Il potere della selettività mista: comprendere le funzioni cerebrali e la cognizione

Ogni giorno, il nostro cervello si sforza di ottimizzare un compromesso: con così tanti eventi che accadono intorno a noi, e allo stesso tempo con così tanti impulsi e ricordi interiori, i nostri pensieri devono essere flessibili ma sufficientemente concentrati da guidare tutto ciò che dobbiamo fare. In un nuovo articolo sulla rivista Neuron, un team di neuroscienziati descrive come il cervello raggiunga la capacità cognitiva di integrare tutte le informazioni rilevanti senza essere sopraffatto da ciò che non conta.

Gli autori sostengono che questa flessibilità derivi da una proprietà chiave osservata in molti neuroni: la "selettività mista". Mentre in passato molti neuroscienziati pensavano che ogni cellula avesse una sola funzione specializzata, prove più recenti hanno dimostrato che molti neuroni possono partecipare a diversi ensemble computazionali che lavorano in parallelo. In altre parole, quando un coniglio pensa di sgranocchiare un po' di lattuga in giardino, un singolo neurone potrebbe essere coinvolto non solo nella valutazione del suo appetito, ma anche nel sentire un falco volare in alto o nell'annusare un coyote tra gli alberi e nel valutare la distanza della lattuga.

Il cervello non è multitasking, ha affermato il coautore dell'articolo Earl K. Miller, professore presso il Picower Institute for the Study of Learning and Memory del MIT e uno dei pionieri dell'idea di selettività mista, ma molte cellule hanno la capacità di impegnarsi in più calcoli (essenzialmente, "pensieri"). Nel nuovo articolo, gli autori descrivono i meccanismi specifici che il cervello utilizza per reclutare neuroni per i diversi calcoli e per garantire che tali neuroni rappresentino il giusto numero di dimensioni di un compito complesso.

Questi neuroni svolgono molte funzioni. Con la selettività mista, si può avere uno spazio rappresentazionale complesso quanto necessario, e niente di più. È qui che risiede la flessibilità della funzione cognitiva.

Earl K. Miller, Professore, Picower Institute for the Study of Learning and Memory, Massachusetts Institute of Technology

Kay Tai, coautrice e professoressa presso il Salk Institute e l'Università della California di San Diego, ha affermato che la selettività mista tra i neuroni, in particolare nella corteccia prefrontale mediale, è fondamentale per lo sviluppo di numerose capacità mentali.

"L'MPFC è come un sussurro che rappresenta una quantità enorme di informazioni attraverso ensemble altamente flessibili e dinamici", ha affermato Tai. "La selettività mista è la proprietà che ci conferisce flessibilità, capacità cognitive e creatività. È il segreto per massimizzare la potenza di calcolo, che è essenzialmente la base dell'intelligenza."

Origine dell'idea

L'idea della selettività mista ha avuto origine nel 2000, quando Miller e il suo collega John Duncan difesero un risultato sorprendente di uno studio sulle funzioni cognitive condotto nel laboratorio di Miller. Quando gli animali ordinavano le immagini in categorie, circa il 30% dei neuroni nella corteccia prefrontale del cervello sembrava essere reclutato. Gli scettici che credevano che ogni neurone avesse una funzione dedicata schernivano l'idea che il cervello potesse dedicare così tante cellule a un solo compito. La risposta di Miller e Duncan fu che forse le cellule avevano la flessibilità necessaria per partecipare a molti calcoli. La capacità di essere al servizio di un gruppo cerebrale, come in effetti era, non precludeva la loro capacità di essere al servizio di molti altri.

Ma quali vantaggi offre la selettività mista? Nel 2013, Miller ha collaborato con due coautori del nuovo articolo, Mattia Rigotti di IBM Research e Stefano Fusi della Columbia University, per dimostrare come la selettività mista offra al cervello una potente flessibilità computazionale. In sostanza, un insieme di neuroni con selettività mista può accogliere molte più dimensioni di informazioni su un compito rispetto a una popolazione di neuroni con funzioni fisse.

