Informácie

Sú neuróny zoskupené? Ako neuróny vytvoria tisíce spojení?

Sú neuróny zoskupené? Ako neuróny vytvoria tisíce spojení?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Podľa tohto zdroja sa neurón môže spojiť až s 10 000 ďalšími neurónmi. Znamená to, že neuróny sú zoskupené, to znamená, že nie sú rovnomerne rozmiestnené? Argument:

Povedzme, že axóny majú dĺžku $ L $ a dendrity majú dĺžku $ D $. Povedzme, že neurón $ N $ má 10 000 odchádzajúcich spojení. Potom musí byť 10 000 neurónov vo vzdialenosti $D$ od terminálu axónu $N$. Potom je každý z týchto 10 000 neurónov vo vzdialenosti $ 2D $ od seba pomocou nerovnosti trojuholníka. Za predpokladu 2D dolárov

Podobné tejto otázke.


Okrem komentárov poukazujúcich na ďalšie nepresnosti si myslím, že najväčšou a najzrejmejšou mylnou predstavou, ktorá úplne vyvracia celý predpoklad, je, že axóny určite NEMAJÚ jediný terminál; axóny sa rozvetvujú a vytvárajú tisíce jednotlivých synapsií pozdĺž svojej dĺžky a na koncoch akýchkoľvek vetiev. Napríklad pre neuróny excitačnej projekcie v kôre sa môžu axóny natiahnuť na mnoho milimetrov (alebo centimetrov vo väčších mozgoch), ale tiež sa typicky rozvetvujú v blízkosti svojho pôvodu, aby kontaktovali dendrity susedných buniek.

Počet synapsií a počet kontaktovaných neurónov sa značne líši medzi oblasťami mozgu, druhmi, typmi buniek atď.

Mohla by vás zaujímať organizácia „malého sveta“, ako napríklad odkaz, ktorý by sa podľa mňa mohol považovať za formu klastrovania, ale nemá to nič spoločné s vysvetlením matematickej vzdialenosti, ktoré navrhujete.

Jediná správna rovnica, ktorú tu môžete napísať, je, že medzery S medzi neurónom A spojeným s neurónom B musia byť S <= D+L, kde L je dĺžka najdlhšieho axónu A a D je dĺžka najdlhšieho dendritu B; pre mnoho párov, S << D+L. Tieto rovnice vás nevedú priamo k žiadnym platným záverom zhlukovania.


Mozog

Na rozdiel od akéhokoľvek počítača vytvoreného človekom sa mozog skladá zo živých buniek, ktoré sa musia neustále meniť, keď získavame nové zručnosti a informácie. Zdá sa, že fyzická architektúra mozgu sa mení v reakcii na naše skúsenosti. Takýto úžasný dizajn nám umožňuje rásť a prispôsobovať sa meniacemu sa prostrediu.

Lang Lang mal iba tri. Zvedavý a nemotorný prvýkrát stlačil kláves zo slonoviny na veľkom drevenom klavíri - a miloval zvuk. S praxou sa chlapec narodený v čínskom Šen -jangu stal zázrakom a do 13 rokov vyhral medzinárodné súťaže. Lang Lang stále ohromuje a inšpiruje divákov, teraz hrá so skvelými symfonickými orchestrami.

Ak sa do toho pustíme, dokážeme skutočne úžasné veci. Čím viac cvičíme, tým sa stávame lepšími. Okrem hudby sa môžeme naučiť driblovať futbalovú loptu, hrať softball, maľovať, spievať, jazdiť na bicykli, riadiť auto, lietať s helikoptérou alebo sa naučiť akúkoľvek inú zručnosť, ktorá vyžaduje precízne ovládanie svalov a vyladené zmysly.

Získanie zručností by však nebolo možné, keby bol náš mozog pri narodení „pevne zapojený“. Aby sa triedil všetky údaje, ktoré senzory nášho tela zaznamenávajú, bol mozog navrhnutý tak, aby sa zmenil. Náš mozog nie je počítač, vyrobený z polovodičových drôtov a kremíkových doštičiek. Ide o tri kilá živých, rastúcich buniek, ktoré neustále vytvárajú nové spojenia a menia staré.

Flexibilita mozgu nám umožňuje rýchlo získať nové zručnosti, učiť sa nové informácie a vytvárať nové spomienky. Ďalej, ak náš mozog utrpí určité typy zranení, mozgové bunky môžu prevziať funkciu mŕtvych alebo poškodených buniek.

Moderné zobrazovacie nástroje sa teraz môžu pozrieť dovnútra mozgu, kým je ešte v práci. Prvýkrát začíname vidieť, ako úžasne Boh stvoril náš mozog, aby sa prispôsobil našim neustále sa meniacim potrebám.


Spojenia v mozgu

Nervový systém je medzi orgánovými systémami u zvierat jedinečný kvôli veľkému počtu prepojení medzi jeho jednotlivými bunkami (synapsie) a rozmanitosťou jeho bunkových typov (neurónov). Jeden kubický milimeter mozgovej kôry obsahuje približne 50 000 neurónov, z ktorých každý vytvára približne 6 000 synapsií so susednými bunkami. Týchto 300 miliónov prepojení je veľmi špecifických: Neuróny inervujú niektoré cieľové bunky, iným sa však vyhýbajú. Zložitosť je ešte umocnená skutočnosťou, že neurónov je veľa. Niektoré neuróny napríklad vytvoria excitačné spojenia, zatiaľ čo iné vytvoria inhibičné. Predpokladá sa, že existuje viac ako 100 typov neurónov, ktoré sa líšia tvarom, neurochémiou a funkciou. V akcii každý neurón integruje signály zo stoviek alebo tisícok synaptických signálov a táto história určuje, či odošle alebo nepošle elektrický signál do svojich cieľových buniek. Kubický milimetr je iba nepatrnou súčasťou celého obvodu, ktorý podľa odhadov obsahuje 60 × 10 12 synaptických spojení.

Výskumníci z Harvardu vyvíjajú nástroje na automatizáciu získavania sekvenčných snímok centrálneho nervového systému s vysokým rozlíšením pomocou elektrónovej mikroskopie. Napriek tomu, že elektrónová mikroskopia je dobre známa svojimi materiálmi s vysokým rozlíšením (frakcie nanometra, nm), prístup, ktorý chcú použiť, je obraz s veľkým výkonom s nižším výkonom a miernym rozlíšením (5-10 nm). Každý tenký úsek jedného kubického milimetra tkaniva pri rozlíšení 5 nanometrov by vyžadoval obrázky s 10 až 20 gigapixelmi (alebo 10 000 až 20 000 megapixelov). Ak by sme mali zrekonštruovať všetky synaptické obvody v tomto jednom kubickom milimeter mozgovej kôry, potrebovali by sme sadu sériových obrázkov zasahujúcich do hĺbky jedného milimetra, pričom každý by pravdepodobne nemal byť hlbší ako 30 nanometrov. Hĺbka 1 mm by teda vyžadovala 33 000 obrázkov, každý s 10 až 20 gigapixelmi alebo približne 1 petabajt (1 milión gigabajtov) údajov. Vizualizácia, identifikácia neurónových štruktúr a analýza ich konektivity je jedným z najrozsiahlejších vizuálnych výpočtových problémov.


Veda na zimných olympijských hrách

Keďže olympionici vo Vancouveri idú po zlate, aj tí najteplejší pravdepodobne zažijú ten známy pocit „motýľov“ v žalúdku. Základom tohto pocitu je často prehliadaná sieť neurónov lemujúcich naše črevá, ktorá je taká rozsiahla, že ju niektorí vedci prezývali „náš druhý mozog“.

Hlbšie porozumenie tejto hmote nervového tkaniva, naplnenej dôležitými neurotransmitermi, odhaľuje, že dokáže oveľa viac, než len zvládnuť trávenie alebo spôsobiť občasné nervové záchvaty. Malý mozog v našich vnútornostiach, v spojení s veľkým v našich lebkách, čiastočne určuje náš duševný stav a hrá kľúčovú úlohu pri určitých chorobách v celom tele.

Aj keď je jeho vplyv ďalekosiahly, druhý mozog nie je sídlom žiadnych vedomých myšlienok ani rozhodovania.

"Druhý mozog nepomáha s veľkými myšlienkovými procesmi&hellipreligion, filozofia a poézia sú ponechané na mozog v hlave," hovorí Michael Gershon, predseda oddelenia anatómie a bunkovej biológie v New York&ndashPresbyterian Hospital/Columbia University Medical Center. odborník v rodiacej sa oblasti neurogastroenterológie a autor knihy z roku 1998 Druhý mozog (HarperCollins).

Technicky známy ako enterický nervový systém, druhý mozog pozostáva z plášťov neurónov vložených do stien dlhej trubice nášho čreva alebo tráviaceho kanála, ktorý meria asi deväť metrov od konca do pažeráka až po konečník. Druhý mozog obsahuje asi 100 miliónov neurónov, viac ako v mieche alebo v periférnom nervovom systéme, hovorí Gershon.

Toto množstvo neurónov v črevnom nervovom systéme nám umožňuje "cítiť" vnútorný svet nášho čreva a jeho obsah. Väčšina z tejto neurálnej palebnej sily sa prejavuje v každodennom komplikovanom trávení. Rozbitie jedla, absorpcia živín a vylúčenie odpadu vyžaduje chemické spracovanie, mechanické miešanie a rytmické svalové kontrakcie, ktoré všetko posúvajú ďalej.

Druhý mozog, ktorý je vybavený vlastnými reflexmi a zmyslami, môže ovládať črevné správanie nezávisle od mozgu, hovorí Gershon. Pravdepodobne sme vyvinuli túto zložitú sieť nervov, aby sme vykonávali trávenie a vylučovanie "na mieste", a nie vzdialene z nášho mozgu cez prostredník miechy. "Mozog v hlave si nemusí špiniť ruky chaotickým trávením, ktoré sa prenáša do mozgu v črevách," hovorí Gershon. On a ďalší výskumníci však vysvetľujú, že zložitosť druhého mozgu pravdepodobne nemožno interpretovať iba týmto procesom.

"Systém je príliš komplikovaný na to, aby sa vyvinul len na to, aby sa veci pohli von z vášho hrubého čreva," hovorí Emeran Mayer, profesor fyziológie, psychiatrie a biologického správania na Lekárskej fakulte Davida Geffena na Kalifornskej univerzite v Los Angeles (UCLA) ). Vedci boli napríklad šokovaní, keď zistili, že asi 90 percent vlákien v primárnom viscerálnom nervu, vaguse, prenáša informácie z čreva do mozgu, a nie naopak. "Niektoré z týchto informácií sú rozhodne nepríjemné," hovorí Gershon.

Druhý mozog informuje o našom stave mysle aj inými temnejšími spôsobmi. "Veľkú časť našich emócií pravdepodobne ovplyvňujú nervy v našich črevách," hovorí Mayer. Motýle v žalúdku a signalizácia v črevách ako súčasť našej fyziologickej stresovej reakcie, hovorí Gershon, len jeden príklad. Hoci gastrointestinálny (GI) nepokoj môže zhoršiť náladu, každodenná emocionálna pohoda sa môže spoliehať na správy z mozgu nižšie do mozgu vyššie. Napríklad elektrická stimulácia blúdivého nervu a užitočná liečba depresie môže napodobňovať tieto signály, hovorí Gershon.

Vzhľadom na spoločné črty týchto dvoch mozgov môžu iné liečby depresie zamerané na myseľ neúmyselne ovplyvniť črevo. Enterický nervový systém používa viac ako 30 neurotransmiterov, rovnako ako mozog, a v skutočnosti sa v črevách nachádza 95 percent serotonínu v tele. Pretože antidepresíva nazývané selektívne inhibítory spätného vychytávania serotonínu (SSRI) zvyšujú hladiny serotonínu, nie je divu, že lieky, ktoré majú spôsobiť chemické zmeny v mysli, často vyvolávajú problémy s GI ako vedľajší účinok. Syndróm dráždivého čreva

Vedci sa dozvedajú, že serotonín produkovaný črevným nervovým systémom môže hrať úlohu aj pri prekvapivejších ochoreniach: Prírodná medicína Štúdia zverejnená online 7. februára, liek, ktorý inhiboval uvoľňovanie serotonínu z čreva, pôsobil proti osteoporóze zhoršujúcej sa kosti u hlodavcov po menopauze. (Scientific American je súčasťou skupiny Nature Publishing Group.) „Bolo úplne neočakávané, že črevo bude regulovať kostnú hmotu do tej miery, v akej by bolo možné túto reguláciu použiť na liečbu & mdashat najmenej u hlodavcov a mdashosteoporózy,“ hovorí Gerard Karsenty, vedúci autor štúdie a predseda oddelenia Genetika a vývoj v Columbia University Medical Center.

Serotonín presakujúci z druhého mozgu môže dokonca zohrávať určitú úlohu pri autizme, čo je vývojová porucha, ktorá sa často prvýkrát objavuje v ranom detstve. Gershon zistil, že rovnaké gény, ktoré sa podieľajú na tvorbe synapsie medzi neurónmi v mozgu, sa podieľajú na tvorbe alimentárnej synapsie. "Ak sú tieto gény postihnuté pri autizme," hovorí, "mohlo by to vysvetliť, prečo toľko detí s autizmom má motorické abnormality GI" okrem zvýšených hladín serotonínu produkovaného črevami v krvi.

Rozkvitajúca oblasť neurogastroenterológie pravdepodobne ponúkne nový pohľad na fungovanie druhého mozgu a jeho vplyvu na telo a myseľ. "Nikdy sme sa systematicky nepozerali na [enterický nervový systém] v súvislosti s jeho léziami s ochoreniami, aké majú pre" centrálny nervový systém, "hovorí Gershon. Jedného dňa možno budú dobre známe súvislosti medzi chorobami a léziami v nervovom systéme čreva, keďže niektoré v mozgu a mieche dnes naznačujú roztrúsenú sklerózu.

Najmodernejší výskum v súčasnosti skúma, ako druhý mozog sprostredkuje imunitnú odpoveď tela, koniec koncov, najmenej 70 percent nášho imunitného systému je zameraných na črevo na vylúčenie a zabitie cudzích útočníkov.

Mayer z U.C.L.A. pracuje na tom, ako bilióny baktérií v čreve „komunikujú“ s bunkami enterického nervového systému (ktorých výrazne prevyšuje počet). Jeho práca s črevným nervovým systémom ho priviedla k myšlienke, že v nadchádzajúcich rokoch sa bude musieť psychiatria rozšíriť, aby okrem toho na pleciach liečila aj druhý mozog.

Takže pre fyzicky zdatných a duševne dostatočne silných ľudí, ktorí môžu súťažiť na olympijských hrách a mdashas, ​​ako aj pre tých, ktorí sa pozerajú doma, môže mdashit nás všetkých zaujímať, aby sme v budúcnosti viac dbali na naše takzvané „nepríjemné pocity“.


Diskusia

S výnimkou periférnych neurónov, ako sú fotoreceptory, je vzťah medzi špičkou neurónu a vonkajším svetom výsledkom vstupu, ktorý každý neurón dostáva od iných neurónov. Mnoho štúdií skúmalo, ako predsynaptický vstup experimentálne určuje štruktúru receptívneho poľa a vlastnosti ladenia [napr. 1], [3], [4], [5] a teoreticky [31] – [33]. Tu sme použili viacelektródové záznamy a štatistické modelovanie na všeobecné preskúmanie toho, ako by sa ladiace krivky dali v štatistickom zmysle vysvetliť funkčnými interakciami medzi neurónmi. Zistili sme, že v rôznych oblastiach mozgu umožňuje modelovanie spojenia medzi relatívne malým počtom súčasne pozorovaných neurónov v rovnakej oblasti mozgu presnejšie kódovanie a dekódovanie. Ako počet pozorovaných neurónov rastie, zdá sa, že časť variability nárastu pripisovaná ladeniu sa logaritmicky znižuje, zatiaľ čo presnosť predikcie špičiek sa hyperbolicky zvyšuje. Po modelovaní interakcií medzi 10� neurónmi môže samotné spojenie často poskytnúť presnejšiu predpoveď špičiek ako tradičné modely ladenia.

Rozsah, v akom aktivita súčasne pozorovaných neurónov alebo vlastností ladenia vysvetľuje nárast, pravdepodobne závisí od mnohých faktorov vrátane časových rámcov, na ktorých modelováme nárast, parametrov stimulu alebo úlohy a externých premenných používaných na opis ladenia. Hrubé modely okamžitej väzby, ktoré sa tu používajú, nedokážu rozlíšiť medzi mnohými možnými skrytými príčinami korelovanej nervovej aktivity. Pretože tu použité modely odrážajú párové závislosti na dlhom časovom úseku 100 s milisekúnd, je pravdepodobné, že nepozorované behaviorálne premenné a vnútorné procesy výrazne prispievajú k spojovacím podmienkam. Expresné modelovanie týchto účinkov môže poskytnúť podrobnejší pohľad na vzťah medzi ladiacimi krivkami a interakciami medzi neurónmi [23], [34]. Napriek tomu, že tu modelováme údaje o počte špičiek pokusov za pokusom, ladenie aj párovanie je možné modelovať aj ako efekty závislé od histórie. Keďže vonkajšie premenné sa menia pomerne pomaly, zatiaľ čo interakcie medzi neurónmi sú pravdepodobne relatívne rýchle, pridanie takýchto časových informácií môže viesť ku kvalitatívne odlišným výsledkom. Podrobnejšie modely, ktoré zahŕňajú párovanie závislé od histórie v milisekundových časových obdobiach, môžu byť schopné ďalej rozbaliť funkčné úlohy rekurentného, ​​lokálneho spájania a okamžitého spoločného vstupu [35].

