Tyrėjai atranda, kaip vaisinių muselių neuronų tinklai paverčia paprastas komandas į sudėtingą elgesį

Tyrėjai atranda, kaip vaisinių muselių neuronų tinklai paverčia paprastas komandas į sudėtingą elgesį

Gyvensena mityba, dietos, judėjimas

Supratimas, kaip gyvūnai, įskaitant žmones, paverčia smegenų signalus koordinuotais judesiais, yra pagrindinis neurologijos klausimas. Apskritai smegenys siunčia kūnui judėjimo nurodymus per „nusileidžiančius neuronus“ (DN), kad paskatintų paprastus refleksus ir sudėtingą elgesį.

Tačiau didžiulis DN skaičius ir sudėtingi jų ryšiai reiškia, kad tirti juos su didesniais gyvūnais gali būti sudėtinga. Pavyzdžiui, pelė turi apie 70 000 DN, o žmogaus smegenyse yra daugiau nei milijonas.

Vaisinė muselė Drosophila melanogaster su gana paprasta nervų sistema yra lengviau valdomas modelis. Jis turi maždaug 1 300 atsakymų, tačiau gali atlikti sudėtingus veiksmus, tokius kaip vaikščiojimas, skraidymas, boksas ir piršlybos. Dėl šio paprastumo kartu su pažangiomis genetinėmis priemonėmis Drosophila idealiai tinka tyrinėjant neuroninius elgesio pagrindus.

Mokslininkų komanda, vadovaujama Pavan Ramdya iš EPFL, dabar atrado, kaip DN Drosofiloje organizuoja sudėtingą elgesį. Konkrečiai, jie sutelkė dėmesį į „į komandas panašius“ DN – besileidžiančių neuronų pogrupį, kurio, kaip įrodė ankstesni tyrimai, pakanka visiškam elgesiui paskatinti – vaisinės musės jie juda į priekį eidami, pabėgdami, dėdami kiaušinius ir vabzdžių dalis. piršlybų „šokis”. Tyrimui vadovavo Jonas Braunas ir Femke Hurtak iš Ramdya grupės ir yra paskelbtas m Gamta.

Tyrimas rodo, kad į komandas panašūs DN, o ne vieni, įdarbina papildomus DN tinklus, suteikdami naują supratimą apie tai, kaip paprastos smegenų komandos gali atlikti suderintus veiksmus.






Tyrėjai naudojo optogenetiką, techniką, kuri naudoja šviesą neuronams valdyti, kad suaktyvintų konkrečius komandų tipo DN rinkinius musėse. Jie sutelkė dėmesį į trijų tipų DN, kurie atitinkamai skatina ėjimą į priekį, antenų grooming ir vaikščiojimą atgal. Užfiksuodami kitų DN aktyvumą smegenyse šių aktyvacijų metu, jie pastebėjo, kaip šie pradiniai signalai įdarbino papildomus neuronus.

Siekdama geriau suprasti šių neuronų ryšį, komanda išanalizavo vaisinės muselės smegenų jungtį – grafiką, apibūdinantį sinaptinius neuronų ryšius. Nustatydami ryšius, jie nustatė, kaip komandų tipo DN sąveikauja su kitais DN.

Šis metodas parodė, kad į komandas panašūs DN neveikia atskirai, o sudaro tiesioginius sužadinimo ryšius su kitais DN, efektyviai kurdami tinklus, kurie kartu sukuria sudėtingą elgesį. Pvz., DN, atsakingas už ėjimą į priekį, įdarbina didesnį DN tinklą nei tie, kurie kontroliuoja paprastesnį elgesį, pvz., Priežiūrą. Šie tinklai yra būdingi elgesiui, o skirtingos neuronų grupės suaktyvinamos skirtingiems veiksmams.

Tyrėjai taip pat atliko eksperimentus su begalvėmis musėmis, kad atskirtų šių tinklų vaidmenį. Jie nustatė, kad tam tikras elgesys, pvz., vaikščiojimas atgal, vis tiek gali būti vykdomas net ir be tinklų, o sudėtingesniems elgesiams, tokiems kaip ėjimas į priekį ir priežiūra, reikalingas visas DN tinklas smegenyse.

Šis tyrimas sukuria naują sistemą, leidžiančią suprasti, kaip smegenų signalai virsta veiksmais: vietoj pavienių neuronų, veikiančių kaip paprasti komandų centrai, dauguma elgsenų iš esmės gali būti organizuojamos didesnių tinklų veiksmais. Šis modelis gali padėti sukurti geresnius robotų valdiklius ir netgi padėti suprasti žmogaus motorinius sutrikimus.