Мозг и тело мухи впервые объединили в единую карту 🪰
Мозг и тело мухи впервые объединили в единую карту 🪰 В журнале Nature опубликовано исследование международной группы ученых из Гарвардской медицинской школы и Принстонского университета, в котором впервые создана полная схема связей нейронов центральной нервной системы взрослой плодовой мухи. Речь идет о коннектоме — детальной карте всех нейронных соединений, включающей мозг и нервный тяж, управляющий движениями конечностей и обработкой сенсорной информации. Данные доступны в открытом доступе. Новая карта позволяет рассматривать нервную систему не как иерархию с центральным управлением, а как распределенную сеть. Анализ показал, что значительная часть поведения мух формируется локальными нейронными цепями, расположенными ближе к органам движения, а не исключительно в мозге. Проект основан на данных о дрозофиле, у которой 160 тысяч нейронов, но поведение включает сложные формы активности: движение, обучение, социальные реакции. Один из ключевых результатов — пересмотр роли мозга в управлении движением. Ученые обнаружили, что управление поведением часто происходит на уровне локальных нейронных контуров. Например, движение одной лапки контролируется ее собственной сетью, которая затем координируется с другими конечностями. То же касается крыльев и других органов. Центральный мозг в этой модели скорее координирует, чем директивно управляет. Для построения коннектома ученые разрезали нервную систему мухи на тысячи тонких слоев и исследовали их с помощью электронной микроскопии. Затем применялись алгоритмы искусственного интеллекта для сборки трехмерной модели. Полученная сеть описывает связи на уровне отдельных синапсов и позволяет проследить пути передачи сигналов по всей центральной нервной системе. Коннектом работает как биологическая «карта маршрутов». Он позволяет проверять гипотезы о том, как формируется поведение, и сравнивать их с экспериментами. По словам исследователей, многие прежние представления о работе нервной системы оказались упрощенными. Теперь можно строить более точные модели и проверять их напрямую. Кроме нейробиологии, данные могут быть полезны для разработки искусственных систем управления. По информации официального канала обучения нейронауке "Нейротрендс"