Физици преобърнаха 100 годишно разбиране за работата на невроните

Бъди най-интересния човек, когото познаваш

Ивайло Красимиров

Човешкият мозък съдържа малко над 80 милиарда неврони, всеки от които се съединява с други клетки, за да създаде трилиони връзки, наречени синапси. Синапс, в по-тесен смисъл, „синаптична връзка“, обозначава наличието на специфичен контакт между мембраните на две клетки, от които поне едната е нервна (неврон). Чрез този контакт се предава нервно възбуждане (нервен импулс) от неврона — на другата клетка, която може също да е неврон, или ефекторна клетка, например мускулно влакно.

Числата са умопомрачителни, но начинът, по който всяка отделна нервна клетка допринася за функциите на мозъка, все още остава обект на спорове.

Всъщност проучване, публикувано през 2017 г., отхвърли 100-годишното предположение за това какво точно кара неврона да се възбуди, откривайки нови механизми зад определени неврологични разстройства.

Екип от физици от университета Бар-Илан (Bar-Ilan) в Израел проведе експерименти върху неврони на плъхове, отглеждани в изкуствена среда, за да определи точно как един неврон реагира на сигналите, които получава от други клетки.

За да разберем защо това е важно, трябва да се върнем към 1907 г., когато френски невролог на име Луи Лапик предлага модел, който описва как напрежението на мембраната на нервната клетка се увеличава с прилагането на ток върху нея.

След като достигне определен праг, невронът реагира с така наречения „шип на активност“, след което напрежението на мембраната спада рязко до нула. Това означава, че невронът няма да изпрати съобщение, освен ако не събере достатъчно силен сигнал.

Уравненията на Лапик не бяха последната казана дума по въпроса. Но основният принцип на неговия модел за интегриране остава сравнително неоспорим в следващите проучвания правени през годините и днес формира основата на повечето изчислителни схеми на невроните.

Според изследователите продължителната история на идеята означава, че малцина са си направили труда да докажат дали е точна.
„Стигнахме до това заключение с помощта на нова експериментална настройка, но по принцип тези резултати можеха да бъдат открити с помощта на технология, която съществува от 80-те години на миналия век“, казва водещият изследовател Идо Кантер.
„Вярата, която се корени в научния свят от 100 години, доведе до това забавяне от няколко десетилетия.“

Експериментите на учените от университета Бар-Илан подхождат към въпроса от два ъгъла – единият изследва естеството на активния скок въз основа на мястото, където токът е приложен към неврон, а другият разглежда ефекта, който множество входове оказват върху неврона.

Получените резултати от тях предполагат, че посоката на получен сигнал може да е причина за разликата в реакцията на неврон.
Слабият сигнал отляво, комбиниран със слаб сигнал отдясно, няма да създаде напрежение, което да даде начало на активност и да предизвика възбуждане и съобщение от този неврон. Но един силен сигнал от определена посока може да доведе до ясно съобщение.
Този потенциално нов начин за описване на това, което е известно като пространствено сумиране, може да доведе до нов метод за категоризиране на неврони, такъв, който да ги сортира въз основа на това как изчисляват входящите сигнали или колко фина е тяхната разделителна способност въз основа на това, че идват от определена посока.

А още по-добре, това дори може да доведе до открития, които обясняват определени неврологични разстройства.

Важно обаче е да не се отрича век мъдрост по темата, заради едно изследване. Учените също признават, че са разгледали само един вид нервна клетка, наречена пирамидални неврони, оставяйки много място за бъдещи експерименти.

Но усъвършенстването на разбирането за това как отделните единици се комбинират, за да произведат сложно поведение, може да се разпространи и в други области. С невронни мрежи, вдъхновяващи създаването на бъдещи изчислителни технологии или идентифицирането на нови възможности на мозъчните клетки, откритието може да бъде в основата на някои доста интересни приложения.

Това изследване е публикувано в Scientific Reports.

Категории на статиите:
Невро(био)логия

Коментарите са затворени.

Мегавселена

С използването на този сайт вие се съгласявате със събирането на cookies. повече информация

Сайтът използва coocies, за да ви даде възможно най-доброто сърфиране. С влизането в него вие се съгласявате с използването им.

Затвори