Die Macht der gemischten Selektivität: Verständnis von Gehirnfunktion und Kognition

Unser Gehirn versucht täglich, einen Kompromiss zu optimieren: Bei so vielen Ereignissen um uns herum und gleichzeitig so vielen inneren Impulsen und Erinnerungen müssen unsere Gedanken flexibel, aber dennoch fokussiert genug sein, um alles zu steuern, was wir tun müssen. In einem neuen Artikel in der Zeitschrift Neuron beschreibt ein Team von Neurowissenschaftlern, wie das Gehirn die kognitive Fähigkeit erlangt, alle relevanten Informationen zu integrieren, ohne von Unwichtigem überwältigt zu werden.

Die Autoren argumentieren, dass diese Flexibilität auf eine Schlüsseleigenschaft vieler Neuronen zurückzuführen ist: die „gemischte Selektivität“. Während viele Neurowissenschaftler früher davon ausgingen, dass jede Zelle nur eine spezialisierte Funktion hat, zeigen neuere Erkenntnisse, dass viele Neuronen parallel an verschiedenen Computersystemen beteiligt sein können. Anders ausgedrückt: Wenn ein Kaninchen erwägt, im Garten an Salat zu knabbern, könnte ein einzelnes Neuron nicht nur an der Einschätzung seines Hungers beteiligt sein, sondern auch daran, einen Falken über ihm zu hören oder einen Kojoten in den Bäumen zu riechen und so die Entfernung zum Salat einzuschätzen.

Das Gehirn beherrsche kein Multitasking, erklärte Co-Autor Earl K. Miller, Professor am Picower Institute for the Study of Learning and Memory am MIT und einer der Pioniere der Theorie der gemischten Selektivität. Viele Zellen seien jedoch in der Lage, mehrere Berechnungen (im Wesentlichen „Gedanken“) durchzuführen. In der neuen Arbeit beschreiben die Autoren die spezifischen Mechanismen, mit denen das Gehirn Neuronen für verschiedene Berechnungen rekrutiert und sicherstellt, dass diese Neuronen die richtige Anzahl von Dimensionen einer komplexen Aufgabe repräsentieren.

Diese Neuronen erfüllen viele Funktionen. Mit gemischter Selektivität können Sie einen Repräsentationsraum schaffen, der so komplex ist, wie Sie ihn benötigen, und nicht mehr. Darin liegt die Flexibilität der kognitiven Funktion.

Earl K. Miller, Professor, Picower Institut für Lern- und Gedächtnisforschung, Massachusetts Institute of Technology

Co-Autor Kay Tai, Professor am Salk Institute und der University of California in San Diego, sagte, dass die gemischte Selektivität unter Neuronen, insbesondere im medialen präfrontalen Kortex, der Schlüssel zur Ermöglichung vieler geistiger Fähigkeiten sei.

„Der MPFC ist wie ein Flüstern, das durch hochflexible und dynamische Ensembles so viele Informationen repräsentiert“, sagte Tai. „Gemischte Selektivität ist die Eigenschaft, die uns unsere Flexibilität, unsere kognitiven Fähigkeiten und unsere Kreativität verleiht. Sie ist das Geheimnis zur Maximierung der Rechenleistung, die im Wesentlichen die Grundlage der Intelligenz bildet.“

Ursprung der Idee

Die Idee der gemischten Selektivität entstand im Jahr 2000, als Miller und sein Kollege John Duncan ein überraschendes Ergebnis einer Studie über kognitive Funktionen in Millers Labor verteidigten. Als Tiere Bilder kategorisierten, schienen etwa 30 Prozent der Neuronen im präfrontalen Kortex des Gehirns aktiviert zu sein. Skeptiker, die glaubten, jedes Neuron habe eine eigene Funktion, spotteten über die Vorstellung, dass das Gehirn so viele Zellen einer einzigen Aufgabe widmen könne. Miller und Duncans Antwort war, dass die Zellen möglicherweise die Flexibilität hätten, an vielen Berechnungen teilzunehmen. Die Fähigkeit, in einer Gehirngruppe zu dienen, schließe nicht aus, dass sie auch in vielen anderen Gruppen tätig sein könnten.

Doch welchen Nutzen bringt gemischte Selektivität? 2013 tat sich Miller mit zwei Co-Autoren der neuen Arbeit, Mattia Rigotti von IBM Research und Stefano Fusi von der Columbia University, zusammen, um zu zeigen, wie gemischte Selektivität dem Gehirn enorme Rechenflexibilität verleiht. Im Wesentlichen kann ein Ensemble von Neuronen mit gemischter Selektivität viel mehr Informationsdimensionen über eine Aufgabe verarbeiten als eine Population von Neuronen mit festen Funktionen.

„Seit unserer ursprünglichen Arbeit haben wir Fortschritte im Verständnis der Theorie der gemischten Selektivität durch die Linse klassischer Konzepte des maschinellen Lernens gemacht“, sagte Rigotti. „Andererseits wurden für Experimentalphysiker wichtige Fragen zu den Mechanismen, die dies auf zellulärer Ebene umsetzen, bisher relativ wenig erforscht. Diese Zusammenarbeit und diese neue Arbeit zielen darauf ab, diese Lücke zu schließen.“

In der neuen Arbeit stellen sich die Autoren eine Maus vor, die sich entscheidet, ob sie eine Beere isst. Sie könnte köstlich riechen (das ist eine Dimension). Sie könnte giftig sein (das ist eine andere). Eine oder zwei weitere Dimensionen des Problems könnten in Form eines sozialen Signals auftreten. Riecht eine Maus eine Beere im Atem einer anderen Maus, ist die Beere wahrscheinlich essbar (abhängig vom Gesundheitszustand der anderen Maus). Ein neuronales Ensemble mit gemischter Selektivität könnte all dies integrieren.

Anziehende Neuronen

Obwohl die gemischte Selektivität durch zahlreiche Belege gestützt wird – sie wurde im gesamten Kortex und in anderen Hirnregionen wie dem Hippocampus und der Amygdala beobachtet –, bleiben Fragen offen. Wie werden beispielsweise Neuronen für bestimmte Aufgaben rekrutiert und wie können so aufgeschlossene Neuronen nur auf das Wesentliche fokussiert bleiben?

In der neuen Studie identifizieren Forscher, darunter Marcus Benna von der UC San Diego und Felix Taschbach vom Salk Institute, die von den Forschern beobachteten Formen gemischter Selektivität und argumentieren, dass Schwingungen (auch als „Gehirnwellen“ bekannt) und Neuromodulatoren (Chemikalien wie Serotonin oder Dopamin, die die neuronale Funktion beeinflussen) Neuronen, die in Computerensembles eingebunden sind, ihnen auch dabei helfen, das für diesen Zweck Wichtige zu „filtern“.

Natürlich spezialisieren sich manche Neuronen auf einen bestimmten Input, aber die Autoren weisen darauf hin, dass sie die Ausnahme und nicht die Regel darstellen. Diese Zellen, so die Autoren, besitzen „reine Selektivität“. Sie achten nur darauf, ob das Kaninchen Salat sieht. Manche Neuronen weisen eine „lineare gemischte Selektivität“ auf, d. h. ihre Reaktion hängt vorhersehbar von der Summe mehrerer Inputs ab (das Kaninchen sieht Salat und hat Hunger). Die größte Messflexibilität bieten Neuronen mit „nichtlinearer gemischter Selektivität“, die mehrere unabhängige Variablen berücksichtigen können, ohne sie alle zusammenzählen zu müssen. Stattdessen können sie eine ganze Reihe unabhängiger Bedingungen berücksichtigen (z. B.: Es gibt Salat, ich habe Hunger, ich höre keine Falken, ich rieche keine Kojoten, aber der Salat ist weit weg, und ich sehe einen ziemlich stabilen Zaun).

Was also veranlasst Neuronen dazu, sich auf bedeutsame Faktoren zu konzentrieren, egal wie viele es sind? Ein Mechanismus sind Oszillationen, die im Gehirn auftreten, wenn viele Neuronen ihre elektrische Aktivität im gleichen Rhythmus halten. Diese koordinierte Aktivität ermöglicht den Informationsaustausch und stimmt die Neuronen im Wesentlichen aufeinander ab, ähnlich wie eine Gruppe von Autos, die alle denselben Radiosender empfangen (beispielsweise die Sendung eines über ihnen kreisenden Falken). Ein weiterer Mechanismus, den die Autoren hervorheben, sind Neuromodulatoren. Dies sind chemische Stoffe, die, wenn sie Rezeptoren in Zellen erreichen, auch deren Aktivität beeinflussen können. So kann beispielsweise ein Anstieg des Acetylcholinspiegels Neuronen mit den entsprechenden Rezeptoren auf eine bestimmte Aktivität oder Information (beispielsweise das Hungergefühl) abstimmen.

„Diese beiden Mechanismen arbeiten wahrscheinlich zusammen, um dynamisch funktionale Netzwerke zu bilden“, schreiben die Autoren.

Das Verständnis der gemischten Selektivität sei für das Verständnis der Kognition von entscheidender Bedeutung, so die Autoren weiter.

„Gemischte Selektivität ist allgegenwärtig“, schlussfolgern sie. „Sie ist artenübergreifend vorhanden und dient Funktionen von der kognitiven Ebene bis hin zu ‚automatischen‘ sensorischen und motorischen Prozessen wie der Objekterkennung. Das weit verbreitete Vorkommen gemischter Selektivität unterstreicht ihre grundlegende Rolle bei der Bereitstellung der skalierbaren Verarbeitungsleistung des Gehirns, die für komplexes Denken und Handeln erforderlich ist.“

Details zur Studie finden Sie auf der CELL-Journalseite