Когда мы пытаемся представить нашу память, то в голове возникает образ библиотеки со множеством книжных стеллажей или чердака, где немного хаотично разбросаны вещи из разных эпох, которые нам когда-нибудь пригодятся, а может быть, и нет. Но в реальности всё более причудливо, чем в наших фантазиях. Воспоминания создаются в «грибных лесах», а если выражаться научными терминами — в грибовидных дендритных отростках. Рассказываем о том, как они (и другие виды дендритных шипиков) устроены, и как их исследуют наши учёные.
Небольшой словарик, который поможет разобраться в теме
Нейрон, или нервная клетка — основная структурная единица нервной ткани, обрабатывает и передаёт информацию, используя электрические и химические сигналы.
В нейроне выделяют тело и специализированные отростки: дендриты и аксон.
Аксон — отросток нейрона, по которому нервные импульсы (потенциалы действия) поступают от тела клетки и дендритов к другим клеткам: нервным, мышечным, железистым. От тела нейрона отходит только один аксон, на конце он обычно ветвится.
Дендрит — короткий ветвящийся отросток, сужающийся к концам. Дендрит получает информацию от аксонов и проводит импульсы к телу нейрона.
На поверхности дендрита располагается много дендритных шипиков (дендритных отростков). Они выполняют функцию увеличения поверхности для синаптических контактов с аксонами, находящимися на далеком расстоянии от дендритов. Количество шипиков на каждом дендрите варьируется.
Синапс — это место контакта между двумя нейронами, служащее для передачи информации от клетки к клетке.
Дендритные отростки отличаются формой и размерами. Изменение их структуры или умирание существующих и рост новых шипиков позволяет нейронам передавать информацию друг другу. Кроме того, изменения в дендритных отростках были обнаружены после воздействия различных стимулов, таких как лекарства, гипоксия, окружающая среда, нейродегенеративные и психиатрические заболевания. Поэтому считается, что дендритные шипики служат местом рождения воспоминаний и связаны с процессом обучения.
Чаще всего их делят на группы исходя из различий ключевых морфологических признаков: размера головки и шейки. Традиционно дендритные отростки распределяют по классам: грибовидные, тонкие, пеньковые, а иногда и филоподии.
У грибовидных отростков (mushroom) большая головка и маленькая шейка, отделяющая их от дендрита. Они образуют прочные синаптические связи, дольше всех живут и поэтому считаются хранилищем долговременной памяти.
Тонкие отростки (thin) по своей структуре напоминают грибовидные, но их головка меньше шейки. Они более динамичны, чем грибовидные, и ответственны за формирование новых воспоминаний в процессе синаптической пластичности. Их можно назвать «обучающимися» шипиками.
Пеньковые отростки (stubby), как правило, не имеют шейки. Известно, что этот тип преобладает на ранних стадиях постнатального развития, но в небольшом количестве встречается и во взрослом состоянии, где пеньковые шипики, вероятно, образуются в результате исчезновения грибовидных.
Филоподии (filopodia) — очень длинные, тонкие выступы дендритной мембраны без четкой головки, часто встречающиеся в развивающихся нейронах и редко наблюдаемые в зрелых. Считается, что филоподии — это преждевременные синапсы, еще не имеющие функциональной связи с аксоном.
Некоторые учёные выделяют и другие виды шипиков, но эти расширенные классификации не используются в большинстве случаев.
Не бывает двух полностью одинаковых по строению отростков.
Однако этот широко используемый подход к распределению дендритных отростков на группы не идеален. Он в определенной степени субъективен, ведь очень трудно найти четкую границу между классами. Дендритные шипики представляют собой континуум форм и размеров, и попытка подогнать это множество под заранее обозначенные категории приводит к ошибкам. Вдобавок существующие решения обрабатывают только двумерный срез исходного 3D-изображения, что может привести к значительной потере информации о форме отдельных отростков.
Учёные Политеха разработали новый способ анализа структуры дендритных шипиков на основе трехмерных экспериментальных моделей. Они построили гистограмму распределения длины хорд (тип диаграммы), при этом используется набор случайно выбранных хорд в объёме дендритных отростков. Этот метод ранее применялся для анализа морфологии опухолей на МРТ-изображениях, но никогда не использовался для нейроисследований. Подход позволяет непредвзято рассуждать, а также провести эффективную автоматизированную кластеризацию дендритных отростков. Разработанное ПО SpineTool имеет открытый исходный код и написано на широко распространенном языке Phyton с графическим интерфейсом в блокноте Jupiter.
Хорда — отрезок, обе конечные точки которого лежат на поверхности дендритного отростка. Внутри шипика случайным образом прочерчиваются хорды, затем строится гистограмма, характеризующая распределение их длины.
Для изучения головного мозга исследователи используют нейроны мозга мышей, которые выращивают в стерильных условиях — в специальной среде в инкубаторе. Они близки по строению к нервным клеткам человеческого мозга.
Учёные могут наблюдать, как эти структуры развиваются, видоизменяются. В ходе исследований их специально модифицируют так, чтобы они вырабатывали зеленый флуоресцентный белок, что позволяет получать их изображения в высоком качестве.
Сначала алгоритм обучали на наборе данных, вручную разделенном 8 экспертами на классические группы дендритных отростков. Каждый шипик в конце концов относили к той категории, в которую его определило большинство специалистов.
Затем исследователи, чтобы увеличить уровень объективности, использовали метод кластеризации, при котором данные разбиваются не на заранее определенные классы, а на кластеры, рассчитанные математическими методами. Таким образом, учёные постарались избежать ситуации, когда данные подстраиваются под существующую теорию, и увеличили точность классификации.
Созданное исследователями Политеха ПО даст возможность лучше понять устройство дендритных шипиков, что важно для изучения болезни Альцгеймера, Паркинсона, Дауна, деменции.
📌 Статья об этой разработке опубликована в научном издании Scientific Reports, который входит в группу журналов Nature. Исследование реализовано в рамках программы «Приоритет 2030», национального проекта «Наука и университеты».
Подписывайтесь на канал «Теория большого Политеха», чтобы следить за научной повесткой!
Читайте о других актуальных исследованиях в текстах:
