Lježo universiteto Neuroinžinerijos laboratorijos mokslininkai atskleidė įdomų smegenų mechanizmą: neuronų gebėjimą išlaikyti patikimas funkcijas, nepaisant didelių jų fiziologinių komponentų skirtumų. Jų darbai publikuojami žurnale PNAS Nexus.
Neuromokslai jau seniai žinojo, kad kiekvienos smegenys yra unikalios ne tik savo jungtimis, bet ir neuronų molekuline sudėtimi. Tai apima jonų kanalus, membraninius baltymus, atsakingus už jonų patekimą į neuronus. Tačiau šie kanalai labai skiriasi nuo vieno individo ir net nuo vieno neurono iki kito. Tačiau šis kintamumas netrukdo smegenims patikimai veikti.
Šis paradoksas, žinomas kaip „neuronų degeneracija“, jau dešimtmečius domina mokslininkus. Ši sąvoka skiriasi nuo degeneracijos patologine prasme (kaip neurodegeneracinių ligų atveju) ir čia daugiausia dėmesio skiriama prisitaikančiajai ir tvirtai nervų sistemos savybei.
ULiège tyrinėtojai Arthuras Fyonas, Alessio Franci, Pierre'as Sacré ir Guillaume'as Drionas taikė originalų požiūrį, taikydami matematinius įrankius, kad geriau suprastų šią savybę. Jų matmenų mažinimo metodas leido supaprastinti sudėtingos sistemos analizę, atskleidžiant du skirtingus degeneracijos mechanizmus.
Mūsų tyrimas rodo, kad šie du mechanizmai veikia vienu metu, kiekvienas turi tam tikrą fiziologinę kilmę ir funkciją“, – aiškina Arthuras Fyonas, FNRS tyrėjas laboratorijoje ir pirmasis straipsnio autorius. Kartu jie užtikrina patikimą neuronų signalų moduliavimą, nepaisant jonų skirtumų. kanalai.
Šis atradimas taip pat šiek tiek pakelia šydą dėl neuromoduliacijos principų – proceso, kurio metu smegenys koreguoja savo veiklą reaguodamos į vidinius ar išorinius signalus. Praktiškai šis gilesnis supratimas leidžia apibrėžti universalią neuronų moduliacijos reguliavimo taisyklę, atveriančią daug žadančių perspektyvų numatyti neuroaktyvių vaistų poveikį ir tobulinti skaičiavimo modelius neurologijos srityje.
Pasekmės už žmogaus smegenų ribų
Komanda taip pat sukūrė neuromoduliacijos algoritmą, pagrįstą šiais atradimais, taikomą neuromorfinėms sistemoms, tokioms kaip robotai ar dirbtinio intelekto įrenginiai. Šie pasiekimai gali pakeisti robotiką, sukurdami sistemas, galinčias dinamiškai prisitaikyti prie aplinkos, kaip ir žmogaus smegenys.
Kompiuterinis neuromokslas yra sparčiai besiplečianti sritis, kuria siekiama nutiesti tiltus tarp eksperimentinio neurologijos ir matematinių modelių. Šis tyrimas yra šio potraukio dalis, atsakant į pagrindinį klausimą: kaip galime supaprastinti sudėtingų sistemų tyrimą neprarandant svarbių detalių?
„Mūsų darbas parodo, kaip įvairūs parametrai, pavyzdžiui, jonų laidumas, gali būti organizuojami supaprastintoje erdvėje, todėl lengviau naudoti neuronų modelius“, – aiškina Neuromotorinės inžinerijos laboratorijos direktorius Guillaume'as Drionas.
Be esminių interesų, šis darbas turi svarbių praktinių pritaikymų. Robotikos srityje šie algoritmai gali padėti mašinoms geriau prisitaikyti prie netikėtumų, pavyzdžiui, koreguojant savo elgesį pagal aplinkos pokyčius. Panašiai medicinos srityje jie galėtų padėti sukurti individualizuotą gydymą, tiksliai nukreiptą į neuromoduliacijos mechanizmus, kuriuos paveikė liga ar vaistas.