4493
Команда нейробіолога Йосіхо Ікеуті (Yoshiho Ikeuchi) з Токійського університету виростила в лабораторії кілька мозкових органоїдів людини, з’єднала їх у мережі та спостерігала, як частина з них навчилася розрізняти джерела сигналів. Як описує видання ScienceAlert, цього не вдалося досягти в простіших конфігураціях.
Мозок людини надзвичайно складний і водночас майже недоступний для багатьох типів експериментів через етичні обмеження. Один із виходів — вирощувати в чашці Петрі тривимірні скупчення нервової тканини, так звані мозкові органоїди. Це не «міні-мозок» у повному розумінні, але така структура відтворює частину клітинної архітектури та електричної активності, дозволяючи безпечно вивчати основи роботи нейронних мереж.
Як створювали «мінімозки» та їхні мережі
Органоїди отримали з індукованих плюрипотентних стовбурових клітин людини (hiPSC) — зрілих клітин, які перепрограмували у стан, подібний до стовбурових, а потім спрямували до розвитку в нервову тканину. Так дослідники отримали кілька крихітних «шматочків» мозкової тканини для подальших експериментів.
Кожен органоїд розміщували на спеціальному чипі, вкритому мікроелектродами. Ці електроди дозволяли як стимулювати тканину електричними імпульсами, так і реєструвати її активність. На одних чипах був один органоїд, на інших — два, а на третіх — одразу три.
Після цього органоїди залишали більш ніж на два тижні, щоб вони встигли відростити аксони — довгі відростки нейронів, які проводять сигнали, — та сформувати між собою зв’язки. Подальші вимірювання показали синхронізовану електричну активність між органоїдами, розташованими на одному чипі, тобто вони утворили функціональні мережі.
«Zappening»: що сталося під час стимуляції
На наступному етапі досліду щодня протягом двох тижнів нейронні мережі стимулювали електричними імпульсами у двох різних точках — по 100 стимуляцій для кожної. Паралельно на інших електродах записували, як мережа відповідає на ці сигнали.
У чипів з одним органоїдом обидва набори імпульсів подавали на дві ділянки цієї самої тканини. У двоорганоїдних мережах обидва типи стимуляції отримував один органоїд, а активність записували з іншого. У конфігурації з трьома органоїдами імпульси розподіляли між двома з них, а відповіді реєстрували з третього, «незапитаного» органоїда.
Завданням було з’ясувати, чи зможе тканина з часом навчитися реагувати по-різному залежно від того, звідки надходить сигнал.
Що змінилося після навчання
На початку експерименту дослідники навмисно обрали такі точки стимуляції, щоб викликані ними відповіді були дуже подібними. Для аналізу патернів активності використали алгоритми машинного навчання, які мали «вгадати», яке з двох місць було стимульовано. Спершу точність становила близько половини спроб — майже як випадкове вгадування.
Після двотижневої серії стимуляцій ситуація змінилася лише в конфігурації з трьома органоїдами. У цих мережах відповіді третього органоїда на два типи сигналів ставали дедалі більш розрізнюваними для алгоритму. Також реакції ставали швидшими, стабільнішими й просторово відміннішими.
Натомість поодинокі органоїди та пари так і не «навчилися» відрізняти джерела стимуляції — їхні сигнали залишалися надто схожими. Трьохорганоїдні мережі без щоденних стимуляцій також не демонстрували подібного вдосконалення, тож зміни не можна пояснити просто додатковим ростом тканини. Усе вказує на те, що саме повторювані сигнали змусили мережу перебудуватися.
Простий тип навчання і значення результатів
Автори підкреслюють, що йдеться про дуже базову форму навчання, яка незрівнянно простіша за обробку інформації у справжньому мозку людини. Проте результати свідчать: щоб нейронна тканина змогла навчитися розрізняти сигнали, корисною може бути модульна організація — коли з’єднані між собою «вузли» беруть на себе різні ролі.
Розпізнавання джерела сигналу — один із фундаментальних кроків до складнішої обробки інформації. Тому така модель відкриває нові можливості для вивчення того, як поступово формуються дедалі витонченіші функції мозку.
Учені зазначають, що наступні роботи мають перевірити органоїди на складніших сигналах і завданнях, а також знайти можливі «вузлові» або «хабові» нейрони, які забезпечують зв’язок усередині та між органоїдами. Поєднання таких функціональних дослідів із біохімічним та молекулярним аналізом може розкрити механізми змін синаптичної пластичності та зв’язності у цих штучних нейронних мережах.
Мінімозки людини в лабораторії навчилися розрізняти сигнали з’явилася спочатку на Цікавості.
