Мозг мух делает прогнозы, возможно, по универсальным принципам

Мухи предсказывают изменения в визуальной среде, чтобы выполнять уклоняющиеся манёвры, согласно новому исследованию Чикагского университета. Эта зависимость от прогностической информации для управления поведением предполагает, что предсказание может быть общей чертой нервных систем животных для поддержки быстрых поведенческих изменений. Исследование опубликовано 20 мая в PLOS Computational Biology.

Нервной системе требуется время на обработку сенсорной информации, а среда может измениться к моменту завершения обработки. Это критически важно во взаимодействиях «хищник-жертва».

«Для мухи всё пытается тебя съесть, и ты хочешь этого избежать. Однако среда мухи быстро меняется, а её нейроны работают с задержкой. Мы хотели изучить, как мухи способны выполнять быстрые уклончивые действия, когда текущая обратная связь от их сенсорных систем ещё не обработана», — пояснила старший автор Стефани Палмер.

Исследователи использовали междисциплинарный подход и данные поведенческих записей другой группы, чтобы задать вычислительный нейробиологический вопрос: делает ли зрительная система мухи прогнозы на основе первоначального обнаружения угрозы, чтобы перекрыть время задержки обработки дополнительной обратной связи во время начала манёвра?

Учёные создали симуляцию визуального ответа, используя детальные схемы связности нейронов зрительной системы мухи и ранее записанные поведенческие данные. Они сравнили оптимальный прогноз с прогнозом мухи, а затем «вскрыли» симуляцию, чтобы определить наиболее важные для прогнозирования части.

Было обнаружено, что сенсорные данные проходят через информационное «узкое место»: мозг мухи отбрасывает часть данных из-за недостаточной вычислительной мощности. Однако он не может отбрасывать информацию без разбора, так как часть её полезна для прогнозов.

Структуры под названием аксональные щелевые контакты (axonal gap junctions) — физические каналы, соединяющие нейроны, — опосредуют оптимальную форму этого «узкого места». Они критически важны как для фильтрации ненужной информации, так и для сохранения необходимой для прогнозов.

Также обнаружено, что подпопуляция сенсорных нейронов, отвечающих за вертикальное движение и вовлечённых в прогнозирование, уникальна тем, что напрямую связана с нейронами управления полётом мухи. Это прямое соединение может объяснять, как прогнозы мухи быстро влияют на её поведение.

«Расшифровка того, как муха это делает, выявила, как мы думаем, универсальные принципы проектирования, которые, вероятно, используют и нервные системы других животных», — сказала Палмер.

Это фундаментальное исследование может пролить свет на работу человеческого мозга и даже иметь значение для понимания нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, при которой мозг теряет способность делать прогнозы.