Телеграм канал «Голубь Скиннера»

Improv: платформа для адаптивных нейроэкспериментов в реальном времени #tools Публикация: Draelos, A., Loring, M. D., Nikitchenko, M., Sriworarat, C., Gupta, P., Sprague, D. Y., ... & Naumann, E. A. (2025). improv: A software platform for real-time and adaptive neuroscience experiments. Nature Communications, 2025-11. В Nature Communications представлена новая программная платформа improv, предназначенная для проведения адаптивных нейроэкспериментов, в которых моделирование, сбор данных и управление стимуляцией объединены в единый цикл. Традиционные эксперименты в нейронауке опираются на заранее определённые гипотезы и анализ данных post hoc, что исключает возможность корректировать ход исследования на основе промежуточных результатов. improv решает эту проблему, обеспечивая интеграцию моделирования и эксперимента в реальном времени. Внутри improv всё выстроено из небольших блоков, которые работают параллельно: один записывает активность нейронов, другой анализирует сигналы, третий подбирает стимулы или запускает фотостимуляцию. Всё это происходит синхронно, без задержек: эксперимент буквально “думает на ходу”. В статье представлены примеры применения библиотеки: 📎 В экспериментах с двухфотонной визуализацией у рыб алгоритм подбирал зрительные стимулы, то есть решал, что показать дальше, чтобы максимально “возбудить” нейроны. Сначала система измеряла, как клетка реагирует на несколько направлений движения, затем с помощью байесовской оптимизации выбирала следующий вариант, постепенно уточняя свою гипотезу. Уже после ~15 попыток модель находила то направление, на которое нейрон реагирует сильнее всего. 📎 В экспериментах на приматах система училась предсказывать активность нейронных популяций в моторной коре. Она непрерывно сжимала поток сигналов до нескольких ключевых координат и строила вероятностную модель, способную прогнозировать, как будет меняться общая динамика мозга в ближайшую секунду. Такие методы могут стать основой для нейроинтерфейсов с обратной связью. 📎 В оптогенетических экспериментах improv сам выбирал, какие нейроны стимулировать, исходя из того, как они реагировали на разные стимулы. Вместо того чтобы заранее задавать координаты, система ориентировалась на функциональные свойства клеток: например, на их избирательность к направлению движения. В результате активировались группы нейронов с похожими реакциями, что позволило напрямую проверять, как изменение активности одной части нейрональной сети влияет на другую. Ссылка на Github-репозиторий: https://github.com/project-improv/improv

Ритмы без ритма: мозг и его внутренние циклы активности #neuroscience Публикация: van Es, M. W., Higgins, C., Gohil, C., Quinn, A. J., Vidaurre, D., & Woolrich, M. W. (2025). Large-scale cortical functional networks are organized in structured cycles. Nature Neuroscience, 1-11. Недавнее исследование в Nature Neuroscience показало, что большие функциональные сети мозга даже в состоянии покоя активируются не спонтанно, а следуют устойчивым циклам. Авторы проанализировали данные магнитоэнцефалографии (МЭГ) из пяти крупных наборов данных, содержащих записи участников разных возрастов. Из сигналов были выделены состояния, соответствующие каноничным функциональным сетям мозга, среди которых: - DMN (default-mode network), отражающая активность мозга в состоянии покоя; - сеть внимания; - сенсомоторная сеть; - лобно-височная сеть, вовлечённая в процессы контроля и интеграции информации; - языковая сеть. Чтобы проследить, как эти состояния сменяют друг друга, исследователи разработали новый метод — TINDA (Temporal Interval Network Density Analysis), который оценивает вероятность того, что одна сеть активируется раньше или позже другой на разных временных масштабах. Результаты показали, что, хотя отдельные переходы между сетями выглядят случайными, в целом их активность складывается в устойчивый цикл, который воспроизводится у разных людей и в разных наборах данных. Верхняя часть цикла (см. рисунок) объединяет состояния с высокой мощностью и сильной когерентностью: то есть моменты, когда многие области мозга активизируются синхронно, образуя интегрированные сети, пространственно схожие с дефолт-системой (DMN) и связанные с внутренней ориентацией внимания. В нижней части цикла, напротив, активность становится менее согласованной и более локальной, преобладают сенсомоторные сети и сети внимания, отвечающие за взаимодействие с внешней средой. Иными словами, мозг ритмически перестраивает степень своей внутренней согласованности: от интеграции к специализации, от интроспекции к действию и обратно. Интересно, что “восточной” стороне цикла преобладает более высокочастотная активность (в альфа/бета-диапазонах), связанная с сенсомоторным торможением. А на “западной” — низкочастотные колебания в дельта/тета-диапазонах, чаще в лобно-височных и языковых областях. Это означает, что цикл организует переключение между частотными доменами, а не только между пространственно определенными сетями. Длина же циклов составляет 300-1000 мс, но это не ритмы мозга в привычном смысле. TINDA выявляет не регулярные колебания мощности, а последовательные переходы между состояниями, у которых нет фиксированного периода. Скорость и сила выявленных циклов оказались связаны с возрастом и когнитивными показателями, а у близнецов — даже с генетическим сходством. В частности, люди с более быстрыми и менее “жёсткими” циклами имеют лучшие когнитивные показатели (память и скорость обработки информации). Этот эффект противоположен возрастным изменениям. Интересно, что циклы наблюдаются не только в состоянии покоя, но и во время выполнения задач — например, когда участники вспоминают последовательности образов или реагируют на лица. Причём в задаче с реакцией на лица фаза цикла за ~500 мс до нажатия предсказывала время реакции. Такое направленное чередование состояний отражает то, что в физике обозначается как нарушение детального равновесия (broken detailed balance): мозг не возвращается в прежнее состояние, а движется по замкнутому, но асимметричному циклу. Это признак неравновесной, энергозатратной динамики, характерной для живых систем, в которых постоянно поддерживается направленный поток информации. Авторы также предполагают, что описанная цикличность может быть механизмом своеобразной когнитивной “гигиены”: периодического обновления когнитивных функций, обеспечивающего чередование состояний внимания, памяти и восприятия.