Наведение аксонов (также называемое нахождением пути аксонами ) — это подраздел нейронного развития , касающийся процесса, посредством которого нейроны посылают аксоны для достижения своих правильных целей. Аксоны часто следуют очень точным путям в нервной системе, и то, как им удается так точно находить свой путь, является областью текущих исследований.
Рост аксона происходит из области, называемой конусом роста , и достижение цели аксона осуществляется с помощью относительно небольшого количества направляющих молекул. Рецепторы конуса роста реагируют на направляющие сигналы.
Растущие аксоны имеют высокоподвижную структуру на кончике роста, называемую конусом роста , которая реагирует на сигналы во внеклеточной среде, которые указывают аксону, в каком направлении расти. Эти сигналы, называемые направляющими сигналами, могут быть фиксированными на месте или диффундирующими; они могут притягивать или отталкивать аксоны. Конусы роста содержат рецепторы , которые распознают эти направляющие сигналы и интерпретируют сигнал в хемотропный ответ. Общая теоретическая основа заключается в том, что когда конус роста «чувствует» направляющий сигнал, рецепторы активируют различные сигнальные молекулы в конусе роста, которые в конечном итоге влияют на цитоскелет . Если конус роста чувствует градиент направляющего сигнала, внутриклеточная сигнализация в конусе роста происходит асимметрично, так что изменения цитоскелета происходят асимметрично, и конус роста поворачивается к направляющему сигналу или от него. [1]
Сочетание генетических и биохимических методов (см. ниже) привело к открытию нескольких важных классов молекул управления аксонами и их рецепторов: [2]
Кроме того, для правильной навигации конусы роста используют многие другие классы внеклеточных молекул:
Растущие аксоны полагаются на множество направляющих сигналов при принятии решения о пути роста. Конусы роста расширяющихся аксонов обрабатывают эти сигналы в сложной системе интерпретации и интеграции сигналов, чтобы обеспечить соответствующее руководство. [3] Эти сигналы можно функционально подразделить на:
Учитывая обилие этих различных направляющих сигналов, ранее считалось, что конусы роста интегрируют различную информацию, просто суммируя градиент сигналов в разных валентностях в заданный момент времени, чтобы принять решение о направлении роста. Однако исследования в нервной системе позвоночных вентральных аксонов, пересекающих среднюю линию, показали, что модуляторные сигналы играют решающую роль в настройке ответов аксонов на другие сигналы, предполагая, что процесс направления аксонов является нелинейным. Например, комиссуральные аксоны притягиваются Нетрином и отталкиваются Слитом. Однако, когда аксоны приближаются к средней линии, отталкивающее действие Слита подавляется рецептором Robo-3/Rig-1. [4] Как только аксоны пересекают среднюю линию, активация Robo Слитом подавляет опосредованное Нетрином притяжение, и аксоны отталкиваются Слитом.
Формирование нервного тракта следует нескольким основным правилам. В нервной системе как беспозвоночных, так и позвоночных начальные нервные тракты формируются пионерскими аксонами пионерских нейронов . [5] Эти аксоны следуют воспроизводимому пути, останавливаются на промежуточных мишенях и разветвляются в определенных точках выбора в процессе нацеливания на свое конечное место назначения. Этот принцип иллюстрируется ЦНС, расширяющей аксоны сенсорных нейронов у насекомых.
В процессе развития конечности проксимальные нейроны первыми формируют аксональные пучки, растущими по направлению к ЦНС. На более поздних стадиях роста конечности аксоны от более дистальных нейронов объединяются в пучки с этими пионерскими аксонами. Удаление пионерских нейронов нарушает расширение более поздних аксонов, предназначенных для иннервации ЦНС. [6] В то же время стоит отметить, что в большинстве случаев пионерские нейроны не содержат уникальных характеристик, и их роль в руководстве аксонами может быть заменена другими нейронами. Например, в системах ретинотектальных связей Xenopus пионерские аксоны ганглиозных клеток сетчатки берут начало в дорсальной части глаза. Однако, если дорсальная половина глаза заменяется менее зрелой дорсальной частью, вентральные нейроны могут заменить пионерский путь дорсальных клеток после некоторой задержки. [7] Исследования сетчатки данио-рерио показали, что подавление нейронной дифференциации ранних предшественников сетчатки предотвращает выход аксонов из глаза. В том же исследовании были продемонстрированы аберрантные траектории роста вторичных нейронов, следующие за ростом пионерских нейронов, у которых отсутствует направляющий рецептор. [8] Таким образом, хотя степень направляющей способности, обеспечиваемой пионерскими аксонами, является предметом споров и может варьироваться от системы к системе, пионерские пути явно обеспечивают последующие проекции направляющими сигналами и повышают их способность ориентироваться на цель.
Первые расширяющиеся аксоны в пути тесно взаимодействуют с незрелыми глиальными клетками. В формирующемся мозолистом теле позвоночных примитивные глиальные клетки сначала мигрируют в эпендимальные зоны полушарий и дорсальную перегородку, чтобы сформировать временную структуру, которую пионерские аксоны мозолистых волокон используют для расширения. [9] Сигнализация между глией и нейронами в развивающейся нервной системе является реципрокной. Например, в зрительной системе мухи аксоны фоторецепторов требуют глии для выхода из глазного стебля, тогда как глиальные клетки полагаются на сигналы от нейронов для миграции обратно вдоль аксонов. [10]
Растущие аксоны также полагаются на транзитные нейронные структуры, такие как клетки-ориентиры , во время поиска пути. В зрительной системе мышей правильное формирование зрительного перекреста зависит от V-образной структуры транзитных нейронов, которые пересекаются со специализированной радиальной глией на средней линии перекреста. Аксоны перекреста растут вдоль и вокруг этой структуры, но не проникают в нее. [11] Другим примером является субпластина в развивающейся коре головного мозга , которая состоит из транзитного нейронного слоя под субвентрикулярной зоной и служит в качестве ориентира для аксонов, входящих в постоянные корковые слои. Субпластина похожа на хиазмальные нейроны в том, что эти группы клеток исчезают (или переходят в другие типы клеток) по мере созревания мозга. [12] Эти результаты указывают на то, что транзиторные популяции клеток могут играть важную направляющую роль, даже если они не выполняют никакой функции в зрелой нервной системе.
Самые ранние описания конуса роста аксонов были сделаны испанским нейробиологом Сантьяго Рамоном-и-Кахалем в конце 19 века. [13] Однако понимание молекулярной и клеточной биологии управления аксонами началось лишь спустя десятилетия. За последние тридцать лет или около того ученые использовали различные методы, чтобы выяснить, как аксоны находят свой путь. Большая часть ранней работы по управлению аксонами была проделана на кузнечике , где были идентифицированы отдельные двигательные нейроны и охарактеризованы их пути. В генетических модельных организмах, таких как мыши , данио-рерио , нематоды и плодовые мушки , ученые могут генерировать мутации и видеть, заставляют ли они аксоны совершать ошибки в навигации и каким образом. Эксперименты in vitro могут быть полезны для прямого манипулирования растущими аксонами. Популярный метод заключается в выращивании нейронов в культуре и воздействии на конусы роста очищенных сигналов управления, чтобы увидеть, заставляют ли они растущие аксоны поворачиваться. Подобные эксперименты часто проводились с использованием традиционных эмбриологических негенетических модельных организмов, таких как курица и африканская шпорцевая лягушка . Эмбрионы этих видов легко получить, и, в отличие от млекопитающих, они развиваются внешне и легко доступны для экспериментальных манипуляций.
Несколько типов аксонных путей были тщательно изучены в модельных системах для дальнейшего понимания механизмов аксонального руководства. Возможно, два наиболее известных из них — это комиссуры и топографические карты. Комиссуры — это места, где аксоны пересекают среднюю линию с одной стороны нервной системы на другую. Топографические карты — это системы, в которых группы нейронов в одной ткани проецируют свои аксоны в другую ткань в организованном порядке, так что сохраняются пространственные отношения; т. е. соседние нейроны будут иннервировать соседние области целевой ткани.
Как описано выше, сигналы аксонального наведения часто классифицируются как «привлекательные» или «отталкивающие». Это упрощение, поскольку разные аксоны будут реагировать на заданный сигнал по-разному. Кроме того, один и тот же конус роста аксона может изменять свои ответы на заданный сигнал в зависимости от времени, предыдущего опыта с теми же или другими сигналами и контекста, в котором находится сигнал. Эти проблемы иллюстрируются во время развития комиссур. Двусторонняя симметрия нервной системы означает, что аксоны будут сталкиваться с одними и теми же сигналами по обе стороны от средней линии. Перед пересечением (ипсилатерально) конус роста должен переместиться к средней линии и притянуться к ней. Однако после пересечения (контралатерально) тот же конус роста должен оттолкнуться или потерять притяжение к средней линии и переосмыслить окружающую среду, чтобы найти правильную целевую ткань.
Две экспериментальные системы оказали особенно сильное влияние на понимание того, как регулируется срединная аксонная направленность:
Использование мощных генетических инструментов в Drosophila привело к идентификации ключевого класса сигналов управления аксонами, Slits, и их рецепторов, Robos (сокращение от Roundabout). Вентральный нервный тяж выглядит как лестница с тремя продольными пучками аксонов (пучками), соединенными комиссурами, «ступеньками» лестницы. В каждом сегменте эмбриона есть две комиссуры, передняя и задняя.
В настоящее время принятая модель заключается в том, что Slit, продуцируемый клетками средней линии, отталкивает аксоны от средней линии через рецепторы Robo. Ипсилатерально проецирующиеся (непересекающиеся) аксоны всегда имеют рецепторы Robo на своей поверхности, в то время как комиссуральные аксоны имеют очень мало или вообще не имеют Robo на своей поверхности, что позволяет им притягиваться к средней линии нетринами и, возможно, другими пока еще не идентифицированными сигналами. Однако после пересечения рецепторы Robo сильно активируются на аксоне, что позволяет отталкиванию, опосредованному Robo, преодолеть притяжение к средней линии. Эта динамическая регуляция Robo, по крайней мере частично, осуществляется молекулой, называемой Comm (сокращение от Commissureless), которая не дает Robo достичь поверхности клетки и нацелиться на нее для разрушения. [15]
В спинном мозге позвоночных комиссуральные нейроны из дорсальных областей проецируются вниз к вентральной пластинке пола. Ипсилатеральные аксоны поворачиваются, прежде чем достичь пластинки пола, чтобы расти продольно, в то время как комиссуральные аксоны пересекают среднюю линию и делают свой продольный поворот на контралатеральной стороне. Поразительно, что Netrins, Slits и Robos также играют схожие функциональные роли в этой системе. Одной из выдающихся загадок было очевидное отсутствие какого-либо гена comm у позвоночных. Теперь кажется, что по крайней мере некоторые функции Comm выполняются модифицированной формой Robo, называемой Robo3 (или Rig1).
Система спинного мозга была первой, которая явно продемонстрировала измененную чувствительность конусов роста к сигналам после воздействия средней линии. Эксплантированные нейроны, выращенные в культуре, реагировали на экзогенно подаваемый Slit в зависимости от того, контактировали ли они с тканью пластинки дна. [16]
Как описано выше, топографические карты возникают, когда между популяциями нейронов и их целевыми полями в другой ткани поддерживаются пространственные отношения. Это важная особенность организации нервной системы, особенно в сенсорных системах. Нейробиолог Роджер Сперри предложил пророческую модель топографического картирования, опосредованную тем, что он назвал молекулярными «тегами». Относительное количество этих тегов будет варьироваться в градиентах в обеих тканях. Теперь мы думаем об этих тегах как о лигандах (сигналах) и их аксональных рецепторах. Возможно, наиболее изученным классом тегов являются лиганды Эфрина и их рецепторы, ЭФС.
В простейшем типе модели картирования мы могли бы представить градиент уровня экспрессии рецептора Eph в поле нейронов, таком как сетчатка, с передними клетками, экспрессирующими очень низкие уровни, и клетками в задней части, экспрессирующими самые высокие уровни рецептора. Между тем, в мишени ретинальных клеток ( зрительном тектуме ) лиганды Ephrin организованы в похожем градиенте: от высоких задних до низких передних. Аксоны сетчатки входят в передний тектум и продвигаются назад. Поскольку, в общем, аксоны, несущие Eph, отталкиваются эфринами, аксоны будут становиться все более и более неохотными продвигаться по мере продвижения к заднему тектуму. Однако степень их отталкивания задается их собственным конкретным уровнем экспрессии Eph, который задается положением тела нейронной клетки в сетчатке. Таким образом, аксоны из передней сетчатки, экспрессирующие самый низкий уровень Ephs, могут проецироваться в задний тектум, хотя именно там эфрины экспрессируются в высокой степени. Задние ретинальные клетки экспрессируют высокий уровень Eph, и их аксоны будут останавливаться более спереди в тектуме.
Большой размер и доступность куриного эмбриона сделали его любимым модельным организмом для эмбриологов. Исследователи использовали цыпленка для биохимической очистки компонентов тектума, которые показали специфическую активность против аксонов сетчатки в культуре. Это привело к идентификации ЭФ и Эфринов как предполагаемых «меток» Сперри.
Ретинотектальная проекция также изучалась у Xenopus и данио-рерио. Данио-рерио — потенциально мощная система, поскольку генетические скрининги, подобные тем, что проводятся у беспозвоночных, можно проводить относительно просто и дешево. В 1996 году были проведены крупномасштабные скрининги у данио-рерио, включая скрининги для направления и картирования аксонов сетчатки. Многие из мутантов еще не охарактеризованы.
Генетика и биохимия выявили большой набор молекул, которые влияют на наведение аксонов. То, как все эти части соединяются вместе, менее понятно. Большинство рецепторов наведения аксонов активируют каскады передачи сигнала, которые в конечном итоге приводят к реорганизации цитоскелета и адгезивных свойств конуса роста, которые вместе лежат в основе подвижности всех клеток. Это было хорошо задокументировано в корковых нейронах млекопитающих. [17] Однако это поднимает вопрос о том, как одни и те же сигналы могут приводить к спектру ответов от разных конусов роста. Возможно, что разные рецепторы активируют притяжение или отталкивание в ответ на один сигнал. Другая возможность заключается в том, что рецепторные комплексы действуют как «детекторы совпадений», изменяя ответы на один сигнал в присутствии другого. Подобный «перекрестный разговор» сигналов может происходить внутриклеточно, ниже рецепторов на поверхности клетки.
Фактически, было показано, что реакции роста комиссуральных аксонов привлекаются, подавляются или заглушаются в присутствии активированного Netrin рецептора DCC. [18] Эта переменная активность зависит от экспрессии рецепторов Robo или UNC-5 в конусах роста. Таким образом, активированный Slit рецептор Robo вызывает подавление привлекательного потенциала Netrin через рецептор DCC. В то время как конусы роста, экспрессирующие рецептор UNC-5, реагируют отталкивающим образом на активацию Netrin-DCC. Эти события происходят в результате цитоплазматических взаимодействий между активированным Netrin рецептором DCC и рецептором Robo или UNC-5, что в конечном итоге изменяет цитоплазматическую сигнализацию DCC. Таким образом, вырисовывается картина, что продвижение конуса роста является очень сложным и зависит от пластичности от направляющих сигналов, экспрессии рецептора, взаимодействий рецепторов и последующих сигнальных механизмов, которые влияют на ремоделирование цитоскелета.
