A dendritikus plaszticitás a központi idegrendszer egyik alapvető mechanizmusa , amely a szinaptikus potencírozás hátterében áll, és kulcsfontosságú a memória , a tanulási és a kognitív képességek kialakulásában, az agy normál működéséhez .
A dendrites plaszticitás a dendritek dinamikus természetén alapul , amely térfogatuk, dőlésük változásával, más dendritek és dendrittüskék elvesztésével vagy hozzáadásával, a gerinc nyakának hosszának változásával és a dendritekre gyakorolt hatásával modellezhető. feszültségvezérelt ioncsatornák . A dendrites plaszticitás ezen formái a tanuláshoz és a memóriához kapcsolódnak, és az egyes neuronok egyedi biológiai, számítási funkcióinak alapját képezik .
Bár a neuronális dendritek azon képessége, hogy helyi akciós potenciált ( dendrittüskék ) generálnak, évtizedek óta ismert, viszonylag kevés figyelmet fordítottak a dendritek szinaptikus plaszticitást stimuláló képességére . Mivel azonban a szinapszisok (különösen az ingerlékenyek) leginkább a dendritekben koncentrálódnak, a dendritikus tulajdonságok jelentősen befolyásolják a szinaptikus és nem szinaptikus (belső) plaszticitás megjelenését és kialakulását.
A felnőtt agy dendrites morfológiájában bekövetkező változások nagyon lassan következnek be. Például a dendritek hosszú távú leképezése egérben nem mutatott dendrites ágak hozzáadását vagy delécióját egy hónapon keresztül [1] . Ezért úgy gondolják, hogy nem annyira maguk a dendritek, mint inkább a dendrittüskék az emlékezet tárolásának és a szinaptikus plaszticitás kialakulásának elemi egységei a szinaptikus hatékonyságban a hosszú távú potencírozás (LTP) és a hosszú távú csillapítás révén. -termdepresszió, LTD) [2] . A dendritekkel ellentétben a tüskék folyamatosan és spontán módon alakulnak ki az agyban, több perc alatt mozognak, növekednek és visszahúzódnak, méretük pedig in vivo és in vitro is korrelál funkcionális szinaptikus hatékonyságukkal [3] [4] [5] .
Az in vivo neuroimaging technológia fejlődése feltárta a tanulással és a memóriával kapcsolatos idegi tulajdonságok képlékeny változásait [6] . Ilyen változások közé tartozik a már meglévő szinapszisok morfológiájának átrendeződése , különösen a dendrites tüskék növekedése DTP alatt és a tüskék csökkenése DTD során [7] . Egyéb szerkezeti változások közé tartozhat új szinaptikus kontaktusok megjelenése a szinaptikus plaszticitás stimulálása miatt új dendrittüskék megjelenése miatt. Az egyik bizonyíték arra, hogy az ilyen szerkezeti változások a memóriával és a tanulással kapcsolatosak, egy nemrégiben készült tanulmányból származik, amely kimutatta, hogy a motoros kéreg neuronjaiban a dendrittüskék a motoros tanulás következményeként növekednek [8] .
A stimulációs mechanizmusoktól függetlenül a szinaptikus plaszticitás meglétének fontos jele az intracelluláris kalciumkoncentráció növekedése a stimuláció során [9] [10] [11] . A stimuláció során a posztszinaptikus átmeneti kalcium-növekedés amplitúdója és időtartama határozza meg, hogy a szinaptikus transzmisszió növekszik vagy csökken. A kalcium hosszan tartó és mérsékelt növekedése DVD-hez, míg rövid és erőteljes növekedése DVP-hez vezet [12] . Csak egy serkentő szinapszis aktiválása vezet kalcium felhalmozódáshoz az egyes dendrittüskékben, ehhez NMDA receptorokat toborozva , ami a neuroimaging technológia modern fejlődésének köszönhetően in vivo látható és mérhető [13] [14] [15] . A mai napig azonban nem sikerült kvantitatív becsléseket kapni az ezen mechanizmusok mögött meghúzódó kalciumimpulzusokról.
A visszaszaporító akciós potenciálok felfedezése volt az egyik első jele a dendritek szinaptikus plaszticitásának , mivel lehetővé teszik az időbeli koordinációt és a koincidenciák kimutatását [19] [20] . Számos tanulmány eredménye megerősíti, hogy a bAP-hoz és a szinaptikus bemeneti impulzusokhoz kapcsolódó Ca 2+ impulzusok szuperlineárisan összegződnek, ha a két esemény szinkronja kellően szűk időintervallumban (<50 µs) következik be [21] . Ez a kölcsönhatás a bemenet és a kimenet között lehetővé teszi, hogy a szinaptikus bemeneti impulzust több tíz mikromásodpercig (µs) követő tüskék olyan posztszinaptikus Ca 2+ impulzust generáljanak, amely lényegesen nagyobb, mintha a tüske megelőzné vagy túl messze lenne a bemeneti impulzus mögött (>50 µs). ). Ezt az időbeli szinkróniát az NMDA receptor és a feszültségfüggő csatornák közvetítik, és ez a tüske - időzítéstől függő plaszticitás (STDP ) egyik mechanizmusa, amely a szinaptikus plaszticitás Hebb-modelljének kiterjesztett változata [22] [23] .
