Освоение нового навыка вызывает устойчивый структурный рост в мозге человека

Фото из открытых источников

Новое исследование, опубликованное в журнале PLoS Biology, показало, что освоение нового двигательного навыка запускает два разных типа клеточных изменений в человеческом мозге. Результаты свидетельствуют о том, что в мозге происходит временное увеличение клеточных тел, за которым следует длительный рост клеточных отростков в определенных областях. Эта двойная реакция позволяет глубже понять, как человеческий мозг физически адаптируется при изучении чего-то нового.

Нейропластичность — это способность мозга перестраивать свою физическую структуру в ответ на новый опыт. Этот биологический процесс поддерживает обучение и память, а также влияет на предрасположенность человека к неврологическим заболеваниям.

«Структурная пластичность, способность мозга перестраивать свои связи в ответ на опыт, имеет фундаментальное значение для обучения и памяти, а также влияет на развитие и развитие дегенеративных заболеваний», — сказала руководитель исследования Валерия Делла-Маджоре из Национального университета Сан-Мартина и Университета Буэнос-Айреса. Она пояснила, что в большинстве исследований на людях за последние два десятилетия использовались стандартные протоколы МРТ для выявления изменений в микроструктуре мозга, исходя из предположения, что эти изменения всегда носят пластический характер.

«Однако исследования на животных показывают, что клетки могут претерпевать структурные изменения, которые не всегда отражают ремоделирование синапсов», — сказала Делла-Маджоре. «Чтобы разграничить пластичные и непластичные процессы, мы объединили диффузионную МРТ со сверхвысоким градиентом с SANDI, биофизической моделью, которая позволяет делать выводы на уровне клеточных компартментов, то есть клеточных тел и клеточных отростков».

Для измерения структурных изменений в организме человека ученые обычно используют метод сканирования мозга, называемый диффузионно-тензорной томографией (ДТТ). Этот метод измеряет движение и диффузию молекул воды в тканях мозга. Отслеживая это движение воды, ученые могут делать выводы об изменениях в микроскопической структуре мозга.

Метод DTI объединяет сигналы из различных участков ткани головного мозга. «DTI улавливает единый, глобальный сигнал: он может показать, что изменение в одном регионе длится дольше, чем в другом, но не то, что лежит в его основе», — сказала Делла-Маджоре. Из-за этого объединения данных метод не позволяет легко отличить постоянное структурное изменение от временной биологической реакции.

Для преодоления этого ограничения авторы использовали высокочувствительную магнитно-резонансную томографию в сочетании со специализированной математической моделью, называемой визуализацией плотности сомы и нейритов (SANDI). Вместо того чтобы группировать все сигналы от тканей вместе, SANDI разделяет сигналы сканирования на три отдельные категории. Эти категории включают тела клеток, клеточные отростки, называемые нейритами, и внеклеточную жидкость, окружающую клетки.

«Это исследование стало возможным только благодаря подлинно междисциплинарным усилиям, в которых нейробиологи, эксперты по диффузионной МРТ, математики и специалисты по моделированию, а также инженеры работали вместе над одним научным вопросом», — сказала Делла-Маджоре.

В рамках сотрудничества ее лаборатория, а также Центр биомедицинской визуализации им. Атинулы А. Мартинос при Массачусетской больнице общего профиля и Центр исследований головного мозга Кардиффского университета, занимающийся визуализацией, объединили свои знания. «Именно объединение различных областей экспертизы позволило извлечь биологическую информацию из неинвазивных измерений, чего ни одна отдельная дисциплина не смогла бы достичь самостоятельно», — добавила она.

В исследовании приняли участие 29 здоровых взрослых в возрасте от 18 до 36 лет, из которых 16 женщин и 13 мужчин. Все участники были правшами и не имели в анамнезе неврологических или психиатрических заболеваний. Они выполнили задание на обучение двигательной последовательности, включающее набор определенной последовательности из пяти цифр на клавиатуре четырьмя пальцами левой, недоминантной руки. Точная последовательность была 4-1-3-2-4, где цифра 4 обозначала указательный палец, а цифра 1 — мизинец.

Участникам было предложено набрать последовательность как можно быстрее и точнее. Они выполнили 15 тренировочных блоков этой последовательности постукивания пальцами. Каждый блок состоял из 12 последовательностей и был разделен 25-секундным перерывом. Вся тренировка заняла около 15-20 минут.

Чтобы оценить, насколько хорошо участники сохранили навык за ночь, им было предложено выполнить восемь дополнительных тренировочных блоков через 24 часа. Для отслеживания активности мозга и физиологических изменений ученые использовали МРТ-сканер со сверхвысоким градиентом, который обеспечивает исключительную чувствительность для получения микроскопических деталей тканей. Они провели функциональную МРТ для измерения активности областей мозга во время выполнения задания. Они также провели расширенную диффузионную МРТ в три определенных момента: до начала тренировочной сессии, через 30 минут после ее окончания и через 24 часа.

Данные поведенческих исследований показали, что участники улучшали скорость и точность печати преимущественно в короткие перерывы между тренировочными блоками. Функциональное сканирование мозга подтвердило это наблюдение, выявив повышенную активность в областях мозга, отвечающих за память и двигательные функции, во время этих коротких перерывов. Однако наиболее специфические открытия были получены с помощью модели SANDI, используемой для отслеживания клеточных изменений.

