Технология на основе ДНК-штрихкодирования способна легко разметить беспрецедентное количество связей между отдельными клетками мозга. Неожиданная сложность зрительной системы – только первый из обнаруженных ею секретов.
Сидя за столом в своём кабинете на кампусе Лаборатории Колд-Спринг-Харбор, нейробиолог Тони Задор повернул монитор своего компьютера ко мне, чтобы показать сложный график в виде матрицы. Представьте себе электронную таблицу, которая вместо чисел заполнена цветами различных оттенков и градаций. Мимоходом он сказал: «Когда я говорю людям, что разобрался в связях десятков тысяч нейронов и показываю им это, в ответ они просто произносят „А?“ Но когда я показываю людям вот это…» Он нажал на кнопку, и на экране появилась прозрачная трёхмерная модель
Задор продемонстрировал мне карту 50 000 нейронов в коре головного
Эта работа, magnum opus Задора, пока ещё претерпевает серию уточнений и правок перед публикацией. Но в недавно опубликованной в журнале Nature работе они с коллегами продемонстрировали, что эта техника, известная, как MAPseq (Multiplexed Analysis of Projections by Sequencing – сложносоставной анализ проекций через секвенирование, САПсек), можно использовать для поиска новых типов клеток и закономерностей, ранее неизвестных. В работе также было показано, что этот высокопроизводительный метод разметки составляет серьёзную конкуренцию по точности флуоресцентной технике, являющейся текущим стандартом, но лучше всего работающей только с небольшим количеством нейронов.
Тони Задор
Этот проект родился благодаря неудовлетворённости Задора своей рутинной „основной“ работой в должности нейрофизиолога, как он сухо отзывается о ней. Он изучает влияние слуха на принятие решений у грызунов: как их
Текущее состояние передовых технологий по построению карт
Если мы когда-нибудь захотим узнать, как мышь слышит высокую трель, обрабатывает её и понимает, что звук означает появление награды в виде освежающего напитка, или формирует новую память, чтобы позже вспомнить об угрозе, нам необходимо начать с карты, или схемы соединений
Джастус Кебскул, нейробиолог из Стэнфордского университета, автор новой работы для Nature и бывший аспирант лаборатории Задора, отметил, что заниматься нейробиологией, не зная о соединениях, это всё равно, что „пытаться понять, как работает компьютер, смотря на него снаружи, засовывая в него электрод и пытаясь понять, что там можно найти. Не зная, что жёсткий диск соединён с процессором, а USB передаёт системе входные данные, очень сложно понять, что происходит“.
Вдохновение для разработки САПсек пришло к Задору, когда он узнал о ещё одной технологии построения карты
Именно тогда в голове Задора зародилась идея. Он понял, что проблему чрезвычайной сложности коннектома можно укротить, если исследователям удастся приспособить для своих нужд увеличивающиеся скорости и уменьшающуюся стоимость технологий высокопродуктивных секвенирования генома. „В математике это называется свести задачу к предыдущей, уже решённой“, — пояснил он.
В САПсек исследователи вводят животному генетически изменённые вирусы, переносящие множество известных последовательностей РНК, или „штрих-кодов“. Порядка недели вирусы размножаются в организме животного, и заполняют каждый нейрон уникальной комбинацией этих штрих-кодов. Когда исследователи после этого разрезают
Идея Задора привела к появлению новой работы в Nature, в которой его лаборатория и команда из Университетского колледжа в Лондоне под руководством нейробиолога Томаса Мэрсик-Флёгеля использовали САПсек для отслеживания связей почти 600 нейронов в зрительной системе мыши.
600 нейронов – скромный старт по сравнению с десятками миллионов нейронов, содержащихся в
Пример того, как САПсек может определять связи множества нейронов:
Цветные точки обозначают расположение тел 50 000 нейронов на коре
Связи аксонов всего двух нейронов, заканчивающиеся где-то в других местах
Нервные пути множества нейронов
Для проверки его теории команда сначала разметила несколько нейронов мыши традиционным способом, вводя генетически закодированную флуоресцентную краску в отдельные клетки. Затем они при помощи микроскопа отследили, каким образом клетки протянулись от основной зрительной коры до других участков
Затем они начали искать закономерности этих связей. Они использовали САПсек для отслеживания связей 591 нейрона, разветвлявшихся и иннервировавших разные цели. Команда увидела, что распределение аксонов подчиняется закономерностям: некоторые нейроны всегда простирают аксоны в участки, допустим, A, B и C, и никогда – в участки D или E.
Результаты говорят о том, что зрительная система обладает чрезвычайно сложными связями и что закономерности этих связей гораздо сложнее, чем просто связь „один к одному“. „Зрительные участки высокого уровня не просто получают специально обработанную для них информацию, — сказал Кебскул. Вместо этого многие участки получают одну и ту же информацию, “поэтому их подсчёты могут быть связаны друг с другом».
Тем не менее, тот факт, что определённые клетки имеют связи с определёнными участками, также означает, что в зрительной коре находятся специализированные, ещё не открытые клетки. Кебскул сказал, что эта карта похожа на чертежи, которые позволят исследователям будущего понять, чем занимаются эти клетки. «САПсек позволяет вам построить карту оборудования. Как только мы разберёмся с оборудованием, мы сможем начать работу с программным обеспечением и с процессом расчётов», — сказал он.
Конкурентное преимущество САПсек по скорости и стоимости весьма значительно. Согласно Задору, эта технология должна суметь увеличить свой масштаб до 100 000 нейронов, обрабатывая такой объём за пару недель и всего за $10 000 – это гораздо быстрее традиционных методов разметки и сильно дешевле их.
Такие преимущества сделают задачу разметки и сравнения нервных путей множества мозгов более реальной задачей. Изучение таких состояний, как шизофрения и аутизм, которые, как считаются, возникают из-за отличий в схемах соединений
Подробная разметка также позволит учёным собрать большое количество нейробиологических данных и искать среди них закономерности, отражающие общие принципы работы
Подробная карта генома человека не объяснила мгновенно все загадки работы биологии, но она дала список биомолекулярных «запчастей» и открыла путь для целой плеяды революционных исследований. Точно так же на текущем этапе разработки САПсек не может дать информации по поводу работы или расположения клеток, которые она размечает, или показать, какие клетки общаются друг с другом. Но Задор планирует вскоре добавить такую функциональность. Он также работает совместно с учёными, изучающими различные участки
«Думаю, что из всех этих связей можно будет извлечь много идей. Но это, как с геномом — сам по себе он не является чем-то интересным, революционными оказываются те вещи, которые он позволяет делать. Поэтому я нахожусь в таком радостном возбуждении, — сказал Задор. – Я надеюсь, что эта технология обеспечит опору следующему поколению работ в этой области».
Автор: Вячеслав Голованов