УДК 612.825.249
КОННЕКТОМИКА: НЕЙРОФИЗИОЛОГИЯ, ДОСТИЖЕНИЯ
И ПЕРСПЕКТИВЫ
© 2015 г. Н. Н. Лебедева, Л. А. Майорова, Е. Д. Каримова, Е. А. Казимирова
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, г. Москва
Обзор посвящен исследованиям в относительно новой области нейробиологии - коннектомике. Рассматриваются теоретические и прикладные аспекты изучения коннектома человека. Дается определение коннектома, а также таких его атрибутов как коннективность, сети покоя и сеть по умолчанию. В обзоре освещены основные современные методы исследования коннектома, уже имеющиеся данные о строении коннектома в норме и при патологии, а также обозначены перспективы развития новой области знаний - коннектомики.
Ключевые слова: коннектомика, коннектом, коннектотип, сети покоя, сеть по умолчанию, коннективность
ВВЕДЕНИЕ
Коннектомика - область нейронаук, предметом изучения которой является коннектом. Коннектом - полное описание структуры связей нервной системы организма [198].
Происхождение и употребление термина "Коннектом" берёт начало в 2005 г., когда Олаф Спорнс в Университете Индианы и Патрик Хагманн из университетской больницы Лозанны независимо друг от друга предложили термин "Коннектом" для обозначения схемы нейронных связей в мозге. Этот термин неслучайно созвучен понятию "геном" - так авторы хотели подчеркнуть параллель между генетическим кодом, определяющим биологическую уникальность индивидуума, и коннектомом, характеризующим особенности личности.
На сегодняшний день коннектом человека, включающий в себя 100 миллиардов нервных клеток и в 10 000 раз больше соединений, не расшифрован. Однако имеется ограниченный пока пул исследований, посвященных изучению определенных сетей внутри коннектома человека в норме и при патологии (например, при болезни Альцгеймера, шизофрении, инсульте и т.д.). В перспективе практическая ценность таких исследований заключается в разработке принципиально новых диагностических и прогностических методов, не говоря о значимости для фундаментальной науки.
Стоит отметить, что коннектом - это динамическая структура, т.е. он включает в себя как струк-
турные связи (представленные, например, белым веществом головного мозга), так и функциональные сети, организующиеся в рамках выполнения определенной задачи или спонтанно в покое, при этом и те и другие подвержены изменениям.
Большой научно-практический интерес представляют собой функциональные сети, обладающие малой вариативностью внутри популяции. К ним относятся, например, т.н. сети покоя -RSNs (resting state networks), включая сеть по умолчанию - DMN (default mode network). Активность данных сетей можно зарегистрировать с помощью фМРТ/ЭЭГ/МЭГ у человека в состоянии расслабленного бодрствования или в промежутках между выполнением заданий.
Для определения меры соединения узлов коннектома между собой в зарубежной литературе используется термин connectivity (функциональная/анатомическая). В русскоязычной литературе также имеется термин коннективность - связность компонентов системы, возможность соединения (например, компьютеров между собой), способность к взаимодействию (например, программ между собой) [248] - используемый пока только в области технических наук.
Благодаря коннектомике в настоящее время наблюдается постепенный сдвиг представлений о механизмах психических и неврологических заболеваний от относительно узкого локализа-ционизма к представлениям о целых нейронных сетях, как патогенетическом субстрате. Так, во множестве работ показано изменение функцио-
нальной и анатомической коннективности головного мозга (ГМ) при различных патологиях.
Такой подход представляется перспективным как для фундаментальных исследований, так и для клинической практики - от разработки методов ранней диагностики, до обнаружения мишеней терапевтического воздействия.
В данном обзоре рассматриваются теоретические и прикладные аспекты изучения коннектома человека.
1. ИСТОРИЯ ИЗУЧЕНИЯ КОННЕКТОМА
Несмотря на то, что термин "коннектом" появился сравнительно недавно, изучение в этой области имеют достаточно богатую историю [43]. Вопрос связи структуры и функции является одним из основополагающих как в естественных науках в целом, так и в нейрофизиологии в частности. Поскольку мозг - сложная система, состоящая из множества элементов, важна не только структура сама по себе, но и целостность ее связей (в случае мозга - проводящих нервных путей) с другими областями. Понимание того, в каком участке мозга нарушения приводят к определенному заболеванию или отклонению, позволяет своевременно начать лечение. Связь болезней с повреждением проводящих путей активно отстаивалась Константином фон Монаковым, который критиковал теорию локализации психических функций. Он исследовал корково-таламические связи, последствия ретроградной дегенерации нервных волокон при корковых поражениях и ввел понятие диашиза - явления выпадения функций областей, не поврежденных непосредственно, однако связанных с пораженными участками [152]. Руководствуясь подобными размышлениями, Владимир Михайлович Бехтерев в конце XIX в. провел подробнейшие для своего времени исследования анатомии проводящих путей спинного и головного мозга [1]. Полученные им данные сыграли огромную роль в развитии неврологии и психиатрии. Над изучением тонкой организации мозга и процесса его развития работал Пауль Флексиг, который использовал для этого изобретенный им миелогенетический метод [72].
Внимание исследователей того времени (вплоть до начала ХХ в.) было сконцентрировано на участках, отвечающих за более четко определяемые в эксперименте функции - зрительной, слуховой, моторной коре. Префронтальная кора долгое время считалась "молчащей" и "бездействующей" областью мозга, поскольку ее стимуляция
не давала четкого и воспроизводимого эффекта, а травмы не приводили к однозначным, выделяемым и повторяющимся нарушениям [2]. Однако постепенно стало ясно, что именно лобные доли определяют многие высшие психические и когнитивные функции, а их повреждение приводит к заболеваниям со сложной и разнообразной симптоматикой, таким как шизофрения и синдром лобных долей [3]. Было сделано предположение, что лобные доли являются интегративным центром, позволяющим организовывать поведение на основании данных, полученных от различных сенсорных областей. Подтверждением этого является и строение проводящих путей префронтальной коры - она соединена как с подкорковыми структурами (миндалина, базальные ганглии, таламус), так и с мозжечком и с большим количеством зон коры больших полушарий.
Первая карта нейронов и нервных путей была описана еще в 1986 г., для круглого червя СаепогЬаЬёШз е^аш [228]. Вся нервная система этого создания насчитывает всего 302 нейрона, поэтому даже при более скромных, чем сейчас, технических возможностях, ученым удалось картировать все 7000 соединений между ними. На сайте wormatlas.org доступна информация не только о каждом нейроне, но и подробный анатомический атлас нематоды и информация об ее генетическом аппарате (рис.1).
Рис 1. Изображение коннектома С.е^аш; точки - нейроны, линии - связи между ними [36].
Недавно стало известно о первом "воплощении" коннектома нематоды: на основании нейронных связей С. е^апсе из конструктора "Лего" был сконструирован робот ЕУ3, способный адекватно (подобно нематоде) реагировать на ограниченный набор внешних раздражителей [35]. Робот обладает сенсорами, моделирующими обонятельные и механические рецепторы, и моторными приводами, способными двигать механизм вперед и назад, а также поворачивать. Изначально в робота заложили 302 "нейрона", каждый из которых представлен портом со своим /Р-адресом. Пере-
Connectome Framework
Using Monobrick to communicate with the EV3
Sensors
Read the sensors and if activated, send a weighted value to the appropriate sensory neurons
Output
Muscles are represented in a matrix divided by left and right and weights are applied as the muscles are activated by incoming neuron excitation. The
Muscle weights are summed on the left and right sides and the totals are applied to the left and right motors
Рис 2. Схема сенсорного и моторного потоков информации робота EV3 [35].
дача сигнала осуществляется (ТОР-сообщениями, ] в которых кодируется тип связи (возбуждающие ] или тормозящие), и количество связей. Тип связи ] определяет знак коэффициента, а количество -величину коэффициента. Каждый порт-нейрон ] имеет свою пороговую характеристику, и если в сумме переданные коэффициенты ее превышают, то он, в свою очередь, начинает передавать сигнал сам. При получении сигнала, имитирующего наличие еды, робот едет вперед, а если активируются датчики прикосновения, сигнализирующие о препятствии - начинает движение в противо- ] положном направлении или разворачивается. Главное, что отличает его в выполнении этих, в общем-то, элементарных, действий - отсутствие прописанного алгоритма, программно заданных команд. То есть не существует специфичных команд, таких как "если пришел сигнал на сенсор номер один - продвигаться вперед, а если на сенсор номер два - назад". Все "поведение" робота 1 реализуется на основании воспроизведения кон-нектома нематоды (рис. 2).
Нематода С. е^аш - единственный на сего- ' дняшний день организм, для которого известна структура всей нервной системы и получен кон- 1 нектом. Однако это не позволило исследователям 1 ответить на все вопросы и понять, как работает даже такая относительно простая нервная система. В работе коллектива под руководством Демина предлагается обучающаяся система 1 управления, моделирующая работу нейронного контура управления хемотаксисом нематоды С. е^аш. Для создания обучаемых нейронных контуров предложена модель обучаемых логических нейронов. При помощи ЗО-симулятора <
нематоды была проведена серия успешных экспериментов по обучению предложенной модели. При этом наблюдалось значительное визуальное сходство поведения модели с поведением реальной нематоды. Результаты экспериментов показали, что двигательная функция и связанные с ней механизм
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.