La capacità di memoria del cervello è 10 volte maggiore di quanto si pensasse in precedenza

La capacità di memoria del cervello è 10 volte maggiore di quanto si pensasse in precedenza

I dati del Salk Institute mostrano che la capacità di memoria del cervello è nell'ordine dei petabyte, tanto quanto l'intero Web

LA JOLLA—I ricercatori e i collaboratori del Salk hanno ottenuto informazioni cruciali sulle dimensioni delle connessioni neurali, stimando la capacità di memoria del cervello ben al di sopra delle stime comuni. Il nuovo lavoro risponde anche a un interrogativo di vecchia data su come il cervello sia così efficiente dal punto di vista energetico e potrebbe aiutare gli ingegneri a costruire computer incredibilmente potenti ma anche a risparmiare energia.

“Si tratta di una vera e propria bomba nel campo delle neuroscienze”, afferma Terry Sejnowski, professore Salk e co-autore senior dell'articolo, pubblicato in eLife"Abbiamo scoperto la chiave per svelare il principio di progettazione che regola il funzionamento dei neuroni dell'ippocampo con bassa energia ma elevata potenza di calcolo. Le nostre nuove misurazioni della capacità di memoria del cervello aumentano le stime conservative di un fattore 10, arrivando ad almeno un petabyte, una cifra simile a quella del World Wide Web."

I nostri ricordi e pensieri sono il risultato di schemi di attività elettrica e chimica nel cervello. Una parte fondamentale di questa attività si verifica quando i rami dei neuroni, proprio come i fili elettrici, interagiscono in determinate giunzioni, note come sinapsi. Un "filo" di uscita (un assone) da un neurone si collega a un "filo" di ingresso (un dendrite) di un secondo neurone. I segnali viaggiano attraverso la sinapsi sotto forma di sostanze chimiche chiamate neurotrasmettitori per indicare al neurone ricevente se trasmettere un segnale elettrico ad altri neuroni. Ogni neurone può avere migliaia di queste sinapsi con migliaia di altri neuroni.

"Quando abbiamo ricostruito per la prima volta ogni dendrite, assone, processo gliale e sinapsi da un volume di ippocampo delle dimensioni di un singolo globulo rosso, siamo rimasti un po' sconcertati dalla complessità e dalla diversità tra le sinapsi", afferma Kristen Harris, co-autrice senior del lavoro e professoressa di neuroscienze presso Università del Texas, Austin"Mentre speravo di apprendere i principi fondamentali su come è organizzato il cervello da queste ricostruzioni dettagliate, sono rimasto davvero stupito dalla precisione ottenuta nelle analisi di questo rapporto."

Le sinapsi sono ancora un mistero, anche se la loro disfunzione può causare una serie di malattie neurologicheLe sinapsi più grandi, con maggiore superficie e vescicole di neurotrasmettitori, sono più forti e quindi più propense ad attivare i neuroni circostanti rispetto alle sinapsi medie o piccole.

Il team del Salk, mentre costruiva una ricostruzione 3D del tessuto dell'ippocampo di ratto (il centro della memoria del cervello), notò qualcosa di insolito. In alcuni casi, un singolo assone di un neurone formava due sinapsi che si estendevano verso un singolo dendrite di un secondo neurone, il che significava che il primo neurone sembrava inviare un messaggio duplicato al neurone ricevente.

Inizialmente, i ricercatori non diedero molta importanza a questa duplicità, che si verifica circa il 10% delle volte nell'ippocampo. Ma Tom Bartol, uno scienziato del Salk, ebbe un'idea: se fossero riusciti a misurare la differenza tra due sinapsi molto simili come queste, avrebbero potuto ricavare informazioni sulle dimensioni sinaptiche, che finora erano state classificate solo come piccole, medie e grandi.

Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno utilizzato microscopi avanzati e algoritmi computazionali da loro stessi sviluppati per ottenere immagini del cervello dei ratti e ricostruire la connettività, le forme, i volumi e l'area superficiale del tessuto cerebrale fino al livello nanomolecolare.

Gli scienziati si aspettavano che le sinapsi avessero dimensioni più o meno simili, ma sono rimasti sorpresi nello scoprire che erano quasi identiche.

"Siamo rimasti stupiti nello scoprire che la differenza nelle dimensioni delle coppie di sinapsi era molto piccola, in media solo circa l'otto percento. Nessuno avrebbe mai pensato che la differenza fosse così piccola. È stata una sorpresa della natura", afferma Bartol.