«Когда вы осваиваете новый навык, на клеточном уровне в вашем мозге происходят два процесса с различной пространственной и временной динамикой, — сказала Делла-Маджоре. — Один из них носит транзиторный характер и происходит на уровне клеточных тел, которые увеличиваются в размерах во всех областях мозга, задействованных в выполнении задачи. Другой же является устойчивым, ограничен областями, специально участвующими в обучении, и происходит на уровне клеточных отростков, что согласуется со структурной пластичностью».

Исследователи обнаружили, что сканирование с помощью диффузионно-тензорной томографии (ДТТ) само по себе упускает из виду ряд деталей. «Наш подход выявил то, чего ДТТ не может увидеть: области, демонстрирующие устойчивые изменения, также несут в себе и кратковременный эффект», — объяснила Делла-Маджоре. «Другими словами, за тем, что ДТТ воспринимает как единый устойчивый эффект, на самом деле разворачиваются два различных процесса в разных временных масштабах».

В частности, исследователи обнаружили временное увеличение видимой плотности клеточных тел во всех областях мозга, задействованных в ходе выполнения задания. К этим областям относятся гиппокамп, первичная моторная кора, задняя теменная кора и предклиновидная кора. Это физическое изменение наблюдалось через 30 минут после тренировочного занятия. К 24 часам клеточные тела в этих областях вернулись к своему нормальному исходному размеру.

«Вторым сюрпризом стала пространственная картина: кратковременные изменения на уровне клеточного тела наблюдались равномерно во всех областях, задействованных в процессе обучения, тогда как устойчивые изменения клеточных процессов ограничивались теми областями, которые были специфичны для освоенного навыка», — сказала Делла-Маджоре. «Именно это расхождение, как в пространстве, так и во времени, позволило нам сделать вывод о различных биологических процессах, лежащих в основе этих реакций: гомеостатическом процессе, таком как набухание клеточных тел, вызванное повышенной нейронной активностью, и ремоделировании клеточных отростков, опосредующем подлинную структурную пластичность».

Авторы предполагают, что это кратковременное увеличение размеров клеток является временной биологической реакцией, призванной уравновесить интенсивную клеточную активность. Когда клетки мозга находятся в состоянии высокой активности, они испытывают ионный дисбаланс. Для исправления этого дисбаланса в клетки поступает вода, вызывая их временное набухание.

Помимо временного отека, модель SANDI выявила второе, более длительное изменение в определенных областях мозга. Исследователи наблюдали устойчивое увеличение плотности клеточных отростков в предклиновидной коре и задней теменной коре. Эти клеточные отростки включают такие структуры, как дендриты и аксоны, которые соединяют различные клетки мозга друг с другом.

Увеличение количества клеточных выростов сохранялось в течение целых суток после выполнения учебного задания. Исследователи заметили прямую связь с результатами выполнения задания. «Примечательно, что чем больше человек улучшал свои навыки, тем сильнее было это второе изменение», — сказала Делла-Маджоре.

Интересно, что эта долговременная структурная перестройка не произошла в гиппокампе. Гиппокамп — это область мозга, известная своей ролью в кодировании новых воспоминаний на ранних этапах процесса обучения. Результаты показывают, что хотя гиппокамп задействуется на начальном этапе, долговременные структурные изменения, необходимые для сохранения двигательного навыка, происходят во внешних слоях мозга, известных как кора.

«В целом, суть в том, что изменение структуры мозга само по себе не является доказательством пластичности, связанной с обучением», — сказала Делла-Маджоре. «Возможность разделить эти процессы в живом мозге неинвазивным методом дает то, чего раньше не существовало в нейробиологии человека: механистическое окно в пластичность мозга, позволяющее нам начать делать выводы о биологических механизмах непосредственно у людей, а не полагаться на животные модели».

Интерпретация этих результатов требует учета некоторых ограничений, связанных с технологией сканирования. Модель SANDI оценивает относительные доли сигнала клеточных компонентов, а не предоставляет прямое физическое измерение объема клеток. Этот метод основан на определенных математических предположениях о движении воды в мозге.

«Наш подход не предполагает непосредственной количественной оценки клеток или клеточных процессов, — пояснила Делла-Маджоре. — Он позволяет определить, какой вклад различные клеточные компоненты вносят в сигнал МРТ, на основе биофизической модели, интерпретация которой опирается на данные, полученные в ходе экспериментов на животных и гистологических исследований».

Она добавила, что упоминание изменений в телах или клеточных отростках предполагает принципиальные выводы, а не микроскопические наблюдения. «Сила метода заключается в отслеживании того, как эти сигналы изменяются с течением времени, по сравнению с собственным базовым уровнем человека», — сказала она.

Исследование было сосредоточено на конкретном задании, требующем постукивания пальцами, в небольшой группе здоровых молодых людей. Различные виды обучения, такие как изучение нового языка или решение сложных математических задач, могут задействовать разные клеточные механизмы. «Наша более широкая цель — продолжать совершенствовать этот подход, чтобы все более детально изучать биологические механизмы пластичности непосредственно у людей», — сказала Делла-Маджоре.

Исследователи надеются применить этот многокомпонентный подход к визуализации в других областях нейронауки. «Помимо обучения, различение подлинной адаптивной перестройки от других процессов может оказаться ценным в таких контекстах, как развитие, старение и заболевания, включая такие состояния, как нейродегенерация или нейровоспаление, где отличить здоровые структурные изменения от вредных является одновременно сложной и клинически важной задачей», — сказала она.

«Полученные результаты выводят область исследований за рамки описательного анализа изменений диффузии в сторону механистического анализа, что особенно ценно для исследований обучения, развития и заболеваний», — заключила Делла-Маджоре.

* Информация представлена исключительно в ознакомительных целях и не служит рекомендацией для лечения заболеваний