Полная карта мозга не поможет понять его механизмы. Почему схема нейронных связей не соответствует реальной работе?

В нейронауке существует фундаментальное допущение: структура нейронной сети должна определять ее функцию. Создание коннектома — полной карты синаптических связей — поможет понять все принципы работы мозга. Идеальной моделью для такой задачи является нематода Caenorhabditis elegans, чья нервная система из 302 нейронов полностью картирована.

Однако недавнее исследование проводит прямое сопоставление анатомической структуры с реальной сигнальной активностью и приходит к выводу, что это допущение требует серьезной корректировки.

Два представления одной сети: анатомия и сигнал

В основе работы лежит сравнение двух различных, но взаимодополняющих карт нервной системы червя.

1. Анатомическая сеть (коннектом) — это подробная карта всех физических контактов между нейронами. Она показывает, какие нейроны соединены друг с другом синапсами. По сути — какие нейроны потенциально могут обмениваться информацией напрямую.
2. Сигнальная сеть (функциональная) — это динамическая карта, которая показывает, какие нейроны на самом деле активируют друг друга в процессе работы. Эту карту получают, стимулируя один нейрон и наблюдая, какие другие нейроны на это реагируют. Это называют каузальными связями.

Ожидалось, что эти две карты будут очень сильно, если не полностью, совпадать. Однако результаты исследования показали глубокие расхождения в их организации.

Группы нейронов организованы по-разному

Сложные сети, включая мозг, организованы по модульному принципу. Нейроны формируют группы, внутри которых связи значительно плотнее, чем с остальной сетью. Эти модули, как правило, соотносятся со специализированными функциональными блоками.

Сравнение модульной структуры выявило принципиальные различия:

• Анатомическая сеть была разделена на 20 небольших, четко очерченных групп.
• Сигнальная сеть, напротив, состояла всего из 6 крупных, более рассредоточенных модулей.

Ключевой вывод заключается в том, что границы этих модулей практически не совпадали. Нейроны, которые согласно анатомической карте принадлежали к одному сообществу, в функциональной сети могли быть частью разных систем.

Единственное совпадение — нейроны, отвечающие за глотку. Эта часть нервной системы физически почти полностью отделена от остального мозга, поэтому ее структура и функция совпадают. Во всех остальных случаях такого прямого соответствия нет.

Ключевые нейроны в картах не совпадают

Другим важным свойством сетей является наличие узлов с максимальным числом соединений. Считается, что они играют центральную роль в управлении информацией.

Анализ показал, что состав этих групп в анатомической и сигнальной сетях практически не пересекается. Те нейроны, которые выглядят главными по количеству физических соединений, не обязательно являются главными в реальной передаче сигналов.

И здесь также нашлось исключение: пара нейронов AVEL/R оказалась центральными в обеих сетях. Этот факт подкрепляет общую тенденцию: только самые ярко выраженные черты анатомической структуры сохраняют свой статус при переходе к реальной работе.

Почему строение и работа так отличаются?

Есть несколько причин, по которым схема соединений не может точно описать работу мозга:

1. Полисинаптические пути. Анатомическая карта показывает только прямые, одношаговые связи. Но в реальности сигнал может передаваться от одного нейрона к другому через нескольких посредников.
2. Внесинаптическая передача. Коммуникация в мозге не ограничивается синапсами. Нейроны выделяют химические вещества, которые действуют на другие клетки на расстоянии. Эти связи на схеме строения не видны.
3. Динамическая природа синапсов. Синаптическая связь не является статичным элементом. Наличие физического контакта между нейронами не означает, что он всегда активен. Сила и даже сама возможность передачи сигнала может меняться.

Это исследование показало, что полная карта соединений всё равно не позволит точно понять работу мозга. Она показывает лишь возможные пути для сигналов, но не то, как они будут использоваться. Чтобы понять мозг, необходимо наблюдать за его активностью в реальном времени.