«Поскольку наш метод не содержит меток, мы визуализировали этот тип нейронов, дифференцирующихся и созревающих из клеток-предшественников нейронов в течение 12 дней без повреждений», — сказал Попеску. "Я думаю, что этот (метод) — практически единственный способ, которым вы можете отслеживать так долго."
Scientific Reports недавно опубликовал свою статью по теме "Безмаркировочная характеристика возникающих нейронных сетей человека"."
Используя покадровые измерения, исследователи могут отслеживать изменения с течением времени. «Мы изучали нейроны каждые 10 минут в течение 24 часов, чтобы увидеть, как меняются пространственная организация и динамика массопереноса», — сказал Тэу Ким, один из ведущих авторов статьи.
Метод SLIM измеряет распределение сдвига длины оптического пути или эффективную длину пути, по которому свет проходит через образец. «Свет, проходящий через сам нейрон, будет в некотором смысле медленнее, чем свет, проходящий через среду вокруг нейрона», — объясняет Ким. Учет этой разницы позволяет исследователям видеть активность клеток — то, как клетки движутся, формируют нейронные кластеры, а затем соединяются с другими клетками внутри кластера или с другими кластерами клеток.
«Отдельные нейроны действуют так, как будто они попадают в Facebook», — объясняет Попеску. «В наших фильмах вы можете увидеть, как они расширяют эти руки, эти процессы и начинают формировать новые связи, создавая сеть."Как и многие пользователи Facebook, после установления некоторых соединений нейроны отвлекают внимание от поиска новых связей и начинают общаться друг с другом, обмениваясь материалами и информацией.
По словам исследователей, процесс общения начинается примерно через 10 часов; в течение первых 10 часов исследования показывают, что основная активность нейронов направлена на создание массы в виде нервных расширений или нейритов, что позволяет им расширять зону действия.
«Поскольку SLIM позволяет нам одновременно измерять несколько фундаментальных свойств этих нейронных сетей по мере их формирования, мы впервые смогли понять и охарактеризовать связь между изменениями, которые происходят в широком диапазоне различных пространственных и временных масштабов. Это невозможно сделать с какой-либо другой существующей технологией », — объясняет Мустафа Мир, ведущий автор исследования.
Исследователи использовали необработанные клетки и клетки, обработанные хлоридом лития, который задерживает рост нейритов.
Это позволило им сравнить массу как обработанных, так и необработанных клеток и показать, что основной рост клеток происходит во время фазы соединения, когда дендриты растягиваются внутри и между кластерами.
«Когда мы впервые сравнили данные обработанных и необработанных образцов, стало ясно, что этот метод дает ответы на важные вопросы нейробиологии и биологии развития. Многие заболевания приводят к незначительным изменениям в том, как нейронные сети организуются и ведут себя, и теперь у нас есть инструмент для практического изучения этих изменений », — сказал Мир.
Работа выполняется в сотрудничестве с научно-техническим центром, спонсируемым Национальным научным фондом, Emergent Behaviors of Integrated Cellular Systems (EBICS), который является мультиинституциональным проектом под руководством Массачусетского технологического института, Технологического института Джорджии и Университета Иллинойса.
Объектом в Иллинойсе руководит Рашид Башир из компании Beckman 3D Micro- and Nanosystems Group и глава департамента биоинженерии штата Иллинойс.
EBICS изучает способ, которым сложные системы и модели возникают из относительно простых взаимодействий, с целью создания живых многоклеточных машин, которые решают реальные проблемы в области здравоохранения, безопасности и окружающей среды.
«Через этот центр за последние четыре года мы разработали ряд инструментов, пытающихся понять эмерджентность, пытаясь определить, что означает эмерджентность», — сказал Попеску. "Этот документ является наглядным примером нашего прогресса в определении и количественной оценке этого важного и универсального явления.
«Мы разработали эти методы на основе SLIM, чтобы понять, в каком масштабе клетки организуются, они становятся предсказуемыми.
Мы количественно оцениваем возникновение по сравнению с пространственными и временными масштабами, в которых происходит порядок. Формирование нейронной сети — прекрасный пример того, как происходит эмерджентность.
Вы развертываете ячейки, которые не имеют ничего общего друг с другом — они полностью независимы. Затем, менее чем через 24 часа они начинают разговаривать друг с другом — действуют больше как ансамбль, организованная группа, а не как отдельные лица. Используя SLIM, мы можем подтвердить, что, хотя структурно отдельные клетки не сильно меняются за короткие промежутки времени, быстро развивается их расположение в пространстве и их коллективное поведение во времени."
Попеску надеется, что его работа поможет в создании машин, которые помогут решить вопросы, связанные со здоровьем, включая болезнь Альцгеймера, нарушения памяти и старение.
Первый шаг — выявить детерминированное поведение нервных клеток и найти методы лечения, которые улучшают это предсказуемое поведение.
«Я думаю, что у нас есть набор хороших инструментов, чтобы как структурно, так и динамически определить разницу, когда клетки сейчас функционируют в разных режимах. План состоит в том, чтобы контролировать предсказуемую часть, такую как перенос материала в нейронах или биение в клетках сердца, и, надеюсь, заставить клетки выполнять небольшие задачи ", — сказал Попеску.
«Хотя в этом исследовании мы использовали SLIM для изучения нейронных сетей, продемонстрированная здесь технология может быть применена к широкому спектру биологических систем, это только верхушка айсберга», — сказал Мир.
«Технология SLIM имеет огромные перспективы для визуализации не только клеточных сетей, но и целых срезов мозговой ткани, где сохраняются связи, заложенные во время разработки, и выражаются естественные функции», — сказала Марта Джиллетт, нейробиолог из Neurotech Group в Институт Бекмана и соавтор исследования. "Неоднородности между отдельными клетками функционально специализированных областей мозга становятся ключевыми факторами, влияющими на здоровые и болезненные состояния. Возможность анализировать отдельные клетки в многоклеточной микросреде, которая сохраняет естественную структурную и функциональную сложность мозга, является серьезной проблемой, которую можно решить с помощью SLIM."