ИСТИНА

Как происходит развитие специализации нейронов в ходе приобретения нового когнитивного опыта — один из важнейших вопросов нейронауки. Удобной моделью для его изучения являются клетки места, расположенные в поле CA1 гиппокампа мышей. В последнее время, с развитием технологии прижизненного оптического кальциевого имиджинга, стало возможным наблюдать активность большого числа нейронов одновременно в свободно движущейся мыши. Для этого используется принципиально новый подход - миниатюрный микроскоп NVista HD массой 2г, монтируемый непосредственно на голову мыши. Однако, регистрируемый таким образом сигнал содержит множество шумов, и выделение отдельных нейронов и их динамики является достаточно трудоёмкой задачей. В рамках настоящего проекта предполагается разработать комплекс программных решений, позволяющих анализировать подобный сигнал в автоматическом режиме, а также синхронизировать его с данными видеотрекинга в ходе обследования мышью кольцевого трека. Вышеперечисленные подходы будут использованы для выявления коррелятивных связей между поведением мыши и активностью клеток места в ходе обследования мышью новой для неё обстановки. Будет установлено, как именно отдельные акты исследовательского поведения обуславливают пространственную специализацию клеток места, что является важной фундаментальной задачей.

The mechanism of the development of neuronal specialization evoked by new cognitive experience is one of the most important questions of neuroscience. Place cells which are located in the field CA1 of mouse hippocampus appear to be a suitable model for investigation of this question. Recently, with the development of in vivo optical calcium imaging technique it has become possible to observe the activity of large amount of neurons simultaneously in freely moving mouse. The essentially new approach is used or this – miniature microscope NVista HD, which weights 2 g and can be mounted directly onto mouse head. However, the signal which is registered in such way contains a plenty of noise and the extraction of single neurons and their dynamics is a difficult problem. Within this project it is supposed to work out a complex of programming solutions which would allow automatic analysis of such signal and its synchronization with videotracking data during the exploration of a novel environment by mouse. It will be worked out in details how do the separate behavior acts determine spatial specialization of place cells, what is an important fundamental challenge.

Результатами данного научного исследования должны стать: - разработанный набор методов для полностью автоматической обработки видеосигнала нейрональной активности, а также для сопоставления полученных данных с данными поведения мыши и анализа коррелятивных связей поведения и нейронной активности животных. - проверка гипотезы о том, что при обследовании животным нового пространства специализация клеток места относительно определенных участков лабиринта связана с такими параметрами поведения, как скорость и ускорение, а также с поведенческими актами (со стойками, принюхиванием и т.д), совершаемыми животным при нахождении на этих участках. Научная значимость результатов заключается в понимании того, как структура субъективного опыта влияет на специализацию нейронов, и в выделении тех аспектов поведения, которые будут являться системообразующими для навигации. Прикладная значимость исследования заключается в возможности использования полученной информации о принципах работы мозга животных в качестве основы для новых методов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Коллектив авторов имеет большой опыт работы с лабораторными животными, а также в полной мере владеет всеми предполагаемыми для настоящего исследования методами. Авторами успешно опробован метод регистрации нейронной активности различных структур мозга мышей (в т.ч. гиппокампа) при помощи флуоресцентного миниатюрного микроскопа NVista HD. Для этого были отработаны хирургические операции по имплантации в мозг животных микроэндоскопов для возможностей визуализации глубоких структур мозга, а также микроинъекции в эти структуры вирусных частиц, генетически кодирующих различные кальциевые сенсоры. Было проведено сравнение традиционного кальциевого сенсора GCaMP6s с новым сенсором NTnC, имеющим «негативный» фенотип, т.е., затухающим при связывании с ионами кальция. При этом для выделения из исходного сигнала динамики отдельных нейронов были использованы стандартные алгоритмы на базе анализа принципиальных/независимых компонент . Такой подход имеет ряд ограничений и в ряде случаев требует ручного вмешательства на этапе сортировки выделенных нейронов и очистки их от артефактов, связанных, например, с кровеносными сосудами. Ручная фильтрация клеток весьма трудоёмка и зачастую необъективна, что диктует необходимость разработки полностью автоматического алгоритма обработки таких данных. Коллективом авторов уже разработано большое количество программных решений, позволяющих решать такие локальные задачи, как исправление испорченных кадров, коррекция сигнала, детекция кальциевых спайков, что будет использовано при разработке автоматического алгоритма. Коллективом была опробована поведенческая модель обследования мышью незнакомой обстановки. Для простоты оценки пространственных характеристик мыши был выбран кольцевой трек диаметром 50 см.