Краткое содержание:
Исследование нейробиологов из Нью-Йоркского университета Лангон Хелс (NYU Langone Health), опубликованное в журнале Nature, раскрыло механизм формирования рабочей памяти у дрозофил за счет обнаружения «сети разделенных аттракторов». Опубликованное в журнале Nature исследование показывает, что кратковременная направленная память формируется посредством контролируемого взаимодействия двух классов нейронов: нейронов PFG, которые отслеживают пространственную ориентацию по внутреннему компасу мозга, и нейронов hΔK, которые контролируют время формирования памяти. При появлении обонятельного сигнала, снимается ингибиторный барьер, позволяющий клеткам взаимодействовать и фиксировать устойчивую направленную память даже после исчезновения сенсорного триггера.
Ключевые факты:
- Архитектура разделенного аттрактора: Вместо использования постоянно активной петли обратной связи, мозг плодовой мухи использует «сеть разделенного аттрактора», где содержание памяти (нейроны PFG) и время запоминания (нейроны hΔK) остаются физически разделенными до тех пор, пока не будет снят разделяющий барьер.
- Хранение информации о направлении с помощью коммуникационных шлюзов: Когда коммуникационный шлюз открывается, мухи фиксируют свою пространственную навигацию, направляясь к привлекательному запаху (яблочному уксусу), и сохраняют целенаправленное движение в течение нескольких секунд после исчезновения запаха.
- Подтверждение на уровне коннектома: Полученные результаты обеспечивают прямую экспериментальную проверку давно существующей теоретической модели рабочей памяти, используя полностью картированный коннектом Drosophila melanogaster для установления связи между вычислительной теорией и физиологическими нейронными сетями.
Источник исследования: Нью-Йоркский университет Лангон Хелс (NYU Langone Health)
Рабочая память — это один из важнейших когнитивных инструментов в животном мире. Будь то человек, временно удерживающий в памяти код двухфакторной аутентификации, или насекомое, отслеживающее направление мимолетного запаха пищи, в любом случае мозг сталкивается со сложной биофизической задачей: нейронные представления должны быть достаточно стабильными, чтобы сохраняться в течение секунд или минут, и в то же время достаточно гибкими, чтобы мгновенно возникнуть и исчезнуть, не потребляя лишней энергии.
На протяжении десятилетий ученые в области теоретической нейробиологии выдвигали гипотезу, что этот баланс достигается за счет «аттракторных сетей» — цепей взаимосвязанных нейронов, чья повторяющаяся электрическая активность переходит в стабильные, длительные устойчивые состояния возбуждения.
Однако подтвердить, как живые биологические цепи реализуют динамику аттракторов, не застревая в петлях неуправляемого возбуждения, оставалось сложной задачей главным образом потому, что мозг млекопитающих содержит миллиарды плотных, перекрывающихся связей.
В настоящее время исследовательская группа под руководством Медицинской школы Гроссмана при Нью-Йоркском университете (NYU Grossman School of Medicine) подтвердила физическое существование и точный механизм работы сети аттракторов в живом мозге.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature, на примере плодовой мухи (Drosophila melanogaster) было показано, что рабочая память основана на специализированной «сети разделенных аттракторов». В этой сети клетки, удерживающие содержимое памяти, отделены от клеток, контролирующих время запоминания, и соединены активным биологическим затвором, который открывается только тогда, когда информацию необходимо сохранить.
«Наше исследование показывает, как возбужденный нейронный контур формирует краткосрочную память в ответ на восприятие запаха мухой, позволяя ей запоминать направление источника и двигаться к запаху, который она стремится удержать в памяти», — отметила ведущий исследователь Кэтрин Нагель (Katherine Nagel), доктор философии, доцент кафедры нейробиологии Медицинской школы имени Гроссмана Нью-Йоркского университета. «Ученые долгое время предполагали, что подобная организация лежит в основе рабочей памяти, однако наши эксперименты подтверждают существование этой структуры и демонстрируют механизм её работы на конкретном примере».
Работа нейронного контура PFG и hΔK в действии
Имея менее 200 000 нейронов и полностью реконструированный синаптический коннектом, дрозофила представляет собой непревзойденную модель для расшифровки сложной логики нейронных связей.
Лаборатория доктора Нагель (Dr. Nagel) задалась целью проследить, как мухи отслеживают сенсорные сигналы в окружающей среде. При воздействии привлекательного шлейфа яблочного уксуса насекомые поворачивались к источнику запаха и продолжали движение в этом направлении в течение нескольких секунд после того, как подача запаха была полностью прекращена, что послужило прямым поведенческим доказательством работы рабочей памяти.
