Neuronaučnici UC Santa Barbara rekonstruisali su ceo prednji vizuelni put voćne mušice, složen niz veza između očiju insekta i navigacionog centra njegovog mozga.
Uz pomoć veštačke inteligencije i ručne korekture, istraživačka grupa i saradnici sistemskog biologa Sung Soo Kima razradili su odnose između više od 3.000 neurona sa neviđenim detaljima.
Ovi uvidi u prednji vizuelni put voćne mušice doprinose skupu od devet radova koji izveštavaju o neuronskom ožičenju celog mozga voćne mušice, objavljenih u časopisu Priroda.
Predvođeni neuronaučnicima sa Prinstona Mala Murthi i Sebastian Seung, ovo značajno dostignuće – prikaz najvećeg, najkompleksnijeg mozga koji je do sada bio tako temeljno mapiran – približava nas razumevanju zamršenosti životinjskog mozga i predstavlja odskočnu dasku ka konačnom razumevanju kako ljudski mozak je ožičen.
„U sistemskoj neuronauci, pitanje je kako neuroni interaguju i generišu percepciju, kogniciju, motoričke komande i tako dalje“, rekla je Kim, koautorka dve studije (jedna kao ko-korespondent) koja se pojavljuje u časopisu Nature. „Ali glavni problem ovde je taj što ne znamo kako su neuroni međusobno povezani. Tako da je teško razumeti šta se zaista dešava u neuronskoj mreži.“
Zaista, u zavisnosti od različitih konteksta, jedan stimulans može rezultirati širokim spektrom odgovora, dok se informacije kreću od početne, senzorne faze do dubljih, kognitivnih i motoričkih faza mozga.
Na primer, ako osetite da vam nešto pritiska kožu, vaši periferni neuroni će biti prvi koji će podići pritisak, objasnila je Kim. Ali, kako ta informacija o dodiru brzo prolazi kroz mozak, ona je modifikovana bezbroj drugih faktora, uključujući raspoloženje, aktivnost i izvor tog pritiska, da spomenemo samo neke. Kao rezultat toga, vaša reakcija na taj dodir može veoma varirati.
„Postoji toliko različitih veza i povratnih veza koje mozak obrađuje, tako da ovaj pojedinačni dodir može imati potpuno različite reprezentacije u mozgu“, rekla je Kim.
Takav je slučaj sa navigacijom, fundamentalnim, ciljno orijentisanim ponašanjem u koje se angažuje većina životinja. Koristeći stalan tok senzornih signala i povratnih informacija, pravimo predstave o svom okruženju i donosimo odluke o tome kako da stignemo tamo gde želimo da idemo.
Kod voćnih mušica, otprilike 50 „neurona kompasa“—neurona koji se spajaju da formiraju prsten unutar „elipsoidnog tela“ u obliku krofne duboko u njihovom mozgu—odgovorno je za kodiranje osećaja pravca muve. Ova relativno jednostavna struktura čini njihov mozak dobrim kandidatom za razradu neuronskih kola između onoga što vide očima i načina na koji te informacije putuju do dubljih područja njihovog mozga.
„Mnogo je lakše posmatrati ove puteve u mozgu muve“, rekao je ko-vodeći autor Dastin Garner iz laboratorije Kim. Pre nekoliko godina, naučnici sa istraživačkog kampusa Janelia na Medicinskom institutu Hauard Hjuz uzeli su 7.050 delova mozga jedne muve, snimili 21 milion snimaka elektronskim mikroskopom i sastavili ih u javno dostupnu bazu podataka.
Grupe na Univerzitetu Prinston uzele su ove podatke i obučile veštačku inteligenciju da prepozna delove pojedinačnih neurona na ovim slikama, što je zatim dovelo do 3D rekonstrukcije cele neuronske mreže mozga te muve. Ali nije bilo savršeno i još su mu trebale ljudske oči da to potvrdi. Garnerov posao je bio da lektorira izlaz AI u pogledu prednjeg vizuelnog puta muve.
„Bilo je sjajno moći da vidim specifične specifičnosti neurona po neuronu“, rekao je on. „I zapravo smo pronašli više paralelnih puteva koji su imali slične tipove neurona, ali su se malo razlikovali u obliku i funkciji.“ Garnerova analiza uključila je klasifikaciju ovih različitih tipova neurona i predvidela njihove funkcije na osnovu povezanosti.
U međuvremenu, koleginica iz Kim Lab-a i vodeći autor Dženifer Laj eksperimentalno je potvrdila neka od ovih predviđanja, koristeći laboratorijsku arenu virtuelne realnosti za muve, visoko kontrolisano okruženje koje projektuje svetlost u spektru vidljivog od muva (UV do ćilibara), kako bi se primenila stimuliše privezanu voćnu mušicu i posmatra njenu moždanu aktivnost.
Posebno su posmatrali koji neuroni se aktiviraju na osnovu onoga što se predstavlja vizuelnom sistemu muve, bilo da se radi o više malih tačaka ili vertikalno orijentisanim objektima.
„Imali smo dva velika predviđanja“, rekla je ona. „Jedan je oblik vizuelnog područja na koji svaki neuron reaguje. Neki od njih reaguju na vertikalno izdužene vizuelne oblasti, poput stubova u grčkom hramu, dok drugi reaguju na manje i kružnije vizuelne oblasti, koje smo predstavili u ovom radu. “
Druga, rekla je, je osetljivost na boju „prstenastih neurona“, koji su poslednji relej u prednjem vizuelnom putu pre nego što se vizuelne informacije integrišu od strane neurona kompasa da bi se stvorio osećaj usmerenja. To je, kako je rekla, još u toku.
Ovi detaljni podaci o povezivanju mogu se koristiti za kreiranje računarskih modela koji mogu da rasvetle kako se životinje kreću i mogu poslužiti kao model za autonomnu navigaciju vozila, bez oslanjanja na GPS.
