Современные методы нейровизуализации дали исследователям много нового материала о работе отдельных нейронных структур коры мозга в задачах на выполнение действий. Но вот для того, чтобы понять взаимодействие этих структур, не хватало соответствующей модели. Это исправила группа учёных из Швейцарии и Австралии и опубликовала сформулированный образ в Trends in Cognitive Sciences.

Они обратили внимание на работу нейронной структуры в месте соединения верхней части париетальной (теменной) зоны коры с дорзальной премоторной корой (часть коры между моторной и фронтальной корой), которая  сокращенно  именуется  ДФНС (дорзальная фронто-париетальная нейронная структура). Эта область коры, по данным разных исследователей, даёт одинаковый паттерн (рисунок) активности как в состоянии покоя, так и при  решении различных двигательных и когнитивных задач, в частности, когда рука тянется и захватывает предмет, при движениях глазами, при ориентировке в пространстве, при выполнении тестов мысленного вращения предметов.

Для того, чтобы разобраться в том, как одна и та же структура может решать такое количество разных задач, авторы проследили её возможный эволюционный путь развития от простой сети, которая имелась в задней части теменной коры, а также в премоторной коре и реализовывала только  управление движениями.

Учёные предположили, что постепенно ДФНС стала выполнять и ряд других задач – когнитивных, поскольку её основная функция состояла в  планировании и построении воображаемых действий (другими словами, в способности заранее  мысленно проигрывать действия). Это предполагает то, что есть структура для динамического внутреннего представления движения, а также для того, чтобы реально управлять этим движением в течение определённого времени. Эта её важная особенность заставила трансформироваться «простую» моторную нейронную сеть в  многокомпонентную универсальную (domain-general)  ДФНС.

В основе такой гипотезы авторов лежит «принцип когнитивной  экономии», который говорит о том, что нейронные системы мозга могут увеличить свою «вычислительную мощность» за счёт совместного  использования разных нейронных ресурсов, предназначенных для решения различных задач (подобно тому, как применяется подобный режим «шейринга» в компьютерах).

В простейшем случае  цепочка рабочих операций в предложенной модели такова: движение в пространстве синтезируется на языке пространственно-временных и кинематических параметров  желаемого действия (например, в задаче протягивания руки и схватывания предмета). Затем программируются соответствующие моторные команды для выполнения этого действия, и в то же время создаётся «эфферентная копия»  для ввода в систему проигрывания. Обе системы настраивают выходные нейроны (эффекторы) на нужный паттерн, после чего этот паттерн активности через петлю обратной связи сравнивается с «эфферентной копией», то есть с желаемым состоянием.

Поскольку в процессе проигрывания воспроизводится некий  «виртуальный  образ» движения, то должна использоваться так называемая «рабочая память». Кстати, именно она, как считают современные исследователи, лежит в основе интеллекта.

Таким образом, ДФНС стала использоваться в мозге человека для поддержки различных когнитивных функций, среди которых находятся такие разные задачи, как пространственная ориентировка, мысленное вращение и построение виртуальных образов, то есть вся та внутренняя визуализация, которая нам необходима в том числе и для визуального мышления.

Текст: Олег Левашов

The Dorsal Frontoparietal Network: A Core Systemfor Emulated Action by Radek Ptak, Armin Schnider and JuliaFellrath in Trends in Cognitive Sciences. Published online June 2017