Нейрофевраль 2024: Нейронауки в Nature Neuroscience

8 марта 2024

В февральском выпуске Nature Neuroscience от 2024 года читателям представлено несколько работ о связи глиальных клеток со сном; работа, свидетельствующая об изменении объема коры головного мозга женщин во время беременности; результаты исследований, раскрывающих важную роль дофамина в процессах принятия решений и обработки информации; работа исследователей из Китая, приоткрывающая секреты механизма нейропатической боли; и много других не менее интересных исследований.

Обложка издания


Молекулярная нейронаука

Ca2+ играет важную роль в построении миелиновой оболочки

Единственный известный тип глиальных синапсов в нервной системе – это синапсы между нейронами и клетками-предшественниками олигодендроцитов. Состав, сборка, регуляция, передача сигналов и функции in vivo этих синапсов остаются по большей части неизвестными. Группа исследователей из США и Великобритании с помощью микроскопии in vivo в клетках-предшественниках олигодендроцитов спинного мозга рыбок данио обнаружила, что эти синапсы состоят из постсинаптических каркасных белков мембран-ассоциированных гуанилаткиназ и гефирина. Также исследователи установили, что эти белки демонстрируют широкий спектр согласованности с синаптическими партнерами и динамическими особенностями синапса, охватывают большие пространственные объемы со временем, но часто и неоднократно собираются в определенных и ограниченных «горячих точках». «Горячие точки» гефирина и активность Ca2+, опосредованная синаптическим высвобождением, частично предсказывают паттерны миелинизации.

«Synaptic input and Ca2+ activity in zebrafish oligodendrocyte precursor cells contribute to myelin sheath formation» by Li, Miramontes, Czopka et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01553-8

Нейроны за счет синапсоподобных связей с артериолами образуют нейроваскулярную связь в головном мозге

Известно, что вычислительные способности головного мозга зависят от кровотока в нем. Колебания активности отдельных зон нейронов вызывают соразмерные изменения в региональном кровотоке, что называется нейроваскулярной связью. Однако то, как активность нейронов передается к целевым артериолам в головном мозге, остается плохо изученным. Исследователи из Китая в попытке дать ответ на этот вопрос использовали комбинацию целого ряда технологий: 3D-реконструкцию объемной корреляционной световой электронной микроскопии, секвенирование РНК, электронную микроскопию, функциональную визуализацию кальция in vitroи in vivo и пэтч-кламп-записи целых клеток, а также одноаксонную оптогенетику. Исследователи продемонстрировали, что одиночные глутаматергические аксоны расширяют иннервирующие их артериолы посредством синаптически-подобной передачи между нервно-артериолярными соединениями гладкомышечных клеток. Авторы также отмечают, что отключение субъединицы GluN1 в гладкомышечных клетках артериол снижает атрофию мозга после церебральной ишемии, предотвращая перегрузку Ca2+ в этих клетках во время сужения артериол, которая вызывается распространяющейся деполяризацией из-за ишемии.

«Synaptic-like transmission between neural axons and arteriolar smooth muscle cells drives cerebral neurovascular coupling» by Zhang, Ruan, Peng et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01515-0

Глия

Микроглия регулирует сон

Микроглия в головном мозге играет роль системы иммунитета, которая сокращает количество синапсов и убирает клеточный мусор. Но также микроглия может регулировать сон. По результатам работы исследователей из США, в этом процессе важную роль может играть определяющий работу микроглии и экспрессирующийся ею же P2Y12— G-белковый рецептор, связанный с АТФ/АДФ. Изучив роль передачи сигналов P2Y12–Gi микроглии в регуляции сна, они обнаружили, что активация микроглии P2Y12-Gi способствует сну посредством механизма, который зависит от их внутриклеточной передачи сигналов Ca2+

«Microglia regulate sleep through calcium-dependent modulation of norepinephrine transmission» by Ma, Li, Silverman et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01548-5

Еще немного о роли глии в регуляции сна

Сон регулируется циркадной системой, которая регулирует время сна, и гомеостатической системой, которая отслеживает накапливающуюся потребность во сне. Однако о конкретных механизмах регуляции сна посредством этих двух систем на данный момент известно не так много. Влияет ли циркадная система на транскриптомы каких-либо еще популяций клеток головного мозга помимо пейсмейкерных областей и каким образом? Какова природа гомеостатической системы? Для пополнения знаний о регуляции сна исследователи из Бельгии взяли образцы мозга взрослых дрозофил в различных состояниях сна, бодрствования и давления сна в разное циркадное время и выполнили РНК-секвенирование (scRNA-seq), создав полный атлас транскрипции мозга спящих животных. Кроме того, они обнаружили, что экспрессия генов в большинстве клеточных популяций коррелирует либо с циркадной системой, либо с гомеостатической системой, за исключением глиальных клеток, которые вместо этого затрагиваются обоими процессами одновременно. 

«Single-cell transcriptomics reveals that glial cells integrate homeostatic and circadian processes to drive sleep–wake cycles» by Dopp, Ortega, Davie et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01549-4

Нейронные сети

Новый электрофизиологический метод помогает лучше понять процесс регуляции дыхания

Дыхание представляет собой простое двигательное поведение, которое, тем не менее, управляется нейронными цепями, распределенными по разным анатомическим структурам и включающими разнообразные в молекулярном плане нейронные популяции. Эти нейроны составляют вентральный дыхательный столб, включающий несколько ядер, ритмичные свойства которых по отдельности известны хорошо, а вот о кооперативной работе известно немного. В работе исследователей из США сообщается о новой экспериментальной технике, позволяющей проводить крупномасштабные электрофизиологические записи вдоль продолговатого мозга, и которая включает методы оптогенетического маркирования и трехмерных гистологических реконструкций. Эта техника использовалась исследователями для детализации респираторной активности нейронов, входящих в вентральный дыхательный столб у мышей с неповрежденной трахеей и блуждающими нервами. Им удалось показать, что активность этих нейронов развивается по непрерывной вращательной траектории на низкоразмерном нейронном многообразии. Кроме того, исследователи проверили, как эта ротационная динамика нарушается опиоидами и гипоксией.

«Latent neural population dynamics underlying breathing, opioid-induced respiratory depression and gasping» by Bush and Ramirez. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01520-3

Предсказания, формирующиеся в коре головного мозга мыши, кодируются иерархически

Гипотеза прогнозирующего поведения говорит о том, что мозг животных способен на высоких уровнях генерировать прогнозы, отправлять их в нижележащие уровни для сопоставления с текущими сенсорными данными и тем самым управлять поведением. При этом информация с нижележащего уровня, если она не соответствует прогнозам, отправляется обратно вверх для составления отчета об ошибке прогнозирования. Несмотря на вычислительную привлекательность этой модели, ее реализация в мозге остается неясной. Более того, сенсорное предсказание изучено довольно слабо. Исследователи из Швейцарии попытались понять, как корковые области взаимодействуют в кортикальной иерархии, когда последовательные стимулы двух модальностей (слуховой и тактильной) предоставляют информацию, необходимую для выполнения задачи. Путем одновременной визуализации популяции нейронов в соматосенсорной бочкообразной коре мышей и задней теменной коре во время решения специально разработанной задачи различения текстур по слуховым сигналам, они обнаружили следующее. Во время несоответствия, когда мыши принимали решения в соответствии с предсказаниями, как в первичной соматосенсорной, так и задней теменной коре представление текстур менялось только тогда, когда нисходящий поток информации от соответствующего отдела задней теменной коры был доминантным. Когда сильный восходящий информационный поток двигался от первичной соматосенсорной коры, происходило правильное кодирование текстур.

«Behavior-relevant top-down cross-modal predictions in mouse neocortex» by Han and Helmchen. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01534-x

Нейробиология боли

Обнаружена нейронная сеть, которая влияет на развитие хронической нейропатической боли

Центральные механизмы хронической боли – одной из наиболее распространенных проблем со здоровьем человечества – до сих пор остаются неизвестными. Предполагается, что это может быть следствием дезадаптивной пластичности периферической или центральной нервной системы, которая нарушила нормальную структуру нейронных связей, например, после травмы. Предполагается, что на усиление чувства боли также могут влиять и развивающиеся эмоциональные расстройства и дофаминовая система (мезолимбический путь дофамина). Исследователи из Китая обнаружили нейронную цепь с петлей положительной обратной связью между центром болевой рецепции и центром эмоциональных реакций, которая опосредует взаимное обострение гипералгезии (аномальной чувствительности к болевым стимулам) и аллодинии (сильному ощущению боли от слабого раздражителя) и их эмоциональные последствия. А это приводит развитию хронической нейропатической боли. Эта нейронная цепь образована нейронами передней поясной извилиной и вентральной областью покрышки. Исследователи отмечают, что нарушение этой петли оказывает как острое, так и долговременное благоприятное воздействие на гипералгезию и коморбидное анксиодепрессивно-подобное поведение на мышиной модели нейропатической боли.

«An ACC–VTA–ACC positive-feedback loop mediates the persistence of neuropathic pain and emotional consequences» by Song, Wei, Xu et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01519-w

Принятие решений

Не только дофамин влияет на совершение выбора, зависимого от вознаграждения

В исследованиях, сосредоточенных на изучении процесса принятия решений, основанных на вознаграждении, важную роль играет способность субъекта делать умозаключения о скрытых состояниях мира. То есть животные в строго ограниченной лабораторной среде на основе предыдущих наблюдений могут делать умозаключения о том, что существует некое скрытое состояние, контролирующее вероятности вознаграждения. Это сильно влияет на формирование адаптивного поведения. Знание о скрытых состояниях может отражать дофаминовая система, которая участвует в формировании адаптивного поведения путем сигнализирования о об ошибках прогнозирования вознаграждения, которые обновляют оценку ценности. Исследователи из Оксфорда с помощью модели нейронной сети головного мозга показали, что дофамин сообщает об ошибках прогнозирования вознаграждения, используя информацию о ценности, полученной на основе знаний о структуре задачи, а также информацию о скорости вознаграждения и движении. Теме не менее хотя вознаграждение сильно влияло на выбор и активность дофамина, ни активация, ни ингибирование дофаминовых нейронов не повлияли на будущий выбор. Это показывает, что влияние вознаграждений на выбор может быть обусловлено независимой от дофамина информацией, которую они передают о состоянии мира, а не дофаминергическими ошибками прогнозирования вознаграждения, которые они производят.

«Dopamine-independent effect of rewards on choices through hidden-state inference» by Blanco-Pozo, Akam & Walton. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01542-x

Мотивация

Два различных подтипа дофаминовых нейронов кодируют либо состояние, либо скорость его изменения 

Одновременное кодирование сенсорными датчиками состояния и скорости изменений наблюдалось в различных сенсорных системах. Нервная система параллельно использует быстро и медленно адаптирующиеся сенсорные детекторы, чтобы обеспечить нейронное представление внешних состояний и их временной динамики. Интересный вопрос заключается в том, применима ли эта дихотомия и к внутренним представлениям, не имеющим прямой корреляции с физическим миром. В свежей работе сообщается, что у мышей, обученных поиску вознаграждения, поведенческое состояние и скорость изменений кодировались устойчивой активностью дофаминовых нейронов медиальной вентральной покрышки и временной активностью в латеральных дофаминовых нейронов той же области. Исследователи делают вывод, что дофаминовые нейроны вентральной покрышки среднего мозга параллельно кодируют как абстрактную переменную, которая напрямую связана с текущим «состоянием» животного, так и скоростью изменения значения с течением времени. Полученные результаты предоставляют альтернативную основу, которая отличается от предыдущих моделей, утверждавших, что независимая от всплесков модуляция высвобождения дофамина приводит к мотивированному поведению.

«State and rate-of-change encoding in parallel mesoaccumbal dopamine pathways» by de Jong, Liang, Verharen et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01547-6

Когнитивная нейронаука

Во время беременности объем коры матери несколько уменьшается

Беременность и роды – события с уникальными гормональными, иммунологическими и физиологическими характеристиками, под влиянием которых головной мозг может в некоторой степени претерпевать изменения. К примеру, исследования показывают, что объем коры в областях сети пассивного режима работы мозга (активна в состоянии покоя) во время беременности и после родов может меняться, хотя и данные по этому вопросу несколько противоречивы. Исследователи их Испании решили изучить, как беременность, роды и послеродовой период влияют на нейропластичность матери. В продольном исследовании ученые собирали нейроанатомические, акушерские и нейропсихологические данные во время поздней беременности и раннего послеродового 110 матерей, а также 34 нерожавших женщин. Исследователи продемонстрировали, что во время поздней беременности объем коры головного мозга матерей во всех функциональных сетях оказывался более низким, чем у нерожавших, но эти корковые различия ослабевают в начале послеродового периода.

