РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Мухи в виртуальной реальности: Тонкости распознавания

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

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...

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

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.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

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.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

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.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

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».

Загрузка статьи...