시각적 정보를 두뇌가 여과하는 방법에 대한 새로운 발견
Salk Institute의 새로운 발견은 수십 년의 신경 과학에서 벗어났습니다.
출처 : geralt / pixabay
인간의 두뇌는 감각 입력을 필터링하는 놀라운 방법을 가지고 있습니다. 예를 들어, 러시 모어 산 국립 기념관을 멀리 바라 보면 조지 워싱턴, 토머스 제퍼슨, 시어 도어 루스벨트, 에이브 러햄 링컨의 얼굴을 볼 수 있습니다. 여러분이 접근 할 때, 당신은 배경면에서 대통령의 얼굴이 희미 해짐에 따라, 화강암의 개별 곡물에 주목하기 시작합니다. 두뇌는 어떻게 이것을 달성합니까? 2018 년 12 월 31 일 Neuron 에서 발표 된 The Salk Institute가 주도한 최근의 연구에서 연구자들은 뇌의 뉴런이 보는 것을 걸러내는 방법에 대해 신경 과학자들 사이에 일반적으로 보인 견해에 대항하는 놀라운 발견을했습니다.
캘리포니아 주립대의 Salk 연구소 라 호라 연구소의 Ambarish S. Pawar, Sergei Gepshtein, Thomas D. Albright 연구팀은 영국의 Loughborough 대학의 Sergey Savel’ev와 함께 “이전에 개별 뉴런에 대한 공통적 인 설명 필터가 잘못 되었기 때문입니다. ”
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지난 수십 년 동안 과학자들은 뉴런이 미세하거나 거친 세부 사항을인지하고 모든 뉴런이 자체 필터링을 수행한다고 믿었습니다. 대신, 과학자들은 뉴런의 선호도가 뉴런이 네트워크에서 의사 소통하는 양성 (흥분성) 신호와 음성 (억제 성) 신호의 균형 변화로 인해 변화 할 수 있다고 밝혔다. 즉, 대뇌 피질 뉴런에 의한 신경 선택성 안정적이지 않고 유연하고 역동적입니다.
연구팀은 어둠과 가벼운 영역 사이의 대조가 다른 광학 패턴을 보여줌으로써 경보 원숭이의 시각 피질에 위치한 뉴런의 공간 주파수 선택성을 측정했다. 그들은 패턴의 대비에 따라 개별 신경 세포가 미세하거나 거친 여부에 관계없이 세부 사항을 필터링 할 수 있다는 것을 발견했습니다.
발견에 기초하여 팀은 과학자들이 뇌의 컴퓨팅 유닛이 무엇인지 다시 생각해야하며 “이 같은 유연한 품질의 신경 네트워크가 다른 뇌의 부분에도 적용될 수있다”고 결론 내렸다. 연구진은 적응 형 신경 네트워크가 뇌의 신경 메커니즘에 대한 더 나은 이해를 달성하기 위해 행동에 어떻게 영향을 미치는지 연구 할 계획이다.
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참고 문헌
Salk Institute. (2019 년 1 월 1 일). 팀워크에 대한 열정 : 새로운 연구는 뇌 세포가 정보를 그룹으로 필터링하는 방법을 보여줍니다. ScienceDaily . 2019 년 1 월 24 일 검색된 www.sciencedaily.com/releases/2019/01/190101094507.htm