Инжир. 1. Мухи, столкнувшиеся с панорамным движением в обратном направлении, демонстрируют обратные оптомоторные реакции. (A) Схематическая модель для видения движения мух состоит из двух этапов: (i) локальное движение вычисляется с помощью столбчатых цепей в пластинке и мозговом веществе, за которым следует (ii) глобальная интеграция сигналов локального движения в тангенциальных ячейках лобулярной пластинки. Считается, что выходной сигнал LPTC управляет оптомоторным поведением. (B) Муха подвешена на виртуальной летной арене, где амплитуда каждого взмаха крыла отслеживается оптическим детектором. Разница между двумя биениями крыла (левое минус правое амплитуда биений крыла) пропорциональна крутящему моменту рыскания (24). Например, когда амплитуда биения левого крыла больше, чем правого, муха пытается повернуть вправо с крутящим моментом по часовой стрелке. (C) Пространственно-временные изображения стимулов движения, используемых в экспериментах по вращению – все три являются прямоугольными волновыми паттернами, движущимися из верхнего левого угла в нижний правый (фильм S1). (D) Среднее поведение 10 мух при повороте (± SEM) в ответ на вращение без разомкнутого контура стандартной (верхняя), обратная фи (средняя) и обратная фи в противофазе (внизу) прямоугольных решеток (? = 30 °). Скорость стимулов, не совпадающих по фазе, с обратным фи двигалась вдвое быстрее, чем у стандартных стимулов и стимулов с обратным фи, потому что движение происходило только в каждом втором кадре (пространственно-временной график в C). Мухам было показано движение в обоих направлениях (CW и CCW), но ответы объединены и нанесены на график для вращения CW (SI Text содержит полное описание обработки данных). (c) PNAS, doi: 10.1073 / шт.1100062108
(Medical Xpress) – Мы наблюдаем интересный феномен, когда контраст изображения мерцает, когда оно движется по полю нашего зрения ?? а именно иллюзорное изменение направления движения. Более того, эта иллюзия обратного фи встречается у удивительно широкого круга видов, что указывает на то, что это обычная эволюционная адаптация. Недавно исследователи из исследовательского кампуса Janelia Farm при Медицинском институте Говарда Хьюза продемонстрировали, что чувствительные к движению нейроны в мозге вездесущей плодовой мушки Drosophila melanogaster реагируют на иллюзию обратного фи и вызывают изменение в ее поведении в полете.
Статья, автором которой является проф. Майкл Райзер, аспирант Джон Тутхилл и докторант Евгения Чиаппе в основном фокусируются на экспериментах, проводимых на привязанных мухах в виртуальном авиасимуляторе. Хотя эксперименты с поведением привязанных летающих мух проводились более 50 лет и считаются рутинными и надежными, аспекты этого конкретного исследования вызвали некоторые препятствия.
?? Основным техническим препятствием было получение изображений мозга мухи во время ходьбы, ?? отмечает Тутхилл. ?? Когда мухи неподвижны, их зрительная система находится в состоянии относительного покоя. Их зрительные нейронные реакции усиливаются только тогда, когда они двигаются ?? а изучение активности зрительных нейронов у активно ведущих мух до недавнего времени было невозможно.?? Команда решила эту проблему, применив методы двухфотонной визуализации ходячих мух, разработанные их сотрудниками в лаборатории Вивека Джаярамана в Джанелии.
Кроме того, добавляет Тутхилл, это было одно из первых приложений инструментов, разработанных для измерения сигналов кальция в мозгу бодрствующих мух. Теперь, когда эти очень сложные методы стали возможны, мы можем задать конкретные вопросы о том, как информация обрабатывается в мозгу животных, когда они взаимодействуют с окружающей средой.??
