Исследователи биологического факультета и Института перспективных исследований мозга МГУ опубликовали работу, показавшую, как локальные контрастные элементы экспериментальной арены влияют на пространственное картирование в гиппокампе мышей. Эти результаты открывают новые перспективы для изучения механизмов ориентации животных и могут быть полезны в разработке когнитивных нейротехнологий.
Исследование было сосредоточено на клетках места — нейронах гиппокампа, которые формируют пространственную карту окружающей среды, кодируя информацию о местоположении объектов, границ и особенностей пространства. Учёные изучили активность таких клеток в области CA1 гиппокампа мышей с использованием миниатюрного микроскопа и оптической регистрации кальциевых сигналов, а также анализировали поведение животных в экспериментальной арене с контрастным рисунком на полу.
Арену для экспериментов разделили на зоны с полосами разной ширины, расположенными в центре пола, что создавало локальные контрастные области. Контрольная группа мышей исследовала арену с однородным серым полом. В процессе эксперимента учёные анализировали перемещение животных и активность их нейронов.
Полученные данные показали, что нейроны области CA1 преимущественно активны в зонах, где присутствует пространственная неоднородность. Однако сами по себе контрастные элементы пола не стали предпочитаемыми местами для пребывания животных. Мыши равномерно исследовали арену, а число «полей места» — зон с высокой активностью нейронов места — в центре и по краям арены существенно различалось. Например, в группе с полосами на полу гиппокампальные нейроны активировались в центральной зоне арены, тогда как у мышей из контрольной группы поля места чаще формировались вблизи стен.
«Наши результаты указывают на то, что нейроны CA1 отражают пространственные неоднородности среды, но не сами контрастные элементы, — отмечает одна из руководителей проекта, сотрудница ИПИМ МГУ Ольга Ивашкина. — Это открытие подчеркивает роль гиппокампа в интеграции информации об особенностях окружающей среды».
Особый интерес вызывает применение разработанных методов анализа данных. Для обработки сигналов нейронной активности использовались алгоритмы, реализованные в программном комплексе BearMind, разработанном авторами, а для анализа поведения мышей — нейросетевые технологии DeepLabCut. Эти подходы обеспечили высокую точность результатов и позволили получить новые данные о процессах, происходящих в мозге во время исследования новой среды.
Исследование, выполненное в рамках проекта № 23-Ш03−02 НОШ МГУ «Мозг», было представлено на конференции 2024 Sixth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN) и опубликованов журнале IEEE Xplore. Работа открывает новые горизонты в изучении когнитивных процессов у животных и может способствовать разработке технологий для улучшения пространственной ориентации у людей.