Исследователи стараются разобраться в том, как отдельные нейроны соединяются друг с другом, образуя функциональные сети, и мечтают раскрыть подробности об активности нейронных сетей, которые лежат в основе поведения и собственного «я». В статье, опубликованной в журнале Nature, исследователи из США применяют свежие методы коннектомики для изучения обработки информации мозжечком.
3D-изображения двух типов нейронов в мозжечке мыши. Клетки-зерна (синие) получают и обрабатывают информацию от мшистых волокон и передают эту информацию клеткам Пуркинье (зеленые). Являясь единственным выходом коры мозжечка, клетки Пуркинье интегрируют информацию от сотен тысяч зернистых клеток и отправляют эту информацию в другие области мозга. Credit: F. M. Kirby Neurobiology Center.
Коннектомика – молодая область науки, которая стремится к созданию полной карты связей между нейронами в мозге. Предполагается, что связь между единичными нейронами имеет основополагающее значение для функционирования всей сети. Однако количество связей между нейронами, коих в нервной системе приблизительно 86 миллиардов, составляет более 100 триллионов. Довольно большое число, которое даже представить сложно, не говоря уже о том, чтобы раскрыть и описать каждую из них.
Исследователи из Гарвардской медицинской школы и Бостонской детской больницы (США) заинтересованы в том, чтобы понять, как в мозге происходит процесс вычисления, а также в том, чтобы изучить общие принципы, по которым нейронные цепи организуются в функциональные сети в контексте поведения (от принятия решения до выполнения действия). Пока исследования проводятся только на плодовых мушках и грызунах, как на наиболее хорошо изученных и простых моделях нервной системы.
По сути исследователи берут карту мозга модельного животного с местоположением каждого нейрона и его связей с каждым другим нейроном, и накладывают на нее информацию об активности этих нейронов. Также в коннектомике используются генно-инженерные подходы для маркировки определенных типов клеток, что дает дополнительную информацию, которую можно наложить поверх связей.
В нынешней работе исследователи рассказывают о связях, ассоциациях паттернов и обработке информации в мозжечке мышей. Считается, что значение мозжечка заключается не только в управлении движениями. Он помогает распознавать и корректировать ошибки между намерением и совершением действия, а также имеет решающее значение для социального поведения, познания и эмоций.
Для создания коннектомов ученые используют несколько методов. Во-первых, электронную микроскопию (ЭМ). Для этого исследования авторы разработали высокоскоростную ЭМ-платформу, которая позволяет за несколько месяцев захватить всю нервную систему взрослой плодовой мушки, генерируя от 5 до 10 терабайт данных в день. Во-вторых, специально разработанную вычислительную инфраструктуру вместе с машинным обучением, которая позволяет обрабатывать и визуализировать большие объемы данных, которые генерируют исследователи. Все это помогает им преобразовать карты нейронных сетей в биологические и вычислительные данные.
Авторы работы изучили схему «прямой связи» в мозжечке, который состоит из трех типов нервных клеток. Кора мозжечка заполнена небольшими нейронами – гранулярными клетками (клетками-зернами). Каждая из этих клеток имеет в среднем четыре дендрита – разветвленных структуры, которые получают информацию от других нейронов. Дендриты соединяются с нейронами, называемыми мшистыми волокнами, которые передают информацию в мозжечок. Затем клетки-зерна обрабатывают эту информацию и передают ее другим нейронам, называемым клетками Пуркинье, каждая из которых интегрирует информацию от 100 000 до 200 000 клеток-зерен и отправляет эту информацию в другие области мозга.
Самые влиятельные теории об обработке информации мозжечком предполагают, что связи в его сети случайны: дендриты на гранулярных клетках случайным образом соединяются с мшистыми волокнами. Эта случайность и способствует сложности кодирования информации, передаваемой клеткам Пуркинье. Однако, используя коннектомику, исследователи нанесли на карту связи между этими тремя типами клеток и обнаружили, что дендриты гранулярных клеток с мшистыми волокнами соединяются избирательно, причем к одним и тем же мшистым волокнам присоединяется больше клеток-зерен, чем ожидалось. Эта избирательность должна снизить способность кодирования информации, которую можно передать, но оказывается, что даже при очень небольшом уменьшении емкости получается большая надежность в ассоциации с образцом.
Исследователи предположили, что связи между клетками-зернами и мшистыми волокнами более избыточны, и клетки-зерна могут соединяться с «более информативными» мшистыми волокнами.
Своей работой авторы показали, как можно использовать коннектомику для проверки давних теорий об обработке информации и сложных нейронных сетях. Исследователи надеются, что в ближайшем будущем станет возможным использование «сравнительной коннектомики» — сравнения коннектомов разных видов, чтобы увидеть, какие принципы сохраняются в разных видах мозга. В конечном счете общая цель, конечно, заключается в раскрытии устройства человеческого мозга.
Текст: Анна Удоратина
Structured cerebellar connectivity supports resilient pattern separation by Tri M. Nguyen et al. Nature. Published November 2022.
