In gewisser Weise sind Fruchtfliegen genau wie wir. Sie haben Augen, Beine, ein Nervensystem und sie lieben Obst. Im Gegensatz zu uns haben sie jedoch nur ein paar tausend Neuronen in ihren Gehirnen, was bedeutet, dass Wissenschaftler nicht nur alle Zellen, sondern alle Verbindungen zwischen ihnen kartieren können – und damit zum ersten Mal ein vollständiges digitales „Connectome“ eines Lebewesens erstellen , wenn man darüber nachdenkt, im Grunde ein Mensch.
Vielleicht übertreibe ich unsere Ähnlichkeiten mit Fruchtfliegen, die gemeinhin mit ihrem wissenschaftlichen Namen Drosophila (Melanogaster, obwohl dieser Teil normalerweise nicht notwendig ist) genannt werden, aber es gibt einen Grund, warum wir sie in vielen biologischen Experimenten verwenden. Sie denken vielleicht nicht, dass Sie einer dieser Kreaturen sehr ähnlich sind, aber Sie sind definitiv mehr wie eine Fruchtfliege als wie ein Bakterium oder ein Dinoflagellat. Selbst ein relativ einfaches Tier wie Drosophila zu verstehen, lehrt uns viel über Tiere und das Leben im Allgemeinen.
Obwohl eine einzelne Drosophila zusammen mit Hefe vielleicht der am besten verstandene Organismus da draußen ist, ist sie immer noch um Größenordnungen zu komplex, um jeden Aspekt davon zu simulieren. Verdammt, wir haben Probleme, eine einzelne Zelle richtig zu simulieren. Wenn Sie jedoch ein Lebewesen nicht als Gestalt, sondern als eine Ansammlung zusammenhängender Systeme betrachten, können Sie damit beginnen, den Elefanten zu beißen.
Der jüngste Biss eines Teams unter der Leitung von Biologen der Universität Cambridge ist eine „Synapse-für-Synapse-Karte“ des Gehirns einer Drosophila-Larve. Mit 3.016 Neuronen und 548.000 Synapsen ist es zehnmal so komplex wie der letzte Organismus, dessen Gehirn kartiert wurde, ein Mitglied des Kongresses. (Eigentlich war es eine der schlimmsten Arten von Würmern, ein Ringelwurm. Menschen haben rund 86 Milliarden Neuronen und fast unzählige Synapsen.)
Die Fruchtfliegenlarve ist natürlich keine Fliege, aber sie ist bereits ein ausgeklügeltes Lebewesen mit adaptiven Verhaltensweisen, Strukturen, die dem Gehirn erwachsener Fliegen analog sind, Kurz- und Langzeitgedächtnis und anderen erwarteten Gehirnfunktionen. Außerdem sind sie leichter zu fangen. Noch wichtiger ist, dass es „ein kompaktes Gehirn mit mehreren tausend Neuronen hat, die mit Elektronenmikroskopie (EM) im Nanomaßstab abgebildet und ihre Schaltkreise innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens rekonstruiert werden können“, wie es in dem heute in Science veröffentlichten Artikel heißt. Mit anderen Worten, es hat die richtige Größe und ist nicht zu seltsam.
Das Gehirn wurde in unglaublich dünne Schichten geschnitten und per EM abgebildet, und die resultierenden Scheiben wurden sorgfältig untersucht, um festzustellen, wie sich Neuronen und Axone und andere Zellstrukturen zwischen ihnen fortsetzten. „Wir haben einen Algorithmus entwickelt, um die gehirnweite Signalausbreitung über polysynaptische Bahnen zu verfolgen und Feedforward- (von der Sensorik zur Ausgabe) und Rückkopplungspfade, multisensorische Integration und interhemisphärische Interaktionen zu analysieren“, schreiben sie.
Serienschnitt-Elektronenmikroskopie-Volumen, das die Gehirnstruktur von Drosophila zeigt. Bildnachweis: Michael Wicklung
Das Ergebnis ist das Modell, das Sie sehen, das aussieht wie eine Schnecke mit einer Clownperücke (ich muss nicht hinzufügen, dass es nicht so aussieht in vivo).
Natürlich gibt es viele interessante Beobachtungen darüber, wie das Gehirn organisiert ist, von verschachtelten wiederkehrenden Schleifen, multisensorischer Integration, interhemisphärischen Interaktionen und all dem guten Zeug. Aber ein vollständiges Konnektom eines komplexen Lebewesens zu haben, ist für jeden in diesem Bereich von Grund auf aufregend – es gibt eine Menge, was Sie tun können, wenn Sie eine anständige Simulation eines Gehirns haben. Während frühere Studien einzelne Subsysteme oder kleinere Gehirne repliziert haben, ist dies die bisher größte und vollständigste Charakterisierung und als digitale 3D-Ressource wird sie mit ziemlicher Sicherheit disziplinübergreifend verwendet und zitiert werden.
Einige dieser Dinge finden sich sogar in künstlichen neuronalen Netzen; Die Untersuchung, wie ein so komplexes Verhalten von einem so dünn besiedelten Gehirn erzeugt wird, könnte „vielleicht neue Architekturen für maschinelles Lernen inspirieren“.
Interessanterweise haben wir bereits ein detailliertes mechanisches Modell des Körpers und der Bewegungen der erwachsenen Fliege, und obwohl die Frage offensichtlich ist, lautet die Antwort nein: Wir können dieses Gehirn nicht in diesen Körper einbauen und sagen, wir hätten das Ganze simuliert Ding. Aber vielleicht nächstes Jahr.