Ludzkie myślenie łączy w sobie długofalową wiedzę i plany z szybkim, elastycznym przetwarzaniem nowych informacji. Jak zbiory miliardów neuronów i połączeń w mózgu pozwalają jednocześnie na precyzyjną kontrolę zachowań i błyskawiczne dostosowanie do nowych zadań? Badanie przeprowadzone w Picower Institute for Learning and Memory na MIT wnosi nowe dowody, że odpowiedź może kryć się w teorii zwanej „Spatial Computing” — koncepcji opisującej, jak mózg dynamicznie organizuje neurony w funkcjonalne „zespoły zadaniowe”.
Teoria Spatial Computing została po raz pierwszy zaproponowana w 2023 roku przez prof. Earla K. Millera wraz z Mikaelem Lundqvistem i Pawłem Hermanem. Według niej kora przedczołowa nie musi fizycznie „przepinać” połączeń za każdym razem, gdy pojawia się nowe zadanie. Zamiast tego mózg wykorzystuje oscylacje w paśmie alfa i beta (około 10–30 Hz), które działają jak sygnały sterujące nakładane na konkretne obszary kory przedczołowej. Te rytmy wyznaczają, kiedy i gdzie neurony mogą przyjmować wejścia sensoryczne lub przekazywać informacje dalej, tworząc tymczasowe, funkcjonalne grupy neuronów zdolne do wykonania wymaganego przetwarzania.
Jak to sprawdzono — pięć przewidywań teorii
Aby przetestować teorię, zespół kierowany przez Zhen Chena sprawdził, czy pięć konkretnych przewidywań Spatial Computing pojawia się w pomiarach aktywności mózgowej u zwierząt wykonujących zadania poznawcze. W badaniach zastosowano trzy zadania: dwa związane z pamięcią operacyjną i jedno z kategorizacją. Każde zadanie obejmowało przetwarzanie sekwencji bodźców sensorycznych (np. „najpierw pojawił się niebieski kwadrat, potem zielony trójkąt”) oraz stosowanie reguł (np. „czy nowe kształty odpowiadają tym wcześniejszym i występują w tej samej kolejności?”).
Pierwsze dwie przewidywania dotyczyły podziału funkcji: rytmy alfa/beta miały odzwierciedlać kontrolę zadania i reguły, a spiki neuronalne — reprezentować informacje sensoryczne. Pomiar dokonywany za pomocą czterech matryc elektrod wszczepionych w korę przedczołową potwierdził te założenia: spiki przenosiły treść sensoryczną, podczas gdy informacje o regułach zadania były najsilniej obecne w sygnale falowym alfa/beta i nasilały się w momentach, gdy reguły były kluczowe do wykonania zadania. W zadaniu kategoryzacji celowo manipulowano stopniem abstrakcji — im trudniejsze poznawczo zadanie, tym silniejsza była moc fal alfa/beta, co dodatkowo wzmacnia interpretację tych rytmów jako nośników informacji o regułach.
Następne dwie przewidywania dotyczyły wymiaru przestrzennego: fale alfa/beta miały być rozmieszczone przestrzennie po powierzchni kory, a tam, gdzie ich moc była wysoka, aktywność spikowa reprezentująca dane sensoryczne powinna być tłumiona, natomiast tam, gdzie moc fal była niska, spiki miały rosnąć. Dane pokazały wyraźne przestrzenne wzory mocy fal pod elektrodami — obszary o wysokiej mocy fal rzeczywiście wykazywały słabsze przedstawianie informacji sensorycznych w spikach i odwrotnie.
Ostatnia, piąta przewidywana relacja dotyczyła korelacji z zachowaniem: jeśli Spatial Computing ma sens, trial–po–trial moc i timing fal alfa/beta powinny przewidywać, czy zwierzę wykona zadanie poprawnie. Analizy potwierdziły to założenie — sygnały różniły się istotnie między próbami poprawnymi i błędnymi. Co istotne, odchylenia w alfa/beta były związane z błędami dotyczącymi stosowania reguł (np. błędnej kolejności bodźców), a nie z identyfikacją pojedynczych bodźców (czyli z samą treścią sensoryczną).
Zbieżność z badaniami u ludzi i ograniczenia
W badaniach na zwierzętach autorzy mogli jednocześnie mierzyć pojedyncze spiki oraz fale mózgowe, co ułatwiło weryfikację hipotez dotyczących różnych wymiarów aktywności neuronalnej. W pracy podkreślono jednak, że obserwacje są zgodne z wcześniejszymi wynikami uzyskanymi u ludzi przy użyciu nieinwazyjnych technik (EEG, MEG). Badania te wykazały, że oscylacje alfa hamują aktywność w obszarach nieistotnych dla zadania w ramach kontroli „top-down” oraz że alfa wpływa na aktywność związaną z zadaniem w korze przedczołowej.
Autorzy zaznaczają jednocześnie, że potrzeba dalszych dowodów. Prof. Miller przypomina, że fale mózgowe zwykle nie są statyczne — mają tendencję do przemieszczania się po powierzchni mózgu — i teoria Spatial Computing powinna wyjaśniać również zjawisko fal podróżujących (traveling waves). Wyniki badania dostarczają jednak silnego, empirycznego wsparcia dla idei, że mózg używa rytmów alfa/beta jako dodatkowego wymiaru obliczeniowego, umożliwiającego szybkie i elastyczne formowanie funkcjonalnych zespołów neuronów.
Autorem wiodącym pracy jest Zhen Chen; współautorami są Scott Brincat, Mikael Lundqvist, Roman Loonis, Melissa Warden oraz Earl K. Miller. Badanie zostało sfinansowane przez Office of Naval Research, The Freedom Together Foundation oraz The Picower Institute for Learning and Memory. Artykuł ukazał się w Current Biology: Chen, Z., et al. (2025). Oscillatory control of cortical space as a computational dimension. DOI: 10.1016/j.cub.2025.11.072.