Авторское право: EPFL / Blue Brain Project
Одна из важнейших задач нейробиологии – выявить карту синаптических связей между нейронами. Называется "коннектом," это Святой Грааль, который объяснит, как информация течет в мозгу. В знаменательной статье, опубликованной 17 сентября в PNAS, проект Blue Brain Project (BBP) EPFL определил ключевые принципы, которые определяют взаимосвязь в масштабе синапсов, виртуально реконструируя кортикальную микросхему и сравнивая ее с образцом млекопитающего. Эти принципы теперь позволяют прогнозировать расположение синапсов в неокортексе.
"Это крупный прорыв, потому что иначе потребовались бы десятилетия, если не столетия, чтобы нанести на карту расположение каждого синапса в мозгу, а также теперь намного проще построить точные модели," говорит Генри Маркрам, глава BBP.
Давняя нейробиологическая загадка заключалась в том, растут ли все нейроны независимо и просто принимают то, что они получают, когда их ветви сталкиваются друг с другом, или же ветви каждого нейрона специально управляются химическими сигналами, чтобы найти всю свою цель. Чтобы разгадать загадку, исследователи просмотрели виртуальную реконструкцию кортикальной микросхемы, чтобы увидеть, где ветви сталкиваются друг с другом. К своему большому удивлению, они обнаружили, что расположение на модели соответствует расположению синапсов в эквивалентной цепи реального мозга с точностью от 75 до 95 процентов.
Это означает, что нейроны растут настолько независимо друг от друга, насколько это физически возможно, и в основном формируют синапсы в тех местах, где они случайным образом сталкиваются друг с другом. Было также обнаружено несколько исключений, указывающих на особые случаи, когда сигналы используются нейронами для изменения статистической связи. Принимая во внимание эти исключения, команда Blue Brain теперь может сделать почти идеальный прогноз местоположения всех синапсов, сформированных внутри цепи.
Авторское право: EPFL / Blue Brain Project
Виртуальная реконструкция
Цель BBP – объединить знания из всех специализированных областей нейробиологии, извлечь из них фундаментальные принципы, регулирующие структуру и функции мозга, и, в конечном итоге, реконструировать мозг различных видов, в том числе человеческий, in silico. Настоящая статья представляет собой еще одно доказательство концепции этого подхода, впервые демонстрируя, что распределение синапсов или нейронных связей в коре головного мозга млекопитающих можно в значительной степени предсказать.
Для достижения этих результатов команда из проекта Blue Brain Project приступила к виртуальной реконструкции кортикальной микросхемы на основе беспрецедентных данных о геометрических и электрических свойствах нейронов – данных более чем 20-летних кропотливых экспериментов на срезах живой ткани мозга. Каждый нейрон в цепи был реконструирован в 3D-модель на мощном суперкомпьютере Blue Gene. Около 10000 виртуальных нейронов были упакованы в трехмерное пространство в случайных положениях в соответствии с плотностью и соотношением морфологических типов, обнаруженных в соответствующей живой ткани. Затем исследователи сравнили модель с эквивалентной схемой мозга из реального мозга млекопитающего.
Большой шаг к точным моделям мозга
Это открытие также объясняет, почему мозг может противостоять повреждениям, и указывает на то, что положения синапсов во всех мозгах одного вида больше похожи, чем различаются. "Такое позиционирование синапсов очень надежно," говорит вычислительный нейробиолог и первый автор Шон Хилл, "Мы могли изменять плотность, положение, ориентацию, и ничто из этого не меняло распределение положений синапсов."
Далее они обнаружили, что положения синапсов устойчивы только до тех пор, пока морфология каждого нейрона немного отличается друг от друга, что объясняет еще одну загадку мозга – почему не все нейроны идентичны по форме. "Именно разнообразие морфологии нейронов делает мозговые цепи отдельных видов в основном одинаковыми и очень надежными," говорит Хилл.
В целом эта работа представляет собой серьезное ускорение в построении детальных моделей нервной системы. Результаты предоставляют важную информацию об основных принципах, которые управляют нервной системой, и проливают свет на то, как надежные корковые цепи построены из очень разнообразных популяций нейронов – важный шаг к пониманию того, как функционирует мозг. Они также подчеркивают ценность конструктивистского подхода BBP. "Хотя систематическая интеграция данных в широком диапазоне масштабов является медленной и кропотливой, она позволяет нам вывести фундаментальные принципы структуры мозга и, следовательно, функции," объясняет Хилл.