Як працює нервова система - вчені зняли відео

Активність кількох сотень нейронів у хробаків та кількох тисяч нейронів у мозку риби вдалося побачити у реальному часі. Щоб зрозуміти, як працює мозок, потрібно точно представляти його структуру.

Активність кількох сотень нейронів у хробаків та кількох тисяч нейронів у мозку риби вдалося побачити у реальному часі.

Щоб зрозуміти, як працює мозок, потрібно точно представляти його структуру. Якщо ми згадаємо особливості будови нервових клітин, про їхню здатність утворювати безліч міжклітинних контактів, то стає зрозуміло, що під структурою мозку тут слід розуміти не тільки «великоблокову» будову (мозочок, таламус, кора і т. д.), але і всю систему зв'язків між ними. Звичайно, мозок має великий запас пластичності: міжклітинні синапси в ньому то з'являються, то зникають. Однак у мозку є, якщо можна так сказати, постійні канали зв'язку, які залишаються незмінними і формують матеріальну основу внутрішньомозкових інформаційних потоків.

Досі єдиним організмом, у якого зв'язки в нервовій системі були змальовані у всіх деталях, залишається нематода Caenorhabditis elegans. У цього черв'яка нервова система складається всього з 302 клітин, так що з'ясувати, що з чим з'єднується, нейробіологам вдалося досить швидко - до 1986 року була створена повна карта міжнейронних зв'язків C. elegans. Звичайно, вчені незабаром замислилися і про те, щоб схожу карту зробити і для людського мозку, але в людському мозку нейронів не 302, а приблизно 100 мільярдів, так що можна уявити, яка титанічна задача стоїть перед дослідниками.Адже нейрони не просто утворюють аморфну ​​мережу, вони складаються в функціональні зони, що виконують ту чи іншу задачу, і ці зони, у свою чергу, взаємодіють між собою вже на макрорівні і підпорядковуються якимось додатковим архітектурним правилам. І все це безмірно ускладнює завдання картування мозку.

Вчені намагаються вирішити цю проблему з різних боків, часом досить несподіваними методами. Минулого року дослідники зі Стенфордського університету зуміли зробити мозок миші та фрагмент мозку людини майже прозорими: нервова тканина оброблялася детергентом так, що в ній залишалися лише білкові «скелети» нервових клітин, і за допомогою флуоресцентних білків можна було простежити розподіл нервових відростків від зовнішніх шарів. кори до самих надр мозку.

З іншого боку, продовжує користуватися успіхом старий метод картування, коли нервову тканину нарізають на тисячі шарів кожен товщиною в пару десятків мікрометрів, а потім ці шари уважно розглядають, оцінюючи схожість та відмінності. Проаналізувавши їхню будову, можна побудувати тривимірну карту мозку підвищеної точності. Такі роботи ведуться постійно, і мозкові атласи поступово стають дедалі детальнішими. Так, знову ж таки минулого року групі вчених з Дослідницького центру Юліх (Німеччина) разом з колегами з інших наукових центрів Німеччини та Канади вдалося створити тривимірний атлас мозку людини з роздільною здатністю 20 мікрометрів – ця карти мозку виявилася в 50 разів точнішою, ніж її попередники.

Часто ж нейробіологи займаються лише якимось окремим аспектом нейронної архітектури, скажімо, намагаються представити схему провідних шляхів між усіма зонами мозку.Тут теж вдалося досягти значних успіхів: буквально місяць тому дослідники з Алленівського інституту мозку повідомили, що їм вдалося визначити всю сукупність внутрішньомозкових зв'язків, щоправда, поки що лише для миші.

Але уявімо, що нам стали відомі всі сполуки, які тільки є в мозку, що створено найдокладніший тривимірний атлас – чи достатньо цього, щоб зрозуміти, як мозок працює? Очевидно, ні, адже ми не знатимемо, як саме розподіляються нервові імпульси по всій системі зв'язків між нейронами та великими малими зонами мозку. В якості аналогії можна навести комп'ютерні мікросхеми: ми можемо скільки завгодно їх розглядати, але на їх зовнішній вигляд ми не визначимо, чи працює зараз комп'ютер з відеофайлом або текстовим редактором. Для цього нам потрібно залізти всередину мікросхеми, побачити електричні струми, які біжать по ній. І так само потрібно залізти всередину нейрона, дізнатися про розподіл імпульсу по нервових клітинах, щоб зрозуміти, як там все працює.

