Hoạt động não là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa hoạt động não

Hoạt động não là tập hợp các quá trình điện – sinh học phức tạp diễn ra trong hệ thần kinh trung ương, bao gồm việc tạo ra xung thần kinh (action potentials), truyền tín hiệu qua synapse và xử lý thông tin số hóa nhằm điều phối nhận thức, cảm xúc và hành vi.

Sự thay đổi điện áp màng tế bào thần kinh được kích thích qua kênh ion (Na⁺, K⁺, Ca²⁺, Cl⁻), tạo thành các xung động lan truyền dọc sợi trục để liên kết các neuron trong mạng lưới thần kinh phức hợp. Các tín hiệu này điều khiển mọi chức năng từ thở, xúc giác đến suy luận trừu tượng.

Hoạt động não phản ánh chức năng tương tác giữa nhiều vùng như vỏ não, vùng sâu não, tiểu não và thân não, được biểu thị qua sóng não, lưu lượng máu, chuyển hóa năng lượng và mô hình kích hoạt tế bào, cho thấy não bộ luôn trong trạng thái "luôn hoạt động".

Các cơ sở sinh học thần kinh của hoạt động não

Neuron là đơn vị cơ bản của hoạt động não, truyền tín hiệu điện và hóa học. Mỗi neuron có thân, sợi trục và nhiều nhánh cây (dendrite), nơi tiếp nhận các xung động. Synapse kết nối neuron, nơi dịch tiết chất dẫn truyền thần kinh như glutamate, GABA, dopamine, serotonin.

Chất dẫn truyền thần kinh điều hòa khả năng kích hoạt hoặc ức chế neuron tiếp theo. Ví dụ, glutamate thường thúc đẩy xung điện, trong khi GABA có tác dụng ức chế tạo ổn định mạng lưới thần kinh.

Các khu vực não đặc thù có vai trò riêng trong xử lý chức năng nhận thức và cảm xúc. Vỏ não trước trán (PFC) quản lý suy luận, vỏ thái dương xử lý ngôn ngữ, hải mã (hippocampus) lưu giữ ký ức, amygdala đóng vai trò quan trọng trong phản ứng cảm xúc mạnh mẽ.

Sóng não và tần số hoạt động

Sóng não là biểu hiện đồ thị của hoạt động điện tổng hợp từ nhiều neuron, đo qua EEG hoặc MEG, được phân loại theo tần số:

Loại sóng	Tần số (Hz)	Trạng thái liên quan
Delta	0.5–4	Ngủ sâu, phục hồi – tiêu biểu trong giai đoạn NREM 3
Theta	4–8	Thiền, mơ màng, học tập, trí nhớ (có vai trò đặc biệt trong hải mã)
Alpha	8–12	Thư giãn tỉnh táo, sáng tạo, giảm lo âu :contentReference[oaicite:1]{index=1}
Beta	12–30	Tư duy, tập trung, cảnh giác :contentReference[oaicite:2]{index=2}
Gamma	30–100+	Nhận thức cấp cao, trí nhớ làm việc, tập trung sâu :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Thông qua phân tích phổ năng lượng của từng tần số, các trạng thái tâm thần và bệnh lý thần kinh có thể được đánh giá, ví dụ giảm sóng alpha liên quan tới mất ngủ hoặc trầm cảm.

Đo lường hoạt động não

• EEG: ghi nhận tín hiệu điện trực tiếp từ bề mặt vỏ não; có độ phân giải thời gian rất cao nhưng không xác định rõ vị trí sâu :contentReference[oaicite:4]{index=4}.
• fMRI: đo lưu lượng máu cục bộ, gián tiếp phản ánh hoạt hóa neuron, với độ phân giải không gian cao.
• PET: sử dụng đồng vị phóng xạ để đánh giá chuyển hóa glucose, hữu ích trong chẩn đoán Alzheimer.
• MEG: ghi lại từ trường do dòng điện neuron tạo ra, kết hợp độ phân giải tốt về không gian và thời gian.

Kết hợp các công cụ này giúp nghiên cứu và chẩn đoán các rối loạn như động kinh, rối loạn lo âu, trầm cảm và rối loạn thần kinh phát triển.

Mô hình toán học mô tả hoạt động não

Các mô hình toán học thần kinh được sử dụng để mô phỏng hoạt động của tế bào thần kinh đơn lẻ cũng như mạng lưới neuron phức hợp. Một mô hình kinh điển là Hodgkin–Huxley, biểu diễn điện thế màng qua phương trình vi phân:

$C_m \frac{dV}{dt} = - \sum I_{ion} + I_{ext}$

Trong đó, $C_m$ là điện dung màng, $V$ là điện thế màng, $I_{ion}$ là tổng dòng ion (Na⁺, K⁺, Cl⁻), và $I_{ext}$ là dòng ngoại sinh tác động từ môi trường.

