معلومة

هل هناك حد أقصى للوصلات بين زوج من الخلايا العصبية؟

هل هناك حد أقصى للوصلات بين زوج من الخلايا العصبية؟


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.

عندما تنطلق الخلايا العصبية وتعمل معًا ، تقوى روابطها. كنت أتساءل عما إذا كان هناك حد لكيفية اتصال الخلايا العصبية. إذا كانت هذه الخلايا العصبية متصلة باستمرار ، فمن المؤكد أنه سيكون هناك الكثير من الاتصالات في مرحلة ما؟


هناك عدة طرق يمكن من خلالها تقوية الروابط العصبية: نمو العمود الفقري ، وزيادة كمية الحويصلات التي تحمل الناقلات العصبية عند المشبك ، وتحسس وزيادة كمية المستقبلات ونعم إنشاء المزيد من العمود الفقري والمشابك أيضًا.

تقريبًا ، يمكن للخلايا العصبية إنشاء عشرات الآلاف من الوصلات إلى خلايا عصبية متعددة ، ويقدر حجم كل عمود فقري ما بين 0.01 ميكرومتر إلى 0.8 ميكرومتر 3.

أنت محق في قولك أنه مع حدوث الحياة ، يميل الاتصال إلى النمو إلى الحد الأقصى وعدم تشفير أي شيء بعد الآن ، ولكن يبدو أن الدماغ يعيد تطبيع جميع اتصالاته أثناء النوم من خلال قنوات غشاء خاصة.

تحقق من: https://en.wikipedia.org/wiki/Neuron (خاصة جزء الاتصال)

https://en.wikipedia.org/wiki/Long-term_potentiation

https://en.wikipedia.org/wiki/Long-term_depression

https://en.wikipedia.org/wiki/Ion_channel


يأتي اتصال الشبكة غير العشوائي في أزواج

تم الإبلاغ عن التمثيل الزائد للاتصالات ثنائية الاتجاه في الشبكات القشرية المحلية بشكل متكرر وهو محور المناقشة المستمرة للاتصال غير العشوائي. نوضح هنا في تحليل رياضي موجز أنه في شبكة تكون فيها احتمالات الاتصال متماثلة في أزواج ، صاي جاي = صجي، ترتبط حدوث الاتصالات ثنائية الاتجاه والهياكل غير العشوائية بطبيعتها ، حيث تظهر وفرة من الأزواج المتصلة بشكل تبادلي بالضرورة عندما يكون من المرجح أن تكون بعض أزواج الخلايا العصبية متصلة أكثر من غيرها. تشير نتائجنا العددية إلى أنه يمكن أيضًا الحفاظ على هذا التمثيل الزائد عندما تكون احتمالات الاتصال متماثلة تقريبًا فقط.


متميز

الموارد | Disponible en español

المنشور | Disponible en español

تعتبر رعاية أطفال العائلة أو الأصدقاء أو الجيران عملًا مهمًا للغاية. لمساعدتك في تقديم أفضل رعاية ممكنة للأطفال والعائلات التي تخدمها ، طور موقع ZERO TO THREE ...


الوصلة المتصلة

حولت خريطة الأسلاك الأكثر شمولاً حتى الآن لدماغ ذبابة الفاكهة مجال علم الأعصاب ، حيث حددت أنواعًا جديدة من الخلايا وأعادت تشكيل نماذج الدوائر. هل علماء الأعصاب جاهزون الآن للتعامل مع دماغ الفأر؟

عادة ما يكون الأساتذة الأكبر سنًا هم من يروون حكايات حول كيف كانت الأمور مختلفة عندما بدأوا. لم ينته آسا بارث مارون من الحصول على درجة الدكتوراه ، لكن أيام دراسته المبكرة في المدرسة تبدو بالفعل وكأنها تاريخ قديم.

يعمل بارث مارون في مختبر راشيل ويلسون في جامعة هارفارد ، حيث يدرس الخلايا العصبية الداخلية في الفص الشمي لذبابة الفاكهة ، وهي منطقة دماغية تعالج المعلومات الشمية التي تجمعها الخلايا العصبية الحسية في قرون استشعار الذباب قبل نقلها إلى مراكز الدماغ العليا. عندما انضم إلى مختبر ويلسون في عام 2015 ، كان النهج الأساسي لدراسة وظيفة الخلايا العصبية هو التسجيل منها في الجسم الحي ، ومعرفة المحفزات التي تستجيب لها أو كيف يرتبط نشاطها بالسلوك ، ثم محاولة تحديد كيفية دمج الخلايا العصبية في دائرة كهربائية.

أعطت بيانات الفحص المجهري الضوئي تلميحات عن تلك الدائرة ، ولكنها ليست صورة كاملة - لقد كانت مشابهة لخريطة مترو أنفاق تترك نقاط النقل. يتطلب تحديد ما إذا كانت الخلايا العصبية المجاورة متصلة بالفعل تحقيقات فسيولوجية شاقة ، مثل الاضطرار إلى ركوب قطارات عشوائية لمعرفة الخطوط المتصلة. يقول بارث مارون: "كنا نلتقط صورًا في الظلام".

تقدم سريعًا ست سنوات ، ويمتلك الباحثون خريطة عصبية دقيقة في متناول أيديهم. يقول: "يمكنك الآن إنشاء موقع ويب" ، "ابحث عن الخلية التي تهمك ، واطلع على المدخلات والمخرجات التي يتلقاها ويرسلها".

هذا المورد مفتوح الوصول هو ثمرة مشروع FlyEM الوصلاتي الموجود في حرم Janelia Research التابع لمعهد هوارد هيوز الطبي ، والذي يستخدم المجهر الإلكتروني (EM) وتقنيات إعادة البناء الحديثة لرسم خريطة لدماغ ذبابة الفاكهة الكاملة على المستوى من المشابك الفردية. في سبتمبر 2020 ، أسفر المشروع عن ورقة بحثية مؤلفة من 108 مؤلفين في eLife تصف بنية ما يقرب من 25000 خلية عصبية في دماغ الذبابة المركزي - ما يسمى دماغ الذبابة - و 20 مليون اتصال.

تعمل Connectomics على تغيير علم أعصاب ذبابة الفاكهة بشكل كبير لدرجة أن لاري أبوت ، عالم الأعصاب النظري في جامعة كولومبيا ، يقول إن المجال يمكن تقسيمه الآن إلى حقبتين: قبل الميلاد. و AC - قبل Connectome وبعد Connectome. يقول أبوت ، وهو أيضًا محقق في Simons Collaboration on the Global Brain: "بالنسبة للأشخاص الذين يقومون باختراق الدوائر ، لا أعتقد أن هذا مبالغة". "الجميع إلى حد كبير يتشاور معها طوال الوقت الآن."

في أغسطس 2020 ، نشر أبوت و 23 خبيراً آخر طبعة أولية ضخمة مؤلفة من 192 صفحة على bioRxiv والتي استكشفت الآثار المترتبة على بيانات دماغ الدم في البيولوجيا العصبية لجسم الفطر. جسم الفطر عبارة عن منطقة معالجة حاسة الشم في اتجاه مجرى الفص الهوائي والتي لطالما اعتبرت مركز التعلم الشمي للذبابة. لقد تمت دراستها بشكل مكثف ، ومع ذلك كشفت بيانات FlyEM عن العديد من الأشياء غير المتوقعة حولها.

يقول أبوت: "كانت المفاجأة الكبرى هي وجود مسار بصري محدد يبقى منفصلاً ويبدو أنه يتمتع بمكانة خاصة". كان العمل السابق قد ألمح إلى أن جسم الفطر متورط في وظائف بصرية بدائية ، مثل تجنب المنبهات الواضحة الكبيرة. لكن المعرفة الدقيقة للمسارات المرئية التي تدخل وتخرج وتعمل بداخلها ستساعد المصممين على اكتشاف كيفية تأثير الرؤية على جسم الفطر.

تدرس مسودة ما قبل الطباعة كيف تتلاءم بيانات الاتصال الجديدة مع البيانات الفسيولوجية والجزيئية والسلوكية الحالية المتعلقة بجسم الفطر - ومع النماذج النظرية لوظيفة المنطقة. يعتقد أبوت أن هذا التخصيب المتبادل للعديد من التخصصات سريعة التطور هو الذي يجعل البيولوجيا العصبية ذبابة الفاكهة مثيرة للغاية في الوقت الحالي - فالشبكة العصبية الناشئة تسهل تكامل الأساليب المختلفة.

من خلال القيام بذلك ، فإنه يساعد المنظرين على بناء المزيد من النماذج الواقعية من الناحية البيولوجية والسماح لعلماء الفسيولوجيا بشرح النشاط العصبي الذي يلاحظونه بشكل أكثر دقة. يعتقد الباحثون أيضًا أن الوصلات العصبية اللافقارية تحمل العديد من الدروس لمشاريع الشبكة العصبية الناشئة للثدييات - بما في ذلك دروس حول الطرق البديلة التي يمكن من خلالها توليد الشبكات العصبية.

بالنقر لمشاهدة هذا الفيديو ، فإنك توافق على سياسة الخصوصية الخاصة بنا.

من دودة إلى ذبابة

نشأت الفكرة الجريئة لرسم خرائط لجهاز عصبي كامل باستخدام EM في منتصف الستينيات. أراد عالم الأحياء سيدني برينر دراسة وظيفة الدماغ من خلال ملاحظة كيفية تأثير الطفرات الجينية على السلوك والبنية العصبية ، فبحث عن كائن حي نموذجي جديد بجهاز عصبي صغير بما يكفي لرسم خريطة كاملة. اختار الديدان الخيطية Caenorhabditis elegans ، وفي عام 1969 ، عين الفيزيائي جون وايت لقيادة مشروع رسم الخرائط.

عملت وايت مع اثنين من الفنيين: نيكول طومسون أنسجة مقطوعة وصورًا ، بينما طبع إيلين ساوثجيت مخططات طومسون الدقيقة على قطع من الورق مقاس 12 × 16 بوصة ، ومغطاة بالبلاستيك الشفاف ، وتتبعت كل خلية عصبية ومشبك في أقلام ملونة. في عام 1984 ، بعد 15 عامًا من العمل ، وصفت المجموعة الرباعية 302 خلية عصبية.

كانت ورقتهم المكونة من 340 صفحة علامة فارقة في علم الأعصاب ، حيث ساهمت في جائزة نوبل لعام 2002 لبرينر وقدمت شبكة عصبية كانت بمثابة عمل مرجعي لا يقدر بثمن لعلماء الأحياء العصبية في C. elegans منذ ذلك الحين.

لكن يعتقد بعض الباحثين أنه كان سابقًا لعصره لدرجة أن قيمته استغرقت عقودًا حتى تتحقق بالكامل. تقول Viren Jain ، التي تعمل في مجال الشبكات العصبية في Google وتتعاون مع فريق FlyEM: "كان للدودة إرثًا معقدًا". عندما تم نشر مخطط الأسلاك ، لم يكن هناك شيء معروف تقريبًا عن فسيولوجيا الخلايا العصبية للديدان الخيطية ، وكانت الدراسات السلوكية للحيوان بدائية.

بعد نشره ، ظل تحليل الكهرومغناطيسية تخصصًا غامضًا نسبيًا في علم الأعصاب لأنه كان يستغرق وقتًا طويلاً. كانت كل مرحلة من مراحلها الرئيسية - تقسيم الأنسجة ، وإعداد وتصوير تلك الأقسام ، ثم تحليل وإعادة بناء الصور لإنشاء خريطة ثلاثية الأبعاد - عملية شاقة. وكل خطوة تتطلب الدقة. ليس لدى Connectomics مجال للخطأ: فقد يؤدي فقدان قسم واحد من الأنسجة إلى عرقلة إعادة بناء الجهاز العصبي بأكمله لأنه غالبًا لا يمكن تتبع العمليات التي تمر عبر ذلك المستوى بثقة.

في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، قام وينفريد دينك ومساعدوه ، ثم في معهد ماكس بلانك للأبحاث الطبية في هايدلبرغ ، بالتقسيم والتصوير الآلي. في نفس الوقت تقريبًا ، بدأ جاين ، بالعمل مع سرينيفاس توراغا في مختبر سيباستيان سيونغ في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، في تطوير طرق لأتمتة تحليل الصور وتجميع الصور ثنائية الأبعاد لشرائح EM الفردية في هياكل ثلاثية الأبعاد. استخدموا تقنيات رؤية الكمبيوتر تسمى الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). اليوم ، تعد شبكات CNN أساسية لمعظم أعمال الرؤية الحاسوبية ، لكن التقنية كانت اختيارًا مفاجئًا في ذلك الوقت ، كما يقول جاين. نجاحات المجموعة - التي تضمنت مساعدة دينك في إعادة بناء شبكية عين الفأر - جعلت من شبكات CNN مكونًا مركزيًا في الشبكات العصبية.

إن خطوتَي إعادة البناء الرئيسيتين اللتين أتمتاهما الباحثون باستخدام الذكاء الاصطناعي هما محاذاة الأقسام ، بحيث تتطابق عناصر كل صورة مجهرية مع النقاط المقابلة على الصور المجهرية للأقسام المجاورة ، والتجزئة ، حيث يتم عرض أجزاء من الخلايا كأحجام ثلاثية الأبعاد مميزة يمكن ربطها معًا لتوليد مورفولوجيا الخلايا العصبية. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير الخوارزميات المشتقة من التعلم الآلي للتعرف على نقاط الاشتباك العصبي.

أدى ظهور هذه التقنيات المختلفة إلى جعل شبكة عصبية لعقل ذبابة الفاكهة 100000 خلية تبدو وكأنها اقتراح ممكن. على عكس الباحثين الذين يعملون مع العصبونات العصبية C.

قاد ديفي بوك المجموعة الأولى التي صورت دماغ ذبابة الفاكهة بالكامل ، ثم في جانيليا ، واستخدمت الإرسال EM (TEM). في عام 2018 ، نشر هذا المشروع ، المعروف باسم دماغ الذبابة الكاملة (FAFB) ، بياناته ، وجعلها متاحة مجانًا لأي شخص لاستخدامها. كان الجانب السلبي هو أن الصور لا تزال تتطلب الكثير من التحليل وإعادة البناء - في تلك المرحلة ، باليد بشكل أساسي.

في المقابل ، استخدم مشروع FlyEM ، بقيادة جيرالد روبن ولويس شيفر وستيفن بلازا ، دقة أعلى - ولكن أبطأ وأكثر تكلفة - لمسح الأشعة الأيونية المركزة لأن البيانات الأولية الأكثر وضوحًا ستمكنهم من استخدام تقنيات تحليلية آلية. أنتجت خوارزميات CNN بسرعة أول مسودة من hemibrain. ولكن مع ذلك ، لم تكن الخوارزميات مضمونة ، مما يعني أنه كان لابد من تدقيق المسودة يدويًا - والتي استغرقت عامين تقويميين ، أو ما يقدر بنحو 50 عامًا - شخصًا.

والنتيجة هي موقع neuPrint الذي أشاد به بارث مارون. لديها الآن أكثر من 1700 مستخدم مسجل يمكنهم اختيار خلية عصبية فردية وعرض بنية الخلية على الفور وقائمة بجميع شركائها المتشابكين.

ومع ذلك ، هناك تطور. بينما يستعد فريق FlyEM لإعادة بناء دماغ كامل ، أطلق Seung ، الموجود حاليًا في جامعة برينستون - مع Mala Murthy ، أخصائية علم الأحياء العصبية Drosophila أيضًا في Princeton - مشروعًا لتحليل مجموعة بيانات FAFB. سمحت التطورات في التعلم الآلي التي حققتها مجموعة Seung لهم بتجميع مسودة شبكة عصبية من الصور المجهرية TEM - مما يعني مسودة للدماغ بالكامل.

طور Seung and Murthy أيضًا برنامجًا جديدًا للتدقيق اللغوي ونشره باستخدام تكتيك آخر ساعد Seung في تعزيزه: التدقيق اللغوي من خلال التعهيد الجماعي

لتريني كيف يعمل هذا ، أعطتني مديرة المشروع كلير ماكيلار جولة في موقع FlyWire على الويب ، حيث توجد الشبكة العصبية. لقد سحبت اثنين من الخلايا العصبية بشكل عشوائي ، أحدهما يحتوي على ما يبدو على جسمين خليويين (حالة واضحة للقطع التي تم دمجها بشكل خاطئ بواسطة الخوارزميات) ، في حين تم قطع الشجرة التغصنية الثانية بشكل واضح. أثناء المشاهدة ، عثر ماكيلار على التشعبات المفقودة للخلايا العصبية الثانية في القسم المجاور وأرفقها ، حيث قام النظام تلقائيًا بتسجيل التحديث ومن قام بذلك.

لدى FlyWire حاليًا ما يقرب من 100 مستخدم نشط ، ويقول ماكيلار ، تم إعادة بناء حوالي 4000 خلية عصبية حتى الآن. يقول مورثي أن معظم المستخدمين الحاليين هم علماء أعصاب "لديهم الدافع للقيام بالتدقيق اللغوي في دائرة اهتماماتهم" - خاصةً إذا لم تكن هذه الدائرة ضمن حجم الدماغ أو إذا كانت تحتوي على اتصالات مهمة تتجاوز هذا الحجم. بالإضافة إلى ذلك ، يقوم المشروع أيضًا بتجنيد مصححين بدوام كامل لتغطية الأرض المجهولة. يقول مورثي: "هدفنا هو تحقيق شبكة عصبية للدماغ بالكامل خلال العام المقبل".

وهي تعترف بـ "التنافس الودي" الموجود بين المشاريع ولكنها تؤكد على المشاركة المستمرة للخبرات والموارد. وتقول: "ليس من الواضح في هذه اللحظة ، من أين سيأتي أول شبكة عصبية للدماغ بالكامل. سواء كان ذلك في المقام الأول من خلال التقدم على الجانب الخوارزمي أو على جانب جمع البيانات ".

في الأعلى: لقطة مقرّبة للخلايا العصبية في دماغ الذبابة مأخوذة بالمجهر الإلكتروني. أسفل: نفس الصورة أعلاه ، بألوان تميز الخلايا العصبية المختلفة. تحدد الخوارزمية مكان بدء ونهاية كل خلية عصبية ، ثم يقوم فريق من المراجعين البشريين بفحص عمل الخوارزمية. الائتمان: FlyEM / Janelia Research Campus

من الصور المجهرية إلى أنواع الخلايا والتنوع

ومع ذلك ، فإن إعادة بناء الخلايا العصبية ليست سوى الخطوة الأولى. بعد ذلك ، يجب تسمية كل واحدة وتصنيفها ، بحيث يمكن في النهاية حل الدوائر والتنظيم الأوسع لدماغ الذبابة. تقول مارتا كوستا ، من مجموعة دروسوفيلا الوصلات العصبية بجامعة كامبريدج: "في الجينوم تقوم بتحليله حسب نوع الخلية".

قدرت الأبحاث السابقة ، التي حددت الخلايا العصبية ذبابة الفاكهة من خلال الجينات التي تعبر عنها وأنشأت مكتبة واسعة من الذباب المعدّل وراثيًا الذي يعبر عن GFP في الخلايا العصبية المختارة ، أن ذبابة الفاكهة تمتلك 5000 إلى 10000 نوع مميز من الخلايا العصبية - بعضها يتكون من واحد فقط يسار-يمين. زوج من الخلايا. سمحت هذه الذبابات المعدلة وراثيا للباحثين ببناء فهرس لأشكال الخلايا العصبية المحددة وراثيا باستخدام الفحص المجهري الضوئي. يقول كوستا إن الخوارزميات التي تعثر على هذه الأشكال في بيانات الكهرومغناطيسية ساعدت في أتمتة تحديد أنواع الخلايا العصبية بشكل شبه تلقائي. لكن التركيب والتوصيل المشتق من الخلايا العصبية الكهرومغناطيسية يشير إلى المزيد من الأنواع. حدد فريق FlyEM حوالي 5600 خلية عصبية في نصف المخ البالغ 25000 تقريبًا ، نصفها تقريبًا جديدة. يقول كوستا: "ما زلنا نرى أشياء لم نرها من قبل".

في كثير من الأحيان ، كانت خصوصية أنواع الخلايا الفردية غير متوقعة. يسلط أبوت الضوء ، على سبيل المثال ، على كيف تبين أن مجموعة خلايا الدوبامين العصبية المدروسة جيدًا في جسم الفطر تتكون من عدة أنواع مختلفة. تشير خصائصها الفريدة إلى أنها تؤدي وظائف منفصلة.

ولكن لا تزال هناك أسئلة حول مدى اختلاف البنية والاتصال لنوع معين من دماغ إلى دماغ ، الأمر الذي سيتطلب مقارنة الشبكات العصبية المتعددة لحلها. هذا شيء بدأه علماء C. elegans. قاد Mei Zhen ، عالِم الأعصاب والمتخصص في EM في معهد Lunenfeld-Tanenbaum للأبحاث وجامعة تورنتو ، مؤخرًا دراسة لإعادة بناء ثمانية C. ايليجانس الشبكات العصبية من مراحل نمو مختلفة. يهدف العمل إلى الكشف عن السمات الرئيسية للتطوير الذي وجده الفريق ، على سبيل المثال ، أن الأنظمة الحسية والحركية يتم إعادة تشكيلها بشكل تدريجي ، لكن محاور اتخاذ القرار الداخلي تظل مستقرة بمرور الوقت. لكن الدراسة أظهرت أيضًا أن الاتصال يختلف اختلافًا كبيرًا بين الحيوانات حتى في الجهاز العصبي الذي يعتبر شديد التوصيل. ما يقرب من 40 في المائة من نقاط الاشتباك العصبي لدى البالغين ، وخاصة بين أزواج من الخلايا العصبية ضعيفة الاتصال ، لم تظهر في جميع الديدان.

لمزيد من التحقيق في التباين وأسبابه ، بدأت Zhen والمتعاونون معها تجارب باستخدام EM على مستوى الشبكة العصبية حيث سيتم تربية الديدان الخيطية في ظروف مختلفة لتحديد كيفية تأثير التحديات البيئية على نمو الخلايا العصبية. "نريد أن نعرف كيف تتغير مدخلات معينة أو حتى تولد مجموعة جديدة من الاتصالات التي لا نراها في الأساس" ، كما تقول.

ستساعد مثل هذه الدراسات الباحثين على تحديد مدى صلابة الذباب والديدان والأدمغة الأخرى. هذه المعلومات وحدها لها آثار مهمة جدًا على نماذج الدوائر المستقبلية. تعتمد العديد من النماذج الحسابية الحالية بشكل كبير على قواعد الأسلاك التي تعتمد على النشاط لتشكيل الاتصال ووظيفة الدرجة التي تكون فيها الوصلات بين الخلايا العصبية المحددة متصلة بأسلاك صلبة أو بلاستيكية ستشير إلى مدى إمكانية استخدام هذه القواعد بشكل واقعي.

تشمل مجموعة بيانات hemibrain جزءًا من دماغ الذبابة الذي تم تمييزه هنا - وهي منطقة تتضمن الخلايا العصبية المشاركة في التعلم والملاحة والشم والرؤية والعديد من الوظائف الأخرى. الائتمان: FlyEM / Janelia Research Campus

من الخلايا إلى الدوائر والنماذج

عندما يتعلق الأمر باستخدام بيانات الوصلات لفهم وظائف الدماغ ، يمكن تقسيم المستخدمين على نطاق واسع بين علماء الفسيولوجيا والمنظرين ، على الرغم من تداخل المعسكرين بشكل متزايد.

على الرغم من أن مختبر ويلسون قد بحث في الفيزيولوجيا العصبية لفص قرون الاستشعار على نطاق واسع لسنوات ، إلا أن بارث مارون يقول إن بيانات EM قد كشفت عن العديد من الروابط غير المتوقعة. تتضمن هذه النتائج أن مجموعات سكانية فرعية مختلفة من العصبونات تخضع لتنظيم عصبي مميز وأنه ليس كل الخلايا العصبية الداخلية المثبطة هناك تمنع الخلايا العصبية الحسية الواردة التي تعصب مجموعة سكانية فرعية فضوليّة بعضها البعض بشكل أساسي. تقدم مثل هذه الملاحظات أفكارًا جديدة يتم فحصها بعد ذلك من الناحية الفسيولوجية.

في مختبر مورثي ، كانت بيانات الاتصال من مشروع FlyWire حيوية حتى الآن لمشروعين. في إحداها ، سجلت خبيرة ما بعد الدكتوراة كريستا بيكر من خلايا عصبية مختلفة في المسار السمعي تم تحديدها باستخدام سلالات ذبابة معدلة وراثيًا. لقد رسمت نشاطًا ردًا على نوعي الذبابة من أغنية التودد ، ووجدت أن نوعي الأغنية تم ترميزهما عن طريق مجموعات متداخلة من الخلايا العصبية بشكل مفاجئ.

"أدى هذا على الفور إلى السؤال التالي: ما هو تنظيم هذا المسار؟" يقول مورثي. "من يتصل بمن؟ كيف يتم نقل المعلومات عبر المسار؟ "

أمضى بيكر ما يقرب من شهر في العثور على الخلايا العصبية المعنية في المسودة العصبية وتتبع روابطها. من هناك ، يمكن للمجموعة إنشاء نموذج جديد للمعالجة السمعية. يقول مورثي: "لقد غيرت حقًا وجهة نظرنا حول كيفية عمل المعالجة السمعية".

يستمتع المنظرون أيضًا باستخدام الشبكة العصبية لتطوير نماذج تعكس البيولوجيا بشكل أكثر دقة. أحد الأمثلة التي تم الإعلان عنها على نطاق واسع حول كيفية تأكيد بيانات الاتصال للعمل النظري السابق يتضمن مجمع الذبابة المركزي ووظيفته في التنقل.

أنشأ Vivek Jayaraman وزملاؤه في Janelia نظامًا للواقع الافتراضي لتسجيل النشاط العصبي عندما يوجه الذباب نفسه على كرة صغيرة عائمة استجابة للإشارات البصرية. بناءً على الأعمال القديمة المتعلقة بالتنقل بالماوس ، طورت مجموعة Jayaraman نموذجًا لنظام البوصلة الداخلية للذبابة حيث يتحرك النشاط العصبي حول بنية تشبه الحلقة وفقًا لمدى تحول الذبابة.

يقول Turaga ، وهو الآن قائد مجموعة في Janelia ، أنه عندما ظهرت بيانات EM ، "كانت هناك بنية بلورية جميلة اقترحتها النظرية في الشبكة العصبية." (لمزيد من المعلومات ، راجع "في دماغ ذبابة الفاكهة ، حلقة للتنقل.")

يشعر أبوت بالرهبة من مدى نجاح المشروع. كان النموذج قد دمج نمطًا جيبيًا للتوصيل العصبي. الدوال التي تعتمد على الموجات الجيبية هي أدوات رياضية قوية ، ولكن ربما كان يُنظر إليها دائمًا على أنها شيء من الغرور المفيد. ولكن في بيانات الوصلات ، كان التوزيع المشبكي في الواقع جيبيًا. يقول أبوت: "هذا الافتراض المجنون الذي ربما قام به المنظرون فقط لجعله سهلًا يتطابق تمامًا". "إنه حلم المنظر يتحقق."

يمكن للمنظرين الآن أيضًا استخدام بيانات الوصلات كنقطة انطلاق لبناء نماذج جديدة. في عام 2018 ، نشر توراغا وزملاؤه نسخة أولية تصف نموذجًا بسيطًا للمعالجة المرئية المبكرة استنادًا إلى الوصلات المشبكية والأوزان المستمدة من بيانات الكهرومغناطيسية. كان هذا النموذج يعمل بشكل أفضل من النموذج الذي يعتمد في البداية على التوصيلات العشوائية.

الأهم من ذلك ، تتضمن هذه النماذج ميزة أخرى: نظرًا لأن الخلايا العصبية الاصطناعية تتوافق الآن مع الخلايا العصبية في الحياة الواقعية ، يمكن التحقق من نشاط الخلايا العصبية الاصطناعية مقابل النشاط المسجل من الخلايا العصبية الحقيقية. يقول توراغا: "إذا لم يكن لديك هذا الشبكة العصبية ، فيمكن لأي خلية عصبية أن تؤدي أي دور على الإطلاق".

في نموذجه لعام 2018 ، تطابق نشاط بعض الخلايا العصبية الفردية مع نشاط الخلايا العصبية المقابلة في الذباب - لكنه لم يتطابق مع كل منها. تقوم Turaga الآن ببناء نموذج أكثر ثراءً يتضمن المزيد من بيانات الاتصال ، والذي يعمل بشكل أفضل من النموذج الأصلي.

ومع ذلك ، يحذر من أن الاتصال لا يخبر المصممين بكل ما يحتاجون إلى معرفته لتقييد نماذجهم. واحدة من أقوى الأشياء التي يمكن للشبكة العصبية القيام بها هي القول بأن اثنين من الخلايا العصبية غير متصلين ، لأن هذا يستبعد بشكل قاطع استخدام مثل هذا الاتصال في النموذج. ومع ذلك ، تظل الخصائص الفسيولوجية لمعظم الخلايا العصبية والمشابك غير معروفة ، وتؤثر هذه المعلمات بقوة على أداء النموذج. يقول: "فيما يتعلق بما يمكن أن يحدث ، لا تزال المساحة كبيرة". "نحن نتعلم حدود ما يمكننا وما لا يمكننا تفسيره من الصور المجهرية الإلكترونية."

كان أحد التطورات الحديثة التي تساعد في تقييد النماذج هو تطوير تقنيات التعلم الآلي التي يمكنها النمط الظاهري لنقاط الاشتباك العصبي. في السابق ، نظرًا للتشابه الهيكلي الساحق ، لم تستطع صور EM من ذبابة الفاكهة أن تشير إلى ما إذا كان المشبك مثبطًا أم مثيرًا - ترك النماذج مجانًا لاستخدام أي من العلامتين. يمكن للخوارزمية الجديدة التمييز بين نقاط الاشتباك العصبي التي تكون غلوتاماتيرجيك أو جابايرجيك أو كوليني.

يقول أبوت: "النمذجة تدور حول القيود". إنه يستمتع بكيفية قيام عصر ما بعد Connectome بإلزام المصممين بمعايير أعلى. يقول إنه إذا قام المنظرون ببناء نماذج غير مقيدة بالبيانات البيولوجية ، "يمكننا التفكير في أكثر من طريقة لإنجاز المهمة. نريد الحصول على الشخص المناسب - الذي يستخدمه الذبابة ".

قريبا: ما وراء الذبابة

ألهم النجاح في علاج الذباب والديدان العديد من الجهود لإعادة بناء دوائر دماغية أكثر تعقيدًا في الثدييات. إن إعادة بناء دماغ الفأر بالكامل باستخدام EM هي الخطوة المنطقية التالية ، لكن التوسع من ذبابة إلى دماغ فأر يمثل تحديات خطيرة.


محتويات

الحبل الشوكي هو المسار الرئيسي للمعلومات التي تربط الدماغ والجهاز العصبي المحيطي. [3] [4] أقصر بكثير من العمود الفقري الحامي ، ينشأ الحبل الشوكي البشري في جذع الدماغ ، ويمر عبر ماغنوم الثقبة ، ويستمر حتى المخروط النخاعي بالقرب من الفقرة القطنية الثانية قبل أن ينتهي في امتداد ليفي يعرف باسم الخيط الانتهائي.

يبلغ طوله حوالي 45 سم (18 بوصة) عند الرجال وحوالي 43 سم (17 بوصة) في النساء ، على شكل بيضاوي ، ويتضخم في منطقتي عنق الرحم والقطني. إن تضخم عنق الرحم ، الذي يمتد من الفقرات C5 إلى T1 ، هو المكان الذي تأتي منه المدخلات الحسية ويذهب خرج المحرك إلى الذراعين والجذع. التوسيع القطني ، الموجود بين L1 و S3 ، يعالج المدخلات الحسية ومخرجات المحرك القادمة من الساقين والذهاب إليها.

الحبل الشوكي مستمر مع الجزء الذيلي من النخاع ، ويمتد من قاعدة الجمجمة إلى جسم الفقرة القطنية الأولى. لا يعمل على طول العمود الفقري بكامله عند البالغين. وهي مكونة من 31 مقطعًا يتفرع منها زوج واحد من جذور الأعصاب الحسية وزوج واحد من جذور الأعصاب الحركية. ثم تندمج جذور الأعصاب في أزواج متناظرة ثنائية من الأعصاب الشوكية. يتكون الجهاز العصبي المحيطي من هذه الجذور الشوكية والأعصاب والعقد.

الجذور الظهرية عبارة عن حزم واردة ، تتلقى معلومات حسية من الجلد والعضلات والأعضاء الحشوية ليتم نقلها إلى الدماغ. تنتهي الجذور في العقد الجذرية الظهرية ، والتي تتكون من أجسام الخلايا للخلايا العصبية المقابلة. تتكون الجذور البطنية من ألياف صادرة تنشأ من الخلايا العصبية الحركية التي توجد أجسامها الخلوية في القرون الرمادية البطنية (أو الأمامية) للحبل الشوكي.

يتم حماية النخاع الشوكي (والدماغ) بثلاث طبقات من الأنسجة أو الأغشية تسمى السحايا ، والتي تحيط بالقناة. مادة الجافية هي الطبقة الخارجية ، وتشكل طبقة واقية صلبة. بين الأم الجافية والعظم المحيط بالفقرات توجد مساحة تسمى مساحة فوق الجافية. تمتلئ منطقة فوق الجافية بالأنسجة الدهنية ، وتحتوي على شبكة من الأوعية الدموية. تم تسمية الأم العنكبوتية ، الطبقة الواقية الوسطى ، بمظهرها المفتوح الشبيه بشبكة العنكبوت. المسافة بين العنكبوتية والأم الحنون الأساسية تسمى الفضاء تحت العنكبوتية. يحتوي الحيز تحت العنكبوتية على السائل الدماغي النخاعي (CSF) ، والذي يمكن أخذ عينات منه باستخدام البزل القطني ، أو إجراء "البزل النخاعي". ترتبط الأم الحنون الرقيقة ، الطبقة الواقية الأعمق ، ارتباطًا وثيقًا بسطح الحبل الشوكي. يتم تثبيت الحبل داخل الأم الجافية بواسطة الأربطة المسننة المتصلة ، والتي تمتد من الأم الحنون المغلفة بشكل جانبي بين الجذور الظهرية والبطنية. ينتهي كيس الجافية عند المستوى الفقري للفقرة العجزية الثانية.

في المقطع العرضي ، تحتوي المنطقة الطرفية من الحبل على مسارات مادة بيضاء عصبية تحتوي على محاور عصبية وحركية. داخل هذه المنطقة المحيطية توجد المادة الرمادية ، التي تحتوي على أجسام الخلايا العصبية مرتبة في ثلاثة أعمدة رمادية تعطي المنطقة شكل الفراشة. تحيط هذه المنطقة المركزية بالقناة المركزية ، وهي امتداد للبطين الرابع وتحتوي على السائل النخاعي.

الحبل الشوكي بيضاوي الشكل في المقطع العرضي ، حيث يتم ضغطه من الناحية الظهرية. يمتد حزان بارزان على طوله. التلم الأوسط الخلفي هو الأخدود في الجانب الظهري ، والشق المتوسط ​​الأمامي هو الأخدود في الجانب البطني.

تحرير الشرائح

ينقسم الحبل الشوكي البشري إلى أجزاء حيث تتشكل أزواج من الأعصاب الشوكية (مختلطة الحسية والحركية). تتفرع ستة إلى ثمانية جذر عصبي حركي من التلم الجانبي الأيمن والأيسر بطريقة منظمة للغاية. تتحد الجذور العصبية لتشكل جذور الأعصاب. وبالمثل ، تتشكل جذور الأعصاب الحسية من التلم الجانبي الظهري الأيمن والأيسر وتشكل جذور الأعصاب الحسية. تتحد الجذور البطنية (الحركية) والظهرية (الحسية) لتشكيل الأعصاب الشوكية (المحرك المختلط والحسي) ، واحد على كل جانب من جوانب الحبل الشوكي. تتشكل الأعصاب الشوكية ، باستثناء C1 و C2 ، داخل الثقبة الفقرية (IVF). تشكل هذه الجذور الترسيم بين الجهاز العصبي المركزي والمحيطي.

يتشكل العمود الرمادي ، (على شكل ثلاث مناطق من الأعمدة الرمادية) في وسط الحبل ، مثل الفراشة ويتكون من أجسام خلوية من الخلايا العصبية الداخلية والخلايا العصبية الحركية وخلايا الخلايا العصبية والمحاور غير الملقحة. يظهر العمود الرمادي الأمامي والخلفي على شكل نتوءات للمادة الرمادية وتُعرف أيضًا باسم قرون الحبل الشوكي. معًا ، تشكل الأعمدة الرمادية والمفصل الرمادي "H." الرمادي.

تقع المادة البيضاء خارج المادة الرمادية وتتكون بالكامل تقريبًا من المحرك النخاعي والمحاور الحسية. تحمل "أعمدة" المادة البيضاء المعلومات إما لأعلى أو لأسفل في الحبل الشوكي.

ينتهي الحبل الشوكي الصحيح في منطقة تسمى المخروط النخاعي ، بينما تستمر الأم الحنون كامتداد يسمى filum terminale ، والذي يثبت الحبل الشوكي في العصعص. ذيل الفرس ("ذيل الحصان") عبارة عن مجموعة من الأعصاب السفلية من المخروط النخاعي والتي تستمر في الانتقال عبر العمود الفقري إلى العصعص. يتكون ذيل الفرس لأن الحبل الشوكي يتوقف عن النمو في حوالي سن الرابعة ، على الرغم من أن العمود الفقري يستمر في الإطالة حتى سن البلوغ. ينتج عن هذا ظهور الأعصاب الشوكية العجزية في المنطقة القطنية العلوية. لهذا السبب ، يحتل الحبل الشوكي ثلثي القناة الفقرية فقط. يمتلئ الجزء السفلي من القناة الفقرية بالسائل الدماغي النخاعي (CSF) ويطلق على الفضاء الصهريج القطني. [5]

داخل الجهاز العصبي المركزي (CNS) ، يتم تنظيم أجسام الخلايا العصبية بشكل عام في مجموعات وظيفية تسمى النوى. يتم تجميع المحاور داخل الجهاز العصبي المركزي في مساحات.

يوجد 31 مقطعًا من عصب الحبل الشوكي في الحبل الشوكي البشري:

  • 8 قطاعات عنق الرحم تشكل 8 أزواج من الأعصاب العنقية (تخرج الأعصاب الشوكية C1 من العمود الفقري بين ماغنوم الثقبة والفقرة C1 وتخرج الأعصاب C2 بين القوس الخلفي للفقرة C1 والصفيحة C2 C3 و C8 تمر الأعصاب الشوكية عبر التلقيح الاصطناعي فوق فقرات عنق الرحم المقابلة لها ، باستثناء زوج C8 الذي يخرج بين الفقرتين C7 و T1)
  • 12 قطعة صدرية تشكل 12 زوجًا من الأعصاب الصدرية
  • 5 قطع قطنية تشكل 5 أزواج من الأعصاب القطنية
  • 5 أقسام عجزي تشكل 5 أزواج من الأعصاب العجزية
  • قطعة واحدة من العصعص

في الجنين ، تتوافق الأجزاء الفقرية مع مقاطع الحبل الشوكي. ومع ذلك ، نظرًا لأن العمود الفقري ينمو لفترة أطول من الحبل الشوكي ، فإن أجزاء الحبل الشوكي لا تتوافق مع الأجزاء الفقرية عند البالغين ، وخاصة في الجزء السفلي من الحبل الشوكي. على سبيل المثال ، تم العثور على مقاطع الحبل الشوكي القطني والعجزي بين المستويات الفقرية T9 و L2 ، وينتهي الحبل الشوكي حول المستوى الفقري L1 / L2 ، مشكلاً بنية تعرف باسم المخروط النخاعي.

على الرغم من أن أجسام خلايا الحبل الشوكي تنتهي حول مستوى العمود الفقري L1 / L2 ، فإن الأعصاب الشوكية لكل جزء تخرج عند مستوى الفقرة المقابلة. بالنسبة لأعصاب النخاع الشوكي السفلي ، هذا يعني أنها تخرج من العمود الفقري بشكل أقل بكثير (أكثر ذيلية) من جذورها. عندما تنتقل هذه الأعصاب من جذورها إلى نقطة خروجها من العمود الفقري ، تشكل أعصاب الأجزاء السفلية من العمود الفقري حزمة تسمى ذيل الفرس.

هناك منطقتان يتضخمان فيهما الحبل الشوكي:

    - يتوافق تقريبًا مع أعصاب الضفيرة العضدية التي تعصب الطرف العلوي. يتضمن مقاطع الحبل الشوكي من حوالي C4 إلى T1. مستويات العمود الفقري للتضخم هي نفسها تقريبًا (C4 إلى T1). - يتوافق مع أعصاب الضفيرة القطنية العجزية التي تعصب الطرف السفلي. وهي تتألف من مقاطع الحبل الشوكي من L2 إلى S3 وتوجد حول مستويات العمود الفقري من T9 إلى T12.

تحرير التنمية

يتكون الحبل الشوكي من جزء من الأنبوب العصبي أثناء التطور. هناك أربع مراحل للحبل الشوكي تنشأ من الأنبوب العصبي: الصفيحة العصبية ، الطية العصبية ، الأنبوب العصبي ، والنخاع الشوكي. يحدث التمايز العصبي داخل جزء الحبل الشوكي من الأنبوب. [8] As the neural tube begins to develop, the notochord begins to secrete a factor known as Sonic hedgehog or SHH. As a result, the floor plate then also begins to secrete SHH, and this will induce the basal plate to develop motor neurons. During the maturation of the neural tube, its lateral walls thicken and form a longtitudinal groove called the sulcus limitans. This extends the length of the spinal cord into dorsal and ventral portions as well. [9] Meanwhile, the overlying ectoderm secretes bone morphogenetic protein (BMP). This induces the roof plate to begin to secrete BMP, which will induce the alar plate to develop sensory neurons. Opposing gradients of such morphogens as BMP and SHH form different domains of dividing cells along the dorsal ventral axis. [10] Dorsal root ganglion neurons differentiate from neural crest progenitors. As the dorsal and ventral column cells proliferate, the lumen of the neural tube narrows to form the small central canal of the spinal cord. [11] The alar plate and the basal plate are separated by the sulcus limitans. Additionally, the floor plate also secretes netrins. The netrins act as chemoattractants to decussation of pain and temperature sensory neurons in the alar plate across the anterior white commissure, where they then ascend towards the thalamus. Following the closure of the caudal neuropore and formation of the brain's ventricles that contain the choroid plexus tissue, the central canal of the caudal spinal cord is filled with cerebrospinal fluid.

Earlier findings by Viktor Hamburger and Rita Levi-Montalcini in the chick embryo have been confirmed by more recent studies which have demonstrated that the elimination of neuronal cells by programmed cell death (PCD) is necessary for the correct assembly of the nervous system. [12]

Overall, spontaneous embryonic activity has been shown to play a role in neuron and muscle development but is probably not involved in the initial formation of connections between spinal neurons.

Blood supply Edit

The spinal cord is supplied with blood by three arteries that run along its length starting in the brain, and many arteries that approach it through the sides of the spinal column. The three longitudinal arteries are the anterior spinal artery, and the right and left posterior spinal arteries. [13] These travel in the subarachnoid space and send branches into the spinal cord. They form anastamoses (connections) via the anterior and posterior segmental medullary arteries, which enter the spinal cord at various points along its length. [13] The actual blood flow caudally through these arteries, derived from the posterior cerebral circulation, is inadequate to maintain the spinal cord beyond the cervical segments.

The major contribution to the arterial blood supply of the spinal cord below the cervical region comes from the radially arranged posterior and anterior radicular arteries, which run into the spinal cord alongside the dorsal and ventral nerve roots, but with one exception do not connect directly with any of the three longitudinal arteries. [13] These intercostal and lumbar radicular arteries arise from the aorta, provide major anastomoses and supplement the blood flow to the spinal cord. In humans the largest of the anterior radicular arteries is known as the artery of Adamkiewicz, or anterior radicularis magna (ARM) artery, which usually arises between L1 and L2, but can arise anywhere from T9 to L5. [14] Impaired blood flow through these critical radicular arteries, especially during surgical procedures that involve abrupt disruption of blood flow through the aorta for example during aortic aneurysm repair, can result in spinal cord infarction and paraplegia.

Somatosensory organization Edit

In the dorsal column-medial leminiscus tract, a primary neuron's axon enters the spinal cord and then enters the dorsal column. If the primary axon enters below spinal level T6, the axon travels in the fasciculus gracilis, the medial part of the column. If the axon enters above level T6, then it travels in the fasciculus cuneatus, which is lateral to the fasciculus gracilis. Either way, the primary axon ascends to the lower medulla, where it leaves its fasciculus and synapses with a secondary neuron in one of the dorsal column nuclei: either the nucleus gracilis or the nucleus cuneatus, depending on the pathway it took. At this point, the secondary axon leaves its nucleus and passes anteriorly and medially. The collection of secondary axons that do this are known as internal arcuate fibers. The internal arcuate fibers decussate and continue ascending as the contralateral medial lemniscus. Secondary axons from the medial lemniscus finally terminate in the ventral posterolateral nucleus (VPLN) of the thalamus, where they synapse with tertiary neurons. From there, tertiary neurons ascend via the posterior limb of the internal capsule and end in the primary sensory cortex.

The proprioception of the lower limbs differs from the upper limbs and upper trunk. There is a four-neuron pathway for lower limb proprioception. This pathway initially follows the dorsal spino-cerebellar pathway. It is arranged as follows: proprioceptive receptors of lower limb → peripheral process → dorsal root ganglion → central process → Clarke's column → 2nd order neuron → medulla oblongata (Caudate nucleus) → 3rd order neuron → VPLN of thalamus → 4th order neuron → posterior limb of internal capsule → corona radiata → sensory area of cerebrum.

The anterolateral system works somewhat differently. Its primary neurons axons enter the spinal cord and then ascend one to two levels before synapsing in the substantia gelatinosa. The tract that ascends before synapsing is known as Lissauer's tract. After synapsing, secondary axons decussate and ascend in the anterior lateral portion of the spinal cord as the spinothalamic tract. This tract ascends all the way to the VPLN, where it synapses on tertiary neurons. Tertiary neuronal axons then travel to the primary sensory cortex via the posterior limb of the internal capsule.

Some of the "pain fibers" in the ALS deviate from their pathway towards the VPLN. In one such deviation, axons travel towards the reticular formation in the midbrain. The reticular formation then projects to a number of places including the hippocampus (to create memories about the pain), the centromedian nucleus (to cause diffuse, non-specific pain) and various parts of the cortex. Additionally, some ALS axons project to the periaqueductal gray in the pons, and the axons forming the periaqueductal gray then project to the nucleus raphes magnus, which projects back down to where the pain signal is coming from and inhibits it. This helps control the sensation of pain to some degree.

Motor organization Edit

Actions of the spinal nervesتعديل
مستوى Motor function
C1–C6 Neck flexors
C1–T1 Neck extensors
C3, C4, C5 Supply diaphragm (mostly C4)
C5, C6 Move shoulder, raise arm (deltoid) flex elbow (biceps)
ج 6 externally rotate (supinate) the arm
C6, C7 Extend elbow and wrist (triceps and wrist extensors) pronate wrist
C7, C8 Flex wrist supply small muscles of the hand
T1–T6 Intercostals and trunk above the waist
T7–L1 Abdominal muscles
L1–L4 Flex hip joint
L2, L3, L4 Adduct thigh Extend leg at the knee (quadriceps femoris)
L4, L5, S1 abduct thigh Flex leg at the knee (hamstrings) Dorsiflex foot (tibialis anterior) Extend toes
L5, S1, S2 Extend leg at the hip (gluteus maximus) flex foot and flex toes

The corticospinal tract serves as the motor pathway for upper motor neuronal signals coming from the cerebral cortex and from primitive brainstem motor nuclei.

Cortical upper motor neurons originate from Brodmann areas 1, 2, 3, 4, and 6 and then descend in the posterior limb of the internal capsule, through the crus cerebri, down through the pons, and to the medullary pyramids, where about 90% of the axons cross to the contralateral side at the decussation of the pyramids. They then descend as the lateral corticospinal tract. These axons synapse with lower motor neurons in the ventral horns of all levels of the spinal cord. The remaining 10% of axons descend on the ipsilateral side as the ventral corticospinal tract. These axons also synapse with lower motor neurons in the ventral horns. Most of them will cross to the contralateral side of the cord (via the anterior white commissure) right before synapsing.

The midbrain nuclei include four motor tracts that send upper motor neuronal axons down the spinal cord to lower motor neurons. These are the rubrospinal tract, the vestibulospinal tract, the tectospinal tract and the reticulospinal tract. The rubrospinal tract descends with the lateral corticospinal tract, and the remaining three descend with the anterior corticospinal tract.

The function of lower motor neurons can be divided into two different groups: the lateral corticospinal tract and the anterior cortical spinal tract. The lateral tract contains upper motor neuronal axons which synapse on dorsal lateral (DL) lower motor neurons. The DL neurons are involved in distal limb control. Therefore, these DL neurons are found specifically only in the cervical and lumbosacral enlargements within the spinal cord. There is no decussation in the lateral corticospinal tract after the decussation at the medullary pyramids.

The anterior corticospinal tract descends ipsilaterally in the anterior column, where the axons emerge and either synapse on lower ventromedial (VM) motor neurons in the ventral horn ipsilaterally or descussate at the anterior white commissure where they synapse on VM lower motor neurons contralaterally . The tectospinal, vestibulospinal and reticulospinal descend ipsilaterally in the anterior column but do not synapse across the anterior white commissure. Rather, they only synapse on VM lower motor neurons ipsilaterally. The VM lower motor neurons control the large, postural muscles of the axial skeleton. These lower motor neurons, unlike those of the DL, are located in the ventral horn all the way throughout the spinal cord.

Spinocerebellar tracts Edit

Proprioceptive information in the body travels up the spinal cord via three tracks. Below L2, the proprioceptive information travels up the spinal cord in the ventral spinocerebellar tract. Also known as the anterior spinocerebellar tract, sensory receptors take in the information and travel into the spinal cord. The cell bodies of these primary neurons are located in the dorsal root ganglia. In the spinal cord, the axons synapse and the secondary neuronal axons decussates and then travel up to the superior cerebellar peduncle where they decussate again. From here, the information is brought to deep nuclei of the cerebellum including the fastigial and interposed nuclei.

From the levels of L2 to T1, proprioceptive information enters the spinal cord and ascends ipsilaterally, where it synapses in Clarke's nucleus. The secondary neuronal axons continue to ascend ipsilaterally and then pass into the cerebellum via the inferior cerebellar peduncle. This tract is known as the dorsal spinocerebellar tract.

From above T1, proprioceptive primary axons enter the spinal cord and ascend ipsilaterally until reaching the accessory cuneate nucleus, where they synapse. The secondary axons pass into the cerebellum via the inferior cerebellar peduncle where again, these axons synapse on cerebellar deep nuclei. This tract is known as the cuneocerebellar tract.

Motor information travels from the brain down the spinal cord via descending spinal cord tracts. Descending tracts involve two neurons: the upper motor neuron (UMN) and lower motor neuron (LMN). [15] A nerve signal travels down the upper motor neuron until it synapses with the lower motor neuron in the spinal cord. Then, the lower motor neuron conducts the nerve signal to the spinal root where efferent nerve fibers carry the motor signal toward the target muscle. The descending tracts are composed of white matter. There are several descending tracts serving different functions. The corticospinal tracts (lateral and anterior) are responsible for coordinated limb movements. [15]

A congenital disorder is diastematomyelia in which part of the spinal cord is split usually at the level of the upper lumbar vertebrae. Sometimes the split can be along the length of the spinal cord.

