Baru petunjuk ke dalam misteri ultra-rumit otak sel yang dikenal sebagai neuron

Temuan mereka - muncul dalam edisi bulan ini jurnal Nature Neuroscience - bertentangan dengan ide yang diterima secara luas mengenai "aritmatika" neuron gunakan untuk memproses informasi.

"Sangat menakjubkan bahwa setelah seratus tahun penelitian neuroscience modern, kita masih belum tahu fungsi pengolahan informasi dasar neuron," kata Bartlett Mel, seorang profesor di Sekolah Viterbi USC Teknik dan penulis kontribusi dari artikel jurnal .

"Secara historis, telah paling sering diasumsikan bahwa jumlah sel otak hingga input rangsang yang linear, yang berarti bahwa eksitasi yang disebabkan oleh dua input A dan B diaktifkan bersama-sama sama dengan jumlah dari Eksitasi yang disebabkan oleh A dan B disajikan secara terpisah."

"Kami menunjukkan bahwa sel secara signifikan melanggar aturan itu," kata Mel.

Tim menemukan bahwa penjumlahan dari informasi dalam suatu neuron individu tergantung pada mana input terjadi, relatif satu sama lain, pada permukaan sel.

Untuk memahami pekerjaan tim dan pentingnya temuan, ia membantu untuk mengetahui lebih banyak tentang sel otak.

Semua pengolahan informasi yang terjadi di otak dikelola oleh web neuron. Sel-sel hidup datang dalam berbagai bentuk dan ukuran, sering menyerupai pohon atau semak-semak.

Sebuah neuron menerima masukan dari neuron lain di ribuan situs - yang disebut sinapsis - tersebar di seluruh permukaannya. Setiap sinapsis menghasilkan respon tegangan kecil lokal ketika itu diaktifkan.

Menurut pandangan klasik dari aliran, neuron tanggapan sinaptik bawah cabang-seperti sel dendrit, yang bertindak seperti kabel listrik dan menumpuk di sel tubuh. Jika respon tegangan keseluruhan ada cukup, lonjakan listrik dipecat, dibawa turun akson sel dan dikomunikasikan kepada ratusan atau ribuan neuron lainnya.

"Bukti terbaru menunjukkan cerita ini tidak begitu sederhana, meskipun," kata Mel. "Sinyal input dapat berinteraksi satu sama lain dalam dendrit dan mungkin sangat berubah dalam perjalanan mereka ke sel tubuh."

"Secara khusus," tambah Mel, "cabang individu pohon dendritik dapat, dalam kondisi tertentu, menghasilkan paku lokal yang sangat memperkuat respon sinaptik lokal dalam pohon dendritik."

Tim berangkat untuk mendirikan "aritmatika" yang digunakan oleh neuron untuk menggabungkan input sinaptik banyaknya, berfokus pada neuron berbentuk piramida yang membentuk sebagian dari materi abu-abu kortikal otak.

Percobaan dilakukan di Haifa, Israel oleh Alon Polsky, penulis utama kertas dan mahasiswa pascasarjana di Technion, dan Jackie Schiller, kontribusi penulis dan co-peneliti utama.

Menggunakan irisan jaringan otak kortikal dari tikus, Polsky dan terletak Schiller neuron piramidal individu, mengisinya dengan pewarna untuk tujuan visualisasi (sel sebaliknya transparan) dan, dengan menggunakan elektroda ekstraseluler, menstimulasi sel yang sangat dekat dengan cabang-cabang dendrit mereka.

Saat merekam tegangan pada sel tubuh, tim akan memberikan kejutan melalui satu atau dua elektroda merangsang diarahkan ke lokasi yang berbeda di pohon dendritik, misalnya, untuk cabang dendritik yang sama atau berbeda.

Mereka kemudian akan membandingkan respon tegangan pada sel tubuh sebagai dua input yang diaktifkan terlebih dahulu secara terpisah dan kemudian bersama-sama.

"Hal yang kuat tentang metode [Schiller] adalah bahwa Anda dapat melihat di mana Anda sedang menggairahkan karena pewarna tumbuh sedikit lebih cerah dimanapun sinapsis diaktifkan," kata Mel, yang bekerja dengan tim jarak jauh dari USC dengan berkolaborasi pada desain eksperimen dan analisis data.

"Anda dapat mengarahkan rangsangan ke lokasi spasial sangat spesifik pada sel dan mulai melihat apa yang membuat perbedaan lokasi. "Lokasi, lokasi, lokasi 'bahwa ungkapan lama yang nyata real berlaku untuk neuron juga."

Data menunjukkan bahwa tiga skenario yang berbeda dapat terjadi ketika dua elektroda A dan B digunakan untuk merangsang cabang dendritik yang sama:

• Jika respon total terhadap dua masukan (elektroda A dan B) turun di bawah ambang batas menembak cabang lokal, penjumlahan terlihat linier - A plus B.

• Jika kedua input hanya cukup kuat yang bersama-sama mereka menyeberangi ambang lokal, penjumlahan terlihat superlinear - lebih dari A ditambah B.

• Jika setiap masukan individu cukup kuat untuk melewati ambang pintu lokal dengan sendirinya, penjumlahan adalah sublinear - kurang dari A ditambah B.

Mel menjelaskan titik terakhir dengan cara ini: "Jika dua orang berusaha untuk membangun api bersama-sama dan mereka masing-masing memiliki kecocokan, api tidak akan membakar dua kali sebagai terang atau dua kali sebagai ucapan terima kasih panas untuk pertandingan kedua, setelah itu sudah dimulai dengan yang pertama. Pertandingan kedua adalah tidak relevan. "

Berbeda dengan penjumlahan dari input dikirim ke cabang yang sama, para peneliti menemukan bahwa penjumlahan dari input pada cabang-cabang dendrit yang berbeda selalu tampak linier - seperti pencahayaan dua kebakaran terpisah.

Temuan mendukung pemodelan studi tahun 2003 yang dilakukan di laboratorium Mel, di mana ia dan mahasiswa pascasarjana Panayiota Poirazi meramalkan bahwa neuron piramidal akan berperilaku dengan cara ini. Ini adalah uji eksperimental pertama dari mereka prediksi.

"Jadi, kita sekarang pikirkan neuron dalam model dua-lapisan," kata Mel. "Lapisan pertama pengolahan terjadi dalam cabang-cabang dendrit terpisah. Masing-masing cabang secara independen menambah masukan untuk cabang itu, dan kemudian berlaku thresholding lokal sendiri non-linearitas. "

"Pada lapisan kedua dari pengolahan," tambah Mel, "hasil dari semua cabang yang berbeda ini ditambahkan bersama-sama linear pada sel tubuh, di mana mereka membantu untuk menentukan laju pembakaran keseluruhan sel."

Sedangkan hasil yang menjanjikan, tim yang pasti ini bukan kata akhir pada neuron piramidal.

"Tidak diragukan lagi, ini masih terlalu sederhana model," kata Mel. "Tapi model dua lapisan adalah deskripsi yang lebih baik, tampaknya, daripada menganggap bahwa neuron hanya menggabungkan semuanya linear dari mana-mana. Itu jelas bukan apa ini data menunjukkan. "

Menurut Mel, salah satu kompleksitas tambahan yang akhirnya harus ditangani dengan adalah bahwa input sinaptik tiba di bagian paling terpencil dari neuron - disebut seberkas apikal - dapat berinteraksi dengan cara yang halus dengan masukan tiba pada dendrit basal, lebih dekat ke sel tubuh .

"Kami sekarang ingin melihat apakah kita perlu memperluas model dua-lapisan dalam ke model tiga lapis," kata Mel. "Ini mungkin bahwa dendrit apikal basal dan setiap berperilaku seperti yang kita telah mengatakan, tetapi ketika mereka berinteraksi satu sama lain ada interaksi nonlinier tambahan yang terjadi antara mereka."

Mel menekankan bahwa "aritmatika" aturan ia dan rekan-rekannya yang ditemukan dalam neuron piramidal mungkin tidak berlaku untuk semua neuron di otak.

"Ada neuron lain yang memiliki bentuk yang berbeda, input, morfologi dan saluran ion," katanya. "Mungkin ada jawaban yang berbeda lusin untuk pertanyaan, tergantung pada apa neuron yang Anda cari di."

Sementara banyak pekerjaan ada di depan, teknik pencitraan baru, model manusia hidup dan prosedur laboratorium modern membuat tugas rumit pemahaman neuron otak jauh lebih mudah.

Pada akhirnya, Mel mengatakan, pelajaran dari neuron individu akan sangat penting untuk meningkatkan pemahaman peneliti otak secara keseluruhan.

"Kita cenderung untuk melihat otak sebagai sebuah komputer," katanya. "Jika kita ingin mengetahui bagaimana komputer ini bekerja, pertama kita harus tahu bagaimana fungsi bagian-bagian yang terpisah."

http://www.usc.edu