Способность аксонов перемещаться и корректировать ответы на различные внеклеточные сигналы на больших расстояниях от тела клетки побудила исследователей рассмотреть внутренние свойства конусов роста. Недавние исследования показывают, что направляющие сигналы могут влиять на пространственно-временные изменения в аксонах, модулируя локальную трансляцию и деградацию белков в конусах роста. [19] Более того, эта активность, по-видимому, происходит независимо от дистальной ядерной экспрессии генов. Фактически, в ретинальных ганглиозных клетках (RGC) с соматически разорванными аксонами конусы роста продолжают отслеживать и иннервировать тектум эмбрионов Xenopus. [20]
Для обеспечения этой активности конусы роста, как полагают, объединяют мРНК , которые кодируют рецепторы и внутриклеточные сигнальные белки, участвующие в ремоделировании цитоскелета. [21] В системах ретинотектальной проекции Xenopus было показано, что экспрессия этих белков находится под влиянием направляющих сигналов и последующей активации локального механизма трансляции. Привлекательный сигнал Netrin-1 стимулирует транспорт мРНК и влияет на синтез β-актина в филоподиях конусов роста, чтобы реструктурировать и направить конусы роста RGC в направлении секреции Netrin. [22] В то время как отталкивающий сигнал Slit, как предполагается, стимулирует трансляцию Cofilin (фактор деполимеризации актина) в конусах роста, что приводит к отталкиванию аксонов. [23] Кроме того, разорванные комиссуральные аксоны у цыплят демонстрируют способность транслировать и экспрессировать рецептор Eph-A2 во время пересечения средней линии. [24] В результате исследования показывают, что локальная экспрессия белка является удобным механизмом для объяснения быстрого, динамичного и автономного характера продвижения конуса роста в ответ на направляющие молекулы.
Современные методы диффузионно-взвешенной МРТ также могут раскрыть макроскопический процесс развития аксонов. Коннектом , или мозговой граф, может быть построен из данных диффузионной МРТ : вершины графа соответствуют анатомически обозначенным областям мозга, и две такие вершины, скажем, u и v , соединены ребром, если фаза трактографии обработки данных находит аксональное волокно, которое соединяет две области, соответствующие u и v . Многочисленные мозговые графы, вычисленные в рамках проекта Human Connectome, можно загрузить с сайта http://braingraph.org. Динамика консенсусного коннектома (CCD) — это замечательное явление, которое было обнаружено путем непрерывного уменьшения минимального параметра достоверности в графическом интерфейсе Budapest Reference Connectome Server. [25] [26] Budapest Reference Connectome Server отображает мозговые связи n=418 субъектов с параметром частоты k: Для любого k=1,2,...,n можно просмотреть график ребер, которые присутствуют по крайней мере в k коннектомах. Если параметр k уменьшается один за другим от k=n до k=1, то в графике появляется все больше и больше ребер, поскольку условие включения ослабляется. Удивительное наблюдение заключается в том, что внешний вид ребер далеко не случаен: он напоминает растущую сложную структуру, как дерево или кустарник (визуализированную на этой анимации на YouTube) . В [27] выдвигается гипотеза , что растущая структура копирует развитие аксонов человеческого мозга: самые ранние развивающиеся связи (аксональные волокна) распространены у большинства субъектов, а последующие развивающиеся связи имеют все большую и большую дисперсию, поскольку их дисперсии накапливаются в процессе развития аксонов.
Направление аксонов генетически связано с другими характеристиками или особенностями. Например, анализ обогащения различных сигнальных путей привел к открытию генетической связи с внутричерепным объемом. [28]