Нейроны ведут себя по-умному – «учатся» на ошибках других
Мы познаём мир в том числе и благодаря окружающим: анализируем их поведение, опыт и стараемся перенять что-то полезное для себя. Так вот, исследователи из Калифорнийского технологического института и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе выяснили, что за всю эту работу отвечают специальные нейроны, которые находятся в ростральной зоне передней поясной коры полушарий. Результаты опубликованы в Nature Communications.
Учёные набрали группу испытуемых с предварительно вживлёнными в мозг электродами (в исследовании участвовали пациенты с эпилепсией, которым электроды нужны для контроля припадков), через которые исследовалась активность его участков, и предложили сыграть в игру. На экране ноутбука им показывали две виртуальные карточные колоды рубашкой вверх. Переворачивая карты, участники могли получить или проиграть 10 либо 100 долларов.
Заранее было известно, что в одной колоде выигрышных карт 70%, а в другой — всего 30%. Но понять, какая колода счастливая, можно лишь в процессе игры - методом проб и ошибок. Сначала участник делал выбор самостоятельно, затем наблюдал за игрой двух виртуальных игроков (за которых играли реальные люди, действия которых просто записали заранее). Таким образом, на выбор карты влиял не только собственный опыт, но и результаты других.
Вот так и выяснилось, что в мозге человека есть области, которые сравнивают наши ожидания с полученным результатом. То есть, нейроны в этих местах реагируют как на удачи, так и на неудачи. Благодаря их работе, мы можем корректировать своё поведение и в итоге достигать конечной цели. Как раз одна из таких зон-помощниц - уже упомянутая ростральная зона передней поясной коры полушарий.
Однако, авторы исследования выяснили, что у нейронов этого участка есть своя особенность: они наиболее активно реагируют именно в момент, когда чужой опыт не совпадает с собственными ожиданиями. Например, тогда, когда участник считал, что наконец обнаружил ту самую выигрышную колоду, а его оппонент вытаскивал из неё проигрышную карту, ярко регистрировалась активность именно ростральной зоны.
Observational learning computations in neurons of the human anterior cingulate cortex by Michael R. Hill, Erie D. Boorman, Itzhak Fried. Nature Communications. Published online September 06 2016. doi:10.1038/ncomms12722
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Любовь Пушкарская
На иллюстрации: картина Кассиуса Кулиджа из серии «Собаки, играющие в покер»
Мы познаём мир в том числе и благодаря окружающим: анализируем их поведение, опыт и стараемся перенять что-то полезное для себя. Так вот, исследователи из Калифорнийского технологического института и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе выяснили, что за всю эту работу отвечают специальные нейроны, которые находятся в ростральной зоне передней поясной коры полушарий. Результаты опубликованы в Nature Communications.
Учёные набрали группу испытуемых с предварительно вживлёнными в мозг электродами (в исследовании участвовали пациенты с эпилепсией, которым электроды нужны для контроля припадков), через которые исследовалась активность его участков, и предложили сыграть в игру. На экране ноутбука им показывали две виртуальные карточные колоды рубашкой вверх. Переворачивая карты, участники могли получить или проиграть 10 либо 100 долларов.
Заранее было известно, что в одной колоде выигрышных карт 70%, а в другой — всего 30%. Но понять, какая колода счастливая, можно лишь в процессе игры - методом проб и ошибок. Сначала участник делал выбор самостоятельно, затем наблюдал за игрой двух виртуальных игроков (за которых играли реальные люди, действия которых просто записали заранее). Таким образом, на выбор карты влиял не только собственный опыт, но и результаты других.
Вот так и выяснилось, что в мозге человека есть области, которые сравнивают наши ожидания с полученным результатом. То есть, нейроны в этих местах реагируют как на удачи, так и на неудачи. Благодаря их работе, мы можем корректировать своё поведение и в итоге достигать конечной цели. Как раз одна из таких зон-помощниц - уже упомянутая ростральная зона передней поясной коры полушарий.
Однако, авторы исследования выяснили, что у нейронов этого участка есть своя особенность: они наиболее активно реагируют именно в момент, когда чужой опыт не совпадает с собственными ожиданиями. Например, тогда, когда участник считал, что наконец обнаружил ту самую выигрышную колоду, а его оппонент вытаскивал из неё проигрышную карту, ярко регистрировалась активность именно ростральной зоны.
Observational learning computations in neurons of the human anterior cingulate cortex by Michael R. Hill, Erie D. Boorman, Itzhak Fried. Nature Communications. Published online September 06 2016. doi:10.1038/ncomms12722
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Любовь Пушкарская
На иллюстрации: картина Кассиуса Кулиджа из серии «Собаки, играющие в покер»
В нейрохакатоне приняла участие 31 команда – это более 200 человек. Но если в пятницу 9 сентября свои нейро-бизнес-идеи представили все, то до финала 11 сентября, на котором определялось, кто же получит заветные инвестиции, дошло всего 14 команд: именно из них строгое жюри, в которое входили представители науки, бизнеса и отраслевого союза НейроНет и ФРИИ определили те шесть команд, которые получили по полмиллиона рублей. В те 48 часов между первым и вторым событием вошла не только интенсивная работа команд над проектами, но и лекции ведущих специалистов (Михаил Бурцев, Сергей Шишкин, Наталья Подосонная, Юрий Климов, Александр Фролов, Денис Козьминых и Владимир Горбацевич) и даже телемост с Дмитрием Каминским их Англии, который представил обзор рынка нейроисследований. В итоге авторитетное жюри присудило победу шести командам: Deep Diagnostics - экспертная система для повышения точности диагностики ишемии с возможностью интеграции в медицинское оборудование. Cyber me - разработка системы гибридного биометрического трекинга тела для сенсорно-моторной интеграции. Суперкостюм для фитнеса - костюм, который объединяет в себе все фитнес-гаджеты и сам подбирает тренировки. Emoving – разработка диагностической системы нейродегенеративных заболеваний посредством фиксации микродвижений глаз. БОС-перчатка – разработка перчатки для постинсультной реабилитации. КартошкАн – система сортировки картофеля на основе свёрточных нейронных сетей. «Я получаю огромное удовольствие, когда вижу рост других людей и мне очень приятно, что я поспособствовала этому: дала возможности для того, чтобы люди встретились, получили выдержку необходимой информации для построения наукоёмкого бизнеса, организовали команду, научились делать презентации, рассказывать правильно о своем продукте», - говорит организатор Нейрохакатона, глава и основатель компании Science Guide Евгения Коновалова. Следующий нейрохакатон Science Guide планирует провести в октябре в Иннополисе. Подробная информация о ближайших меропритиях будет доступна на сайте компании https://sci-guide.com/events/
Языки мира: одинаковые слова звучат похоже
А вы замечали, что названия одних и тех же вещей в разных языках похожи? Причём, эта связь прослеживается не только между родственными группами. Учёные проанализировали 2/3 языковых групп мира и теперь могут ответственно заявить — для обозначения одного и того же понятия люди различных национальностей склонны использовать одни и те же звуки или даже их сочетания. Исследование опубликовано в журнале Proceeding of National Academy of Sciences.
Группа американских и европейских учёных (в их число также вошли и наши соотечественники из Казанского федерального университета) проанализировали понятия из 4298 языков. А это, на секундочку, 62% всех языков мира и 85% языковых семей! Они использовали слова из списка Сводеша — «стержневые» понятия, встречающиеся в большинстве языков. Существует два варианта этого списка, предложенного американскими лингвистом Моррисом Сводешем – более устаревший из 207 слов и минимальный – в 100. Этот список обычно используется для оценки того, насколько близки или далеки языки друг от друга.
В этот список входят такие слова, как «я», «ты», «один», «два», «много», «слышать», «огонь», «рука», «нога», «нос», «мясо», «солнце», «луна», «красный»…
Оказалось, что вне зависимости от географической распространённости и родства языков в названиях одних и тех же вещей действительно встречаются одинаковые звуки. Например, практически везде есть звук [n] в словах со значением «нос», или [r] в словах со значением «красный».
Раньше сходство между словами из разной речи объясняли наличием общего языкового предка или заимствованиями. Но результаты исследования показывают, что значительный объём лексики построен на неких базовых звуковых сегментах вне зависимости от того, какому языку эта лексика принадлежит. Значит, можно предположить, что дело в общих для человечества звуковых ассоциациях.
#нейроновости
#язык
Текст: Любовь Пушкарская
Proceeding of National Academy of Sciences
Sound–meaning association biases evidenced across thousands of languages
Damian E. Blasia, Soren Wichmannd, Harald Hammarstomb et al.
doi:10.1073/pnas.1605782113
А вы замечали, что названия одних и тех же вещей в разных языках похожи? Причём, эта связь прослеживается не только между родственными группами. Учёные проанализировали 2/3 языковых групп мира и теперь могут ответственно заявить — для обозначения одного и того же понятия люди различных национальностей склонны использовать одни и те же звуки или даже их сочетания. Исследование опубликовано в журнале Proceeding of National Academy of Sciences.
Группа американских и европейских учёных (в их число также вошли и наши соотечественники из Казанского федерального университета) проанализировали понятия из 4298 языков. А это, на секундочку, 62% всех языков мира и 85% языковых семей! Они использовали слова из списка Сводеша — «стержневые» понятия, встречающиеся в большинстве языков. Существует два варианта этого списка, предложенного американскими лингвистом Моррисом Сводешем – более устаревший из 207 слов и минимальный – в 100. Этот список обычно используется для оценки того, насколько близки или далеки языки друг от друга.
В этот список входят такие слова, как «я», «ты», «один», «два», «много», «слышать», «огонь», «рука», «нога», «нос», «мясо», «солнце», «луна», «красный»…
Оказалось, что вне зависимости от географической распространённости и родства языков в названиях одних и тех же вещей действительно встречаются одинаковые звуки. Например, практически везде есть звук [n] в словах со значением «нос», или [r] в словах со значением «красный».
Раньше сходство между словами из разной речи объясняли наличием общего языкового предка или заимствованиями. Но результаты исследования показывают, что значительный объём лексики построен на неких базовых звуковых сегментах вне зависимости от того, какому языку эта лексика принадлежит. Значит, можно предположить, что дело в общих для человечества звуковых ассоциациях.
#нейроновости
#язык
Текст: Любовь Пушкарская
Proceeding of National Academy of Sciences
Sound–meaning association biases evidenced across thousands of languages
Damian E. Blasia, Soren Wichmannd, Harald Hammarstomb et al.
doi:10.1073/pnas.1605782113
Собаки распознают и смысл, и интонацию сказанного
Любая устная речь содержит два источника информации: собственно слова и то, что говорящий вкладывает в интонацию. Эти два смысла распознаются разными частями мозга: смысл слов расшифровывает левое полушарие мозга, тогда как интонацию расшифровывает правое полушарие. Как работают эти две системы расшифровки информации: вместе или независимо? Есть ли у животных способность распознавать смысл слова и интонацию?
Один из способов ответить на эти вопросы – это сравнительные исследования, как работает мозг у собак. Именно это сделала венгерская группа под руководством Адама Миклоши и опубликовала в журнале Science.
Пои помощи фМРТ исследователи проследили, какие зоны активируются в мозге собак, когда они слышали четыре различные предложения: слова похвалы с интонацией одобрения, слова похвалы, сказанные с нейтральной интонацией, нейтральные предложения, сказанные с хвалебной интонацией и нейтральные предложения, сказанные с нейтральной интонацией. Предложения зачитывались на венгерском, голосом кинолога, хорошо знакомым всем собакам, участвующим в эксперименте.
Исследователи обнаружили, что левое полушарие у собак было ответственно за распознавание знакомых слов (узнавались слова похвалы, но не незнакомые предложения), при этом распознавание слов происходило вне зависимости от интонации сказанного. Правое полушарие необходимо было, чтобы различать разные интонации вне зависимости от смысла слов. Интересно, что, для того, чтобы активировалась зона мозга, ответственнся за удовольствия у собак (reward zone), предложение должно содержать и слова похвалы, и правильную интонацию. Если перефразировать: ваша собака понимает вас вне зависимости от вашей интонации, но начинает ожидать награды, только когда похвала сказана с эмоциями.
Какие важные выводы из этого можно сделать? Мозг собаки, как и человека, имеет способность различать как лексического смысла сказанного, так и смысл, заложенный в интонации. Получается, сам факт изобретения языка, сложной системы для общения и передачи информации, а не особые способности мозга для переработки этой информации, делает человека уникальным.
#нейроновости
#фМРТ
#нейрозоология
#когнитивистика
Текст: Дарья Овсянникова
Neural mechanisms for lexical processing in dogs
А.Andics, A. Gábor, M. Gácsi, T. Faragó, D. Szabó, Á. Miklósi
Science, doi: 10.1126/science.aaf3777
Любая устная речь содержит два источника информации: собственно слова и то, что говорящий вкладывает в интонацию. Эти два смысла распознаются разными частями мозга: смысл слов расшифровывает левое полушарие мозга, тогда как интонацию расшифровывает правое полушарие. Как работают эти две системы расшифровки информации: вместе или независимо? Есть ли у животных способность распознавать смысл слова и интонацию?
Один из способов ответить на эти вопросы – это сравнительные исследования, как работает мозг у собак. Именно это сделала венгерская группа под руководством Адама Миклоши и опубликовала в журнале Science.
Пои помощи фМРТ исследователи проследили, какие зоны активируются в мозге собак, когда они слышали четыре различные предложения: слова похвалы с интонацией одобрения, слова похвалы, сказанные с нейтральной интонацией, нейтральные предложения, сказанные с хвалебной интонацией и нейтральные предложения, сказанные с нейтральной интонацией. Предложения зачитывались на венгерском, голосом кинолога, хорошо знакомым всем собакам, участвующим в эксперименте.
Исследователи обнаружили, что левое полушарие у собак было ответственно за распознавание знакомых слов (узнавались слова похвалы, но не незнакомые предложения), при этом распознавание слов происходило вне зависимости от интонации сказанного. Правое полушарие необходимо было, чтобы различать разные интонации вне зависимости от смысла слов. Интересно, что, для того, чтобы активировалась зона мозга, ответственнся за удовольствия у собак (reward zone), предложение должно содержать и слова похвалы, и правильную интонацию. Если перефразировать: ваша собака понимает вас вне зависимости от вашей интонации, но начинает ожидать награды, только когда похвала сказана с эмоциями.
Какие важные выводы из этого можно сделать? Мозг собаки, как и человека, имеет способность различать как лексического смысла сказанного, так и смысл, заложенный в интонации. Получается, сам факт изобретения языка, сложной системы для общения и передачи информации, а не особые способности мозга для переработки этой информации, делает человека уникальным.
#нейроновости
#фМРТ
#нейрозоология
#когнитивистика
Текст: Дарья Овсянникова
Neural mechanisms for lexical processing in dogs
А.Andics, A. Gábor, M. Gácsi, T. Faragó, D. Szabó, Á. Miklósi
Science, doi: 10.1126/science.aaf3777
Как мозг строит панорамы
Попробуйте вспомнить дом, в котором вы провели детство. Когда вы это сделаете, то в вашей памяти наверняка всплывёт образ не только дома, но и зданий по соседству и на противоположной стороне улицы. Нейробиологи из Массачусетского технологического университета разобрались, какие области мозга работают при формировании панорамной картинки. Статья опубликована в Current Biology.
