Новое исследование показывает сложную архитектуру схемы принятия решений в мозге червей, которая побуждает их искать пищу или останавливаться и пировать, как только источник пищи был найден.
Источник: Институт обучения и памяти Picower
Нейробиологи и неврологи Массачусетского технологического института обнаружили архитектуру фундаментальной схемы мозга, отвечающей за принятие решений, которая позволяет червю C. elegans либо добывать пищу, либо останавливаться, чтобы полакомиться, когда он находит источник пищи. Способная интегрировать несколько потоков сенсорной информации, схема использует всего несколько ключевых нейронов для поддержания такого поведения и при этом гибко переключается между ними в зависимости от условий окружающей среды.
“Для червя решение позать или есть сильно влияет на его выживание”, - сказал старший автор исследования Стивен Флавелл, доцент по развитию карьеры Братьев Листер в Институте обучения и памяти. “Мы думали, что изучение того, как мозг контролирует этот важный процесс принятия решений, может раскрыть фундаментальные элементы схемы, которые могут быть развернуты в мозге многих животных”.
По словам Флавелла, этот подход к изучению беспозвоночных для получения базовых знаний о том, как функционирует мозг, имеет давнюю традицию в нейробиологии. Например, исследования того, как нерв кальмара распространяет электрические импульсы, привели к ключевому пониманию, объясняющему, как клетки мозга срабатывают практически у всех животных.
Хотя критический компонент схемы мозга, идентифицированный Флавеллом и его коллегами, может показаться простым теперь, когда он был обнаружен, но найти его было совсем не просто. Ведущий автор Ни Джи, постдок в лаборатории Флавелла, использовал несколько передовых технологий, в том числе одно из собственных изобретений лаборатории, чтобы выяснить это. Результаты ее работы и работы ее соавторов публикуются в журнале eLife.
Отслеживание мышления.
C. elegans является популярной моделью изучения в нейробиологии, потому что в нем всего 302 нейрона, а “схема подключения”, или коннектом, почти полностью изучена. Но даже в этом случае очень плотная и перекрывающаяся взаимосвязь между этими нейронами, плюс их способность передавать сигналы друг другу с помощью химических веществ, называемых нейромодуляторами, означает, что вряд ли можно просто посмотреть на эти нейроны и понять, как он переключается между различными состояниями поведения.
Чтобы идентифицировать схемы нейронов среди этой сети соединений, лаборатория Флавелла разработала новый микроскоп, способный отслеживать червей, когда они перемещаются, тем самым постоянно отображая активность нейронов в мозге червя, о чем свидетельствуют вспышки света, вызванные кальцием. Джи использовал область, чтобы сосредоточиться на 10 взаимосвязанных нейронах, участвующих в поиске пищи, отслеживая их паттерны нервной активности, связанные с поведением.
Джи и соавторы обучили программное обеспечение, которое настолько хорошо изучило закономерности, что, основываясь только на нейронной активности, могло предсказывать поведение червя с 95-процентной точностью. Анализ выявил четверку нейронов, активность которых была специально связана с передвижением. Другой ключевой закономерностью было то, что переход от блуждания вокруг к остановке, всегда следовал за активацией нейрона, называемого NSM. Лаборатория Флавелла ранее показала, что NSM может ощущать присутствие недавно проглоченной пищи и выделять нейромодулятор, называемый серотонином, чтобы сигнализировать другим нейронам замедлить червя, чтобы он начал пировать.
Взаимный антагонизм
Определив паттерны активности, которые изменялись по мере переключения состояний червя, Джи начал манипулировать нейронами в цепи, чтобы понять, как они взаимодействуют. Чтобы подтвердить роль NSM в качестве триггера состояния обитания, Джи спроектировал его так, чтобы он был искусственно активирован вспышкой света (метод, называемый оптогенетикой).
Когда он включил свет, это заставило червя задержаться, подавив активность нейронов, связанных с ползаньем. Дальнейшие эксперименты показали, что эта тормозящая способность зависит от блуждающих нейронов, имеющих ингибирующий рецептор серотонина, называемый MOD-1.
Аналогичным образом, Джи показал, что, когда червь перемещался, это было связано с тем, что нейрон использовал нейромодулятор PDF для подавления активности NSM. Например, оптогенетическая активация PDF-экспрессирующих нейронов подавляла активность NSM.
Сенсорные входы
Таким образом, в результате продолжающейся битвы взаимного торможения движения поддерживается квартетом, а проживание поддерживается NSM, но все равно возникает вопрос: как червь решает переключится с пира на поиск пищи? Чтобы выяснить это, Джи и его коллеги запрограммировали алгоритм машинного обучения, чтобы определить, какие нейроны могут работать выше по течению в более широкой цепи, чтобы влиять на серотонин и PDF. Этот подход выявил нейрон под названием AIA, который известен тем, что интегрирует сенсорную информацию о запахах пищи. Активность AIA варьировалась вместе с парой блуждающих нейронов во время поиска пищи и с NSM, когда началось ползанье.
Другими словами, активизируясь от запаха пищи, AIA может использовать свой вход для переключения поведения по обе стороны схемы взаимного торможения. Помня, что NSM может чувствовать, когда червь на самом деле ест, Джи и Флавелл могли бы сделать вывод о том, что должны делать AIA и NSM. Если червь чувствует запах пищи, но не ест, ему нужно двигаться дальше к этому пищевому запаху, пока он не появится. Если червь чувствует запах пищи и в то же время начинает есть, он должен продолжать оставаться там.
“Для добывающего червя запахи пищи являются важным, но неоднозначным сенсорным сигналом. Способность AIA распознавать запахи пищи и передавать эту информацию в эти различные нижележащие цепи, зависящие от других входящих сигналов, позволяет животным контекстуализировать запах и принимать адаптивные решения о питании”, - сказал Флавелл. “Если вы ищете элементы схемы, которые также могут работать в других мозгах, этот выделяется как основной мотив, который может обеспечить контекстно-зависимое поведение”.
Оригинальное исследование: Открытый доступ.
“Нейронная схема для гибкого контроля устойчивых поведенческих состояний” Стивена Флавелла и др. eLife
