طرح باحثون فرضية جديدة بشأن كيفية مساهمة الخلايا النجمية -وهي فئة من خلايا الدماغ- في تخزين الذاكرة. ومن شأن هذه الفرضية التي يقترحها الباحثون أن تسهم في تفسير سعة التخزين الهائلة للدماغ، التي تعد أكبر بكثير مما يتوقع من الخلايا العصبية وحدها.
وأجرى الدراسة باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الولايات المتحدة، ونشرت نتائجها في مجلة “وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم” (Proceedings of the National Academy of Sciences) يوم 23 مايو/أيار الماضي، وكتب عنها موقع يوريك أليرت.
يقول جان جاك سلوتين، أستاذ الهندسة الميكانيكية وعلوم الدماغ والإدراك في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وأحد مؤلفي الدراسة، إنه -في البداية- كان يعتقد أن الخلايا النجمية تقوم فقط بتنظيف محيط الخلايا العصبية، لكن لا يوجد سبب محدد يمنع تطور وظائفها؛ فبما أن كل خلية نجمية يمكنها التواصل مع مئات الآلاف من نقاط الاشتباك العصبي، فقد يكون من المنطقي أن تستخدم أيضا في وظائف حسابية.
وتعرف “نقاط الاشتباك العصبي” على أنها النقاط التي تتفاعل فيها خليتان عصبيتان مع بعضهما بعضا، وهي مواقع لنقل الإشارات من الخلية العصبية قبل المشبك إلى الخلية العصبية بعد المشبك.
يحتوي الدماغ البشري على نحو 86 مليار خلية عصبية. وتطلق هذه الخلايا إشارات كهربائية تساعد الدماغ على تخزين الذكريات وإرسال المعلومات والأوامر في جميع أنحاء الدماغ والجهاز العصبي.
يحتوي الدماغ أيضا على مليارات الخلايا النجمية، وهي خلايا على شكل نجمة ذات امتدادات طويلة تمكّنها من التفاعل مع ملايين الخلايا العصبية. ورغم الاعتقاد السائد منذ فترة طويلة أنها خلايا داعمة في المقام الأول، فإن دراسات حديثة أشارت إلى أن الخلايا النجمية قد تلعب دورا في تخزين الذاكرة والوظائف الإدراكية الأخرى.
سعة الذاكرة
تؤدي الخلايا النجمية مجموعة متنوعة من وظائف الدعم في الدماغ، فهي تنظف مخلفات الخلايا، وتوفر العناصر الغذائية للخلايا العصبية، وتساعد على ضمان إمداد الدم الكافي.
ترسل الخلايا النجمية أيضا عديدا من المجسات الرفيعة، المعروفة باسم “الزوائد”، التي يمكن أن يلتف كل منها حول مشبك عصبي واحد لتكوين مشبك ثلاثي الأجزاء.
خلال العامين الماضيين، أظهر علماء الأعصاب أنه في حال تعطل الروابط بين الخلايا النجمية والخلايا العصبية في الحصين (جزء من الدماغ يؤدي دورا أساسيا في الذاكرة وتكوينها) فإن تخزين الذاكرة واسترجاعها يتأثران.
وعلى عكس الخلايا العصبية، لا تستطيع الخلايا النجمية إطلاق “جهود الفعل” (action potentials)، وهي النبضات الكهربائية التي تحمل المعلومات في جميع أنحاء الدماغ، ولكن يمكنها استخدام إشارات الكالسيوم للتواصل مع الخلايا النجمية الأخرى.
على مدار العقود القليلة الماضية، ومع تحسن دقة تصوير الكالسيوم، وجد الباحثون أن إشارات الكالسيوم تسمح أيضا للخلايا النجمية بتنسيق نشاطها مع الخلايا العصبية في المشابك العصبية التي ترتبط بها.
تشير هذه الدراسات إلى أن الخلايا النجمية يمكنها اكتشاف النشاط العصبي، مما يدفعها إلى تغيير مستويات الكالسيوم الخاصة بها، وقد تحفّز هذه التغييرات الخلايا النجمية على إطلاق نواقل دبقيّة (جزيئات إشارة تشبه النواقل العصبية) في المشبك العصبي.
من جهته، يقول ليو كوزاتشكوف من قسم علوم الدماغ والإدراك بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والباحث المشارك في الدراسة: “هناك حلقة مغلقة بين إشارات الخلايا العصبية وإشارات الخلايا النجمية إلى الخلايا العصبية، الأمر غير المعروف تحديدا هو نوع الحسابات التي يمكن للخلايا النجمية إجراؤها بالمعلومات التي تستشعرها من الخلايا العصبية”.
الذاكرة والمشابك العصبية
شرع فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في نمذجة ما قد تفعله هذه الروابط وكيف يمكن أن تسهم في تخزين الذاكرة، ويعتمد نموذجهم على شبكات هوبفيلد، وهي نوع من الشبكات العصبية التي يمكنها تخزين الأنماط واستدعاؤها.
تستخدم شبكات هوبفيلد، التي طوّرت في الأصل على يد جون هوبفيلد وشون إيتشي أماري في سبعينيات وثمانينيات القرن الماضي، غالبا لنمذجة الدماغ، ولكن ثبت أن هذه الشبكات لا تستطيع تخزين معلومات كافية لمراعاة سعة الذاكرة الهائلة للدماغ البشري، وطور باحثون نسخة أحدث ومعدَّلة من شبكة هوبفيلد، تعرف باسم الذاكرة الترابطية الكثيفة، تخزِّن معلومات أكثر بكثير من خلال ترتيب أعلى من الاقترانات بين أكثر من خليتين عصبيتين، ولكن ليس من الواضح كيف يمكن للدماغ تنفيذ هذه الاقترانات متعددة الخلايا العصبية في مشبك افتراضي، لأن المشابك التقليدية لا تربط سوى خليتين عصبيتين: خلية قبل المشبك وخلية بعد المشبك، وهنا يأتي دور الخلايا النجمية.
يقول ديمتري كروتوف الباحث المشارك من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وآلات الأعمال الدولية، ومختبر واتسون للذكاء الاصطناعي، ماساتشوستس، بالولايات المتحدة: “إذا كانت لديك شبكة من الخلايا العصبية، تترابط في أزواج، فلن يكون هناك سوى قدر ضئيل جدا من المعلومات التي يمكنك ترميزها في تلك الشبكات”.
وأضاف: “لبناء ذكريات ارتباطية كثيفة، نحتاج إلى ربط أكثر من خليتين عصبيتين. ولأن خلية نجمية واحدة قادرة على الاتصال بعديد من الخلايا العصبية، وعديد من المشابك العصبية، فمن اللافت افتراض وجود عملية نقل معلومات بين المشابك العصبية بوساطة هذه الخلية. كان هذا هو الإلهام الأكبر لنا لدراسة الخلايا النجمية، ودفعنا إلى التفكير في كيفية بناء ذكريات ارتباطية كثيفة في علم الأحياء”.
يستطيع نموذج الذاكرة الارتباطية للخلية النجمية العصبية، الذي طوره الباحثون في دراستهم الجديدة، تخزين معلومات أكثر بكثير من شبكة هوبفيلد التقليدية، أي أكثر من كافية لتفسير سعة ذاكرة الدماغ.
اتصالات معقدة
يقول الباحثون إن الروابط البيولوجية الواسعة بين الخلايا العصبية والخلايا النجمية تدعم فكرة أن هذا النوع من النماذج قد يفسر كيفية عمل أنظمة تخزين الذاكرة في الدماغ، ويفترضون أن الذكريات داخل الخلايا النجمية تشفَّر من خلال تغيرات تدريجية في أنماط تدفق الكالسيوم، وتنقل هذه المعلومات إلى الخلايا العصبية بواسطة نواقل دبقية تطلق عند المشابك العصبية التي تتصل بها عمليات الخلايا النجمية.
يقول كوزاتشكوف: “من خلال التنسيق الدقيق لهذين الأمرين -النمط المكاني الزمني للكالسيوم في الخلية، ثم الإشارة إلى الخلايا العصبية- يمكن الحصول على الديناميكيات اللازمة بالضبط لهذه السعة التخزينية المتزايدة بشكل هائل”.
إحدى السمات الرئيسية للنموذج الجديد هي أنه يتعامل مع الخلايا النجمية كمجموعات من العمليات، بدلا من كيان واحد، ويمكن اعتبار كل عملية من هذه العمليات وحدة حسابية واحدة، ونظرا لقدرات تخزين المعلومات العالية للذاكرات الترابطية الكثيفة، فإن نسبة كمية المعلومات المخزنة إلى عدد الوحدات الحسابية عالية جدا وتنمو مع حجم الشبكة، هذا لا يجعل النظام عالي السعة فحسب، بل أيضا موفرا للطاقة.
إضافة إلى تقديم رؤية ثاقبة حول كيفية تخزين الدماغ للذاكرة، يمكن لهذا النموذج أيضا أن يوفر إرشادات للباحثين العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي.
ويمكن للباحثين -من خلال تغيير اتصال شبكة العمليات- إنشاء مجموعة واسعة من النماذج التي يمكن استكشافها لأغراض مختلفة.
يقول سلوتين: “في حين أن علم الأعصاب ألهم في البداية أفكارا رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن الـ50 عاما الماضية من أبحاث علم الأعصاب كان لها تأثير ضئيل على هذا المجال، وقد ابتعدت عديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة عن التشبيهات العصبية. وبهذا المعنى، قد يكون هذا العمل من المساهمات الأولى في مجال الذكاء الاصطناعي المستمدة من أبحاث علم الأعصاب الحديثة”.