На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • Владимир
    Риск снижается, но все равно в итоге приводит к 100 % смертности.Инфаркт миокарда ...

Нейромай 2023. Нейронауки в Nature Neuroscience

Юбилейный выпуск Nature Neuroscience, посвященный 25-летию журнала, знакомит читателей, в основном, с работами по нейронным сетям, которые уводят нас в клеточные и сетевые основы нашего поведения. В этом выпуске опубликованы работы, посвященные нейродегенеративным заболеваниям, механизмам быстрого обучения и принятия решений, новым методам неинвазивного декодирования речи, а также созданию атласа развития спинного мозга.

alt

Заболевания нервной системы

Иммунные реакции вызывают болезнь Альцгеймера?

Касательно патогенеза болезни Альцгеймера (БА) имеется предположение о том, что в основе снижения когнитивных функций лежат неадаптивные реакции врожденного иммунитета. При БА включается противовирусные сигнальные пути, которые регулируют реакцию на микроглиальные заболевания. Основной антивирусный сенсор ДНК – циклическая GMPAMP синатаза. Исследователи из Колледжа Уайл Корнелл Медикал (США) на мышах показали, что ее активация снижает когнитивную устойчивость через уменьшение MEF2C – белка, который участвует в формировании мышц, развитии сосудов, морфогенезе сердца. Мутации в гене MEF2C у человека связывают с развитием умственной отсталости и нарушением двигательного поведения. Уменьшение MEF2C, в свою очередь, происходит через интерферон I, играющего важную роль в воспалительных процессах и иммунном ответе. Также исследователи продемонстрировали мощный защитный эффект генетической делеции Cgas против синаптического и когнитивного дефицита, предложив новый метод терапии БА.

Udeochu et al. Tau activation of microglial cGAS–IFN reduces MEF2C-mediated cognitive resilience // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 737–750. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01315-6

Молекулярная нейронаука

Как мозг приходит в сознание после его потери? 

Раньше считалось, что восстановление сознания после анестезии – процесс пассивный, происходящий после снижения уровня анестетиков в крови. Но теперь предполагают, что процесс возвращения сознания на самом деле активный и контролируемый. Исследователи из Южного научно-технологического университета (Китай) показывают на мышах, что, когда мозг приводится в состояние минимального реагирования под действием различных анестетиков, в сознание его возвращает быстрое подавление K+/Cl-котранспортера 2 (KCC2), который переносит ионы хлора из клетки. При воздействии анестетиков KCC2 быстро разрушается в определенных областях мозга, а блокирование этой деградации продлевает действие препаратов. Исследователи показали, что что убиквитин-протеасомальная деградация KCC2 в вентральном заднемедиальном ядре приводит к GABAAR-опосредованному растормаживанию, что обеспечивает ускоренное восстановление возбудимости нейронов этого ядра и организует процесс восстановления сознания.

Hu et al. Emergence of consciousness from anesthesia through ubiquitin degradation of KCC2 in the ventral posteromedial nucleus of the thalamus // Nat Neurosci. — 2023 – V. 26. – P. 751–764. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01290-y

Нейроны заднего мозга у данио кодируют направление движения

У многих животных навигация обеспечивается за счет создания мозгом когнитивных карт, которые дают информацию о позе и ориентации тела в пространстве. За фиксацию положения тела в пространстве отвечают клетки места и нейроны решетки, а за аллоцентрическую ориентацию – клетки направления головы. Самая нижняя область мозга позвоночных, в которой были обнаружены сигналы, связанные с направлением головы — дорсальное тегментальное ядро ствола мозга. Исследователи из Мюнхенского технического университета (Германия) обнаружили топографическое представление направления движения в нейронной сети передней части заднего мозга рыбок данио, где синусоидальный выступ активности вращается вслед за направлением плавания рыбы. Реконструкции электронной микроскопии показывают, что, хотя тела клеток расположены в дорсальной области, эти нейроны разветвляются в межножковом ядре, где взаимная тормозная связь стабилизирует сеть кольцевых аттракторов, кодирующую направление. Эти нейроны напоминают те, что были обнаружены в центральном комплексе мух. Таким образом, схожие принципы архитектуры цепей могут лежать в основе представления направления движения в животном мире и прокладывают путь к механистическому пониманию этих сетей у позвоночных.

