Исследование показало, что нервные клетки включаются в работу в четыре ключевые фазы шага и группируются по функциям: одни отвечают за подъем тела, другие — за движение вперед. Эти данные помогут создать точные компьютерные модели локомоторных сетей, которые могут быть использованы для разработки реабилитационных технологий, нейропротезов и экзоскелетов. Результаты исследования опубликованы в журнале European Journal of Neuroscience.
Управление движением — одна из самых сложных задач, которые решает наша нервная система. Каждый шаг, каждый взмах рукой требует слаженной работы тысяч нейронов. Ученые давно знают, что основной «шаблон» ходьбы формируется не в головном мозге, а в спинном мозге, в особой сети нейронов, называемой спинной локомоторной сетью. Эта сеть способна генерировать ритмичные команды для мышц, даже если связь с мозгом временно нарушена. Однако до сих пор оставалось неясным, как именно устроена эта сеть, как нейроны внутри нее взаимодействуют и как они координируют сложные движения, такие как ходьба вперед.
Большая часть данных о работе спинного мозга была получена в экспериментах на животных, где движение происходило без реальной нагрузки — например, когда животное словно бы шагало в воздухе или в условиях, когда сенсорная обратная связь от ног была нарушена. Такие исследования полезны, но не отражают полностью, как работает сеть при реальной ходьбе, когда мозг получает постоянный поток информации от мышц, суставов и кожи о положении тела и сопротивлении поверхности.
Международная команда ученых из научно-технологического университета «Сириус», Санкт-Петербургского государственного университета, Федерального центра мозга и нейротехнологий и Каролинского института в Стокгольме решила эту проблему. В новом исследовании, опубликованном в журнале European Journal of Neuroscience, нейрофизиологи впервые детально изучили активность нейронов в спинном мозге во время настоящей ходьбы на беговой дорожке. Для этого животным стимулировали особую зону в мозге — мезэнцефалический локомоторный центр, который запускает движение, а затем записывали электрическую активность отдельных нейронов в сегментах спинного мозга, отвечающих за работу задних лап.
Ученые проанализировали работу сотен нейронов и разработали новый метод анализа, который учитывает стабильность их активности в течение многих шагов. Оказалось, что большинство нейронов включаются и выключаются не случайно, а в четырех ключевых фазах шага: перед тем как лапа отрывается от земли, при самом отрыве, при переходе от сгибания к разгибанию в полете и при касании лапой поверхности. Эти моменты — ключевые точки во всем процессе организации движения. С их помощью ученые теперь знают, когда спинной мозг активирует разные группы нейронов, чтобы управлять каждым этапом шага: от отталкивания до приземления.
Кроме того, специалистам удалось узнать, что нейроны группируются по функциям. Одни нервные клетки участвуют в управлении вертикальным компонентом шага — подъемом и опусканием тела. Другие — в горизонтальном, отвечающем за продвижение вперед. Такая функциональная организация помогает понять, как спинной мозг разбивает сложное движение на более простые блоки, которые легче контролировать.
Изучение особенностей функционирования нейронных сетей спинного мозга является одной из актуальных задач для ученых на протяжении нескольких десятилетий. В результате многолетних исследований удалось выделить конкретные группы спинальных интернейронов, которые отвечают за контроль различных фаз движения конечностей. Это позволило сделать принципиальные выводы о функциональной организации локомоторной нейронной сети спинного мозга. Полученные данные ценны не только для фундаментальной науки, но и в перспективе могут помочь в создании новых способов лечения людей с повреждениями спинного мозга. В будущем вместо грубых электрических импульсов появится возможность использовать мягкие, точные сигналы, работающие подобно настоящему мозгу и восстанавливающие движения, и чувствительность естественным образом.
Полученные данные могут стать эталоном для создания компьютерных моделей спинного мозга, чтобы разрабатывать более эффективные методы реабилитации после травм позвоночника, а также совершенствовать нейропротезы и экзоскелеты, которые должны работать в интеграции с естественными ритмами тела. Работа открывает путь к более точному пониманию того, как мы ходим и как восстановить эту способность, если она утрачена.
Павел Мусиенко, доктор медицинских наук, профессор, научный руководитель направления нейробиологии научно-технологического университета «Сириус», заведующий лабораторией нейропротезов СПбГУ, PI группы нейрореабилитационных технологий центра LIFT, ответил на вопросы «Ъ-Науки»:
— Ваша методика позволила записывать активность нейронов в условиях, максимально близких к естественным. С какими самыми сложными техническими вызовами вам пришлось столкнуться при создании этой экспериментальной установки и как вы их преодолели?
— Механический артефакт. При активной ходьбе экспериментального животного спинной мозг находится в подвижном состоянии, нервы и спинномозговые корешки натягиваются, поэтому и положение электрода относительно регистрируемых им спинальных нейронов нестабильно. Нам, действительно, приходилось придумывать приемы на грани с «эквилибристикой» как во время экспериментальной хирургии, так и анализа данных, чтобы удержаться у конкретного нейрона, не потерять и четко идентифицировать его во время дальнейшей сортировки множественных экстраклеточных ответов.