Демонстрация трех основных визуальных стимулов, представленных на рис. 1: стандартное, обратное и обратное фазовое движение. Все стимулы перемещаются слева направо со скоростью 8 кадров / с и соответствуют плоскому виду всего цилиндрического дисплея. (c) PNAS, doi: 10.1073 / шт.1100062108
Это не означает, что команда не занимается постоянными инновациями. В настоящее время, например, они разрабатывают инструменты для записи от зрительных нейронов как у идущих, так и у летающих мух, чтобы помочь им понять, как работает зрительная система мухи, когда она движется через окружающую среду. «Идеальным случаем было бы объединить поведение, электрофизиологию и визуализацию в одном эксперименте», Тутхилл предвидит. Вместо того, чтобы проводить отдельные эксперименты с привязанным полетом и физиологией, мы бы измеряли поведение мухи, когда она летит через виртуальный ландшафт, одновременно регистрируя активность нейронов в зрительной системе.?? Они также заинтересованы в объединении 2-фотонной визуализации (которая имеет относительно низкое временное разрешение) с электрофизиологией фиксации цельноклеточного патч-клампа, цель – улучшение способности записывать сигналы от нейронов периферической зрительной системы мух, которые реагируют с помощью очень короткая задержка.
Другая область, которая является чрезвычайно сложной, – это огромное количество уникальных типов клеток в зрительной системе между фоторецепторами и чувствительными к движению нейронами, с которых команда записала ?? где-то в этой плотной области, состоящей из двух нейропилей, называемых пластинкой и мозговым веществом, нейроны осуществляют фундаментальные вычисления обнаружения движения. «Есть много способов, которыми это вычисление может быть реализовано, и некоторые из них были описаны математически,» Тутхилл объясняет, но мы не понимаем, как информация обрабатывается в этих промежуточных цепях.?? Хорошая новость заключается в том, что их исследование предлагает способ, которым обнаружение нейронного движения коррелирует световые сигналы в пространстве и времени с использованием фиксированной временной задержки, что может лучше пролить свет на исследования клеточной основы этих вычислений. «Основная задача сейчас – погрузиться в эти нейронные джунгли с электродами и микроскопами и найти задействованные нейроны», он добавляет. ?? Только тогда мы узнаем, как обнаружение движения реализовано на вычислительной основе в визуальной системе мух.??
Забегая вперед, Тутилл заинтересован в изучении генетических инструментов, которые становятся достаточно специфичными, чтобы позволить им назначать точные функциональные роли конкретным типам нейронных клеток, участвующих в визуально управляемом поведении. После того, как поведенческая роль определена для типа нейрона, можно использовать визуализацию кальция или электрофизиологию, чтобы понять, как этот нейрон выполняет определенную поведенческую функцию и действует в плотной сети мозга. Это подход, который мы и другие используем, чтобы попытаться понять нейронные механизмы вычислений, такие как обнаружение движения.??
Более того, Тутхилл отмечает, что, хотя генетические методы, используемые в этой статье (система экспрессии GAL4-UAS), вероятно, не имеют отношения к лечению людей, потому что они требуют генной инженерии для нескольких поколений мух, поскольку многие из одних и тех же генетических путей лежат в основе развитие нервной системы в животном мире, выяснение генов развития и сигнальных путей у мухи по-прежнему будет влиять на лечение нарушений зрения. Мы надеемся ?? хотя мы еще далеки от того, чтобы узнать об этом ?? что многие принципы нейронных вычислений также будут общими для разных видов, и что когда-нибудь мы сможем применить знания, полученные на животных, таких как мухи и мыши, для понимания других мозгов, включая человеческий. Терапевтическое вмешательство на уровне отдельных нейронов, вероятно, еще далеко, учитывая отсутствие у нас базовых знаний о мозге, но когда-нибудь это станет возможным ?? и, возможно, менее далеко для сетчатки.??
Что касается других потенциально многообещающих ближайших и будущих приложений, Тутхилл указывает, что основные вычислительные принципы, которые они обнаруживают в визуальной системе, могут когда-нибудь стимулировать инновации в машинном зрении. хотя он признает, что пройдет некоторое время, прежде чем они поймут достаточно того, как работают эти нейронные цепи, чтобы внести существенный вклад. Один интересный аспект этого конкретного исследования заключается в том, что мы показываем, что иллюзия обратного фи воспринимается мухами так же, как и людьми. Нет особой причины, почему это должно быть правдой – существует множество алгоритмов обнаружения движения, которые не обнаруживают обратный фи. Возможно, существует какая-то фундаментальная причина, по которой многие животные воспринимают эту иллюзию, и понимание того, почему это правда, может привести к усовершенствованным алгоритмам машинного зрения для обнаружения и обработки движения изображения в условиях шумного и далекого от идеального визуального мира.??