Ученые проанализировали два набора снимков дендритных шипиков – небольших выростов мембраны дендритов, которые участвуют в синаптической передаче и нейропластичности. Традиционно шипики по форме делили на грибовидные, тонкие и пеньковые. Однако анализ с помощью нелинейных методов показал, что их формы скорее образуют континуум переходных вариантов между этими тремя типами. Подробное изучение формы шипиков может помочь в диагностике заболеваний мозга и в понимании механизмов их развития. Исследование опубликовано в журнале PLOS ONE.
Примеры кластеров шипиков, полученные с помощью метода нечеткой кластеризации C-средних из оригинальной статьи. Sharma, U. S., LeDuc, P. R., & Zhang, Y. J. / PLoS ONE 2026
Дендритные шипики – это небольшие выросты на дендритах, через которые нейрон получает, в частности, сигналы от аксонов других нейронов. Они участвуют в нейропластичности, формировании воспоминаний, обучении и мышлении. Шипик состоит из головки и шейки. В головке расположены рецепторы к глутамату, а в крупных шипиках есть еще и шипиковый аппарат – производное эндоплазматического ретикулума, способное запасать кальций. Чем больше головка, тем сильнее ответ нейрона на сигнал от аксона. Однако эту прямую зависимость ослабляет шейка, соединяющая головку с дендритом, от ее диаметра и длины зависит то, насколько эффективно сигнал передается от головки к остальной клетке. Таким образом, сила ответа нейрона на глутаматный сигнал определяется соотношением размеров этих двух структур.
До недавнего времени считалось, что все дендритные шипики можно разделить по форме на три группы: грибовидные, тонкие и пеньковые. Нарушения строения шипиков и их плотности на дендритах давно связывают с болезнью Альцгеймера, шизофренией, синдромами Ретта и Дауна, а также с хроническим стрессом. Предполагается, что форма шипиков может служить одним из ранних биомаркеров этих заболеваний и участвовать в их развитии. Тем не менее данные современной микроскопии указывают на то, что типов шипиков, вероятно, больше трех.
Чтобы выяснить, существуют ли другие типы дендритных шипиков, исследователи проанализировали два открытых датасета. Основной из них – размеченный экспертами набор снимков, полученных методом двухфотонной лазерной сканирующей микроскопии. Второй был снят в других условиях и служил для проверки того, воспроизводятся ли результаты на независимых данных.
Для численного описания каждого шипика ученые использовали 35 количественных признаков, характеризующих его форму, контур и распределение яркости на снимке. Затем они сравнили линейный метод снижения размерности – метод главных компонент (PCA) – с нелинейными: ISOMAP, t-SNE, UMAP и PCUMAP. На основном датасете нелинейные методы лучше сохраняли тонкие детали структуры данных, а оптимальный баланс между сохранением локальной структуры и глобальной непрерывностью обеспечил PCUMAP. Обработав данные также разными методами кластеризации (иерархической кластеризацией, нечеткой кластеризацией методом C-средних и гауссовыми смесями), ученые пришли к выводу, что многие дендритные шипики сочетают в себе черты разных классов и редко относятся строго к одной категории.
«Мы увидели, что дендритные шипики постоянно меняются в ответ на нейронную активность и что существуют структуры, выходящие за рамки традиционных классов», – сообщают авторы статьи.
В дальнейшем понимание континуума форм дендритных шипиков поможет подробнее изучить, как меняется их форма при различных заболеваниях, и усовершенствовать раннюю диагностику. Кроме того, это позволит лучше понять, как шипики формируются в ходе нормального развития синапсов.
Текст: Рената Тулакина
A data-driven framework for modeling the dendritic spine continuum using dimensionality reduction and clustering toward understanding synaptic plasticity by Sharma, U. S., LeDuc, P. R., & Zhang, Y. J. PLoS ONE, 2026
