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Nature:神经元之间的信息传递模型被颠覆了
【字体: 大 中 小 】 时间:2023年12月27日 来源:Nature
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科学家们利用线虫在理解大脑功能方面取得了重大突破。该研究采用光遗传学和连接组学,为神经通信提供了新的见解,并挑战了传统模型,增强了我们对复杂神经网络的理解。
近几十年来,在理解大脑的复杂运作方面取得了重大进展。研究人员已经获得了关于大脑细胞神经生物学的广泛知识,并发现了许多关于大脑神经网络和构成这些连接的元素的知识。尽管如此,许多重要的问题仍未得到解答,因此,大脑仍然是科学界最伟大、最诱人的谜团之一。
也许这些问题中最恼人的一个是围绕着我们对大脑作为一个系统的理解。科学家们对于大脑作为一个相互作用的组成部分的网络是如何运作的,关于所有的神经组成部分是如何合作的,特别是关于信息是如何在这个复杂的神经元网络之间处理的,在很大程度上仍然一无所知。
现在,普林斯顿大学的一个神经科学家和物理学家团队正在通过研究一种非常小但无处不在的蠕虫——秀丽隐杆线虫(Caenorhabditis elegans)的大脑,帮助阐明信息是如何在大脑中流动的。最近一期的《Nature》杂志记录了实验的细节。该团队由Francesco Randi、Sophie Dvali、Anuj Sharma和Andrew Leifer组成。要回答信息是如何通过相互作用的神经元网络处理的问题,第一步需要Leifer和他的团队找到一种可以在实验室中轻松操作的合适生物体。这原来是秀丽隐杆线虫,一种未分节的、非寄生的线虫,被科学家研究了几十年,被认为是一种“遗传模式生物”。模式生物通常用于实验室,以帮助科学家了解生物过程,因为他们的解剖结构,遗传学和行为是很好的理解。
视频显示,当单个神经元一次受到光学刺激时,线虫头部的神经活动测量结果。当“受刺激”这个词出现时,十字准星上的神经元就会受到刺激。当神经元变得活跃时,它们在可视化中显示为暗红色。视频被加速了4倍。
线虫长约一毫米,在许多细菌丰富的环境中都能找到。与目前的研究特别相关的是,这种生物的神经系统在整个身体中只有302个神经元,其中188个位于大脑中。相比之下,人类的大脑有数千亿的神经元。
秀丽隐杆线虫是第一个大脑线路被完全“绘制”出来的生物。这意味着科学家们已经编制了一份关于所有神经元和突触(神经元物理连接和与其他神经元交流的地方)的综合图表或“地图”。用神经科学的说法,这一领域的研究被称为“连接组学”,生物体大脑中神经连接的综合图被称为“连接组”。连接组学的主要目标之一是找出负责特定行为的特定神经连接。秀丽隐杆线虫的神经元经过基因工程改造,根据它们的细胞类型进行颜色编码。
在实验室实验中使用秀丽隐杆线虫的另一个好处是,这种蠕虫是透明的,在某些情况下,它的组织已经经过基因工程改造,具有光敏性。这一研究领域被称为“光遗传学”,它已经彻底改变了生物神经科学实验的许多方面。与传统的使用电极将电流传递到神经元从而刺激反应的系统不同,光遗传学技术涉及使用来自某些生物体的光敏蛋白,并将这些细胞植入另一个生物体中,这样研究人员就可以使用光信号控制生物体的行为或反应。
类似地,其他蛋白质也可以用来点亮并报告一个神经元向另一个神经元发出信号。这对实验室实验来说意味着两件重要的事情:生物体会对光的存在做出反应;一个神经元一旦接收到来自另一个神经元的信号,就会“发光”。这使得研究人员可以直观地研究神经元之间的相互作用。
这些光学工具让Leifer的团队开始了艰苦的任务,了解信息是如何在线虫的大脑中流动的。目的是了解信号如何直接流经线虫的整个大脑,因此必须测量每个神经元。这包括一次分离一个神经元,用光照射它,使它被“激活”,然后观察其他神经元的反应。
“大脑是令人兴奋和神秘的,”Leifer说。“我们的团队对神经元如何处理信息并产生动作的问题很感兴趣。对这个问题的兴趣具有广泛的含义。理解神经元网络的工作原理是生物物理学中更广泛的一类问题的一个具体例子,即,集体现象是如何从相互作用的细胞和分子网络中出现的。这一研究领域对许多与生物物理学相关的主题以及当代尖端技术(如人工智能)都有影响。这个工具真正强大的地方在于,你可以打开神经元,实时观察它们发出的信号。从本质上讲,我们可以将测量和操纵神经活动的问题转化为在正确的时间收集和传递正确的光到正确的地方。在这个实验中,我们一次检查一个神经元,激活或干扰每个神经元,然后观察整个网络的反应。通过这种方式,我们能够绘制出信号如何在网络中流动。这是一种以前从未在整个大脑的规模上做过的方法。”
Leifer和他的团队通过测量超过23,000对神经元及其反应,总共进行了近10,000次刺激事件,这项任务从构思到完成花了七年时间。
Leifer和他的团队进行的这项研究是迄今为止对信号如何流经大脑的最全面的描述。对于研究秀丽隐杆线虫的科学家来说,研究人员提供了大量关于特定信号如何在线虫大脑中工作的信息,希望这项研究将提供大量有助于推进基础研究的新信息。
一个同样重要的发现是,Leifer和他的团队在实验过程中所做的一些经验观察,往往与基于线虫连接体图推导出的数学模型对线虫行为的预测相矛盾。
“我们得出的结论是,在许多情况下,你无法从接线图上看到的许多分子细节实际上对预测网络应该如何反应非常重要,”Leifer说。
研究人员认为,有一种形式的信号——“你看不见的分子细节”的一部分——不会沿着神经线传递。Leifer和他的团队将这些描述为“无线信号”。尽管无线信号在神经科学家中广为人知,但在研究神经动力学方面,它在很大程度上被低估了,因为它通常被认为是一个非常缓慢的过程。无线信号是一种信号形式,神经元通过这种方式向神经元之间的细胞外空间或“细胞外环境”释放被称为神经肽的分子。这些化学物质扩散并结合到其他神经元上,即使它们之间没有物理联系。
最后,研究人员认为,他们的工作的一个重要影响是,它允许其他研究这种现象和类似现象的神经科学家开发更好的模型来理解大脑作为一个系统。
Leifer说:“通过我们的研究,我们提供了缺失的一块非常重要的拼图。”
参考文献:“Neural signal propagation atlas of Caenorhabditis elegans” by Francesco Randi, Anuj K. Sharma, Sophie Dvali and Andrew M. Leifer, 32 October 2023, Nature.
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