Исследовать живой человеческий мозг можно далеко не всеми способами: многие эксперименты по очевидным этическим причинам невозможны. Поэтому учёные выращивают в лаборатории мозговые органоиды — крошечные трёхмерные структуры из человеческой нервной ткани.
Это не миниатюрные копии полноценного мозга. Однако они воспроизводят часть его клеточной организации и электрической активности, что позволяет изучать процессы, которые нельзя экспериментально исследовать внутри мозга живого человека.
Теперь команда нейробиолога Ёсихо Икэути из Токийского университета пошла дальше: учёные вырастили несколько таких органоидов, соединили их между собой и обнаружили, что сеть из трёх органоидов способна научиться различать, откуда поступает сигнал.
Органоиды выращивали из зрелых человеческих клеток, которые предварительно перепрограммировали в состояние, похожее на стволовые клетки. Затем их направили по пути развития нервной ткани.
Получившиеся небольшие фрагменты разместили на специальных чипах с множеством электродов. Через них исследователи могли подавать электрические импульсы и одновременно регистрировать активность нервных клеток.
На одних чипах находился один органоид, на других — два, а на третьих — три.
После этого образцы оставили более чем на две недели. За это время сгруппированные вместе органоиды успели отрастить аксоны — длинные отростки нервных клеток, по которым передаются сигналы, — и сформировать связи друг с другом.
Записи электрической активности показали, что связанные органоиды начали работать синхронно. Это подтвердило, что между ними действительно сформировались функциональные нервные сети.
Затем началась основная часть эксперимента. Каждый день в течение двух недель исследователи подавали электрические импульсы в две разные точки, по 100 раз в каждую, и фиксировали возникающую активность.
Если на чипе находился один органоид, стимулировали две разные области внутри него. В сети из двух органоидов оба типа сигналов подавали на один, а активность измеряли на втором. В сети из трёх органоидов стимулировали два разных органоида, а реакцию регистрировали в третьем, который напрямую не получал импульсов.
Учёные хотели выяснить, сможет ли нервная ткань после многократной стимуляции начать по-разному реагировать в зависимости от того, откуда пришёл сигнал.
Для анализа использовали алгоритмы машинного обучения. Их задачей было определить по характеру электрической активности, какая из двух точек была простимулирована.
В начале эксперимента места стимуляции специально подобрали так, чтобы возникающие реакции было трудно отличить друг от друга. Алгоритм правильно определял источник сигнала лишь примерно в половине случаев — фактически на уровне случайного угадывания.
После двух недель повторной стимуляции ситуация изменилась.
У одиночных органоидов и у сетей из двух органоидов заметного улучшения не произошло: реакции на два разных сигнала по-прежнему оставались похожими.
Зато в сетях из трёх органоидов активность третьего органоида постепенно начала различаться в зависимости от того, с какого из двух связанных с ним участков поступил сигнал.
Реакции стали быстрее, стабильнее и сильнее отличались друг от друга по пространственному распределению активности.
При этом сети из трёх органоидов, которые не подвергались повторной электрической стимуляции, такого улучшения не показали. Значит, эффект нельзя было объяснить просто тем, что нервная ткань ещё две недели росла и созревала.
По мнению исследователей, именно повторяющиеся сигналы заставили сеть перестроиться.
Это крайне простая форма обучения, очень далёкая от сложной обработки информации полноценным человеческим мозгом. Однако эксперимент показывает, что организация нервной ткани в несколько связанных между собой модулей с разными ролями может быть важным условием для появления способности различать источники информации.
Человеческий мозг устроен похожим образом в том смысле, что он не представляет собой одну однородную сеть. Он разделён на области с собственными локальными цепями, которые связаны между собой более длинными нервными соединениями.
Авторы считают, что результаты дают новый способ изучать, как из относительно простых нервных сетей постепенно могут возникать более сложные функции обработки информации.
Следующим шагом исследователи называют эксперименты с более сложными сигналами и задачами. Они также хотят найти отдельные клетки или нейроны, которые могут играть роль ключевых узлов и обеспечивать связь внутри органоидов и между ними.
Исследование опубликовано в журнале Communications Biology.
