В мозге плодовой мушки один нейрон может запускать два разных типа поведения в ответ на привлекательный запах. Согласно новому исследованию ученых из Йельского университета, один и тот же нейрон может сообщать плодовым мушкам, что нужно двигаться в сторону запаха гниющих фруктов, и ускоряться.
Нейробиологи когда-то считали, что каждый нейрон имеет одну цель. Однако в последние десятилетия исследования показывают, что некоторые нейроны многофункциональны.
Теперь новое исследование, опубликованное в Current Biology, предполагает, что обонятельный нейрон у плодовых мушек смог заставить два нижестоящих нейрона действовать по-разному, используя одно и то же сообщение. Эти расходящиеся электрические сигналы позволили плодовым мушкам реагировать двумя различными способами на один и тот же запах.
Исследование добавляет плодовых мушек к растущему списку животных, имеющих многофункциональные нейроны, наряду с раками, круглыми червями, мышами и людьми.
«Эта дивергентная динамика действительно меня как-то сразила», — говорит соавтор исследования Джеймс Джинн из Йельской школы медицины. «Кажется, это особенность, которая появляется практически в любое время, когда кто-то ее ищет, но ее функция неясна».
Животные реагируют на окружающий мир, собирая сенсорную информацию и преобразуя ее в действие. Это включает в себя цепочки нейронов, обычно начинающиеся с рецепторных нейронов, таких как колбочки или палочки в зрительной системе, и заканчивающиеся нейронами, которые стимулируют поведение, такими как двигательные нейроны.
Ученые составляют схему этих цепочек, но это может быть сложно у людей, у которых миллиарды нейронов. Поэтому ученые иногда используют модельные организмы с более простыми нервными системами. Лаборатория Джинна изучает обонятельную систему у плодовых мушек, у которых в мозге около 140 000 отдельных нейронов.
Ученые пока точно картировали функции первых двух слоев обонятельной системы плодовой мушки. Но что происходит за этими двумя слоями, остается неясным.
Хён Ким из лаборатории Джинна, изучал эту систему, когда увидел, что нейроны в третьем слое реагируют на один и тот же запах «поразительно» по-разному, говорит Джинн.
«Это указало нам на какие-то изменения, происходящие от нейронов второго порядка к нейронам третьего порядка», — говорит он.
Чтобы проверить это, Джинн и его коллеги решили изучить электрические сигналы в нейронах в мозговой схеме, которая обрабатывает запахи пищи. В частности, они измерили электрическую активность в ответ на этилацетат, химический сигнал гниющих фруктов, который является основным стимулом для мозга плодовой мушки.
Когда муха обнаруживает этот запах, один тип рецепторного нейрона в ее антенне посылает сообщение вниз по течению к одному гломерулярному проекционному нейрону (PN). Этот PN всегда посылает один и тот же электрический сигнал в ответ на этот конкретный запах, передавая его множеству различных нейронов третьего порядка. Исследователи сосредоточились на двух типах нейронов третьего порядка, которые они назвали нейроном латерального рога 1 (LHN1) и нейроном латерального рога 2 (LHN2).
Они наблюдали за поведением LHN1 и LHN2, измеряя электрический сигнал этих нейронов при распространении запаха этилацетата мимо плодовой мушки. Они обнаружили, что LHN1 и LHN2 генерировали разные электрические сигналы в ответ на один и тот же запах. LHN1 поддерживал постоянный электрический ток все время, пока присутствовал запах. LHN2, с другой стороны, испытал кратковременный всплеск, а затем упал.
Джинн и его коллеги хотели узнать, влияют ли эти различия на поведение. Поэтому они генетически модифицировали плодовых мушек так, чтобы либо их LHN1, либо LHN2 не функционировали. Работая с профессором Тьерри Эмоне, исследователи затем поместили модифицированных плодовых мушек в аэродинамическую трубу, которая имитировала запах гниющих фруктов.
Обычно плодовые мушки идут на запах гниющих фруктов. Чем сильнее запах, тем быстрее они движутся. Однако плодовые мушки, у которых был отключен LHN2, не набирали темп, когда запах становился сильнее, что позволяет предположить, что этот мозговой путь отвечает за ускорение плодовой мушки при приближении к цели.
Плодовые мушки с отключенным LHN1 все еще двигались к источнику запаха. Но в отличие от нетронутых мух, они прекращали движение, когда концентрация запаха падала.
В совокупности полученные данные свидетельствуют о том, что даже когда ПН получает одну и ту же информацию — о том, что поблизости находится гниющий фрукт, — она все равно может передавать два разных набора указаний по нейронному пути.
Почему это происходит? Возможно, это связано с эффективностью, говорит Джинн. «По сути, можно свернуть всю эту информацию в один нейрон».
Жанна теперь интересуется, есть ли какие-либо сигнатуры, видимые с помощью электронного микроскопа, которые предсказывают эти различные типы нейронных трансмиссионных моделей. Недавно была завершена карта связей каждого нейрона в мозге мухи, но она показывает только структуру нейронных путей.
«Если бы мельчайшие детали отдельных связей между нейронами предсказывали их динамику, — говорит Джинн, — мы могли бы сделать первые записи на долгожданном «Розеттском камне» для перевода между структурой цепи и ее функцией».
Ровно 120 лет назад войска императорской Японии вторглись на русский остров Сахалин. Это повлекло за...
Ученые разработали технологию, которая может помочь людям выжить на Луне. В исследовании, опубликова...
Этот сайт использует файлы «cookie» с целью повышения удобства его использования. Во время посещения сайта вы соглашаетесь с тем, что мы обрабатываем ваши персональные данные с использованием сервиса «Яндекс. Метрика». Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.
Зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
(Роскомнадзор). Реестровая запись от 07.06.2022 серия ЭЛ № ФС 77 – 83392. При использовании, полном или частичном
цитировании материалов planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с
точкой зрения редакции. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии
предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей
сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)".