— Ваша научная группа опубликовала статью в Journal of Imaging, которая посвящена компьютерной программе, разработанной вами для анализа данных об активности нейронов головного мозга. Расскажите, пожалуйста, об этом подробнее.
— Миниатюрная микроскопия позволяет собирать большой объём данных об активности нейронов и нейронных сетей. Поэтому перед учёными остро стоит вопрос обработки и анализа этих массивов информации. Совсем недавно мы опубликовали в Journal of Imaging научную статью, в которой представили научному сообществу разработанную нами программу NeuroActivityToolkit. Она позволяет количественно оценивать данные, получаемые с помощью минископа. NeuroActivityToolkit — это набор инструментов для статистической обработки показателей активности нейронной сети. Программа размещена в свободном доступе, другие исследователи могут ею воспользоваться для обработки своих экспериментальных данных. ПО позволяет оценивать изменения активности нейронных сетей под влиянием возраста, внешних воздействий или патологий. Последнее для нас особенно важно, поскольку наша научная группа проводит исследования, связанные с болезнью Альцгеймера.
— Что представляют собой нейроны, как они объединяются в нейронные цепочки в мозгу человека или животного и как функционируют?
— Нейроны — возбудимые клетки нервной системы, которые передают информацию при помощи электрических импульсов. В головном мозге связи между нейронами осуществляются посредством нервных окончаний — синапсов. С одной стороны каждого нейрона есть специальный отросток — аксон, присылающий сигнал, с другой дендрит — отросток, принимающий сигналы. На дендрите имеются особые выступы клеточной мембраны — дендритные шипики, которые способны собирать и интегрировать сигналы от других нервных клеток.
Сигналы делятся на возбуждающие и тормозящие, в совокупности их баланс обеспечивает стабильную работу мозга и функциональное представление разных его областей. Также функционирование нейронов поддерживается клетками глии — вспомогательной ткани мозга. Она включает несколько типов клеток, например астроциты и микроглия. Так, известно, что астроциты способны влиять на передачу нервных импульсов нейронами, а микроглия участвует в иммунном ответе мозга.
Каждый нейрон соединён с большим количеством других клеток, которые совместно образуют сложную нейронную сеть. Таким образом, по всему мозгу можно обнаружить сложно организованные сети взаимосвязанных нейронов, которые контролируют большинство высокоуровневых нервных функций.
— В самом начале вы упомянули миниатюрную микроскопию. Что это за методика и какие ещё есть способы регистрировать активность живых нейронов в мозгу?
— Начну с того, что самое информативное исследование, которое позволяет понять, как работают и взаимодействуют нейроны, — это отслеживание нейронов живого организма животного, находящегося в нормальных для него условиях.
До недавнего времени в арсенале учёных было в основном два метода, позволяющих наблюдать нейроны в режиме реального времени. Во-первых, это метод двухфотонной микроскопии, позволяющий детектировать изменение флуоресценции кальциевых индикаторов, возникающей вследствие генерации электрического импульса. Метод двухфотонной микроскопии даёт высокое разрешение изображений, но у него есть недостаток: чтобы считать активность нейронов, голову животного нужно зафиксировать в одном положении. Чтобы имитировать реальную активность животного, его погружают в виртуальное пространство, где оно должно проходить различные поведенческие тесты. В это время регистрируется активность нейронов.
Второй метод — регистрация активности при помощи электродных массивов, которые вживляются в головной мозг животного для изучения электрической активности клеток. Метод обладает высокой чувствительностью к изменению потенциала действия нервных клеток. Напомню, что потенциалом действия нейронов называют изменения ионной проницаемости клеточной мембраны, что порождает электрический сигнал — таким образом информация передаётся от нейрона к нейрону.
Частично преодолеть эти недостатки позволяет миниатюрная флуоресцентная микроскопия — минископ. Датчик устройства весит всего 3 г, что позволяет закрепить его на голове лабораторной мыши, при этом фиксировать животное не нужно. Разрешение устройства позволяет визуализировать отдельные нейроны и регистрировать изменения в их работе с помощью генетически кодируемых кальциевых индикаторов. Это особые белки, которые способны реагировать на изменение концентрации кальция флуоресценцией. Поскольку концентрация ионов кальция при нервном импульсе в нейроне меняется, кальциевые индикаторы позволяют отслеживать нервную активность.
После хирургических манипуляций такой минископ фиксируется на голове у мыши и позволяет исследователям фиксировать активность нейронов области интереса за счёт регистрации изменения флуоресценции кальциевых индикаторов, которая напрямую коррелирует с активностью нейронов. Одновременно мы наблюдаем за поведением животного, которое находится в свободном движении.
