05.10.2022
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Нейросеть помогла найти в зрительной коре нейроны еды

Highly selective response to food in visual cortex

В вентральном зрительном потоке есть нейроны, реагирующие на изображения еды, выяснили американские учёные. Они распознали нейронные сигналы, которые при стандартном анализе данных фМРТ, по всей видимости, заглушались другими близко расположенными популяциями. Скопления нейронов еды обнаружены с двух сторон от той области ветеренообразной извилины, которая отвечает за распознавание лиц. Оказалось, что они сильнее реагируют на готовые блюда, например, пиццу, но сырые овощи или фрукты также вызывают их ответ. Статья опубликована в журнале Current Biology.

В головном мозге существуют две системы обработки зрительной информации. Это система, отвечающая на вопрос «Что?», или вентральный зрительный поток и система, отвечающая на вопрос «Где?», или дорсальный зрительный поток. Первая система различает конкретные объекты, а вторая занята обработкой пространственной визуальной информации. Внутри системы «Что?» или вентрального потока лежат отдельные области, каждая из которых активируются во время того, как человек рассматривает одну определённую категорию объектов — лицо, человеческое тело, место или текст. Но окружающий нас мир не исчерпывается этими зрительными объектами, при этом пока не были обнаружены области, которые можно связать с распознаванием других категорий объектов.

Команда исследователей во главе с Минакши Хосла (Meenakshi Khosla) из Массачусетского технологического института предположила, что выявить популяции нейронов, которые реагируют на другие категории (помимо лиц, тел, мест и текста) не удавалось в силу нескольких причин. Во-первых, в предыдущих исследованиях вентрального пути используемый материал был относительно мал и не включал достаточное количество стимулов в каждой категории объектов. Во-вторых, сами эксперименты были ограничены гипотезами — в результате чего исследователи находили то, что искали, не обращая внимания на не обозначенные гипотезой категории стимулов. В-третьих, изображение фМРТ состоит из множества вокселей — аналога двухмерного пикселя в трёхмерном пространстве, который отражает маленький куб мозговой ткани. И обычно анализируется сигнал от каждого вокселя. Но даже один воксель включает в себя не единицы нейронов, а сотни тысяч. И если оказывается так, что в одном вокселе находятся нейроны, которые реагируют на разную зрительную информацию, то сигналы от одних могут заглушать другие из этого же вокселя.

Хосла и её коллеги преодолели ограничения предыдущих исследований, в частности, они не обозначили никаких гипотез. Учёные использовали наборы стимулов из 56720 реалистичных изображений различных объектов. Каждый из восьми участников их эксперимента увидел от 5445 до 10000 изображений и только 515 изображений повторялись для всех испытуемых. И, главное, исследователи применили для обработки данных фМРТ неотрицательное матричное разложение. Такой подход, грубо говоря, позволил разложить сигналы внутри вокселя и таким образом найти нейроны, которые невозможно идентифицировать при стандартной обработке фМРТ.

В результате исследователи обнаружили в вентральном зрительном потоке пять кластеров нейронов, каждый из которых реагировал на одну отдельную категорию объектов. О четырёх из них, которые активировались на лица, человеческое тело, места или текст, было известно и ранее. При этом авторы считают, это хорошим способом верифицировать их метод: то, что он позволил определить эти четыре популяции говорит о том, что он работает. Но главное — пятая популяция. Именно она в большей степени реагировала на изображения пищи. Её обнаружение стало настоящей находкой: прежде о подобных нейронах в вентральном потоке не сообщалось. Хотя в 1999 году гипотезу пищевой избирательности уже проверяли, но отвергли, так как тогда исследователи не обнаружили существенной разницы между реакцией нейронов на еду и на другие объекты.

Интересно, что наиболее сильные отклики нейронов еды в большинстве случаев были связаны с изображениями готовой пищи, например куска пиццы, а сырые продукты — банан, морковь — оказывались в этом списке реже. Исследование проходило в две фазы: в первую эксперимент прошла только половина участников, а затем оставшиеся четыре человека завершили его во вторую фазу — это также отражено на видео. Такое разделение исследования помогло авторам убедиться в повторяемости результатов.

