Слова внутри головы обрели порядок: новая методика впервые раскрыла язык нейронов мозга

Язык нейронов долгое время оставался скрытым за шумом электрических импульсов и сложных связей. Учёным было ясно, что мозг постоянно обменивается сигналами, но разобрать их структуру по отдельным клеткам не удавалось. Теперь ситуация изменилась благодаря новой экспериментальной методике.

Фото: Анна Маляева is licensed under Рubliс domain

Нейроны

Как удалось "услышать" сигналы отдельных нейронов

Исследование, проведённое группой под руководством Каспара Подгорски из Института Аллена в США, позволило впервые регистрировать входящие сигналы каждого отдельного нейрона. Речь идёт не просто о фиксации электрической активности, а о детальном анализе того, какие именно импульсы и в каком сочетании поступают в клетку.

В мозге человека миллиарды нейронов непрерывно передают друг другу сигналы по разветвлённым отросткам. Каждый нейрон получает информацию сразу от тысяч соседей, и именно эта сложность долгое время мешала исследователям понять логику передачи сигналов. Импульсы формируют уникальные паттерны, которые и определяют, активируется ли следующий нейрон, влияя на состояние и устойчивость работы мозга.

Почему раньше это считалось невозможным

До недавнего времени учёные могли наблюдать лишь итоговую активность нейронов, не разбирая "входящие данные". Новая методика меняет сам подход к нейробиологическим исследованиям, позволяя не только фиксировать сигналы, но и выявлять их закономерности.

"Это было похоже на чтение книги, где все слова перемешаны, и мы не понимали их порядка или расположения", — сказал руководитель исследования Каспар Подгорски.

По его словам, теперь исследователи могут выстраивать связи между нейронами и понимать, как именно формируется смысл этого сложного "текста".

Белковые датчики и регистрация сигналов в реальном времени

Ключевым элементом новой технологии стали специальные белковые датчики. Они способны фиксировать все поступающие электрические сигналы и передавать данные практически в режиме реального времени. Это даёт возможность проследить, как информация поступает к нейрону из разных источников и какие комбинации импульсов оказываются решающими.

"Мы изобрели способ измерения информации, поступающей к нейронам из различных источников, и это был фундаментальный аспект, которого до сих пор не хватало в нейробиологических исследованиях", — отметил Подгорски.

Прежние методы и новая технология

Ранее нейробиология опиралась в основном на усреднённые данные об активности групп нейронов. Такие подходы позволяли изучать общие процессы, но не давали понимания индивидуальной логики работы клеток. Новая методика, напротив, фокусируется на каждом нейроне отдельно и раскрывает структуру входящих сигналов, что делает картину функционирования мозга более детальной. Об этом сообщает журнал Nature Methods.

Плюсы и минусы нового подхода

Развитие технологии открывает новые возможности, но имеет и ограничения.

Преимущества:

• детальная регистрация входящих сигналов каждого нейрона;
• возможность выявлять паттерны активации;
• работа с данными в режиме, близком к реальному времени.

Ограничения:

• высокая техническая сложность экспериментов;
• необходимость анализа больших массивов данных;
• ограниченная доступность специализированного оборудования.

Популярные вопросы о языке нейронов

Как выбрать метод исследования нейронной активности?

Выбор зависит от задачи: для анализа отдельных сигналов подходят методы с высокой временной точностью.

Насколько точны белковые датчики?

Они позволяют регистрировать импульсы с высокой чувствительностью, но требуют сложной калибровки.

Что лучше — изучать отдельные нейроны или их сети?

Наиболее полное понимание даёт сочетание обоих подходов.