Избранные статьи
Коннектом
Коннектом — полное описание структуры связей в нервной системе организма. Область исследований, включающая в себя картографирование и анализ архитектуры нейрональных связей, называется коннектомика.
Сетевое отображение связности мозга человека
Первым, в 1986 году, был описан коннектом червя Caenorhabditis elegans, чья нервная система насчитывает всего 302 нейрона. Команда ученых нанесла на карту все 7000 соединений между нейронами. Что касается мозга человека, то он насчитывает в себе около 100 миллиардов нервных клеток и в 10 000 раз больше соединений. Это очень большой объём информации. Считается, что в связях между нейронами заключены многие аспекты человеческой индивидуальности, такие как личность и интеллект, поэтому описание коннектома человека может стать большим шагом к пониманию многих умственных процессов. Определение коннектома червя-нематоды заняло более 12 лет упорного труда. Чтобы определить коннектом мозга, сравнимого с нашим, необходимо иметь более продвинутые автоматизированные технологии, которые увеличат скорость нахождения коннектомов.
Сам термин «коннектом» был предложен в 2005 году независимо друг от друга двумя исследователями Олафом Спорнсом и Патриком Хэгмэнном, по аналогии с термином «геном».
Термин коннектом некоторыми исследователями употребляется для обозначения карты связей не всего организма, а его части. Так, в 2009 году было опубликовано исследование коннектома аксонов, иннервирующих межщитковые мышцы ушных раковин мыши (interscutularis muscle connectome).
Летом 2009 года Национальным Институтом Здоровья США был начат проект Коннектом Человека первоначальным финансированием в 30 млн долларов.
В 2005 ,доктор Олаф Спорнс из университета Индианы и доктор Патрик Хагман из госпиталя Луизинского университета независимо и одновременно предложили термин "коннектом" для обозначения карты нейронных соединений в мозге.Это название было предложено из-за созвучия с термином геном.
"Коннектомика" (Хагман,2005) был определена как наука о сборе и анализе данных коннектома.
В своей статье от 2005 года "Человеческий коннектом, структурное описание человеческого мозга" Спорнс и члены его команды написали :
"Для понимания функционирования сети,необходимо знать ее элементы и их взаимосвязи.Цель этой статьи состоит в том,чтобы обсудить стратегии исследований направленных на комплексное описание элементов сети и их соединений в человеческом мозгу.Мы предлагаем назвать этот набор данных человеческим "коннектомом",и мы считаем,что термин будет применен в когнитивной неврологии и нейропсихологии.Коннектом будет существенно увеличивать наше понимание функционирования мозга на низком уровне,и представит понимание понимание как измениться функционирование головного мозга,если его изменить на низком уровне"
В 2005 году доктор Хагман в своей статье "От диффузионной МРТ головного мозга к коннектомике" писал:
"Понятно ,что как и геном , который больше чем просто множество генов ,множество всех нейрональных соединений в мозге важнее чем каждое отдельное соединение."
Пути через мозговое белое вещество могут быть определены с помощью гистологического исследования методом дегенерации ,и аксональной трассировки.Метод аксональной трассировки первичный базис картирования длинных мозговых путей белого вещества в обширную матрицу соединений между регионами серого вещества.Первые подобные исследования проводились в зрительной коре макаки и таламо-корковом пути в кошачьем мозге. Создание баз данных для подобных массивов анатомических соединений позволяет постоянно их обновлять и увеличивать их точность.Онлайн база данных соединения кортекса макак CoCoMac является ярким примером подобных баз данных.
Сети соединений мозга могут быть представлены в разных масштабах,что соответствует уровням пространственного разрешения в визуализции головного мозга.Эти уровни могут быть грубо классифицированы как микромасштаб, мезомасштаб и макроуровень.В конечном счете можно будет присоединить результаты полученные на разных уровнях в единую иерархическую карту нейрональной организации которая сможет показать отдельный нейрон в популяции нейронов до таких больших систем как кортикальные области.Из-за того что у разных индивидов будут отличия в коннектомах, любая унифицированная карта скорее всего будет предоставлять вероятностную информацию о связности нейронов.
Картирование коннектома на микроуровне (с разрешением в микрометры) означает постройку полной карты нейронной сети ,нейрон к нейрону. Одна только кора головного мозга содержит порядка 10 миллиардов нейронов соединенных 10^14 синапическими связями.Для сравнения,число пар оснований в человеческом геноме 3×10^9.Некоторые из основных проблем построения человеческого коннектома на микроуровне сегодня включают в себя эти: на сбор данных потребовались бы годы при нынешней технологии инструменты машинного зрения на сегодняшний день находятся в зачаточном состоянии нет ни теории ни алгоритмов для анализа поступающих данных.Для решения проблем со сбором данных несколько групп ученых создают серийные электронные микроскопы с высокой пропускной способностью. Наконец, статистическая теория графов является новой дисциплиной, которая развивает изощренные способы распознавания образов и инструменты для логической обработки этих мозговых графов.
"Мезо" коннектом соответствует масштабу в сотни микрометров . Вместо того, чтобы пытаться отобразить каждый отдельный нейрон, коннектом на мезомасштабе будет пытаться захватить анатомически и функционально различные популяции нейронов соединенные в локальные цепи (например мозговые колонки) состоящие из сотен или тысяч отдельных нейронов.Задача создания мезоконнектома до сих пор амбициозна,и пока может быть решена только инвазивными методами.
Коннектом на макроуровне (с разрешением в миллиметры) пытается захватить большие мозговые системы Базы данных коннектома на микроуровне и мезоуровне могут быть значительно более компактными ,чем на клеточном уровне.
На первом изображении представлено белое вещество в человеческом мозге визуализируемое с помощью МРТ трактографии. На втором - исследование связей мозга с помощью МРТ. На третьем - сетевое отображение связности мозга человека. На четвертом - аксоны, иннервирующие мышцы ушных раковин у мыши.
Также имеется процесс, который во многом определяет топологию связей. Речь идёт о аксональном наведении.
Аксональное наведение, аксональный поиск пути (axon guidance, axon pathfinding) — сложный процесс роста аксона к своей цели, зависящий от множества факторов. В период развития нервной системы аксоны преодолевают большие расстояния, с исключительной точностью достигая определённых частей других клеток, формируя сложную архитектуру связей. Изучение взаимодействий, влияющих на выбор пути, важно для лучшего понимания того, как строится мозг, что могло определить его эволюцию, какие факторы способствуют развитию патологий.
Обнаружены и исследуются несколько классов сигнальных молекул, участвующих в выборе пути:
1. Нетрины (белки, участвующие в аксональном наведении)
2. Эфрины (белки, являющиеся лигандами (связывающими белками) эфриновых рецепторов (eph-рецепторов)) и Eph-рецепторы (рецепторы, принадлежащие к семейству рецепторов-тирозинкиназ и связывающих эфрины)
3. Семафорины (мембранные белки, участвующие в сигнальных процессах аксонального наведения)
4. Рецепторы: плексины, интегрины, нейропилины;
5. Участники сигнальной цепочки : CRMP-семейство (белки, играющие важную роль в коллапсе конусов роста растущих аксонов при построении мозга) - CRMP1, CRMP2, CRMP3, CRMP4, CRMP5.
Ниже представлена схема механизмов аксонального наведения в вентральном нервном тяже эмбриона дрозофилы и конус роста на конце растущего аксона «чувствующий» молекулярные сигналы, влияющие на выбор направления.
Также имеется проект под названием "EyeWire" - проект по картированию сетчатки глаза человека силами добровольцев.
Проект был создан в результате кооперации между Массачусетским технологическом институтом (MIT) и Институтом медицинских исследований им. Макса Планка.
Цель проекта — создать карту связей (коннектом) между нейронами в сетчатке, а также идентифицировать отдельные суб-типы нейронов.
На текущем этапе основные усилия направлены на реконструкцию трехмерной структуры нейронов на основе двухмерных срезов. На следующем этапе планируется анализ связей (синапсов) между нейронами.
Эта информация поможет понять, как зрение человека работает на нейронном уровне. Также это поможет ответить на фундаментальный вопрос нейробиологии: «как структура нейронных сетей связана с их активностью?»
На подготовительном этапе проводилось снятие активности нейронов с помощью двухфотонного лазерного микроскопа и получение срезов (послойных двухмерных изображений) сетчатки. Срезы затем анализировались с помощью методов искусственного интеллекта.
На следующем этапе подключаются добровольцы, помогающие воссоздать 3D-структуру нейронов. Любой желающий может стать участником проекта.
Процесс воссоздания организован в виде компьютерной игры.
Участнику проекта демонстрируется случайно выбранный сегмент сетчатки — в виде трехмерного изображения и последовательной серии срезов. Участник реконструирует сегмент нейрона, при этом он может в реальном времени видеть как изменяется 3D-реконструкция.
Реконструкции от разных участников сравниваются между собой, на основе чего воссоздается наиболее точная трехмерная модель нейрона.
Ноя 06 2018