Ajastus on võtmetähtsusega ajurakkude jaoks, mis kontrollivad keerulist motoorset aktiivsust, nagu linnulaul, leiab PLOS Biology avaldatud uus uuring.
"Saate palju rohkem teada selle kohta, mida lind laulab, kui vaatate tema ajus vallanduvate neuronite ajastust, mitte aga nende vallandumiskiirust," ütleb Sam Sober, Emory ülikooli bioloog, kelle laboris on. juhtis uuringut. "Vaid millisekundiline erinevus neuroni aktiivsuse ajastuses muudab linnu nokast tulevat heli."
Leiud on esimesed, mis viitavad sellele, et neuronite täpne ajastus on motoorsetes süsteemides vähem alt sama oluline kui sensoorsetes süsteemides ja võib-olla kriitilisem.
"Aju võtab vastu teavet ja mõtleb välja, kuidas suhelda maailmaga elektriliste sündmuste kaudu, mida nimetatakse aktsioonipotentsiaalideks, või neuronite aktiivsuse hüppeid," ütleb Sober. "Neuroteaduse suur eesmärk on aju dekodeerida, mõistes seda protsessi paremini. Oleme selle eesmärgi poole astunud veel ühe sammu."
Soberi labor kasutab näidissüsteemina bengali vinte, tuntud ka kui seltskonnavindid. Sellel, kuidas linnud oma laulu juhivad, on palju ühist inimeste kõnega – nii selles, kuidas seda varases eas õpitakse, kui ka selles, kuidas seda täiskasvanutel häälitsetakse. Linnulaulu närvirajad on samuti hästi teada ja piirduvad selle ühe tegevusega.
"Laululinnud on parim süsteem mõistmaks, kuidas aju juhib keerulist häälekäitumist, ja üks parimaid süsteeme motoorse käitumise kontrolli mõistmiseks üldiselt," ütleb Sober.
Teadlased on juba ammu teadnud, et sensoorse teabe (nt nägemine, heli ja maitse) tõlgendamiseks võib organism ajurakkudes tekkivate hüpete ajastus olla olulisem kui sagedus või nende vallandumiste koguarv. Näiteks kärbeste kohta tehtud uuringud on näidanud, et nende visuaalsed süsteemid on varjude liikumise suhtes väga tundlikud. Vaadates kärbse neuronite naelu ajastamist, saate määrata kärbse nägemise varju kiiruse.
Looma füüsiline reaktsioon stiimulile on aga palju aeglasem kui millisekundi ajaskaala, mille jooksul naelu tekitatakse.
"Eeldati, et kuna lihastel on suhteliselt aeglane reaktsiooniaeg, ei saa neuronites olev ajastuskood muuta keha liikumist, " ütleb Sober.
Kaine labori Emory bakalaureuseõppe üliõpilasel Claire Tangil tekkis idee seda eeldust testida. Ta pakkus välja katse, mis hõlmas matemaatilisi meetodeid, mida ta õppis füüsilise bioloogia tunnis. Tunni andis Emory biofüüsik Ilja Nemenman, kes on ekspert arvutustehnikate kasutamises bioloogiliste süsteemide uurimisel.
"Claire on andekas matemaatik, programmeerija ja bioloog," ütleb Sober Tangi kohta, kes on praegu San Francisco California ülikooli magistrant. "Ta andis suure panuse uuringu kavandamisse ja tulemuste analüüsimisse."
Kaasautorite hulgas on ka teabeteooria juhtiv ekspert Nemenman; laborant Diala Chehayeb; ja Kyle Srivastava, Emory/Georgia Techi biomeditsiinitehnika kraadiõppe programmi magistrant.
Teadlased kasutasid tervet rida elektroode, millest igaüks oli juuksekarvast õhem, et registreerida täiskasvanud vintide üksikute neuronite aktiivsust nende laulmise ajal.
"Linnud kordavad iseennast, lauldes mitu korda sama silpide jada," ütleb Sober. "Konkreetne silpide jada sobib konkreetse neuronite vallandumisega. Ja iga kord, kui lind laulab jada, laulab ta seda veidi erinev alt, veidi kõrgema või madalama helikõrgusega. Neuronite vallandumine on samuti veidi erinev."
Linnulaulu akustilised signaalid salvestati koos ajastuse ja üksikute neuronite kiirgamise kiirusega. Teadlased rakendasid teabeteooriat, distsipliini, mis oli algselt mõeldud sidesüsteemide, nagu Internet või mobiiltelefonid, analüüsimiseks, et analüüsida, kui palju on võimalik õppida linnulaulu käitumise kohta, vaadates piikide täpset ajastust ja nende arvu.
Tulemus näitas, et ühe laulusignaali kestuse ehk 40 millisekundi jooksul sisaldas hüpete ajastus 10 korda rohkem teavet kui piikide kiirus.
"Meie leiud näitavad, et teil võib närvikoodis palju teavet puudu olla, kui te ei arvesta ajastust," ütleb Sober.
Ta lisab, et sellised täiustused meie arusaamises sellest, kuidas aju kontrollib füüsilist liikumist, sisaldavad palju potentsiaalseid terviserakendusi.
"Näiteks," ütleb ta, "üks uurimisvaldkond on keskendunud sellele, kuidas salvestada halvatud inimeste ajust pärinevaid närvisignaale ja seejärel kasutada signaale jäsemete proteeside juhtimiseks. Praegu kipub see uurimisvaldkond keskenduge neuronite tulistamiskiirusele, selle asemel, et võtta arvesse hüpete täpset ajastust. Meie töö näitab, et vähem alt laululindude puhul saate käitumise kohta palju rohkem teada, kui vaadelda hüpete ajastust kui hüpete kiirust. Kui see selgub, et see oleks tõsi ka inimeste puhul, saab ajastuse teavet analüüsida, et parandada patsiendi võimet proteesi kontrollida."
Uuringu videot saab vaadata siit:
