Вкусные и невкусные запахи обрабатываются у саранчи разными нейронами

У множества организмов обоняние является основной сенсорной системой, которая обуславливает широкий спектр поведенческих ответов, включая поиск еды и выбор партнера. В новой работе ученые из Университета Вашингтона в Сент-Луисе (США) показали, что на «вкусные» и «невкусные» запахи у саранчи реагируют разные группы нейронов.

Исследователи протестировали панель из 22 одорантов. Каждый из запахов классифицировали как «вкусный» или «невкусный» на основе поведенческого ответа насекомого — наличие или отсутствие характерных движений щупиками. Наиболее «вкусным» оказался гексанол — летучее соединение, присутствующее в листьях. Оно считается источником характерного запаха скошенной травы. Наименее «вкусным» оказался терпеноидный спирт линалоол, который действует как пестицид.

Далее авторы изучили нейронный ответ на каждый из запахов. Для этого они записывали активность ассоциированных с усиками (антеннами) нейронов как в процессе презентации запаха в течение 4 секунд, так и в течение 4 секунд после ее окончания. Необходимость второй части записи объясняется тем, что нейроны могут активироваться в ответ на прекращение присутствия запаха — это явление уже было описано ранее. Такие нейроны могут вызывать, к примеру, активацию поискового поведения.

Ученые обнаружили как нейроны, активирующиеся в ответ на большинство запахов, так и более узкоспециализированные. При этом одни и те же нейроны могли демонстрировать ответ на присутствие одних запахов (ON-активация) и на прекращение присутствия других (OFF-активация).

Для группового анализа нейронной активности авторы применили анализ главных компонент (PCA), основанный на данных по ON-активации каждого нейрона. В таком анализе хорошо выделились кластеры нейронов, активирующихся в ответ на присутствие «вкусных» и «невкусных» запахов.

Исследователи также протестировали, можно ли использовать активность сенсорных нейронов для предсказания поведенческого ответа (движения щупиков). Линейные модели, основанные на ON- и OFF-ответах, успешно предсказывали вероятность того или иного поведенческого ответа. При этом модель на основе ON-активации показала более высокую предсказательную способность.

Также ученые продемонстрировали возможность обучения насекомых — им сформировали новые ассоциации между запахом и пищевым стимулом. При этом ассоциировать с едой удалось только те из них, которые активировали отвечающие за «вкусные» запахи нейроны. Авторы также смогли предсказать результат обучения саранчи по ее нейронной активности. В частности, с помощью линейных моделей ученые предсказали возникновение новых ответов на одоранты, на которые не проводилось обучения (cross-learning).

Более подробный анализ главных компонент на основе как ON-, так и OFF-активаций выявил четыре четко выраженных кластера нейронов, ответственных за ON- и OFF-ответы на «вкусные» и «невкусные» запахи соответственно. При этом кластеры, ответственные за ON- и OFF-ответы на каждый из классов запахов, лежали в достаточно узком пространстве полученных координат.

Наконец, авторам удалось предсказать поведенческий ответ на одоранты, использованные в экспериментах по обучению, с помощью нейронной сети. Она использовала данные об активации нейронов, передавала их на симулированные «возбуждающий» и «тормозной» нейроны и затем предсказывала поведенческий ответ по разнице в активности данных нейронов.

Результаты этой работы расширяют существующие представления о связи между сенсорными системами и поведенческим ответом.

У трансгенных муравьев обонятельные нейроны светятся в ответ на запахи