Мозг плодовой мушки при наномасштабном разрешении

25 июля 2018



Два высокоскоростных электронных микроскопа. 7 062 среза мозга. 21 млн. изображений. Для группы ученых в Исследовательском кампусе Джанелия Медицинского института Ховарда Хьюза в Эшберне, штат Вирджиния, эти цифры, в первую очередь, технические характеристики цифрового снимка мозга взрослой мухи с высоким разрешением. Теперь ученые могут проследить в мозге путь любого нейрона к другому нейрону, говорит нейробиолог Дэви Бок, ведущий исследователь группы кампуса Джанелии, который рассказал о работе вместе со своими коллегами 19 июля 2018 года журналу «Cell». «Мозг мухи никогда ранее еще не был показан полностью в таком разрешении, что можно видеть связи между нейронами», — говорит он. Такая подробность и точность изображения является ключом к отображению схемы работы мозга, точных сетей нейронных соединений, которые лежат в основе специфического поведения мух. Данные, полученные командой Джанелии, помогут ученым создать новый инструмент, способный ускорить создание карт внутримозговых связей. Кроме того, благодаря этому исследованию в центре памяти мозга был выявлен новый тип клеток, были и другие неожиданные находки. «Каждый раз, когда вы смотрите на изображения с более высоким разрешением и большей полнотой, вы обнаружите какие-то новые вещи», — говорит Бок.

В мозге дрозофилы содержится около 100 000 нейронов, которые теперь можно подробно исследовать, используя набор данных, который включает примерно 21 миллион изображений. Ученые Джанелии проследили пути нейронов (цветные нити), которые доходят до грибного тела, региона, занимающегося памятью и обучением.

Фруктовые мухи, или Drosophila melanogaster, многим известны только из-за их жужжания вокруг спелых бананов. Но эти крошечные насекомые удивительно сложны, говорит Бок. «Они могут учиться и помнить, они знают, какие места безопасны, а какие нет, у них есть сложные ритуалы ухаживания и поддержания личной гигиены». Бок решил выяснить, как все это работает. В мозге плодовой мухи, размер которого не превышает размера макового семени, содержится около 100 000 нейронов (у людей их 100 миллиардов). Каждый нейрон разветвляется, образуя звездообразную структуру тонких нитеобразных отростков, которые касаются таких же отростков других нейронов. Нейроны «разговаривают» друг с другом через эти сенсорные точки, или синапсы, и образуют плотные сетки коммуникационных схем. Ученые могут видеть эти отростки и синапсы с помощью технологии визуализации, называемой просвечивающей электронной микроскопией тонкого сечения. Для начала, они наполняют мозг мухи коктейлем из тяжелых металлов. Эти металлы проникают в клеточные мембраны и синапсы, что обеспечивает обозначение контуров каждого нейрона и его синапсов. Затем исследователи получают изображение ультратонкого образца мозга путём пропускания через него пучка электронов, который проходит через все, кроме деталей, заполненных металлом. «Это сравнимо с тем, как рентгеновские лучи, проходят через ваше тело, за исключением участков, где они встречают кости», — объясняет Бок. Полученное изображение делает видимыми все укромные углы и закоулки мозга.

Электронная микроскопия, исторически, была медленным процессом. Десять лет назад для просмотра всего мозга мухи необходимо было собрать миллионы изображений, что, естественно, было нереально, говорит Бок. «Представьте, что вы делаете своим айфоном 21 миллион снимков», — говорит он. «Вы будете нажимать на кнопку десятилетия». Бок и команда ученых, работающих с ним, разработали новые инструменты для ускорения этого процесса. Исследователи использовали высокоскоростные камеры и две специально разработанные для данного процесса системы, ускоряющие перемещение образцов ткани с шагом в восемь микрометров, что позволяло им быстро захватывать изображения соседних областей. Они смогли отобразить весь срез мозга менее чем за семь минут — в пять раз быстрее, чем предыдущая высокоскоростная камера трансмиссионного микроскопа — TEMCA1. Боку и его коллегам также был предоставлен специальный роботизированный погрузчик, построенный в Джанелии. Данное устройство автоматически собирает и отбирает образцы.

Бок говорит, что создание такой ультрасовременной технологии было настоящим подвигом. Эта работа требовала сотрудничества десятков неврологов, инженеров-механиков и разработчиков программного обеспечения Джанелии, а также инженеров-консультантов и ученых из Университета Джона Хопкинса и Лаборатории молекулярной биологии MRC. После долгого неофициального сотрудничества между этими учеными в 2016 году, чтобы завершить начатое была создана официальная проектная команда Джанелии, которой руководили Бок и инженер-программист Джанелии Халед Хайри. Без всей команды, говорит Бок, исследование было бы невозможным.

Миллионы изображений, полученные командой Бока, собранные вместе, дают возможность глубоко исследовать неизведанные области мозга мухи. Команда Бока прослеживала пути нейронов, которые тянутся к грибовидным телам, области мозга насекомых, ответственной за память и обучение. Благодаря использованию микроскопии эти клетки, называемые первичными проекционными обонятельными нейронами, были описаны раньше. Ручная регистрация нейронов и всех их нитевидных отростков позволили команде Бока подтвердить свои данных об изображении. И он говорит: «Мы столкнулись с очень интересными новыми вещами». Обонятельные проекционные нейроны посылают сообщения нейронам, называемым клетками Кеньона. Эти клетки, в свою очередь, также «разговаривают» с различными типами нейронов. До настоящего момента ученые не идентифицировали «участников диалога» в области грибовидного тела, называемой чашечкой. Команда Бока распознала некоторые из этих нейронов, а также ранее не известные нейроны, которые передают информацию клеткам Кеньона. Обонятельные проекционные нейроны также оказались более тесно связанными друг с другом, чем думали ученые, говорит Бок. Это связывание предполагает упорядоченность структуры чего-то, что когда-то считалось в значительной степени случайным. Лучшее понимание этой схемы мозга может дать ученым ответы на вопросы, связанные с поведением мух, говорит Бок. «Мы думаем, что это поможет нам узнать, например, то, как животное учится, как оно ассоциирует запахи с вознаграждением или наказанием», — объясняет он.

Сейчас более 20 лабораторных групп изучает новый набор данных, отслеживая нейроны и создавая изображения схем мозга. Бок называет полученную информацию ресурсом, который может использоваться неврологами, исследующими мозговые способности мух. «Это добавляет еще один предмет для набора инструментов, который мы используем, для понимания этого насекомого».