A Hebb-féle tanulási szabály megköveteli az egyezések azonosítását a preszinaptikus és posztszinaptikus tevékenységben [24] . A koincidenciadetektor válasza mindkét impulzus jelenlétében minőségileg különbözik az egyes impulzusokra adott választól. Mint korábban említettük, az egyedülálló makromolekuláris komplexum, az NMDA receptor (NMDA-R), amely a DTP hátterében állhat , a legalkalmasabb egy ilyen detektor szerepére . Számos szokatlan biofizikai tulajdonsággal rendelkező NMDA-R csak akkor nyílik meg, ha mind a preszinaptikus, mind a posztszinaptikus neuronok aktiválódnak. Vagyis a receptor megnyitásához preszinaptikus kémiai impulzus ( glutamát , neurotranszmitter ) és posztszinaptikus elektromos impulzus (lokális membrándepolarizáció) is szükséges. Ha ez a két feltétel egyidejűleg teljesül, az NMDA-R kinyílása lehetővé teszi, hogy a Ca 2+ ionok bejussanak a posztszinaptikus neuronba és aktiválják a Ca 2+ -re reagáló enzimeket, ami végső soron szinaptikus erősödéshez vagy gyengüléséhez vezet.
Egy másik ionotróp receptorhoz, az AMPA receptorhoz hasonlóan az NMDA-R-t is a serkentő neurotranszmitter, a glutamát aktiválja, de érzékenysége erre a neurotranszmitterre sokkal nagyobb ( EC 50 az 1 µm tartományban), így ez a receptor érzékenyebb az alacsonyabb koncentrációkra. Rövid ideig tartó glutamát beadás után is lassabban dezaktiválódik, ami azt jelenti, hogy a preszinaptikus felszabadulás után a glutamát a receptorhoz kötődik, és hosszú ideig kötve marad. Ennek köszönhetően az NMDA-R a preszinaptikus aktivitás hosszú távú indikátoraként működik [25] . Ezek a tulajdonságok teszik az NMDA receptort ideális keretté a szinaptikus plaszticitás (pl. STDP) és az egyezés kimutatására [9] [26] .
Mivel az intracelluláris kalciumkoncentráció elengedhetetlen feltétele a szinaptikus plaszticitás kialakulásának, a szinaptikusan generált lokális dendrites tüskék a szinaptikus plaszticitás egyik okai lehetnek, sőt önmagukban LTP-t és DVD-t is okozhatnak. Így például az egyik közelmúltbeli tanulmányban [11] egy váratlan felfedezést tettek, hogy a szinaptikusan indukált dendritikus tüskék stimulálják az LTP-t a hippokampusz CA1 neuronjaiban , azonban ez a szinaptikus plaszticitás nem igényli a nátrium-szomatikus akciós potenciálok aktív visszaterjesztését, mivel blokkolják a nátriumcsatorna antagonista - TTX - apikális dendritjének legközelebbi részében történő lokális alkalmazással . Valószínűleg az erős LTP kialakulása távoli dendritekben viszonylag erős stimulációt és ennek eredményeként lokális dendrites tüskéket igényel, nem pedig gyengített visszaszaporodási potenciált.
Ugyanebben a tanulmányban [11] kimutatták, hogy a közeli dendritekben a DTP-t lokális dendrites tüskék is okozhatják szomatikus akciós potenciál hiányában. Ez azt jelenti, hogy a plaszticitás stimulálásának nem feltétlenül kell axon-visszatérési akciós potenciállal társulnia [27] . És mivel a térben lokalizált szinaptikus bemeneti impulzusok nagyobb valószínűséggel okoznak lokális dendritikus tüskéket és LTP-t, ez fontos következtetést von maga után, hogy a korrelált aktivitású preszinaptikus neuronok axonjai szinaptikus klasztereket képeznek a dendritfában, amelyhez impulzusokat küldenek. Az ilyen szinaptikus klaszterezést (az úgynevezett "klaszter plaszticitási hipotézist") elméletileg már a felfedezése előtt jósolták, mint egy neuron általi információfeldolgozás és -tárolás hatékony módszerét [28] [29] .
A klaszter plaszticitása összekapcsolhatja a dendriteket elérő, funkcionálisan integrált bemeneteket, és nemlineáris feszültségfüggő csatornák toborzásával növeli az egyes neuronok tárolási kapacitását [30] [31] . Ezenkívül a klaszterek plaszticitása növelheti a helyi tüskék kialakulásának valószínűségét a fokozott dendrites ingerlékenység révén [32] , ami viszont erősíti a kapcsolatot a dendrites ág és a szóma között [33] . A dendrites ág ilyen erősségének növelése lehetővé teszi időpontos és megbízható szomatikus kimeneti jel generálását, amely az egyetlen neuron szintjén történő megbízható információátvitel alapja [34] .
A kétfoton glutamát felszabadító technológia megjelenésével lehetővé vált a glutamát pontos célzása több vagy akár egyetlen tüskére is . Ennek a technikának a dendritekre való alkalmazása feltárta a dendrites ágak bimodális eloszlását : az egyik populáció olyan ágakat, amelyek gyengén reagálnak a szinkron szinaptikus stimulációkra, egy másik pedig erősebb [33] . Vagyis az idegsejtekben lévő információ nem csak a bemeneti szinapszisok szinaptikus súlyaként tárolható, hanem a dendrites ágak képesek aktívan feltárni a bemeneti jelek sajátos tulajdonságait, például szinkronizálását.
Ezen túlmenően a dendrites ágak belső tulajdonságai az aktivitás és a tapasztalatok függvényében változhatnak. Egy közelmúltban végzett egyedülálló tanulmány [33] , amelynek eredményeinek újszerűsége számos új hipotézist és dendritikus plaszticitási modellt adott, kimutatta, hogy a dendrites ágon lévő szinapsziscsoportok egyidejű stimulálásával azok ismételt aktiválódása fokozatos változásokhoz vezet. a membrán ingerekre adott válaszában. Különösen azt találták, hogy a hippocampus CA1 piramis neuronjaiban a kolinerg agonista megjelenése azt a tényt eredményezi, hogy a "gyenge" ágak erős tapadóaktivitású ágakká alakulnak a szinaptikus gerjesztés és a posztszinaptikus akciós potenciál kombinálásával . A gyenge dendrites ág ilyen átalakulása jelentősen fokozza a lokális dendrites Na + tüskék szómába való terjedését, és a plaszticitás új formájának – az „ág-szilárdság-potenciálásnak”, (BSP) – köszönhető, amely képes hogy jelentősen növelje a feszültséget a szómában a nem potenciált ágakhoz képest. A dendrites tüske ág mentén történő fokozott terjedése következtében fellépő feszültségnövekedés nagy valószínűséggel a feszültségfüggő kálium ( Kv4.2 ) csatornák aktivitásának elnyomásának következménye, ami korlátozza a dendrites ág ingerlékenységét. [33] .
Ez a dendrites ág-specifikus plaszticitás, amely növeli az elágazás erősségét, az időben korrelált és klaszterezett szinaptikus bemeneteket az elágazás gerjeszthetőségének hosszú távú változásaivá alakítja át, ami egy valószínű mechanizmus a bemeneti jelek tulajdonságainak fenntartására, ami a memória alapja.
Így a lokális dendrittüske és a szóma közötti kapcsolat képlékeny , és a dendrites kálium ( Kv4.2 ) csatornák NMDA receptor által közvetített szabályozásán keresztül ág-specifikus módon módosítható . Ekkor a dendrites ág egyetlen integratív szegmensként jelenik meg („az idegrendszer alapvető funkcionális egysége” [35] [36] ), és a dendrites tüske szomatikus potenciálra gyakorolt hatása jelentősen eltér az egyes dendrites ágak között.
Ezeket az eredményeket a kutatók ugyanazon csoportja is megerősítette, és azt találta, hogy a dúsított környezetnek kitett állatok CA1 piramis neuronjai elősegítették a dendrit tüskék terjedését a szomához plasztikusan kapcsolódó dendritívek egy részében [37] .
Bár e tanulmányok szerzői azt feltételezték, hogy a dendrites ág potencírozása állhat a bemeneti jelminták hosszú távú fennmaradásának hátterében, ennek a plaszticitásnak a mechanizmusa ismeretlen maradt. Csak a közelmúltban javasoltak egy részletes számítási modellt [38] , amely egy ilyen lehetséges mechanizmust jósol, és általánosabb magyarázatot ad a dendritek szerepére a neurális számításokban.
Ez a modell először mutatta be, hogy a neuronok a dendrites tüskéknek és a klasszikus (STDP) és a nem klasszikus (BSP) plaszticitás kombinációjának köszönhetően önszerveződéssel képesek komplex nemlineáris számítások elvégzésére. A plaszticitás mindkét mechanizmusa versengést idézhet elő a dendrites ágak között, ami lehetővé teszi egyetlen neuron számára, hogy sejtszinten olyan nemlineáris számításokat hajtson végre, amelyeket korábban például csak neurális hálózatok esetében tartottak lehetségesnek. a bemeneti jellemzők halmazának összekapcsolásának képessége (az úgynevezett "kötési probléma", angol kötési probléma ). A modell több tucat szimuláció példáján bemutatja, hogy a neuron csak a dendrites számítások nemlinearitása mellett lesz képes mintaszétválasztásra : a dupla plaszticitás a dendritek versengésének köszönhetően lehetővé teszi, hogy képeket klaszterekké formálni, majd egyszerű logikai ÉS műveletek és VAGY segítségével osztályozni és összekapcsolni (bár egy ilyen neuron nem képes megvalósítani a gátló szinapszisokat igénylő XOR funkciót) [38] .
Ez a modell tehát megerősítette a kísérletek alapján felmerült hipotéziseket, miszerint egy elágazás erőssége képes megőrizni számos bemeneti jel mintázat jellemzőit, emlékezzen rájuk [39] .
A klaszterhipotézis mellett talált in vitro vizsgálatokon túlmenően [40] számos tanulmány bizonyítja a szinaptikus bemeneti impulzusok klasztereinek kialakulását in vivo , a szomszédos vagy leánytüskék leggyakoribb kialakulását egy csoportban. dendritek [41] [42] [43] [44] .
Így meglehetősen egyértelműen bebizonyosodott, hogy a dendrit tüskék aktivitása gyakran szinkronizálódik egy olyan tüskék csoportján belül, amelyek közel vannak egymáshoz, és amelyeket a szinkronizált preszinaptikus neuronok közös szinaptikus bemeneti jelei egyesítenek [45] . Az így létrejövő klaszter szinkronizálás alapja lehet a sejtszintű asszociatív tanulásnak, mivel itt a szomszédos gerincek különböző információkat kódolnak [15] [46] .
A dendritekben a szinaptikus klaszterezés hasznosságának egyik általános magyarázata az, hogy bizonyos dendriteken belüli szinapszisok általános aktiválása nagyobb dendrites depolarizációhoz vezet, ami viszont regeneratív eseményeket indít el [1] , ezáltal robusztus szomatikus választ ad. Így a szinaptikus klaszterezés eszközül szolgálhat annak biztosítására, hogy a sok egyidejűleg aktiválódó szinapszisból álló impulzusok megbízhatóan továbbterjedjenek a szómába, vagy a dendritekben maradjanak, míg a nem korrelált szinapszisoknak nincs hatása a plaszticitásra és az akciós potenciálokra [47] . Bár ez egy meglehetősen vonzó hipotézis, és számos kísérleti bizonyíték is van rá, vannak teljesen ellentétes eredményeket mutató vizsgálatok, amikor a bemeneti impulzusok nem csoportosulnak, hanem széles körben szétszóródnak a dendritfában, és nem konvergálnak egyetlen dendritté, lineárisan. összegezve [14] .