Электрофизиологические и оптические регистрации показали, что эта устойчивая навигация координировалась двумя взаимосвязанными классами нейронов:
- PFG-нейроны (содержимое памяти): В базовых условиях PFG-нейроны непрерывно получают информацию о направлении движения от центральной системы «компаса» мухи, отслеживая положение насекомого в физическом пространстве.
- hΔK-нейроны (временной контроль): Нейроны hΔK управляют временем кодирования памяти. В большинстве случаев передача сигналов между нейронами PFG и hΔK активно блокируется ингибиторным механизмом, предотвращающим попадание в систему нерелевантных данных.
При поступлении обонятельного стимула, ингибиторный нейронный барьер открывается. Нейроны PFG и hΔK начинают обмениваться взаимными электрическими сигналами, переходя в стабильное, самоподдерживающееся аттракторное состояние. Эта взаимная обратная связь фиксирует пространственную ориентацию мухи в памяти, обеспечивая стабильный навигационный ориентир, который направляет насекомое к источнику запаха даже после того, как химический след рассеялся.
«Сейчас одна из важнейших задач в нейробиологии — понять, что делают конкретные нейронные сети, и дрозофила — одна из лучших моделей для изучения этого вопроса», — отметила доктор Нагель. «У этой мухи удивительный опыт в том, чтобы наглядно и просто показать, как работает биология человека. Я надеюсь, что она даст нам представление о таких процессах, как рабочая память, которые мы пока не можем изучить углубленно с помощью имеющихся инструментов».
От навигации дроздофилы до когнитивных архитектур
Открытие архитектуры разделенного аттрактора предлагает элегантное решение компромисса между стабильностью и гибкостью в нейронной инженерии. Физически разделяя носитель информации в памяти и триггер времени, нервная система предотвращает загрязнение рабочей памяти шумом, одновременно обеспечивая мгновенные обновления.
Доктор Нагель и ее коллеги планируют исследовать, как эта нейронная цепь функционирует в более длительных временных интервалах, и определить модулирующие нейромедиаторы, ответственные за открытие и закрытие коммуникационных ворот.
Поскольку предполагается, что динамика аттракторов лежит в основе рабочей памяти человека, пространственной ориентации и принятия решений, картирование этих вычислительных принципов в коннектоме мухи предлагает базовый уровень для понимания того, как исполнительные цепи дают сбой при когнитивных расстройствах, таких как СДВГ, шизофрения и деменция.
Ссылка на оригинальное исследование: Nature (Oct 7, 2026). “A split attractor design for rapidly writing a navigational goal.” Aaron J. Lanz, Nicholas D. Kathman, Emily Hao, Bard Ermentrout & Katherine I. Nagel. 10.1038/s41586-026-11144-9
Аннотация
Разделенная конструкция аттрактора для быстрой записи в память навигационной цели
Считается, что рекуррентные сети аттракторов лежат в основе рабочей памяти, но механизм их быстрого включения и выключения остается неясным.
В этой работе исследуется стабильность и переключение в рекуррентной цепи навигационного центра мухи. Нейроны h∆K и PFG рекуррентно соединены в кольцевую структуру и демонстрируют общую устойчивую активность, которая включается при появлении запаха и прекращается в конце целенаправленного движения.
Используя метод внутриклеточной регистрации, авторы показывают, что устойчивость активности h∆K зависит от рекуррентности, и что h∆K получает медленное рекуррентное возбуждение и быстрое торможение от своих синаптических партнеров. Компьютерное моделирование показывает, что эта синаптическая динамика обеспечивает устойчивую динамику аттрактора в широком диапазоне синаптических сил. Далее мы исследуем механизмы быстрого переключения.
В ходе исследования обнаружено, что, хотя обе популяции демонстрируют схожую активность во время движений, они разъединяются во время поворотов и отдыха. В нашей модели мы можем воспроизвести эту дифференциальную динамику, используя торможение для динамического разъединения активности h∆K от PFG. Когда активность h∆K тормозится, нейроны PFG следуют за входными сигналами от системы компаса; когда активность h∆K дезингибирована, рекуррентные взаимодействия фиксируют этот входной сигнал на месте, формируя память о направлении движения.
В соответствии с этой моделью, обнаружено, что тормозящие входные сигналы на h∆K усиливаются во время поворотов и подавляются во время обонятельных и целенаправленных движений. Исследование показывает, как дезингибирование может служить шлюзом для быстрой записи текущего измерения в рекуррентную цепь.
