Ученые провели виртуальный эксперимент над крысами и открыли новую функцию гиппокампа
Группа исследователей из Университета Калифорнии изучила механизм навигации крыс. Для этого они поместили грызунов в виртуальный лабиринт и наблюдали за работой нейронов в их гиппокампе. По мнению ученых, результаты эксперимента помогут в разработке новых методов лечения неврологических заболеваний, таких как шизофрения или болезнь Альцгеймера. Полный текст исследования можно прочитать в журнале Nature.
Читайте «Хайтек» в
В рамках эксперимента ученые поместили крыс на беговые дорожки, находившиеся в коробках. На их стенки были спроецированы изображения, которые создавали иллюзию лабиринта. Грызуны должны были пройти его и забрать «награду» — сахарную воду. Чтобы найти ее, им надо было учитывать собственное положение в пространстве и расстояние между собой и объектами вокруг. Ученые также провели ряд экспериментов над отдельными особями, чтобы понять, как меняется реакция нейронов в гиппокампе по мере изучения лабиринта.
Гиппокамп — это отдел мозга, отвечающий за ориентацию в пространстве и кратковременную память. В нем расположены так называемые нейроны места, помогающие нам запоминать окружение. Как говорит Джейсон Мур, бывший научный сотрудник Университета Калифорнии и главный автор исследования, гиппокамп также является первым регионом мозга, чья работа ухудшается вследствие болезни Альцгеймера или других заболеваний, связанных с потерей памяти.
«Поэтому важно понять его возможности, гибкость и границы», — добавляет он.
Как показали результаты, нейроны зашифровали информацию о положении в пространстве, угле тела по отношению к «призу», направлении и расстоянии, которое было пройдено. Ученые считают это важным открытием, потому что раньше считалось, что гиппокамп отвечает только за позицию, в которой находится тело. Также они заметили, что нейроны лучше и надежнее запоминают путь через лабиринт по мере накапливания опыта.
В будущем Джейсон Мур планирует провести похожие эксперименты над крысами и людьми с нарушениями памяти. Это поможет выяснить эффективность тестов в виртуальной реальности для ранней диагностики и изучения пользы методов лечения.
Источник
Эксперимент лабиринт с крысами
- Главная
- Список секций
- Биология
- Исследование поведения крыс в лабиринте
Исследование поведения крыс в лабиринте
Автор работы награжден дипломом победителя II степени
Одни из моих любимых животных – это крысы. Поэтому, я решила сделать исследовательскую работу про крыс, которые есть у нас на Станции туризма. Я хотела узнать насколько крысы умные животные. Кроме этого, у меня было желание что-то смастерить. Поэтому я решила сделать для них лабиринт и проверить, как они будут вести себя там и смогут ли запоминать в нём дорогу.
Я думаю, результаты моей работы помогут людям узнать больше о крысах. Они могут быть полезны тем, у кого есть дома крысы. Это актуально, потому что многие люди их сейчас заводят.
Я поставила цель своего проекта: исследовать поведение и память крыс. Для этого я должна решить задачи проекта:
— узнать насколько быстро крысы будут проходить лабиринт;
— описать своё исследование;
Моя гипотеза в том, что крысы могут запоминать местность и будут быстро проходить лабиринт.
Объект моего исследования – крысы, а предмет исследования – их поведение и память.
Глава 1. Анализ научной литературы
Декоративные крысы — одомашненные серые (лат. Rattusnorvegicusf. Domesticus). Было выведено множество разновидностей, характеризующихся особенностями шерстного покрова, общего строения, окрасов и расцветок.
Крысы — одни из самых легко обучаемых животных. Это связано с их приспособляемостью, интеллектом и вниманием. Однако, они не всегда выполняют поставленные перед ними задачи. Декоративные крысы любознательны и хитры, например, они могут научиться открывать клетку изнутри. Многие владельцы обучают своих крыс различным командам и фокусам. Большинство декоративных крыс без проблем запоминают своё имя и откликаются на него.
Если сравнивать умственные способности декоративных крыс и их диких сородичей, то преимущество принадлежит диким крысам. Скорее всего, это обусловлено тем, что для выживания в дикой природе требуется гораздо больше хитрости и смекалки, чем в домашних условиях. [2]
Крысы дамбо – домашние животные, которые не встречаются в условиях дикой природы, и соответственно проживают рядом с человеком. Отличительной особенностью породы являются довольно крупные уши, за которые данная разновидность крыс и получила свое название.
Размеры крысы дамбо вполне стандартные для грызунов и колеблются в диапазоне от 15 до 20 см при весе в 250-400 гр. Самки меньше самцов в размерах, и масса их тела в редких случаях превышает 250 гр. Самцы чаще бывают спокойные и ласковые, самки же более активные и игривые.
Декоративные крысы дамбо являются фактически всеядными, однако это вовсе не означает, что на пользу им идет любая пища. Можно покупать сбалансированные смеси для грызунов в зоомагазинах, добавляя к ним орехи, овощи, фрукты и злаки. [1]
Крысы соображают очень быстро и так же быстро ориентируются в любых помещениях. Если на крысу, оказавшуюся в совершенно незнакомом ей помещении, внезапно нападет кошка, то она оценит сложившуюся обстановку практически мгновенно и бросится именно туда, где кошка не сможет ее достать. Как это получается, непонятно. Остается предполагать, что крысы способны получать информацию извне в сотни и тысячи раз быстрее, причем какими-то совершенно неведомыми нам способами, но в конечном итоге они, словно бы получают карту местности.
Они также почти мгновенно определяют самые удобные маршруты следования из пункта А, где они находятся, в пункт Б, где находится пища, и, затем, двигаются очень быстро и уверенно, но при этом по единственно возможному пути. Крысы крайне редко оказываются загнанными в угол врагами, и, как правило, всегда достигают поставленной цели, то есть добираются до пищи.
Однако, при столь феноменальной памяти крысы, оказывается, очень быстро забывают многие вещи. Так учёные, проводящие исследования с целью изучения способностей крыс, давали им возможность проходить по определенному маршруту, это были трубы, в дырочки которых они закладывали лакомство. После этого трубу на какое-то время закрывали, чтобы снова открыть, и выяснилось, что крысы обнюхивают все дырочки вместо того, чтобы идти к тем, где есть лакомство и ведь это были уже знакомые им места. По всей видимости, у крысиного мозга просто нет ресурсов для того, чтобы запоминать всё подряд и потому крысы помнят только самое важное, то, от чего зависит их жизнь.
Крысы очень быстро разгадывают секреты любых ловушек, и стоит только одной крысе угодить в одну из них, как остальные моментально получают о ней всю исчерпывающую информацию и ловко избегают опасности. [3]
Крысы обладают двумя независимыми системами кратковременной памяти — пространственной и обонятельной.
Учёные проверяли гипотезу о способности крыс запоминать одновременно обонятельную и визуальную информации. В ходе экспериментов крыс обучали двум задачам. Первая заключалась в том, что крысу знакомили с одним запахом, а после добавляли к нему второй. Крыса должна была выбирать из двух запахов тот, что был для нее новым. Второй задачей был поиск пищи в восьмилучевом радиальном лабиринте. Еда помещалась в конце каждого луча, при этом четыре луча были закрыты. Крыса сначала находила пищу в открытых ходах лабиринта, при этом повторный заход в один и тот же луч считался ошибкой. В конце испытания открывались оставшиеся четыре хода, и крыса должна была безошибочно найти в них еду.
Эксперимент по изучения влияния визуальной информации на обонятельную память осуществлялся через следующую последовательность событий. Сначала крысу обучали распознавать новый запах, затем ее обучали находить пищу. После этого оценивали ее способность находить новый запах по памяти. Во втором эксперименте очередность различных типов обучения менялась, и теперь ученые оценивали влияние обонятельной памяти на способность ориентироваться в лабиринте.
Результаты экспериментов показали, что крысы хорошо отличали новый запах от старого, даже после обучения задаче с лабиринтом. Исследование продемонстрировало, что визуальная и обонятельная рабочая память у крыс являются независимыми друг от друга.
Кратковременная память отвечает за способность живых существ «держать в уме» небольшие количество информации, которые необходимы для выполнения кратковременных действий. Кроме нее существует еще долговременная память, способная удерживать информацию неограниченное время, а также рабочая память, отвечающая за обработку данных в мозге. Все три системы памяти обладают подсистемами, каждая из которых соответствует информации, поступающей от определенных органов чувств. [4]
Глава 2. Методика исследования
Для этого проекта я сделала лабиринт. Схема лабиринта (Приложения. Рис. 1) была взята из интернета. Лабиринт был сделан из картона и скотча (Приложения. Рис. 2-4). Размер: 75 на 75 сантиметров.
Мой эксперимент был таким. В конце лабиринта я незаметно для крысы клала приманку (Приложения. Рис. 5). Затем запускала крысу в лабиринт. Потом я наблюдала, как они реагируют. Крыса должна была дойти до конца лабиринта и съесть приманку, а потом я доставала эту крысу и запускала другую (Приложения. Рис. 6-10). Я запускала их без перерывов, чтобы они не успевали забывать дорогу. Время прохождения каждого забега я записывала в таблицу. Время начиналось, когда крыса заходила в лабиринт и заканчивалось, когда она начинала есть приманку. Для приманки я брала обычную для крыс еду. Когда крыса ходила по лабиринту, я старалась не мешать и не помогать ей искать приманку.
В эксперименте участвовали 3 крысы:
Крыса №1: декоративная крыса, порода дамбо, мальчик, возраст – 5 месяцев. Кличка – Шустрик. (Приложения. Рис. 11)
Крыса №2: декоративная крыса, порода дамбо, мальчик, возраст – 1 год. Кличка – Кудрик. (Приложения. Рис. 12)
Крыса №3: декоративная крыса, порода дамбо, мальчик, возраст – 1 год. Кличка – Макс. (Приложения. Рис. 12)
Глава 3. Результаты исследования
В первый день эксперимента я хотела узнать, кто из крыс быстрее пройдёт лабиринт. Это был крыс под №1, по результатам таблицы он прошёл быстрее всех в первый раз. Во второй раз его результат ухудшился. Третий забег он не проходил. У крысы №2 результат постоянно ухудшался. В своём третьем забеге он долго сидел у двери в лабиринт. Крыс №3 улучшал свой результат.
Источник
Бегущий в лабиринте: анализ нейронной активности мозга крысы в реальном времени
Какую суперсилу вы бы выбрали: полет, невидимость или телепатию? Живым, в каком-то смысле, воплощением последнего всегда был персонаж комиксов Люди-Икс профессор Чарльз Ксавье, появившийся еще в далеком 1963 году из-под пера Стэна Ли. Но в комиксах и не такие суперсилы можно встретить. А что насчет реальности? Можно ли читать мысли другого существа? Как оказывается, теперь можно, но не так как вы себе представляете. Сегодня мы с вами будем знакомиться с исследованием, главным достижением которого является считывание электронной активности нейронов мозга подопытной крысы, бегущей по лабиринту, в реальном времени. Как ученым удалось забраться в голову крысы, что им удалось этим добиться и какие перспективы их технологии? Доклад исследователей даст нам ответы на эти и другие вопросы. Поехали.
Ученые отмечают, что на данный момент одной из основных задач в области изучения мозга, как сложной структуры, является усовершенствование методик и соответствующих инструментов сбора и анализа полученных данных. Если точнее, то важно расшифровать информацию, сокрытую в собранных данных пространственно-временной активности нейронных систем. Другими словами, ученые видят, что что-то произошло (спайк на графике), нужно заполучить информацию, которая соответствует этому событию.
Сложнее всего, по словам ученых, проводить подобные наблюдения, сбор и анализ данных в реальном времени. Производиться это посредством НКИ (нейрокомпьютерного интерфейса), обладающего многоэлектродными сенсорами.
Самым же распространенным форматом исследования мозга посредством НКИ является циклический эксперимент (повторяющий одни и те же условия при каждой попытке). В таком случае удается хорошо изучить определенные когнитивные функции, как внимание, память и обучение.
Пространственная навигация является самым известным и самым эффективным методом изучения вышеупомянутых когнитивных функций. Как выглядит такая проверка, спросите вы? Очень просто — лабиринт. Во время таких экспериментов, так называемое, нейронное кодирование пространства (или «код пространства») было обнаружено во многих отделах мозга крысы: гиппокамп, энторинальная кора, первичная зрительная кора (V1), ретроспленальная кора и теменная кора. Эти «коды» являются определенными сигналами, хранящими в себе информацию о том, где находится крыса в лабиринте, куда она движется и откуда. Именно эту информацию и необходимо считывать в реальном времени, а не только после проведения экспериментов, когда крыса находится в состоянии отдыха или же сна (фаза медленного сна).
Предложенная методика состоит из двух основных этапов (схема А на изображении выше): кодирования и декодирования. На этапе кодирования создается общая плотность вероятности вектора признаков спайков* (нейронного сигнала) и пространственного положения. Этап декорирования отвечает за реконструкцию данных в виде пространственного положения, которое должно максимально соответствовать полученному на предыдущем этапе.
Спайк* (Пик) — потенциал действий нейронов во время внеклеточной регистрации их электрической активности.
С точки зрения железа, ученые указывают на то, что проблему анализа данных в реальном времени можно решить, используя многопоточное программное обеспечение на многоядерном центральном процессоре (далее ЦП). Минусом такой системы является число ядер, которое ограничивает масштабируемость всей системы нейрокомпьютерного интерфейса. Исследователи решили внедрить графический процессор (ГП) в обычный четырехядерный компьютер. Использование ГП сильно ускоряет процесс декодирования и расширяет возможности масштабирования системы. Также были изменены сами датчики, с тетродов на кремниевые датчики высокой плотности.
Во время тестов были проверены все варианты системы: на базе ЦП, на базе ЦП+ГП, с использованием тетродов и кремниевых датчиков. База данных состояла из спайков гиппокампа, неокортекса и таламуса, зафиксированных в момент пространственной навигации в двумерном пространстве. Варианты баз данных показаны на изображении выше (С).
Изображение №1
Как ученые и ожидали, система, использующая графический процессор, показала значительно лучшие результаты в сравнении с ЦПУ системой.
Так в случае базы данных №1 система с ГП показала порог сжатия данных (кодирования спайков) — 0.5 при скорости декодирования 0.02 мс/спайк. При тех же условиях ЦПУ система показала скорость декодирования 0.44 мс/спайк (1В). Также стоит отметить, что «усиление» сжатия данных приводит к повышению скорости декодирования, но и к снижению точности этого процесса.
Также важную роль в процессе декодирования играет и пропускная способность ядра. Если этот параметр был невелик, то степень сжатия влияла на точность декодирования незначительно.
График точности декодированных данных в сопоставлении с реальными.
Помимо отличной скорости декодирования данных, ученые хвастаются еще и высокой степенью точности декодирования.
Далее исследователи провели эксперимент, в котором крыса должна была двигаться по лабиринту в форме восьмерки, а тетроды считывали показатели не только отдела CA1 гиппокампа, но и первичной зрительной коры V1.
Декорирование проводилось в смешанном формате: отдельно CA1, отдельно V1 и CA1 + V1. Анализ данных V1 показал, что спайки этой области хранят в себе внушительную долю информации, касающейся пространственного перемещения. Совместив данные V1 с данными CA1, ученые смогли повысить общую точность декодирования (1С).
Параметры ядра были оптимизированы для каждого участка мозга (CA1 и V1) отдельно, базируясь на данные перекрестной проверки. При этом точность декодирования была высока. А при нулевом сжатии данных, как и ожидалось, скорость декодирования была очень мала.
Следующий эксперимент проводился в лабиринте, который таковым сложно назвать, учитывая его вид — простое кольцо. Крыса бегала по кругу, а тетроды считывали данные переднего ядра таламуса. Данная область мозга является одной из самых важных в процессе формирования памяти и в пространственном ориентировании.
Важный момент — большая часть нейронов переднего ядра таламуса является нейронами направления головы. Посему в процессе анализа данных учитывалась не только активность долей мозга, соответствующая положению тела, но и положению головы, ибо эти два параметра могут отличаться.
Анализ активности нейронов переднего ядра таламуса подтвердил его отношение не только к положению головы, но и к пространственному ориентированию испытуемого во время тестов. Однако в случае теста с движением по кругу наблюдалось снижение точности декодирования данных положения головы, что не связано со скоростью движения крысы. Связано это с направлением движения. Точнее с тем, что в расчетах учитывались оба варианта — по часовой и против часовой стрелки.
Данный тест (бег по кругу) важен не траекторией движения и не сложностью лабиринта (его и нет по факту, просто кольцо). Важный фактор тут это скорость движения крысы. Во время бега активность нейронов также ускоряется, тем самым курируя движение крысы. Система, использующая графический процессор, смогла декодировать спайки нейронов гиппокампа значительно быстрее (с меньшим числом тренировочных попыток), чем обычная система на базе только ЦПУ.
Изображение №2
Тетроды, используемые в экспериментах, давали возможность получить достаточно точные данные, но это не предел желаемого. Посему было решено проверить также и кремниевые многоканальные электроды. На изображении 2А показан 64-канальный кремниевый электрод. Два таких датчика были размещены в левом и правом гиппокампе.
Также необходимо было проверить насколько возможно масштабирование системы. Для этого данные кремниевых электродов были «клонированы», пока число гипотетических каналов не достигло 2000. Далее система должна была провести декодирование этих данных в период движения (бег) и покоя (фаза медленного сна). Результаты показаны на графике 2D.
Оптимизация графического процессора и использование прямого доступа к памяти позволили достичь следующих показателей: время на декодирование в период движения — 250 мс, время на декодирование в период покоя — 20 мс. Во втором случае компрессия данных не проводилась на этапе кодирования, а всего было задействовано порядка 1200 каналов.
График 2Е показывает, что необходимое для декодирования время при фиксированном числе каналов сильно возрастает, если система использует только ЦПУ. Замедление процесса декодирования при использовании графического процессора не столь значительно и происходит не так резко.
Важной особенностью данного исследования является считывание и обработка данных активности нейронов в реальном времени. Для этого идеально подходит система с ГП, поскольку она может производить декодирование большого объема данных за очень короткий промежуток времени, как показали предыдущие тесты.
Для проверки системы было проведено декодирование активности гиппокампа во время фазы медленного сна (741 воспроизведение возможных событий из памяти).
Изображение №3
Сравнение стандартной методики анализа данных после проведения тестов и методики реального времени, ученые обнаружили повышение точности реконструкции (во время медленного сна) траектории движения крысы. То есть система значительно точнее реконструировала ту траекторию, по которой двигалась крыса во время теста. При этом система анализировала активность нейронов уже после теста, в период покоя (фазы медленного сна).
Для более детального ознакомления с данным исследованием настоятельно рекомендую заглянуть в доклад ученых и дополнительные материалы к нему.
Данное исследование в первую очередь подтвердило, что считывание активности нейронов в реальном времени возможно. Когда речь идет о такой сложной системе, как нервная, любые отлагательства в анализе ее деятельности сильно снижают точность полученных данных. Посему данное исследование имеет такую важность.
С помощью своей методики ученые смогли не только построить маршрут движения крысы, опираясь исключительно на мозговую активность, но и реконструировать этот маршрут, используя память испытуемого животного. Это действительно невероятно, чертовски сложно и однозначно перспективно.
Дальнейшее усовершенствование системы позволит анализировать данные с большей точностью и скоростью, что позволит понять принципы работы мозга, взаимосвязи нейронов между собой, их реакции на внешние факторы и сопоставить определенные события, происходящие с организмом, с активностью определенных нейронов, а не частей мозга в целом.
Мозг по-прежнему остается одной из самых малоизученных систем в мире. Однако усилиями ученых, чья фантазия в создании новых методов его изучения поистине безгранична, мы сможем понять больше. А чем больше мы знаем о работе мозга, тем лучше мы сможем на нее влиять. В хорошем смысле, конечно: диагностика заболеваний на ранних этапах, лечение запущенных болезней мозга и т.д. В данном случае, знание это не только сила, но и здоровье.
Реклама из категории «забавно, но странно», особенно учитывая продукт, который рекламируется 🙂
Спасибо за внимание, оставайтесь любопытствующими и берегите здоровье. Хороших выходных, ребята.
Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас оформив заказ или порекомендовав знакомым, 30% скидка для пользователей Хабра на уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps от $20 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).
VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 Cores) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps до 1 января бесплатно при оплате на срок от полугода, заказать можно тут.
Источник