Tu použité súbory údajov poskytujú prekvapivo podobné výsledky vzhľadom na to, že boli zaznamenané z rôznych oblastí mozgu a druhov s rôznymi konfiguráciami elektród. Okrem týchto anatomických rozdielov je však dôležité poznamenať, že súbory údajov boli zaznamenané za rôznych experimentálnych okolností, čo môže pomôcť vysvetliť niektoré zostávajúce rozdiely vo výsledkoch získaných z každého súboru údajov. Napríklad pre údaje z motorických kôr a hipokampu nie sú vonkajšie premenné kontrolované rovnakým spôsobom ako senzorické experimenty. Premenné pohybu, ako je rýchlosť alebo orientácia tela, sa líšia aj vtedy, keď opica dosiahne rovnaký cieľ alebo keď sa potkan nachádza v rovnakom bludisku. Tieto vonkajšie rozdiely môžu viesť k vyššej zdanlivej variabilite medzi pokusmi. Navyše boli údaje z V1 zaznamenané, keď boli zvieratá v anestézii, čo môže viesť k vyšším koreláciám medzi neurónmi [36] – [38].

Tu použité tuningové modely sú napriek svojmu širokému použitiu pomerne zjednodušujúce. Funkcie ladenia, ktoré zohľadňujú viac externých premenných, pravdepodobne poskytnú presnejšiu predpoveď špičiek a zahrnutie týchto premenných môže zmeniť stupeň, v akom sa vlastnosti ladenia vysvetlia, keď sa do modelu pridajú interakcie medzi neurónmi. Zároveň môže byť náročné skúmať priestor vonkajších premenných a určovať, čo spôsobuje požiar neurónu [39] – [41]. Napríklad prispôsobenie ladiacich funkcií neurónom v mediálnom temporálnom laloku môže vyžadovať preskúmanie priestoru všetkých možných objektov [42]. Prispôsobenie funkcií vysokorozmerného ladenia môže vo všeobecnosti vyžadovať veľké množstvo údajov, ako aj sofistikované metódy odhadu [43]. Alternatívna stratégia na pochopenie vlastností ladenia môže byť skôr skúmanie priestoru vonkajších premenných, ako je skúmanie štatistickej štruktúry interakcií medzi neurónmi.

Neprimeraná účinnosť malého počtu neurónov

Neuróny dostávajú presynaptický vstup od desiatok tisíc iných neurónov a každý z týchto vstupov pravdepodobne hrá úlohu pri určovaní ladiacich vlastností postsynaptického neurónu. Ako je potom možné, že modely interakcií medzi 𼄀 neurónmi sú schopné vysvetliť spiking priamejšie ako tradičné modely ladiacich kriviek bez akejkoľvek záruky, že neuróny sú dokonca anatomicky prepojené?

V konečnom dôsledku k vysvetleniu môže dôjsť len vtedy, keď nervová aktivita nie je nezávislá. Mnohé štúdie skúmali korelovanú nervovú aktivitu [38], [44]–[48], ako aj jej potenciálne funkčné úlohy [30], [37], [49], [50]. Tu sú korelácie medzi neurónmi nevyhnutné na to, aby sa vlastnosti ladenia dali vysvetliť funkčnými interakciami medzi malým počtom neurónov. Skutočnosť, že spojovacie termíny nevysvetľujú krivky ladenia v simulovaných alebo premiešaných údajoch, však naznačuje, že naše výsledky nie sú len vedľajším produktom korelácie stimulov. Odhadovaná väzba medzi neurónmi bude skôr odrážať kombináciu priamych a nepriamych interakcií [napr. 51], ako aj ďalší nepozorovaný spoločný vstup [14] a interné procesy [52] – [54]. Niekoľko štúdií dosiahlo pokrok v snahe odvodiť nepozorované spoločné vstupy súvisiace s vonkajším svetom [34] a vnútornými procesmi [35], [55]. Tu jednoducho poznamenávame, že nepozorovaný spoločný vstup môže umožniť presnejšiu predikciu špičiek v modeloch interagujúcich neurónov vytvorením korelácií, ktoré nemožno pripísať pozorovaným externým premenným. Modelovanie týchto závislostí zlepšuje dekódovanie o malé, ale významné množstvo a môže byť užitočné na zlepšenie rozhraní mozog-stroj [56]. Okrem toho sa zdá, že korelácie vyvolané nepozorovaným spoločným vstupom umožňujú neurálnu aktivitu tradične pripisovanú ladiacim vlastnostiam priamejšie vysvetliť interakciami medzi neurónmi.

Je však dôležité poznamenať, že tu použité štatistické prístupy pravdepodobne nezachytia anatomické informácie o základných obvodoch. Tieto metódy stále poskytujú iba náčrt základného obvodu, ktorý najlepšie vysvetľuje pozorované nárasty. Hyperbolické škálovanie presnosti predikcie špičiek pozorované tu napríklad môže byť všeobecnou vlastnosťou korelovaných problémov predikcie [57]. našli podobné hyperbolické škálovanie v presnosti s použitím rýchlostí spúšťania neurónov v motorickej kôre na lineárnu predikciu polohy ruky.

K popisu vlastností tuningu založených na sieťovej architektúre

Mnoho rokov sú štúdie vzťahu medzi nervovými interakciami a ladiacimi vlastnosťami založené na podrobnej elektrofyziológii [58], [59], experimentálnom zásahu alebo simulácii [32], [60]. Väčšina týchto štúdií sa zaoberala údajmi zhromaždenými v senzorických kôrach alebo periférnych oblastiach. Pochopenie reakčných vlastností neurónov v iných oblastiach, ako sú motorické a asociačné kôry, z hľadiska nervových obvodov bolo ťažké. Tu sme použili simultánne neurónové záznamy a štatistický prístup založený na modeli, aby sme sa pýtali, ako dobre je možné vlastnosti ladenia v štatistickom zmysle vysvetliť funkčnými interakciami medzi neurónmi. Aj keď sú tieto modely schopné vysvetliť prekvapivo veľkú časť variácií počtu nervových špičiek v rôznych oblastiach mozgu s relatívne malým počtom pozorovaných neurónov, poskytujú iba hrubý obraz o tom, ako sieť architektúra môže viesť k bežne pozorovaným vlastnostiam ladenia.

Pochopenie toho, ako interakcie medzi neurónmi vedú k vlastnostiam ladenia, bude v konečnom dôsledku znamenať pochopenie relatívnych príspevkov vopred synaptických vstupov, lokálnych a zhora nadol, ako aj toho, ako interagujú rôzne podtypy neurónov a neurónov s rôznymi druhmi ladenia. . Jednou z oblastí, kde štatistické prístupy odhalili tento typ podrobnej architektúry, je sietnica. Na základe záznamov z hustých populácií gangliových buniek sietnice (RGC) nedávna práca ukázala, že receptívne polia RGC vznikajú priamo a jasne zo vstupu získaného z tyčiniek a čapíkov [61]. Okrem toho sa zdá, že funkčné interakcie medzi gangliovými bunkami sietnice majú silnú lokálnu štruktúru [21]. Napriek tomu, že fotoreceptory sú jedinými prvkami v sietnicovom obvode, ktoré majú priame reakcie na vonkajší svet, receptívne polia odpovedí RGC je možné chápať ako vedľajší produkt nepriamych interakcií s fotoreceptormi sprostredkovaných medziľahlými neurónmi, ako sú horizontálne, amakrinné a bipolárne. bunky.

Vo väčšine oblastí mozgu, za sietnicou, je záznam z úplného nervového okruhu experimentálne nerealizovateľný a kompletná sieť neurónov je nesmierne podvzorkovaná. V týchto prípadoch je ťažké určiť, či sú potenciálne interakcie medzi neurónmi priame (monosynaptické) alebo nepriame (polysynaptické) a odhadované interakcie budú pravdepodobne silne ovplyvnené nepozorovaným spoločným vstupom [14]. Čo sa nakoniec odhaduje štatistickými prístupmi, je fenomenologický model obvodov, ktorý najlepšie popisuje pozorované špičky [20]. Z tohto dôvodu je ťažké vyvodiť závery o podrobnej architektúre v súčasných viacelektródových súboroch údajov. Tu sme skúmali, ako modelovanie interakcií medzi malými číslami ovplyvňuje neurálne kódovanie a ako odhady interakcií založené na modeli súvisia so stimulom a koreláciou hluku. Ako elektrofyziológovia zaznamenávajú zo zvyšujúceho sa počtu neurónov [13], tieto prístupy majú potenciál odhaliť podrobnejšie informácie o štruktúre týchto kortikálnych a subkortikálnych oblastí.


