Ученые прояснили математику роста головного мозга

Группа исследователей из Стэнфордского университета использовала методы микроскопии и математического моделирования, чтобы найти закономерности в росте нейронов в мозге плоского червя. Статья о работе опубликована в журнале Nature Physics.

«Как клетки с разными функциями организуются, чтобы создать функционирующую ткань? — говорит соавтор нового исследования Бо Ван, адъюнкт-профессор кафедры биоинженерии Стэнфордского университета. — Мы решили ответить на этот вопрос, изучая мозг. Ранее считалось, что мозг слишком сложен, и взаимодействие между его клетками невозможно точно математически описать. Мы сами удивились, когда обнаружили, что на самом деле это возможно».

Используя современную микроскопию и математическое моделирование, исследователи из Стэнфорда обнаружили закономерность в росте клеток головного мозга — нейронов. Подобные правила, согласно выводам исследователей, могут объяснять и рост других клеток в организме. Обнаруженные закономерности найдут применение в биоинженерии искусственных тканей и органов.

Новая работа основана на том факте, что мозг содержит много различных типов нейронов и что для выполнения разных задач требуется несколько типов, которые работают совместно. Исследователи хотели раскрыть закономерности роста, которые позволяют нейронам разных типов расположиться в правильных положениях, благодаря чему они образуют функционирующую систему.

Для исследования авторы выбрали мозг плоского червя вида Schmidtea mediterranea. Это животное длиной в миллиметр может отращивать новую голову каждый раз после ампутации. Чтобы отметить различные типы нейронов в мозге плоского червя, ученые использовали специальные флуоресцентные метки, разные для каждого типа нейронов. Затем ученые рассматривали мозг в микроскоп, выделяя на его срезах светящиеся нейроны определенных групп. После этого авторы пытались найти математические правила, определяющие расположение разных типов нейронов в мозге.

Они обнаружили, что каждый нейрон окружен примерно дюжиной соседей того же типа, но между ними расположены и другие виды нейронов. Это уникальное расположение означает, что ни один нейрон не находится вплотную к своему «близнецу», но в то же время рядом с ним есть нейроны других видов, что позволяет системе в целом быстро решать задачи различного рода благодаря эффективной коммуникации.

Исследователи обнаружили, что это правило повторяется снова и снова во всем мозге плоского червя, формируя непрерывную нейронную сеть. Исследователи разработали вычислительную модель, чтобы показать, что эта сложная сеть сформировалась благодаря тенденции нейронов сближаться друг с другом, не допуская при этом близкого соседства клеток-«близнецов».

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.