Модель позволяет исследовать, как взаимодействующие аксоны образуют пучки и как это влияет на структуру связей между нейронами и нейронную активность, управляющую плаванием головастика. Эти результаты могут пригодиться для понимания процесса регенерации поврежденных нейронов в спинном мозге человека, а также при лечении двигательных нарушений. Работа опубликована в журнале Scientific Reports.
Сотрудничество математиков с нейробиологами позволило создать компьютерную модель, способную определять связи между нейронами. Непосредственно изучить эту задачу сложно, так как синапсов — мест контакта, где происходит передача информации от одного нейрона к другому, — много, а размеры их очень малы. В качестве объекта был выбран относительно простой и хорошо изученный нейрофизиологами двухдневный головастик лягушки вида Xenopus. Идея состояла в том, чтобы изучать появление связей в процессе развития нейронной системы. Компьютерная модель, построенная на основе экспериментальных данных об анатомии нейронов в спинном мозге головастика, воспроизводит процесс роста аксонов и образования синаптических связей.
«Мы придумали метод, который позволяет на виртуальной модели детально изучить, как образуются связи между нейронами. Этот важный результат базируется на принципиальном использовании математического и компьютерного описания роста аксонов», — прокомментировал работу соавтор Роман Борисюк, главный научный сотрудник Лаборатории нейронных сетей Института математических проблем биологии РАН. Замечательным образом оказалось, что правильная структура межнейронных связей приводит к тому, что компьютерная модель нейронной активности воспроизводит режим плавания, являющийся основной поведения головастика.
У двухдневного головастика на каждой стороне тела имеется примерно по тысяче нейронов, а количество связей, образующихся в процессе роста нейронов, порядка ста тысяч. Детали роста аксонов и формирования синапсов удалось выяснить с помощью искусственной нейронной сети, генерируемой на компьютере. После формирования такой сети в ней запустили электрическую активность, после чего она начала функционировать автономно. Часть нейронов запрограммированы на управление движениями тела — их называют мотонейронами. Когда мотонейроны, ассоциированные с одной частью тела, срабатывали, на другой половине они находились в латентном (неактивном) состоянии. Это говорит о том, что мышцы одной части тела сокращаются и виртуальный головастик поворачивает в одну сторону. Затем сокращается вторая половина, и тело поворачивает в другую сторону. В результате воспроизводится процесс плавания. Исследователи считают, что это сможет облегчить понимание того, что происходит в нервной системе человека в то время, когда он собирается совершить движение. Одна из форм болезни Паркинсона проявляется в том, что пациенту трудно начать какое-либо движение. В этом случае есть надежда, что разработанная модель поможет понять, какие аномалии в структуре контролирующей двигательную активность нейронной сети могут вести к подобным симптомам.
«Модель роста аксонов, которую мы предложили, была очень простой, однако позволила воспроизвести связи между нейронами, определяющими правильное и надежное плавание, — добавил Борисюк. — Биологи недавно открыли свойство близлежащих аксонов притягиваться друг к другу (или отталкиваться). Получается, что рост аксонов зависит от взаимного расположения, то есть аксоны “чувствуют” друг друга».
Для описания этого феномена понадобилась более реалистичная модель. В ней необходимо было учесть одновременный рост многих аксонов, оказывающих взаимное влияние друг на друга. Из экспериментов известно, что имеются так называемые «пионеры», — аксоны, которые прорастают первыми, а за ними уже начинают расти все остальные. Пионеры как бы притягивают к себе другие аксоны, расположенные с ними по соседству, и образуются пучки. Даже слабое притяжение аксонов приводит к образованию подобных пучков. Новая модель воспроизводила этот процесс. Оказалось, что способность плавания головастика проявляется значительно лучше в модели роста аксонов с учетом взаимодействия.
«Имеется мало моделей, которые учитывают притяжение аксонов. Важность нашей модели связана с тем, что в ней понятно, как образуются пучки волокон в процессе роста аксонов, какие факторы влияют на рост аксонов и формирование пучков, — подытожил Борисюк. — Такие детали очень важны, поскольку они могут быть полезны для понимания принципов регенерации поврежденных аксонов спинного мозга и стратегии лечения при нарушении движений».
Читайте также: Правила, которые помогут проснуться без боли в спине и шее.