Нейрон получает тысячи сигналов на свои ветвистые отростки — дендриты. Одни сигналы подталкивают клетку к срабатыванию (возбуждение), другие удерживают (торможение). Долгое время считалось, что нейрон просто складывает все «за» и «против». Но в реальных дендритах торможение работает иначе: оно способно не вычитать, а делить возбуждающий сигнал. Это похоже на регулятор громкости, который ослабляет звук пропорционально, а не убавляет его на фиксированную величину.
Такой механизм называют шунтирующим торможением. Он возникает, когда тормозной вход открывает каналы, делающие мембрану «дырявой» для тока именно в этом месте. В результате возбуждающий сигнал ослабляется не на константу, а в несколько раз. Авторы работы построили DendriNet — обучаемую модель, которая может переключаться между сложением и делением на разных ветках дендритного дерева. Они проверили, помогает ли такое деление нейронной популяции лучше считывать закодированную информацию.
Выяснилась важная деталь. Деление даёт выигрыш, когда тормозной сигнал надёжен и нацелен на ту часть возбуждения, которая меняется вместе с шумом, а не с полезным сигналом. Если же помехи сильные или торможение нестабильно, простая сумма начинает работать лучше. В экспериментах на записях зрительной коры мыши преимущество деления над сложением было заметно только при узком считывании сигнала. При широком считывании оно исчезало или даже оборачивалось проигрышем. Так что архитектура дендритов — не всегда преимущество сама по себе, а инструмент, который хорош в умелых руках надёжных данных.
Один и тот же тормозной нейрон может по-разному влиять на соседей в зависимости от того, на какую часть дендрита он «приземлился»: ближе к телу клетки — простое вычитание, дальше на ветке — деление.