Selama beberapa dekade, para ilmuwan percaya neuron adalah satu-satunya arsitek pemikiran dan memori otak-tetapi sekarang, penelitian baru menunjukkan bahwa jenis sel otak lain yang sering diabaikan dapat memainkan peran yang lebih sentral dalam memori daripada yang diperkirakan sebelumnya.
Studi yang diterbitkan pada bulan Mei di jurnal PNAmengusulkan bahwa sel-sel otak lain ini, yang disebut astrosit, dapat bertanggung jawab atas kapasitas penyimpanan memori yang mengesankan melalui jenis arsitektur jaringan yang baru ditemukan.
Astrosit adalah sel berbentuk bintang yang melakukan banyak tugas pemeliharaan di otak, termasuk membersihkan puing-puing seluler, memasok neuron dengan nutrisi dan mengatur aliran darah. Mereka juga menggunakan struktur bercabang yang tipis, yang dikenal sebagai proses, yang membungkus titik -titik di mana neuron bertukar pesan. Pembungkus ini membentuk apa yang disebut sinaps tripartit, semacam jabat tangan tiga arah yang melibatkan dua neuron yang terhubung dan astrosit.
“Anda bisa membayangkan seorang astrosit sebagai gurita dengan jutaan tentakel,” kata penulis utama Leo Kozachkovyang adalah mahasiswa PhD di MIT pada saat penelitian dilakukan dan sekarang menjadi orang postdoctoral di IBM Research di Yorktown Heights, New York. “Kepala gurita adalah badan sel, dan tentakel adalah 'proses' yang membungkus sinapsis di dekatnya,” kata Kozachkov kepada Live Science dalam email.
Astrosit tidak mengirimkan impuls listrik seperti neuron. Sebaliknya, mereka berkomunikasi melalui pensinyalan kalsium, mengirimkan gelombang partikel kalsium bermuatan di dalam dan di antara sel. Studi telah menunjukkan bahwa astrosit merespons aktivitas sinaptik dengan mengubah kadar kalsium internal mereka. Perubahan ini kemudian dapat memicu pelepasan pembawa pesan kimia dari astrosit ke dalam sinaps.
“Proses -proses ini bertindak sebagai komputer kalsium kecil, merasakan ketika informasi dikirim melalui sinaps, meneruskan informasi itu ke proses lain, dan kemudian menerima umpan balik sebagai imbalan,” kata Kozachkov. Pada akhirnya, email rantai ini kembali ke neuron, yang menyesuaikan aktivitas mereka secara bergantian. Namun, para peneliti belum sepenuhnya memahami fungsi komputasi yang tepat yang dilakukan astrosit dengan informasi yang mereka terima dari neuron.
Terkait: Otak menyimpan setidaknya 3 salinan dari setiap memori
Untuk lebih memahami fungsi ini, Kozachkov dan rekan -rekannya beralih ke arsitektur pembelajaran mesin yang mampu mewakili interaksi kompleks antara banyak aktor, daripada hanya menangkap koneksi sederhana antara pasangan unit.
Jaringan pembelajaran mesin tradisional yang hanya menghubungkan pasangan neuron yang mungkin mengkodekan informasi terbatas, kata penulis studi senior Dmitry Krotovanggota staf peneliti di MIT-IBM Watson AI Lab dan Penelitian IBM. Karena satu astrosit dapat terhubung ke ribuan sinapsis, tim berhipotesis bahwa astrosit dapat memediasi komunikasi di semua koneksi ini. Itu bisa menjelaskan bagaimana otak mencapai kemampuan penyimpanannya yang besar, mereka usulkan.
“Struktur anatomi yang unik dari astrosit menyediakan cara yang sangat alami dan menggoda untuk merancang sistem penyimpanan informasi besar ini dalam perangkat keras biologis,” kata Kozachkov kepada Live Science dalam email.
Para peneliti juga berhipotesis bahwa astrosit menyimpan ingatan melalui perubahan bertahap dalam pola kalsium internal mereka dan bahwa pola -pola ini kemudian diterjemahkan kembali ke dalam sinyal yang dikirim ke neuron dalam bentuk pembawa pesan kimia. Dalam model ini, setiap proses astrosit, bukan seluruh sel, berfungsi sebagai unit komputasi yang berbeda, tim diusulkan.
“Model kami tidak membutuhkan banyak neuron untuk menyimpan banyak kenangan,” kata Kozachkov. “Ini adalah keuntungan yang signifikan dari perspektif efisiensi energi, karena neuron secara metabolik 'mahal.'”
Model ini menawarkan “penjelasan ground secara biologis” untuk bagaimana sistem penyimpanan memori ini dapat beroperasi di otak, kata Maurio de PaintAsisten Profesor di Krembil Research Institute di Toronto, Kanada, yang tidak terlibat dalam pekerjaan tersebut. Masa lalu Studi dengan mikroskop resolusi tinggi Telah mendukung pandangan ini, menunjukkan bahwa proses astrosit terjalin di seluruh otak dan melakukan kontak dengan beberapa sinapsis.
Namun, De Pittà mengatakan kepada Live Science dalam email bahwa “model adalah alat yang kuat, tetapi mereka tetap perkiraan dari dunia nyata.” Dia juga mengingatkan bahwa teknologi saat ini belum dapat sepenuhnya menangkap dinamika yang terjadi di otak manusia secara real time, dan tingkat detail itu diperlukan untuk memvalidasi hipotesis.
Meskipun para ilmuwan mulai menyadari bahwa astrosit berperan dalam bagaimana kita membentuk ingatan, kata De Pittà, kita masih belum memiliki bukti yang jelas bahwa interaksi spesifik berbasis kalsium antara sel-sel ini dan otak sebenarnya membantu menciptakan, menyimpan atau mengingat kenangan, seperti yang disarankan oleh tim MIT. Namun, jika model tim terbukti benar, implikasinya dapat menawarkan cara baru untuk memikirkan penyimpanan otak, menunjukkan bahwa kapasitas memori dapat skala dengan jumlah interaksi astrosit-sinaps yang ada di otak.
Model ini juga menawarkan target terapi potensial untuk penyakit neurodegeneratif, kata penulis penelitian.
“Astrosit diketahui terlibat dalam gangguan memori Alzheimer dan lainnya: model kami memberikan pandangan komputasi tentang apa yang mungkin salah,” kata Kozachkov. “Berpotensi, model matematika kami dapat menginspirasi pencarian target terapi baru: modulasi yang tepat dari konektivitas proses astrosit atau pensinyalan dapat memulihkan atau mengimbangi fungsi memori yang hilang.”
Namun, lebih banyak penelitian akan diperlukan agar pekerjaan ini diterjemahkan ke dalam perawatan klinis.
Di luar neuroscience, model ini dapat menunjuk ke aplikasi kecerdasan buatan. Model ini dapat membantu para peneliti menciptakan sistem perangkat keras seperti otak, kata De Pittà. Sistem semacam itu dapat menggunakan arsitektur memori padat yang memungkinkan mereka untuk menyimpan informasi dalam jumlah besar dan mengingatnya secara efisien, menggunakan energi yang sangat sedikit, seperti yang dilakukan otak kita. Ini dapat digunakan untuk beragam aplikasi, seperti pengenalan suara; robotika dan sistem otonom; Asisten ai; atau Antarmuka Machine Otak dan “Neuroprosthetics.”
