«Методы, использованные в этом исследовании, позволили нам увидеть идиосинкразический характер принятия решений, который был недоступен ранее», — объясняет Рузбех Киани, доцент Центра нейронологии Нью-Йоркского университета и ведущий автор исследования.Среди других авторов исследования Кристофер Куэва и Джон Реппас из Стэнфордского отделения нейробиологии и Уильям Ньюсом, который работает на кафедре нейробиологии университета и в Медицинском институте Говарда Хьюза при Стэнфордской медицинской школе.Предыдущая работа над процессом принятия решений — планом действий, основанным на доказательствах, предварительных знаниях и результатах — была методологически ограничена. В более ранних исследованиях ученые анализировали один нейрон за раз, а затем усредняли эти результаты по нейронам, чтобы понять эту активность.
Однако такое измерение предлагает только моментальные снимки неврологического поведения и упускает из виду мелкомасштабную динамику, которая приводит к принятию решения.В исследовании Current Biology исследователи исследовали сразу несколько нейронов, давая им более подробное представление о процессе принятия решений.«Теперь мы можем изучить нюансы этой динамики и отслеживать изменения за определенный период», — объясняет Киани. «Глядя на один нейрон за раз, это« шумно »: результаты варьируются от испытания к испытанию, поэтому вы не можете получить четкую картину этой сложной активности. Записывая несколько нейронов одновременно, вы можете устранить этот шум и получить больше надежная картина лежащей в основе динамики ".
Исследователи изучали макак, выполняя ряд задач, наблюдая за работой нейронов животных.В эксперименте обезьяны просматривали на экране компьютера участок из беспорядочно движущихся точек. После стимула обезьяны получали сигнал «Вперёд», чтобы сообщить направление движения, сделав движение глазом.
Ученые стремились предсказать выбор обезьян, основываясь исключительно на записанных нейронных ответах до сигнала Go. Их модель дает очень точные прогнозы.Затем ту же модель использовали для изучения потенциальной динамики решения обезьян в разное время до сигнала Go.
Ученые подтвердили эти прогнозы, остановив процесс принятия решений в произвольное время и сравнив прогнозы модели с фактическим выбором обезьян.Удивительно, но решения обезьян не всегда были стабильными. Иногда они колебались от одного выбора к другому, что указывало на скрытые изменения в мыслях во время принятия решений. Эти изменения в сознании близко соответствовали свойствам изменений в сознании людей, которые были обнаружены в исследовании 2009 года.
Они чаще возникали в неопределенных условиях, с большей вероятностью исправляли первоначальную ошибку и с большей вероятностью происходили раньше во время принятия решения.Исследование было поддержано Медицинским институтом Говарда Хьюза, Исследовательской лабораторией ВВС (FA9550-07-1-0537), докторской стипендией Берри и исследовательской стипендией Слоуна.