โครงข่ายประสาทเทียมและอิเล็กตรอน ‘ผี’ สร้างพฤติกรรมของระบบควอนตัมขึ้นใหม่ได้อย่างแม่นยำ

นักฟิสิกส์ (ชั่วคราว) กำลังเสริมความเป็นจริงเพื่อถอดรหัสรหัสของระบบควอนตัม

การทำนายคุณสมบัติของโมเลกุลหรือวัสดุจำเป็นต้องคำนวณพฤติกรรมรวมของอิเล็กตรอน การคาดการณ์ดังกล่าวในวันหนึ่งอาจช่วยให้นักวิจัยพัฒนาเภสัชภัณฑ์ใหม่หรือวัสดุการออกแบบที่มีคุณสมบัติที่ต้องการ เช่น ความเป็นตัวนำยิ่งยวด ปัญหาคืออิเล็กตรอนสามารถกลายเป็น ‘กลไกควอนตัม’ ที่พัวพันซึ่งกันและกัน ซึ่งหมายความว่าพวกมันไม่สามารถรักษาแยกกันได้อีกต่อไป เว็บเชื่อมต่อที่พันกันกลายเป็นเรื่องยุ่งยากอย่างไร้เหตุผลสำหรับแม้แต่คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุดที่จะคลี่คลายโดยตรงสำหรับระบบใด ๆ ที่มีอนุภาคมากกว่ากำมือ

ตอนนี้ นักฟิสิกส์ควอนตัมที่ Center for Computational Quantum Physics (CCQ) ของ Flatiron Institute ในนิวยอร์กซิตี้และ École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ในสวิตเซอร์แลนด์ได้ก้าวข้ามปัญหาดังกล่าวไปแล้ว พวกเขาสร้างวิธีการจำลองการพัวพันโดยการเพิ่มอิเล็กตรอน “ผี” พิเศษในการคำนวณที่โต้ตอบกับอิเล็กตรอนที่แท้จริงของระบบ

ในแนวทางใหม่นี้ พฤติกรรมของอิเล็กตรอนที่เพิ่มเข้ามาจะถูกควบคุมโดยเทคนิคปัญญาประดิษฐ์ที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม เครือข่ายทำการปรับแต่งจนกว่าจะพบวิธีแก้ปัญหาที่แม่นยำซึ่งสามารถฉายกลับเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริงได้ ดังนั้นจึงสร้างผลกระทบของการพัวพันขึ้นใหม่โดยไม่มีอุปสรรคในการคำนวณ

นักฟิสิกส์ นำเสนอวิธีการของพวกเขาในวันที่ 3 สิงหาคมใน Proceedings of the National Academy of Sciences

Javier Robledo Moreno หัวหน้าทีมวิจัยด้านการศึกษา นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาจาก CCQ และมหาวิทยาลัยนิวยอร์กกล่าวว่า “คุณสามารถปฏิบัติต่ออิเล็กตรอนราวกับว่าพวกมันไม่พูดคุยกัน ราวกับว่าพวกมันไม่มีการโต้ตอบกัน “อนุภาคพิเศษที่เรากำลังเพิ่มเข้าไปนั้นเป็นสื่อกลางในการโต้ตอบระหว่างอนุภาคจริงที่อาศัยอยู่ในระบบจริงที่เรากำลังพยายามอธิบาย”

มูลนิธิ Lucy Reading-Ikkanda/Simons

ในรายงานฉบับใหม่ นักฟิสิกส์แสดงให้เห็นว่าวิธีการของพวกเขาตรงกันหรือเหนือกว่าวิธีการที่แข่งขันกันในระบบควอนตัมอย่างง่าย

Antoine Georges ผู้เขียนร่วมการศึกษาและผู้อำนวยการ CCQ กล่าวว่า “เราใช้สิ่งนี้กับสิ่งง่ายๆ ในการทดสอบ แต่ตอนนี้เรากำลังดำเนินการนี้ในขั้นต่อไป และลองใช้สิ่งนี้กับโมเลกุลและปัญหาอื่นๆ ที่เป็นจริงมากขึ้น “นี่เป็นเรื่องใหญ่เพราะถ้าคุณมีวิธีที่ดีในการรับหน้าที่คลื่นของโมเลกุลที่ซับซ้อน คุณก็สามารถทำสิ่งต่างๆ ได้ทุกประเภท เช่น การออกแบบยาและวัสดุที่มีคุณสมบัติเฉพาะ”

Georges กล่าวว่าเป้าหมายระยะยาวคือการช่วยให้นักวิจัยสามารถทำนายคุณสมบัติของวัสดุหรือโมเลกุลด้วยการคำนวณโดยไม่ต้องสังเคราะห์และทดสอบในห้องปฏิบัติการ ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจสามารถทดสอบโมเลกุลต่างๆ จำนวนมากสำหรับคุณสมบัติทางเภสัชกรรมที่ต้องการได้ด้วยการคลิกเมาส์เพียงไม่กี่ครั้ง “การจำลองโมเลกุลขนาดใหญ่เป็นเรื่องใหญ่” Georges กล่าว

Robledo Moreno และ Georges ร่วมเขียนบทความนี้ร่วมกับผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านฟิสิกส์ Giuseppe Carleo และ James Stokes นักวิจัยของ CCQ

งานใหม่นี้เป็นวิวัฒนาการของ บทความ ทางวิทยาศาสตร์ ปี 2017 โดย Carleo และ Matthias Troyer ซึ่งปัจจุบันเป็นเพื่อนร่วมงานด้านเทคนิคของ Microsoft กระดาษดังกล่าวยังรวมโครงข่ายประสาทเทียมกับอนุภาคที่สมมติขึ้น แต่อนุภาคที่เพิ่มเข้ามาไม่ใช่อิเล็กตรอนที่เป่าเต็ม แต่พวกเขามีคุณสมบัติเพียงอย่างเดียวที่เรียกว่าสปิน

“ตอนที่ฉันอยู่ที่ CCQ ในนิวยอร์ก ฉันหมกมุ่นอยู่กับความคิดที่จะหาโครงข่ายประสาทเทียมที่จะอธิบายพฤติกรรมของอิเล็กตรอน และฉันต้องการหาข้อสรุปทั่วไปของแนวทางที่เรานำมาใช้ในปี 2017 ” คาร์เลโอกล่าว “ด้วยงานใหม่นี้ ในที่สุดเราก็พบวิธีที่สวยงามในการมีอนุภาคที่ซ่อนอยู่ซึ่งไม่ใช่สปินแต่เป็นอิเล็กตรอน”

ข้อมูลสำหรับสื่อมวลชน

ชม: John Bonini จัดการกับความซับซ้อนของเครื่องจักรควอนตัม

ภาพขนาดย่อของวิดีโอ


การคลิกเพื่อดูวิดีโอนี้แสดงว่าคุณยอมรับ นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา

ด้วยแรงบันดาลใจจากความลึกลับและการใช้งานที่เป็นไปได้ของโลกควอนตัม จอห์น โบนินีจึงพัฒนาเครื่องมือคำนวณเพื่อให้เข้าใจและทำนายพฤติกรรมของระบบควอนตัมได้ดียิ่งขึ้น Bonini เป็นนักวิจัยที่ Center for Computational Quantum Physics ของ Flatiron Institute เขาได้รับปริญญาเอกของเขา ในสาขาฟิสิกส์จาก Rutgers University ในปี 2020

วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของ Quantum Connect ซึ่งเป็นชุดที่นักฟิสิกส์จาก Center for Computational Quantum Physics ของ Flatiron Institute อภิปรายเกี่ยวกับชีวิต การวิจัย และวิธีที่พวกเขาตอบคำถามทางวิทยาศาสตร์บางข้อที่ยุ่งยากที่สุด

โปรแกรม Simons-NSBP มอบประสบการณ์การวิจัยฟิสิกส์ระดับปริญญาตรีให้กับนักศึกษาระดับปริญญาตรี

โปรแกรม Simons-NSBP มอบประสบการณ์การวิจัยฟิสิกส์ระดับปริญญาตรีให้กับนักศึกษาระดับปริญญาตรี

สิ่งที่การศึกษาเอชไอวีสามารถบอกเราเกี่ยวกับสมองได้

Benem-Orom Davids เป็นจูเนียร์เฟลโลว์กับ Simons Society of Fellows

ในระหว่างการวิจัยระดับปริญญาเอกของเขา ปีแรก Simons Junior Fellow Benem-Orom Davids ได้ ค้นพบรายละเอียดใหม่เกี่ยวกับวิธีที่เอชไอวีใช้ประโยชน์จากหนึ่งในการป้องกันภูมิคุ้มกันของร่างกายเพื่อแทรกซึม DNA ของโฮสต์ ขั้นตอนที่ไม่สามารถย้อนกลับของวัฏจักรชีวิตของไวรัสที่เรียกว่าการบูรณาการ ทำงานโดยทำให้ไวรัสเป็นส่วนถาวรของเซลล์โฮสต์ ทำให้การติดเชื้อยังคงอยู่และแพร่กระจาย

วันนี้เรามียาที่มีประสิทธิภาพหลายอย่างที่สามารถจัดการการติดเชื้อเอชไอวี โดยเปลี่ยนจากโทษประหารชีวิตให้กลายเป็นโรคเรื้อรัง งานระดับปริญญาเอกของ Davids เกี่ยวกับกลไกการบูรณาการชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของการทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ระหว่างไวรัสและปัจจัยโฮสต์ของเซลล์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนายาที่ขัดขวางความสามารถในการทำซ้ำของเอชไอวี และจะทำให้เราใกล้ชิดกับการรักษาเอชไอวีมากขึ้น

Davids ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีด้านชีววิทยาจาก Morehouse College และปริญญาเอกด้านชีวเคมีจาก Meharry Medical College ปัจจุบันเป็นนักศึกษาดุษฎีบัณฑิตในห้องปฏิบัติการจุลชีววิทยา Stephen Goff ที่ Columbia University Irving Medical Center ที่โคลัมเบีย Davids กำลังศึกษาว่ามีองค์ประกอบที่เป็นไวรัลในการจดจำข้อมูลใหม่หรือไม่

เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันกับ Davids ได้พูดคุยกันเกี่ยวกับงานของเขาเกี่ยวกับเอชไอวี และวิธีที่มันแจ้งจุดสนใจใหม่ของเขาในด้านประสาทวิทยา การสนทนาของเราได้รับการแก้ไขเพื่อความชัดเจน

 

ที่วิทยาลัยการแพทย์ Meharry คุณได้ระบุข้อมูลใหม่เกี่ยวกับบทบาทของโปรตีน TREX1 ในการทำให้เอชไอวีเป็นไวรัสที่ประสบความสำเร็จ คุณค้นพบอะไร

เช่นเดียวกับร้านขายของชำที่มีทางเดินเฉพาะสำหรับแสดงสินค้าต่างๆ เช่น อาหารแช่แข็ง สินค้ากระดาษ สินค้ากระป๋อง และอื่นๆ เซลล์ของเรามีช่องสำหรับเฉพาะสำหรับงานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น DNA ของเราอยู่ในนิวเคลียสของเซลล์ สิ่งนี้ทำให้แยกออกจากไซโตซอลโดยรอบ ซึ่งการป้องกันเซลล์ของเราทำงานเพื่อรับรู้และกำจัดสิ่งแปลกปลอม เช่น DNA ของไวรัส ซึ่งบางครั้งอาจแอบเข้ามา เมื่อสิ่งที่เรียกว่า cytosolic DNA กระตุ้นการป้องกันของเซลล์ โปรตีนพิเศษที่เรียกว่านิวคลีเอสจะเสื่อมสภาพ และขับไล่ผู้บุกรุกออกไป TREX1 เป็นหนึ่งในนิวคลีเอสเหล่านี้

อย่างไรก็ตาม เอชไอวีสามารถร่วมทำหน้าที่ปกติของ TREX1 เพื่อเพิ่มการติดเชื้อได้ นี่เป็นเพราะว่า TREX1 จะลดระดับ DNA ของไวรัสที่ ‘ยังไม่ผ่านกระบวนการ’ ซึ่งไม่เข้ากับการรวมเข้าด้วยกัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง TREX1 มุ่งเน้นไปที่การกำจัด DNA ของไวรัสที่จะไม่ทำอันตรายต่อเซลล์อยู่ดี สิ่งนี้ส่งผลร้ายต่อการเพิ่มสัดส่วนของ DNA ของไวรัสในเซลล์ที่ สามารถ รวมเข้าด้วยกันได้ เมื่อเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะกระตุ้นให้เกิดการติดเชื้อเอชไอวี เราเผยแพร่งานนี้ใน Journal of Virology ในปี 2564

ก่อนการค้นพบนี้ นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่า TREX-1 ช่วยผลักดันการติดเชื้อเอชไอวีโดยช่วยให้ DNA ของไวรัสหลบเลี่ยงการตรวจหาโดยระบบภูมิคุ้มกันโดยกำเนิด ตอนนี้เรารู้แล้วว่ามีบทบาทเชิงรุกมากขึ้น โดยทำให้ DNA ของไวรัสรวมเข้ากับ DNA ของจีโนมในนิวเคลียสได้ง่ายขึ้น

 

สิ่งที่ไม่คาดคิด—และสำคัญ—การค้นพบ! ยังมีคำถามปลายเปิดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเอชไอวีหรือไม่?

อย่างแน่นอน. คำถามสำคัญข้อหนึ่งเกี่ยวกับฮิสโตน เหล่านี้เป็นโปรตีนที่ให้การสนับสนุนโครงสร้างโครโมโซมเช่นโครงสร้างโมเลกุล นักวิทยาศาสตร์กำลังทำงานเพื่อทำความเข้าใจว่าเครื่องหมายบนฮิสโตนสามารถแสดงเอชไอวีได้หรือไม่ งานนี้สามารถช่วยแจ้งการพัฒนายาที่กำหนดเป้าหมายเครื่องหมายเหล่านี้เพื่อเป็นการชะลอการรวมกลุ่ม

คำถามเปิดอีกข้อหนึ่งเกี่ยวข้องกับเวลาแฝงของเอชไอวี เป็นที่ทราบกันมานานแล้วว่าหลังจากการติดเชื้อครั้งแรก เอชไอวีจะเงียบไปเป็นเวลานานก่อนที่จะกลับมาทำงานอีกครั้งในทันที เราไม่แน่ใจว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น แต่นี่เป็นอุปสรรคสำคัญในการหาวิธีรักษา เนื่องจากยาต้านไวรัสจะทำงานเฉพาะเมื่อไวรัสทำงาน และมีผลเพียงเล็กน้อยต่อแหล่งเก็บเชื้อเอชไอวีที่แฝงอยู่ การแก้ปัญหาความลึกลับของเวลาแฝงนี้มีความสำคัญต่อการค้นหาวิธีรักษาเอชไอวี

 

มาดูงานวิจัยหลังปริญญาเอกในปัจจุบันของคุณ ซึ่งเกี่ยวข้องกับสิ่งที่เรียกว่า endogenous retroviruses (ERVs) สิ่งเหล่านี้คืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

ลองหาคำจำกัดความในสองส่วน รีโทรไวรัสเป็นไวรัสชนิดหนึ่งที่แทรกสำเนาของวัสดุจีโนมของมันเข้าไปใน DNA ของเซลล์เจ้าบ้านที่มันเข้าไป ดังนั้นจึงกลายเป็นส่วนถาวรของจีโนมของเซลล์เจ้าบ้าน เอชไอวีเป็นตัวอย่างคลาสสิกของไวรัสย้อนยุค และคำว่า “ภายใน” หมายถึงมีอยู่ใน DNA ของสายพันธุกรรมของสิ่งมีชีวิต เช่น สัตว์หรือมนุษย์

รูปที่แสดงให้เห็นว่า RNA ถูกถ่ายโอนระหว่างเซลล์อย่างไร (A) Retrovirus Gag polyprotein ไกล่เกลี่ยการก่อตัวของ capsid เพื่อบรรจุและถ่ายโอนจีโนมของไวรัสไปยังไซโตพลาสซึมของเซลล์ที่ติดเชื้อใหม่ (B) โอลิโกเมอไรเซชันของโปรตีน Arc และ Drosophila Arc1 (dArc1) ของหนูเมาส์รวมกันเป็นแคปซิดที่เหมือนไวรัส เครดิต: Nicholas F. Parrish, Keizo Tomonaga, 2018, เซลล์

ประมาณแปดเปอร์เซ็นต์ของจีโนมของเราประกอบด้วยลำดับไวรัส สิ่งเหล่านี้คือเศษของการติดเชื้อไวรัสที่รวมเข้ากับสายพันธุ์ของเราเมื่อหลายล้านปีก่อน เป็นไปได้ที่ TREX1 จะช่วยในเหตุการณ์การรวมกลุ่มในสมัยโบราณเหล่านี้

retroviruses ภายในร่างกายของมนุษย์ (hERVs) ส่วนใหญ่ได้สูญเสียองค์ประกอบที่ทำให้เกิดโรคที่เคยมี และวันนี้บางส่วนมีบทบาทสำคัญในร่างกายของเรา ตัวอย่างเช่น โปรตีนที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของรกซึ่งหล่อเลี้ยงทารกในครรภ์ที่กำลังพัฒนานั้นได้มาจากโปรตีนซองจดหมายของ ERV อีกตัวอย่างหนึ่งที่น่าสนใจคือ โปรตีนอาร์ค ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการที่สมองจดจำ และเป็นที่รู้จักกันดีในด้านประสาทวิทยาศาสตร์

Arc มาจากยีน Gag ของไวรัสในสมัยโบราณและมีโครงสร้างคล้ายกับโปรตีนที่มีชื่อเดียวกับที่พบใน HIV เมื่อเร็ว ๆ นี้ ได้มีการแนะนำ ว่า Arc อาจรักษาหน้าที่คล้ายไวรัสบางอย่างไว้ในสมอง ที่โคลัมเบีย เรากระตือรือร้นที่จะอธิบายลักษณะที่เป็นไปได้ของโปรตีนอาร์คที่คล้ายกับ Gag และรู้สึกตื่นเต้นเป็นพิเศษที่จะพบว่าหน้าที่เหล่านี้มีอิทธิพลต่อบทบาทของอาร์คในสมองหรือไม่ มีองค์ประกอบไวรัสที่เราจำได้หรือไม่? ดูเหมือนว่าจะเป็นเช่นนั้น แต่นั่นคือสิ่งที่เรากำลังพยายามค้นหา

 

เรารู้อะไรเกี่ยวกับ Arc บ้าง? และคุณกำลังค้นพบอะไร

คำถามเด็ด! โปรตีนอาร์คนั้นน่าทึ่งมากเพราะมันทำสิ่งต่างๆ ได้มากมาย ในขั้นต้น นักวิจัยสังเกตเห็นว่าระดับส่วนโค้งในสมองเพิ่มขึ้นหลังจากกิจกรรมของเซลล์ประสาทพุ่งสูงขึ้น ต่อมากลายเป็นที่รู้จักในความสัมพันธ์กับ synaptic plasticity ซึ่งเป็นกระบวนการสำคัญที่เชื่อว่าเกี่ยวข้องกับการสร้างและเสริมสร้างความทรงจำ นอกจากนี้เรายังรู้สึกทึ่งกับ การค้นพบล่าสุด ที่แนะนำให้ Arc สามารถประกอบตัวเองเป็นโครงสร้างที่เรียกว่า capsid ที่ห่อหุ้ม RNA ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เป็นจุดเด่นของ retroviruses เช่น HIV แนวคิดที่น่าตื่นเต้นที่เรากำลังสำรวจอยู่ตอนนี้คือ Arc เป็นสื่อกลางในการถ่ายโอน mRNAs ข้ามไซแนปส์ จากเซลล์ผู้บริจาคไปยังเซลล์ผู้รับ บางทีเพื่อตอบสนองต่อกิจกรรมของเซลล์ประสาท และด้วยเหตุนี้จึงปรับเปลี่ยนลักษณะของไซแนปส์

นี่คือสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับ Arc จนถึงตอนนี้ แต่เรายังไม่รู้ว่าอะไรเป็นตัวขับเคลื่อน Arc ให้ประกอบตัวเอง หรือ RNA อะไรบรรจุอยู่ภายใน capsid เรากำลังดูคำถามเหล่านี้และคำถามอื่นๆ โดยเน้นที่วิธีที่ Arc ถูกปลดปล่อยออกจากเซลล์ และการทำความเข้าใจข้อกำหนดที่ขับเคลื่อนบรรจุภัณฑ์ RNA ให้เป็น Arc capsids

แม้ว่าจะมีอะไรอีกมากที่ยังไม่ได้ค้นพบ แต่จุดสำคัญในภาพรวมที่น่าตื่นเต้นก็คือ การทำงานของสมองของเราอาจขึ้นอยู่กับกิจกรรมที่คล้ายกับไวรัสในระดับหนึ่ง หากเป็นกรณีนี้ จะเป็นการค้นพบใหม่ ฉันโชคดีที่ได้ศึกษาคำถามเหล่านี้กับสตีฟ กอฟฟ์ ผู้นำด้านไวรัสย้อนยุค

สุดท้าย คุณคิดอย่างไรเกี่ยวกับ Simons Junior Fellowship?

การสร้างเครือข่ายกับจูเนียร์เฟลโลว์คนอื่นๆ ที่กำลังฝึกอยู่ในเมือง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงอาหารค่ำประจำสัปดาห์ของเรา ไม่เพียงแต่เป็นแหล่งของความร่วมมือที่อาจเกิดขึ้น แต่ยังเป็นโอกาสในการคิดเกี่ยวกับงานของฉันจากมุมมองใหม่

เมื่อฉันอธิบายงานของฉันกับนักฟิสิกส์ พวกเขาจะถามคำถามที่แตกต่างจากนักชีววิทยาที่ฉันมักจะพูดคุยด้วย และในทางกลับกัน ฉันหวังว่าคำถามของฉันจะกระตุ้นให้จูเนียร์เฟลโลว์คนอื่นๆ คิดเกี่ยวกับงานของพวกเขาในรูปแบบใหม่เช่นกัน

สสารเฟสใหม่แปลก ๆ ที่สร้างขึ้นในคอมพิวเตอร์ควอนตัมทำหน้าที่เหมือนมีมิติสองเท่า

เพนโรส-Hero.png?auto=format&q=90

ในคอมพิวเตอร์ควอนตัมนี้ นักฟิสิกส์ได้สร้างเฟสของสสารที่ไม่เคยเห็นมาก่อนซึ่งทำหน้าที่ราวกับว่าเวลามีสองมิติ ขั้นตอนนี้สามารถช่วยปกป้องข้อมูลควอนตัมจากการถูกทำลายได้นานกว่าวิธีการปัจจุบัน ควอนตินัม

ด้วยการฉายแสงเลเซอร์ลำดับพัลส์ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากตัวเลขฟีโบนักชีที่อะตอมภายในคอมพิวเตอร์ควอนตัม นักฟิสิกส์ได้สร้างเฟสที่โดดเด่นและไม่เคยเห็นมาก่อนของสสาร เฟสนี้มีประโยชน์จากมิติเวลาสองมิติ แม้ว่าจะยังคงมีกระแสเวลาเพียงกระแสเดียว นักฟิสิกส์รายงานวันที่ 20 กรกฎาคมใน ธรรมชาติ

คุณสมบัติที่น่าเหลือเชื่อนี้ให้ประโยชน์ที่ต้องการ: ข้อมูลที่เก็บไว้ในเฟสนั้นได้รับการปกป้องจากข้อผิดพลาดมากกว่าการตั้งค่าทางเลือกที่ใช้ในคอมพิวเตอร์ควอนตัมในปัจจุบัน ฟิลิปป์ ดูมิเทรสคู หัวหน้าทีมวิจัยกล่าวว่า ข้อมูลจึงสามารถดำรงอยู่ได้โดยไม่ถูกบิดเบือนอีกต่อไป ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถทำงานได้

การใช้มิติเวลา “พิเศษ” ของแนวทางนี้ “เป็นวิธีคิดที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเกี่ยวกับขั้นตอนของสสาร” Dumitrescu ผู้ซึ่งทำงานในโครงการนี้เป็นนักวิจัยที่ศูนย์ฟิสิกส์ควอนตัมคอมพิวเตอร์ของ Flatiron Institute ในนิวยอร์กซิตี้กล่าว “ฉันได้ทำงานเกี่ยวกับแนวคิดทางทฤษฎีเหล่านี้มานานกว่าห้าปีแล้ว และการได้เห็นแนวคิดเหล่านี้เกิดขึ้นจริงในการทดลองก็เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น”

Dumitrescu เป็นหัวหอกในองค์ประกอบทางทฤษฎีของการศึกษาร่วมกับ Andrew Potter จากมหาวิทยาลัยบริติชโคลัมเบียในแวนคูเวอร์, Romain Vasseur จากมหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์, Amherst และ Ajesh Kumar จาก University of Texas at Austin การทดลองดำเนินการบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ Quantinuum ใน Broomfield รัฐโคโลราโด โดยทีมที่นำโดย Brian Neyenhuis

ตัวประมวลผลของคอมพิวเตอร์ควอนตัมของทีมคือ 10 อะตอมไอออนขององค์ประกอบที่เรียกว่าอิตเทอร์เบียม ไอออนแต่ละตัวจะถูกจับและควบคุมแยกกันโดยสนามไฟฟ้าที่เกิดจากกับดักไอออน และสามารถจัดการหรือวัดค่าได้โดยใช้พัลส์เลเซอร์

ไอออนของอะตอมแต่ละตัวเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์เรียกว่าควอนตัมบิตหรือ ‘qubit’ ในขณะที่คอมพิวเตอร์แบบเดิมนับข้อมูลเป็นบิต (แต่ละหน่วยแทน 0 หรือ 1) qubits ที่ใช้โดยคอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้ประโยชน์จากความแปลกประหลาดของกลศาสตร์ควอนตัมเพื่อเก็บข้อมูลมากยิ่งขึ้น เช่นเดียวกับแมวของชโรดิงเงอร์ที่ทั้งตายและยังมีชีวิตอยู่ในกล่องของมัน คิวบิตสามารถเป็น 0, 1 หรือผสมระหว่างสองส่วน — หรือ ‘superposition’ – ของทั้งสองอย่าง ความหนาแน่นของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นนี้และวิธีที่ qubits มีปฏิสัมพันธ์ซึ่งกันและกันช่วยให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจัดการกับปัญหาด้านการคำนวณได้ไกลเกินกว่าที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปจะสามารถเข้าถึงได้

แม้ว่าจะมีปัญหาใหญ่อยู่: เช่นเดียวกับการแอบมองในกล่องของชโรดิงเงอร์ที่ผนึกชะตากรรมของแมวไว้ การโต้ตอบกับควิบิตก็เช่นกัน และการโต้ตอบนั้นไม่จำเป็นต้องตั้งใจด้วยซ้ำ Dumitrescu กล่าวว่า “แม้ว่าคุณจะควบคุมอะตอมทั้งหมดให้อยู่ภายใต้การควบคุมอย่างเข้มงวด พวกมันสามารถสูญเสียควอนตัมของพวกมันได้โดยการพูดคุยกับสภาพแวดล้อมของพวกเขา ทำให้ร้อนขึ้น หรือโต้ตอบกับสิ่งต่าง ๆ ในแบบที่คุณไม่ได้วางแผน” Dumitrescu กล่าว “ในทางปฏิบัติ อุปกรณ์ทดลองมีแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดมากมายที่สามารถลดการเชื่อมโยงกันหลังจากเลเซอร์พัลส์เพียงไม่กี่ครั้ง”

ความท้าทายคือการทำให้ qubits มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในการทำเช่นนั้น นักฟิสิกส์สามารถใช้ ‘สมมาตร’ ซึ่งเป็นคุณสมบัติหลักที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (ตัวอย่างเช่น เกล็ดหิมะมีความสมมาตรในการหมุนเพราะมันดูเหมือนกันเมื่อหมุนไป 60 องศา) วิธีหนึ่งคือการเพิ่มสมมาตรของเวลาโดยการระเบิดอะตอมด้วยเลเซอร์พัลส์เป็นจังหวะ วิธีนี้ช่วยได้ แต่ Dumitrescu และผู้ทำงานร่วมกันสงสัยว่าพวกเขาจะไปได้ไกลกว่านี้หรือไม่ ดังนั้นแทนที่จะสมมาตรเพียงครั้งเดียว พวกเขามุ่งที่จะเพิ่มสองครั้งโดยใช้พัลส์เลเซอร์ที่มีลำดับแต่ไม่เกิดซ้ำ

วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจแนวทางของพวกเขาคือการพิจารณาสิ่งอื่นที่สั่งแต่ไม่ทำซ้ำ: ‘quasicrystals’ คริสตัลทั่วไปมีโครงสร้างที่ทำซ้ำๆ เป็นประจำ เช่น รูปหกเหลี่ยมในรังผึ้ง ผลึกควอซิกคริสตัลยังคงมีระเบียบ แต่รูปแบบของมันไม่ซ้ำซากจำเจ (การปูกระเบื้องด้วยเพนโรสเป็นตัวอย่างหนึ่งของสิ่งนี้) ที่น่าเหลือเชื่อยิ่งกว่านั้นก็คือ ผลึกควอซิกคริสตัลคือคริสตัลจากมิติที่สูงกว่าที่คาดการณ์ไว้หรือถูกบีบให้เป็นมิติที่ต่ำกว่า มิติที่สูงกว่าเหล่านั้นสามารถอยู่เหนือมิติสามมิติของพื้นที่ทางกายภาพได้ ตัวอย่างเช่น การปูกระเบื้อง 2D Penrose เป็นชิ้นส่วนที่คาดการณ์ไว้ของตาข่าย 5D

รูปแบบการปูกระเบื้อง Penrose เป็นประเภทของ quasicrystal ซึ่งหมายความว่ามีโครงสร้างที่ได้รับคำสั่งแต่ไม่เคยทำซ้ำ รูปแบบที่ประกอบด้วยสองรูปร่างคือการฉายภาพ 2 มิติของโครงตาข่ายสี่เหลี่ยม 5 มิติ

สำหรับ qubits Dumitrescu, Vasseur และ Potter เสนอในปี 2018 ในการสร้าง quasicrystal ในเวลามากกว่าอวกาศ ในขณะที่เลเซอร์พัลส์เป็นระยะจะสลับกัน (A, B, A, B, A, B เป็นต้น) นักวิจัยได้สร้างระบบการปกครองแบบพัลส์เลเซอร์กึ่งคาบตามลำดับฟีโบนักชี ในลำดับดังกล่าว แต่ละส่วนของลำดับคือผลรวมของสองส่วนก่อนหน้า (A, AB, ABA, ABAAB, ABAABABA เป็นต้น) การจัดเรียงนี้เหมือนกับผลึกควอซิกคริสตัล สั่งโดยไม่ต้องทำซ้ำ และคล้ายกับควอซิคริสตัล มันเป็นรูปแบบ 2D ที่ถูกบีบอัดเป็นมิติเดียว มิติที่แบนราบในทางทฤษฎีส่งผลให้เกิดสมมาตรสองครั้งแทนที่จะเป็นเพียงมิติเดียว: โดยพื้นฐานแล้วระบบจะได้รับสมมาตรโบนัสจากมิติเวลาพิเศษที่ไม่มีอยู่จริง

คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่เกิดขึ้นจริงเป็นระบบทดลองที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อ แม้ว่าผลประโยชน์ที่ทฤษฎีสัญญาไว้จะคงอยู่ใน qubits ในโลกแห่งความเป็นจริงก็ยังคงไม่ได้รับการพิสูจน์

โดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมของควอนตัม นักประสบการณ์นำทฤษฎีมาทดสอบ พวกเขากะพริบแสงเลเซอร์ที่ qubits ของคอมพิวเตอร์ทั้งเป็นระยะและใช้ลำดับตามตัวเลขฟีโบนักชี โฟกัสอยู่ที่ qubits ที่ปลายทั้งสองของผู้เล่นตัวจริง 10 อะตอม; นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยคาดว่าจะเห็นเฟสใหม่ของสสารประสบความสมมาตรสองครั้งในคราวเดียว ในการทดสอบเป็นระยะ edge qubits นั้นคงควอนตัมไว้ประมาณ 1.5 วินาที ซึ่งเป็นความยาวที่น่าประทับใจแล้วเนื่องจาก qubits มีปฏิสัมพันธ์อย่างรุนแรงต่อกันและกัน ด้วยรูปแบบกึ่งคาบ คิวบิตจะคงควอนตัมตลอดระยะเวลาของการทดลอง ประมาณ 5.5 วินาที นั่นเป็นเพราะความสมมาตรของเวลาพิเศษให้การปกป้องที่มากกว่า Dumitrescu กล่าว

“ด้วยลำดับขั้นกึ่งคาบนี้ มีวิวัฒนาการที่ซับซ้อนที่ขจัดข้อผิดพลาดทั้งหมดที่อยู่ตรงขอบ” เขากล่าว “ด้วยเหตุนี้ ขอบจึงมีความเชื่อมโยงกันระหว่างควอนตัมและกลไก ยาวนานกว่าที่คุณคาดไว้มาก”

แม้ว่าผลการวิจัยจะแสดงให้เห็นว่าเฟสใหม่ของสสารสามารถทำหน้าที่เป็นการจัดเก็บข้อมูลควอนตัมในระยะยาวได้ แต่นักวิจัยยังคงจำเป็นต้องรวมเฟสเข้ากับด้านการคำนวณของคอมพิวเตอร์ควอนตัม Dumitrescu กล่าวว่า “เรามีแอปพลิเคชันที่ตรงไปตรงมาและยั่วเย้านี้ แต่เราจำเป็นต้องหาวิธีเชื่อมโยงเข้ากับการคำนวณ” Dumitrescu กล่าว “นั่นเป็นปัญหาแบบเปิดที่เรากำลังดำเนินการอยู่”

ข้อมูลสำหรับสื่อมวลชน

Connectomes สมองของแมลงได้รับความอนุเคราะห์จากAI

Connectomes สมองของแมลงได้รับความอนุเคราะห์จากAI

มองวิทยาศาสตร์

Elizabeth Lovero เป็นวิศวกรสร้างภาพข้อมูลที่ SCC

เมื่อโตขึ้น Elizabeth Lovero ถือว่าตัวเองเป็นเด็กศิลปะในตระกูล STEM ในโรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลาย เธอเริ่มสนใจทัศนศิลป์ และในช่วงวันหยุดของครอบครัว เธอจะโน้มน้าวให้ครอบครัวของเธอไปเยี่ยมชมพิพิธภัณฑ์ศิลปะในท้องถิ่น

วันนี้ เธอผสมผสานวิทยาศาสตร์เข้ากับศิลปะในฐานะวิศวกรสร้างภาพข้อมูล ที่ Scientific Computing Core (SCC) ของ Flatiron Institute ที่ SCC เลิฟโรได้คิดค้นวิธีใหม่ๆ ในการช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เห็นภาพงานของพวกเขาและแบ่งปันชุดข้อมูลกับผู้อื่น ทั้งภายในชุมชนวิทยาศาสตร์และนอกนั้น

ก่อนร่วมงานกับ Flatiron Institute เลิฟโรเคยดำรงตำแหน่งหลายตำแหน่ง รวมถึงการเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์และภัณฑารักษ์ศิลปะร่วมสมัย เธอสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทด้านวิทยาการสารสนเทศจากมหาวิทยาลัยเท็กซัส และสำเร็จการศึกษาหลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาด้านประวัติศาสตร์ศิลปะที่ City University of New York

เมื่อไม่นานมานี้ Lovero ได้พูดคุยกับมูลนิธิ Simons เกี่ยวกับงานของเธอและบทบาทของศิลปะที่มีต่อวิทยาศาสตร์ บทสนทนาได้รับการแก้ไขเพื่อความชัดเจน

คุณทำงานอะไรกับ Scientific Computing Core?

โดยทั่วไปแล้ว คนที่ Flatiron Institute ได้สร้างชุดซอฟต์แวร์หรือเครื่องมือที่น่าสนใจ หรือชุดข้อมูลใหม่ที่ต้องการแชร์กับนักวิทยาศาสตร์คนอื่นๆ หรือในวงกว้าง ฉันทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์เพื่อสร้างและทำซ้ำเครื่องมือที่ช่วยให้พวกเขาแบ่งปันงานของพวกเขา การเป็นหุ้นส่วนข้ามสาขานี้เข้ากันได้ดีกับภาพรวมของการทำงานร่วมกันในชุมชนวิทยาศาสตร์ ซึ่งมีความสำคัญมากในยุคของวิทยาศาสตร์นี้ และเห็นได้ชัดว่าเป็นส่วนสำคัญของสิ่งที่เราทำที่ Flatiron

โครงการใหญ่ที่ทีมของเรากำลังดำเนินการอยู่คือเครื่องมือที่เรียกว่า Flatiron Institute Data Exploration and Comparison Hub หรือ FlatHUB FlatHUB เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้นักดาราศาสตร์ฟิสิกส์สามารถแบ่งปันข้อมูลแคตตาล็อกจากการจำลองหรือการสังเกตเกี่ยวกับจักรวาลเพื่อเชื่อมโยงพรมแดนใหม่ของอวกาศ บทบาทของฉันคือการพัฒนาอินเทอร์เฟซที่ช่วยให้ทุกคนสามารถเปรียบเทียบคุณสมบัติทางฟิสิกส์ดาราศาสตร์ในชุดข้อมูลเหล่านี้ เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ มีแคตตาล็อกทางดาราศาสตร์มากกว่า 10 รายการที่สามารถเปรียบเทียบได้

SpikeForest เป็นแพลตฟอร์มที่ทำซ้ำได้และมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเปรียบเทียบประสิทธิภาพของรหัสการจัดเรียงแบบสไปค์ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมไว้ของการบันทึกทางไฟฟ้าฟิสิกส์ด้วยความจริงภาคพื้นดิน ประกอบด้วยเว็บไซต์นี้เพื่อนำเสนอผลการวิจัยล่าสุดของเรา แพ็คเกจ Python ที่มีเครื่องมือสำหรับเรียกใช้การวิเคราะห์ SpikeForest และคอลเลกชันที่เพิ่มขึ้นของการบันทึกอิเล็กโทรสรีรวิทยาพร้อมข้อมูลการพุ่งขึ้นของจริง

ก่อนหน้านั้น ฉันทำงานในโครงการที่เรียกว่า SpikeForest ซึ่งเน้นที่ข้อมูลอิเล็กโทรสรีรวิทยา เมื่อนักประสาทวิทยาติดตามกิจกรรมในสมอง พวกเขาจะบันทึกกิจกรรมทางไฟฟ้าของเซลล์ประสาท อย่างไรก็ตาม วิธีนี้รับสัญญาณได้ทุกประเภท ไม่ใช่แค่นักวิทยาศาสตร์เซลล์ประสาทที่ต้องการศึกษาเท่านั้น ในการแยกแยะสัญญาณของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จากข้อมูลที่มีเสียงดัง โดยทั่วไปจะใช้อัลกอริทึมการเรียงลำดับ แต่มีอัลกอริธึมดังกล่าวจำนวนมาก และไม่มีความเห็นเป็นเอกฉันท์ว่าอะไรทำงานได้ดีที่สุด ชุดข้อมูลแต่ละชุดไม่ซ้ำกัน และอัลกอริทึมบางตัวก็ทำงานได้ดีขึ้นในบางกรณี สิ่งที่ SpikeForest ทำคือการช่วยให้ตัดสินใจโดยอัตโนมัติว่าอัลกอริทึมใดที่จะใช้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลของนักวิทยาศาสตร์และจับคู่กับอัลกอริทึมการเรียงลำดับที่ดีที่สุดสำหรับชุดข้อมูลนั้น

โครงการอื่นที่ฉันได้ทำไปแล้วเกี่ยวข้องกับเครื่องมือระบบและการจัดสรรเวลา การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์บางประเภทอาจใช้เวลาเป็นวันหรือเป็นสัปดาห์ และเนื่องจากเรามีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่จำกัด นักวิทยาศาสตร์บางคนจึงไม่สามารถเรียกใช้การจำลองพร้อมกันได้ ฉันกำลังตั้งค่าระบบที่สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์วางแผนเวลาที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขาในการจำลองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ ในที่สุดฉันก็หวังว่าจะมีส่วนต่อประสานที่นักวิทยาศาสตร์สามารถดูสถานะปัจจุบันของทรัพยากรการคำนวณของเราและวางแผนงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การสร้างภาพข้อมูลมีความสำคัญต่อวิทยาศาสตร์อย่างไร

การสร้างภาพข้อมูลมีบทบาทอย่างมากในการช่วยให้ค้นพบสิ่งใหม่ๆ และสื่อสารสิ่งที่ค้นพบเหล่านั้น ทั้งต่อชุมชนวิทยาศาสตร์และต่อสาธารณะ เมื่อพูดถึงสิ่งหลัง แผนภูมิและอินโฟกราฟิกที่เราเห็นในนิตยสารมักจะเป็นสิ่งที่อยู่ในใจเมื่อผู้คนนึกถึงการแสดงข้อมูลเป็นภาพ อย่างไรก็ตาม ยังมีองค์ประกอบนี้ที่นักวิทยาศาสตร์ใช้เพื่อค้นพบสิ่งใหม่ๆ นั่นเป็นส่วนใหญ่ที่งานของฉันอยู่

โดยส่วนตัวแล้วฉันเชื่อว่า อย่างแรกและสำคัญที่สุด เราเป็นสิ่งมีชีวิตที่มองเห็นได้ การรับรู้ทางสายตานั้นเดินสายเข้ามาในตัวเรา นี่คือเหตุผลที่ศิลปะและจินตภาพมีพลังมากในสายตามนุษย์ การมองเห็นเป็นวิธีหลักในการรวบรวมข้อมูล ดังนั้นการแสดงข้อมูลด้วยภาพทำให้เราสามารถนำจุดแข็งนั้นมาสู่การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ได้ นักวิทยาศาสตร์สามารถเปรียบเทียบสิ่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และทำการอนุมานโดยสัญชาตญาณที่อาจมองข้ามหรือมองไม่เห็น

ในด้านการสื่อสาร ฉันคิดว่าการระบาดใหญ่ได้สร้างสภาพแวดล้อมนี้ขึ้น ซึ่งผู้คนสนใจที่จะดูข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และพยายามทำความเข้าใจกับข้อมูลเหล่านี้ในชีวิตของตนเองมากขึ้น บางคนสนใจที่จะดูข้อมูลโควิดในพื้นที่เพื่อตัดสินใจเกี่ยวกับคำถาม เช่น จะรับประทานอาหารในร้านอาหารภายในร้านหรือไม่ คนอื่น ๆ ได้รับการแนะนำให้รู้จักกับโลกของข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และการสร้างภาพข้อมูลผ่านการแพร่ระบาดและสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งอื่นนอกเหนือจาก COVID ในทั้งสองกรณี หลายคนพยายามทำความเข้าใจแนวคิด เช่น ความน่าจะเป็นและเปอร์เซ็นต์ที่พวกเขาอาจไม่คุ้นเคย นั่นคือจุดที่การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้เข้าใจสิ่งต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น และมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้สาธารณชนเข้าใจวิทยาศาสตร์

อะไรที่ทำให้คุณตื่นเต้นเกี่ยวกับอนาคตของการแสดงข้อมูลเป็นภาพ?

การสร้างภาพข้อมูลไม่ทางใดก็ทางหนึ่งมีมานานแล้ว แม้กระทั่งก่อนคอมพิวเตอร์ มีตัวอย่างการใช้งานที่มีชื่อเสียง เช่น รูปภาพและแผนภูมิที่วาดด้วยมือที่เป็นนวัตกรรมของ WEB Du Bois ที่แสดงให้เห็นการเหยียดเชื้อชาติในสถาบันในอเมริกาในช่วงปลายปี 1800 ความก้าวหน้าของการสร้างภาพข้อมูลของ Du Bois ยังคงดังก้องอยู่ในทุกวันนี้ ในขณะที่เรายังคงทำงานเกี่ยวกับวิธีการใหม่ในการทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์

ทุกวันนี้ หลายสาขาวิชา — โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านวิทยาศาสตร์ — จัดการกับข้อมูลที่เข้ามาในทุกวินาที ความสามารถในการสร้างเครื่องมือและไลบรารีที่สามารถจัดการกับกระแสข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เป็นสิ่งที่จำเป็น การสร้างอินเทอร์เฟซที่รวดเร็วและปรับเปลี่ยนได้สูง แชร์ต่อสาธารณะได้ และรวดเร็วสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพเป็นเทรนด์ใหญ่ในขณะนี้ ซึ่งฉันคิดว่าจะยังคงมีความสำคัญต่อไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนักวิทยาศาสตร์รวบรวมชุดข้อมูลเหล่านี้มากขึ้น

ฉันยังคิดว่าตอนนี้เราถูกเรียกให้ค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการแสดงข้อมูลขนาดใหญ่และต่อสู้กับอคติอย่างถูกต้อง ฉันคิดว่าสิ่งนี้จะต้องใช้เครื่องมือและแนวทางใหม่ ทั้งจากด้านคณิตศาสตร์และจากด้านภาพ

