas ou mesmo uma vida. Este modelo podia ajudar neurocientistas a projectar estudos mais visados da memória, e igualmente spur avanços no hardware neuromorphic -- os sistemas de computação poderosos inspiraram pelo cérebro humano.

Este trabalho é publicado hoje em linha na neurociência da natureza.

“O cérebro é continuamente de recepção, de organização e de armazenagem memórias. Estes processos, que foram estudados em experiências incontáveis, são tão complexos que os cientistas têm desenvolvido modelos matemáticos a fim os compreender inteiramente,” disse Stefano Fusi, PhD, um investigador principal no instituto do comportamento do cérebro do Mortimer B. Zuckerman Mente de Colômbia, professor adjunto da neurociência no centro médico da Universidade de Columbia e autor superior do papel. “O modelo que nós desenvolvemos finalmente explica porque a memória subjacente da biologia e da química é tão complexa -- e como esta complexidade conduz a capacidade do cérebro para recordar.”

As memórias são acreditadas extensamente para ser armazenadas nas sinapses, estruturas minúsculas na superfície dos neurônios. Estas sinapses actuam como as canalizações, transmitindo os pulsos elétricos internos abrigados informação que passam normalmente do neurônio ao neurônio. Nos modelos de memória os mais adiantados, a força dos sinais elétricos que passaram com as sinapses foi comparada a um botão do volume em um estéreo; discou até o impulso (ou para abaixar para baixo) a força da conexão entre os neurônios. Isto permitido a formação de memórias.

Estes modelos trabalharam extremamente bem, porque esclareceram a capacidade de memória enorme. Mas igualmente levantaram um dilema intrigante.

“O problema com um simples, selector-como o modelo de como a função das sinapses era que se sups que sua força poderia ser discada para cima ou para baixo indefinidamente,” disse o Dr. Fusi, que é igualmente um membro do centro de Colômbia para a neurociência teórica. “Mas no mundo real isto não pode acontecer. Se é o botão do volume em um estéreo, ou qualquer sistema biológico, tem que haver um limite físico a quanto poderia girar.”

Quando estes limites foram impor, a capacidade de memória destes modelos desmoronou. Assim o Dr. Fusi, em colaboração com o investigador Larry Abbott do instituto de Zuckerman do companheiro, PhD, um perito na modelagem matemática do cérebro, ofereceu uma alternativa: cada sinapse é mais complexa do que apenas um selector, e pelo contrário deve ser descrita como um sistema com selectores múltiplos.

Em 2005, afastamento cilindro/rolo. Fusi e Abbott publicaram a pesquisa que explicam esta ideia. Descreveram como os selectores diferentes (talvez representando conjuntos de moléculas) dentro de uma sinapse poderiam se operar em tandem para formar memórias novas ao proteger o velhos. Mas mesmo esse modelo, autores realizados mais tarde, foi insuficiente do que acreditaram o cérebro -- particularmente o cérebro humano -- podia guardarar.

“Nós viemos realizar que os vários componentes synaptic, ou os selectores, funcionados não somente em calendários diferentes, mas eram igualmente comunicação provável um com o otro,” dissemos Marcus Benna, PhD, um cientista da pesquisa do associado no centro de Colômbia para a neurociência teórica e primeiro autor do papel de hoje da neurociência da natureza. “Uma vez que nós adicionamos a comunicação entre componentes a nosso modelo, a capacidade de armazenamento aumentou por um factor enorme, tornando-se distante mais representativo do que é interior conseguido o cérebro vivo.”

O Dr. Benna comparou os componentes deste modelo novo a um sistema de taças conectadas entre si com uma série de câmaras de ar.

“Em um grupo de taças interconectadas, cada um enchido com as quantidades diferentes de água, o líquido tenderá a fluir entre elas tais que os níveis de água se tornam igualados. Em nosso modelo, as taças representam os vários componentes dentro de uma sinapse,” Dr. explicado Benna. “Adicionando o líquido a uma das taças -- ou removendo algum dele -- representa a codificação de memórias novas. Ao longo do tempo, o fluxo resultante do líquido difundirá através das outras taças, correspondendo ao armazenamento a longo prazo das memórias.”

Afastamento cilindro/rolo. Benna e Fusi são esperançosos que este trabalho pode ajudar neurocientistas no laboratório, actuando como uma estrutura teórica para guiar as experiências futuras -- finalmente conduzindo a uma caracterização mais completa e mais detalhada do cérebro.

“Quando a base synaptic da memória for aceitada bem, em nenhuma parte pequena devido ao trabalho do Dr. Eric Kandel do co-director do Prémio Nobel e do instituto de Zuckerman, esclarecendo como as memórias do apoio das sinapses sobre muitos anos sem degradação foram extremamente difíceis,” disse o Dr. Abbott. “O trabalho do afastamento cilindro/rolo. Benna e Fusi devem servir como guia para os pesquisadores que exploram a complexidade molecular da sinapse.”

As implicações tecnologicos deste modelo igualmente estão prometendo. O Dr. Fusi tem sido intrigado por muito tempo pelo hardware neuromorphic, os computadores que são projectados imitar um cérebro biológico.

“Hoje, o hardware neuromorphic está limitado pela capacidade de memória, que pode ser catastròfica baixa quando estes sistemas são projectados aprender autônoma,” disse o Dr. Fusi. “Criar um modelo melhor da memória synaptic poderia ajudar a resolver este problema, acelerando a revelação dos dispositivos electrónicos que são estojo compacto e energia eficientes -- e apenas tão poderoso quanto o cérebro humano.”

Source:

The Zuckerman Institute at Columbia University