— Можно ли будет такие методы применять для изучения мозга человека? Не влияют ли такие исследовательские воздействия на работу нейронов?
— Изучать человеческий мозг при помощи этого метода невозможно, поскольку он требует хирургического вмешательства, а также введения вирусных конструкций, кодирующих кальциевые индикаторы. Для изучения человеческого мозга используются неинвазивные методики, не нарушающие целостность мозга.
Мы пока не можем точно сказать, как такое воздействиевлияет на работу нейронов. Можем только предположить, что, поскольку изучаемая область мозга остаётся неповреждённой, нейронные сети сохраняют своё физиологическое состояние.
Однако метод миниатюрной флуоресцентной микроскопии уже успешно применяли для изучения работы нейронов мозга высших приматов.
— Что нового уже удалось вам узнать о работе мозга при помощи миниатюрной микроскопии?
— Мы изучили работу нейронных сетей гиппокампа в течение нескольких дней подряд, а также их активность в ответ на мощное внешнее возмущение — острый стресс. Исследование выявило устойчивые проявления нейронной активности гиппокампа в таких ситуациях. Также мы определили, что возбуждение всей нейросети сопровождалось перестройкой попарно коррелированных пар нейронов. Кроме того, результаты показали, что характеристики сети вернулись к исходному состоянию после периода восстановления, что свидетельствует об адаптивности и устойчивости нейронной сети гиппокампа.
— Поможет ли сбор более точных сведений о том, как именно работают нейроны, при разработке компьютерных нейросетей? И действительно ли нейросети устроены по образцу биологических нейронных цепочек?
— Компьютерные нейронные сети работают всё же по другим принципам, чем реальные нейронные сети головного мозга. Сейчас в мире ведётся работа по созданию так называемых нейроморфных нейронных сетей. Такая нейросеть должна представлять собой упрощённую математическую модель работы нейронов мозга. Для создания такого ИИ действительно важно понимать, как функционирует головной мозг. Однако надо понимать, что биологические нейронные сети образуют куда более сложные структуры, чем это могут воспроизвести компьютерные программы.
— Как информация, воспоминания, привычки хранятся и стираются в нейронных цепочках? Образно говоря, что увидят учёные в микроскоп при запоминании новых данных человеком или животными или забывании? А также реагировании на какие-то события?
— Это очень сложный вопрос. Сегодня нет чёткого научного объяснения, как именно хранятся и стираются воспоминания в нейронных цепочках головного мозга. Есть только множество теорий на этот счёт. Пока что науке известно лишь, как в мозгу начинаются процессы запоминания, однако что происходит дальше, остаётся предметом изучения. При запоминании информации между нейронами формируются новые связи, некоторые ранее существовавшие при этом разрушаются, а другие, напротив, укрепляются. Изменение связей между нейронами — ключевой процесс, сопровождающий любые изменения в мозге, и происходит он постоянно. В микроскоп мы можем увидеть, как меняются конфигурация и количество синапсов, как меняется активность нейронов и их связи друг с другом.
— Помогут ли собранные таким способом данные при поиске лечения психических и нейродегенеративных заболеваний? Как эти недуги связаны с корректной работой нейронных цепочек?
— Да, такие исследования помогут найти новые маркеры отклонений функционирования нейронных сетей при патологических состояниях, например при нейродегенеративных заболеваниях. Среди таких недугов самым распространённым является болезнь Альцгеймера.
Эксперименты на мышах уже позволили обнаружить аномальное поведение нейронных сетей при болезни Альцгеймера в области гиппокампа, отвечающей за память. Нарушение является следствием пагубного влияния токсического белка αβ-амилоида. При болезни Альцгеймера этот белок формирует амилоидные бляшки в мозгу и приводит к гиперактивности нейронов с последующим нарушением нормальной работы нейронных сетей гиппокампа.
Также с течением болезни Альцгеймера происходит гибель нейронов, которая вносит серьёзный вклад в нарушения работы мозга на уровне нейронной сети. В нашей лаборатории мы планируем оценивать эффективность подходов по улучшению когнитивных функций у мышей с генетической моделью болезни Альцгеймера в совокупности с одновременным проведением поведенческих тестов. То есть мы сможем исследовать более детально процессы дегенерации и оценить, насколько наши подходы к коррекции этих процессов эффективны.
Проблема в том, что большинство разработок препаратов против болезни Альцгеймера проваливается на стадии клинических испытаний. Это означает, что учёным нужно сделать шаг назад, чтобы более пристально изучить механизмы работы мозга и сами процессы нейродегенерации. Такой анализ поможет заново оценить разрабатываемые подходы к лечению нейродегенеративных заболеваний и скорректировать их ещё на доклинической стадии.