Науковці навчилися маніпулювати сприйняттям часу

Вчені з Дослідницького центру Шампалімо (Лісабон, Португалія) відкрили метод маніпулювання сприйняттям часу через контроль нейронної активності у мозку щурів. Нова розробка у перспективі може бути застосована для лікування хвороб Паркінсона і Гентінгтона, а також вплинути на галузі робототехніки та навчання нейромереж.

У новому дослідженні, опублікованому в журналі Nature Neuroscience, вчені штучно сповільнювали або ж прискорювали зразки нейронної активності щурів, спотворюючи їхнє судження про тривалість часу. Це є найбільш переконливим доказом впливу «внутрішнього годинника» мозку на поведінку живої особини.

Гіпотеза годинника

Мозок підтримує децентралізоване і гнучке сприйняття часу, що формується динамікою нейронних мереж, розподілених по головному органі. Джо Патон, старший автор дослідження, порівнює це з каменем, кинутим у ставок. «Щоразу, коли камінь падає, він створює хвилі, які на поверхні води утворюють повторюваний патерн. Ґрунтуючись на цих зразках, можна зробити висновок про те, коли й де камінь був кинутий у воду», — каже дослідник.

Маніпулювання часом за допомогою температури

Для встановлення причинно-наслідкового зв’язку команда вдалася до експериментів з температурою. Дослідники розробили термоелектричний пристрій для фокусного нагрівання або охолодження стріатуму (підкіркового утворення переднього мозку) щурів, одночасно записуючи нейронну активність.

Під дією змін температури щури стали сприймати один і той самий часовий інтервал то коротшим, то тривалішим. Наприклад, нагрівання стріатума прискорювало динаміку популяції, змушуючи щурів судити про даний часовий інтервал як про більш тривалий, ніж він був насправді.

Результати дослідження вказують на те, що стріатум відіграє ключову роль у визначенні «що» і «коли» потрібно робити, тоді як інші структури мозку вирішують друге завдання — «як» контролювати поточний рух.

Науковці переконані: результати експериментів можуть допомогти у розробці нових терапевтичних цілей для важких дегенеративних захворювань. Крім цього, результати можуть вплинути на алгоритми, що використовуються в робототехніці та навчанні штучного інтелекту.