Ученые открывают математические правила, лежащие в основе роста мозга

Стэнфордские исследователи использовали передовую микроскопию и математическое моделирование, чтобы обнаружить схему, которая управляет ростом нейронов в мозге плоского червя, показанную на изображении. Используя эту технику, они надеются найти закономерности роста клеток в других частях тела, чтобы проложить путь к биоинженерным искусственным тканям и органам. 

Жизнь изобилует узорами. Живые существа обычно создают повторяющиеся серии похожих элементов по мере своего роста: представьте себе перья, которые слегка различаются по длине на крыле птицы или короткие и более длинные лепестки на розе.

Оказывается, мозг ничем не отличается. Используя передовую микроскопию и математическое моделирование, исследователи из Стэнфорда обнаружили модель, которая регулирует рост клеток мозга. Подобные правила могут направлять развитие других клеток в организме, и понимание их может быть важно для успешной биоинженерии искусственных тканей и органов.

Их исследование, опубликованное в журнале Nature Physics, основано на том факте, что мозг содержит много разных типов нейронов, и что для выполнения каких-либо задач требуется несколько типов, работающих согласованно. Исследователи хотели раскрыть невидимые модели роста, которые позволяют правильным типам нейронов располагаться в правильных положениях для построения мозга.

«Как клетки организуют себя, чтобы создать функционирующую ткань? Мы решили ответить на этот вопрос, изучая мозг, потому что обычно предполагалось, что мозг слишком сложен, чтобы иметь простое правило формирования паттернов. Мы удивились, когда обнаружили, что такое правило действительно существует»,

– сказал соавтор исследования Бо Ван, доцент кафедры биоинженерии.

Мозг, который они решили исследовать, принадлежал планарию, плоскому червю длиной в миллиметр, который может вырастить новую голову каждый раз после ампутации. Во-первых, ученые использовали флуоресцентные пятна, чтобы отметить различные типы нейронов в плоском черве. Затем они использовали микроскопы высокого разрешения для захвата изображений всего мозга – светящихся нейронов и всего остального – и проанализировали закономерности, чтобы посмотреть, смогут ли они извлечь из них математические правила, управляющие их построением.

Они обнаружили, что каждый нейрон окружен примерно дюжиной соседей, похожих на него, но среди них разбросаны и другие виды нейронов. Это уникальное расположение означает, что ни один нейрон не сидит вплотную к своему близнецу, в то же время позволяя различным типам дополнительных нейронов быть достаточно близко, чтобы работать вместе для выполнения какой-то задачи.

Исследователи обнаружили, что этот паттерн повторяется снова и снова по всему мозгу плоского червя, образуя непрерывную нейронную сеть. Соавторы исследования Цзянь Цинь и Сиань Конг, разработали вычислительную модель, чтобы показать, что эта сложная сеть функциональных окрестностей проистекает из тенденции нейронов собираться вместе как можно ближе, не будучи слишком близко к другим нейронам того же типа.

Хотя неврологи могут когда-нибудь адаптировать эту методологию для изучения формирования паттернов нейронов в мозге человека, исследователи из Стэнфорда считают, что эта методика может быть более полезна для применения в появляющейся области тканевой инженерии.

Основная идея проста: инженеры по тканям надеются стимулировать рост стволовых клеток из которых происходят все типы клеток, в различные специализированные клетки, которые образуют печень, почку или сердце. Но ученым нужно расположить эти разнообразные клетки в правильные узоры, если они хотят, чтобы сердце билось.

«Вопрос о том, как организмы превращаются в формы, выполняющие полезные функции, веками очаровывал ученых», – сказал Ван. «В нашу технологическую эпоху мы не ограничиваемся лишь пониманием этих моделей роста на клеточном уровне, но также можем найти способы реализации этих правил для биоинженерных тканей».

DOI: 10.1038 / s41567-020-0809-9

Вас также может заинтересовать:

Искусственные нейроны

Как наш мозг создает дыхательный ритм, уникальный для каждого вздоха