Исследователи утверждают, что эти участки мозга позволяют нам «собрать» из мимолётных образов полноценную панораму. «Наше понимание того, что нас окружает, формируется преимущественно из того, что мы видим. Мы искали центры в мозгу, которые образуют из воспоминаний панорамную картинку», — рассказывает постдокторант Кэролайн Робертсон, главный автор исследования.
Когда мы осматриваемся, сетчатка передаёт визуальную информацию в мозг, где есть области, отвечающие за обработку разных элементов, которые мы видим — лиц, предметов и так далее. Исследователи предположили, что эти области — окципитальная область мест (OPA), парагиппокампальная область мест (PPA) и ретросплениальный участок лимбической коры (RSC) — также могут быть связаны и с генерацией панорам.
«Наша гипотеза заключалась в том, что, создавая воспоминания об окружающей обстановке, наш мозг «склеивает» их из отдельных картинок», - поясняет Робертсон.
Для проверки гипотезы исследователи провели эксперимент. Испытуемым выдали шлемы виртуальной реальности и показали фото 40 разных фрагментов одного из бостонских кварталов. Половина изображений была представлена 100-градусными вырезками из 360-градусной панорамы, половина — двумя вырезками, не связанными между собой. После этого участникам исследования показали 40 пар фотографий и предложили определить, были ли фото из каждой пары сняты в одном и том же месте.
Испытуемые давали намного больше верных ответов, если до этого видели те же кадры на одной вырезке. Сканирование мозга показало, что когда участники видели два изображения, которые определяли как связанные между собой, реакции в областях RSC и OPA были схожими. Однако этого не происходило если изображения не были связаны. Это навело исследователей на мысль, что в создании панорамных воспоминаний задействованы именно эти области мозга.
Во втором эксперименте участники должны были вспомнить, справа или слева от них находился участок улицы с фото. В половине случаев им показывали изображение другого участка той же улицы, в другой половине — вообще другую улицу. В первом случае верных ответов было гораздо больше.
«После того, как мы видим часть панорамы, мы явно связываем в памяти эту часть с уже нам известными,» - делает вывод Робертсон.
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Алла Салькова
Nancy Kanwisher et al.
Neural Representations Integrate the Current Field of View with the Remembered 360° Panorama in Scene-Selective Cortex
Current Biology, September 2016
DOI: 10.1016/j.cub.2016.07.002
Попробуйте вспомнить дом, в котором вы провели детство. Когда вы это сделаете, то в вашей памяти наверняка всплывёт образ не только дома, но и зданий по соседству и на противоположной стороне улицы. Нейробиологи из Массачусетского технологического университета разобрались, какие области мозга работают при формировании панорамной картинки. Статья опубликована в Current Biology.
Исследователи утверждают, что эти участки мозга позволяют нам «собрать» из мимолётных образов полноценную панораму. «Наше понимание того, что нас окружает, формируется преимущественно из того, что мы видим. Мы искали центры в мозгу, которые образуют из воспоминаний панорамную картинку», — рассказывает постдокторант Кэролайн Робертсон, главный автор исследования.
Когда мы осматриваемся, сетчатка передаёт визуальную информацию в мозг, где есть области, отвечающие за обработку разных элементов, которые мы видим — лиц, предметов и так далее. Исследователи предположили, что эти области — окципитальная область мест (OPA), парагиппокампальная область мест (PPA) и ретросплениальный участок лимбической коры (RSC) — также могут быть связаны и с генерацией панорам.
«Наша гипотеза заключалась в том, что, создавая воспоминания об окружающей обстановке, наш мозг «склеивает» их из отдельных картинок», - поясняет Робертсон.
Для проверки гипотезы исследователи провели эксперимент. Испытуемым выдали шлемы виртуальной реальности и показали фото 40 разных фрагментов одного из бостонских кварталов. Половина изображений была представлена 100-градусными вырезками из 360-градусной панорамы, половина — двумя вырезками, не связанными между собой. После этого участникам исследования показали 40 пар фотографий и предложили определить, были ли фото из каждой пары сняты в одном и том же месте.
Испытуемые давали намного больше верных ответов, если до этого видели те же кадры на одной вырезке. Сканирование мозга показало, что когда участники видели два изображения, которые определяли как связанные между собой, реакции в областях RSC и OPA были схожими. Однако этого не происходило если изображения не были связаны. Это навело исследователей на мысль, что в создании панорамных воспоминаний задействованы именно эти области мозга.
Во втором эксперименте участники должны были вспомнить, справа или слева от них находился участок улицы с фото. В половине случаев им показывали изображение другого участка той же улицы, в другой половине — вообще другую улицу. В первом случае верных ответов было гораздо больше.
«После того, как мы видим часть панорамы, мы явно связываем в памяти эту часть с уже нам известными,» - делает вывод Робертсон.
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Алла Салькова
Nancy Kanwisher et al.
