Золотой цвет показывает информационные супермагистрали в головном мозге: золото – это белок, из которого состоит миелин, который ускоряет передачу электрических сигналов по нервным клеткам, позволяя нам думать быстрее. Предоставлено профессором Дэвидом Аттвеллом (UCL Neuroscience, Physiology) & Фармакология)
(PhysOrg.com) – Ученые продвинулись на шаг ближе к возможности разработать компьютерную модель мозга после разработки методики, позволяющей впервые сопоставить связи и функции нервных клеток в головном мозге.
В нейробиологии появляется новая область исследований, известная как «коннектомика». Проводя параллели с геномикой, которая отображает нашу генетическую структуру, коннектомика направлена на отображение связей мозга (известных как «синапсы»). Сопоставляя эти связи ?? и, следовательно, как информация течет по цепям мозга ?? ученые надеются понять, как восприятие, ощущения и мысли генерируются в мозгу и как эти функции нарушаются при таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера, шизофрения и инсульт.
Однако составление карты связей мозга – нетривиальная задача: по оценкам, в мозгу находится сто миллиардов нервных клеток («нейронов»), каждая из которых связана с тысячами других нервных клеток ?? создание примерно 150 триллионов синапсов. Доктор Том миссис-Флогель, научный сотрудник Wellcome Trust Research в UCL (Университетский колледж Лондона), возглавляет группу исследователей, пытающихся разобраться в этой сложности.
"Как понять, как работает нейронная сеть мозга?" он спрашивает. "Сначала нам нужно понять функцию каждого нейрона и выяснить, с какими другими клетками мозга он соединяется. Если мы сможем найти способ отобразить связи между нервными клетками определенных функций, тогда мы сможем начать разработку компьютерной модели, чтобы объяснить, как сложная динамика нейронных сетей генерирует мысли, ощущения и движения."
Нервные клетки в разных областях мозга выполняют разные функции. Доктор Миссис-Флогель и его коллеги уделяют внимание зрительной коре головного мозга, которая обрабатывает информацию из глаза. Например, некоторые нейроны в этой части мозга специализируются на обнаружении краев изображений; некоторые активируются при обнаружении горизонтального края, другие – при обнаружении вертикального края. Выше в визуальной иерархии некоторые нейроны реагируют на более сложные визуальные особенности, такие как лица: поражения этой области мозга могут помешать людям узнавать лица, даже если они могут распознавать отдельные черты, такие как глаза и нос, например был хорошо описан в книге Оливера Сакса «Человек, который принял жену за шляпу».
В исследовании, опубликованном сегодня в Интернете в журнале Nature, команда из UCL описывает методику, разработанную на мышах, которая позволяет им комбинировать информацию о функциях нейронов вместе с деталями их синаптических связей.
Исследователи изучили зрительную кору головного мозга мыши, которая содержит тысячи нейронов и миллионы различных соединений. Используя визуализацию с высоким разрешением, они смогли определить, какой из этих нейронов ответил на конкретный стимул, например на горизонтальный край.
Взяв срез той же ткани, исследователи затем применили небольшие токи к подмножеству нейронов по очереди, чтобы увидеть, какие другие нейроны отреагировали? и, следовательно, какие из них были синаптически связаны. Повторяя эту технику много раз, исследователи смогли проследить функцию и связь сотен нервных клеток в зрительной коре головного мозга.
Исследование разрешило спор о том, случайны ли локальные связи между нейронами ?? Другими словами, соединяются ли нервные клетки спорадически, независимо от функции ?? или упорядочены ли они, например, ограничены свойствами нейрона с точки зрения того, как он реагирует на определенные стимулы. Исследователи показали, что нейроны, которые очень похожи на зрительные стимулы, например те, которые реагируют на края одной ориентации, имеют тенденцию соединяться друг с другом гораздо чаще, чем те, которые предпочитают разные ориентации.
Используя эту технику, исследователи надеются начать создание схемы соединений области мозга с определенной поведенческой функцией, такой как зрительная кора. Эти знания важны для понимания репертуара вычислений, выполняемых нейронами, встроенными в эти очень сложные схемы. Этот метод также должен помочь выявить функциональную разводку цепей в областях, лежащих в основе осязания, слуха и движения.
"Мы начинаем распутывать сложность мозга," говорит доктор миссис-Флогель. "Как только мы поймем функцию и взаимосвязь нервных клеток, охватывающих разные слои мозга, мы сможем приступить к разработке компьютерного моделирования того, как работает этот замечательный орган. Но потребуются многие годы согласованных усилий ученых и огромные вычислительные мощности компьютеров, прежде чем это станет возможным."
Исследование было поддержано Wellcome Trust, Европейским исследовательским советом, Европейской организацией по молекулярной биологии, Советом по медицинским исследованиям, Программой награждения зарубежных студентов-исследователей и UCL.
"Мозг – чрезвычайно сложный орган, и понимание его внутренней работы – одна из конечных целей науки," говорит доктор Джон Уильямс, руководитель отдела неврологии и психического здоровья Wellcome Trust. "Это важное исследование представляет нейробиологам один из ключевых инструментов, который поможет им начать ориентироваться и исследовать ландшафт мозга."