«Women’s neuroplasticity during gestation, childbirth and postpartum» by Paternina-Die, Martínez-García, Martín de Blas et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01513-2

Ретинотопическое кодирование структурирует взаимодействия между системами восприятия и памяти

Традиционные взгляды на организацию мозга предполагают, что области, находящиеся на вершине кортикальной иерархии, обрабатывают внутренне ориентированную информацию, используя абстрактный амодальный нейронный код. Недавно было описано наличие ретинотопического кодирования на верхушке коры, в котором принимает участие сеть пассивного режима работы мозга. Какова функциональная роль ретинотопического кодирования на вершине кортикальной иерархии – не известно. В новой работе с помощью фМРТ исследователи наблюдали устойчивое инвертированное (негативное) ретинотопическое кодирование в категориально-избирательных областях памяти на верхушке коры, которое функционально связано с классическим (положительным) ретинотопическим кодированием в категориально-селективных перцептивных областях зрительной коры высокого уровня. То есть ретинотопическое кодирование структурирует взаимодействие между внутренне ориентированными (мнемоническими) и внешне ориентированными (перцептивными) областями мозга. 

«A retinotopic code structures the interaction between perception and memory systems» by Steel, Silson, Garcia et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01512-3

Сон

За счет сна восстанавливается оптимальная вычислительная активность нейронов

Важнейшая функция сна состоит в поддержании постоянства внутренней среды организма и его оптимальной работоспособности. Полагают, что нейронная динамика, необходимая для сложного познания, ощущений и восприятия, критически зависит от сна, который должен восстанавливать ее после периода активного бодрствования. Взяв за основу теорию о том, что задача сна состоит в восстановлении вычислительных функций мозга, исследователи провели эксперимент, в котором записывали активность корковых нейронов в течение 10–14 дней у свободно ведущих себя крыс. Они показали, что нормальное бодрствование со временем нарушает динамическое равновесие нейронных сетей, а сон его восстанавливает. Авторы делают вывод о том, что возмущение и восстановление критичности – неравновесного режима динамики нейронных популяций – представляет собой механизм поддержания равновесного состояния системы, что соответствует основной восстановительной функции сна.

«Sleep restores an optimal computational regime in cortical networks» by Xu, Schneider, Wessel et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01536-9

Алгоритмы обучения

Новый принцип обучения нейронных сетей

И для людей, и для машин суть обучения состоит в том, чтобы точно определить, какие компоненты в процессе обработки информации ответственны за ошибку в ее выводе. Эта задача известна как «присвоение кредитов». Долгое время считалось, что присвоение кредитов лучше всего решается с помощью обратного распространения ошибки, которое также является основой современного машинного обучения. В новой работе исследователи излагают совершенно иной принцип «присвоения кредита», называемый «проспективной конфигурацией», в которой сеть сначала определяет структуру нейронной активности, которая должна возникнуть в результате обучения, а затем модифицируются синаптические веса, чтобы закрепить изменения в нейронной активности.

«Inferring neural activity before plasticity as a foundation for learning beyond backpropagation» by Song, Millidge, Salvatori et al. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01514-1

Технические отчеты

Новый безопасный способ визуализации связей между нейронами через вирус

Отслеживание связей между нейронами и картирование нейронных цепей обычно происходит через их маркировку с использованием вируса бешенства. Однако вирус остается токсичным для носителя, поскольку в результате генетическиъ манипуляций с ним механизм транскрипции и репликации нетронутым. Ранееисследователи из США разработали новый способ маркирования путем внедрения в клетки вируса бешенства второго поколения, в которых ген вирусной полимеразы L удален вместе с G. Тогда они показали, что вирус, по-видимому, не нарушает структуру или функции меченых нейронов. В новой работе исследователи продемонстрировали, что такие вирусные векторы могут использоваться для моносинаптического отслеживания входных сигналов к генетически определенным популяциям нейронов, при этом они имеют гораздо меньшую токсичность: 90% как пресинаптических, так и исходных клеток выжили в течение полного 12-недельного курса визуализации.

«Long-term labeling and imaging of synaptically connected neuronal networks in vivo using double-deletion-mutant rabies viruses» by Jin, Sullivan, Zhu et al.  https://doi.org/10.1038/s41593-023-01545-8


Подготовила Анна Удоратина

Читайте материалы нашего сайта во ВКонтактеЯндекс-Дзен и канале в Telegram.