Un recente studio su Neuron rivela che i neuroni con “selettività mista” permettono ai nostri cervelli di gestire più calcoli contemporaneamente, migliorando la flessibilità cognitiva. Questa capacità consente ai neuroni, in particolare nella corteccia prefrontale mediale, di partecipare a una varietà di compiti mentali, potenziando sia la capacità cognitiva che la creatività. Lo studio discute anche i meccanismi come le oscillazioni e i neuromodulatori che focalizzano questi neuroni sui compiti rilevanti, sottolineando il ruolo fondamentale della selettività mista nella funzionalità cerebrale.
I ricercatori rivelano che i neuroni che mostrano “selettività mista” permettono ai nostri cervelli di gestire più calcoli contemporaneamente, fornendo la flessibilità necessaria per compiti cognitivi complessi.
Molti neuroni mostrano “selettività mista”, il che significa che possono integrare più input e partecipare a molteplici calcoli. Meccanismi come le oscillazioni e i neuromodulatori reclutano la loro partecipazione e li sintonizzano per concentrarsi sulle informazioni rilevanti.
Ogni giorno i nostri cervelli cercano di ottimizzare un compromesso: con molte cose che accadono intorno a noi e molte spinte e memorie interne, in qualche modo i nostri pensieri devono essere flessibili ma abbastanza focalizzati per guidare tutto ciò che dobbiamo fare. In un nuovo articolo pubblicato sulla rivista Neuron, un team di neuroscienziati descrive come il cervello raggiunge la capacità cognitiva di incorporare tutte le informazioni rilevanti senza essere sopraffatto da ciò che non lo è.
Gli autori sostengono che la flessibilità deriva da una proprietà chiave osservata in molti neuroni: la “selettività mista”. Mentre molti neuroscienziati credevano che ogni cellula avesse solo una funzione dedicata, prove più recenti hanno dimostrato che molti neuroni possono invece partecipare a una varietà di insiemi computazionali, ciascuno funzionante in parallelo. In altre parole, quando un coniglio considera di mordicchiare della lattuga in un giardino, un singolo neurone potrebbe essere coinvolto non solo nel valutare quanto sia affamato, ma anche se può sentire un falco sopra di sé o annusare un coyote tra gli alberi e quanto lontana sia la lattuga.
Il cervello non fa multitasking, ha detto il coautore dell’articolo Earl K. Miller, Picower Professor al The Picower Institute for Learning and Memory presso il MIT e pioniere dell’idea della selettività mista, ma molte cellule hanno la capacità di essere coinvolte in molteplici sforzi computazionali (essenzialmente “pensieri”). Nel nuovo articolo, gli autori descrivono i meccanismi specifici che il cervello impiega per reclutare i neuroni in diversi calcoli e per garantire che quei neuroni rappresentino il giusto numero di dimensioni di un compito complesso.
“Questi neuroni indossano più cappelli,” ha detto Miller. “Con la selettività mista, puoi avere uno spazio rappresentazionale complesso quanto necessario e non più complesso.”
La coautrice Kay Tye, Professore presso il Salk Institute e la University of California a San Diego, ha detto che la selettività mista tra i neuroni, in particolare nella corteccia prefrontale mediale, è fondamentale per abilitare molte abilità mentali.
“La mPFC è come un ronzio di sussurri che rappresenta così tante informazioni attraverso insiemi altamente flessibili e dinamici,” ha detto Tye. “La selettività mista è la proprietà che ci conferisce la nostra flessibilità, capacità cognitiva e capacità di essere creativi. È il segreto per massimizzare la potenza computazionale che è essenzialmente le fondamenta dell’intelligenza.”
L’idea della selettività mista germinò nel 2000 quando Miller e il collega John Duncan difesero un risultato sorprendente da uno studio sulla cognizione nel laboratorio di Miller. Mentre gli animali classificavano immagini in categorie, circa il 30 percento dei neuroni nella corteccia prefrontale del cervello sembrava essere coinvolto. Gli scettici che credevano che ogni neurone avesse una funzione dedicata derisero 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 di essere coinvolte in molti calcoli. La capacità di servire in una task force cerebrale, per così dire, non escludeva la possibilità di servirne molte altre.
Ma quale beneficio conferisce la selettività mista? Nel 2013 Miller collaborò con due coautori del nuovo articolo, Mattia Rigotti di IBM Research e Stefano Fusi della Columbia University, per dimostrare come la selettività mista conferisca al cervello una potente flessibilità computazionale. Essenzialmente, un insieme di neuroni con selettività mista può accomodare molte più dimensioni di informazioni su un compito rispetto a una popolazione di neuroni con funzioni invarianti.
“Dal nostro lavoro originale, abbiamo fatto progressi nella comprensione della teoria della selettività mista attraverso la lente delle idee classiche del machine learning,” ha detto Rigotti. “D’altra parte, domande care agli sperimentatori sui meccanismi che la implementano a livello cellulare erano state relativamente poco esplorate. Questa collaborazione e questo nuovo articolo si sono proposti di colmare quella lacuna.”
Reclutare neuroni
Mentre la selettività mista ha il sostegno di abbondanti evidenze – è stata osservata attraverso la corteccia e in altre aree del cervello come l’ippocampo e l’amigdala – ci sono ancora domande aperte. Ad esempio, come vengono reclutati i neuroni per i compiti e come rimangono sintonizzati solo su ciò che è veramente importante per la missione?
Nel nuovo studio, i ricercatori, tra cui anche Marcus Benna della UC San Diego e Felix Taschbach del Salk Institute, definiscono le forme di selettività mista che i ricercatori hanno osservato e sostengono che quando le oscillazioni (note anche come “onde cerebrali”) e i neuromodulatori (sostanze chimiche come serotonina o dopamina che influenzano la funzione neuronale) reclutano neuroni negli insiemi computazionali, aiutano anche a “regolare” ciò che è importante per quel fine.
Per essere sicuri, alcuni neuroni sono dedicati a un input specifico, ma gli autori notano che sono un’eccezione piuttosto che la regola. Gli autori dicono che queste cellule hanno “selettività pura.” Si preoccupano solo se il coniglio vede la lattuga. Alcuni neuroni mostrano “selettività mista lineare,” il che significa che la loro risposta dipende prevedibilmente da input multipli sommati (il coniglio vede la lattuga e si sente affamato). I neuroni che aggiungono la maggiore flessibilità dimensionale sono quelli con “selettività mista non lineare” che possono tenere conto di molte variabili indipendenti senza necessariamente sommarle. Invece potrebbero pesare un intero set di condizioni indipendenti (per esempio c’è lattuga, ho fame, non sento falchi, non annuso coyote, ma la lattuga è lontana e vedo una recinzione piuttosto robusta).
Quindi cosa porta i neuroni a concentrarsi sui fattori salienti, quanti ce ne siano? Un meccanismo sono le oscillazioni, che si producono nel cervello quando molti neuroni mantengono tutti la loro attività elettrica allo stesso ritmo. Questa attività coordinata consente la condivisione delle informazioni, essenzialmente sintonizzandoli insieme come un gruppo di auto che suonano tutte la stessa stazione radio (forse la trasmissione riguarda un falco che sorvola). Un altro meccanismo evidenziato dagli autori sono i neuromodulatori. Questi sono sostanze chimiche che, raggiungendo i recettori all’interno delle cellule, possono influenzarne l’attività. Un’ondata di acetilcolina, ad esempio, potrebbe sintonizzare allo stesso modo i neuroni con i recettori giusti su una certa attività o informazione (come magari quella sensazione di fame).
“Questi due meccanismi probabilmente lavorano 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 in tutte le funzioni, dalla cognizione di alto livello ai processi sensomotori ‘automatici’ come il riconoscimento degli oggetti. La presenza diffusa della selettività mista sottolinea il suo ruolo fondamentale nel fornire al cervello la potenza di elaborazione scalabile necessaria per il pensiero e l’azione complessi.”
Riferimento: “Mixed selectivity: Cellular computations for complexity” di Kay M. Tye, Earl K. Miller, Felix H. Taschbach, Marcus K. Benna, Mattia Rigotti e Stefano Fusi, 9 maggio 2024, Neuron. DOI: 10.1016/j.neuron.2024.04.017