Секреты мозга в механике его складывания

Мозг человека очень сложен для изучения. В нем около 86 миллиардов нейронов и несколько сотен тысяч километров аксонов, соединяющих их. Процесс складывания мозга, в ходе которого образуются бугорки и бороздки, тоже невероятно сложен. Механизм, который лежит в основе этого процесса, долгое время был мало изучен.

Группа исследователей изучала механику складывания мозга и попыталась визуализировать этот процесс. По их мнению, это может помочь в будущем исследовать, лучше диагностировать и лечить многие заболевания, среди которых нарушения развития мозга и эпилепсия. Многие заболевания возникают на ранних стадиях развития мозга, поэтому понимание процесса того, как он складывается, даст важные сведения о его нормальной и патологической работе.

Среди нескольких гипотез, предложенных учеными для объяснения процесса складывания мозга, наиболее распространенной является теория дифференциального тангенциального роста, поскольку она хорошо подтверждается экспериментальными наблюдениями. Согласно этой теории, внешний слой мозга растет быстрее, чем внутренний, из-за того, как нейроны размножаются и мигрируют во время развития. Несоответствие в темпах роста приводит к увеличению сжимающих сил на внешний слой мозга, что ведет в целом к нестабильности растущей структуры. Но складывание слоев устраняет эту нестабильность.

Исследователи сконструировали механическую модель мозга, в которой скорость роста внешнего слоя была выше, чем внутреннего. По этой модели видно, что несоответствие в скорости роста привело к тому, что внутренний слой блокировал внешний слой от распространения. Внешний слой, который не мог расширяться дальше, складывался и сгибался внутри слоя внутреннего, достигая стабильной структуры. Еще одно исследование с использованием 3D-печатной гидрогелевой модели мозга показывает эти же результаты: несоответствие в скорости роста приводит к складыванию внешнего слоя.

Исследовательская группа выяснила, что толщина внешнего слоя мозга и степень жесткости этих двух слоев по отношению друг к другу влияют на конечную форму развивающегося мозга. Кроме того, моделирование показало, что аксоны играют определенную роль в регулировании процесса складывания мозга. Хребты мозга формируются в областях с большим количеством аксонов, а долины - в областях с низкой плотностью аксонов. Это было подтверждено с помощью нейровизуализации и образцов тканей из реального человеческого мозга. Эти выводы могут помочь изучить происхождение таких заболеваний, как аутизм и шизофрения, при которых структура и связь мозга неравномерны.

Моделирование показывает, что мозг с аномальной структурой приводит к разрушительным состояниям. Так, модель мозга с более толстым внешним слоем образует другое количество гребней и долин, чем модель с нормальной толщиной. Это может привести к состоянию, называемому лиссэнцефалия, или гладкий мозг, при котором полностью отсутствуют мозговые складки. Иногда речь идет, наоборот, об избыточной складчатости. Люди с таким состоянием могут иметь легкие или тяжелые неврологические проблемы, включая судороги, паралич и задержки в развитии.

Искусственный интеллект в будущем сможет дать еще больше знаний о нормальном росте и формировании человеческого мозга. Точное понимание механизмов, лежащих в основе складывания и соединения мозга, поможет создать инструменты ранней диагностики различных заболеваний.

Фото: pixabay