Определение правильных ячеек
Профессор IST в Австрии Питер Йонас, Сяомин Чжан и Алоис Шлогл приступили к изучению нейронных сигналов в гранулярных клетках. Однако главной проблемой была идентификация клеток. В прошлом эксперты не могли гарантировать, что они правильно идентифицировали клетки. «Поскольку эта область плотно заполнена различными типами нейронов, технически сложно идентифицировать гранулярные клетки, клетки, которые нас интересовали», – говорит Сяомин Чжан, первый автор статьи.
Это делает очень трудным отличить активность гранулярных клеток от активности других типов нейронов, расположенных в той же области. Кроме того, гранулярные клетки обычно проявляют очень редкую активность, несмотря на их огромное количество. Таким образом, в картине могут преобладать другие типы клеток с более высоким уровнем активности.
Привратники гиппокампа
Чтобы записывать входящие и исходящие сигналы гранулярных клеток, ученые разработали новую технику записи и алгоритм машинного обучения для декодирования этих сигналов. Чтобы однозначно идентифицировать нейроны, во время записи клетки были заполнены индикатором. В общей сложности они записали почти сотню гранулярных клеток, создав большой набор данных, описывающих активность этого важного типа клеток. Они обнаружили, что большинство нейронов получают пространственную информацию.
Однако только меньшая часть нейронов передает эту пространственную информацию остальной части гиппокампа. Таким образом, гранулярные клетки действительно действуют как привратники.
Обработка пространственной информации
Однако гранулярные клетки не только отбирают информацию, но и участвуют в ее обработке. Команда обнаружила, что вход гранулярных клеток широкий, но выход гораздо более избирательный. Нейроны вышележащих областей коры головного мозга часто представляют собой сеточные клетки, которые генерируют активность в нескольких местах окружающей среды.
Напротив, нейроны нижележащих областей гиппокампа обычно представляют собой клетки места, которые активируются только в одном месте. Новое исследование предполагает, что в этом преобразовании участвуют гранулярные клетки. «Говоря упрощенно, мы можем рассматривать гранулярную клетку как единицу, которая переводит один нейронный язык на другой», – объясняет Йонас.
Экономия вычислительной мощности на будущее
Большинство гранулярных ячеек получают пространственную информацию, но только 5% генерируют пространственный результат.
Сяомин Чжан объясняет: «Особенно активными были нейроны с более развитой структурой, тогда как нейроны с менее зрелой структурой оставались безмолвными.«Какое может быть функциональное значение такой уникальной конструкции, в которой огромная часть ячеек напрямую не используется для обработки информации?? Ученые предположили, что гиппокамп резервирует большую часть гранулярных клеток для будущих процессов преобразования и хранения.
Новая работа подчеркивает мощь методов одноклеточной записи. «Наше исследование предоставляет информацию о внутренней работе GPS мозга и лежащих в основе вычислений одиночных нейронов», – резюмирует профессор Питер Джонас.