Petrucco et al. Neural dynamics and architecture of the heading direction circuit in zebrafish // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 765–773. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01308-5

Нейронные основы агрессивного поведения между мужчинами

Агрессивное поведение с биологической точки зрения является врожденным социальной формой поведения, направленным на отстаивание личных территорий, завоевание ресурсов и создания потомства. Хотя уже идентифицировано несколько узлов, необходимых для стимулирования агрессии, нейронная цепь, которая направляет агрессию от высших социальных целей, остается в значительной степени неизвестной. Исследователи из Медицинского центра Лангоне Нью-Йоркского Университета обнаружили проекцию от клеток, экспрессирующих альфа-рецептор эстрогена, в каудальной части медиальной преоптической области (cMPOAEsr1) к вентролатеральной части вентромедиального гипоталамуса (VMHvl) как важный путь модуляции агрессии у самцов мышей. Клетки cMPOAEsr1 повышают активность в основном во время взаимодействия между мужчинами, а также реакции этих клеток коррелировали с боевыми способностями противников. Инактивация пути cMPOAEsr1-VMHvl увеличивала агрессию, тогда как активация этого пути подавляла естественную межсамцовую агрессию. 

Wei et al. A hypothalamic pathway that suppresses aggression toward superior opponents // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 774–787. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01297-5

Интернейроны регулируют процесс обучения

С протекающим процессом консолидации памяти тесно связаны островолновые пульсации – синхронизированная активность нейронов гиппокампа млекопитающих и его соседних регионов. Считается, что ключевую роль в их возникновении играют рекуррентные возбуждающие связи в областях CA3 и CA2 гиппокампа. Однако остается неизвестным, как определенные популяции тормозных интернейронов регулируют эти события во время поведения. Исследователи из Колумбийского Университета (США) обнаружили, что островолновым пульсациям предшествует снижение активности интернейронов, экспрессирующих нейропептидный гормон холецистокинин, который играет разнообразную роль, в том числе в регуляции поведения. Затем следует повышенная активность корзинчатых клеток, экспрессирующих белок парвальбумин, который играет важную роль в регуляции многих физиологических процессов, таких как внутриклеточная передача сигналов и синаптическая передача. Величина этой динамики коррелирует как с продолжительностью островолновой пульсации, так и с поведением во время обучения, зависящего от гиппокампа.

Vancura et al. Inhibitory control of sharp-wave ripple duration during learning in hippocampal recurrent networks // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 788–797. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01306-7

Гиппокамп учит мозг предсказывать события

Предсказание получения вознаграждения строится мозгом на основе анализа как общих сигналов, связанных с ранее произошедшим приятным опытом, так и более детальных стимулах. После повторных встреч выявляются наиболее предсказуемые особенности, которые используются для определения цепочек поведенческих реакций. По мере поступления новой информации связанные с субъективно положительным результатом сигналы обновляются. Известно, что в этом помогает гиппокамп, но не понятно, как нейроны этой структуры мозга отслеживают изменения в ассоциациях сигнал-результат. Исследователи из Калифорнийского университета изучали активность нейронов dCA1 и vCA1 в течение нескольких дней и пришли к выводу, что популяционная активность в обоих регионах быстро реорганизовалась по мере обучения, а затем стабилизировалась, сохраняя выученные представления о стимуле в течение нескольких дней. Кроме того, стабильные сигналы в СА1обнаруживались и во время ожидания мышью результатов под поведенческим контролем, но не когда мыши ожидали неизбежный аверсивный результат.

Biane et al. Neural dynamics underlying associative learning in the dorsal and ventral hippocampus // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. P. 798–809. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01296-6

Базальный передний мозг регулируют слух

Холинергическая передача сигналов в базальном переднем мозге характеризуется активностью в нескольких временных масштабах с классическими медленными сигналами. Эти сигналы связаны как с поведением, так и с быстрыми фазовыми сигналами, отражающими поведенческие события, включая движение, подкрепление и сенсорно-вызванные реакции. Однако нацелены ли сенсорные холинергические сигналы на сенсорную кору и как они связаны с местной функциональной топографией? Исследователи из Университета Джона Хопкинса (США) определили, как аксоны базального переднего мозга посылают надежный, не вызывающий привыкания и специфичный для стимула сенсорный сигнал в слуховую кору. Отдельные сегменты аксонов настраиваются на слуховые стимулы, но аксоны базального переднего мозга не обнаруживали тонотопии, и их настройка частоты не была связана с настройкой близлежащих корковых нейронов. Основным источником слуховой информации для этой зоны мозга оказался слуховой таламус.

Zhu et al. The cholinergic basal forebrain provides a parallel channel for state-dependent sensory signaling to auditory cortex // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 810–819. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01289-5

Энграммы префронтальной коры хранят память о страхе и влияют на восприятие боли

Страх и боль – некоторым образом связанные между собой поведенческие состояния. В опасной ситуации страх подавляет восприятие боли. Однако предполагается, что долговременная ассоциативная память о страхе, вызванная предыдущим воздействием боли, служит критическим фактором, предрасполагающим к хронизации боли, а страх перед болью может вызывать поведение избегания и усугублять боль. Исследователи из Гейдельбергского университета (Германия) на мышах показали, что долговременная ассоциативная память о страхе, хранящаяся в нейрональных энграммах префронтальной коры, определяет, формирует ли эпизод боли переживание ее в более позднем возрасте. Более того, в условиях воспалительной и нейропатической боли префронтальные энграммы страха расширяются и охватывают нейроны, отвечающие за ноцицепцию и тактильные ощущения. Подавление префронтальных энграмм страха обращает вспять хронически возникшую гипералгезию и аллодинию. 

Stegemann et al. Prefrontal engrams of long-term fear memory perpetuate pain perception // Nat Neurosci. – 2023. – V.26. – P. 820–829. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01291-x

Роль дофаминовых нейронов в обучении на ошибках

В моделях обучения с подкреплением временной разницы активность дофаминовых нейронов связана с ошибкой прогнозирования. Эти модели делают существенные упрощающие предположения, особенно в отношении структуры предсказаний, поступающих в дофаминовые нейроны. Хотя эта прогностическая структура может объяснить сигналы ошибок, наблюдаемые во многих исследованиях, она не подходит для ситуаций, когда испытуемые могут делать вывод о множестве независимых событий и результатов. Исследователи из Национального института по борьбе со злоупотреблением наркотиками (США) регистрировали активность дофаминовых нейронов вентральной области покрышки в таких условиях, чтобы проверить обоснованность предположения об едином потоке. Крыс обучали задаче выбора на основе запаха, в которой время и характер одного из нескольких вознаграждений, предоставляемых в каждом испытании, менялись в зависимости от блоков испытаний. Исследователи выявили паттерн передачи сигналов об ошибках, который требует, чтобы дофаминовые нейроны получали доступ и обновляли несколько независимых потоков прогнозирования, отражающих убеждения субъекта о сроках и потенциально уникальных идентификаторах ожидаемых наград.

Takahashi et al. Dopaminergic prediction errors in the ventral tegmental area reflect a multithreaded predictive model // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 830–839. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01310-x

Автокорреляция способна надежно объяснить показатели топологии сети

В нейронауках на сегодняшний день большинство экспериментов проводится с использованием высокопроизводительных методов, измерения сложных взаимодействий и многомерных закономерностей. Однако исследователи из Йельского университета (США) задались вопросом, можно ли связать сложные измерения возникающих явлений с помощью более простой, низкоразмерной статистики. Они изучили данные фМРТ людей, находящихся в состоянии покоя, с использованием сложных топологических измерений из сетевой нейронауки, и показали, что многочисленные показатели топологии сети могут быть надежно объяснены и при помощи пространственной и временной автокорреляции. Их редукционистская интерпретация широко используемых мер сложности может помочь связать их с нейробиологией.

Shinn et al. Functional brain networks reflect spatial and temporal autocorrelation // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 867–878. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01299-3

Как мозг ускоряет обучение за счет ментальных схем

Предполагается, что, обучаясь, мозг создает схемы, которые обобщают знания, полученные в прошлом опыте. Основываясь на существующих схемах, становится доступным быстрое обучение и быстрое решение схожих задач. Однако каков механизм создания схем и что делает его необходимым для обучения или абстрактного мышления – не известно. Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи из Университета Нью-Йорка обучили модель рекуррентной нейронной сети произвольным сенсомоторным картам (sensorimotor mappings), которые, как известно, зависят от деятельности префронтальной коры. С такими данными сеть обучалась быстрее, и скорость нарастала экспоненциально. Нейронный субстрат схемы возникает в низкоразмерном подпространстве активности популяции нейронов. Его повторное использование в новых задачах облегчает обучение, ограничивая изменения веса соединений.

Goudar et al. Schema formation in a neural population subspace underlies learning-to-learn in flexible sensorimotor problem-solving // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 879–890. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01293-9

Принятие решений

Вторична моторная кора помогает мышам делать выбор

Мы принимаем решения, опираясь на условия среды, в которой находимся в данный момент. Однако, как делать выбор, если потенциальных источников для полезной в принятии решений информации слишком много, а некоторые зачастую еще и невозможно наблюдать непосредственно? Мы часто сталкиваемся с проблемой выбора переменных среды, на которых будет основываться решение. Эти переменные должны обрабатываться в мозге через определенные алгоритмы, чтобы выявить ключевую переменную. Обычно предполагается, что мозг вычисляет только одну такую переменную. Исследователи из Фонда Шампалио (Португалия) отслеживали активность нейронов лобной коры мышей, ищущих пищу в условиях, допускающих наличие в среде нескольких ключевых факторов принятия решения, и выявили использование мышами нескольких стратегий и случайных переключений стратегий в течение экспериментов. Также необходимой в этом процессе оказалась вторичная моторная кора, которая одновременно кодировала полный базовый набор вычислений, определяющих резервуар ключевых факторов, подходящий для альтернативных задач.

