Совершенно синхронизированный танец нейронов – это то, что дает нам возможность видеть, слышать, обонять, двигаться, запоминать и размышлять. Но хореография может быть успешной только при эффективном общении танцоров. Одного этого уже достаточно, чтобы изучить отношения между парами нейронов. Но что произойдет, если более двух нейронов присоединятся к танцу?? Стоян Йованович и проф. Доктор. Стефан Роттер из Бернштейн-центра Фрайбурга (BCF) при Университете Фрайбурга и Cluster of Excellence BrainLinks-BrainTools подошел к этому вопросу в новом исследовании.
Их результаты опубликованы в журнале PLOS Computational Biology. Используя комбинацию математических мысленных экспериментов и биофизических компьютерных симуляций, исследователям удалось расширить свои идеи о парных взаимодействиях между парами нейронов, разработанные в более ранних исследованиях, до корреляций третьего порядка, включающих взаимодействия между тремя нейронами. Полученные данные закладывают основу для лучшего понимания активности нейронных сетей в головном мозге.
Электрохимические сообщения, передаваемые различными типами синапсов, обеспечивают эффективную связь между нейронами. Однако точные средства, с помощью которых синаптическая коммуникационная сеть ставит этот нейронный балет, широко неизвестны. "В эксперименте можно наблюдать только крошечную часть огромного количества нейронов, задействованных в любой момент времени, по чисто техническим причинам," объясняет Йованович. Поэтому невозможно понять скоординированное взаимодействие больших масс клеток в головном мозге в целом, и математические модели полезны для получения дополнительных сведений.
"Влиятельная теория обучения гласит, что необходимо учитывать только два нейрона, которые общаются через конкретный синапс," объясняет Роттер. "Если активация сети заставляет их выполнять определенный танцевальный шаг, синапс усиливается. Если сеть заставляет их выпадать из ритма, синапс ослабляется." Исследователи применили математическую модель, процесс Хокса, чтобы выяснить, какую роль в этом контексте могут играть так называемые корреляции третьего порядка. Они смогли вычислить относительную значимость отношений между тремя нейронами для сетевой динамики. Применение этих результатов к экспериментально измеренной электрической активности трех нервных клеток позволяет ученым лучше охарактеризовать структуру сети и, возможно, даже вывести новые правила синаптического обучения в мозге.