— Вы разработали новый метод анализа, учитывающий стабильность активности нейронов. Не могли бы вы объяснить, в чем его принципиальное преимущество перед предыдущими подходами и какие слепые зоны в понимании работы сети он помог устранить?
— Метод заключается во взвешивании данных о фазе активности нейрона в зависимости от ее стабильности в цикле шага. Нейроны с высокой стабильностью вносят больший вклад в общую картину, а нейроны с нестабильной активностью — меньший. Это позволило нам выявить гипотетическое ядро спинальной локомоторной сети, а именно нейроны, которые с высокой точностью активируются в одни и те же фазы цикла. Анализ этого стабильного ядра позволил нам идентифицировать четыре ключевые фазы перехода в шаге и выделить функциональные группы, которые мы не могли обнаружить прежде, анализируя эти же данные.
— Выявив четыре ключевые фазы активности, наблюдаете ли вы «дирижеров» внутри этой сети, то есть нейроны, которые не просто активны в фазу, но и запускают или синхронизируют переход между ними?
— Однозначно идентифицировать подобные «клетки-дирижеры» на основе наших текущих данных мы не можем. Мы видим, что именно происходит в плане времени активации каждого из регистрируемых нейронов, но не как это происходит. Для этого требуются дополнительные эксперименты, возможно с большим числом регистрирующих каналов и привлечением дополнительных методов, которые позволили бы выявить зависимости в связях между нейронами.
— Обнаруженное разделение на «вертикальные» и «горизонтальные» модули — это жесткая, анатомически обособленная структура или же это функциональная группа, которая может динамически перестраиваться в зависимости от задачи (например, при беге или ходьбе по наклонной поверхности)?
— Полученные нами данные об анатомическом распределении функциональных групп можно назвать первичными, но и этой информации было достаточно для предположения о наличии жесткой структурной организации. Предлагаемое нами разделение является не столько анатомическим, сколько функциональным, но вопрос о его динамической перестройке остается открытым. Наша предыдущая работа (Musienko et al., 2012) показывает, что сеть, ответственная за вертикальный компонент, может работать изолированно (запускать шаг на месте), что свидетельствует в пользу определенной модульности организации, а следовательно, и о гибкости вовлечения групп нейронов в зависимости от текущей двигательной задачи.
Мы предполагаем, что нисходящие команды от мозга могут избирательно активировать или модулировать одну сеть больше, чем другую, для адаптации движения, но это требует прямого подтверждения.
— Как сенсорная обратная связь от мышц и суставов в реальном времени модулирует активность этой предзаданной схемы? Меняет ли она паттерн возбуждения или только подстраивает его амплитуду и тайминг?
— По описанным выше причинам мы не можем достоверно разделить в нашем эксперименте, какие из зарегистрированных нейронов являются частью центрального генератора паттернов (CPG), а какие активируются исключительно сенсорной обратной связью. Мы считаем, что во время ходьбы сенсорная обратная связь не определяет паттерн, а скорее подстраивает его под текущие условия. Например, она обеспечивает точный момент отрыва конечности при достаточном разгибании бедра или момент переноса веса при касании. То есть она не меняет прямо фундаментальную последовательность возбуждения нейрональных сетей, но корректирует моменты перехода между фазами, делая движение адаптивным.
— Создание компьютерной модели на основе этих данных — это следующий шаг. Какие самые большие пробелы в знаниях нам еще предстоит заполнить, чтобы модель не просто описывала, но и могла предсказывать работу сети при патологиях?
— Нам неизвестна точная схема связей между выявленными кластерами нейронов. Без этого мы не можем смоделировать, как нарушение в одном кластере повлияет на другие. Очевидно, нам необходимо понимать нейрохимические особенности их функционирования, есть ли отличия в этом аспекте между функциональными кластерами и как глобальные процессы в организме могут влиять на них. Конечно, требуется и расширение перечня двигательных тестов в подобного рода исследованиях. Мы не до конца понимаем, как именно сигналы из головного мозга (например, из MLR) управляют этой сложной спинальной сетью.
— Говоря о «мягких», точных сигналах для нейропротезов, какую технологию вы видите в качестве основы для их генерации? Это будут оптогенетические интерфейсы, многоканальная электростимуляция с обратной связью или нечто иное?
— Наиболее близкой к трансляции в клинику мы видим технологию сайт-специфической многоканальной электростимуляции с обратной связью.
Несколько лет назад мы предложили подход пространственно-временной нейромодуляции, при котором электродная матрица распределена вдоль спинного мозга и воздействие электродами на специфические нейронные популяции осуществляется в момент, когда они должны быть активны для управления определенными функциональными движениями. Этот подход оказался очень эффективным для восстановления после травмы спинного мозга.
— Насколько универсальна обнаруженная вами схема? Можно ли экстраполировать эти данные, полученные на кошках, на механизм ходьбы человека, где роль коры головного мозга и прямохождение вносят существенные коррективы?
— Как физиологи мы создаем и применяем экспериментальные модели для изучения механизмов работы мозга, к примеру, в контроле локомоторной активности, в норме и при патологии. Получаемые данные экстраполируются на механизмы ходьбы у человека с учетом ограничения наших экспериментальных моделей.
В этом состоит экспериментальная наука, благодаря которой сделаны величайшие открытия, разработаны подходы лечения тяжелейших заболеваний.
