ミバエの脳が示す、単純な命令が複雑な行動に変わる仕組み(Fruit fly brain shows how simple commands turn into complex behaviors)

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2024-06-12 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL)

動物が脳信号を協調運動に変換する仕組みは神経科学の基本的な問いです。EPFLのパヴァン・ラムディヤ率いるチームは、キイロショウジョウバエ(Drosophila melanogaster)をモデルに、複雑な行動を調整する「コマンド様下降ニューロン」(DN)の役割を研究しました。研究では、特定のコマンド様DNを光遺伝学的手法で活性化し、他のDNの活動を記録することで、これらのDNが他のDNと直接的な興奮性接続を形成し、行動特有のネットワークを作り出していることを発見しました。例えば、前進歩行を担当するDNは、グルーミングなどの簡単な行動を制御するDNよりも広範なネットワークを動員します。頭部を取り除いたハエの実験により、後退歩行はネットワークなしでも実行できるが、前進歩行やグルーミングには完全なDNネットワークが必要であることが確認されました。この研究は、脳信号が単一のニューロンではなく、広範なネットワークを介して行動を調整する新しいモデルを提示し、ロボット制御や人間の運動障害の理解に役立つ可能性があります。

<関連情報>

下行性ネットワークが指令信号を集団運動制御に変える Descending networks transform command signals into population motor control

Jonas Braun,Femke Hurtak,Sibo Wang-Chen & Pavan Ramdya
Nature  Published:05 June 2024
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-024-07523-9

figure 1

Abstract

To convert intentions into actions, movement instructions must pass from the brain to downstream motor circuits through descending neurons (DNs). These include small sets of command-like neurons that are sufficient to drive behaviours—the circuit mechanisms for which remain unclear. Here we show that command-like DNs in Drosophila directly recruit networks of additional DNs to orchestrate behaviours that require the active control of numerous body parts. Specifically, we found that command-like DNs previously thought to drive behaviours alone in fact co-activate larger populations of DNs. Connectome analyses and experimental manipulations revealed that this functional recruitment can be explained by direct excitatory connections between command-like DNs and networks of interconnected DNs in the brain. Descending population recruitment is necessary for behavioural control: DNs with many downstream descending partners require network co-activation to drive complete behaviours and drive only simple stereotyped movements in their absence. These DN networks reside within behaviour-specific clusters that inhibit one another. These results support a mechanism for command-like descending control in which behaviours are generated through the recruitment of increasingly large DN networks that compose behaviours by combining multiple motor subroutines.

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生物化学工学
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