Разница между социальной бабочкой и волком-одиночкой на самом деле составляет как минимум восемь различий, согласно новым выводам группы исследователей мозга из Дьюка.
Отслеживая одновременно электрическую активность нескольких областей мозга, исследователи обнаружили, что могут определить, насколько социальной или одинокой является отдельная мышь. Затем, настроив узлы в этой социальной мозговой сети, они показали, что могут побудить мышей стать еще более общительными.
Исследование может привести к более совершенным диагностическим инструментам, позволяющим понять, как мозг меняется у людей с нарушениями социальной коммуникации, например, у людей с расстройством аутистического спектра.
Новое исследование появится на сайте Neuron 15 марта.
Неврологи часто проводят исследования, изучая одну крошечную область мозга за раз. Они могут выбрать свою любимую область мозга на основе прошлых подсказок о ее участии в определенном поведении, например, в социальном поведении, и изучать эту область изолированно.
Но смотреть только на одну маленькую область мозга одновременно - большая проблема, - сказал доктор Кафуи Дзираса, медицинский исследователь Говарда Хьюза и доцент кафедры психиатрии и поведенческих наук Университета Дьюка К. Ранга Рама Кришнан. Как и мозг, автомобиль - это не что-то одно, а скорее продукт совместной работы собранных частей, который различается в зависимости от сборки, сказал он.
"Машина не руль. Машина не шины. Автомобиль - это не двигатель. Автомобиль не спидометр. Автомобиль - это не фары. Вы должны сложить их все вместе, чтобы получить машину, - сказал Дзираса. - Когда вы сложите их все вместе, вы сможете понять, с какой скоростью движется отдельная машина. Конечно, шины могут быть такими же, но Lamborghini не едет так же, как Honda Accord."
Чтобы выяснить, что побуждает мышей к общению, команда Дзирасы сначала деликатно имплантировала записывающее устройство, чтобы регистрировать одновременную электрическую активность восьми областей мозга, которые координируют различные аспекты социального поведения, таких как префронтальная кора и вырабатывающая дофамин вентральная область покрышки.
Далее мыши могли взаимодействовать с другой мышью или небольшой стопкой черных Lego, в то время как исследователи слушали их мозговые волны. Удивительно, но электрическая активность отдельной области мозга не могла предсказать, насколько социальной была мышь во время выполнения задания. Даже будучи обученным инженером, Дзираса нуждался в помощи, чтобы собрать воедино все сложные данные о мозговых волнах.
"Мы [нейробиологи] не знаем, как построить машину. Мы просто видим колеса и шины. Мы не знаем, как работает система", - сказал Дзираса.
Чтобы помочь составить более четкую картину данных, Дзираса связался со своим давним сотрудником Дэвидом Карлсоном, доцентом гражданской и экологической инженерии, биостатистики и биоинформатики, а также членом Института мозга Дьюка. наук. Карлсон - эксперт в области машинного обучения, области искусственного интеллекта (ИИ), благодаря которой компьютеры лучше понимают сложные данные, чем больше им дают. Карлсон помог разработать новую систему искусственного интеллекта для понимания данных о мозговых волнах.
«То, что мы пытаемся сделать, - это создать эту систему ИИ, которая может учиться и описывать, что происходит в мозгу, и мы пытаемся рассматривать этот ИИ как соавтора в научном процессе», - сказал Карлсон.
Важно отметить, что новый инструмент ИИ может анализировать всю электрическую активность каждой области мозга, десятков тысяч клеток мозга и составлять новую карту «социальной сети мозга». Теперь исследователи могли предсказать, какие животные предпочитают компанию своих сверстников, просто взглянув на общую активность их социальной сети мозга.
Вооружившись новой картой и хрустальным шаром для определения социальных тенденций, команда Дзирасы проверила, сделает ли активация этой социальной сети мозга мышей еще более общительными. Чтобы получить точный контроль над этими областями мозга, исследователи использовали основанную на свете технику, называемую оптогенетикой, которая позволяет им мгновенно переключаться на определенные области мозга по желанию. Освещение клеток префронтальной коры головного мозга спровоцировало уже общительных мышей еще больше подлизываться к другой мыши, предполагая, что эта сеть социального мозга одновременно ощущает и направляет социальное поведение..
В качестве последнего теста Дзираса спросил, может ли эта модель социальной сети мозга обнаружить нарушение социального поведения в мышиной модели аутизма. Когда команда Дзирасы отключила ANK2 у мышей, ген, ответственный за людей с аутизмом, их поведение сбило с толку инструмент машинного обучения. Он больше не мог предсказать, насколько социальной была данная мышь, основываясь на ее мозговых волнах, что позволяет предположить, что новый инструмент машинного обучения хорошо обнаруживает аберрантную электрическую активность.
Дзираса и Карлсон стремятся выяснить, насколько результаты, полученные на мышах, применимы к людям. В настоящее время команда Карлсона сотрудничает с исследователями из Центра аутизма и развития мозга Дьюка, чтобы оценить, может ли этот новый инструмент машинного обучения обнаруживать изменения мозга у типичных и нейроразнообразных детей.
Dzirasa надеется разработать более совершенные диагностические инструменты и методы лечения других социальных расстройств. Он сравнивает эту цель с кардиологией: ЭКГ может измерить частоту сердечных сокращений любого человека, когда он активен, и сравнить ее с исходной частотой сердечных сокращений в состоянии покоя, которая сильно различается у разных людей. Но нет эквивалентного инструмента для отслеживания и лечения заболеваний головного мозга аналогичным образом. Не существует и кардиостимулятора, позволяющего набрать «правильную» степень общительности, что является еще одной будущей целью лаборатории Дзирасы.
Однако Дзираса стремится подчеркнуть, что изменчивость - это нормально, поэтому это исследование и будущая работа важны для понимания того, как что-то идет не так, как надо за пределами типичного диапазона общительности человека.
"Некоторые люди более общительны, чем другие. Это не означает, что люди, которые менее общительны, имеют психическое заболевание, это означает, что существуют индивидуальные различия", - сказал Дзираса. «Если вы хотите, в конечном счете, связать это с тем, чтобы подумать о том, как психические заболевания влияют на людей, вам нужно понять человека».
Поддержку исследования оказал Фонд WM Keck Foundation и Национальные институты здравоохранения США (R01MH120158, R21MH104316, R01ES025549, 1R01EB026937, 1R01MH125430).