Mózg muchy jak superkomputer

| Nauki przyrodnicze
Image Editor, CC-BY

My, ludzie, uważamy swój wzrok za coś doskonałego i traktujemy jako „wzorzec" wyglądu świata. A tymczasem pod wieloma względami na tym polu biją nas nie tylko zwierzęta takie jak sowy ale także wiele owadów, nawet głupiutkie muszki - owocówki.

Jakich właściwości wzroku powinnyśmy najbardziej zazdrościć innym stworzeniom? Wybór jest szeroki: widzenie w ciemnościach, postrzeganie podczerwieni i ultrafioletu, postrzeganie polaryzacji światła, natychmiastowa detekcja ruchu. Tylko filmowy Predator miał to wszystko. Każdy pewnie wybrałby co innego, sportowcom, na przykład piłkarzom, zapewne przydałaby się umiejętność natychmiastowej reakcji na ruch - jakże wzrosła by ich skuteczność! My możemy sobie tylko o tym pomarzyć a tymczasem taką umiejętnością dysponują zwykłe muchy. Jak się okazuje, mikroskopijny móżdżek muchy potrafi przetwarzać sygnały wizualne z szybkością nieosiągalną ani dla nas, ani dla najlepszych superkomputerów. Postrzegają one najszybszy nawet ruch, trwający ułamki sekund, w sposób, jaki można porównać jedynie z obserwowaniem ruchu w zwolnionym tempie.

Matematyczny model przewidujący w jaki sposób mózg muchy przetwarza obraz powstał już w 1956 roku. Potwierdziło go wiele eksperymentów, przez pół wieku jednak niewykonalne było zbadanie i zweryfikowanie rzeczywistej architektury połączeń pomiędzy jego neuronami. Nawet dziś, kiedy potrafimy mierzyć aktywność poszczególnych komórek nerwowych przy pomocy miniaturowych elektrod, mózg muchy jest po prostu zbyt mały na zastosowanie takiej techniki.

Z zagadnieniem zmierzyli się naukowcy Instytutu Neurologicznego Maxa Plancka w Martinsried, badając w działaniu system nerwowy muszki owocówki (Drosophila melanogaster). Podeszli oni jednak do zagadnienia w zupełnie inny sposób i zamiast elektrod posłużyli się najnowszymi zdobyczami biologii i zmodyfikowali obiekt swoich badań genetycznie. Do komórek nerwowych muszki wprowadzono molekułę TN-XXL, mającą właściwości fluorescencyjne. W ten sposób neurony zmodyfikowanych muszek same sygnalizowały swoją aktywność. Do śledzenia tej sygnalizacji posłużono się laserowym mikroskopem dwufotonowym.

Jako źródło „wrażeń" dla badanych Drosophila melanogaster wykorzystano ekran LED wyświetlający świetlne wzory. Potrzebne było jeszcze wyłowienie słabych sygnałów świetlnych fluorescencyjnych neuronów spośród znacznie silniejszego światła ekranu, ale po uporaniu się z tym problem i synchronizacji mikroskopu z wyświetlaczem można było przeprowadzić badania nad systemem wykrywania ruchu owocówek.

W pierwszych doświadczeniach zbadano funkcjonowanie komórek L2, otrzymujących sygnały bezpośrednio z fotoreceptorów w oku muchy. Fotoreceptory reagują na dwa rodzaje zdarzeń: zwiększanie intensywności światła i jej zmniejszanie, przekazując sygnał dalej. Okazało się jednak, że badane komórki L2 przetwarzają otrzymywany sygnał i przekazują dalej tylko informację o zmniejszaniu się siły światła. Nie jest znana rola takiego szczególnego filtrowania, ale oczywiste jest, że w takim razie musi istnieć inna grupa komórek, odpowiedzialna za przekazywanie sygnałów o zwiększaniu intensywności światła.

Już pierwsze eksperymenty przyniosły więc zaskakujące wyniki i odsłoniły nowe obszary badań. Zespół badawczy pod kierunkiem Dierka Reiffa liczy na wiele jeszcze odkryć i zastosowań. Zamierza on krok po kroku i neuron po neuronie prześledzić cały układ detekcji ruchu i sposób, w jaki przetwarza on informacje na poziomie komórek. Na rezultaty badań niecierpliwie czekają też współpracownicy z projektu Robotics.

Członkowie zespołu to Dierk F. Reiff, Johannes Plett, Marco Mank, Oliver Griesbeck, Alexander Borst; ich praca na ten temat została opublikowana w magazynie Nature Neuroscience.

układ nerwowy detekcja ruchu przetwarzanie obrazu muszka owocówka Drosophila melanogaster Max-Planck-Gesellschaft Dierk Reiff