Injury Edit

Spinal cord injuries can be caused by trauma to the spinal column (stretching, bruising, applying pressure, severing, laceration, etc.). The vertebral bones or intervertebral disks can shatter, causing the spinal cord to be punctured by a sharp fragment of bone. Usually, victims of spinal cord injuries will suffer loss of feeling in certain parts of their body. In milder cases, a victim might only suffer loss of hand or foot function. More severe injuries may result in paraplegia, tetraplegia (also known as quadriplegia), or full body paralysis below the site of injury to the spinal cord.

Damage to upper motor neuron axons in the spinal cord results in a characteristic pattern of ipsilateral deficits. These include hyperreflexia, hypertonia and muscle weakness. Lower motor neuronal damage results in its own characteristic pattern of deficits. Rather than an entire side of deficits, there is a pattern relating to the myotome affected by the damage. Additionally, lower motor neurons are characterized by muscle weakness, hypotonia, hyporeflexia and muscle atrophy.

Spinal shock and neurogenic shock can occur from a spinal injury. Spinal shock is usually temporary, lasting only for 24–48 hours, and is a temporary absence of sensory and motor functions. Neurogenic shock lasts for weeks and can lead to a loss of muscle tone due to disuse of the muscles below the injured site.

The two areas of the spinal cord most commonly injured are the cervical spine (C1–C7) and the lumbar spine (L1–L5). (The notation C1, C7, L1, L5 refer to the location of a specific vertebra in either the cervical, thoracic, or lumbar region of the spine.) Spinal cord injury can also be non-traumatic and caused by disease (transverse myelitis, polio, spina bifida, Friedreich's ataxia, spinal cord tumor, spinal stenosis etc.) [16]

In the U.S., 10,000–12,000 people become paralyzed annually as a result of various injuries to the spinal cord. [ بحاجة لمصدر ]

Treatment Edit

Real or suspected spinal cord injuries need immediate immobilisation including that of the head. Scans will be needed to assess the injury. A steroid, methylprednisolone, can be of help as can physical therapy and possibly antioxidants. [ بحاجة لمصدر ] Treatments need to focus on limiting post-injury cell death, promoting cell regeneration, and replacing lost cells. Regeneration is facilitated by maintaining electric transmission in neural elements.

Lumbar puncture Edit

The spinal cord ends at the level of vertebrae L1–L2, while the subarachnoid space —the compartment that contains cerebrospinal fluid— extends down to the lower border of S2. [16] Lumbar punctures in adults are usually performed between L3–L5 (cauda equina level) in order to avoid damage to the spinal cord. [16] In the fetus, the spinal cord extends the full length of the spine and regresses as the body grows.

Tumours Edit

Spinal tumours can occur in the spinal cord and these can be either inside (intradural) or outside (extradural) the dura mater.


Neurons in the Human Brain

According to many estimates, the human brain contains around 100 billion neurons (give or take a few billion). This estimate has often been reported for many years in neuroscience and psychology textbooks and for many years was simply accepted as a relatively close approximation.

Recently, however, Brazilian researcher Dr. Suzana Herculano-Houzel discovered that these estimates might not be entirely accurate. While the number is widely cited, she found that no one seemed to know where or when this number originated.   She then decided to investigate in order to determine if the number is accurate.

Estimating the number of neurons in the brain seems fairly simple on the surface. Simply take a sample of the brain, count the number of neurons in that sample and then extrapolate that information to account for the remaining brain volume.

While this seems like a fairly straightforward approach, neuron density differs in different regions of the brain. Counting neurons in a high-density part of the brain might lead to a high estimate while counting those in a lower density region might lead to an excessively low estimate.

To overcome this problem, the researchers utilized a method that involved dissolving the cell membranes in order to create a sort of "brain soup" so that they could then count the number of cell nuclei in a sample.   The nuclei of the cells were also stained to differentiate between neurons and glia, allowing researchers to then count the cell nuclei that belong to neurons.

"It took me a couple of months to make peace with this idea that I was going to take somebody's brain or an animal's brain and turn it into soup," Herculano-Houzel explained to طبيعة سجية. "But the thing is we have been learning so much by this method we've been getting numbers that people had not been able to get … It's really just one more method that's not any worse than just chopping your brain into little pieces."

How many neurons did the researchers find in the brains they analyzed?

"We found that on average the human brain has 86 billion neurons. And not one that we looked at so far has 100 billion. Even though it may sound like a small difference the 14 billion neurons amount to pretty much the number of neurons that a baboon brain has or almost half the number of neurons in the gorilla brain. So that's a pretty large difference actually," explained Herculano-Houzel.

So, according to this new research, the human brain likely has somewhere around 86 billion neurons.


المواد والأساليب

Cell culture. Low-density cultures of dissociated embryonic rat hippocampal neurons were prepared as described previously (Wilcox et al., 1994). Hippocampi were removed from embryonic day 18–20 (E18–20) rats and treated with trypsin for 15 min at 37°C, followed by washing and gentle trituration. The dissociated cells were plated at densities of 20,000–50,000 cells/ml on poly- l -lysine-coated glass coverslips in 35 mm Petri dishes. The plating medium was DMEM (BioWhittaker, Walkersville, MD) supplemented with 10% heat-inactivated fetal bovine serum (Hyclone, Logan, UT), 10% Ham’s F12 with glutamine (BioWhittaker), and 50 U/ml penicillin–streptomycin (Sigma, St. Louis, MO). Twenty-four hours after plating, the culture medium was changed to the above medium containing 20 m m KCl. Both glial and neuronal cell types are present under these culture conditions. Cells were used for electrophysiological recordings after 8–14 d in culture.

Electrophysiology. Whole-cell perforated-patch recordings (Hamill et al., 1981 Horn and Marty, 1988 Rae et al., 1991) from two to three hippocampal neurons were performed simultaneously, using amphotericin B (Sigma) for perforation. The micropipettes were made from borosilicate glass capillaries (Kimax), with a resistance in the range of 2–4 MΩ. The pipettes were tip-filled with internal solution and then back-filled with internal solution containing 150 ng/ml amphotericin B. The internal solution contained the following (in m m ): potassium gluconate 136.5, KCl 17.5, NaCl 9, MgCl2 1, HEPES 10, EGTA 0.2, pH 7.20. The external bath solution was a HEPES-buffered saline (HBS) containing the following (in m m ): NaCl 145, KCl 3, HEPES 10, CaCl2 3, glucose 8, MgCl2 2, pH 7.30. The bath was constantly perfused with fresh recording medium at a slow rate throughout the recording, and all experiments were performed at room temperature. The neurons were visualized by phase-contrast microscopy with a Nikon inverted microscope. Recordings were performed with two or three patch clamp amplifiers (Axopatch 200B Axon Instruments, Foster City, CA). Signals filtered at 5 kHz using amplifier circuitry were sampled at 10 kHz and analyzed using Axoscope software (Axon Instruments). Series resistance (10–30 MΩ) was always compensated at 80% (lag 100 μsec). Data were accepted for analysis only in cases in which the coefficient of variation of EPSCs or IPSCs during the control period did not exceed 0.4 and the input resistance (100–300 MΩ) remained constant throughout the experiment. For assaying synaptic connectivity, each neuron was stimulated at a low frequency (0.03–0.06 Hz) by 1 msec step-depolarization from −70 mV to +30 mV in voltage-clamp mode, and the responses from the other neurons as well as autaptic responses in the stimulated neuron itself were recorded. Under our recording conditions both EPSCs and IPSCs are inward currents at resting membrane potentials (−70 to −55 mV). The IPSCs had distinctly longer decay times and more negative reversal potentials than EPSCs (around −50 mV). Autaptic currents, when present, were observed after the 1 msec step-depolarization in voltage-clamp mode, with a relatively short onset latency of <3 msec. Consistent with previous reports (Wilcox et al., 1994 Fitzsimonds et al., 1997), EPSCs and IPSCs observed in these cultures were glutamatergic and GABAergic in nature, respectively. As shown in Figure 1, pharmacological studies indicated that EPSCs were mediated by the AMPA subtype of glutamate receptors, because they were blocked by 6-cyano-7-nitroquinoxaline-2,3-dione (CNQX, 10 μ m ) (RBI, Natick, MA) IPSCs were mediated by GABAأ receptors, because they were blocked by bicuculline methiodide (10 μ m ) (RBI) but not affected by CNQX. For cell pairs that formed reciprocal and/or autaptic connections (see Fig.1), the cell types were identified by examining the time course and reversal potential of synaptic currents, in some cases further confirmed by pharmacological blockade of the transmitter receptors. In cell pairs that lacked reciprocal or autaptic connections, patch recordings on a third neuron that received input from one or both of the cells were performed, and cell-type identification was performed similarly.


