新しい研究では、ニューロンが周囲の変化する世界に関する情報（タスク関連の感覚入力）を取得すると、ニューロンの行動が変化し、ニューロンが辺獄状態に陥り、小さな入力が脳活動の「雪崩」を引き起こす可能性があることが示されており、臨界脳仮説と呼ばれる理論が裏付けられています。
CorticalLabs とメルボルン大学の研究者は、80 万個の人間の神経細胞のコレクションである DishBrain を使用して卓球を学習しました。この研究は最近、Nature Communications誌に掲載されました。
これは、人間の脳が情報を処理する方法について物議を醸している理論を裏付ける最も強力な証拠です。臨界脳仮説によれば、大きく複雑な行動はニューロンが辺縁系状態にある場合にのみ可能であり、小さな入力が脳活動の「雪崩」を引き起こす可能性があります。この絶妙なバランスの状態は「神経臨界状態」として知られ、てんかんなどの病気に見られる制御不能な興奮と、信号伝達が停止した昏睡という 2 つの極端な状態の間にあります。
バイオテクノロジー新興企業CorticalLabsの最高科学責任者であるブレット・ケーガン博士は、「構造化情報を受信するとネットワークが臨界に近い状態に再編成されるだけでなく、その状態に到達することがタスクのパフォーマンスの向上にもつながることを示している」と述べた。その結果は驚くべきものであり、私たちの予想をはるかに超えていました。 「
この研究は、脳批判仮説のパズルに重要なピースを追加します。
TAGP H19ForoughHabibollahi、研究の筆頭著者主要な発見と示唆
これまでのところ、臨界性が生物学的ニューロンネットワークの一般的な特徴であるかどうか、あるいはそれが情報負荷に関連しているかどうかについての実験的証拠はほとんどありません。 TAGPH27
ケーガン博士は、次のように述べています。 「
しかし、ケーガン博士の研究は、臨界性だけではニューラルネットワークの学習を促進するのに十分ではないことを示しています。「学習には、行動の結果についての追加情報をネットワークに提供するフィードバックループが必要です」と彼は言いました。」
最新の研究は、人間の脳の秘密を解き明かすのに役立つDishBrainの可能性とその仕組みを明らかにしています。それは機能しますが、動物モデルでは不可能です。
筆頭著者のフォラフ・ハビボラヒ博士は次のように述べています。「通常、特に神経スケールで脳を研究するには、研究者は動物モデルを使用する必要がありますが、そうすることには多くの困難があり、研究対象の数は限られています。そのため、DishBrain が他の人ができない方法でさまざまなタイプの質問に答えることができたのを見たとき、
応用と将来の可能性」
医師らも、重篤な脳疾患の治療法発見に役立つこの研究に大きな可能性を見出している
「ディッシュブレイン・ピボタル・プロジェクトは、皮質研究室、生物医工学、神経学の間の素晴らしい共同体験でした」と、論文著者でニューロダイナミクス研究室長のクリス・フレンチ博士は述べた。メルボルン大学医学部「DishBrain ニューロンの重要な動態は、てんかんから認知症までのさまざまな神経疾患の診断と治療に重要なバイオマーカーを提供する可能性があります。 「
生きた脳モデルを構築することで、科学者はコンピューターなどの欠陥のある同様のモデルではなく、実際の脳機能を使用して実験を行うことができ、脳機能を調査するだけでなく、薬物が脳にどのような影響を与えるかをテストすることもできます。
論文の著者であり、生体信号および生物学的システム部門の責任者であるアンソニー・バーキット教授は、メルボルン大学は、この研究はブレイン・コンピューター・インターフェースが直面する課題も解決する可能性があり、神経損傷によって失われた機能を回復できる可能性があると述べた
「私たちが現在研究している次世代のニューロプロテーゼとブレイン・コンピューター・インターフェースの重要な特徴には、リアルタイム閉ループ戦略の利用が含まれるため、この研究の結果は、これらの制御および刺激戦略を理解する上で重要な意味を持つ可能性があります。」脳内の神経回路と相互作用します。生物学的脳モデリングの分野はまだ初期段階にありますが、まったく新しい科学分野への道が開かれます」とケーガン博士は述べました。