Необычный опыт провела группа учёных во главе с Дэвидом Тэнком (David Tank) из Принстона. Нескольких мышей исследователи погрузили в виртуальную реальность: до предела минимизированный шутер от первого лица, где из всех радостей игроку была оставлена только свобода перемещения по простенькой, в общем-то, местности.

Занимательный трюк потребовался американцам, чтобы открыть новую главу в истории изучения так называемых нейронов места (place cell). Эти специфические клетки демонстрируют активизацию (повышение силы и темпа ритмических "вспышек") в те моменты, когда животное находится в каком-либо специфическом месте, с которым оно познакомилось ранее. (Ситуация напоминает действие так называемой клетки бабушки.)

"Одним из основных направлений исследований в неврологии является разработка методов изучения мозга с "клеточным" разрешением, – говорит нейрофизиолог и молекулярный биолог Дэвид Тэнк. – Информация о нервной системе содержится в деятельности именно отдельных нейронов" (фото с сайта genomics.princeton.edu).

Нейроны места расположены в гиппокампе, районе мозга, который связан с обучением, работой памяти и пространственной ориентацией. Картина возбуждения в наборе таких клеток отражает моменты узнавания животным той или иной обстановки. И картина эта достаточно точна, чтобы, только взглянув на неё, экспериментаторы узнали – где находится испытуемый.

Увы, хотя открыты эти нейроны были аж в 1971 году, до понимания всех тонкостей их работы учёные не добрались даже теперь. Одна из причин – ограниченные возможности инструментов.

К примеру, часто применяемая в исследованиях мозга магнитная томография даёт небольшую свободу в движении головы испытуемого (обычно человека), но способна уловить вспышку активности только большого массива клеток. До разбора их индивидуальных "голосов" тут далеко. А методы, позволяющие снять электрические параметры с одного избранного нейрона, да ещё у столь малого подопечного, как мышь, требуют жёсткой фиксации животного. Какое уж тут прохождение лабиринта.

Тэнк же применил очаровательный и довольно простой способ совмещения неподвижности с подвижностью. Вместо того чтобы запускать мышей в реальные лабиринты, биологи построили систему для погружения мышей в виртуальную реальность.

Схема установки. В её основе – небольшой мячик, поддерживаемый струями сжатого воздуха. Он может свободно вращаться под лапками мыши в любую сторону, куда она пожелает. Движения этого шара (а значит, и бег зверька) считываются мышью оптической. Перед глазами животного размещён вогнутый экран, на который через систему зеркал проектор выводит изображение виртуальной местности. Компьютер также управляет электромагнитным клапаном, включающим поилку. Главное в установке: голова мыши неподвижно закреплена в держателях, которые также служат опорой для очень тонких зондов, проникающих глубоко в мозг (фото и иллюстрация Christopher D. Harvey et al.).

Обездвиживание головы мыши позволило биологам вставить в неё стеклянный капилляр с диаметром кончика всего в один микрометр. Внутри – солёная вода, для электропроводности. Этот зонд способен зафиксировать сигналы, проходящие через одну единственную клетку в мозге, причём он позволяет определить параметры внутриклеточной электрической активности с высокой точностью.

Ранее учёные исследовали нейроны помощью внеклеточных электродов — крошечных проводков, помещённых рядом с клетками. "Так нейроны могут рассказать вам о своей деятельности, но не о том, что создаёт эту деятельность", — сетует Тэнк.

Чтобы уловить закономерности в отклике отдельных нейронов в гиппокампе мышей, учёные создали простенький мир, базирующийся на движке от игры Quake II.

Так выглядит "локация" в мышином Quake. В данном случае – это нечто вроде длинного коридора (с пунктами, в которых давалось вознаграждение на каждом конце этой карты). Вся обстановка разделена на три участка с разной текстурой близлежащих стен. Отдалённые колонны с иным рисунком служили своего рода пограничными столбами между районами (иллюстрация Christopher D. Harvey et al.).

Правила мышиной "бродилки" были просты: зверёк должен был бежать от одного конца карты к другому и, как только оказывался в определённом месте, – получал награду в виде толики воды, подаваемой через трубку-поилку, закреплённую перед мордочкой "игрока". "Если он хочет получить ещё одну награду, ему следует развернуться и бежать в другой конец", — поясняет Дэвид.

Хвостатые испытуемые уже через несколько сеансов поняли, что от них требуется. Точность перемещения постоянно возрастала, как и частота получения награды.

Графики, отражающие тренировки мышей. Вверху: успехи одной из мышек в 4-м и 10-м испытаниях. Явно наблюдается рост уверенности в себе и устремлённости передвижений. Позиция отражает координату зверька по продольной оси лабиринта. Синие точки – получение вознаграждения. Внизу: улучшение показателей всех мышей (всего их было семь). Серые линии – индивидуальные параметры, чёрные – среднее значение (иллюстрация Christopher D. Harvey et al.).

Тем временем исследователи снимали показания с датчиков. И на них действительно обнаружились пики всплеска активности тех или иных клеток, соответствующих прохождению мышью того или иного участка простенького лабиринта.

Его точки, в которых фиксировалась такая деятельность гиппокампа, называются полями места. "Активизация клеток места обладает конкретным ритмом, словно часы", — рассказывает Дэвид. Исследование показало, что этот ритм изменяется "на систематической основе", по мере того как мышь пробегает через то или иное поле места.

Отражение полей места в записях с двух нейронов. Кривые показывают позицию животного в лабиринте в зависимости от времени, красные точки – моменты активации клетки. На линейках справа от графиков эти же вспышки перенесены на пространственную ось, безотносительно времени. Чётко видны плотные попадания в участках, в которых нейрон узнавал специфическое местоположение мыши в виртуальном пространстве (иллюстрация Christopher D. Harvey et al.).

Биологи нашли в полученных данных сразу три подписи поля места: деполяризацию мембранного потенциала специфической формы (вроде асимметричной трапеции), увеличение амплитуды колебаний внутриклеточного тета-ритма и прецессию фазы такого ритма по отношению к ритму внеклеточному.

Эти особенности, считают Тэнк и его коллеги, являются своего рода кодами, в которых отражается активация нейронов в "правильных" участках лабиринта. (О великом множестве иных тонкостей в отклике клеток повествует статья авторов эксперимента в Nature.)

Всё это вместе, полагают биологи, поможет значительно продвинуть науку в понимании схемы работы гиппокампа, участвующего в управлении движением, в познании и других сложных психических функций как у животных, так и у человека.

	Ещё одно преимущество новой установки перед прежними методами. "Поскольку животное погружается в виртуальный мир, вы можете быстро менять обстановку произвольным образом и тут же смотреть, как нейроны откликаются на такое вмешательство", – поясняет Тэнк (иллюстрация Forrest Collman).

Существует масса моделей, описывающих взаимодействие единственного нейрона места с остальными собратьями в процессе выполнения испытуемым сложных задач. Теперь у исследователей появилась возможность проверять эти гипотезы и отсеивать ошибочные.

До сих пор биологи спорят о том, что же такое – нейроны места. "Являются ли они основной частью навигационной схемы мозга или участвуют в каком-то более общем процессе вроде способности запоминать последовательность событий?" – вопрошает Тэнк. Он говорит, что опыты с виртуальным миром помогут ответить на эти вопросы.

Разумеется, профессор Тэнк — не единственный учёный, пытающийся раскрыть тонкости в работе гиппокампа, нейронов места и их роль в пространственной ориентации и памяти. Есть, к примеру, любопытные эксперименты Мэтью Уилсона (Matthew A. Wilson) из института обучения и памяти Массачусетского технологического (Picower Institute for Learning and Memory) и целый ряд других исследований.

Но красота изобретения из Принстона в том, что оно, по сути, является универсальным. В следующий раз под прицелом сенсоров может оказаться вовсе не гиппокамп, а какой-то иной участок. Высокая точность метода съёмки в сочетании с виртуальной средой поможет смоделировать массу условий и проверить кучу гипотез о работе мозга.

В этом уверен нейрофизиолог Дуглас Ниц (Douglas Nitz) из Калифорнийского университета (UCSD) , прокомментировавший достижение коллег. "Исследование представляет собой наглядный пример того, что будет доступно для изучения в следующее десятилетие", — радуется Дуглас.