Оценка влияния оптогенетической активации астроглии в модуляции синаптической передачи и ритмогенеза в гиппокампе
- Авторы: Лебедева А.В.1, Мальцева К.Е.1, Соколов Р.А.1, Барабаш Н.В.1, Леванова Т.А.1, Розов А.В.1
-
Учреждения:
- Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
- Выпуск: Том 18, № 4 (2023)
- Страницы: 504-507
- Раздел: Материалы конференции
- URL: https://bakhtiniada.ru/2313-1829/article/view/256256
- DOI: https://doi.org/10.17816/gc623466
- ID: 256256
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
В последнее время при исследовании сигнализации в нейронных сетях активное внимание уделяется астроглии. Астроглиальные клетки, или астроциты, рассматриваются как третий компонент в регуляции синаптической передачи. Такой комплекс носит условное название трёхчастного синапса. При исследовании роли астроглии в трёхчастном синапсе разрабатывается большое количество математических моделей. Для подтверждения динамики, наблюдаемой в ранее предложенной математической модели среднеполевой активности [1], нами были проведены нейробиологические эксперименты по оценке влияния оптогенетической активации астроцитов на синаптическую передачу в срезах гиппокампа инбредной линии мышей С57BL/6. За 1 месяц до проведения экспериментов в боковые желудочки мозга экспериментальных мышей был заколот вирус AAV GFAP ChR2 eYFP, необходимый для экспрессии астроцит-специфичных светочувствительных каналов (channel rhodopsin). После этого экспериментальные мыши, а также контрольная группа мышей (без инъекций вируса) были использованы для проведения экспериментов с использованием метода патч-кламп. В экспериментах велась одновременная регистрация спонтанной нейрональной активности (локальные полевые потенциалы) и регистрация синаптических токов (ГАМК-токи). Показано, что после активации аcтроцитов, экспрессированных светочувствительным каналом, наблюдается увеличение ГАМКергических токов, зарегистрированных при синаптической передаче сигналов между нейронами. Это свидетельствует о том, что астроциты участвуют в модуляции синаптической передачи посредством, вероятно, высвобождения глиопередатчика в синаптическую щель. Таким образом, получено экспериментальное подтверждение существования паттернов среднеполевой активности, полученных ранее в феноменологической модели, описывающей динамику популяции нейронов. Данная модель основана на модели Цодыкса–Маркрама и учитывает основные особенности нейрон-глиального взаимодействия через трёхчастный синапс. В модели учитывается кратковременная синаптическая пластичность модели Цодыкса–Маркрама, а также астроцитарная потенциация синаптической передачи. За счёт активации астроцитов модель демонстрирует богатый набор динамических режимов, описывающих различные паттерны активности сети в рамках среднеполевого подхода.
В данный момент мы имеем несколько экспериментальных гипотез о том, как астроциты высвобождают глиопередатчик в синаптичесую щель и какой именно это глиопередатчик, или же имеет место сложный каскад последовательной активации глутаматэргических и затем ГАМКергических рецепторов. Данные гипотезы требуют проведения дополнительных экспериментальных работ по фармакологической оценке вклада каналов и транспортеров, участвующих в модуляции синаптической передачи при оптогенетической активации астроцитов.
Полученные результаты будут использованы для уточнения математической модели средней полевой нейрональной активности и достижения её большей биологической правдоподобности. Используемый подход заключается в отыскании уравнений динамической системы на основе данных путём решения задачи идентификации разрежённых нелинейных динамических систем [2]. В рамках этого подхода уравнения, описывающие динамическую систему, восстанавливаются из зашумлённых данных измерений. Единственное предположение о структуре динамической системы состоит в том, что существует всего несколько важных членов, управляющих динамикой, так что уравнения разрежены в пространстве возможных функций. Для определения наименьшего количества членов в динамических уравнениях, необходимых для точного представления данных, используется разрежённая регрессия. Это позволяет построить математические модели, которые являются максимально точными и при этом минимально сложными, что позволяет избежать переобучения. Отметим, что описанный метод применим к параметризованным системам и системам, изменяющимся во времени или находящимся под внешним воздействием. Два описанных подхода были применены к задаче предсказания динамики среднего поля нейронной популяции, после чего была сравнена точность построенного прогноза.