ยาเก่าเสนอเส้นทางใหม่ในการสำรวจการเปลี่ยนแปลงของระบบประสาท

SCGB_Drugs2-scaled.jpg?auto=format&q=90

แม้ว่ามนุษย์ได้สำรวจยาออกฤทธิ์ต่อจิตประสาทมาตั้งแต่สมัยโบราณ วิธีการทำงานของยาเหล่านี้ยังคงเป็นเรื่องลึกลับอยู่ นักวิจัยมีความคืบหน้าอย่างกว้างขวางในการแกะผลกระทบทางชีวเคมีของยาต่างๆ เช่น โมเลกุลเป้าหมายของยาและวิธีที่ยาเหล่านี้กำหนดรูปแบบการถ่ายทอดทาง synaptic แต่การค้นพบว่ายาบางชนิดเปลี่ยนแปลงการทำงานของระบบประสาทเพื่อเพิ่มความสนใจได้อย่างไร บรรเทาอาการซึมเศร้าหรือลดแรงสั่นสะเทือนยังคงเป็นความท้าทายที่ยากกว่ามาก

แม้ว่าสิ่งนี้กำลังเริ่มเปลี่ยนไป เนื่องจากนักวิจัยใช้เครื่องมือของระบบและประสาทวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณเพื่อทบทวนเภสัชวิทยาด้วยมุมมองที่สดใหม่ นักวิทยาศาสตร์เหล่านี้หวังว่าการสำรวจว่าสารประกอบเฉพาะที่เปลี่ยนแปลงพลวัตของระบบประสาทจะนำเสนอทั้งข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับวิธีการที่ยาเหล่านี้ใช้ผลกระทบด้านความรู้ความเข้าใจและวิธีใหม่ในการทดสอบสมมติฐานพื้นฐานของการเข้ารหัสทางประสาท

“ยาจิตเวชมีศักยภาพมหาศาลสำหรับการตรวจสอบหน้าที่ที่ซับซ้อนหรือการรับรู้ เช่น ความสนใจ ความจำ การตัดสินใจ และการเคลื่อนไหว แต่เมื่อไม่นานมานี้ เราได้เริ่มสร้างสมมติฐานที่มั่นคงเกี่ยวกับกระบวนการทำงานเหล่านี้ที่ระบบและระดับการคำนวณ นิโคล รัส ต์ นักประสาทวิทยาแห่งมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย และผู้ตรวจสอบกับไซมอนส์ คอลลาบอเรชั่น ออน เดอะ โกลบอล เบรน กล่าว Rust รู้สึกตื่นเต้นกับสิ่งที่เธอเรียกว่าแนวทาง “วินเทจ-สมัยใหม่” นี้ในการผสมผสานยาเก่าเข้ากับสมมติฐานที่มีการคำนวณสูง

การพัฒนาใหม่เหล่านี้กำลังเกิดขึ้นท่ามกลางการระเบิดในความพร้อมของเครื่องมือสำหรับการบันทึกกิจกรรมในเซลล์ประสาทที่มีประชากรจำนวนมากขึ้นด้วยความละเอียดของเซลล์เดียว พร้อมด้วยความก้าวหน้าในการวิเคราะห์ข้อมูลและทฤษฎี ผลลัพธ์ที่ได้คือความสัมพันธ์ใหม่ระหว่างกิจกรรมของระบบประสาทและพฤติกรรมที่ซับซ้อน ร่วมกับแบบจำลองใหม่ที่พยายามจะอธิบาย ตอนนี้นักวิทยาศาสตร์กำลังมองหาวิธีที่จะจัดการกับระบบเหล่านี้และนำแบบจำลองไปใช้ในการทดสอบ

นักวิจัยสามารถใช้ยาที่มีผลทางพฤติกรรมเฉพาะเพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับสรีรวิทยาพื้นฐาน

วิธีการดั้งเดิมในการรบกวนการทำงานของระบบประสาท เช่น รอยโรค นำเสนอวิธีการตอกที่ทรงพลัง แต่อาจไม่ได้เน้นที่เพียงพอหรือมีความเกี่ยวข้องทางสรีรวิทยาเสมอไป เครื่องมือสมัยใหม่ เช่น opto- หรือ chemogenetics ให้ความละเอียดเชิงพื้นที่และเวลาที่สูงขึ้น แต่ไม่ได้ให้ผลที่ชัดเจนต่อพฤติกรรมเสมอไป สำหรับกระบวนการทางปัญญาขั้นสูงจำนวนมาก อาจไม่มีแม้กระทั่งบริเวณสมอง การฉายภาพ หรือประเภทเซลล์ที่ชัดเจนสำหรับเป้าหมาย ยาออกฤทธิ์ต่อจิตประสาทที่จัดส่งอย่างเป็นระบบ เสนอวิธีแก้ไขด้วยกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งกระจายไปทั่วสมอง นักวิจัยสามารถเลือกยาโดยพิจารณาจากผลทางพฤติกรรมที่ทราบและใช้เพื่อทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับสรีรวิทยาของระบบประสาท ความหวังก็คือผลลัพธ์ที่ได้จะให้ข้อมูลเชิงลึกทั้งพื้นฐานและทางคลินิก ซึ่งช่วยให้ระบบประสาทวิทยาสามารถแปลได้ง่ายขึ้น

“ยาเหล่านี้จำนวนมากถูกค้นพบก่อนที่เราจะรู้อะไรเกี่ยวกับสารสื่อประสาท แต่ตอนนี้ยาเหล่านี้อาจเป็นกุญแจสำคัญในการตอบคำถามของเราเกี่ยวกับการทำงานของระบบประสาท” Rust กล่าว

เปลี่ยนลายเซ็นด้วย Ritalin

Methylphenidate หรือที่รู้จักในเชิงพาณิชย์ว่า Ritalin เป็นยาชั้นนำในการรักษาโรคสมาธิสั้น (ADHD) ในเด็กและผู้ใหญ่ ในระดับโมเลกุลและระดับเซลล์ Ritalin มีปฏิสัมพันธ์กับระบบโดปามีนและนอร์เอพิเนฟรินและปรับสภาพพลาสติกซินแนปติก “แต่ถ้ามีคนถามเราว่าสิ่งเหล่านี้ช่วยให้ผู้คนสนใจได้อย่างไร ฉันไม่มีคำตอบ” Rust กล่าว

นั่นเริ่มเปลี่ยนไปแล้ว ขอบคุณผลงานล่าสุดจากห้องทดลองของ Marlene Cohen นักประสาทวิทยาจากมหาวิทยาลัย Pittsburgh และผู้ตรวจสอบ SCGB โคเฮนเป็นผู้บุกเบิกแบบจำลองการคำนวณของการรับรู้ทางสายตาและความสนใจ โดยได้รับแจ้งจากการบันทึกแบบหลายอิเล็กโทรดในลิงจำพวกลิงชนิดหนึ่ง ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน PNAS เมื่อเดือนเมษายน พ.ศ. 2565 โคเฮนและผู้ร่วมงานได้มีความก้าวหน้าครั้งสำคัญใน การอธิบายกลไกการทำงานของ ริทาลิน การเลือกศึกษายาได้รับแรงบันดาลใจจากคำถามทางวิทยาศาสตร์พื้นฐานเพิ่มเติม “ส่วนใหญ่เราแค่มองหาเครื่องมือก่อกวนที่จะมีโอกาสดีที่จะเปลี่ยนพฤติกรรม” โคเฮนกล่าว

เซลล์ประสาทอิสระ (ซ้าย) ตอบสนองต่อสิ่งเร้าเดียวกันต่างกัน เซลล์ประสาทที่สัมพันธ์กันมีรูปแบบกิจกรรมทางไฟฟ้าที่คล้ายคลึงกัน มาร์ลีน โคเฮน

เป็นเวลาหลายปีแล้วที่กลุ่มของเธอได้ฝึกลิงแสมเพื่อทำหน้าที่ให้ความสนใจเชิงพื้นที่ ในขณะที่กลุ่มตรวจสอบกิจกรรมในคอร์เทกซ์การมองเห็นด้วยอาร์เรย์ไมโครอิเล็กโทรด ในงาน ลิงจะถูกนำเสนอด้วยสิ่งเร้าทางสายตาสองอย่าง โดยถูกชี้นำให้ดูแลลิงตัวใดตัวหนึ่งและขอให้ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนในสิ่งหนึ่งหรืออีกสิ่งหนึ่ง อาจจะไม่น่าแปลกใจที่พวกเขามักจะทำงานได้ดีขึ้นเมื่อสิ่งเร้าที่เปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งที่พวกเขาให้ความสนใจ ในการศึกษาก่อนหน้านี้ที่ ตีพิมพ์ใน Science ในเดือนมกราคม 2018 นักวิจัยหลังปริญญาเอกและเพื่อนของ SCGB Amy Ni พบว่าในขณะที่สัตว์ให้ความสนใจกับสิ่งเร้าทางสายตาอย่างใดอย่างหนึ่ง ของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ในกลุ่มมีแนวโน้มที่จะผันผวนกัน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ความสนใจดูเหมือนจะลดความสัมพันธ์ระหว่างเซลล์ประสาท ทำให้เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ทำหน้าที่เป็นอิสระจากเพื่อนบ้านมากขึ้น ซึ่งช่วยให้ประชากรเข้ารหัสข้อมูลที่เป็นภาพมากขึ้น ปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน และให้ข้อมูลที่มีค่ามากขึ้นไหลผ่านวงจร

