Даже крохотный мушиный мозг во многом невероятно превосходит самые производительные компьютеры. Взять, к примеру, распознавание образов — лишь сложнейший эксперимент позволил нейрофизиологам понять основы эффективной организации этого процесса в нервной системы.
Мухи в виртуальной реальности: Тонкости распознавания
Оригинальный подход и сложнейший эксперимент позволяет следить за активностью каждого отдельного нейрона в головном мозге дрозофилы в то время, как ЖК-экранчик создает у нее иллюзию движения. Справа – небольшой участок мозга мухи, который стал первым объектом исследования (шкала соответствует 20 мкм)

Представьте, что футболисты сборной не смогут распознавать круглый мяч на общем фоне полученного глазом изображения. Матч против «нормальных» игроков будет просто невозможен. Или наоборот — футболисты получат способность не просто видеть и узнавать мяч, а видеть его так, будто движется он замедленно, имея достаточно времени для обдумывания происходящего. То есть, обнаруживать и распознавать мяч на фоне быстрее, определять его положение и движение точнее соперника — преимущество, которое могло бы стать даже более важным, чем безупречная техника игры…

К счастью или нет, но подобной исключительной способностью, насколько нам известно, люди не обладают — зато ей могут похвастаться мухи. Будучи настоящими летающими акробатами, способными моментально анализировать ситуацию и маневрировать, эти насекомые ориентируются в пространстве и предметах за доли секунды. Однако несмотря на полвека напряженной работы, ученым до сих пор не удавалось понять, как именно крохотный мушиный мозг обеспечивает эти возможности.

Тем более что и мозгом назвать его можно лишь с натяжкой — по сути, он представляет собой набор нервных узлов, а не цельный высоко скоординированный орган. Объемом не более 1/6 куб. мм, он насчитывает чуть более 100 тыс. отдельных нейронов. Впрочем, и эта система, которой до нашего мозга далеко, уже чрезвычайно сложна, ведь каждый нейрон может образовывать по несколько связей. Несмотря на относительно малое число нейронов в мозге мухи, они отличаются высоким уровнем специализации, что и позволяет насекомому ориентироваться в пространстве и обрабатывать образы быстрее любого современного компьютера — невзирая на свои крохотные размеры.

Математическая модель распознавания и обработки мозгом мухи образов и движения была составлена еще в 1956 г. С тех пор на этой основе поставлены бесчисленные эксперименты — но до сих пор неясно, как же и в какой последовательности должны соединяться нейроны, чтобы согласовываться с моделью. «До некоторых пор у нас просто не было технической возможности отслеживать активность каждой конкретной клетки небольшого, но производительного мозга мухи», — говорит Дирк Рейфф (Dierk Reiff). Именно ему вместе с коллегами удалось сделать важный шаг к пониманию того, как организованы эти процессы.

Как правило, индивидуальная активность нейронов регистрируется с использованием отдельных миниатюрных электродов, которые к ним подводятся. Но для крохотных нейронов мухи эти электроды слишком велики. Тогда ученые решили прибегнуть к помощи генетики. Взяв самый подходящий и привычный объект — дрозофилу — они сумели внедрить в нее гены, продуцирующие в нейронах белок TN-XXL, который при появлении в клетке нервной активности, начинает флуоресцировать.

Понятно, что если такую муху отпустить в свободный полет, регистрировать флуоресценцию в отдельных клетках будет невозможно. Поэтому насекомое надежно фиксировалось под микроскопом и помещалось в «виртуальную реальность», демонстрируя им на ЖК-экране движущиеся тем или иным способом контрастные полосы — как будто двигалась сама муха. Действительно, нейроны мушиного головного мозга реагировали на движение полос, проявляя активность, которая отражалась флуоресценцией белка TN-XXL.

Несмотря на то, что белок этот демонстрирует довольно высокую интенсивность свечения, потребовались дополнительные усилия, чтобы научиться регистрировать его у отдельных клеток — и научиться отделять от отсветов ЖК-экрана. Теперь, кажется, понятно, почему мы назвали эксперименты «сложнейшими». Зато теперь дорога открыта — у специалистов наготове апробированная система для изучения происходящих в мушином мозге процессов на уровне отдельных нейронов.

Пока они лишь начали эту работу, и начали ее с так называемых L2-клеток, первых получателей информации с фоторецепторов глаза. Интенсивность реакции фоторецептора зависит от интенсивности светового раздражения — и оказалось, что и L2 реагируют сходным образом, по крайней мере, в той части этих клеток, которые непосредственно контактируют с фоторецепторами. Уже здесь информация претерпевает изменения — на следующую нервную клетку передается лишь информация о падении интенсивности света. Сведения об увеличении яркости L2-клетки отфильтровывают — видимо, они передаются каким-то иным путем, поскольку в реальности мухи реагируют на любые изменения яркости, в ту или иную сторону. Но выяснить это — вопрос будущего, возможно, не такого и далекого, ведь технология уже налажена.

Читайте также о том, как тех же мух дрозофил «научили» в буквальном смысле слова нюхать цвет — ученые заставили их обонятельные клетки реагировать на зрительные сигналы: «Запах синего».

По пресс-релизу Max Planck Society