Mô hình Izhikevich và mô hình mạng neuron nhân tạo (ANN) được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực học máy và mô phỏng hoạt động nhóm lớn neuron theo thời gian thực. Những mô hình này đóng vai trò nền tảng cho phát triển AI và giao diện não–máy (brain–computer interface).

Hoạt động não và nhận thức

Nhận thức là biểu hiện cao cấp của hoạt động não bao gồm trí nhớ, ngôn ngữ, giải quyết vấn đề và khả năng lý luận. Vùng vỏ não trước trán (prefrontal cortex – PFC) là trung tâm điều phối các chức năng điều hành như lập kế hoạch, ức chế hành vi và linh hoạt tư duy.

Hải mã (hippocampus) đảm nhận vai trò mã hóa và truy hồi ký ức dài hạn. Vùng Broca và Wernicke, nằm ở thùy trán và thái dương trái, chịu trách nhiệm tạo ngôn ngữ và hiểu ngôn ngữ. Những vùng này hoạt động nhịp nhàng thông qua các vòng lặp chức năng (functional loops).

Ảnh chụp fMRI cho thấy khi thực hiện các nhiệm vụ nhận thức như đọc hiểu, giải toán hay ghi nhớ từ vựng, các vùng não chuyên biệt có sự gia tăng lưu lượng máu và oxy hóa glucose, phản ánh mức độ hoạt động.

Ảnh hưởng của giấc ngủ, dinh dưỡng và căng thẳng đến hoạt động não

Giấc ngủ đóng vai trò tái tổ chức và ổn định kết nối thần kinh sau quá trình học tập và tiếp nhận thông tin. Trong giấc ngủ sâu (sóng delta), não loại bỏ các kết nối không hiệu quả và tăng cường những kết nối liên quan đến trí nhớ.

Căng thẳng kéo dài làm gia tăng nồng độ cortisol, ảnh hưởng đến vùng hải mã và ức chế hình thành ký ức mới. Các nghiên cứu chỉ ra rằng stress kinh niên làm giảm khối lượng chất xám ở PFC và gia tăng hoạt hóa amygdala, vùng liên quan đến phản ứng cảm xúc mạnh.

Dinh dưỡng ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động điện hóa của neuron. Axit béo omega-3, vitamin B6, B12 và D là các vi chất then chốt trong tổng hợp chất dẫn truyền thần kinh. Thiếu hụt glucose – nguồn năng lượng chính của não – làm giảm nhanh chóng khả năng tập trung và ghi nhớ.

Ứng dụng nghiên cứu hoạt động não trong y học và AI

Trong y học, hoạt động não được ứng dụng để:

• Chẩn đoán động kinh thông qua EEG (phát hiện sóng bất thường)
• Phân biệt các thể sa sút trí tuệ như Alzheimer và Parkinson bằng PET/fMRI
• Định vị tổn thương não sau chấn thương sọ não (TBI)

Kỹ thuật giao diện não–máy (BCI) cho phép bệnh nhân bại liệt điều khiển máy tính hoặc thiết bị ngoại vi thông qua ý nghĩ bằng cách đọc tín hiệu điện não và giải mã bằng thuật toán học máy.

Trong AI, các mạng học sâu lấy cảm hứng từ hoạt động neuron (deep neural networks) đã được áp dụng để mô phỏng xử lý ngôn ngữ, thị giác và ra quyết định. Dự án OpenAI GPT và AlphaFold của DeepMind là ví dụ điển hình cho ứng dụng mô hình thần kinh vào bài toán thực tế.

Thách thức và triển vọng nghiên cứu

Dù hiểu biết đã tiến bộ, hoạt động não vẫn còn là một hệ thống phi tuyến, động và khó dự đoán. Một số thách thức chính trong nghiên cứu hiện tại bao gồm:

• Khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ nhiều cấp độ: tế bào – mạng – hành vi
• Hạn chế kỹ thuật về độ phân giải không gian – thời gian khi đo hoạt động sâu trong não
• Đa dạng cá nhân quá lớn về cấu trúc và chức năng não bộ

Triển vọng tương lai hướng đến não ảo (virtual brain) dựa trên mô hình toàn diện cấu trúc – chức năng não người, từ đó mô phỏng hành vi, dự báo nguy cơ bệnh lý, hoặc tối ưu can thiệp cá nhân hóa bằng AI.

Dự án Human Brain Project do EU tài trợ và BRAIN Initiative tại Mỹ đang tập trung vào mục tiêu số hóa não người và tạo bản đồ chức năng thần kinh ở độ phân giải tế bào.

Tài liệu tham khảo

1. Buzsáki, G. (2011). Rhythms of the Brain. Nature Reviews Neuroscience.
2. Dehaene, S. (2020). Consciousness and the brain. Trends in Cognitive Sciences.
3. Izhikevich, E. M. (2004). Which model to use for cortical spiking neurons? Frontiers in Neuroinformatics.
4. Logothetis, N. (2021). What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature Neuroscience.
5. Human Brain Project – EU Flagship Initiative