Раскрыта архитектура памяти осьминога: модель для изучения когнитивных процессов

Новое исследование профессора Бенни Хохнера из Института наук о жизни Александра Зильбермана Еврейского университета и профессора Джеффа Лихтмана из Гарвардского университета раскрыло сложную нейронную архитектуру, управляющую процессами обучения у обыкновенного осьминога (Octopus vulgaris).

Эта работа представляет перспективную модель для изучения сетей памяти, что важно как для понимания когнитивных способностей головоногих — самых интеллектуальных беспозвоночных, — так и для получения более широких знаний о процессах памяти, включая человеческую. Результаты опубликованы в журнале eLife.

Осьминог, отделённый от нас 700 миллионами лет эволюции, демонстрирует когнитивные способности, сопоставимые с высшими позвоночными. Команда профессора Хохнера сосредоточилась на вертикальной доле центральной нервной системы осьминога, критически важной для обучения и памяти, с целью сравнения нейронных сетей и механизмов у разных видов.

Совместно с лабораторией профессора Джеффа Лихтмана в Гарварде были использованы инновационные методы автоматической подготовки тканей и новые алгоритмы машинного обучения для реконструкции. Эта технология позволила разрезать и сортировать ультратонкие срезы толщиной всего 30 миллионных долей миллиметра, чтобы построить трёхмерную модель структурных элементов сети.

Профессор Хохнер отметил: «Наши предыдущие исследования выявили феномен долгосрочного потенцирования синапсов (Long-Term Potentiation — LTP) даже в вертикальной доле осьминога. Это универсальный синаптический процесс, необходимый для обучения и памяти».

«Мы тщательно картировали связи вертикальной доли с помощью электронного микроскопа с разрешением порядка 4 миллионных долей миллиметра. Вместе с командой профессора Лихтмана мы создали роботизированную систему и сложный вычислительный алгоритм, способный организовать сотни ультратонких срезов в целостную 3D-структуру. Этот подход позволил нам проследить коннектом — сложные синаптические связи между нейронными элементами сети».

Под руководством постдоков доктора Флави Бидэль и доктора Ярона Мейровича был реконструирован крошечный объём ткани вертикальной доли, чтобы раскрыть её коннектом. С помощью алгоритмов машинного обучения и точной аннотации исследователи картировали связи в этой доле мозга осьминога.

Это бросило вызов устоявшимся представлениям о работе нейронных сетей в контексте обучения и памяти. В отличие от типичных моделей, сеть вертикальной доли работает по принципу прямой связи, как улица с односторонним движением: информация идёт только от входных нейронов к выходным, которые управляют поведением осьминога.

Ключевую роль в этой простоте играет структура из примерно 25 миллионов вставочных нейронов, разделённых на две группы:

• Простые амакриновые клетки (SAMs) — около 23 миллионов. Специализируются на обучении визуальным характеристикам через усиление синапсов.
• Сложные амакриновые клетки (CAMs) — около 400 тысяч. Играют ключевую роль в консолидации уровней активности.

Оба типа клеток направляют свои аксонные ветви для связи с более крупными клетками выходного слоя. Простые клетки, передающие «изученную» информацию, активируют большие клетки, в то время как сложные клетки подавляют их активность, обеспечивая эффективную работу мозга.

Эта эволюционная адаптация подчёркивает уникальные когнитивные способности осьминога и углубляет наше понимание нейронных механизмов, важных для когнитивных функций. Исследование показывает, что Octopus vulgaris является бесценным модельным организмом для глубокого изучения сетей формирования памяти и открывает путь к дальнейшему раскрытию сложностей когнитивных процессов головоногих, обогащая понимание памяти у разных видов.