"Dal nostro lavoro originale, abbiamo compiuto progressi nella comprensione della teoria della selettività mista attraverso la lente dei concetti classici di apprendimento automatico", ha affermato Rigotti. "D'altra parte, questioni importanti per gli sperimentatori sui meccanismi che implementano questa selettività a livello cellulare sono state relativamente poco studiate. Questa collaborazione e questo nuovo articolo mirano a colmare questa lacuna."

Nel nuovo articolo, gli autori immaginano un topo che decide se mangiare una bacca. Potrebbe avere un profumo delizioso (questa è una dimensione). Potrebbe essere velenosa (questa è un'altra). Un'altra dimensione del problema potrebbe presentarsi sotto forma di un segnale sociale. Se un topo sente l'odore di una bacca nell'alito di un altro topo, la bacca è probabilmente commestibile (a seconda dello stato di salute apparente dell'altro topo). Un insieme neurale con selettività mista potrebbe integrare tutto questo.

Attrarre i neuroni

Sebbene la selettività mista sia supportata da abbondanti prove – è stata osservata in tutta la corteccia e in altre regioni cerebrali come l'ippocampo e l'amigdala – restano ancora delle domande aperte. Ad esempio, come vengono reclutati i neuroni per svolgere determinati compiti e come fanno neuroni così aperti a concentrarsi solo su ciò che è veramente critico per la missione?

Nel nuovo studio, i ricercatori tra cui Marcus Benna dell'UC San Diego e Felix Taschbach del Salk Institute identificano le forme di selettività mista osservate dai ricercatori e sostengono che quando le oscillazioni (note anche come "onde cerebrali") e i neuromodulatori (sostanze chimiche come la serotonina o la dopamina che influenzano la funzione neurale) reclutano i neuroni in insiemi computazionali, li aiutano anche a "filtrare" ciò che è importante per quello scopo.

Naturalmente, alcuni neuroni si specializzano in un input specifico, ma gli autori sottolineano che rappresentano l'eccezione, non la regola. Queste cellule, affermano gli autori, hanno "selettività pura". A loro interessa solo se il coniglio vede la lattuga. Alcuni neuroni presentano una "selettività mista lineare", il che significa che la loro risposta dipende in modo prevedibile dalla somma di più input (il coniglio vede la lattuga e ha fame). I neuroni che offrono la maggiore flessibilità di misurazione sono quelli con "selettività mista non lineare", che possono tenere conto di più variabili indipendenti senza doverle sommare tutte. Possono invece tenere conto di un intero insieme di condizioni indipendenti (ad esempio, c'è la lattuga, ho fame, non sento i falchi, non sento l'odore dei coyote, ma la lattuga è lontana e vedo una recinzione piuttosto robusta).

Cosa spinge quindi i neuroni a concentrarsi su fattori significativi, indipendentemente dalla loro quantità? Un meccanismo sono le oscillazioni, che si verificano nel cervello quando molti neuroni mantengono la loro attività elettrica allo stesso ritmo. Questa attività coordinata consente la condivisione delle informazioni, essenzialmente sintonizzandole tra loro, come un gruppo di auto che ascoltano tutte la stessa stazione radio (la trasmissione di un falco che volteggia in cielo, forse). Un altro meccanismo evidenziato dagli autori sono i neuromodulatori. Si tratta di sostanze chimiche che, quando raggiungono i recettori all'interno delle cellule, possono influenzarne l'attività. Ad esempio, un aumento di acetilcolina può analogamente sintonizzare i neuroni con i recettori appropriati su una particolare attività o informazione (forse la sensazione di fame).

"È probabile che questi due meccanismi lavorino insieme per formare dinamicamente reti funzionali", scrivono gli autori.

Comprendere la selettività mista, continuano, è fondamentale per comprendere la cognizione.

"La selettività mista è onnipresente", concludono. "È presente in tutte le specie e svolge funzioni che vanno dalla cognizione di alto livello ai processi sensomotori 'automatici' come il riconoscimento degli oggetti. La diffusione della selettività mista ne evidenzia il ruolo fondamentale nel fornire al cervello la potenza di elaborazione scalabile necessaria per pensieri e azioni complessi."

I dettagli dello studio sono disponibili sulla pagina della rivista CELL