Cazettes et al. A reservoir of foraging decision variables in the mouse brain // Nat Neurosci. – 2023. –  V. 26. – P. 840–849. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01305-8

Сложные задачи способствуют непрерывным размышлениям

Помимо принятия жизненно важных решений, мы также порой сталкиваемся с необходимостью принимать сложные экономические решения. Обдумывание и обсуждение экономических задач – когнитивный процесс, в котором определяется оптимальное решение сложной проблемы. На данный момент лежащие в их основе нейробиологические аспекты и стратегии рассуждения остаются плохо изученными. Исследователи из Питтсбургского университета (США) изучили, как макаки резусы при решении задачу выделяют значимые подмножества информации в рамках заранее определенных ограничений. Их поведение выявило признаки комбинаторного мышления: когда алгоритмы низкой сложности, рассматривающие элементы по одному, давали оптимальные решения, животные применяли стратегии рассуждения низкой сложности. Когда требовались большие вычислительные ресурсы, животные аппроксимировали алгоритмы высокой сложности, которые искали оптимальные комбинации. Время обдумывания отражало требования, вызванные сложностью вычислений. Рекуррентные нейронные сети, имитирующие алгоритмы низкой и высокой сложности, также отражали время поведенческого обсуждения и использовались для выявления специфичных для алгоритма вычислений, которые поддерживают обдумывание экономической проблемы.

Hong, T., Stauffer, W.R. Computational complexity drives sustained deliberation // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 850–857. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01307-6

Нейронное кодирование

Декодирование речи по фМРТ

В настоящее время возможности неинвазивных интерфейсов мозг-компьютер, призванных помогать людям, потерявшим способность говорить, ограничены способностью декодировать стимулы только из небольшого набора слов или фраз. Исследователи из Университета Техаса в Остине (США) в попытках расширить возможности таких ИМК представили новый вариант декодера, который реконструирует непрерывный язык на основе кортикальных семантических представлений, записанных с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Суть работы декодера состоит в генерировании понятных последовательностей слов, которые восстанавливают смысл обдумываемых человеком слов. Исследователи обнаружили, что непрерывный язык можно декодировать из нескольких отдельных регионов мозга.

Tang et al. Semantic reconstruction of continuous language from non-invasive brain recordings// Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 858–866. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01304-9

Нейробиология разавития

Атлас развития спинного мозга

В значительной степени неизвестными остаются механизмы пространственно-временной регуляции детерминации клеток развивающегося спинного мозга. Исследователи из Каролинского института (Швеция) попробовали создать атлас развития клеток спинного мозга зародыша человека в течение 5-12 недель после зачатия. Их работа показала, что детерминацией клеток-предшественников нейронов и их пространственным позиционированием занимается специфический набор генов. Так же им удалось выявить основные различия клеточных и молекулярных событий в развитии спинного мозга человека и грызунов и обнаружить новые молекулярные мишени и генетическую регуляцию стволовых клеток рака позвоночника у детей.

Li et al. Profiling spatiotemporal gene expression of the developing human spinal cord and implications for ependymoma origin // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 891–901. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01312-9

Транскриптомный профиль развития спинного мозга человека

Сложность организации спинного мозга человека обеспечивает широкое разнообразие двигательных форм поведения. Понимание того, как происходит сборка спинного мозга в процессе развития, необходимо для выяснения механизмов контроля поведения и возникновения различных двигательных расстройств. Исследователи из Стэндфордского университета создали транскриптомный профиль с учетом единичных клеток спинного мозга человека в середине беременности, и обнаружили значительную разнородность между типами клеток и внутри них. К примеру, глия продемонстрировала разнообразие, связанное с позиционной идентичностью вдоль дорсо-вентральной и ростро-каудальной осей, а отдельно астроциты со специализированными транскрипционными программами картируются в подтипы белого и серого вещества.

Andersen et al. Single-cell transcriptomic landscape of the developing human spinal cord // Nat Neurosci. – 2023. – V. 26. – P. 902–914. https://doi.org/10.1038/s41593-023-01311-w

Текст: Анна Удоратина

Adblock test (Why?)

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх