Mindmapping: Gehirnaktivität des Wurms vollständig entschlüsselt

Zusammenfassung: Den Forschern gelang es, die neuronale Aktivität des C. elegans-Wurms zu kartieren und sie mit seinen Verhaltensweisen wie Fortbewegung und Nahrungsaufnahme zu verknüpfen.

Mithilfe neuer Techniken und Methoden entwickelten sie einen umfassenden Atlas, der zeigt, wie die meisten Neuronen des Wurms seine verschiedenen Aktionen kodieren.

Diese Studie liefert einen komplexen Einblick in die Art und Weise, wie das Nervensystem eines Tieres das Verhalten steuert. Die Erkenntnisse, Daten und Modelle des Teams sind auf WormWideWeb verfügbar.

Wichtige Fakten:

1. Die Studie verwendete ein neues Mikroskop und ein Softwaresystem, das nahezu das gesamte Verhalten des Wurms und die Aktivität jedes Neurons in seinem Kopf verfolgt.
2. Die Forschung ergab, dass Neuronen aktuelle und vergangene Verhaltensweisen kodieren und es dem Wurm ermöglichen, zu verstehen, wie sich seine vergangenen Aktionen auf seine aktuelle Situation ausgewirkt haben.
3. Die wichtige Entdeckung war, dass 30 % der Neuronen, die Verhalten kodieren, ihre Verhaltenskodierung neu konfigurieren und ihre Funktionen an veränderte Bedingungen anpassen können.

Quelle: Piccoer Institut für Lernen und Gedächtnis

Um den Zusammenhang zwischen Gehirnaktivität und Verhalten vollständig zu verstehen, brauchten Wissenschaftler eine Möglichkeit, diesen Zusammenhang auf alle Neuronen im gesamten Gehirn abzubilden – eine bislang unüberwindbare Herausforderung.

Doch nachdem ein Team von Wissenschaftlern am Picower Institute for Learning and Memory des MIT neue Techniken und Methoden erfunden hatte, gelang es ihm, eine genaue Berechnung der Neuronen in einem bescheidenen kleinen Gehirn durchzuführen. C. elegans Ein Wurm, der zeigt, wie seine Gehirnzellen fast alle seine grundlegenden Verhaltensweisen, wie Fortbewegung und Nahrungsaufnahme, kodieren.

im Tagebuch Zelle, Das Team präsentiert neue Aufzeichnungen auf Gehirnebene und ein mathematisches Modell, das die verschiedenen Arten, wie Neuronen das Verhalten des Wurms darstellen, genau vorhersagt.

Durch die spezifische Anwendung dieses Modells auf jede Zelle erstellte das Team einen Atlas darüber, wie die meisten Zellen kodieren und an welchen Schaltkreisen die Aktionen des Tieres beteiligt sind. Der Atlas enthüllt daher die „Logik“ dahinter, wie das Gehirn des Wurms ein sich entwickelndes und flexibles Verhaltensrepertoire erzeugen kann, selbst wenn sich seine Umweltbedingungen ändern.

„Diese Studie liefert eine globale Karte darüber, wie das Nervensystem eines Tieres das Verhalten reguliert“, sagte der leitende Autor Stephen Flavell, außerordentlicher Professor an der Abteilung für Gehirn- und Kognitionswissenschaften des MIT.

„Es zeigt, wie viele der spezifischen Ganglien, aus denen das Nervensystem eines Tieres besteht, subtile Verhaltensmerkmale kodieren und wie dies von Faktoren wie den jüngsten Erfahrungen und dem aktuellen Zustand des Tieres abhängt.“

Die Hauptautoren der Studie sind die Doktoranden Jungsoo Kim und Adam Atanas, die jeweils im Frühjahr ihren Doktortitel zu Forschungszwecken erhielten. Darüber hinaus haben sie alle ihre Daten, Modellergebnisse und Atlas auf einer Website namens „ WormWideWeb.

Mikroskope für Modelle

Um die für die Entwicklung ihres Modells erforderlichen Messungen durchzuführen, erfand Flavells Labor ein neues Mikroskop und ein Softwaresystem, das nahezu das gesamte Verhalten des Wurms (Bewegung, Nahrungsaufnahme, Schlaf, Eiablage usw.) und die Aktivität aller darin enthaltenen Neuronen automatisch verfolgt . Kopf (die Zellen sollen blinken, wenn sich Kalziumionen ansammeln).

Um einzelne Neuronen zu unterscheiden und sie zuverlässig zu verfolgen, während sich der Wurm windet und biegt, war die Entwicklung maßgeschneiderter Software unter Verwendung der neuesten Werkzeuge des maschinellen Lernens erforderlich. Es hat sich gezeigt, dass es bei der Erfassung der Aktivitäten einzelner Neuronen eine Genauigkeit von 99,7 Prozent hat und im Vergleich zu früheren Systemen eine deutliche Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses aufweist, berichten die Wissenschaftler.

Das Team nutzte das System, um das synchronisierte Verhalten und die neuronalen Daten von mehr als 60 Würmern aufzuzeichnen, während diese um ihre Schüsseln herumliefen und taten, was sie wollten.

Die Datenanalyse ergab drei neue Beobachtungen zur neuronalen Aktivität im Wurm: Neuronen verfolgen das Verhalten nicht nur im gegenwärtigen Moment, sondern auch in der jüngeren Vergangenheit. Sie passen ihre Kodierung von Verhaltensweisen, wie z. B. Bewegung, auf der Grundlage einer überraschenden Vielfalt von Faktoren an; Und viele Neuronen kodieren gleichzeitig viele Verhaltensweisen.

Während beispielsweise das Verhalten, sich um eine kleine Laborschale zu winden, wie eine sehr einfache Handlung erscheinen mag, sind Neuronen für Faktoren wie Geschwindigkeit, Orientierung und die Frage, ob der Wurm frisst oder nicht, verantwortlich. In einigen Fällen repräsentierten sie die Bewegung eines Tieres über einen Zeitraum von etwa einer Minute.

Durch die Kodierung aktueller Bewegungen und nicht nur aktueller Bewegungen können diese Neuronen dem Wurm dabei helfen, zu berechnen, wie sich seine vergangenen Aktionen auf seine aktuellen Ergebnisse auswirken. Viele Neuronen kombinieren auch Verhaltensinformationen, um komplexere Manöver durchzuführen.

So wie ein menschlicher Fahrer beim Rückwärtsfahren oder beim Vorwärtsfahren daran denken muss, das Auto rückwärts zu lenken, haben einige Neuronen im Gehirn des Wurms die Bewegungsrichtung des Tieres und die Lenkrichtung integriert.

Durch sorgfältige Analyse dieser Art von Mustern, wie neuronale Aktivität mit Verhaltensweisen zusammenhängt, haben Wissenschaftler Entwicklungen entwickelt C. elegans Probabilistisches neuronales Kodierungsmodell.

Das in einer einzigen Gleichung zusammengefasste Modell erklärt, wie jedes Neuron unterschiedliche Faktoren berücksichtigt, um genau vorherzusagen, ob und wie die neuronale Aktivität das Verhalten widerspiegelt. Etwa 60 Prozent der Neuronen im Kopf des Wurms sind bereits für mindestens ein Verhalten verantwortlich.

Bei der Anpassung des Modells verwendete das Forschungsteam einen probabilistischen Modellierungsansatz, der es ihnen ermöglichte zu verstehen, wie sicher sie sich bei jedem geeigneten Modellparameter waren. Dieser Ansatz wurde von Co-Autor Vikash Mansingka entwickelt, einem leitenden Forschungswissenschaftler, der das Probabilistic Computing Project am MIT leitet .

einen Atlas erstellen

Bei der Entwicklung eines Modells, das bestimmen könnte, wie jede Gehirnzelle Verhalten darstellen und vorhersagen würde, sammelte das Team zunächst Daten von Neuronen, ohne die spezifischen Identitäten der Zellen im Auge zu behalten. Das Hauptziel der Untersuchung von Würmern besteht jedoch darin, zu verstehen, wie jede Zelle und jeder Schaltkreis zum Verhalten beiträgt.