Ahogy a klasszikus Hebb plaszticitás eredendően instabil, a dendrites lokális adhézióra épülő farostlemez formák is destabilizálják a dendritfa terheléseloszlását [49] . Ezért, mint a Habbi plaszticitás esetében, a dendrites információ stabilitását hosszú távú depresszióval kell biztosítani. A közelmúltban bizonyítékokat találtak arra vonatkozóan, hogy az NMDA-szerű tüskék a neokortexben is képesek ADHD-t okozni, de a kutatók nagy meglepetésére az ADVD e formája csak egy „egy lövés” (úgynevezett single-shot ADVD) megjelenését teszi szükségessé. és nem igényel szomatikus potenciált [50] , bár ez a jelenség az agy egy bizonyos régiójától függhet. Egy ilyen „egyszeri” szinaptikus tanulási szabály alapvetően különbözik a klasszikus VDD stimulációs protokolltól, amely általában több száz ismétlést tartalmaz, és teljesen más mechanizmusokra kell támaszkodnia, mint a VDD klasszikus és szinkron formái. Figyelembe véve, hogy milyen gyorsan hívják elő ezt az egyszeri DDD-t, a kutatók úgy vélik, hogy a DDD klasszikus formáitól eltérő számítási célokat szolgálhat, például az "egyszeri" gyors tanulás alapja lehet [51] .
A dendritikus kalkulus természetét még nehezebb megérteni az "egylövésű" DTP egy formájának felfedezése, bár már a hippocampus CA1 neuronjaiban. Az ilyen típusú LTP csak egy preszinaptikus aktivitást igényel, és a helyi dendrittüskéktől függ. A kutatók által az egyszeri LTP stimulálására használt, viszonylag nagy EPSP-k (excitatorikus posztszinaptikus potenciál ) azt sugallják, hogy több tucat preszinaptikus CA3 piramis neuron egyidejűleg aktiválódna in vivo kellően nagy időbeli pontossággal, ami azonban lehetséges a hippocampalis akut hullámok során. , amelyek az EEG -n láthatók [52] . Ezért ennek a gyors LTP-nek a felfedezése, még ha csak az agy egy bizonyos régiójára korlátozódik is, megmutatja az információtárolás alapjául szolgáló, tisztán dendrites számítások sebességét és nem klasszikus jellegét, amely teljesen független az axon visszaterjedési akciós potenciáljától . .
Ezért egyre több bizonyíték áll rendelkezésre arra vonatkozóan, hogy a helyi dendrittüskék kétoldali szinaptikus plaszticitást indukálhatnak. Ellentétben az STDP-vel, amely megköveteli a pre- és posztszinaptikus tüskék közötti egyezést, a helyi tüskék által közvetített plaszticitás magában foglalja a szorosan klaszterezett bemenetek szinaptikus aktiválását a dendrit ugyanazon részéhez [33] . Ez egy új, még ismeretlen tanulási szabály bizonyítéka, amely a neuronokat nagy, független integrációs és tanulási modulokra osztja, amelyek függetlenek a szóma szokásos visszacsatolási impulzusától (bAP).
Az STDP és a helyi tüske által kiváltott plaszticitás közötti fontos különbség a stimuláció sebességében rejlik: míg az STDP-hez sok egybeeső pre-post stimuláció ismétlése szükséges [53] , addig csak egy helyi tüske elegendő egy LTD vagy LTP létrehozásához [54] ( azonban lásd még [11] ). A CA1 piramis neuronokon végzett tanulmányok azt találták, hogy egyetlen szinapszis egyszeri aktiválása is okozhat lokális depolarizációt, amely elegendő az NMDA receptorok aktiválásához [55] . A stimuláció sebességének ilyen növekedése nagymértékben összefügg az ugyanazon a dendriten található szomszédos NMDA receptorok kölcsönös aktiválásával. Ezért a lokális tüske-függő plaszticitás kulcsfontosságú mechanizmus lehet az emlékek, a munkamemória gyors megszerzésének hátterében [56] .
Az egyik legvilágosabb és legtöbbet tanulmányozott példa arra, hogy a dendrites számítások milyen bonyolultak lehetnek, az irányszelektivitás (DS ) . Az irányszelektív neuronok képesek reagálni a képmozgásra az egyik irányban (PREF), de a másik irányba nem (NULL). Ezek a neuronok számos fajban léteznek, a legyek szemétől az emlősök kéregéig , és legtöbbjük aktív szerepet játszik a dendritikus számítástechnikában.
A dendritek irányszelektivitásban való részvételének egyik első meggyőző kísérleti megerősítése [59] a légy in vivo látórendszerén született , amelyben nagyméretű interneuronok populációja , az ún. tangenciális cellák (TC), amelyek térben integrálják sok ezer hengeres cella kimenetét, amelyek mindegyike a látómezőnek csak nagyon kis részére érzékeny. Minden TC sejt fogékony a mozgásra: az egyik irányú mozgás gerjeszti, az ellenkező irányú mozgás gátolja őket. Az intracelluláris rögzítés és a dendritek in vivo kalcium-leképezésének kombinálásával a kutatók két fő információfeldolgozási lépést fedeztek fel, amelyeket a TC sejtdendritek hajtanak végre. A különböző preferált irányú, ellentétes sejtek bemeneti elemeinek feldolgozása révén a TS sejtekben a preszinaptikus neuronok irányszelektivitása jelentősen megnő. Ugyanebben a vizsgálatban azt is kimutatták, hogy a dendrites szűrés segít megkülönböztetni az ingermozgásból adódó kontrasztváltozást a tisztán lokális ingeralakokhoz kapcsolódó változásoktól. Ennek az ingerintegrációnak az eredménye a tangenciális sejtek axonjában a fokozatos depolarizáció, amely nagy pontossággal ad információt a kép sebességéről [59] .
Az irányszelektivitás dendrites számítási mechanizmusainak tanulmányozásának klasszikus modellje az "irány - szelektív retina ganglionsejtek" ( DSRGC vagy DSGC) vizsgálata [ 60] . A ganglionsejtek közül az ún. szelektívek irányszelektívek. BE/KI ganglionsejtek. Helyi mozgásérzékelőként működnek, és széles sebességtartományban reagálnak a mozgó pontokra, rácsokra és vonalakra. Amikor egy inger megjelenik vagy eltűnik, az ON-ok felizgatják, amikor az a befogadó mezőjük középpontjába kerül, és gátolva vannak, amikor eléri a perifériát; Az OFF cellák pontosan az ellenkező reakciót mutatják. Az ON/OFF DS sejteknek kétrétegű dendritfájuk van, az egyik a belső plexusréteg (IPL) külső felében (OFF sublamina), a másik pedig az IPL belső felében (ON sublamina) ágazik el [61] .
A DSGC ilyen felépítése lehetővé teszi, hogy reagáljon a világos háttéren lévő sötét objektumok képének mozgási irányára - ezt az OFF ág hajtja végre -, valamint a háttérnél világosabb tárgyakra - ezt az ON ág hajtja végre . A DS sejteknek négy altípusa van, amelyek mindegyike egy adott mozgásirányt részesít előnyben. Mindegyik altípus lefedi a retinát oly módon, hogy a dendritek enyhe átfedése képződik, így irányinformációkat nyernek a retina bármely régiójában elérhető domináns irányok mindegyikéhez [62] .
Wilfried Roll 1969-ben javasolta az első egyszerű modellt arra vonatkozóan, hogy a dendritek hogyan testesíthetnek meg egy ilyen DS-t [63] . Mindeközben vita folyik az ilyen szelektivitást mutató neuronok elsődleges szintjének meghatározásáról. Egyes kutatók úgy vélik, hogy a gerjesztés és a gátlás közötti nem lineáris kapcsolat valószínűleg a ganglionsejtekben előforduló DS magyarázatának mechanizmusa [64] [65] . Más kutatók elméleti modell alapján úgy vélik, hogy a DSRGC bemeneti impulzusa irányában már szelektív, és ez a szelektivitás kezdetben a csillagszerű amakrin neuronok ( eng. starburst amacrine cells , SAC) egyes dendrites ágaiban számítható ki, amelyek preszinaptikus a ganglion retinasejtek felé [66] .
Ha az „irányszelektivitás” klasszikus elméletei a neuronok közötti interakció eredményeként, a neurális hálózatok modelljeinek felépítésének tekintették az eredetét, akkor a dendritek tanulmányozásának elmélyülésével egyre gyakrabban jelennek meg olyan modellek, amelyek a sejtre irányított szelektivitás megfontolását javasolják. szintje a neuronok belső tulajdonságainak eredményeként. Az egyik ilyen neuron, ahol elsősorban a szelektivitást végzik, csillagszerű amakrin sejteknek tekintik.
Az amakrin sejtek a legalkalmasabbak az ilyen mozgásszámításokhoz. A 40 morfológiailag különböző típusból álló sejtek a retina interneuronok legnagyobb osztályát alkotják [67] . Sokukban nincsenek axonok, dendritjeik bemeneti szinaptikus impulzusok fogadására és kimeneti jelek továbbítására szolgálnak, tehát nem a klasszikus értelemben vett dendritek.
A SAC-ok morfológiája a legjellemzőbb az amakrin sejtek között. A SAC dendriteket a DSGC dendritekkel kötik össze, ezért ezeket tartják a legvalószínűbb jelölteknek az elsődleges mozgásérzékelő szerepére. Más neuronoktól eltérően a SAC-okat a dendritek hatalmas átfedése jellemzi, ezért képesek különböző DSGC altípusokat biztosítani megfelelő neurális számítási áramkörökkel [68] . Ha például a SAC-t eltávolítjuk a neurális hálózatból (pl. egy cella eltávolításával), akkor az irányszelektív válaszok a DSGC-ben eltűnnek [69] .
Dendritfájuk csaknem elektromosan elszigetelt ágai miatt a SAC dendritek függetlenül reagálnak a fénystimulációra [70] . Következésképpen néha még azt is javasolják, hogy „autonóm” számítási egységnek tekintsék őket [71] : az egész sejttől eltérően a dendritek erősen polarizált struktúrák; A szinaptikus bemeneti és kimeneti jelek eltérően oszlanak el a dendritek mentén – a bemeneti szinapszisok a teljes hosszon lokalizálódnak, míg a kimeneti szinapszisok az ágak távoli harmadán mutatkozó teljesítményekhez kapcsolódnak. Mindegyik fő ág inkább centrifugális (a dendrites végek felé), mint centripetális (a szóma felé) mozgásnak felel meg, ezáltal dendrites irányszelektivitást mutat [72] . A SAC dendritek kalciumkoncentrációjának kétfotonos optikai leképezésével kiderült, hogy a SAC dendritek csúcsainál a kalciumkoncentráció valóban szelektív [70] irányban .
