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Come le Aspettative Modellano i Nostri Movimenti

I ricercatori studiano come l'attività cerebrale influisce sui nostri movimenti di raggiungimento e sulle nostre aspettative.

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Il cervello controlla i nostri movimenti per aiutarci a raggiungere i nostri obiettivi. Sai, tipo afferrare un biscotto prima che lo faccia qualcun altro! Ma come fa a sapere se allungarsi per prendere il biscotto o mollare e afferrare una mela invece? Gli scienziati stanno indagando su come le diverse parti del cervello collaborano quando ci muoviamo.

Cervello e Movimento

Gran parte di ciò che sappiamo su come funziona il movimento proviene dallo studio della corteccia motoria. Qui si trovano molti dei Neuroni legati al movimento. Questi neuroni aiutano a elaborare cose come la direzione in cui stai allungando, quanto lontano devi arrivare e quanto veloce dovresti andare. Ma ecco il colpo di scena: i ricercatori hanno scoperto che l'attività legata al movimento non si trova solo nella corteccia motoria; si diffonde in tutto il cervello. Significa che quando ti allunghi per prendere un biscotto, anche altre aree del cervello si stanno facendo sentire!

La Sfida di Comprendere il Movimento

Una cosa complicata nello studiare come rispondono i singoli neuroni è che le loro attività possono essere davvero caotiche. Non rispondono sempre solo a una cosa, come quanto stai allungando. Invece, possono reagire a un mix di cose contemporaneamente. Per fare chiarezza su questo, i ricercatori hanno ideato una strategia per osservare i modelli in gruppi di neuroni anziché uno alla volta. Così facendo, possono vedere tendenze più ampie su come funziona il cervello quando cerchi di afferrare quel biscotto.

Trovare Modelli nell'Attività Cerebrale

I ricercatori hanno uno strumento chiamato riduzione dimensionale che aiuta a riassumere cosa stanno facendo molti neuroni contemporaneamente. È come cercare di trovare i punti più importanti in una storia molto lunga. Hanno scoperto che diverse aree del cervello condividono modelli comuni quando si tratta di attività legate all'afferrare qualcosa.

Ad esempio, nella corteccia motoria, ci sono diverse "zone" che gestiscono la pianificazione, l'inizio e l'esecuzione di un movimento. Quando gli scienziati hanno osservato più aree del cervello contemporaneamente, hanno trovato che questi modelli condivisi erano legati al tempismo dei movimenti e anche ai movimenti spontanei-tipo quando accidentalmente fai cadere un biscotto dal piano di lavoro.

L'Esperimento: Topi e Raggiungere le Leccornie

Per approfondire, gli scienziati hanno condotto un esperimento utilizzando dei topi. Questi piccoli animaletti dovevano allungarsi per un gustoso goccia d'acqua mentre i loro cervelli venivano monitorati. Ai topi veniva data una segnale prima di allungarsi, il che rendeva facile per i ricercatori vedere come funzionava il loro cervello quando si aspettavano una ricompensa.

I topi hanno imparato a allungarsi per la goccia molte volte durante una serie di sessioni. Mentre si allungavano, gli scienziati registravano l'attività di oltre 37.000 neuroni dai loro cervelli, dando un'interessante visione di come i loro cervelli reagivano durante questi compiti.

Cosa Hanno Scoperto

Quando i topi eseguivano compiti di allungamento, i ricercatori hanno notato che i loro cervelli mostrano modelli di attività costanti attraverso diverse prove e sessioni. Non importava se si allungavano molto o solo un po' o se lo facevano senza una ricompensa; il cervello rispondeva comunque in modo simile.

Alcuni neuroni erano più propensi a diventare attivi quando i topi si aspettavano la ricompensa, mentre altri reagivano diversamente a seconda di quanto lontano dovevano allungarsi. Questo mostra che l'attività del cervello non riguarda solo l'azione in sé, ma anche quello che i topi si aspettano che accada.

L'Importanza dell'Attesa

Vedi, quando i topi si allungavano per qualcosa, non era solo un affondo alla cieca. I loro cervelli erano in fermento con l'Anticipazione su se avrebbero ottenuto la ricompensa. L'aspettativa di ricevere una ricompensa influenzava fortemente quanto attivi fossero certi neuroni nei loro cervelli.

I ricercatori hanno scoperto che questa aspettativa sembrava cambiare a seconda di quanto lontano i topi si allungavano e se riuscivano a prendere subito la goccia o meno. Infatti, anche se i topi facevano un'allungata "spontanea" senza il segnale, l'attività nei loro cervelli rifletteva comunque la loro aspettativa di ricompensa.

Diversi Tipi di Movimenti

Lo studio ha anche messo in evidenza i diversi tipi di movimenti che i topi facevano. Non si limitavano solo a allungarsi per la goccia, ma si impegnavano anche in altri comportamenti come la pulizia. Curiosamente, la pulizia non suscitava lo stesso livello di attività nel cervello come l'allungarsi per la goccia. Questo suggerisce che il cervello lavora in modo diverso a seconda che il topo sia in missione per ottenere una ricompensa o stia semplicemente pulendosi!

Come Cambia l'Attività Cerebrale

Quando i ricercatori hanno esaminato da vicino il tempismo dei movimenti, hanno scoperto che il picco nell'attività cerebrale avveniva spesso proprio quando i topi stavano per consumare la goccia. Insomma, il cervello si stava preparando per la ricompensa proprio mentre i topi stavano per ottenerla. Se i topi facevano un allungamento ma non ottenevano la ricompensa, la loro attività cerebrale calava, mostrando che la loro aspettativa non era stata soddisfatta.

L'Idea Generale dell'Aspettativa degli Obiettivi

Questo ci porta a un punto entusiasmante. I ricercatori credono che questi modelli cerebrali possano aiutare a illustrare come gli esseri viventi, incluso noi, aggiustino i nostri obiettivi in base a ciò che ci aspettiamo che accada. Se ti allunghi per un biscotto e non c'è, il tuo cervello potrebbe segnalare un cambiamento nel comportamento.

Misurando queste attività cerebrali, gli scienziati potrebbero comprendere meglio come aspettativa e movimento siano legati. Questo potrebbe portare a intuizioni su diversi comportamenti e condizioni che influenzano come elaboriamo Ricompense e obiettivi.

Conclusione

Quindi, la prossima volta che ti allunghi per uno snack, ricorda che c'è un intero mondo di attività cerebrale che si svolge dietro le quinte. Dalla pianificazione del tuo allungamento all'elaborazione della ricompensa, il tuo cervello è una macchina finemente sintonizzata che si adatta costantemente alle tue azioni e aspettative. E chissà, magari un giorno questa ricerca ci aiuterà a capire non solo come ci muoviamo per le leccornie, ma anche come possiamo motivarci in altre aree della vita!

Fonte originale

Titolo: Brain-wide population activity during reaching integrates action-mediated goal expectation

Estratto: Large scale recordings have revealed that neurons encoding motor and non-motor variables are highly distributed across the brain. While these neurons generate population level dynamics during spontaneous behavior, it remains unclear how these latent subspaces relate to the simultaneous motor and cognitive demands during ongoing goal-directed behavior. Here, we show that continuously anticipated action outcome, in addition to movement, drives ubiquitous latent dynamics during goal-directed movements. We used multiple Neuropixels probes to simultaneously record spiking activity from cortical and subcortical regions during a reaching task in head-fixed mice. Task-related population dynamics covaried within a common latent subspace across regions and was conserved across recording days and animals. These latent dynamics preceded movement onset and were modulated by reach distance and reward availability. Furthermore, their temporal progression continuously scaled with the timing of reward consumption and their activity decreased afterwards, despite ongoing stereotypical re-reaches. Our findings thus provide evidence for a brain-wide latent subspace for continuous representation of action-mediated proximity to goal, which could provide the basis for ubiquitous temporal difference learning based on predicted action outcome.

Autori: Yangfan Peng, Carl Lindersson, Sasha Tinelli, Jeffrey Stedehouder, Rahul S Shah, Armin Lak, Charlotte J Stagg, Andrew Sharott

Ultimo aggiornamento: 2024-11-04 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.04.621878

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.11.04.621878.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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