Świecące neurony meduzy. Genetyczna modyfikacja pozwala czytać w myślach bezkręgowców
Ludzki mózg ma 100 miliardów neuronów, tworzących 100 bilionów połączeń. Zrozumienie tego, jak dokładnie kierują one wszystkimi naszymi zachowaniami, od ruchu po odczuwane przez nas emocje, jest niezwykle złożoną zagadką. Teraz jednak w znalezieniu odpowiedzi na fundamentalne pytania neurologii może pomóc o wiele prostsze stworzenie. Maleńka meduza.
Naukowcy z politechniki Caltech próbują czytać w myślach meduz. Konkretnie maleńkich parzydełkowców Clytia hemisphaerica, które dorastają najwyżej do jednego centymetra średnicy. W tym celu postanowili je nieco przerobić.
Korzystając z inżynierii genetycznej, meduzy zostały zmodyfikowane tak, aby ich neurony świeciły wtedy, gdy są aktywowane. Sama meduza jest przezroczysta, co oznacza, że naukowcy mogą w czasie rzeczywistym obserwować aktywność neuronów zwierzęcia, gdy żeruje, pływa czy unika drapieżników. Mogą podglądać "procesy myślowe" meduzy, by zrozumieć, jak jej bardzo prosty układ nerwowy pozbawiony prawdziwego mózgu koordynuje zachowania zwierzęcia. Wyniki eksperymentu opublikowano właśnie w magazynie "Cell".
Zazwyczaj naukowcy badający w laboratoriach tzw. organizmy modelowe, posługują się zwierzętami zdecydowanie bliższymi ewolucyjnie człowiekowi. Jesteśmy bliżej spokrewnieni z płazińcami, często badanymi w laboratoriach, niż te bezkręgowce z meduzami.
"Meduzy są dla nas ważnym punktem porównawczym, bo są od nas aż tak ewolucyjnie odległe" mówi autor badania Brady Weissbourd. Pozwalają nam zadawać ważne pytania, takie jak to, czy istnieją zasady wspólne dla wszystkich układów nerwowych. Albo jak mogły wyglądać pierwsze układy nerwowe.
Badanie maleńkich meduz ma tę dodatkową zaletę, że całe zwierze można bez problemu umieścić pod mikroskopem, by obserwować jego zachowania z bliska.
Układ nerwowy meduz nie jest scentralizowany, jak mózgi kręgowców czy nawet owadów. Zamiast tego opiera się na sieci 10 tys. neuronów rozproszonych po całym ciele zwierzęcia. Poszczególne części ciała meduzy mogą działać pozornie autonomicznie, nawet po pokrojeniu zwierzęcia na kawałki. Chirurgicznie usunięta paszcza meduzy może dalej wchłaniać pożywienie nawet wtedy, gdy nie jest połączona z resztą zwierzęcia.
To rozwiązanie okazało się najwyraźniej bardzo skuteczne, bo meduzy mają się doskonale od około 700 mln lat. Ale pozostaje zagadka. W jaki sposób układ nerwowy, sprawiający wrażenie złożonego z zupełnie niezależnych od siebie elementów, koordynuje zachowania całego zwierzęcia?
Kiedy meduza chwyta pożywienie w mackę, składa swoje ciało, aby przyciągnąć mackę do otworu gębowego, jednocześnie wysuwając paszczę w stronę macki. Obserwując świecenie aktywowanych neuronów, zespół ustalił, że cały układ nerwowy, sprawiający wrażenie niezorganizowanego, w rzeczywistości posiada wyraźną strukturę, który dało się dostrzec dopiero wtedy, gdy zmuszono neurony do fluorescencji.
Zobacz również:
"Nasze eksperymenty ujawniły, że pozornie rozproszona sieć neuronów leżąca u podstaw okrągłego parasola meduzy jest w rzeczywistości podzielona na segmenty, ułożone w kliny jak plasterki pizzy" - wyjaśnia współautor badania, prof. David J. Anderson. "Kiedy meduza łapie zdobycz macką, neurony w »plasterku« najbliżej tej macki aktywują się pierwsze, co z kolei powoduje, że ta część parasola składa się do wewnątrz, przyciągając pożywienie do otworu gębowego. Co ważne, ten poziom organizacji neuronalnej jest całkowicie niewidoczny, jeśli spojrzysz na anatomię meduzy, nawet pod mikroskopem. Musisz być w stanie wizualizować aktywne neurony, aby to zobaczyć".
"W przyszłych pracach chcielibyśmy wykorzystać tę meduzę, by zrozumieć, w jaki sposób zachowanie generowane jest przez całe układy neuronowe" - mówi Weissbourd. "Zrozumienie, w jaki sposób meduza koordynuje działanie macek, otworu gębowego i parasola pozwala nam zająć się bardziej ogólnymi problemami dotyczącymi tego, jak moduły układu nerwowego współpracują ze sobą. Ostatecznym celem jest nie tylko zrozumieć układ nerwowy meduzy, ale także wykorzystać go jako trampolinę do zrozumienia bardziej złożonych systemów w przyszłości".