Фіксувати та аналізувати активність нервових клітин вчені вміють давно. Як легко здогадатися, спостереження за активністю одного-єдиного нейрона нам нічого не скаже - потрібно знати, від кого він отримав сигнал і кому його передав, тобто активність всього ланцюжка, або хоча б більшої його частини. Але ж нейронні ланцюги існують не самі по собі, вони обмінюються інформацією між собою. Ми можемо визначити, яка група нейронів бере участь, наприклад, у руховій активності, але якщо ми хочемо отримати більш повну картину, якщо хочемо дізнатися, як сенсорна інформація "на вході" перетворюється на рухову активність "на виході", нам потрібно спостерігати відразу за всім мозком цілком.

Саме таке завдання спробували вирішити Роберт Преведел (Robert Prevedel) та його колеги з Інституту молекулярної патології у Відні та Массачусетського технологічного інституту. І їм вдалося її вирішити, правда, поки що не на людському мозку, і не на мишачому, а все на тій же найпростішій нервовій системі нематоди C. elegans і на мозку мальків, що розвивається, даніо-реріо.

Дослідники модифікували хробаків та риб так, щоб їх нейрони синтезували флуоресцентний білок: цей білок світився при змінах рівня іонів кальцію всередині клітини. Як відомо, при збудженні та розповсюдженні електричного імпульсу відбувається перерозподіл іонів з обох боків нейронної мембрани – власне, зміни у концентрації іонів і лежать в основі нервового імпульсу. Стежити за роботою нейрона можна за рухом іонів всередину і зовні клітини, а якщо у нас є спеціальний білок, що світиться, який чутливий до таких перерозподілів іонів, то за роботою нервової клітини можна взагалі стежити на власні очі, нехай і за допомогою мікроскопа.

Насправді така технологія давно застосовується для вивчення нервових імпульсів, але досі її використовували на малій кількості нервових клітин. На цей раз завдання вчених полягало в тому, щоб за допомогою білка, що світиться, можна було спостерігати за роботою відразу всієї нервової системи, щоб зображення виходило об'ємним, і щоб активність нервової системи можна було фіксувати з великою швидкістю. Це вдалося зробити за допомогою особливого мікроскопічного методу, що дозволяє робити 50 знімків за секунду, які потім монтувалися в 3-D-зображення.Видно, які нейрони у хробака працюють у стані спокою, які – коли хробак повзе, і які – коли він відчуває якийсь запах чи тактильне роздратування. (Відео з повзучою нематодою, що світиться, можна подивитися на YouTube.

У нематоди C. elegans, як було сказано, на всю нервову систему, від голови до хвоста, припадає лише 302 нейрони. У мальків даніо-реріо нервових клітин вже 100 тисяч, і врахувати активність усіх одразу вчені не змогли, обмежившись поки що лише п'ятьма тисячами (що все одно непогано порівняно з трьомастами нейронами у хробаків).

Дослідники відзначають слабке місце розробленого ними методу: він дозволяє бачити якусь середню активність усієї нервової клітини, але розглянути активність окремого нейронного відростка, аксона або дендриту вже не дозволяє. Втім, дослідники сподіваються, що їм вдасться вдосконалити технологію та ще більше деталізувати зображення.

Робота ця по суті методична (і опублікована вона в Nature Methods), проте за допомогою такого методу можна буде дізнатися багато нового про функціонування нервових мереж у масштабах якщо не всього мозку, то хоча б його частини. Звичайно, можна сказати, що нервова система нематоди і рибки даніо-реріо незмірно простіше, ніж у людини, але, по-перше, цей метод можна буде застосувати до мозку якихось піддослідних ссавців, а, по-друге, деякі закономірності нервової роботи системи можна досліджувати і лише на рівні простих черв'яків. Ще раз вкажемо на головну особливість такого підходу: ми в реальному часі реєструємо роботу одразу всієї нервової системи (або хоча б досить великої частки нейронів).І завдяки тому, що активність нервових клітин видно тут без тимчасових затримок, ми можемо точніше уявити інформаційні процеси, що відбуваються в нервовій системі.

Правда, все-таки цю дилему між кількістю нейронів та їхньою активністю поки що так і не виходить вирішити до кінця: або ми бачимо дуже багато нейронів, але не можемо в деталях оцінити їхню роботу, або навпаки – бачимо всі подробиці передачі імпульсів, але лише між обмеженою кількістю нервових клітин. Залишається сподіватися лише подальший науково-технічний прогрес.

Сподобалася стаття? Напишіть свою думку у коментарях.