Long-term stimulation of neuronal networks

One of the main advantages of photoconductive stimulation is the robustness of its interface and the non-invasive nature of the protocol. We have recently developed an incubator-mounted version of the interface that can provide target stimulation of neurons for long periods of time. As a proof of principal experiment, we have chosen a simple paradigm to test its functionality and to determine the basic effects of patterned stimulation on neuronal network development. Neuronal cultures are grown on 1 cm square silicon wafers, and when mounted in the device, a central region of the network is stimulated periodically at high frequency. A large body of evidence suggests that developing neural systems use activity to define their final patterns of connectivity. By determining the structure of a neural network in the regions of the stimulated عكس unstimulated wafer, we can determine the effect of the activity on neuronal connectivity patterns. Fig. 3 shows an image of a region of the neural network cultured on the silicon wafer. To detect changes in the pattern of synaptic distribution following the stimulation paradigm, we labeled synapses with antibodies to the active zone protein bassoon. Images spanning a strip across the entire wafer are acquired and joined. Fig. 3C shows a representative density map of the distribution of synapses in a stimulated عكس an unstimulated wafer. In the center of the wafer is a visible change in the pattern of connectivity as a result of the stimulation. Interestingly, while the pattern appears to have increased in complexity, there is a decrease in the overall number of synapses present. This complements observations indicating that decreased neuronal activity results in an increase in the number of synapses (Lauri et al.,2003 Nakayama et al.,2005). Intuitively this makes sense, in that if there is a specific pattern (information) within the stimulus, in order to represent this information only specific synapses are desirable in the final network. The ability to manipulate and visualize such large regions of neural network demands detailed statistical and mathematical processing of the data. Fig. 4 shows the Delaney triangulation pattern of synaptic cluster distribution for both stimulated and unstimulated neuronal cultures. Stimulation results in grouping subsets of neuronal blocks, and we are currently investigating the correlation between the geometric structures and the underlying stimulation frequency underlying network plasticity. By using techniques to analyze variance and heterogeneity,regions of nonrandom patterns can be extracted from these images. Fig. 5 shows an example of an analysis of directional variance (colored strings) overlaid on top of an image of the original network. These analyses will allow us to correlate structural changes that occur in response to specific frequency patterns. It is through such changes that the network structural and functional plasticity may be achieved.

Analysis of heterogeneity. (A) Unstimulated and (B) stimulated example close-ups of different network configurations resulted from activity driven plasticity. A variety of methods can be used to analyze synaptic distribution,including analysis of heterogeneity, variance and clustering, as well as more sophisticated modeling of the spatial distribution, which incorporate techniques such as Fourier transforms. (C,D) Examples of a Delauney triangulation of regions of clustered synapses, induced following overnight stimulation of the network, illustrating how pattern analysis can be performed to address network development using this technology.

Analysis of heterogeneity. (A) Unstimulated and (B) stimulated example close-ups of different network configurations resulted from activity driven plasticity. A variety of methods can be used to analyze synaptic distribution,including analysis of heterogeneity, variance and clustering, as well as more sophisticated modeling of the spatial distribution, which incorporate techniques such as Fourier transforms. (C,D) Examples of a Delauney triangulation of regions of clustered synapses, induced following overnight stimulation of the network, illustrating how pattern analysis can be performed to address network development using this technology.


A deep look at a speck of human brain reveals never-before-seen quirks

Nerve cells that resided in a woman’s brain send out message-sending tendrils called axons (shown). A preliminary analysis has turned up some super-strong connections between cells.

Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

شارك هذا:

A new view of the human brain shows its cellular residents in all their wild and weird glory. The map, drawn from a tiny piece of a woman’s brain, charts the varied shapes of 50,000 cells and 130 million connections between them.

This intricate map, named H01 for “human sample 1,” represents a milestone in scientists’ quest to provide ever more detailed descriptions of a brain (SN: 2/7/14).

“It’s absolutely beautiful,” says neuroscientist Clay Reid at the Allen Institute for Brain Science in Seattle. “In the best possible way, it’s the beginning of something very exciting.”

Scientists at Harvard University, Google and elsewhere prepared and analyzed the brain tissue sample. Smaller than a sesame seed, the bit of brain was about a millionth of an entire brain’s volume. It came from the cortex — the brain’s outer layer responsible for complex thought — of a 45-year-old woman undergoing surgery for epilepsy. After it was removed, the brain sample was quickly preserved and stained with heavy metals that revealed cellular structures. The sample was then sliced into more than 5,000 wafer-thin pieces and imaged with powerful electron microscopes.

Computational programs stitched the resulting images back together and artificial intelligence programs helped scientists analyze them. A short description of the resulting view was published as a preprint May 30 to bioRxiv.org. The full dataset is freely available online.

These two neurons are mirror symmetrical. It’s unclear why these cells take these shapes. Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

For now, researchers are just beginning to see what’s there. “We have really just dipped our toe into this dataset,” says study coauthor Jeff Lichtman, a developmental neurobiologist at Harvard University. Lichtman compares the brain map to Google Earth: “There are gems in there to find, but no one can say they’ve looked at the whole thing.”

But already, some “fantastically interesting” sights have appeared, Lichtman says. “When you have large datasets, suddenly these odd things, these weird things, these rare things start to stand out.”

اشترك للحصول على أحدث من أخبار العلوم

عناوين وملخصات من أحدث أخبار العلوم من المقالات ، يتم تسليمها إلى بريدك الوارد

One such curiosity concerns synapses, connection spots where signals move between nerve cells. Usually, most message-sending axons touch a message-receiving dendrite just once. In the new dataset, about 90 percent of the connections were these one-hit contacts. Some pairs of cells have slightly more contacts. But every so often, researchers spotted cells that connect multiple times, including one pair that were linked by a whopping 19 synapses.

Multiple connections have been spotted in mouse brains, though not quite as abundantly as in this human sample. And fly brains can also have many connections between cells, though they’re more dispersed than the newly described human connections, says neuroscientist Pat Rivlin of Howard Hughes Medical Institute’s Janelia Research Campus in Ashburn, Va. There, Rivlin works on the FlyEM Project, which aims to create detailed maps of the fruit fly nervous system.

The large dataset on the human brain provides a breakdown of just how common these types of connections are, says Reid. And that raises the question of what these extraordinarily strong synapses might be doing in the brain.

In their new database of human brain tissue, researchers found examples of unusual whorled nerve cell tendrils (purple), coiled like snakes. Lichtman Lab/Harvard University, Connectomics Team/Google

These cells might be able to compel their target cell into action in a powerful way, Lichtman speculates. Perhaps rote information, such as knowing 5 times 5 is 25 or knowing to stop at a red light, relies on these powerful inputs that efficiently drive information through the brain.

Molecular neuroscientist Seth Grant at the University of Edinburgh points out that although the map is a valuable tool, it shows only the anatomy of the brain. Other research will help clarify the function and composition of molecules that drive brain behavior. For now, the map is “very much an exploratory tool,” he says.

One curiosity to explore further is the team’s observation of two nerve cells, or neurons, that appeared to be entwined in a symmetrical dance. The images also revealed message-sending axons of neurons forming elaborate coils, unusual and mysterious whorls that look like coiled snakes. “We had just never seen anything like it,” Lichtman says. Once the researchers knew how to look for these coils, more and more turned up.

These extremely detailed brain maps are a culmination of years of research, says Reid, who is working on maps of mouse and human brains at the Allen Institute (SN: 8/7/19). “It’s this magical time in history” when the map-making tools, such as computational methods, machine learning and powerful microscopes, are all available, Reid says. “This work is just beginning to see the light of day.”

What these maps will ultimately reveal is still anybody’s guess. Lichtman is circumspect about whether these maps will lead to a deep understanding of the brain. “I think the best we can do is describe,” he says. “I hope that at some point, we will get to a place where we are no longer surprised by what we see.”

أسئلة أو تعليقات على هذه المقالة؟ راسلنا على [email protected]

Editor's Note:

This story was updated June 9, 2021 to describe multiple nerve cells, rather than a single nerve cell, sending out tendrils called axons in the main image.


نقاش

In conclusion, we demonstrated the existence of a continuum of rate and temporal coding between neocortical pyramidal neurons. This continuum exists because utilizations of synaptic efficacies by presynaptic APs differ over the population of synaptic contacts. Synapses are likely to be positioned on this continuum according to the degree of temporal coherence of pre- and postsynaptic APs, and neuromodulators that regulate neurotransmitter release may transiently change the position set by activity. For a given set of absolute synaptic efficacies and individual neuronal spiking, the way in which synapses utilize their efficacies determines which features of the presynaptic population activity are effective in producing the postsynaptic response that drives the neuron. Synapses therefore perform complex computational tasks and therefore partake in decoding network activity.


شاهد الفيديو: ما هو أنسب وقت لأخذ عينة السائل المنوى قبل الحقن المجهرى (شهر نوفمبر 2022).