Почти столетие ученые изучали мозговые волны, чтобы узнать о психическом здоровье и нашем образе мышления. Тем не менее, как миллиарды взаимосвязанных нейронов работают вместе, чтобы произвести мозговые волны, остается неизвестным. Теперь ученые из проекта Blue Brain Project EPFL в Швейцарии, лежащего в основе Европейского проекта человеческого мозга, и Института исследований мозга Аллена в Соединенных Штатах, показывают в выпуске журнала Neuron от 24 июля, как сложная компьютерная модель обеспечивает новый инструмент для разгадки тайны.
Мозг состоит из множества различных типов нейронов, каждый из которых передает электрические сигналы. Электроды, размещенные на голове или непосредственно в ткани мозга, позволяют ученым отслеживать совокупный эффект этой электрической активности, называемый сигналами электроэнцефалографии (ЭЭГ). Но что такого в структуре и функциях каждого нейрона, а также в том, как они взаимодействуют друг с другом, что дает начало этим электрическим сигналам, измеряемым в мозгу млекопитающих??
Моделирование схем мозга
Проект Blue Brain Project работает над созданием полноценного человеческого мозга. На данный момент ученые Blue Brain изучают ткань мозга грызунов и детально описывают различные типы нейронов, регистрируя их электрические свойства, формы, размеры и то, как они соединяются.
Чтобы ответить на вопрос о происхождении мозговых волн, исследователи из проекта Blue Brain Project EPFL и Института Аллена объединили свои усилия с помощью средств моделирования Blue Brain. Их работа основана на компьютерной модели нейронной цепи, подобной которой раньше никто не видел. Она включает беспрецедентное количество деталей и моделирует 12000 нейронов.
«Впервые модель такой сложности была использована для изучения основных свойств мозговых волн», – говорит ученый EPFL Шон Хилл.
Наблюдая за своей моделью, исследователи заметили, что электрическая активность, циркулирующая по всей системе, напоминала мозговые волны, измеренные у грызунов. Поскольку компьютерная модель использует огромное количество физических, химических и биологических данных, суперкомпьютерное моделирование позволяет ученым анализировать мозговые волны на уровне детализации, который просто недостижим при традиционном мониторинге живой мозговой ткани.
«Нам нужна компьютерная модель, потому что невозможно одновременно связать электрическую активность потенциально миллиардов отдельных нейронов и возникающие в результате мозговые волны», – говорит Хилл. «Благодаря такому подходу мы можем обеспечить интерпретацию на уровне одного нейрона мозговых волн, которые измеряются, когда ткань фактически исследуется в лаборатории.”
Поиск аналогов мозговых волн
Нейроны чем-то похожи на крошечные батарейки, которые необходимо заряжать, чтобы вызвать электрический импульс, известный как «спайк». Именно через эти «шипы» нейроны взаимодействуют друг с другом, чтобы производить мысли и восприятие. Чтобы «перезарядить» нейрон, заряженные частицы, называемые ионами, должны проходить через крошечные ионные каналы. Эти каналы похожи на ворота, регулирующие прохождение электрического тока. В конечном итоге, накопление множества электрических сигналов по всей цепи нейронов производит мозговые волны.
Задача ученых в этом исследовании заключалась в том, чтобы включить в моделирование тысячи параметров для каждого нейрона, которые описывают эти электрические свойства. Сделав это, они увидели, что общая электрическая активность в их модели из 12000 нейронов была сродни наблюдениям за активностью мозга у грызунов, что указывает на происхождение мозговых волн.
«Наша модель еще не завершена, но электрические сигналы, производимые компьютерным моделированием, и то, что на самом деле было измерено в мозгу крысы, имеют поразительное сходство», – говорит ученый из Института Аллена Костас Анастассиу.
Хилл добавляет: «Мы впервые показываем, что сложное поведение ионных каналов на ветвях нейронов влияет на форму мозговых волн.”
Еще предстоит проделать большую работу, чтобы получить полную симуляцию. Хотя электрические сигналы модели аналогичны измерениям in vivo, исследователи предупреждают, что есть еще много открытых вопросов, а также возможности для улучшения модели. Например, моделирование моделируется на нейронах, которые контролируют задние конечности, в то время как данные in vivo представляют собой мозговые волны, исходящие от нейронов, которые выполняют аналогичную функцию, но вместо этого управляют усами.
«Даже в этом случае компьютерная модель, которую мы использовали, позволила нам охарактеризовать и, что более важно, количественно оценить ключевые особенности того, как нейроны производят эти сигналы», – говорит Анастассиу.
В настоящее время ученые изучают аналогичные явления мозговых волн в более крупных и более реалистичных нейронных цепях.
Эта компьютерная модель сближает клеточную биофизику и когнитивную нейробиологию для достижения одной и той же цели: понимания мозга. Но эти две дисциплины не разделяют ни методы, ни научный язык. Моделируя электрическую активность мозга и связывая поведение отдельных нейронов с мозговыми волнами, исследователи стремятся восполнить этот пробел, открывая путь к лучшим инструментам для диагностики психических расстройств и, на более глубоком уровне, предлагая лучшее понимание самих себя.