Um die Fähigkeit des Modells auf jedes der spezifischen Neuronen des Wurms anzuwenden, die alle zuvor kartiert worden waren, bestand der nächste Schritt des Teams darin, die neuronale Aktivität und das Verhalten für jede Zelle auf der Karte zu korrelieren.

Dazu muss jedem Neuron eine eindeutige Farbe zugewiesen werden, damit seine Aktivität mit seiner Identität verknüpft werden kann. Das Team führte dies an Dutzenden frei beweglichen Tieren durch und lieferte ihnen Informationen darüber, wie fast alle spezifischen Neuronen im Kopf des Wurms mit dem Verhalten des Tieres zusammenhängen.

Der aus dieser Arbeit resultierende Atlas lieferte viele Erkenntnisse und eine vollständige Kartierung der neuronalen Schaltkreise, die das Verhalten jedes Tieres steuern. Flavell sagte, dass diese neuen Erkenntnisse ein umfassenderes Verständnis darüber ermöglichen werden, wie diese Verhaltensweisen kontrolliert werden können.

„Wir durften Kreise schließen“, sagte er. „Wir hoffen, dass unsere Kollegen bei der Untersuchung von Aspekten der Funktion neuronaler Schaltkreise auf diesen Atlas zurückgreifen können, um einen ziemlich vollständigen Überblick über die beteiligten Schlüsselneuronen zu erhalten.“

Auf Flexibilität ausgelegt

Ein weiteres wichtiges Ergebnis der Arbeit des Teams war die Feststellung, dass die meisten Neuronen zwar immer den Vorhersagen des Modells gehorchten, eine kleinere Gruppe von Neuronen im Gehirn des Wurms – etwa 30 Prozent derjenigen, die Verhalten kodieren – jedoch in der Lage war, ihre Verhaltenskodierung flexibel neu abzubilden und dabei Neues anzunehmen Funktionen. Grundsätzlich.

Die Neuronen dieser Gruppe waren bei allen Tieren zuverlässig ähnlich und im synaptischen Schaltplan der Würmer gut miteinander verbunden.

Theoretisch könnten diese Neuzuordnungsereignisse aus einer Reihe von Gründen auftreten, daher führte das Team weitere Experimente durch, um zu sehen, ob sie eine Neuzuordnung von Neuronen bewirken könnten. Während sich die Würmer um ihre Platten bewegten, setzten die Forscher einen Laserstrahl ein, der das Agar um den Kopf des Wurms erhitzte.

Die Hitze war harmlos, reichte jedoch aus, um die Würmer eine Zeit lang zu stören, was zu einer minutenlangen Verhaltensänderung des Tieres führte. Anhand dieser Aufzeichnungen konnte das Team erkennen, dass viele Neuronen ihre Verhaltenskodierung vollständig zurücksetzten, wenn die Tiere ihren Verhaltenszustand wechselten.

„Verhaltensinformationen werden im gesamten Gehirn in vielen verschiedenen Formen ausgedrückt – mit unterschiedlichen Stimmungen, zeitlichen Skalen und Plastizitätsgraden – die zu den spezifischen Klassen von Neuronen im Gehirn passen. C. elegans neuronales Netzwerk“, schreiben die Autoren.

Weitere Autoren des Papiers sind neben Atanas, Kim, Mansingka und Flavell Xu Wang, Eric Bueno, McCoy Baker, Dee Kang, Jeongyeon Park, Talia Kramer, Flossy Wan, Saba Pasquello, Ugur Dag, Ilbeneke Kalogeropoulou und Matthew Gomez , Casey Estrem und Nita Cohen.

Finanzierung: Zu den Forschungsfinanzierungsquellen zählen die National Institutes of Health, die National Science Foundation, die McKnight Foundation und die Alfred B. Sloan, dem Bequewer Institute for Learning and Memory und der JPB Foundation.

Über diese Neuigkeiten zur Gehirnkartierung

Autor: David Orenstein
Quelle: Piccoer Institut für Lernen und Gedächtnis
Kommunikation: David Orenstein – Picquer Institute for Learning and Memory
Bild: Bildquelle: Neuroscience News

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