Neural Representations Integrate the Current Field of View with the Remembered 360° Panorama in Scene-Selective Cortex
Current Biology, September 2016
DOI: 10.1016/j.cub.2016.07.002
Гнев и радость на томограмме
Про чтение мыслей при помощи МРТ или электроэнцефалографии не писал только ленивый. Действительно, было много работ, на которых, например, компьютер по электроэнцефалографии мог определить, на что смотрит человек – на дом или на лицо. Или работа, в которой авторы составили атлас слов в головном мозге. Конечно, это всё - «чтение мыслей» с очень большими оговорками.
Новая работа учёных из Университета Дьюка позволяет говорить о «чтении» другой составляющей нашего сознания – эмоциях. Статья опубликована в Plos Biology. В этом исследовании команда под руководством Кевина Лабара (Kevin LaBar) сосредоточилась на тех эмоциях, которые мы внезапно испытываем во время так называемого «свободного блуждания мысли», когда мы вроде бы ни о чём не думаем, но внезапно вспоминаем прекрасный романтический ужин или предательство друга и нас охватывают различные эмоции.
Порою очень и очень сильные. Впервые некоторые паттерны эмоций были описаны в статье, опубликованной в прошлом году в журнале Social, Cognitive and Affective Neuroscience. В той статье авторы, поместив 32 испытуемых в МРТ-скане, при помощи музыки и кино, вызывали в них какие-то конкретные эмоции и записывая фМРТ-активность мозга.
Теперь же Лабар использовал механизмы машинного обучения для того, чтобы выделить общие паттерны каждой конкретной эмоции, а затем его команда попыталась увидеть эти патерны на фМРТ добровольцев, мысли которых свободно блуждали. 21 доброволец лежал в томографе и не думал ни о чем конкретно, каждые 30 секунд давая отчёт о своем эмоциональном состоянии. Каждые 2 секунды снималась томограмма всего мозга.
К радости исследователей, найденные паттерны просматривались и здесь, особенно характерны почти у всех испытуемых были «мотивы» страха, когда они впервые ложились в шумный МРТ. Авторы планировать использовать свой метод для более точной коррекции тех психических расстройств, где пациент не отдаёт себе отчёт о своих эмоциональных состояниях.
#нейроновости
#эмоции
#фМРТ
Текст: Алексей Паевский
Иллюстрация из обсуждаемой статьи
Decoding the Nature of Emotion in the Brain,” Philip Kragel, Kevin LaBar.” Trends in Cognitive Neuroscience, June 2016 doi:10.1016/j.tics.2016.03.011.
Про чтение мыслей при помощи МРТ или электроэнцефалографии не писал только ленивый. Действительно, было много работ, на которых, например, компьютер по электроэнцефалографии мог определить, на что смотрит человек – на дом или на лицо. Или работа, в которой авторы составили атлас слов в головном мозге. Конечно, это всё - «чтение мыслей» с очень большими оговорками.
Новая работа учёных из Университета Дьюка позволяет говорить о «чтении» другой составляющей нашего сознания – эмоциях. Статья опубликована в Plos Biology. В этом исследовании команда под руководством Кевина Лабара (Kevin LaBar) сосредоточилась на тех эмоциях, которые мы внезапно испытываем во время так называемого «свободного блуждания мысли», когда мы вроде бы ни о чём не думаем, но внезапно вспоминаем прекрасный романтический ужин или предательство друга и нас охватывают различные эмоции.
Порою очень и очень сильные. Впервые некоторые паттерны эмоций были описаны в статье, опубликованной в прошлом году в журнале Social, Cognitive and Affective Neuroscience. В той статье авторы, поместив 32 испытуемых в МРТ-скане, при помощи музыки и кино, вызывали в них какие-то конкретные эмоции и записывая фМРТ-активность мозга.
Теперь же Лабар использовал механизмы машинного обучения для того, чтобы выделить общие паттерны каждой конкретной эмоции, а затем его команда попыталась увидеть эти патерны на фМРТ добровольцев, мысли которых свободно блуждали. 21 доброволец лежал в томографе и не думал ни о чем конкретно, каждые 30 секунд давая отчёт о своем эмоциональном состоянии. Каждые 2 секунды снималась томограмма всего мозга.
К радости исследователей, найденные паттерны просматривались и здесь, особенно характерны почти у всех испытуемых были «мотивы» страха, когда они впервые ложились в шумный МРТ. Авторы планировать использовать свой метод для более точной коррекции тех психических расстройств, где пациент не отдаёт себе отчёт о своих эмоциональных состояниях.
#нейроновости
#эмоции
#фМРТ
Текст: Алексей Паевский
Иллюстрация из обсуждаемой статьи
Decoding the Nature of Emotion in the Brain,” Philip Kragel, Kevin LaBar.” Trends in Cognitive Neuroscience, June 2016 doi:10.1016/j.tics.2016.03.011.
Открыты «нейроны тепла»
Один из самых важных факторов внешней среды, который действует на наш организм – это температура. Информацию о скорости теплового движения молекул окружающей среды передают рецепторы на поверхности нашего тела, но вот куда она поступает дальше и где обрабатывается?
Уже некоторое время было известно, что сам по себе «нейротермометр» расположен где-то в гипоталамусе, области мозга, ведающей работой желёз организма и его гомеостазом. Это крошечное образование (размером с фалангу большого пальца) содержит в себе десятки ядер, отвечающих за разные функции. Какое именно ядро и какие имено его нейроны отвечают за «обработку» температуры, до недавнего времени было неизвестно.
