Spatial organization of faces and bodies in single neurons
Questo studio dimostra che i neuroni della corteccia inferotemporale codificano volti e corpi non come modelli invarianti per traslazione, ma attraverso subunità spazialmente localizzate che preservano la disposizione geometrica dei tratti facciali, supportando così sia l'identità dell'oggetto che l'elaborazione configurazionale.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA di un preprint non sottoposto a revisione paritaria. Non è un consiglio medico. Non prendere decisioni sulla salute basandoti su questo contenuto. Leggi il disclaimer completo
Il cervello umano è un maestro del riconoscimento. Può identificare il volto di un amico in mezzo alla folla, un albero familiare in una foresta o un'auto specifica in un parcheggio, indipendentemente da dove questi oggetti appaiano nella nostra visione o da quanto sembrino grandi. Per decenni, gli scienziati che hanno studiato la parte del cervello responsabile di questa visione di alto livello, nota come corteccia inferotemporale, hanno creduto che i neuroni qui presenti agissero come modelli perfetti e invarianti rispetto alla posizione. L'idea prevalente era che, una volta che un neurone avesse imparato l'aspetto di un volto, avrebbe attivato ogni volta che quel volto appariva, che fosse al centro della visione, di lato o sottosopra. Questa teoria suggeriva che l'ultima fase dell'elaborazione visiva del cervello avesse levigato tutti i dettagli disordinati della posizione per concentrarsi puramente sull'identità.
Tuttavia, riconoscere un volto è un'operazione delicata. Non si basa solo sul vedere le parti, come gli occhi o la bocca, ma sul comprendere esattamente come tali parti siano disposte l'una rispetto all'altra. Se si rimescolano i tratti di un volto, esso diventa irriconoscibile, anche se ogni singola parte è ancora presente. Questa tensione tra il bisogno di sapere "cosa" sia un oggetto e "dove" sia situato ha a lungo messo in difficoltà i ricercatori. Se il cervello ignora davvero la posizione per riconoscere gli oggetti, come fa a preservare la precisa geometria che rende un volto un volto? Un nuovo studio della Harvard Medical School e dell'Università della Pennsylvania sfida la vecchia visione, suggerendo che le cellule di riconoscimento facciali del cervello non siano cieche alla posizione, ma siano invece profondamente sensibili ad essa, preservando la mappa spaziale del volto all'interno del neurone stesso.
Per investigare su questo, i ricercatori si sono rivolti ai macachi, i cui sistemi visivi sono straordinariamente simili ai nostri. Hanno impiantato minuscole serie di elettrodi nei cervelli delle scimmie, prendendo di mira specificamente le regioni note come "patch facciali", dove i neuroni sono altamente selettivi per i volti. Il team ha poi condotto una serie di esperimenti per vedere come questi neuroni reagivano quando le scimmie guardavano delle immagini. Nel primo esperimento, hanno mostrato alle scimmie foto di volti dritti e le stesse identiche foto capovolte. Hanno fatto lampeggiare queste immagini in diversi punti del campo visivo delle scimmie, spostandole secondo un modello a griglia. Se i neuroni fossero stati davvero invarianti rispetto alla posizione, il centro della loro sensibilità sarebbe rimasto lo stesso, indipendentemente dal fatto che il volto fosse dritto o invertito.
I risultati sono stati sorprendenti. Quando i ricercatori hanno mappato la sensibilità di questi neuroni, hanno scoperto che il centro dell'attenzione del neurone cambiava a seconda dell'orientamento del volto. Nello specifico, quando le scimmie guardavano un volto sottosopra, i neuroni sembravano guardare più in alto nel campo visivo rispetto a quando guardavano un volto dritto. Questo spostamento non era casuale; era un movimento coerente e misurabile. I ricercatori si sono resi conto che questo non accadeva perché i neuroni fossero confusi dall'inversione, ma perché stavano puntando l'attenzione su una caratteristica specifica: gli occhi. In un volto dritto, gli occhi sono in alto. In un volto sottosopra, gli occhi sono in basso. I neuroni attivavano con maggiore forza quando gli occhi atterravano in un punto specifico rispetto alla posizione del neurone stesso. Quando il volto veniva capovolto, gli occhi si spostavano, e il "punto ideale" del neurone sembrava muoversi con essi. Ciò suggeriva che i neuroni non vedessero l'intero volto come un unico blocco immutabile, ma stessero invece tracciando la posizione specifica delle sue parti.
Per testare ulteriormente questo aspetto, il team ha mostrato alle scimmie parti isolate del volto e del corpo, come solo un occhio, solo una bocca, un intero volto o un intero corpo, facendoli lampeggiare in varie posizioni. Hanno trovato un modello chiaro e ordinato nel modo in cui i neuroni rispondevano. I neuroni che preferivano gli occhi tendevano a essere più attivi quando gli occhi si trovavano nella parte superiore del campo visivo. I neuroni che preferivano bocche o corpi erano più attivi quando tali caratteristiche si trovavano più in basso. Ciò creava una sorta di mappa interna all'interno del campo recettivo del neurone, dove la parte superiore era riservata agli occhi e la parte inferiore a bocche o corpi. Era come se il neurone contenesse un modello spazialmente organizzato di un volto, piuttosto che un generico rilevatore di "volto".
I ricercatori hanno poi portato la ricerca un passo oltre, mostrando alle scimmie migliaia di fotografie naturali, che spaziavano da paesaggi a ritratti, e hanno utilizzato un sofisticato modello computazionale per decodificare ciò che i neuroni stavano effettivamente vedendo. Questo modello ha scomposto la risposta del neurone in componenti più piccole e distinte. Invece di trovare un unico motivo per cui un neurone si attivava, il modello ha rivelato che ogni neurone era in realtà una combinazione di diversi rilevatori più piccoli e specializzati che lavoravano insieme. Una parte del neurone poteva essere sintonizzata per cercare occhi nel campo visivo superiore, mentre un'altra parte cercava mani o corpi nel campo visivo inferiore. Questi componenti erano distinti e spazialmente separati, confermando che la sensibilità del neurone non era una coperta uniforme, ma un mosaico di coppie specifica-caratteristica-posizione.
Queste scoperte cambiano fondamentalmente la nostra comprensione della visione di alto livello. Lo studio dimostra che il cervello non scarta l'informazione spaziale per riconoscere oggetti complessi. Al contrario, esso preserva la geometria di ciò che vede. I neuroni nelle patch facciali non sono modelli invarianti per traslazione che ignorano la posizione di un oggetto; sono rilevatori di caratteristiche spazialmente localizzati che mantengono la relazione tra le parti. Ciò significa che la capacità del cervello di riconoscere un volto in modo olistico emerge probabilmente dall'attività combinata di molti neuroni, ognuno dei quali detiene un pezzo del puzzle spaziale. Il cervello non ha bisogno di gettare via il "dove" per conoscere il "cosa"; mantiene entrambi, intrecciandoli per creare la percezione fluida che sperimentiamo ogni giorno. Questo lavoro suggerisce che la strategia del cervello per riconoscere oggetti complessi è molto più intricata e spazialmente precisa di quanto precedentemente pensato, basandosi su un'organizzazione strutturata e simile a una mappa che rispecchia le forme stesse che cerca di comprendere.
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