С самых первых недель жизни между нейронами завязываются бесчисленные связи, обеспечивающие распространение нервных сигналов. Эти связи постепенно формируют окончательную архитектуру мозга, известную как коннектом. Наша способность выполнять сложные когнитивные задачи, такие как пространственная ориентация или решение проблем, зависит от его структуры. Но как оно проявляется в процессе разработки?
Вито Дикио и Фабрицио де Вико Фаллани из Парижского института мозга представили компьютерную модель , которая воспроизводит траекторию проводки мозга у червя C. elegans. В конце концов они надеются применить эту новую модель, описанную в Physical Review Letters , к другим видам, включая людей.
У организмов с нервной системой, то есть у большинства видов животных , коннектом — сеть, образованная всеми связями, связывающими нейроны друг с другом, — является важнейшим элементом для правильного функционирования мозга. Это важно для интеграции информации из окружающей среды и возникновения первичных когнитивных функций, таких как внимание или память. Когда он повреждается в результате травмы (например, после инсульта), нарушается и функция мозга.
«Карта коннектома различается у разных видов, у которых больше или меньше нейронов, и у отдельных особей. Она также может реорганизоваться на протяжении всей жизни, чтобы компенсировать определенные дефициты: эта способность называется пластичностью мозга», — Фабрицио де Вико Фаллани (Инрия), руководитель NERV. - объясняет команда Парижского института мозга.
Однако формирование нейронных связей в процессе развития мозга не является полностью случайным. Оно следует генетически закодированным правилам и руководствуется отбором: в организме сохраняются связи, позволяющие мозгу правильно функционировать. Команда пытается математически описать эти организационные правила — продукт миллионов лет эволюции — и смоделировать их в модели развития мозга.
Находим законы работы мозга
«Для изучения коннектома мы используем несколько модельных организмов, таких как нематода и дрозофила. Эти виды чрезвычайно полезны: у них небольшое количество нейронов — от десятков до сотен тысяч, — что позволяет нам нарисовать точную карту их нейронные связи на разных стадиях развития», — Вито Дичио, бывший доктор философии. — говорит студент коллектива и первый автор статьи. «В этом исследовании мы использовали коннектом червя C. elegans, чей мозг имеет около 180 нейронов».
Чтобы смоделировать развитие мозга червя, исследователи использовали модель, основанную на динамике «исследование-эксплуатация», то есть комбинации случайного исследования новых нейронных связей и использования наиболее жизнеспособных связей для поддержки когнитивных функций. Определив конечное состояние взрослого коннектома червя, то есть идеальные характеристики нейронов животного, способного двигаться, питаться и размножаться, они позволили своему алгоритму «искать» траекторию развития, которая шаг за шагом приведет к этот результат.
«В каждой симуляции траектория развития нашей виртуальной нематоды немного отличалась», — объясняет Вито Дичио. «Однако в среднем формирование нейронной сети воспроизводило те же промежуточные стадии, которые биологически наблюдаются при развитии мозга червя . Для нас это еще одно доказательство того, что структура мозга следует очень простым математическим правилам, которые, тем не менее, лежат в основе необыкновенная сложность нервной системы ».
Но универсальны ли эти простые правила? «Чтобы это выяснить, нам придется протестировать эту модель на коннектоме других видов, таких как мухи, мыши и рыбки данио, и, в конечном итоге, на людях», — добавляет исследователь.
Прогнозирование оптимальной траектории развития
Действительно, если у нас когда-нибудь будет полная база данных человеческого коннектома и если эта модель выдержит последовательные испытания на разных видах, это может помочь исследователям определить оптимальную траекторию развития здорового мозга. «Нам еще далеко! Однако однажды мы сможем определить точный момент, когда развитие отклоняется от этого идеального пути, вызывая нарушения, лежащие в основе нейродегенеративных заболеваний», — говорит Фабрицио Де Вико Фаллани. «Это могло бы помочь нам в нужный момент вмешаться в состояние пациентов с помощью нейропротекторных препаратов».
В ближайшем будущем модель также можно будет применить к пластичности мозга, чтобы прогнозировать выздоровление пациентов после инсульта и направлять его с помощью интервенционных методов, таких как глубокая стимуляция мозга.
«Помимо этих важных приложений, мы надеемся внести свой вклад в лучшее понимание созревания мозга. Это процесс, сложность которого казалась непреодолимой всего десять лет назад, но чьи принципы мы все лучше понимаем – не в последнюю очередь благодаря вкладу дисциплин, которые долгое время казались неактуальными. к описанию организации живых существ, например математике», — заключает исследователь.
