[논문 리뷰] Brain network organization as the computational architecture of cognition

Takuya Ito, Luke J. Hearne외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 08.

Neural dynamics and brain function참고 문헌 110인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 뇌 연결성 패턴이 분산된 신경 활동 흐름을 통해 인지 표현을 계산적으로 형상화하는 방식을 설명하는 네트워크 코딩 프레임워크를 제안한다. 연결성에 의해 정보 전달를 모델링함으로써, 편도엽 얼굴 영역에서의 얼굴 선택성에 성공적으로 예측하였으며, 국소적 기능이 연결성에 의해 규정된 동역학에서 유래됨을 보여준다.

ABSTRACT

Understanding neurocognitive computations will require not just localizing cognitive information distributed throughout the brain but also determining how that information got there. We review recent advances in linking (empirical and simulated) brain network organization with cognitive information processing. Building on these advances, we offer a new framework for understanding the role of connectivity in cognition - network coding (encoding/decoding) models. These models utilize connectivity to specify the transfer of information via neural activity flow processes, successfully predicting the formation of cognitive representations (e.g., face selectivity in the fusiform face area). The success of these models supports the possibility that localized neural functions mechanistically emerge (are computed) from distributed activity flow processes that are specified primarily by connectivity patterns.

연구 동기 및 목표

• 인지 기능이 국소적 처리 외에도 분산된 신경 활동에서 어떻게 유래되는지 이해하기 위해.
• 실험적 뇌 네트워크 조직과 인지 정보 처리 메커니즘을 연결하기 위해.
• 연결성 패턴이 신경 계산을 어떻게 규정하는지 설명하는 계산 프레임워크를 개발하기 위해.
• 연결성 자체가 얼굴 선택성과 같은 인지 표현의 형성 예측에 충분한지 테스트하기 위해.

제안 방법

• 뇌 연결성 패턴에 의해 지정된 정보 전달를 시뮬레이션하는 네트워크 코딩 모델을 개발한다.
• 실험적 및 시뮬레이션된 뇌 네트워크 데이터를 사용하여 연결성이 인지 표현의 유형을 어떻게 형상화하는지 매핑한다.
• 인코딩/디코딩 모델을 적용하여 편도엽 얼굴 영역와 같은 영역에서의 기능적 전문화를 예측한다.
• 분산된 신경 시스템에서 정보 흐름의 동역학을 결정하는 데 연결성을 주요 결정 요소로 삼는다.
• 얼굴과 같은 자극에 대한 관찰된 신경 반응과 모델 출력을 비교하여 예측을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 뇌의 연결성 패턴이 특정 인지 표현을 어떻게 유도하는가?
• RQ2 연결성에 의해 지배되는 분산된 활동 흐름이 국소적 신경 기능의 유형을 설명할 수 있는가?
• RQ3 네트워크 코딩 모델이 편도엽 얼굴 영역에서의 얼굴 선택성을 어느 정도 예측할 수 있는가?
• RQ4 뇌 네트워크 아키텍처가 인지 계산을 어떻게 제약하거나 가능하게 하는가?

주요 결과

• 네트워크 코딩 모델은 뇌 연결성 패턴만으로도 편도엽 얼굴 영역에서의 얼굴 선택성을 성공적으로 예측하였다.
• 인지 표현의 형성은 국소적 계산 외에도 연결성에 의해 지정된 정보 흐름 과정에 의해 설명된다.
• 연결성에 의해 안내되는 분산된 신경 활동 흐름은 기능적으로 특화된 영역을 생성할 수 있다.
• 이 프레임워크는 국소적 신경 기능이 연결성에 의해 규정된 동역학을 통해 계산된다는 가설을 지지한다.