في سابقة علمية، اكتشف باحثون في جامعة كاليفورنيا إيرفين الأميركية آليات أساسية تنظم من خلالها منطقة الحُصين (Hippocampus) في الدماغ الذكريات في سلسلة مقاطع، وهو اكتشاف قد يشكل خطوة مبكرة مهمة نحو فهم مظاهر فشل الذاكرة في الاضطرابات المعرفية مثل مرض الألزهايمر وأشكال أخرى من الخرف.

وكشف الباحثون -وفق ما جاء في مجلة ”نيتشر كومينيكايشنز“ (Nature Communications) ونقله موقع ساينس ديلي (science daily)، من خلال دمج تقنيات التسجيل الكهربية لدى القوارض مع تحليل تعلم آلي إحصائي لمجموعة ضخمة من البيانات- عن أدلة تشير إلى أن شبكة الحصين، تشفر وتحافظ على مراحل تقدم التجارب للمساعدة في صنع القرار.

ويشير نوربرت فورتين، أستاذ علم الأحياء العصبية والسلوك في جامعة كاليفورنيا، إلى أن ”الدماغ البشري يحتفظ بسجل جيد جدا لزمن حدوث تجارب أو أحداث معينة. وهي قدرة تساعدنا على اتخاذ القرارات في حياتنا اليومية، لكن قبل هذه الدراسة لم تكن لدينا فكرة واضحة عن الآليات العصبية وراء هذه العمليات“.

الاضطرابات العصبية

ويضيف ”ما يهمّ هنا هو أن هذا النوع من الذاكرة ضعيف بشدة في مجموعة متنوعة من الاضطرابات العصبية، أو ببساطة مع الشيخوخة، لذلك نحن بحاجة حقا إلى معرفة كيفية عمل وظيفة الدماغ هذه“.

ويصف فورتين هذه العملية قائلا ”التشبيه الذي سأفكر فيه هو الحوسبة. إذا كنت سألصق أقطابا كهربائية في دماغك -وهو أمر لا نستطيع القيام به، لذلك نستخدم الفئران- يمكنني في أي لحظة رؤية الخلايا التي تنطلق والتي لا تنطلق (تنشط أو لا تنشط)، وهذا يوفر لنا بعض الأفكار حول كيفية تمثيل الدماغ للمعلومات وحوسبتها. عندما نسجل أنماط النشاط في بنية، يبدو الأمر كما لو أننا نرى الأصفار والآحاد في الحاسوب“.

صورة ديناميكية لطريقة عمل الدماغ

وتقدم قياسات النشاط العصبي والخمول التي تم الحصول عليها في فترات دامت أجزاء من الثانية على مدى دقائق، صورة ديناميكية لطريقة عمل الدماغ.

ويؤكد فورتين أنه وزملاءه كانوا في بعض الأحيان قادرين على ”قراءة عقول“ الكائنات المختبَرة، من خلال مشاهدة ”ترميز“ الخلايا (التي تطلق إشارات والتي لا تطلقها) في تتابع سريع.

وقد أدرك فورتين ورفاقه في البحث منذ وقت مبكر أن قراءات نشاط الحصين ستؤدي إلى كميات هائلة من البيانات الأولية، فقام منذ المراحل الأولى للمشروع بالاستعانة بمشاركة إحصائيين من كلية دونالد برين للمعلومات وعلوم الحاسوب بجامعة كاليفورنيا.

وذكر باباك شهبابا أستاذ الإحصاء بالجامعة وكبير مؤلفي الدراسة، أن ”دراسات علم الأعصاب الناشئة تعتمد على أساليب علم البيانات بسبب تعقيد بياناتها. يتم تسجيل أنشطة الدماغ بمقياس ميلي ثانية، وتستمر هذه التجارب لأكثر من ساعة، لذا يمكنك تخيل مدى سرعة نمو كمية البيانات“.

التعامل مع الأنماط العصبية كصور

وقال شهبابا ”وجدنا أنه يمكننا التعامل مع هذه الأنماط العصبية كصور، وهذا فتح قدرتنا على تطبيق أساليب التعلم الآلي العميقة.. قمنا بتحليل البيانات باستخدام شبكة عصبية تلافيفية (convolutional neural network)، وهي منهجية تُستخدم كثيرًا في تطبيقات معالجة الصور مثل التعرف على الوجه“.

بهذه الطريقة، تمكن الباحثون من فك تشفير إطلاق الخلايا العصبية لاستعادة المعلومات.

وقال شهبابا إن الأدوات والمنهجيات التي تم تطويرها خلال هذا المشروع، يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المشاكل، وقد يوسع فورتين خط استقصائه ليشمل مناطق أخرى من الدماغ.

——————–