Сверхподробная карта мозга выявляет нейроны, кодирующие смысл слов

Впервые ученым удалось идентифицировать отдельные нейронные клетки, связанные с языковой сущностью слов. Проведя исследования на людях, они создали наиболее детализированную на сегодняшний день карту нейронов, отвечающих за кодирование значения различных слов. Эти результаты указывают на то, что мозг разных людей использует одни и те же категории для классификации слов, что помогает нам преобразовывать звуки в смысл. Данное исследование было опубликовано в журнале Nature.

Исследование сосредоточено исключительно на словах английского языка. Однако это является важным шагом к пониманию того, как мозг хранит слова в своей языковой библиотеке, отмечает нейрохирург Зив Уильямс из Массачусетского технологического института в Кембридже. Создавая карты пересекающихся наборов нейронных клеток, которые реагируют на различные слова, можно начать формировать своего рода тезаурус значений.

Слуховая кора головного мозга отвечает за обработку звука, когда он попадает в ухо. Однако префронтальная кора, регион мозга, где происходят процессы высшего порядка, отвечает за формирование «семантического значения» слова — его сути или значения.

Предыдущие исследования изучали этот процесс путем анализа изображений кровотока в мозге, который является косвенным показателем мозговой активности. Этот метод позволял исследователям сопоставлять значение слова с небольшими областями мозга.

Тем не менее, Уильямс и его коллеги получили уникальную возможность наблюдать за тем, как отдельные нейроны кодируют язык в реальном времени. В исследование были включены 10 человек, готовящихся к операции по поводу эпилепсии, у которых в мозг были имплантированы электроды для определения источника припадков. Электроды позволили исследователям записывать активность примерно 300 нейронов в префронтальной коре каждого человека.

Когда участники слушали несколько коротких предложений, содержащих около 450 слов, ученые фиксировали, какие нейроны активировались и когда. Уильямс отмечает, что для каждого слова активировались примерно два-три отдельных нейрона, хотя команда регистрировала активность только небольшой части миллиардов нейронов префронтальной коры. Затем исследователи анализировали схожесть между словами, которые вызывали одинаковую нейронную активность.

Слова, на которые реагировал один и тот же набор нейронов, попадали в схожие категории, такие как действия или слова, связанные с людьми. Исследователи также обнаружили, что слова, которые мозг мог ассоциировать друг с другом, такие как «утка» и «яйцо», активировали некоторые из тех же нейронов. Слова со схожим значением, такие как «мышь» и «крыса», вызывали более похожие паттерны нейронной активности по сравнению с «мышью» и «морковью». Другие группы нейронов реагировали на слова, связанные с абстрактными понятиями, например, «выше» и «позади».

По словам Уильямса, категории, которые мозг присваивает словам, были схожи у всех участников, что предполагает, что человеческий мозг группирует значения одинаковым образом.

Нейроны префронтальной коры различают слова не по их звучанию, а по их значению. Например, когда человек слышал слово «сын», нейроны, связанные с членами семьи, активировались, но они не реагировали на слово «Солнце», несмотря на одинаковое звучание.

В некоторой степени исследователям удалось определить, что слышат люди, наблюдая за активностью их нейронов. Хотя они не могли воспроизвести точные предложения, они могли определить, что предложение содержит животное, действие и еду, именно в таком порядке.

«Получить такой уровень детализации и заглянуть в то, что происходит на уровне отдельных нейронов, довольно круто», — говорит Викаш Джилья, инженер Калифорнийского университета в Сан-Диего и главный научный сотрудник компании Paradromics, занимающейся интерфейсом мозг-компьютер. Он был впечатлен тем, что исследователи смогли определить не только нейроны, соответствующие словам и их категориям, но и порядок, в котором они были произнесены.

Запись активности нейронов происходит гораздо быстрее, чем с помощью визуализации; по словам Джилья, понимание языка на его естественной скорости будет иметь важное значение для разработки устройств интерфейса «мозг-компьютер», которые восстанавливают речь у людей, утративших эту способность.