Сердцебиение помогло открыть три типа нейронов в гиппокампе человека

Биение сердца хоть и слабо, но прямым образом воздействует на наш мозг, способствуя его микропульсации в такт. Эта пульсация выражается как в движении цереброспинальной жидкости (ликвора), так и, как выяснилось, в изменении электрической активности нейронов. Группы исследователей из Алленовского института мозга и Медицинского центра Cedars-Sinai объединили свои усилия и смогли классифицировать нейроны гиппокампа в человеческом мозге на три различных типа на основе их электрических «подписей» (сигнатур). Этому посвящена статья, опубликованная в журнале Cell Reports.

Credit: Allen Institute

Изучая сигнатуры нейронов, записанные у пациентов с имплантированными в гиппокамп – область мозга, отвечающей за формирование воспоминаний – электродами (по различным медицинским показаниям) исследователи из Медицинского центра Cedars-Sinai в Лос-Анджелесе обнаружили, что они удивительным образом совпадают с тактами биений сердца. Правда, потом обнаружилось, что из-за этой пульсации электроды, расположенные в мозговом веществе, попросту немного смещались и давали так называемые артефакты от движений.

Однако данными группы Cedars-Sinai заинтересовались нейробиологи из Алленовского института мозга. Они придумали, как этот экспериментальный феномен можно использовать для того, чтобы лучше узнать функции отдельно взятых нейронов.

Команда ученых под руководством Костаса Анастасиу (Costas Anastassiou) в Алленовском институте строит и анализирует вычислительные модели человеческих нейронов, используя в работе ткани мозга, изъятые посмертно или во время операций. Нейроны исследуются со всех сторон, начиная с генетического состава и заканчивая электрофизиологическими особенностями. Однако, как признаются ученые, велик разрыв между их данными и теми реальными функциями, которые изучаемые нервные клетки выполняют в мозге.

Графический абстракт статьи. Credit: Costas A. Anastassiou, Ueli Rutishauser et al. / Cell Reports 2020

Исследователи поняли, что сердцебиение может стать тем самым мостом, который поможет объединить всесторонне изученные типы нейронов с их местоположением в мозге и функцией. Они обнаружили, что ответ разных нейронов гиппокампа на пульсацию электрода из-за биения сердца немного отличается, и детально изучили варианты этого ответа. Дальше ученые использовали компьютерные модели нейронов человека на основе уже имеющихся в Алленовском институте данных, запустили в них потенциалы действия и при помощи алгоритмов машинного обучения сопоставили виртуальные электрические импульсы с реальными. Это помогло им обнаружить три различных типа клеток.

Как оказалось, один из типов нейронов запускает медленноволновую тета-активность, которая связана с обучением и процессами пластичности в бодрствующем мозге, а два других отвечают за возбуждающие коротковолновые «острые» сигналы. Авторы отмечают, что подобный мультимодальный подход заметно улучшит классификацию нервных клеток у людей, причем, он применим и к другим областям мозга.

Исследователи дальше планируют изучить, как различные типы нейронов реагируют во время того, когда пациенты выполняют определенные задачи: например, смотрят фотографии членов своих семей или погружаются в воспоминания.

«Когда мы сможем связать определенные типы клеток с воспоминаниями, реакциями или эмоциями, это откроет путь к потенциальной терапии неврологических заболеваний. Мы хотим не просто классифицировать клетки, которые позволяют вам узнавать лица ваших родителей, но и понять, что происходит на клеточном уровне у людей с деменцией или другими расстройствами памяти, и, в конце концов, найти возможности исправления этих дефектов», — комментируют они.

Текст: Анна Хоружая

Cellular Classes in the Human Brain Revealed In Vivo by Heartbeat-Related Modulation of the Extracellular Action Potential Waveform by Clayton P. Mosher, Yina Wei, Jan Kami?ski, Anirban Nandi, Adam N. Mamelak, Costas A. Anastassiou, Ueli Rutishauser in Cell Reports. Published March 10, 2020, Volume 30, Issue 10, P3536-3551.E6.

DOI:https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.02.027

Источник: neuronovosti.ru

Комментарии: