Реконструкция переднего зрительного пути плодовой мушки может пролить свет на навигацию животных

Нейробиологи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре реконструировали весь передний зрительный путь плодовой мушки — сложную серию связей между глазами насекомого и навигационным центром его мозга.

С помощью искусственного интеллекта и ручной проверки исследовательская группа системного биолога Сун Су Кима и коллабораторы с беспрецедентной детализацией выяснили связи между более чем 3000 нейронов.

Эти данные о переднем зрительном пути плодовой мушки вошли в серию из девяти статей, опубликованных в журнале Nature, в которых сообщается о нейронной проводке всего мозга плодовой мушки.

Это достижение, возглавляемое нейробиологами из Принстона Малайей Мурти и Себастьяном Сюном, — описание самого крупного и сложного мозга, нанесенного на карту с такой полнотой на сегодняшний день. Оно приближает нас к пониманию сложности мозга животных и является шагом к конечной цели — пониманию того, как устроен человеческий мозг.

Основная проблема в системной нейробиологии заключается в том, что мы не знаем, как нейроны связаны друг с другом, что затрудняет понимание происходящего в нейронной сети. Один и тот же стимул в зависимости от контекста может вызывать широкий спектр реакций по мере прохождения информации от сенсорной стадии к более глубоким когнитивным и моторным стадиям мозга.

Навигация — фундаментальное целенаправленное поведение большинства животных. Используя постоянный поток сенсорных сигналов и обратной связи, мы создаем представления об окружающей среде и принимаем решения о том, как добраться до цели.

У плодовых мушек примерно 50 "нейронов компаса" — нейронов, которые вместе образуют кольцо внутри "эллипсоидного тела" в глубине мозга, — отвечают за кодирование чувства направления. Эта относительно простая структура делает их мозг хорошим кандидатом для изучения нейронных цепей между зрительной информацией и ее передачей в глубокие области мозга.

Ученые из исследовательского кампуса Джейнелия сделали 7050 срезов мозга одной мушки, получили 21 миллион электронно-микроскопических изображений и собрали их в общедоступную базу данных. Группы из Принстонского университета использовали эти данные для обучения ИИ распознаванию участков отдельных нейронов на изображениях, что привело к 3D-реконструкции всей нейронной сети мозга этой мушки. Однако результат не был идеальным и требовал проверки человеком.

Анализ выявил несколько параллельных путей с похожими типами нейронов, но слегка различающихся по форме и функции. Классификация этих различных типов нейронов позволила предсказать их функции на основе связности.

Эксперименты в виртуальной реальности для мушек, контролируемой среде со светом в видимом для мушек спектре (от УФ до янтарного), подтвердили некоторые из этих предсказаний. Ученые наблюдали, какие нейроны активируются в зависимости от того, что представляется зрительной системе мухи — множественные мелкие точки или вертикально ориентированные объекты.

Одним из предсказаний была форма зрительной области, на которую реагирует каждый нейрон: некоторые реагируют на вертикально вытянутые области, другие — на более мелкие и округлые. Другим предсказанием была цветочувствительность "кольцевых нейронов" — последнего звена в переднем зрительном пути перед интеграцией информации "нейронами компаса". Эта работа все еще продолжается.

Детальные данные о связности могут быть использованы для создания вычислительных моделей, которые прольют свет на то, как животные ориентируются в пространстве, и могут послужить моделью для навигации автономных транспортных средств без использования GPS.