Poiché la capacità di memoria dei neuroni dipende dalle dimensioni delle sinapsi, questa differenza dell'otto percento si è rivelata un numero chiave che il team ha potuto poi inserire nei propri modelli algoritmici del cervello per misurare la quantità di informazioni che potrebbero potenzialmente essere immagazzinate nelle connessioni sinaptiche.

Già in precedenza si sapeva che la differenza di dimensioni tra le sinapsi più piccole e quelle più grandi era di un fattore 60 e che la maggior parte di esse erano piccole.

Ma grazie alla consapevolezza che le sinapsi di tutte le dimensioni possono variare in incrementi anche di appena l'otto percento tra le dimensioni, entro un fattore di 60, il team ha stabilito che potrebbero esserci circa 26 categorie di dimensioni di sinapsi, anziché solo alcune.

"I nostri dati suggeriscono che le sinapsi di dimensioni discrete siano 10 volte più numerose di quanto si pensasse in precedenza", afferma Bartol. In termini informatici, 26 dimensioni di sinapsi corrispondono a circa 4.7 "bit" di informazione. In precedenza, si pensava che il cervello fosse in grado di immagazzinare solo uno o due bit per la memoria a breve e lungo termine nell'ippocampo.

"Si tratta di un ordine di grandezza di precisione superiore a quanto chiunque abbia mai immaginato", afferma Sejnowski.

Ciò che rende questa precisione sconcertante è che le sinapsi ippocampali sono notoriamente inaffidabili. Quando un segnale viaggia da un neurone all'altro, in genere attiva il secondo neurone solo nel 10-20% dei casi.

"Ci siamo spesso chiesti come la straordinaria precisione del cervello possa derivare da sinapsi così inaffidabili", afferma Bartol. Una risposta, a quanto pare, risiede nel costante adattamento delle sinapsi, calcolando la media dei loro tassi di successo e fallimento nel tempo. Il team ha utilizzato i nuovi dati e un modello statistico per scoprire quanti segnali sarebbero necessari a una coppia di sinapsi per ottenere quella differenza dell'otto percento.

I ricercatori hanno calcolato che per le sinapsi più piccole, circa 1,500 eventi causano un cambiamento nelle loro dimensioni/capacità (20 minuti), mentre per le sinapsi più grandi, solo un paio di centinaia di eventi di segnalazione (da 1 a 2 minuti) causano un cambiamento.

"Ciò significa che ogni 2 o 20 minuti le sinapsi aumentano o diminuiscono di dimensione. Le sinapsi si adattano in base ai segnali che ricevono", afferma Bartol.

"Il nostro lavoro precedente aveva suggerito la possibilità che spine e assoni che formano sinapsi tra loro avessero dimensioni simili, ma la precisione raggiunta è davvero notevole e getta le basi per modi completamente nuovi di concepire cervello e computer", afferma Harris. "Il lavoro derivante da questa collaborazione ha aperto un nuovo capitolo nella ricerca sui meccanismi di apprendimento e memoria". Harris aggiunge che i risultati suggeriscono ulteriori interrogativi da approfondire, ad esempio se regole simili si applichino alle sinapsi in altre regioni del cervello e come tali regole differiscano durante lo sviluppo e man mano che le sinapsi cambiano durante le fasi iniziali dell'apprendimento.

"Le implicazioni di ciò che abbiamo scoperto sono di vasta portata", aggiunge Sejnowski. "Nascosta sotto l'apparente caos e disordine del cervello, si cela una precisione di fondo nelle dimensioni e nelle forme delle sinapsi che ci era rimasta nascosta".

I risultati offrono anche una preziosa spiegazione per la sorprendente efficienza del cervello. Il cervello di un adulto sveglio genera solo circa 20 watt di potenza continua, la stessa quantità di una lampadina a bassissima potenza. La scoperta di Salk potrebbe aiutare gli informatici a costruire computer ultraprecisi, ma a basso consumo energetico, in particolare quelli che utilizzano il "deep learning" e le reti neurali artificiali, tecniche in grado di apprendere e analizzare in modo sofisticato, come il linguaggio, il riconoscimento di oggetti e la traduzione.

"Questo trucco del cervello indica senza dubbio un modo per progettare computer migliori", afferma Sejnowski. "L'uso della trasmissione probabilistica risulta altrettanto accurato e richiede molta meno energia sia per i computer che per il cervello".

Altri autori del documento erano Cailey Bromer del Salk Institute; Justin Kinney del Istituto McGovern per la ricerca sul cervello; e Michael A. Chirillo e Jennifer N. Bourne dell'Università del Texas, Austin.

Il lavoro è stato sostenuto da NIH e Howard Hughes Medical Institute.