МОДЕЛЬ РАБОТЫ КЛЕТКИ МОЗГА

Дата публикации: 25 января 2024

Новое исследование физиков и нейробиологов из Чикагского университета описывает, как связь между нейронами возникает благодаря общим принципам построения сетей и самоорганизации, а не биологическим особенностям отдельного организма. Работа, опубликованная в журнале Nature Physics, точно описывает связность нейронов в различных организмах и может быть применима и к небиологическим сетям, таким как социальные взаимодействия.

«Когда вы строите простые модели для объяснения биологических данных, вы ожидаете получить хороший черновой вариант, который подходит для некоторых, но не для всех сценариев. Вы не ожидаете, что это будет работать так же хорошо, когда вы копаетесь в мелочах, но когда мы сделали это здесь, это в конечном итоге объяснило вещи таким образом, что действительно удовлетворило», – говорит Стефани Палмер, автор статьи.

Нейроны образуют сложную сеть связей между синапсами, чтобы общаться и взаимодействовать друг с другом. Хотя огромное количество связей может показаться случайным, в сетях клеток мозга, как правило, преобладает небольшое количество связей, которые намного сильнее, чем большинство других.

Такое распределение связей «с тяжелым хвостом» (так его называют из-за того, как оно выглядит на графике) составляет основу схемы, которая позволяет организмам думать, учиться, общаться и двигаться. Несмотря на важность прочных связей, ученые не знали, возникает ли этот «тяжелый хвост» из-за биологических процессов, характерных для разных организмов, или из-за базовых принципов организации сети.

Чтобы ответить на эти вопросы, ученые проанализировали коннектом, или карту связей между клетками мозга. Данные коннектомы были получены от нескольких различных лабораторных животных, включая плодовых мушек, круглых червей, морских червей и сетчатку мыши.

Чтобы понять, как нейроны образуют связи друг с другом, была разработана модель, основанная на динамике Хебба – термине, придуманном канадским психологом Дональдом Хеббом в 1949 году, который, по сути, гласит: «Нейроны, которые стреляют вместе, соединяются вместе». Это означает, что чем чаще два нейрона активируются вместе, тем сильнее становится их связь.

В целом, исследователи обнаружили, что динамика Хебба приводит к «тяжелым хвостам» силы связи, как и у различных организмов. Полученные результаты указывают на то, что подобная организация возникает на основе общих принципов построения сетей, а не является чем-то специфическим для биологии плодовых мушек, мышей или червей.

Модель также дала неожиданное объяснение другому сетевому феномену, называемому кластеризацией, который описывает тенденцию клеток связываться с другими клетками через общие связи. Хорошим примером кластеризации являются социальные ситуации. Если один человек знакомит своего друга с третьим, то вероятность того, что эти два человека станут друзьями, выше, чем если бы они встречались по отдельности.

Однако биология не всегда поддается точному объяснению, и в мозговых цепях по-прежнему много случайностей и шума. Нейроны иногда отключаются и перестраиваются друг с другом – слабые связи обрезаются, а более сильные могут образовываться в другом месте. Эта хаотичность служит проверкой той системы, которую исследователи обнаружили в данных, без которой сильные связи стали бы доминировать в сети. Модель была скорректирована с учетом случайности, что повысило ее точность.

Поскольку эта схема вытекает из общих сетевых принципов, команда надеется, что сможет распространить эту работу за пределы мозга.

Люди из команды ученых обладают огромным разнообразием знаний, от теоретической физики и анализа больших данных до биохимических и эволюционных сетей. «Мы сосредоточились на мозге, но теперь мы можем говорить и о другом», – заключили ученые.

Информационная служба Всероссийского портала  "Молодой специалист" msrabota.ru

Поделиться: