От поведения до функции мозгаЧеловек видит другого человека, и в зависимости от контекста могут произойти совсем другие взаимодействия. Конечный результат после начального визуального опыта – результат сложных взаимодействий нейронов в различных отделах головного мозга – процессы, которые все еще очень мало поняты.
Чтобы изучить нейронное базисное поведение лежания в основе, ученые развивали широкий диапазон методов, большинство которых требует или частичной или полной иммобилизации животного. Это ограничивает сенсорный вход и обратную связь и в конечном счете изменяет нейронные и поведенческие ответы. Кроме того, имитация естественным условиям в лаборатории трудная.
Трехмерный, реактивный, управляемый компьютером мир для движущихся животныхГруппы Эндрю Строу во Фрайбургском университете (бывший товарищ IMP) и Кристин Тессмэр-Рэйбл в MFPL теперь представили систему по имени «FreemoVR» по своей природе Методы, который преодолевает большинство этих препятствий, погружая свободно движущееся животное в реактивный, трехмерный мир, которым управляет компьютер. FreemoVR позволяет экспериментатору управлять визуальным опытом животного, поддерживая естественную обратную связь для ее осязания. Чтобы сделать так, ученые построили поведенческие арены, стены которых или этажи были дисплеями компьютеров, включая поверхности проектирования произвольной формы.
Используя технологию компьютерных игр, животное могло тогда исследовать окружающую среду СТАБИЛОВОЛЬТА на этих аренах с ее собственной точки зрения, в то время как это шло, летело или плавало.«Мы хотели создать holodeck для животных так, чтобы они испытали реактивную, иммерсивную окружающую среду под контролем компьютера так, чтобы мы могли выполнить эксперименты, которые покажут, как они видят объекты, окружающую среду и других животных», говорит Эндрю Строу, ведя в развитии FreemoVR.Применения FreemoVR у рыбы, мух и мышейЧтобы утвердить способность FreemoVR выявить натуралистические ответы объекта, исследователи исследовали реакцию свободно плавающего данио-рерио и свободно летающих мух к виртуальной вертикальной почте и проверили свободно идущих мышей, которые показали, чтобы одинаково бояться высот в реальном и виртуальном поднятом лабиринте.
Используя FreemoVR, команды нашли ранее незамеченные поведенческие различия между wildtype и напряжением данио-рерио мутанта, показав чувствительность системы. Ученые далее исследовали правила, которые управляют социальными взаимодействиями настоящего данио-рерио с виртуальными и нашли, что предполагаемая рыба лидера минимизирует риск проигрывающих последователей, уравновешивая его внутреннее предпочтение плавающего направления с социальным живым откликом зависимой рыбы.Будущие направления
Изучение и управление поведением в менее сложных организмах как рыба или мухи, но также и более сложные как мыши и даже люди являются популярным способом среди нейробиологов вывести информацию о функции мозга. «Я особенно взволнован возможностью подражать более сложной, натуралистической окружающей среде и проверить более продвинутые функции мозга в medaka и данио-рерио. Это поможет нам лучше понять функции мозга и до какой степени мы можем использовать этих дневных позвоночных животных в качестве моделей для нейропсихологических сбоев», говорит ученый MFPL Кристин Тессмэр-Рэйбл, которая привела большую часть работы рыбы.
В будущем различные команды надеются использовать FreemoVR, чтобы получить понимание функции мозга поведений высокого уровня как навигация, лучше понять причинную связь в коллективном поведении социальных групп и, в конечном счете, изучить механизмы поведения при условиях, в которых мозг развился, чтобы работать.