Два исследования на мухах раскрывают механизм, с помощью которого система управления мозгом учится согласовывать информацию о самоориентации с ориентирами в окружающей среде - процесс, имеющий решающее значение для точной навигации.
Как всем известно, для успешного ориентирования в мире необходимо хорошее чувство направления. У млекопитающих это «чувство» включает нейроны, называемые клетками направления головы. Каждая такая клетка становится наиболее активной, когда животное сталкивается с определенным направлением относительно ориентиров в его среде. Вместе активность клеток показывает, в каком направлении находится животное в любой данный момент.
В 2015 году выяснилось, что плодовые мухи, которые намного легче, чем млекопитающие, изучать экспериментально, имеют поразительно похожие клетки, называемые головными нейронами.
Теперь воспользуйтесь этим открытием, чтобы решить давнюю проблему: как этот тип нейрона реагирует на расположение ориентиров таким образом, который достаточно стабилен, чтобы быть надежным, но достаточно гибок, чтобы позволить адаптацию к новым средам?
Чтобы привести пример проблемы, представьте, что вы выходите из станции метро на людную улицу. Если вы постоянный посетитель, все, что вам нужно, это осмотреться вокруг. Однако, если вы никогда не были на этой станции раньше, вам может понадобиться момент, чтобы сориентироваться. Вы принимаете к сведению окружающие дорожные знаки, магазины и памятники. Вскоре у вас есть свои ориентиры и вы можете отправиться в правильном направлении.
Этот пример выдвигает на первый план две проблемы для системы управления мозгом. Во-первых, он должен стабильно указывать направление в знакомых условиях: возвращение на ту же станцию должно вызывать одинаковую ориентацию. Во-вторых, он должен обладать гибкостью для изучения новых конфигураций ориентиров, даже когда подобные ориентиры были замечены ранее - необходимо изучить конкретную конфигурацию дорожных знаков на новой станции, даже если вы видели подобные дорожные знаки в других местах.
Нервные механизмы, которые лежат в основе этих способностей у мух, являются прекрасным примером функции следования за формой. Направляющие нейроны насекомых (также известные как E-PG или компас, нейроны) расположены в виде кольца, которое соответствует 360 возможных направлений, в которых муха может столкнуться иногда называют углами курса. Из-за торможения между нейронами можно указывать только один угол курса, предоставляя мухе однозначный сигнал.
Следует отметить, что вместо того, чтобы всегда ориентировать свою деятельность на кардинальное направление, например на север, направляющие нейроны произвольно изменяют свою активность, когда муха входит в новую среду. Направляющие нейроны получают информацию от визуальных кольцевых нейронов, которые активируются визуальными сигналами в определенных ориентациях относительно мухи, и от внутренних сигналов о самодвижении.
Ученые проверили, изменяются ли связи между нейронами зрительного кольца и головными нейронами с опытом , используя ряд экспериментальных методов (многие из которых возможны только у плодовых мушек). Они внедрили систему виртуальной реальности (VR), в которой муха шла по плавающему шару. Множество огней вокруг мухи мигали вместе с движениями животного, предоставляя визуальные сигналы, позволяющие мухе ориентироваться. Затем авторы измерили входные данные от визуальных кольцевых нейронов к головным нейронам, когда мухи исследовали эту виртуальную среду. Они также использовали генетические методы для подавления активности зрительных кольцевых нейронов.
Эти эксперименты показали, что отдельные нейроны заголовка ингибируются визуальными кольцевыми нейронами, которые активируются визуальными сигналами под определенными углами относительно мухи. Из-за специфики этого спаривания визуальный ввод усиливает направленное предпочтение заголовочных нейронов. Эта работа решает проблему того, как мозг может преобразовать визуальный вход в стабильный направленный сигнал в знакомой среде - первая из проблем в нашем сценарии метро.
Далее ученые проверили, как заголовочные нейроны могут адаптироваться при изменении среды. Они представили мух с двумя одинаковыми визуальными сигналами, разделенными на 180 - неоднозначной средой, в которой полоборота производят тот же визуальный сигнал, что и полный оборот. Направляющие нейроны мух, которые могут представлять только один угол направления за один раз, переключаются между преимущественной активацией двумя противоположными направлениями курса.
После того, как мухи были возвращены в мир единой реплики, связь между визуальным вводом и активностью сети курса в целом иногда изменялась на 180. Сила визуальных входов в заголовочные нейроны также изменилась, но только в нейронах, которые были активны в течение периода двух сигналов.
Этот вывод показывает, что новые ассоциации могут образовываться между нейронами зрительного кольца и головными нейронами в новых условиях. Однако простых визуальных изменений недостаточно. Вместо этого должна быть скоординированная активация восходящего зрительного кольцевого нейрона и нижестоящего направляющего нейрона. Это приводит к уменьшению силы ингибирующей синаптической связи между ними, так что головной нейрон становится менее чувствительным к ингибированию зрительным кольцевым нейроном - явление, известное как ассоциативная пластичность.
В дополнительном эксперименте представлены мухи с VR-сценами, полученными из естественных изображений двигаясь на шаг ближе к натуралистическим условиям. Затем они стимулировали направляющие нейроны в произвольной ориентации относительно визуальных сигналов, которые получала муха, тем самым изменяя предпочтительные направления движения нейронов. После этого периода стимуляции смещения между активностью заголовка-нейрона и визуальным входом оставались нетронутыми, демонстрируя способность системы изучать новые ассоциации визуального заголовка. Даже частичные виды на сцену в сочетании со стимуляцией вызывали глобальные изменения в активности сети заголовочных нейронов. Это раскрывает полезное свойство сети для нашей установки метро: оно позволяет вам ориентироваться на новой станции, не исследуя все 360 сцены.
Но гибкость системы может иметь обратную сторону - если синапсы могут измениться, они также могут быть стерты? Во-первых, они обнаружили, что представление мух с разными сценами выявляло разные предпочтения направления направления-нейрона, которые варьировались от мухи к мухе. Но, что особенно важно, эти предпочтения были стабильными для данной сцены для каждой мухи, даже когда сцена была представлена как часть «слайд-шоу» из нескольких различных сцен. Это показывает, что сеть заголовка мухи может хранить и извлекать воспоминания о сценах. Авторы завершают свою работу, разрабатывая теории, которые предсказывают, какие типы сцен могут быть сохранены одновременно и какие правила позволяют изучать сцены без стирания существующих воспоминаний.
Вместе эти исследования строго устанавливают способность сети курса мухи учиться через ассоциативную пластичность. Ключевой вопрос заключается в том, используют ли мухи и другие насекомые воспоминания о сложных сценах для навигации или в большей степени полагаются на небесные сигналы, такие как Солнце. Другие типы сенсорного ввода, такие как поляризация света, также, вероятно, играют роль в закреплении представлений о направлении насекомых и должны быть приняты во внимание. Кроме того, молекулярная и клеточная работа будет необходима, чтобы раскрыть правила синаптической пластичности при работе в системе. Наконец, эта работа создает гипотезы, которые должны быть проверены на других видах, потому что многие свойства головных нейронов плодовой мухи аналогичны свойствам головных клеток млекопитающих.
Таким образом, плодовая муха углубила наше понимание нейронных механизмов, которые лежат в основе нашего чувства направления. Богатый ландшафт ждет дальнейшего исследования.
Спасибо, что прочли мою статью! Надеюсь Вам было интересно и полезно узнать, для себя что-то новое и Вы посоветуете почитать меня своим друзьям и знакомым. Буду благодарна за Ваши лайки и рекомендации! Возвращайтесь на канал, все самое интересное и новое будет здесь!
