Люди и другие приматы могут совместно воспринимать различные виды сенсорной информации, включая звуки, запахи, формы и так далее. Интегрируя сенсорные стимулы в мозге, они могут лучше понимать окружающий мир, обнаруживая потенциальные угрозы, пищу и другие объекты, имеющие решающее значение для их выживания.

Исследователи из Шэньчжэньского института передовых технологий и Китайской академии наук недавно провели исследование нейронных процессов, лежащих в основе интеграции звуковых и визуальных стимулов в мозге макак. В работе, опубликованной в журнале Neuroscience Bulletin, рассматривались нейронные процессы в миндалине - области мозга, отвечающей за обработку угроз и регулирование эмоциональных реакций, а также в других областях, связанных с ней.

"У людей и других видов приматов объединение информации от различных сенсорных модальностей (например, зрительной, слуховой и обонятельной) играет важную роль в социальной коммуникации и имеет решающее значение для выживания", - рассказал Medical Xpress Цзи Дай, один из исследователей, проводивших исследование. "Например, совместное присутствие звука повышает чувствительность человека к низкоинтенсивным визуальным целям. Нейронный механизм, лежащий в основе такого явления, а именно мультисенсорная интеграция, был актуальной темой для исследований в последние несколько десятилетий".

Большинство прошлых исследований, посвященных изучению мультисенсорной интеграции в мозге приматов, рассматривали именно коры головного мозга (т.е. области во внешнем слое мозга, известном как кора головного мозга), например, верхнюю височную борозду. Роль миндалины и прилегающих к ней областей в мультисенсорной интеграции, с другой стороны, до сих пор редко изучалась.

Дай и его коллеги надеялись восполнить этот пробел в литературе, специально изучив нейронные процессы в миндалине и прилегающих к ней областях, когда макаки интегрируют звуковые и визуальные сигналы в окружающей среде. Исследователи хотели определить, играют ли некоторые конкретные субрегионы миндалины большую роль в интеграции аудиовизуальных сигналов и как их участие разворачивается в мозге.

"Мы использовали полухронический многоэлектродный массив (это означает, что каждый электрод в массиве регулируется по глубине записи даже после имплантации) и записали более 1 000 нейронов из широкой области пери миндалины у обезьян во время предъявления им звуковых надвигающихся, звуковых удаляющихся, визуальных надвигающихся, визуальных удаляющихся стимулов и комбинации двух сенсорных входов", - объяснил Дай. "После первоначальной оценки нейронных ответов мы обнаружили, что 332 нейрона реагировали на один или несколько сенсорных стимулов (слуховых, зрительных или аудиовизуальных)".

Собрав данные в экспериментах с макаками, Дай и его коллеги проанализировали их, используя комбинацию классических статистических методов и методов машинного обучения. Благодаря этому анализу они смогли выявить различные модели реакции нейронов в миндалине и соседних областях, которые происходили, когда приматам предъявлялись аудиовизуальные стимулы.

"Мы классифицировали нейроны на четыре типа на основе их паттернов ответа и локализовали их региональное происхождение", - сказал Дай. "Используя иерархическую кластеризацию на основе машинного обучения, мы далее объединили нейроны в пять групп и связали их с различными интегрирующими функциями и субрегионами. Это позволило нам определить регионы, различающие конгруэнтные и инконгруэнтные бимодальные сенсорные входы".

Результаты, полученные группой исследователей, проливают новый свет на участие миндалины и близлежащих областей в интеграции звуковых и визуальных стимулов. В целом, они предполагают, что перимигдалярные области также имеют решающее значение для аудиовизуальной интеграции, а также определяют типы клеток, которые могут играть более важную роль в мультисенсорной интеграции.

"Наше исследование также демонстрирует эффективность полухронической электродной решетки в регистрации большой популяции нейронов из глубоких структур у приматов и демонстрирует возможности подходов, основанных на данных, в анализе электрофизиологических данных высокого измерения", - добавил Дай. "Интригующим направлением будущих исследований может стать разработка теоретических моделей мультисенсорной интеграции на основе наших нейрофизиологических данных".