Некоторого прогресса на этом пути удалось достичь американской группе из Университета Калифорнии в Сан-Франциско, опубликовавшей свои результаты в Cell. Они смогли доказать, что «теплочувствительные нейроны» (WSN) находятся в так называемой преоптической зоне гипоталамуса. Эта зона отвечает, например, за чувство жажды. Учёные давно подозревали, что WSN находятся там. Однако доказать смогли только сейчас.
Группа Закари Найта (Zachary Knight) сумела определить конкретные нейроны по их коэкспрессии двух полипептидов, BDNF и PACAP, отвечающих за ответ на повышение температуры. Затем они создали генно-модифицированных мышей, в которых WSN можно было активировать методами оптогенетики. И в ответ на возбуждение «тепловых» нейронов мыши активировали все виды ответа на повышенную температуру – понижали температуру тела и запускали поведение поиска холодного места.
Однако, как отмечают учёные, ими сделано только полдела. Где находятся нейроны ответа на холод, науке до сих пор неизвестно.
#оптогенетика
#гипоталамус
Текст: Алексей Паевский
Warm-Sensitive Neurons that Control Body Temperature
Chan Lek Tan, Elizabeth K. Cooke, David E. Leib, Yen-Chu Lin, Gwendolyn E. Daly, Christopher A. Zimmerman, Zachary A. Knight
DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2016.08.028
Один из самых важных факторов внешней среды, который действует на наш организм – это температура. Информацию о скорости теплового движения молекул окружающей среды передают рецепторы на поверхности нашего тела, но вот куда она поступает дальше и где обрабатывается?
Уже некоторое время было известно, что сам по себе «нейротермометр» расположен где-то в гипоталамусе, области мозга, ведающей работой желёз организма и его гомеостазом. Это крошечное образование (размером с фалангу большого пальца) содержит в себе десятки ядер, отвечающих за разные функции. Какое именно ядро и какие имено его нейроны отвечают за «обработку» температуры, до недавнего времени было неизвестно.
Некоторого прогресса на этом пути удалось достичь американской группе из Университета Калифорнии в Сан-Франциско, опубликовавшей свои результаты в Cell. Они смогли доказать, что «теплочувствительные нейроны» (WSN) находятся в так называемой преоптической зоне гипоталамуса. Эта зона отвечает, например, за чувство жажды. Учёные давно подозревали, что WSN находятся там. Однако доказать смогли только сейчас.
Группа Закари Найта (Zachary Knight) сумела определить конкретные нейроны по их коэкспрессии двух полипептидов, BDNF и PACAP, отвечающих за ответ на повышение температуры. Затем они создали генно-модифицированных мышей, в которых WSN можно было активировать методами оптогенетики. И в ответ на возбуждение «тепловых» нейронов мыши активировали все виды ответа на повышенную температуру – понижали температуру тела и запускали поведение поиска холодного места.
Однако, как отмечают учёные, ими сделано только полдела. Где находятся нейроны ответа на холод, науке до сих пор неизвестно.
#оптогенетика
#гипоталамус
Текст: Алексей Паевский
Warm-Sensitive Neurons that Control Body Temperature
Chan Lek Tan, Elizabeth K. Cooke, David E. Leib, Yen-Chu Lin, Gwendolyn E. Daly, Christopher A. Zimmerman, Zachary A. Knight
DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2016.08.028
Женщина подарила учёным цифровой атлас мозга
Картирование мозга сейчас в мире осуществляется во многих институтах и разными коллаборациями. Эд Лейн (Ed Lein) и его коллеги из Института Аллена по изучению мозга в Сиэттле создали свой вариант общедоступного электронного атласа человеческого мозга, который был опубликован в The Journal of Comparative Neurology.
Важным отличием атласа Лейна стало то, что это – максимально подробный атлас мозга одного конкретного взрослого здорового человека, основанный на нейровизуализации и 2,716 гистологических срезов. Для исследования, которое продлилось пять лет был получен мозг 34-летней женщины без неврологического анамнеза и аномалий мозга из Банка мозга и тканей Университета Мэриленда.
Вот что пишут сами исследователи в статье: «Мы представляем первый цифровой атлас человеческого мозга, включающий нейровизуализацию, гистологию высокого разрешения и хемоархитектуру на материале вполне взрослого женского мозга. Этот атлас состоит из «обычных» изображений МРТ, изображений диффузионно-тензорной трактографии и 1,356 гистологических изображений большого формата клеточного разрешения (1 мкм/пиксель), представляющих собой снимки окрашенных по Нисслю и методом иммуногистохимии анатомические пластины».
Атлас полностью аннотирован для 862 структур головного мозга, включая 117 проводящих путей белого вещества и несколько впервые определённых клеточных и хемоархитектурных структур.
Во время работы мозг сначала был подвергнут полноценному МРТ-сканированию в двух модах – обычной и диффузионно-взвешенной, затем разделён на два полушария, после чего левое полушарие было разделено на срезы.
Сам атлас доступен в Сети по адресу https://human.brain-map.org
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Алексей Паевский
На иллюстрациях: полный цикл работы с донорским мозгом и структура атласа.
