Найти тему
У-Янус

Как растет мозг? Математика знает.

Сегодня речь пойдет об узорах в живой природе.

Многие биологические объекты формируются из повторяющихся похожих элементов. Так бутоны цветов выстраиваются из лепестков, так у птиц форма крыла создается похожими, но различными по длине перьями. И также мозг можно представить в виде узора из нейронов.

Недавно ученые из Стенфорда решили выяснить, по каким правилам в мозгу формируются узоры из нейронов. Исследователи опирались на тот факт, что в мозгу множество разных типов нейронов, а выполнение каких-либо задач требует согласованной работы нейронов сразу несколько типов. Конечной целью работы было создание модели роста нейронной сети, которая показывает, как правильным типам нейронов располагаться в нужных местах и выстраивать мозг.

В качестве экспериментальной основы исследования ученые выбрали наблюдение за мозгом Schmidtea mediterranea. Это плоский червь длиной около миллиметра с подходящей для таких экспериментов способностью заново отращивать голову после ампутации) Чтобы отметить различные типы нейронов использовали флуоресцентные красители, после чего наблюдали за растущим мозгом червя с помощью микроскопов высокого разрешения. Контрастное изображение из светящихся нейронов и всего остального позволило зафиксировать узоры для дальнейшего анализа закономерностей роста.

Schmidtea mediterranea
Schmidtea mediterranea

Фотография растущего мозга Schmidtea mediterranea
Фотография растущего мозга Schmidtea mediterranea

Оказалось, что нейроны одного типа всегда расположены на достаточно больших расстояниях друг от друга, а пространство между ними заполнено нейронами других типов. Таким образом, нейроны одного типа никогда не взаимодействуют друг с другом напрямую, но всегда работают со своими ближайшими соседями – нейронами других типов. При этом такой паттерн повторяется снова и снова по всему мозгу плоского червя, образуя непрерывную нейронную сеть.

Структуры, построенные по похожим принципам, в физике и химии известны в связи с явлением перколяции (от лат. percōlāre – просачиваться, протекать), которое описывает протекание или непротекание жидкостей через пористые материалы. С позиций математики такие системы первым рассмотрел Де Волсон Вуд в 1894 году, предложив следующую задачу:

«Равное число белых и чёрных шаров одинакового размера бросают в прямоугольный ящик. Какова вероятность того, что будет непрерывный контакт белых шаров от одного конца ящика до другого?»

Как нетрудно увидеть, даже в оригинальной постановке Вуда задача имеет явные параллели со структурой мозга. Но в случае мозга есть еще одно важное дополнительное требование к структуре – клетки мозга плотно упакованы, т.е. кластеры из нейронов обязательно лежат вплотную друг к другу. Поэтому ученым при построении перколяционной модели, математически описывающей сеть из нейронных кластеров, пришлось решать еще и вопрос о максимально возможном заполнении системы кластерами – джемминге.

В результате удалось разработать математическую модель роста клеток мозга и прояснить механизм формирование мозговой ткани. Но эту модель можно использовать шире. Изменяя ее биологическое наполнение, можно описывать и другие ткани в человеческом организме.

Очевидно, что такая модель станет существенным подспорьем для биоинженеров, занимающихся синтезом различных тканей из стволовых клеток. Стимулируя преобразование стволовых клеток в специализированные, можно получить ткани печени, почек или сердца, но при этом клетки должны формировать правильные узоры, чтобы органы работали. Понятно, что в таком деле математическая модель сильно повышает шансы на успех.

Впечатляющая работа.

Margarita Khariton et al. Chromatic neuronal jamming in a primitive brain, Nature Physics (2020). DOI: 10.1038/s41567-020-0809-9

Мне важно Ваше мнение. Если нравится, ставьте лайк, подписывайтесь.
Наука
7 млн интересуются