Теперь два нейробиолога из Института Солка и Калифорнийского университета в Сан-Диего обнаружили, что по крайней мере шесть типов млекопитающих – от мышей до кошек – различают запахи примерно одинаково, используя схемы в мозге, которые эволюционно сохраняются у разных видов.
«Исследование дает представление об организационных принципах, лежащих в основе схемы мозга для обоняния у млекопитающих, которые могут быть применены к другим частям мозга и другим видам», – говорит Чарльз Стивенс, заслуженный профессор лаборатории нейробиологии Солка и соавтор исследования, опубликованного в июле. 18 выпуск журнала Current Biology за 2019 г.
Вкратце, исследование показывает, что размер каждого из трех компонентов нейронной сети для обоняния примерно одинаков для каждого вида, начиная с рецепторов в носу, которые передают сигналы кластеру нейронов в передней части мозга, называемому обонятельная луковица, которая, в свою очередь, передает сигналы в "более высокофункциональную" область для идентификации запаха, называемую грушевидной корой.
«Эти три стадии масштабируются друг с другом, причем соотношение количества нейронов на каждой стадии одинаково для разных видов», – говорит Шьям Сринивасан, научный сотрудник Института мозга и разума Кавли Калифорнийского университета в Сан-Диего, и соавтор статьи. "Итак, если бы вы сказали мне количество нейронов в носу, я мог бы предсказать их количество в грушевидной коре или луковице."
Настоящее исследование основано на исследовании того же дуэта, опубликованном в 2018 году, в котором описывается, как мозг мыши обрабатывает и распознает запахи с помощью так называемых «распределенных цепей».«В отличие от зрительной системы, например, где информация передается упорядоченным образом в определенные части зрительной коры, исследователи обнаружили, что обонятельная система у мышей основана на комбинации связей, распределенных по грушевидной коре головного мозга.
Следуя этой статье, Стивенс и Сринивасан попытались определить, похожи ли распределенные нейронные схемы, обнаруженные у мышей, у других млекопитающих. Для текущей работы исследователи проанализировали мозг млекопитающих разных размеров и типов. Их расчеты, а также предыдущие исследования за последние несколько лет были использованы для оценки объемов мозга.
Стивенс и Шринивасан использовали различные методы микроскопии, которые позволили им визуализировать различные типы нейронов, которые образуют синапсы (связи) в обонятельной цепи.
«Мы не могли сосчитать каждый нейрон, поэтому провели опрос», – говорит Сринивасан. «Идея состоит в том, что вы берете образцы из разных представленных областей, чтобы выявить любые неровности."
Новое исследование показало, что среднее количество синапсов, соединяющих каждую функциональную единицу обонятельной луковицы (клубочка) с нейронами грушевидной коры, не зависит от вида.
«Было замечательно видеть, как они были сохранены», – говорит Стивенс.
В частности, идентификация отдельных запахов связана с силой и комбинацией возбуждающих нейронов в цепи, которую можно сравнить с музыкой фортепьяно, ноты которого возникают из нажатия нескольких клавиш для создания аккордов, или с расположением букв, образующих слова. на этой странице.
«Распознавание запахов основано на частоте импульсов, электрическом импульсе, который проходит по аксону нейрона», – говорит Сринивасан. "Один запах, скажем, кофе, может вызвать медленную реакцию в нейроне, в то время как тот же нейрон может реагировать на шоколад с большей скоростью."
Этот код, используемый для обоняния, отличается от кода других частей мозга.
«Мы показали, что параметры связности и взаимосвязь между различными стадиями обонятельного контура сохраняются у млекопитающих, предполагая, что эволюция использовала один и тот же дизайн контура для разных видов, но просто изменил размер, чтобы соответствовать экологической нише животных», говорит Стивенс.
В будущем Стивенс планирует изучить другие области мозга в поисках других распределенных цепей, функция которых основана на аналогичном кодировании, обнаруженном в этом исследовании.
Сринивасан говорит, что он сосредоточится на том, как шум или изменчивость кодирования запахов определяют баланс между различением и обучением, объясняя, что изменчивость, которую дуэт обнаруживает в своей работе, может быть механизмом различения запахов, который может быть применен для улучшения машинного обучения или Системы искусственного интеллекта.