Model komputerowy wyjaśniający różnorodność mózgu
Model komputerowy opracowany w ramach finansowanych przez UE projektów NEMESIS, EBRAINS 2.0(odnośnik otworzy się w nowym oknie), VIRTUAL BRAIN TWIN(odnośnik otworzy się w nowym oknie) oraz HBP SGA3(odnośnik otworzy się w nowym oknie), dostarcza cennych informacji na temat funkcjonowania ludzkiego mózgu. Jak opisano w badaniu(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opublikowanym w czasopiśmie „Proceedings of the National Academy of Sciences”, model ten pokazuje, że regionalne różnice w receptorach mózgowych pomagają kształtować aktywność neuronalną w całym mózgu.
Łączenie szczegółów molekularnych z ogólnymi stanami mózgu
Mózg jest z natury zróżnicowany, a różnice w jego chemii i strukturze występują na wszystkich poziomach – od pojedynczych cząsteczek po rozległe obszary anatomiczne. Jednak naukowcy wciąż nie do końca wyjaśnili, w jaki sposób ta różnorodność wpływa na ogólną aktywność elektryczną mózgu. Ponadto większość modeli mózgu tworzonych na dużą skalę upraszcza ten problem, traktując każdy obszar kory mózgowej tak, jakby funkcjonował w ten sam sposób. „Jednym z głównych wyzwań neuronauki jest zrozumienie, w jaki sposób procesy zachodzące na poziomie molekularnym wpływają na funkcjonowanie mózgu jako całości”, komentuje pierwszy autor badania, Leonardo Dalla Porta z Instytutu Badań Biomedycznych im. Augusta Pi i Sunyera (IDIBAPS) w Hiszpanii, partnera projektów NEMESIS i HBP SGA3, w komunikacie prasowym opublikowanym w serwisie „EurekAlert!”(odnośnik otworzy się w nowym oknie). „Nasze badanie stanowi konkretny przykład tego, jak można połączyć tak istotnie różniące się od siebie skale w ramach tej samej struktury obliczeniowej”. Badacze opracowali szczegółowy model komputerowy kory mózgowej, który może symulować różne stany mózgu, od czuwania po sen. W modelu wykorzystano rzeczywiste dane dotyczące fizycznych połączeń między obszarami mózgu oraz lokalizacji określonych receptorów – muskarynowych receptorów acetylocholiny – oparte zarówno na danych genetycznych, jak i wynikach badań obrazowych mózgu. Mapy receptorów wykorzystano do dostosowania łatwości, z jaką różne obszary mózgu uaktywniają się. Zespół odkrył, że dostosowanie poziomów aktywności w oparciu o naturalny układ tych receptorów znacząco zmieniło sposób funkcjonowania całej sieci mózgowej. Poprawiło to synchronizację między regionami i sprawiło, że przepływ informacji stał się bardziej wydajny. Sugeruje to, że naturalna różnorodność mózgu pomaga różnym obszarom mózgu synchronizować się i z większą efektywnością wymieniać informacje, umożliwiając mózgowi elastyczne przełączanie się między różnymi stanami.
Odkrywanie tajemnic mieszanych stanów mózgu
Co ciekawe, naturalna różnorodność mózgu wyjaśnia również współwystępowanie lokalnej aktywności przypominającej sen w stanach, które poza tym przypominają czuwanie. Zespół zbadał złożoną sytuację, w której w niewielkich obszarach mózgu obserwowano powolne fale przypominające sen, podczas gdy pozostała część zachowywała się tak, jakby była w stanie czuwania. Wykazali oni, że ten złożony układ stanów wynika w sposób naturalny z połączenia stopnia, w jakim poszczególne obszary dostosowują się do aktywności, oraz sposobu, w jaki są ze sobą fizycznie połączone. Ogólnie rzecz biorąc, badanie realizowane w ramach projektów NEMESIS (NEurological MEchanismS of Injury, and Sleep-like cellular dynamics), EBRAINS 2.0 (EBRAINS 2.0: A Research Infrastructure to Advance Neuroscience and Brain Health), VIRTUAL BRAIN TWIN (Virtual Brain Twin for personalised treatment of Psychiatric Disorders) oraz HBP SGA3 (Human Brain Project Specific Grant Agreement 3) pokazuje, że różnorodność molekularna i strukturalna mózgu ma zasadnicze znaczenie dla kształtowania jego aktywności na dużą skalę. Odkrycie to pozwala połączyć szczegółowe dane biologiczne dotyczące procesów zachodzących na małą skalę z funkcjonowaniem mózgu jako całości, torując drogę do dokładniejszych symulacji zaburzeń neurologicznych i opracowania spersonalizowanych metod leczenia. Więcej informacji: projekt NEMESIS strona projektu EBRAINS 2.0(odnośnik otworzy się w nowym oknie) strona projektu VIRTUAL BRAIN TWIN(odnośnik otworzy się w nowym oknie) strona projektu HBP SGA3(odnośnik otworzy się w nowym oknie)
