Новый подход раскрывает структуру и функцию отдельных синапсов

Новый подход раскрывает структуру и функцию отдельных синапсов

Распространенная аналогия, используемая для описания мозга, состоит в том, что он состоит из крошечных взаимосвязанных компьютеров. Каждый из этих компьютеров или нейронов обрабатывает и передает активность тысяч других нейронов, образуя сложные сети, которые позволяют нам воспринимать окружающую среду, принимать решения и направлять свои действия. Связь между нейронами происходит через крошечные соединения, называемые синапсами, и каждый нейрон интегрирует активность этих синапсов, чтобы сформировать единый выходной сигнал. Однако не все синапсы одинаковы. Синапсы, сходящиеся к отдельному нейрону, различаются по размеру, и размер коррелирует с силой: более крупные синапсы сильнее и имеют большее влияние на выход нейрона, чем меньшие синапсы. Но почему одни синапсы сильнее других,

Одна хорошо известная теория подсказала ответ. Хеббовская модель развития цепей утверждает, что сила синапса между двумя нейронамиопределяется сходством в их деятельности. Синапсы между нейронами, которые активно взаимодействуют друг с другом, становятся сильнее, чем те, которые реже взаимодействуют друг с другом. Это соотношение обеспечивает четкое предсказание разнообразия размеров синапсов, присутствующих в зрелых нейронах. Большие синапсы могут образовываться с другими нейронами, которые имеют очень похожие свойства ответа, и эти синапсы играют доминирующую роль в определении выхода нейрона. Напротив, маленькие синапсы возникли бы из нейронов с менее похожими характеристиками ответа и имели бы меньшее влияние на ответ нейрона. Хотя есть некоторые доказательства в поддержку этой модели, прямой тест требует измерения активности отдельных синапсов, их размера и выходного сигнала их нейронов, что было сложно достичь с помощью существующих технологий.

Теперь, впервые, междисциплинарная группа ученых из Флоридского института нейробиологии Макса Планка (MPFI) сообщает о результатах нового подхода, который позволил им достичь этих измерений. Их работа, опубликованная в журнале Nature , ставит под сомнение предсказания модели Хеббиана, демонстрируя, что размер синапса не коррелирует со сходством ответа, и предполагает, что свойства нейронного ответа отражают общее количество активных синапсов, как слабых, так и сильных.

Бенджамин Шолль, доктор философии, постдокторский исследователь лаборатории Фитцпатрика в MPFI, был вдохновлен исследовать этот вопрос в зрительной коре головного мозга, где он мог воспользоваться тем фактом, что отдельные нейроны проявляют высокую степень избирательности в своей реакции на различные особенности визуальной сцены, такие как ориентация краев или направление движущегося объекта. Это явление, называемое избирательностью признаков, возникает в результате интеграции тысяч синапсов, передающих различные сигналы, но точно, как это происходит, неизвестно. «Мы стремились проверить гипотезу о том, что у сильных синапсов есть ответы, которые точно соответствуют избирательности нейронов, а у слабых – нет», – пояснил Шолль, соавтор исследования. Чтобы проверить эту гипотезу, ученые использовали технику световой микроскопии для визуализации активности популяции синапсов на отдельных нейронах в реальном времени. Но один только этот метод имеет серьезное ограничение – можно наблюдать только синаптическую активность, но не их силу.

Ссылка на основную публикацию