Тем не менее, на этом этапе у авторов ещё оставались сомнения, связана ли реакция этой популяции нейронов с изображениями еды, или, может быть, с какими-то другими характеристиками объекта, например, формой, цветом, или сочетанием подобных характеристик. Для того, чтобы выяснить это, сначала они сравнили реакцию пятой популяции нейронов на еду и не еду, а также на еду и не еду, которая визуально схожа с едой, — но в обоих случаях реакция на еду оставалась сильнее (p <0,00001, p <0,01).

Далее исследователи обучили свёрточную нейронную сеть предсказывать ответы нейронов еды. Они поделили используемый ими набор изображений на две части. Одну из них и реакции нейронов еды на эту часть изображений они показали нейросети. Вторая выполняла роль тестовой: нейросеть должна была предсказать, как нейроны еды реагировали на изображения второй части. Предсказания сети оказались весьма точны (p <0,00001).

Но и на этом учёные не остановились. Они задались вопросом, сохранится ли пищевая избирательность нейронов даже при тестировании на гораздо большем наборе стимулов? Чтобы выяснить это, авторы получили прогнозы нейросети для 1200000 новых изображений. Оказалось, что на тысяче изображений, которые по прогнозам сильнее прочих активировали нейроны еды, были сфотографированы только продукты питания. В то же время ни одно изображение из тысячи, которые по прогнозам слабее прочих активировали нейроны еды, её не содержало. Более того, нейроеть прогнозировала более сильный ответ на еду, если все изображения были черно-белыми (p <0,00001), как и более сильный ответ на еду, чем на объекты, которые выглядят очень похожими на нее (p = 0,003 — для цветного варианта и p = 0,023 — для черно-белой версии). Также авторы с помощью нейросети проанализировали набор изображений из исследования 1999 года, которое отвергло гипотезу пищевой избирательности. И снова нейросеть прогнозировала значимо отличную реакцию на еду, чем на другие объекты (p = 0,007).

То есть авторы нашли связь между сигналами нейронов из пятой популяции и изображениями еды, а затем повторили это результат. Далее они убедились, что никакие другие изображения или их детали не вызывают схожую реакцию в нейронах еды, и после расширили свои результаты. Хотя последнее получилось с некоторыми оговорками: они отметили, что модель на основе нейросетей может заменить нейронные данные только в той мере, в какой она точна — и поскольку модель учитывает не все отклонения, выводы, основанные на её прогнозах, не безошибочны. Но даже если модель может охватить все отклонения, это не означает, что модель использует те же механизмы, что и мозг. Поэтому полученные результаты требуют подкрепления фактическими нейронными данными в будущих исследованиях.

Несмотря на то, что команде Хосла удалось обнаружить эту популяцию, ключевой вопрос исследования не исчерпался. По-прежнему, лица, человеческое тело, места, текст и еда — это далеко не все категории визуальной информации, присутствующей в нашей жизни. Соответственно, учёные продолжили своё исследование, намереваясь выяснить, приведёт ли какая-либо ещё категория изображений к популяции нейронов, избирательно реагирующей на эту категорию.

Исследователи снова вернулись к анализу данным фМРТ своих восьми испытуемых и повторно применили к ним неотрицательное матричное разложение. Но на этот раз для анализа учёные выбрали ответы нейронов на девять категорий, которые содержали примерно равное количество изображений. Две категории — это лица и еда — они использовались в качестве контроля. Остальные семь — это часы, самолеты, грузовики, мотоциклы, лошади, слоны и жирафы. В результате ничего, кроме популяций, которые реагировали на лица и еду, они пока не нашли.

Завершая исследование, авторы определили, где анатомически располагаются популяции нейронов, которые избирательно реагируют на еду. Для этого они соотнесли сигналы от нейронов с соответствующим им вокселем, а далее нашли его анатомические координаты. Оказалось, что нейроны еды лежат двумя скоплениями рядом с частью ветеренообразной извилины, которая отвечает за распознавание лица. И авторы предложили называть популяции нейронов еды вентральным пищевым компонентом (ventral food component).