Ключевые слова
Полный текст
В последнее время при исследовании сигнализации в нейронных сетях активное внимание уделяется астроглии. Астроглиальные клетки, или астроциты, рассматриваются как третий компонент в регуляции синаптической передачи. Такой комплекс носит условное название трёхчастного синапса. При исследовании роли астроглии в трёхчастном синапсе разрабатывается большое количество математических моделей. Для подтверждения динамики, наблюдаемой в ранее предложенной математической модели среднеполевой активности [1], нами были проведены нейробиологические эксперименты по оценке влияния оптогенетической активации астроцитов на синаптическую передачу в срезах гиппокампа инбредной линии мышей С57BL/6. За 1 месяц до проведения экспериментов в боковые желудочки мозга экспериментальных мышей был заколот вирус AAV GFAP ChR2 eYFP, необходимый для экспрессии астроцит-специфичных светочувствительных каналов (channel rhodopsin). После этого экспериментальные мыши, а также контрольная группа мышей (без инъекций вируса) были использованы для проведения экспериментов с использованием метода патч-кламп. В экспериментах велась одновременная регистрация спонтанной нейрональной активности (локальные полевые потенциалы) и регистрация синаптических токов (ГАМК-токи). Показано, что после активации аcтроцитов, экспрессированных светочувствительным каналом, наблюдается увеличение ГАМКергических токов, зарегистрированных при синаптической передаче сигналов между нейронами. Это свидетельствует о том, что астроциты участвуют в модуляции синаптической передачи посредством, вероятно, высвобождения глиопередатчика в синаптическую щель. Таким образом, получено экспериментальное подтверждение существования паттернов среднеполевой активности, полученных ранее в феноменологической модели, описывающей динамику популяции нейронов. Данная модель основана на модели Цодыкса–Маркрама и учитывает основные особенности нейрон-глиального взаимодействия через трёхчастный синапс. В модели учитывается кратковременная синаптическая пластичность модели Цодыкса–Маркрама, а также астроцитарная потенциация синаптической передачи. За счёт активации астроцитов модель демонстрирует богатый набор динамических режимов, описывающих различные паттерны активности сети в рамках среднеполевого подхода.
В данный момент мы имеем несколько экспериментальных гипотез о том, как астроциты высвобождают глиопередатчик в синаптичесую щель и какой именно это глиопередатчик, или же имеет место сложный каскад последовательной активации глутаматэргических и затем ГАМКергических рецепторов. Данные гипотезы требуют проведения дополнительных экспериментальных работ по фармакологической оценке вклада каналов и транспортеров, участвующих в модуляции синаптической передачи при оптогенетической активации астроцитов.
Полученные результаты будут использованы для уточнения математической модели средней полевой нейрональной активности и достижения её большей биологической правдоподобности. Используемый подход заключается в отыскании уравнений динамической системы на основе данных путём решения задачи идентификации разрежённых нелинейных динамических систем [2]. В рамках этого подхода уравнения, описывающие динамическую систему, восстанавливаются из зашумлённых данных измерений. Единственное предположение о структуре динамической системы состоит в том, что существует всего несколько важных членов, управляющих динамикой, так что уравнения разрежены в пространстве возможных функций. Для определения наименьшего количества членов в динамических уравнениях, необходимых для точного представления данных, используется разрежённая регрессия. Это позволяет построить математические модели, которые являются максимально точными и при этом минимально сложными, что позволяет избежать переобучения. Отметим, что описанный метод применим к параметризованным системам и системам, изменяющимся во времени или находящимся под внешним воздействием. Два описанных подхода были применены к задаче предсказания динамики среднего поля нейронной популяции, после чего была сравнена точность построенного прогноза.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источник финансирования. Работа поддержана грантом РНФ № 19-72-10128.
Об авторах
А. В. Лебедева
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Автор, ответственный за переписку.
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
К. Е. Мальцева
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
Р. А. Соколов
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
Н. В. Барабаш
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
Т. А. Леванова
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
А. В. Розов
Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: lebedeva@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород
Список литературы
- Barabash N., Levanova T., Stasenko S. Rhythmogenesis in the mean field model of the neuron-glial network // The European Physical Journal Special Topics. 2023. Vol. 232. P. 529–534. doi: 10.1140/epjs/s11734-023-00778-9
- Brunton S.L., Proctor J.L., Kutz J.N. Discovering governing equations from data by sparse identification of nonlinear dynamical systems // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2016. Vol. 113, N 7. P. 3932–3937. doi: 10.1073/pnas.1517384113
Дополнительные файлы
