Мы знаем, что активность тех или иных зон мозга соответствует тому или иному поведению. Мы даже знаем, какие именно зоны мозга включаются в тех или иных ситуациях.
Но мозговые зоны сложены из огромного числа нейронов, соединенных в сообщающиеся друг с другом нейронные цепи. Понятно, что особенности поведения зависят от особенностей работы таких цепей.
Однако когда дело доходит до отдельных нейронов, тут начинаются большие сложности: в человеческом мозге триллионы нервных клеток, и у нас просто нет инструментов, чтобы проследить активность каждой из них в разном поведенческом контексте.
Более того, такую задачу до последнего времени не могли решить даже для животных с намного меньшим мозгом. Скажем, у дрозофилы нейронов сравнительно немного, всего 250 000 (хотя тут слово «всего» явно требует кавычек), а между тем нейробиологи довольно долго не могли точно и до конца определить, какие нейронные цепочки отвечают даже за простые реакции, когда муха просто ходит или летит.
Обычные нейробиологические методы позволяют одновременно следить лишь за небольшим количеством нейронов, однако для того чтобы получить нейронный портрет поведения, нужен такой метод, который позволял бы описать мозг целиком. Но наука, как известно, не стоит на месте, и вот исследователям из Медицинского института Говарда Хьюза удалось с помощью довольно хитроумного подхода построить полную поведенческую карту мозга дрозофилы.
Для эксперимента выбрали мух с генетической модификацией: некоторые нейроны (от сотни клеток до нескольких сотен) были снабжены белком, который пропускал ионы через мембрану и который при том реагировал на повышение температуры. Если температура вокруг мух поднималась выше 25 °С, ионный канал срабатывал, концентрация ионов по обе стороны нейронной мембраны менялась и возникал электрохимический импульс – в результате муха куда-то шла, или начинала чиститься, или начинала искать брачного партнера.
Но, как мы сказали, у разных мух включать можно было только какую-то группу нейронов. Поэтому, чтобы получить полную поведенческую карту мозга, нужно было использовать много дрозофил. Так что эксперимент выглядел следующим образом: двадцать мух, у которых модифицировали одни и те же группы нейронов, сажали в специальную посуду и нагревали, а затем в течение пятнадцати минут снимали на видео все, что делали дрозофилы. Затем мух меняли на других, у которых модификациям подвергли уже другой набор нейронов, и т. д. Чтобы дать представление о масштабах работы, стоит привести две цифры: в общей сложности в эксперименте участвовало 400 000 мух, а общее время видеозаписей с их поведением равнялось 5400 часам.
Поведение анализировали очень тщательно, оценивая, как меняется направление движения мух, как они ставят ноги, как держат крылья и т. д. Естественно, «вручную» проделать все это было невозможно, так что авторы работы использовали методы машинного обучения: искусственный интеллект сравнивал поведение мух, вычленяя общие черты и сопоставляя их с тем, какие нейроны активировались. Впоследствии некоторые поведенческие реакции пришлось перепроверить, сужая набор модифицированных нейронов – чтобы более ясно увидеть, какие именно нервные клетки соответствуют конкретному поведению.
В статье в Cell говорится, что у мух удалось выявить 203 поведенческих блока, в число которых и полет, и ползание с места на место, и чистка крыльев, и попытка спариться с противоположным полом и многое, многое другое. (Одно из видео, на котором видно, как у мух включается копулятивное поведение, можно посмотреть ниже.) Важно подчеркнуть, что в итоге удалось охватить весь мозг, хотя работа, несмотря на помощь искусственного интеллекта, все равно оказалась титанической. В дальнейшем, скорее всего, роль некоторых нейронных цепей в том или ином поведении будут еще уточнять, но, так или иначе, эти уточнения будут происходить уже в рамках более-менее известной карты мозговой активности.
Конечно, не будем забывать, что мозг мухи мал и поведение ее достаточно просто, и, если мы захотим сделать нечто подобное для более «мозговитых» существ, то немедленно столкнемся со многими методическими проблемами. Однако и про дрозофилу долгое время никто не верил, что мы сможем построить такую поведенческую карту мозга, и все же ее построили – благодаря усилиям специалистов из самых разных областей, от молекулярной генетики до машинного обучения.
И вот еще один важный урок, который можно вынести из этой работы – что в нынешнее время значительные научные результаты получаются лишь при использовании знаний и методов, принадлежащих самым разным научным отраслям.
Автор: Кирилл Стасевич