Картирование мозга сейчас в мире осуществляется во многих институтах и разными коллаборациями. Эд Лейн (Ed Lein) и его коллеги из Института Аллена по изучению мозга в Сиэттле создали свой вариант общедоступного электронного атласа человеческого мозга, который был опубликован в The Journal of Comparative Neurology.
Важным отличием атласа Лейна стало то, что это – максимально подробный атлас мозга одного конкретного взрослого здорового человека, основанный на нейровизуализации и 2,716 гистологических срезов. Для исследования, которое продлилось пять лет был получен мозг 34-летней женщины без неврологического анамнеза и аномалий мозга из Банка мозга и тканей Университета Мэриленда.
Вот что пишут сами исследователи в статье: «Мы представляем первый цифровой атлас человеческого мозга, включающий нейровизуализацию, гистологию высокого разрешения и хемоархитектуру на материале вполне взрослого женского мозга. Этот атлас состоит из «обычных» изображений МРТ, изображений диффузионно-тензорной трактографии и 1,356 гистологических изображений большого формата клеточного разрешения (1 мкм/пиксель), представляющих собой снимки окрашенных по Нисслю и методом иммуногистохимии анатомические пластины».
Атлас полностью аннотирован для 862 структур головного мозга, включая 117 проводящих путей белого вещества и несколько впервые определённых клеточных и хемоархитектурных структур.
Во время работы мозг сначала был подвергнут полноценному МРТ-сканированию в двух модах – обычной и диффузионно-взвешенной, затем разделён на два полушария, после чего левое полушарие было разделено на срезы.
Сам атлас доступен в Сети по адресу https://human.brain-map.org
#нейроновости
#нейроанатомия
Текст: Алексей Паевский
На иллюстрациях: полный цикл работы с донорским мозгом и структура атласа.
Томограмма дрозофилы в 3D
Итак, наконец-то задача 3D-картирования связей мозга решена. Правда, только для мозга мухи-дрозофилы. Команда Рюты Мизутани (Ryuta Mizutani) из Университета Токаи в японском Токио воспользовались методом, схожим с методом, которым пользуются для получения трёхмерной структуры белков. Препринт работы японцев опубликован на сайте ArXiv.org
Для того, чтобы решить столь нетривиальную задачу, Мизутани с командой «протравили» мозг дрозофилы серебряной краской, затем бомбардировали его рентгеновскими лучами, после чего замеряли рассеяние рентгеновских фотонов на поглощенном нейронами серебре.
Используя программное обеспечение, подобное тому, которое «считает» форму молекулы белка при рентгеновской кристаллографии, исследователи построили объемную карту связей в трёхмерном пространстве 840x1250x1200 вокселей (воксель – единица трёхмерного растрового изображения, слово происходит от volumetric – объёмный и pixel – пиксель).
На полученной модели уже хорошо видны связи, обеспечивающие 360 известных нейрональных процессов в мозге мухи-дрозофилы. Также учёные обнаружили и неизвестные прежде связи. Полученная карта имеет разрешение около 600 нанометров и показывает только 15 000 путей, образованных 100 000 нейронов.
Но и такое разрешение отняло у исследователей 1700 человеко-часов работы, что показывает невероятное количество времени, которое уйдёт на подробное картирование мозга человека. В будущем авторы планируют перейти на меньшую длину волны рентгеновского излучения, чтобы получить более высокое разрешение.
#коннектом
#дрозофила
Текст: Алексей Паевский
Итак, наконец-то задача 3D-картирования связей мозга решена. Правда, только для мозга мухи-дрозофилы. Команда Рюты Мизутани (Ryuta Mizutani) из Университета Токаи в японском Токио воспользовались методом, схожим с методом, которым пользуются для получения трёхмерной структуры белков. Препринт работы японцев опубликован на сайте ArXiv.org
Для того, чтобы решить столь нетривиальную задачу, Мизутани с командой «протравили» мозг дрозофилы серебряной краской, затем бомбардировали его рентгеновскими лучами, после чего замеряли рассеяние рентгеновских фотонов на поглощенном нейронами серебре.
Используя программное обеспечение, подобное тому, которое «считает» форму молекулы белка при рентгеновской кристаллографии, исследователи построили объемную карту связей в трёхмерном пространстве 840x1250x1200 вокселей (воксель – единица трёхмерного растрового изображения, слово происходит от volumetric – объёмный и pixel – пиксель).
На полученной модели уже хорошо видны связи, обеспечивающие 360 известных нейрональных процессов в мозге мухи-дрозофилы. Также учёные обнаружили и неизвестные прежде связи. Полученная карта имеет разрешение около 600 нанометров и показывает только 15 000 путей, образованных 100 000 нейронов.
Но и такое разрешение отняло у исследователей 1700 человеко-часов работы, что показывает невероятное количество времени, которое уйдёт на подробное картирование мозга человека. В будущем авторы планируют перейти на меньшую длину волны рентгеновского излучения, чтобы получить более высокое разрешение.
#коннектом
#дрозофила
Текст: Алексей Паевский
нтерфейс «человек-компьютер» с берегов Волги
Нижегородские нейротехнологи представили нейроинтерфейс «человек-компьютер», при помощи которого можно управлять квадрокоптером или экзоскелетом. При этом, в отличие от сложного и дорогого интерфейса «мозг-компьютер», нижегородцы в своей разработке используют нейроимпульсы мышц.
Презентация интерфейса прошла в Казани, где 16-17 сентября состоялась первая российская выставка высоких технологий и инноваций Hi, future. ННГУ им. Лобачевского представила на выставке проект "Нейроинтерфейс сигналов мышц человека для управления устройствами". Руководит проектом – проректор ННГУ по науке, доктор физ.-мат. наук (и один из организаторов конференции Volga Neuroscience, о которой мы писали) Виктор Казанцев.
«В современном мире для управления множеством электронных устройств и компьютеров человек использует кисти рук. Каждая мышца при напряжении генерирует слабое электрическое поле, которое можно детектировать и использовать для управления устройствами. С появлением точной и миниатюрной микроэлектроники появляются носимые сенсоры для чтения силы напряжения мышц на поверхности кожи», - объясняет принцип работы устройства Алексей Пимашкин, кандидат физ.-мат. наук. руководитель отдела Нейроинженерии в Центре Трансляционных Технологий, ННГУ.
По словам разработчиков, такой нейроинтерфейс «человек-компьютер» расширит возможности человека для управления устройствами в быту (компьютерные игры, вождение автомобиля), в индустрии (управление станками и оборудованием в производстве) и в медицине (реабилитация, восстановление).
Например такие сенсоры можно использовать для управления эксзоскелетом - человек, не способный самостоятельно ходить, может лишь напрягать мышцы ног, Нейроинтерфейс считывает сигналы мышц и запускает моторы экзоскелета для совершения шага или подъема со стула. Такой подход используется для управления манипуляторами или протезами кистей: напрягая мышцы сгиба пальцев на предплечье, сенсоры передают сигнал напряжения на моторы и протез выполняет нужное действие.
Эти же сенсоры сигналов мышц можно применить для управления квадрокоптером без использования пульта управления - напрягая любую мышцу, на которой находится сенсор, человек направляет квадрокоптер вверх или вперед.
Важно отметить, что всё, что представлено на выставке командой, было разработано и создано в лабораториях ННГУ – за вычетом купленного в магазине квадрокоптера. Команда использует собственные датчики, сама собирает электронику и пишет программное обеспечение. По словам Пимашкина, их цель – создать универсальный прибор-транслятор сознательных биосигналов человека для управления самыми разными устройствами.
#нейроновости
#нейроинтерфейсы
Текст: Алексей Паевский
Нижегородские нейротехнологи представили нейроинтерфейс «человек-компьютер», при помощи которого можно управлять квадрокоптером или экзоскелетом. При этом, в отличие от сложного и дорогого интерфейса «мозг-компьютер», нижегородцы в своей разработке используют нейроимпульсы мышц.
Презентация интерфейса прошла в Казани, где 16-17 сентября состоялась первая российская выставка высоких технологий и инноваций Hi, future. ННГУ им. Лобачевского представила на выставке проект "Нейроинтерфейс сигналов мышц человека для управления устройствами". Руководит проектом – проректор ННГУ по науке, доктор физ.-мат. наук (и один из организаторов конференции Volga Neuroscience, о которой мы писали) Виктор Казанцев.
«В современном мире для управления множеством электронных устройств и компьютеров человек использует кисти рук. Каждая мышца при напряжении генерирует слабое электрическое поле, которое можно детектировать и использовать для управления устройствами. С появлением точной и миниатюрной микроэлектроники появляются носимые сенсоры для чтения силы напряжения мышц на поверхности кожи», - объясняет принцип работы устройства Алексей Пимашкин, кандидат физ.-мат. наук. руководитель отдела Нейроинженерии в Центре Трансляционных Технологий, ННГУ.
По словам разработчиков, такой нейроинтерфейс «человек-компьютер» расширит возможности человека для управления устройствами в быту (компьютерные игры, вождение автомобиля), в индустрии (управление станками и оборудованием в производстве) и в медицине (реабилитация, восстановление).
Например такие сенсоры можно использовать для управления эксзоскелетом - человек, не способный самостоятельно ходить, может лишь напрягать мышцы ног, Нейроинтерфейс считывает сигналы мышц и запускает моторы экзоскелета для совершения шага или подъема со стула. Такой подход используется для управления манипуляторами или протезами кистей: напрягая мышцы сгиба пальцев на предплечье, сенсоры передают сигнал напряжения на моторы и протез выполняет нужное действие.
Эти же сенсоры сигналов мышц можно применить для управления квадрокоптером без использования пульта управления - напрягая любую мышцу, на которой находится сенсор, человек направляет квадрокоптер вверх или вперед.
Важно отметить, что всё, что представлено на выставке командой, было разработано и создано в лабораториях ННГУ – за вычетом купленного в магазине квадрокоптера. Команда использует собственные датчики, сама собирает электронику и пишет программное обеспечение. По словам Пимашкина, их цель – создать универсальный прибор-транслятор сознательных биосигналов человека для управления самыми разными устройствами.
#нейроновости
#нейроинтерфейсы
Текст: Алексей Паевский