Взломали время: Ученые обнаружили способ искажения восприятия времени мозгом

Ученые из Лаборатории обучения при Исследовательском Центре Шампалимо открыли метод манипулирования восприятием времени мозгом путем контроля нейронной активности крыс. Новая разработка может быть применима для лечения болезней, таких как Паркинсон и Гентингтон, также может повлиять на области робототехники и обучения алгоритмов.

В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Neuroscience, ученые искусственно замедлили или ускорили образцы нейронной активности крыс, искажая их суждение о продолжительности времени. Это является наиболее убедительным доказательством влияния "внутренних часов" мозга на поведение.

Гипотеза часов

Мозг поддерживает децентрализованное и гибкое восприятие времени, формируемое динамикой нейронных сетей, распределенных по мозгу. Джо Патон, старший автор исследования, сравнивает это с камнем, брошенным в пруд. "Каждый раз, когда камень падает, он создает волны, которые излучаются наружу поверхности в повторяемом образце. Основываясь на этих образцах, можно сделать вывод о том, когда и где камень был брошен в воду."

Манипулирование временем с помощью температуры

Для установления причинно-следственной связи, команда обратилась к старой технике, имеющейся в арсенале нейробиолога - температуре. Исследователи разработали термоэлектрическое устройство для фокусного нагревания или охлаждения стриатума крыс, одновременно записывая нейронную активность.

Под действием изменений температуры крысы стали воспринимать один и тот же временной интервал то короче, то длинее. Например, нагрев стриатума ускорял динамику популяции стриатума, подобно ускорению движения стрелок часов, заставляя крыс судить о данном временном интервале как о более длительном, чем он был на самом деле.

Результаты исследования указывают на то, что стриатум играет ключевую роль в определении “что” и “когда” нужно делать, в то время как другие структуры мозга решают вторую задачу - “как” контролировать текущее движение.

Последствия и будущие направления

Результаты исследования могут помочь в разработке новых терапевтических целей для тяжелых заболеваний, таких как болезнь Паркинсона и Гентингтона. Помимо этого, результаты могут повлиять на алгоритмы, используемые в робототехнике и обучении.