Bản đồ 600.000 tế bào não viết lại cách não ra quyết định

Bối cảnh và ý nghĩa

Bản đồ này cho thấy hàng chục ngàn tế bào não được phân tích ở các giai đoạn khác nhau của quá trình ra quyết định. Dự án đột phá này do một nhóm gồm hàng chục nhà khoa học từ khắp châu Âu và Mỹ dẫn đầu qua dự án International Brain Laboratory (IBL). Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã đạt được một bản đồ hoạt động não trên phạm vi khá rộng so với các nghiên cứu trước đây, giúp làm sáng tỏ cách não xử lý thông tin và biến nó thành hành động có thể đo lường được.

The project, involving a dozen labs and data from over 600,000 individual mouse brain cells, covered areas representing over 95% of the brain. Những phát hiện ban đầu được công bố trong hai bài báo trên Nature cho thấy việc ra quyết định không chỉ nằm ở một hay hai khu vực não mà có sự tham gia của phần lớn niềm tin và hệ thống neural của não bộ.

Dự án vĩ đại này được dẫn dắt bởi International Brain Laboratory (IBL), một sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết thần kinh học từ châu Âu và Mỹ. Các nhà khoa học ở đây mô tả một cảm giác quen thuộc khi bắt đầu: “Chúng tôi có một vấn đề với cách khoa học được thực hiện.”

"Chúng tôi gặp vấn đề với cách khoa học được thực hiện," Matteo Carandini, nhà thần kinh học tại University College London và là thành viên cốt lõi của IBL cho biết. Ở các nghiên cứu trước đây, nhiều nhóm lab khác nhau thực hiện các bài thử hành vi khác nhau trên chuột khác nhau, điều này làm nảy sinh sự không nhất quán khi cố gắng so sánh kết quả giữa các nhóm.

So với mô hình cổ điển, nơi bạn nghĩ vùng vỏ não thị giác sẽ kích hoạt trước, rồi đến khu vực não trước trán và các vùng liên quan đến ghi nhớ, rồi mới tới vùng vận động, các nhà khoa học nhận thấy tín hiệu ra quyết định và thông tin dựa trên prior information xuất hiện ở nhiều vùng não hơn dự kiến. Trong một số thử nghiệm, marker trên màn hình thậm chí có thể rất yếu để người chuột phải suy nghĩ và hành động đúng đắn.

Trong bài báo thứ hai, họ tập trung vào cách chuột dùng kỳ vọng trước đây (dựa vào vị trí marker trong các lần kiểm tra trước) để đoán kết quả và lại cho thấy hoạt động não liên quan đến quá trình suy đoán này lan rộng hơn nhiều so với mong đợi.

Kết quả và ý nghĩa khoa học

Các kết quả cho thấy các tín hiệu quyết định và các tín hiệu liên quan đến thông tin trước đó được phân phối khắp các vùng não, chứ không bị giới hạn ở một khu vực hẹp. Điều này gợi ý rằng quá trình ra quyết định là một quá trình phân phối rộng và phức tạp, có khả năng được suy ra từ hoạt động của nhiều vùng não khác nhau.

“Chúng tôi đã thấy tín hiệu quyết định và tín hiệu dựa trên thông tin trước đó xuất hiện ở nhiều vùng não hơn chúng ta từng nghĩ.” Carandini nói. Các thử nghiệm cho thấy có thể suy ra xem chuột có nhận được phần thưởng hay không bằng cách nhìn vào toàn bộ mạng lưới hoạt động não, thay vì chỉ một chuỗi khu vực.

Trong một số thử nghiệm, các chuột nhìn thấy marker trên màn hình rất mờ và buộc chúng phải dựa vào cảm nhận để điều khiển bánh xe. Ở bài báo Nature thứ hai, các tác giả cho biết cách não xử lý các kỳ vọng trước dựa trên kinh nghiệm trước đây giúp họ ra quyết định đúng hơn trong điều kiện khó khăn. Hoạt động não khi chuột đoán kết quả cũng trải rộng hơn so với dự kiến ban đầu.

Liên kết và khía cạnh phương pháp

Nếu bạn quan tâm tới chi tiết về chu trình dữ liệu và các probe Neuropixels, có thể xem các liên kết tham khảo được đề cập ở đây.

Tác động đối với Việt Nam

Việt Nam có thể hưởng lợi từ các tiến bộ trong lĩnh vực neuroscience và phân tích dữ liệu lớn bằng nhiều cách. Đầu tiên là giáo dục và đào tạo nguồn nhân lực cho khoa học thần kinh và khoa học dữ liệu với quy mô hợp tác quốc tế, giúp nâng cao chất lượng nghiên cứu và chuyển giao công nghệ cho các trường đại học và viện nghiên cứu Việt Nam. Thứ hai, các công nghệ đo lường thần kinh như Neuropixels mặc dù ban đầu dành cho nghiên cứu cơ bản, về lâu dài có thể được áp dụng trong y học để chẩn đoán và điều trị các rối loạn thần kinh, từ bệnh Alzheimer đến các rối loạn hành vi và học tập. Thứ ba, sự hợp tác quốc tế đem lại cơ hội cấp vốn và chia sẻ dữ liệu, thúc đẩy các dự án liên ngành giữa công nghệ thông tin, sinh học và y học tại Việt Nam. Tuy nhiên, với bất kỳ tiến bộ công nghệ nào, cũng cần cân nhắc đạo đức và an toàn dữ liệu, đặc biệt khi có khả năng ứng dụng trong AI và hệ thống quyết định tự động. Việt Nam có thể tận dụng mô hình hợp tác mở và chia sẻ dữ liệu để xây dựng một hệ sinh thái nghiên cứu mạnh mẽ, đồng thời nâng cao nhận thức công chúng về quyền riêng tư và tính minh bạch trong khoa học dữ liệu và AI.