Badanie Drosophila pokazuje, że neurony zstępujące (DN) odpowiedzialne za zachowania tworzą złożone sieci specyficzne dla zachowania, co podważa pogląd, że poszczególne neurony niezależnie kierują działaniami. Odkrycie to ma implikacje dla robotyki i badań nad zaburzeniami motorycznymi.
Fundamentalnym pytaniem w neurobiologii jest to, w jaki sposób zwierzęta, w tym ludzie, przekształcają sygnały mózgowe w skoordynowane ruchy. Zazwyczaj mózg przekazuje ciału polecenia ruchowe za pośrednictwem „neuronów zstępujących” (DN), które kontrolują zarówno proste odruchy, jak i złożone zachowania.
Jednak sama liczba nazw wyróżniających, a także ich skomplikowane powiązania oznaczają, że badanie ich na większych zwierzętach może być wyzwaniem. Na przykład mysz ma około 70 000 nazw wyróżniających, podczas gdy ludzki mózg ma ich ponad milion.
Muszka owocowa, Drosophila melanogasterze stosunkowo prostym układem nerwowym, jest modelem łatwiejszym w zarządzaniu. Ma około 1300 nazw wyróżniających, a mimo to może wykonywać złożone zachowania, takie jak chodzenie, latanie, boks i zaloty. Ta prostota w połączeniu z zaawansowanymi narzędziami genetycznymi sprawia, że Drosophila idealny do badania neuronalnych podstaw zachowania.
Odkrycia w zachowaniu neuronowym Drosophila
Zespół naukowców kierowany przez Pavana Ramdyę z EPFL odkrył teraz, w jaki sposób DN Drosophila koordynować złożone zachowania. W szczególności skupili się na nazwach wyróżniających przypominających polecenia, podzbiorze zstępujących neuronów, które, jak wykazały poprzednie badania, są wystarczające do kierowania kompletnymi zachowaniami – u muszki owocowej poruszają się do przodu, uciekają, składają jaja i części ciała „taniec” godowy owadów.
Film podsumowujący metody stosowane w badaniach na muszkach owocowych, pokazujący neurony przekształcające sygnały mózgowe na polecenia ruchu. Źródło: Laboratorium Neuroinżynierii EPFL
Badanie pokazuje, że nazwy wyróżniające przypominające polecenia zamiast działać samodzielnie, rekrutują dodatkowe sieci nazw wyróżniających, zapewniając nowy wgląd w to, jak proste polecenia mózgowe mogą powodować skoordynowane działania. Badania prowadzili Jonas Braun i Femke Hurtak w grupie Ramdyi, a ich wyniki opublikowano w: Natura.
Naukowcy wykorzystali optogenetykę, technikę wykorzystującą światło do kontrolowania neuronów w celu aktywacji określonych zestawów poleceń DN u muszek. Skoncentrowali się na trzech typach DN, które napędzają odpowiednio chodzenie do przodu, pielęgnację anten i chodzenie do tyłu. Rejestrując aktywność innych DN w mózgu podczas tych aktywacji, zaobserwowali, w jaki sposób te początkowe sygnały rekrutują dodatkowe neurony.
Sieci neuronowe i specyfika zachowań
Aby lepiej zrozumieć połączenia między tymi neuronami, zespół przeanalizował konektom mózgowy muszki owocowej – wykres opisujący połączenia synaptyczne między neuronami. Mapując połączenia, zidentyfikowali, w jaki sposób nazwy wyróżniające przypominające polecenia wchodzą w interakcję z innymi nazwami wyróżniającymi.
Podejście to pokazało, że nazwy wyróżniające przypominające polecenia nie działają w izolacji, ale zamiast tego tworzą bezpośrednie połączenia pobudzające z innymi nazwami wyróżniającymi, skutecznie tworząc sieci, które współpracują ze sobą, tworząc złożone zachowania. Na przykład osoba wyróżniająca się odpowiedzialna za chodzenie do przodu rekrutuje większą sieć wyróżnień niż ta kontrolująca prostsze zachowania, takie jak pielęgnacja. Sieci te są specyficzne dla zachowania, a różne skupiska neuronów są aktywowane do różnych działań.
Naukowcy przeprowadzili także eksperymenty na bezgłowych muszkach, aby określić rolę tych sieci. Odkryli, że pewne zachowania, takie jak chodzenie wstecz, można nadal wykonywać nawet bez sieci, podczas gdy bardziej złożone zachowania, takie jak chodzenie do przodu i pielęgnacja ciała, wymagają pełnej sieci nazw wyróżniających w mózgu.
Badanie to tworzy nowe ramy dla zrozumienia, w jaki sposób sygnały mózgowe zamieniają się w działania: zamiast pojedynczych neuronów pełniących rolę prostych centrów dowodzenia, większość zachowań można zasadniczo koordynować poprzez działania większych sieci. Model ten może zainspirować do projektowania lepszych kontrolerów robotów, a nawet pomóc w zrozumieniu zaburzeń motorycznych człowieka.
Odniesienie: „Sieci zstępujące przekształcają sygnały poleceń w sterowanie motoryczne populacji”, Jonas Braun, Femke Hurtak, Sibo Wang-Chen i Pavan Ramdya, 5 czerwca 2024 r., Natura.
DOI: 10.1038/s41586-024-07523-9
Badanie zostało sfinansowane przez Boehringer Ingelheim Fonds i Szwajcarską Narodową Fundację Nauki (SNSF).