A dendrites irányszelektivitás vizsgálata lehetővé tette annak értékelését, hogy a dendritek által végzett számítások mennyire bonyolultak és nemlineárisak. William Grimes és munkatársai új megvilágításba helyezték a dendrites információfeldolgozást . úttörő kutatás ún. A17 amakrin sejtek patkány retinájában, amelyekben a párhuzamos számítástechnika összetett formáit találták [73] .
A patkány retinájában körülbelül 400 µm dendritmező átmérőjű A17 interneuronok az amakrin sejtek alosztályába tartoznak. Morfológiájuk közel azonos egy emlősfajnál : több tucat vékony, hosszú (akár 1 mm-es) dendrit nyúlik ki kis varixokkal, amelyek reciprok GABAerg szinaptikus visszacsatolást képeznek a bipoláris sejtek axonvégződésein [74] . Egy A17 amakrin sejt szinaptikus bemenetet (scotopic) kap körülbelül 1000 rúd bipoláris sejttől. Nem képeznek szinapszisokat más amakrin- vagy ganglionsejtekkel. Ezért az A17-nek, ellentétben a szomszédos, szűk befogadómezővel rendelkező All-amakrin sejtekkel, nagyon eltérő, szélesebb befogadómező-területük van, ahonnan a rudaktól érkező jeleket kapnak.
Grimes és munkatársai a kétfoton kalcium képalkotás és a számítógépes modellezés (lásd a képet) kombinálásával váratlanul felfedezték, hogy még egyetlen A17 amakrin sejt is körülbelül 150 lokális visszacsatoló egységet (chipet) biztosít a retinának, amelyek képesek egymástól teljesen függetlenül működni. , amely különálló dendrites kompartmenteket jelent. A korábbi adatokkal [75] kombinálva különösen azt találták, hogy a kalcium bejutását a bipoláris sejtek által aktivált glutamát receptorokba fokozza a kalcium felszabadulása a sejt belső raktáraiból. Ez a kalcium elegendő a GABA kölcsönös felszabadulásának indukálásához a bipoláris sejtek axonterminálisaiba anélkül, hogy aktiválni kellene a feszültségfüggő kalciumcsatornákat . Ezzel elkerülhető a membrán feszültségének jelentős változása, amely átterjedhet a szomszédos varikózus vénákra, és megzavarhatja az izolációt.
Azaz ahelyett, hogy széles térbeli jeleket integrálnának – ahogyan a dendritek sok más neuronban teszik –, a nagy A17 amakrin sejtek kölcsönös visszacsatolásos szinapszisokat izolálnak, és a dendrites szegmensek párhuzamos, független alegységekként működnek, amelyek mindegyikét lokálisan számítják ki. A kapott adatok alapján a kutatók felépítettek egy olyan modellt, amely szerint az A17 dendrites ág szinaptikus folyamatokat képes elkülöníteni a különböző varikózisokban a gyenge fényviszonyokra (szkotopikus) jellemző fotonfluxusra . A fényintenzitás (és a fotonfluxus) növekedésével növekszik a szinkron bemenetek valószínűsége a szomszédos varikózus vénákba a dendrit mentén, ami olyan kölcsönhatásokhoz vezet, amelyek fokozzák a szinaptikus bemenetet.
Ez az A17 sejtek dendritikus komplexitása és széles befogadói mezeje magyarázható az ún. A "neurális kapcsolatok optimalizálásának" [76] elmélete azáltal, hogy a neurális architektúra úgy fejlődött, hogy kielégítse a funkcionális neurális hálózatok iránti igényt, miközben minimalizálja a kapcsolatok "költségét" (a neurális rendszerekhez szükséges genetikai, metabolikus és térbeli erőforrásokat). A nagyobb neuronok (például a kéregben lévők ) több szinaptikus kapcsolaton oszthatják el az erőforrásokat, de több energiát igényelnek a fehérjék szállításához, és sokkal nagyobb az elektrotóniás bomlásuk. Ez azonban nem vonatkozik az A17-sejtekre, amelyek inkább elosztott, párhuzamos számítástechnikát használnak, mint integratív, például piramis neuronokat . Az A17 sejtdendritek ilyen egyedi tulajdonságai, miközben megőrzik a térbeli élességet és a dinamikus tartományt, kifejezetten a retinára alkalmasak , mivel annak megfelelően vékonynak és optikailag átlátszónak kell lennie ahhoz, hogy megfelelően elláthassa funkcióit.
A dendritek neurális számításokra gyakorolt hatásának egy másik szembetűnő példáját a hallórendszer tanulmányozása során találták , különös tekintettel a hang lokalizáló képességére.
Más érzékszervi rendszerekkel ellentétben a belső fül szenzoros hámja nem ábrázolja egyértelműen a teret, mivel a belső fül szőrsejtjei hangfrekvenciát kódolnak, nem hangteret. Ezért a hangrendszernek ki kell számítania a hangforrás térbeli lokalizációját, amelyhez két binaurális :lehetővé teszik a hangok vízszintes síkban történő lokalizálását, amelyekjelet eng. interaural level different, ILD ) . Az IVR-t alacsony frekvenciájú (<2 kHz) lokalizációra, az IRI-t pedig a magas frekvenciára használják [77] .
Ha a hang frontálisan érkezik a fejbe, akkor IVR = 0 µs. Mivel a perifériáról ( a középsagittális síktól távolabbi ) érkező hangok nagyobb késéssel érkeznek a fülbe, különbségeket generálnak az inger mindkét fülébe érkezési idejében (az IVR kezdete), valamint az inger időtartama alatt (a folyamatban lévő IVR). Még a hang legkifejezettebb vízszintes helyzetében is túl kicsik az IVR-ek: 700 µs embereknél, 400 µs macskáknál és 135 µs futóegéreknél . Az alacsony frekvenciájú hangoknál az IRI 10-20 µs-tól, az IRI-től pedig ~1-2 dB [78] .
A hangforrás kódolásának és az IVR megkülönböztetésének ilyen pontossága a bipoláris neuronok jelenlétével függ össze emlősöknél az agytörzs halló részének medialis superior olive-jában (MBO, angol medial superior olive, MSO ) és a lamináris magban (nucleus). laminaris, NL) madarakban. Az MVO sejtek bipoláris morfológiájúak, és egyetlen parasagittalis síkban helyezkednek el, két fő dendrittel, amelyek a szómától 180 fokos szögben nyúlnak ki, és a mag dorsoventrális tengelyére merőlegesen helyezkednek el.
Az MVO neuronok – amelyek némelyikében az axonok inkább dendritekből származnak, nem pedig a szómából [79] – bilaterális serkentő bemenetet kapnak a cochlearis magban található bokros sejtekből, és az egyik legegyedibb dendrites szervezettel rendelkeznek a teljes központi idegrendszerben . A két fül bemenetei ugyanabba az MBO-sejtbe jutnak két különböző dendriten keresztül: az azonos oldali bemenetek a laterális dendritekhez, az ellenoldali bemenetek pedig a mediális dendritekhez jutnak. Ez a hihetetlen szervezés lehetővé teszi a bemeneti jelek szétválasztását, ami elektrotonikus izolációjukhoz vezet, javítja a két különböző forrásból származó jelek összegzését , és elkerüli az erősebb dendrit jeleinek dominanciáját [80] .
A gyors szinaptikus bemeneteknek köszönhetően ezek a bemenetek nagyobb pontossággal vannak fáziszárva az ingerhullámhoz, mint a hallóidegrostok. Az MVO neuronok szintén fáziszártak a mono (egy fülből) és a binaurális (két fülből érkező) ingerekre is, de a maximális választ akkor mutatják, ha mindkét oldalról egyszerre érkeznek fáziszárt akciós potenciálok, vagyis ha a vezetési késleltetések különbsége kompenzálja az IVR-t [81] .
A dendrites számítások döntő szerepét a hallási koincidenciák detektálásában kezdetben elméletileg képzelték el, a dendritek kompartmentális modellezésén és kábeles tulajdonságain alapulva, ami kiterjesztette a neuronok hagyományos pontmodelljeit dendrites szegmensek hozzáadásával [82] . Ez a modell nemcsak azt magyarázta meg, hogy a dendritek hogyan javítják az IVR-detektálást, hanem azt is, hogy miért van dendrites gradiens.
A dendritek jelenléte az MVO (NL) sejtekben két biofizikai mechanizmus kialakulásához vezet, amelyek hozzájárulnak a véletlenek kimutatásához. Az első mechanizmus a bemeneti jelek térbeli elkülönítése, amely lehetővé teszi a két fül bemeneti impulzusainak nemlineáris integrációját. Másodszor, a dendritikus köteg áramelnyelőként működik a bemeneti szinaptikus jelek számára. Az MVO neuronok maximális válaszreakciója csak akkor lehetséges, ha (az IVR késleltetésekkel történő kompenzálása után) a két fültől kapott bemeneti jelek időben egybeesnek. Ezért az MVO gyengébben reagál az egyik fülből érkező impulzusokra, még akkor is, ha azok megkétszereződtek. Ha az MVO lineáris rendszer lenne, ez a megkülönböztetés lehetetlen lenne, mivel szükség van valamilyen nemlineáris mechanizmusra, amely csillapítja a hallójelet, ha az csak az egyik fülből jön, de nem, ha egyszerre két fülből jön . ] .
A koincidencia-észlelés (és ezáltal a hang lokalizációja) MBO-sejtek általi növekedése a bemeneti gerjesztő szinaptikus jelek nemlineáris összegzésének (úgynevezett "nem-linearitási telítésének") és a nemlineáris veszteség növekedésének köszönhető, amikor a A jelek egy dendriten halmozódnak fel, nem pedig több között oszlanak el. Ha a szinaptikus bemeneteket ugyanazon a dendriten aktiválják, nagyobb helyi feszültségváltozás következik be, amely csökkenti a szinaptikus áram hajtóerejét abban a dendritben, mintha a szinapszisok érintkezésbe lépnének különböző dendriten. Utóbbi esetben a szinapszis depolarizálóbb áramot hoz létre, és ezért nagyobb az esélye annak, hogy az axonban akciós potenciál keletkezzen, ami ennek eredményeként azt jelzi, hogy a hang erről a helyről jött.
A dendrites koincidencia detektor modell a dendritek optimális hosszát is biztosította a különböző frekvenciájú hangokhoz. Ha a frekvenciák nőnek, akkor a dendritek hosszának csökkennie kell, mert magas hangfrekvenciákon a fázisszinkronizálás gyengébb lesz, és a tüskékben fázisjitter ( jitter ) lép fel, ami zavarja az egybeesések észlelését és a hangforrás lokalizációját.
Így az MVO neuronok mikroszekundumos szelektivitást mutatnak az IVR-re. Amikor a dendritekhez vezető mindkét gerjesztési útvonal egy szűk időintervallumon belül aktiválódik, az MVO neuronok egyezést észlelnek a szinaptikus bemenetben, és akciós potenciált generálnak. Ha ezek az útvonalak aszinkron módon aktiválódnak, az MVO neuronok nem generálnak AP-t. Ezért az IVR válaszfüggvény az MVO cellák kisülési frekvenciájának változását reprezentálja két bemeneti jel relatív késleltetésével, és ezáltal a hang helyzetét a vízszintes síkban [82] .