โคเฮนต้องการทดสอบเพิ่มเติมด้วยสมมติฐานที่น่าสนใจอันหรูหรา “ในการทดลองส่วนใหญ่ เราวัดสมองภายใต้เงื่อนไขที่จำกัด แล้วสร้างแบบจำลองว่าเราคิดว่ามันทำงานอย่างไร” เธอกล่าว “เราต้องการบางสิ่งเพื่อผลักดันระบบไปยังส่วนอื่นของการดำเนินการ เพื่อดูว่าแบบจำลองของเรายังใช้งานได้หรือไม่” ความสนใจเป็นกระบวนการแบบกระจาย ดังนั้นการจัดการแบบกระจายจึงดูเหมือนเป็นจุดเริ่มต้นที่ชัดเจนที่สุด และเนื่องจากยานี้ดูเหมือนว่าจะเข้าถึงกลไกของความสนใจตามธรรมชาติของสมอง นักวิทยาศาสตร์จึงสามารถจัดการกับเครือข่ายเหล่านี้ได้โดยไม่ต้องทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ “ยาที่ส่งผลต่อสมองอย่างเป็นระบบคือทั้งจุดอ่อนและความแข็งแกร่ง” โคเฮนกล่าว

ลิงได้รับยา Ritalin ทางปากในวันสลับกันก่อนที่จะทำภารกิจให้ความสนใจเชิงพื้นที่ โคเฮนเชื่อว่าหากการเปลี่ยนแปลงความแปรปรวนของเส้นประสาทที่มีความสัมพันธ์กันมีส่วนรับผิดชอบต่อการเปลี่ยนแปลงในความสนใจและพฤติกรรม การเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่สังเกตได้ในพฤติกรรมของลิงภายใต้อิทธิพลของ Ritalin ควรสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในลายเซ็นประสาทนี้

แท้จริงแล้วนี่คือสิ่งที่พวกเขาค้นพบ Ritalin ปรับปรุงความสามารถของลิงในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงทางสายตาในสิ่งเร้าที่เข้าร่วม ในการทดลองเดียวกันนี้ เซลล์ประสาทที่มองเห็นได้ปรับไปยังตำแหน่งกระตุ้นที่เข้าร่วมนั้นมีความแปรปรวนที่สัมพันธ์กันลดลง ที่สำคัญ Ritalin ไม่ส่งผลต่อความแปรปรวนที่มีความสัมพันธ์กันในเซลล์ประสาทเมื่อลิงไม่สนใจสิ่งเร้าในสนามที่เปิดกว้าง ดังนั้นแม้ว่ายาจะถูกส่งอย่างเป็นระบบ แต่ก็เพิ่มเฉพาะสัญญาณที่เกี่ยวข้องเท่านั้น “Ritalin ช่วยให้พวกเขารับรู้ถึงสิ่งที่พวกเขาให้ความสนใจ แต่ไม่ใช่สิ่งเร้าอื่น ๆ ที่พวกเขาพยายามเพิกเฉย” โคเฮนกล่าว

“สิ่งที่มาร์ลีนทำมีความสำคัญมาก เพราะเธอเป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรกๆ ที่สร้างกลไกการออกฤทธิ์ของยาจิตเวชที่ระบบและระดับการคำนวณ เติมเต็มช่องว่างที่สำคัญนี้เพื่อทำความเข้าใจความสนใจในรัฐที่มีสุขภาพดีและบกพร่อง” รัสต์กล่าว

โคเฮนถือว่าริตาลินสร้างผลกระทบที่คล้ายคลึงกันกับสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนในบริเวณสมองอื่นๆ เช่นกัน และงานใหม่จากห้องทดลองของ Krishna Shenoy นักวิจัยของ SCGB ที่สแตนฟอร์ดก็ดูเหมือนจะเห็นด้วย นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา Jessica Verhein และ Saurabh Vyas กำลังใช้ Ritalin เพื่อตรวจสอบสมมติฐานของการเข้ารหัสทางประสาทในเปลือกนอกของไพรเมต ตัวอย่างเช่น Shenoy และผู้ทำงานร่วมกันได้แสดงให้เห็นว่าก่อนที่ลิงจะเคลื่อนไหว ประชากรของเซลล์ประสาทในคอร์เทกซ์สั่งการจะแสดงกิจกรรม “การเตรียมการ” ที่ปรับให้เข้ากับทิศทางการเข้าถึงที่กำลังจะมาถึง หาก Ritalin ปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนในลักษณะที่งานของโคเฮนแนะนำจริง ๆ กิจกรรมการเตรียมการนี้อาจแสดงการปรับจูนที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับการเข้าถึงที่กำลังจะมาถึง ในผลเบื้องต้น นั่นคือสิ่งที่พวกเขาพบ

ห้องทดลองของ Shenoy ยังได้ระบุลายเซ็นของระบบประสาทเฉพาะที่เชื่อมโยงกับเวลาตอบสนองและความเร็วในการเคลื่อนที่ ซึ่งทั้งสองอย่างนี้ได้รับการสนับสนุนโดย Ritalin มิลลิวินาทีก่อนที่ลิงจะไปถึง นักวิจัยเห็นกิจกรรมของเซลล์ประสาทสั่งการที่เพิ่มขึ้นซึ่งสัมพันธ์กับเวลาตอบสนอง Verhein และ Vyas พบว่าเมื่ออยู่ต่อหน้า Ritalin สัญญาณ “ทริกเกอร์” นี้แสดงการพุ่งสูงขึ้น และเวลาตอบสนองของลิงจะลดลง เมื่อสัตว์เริ่มไปถึง สัญญาณ “การดำเนินการ” จะเกิดขึ้นในรูปแบบของ พลวัตการหมุน ที่ชัดเจนในกิจกรรมของประชากร อย่างไรก็ตาม ยังไม่ชัดเจนว่าการหมุนเหล่านี้แสดงความเร็วในการเคลื่อนที่อย่างไร ขณะนี้นักวิจัยพบว่า Ritalin ทำให้เกิดการเคลื่อนไหวที่เร็วขึ้น ซึ่งดูเหมือนว่าจะแปลเป็นความถี่ของการหมุนที่สูงขึ้น “Ritalin เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับลายเซ็นประสาทเหล่านี้และทดสอบว่าพวกเขาเกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวอย่างไร” Verhein กล่าว “เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นอย่างยิ่งที่เราสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาการรักษาที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น เพื่อปรับปรุงการทำงานของมอเตอร์”

เลิกใช้คีตามีน

ในขณะที่ Ritalin ดูเหมือนจะปรับปรุงกลไกการรับรู้ที่มีอยู่ นักวิจัยหันมาใช้คีตามีนเพื่อค้นหาสิ่งที่ตรงกันข้าม ซึ่งเป็นความสามารถเฉพาะตัวของยาที่จะรบกวนการรับรู้จนจำไม่ได้ คีตามีนเป็นยาสลบที่กระตุ้นให้เกิดการแยกตัวและประสบการณ์นอกร่างกาย เอฟเฟกต์เหล่านี้ทำให้เป็นเครื่องมืออันทรงพลังในการศึกษาว่าสมองประมวลผลว่าคุณเป็นใครและอยู่ที่ไหน

Karl Deisseroth นักประสาทวิทยาและจิตแพทย์ที่ Stanford กล่าวว่า “ความแตกแยกเป็นสภาวะของสมองที่น่าสนใจซึ่งกระบวนการทางปัญญาที่โดยทั่วไปจะหลอมรวมเข้าด้วยกันจะถูกแยกออกจากกันอย่างกะทันหัน “การรับรู้ การกระทำ และความรู้สึกของตัวเองไม่ได้รวมกันเป็นหนึ่งอีกต่อไปแล้ว แต่เป็นการแข่งขันกันของข้อมูลข่าวสาร ดังนั้นด้วยวิธีนี้ จึงเป็นหน้าต่างบานใหญ่ที่นำไปสู่คำถามเกี่ยวกับประสาทวิทยาศาสตร์ขั้นพื้นฐาน”

นอกจากยาแล้ว อาการแยกจากกันอาจเกิดจากการบาดเจ็บ โรคลมบ้าหมู หรือความผิดปกติทางจิตเวช เพื่อศึกษาว่าสภาวะของสมองส่งผลต่อการทำงานของระบบประสาทอย่างไร ทีมของ Deisseroth ได้ให้คีตามีนในหนู และสังเกตเยื่อหุ้มสมองส่วนหลังทั้งหมดด้วยการถ่ายภาพมุมกว้าง Deisseroth กล่าวว่า “การปฏิวัติเมื่อเร็ว ๆ นี้” ในเครื่องมือสร้างภาพสมองเป็นส่วนสำคัญในการสำรวจผลกระทบทางระบบของยาจิตเวช สิ่งที่พวกเขาพบนั้นคาดไม่ถึงเลยทีเดียว เขากล่าว

ภาพขนาดย่อของวิดีโอ


การคลิกเพื่อดูวิดีโอนี้แสดงว่าคุณยอมรับ นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา

การถ่ายภาพในมุมกว้างของกิจกรรมเยื่อหุ้มสมองของเมาส์แสดงให้เห็นว่าคีตามีนกระตุ้นการสั่นที่ชัดเจนในเยื่อหุ้มสมองย้อนยุค (RSP) ดังที่แสดงโดยการเพิ่มขึ้นเป็นจังหวะ (สีแดง) และลดลง (สีน้ำเงิน) ในกิจกรรมของระบบประสาท Karl Deisseroth

คีตามีนทำให้เกิดจังหวะ 1 ถึง 3 เฮิรตซ์ โดยเน้นที่ชั้น 5 ของเยื่อหุ้มสมองส่วน หลัง ซึ่งติดตามด้วยพฤติกรรมที่ไม่สัมพันธ์กัน การสั่นในช่วงความถี่นี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เมื่อเห็นว่ามีการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นไปยังบริเวณเยื่อหุ้มสมองหนึ่ง

เมื่อนักวิจัยเลียนแบบการเต้นจังหวะนี้ผ่านการกระตุ้นออปโตเจเนติกส์จังหวะของเซลล์ประสาท retrosplenial พวกเขาสร้างสัญญาณของการแยกตัวในหนู การตอบสนองของมอเตอร์แสดงให้เห็นว่าสัตว์เหล่านี้ยังสามารถตรวจจับสิ่งเร้าที่ไม่ชอบได้ แต่พวกมันไม่แสดงพฤติกรรมทางอารมณ์หรือการป้องกันตัวเองอีกต่อไป บ่งบอกถึงการตัดการเชื่อมต่อระหว่างสัญญาณประสาทสัมผัสและความรู้สึกในตนเอง

โดยการบันทึกจากพื้นที่สมองที่สอดคล้องกันในผู้ป่วยโรคลมชักในมนุษย์ นักวิจัยพบว่าจังหวะที่คล้ายกันเกิดขึ้นเมื่อผู้ป่วยมีอาการออร่าที่แยกจากกันก่อนชัก นักวิทยาศาสตร์ยังสามารถกระตุ้นบริเวณสมองด้วยไฟฟ้าในช่วงเวลาสั้น ๆ ซึ่งทำให้เกิดความรู้สึกแยกตัวในผู้ป่วย

จากนั้นนักวิจัยได้กลับไปที่โมเดลเมาส์ของพวกเขาเพื่อตรวจสอบว่าจังหวะที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นมีส่วนทำให้เกิดการแยกตัวอย่างไร เมื่อใช้โพรบ Neuropixel พวกเขาพบว่านิวเคลียสธาลามิกที่เชื่อมต่อกับเยื่อหุ้มสมองส่วนหลังได้รับสัญญาณการสั่นและมีการซิงโครไนซ์กัน ในทางกลับกัน นิวเคลียสเหล่านี้จะยับยั้งนิวเคลียสใกล้เคียงอื่น ๆ ที่เชื่อมต่อกับบริเวณเปลือกนอกต่างๆ ทำให้โครงข่ายเปลือกนอกเหล่านี้หลุดออกจากกัน “นี่เป็นการแสดงบทบาทของโมดูล thalamocortical ที่โดดเด่นและสวยงาม ไม่เพียงแต่ช่วยให้แยกตัวออกเท่านั้น แต่อาจมีบทบาททั่วไปมากขึ้นในการกำหนดข้อมูลที่จะรวมหรือแยกข้อมูลในสถานะสมองปัจจุบัน” Deisseroth กล่าว การศึกษาได้รับการตีพิมพ์ใน Nature ในเดือนกันยายน 2020

Rob Malenka นักประสาทวิทยาและจิตแพทย์ฝึกหัดที่ Stanford กล่าวว่า “สิ่งที่ยอดเยี่ยมที่สุดเกี่ยวกับการศึกษาครั้งนี้คือพวกเขาบันทึกจากบริเวณสมองที่คล้ายกันในมนุษย์และหนู และสังเกตผลของการกระตุ้นแบบเดียวกันในทั้งสองอย่าง” การเรียน. Malenka ศึกษากลไกระดับโมเลกุลและเซลล์ของยามาเป็นเวลานาน แต่เขาหวังว่านักประสาทวิทยาของระบบที่โอบรับเภสัชวิทยาจะได้เรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ “พลวัตของระบบประสาทนั้นยากที่จะตีความได้ด้วยตัวเอง แต่การมียาที่ทำให้เกิดพฤติกรรมที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณมีบางสิ่งที่จะเชื่อมโยงการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจเหล่านี้ในการทำงานของระบบประสาท” Malenka กล่าว

โดยได้รับแรงบันดาลใจจากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการแยกตัวออกจากกัน ขณะนี้กลุ่มอื่นๆ กำลังใช้คีตามีนเพื่อสำรวจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเข้ารหัสเชิงพื้นที่ของประสบการณ์นอกร่างกาย โครงการดังกล่าวนำโดยนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา Francis Kei Masuda ในห้องทดลองของ Lisa Giocomo นักประสาทวิทยาที่ Stanford และผู้ตรวจสอบ SCGB มาสุดะกำลังบันทึกจากกริดเซลล์ในเยื่อหุ้มเอนโทฮินัลคอร์เทกซ์ที่อยู่ตรงกลาง ขณะที่หนูนำทางไปยังโถงทางเดินเสมือนจริง เซลล์กริดทำหน้าที่เป็นระบบ GPS ภายในของสมอง ซึ่งแสดงถึงตำแหน่งของสัตว์ในพื้นที่คาร์ทีเซียน ในการทดลองเหล่านี้ เซลล์เชิงพื้นที่แต่ละเซลล์จะแสดงตำแหน่งที่แตกต่างกันสองสามแห่งภายในโถงทางเดิน ซึ่งจะยิงเมื่อใดก็ตามที่เมาส์ผ่านเข้าไป

“เมื่อมีคนกินคีตามีน ความรู้สึกของพื้นที่ว่างจะยุ่งเหยิง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องน่าเย้ายวนใจมากที่เห็นว่าประสบการณ์นั้นอาจแสดงออกมาในกิจกรรมของเซลล์เชิงพื้นที่เหล่านี้ได้อย่างไร” มาสุดะกล่าว เขาวงกตเสมือนจริงทำให้เกิดการแปรปรวนของสิ่งเร้าเชิงพื้นที่ แต่เพื่อจัดการกับประสบการณ์เชิงพื้นที่จนสุดโต่งนี้ “นั่นไม่ใช่สิ่งที่สร้างขึ้นใหม่ได้ง่ายๆ ด้วยวิธีอื่นใดนอกจากการใช้ยา” เขากล่าว

มาสุดะเริ่มบันทึกก่อนที่คีตามีนจะเข้ามา ทำให้เขาได้ชมผลกระทบที่ยาจะล้างเข้าและออกจากสมองของหนู การวิจัยเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าคีตามีนเปลี่ยนแปลงการเข้ารหัสเชิงพื้นที่ภายในเยื่อหุ้มสมองชั้นนอก เซลล์ไม่ตอบสนองต่อข้อมูลเชิงพื้นที่อีกต่อไป เปิดใช้งานเกือบจะสุ่มโดยไม่มีการอ้างอิงถึงตำแหน่งของเมาส์

ทันใดนั้น เมื่อยาหมดฤทธิ์ วงจรจะกลับมารวมกันอีกครั้ง เซลล์เริ่มทำงานเหมือนเซลล์กริดอีกครั้ง แต่ตอนนี้เซลล์เหล่านี้แสดงชุดของตำแหน่งที่แตกต่างจากที่เคยทำมา แม้ว่าการปรับจูนของเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะเปลี่ยนไป แต่เครือข่ายโดยรวมยังคงดูเหมือนจะคำนวณและถ่ายทอดข้อมูลเชิงพื้นที่ที่คล้ายกัน

Masuda และเพื่อนร่วมงานกำลังขุดแบบจำลองการคำนวณของวงจรเพื่ออธิบายว่าจะสามารถทำการแมปสภาพแวดล้อมใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไร เขาคิดว่าบางอย่างเกี่ยวกับการรีเซ็ตนี้อาจช่วยอธิบายผลกระทบที่แยกจากคีตามีน และบางทีอาจเป็นศักยภาพทางคลินิกของคีตา “ไม่ใช่ว่าคุณคิดว่าคุณอยู่ในที่ใหม่เอี่ยมเมื่อคีตามีนหมดฤทธิ์ แต่คุณอาจมองเห็นสภาพแวดล้อมของคุณด้วยสายตาที่สดใส” มาสุดะกล่าว “บางทีการรีเฟรชแบบนี้ในกิจกรรมต่อเนื่องของสมองอาจเกี่ยวข้องกับผลบวกของคีตามีนต่อภาวะซึมเศร้าและการครุ่นคิด”

แนวคิดเหล่านี้อาจสะท้อนถึงบทต่อไปสำหรับแนวทางทางเภสัชวิทยานี้ ดังที่ Malenka แนะนำ “จุดแข็งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของยาในระบบประสาทวิทยาอาจอยู่ในคำถามใหม่ที่พวกเขาสร้างแรงบันดาลใจ”