Kľúčové slová

Xiumin Li získal bakalársky titul z automatizácie na Technickej univerzite v Taiyuan v Číne v roku 2005, magisterský titul z automatizácie na univerzite Tianjin v Číne v roku 2007 a titul Ph.D. titul z Polytechnickej univerzity v Hongkongu, Hongkong, v roku 2011. V súčasnosti je docentkou na plný úväzok na Vysokej škole automatizácie, Chongqing University, Chongqing, Čína. Medzi jej výskumné záujmy patrí počítačová neuroveda, neurodynamická analýza, modelovanie neurónových sietí a ich implikácie pre inteligentné počítače.

Hui Liu bakalársky titul získala v roku 2013 na College of Automation, Chongqing University, Chongqing, Čína. Práve získala magisterský titul v tomto roku na Vysokej škole automatizácie, Univerzita Chongqing, Chongqing, Čína. Medzi jej výskumné záujmy patrí počítačová neuroveda a inteligentné počítače.

Fangzheng Xue získal bakalársky, magisterský a doktorandský titul titul v rokoch 1999, 2003 a 2005 na Northeastern University v Číne. V súčasnej dobe je profesorom na Vysokej škole automatizácie, Chongqing University, Chongqing, Čína. Medzi jeho výskumné záujmy patrí počítačová neuroveda, bioinšpirovaná robotika a inteligentné ovládanie.

Hongjun Zhou získal bakalársky a magisterský titul z matematiky na Jilin University v Číne v rokoch 2003 a 2006. Získal titul Ph.D. titul z Hongkongskej polytechnickej univerzity v Hongkongu v roku 2012. V súčasnosti je denným lektorom na Škole ekonómie a obchodnej administratívy, Univerzita Chongqing, Chongqing, Čína. Medzi jeho výskumné záujmy patrí výpočtová matematika, finančné aplikácie neurónových sietí, oceňovanie aktív a riadenie rizík.

Pieseň Yongduan získal titul Ph.D. v roku 1992 v odbore elektrotechnika a počítačové inžinierstvo na University of Tennessee. V prvom kole bol vybraný za národných expertov „Plánu tisícov štipendistov“. Je zástupcom riaditeľa projektu „Plán tisícov učencov“ a Odborného výboru pre materiály. Je registrovaným profesionálnym inžinierom (Spojené štáty americké), stálym profesorom (USA) a riaditeľom College of Automation of Chongqing University. Jeho výskumné záujmy zahŕňajú inteligentné riadenie, adaptívne riadenie, systém obnoviteľnej energie, koordinovanú teóriu riadenia a aplikáciu.

Túto prácu podporuje Čínska národná prírodovedná nadácia (č. 61473051 a 61304165), národný kľúčový základný výskumný program (973), Čína (2012CB215202) a prírodovedná nadácia Chongqing (č. Cstc2016jcyjA0015)


Referencie

Altman, J. & amp. Das, G. D. J. Comp. Neurol. 124, 319–335 (1965).

Altman, J. J. Comp. Neurol. 137, 433–457 (1969).

Kaplan, M. S. & amp Hinds, J. W. Veda 197, 1092–1094 (1977).

Luskin, M. B. Neuron 11, 173–189 (1993).

Lois, C. & Alvarez-Buylla, A. Proc. Natl Acad. Sci. USA 90, 2074–2077 (1993).

Kuhn, H.G., Dickinson-Anson, H. & Gage, F.H. J. Neurosci. 16, 2027–2033 (1996).

Gould, E. a kol. Proc. Natl Acad. Sci. USA 96, 5263–5267 (1999).

Kornack, D. R. & amp. Rakic, P. Proc. Natl Acad. Sci. USA 96, 5768–5773 (1999).

Eriksson, P. S. a kol. Nature Med. 4, 1313–1317 (1998).

Shors, T. J. a kol. Príroda 410, 372–376 (2001).

Gage, F.H. Veda 287, 1433–1438 (2000).

Goldman, S. A. & amp. Nottebohm, F. Proc. Natl Acad. Sci. USA 80, 2390–2394 (1983).

Barnea, A. & amp. Nottebohm, F. Proc. Natl Acad. Sci. USA 91, 11217–11221 (1994).

Scharff, C., Kirn, J. R., Grossman, M., Macklis, J. D. & amp Nottebohm, F. Neuron 25, 481–492 (2000).

Shin, J. J. a kol. J. Neurosci. 20, 7404–7416 (2000).

Magavi, S. S., Leavitt, B. R. & amp Macklis, J. D. Príroda 405, 951–955 (2000).


Materiály a metódy

Všetky postupy na zvieratách sa uskutočňovali v súlade s príručkou Národného inštitútu zdravia pre starostlivosť a používanie laboratórnych zvierat, predpismi pre dobré životné podmienky pokusných zvierat vydanými Spolkovou vládou Nemecka a predpismi brémskych úradov.

Funkčné zobrazovanie magnetickou rezonanciou.

Experimentálne postupy pre fMRI u výstražných makakov sú dostupné inde (22, 35). Glóbusy boli identifikované pomocou postupov opísaných vyššie (7). Dve opice makakov boli vycvičené za odmenu vo forme šťavy, aby fixovali vizuálny displej, zatiaľ čo zvieratá boli umiestnené v kresle vhodnom pre skener Siemens 3T s horizontálnym otvorom. Červené a modré ekviluminantné a achromatické mriežky (0,29 cyklu/stupeň, driftovanie 0,29 cyklu/s, striedajúci sa smer každé 2 s) sa zobrazovali pomocou LCD projektora v oddelených blokoch prekladaných blokmi rovnomernej sivej farby so zachovaním konštantnej priemernej svietivosti 19,3 cd /m 2. Svetelnosť sa merala pomocou chromometra Minolta CS-100. Minimálna odozva plochy MT sa použila na určenie toho, ktoré stimuly boli funkčne ekviluminantné (16). Ekviluminantný stimul mal kontrast L-kužeľa 0,33, kontrast M-kužeľa 0,38 a kontrast S-kužeľa 0,98, kde kontrast L-kužeľa = (Lčervená - LModrá)/(Lčervená + LModrá), s L.červená aktivita L vyvolaná červenou fázou stimulu a LModrá aktivita L vyvolaná modrou fázou (36). fMRI vyžaduje rozsiahle priemerovanie signálu, obmedzujúce počet dimenzií stimulu, ktoré by sme mohli testovať. Pre farebný stimul fMRI sme sa rozhodli použiť červeno-modrú mriežku, od ktorej by sa očakávalo, že aktivuje obe chromatické kardinálne osi a väčšinu neurónov oponenta kužeľa v skorých vizuálnych oblastiach. Vybrali sme konkrétnu priestorovú frekvenciu, pretože by sa očakávalo, že aktivuje relatívne hrubé receptívne polia farebných neurónov v skorších vizuálnych oblastiach, ktoré slúžia ako vstupy do oblasti mozgu skúmanej v tejto práci.

Skenovanie sa uskutočnilo pomocou i.v. kontrastná látka, ferumoxtran-10 (Sinerem, Guerbet, Francúzsko, koncentrácia 21 mg Fe/ml vo fyziologickom roztoku, 8 mg Fe/kg). Veľkosť voxelu bola 1,25 mm3 pre väčšinu experimentov a 1,5 mm3 v niekoľkých, čo poskytlo kvalitatívne podobné výsledky. Priestorová distribúcia guľôčok bola predtým ukázaná (7) spolu so špecifickými guľôčkami, ktoré boli zamerané na tu popísané experimenty s jednou jednotkou (obr. 3). Fixácia bola nepretržite monitorovaná počas všetkých experimentov pomocou infračerveného očného monitora ISCAN (ISCAN, Burlington, MA) a opice boli odmenené iba za udržiavanie konštantnej fixácie. Analýza údajov bola vykonaná pomocou softvéru FREESURFER (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/). Dáta boli pohybovo korigované algoritmom AFNI korekcie pohybu a normalizované intenzitou (35).

Nahrávanie jednej jednotky.

Podrobné metódy záznamu na jednu jednotku v výstražných makakoch boli uvedené na inom mieste (21, 37), ako aj metóda zacielenia na gule (7). Celkovo sa použilo 23 prienikov zameraných na guľôčky u 1 zvieraťa a 10 prienikov sa použilo u druhého zvieraťa. Dodatočná penetrácia (2 bunky) bola vykonaná do prednej steny lunátneho sulku tretieho zvieraťa v mieste predpokladaného globusu, aj keď nebola vykonaná potvrdzujúca MRI. Odozvy jednej jednotky boli merané u zvierat fixujúcich výstrahu pomocou rutinného elektrofyziologického záznamového zariadenia (BAK Electronics, Mount Airy, MD) a volfrámových mikroelektród (12–18 mΩ) potiahnutých izolačným filmom šetriacim hrot (FHC, Brunswick, ME) (38 ). Presné hĺbky elektród sa udržiavali pomocou olejového hydraulického mikropohonu (Narishige). Bol zdokumentovaný počiatočný vstup elektródy do mozgu, hĺbka spojov biela hmota - sivá hmota a všetky východy a opakované vstupy elektródy prechádzajúcej cez sulcus. Priemerná dĺžka penetrácie meraná od prvej glob bunky, ktorá sa stretla po poslednú zaznamenanú pri danej penetrácii, bola 41 ± 35 μm (rozsah 0–880 μm). Bol uskutočnený pokus o záznam z každého neurónu, s ktorým sa stretnete na dráhe elektródy, čo obmedzuje dĺžku prienikov. Celkovo bolo zaznamenaných 284 párov susedných buniek (obr. 4A a B). Z danej hĺbky záznamu boli izolované až 2 neuróny. „Susedný článok“ bol definovaný buď ako súčasne zaznamenaný článok, alebo ako ďalší článok zaznamenaný po vysunutí elektródy po zaznamenaní článku. Väčšina susedných buniek (180/284) bola zaznamenaná v separačnej vzdialenosti <25 μm pozdĺž dráhy elektród 218/284 bolo zaznamenaných v separačnej vzdialenosti <100 μm a 260/284 bolo zaznamenaných pri <200 μm separačná vzdialenosť. Po mnohých záznamoch, keď bola elektróda na konci penetrácie stále na svojom mieste, bola elektróda opatrne prilepená k plastovej vodiacej trubici a bol vybratý postupovač elektródy. The animal was transferred to the MRI scanner, and a high-resolution anatomical scan was made to confirm the location of the electrode (Fig. 2A).

To provide a common basis for comparing recordings across electrode penetrations, which entered the cortex at various angles, Fig. 5 defines the distance separating pairs of cells as the distance between the cells along the penetration projected on the flattened cortical sheet. This distance was determined using trigonometry after measuring the angle of the penetration relative to the cortical surface (using the MRI electrode confirmation) and the neuron depth. For example, in Fig. 2A, we measured θ from the MRI, and using the known electrode depth (“r”) we calculated the distance parallel to the cortical sheet (“X”) using sin(θ). The electrode entered the cortex normal to the cortical sheet in the sagittal plane. In Fig. 5, neurons with separation distances between 0 and 0.05 mm are plotted at 0.05 mm, neurons with separation distances between 0.05 mm and 0.1 mm are plotted at 0.1 mm, and so on.

Color Tuning.

Single-unit responses were measured as described previously (7). We used optimal stimulus dimensions (bar length, width, and position) for each cell, and then varied the color of the stimulus. The stimulus set comprised 135 colors, consisting of 3 sets of 45 colors, plus black and white. The colors within a set were equiluminant with one another, spanned the full color gamut of the monitor, and were as saturated as the monitor could produce (CIE X a r coordinates in Table S1). The colors of one set were brighter (7.8 cd/m 2 ) than the background, those of another set were photometrically equiluminant with the background (3.05 cd/m 2 ), and those of the third set were darker than the background (0.62 cd/m 2 ). Responses to black (0.02 cd/m 2 ) and white (78.2 cd/m 2 ) were measured as well. All colors had color discernible to human observers. The 2 color sets of equal and higher luminance than the adapting background were vividly colored, photopic, and likely did not involve rods stimuli of the lowest luminance set may be considered mesopic and to have involved rods, although these stimuli were surrounded by an adapting background that maintained photopic conditions.

The dimensions of perceptual color space are unsettled (30), so it is not clear what stimulus set would be appropriate for assaying color tuning. The stimulus set that we used was large enough so that we could select responses to a subset of stimuli to measure tuning defined by the human CIELUV color space, which is more or less uniform. The stimuli of this “CIELUV subset” were all equiluminant with one another and with the background, and the CIELUV color space was sampled at uniform color-angle intervals (Fig. S2 Table S1). All of the analysis in this work is restricted to responses to this subset of stimuli, but the conclusions are not affected if the entire stimulus set is included.

To obtain neural responses, the different colors were presented in pseudorandom order. Within the time frame in which the 135 colors were presented, black-and-white versions of the stimulus were each presented 3 times. Responses of a given cell were measured to multiple presentations of this cycle and averaged. Each stimulus was displayed for 200 ms and separated in time from the previous and subsequent stimuli by 200 ms, during which time the animal was rewarded for maintaining constant fixation. Every visually responsive cell was tested a cell was included in the analysis if responses to at least 2 complete stimulus cycles were obtained. In most cases, the cell was held long enough to allow us to measure the responses to at least 5 stimulus cycles.

The response to each color was defined as the average response during a 200-ms window, corresponding to the duration of the stimulus, following the visual latency, defined as > 3 standard deviations above the background firing rate. Optimal color tuning in all analyses was defined as the stimulus of the CIELUV subset that elicited the maximum response. The tuning curves obtained by analyzing the responses to the CIELUV subset (e.g., polar plots in Figs. 1 and 2) were then interpolated every 11.25°, and the Rayleigh statistical test was performed (asterisks in Fig. 1 and Fig. S1). The length of the Raleigh vector was defined as 1 minus the P value of the vector and thus varied from 0 (for circular distributions centered at the origin) to 1 (for highly asymmetric distributions reflecting maximal hue tuning). Color tuning also was assessed using a color-tuning index: CI = [maximum response to any color − maximum response to black or white]/[maximum response to any color + maximum response to black or white]. CI values of 0.5 indicate that the color response was 3 times the response to black or white cells with a CI ≥ 0.5 or significant Rayleigh vector lengths were considered color-tuned (Fig. S1). More than 96% of the recorded neurons were considered color-tuned all cells (including the minority that were not color-tuned) were included in the analysis.


Are neurons clustered? How do neurons make thousands of connections? - Biológia

The somatosensory system decodes a wide range of tactile stimuli and thus endows us with a remarkable capacity for object recognition, texture discrimination, sensory-motor feedback and social exchange. The first step leading to perception of innocuous touch is activation of cutaneous sensory neurons called low-threshold mechanoreceptors (LTMRs). Here, we review the properties and functions of LTMRs, emphasizing the unique tuning properties of LTMR subtypes and the organizational logic of their peripheral and central axonal projections. We discuss the spinal cord neurophysiological representation of complex mechanical forces acting upon the skin and current views of how tactile information is processed and conveyed from the spinal cord to the brain. An integrative model in which ensembles of impulses arising from physiologically distinct LTMRs are integrated and processed in somatotopically aligned mechanosensory columns of the spinal cord dorsal horn underlies the nervous system’s enormous capacity for perceiving the richness of the tactile world.


The Nerve-Growth Factor: A New Tool for Manipulating Neurons

Editor's Note: Neurobiologist Rita Levi-Montalcini, a Nobel laureate in physiology or medicine in 1986, died December 30 at the age of 103. We are making this article co-authored by her free online for the next 30 days. This story was originally published in June 1979 issue of Scientific American.

The human nervous system is a vast network of several billion neurons, or nerve cells, endowed with the remarkable ability to receive, store and transmit information. In order to communicate with one another and with non-neuronal cells the neurons rely on the long extensions called axons, which are somewhat analogous to electrically conducting wires. Unlike wires, however, the axons are fluid-filled cylindrical structures that not only transmit electrical signals but also ferry nutrients and other essential substances to and from the cell body. Many basic questions remain to be answered about the mechanisms governing the formation of this intricate cellular network. How do the nerve cells differentiate into thousands of different types? How do their axons establish specific connections (synapses) with other neurons and non-neuronal cells? And what is the nature of the chemical messages neurons send and receive once the synaptic connections are made?

This article will describe some major characteristics and effects of a protein called the nerve-growth factor (NGF), which has made it possible to induce and analyze under highly favorable conditions some crucial steps in the differentiation of neurons, such as the growth and maturation of axons and the synthesis and release of neurotransmitters: the bearers of the chemical messages. The discovery of NGF has also promoted an intensive search for other specific growth factors, leading to the isolation and characterization of a number of proteins with the ability to enhance the growth of different cell lines.

The peripheral nervous system of vertebrate animals includes three kinds of nerve cells: sensory neurons, which transmit impulses from sensory receptor structures to the brain motor neurons, which innervate the striated, or skeletal, muscles, and autonomic neurons, which regulate the functional activity of the circulatory system, the organs, the glands and the smooth muscles (such as those of the intestine). Autonomic neurons are of two kinds: sympathetic and parasympathetic. The sensory neurons and some of the sympathetic neurons are situated in chains of ganglia flanking the length of the spinal cord. Because these neurons are uniquely accessible to experimental manipulation much of the research on the development of the nervous system at the cellular level has focused on how the nerve fibers projecting from the sensory and sympathetic ganglia make connections with their corresponding target organs.

In the first half of this century the new science of experimental embryology seemed to offer the best way to study the intimate bond that interlocks the growth of the peripheral neurons and their target organs. Ross G. Harrison of Yale University challenged the nervous system of the larva of amphibians to solve problems it would ordinarily never confront, such as providing nerves for limbs and organs grafted from other species. He wanted to see how sensory and sympathetic ganglia, sending out their nerve fibers to these peripheral "fields of innervation," would adjust to the different dimensions and configurations of the foreign organs.

Harrison's results demonstrated that the developing amphibian nervous system is remarkably flexible in adapting to such novel situations, even to the point of accelerating the growth of nerve fibers in a host species to keep pace with the faster-growing limb of a smaller donor species. He concluded that the embryonic nervous system is highly receptive to influences exerted by the peripheral field. Such influences are not species-specific, however, since they can be evoked by organs or rudimentary limbs that have been transplanted from one species to another.

Viktor Hamburger of Washington University extended Harrison's work but chose to study the chick embryo because its nervous system, although more complex than that of an amphibian, lends itself better to experimental analysis: its nerve centers are more clearly delineated and their strong affinity for silver stain enables the experimenter to visually examine the nerve structures more easily. Hamburger grafted limb buds onto chick embryos at very early stages of development and observed how the modified peripheral field was innervated by sensory and sympathetic fibers. Unfortunately the responses were often so complex that they defied interpretation,

In 1948, in an effort to get more straightforward results, Elmer D. Bueker of Georgetown University modified Hamburger's experimental approach. He had the ingenious idea of replacing one limb bud of a chick embryo with a fragment of a bird or mammalian tumor. The tumor cells were all undifferentiated and hence provided a homogeneous peripheral field, in contrast to the cells of the normal limb bud, which were destined to differentiate into many types of tissue. Bueker's experiment was therefore expected to reveal how a homogeneous but fast-growing peripheral field would be innervated.

Of three different tumors implanted in the body wall of three-day-old chick embryos only one, a mouse tumor of connective-tissue cells called sarcoma 180, grew vigorously and was invaded by nerve fibers growing out from adjacent sensory ganglia. In embryos sacrificed after five days the sensory ganglia innervating the tumor were 33 percent larger than those innervating the normal limb bud on the opposite side of the embryo. At first these findings seemed to suggest that the size of a sensory ganglion depends on the size and rate of growth of its field of innervation. According to this hypothesis the rapidly growing tumor provided a more favorable peripheral field for the innervating sensory fibers than the slowly growing limb bud did.

A reexamination of Bueker's findings by our group at Washington University revealed new aspects of the phenomenon that obliged us to revise his conclusions. We found not only that the growth of the sensory ganglia innervating the sarcoma-180 tumors increased but also that the sympathetic ganglia increased enormously in volume, becoming five to six times larger than they were in control animals. This increase in size of the sympathetic ganglia was considerably greater than that exhibited by the sensory ganglia. Together with the sensory fibers the sympathetic fibers branched all over the peripheral field provided by the tumor but did not form any synapses with the tumor cells.

In addition, and indicating an even more striking departure from normality, the viscera of the embryos with the transplanted tumors were flooded with excessive numbers of sympathetic fibers long before the embryos of the control animals were even sparsely innervated. The sympathetic fibers forced their way into large and small veins, impeding and sometimes completely obstructing the flow of blood. These extraordinary effects suggested that the overgrowth of the sympathetic ganglia was more than simply a response to the rapidly growing peripheral field of innervation provided by the tumor, as Bueker had proposed. Rather it seemed the tumor was releasing some chemical factor that was in turn inducing the remarkable growth of the sympathetic ganglia and the exuberant branching of their nerve fibers.

This hypothesis was tested by transplanting sarcoma-180 tumors into the respiratory membranes of the chick egg, which are permeated with blood vessels from the embryo. The tumor and the developing chick embryo therefore shared the same blood supply, although they were not in direct contact. We found that when the tumor was transplanted into the respiratory membranes, it elicited the same growth-promoting effects on the sympathetic ganglia as it did when it was implanted in the embryo itself, providing convincing proof that the tumor was releasing a soluble factor that was carried in the bloodstream to the embryo.

The next challenge was to identify the postulated nerve-growth factor being released by the tumor. For this purpose we needed a system much less complex than the developing embryo. Tissue culture (which in the early 1950s had yet to become the universal biological tool it is today) seemed to offer a useful alternative. We reasoned that if sarcoma 180 was releasing a chemical factor with the ability to enhance nerve growth, the same effect should appear when an isolated sympathetic ganglion was incubated with the tumor in laboratory glassware. In 1953 one of us (Levi-Montalcini) and Hertha Meyer did this experiment at the Biophysics Institute in Rio de Janeiro. Sensory and sympathetic ganglia were dissected out of eight-day-old chick embryos and cultured in a semisolid medium in proximity to fragments of mouse sarcoma-180 tumors. Within 10 hours of incubation the isolated ganglion gave rise to a dense halo of nerve fibers, radiating out from the ex-plant like rays from the sun. Control ganglia cultured for the same length of time in the absence of the sarcoma-180 cells displayed only a sparse and irregular outgrowth of nerve fibers.

The discovery that the tumor could exert its growth-enhancing effects on an isolated ganglion in tissue culture was the turning point of the investigation. Whereas our earlier experiments in developing chick embryos had required weeks of painstaking work, we could now in a few hours screen a large number of tissues, organic fluids and chemicals to determine if they were sources of the growth-promoting activity. Furthermore, it now became possible to attempt to isolate the nerve-growth factor from our simplified tissue-culture system.

Stanley Cohen, a biochemist, agreed to join our group at Washington University to undertake the task of identifying the active agent. He soon managed to restrict the growth factor to a fraction of the tumor cells containing both protein and nucleic acid. This finding opened the way to a more precise biochemical analysis, but we would not have made much progress if it had not been for a fortuitous event two years later. In order to determine whether the nerve-growth factor was a protein or a nucleic acid, Cohen and one of us (Levi-Montalcini) treated the tumor-cell extract with snake venom containing a high concentration of the enzyme phosphodiesterase, which degrades nucleic acids. To our surprise we found that adding minute amounts of the venom to the active fraction of the sarcoma-180 cells enhanced the growth-promoting effect of the fraction rather than reduced it. That the snake venom itself was the source of the increased activity was readily confirmed. The addition of a small amount of venom to the culture medium in the absence of the extract of sarcoma 180 elicited the growth of the same dense halo of nerve fibers around an isolated sensory or sympathetic ganglion.

In fact, the nerve-growth factor in the snake venom turned out to be much more abundant and potent than that in the sarcoma-180 cells. Cohen was therefore able to purify the factor from the venom and demonstrate that it was a protein. Injections of the purified snake venom NGF into growing embryos resulted in the same excessive sympathetic innervation of the viscera and the blood vessels as that induced by the sarcoma-180 cells.

The discovery that two unrelated sources&mdashmouse sarcoma and snake venom&mdashharbor NGF suggested the possibility that still other tissues might secrete the factor. The search focused on the submaxillary salivary gland of rodents, which is similar in certain respects to the venom gland of snakes. Indeed, Cohen isolated an NGF from mouse salivary glands that was about 10,000 times more active than that purified from mouse sarcoma 180 and about 10 times more active than that purified from snake venom. Over the next two decades smaller amounts of NGF were found to be secreted by a wide variety of normal and neoplastic (cancer) cells.


INCREASED SIZE AND NUMBER of neurons in the sympathetic ganglia of NGF-treated mice result in an increase in the volume of the ganglia. These micrographs are of sections through two ganglia, one ganglion from a three-week-old rat injected daily with saline solution only (left) and the other from a littermate mouse injected with NGF (right). Neurons in NGF-treated rat are substantially enlarged. Note also that cells in ganglia of animals treated with NGF exhibit a greater affinity for toluidine blue, the dye used to stain the cells.
Image: Scientific American, June 1979

In 1969 V. Bocchini and Pietro U. Angeletti at the Laboratory of Cell Biology in Rome devised a method for purifying NGF from mouse salivary glands. With the large quantities of NGF made available by their technique Ruth Hogue Angeletti and Ralph A. Bradshaw of the Washington University School of Medicine were able to determine the sequence of amino acids in the protein. Biologically active NGF is a dimer, or complex of two identical polypeptide chains, each of which has a molecular weight of 13.250 daltons. The NGF molecule has a marked predominance of positively charged amino acids and has a net positive charge at neutral pH. In addition the folded polypeptide chain is stabilized by three covalent sulfur-sulfur bridges between units of the amino acid cysteine at different positions along the chain. Such disulfide bonds are common in proteins that are actively secreted from cells, such as insulin and antibodies. The restraint these molecular bridges impose on the conformation of the polypeptide chain is apparently necessary to prevent its denaturation and inactivation in an environment that is much more subject to adverse conditions than the interior of the cell.

A comparison of the sequence of amino acids in NGF with that of several other polypeptides by William A. Frazier of Washington University revealed that NGF and insulin have certain sequences in common. This observation led to the hypothesis that the gene for NGF evolved from an ancestral gene for proinsulin, the large precursor polypeptide that is cleaved to yield the active molecule of insulin. Frazier suggested that the ancestral proinsulin gene had duplicated itself and the two copies had subsequently evolved divergently, giving rise to proinsulin and a postulated precursor polypeptide for NGF. Although this intriguing possibility remains theoretical, the similarities in the amino acid sequences of NGF and insulin are not great enough to result in any similarity of function: the two molecules have completely different target cells and biological activities.

In 1967 Silvio S. Varon and Eric M. Shooter of the Stanford University School of Medicine isolated NGF by a different procedure and found that the NGF dimer was present as a stable complex with two copies each of two other proteins, which they designated the alpha and gamma subunits. This finding was puzzling, since it was known that the NGF dimer by itself was biologically active. Further investigation revealed that the gamma subunit is a specific enzyme that cleaves polypeptide chains only at a point adjacent to the amino acid arginine. The alpha subunit, on the other hand, has no detectable biological activity. This odd association of three disparate proteins demanded an explanation.

Shooter hypothesized that the alpha and gamma subunits serve to activate, store and protect the NGF molecule. According to his scheme the initial gene product in the manufacture of NGF is a large precursor polypeptide called proNGF, two copies of which form a dimer. Two gamma subunits then associate with the proNGF dimer and cleave the precursor chains to generate the active NGF dimer. Unlike the typical complex of an enzyme and its product, which rapidly dissociates, the 'gamma subunits remain bound to the NGF dimer after the cleavage of the proNGF chains. (The two alpha subunits may bind either to the proNGF dimer before cleavage or to the complex of the gamma subunit and the NGF dimer after cleavage.) The association of the gamma and alpha subunits with the NGF dimer apparently serves to protect it from further degradation by other protein-cleaving enzymes in the body fluids. Shooter's hypothesis recently received support when he and Edward A. Berger isolated the proNGF molecule and demonstrated that incubation of this precursor with the gamma subunit resulted in its complete conversion into active NGF.

The biological activity of a protein resides in its three-dimensional structure, which consists of not only its amino acid sequence but also the precise folding pattern of the polypeptide chain (the secondary structure) and the suprafolding of two or more such chains to form a unique globular entity (the tertiary structure). The only reliable way to determine the secondary and tertiary structure of a protein molecule is to crystallize it and mathematically analyze the crystal's X-ray-diffraction pattern. The recent crystallization of NGF by A. Wlodawer. Keith O. Hodgson and Shooter is therefore an important first step in determining the three-dimensional structure of the molecule by x-ray crystallography.

The first real insight into the function of NGF in the living animal was provided by experiments done in our laboratory at Washington University in 1959. Cohen obtained specific antibodies to NGF by injecting purified mouse NGF into rabbits. Small amounts of rabbit serum containing the NGF antibodies were then injected into newborn mice. A month later the experimental and control mice were sacrificed. In the mice treated with the NGF antibodies the sympathetic ganglia were reduced to such diminutive size that they were barely visible in the dissecting microscope! Nevertheless, the NGF antibodies had no ill effect on any other organs or tissues and for unexplained reasons did not damage the peripherally located sympathetic ganglia that control the sex organs in both sexes. It has therefore been possible to raise to maturity entire colonies of mice entirely lacking in sympathetic nervous function but normal in all other respects. These animals have provided a most valuable model system for studying how the lack of sympathetic innervation interferes with a multiplicity of body functions.

It is not yet known whether the dra­matic and selective effects of the NGF antibodies are due to a direct toxic ac­tion of the antibodies on immature sym­pathetic neurons or to an inactivation by the antibodies of circulating molecules of NGF, thereby indirectly causing the death of the sympathetic neurons by de­priving them of the NGF they need in order to survive. This second alternative seems the more likely one convincing evidence in its favor would provide tan­gible proof that NGF is an absolute re­quirement for the survival and growth of immature sympathetic neurons in the living animal.

That NGF is essential for the survival of sympathetic neurons in cell culture has been known for some time. In 1963 Pietro Angeletti and one of us (Levi­ Montalcini), who were then at the Istitu­to Superiore di Sanità in Rome, dissect­ed sensory and sympathetic ganglia into their cellular components: neurons, gli­al cells (which support and nourish the neurons) and fibroblasts (embryonic connective-tissue cells). After 24 hours of culture the glial cells and fibroblasts had survived and multiplied but the neu­rons had undergone a massive degen­eration. The daily addition of minute amounts of NGF to the culture me­dium, however, enabled the neurons to survive for indefinite periods and to form a dense meshwork of nerve fibers that after a few days completely covered the surface of the culture dish. This abil­ity of NGF to sustain sympathetic neurons in culture has since made possible some ingenious and revealing experiments on neuronal differentiation [see "The Chemical Differentiation of Nerve Cells." by Paul H. Patterson, David D. Potter and Edwin J. Furshpan SCIEN­TIFIC AMERICAN, July 1978].

The availability of milligram quanti­ties of pure NGF has made it possible to test its effects in the living organism. All mammals respond to NGF the same way, although for practical reasons ro­dents are the experimental animals of choice. When 10 micrograms of NGF per gram of body weight is injected into newborn rodents for periods of up to three weeks, their sympathetic ganglia become 10 to 12 times larger than those of control animals. This excessive increase in size of the sympathetic ganglia has been traced to three separate processes: (1) an increased rate of differentiation of the sympathetic neurons, (2) an increase in the total number of neurons in the ganglia and (3) an increase in the size of the fully differentiated neurons.

NGF does not increase the number of neurons in the sympathetic ganglia by enhancing their multiplication. Instead, as was first proposed by I. A. Hendry of the Australian National University, the marked increase in the number of neurons is due to the survival of redundant immature neurons that would ordinarily die off in the course of development. Cell death is a common event in the formation of the nervous system: entire populations of immature neurons die off or are sharply reduced in size. In fact, in the early developmental stages of the chick embryo the dead cells in the sensory and sympathetic ganglia often outnumber the live ones. The generally accepted hypothesis is that the immature neurons that do not establish functional connections with their target cells are doomed to die the redundant number of neurons ensures that all the appropriate connections are made. The effect of experimentally administered NGF is to enable the redundant neurons to survive and differentiate in spite of their failure to establish connections. It is this effect of NGF that gives rise to the substantially increased numbers of neurons in NGF-treated sympathetic ganglia.

In addition to apparently being essential to the survival of immature sympathetic neurons NGF seems to play a vital role in guiding nerve fibers toward their corresponding target organs. Three basic mechanisms have been proposed over the years to explain the formation of specific neural circuitry: (1) an elaborate predetermined program encoded genetically in each neuron that unfolds according to rigid and unmodifiable rules, (2) a random process of trial and error in which growing nerve fibers that make the right connections are consolidated and those that fail are reabsorbed and (3) a general program of circuit formation that is brought to completion by an interplay between genetic and extrinsic factors.

The first mechanism can be discounted because it would require very large amounts of genetic information&mdashmuch more than could be encoded in the entire complement of DNA in the cell nucleus of each neuron. The second mechanism is also unlikely, because such a random process of circuit formation would be extremely time-consuming and wasteful of energy and resources. The third mechanism therefore seems the most probable: the circuitry of the nervous system is established through some combination of genetic and extrinsic factors.

The existence of such extrinsic factors was first suggested by the Spanish neurologist Santiago Ramón y Cajal, who visualized them as chemical signals emanating from peripheral tissues that would direct the growing nerve fibers toward their matching target cells. Cajal named the process neurotropism. His hypothesis was neglected for many years because the methodology for detecting such chemical factors in the living embryo was not yet available. The discovery and isolation of NGF, however, has provided an opportunity to reconsider the concept of neurotropism under more favorable experimental conditions.

Convincing evidence for the role of NGF in the formation of neural circuits in the sympathetic nervous system has come from both animal and test-tube experiments. At the Laboratory of Cell Biology in Rome, NGF was injected into the brain of newborn rodents. An unexpected effect of the treatment was that nerve fibers sprouted from the sympathetic ganglia and invaded the brain and spinal cord. Apparently the NGF injected into the brain diffused through the motor and sensory roots of the spinal cord and reached the sympathetic chain ganglia flanking the cord, where it induced the outgrowth of nerve fibers. This finding implies that the tip of a growing sympathetic nerve fiber elongates along a diffusion gradient of NGF released by the target organ. The NGF gradient does not entirely determine the course of the nerve fibers but helps to orient them in the right direction.

Further evidence for a neurotropism mediated by NGF was provided by some elegant experiments done by Robert B. Campenot of the Harvard Medical School. He devised a three-chambered cell-culture system in which the chambers were separated by impermeable barriers of sterile silicon grease, preventing the diffusion of fluid from one chamber to another. Immature sympathetic neurons were seeded into the central chamber in the presence of NGF and allowed to send out growing fibers under the silicon barriers along scratches made on the bottom of the culture dish. Campenot filled one side chamber with a nutrient solution containing NGF and the other chamber with the same nutrient solution devoid of NGF. He observed that the growing nerve fibers migrated from the central chamber only into the side chamber containing NGF. When the NGF-rich solution was withdrawn from that side chamber, the nerve fibers that had extended into it began to degenerate, even though the neuronal cell bodies in the central NGF-containing chamber persisted in good condition.

These experiments resolved the longstanding question of whether extrinsic chemical factors play a role in guiding the growth of nerve fibers. Since NGF is released in minute amounts from peripheral tissues receiving innervation from sympathetic ganglia, it now seems clear that a diffusion gradient of NGF directs the fibers toward their corresponding target tissues. When the growing nerve fiber and the target cell finally come in contact, the provisional adhesion consolidates into the structural and functional organization of the synapse.


NEUROTROPIC EFFECT of NGF was demonstrated by injecting the factor into the brain of newborn rats for 10 days the control animals were injected with saline solution only. In the NGF-treated animals (bottom) the growth factor diffused from the injection site to the spinal cord and reached the adjacent sympathetic ganglia through the motor and sensory roots. The NGF induced the outgrowth of sympathetic nerve fibers (color), which gained access to the spinal cord through the spinal roots and extended as far as the site of injection in the brain. This abnormal projection of sympathetic fibers (which usually innervate peripheral tissues) in response to NGF provided evidence for the hypothesis that a gradient of NGF guides the direction of growing sympathetic fibers in the periphery. In addition injection of NGF into either the brain or the systemic circulation enhanced the peripheral branching of the sympathetic fibers. Experiment was done by M.L. Menesini Chen and J.S. Chen in authors' laboratory.
Image: Scientific American, June 1979

Once the elongating fibers have estab­lished the appropriate synaptic contacts with the target cells, the continued sur­vival of the innervating cells in the gan­glion appears to depend on the availa­bility of NGF. Studies conducted by Hendry at the Australian National Uni­versity and by K. Stockel and H. Thoe­nen at the Basel Institute for Immunol­ogy have demonstrated that NGF is taken up at the terminal nerve endings of the sympathetic fibers and transport­ed back to the neuronal cell body along the axon. This retrograde axonal trans­port of NGF is absolutely essential for the survival of the innervating neurons. When it is experimentally prevented (either by severing the projecting axons, by treating them with the drug vinblastine, which blocks axonal transport, or by ad­ministering 6-hydroxydopamine, which destroys the nerve endings), the inner­vating sympathetic neurons in the gan­glion die off. The lethal effects of block­ing the axonal transport of NGF can be completely overcome, however, by sup­plying the cell bodies with externally administered NGF. In this case the exter­nal NGF makes up for the NGF that would normally be transported back in­side the axon to the cell body from the innervated cells.

Work in several laboratories has shown that the retrograde axonal transport of NGF follows its interac­tion with specific receptor sites on the nerve terminals of the newly established fibers. Receptors are proteins that are usually located on the external surface of the cell membrane they provide spe­cific recognition sites for messenger substances such as hormones, neuro­transmitters and growth factors. The existence of such specific receptors on the neuronal surface makes it possible for NGF to exert its effects at exceed­ingly low concentrations (about 2.8 micrograms per liter). The binding of NGF to its receptors triggers a chain of biochemical events that leads ultimately to the outgrowth of the nerve fiber.

Immature sympathetic neurons re­spond to NGF with a burst of metabolic activity that provides the material nec­essary for the growth of the nerve fiber and the manufacture of molecules of neurotransmitter. The cells make more proteins and lipids, take up amino acids from the surrounding medium and burn glucose and other energy-rich com­pounds at a faster rate. These effects can be seen as a general response to the primitive signal conveyed by NGF through its specific receptors on the cell surface.

Within a short time after the binding of NGF to its receptors the protein con­stituents of the cytoplasm of the imma­ture sympathetic neuron are profound­ly rearranged. In particular the filamentous structures called microtubules and microfilaments come to fill all the avail­able space between the cell nucleus and the cell membrane. These filaments play a key role in the growth of the nerve fiber by providing a structural frame­work and the propulsive force for its elongation.

How does NGF control the assembly of these filamentous proteins? One pos­sibility is that it acts directly to enhance the polymerization of tubulin and actin, the monomeric proteins that give rise respectively to microtubules and micro­ filaments. Working at the Laboratory of Cell Biology in Rome, we tested the hy­pothesis by measuring the rate of assem­bly of tubulin and actin in the test tube in both the presence and the absence of NGF. In the absence of NGF dilute solutions of the proteins were unable to polymerize into filaments (or did so at a very low rate) because the thermody­namic tendency of the monomers to stay far apart in solution was greater than their tendency to aggregate. The addi­tion of NGF to the solution, however, induced a rapid and massive polym­erization reaction. Subsequent investi­gation revealed that NGF joins togeth­er the minimum number of monomers needed to initiate polymerization, after which the reaction proceeds spontane­ously to completion. On the basis of these test-tube findings we have hypoth­esized that the massive formation of microtubules and microfilaments in the developing sympathetic neuron is triggered by NGF, and that this effect may lead directly to the growth and elongation of the nerve fiber.

An entirely different function of NGF came to light recently with the discovery that certain non-neuronal cells are able to respond to the protein. Lloyd A. Greene and Arthur S. Tischler of the Harvard Medical School demonstrated in 1977 that cells of the line designated PC12 (which are derived from a rat tumor) respond to NGF by acquiring properties characteristic of sympathetic neurons. The NGF-treated cells send out fibers, become electrically excitable and store and release neurotransmitters of the catecholamine type. When NGF is withdrawn from the culture medium, the cells retract their fibers, lose their other neuronal properties and resume the uncontrolled proliferation characteristic of neoplastic cells.

Shortly after this discovery K. Unsicker and his colleagues at Johns Hopkins University found that immature chromaffin cells obtained from the medulla (inner part) of the adrenal gland and cultured in the presence of NGF acquire the biochemical and morphological properties of sympathetic neurons. Subsequent experiments carried out at the Laboratory of Cell Biology in Rome by Luigi Aloe and one of us (Levi-Montalcini) demonstrated that this remarkable transformation can also take place in the intact animal: repeated injections of NGF into rat fetuses, continued for two to three weeks after birth, resulted in the differentiation of chromaffin cells into sympathetic neurons in the core of the adrenal gland! These findings indicate that NGF plays a much broader role in the living organism than had been supposed.

It should be obvious to the reader that the investigation of NGF, which began more than two decades ago, is far from over. Among the many unanswered questions is why NGF is manufactured and secreted by the venom gland of snakes and the salivary gland of rodents, even though neither of these glands is essential for the life of the organism and the sympathetic neurons that depend on NGF for their survival. The molecule is also manufactured and released in minute amounts by a wide range of normal and neoplastic cells.

The discovery of NGF has made it possible to experimentally manipulate sympathetic neurons with considerable ease, both in tissue culture and in the living animal. With the aid of purified NGF and NGF antibodies the neurobiologist is now able to increase the number of sympathetic neurons in an animal tenfold or to eliminate them altogether. Moreover, the catecholamine­secreting neurons in the brain are strikingly similar to the sympathetic neurons in the peripheral ganglia in both their morphological and biochemical properties. Already information gained from the study of sympathetic neurons has proved applicable to the treatment of disorders of the central catecholamine­secreting neurons, such as Parkinson's disease. A. Bjorklung, B. Bierre and U. Stenevi of the University of Lund recently obtained preliminary evidence that the catecholamine-secreting neurons in the brain respond to NGF with a profuse branching of their nerve fibers. If these findings are confirmed, a powerful tool will become available for modulating the function of such brain circuits, which play a crucial role in many kinds of behavior.


Pozri si video: The BrainLesson 2How Neurotransmission Works (Február 2023).