Bár ezt a modellt passzív dendritekre építették, a közelmúltban végzett kísérleti vizsgálatok azt mutatták, hogy a dendritek aktív szerepének magyarázatára is alkalmas a binaurális hangkoincidencia-detektálásban [83] [84] [85] .
Egy közelmúltbeli tanulmányban a gerbil MVO neuronjainak egyidejű in vitro szomadendrites rögzítésével és kompartmentális modellezéssel a kutatók az EPSP feszültségfüggő exacerbációját találták közelebb a szómához, ami ellensúlyozza a dendrites szűrést, ami csökkenti az impulzusok időbeli pontosságát [84] . Ezek a vizsgálatok először mutatták be az alacsonyküszöbű kálium (K LVA ) csatornák heterogén eloszlását a szómában és a dendritekben, valamint hatásukat a szinaptikus időzítésre a hallórendszerben.
Bár a K v 1 csatornák mind a szómában, mind a dendritekben jelen vannak, sűrűségük inkább a szóma felé tolódik el. Amikor az EPSP-k az MVO neuronok távoli dendritjei mentén terjednek, az ezekben a dendritekben rejlő passzív kábelszűrés késlelteti az EPSP-k felfutási idejét és megnöveli időtartamukat. A K v 1 csatornák által okozott EPSP exacerbáció ezekre a dendritekre még erős depolarizáció esetén sem gyakorol észrevehető hatást. Amikor azonban ezek az impulzusok behatolnak a közelebbi dendritekbe és a szómába, differenciáltan sokkal nagyobb alacsonyküszöbű káliumáramokat ( I KLVA ) aktiválnak a szómában. Ez az I KLVA aktiválás elég hosszan tartó a binaurális stimuláció során.
Így a szomatikusan torzított I KLVA eloszlás kompenzálja a dendritikus kábelszűrést, és megőrzi az elkülönített dendrites régiókban generált szinaptikus potenciálok mikroszekundumos időbeli pontosságát, élesítve az EPSP-t és ezáltal javítva a binaurális koincidencia detektorok időbeli pontosságát. Egészen más módon, bár ugyanarra a célra (egyezések azonosítása), dendriteket használnak a polipsejtek, amelyek a "posterior cochlearis ventrális magban" (PCVN) találhatók. A hallóidegrostok egy csoportja (egerekben >60) aktiválódásának egybeesését észlelik szélessávú, átmeneti hangokkal. Utóbbiak utazóhullámokat generálnak a cochleában, amelyek a magas frekvenciára hangolt hallóidegrostokat néhány ezredmásodperccel korábban gerjesztik, mint az alacsony frekvenciákra hangoltokat [86] .
Az MBO sejtekkel ellentétben a polip sejtek dendrites passzív szűrést alkalmaznak az utazó hullám cochleáris késésének kompenzálására, és nagy, gyorsan növekvő integrált EPSP-ket hoznak létre a szómában [87] .
Ha viszonylag nemrégiben a hallórendszerben végzett neurális számítások modellezésekor és tanulmányozásakor nem vették figyelembe a dendriteket, akkor a lineáris és nemlineáris kábelelméletek megjelenésével azt tervezték, és ezt a későbbi vizsgálatok kísérletileg is megerősítették, hogy a Az idegi modellek dendritjei miatt a hallórendszer számos egyedi jellemzője nem magyarázható. A komplex dendritszámítások tanulmányozásában azonban még nagyobb előrelépés történt az aktív tulajdonságaik, a bemeneti jelek modulálásának és megváltoztatásának képességének felfedezésével.
A hallórendszer esetében a dendritek aktív szerepének felfedezését a közelmúltban egy úttörő in vivo vizsgálat során végezték el az egér hallókéreg 2/3-as rétegbeli piramis neuronjaiban az egyes tüskék szintjén [ 15 ] . A vizuális rendszer dendritjeihez hasonlóan azt találták, hogy a szenzoros (hang) stimuláció akár egyetlen gerincet is aktiválhat, és hogy ugyanazon dendriten lévő különböző gerincek különböző frekvenciájú hangokat preferálnak, és még a szélessávú zajra is képesek reagálni. Ez a tanulmány mutatta meg először, hogy az érzékszervi aktivitást nem a dendrites szár, hanem a gerinc serkenti, amely aztán a dendritfa különálló frekvencia-szelektív szegmenseként jelenik meg. Azonban a legtöbb vizsgálattal ellentétben, amelyek a szinaptikus bemenetek klaszterezésére utalnak, itt azt találták, hogy a tüskék túlságosan heterogén eloszlásúak a dendriten, ahol még két szomszédos tüskék is a különböző hangfrekvenciákat kedvelik [88] .
Mindazonáltal a dendritek egyes szegmenseinek azonos frekvenciaszelektivitását a közelmúltban elméletileg megjósolták az STDP-plaszticitás alapján ( eng. Spike-timing dependent plasticity , rus. Plasticity model dependent on spike time ) [89] . De az említett kísérleti vizsgálattal ellentétben ez az elmélet passzív kábelként modellezi a dendriteket, anélkül, hogy figyelembe venné a feszültségfüggő csatornákat és a kalciumaktivitást. Ilyen feltevésekkel az elmélet és a kísérlet szinte ugyanarra a következtetésre jut, hogy a dendritfa különböző régióiban lévő szinapszisokat különböző frekvenciákra hangolják. Kivéve, hogy a matematikai modell biztosítja a szinapszisok klaszterezését , és a kísérlet megmutatja azok heterogén eloszlását a dendritfában.