«Вы можете узнать гораздо больше о том, что поет птица, посмотрев на время срабатывания нейронов в ее мозгу, а не на скорость, с которой они срабатывают», — говорит Сэм Собер, биолог из Университета Эмори, лаборатория которого проводила исследование. "Разница во времени активности нейрона всего на миллисекунду влияет на звук, исходящий из клюва птицы."
Полученные данные являются первыми, которые предполагают, что точная синхронизация нейронов по крайней мере так же важна для моторных систем, как и для сенсорных систем, и, возможно, более важна.
«Мозг принимает информацию и выясняет, как взаимодействовать с миром посредством электрических событий, называемых потенциалами действия, или всплесками активности нейронов», — говорит Собер. "Большая цель нейробиологии — расшифровать мозг, лучше понимая этот процесс. Мы сделали еще один шаг к этой цели."
В лаборатории Собера в качестве модельной системы используются бенгальские зяблики, также известные как светские зяблики. Способ, которым птицы управляют своим пением, имеет много общего с человеческой речью, как в том, как ее учат в раннем возрасте, так и в том, как она вокализируется у взрослых. Нервные пути пения птиц также хорошо известны и ограничиваются только этим видом деятельности.
«Певчие птицы — лучшая система для понимания того, как мозг контролирует сложное голосовое поведение, и одна из лучших систем для понимания управления моторным поведением в целом», — говорит Собер.
Исследователям давно известно, что для того, чтобы организм интерпретировал сенсорную информацию, такую как зрение, звук и вкус, время появления импульсов в клетках мозга может иметь большее значение, чем их частота или общее количество раз, когда они срабатывают. Например, исследования мух показали, что их зрительные системы очень чувствительны к движению теней. Глядя на синхронизацию импульсов в нейронах мухи, вы можете определить скорость тени, которую видит муха.
Однако физическая реакция животного на раздражитель намного медленнее, чем в миллисекундной шкале времени, в которой возникают спайки.
«Было предположение, что, поскольку мышцы имеют относительно медленное время реакции, временной код в нейронах не может повлиять на управление движением тела», — говорит Собер.
Студентка Эмори из лаборатории Sober Клэр Танг пришла в голову проверить это предположение. Она предложила эксперимент с использованием математических методов, которые изучала на уроке физической биологии.
Занятия вел биофизик Emory Илья Неменман, специалист по использованию вычислительных методов для изучения биологических систем.
«Клэр — одаренный математик, программист и биолог», — говорит Собер о Тэнге, которая сейчас учится в аспирантуре Калифорнийского университета в Сан-Франциско. "Она внесла большой вклад в разработку исследования и анализ результатов."
Среди соавторов также неменман, ведущий специалист в области теории информации; лаборант Диала Чехаеб; и Кайл Сривастава, аспирант программы магистратуры Эмори / Технологического института Джорджии в области биомедицинской инженерии.
Исследователи использовали набор электродов, каждый из которых тоньше человеческого волоса, для записи активности отдельных нейронов взрослых зябликов, когда они пели.
«Птицы повторяются, повторяя одну и ту же последовательность« слогов »несколько раз», — говорит Собер. "Определенная последовательность слогов соответствует определенному возбуждению нейронов. И каждый раз, когда птица поет последовательность, она поет ее немного иначе, чуть выше или ниже.
Срабатывание нейронов также немного отличается."
Акустические сигналы пения птиц регистрировались вместе с временем и частотой срабатывания одиночных нейронов. Исследователи применили теорию информации, дисциплину, изначально предназначенную для анализа систем связи, таких как Интернет или сотовые телефоны, чтобы проанализировать, сколько можно узнать о поведении пения птиц, сравнивая точное время всплесков с их количеством.
Результат показал, что для продолжительности одного сигнала песни или 40 миллисекунд время всплесков содержало в 10 раз больше информации, чем частота всплесков.
«Наши результаты довольно ясно показывают, что вы можете упустить большую часть информации в нейронном коде, если не учитываете время», — говорит Собер.
Такие улучшения в нашем понимании того, как мозг контролирует физическое движение, содержат много потенциальных приложений для здоровья, добавляет он.
«Например, — говорит он, — одна область исследований сосредоточена на том, как записывать нейронные сигналы из мозга парализованных людей, а затем использовать эти сигналы для управления протезами конечностей. В настоящее время эта область исследований имеет тенденцию сосредотачиваться на скорости возбуждения нейронов, а не на принятии во внимание точного времени спайков.
Наша работа показывает, что, по крайней мере, у певчих птиц, вы можете узнать гораздо больше о поведении, глядя на время всплеска, чем на частоту всплеска. Если это окажется правдой и для людей, информацию о времени можно будет проанализировать, чтобы улучшить способность пациента управлять протезом."
Видео об исследовании можно посмотреть здесь: https: // www.YouTube.com / watch?v = rGgdhQwhStQ