Взгляд в мозг мухи: нейробиологи используют самые современные методы для наблюдения за активностью нервных клеток, в то время как муха видит движущиеся полосы на светодиодном экране (слева). Этот метод позволяет ученым наблюдать реакцию отдельных клеток в области мозга, которая обрабатывает информацию о движении (справа, масштаб = 20 микрометров). Изображение: Институт нейробиологии Макса Планка
(PhysOrg.com) – Нейробиологи используют самые современные методы для расшифровки основ обнаружения движения.
Какой был бы смысл проводить чемпионат мира по футболу, если бы мы не могли отличить мяч от фона? Просто немыслимо! Но опять же, было бы здорово, если бы нападающий вашей любимой команды мог видеть движения мяча в замедленной съемке! К сожалению, это преимущество принадлежит только мухам. Мельчайшие мозги этих воздушных акробатов обрабатывают визуальные движения всего за доли секунды. То, как мозгу мухи удается воспринимать движение с такой скоростью и точностью, довольно точно предсказывает математическая модель. Однако даже после 50 лет исследований остается загадкой, как нервные клетки на самом деле связаны между собой в мозгу мухи.
Ученые из Института нейробиологии Макса Планка теперь первыми успешно установили необходимые технические условия для расшифровки механизмов, лежащих в основе движения зрения. Первые анализы уже показали, что еще многое предстоит открыть (Nature Neuroscience, 11 июля 2010 г.).
Еще в 1956 году была разработана математическая модель, которая предсказывает, как движения в мозгу мухи распознаются и обрабатываются. С тех пор бесчисленные эксперименты подтвердили все предположения этой модели. Однако остается неясным вопрос о том, какие нервные клетки связаны друг с другом в мозгу мухи, чтобы последний функционировал, как предсказано в модели. "У нас просто не было технических инструментов для изучения реакции каждой клетки крошечного, но мощного мозга мухи", как объясняет Дирк Райфф из Института нейробиологии Макса Планка в Мартинсриде. Это неудивительно, учитывая крошечный размер области мозга, отвечающей за обнаружение движения мухи. Здесь одна шестая кубического миллиметра мозгового вещества содержит более 100000 нервных клеток, каждая из которых имеет множество связей с соседними клетками. Хотя кажется почти невозможным выделить реакцию определенной клетки на какой-либо конкретный двигательный стимул, это именно то, что сейчас удалось сделать нейробиологам из Мартинсрида.
Мозг мухи превосходит любой компьютер
Электрическая активность отдельных нервных клеток обычно измеряется с помощью очень тонких электродов. Однако на лету большинство нервных клеток слишком малы, чтобы их можно было измерить этим методом. Тем не менее, поскольку муха – это животная модель, в которой восприятие движения изучено наиболее подробно, ученые тем более были полны решимости извлечь эти секреты из мозга насекомого. Еще одним стимулом является тот факт, что, хотя количество нервных клеток у мухи сравнительно невелико, они являются узкоспециализированными и обрабатывают поток изображения с большой точностью, пока муха находится в полете. Таким образом, мухи могут обрабатывать огромное количество информации о правильном движении и движении в своей среде в режиме реального времени – подвиг, с которым не может сравниться ни один компьютер, и уж тем более ни один компьютер размером с мозг мухи. Поэтому неудивительно, что расшифровка этой системы – занятие стоящее.
Флуоресцентные молекулы и современные микроскопы
"Нам нужно было найти способ наблюдать за деятельностью этих крошечных нервных клеток без электродов", Дирк Рейфф объясняет одну из проблем, с которыми столкнулись ученые. Чтобы преодолеть это препятствие, ученые использовали плодовую мушку Drosophila melanogaster и некоторые из самых современных доступных генетических методов. Им удалось внедрить индикаторную молекулу TN-XXL в отдельные нервные клетки. Изменяя свои флуоресцентные свойства, TN-XXL указывает на активность нервных клеток.
Чтобы изучить, как мозг плодовых мушек обрабатывает движение, нейробиологи представили насекомым движущиеся полосы на светодиодном экране. Нервные клетки в мозгу мух реагируют на эти световые импульсы светодиодов, становясь активными, что приводит к изменению яркости индикаторных молекул. Хотя изменения яркости TN-XXL намного выше, чем у прежних индикаторных молекул, потребовалось довольно много времени, чтобы уловить это сравнительно небольшое количество света и отделить его от импульса светодиодного света. Однако после некоторого размышления над этим Дирк Райфф решил проблему, синхронизируя двухфотонный лазерный микроскоп со светодиодным экраном с допуском всего в несколько микросекунд. Сигнал TN-XXL впоследствии может быть отделен от светодиодного света и выборочно измерен с помощью 2-фотонного микроскопа.
Клетки, стоящие за моделью
"Наконец-то, после более чем 50 лет попыток, теперь технически возможно исследовать клеточную конструкцию детектора движения в мозгу мухи", сообщает довольный Александр Борст, который в своем отделе несколько лет добивался этой цели. То, что еще предстоит открыть, было реализовано во время самого первого применения новых методов. Ученые начали с наблюдения за активностью клеток, известных как L2-клетки, которые получают информацию от фоторецепторов глаза. Фоторецепторы реагируют, когда интенсивность света увеличивается или уменьшается. Реакция L2-клеток аналогична в той части клетки, где собирается информация от фоторецептора. Однако нейробиологи обнаружили, что L2-клетка трансформирует эти данные и, в частности, передает информацию только о снижении интенсивности света следующим нервным клеткам. Затем последний вычисляет направление движения и передает эту информацию в систему управления полетом. "Это означает, что информация "включить свет" фильтруется L2-ячейками", резюмирует Дирк Рейфф. "Однако это также означает, что клетка другого типа должна передавать "включить свет" команда, поскольку муха реагирует на оба вида сигналов."
Теперь, когда сделан первый шаг, ученые намерены исследовать – ячейку за ячейкой – схему обнаружения движения в мозгу мухи, чтобы объяснить, как она вычисляет информацию о движении на клеточном уровне. Их коллеги из совместного проекта «Робототехника» с нетерпением ждут результатов.