凯斯西储大学的研究人员已经确定了蟑螂大脑中的神经元

凯斯西储大学的研究人员已经确定了蟑螂大脑中的神经元，这些神经元可以控制昆虫缓慢或快速行走，向右转，向左转或降档爬升。通过选择性地刺激这些相同的神经元，科学家可以使蟑螂复制这些运动。

这一发现清楚地表明了昆虫的大脑如何引导身体向预期的方向运动，包括关节协调性和反射性的变化。

Case Western Reserve生物学教授Roy Ritzmann说：“复合体似乎是昆虫大脑的一个区域，它监视多种形式的感官信息以及昆虫的内部状态，然后影响各种形式的运动。”

里兹曼实验室的博士后研究员约书亚·马丁说：“这就像是动物的操纵杆。” “我们可以控制它的方向并改变它的速度。”

科学家们认为，这一发现提供了对运动控制的深刻见解，不仅限于昆虫，而且还包括可能行走的所有动物。研究人员说，蟑螂的系统对于构建可以绕自己的自动驾驶汽车的障碍物操纵机器人和控制无人机的机器人也是有用的模型。

这项研究于10月22日发表在《当前生物学》杂志上。主要作者马丁和里兹曼与凯斯西储博士的应届毕业生郭培元一起工作。大都会州立大学生物学系的辛西娅·哈雷(Cynthia Harley);亚利桑那大学神经科学系的赖永木(Laiyong Mu)。

为了了解昆虫是如何控制运动的，研究小组在27只自由走动的蟑螂的复合体中插入了细小的金属丝，记录了神经元的活动并拍摄了昆虫的录像带。电极放置在对触角和视觉输入有响应的大脑区域，这对于导航至关重要。

马丁说：“神经活动在蟑螂的大脑产生。” “来自综合体的输出被发送到胸神经节的运动中心(它是脊髓的版本)，并传递到四肢。”

当动物走路和转弯时，神经元活动增加，但是它需要采取几个步骤来确定该活动是否编码特定的运动。

研究人员匹配了一个统计模型，该模型关于神经元如何对所记录的神经元活动产生峰值。然后，他们使用高速视频回溯并匹配了神经元尖峰时间附近昆虫的运动。通过在运动和峰值之间建立统计联系，他们分离了不同速度和转向方向的信号。

由此，“我们可以看到哪些细胞更喜欢向左或向右转，哪些细胞更喜欢慢速和快进，并看到慢速右转或快左转的组合，” Ritzmann说。

当科学家通过记录活动的相同电极通过电流时，不同的神经元集合被激活，蟑螂重复了自发运动。

马丁说：“对于我们测试的绝大多数蟑螂，如果您在转弯，慢速或快步行走之前刺激看到的细胞活跃，那么每次刺激它们都会得到相同的运动。”

研究人员还表明，施加于中枢复合细胞的电刺激以与转弯相关的运动变化一致的方式改变反射。

当行走的昆虫转弯时，转弯内侧的腿从向后推动变为伸出并向侧面拉动。这就需要改变腿部关节的协调方式，当每个关节的图形生成电路通过关节间反射耦合时，就会发生这种变化。

众所周知，当动物决定转身或向后走时，这些反射都会改变。但是，为了了解大脑活动如何改变腿部动作，马丁通过拉扯和放松关节传感器(类似于医生敲打患者膝盖的活动)测试了反射，并监视了复合体在有无刺激的情况下发生的情况。

当他们刺激大脑时，他们能够直接将反射从行走/推动模式改变为转向/牵引模式。马丁说：“医生似乎可以刺激您的大脑并改变您的反射力，所以当他击打您的膝盖时，与其踢踢您，不如向后踢。”

里兹曼说：“因此，我们识别出的运动图似乎通过改变这些反射的信号而作用于运动系统。”

研究小组总结说，编码系统在测试的动物中是一致的，但可能不是蟑螂所独有的。

里兹曼说：“像这样的下降运动控制也很可能也存在于包括我们在内的所有有腿动物中。” “因此，这种研究具有昆虫为研究人员提供的技术优势，可以帮助您了解在复杂环境中通常如何控制运动。”

里兹曼(Ritzmann)是凯斯西储大学(Case Western Reserve)的一组科学家之一，他们认为，如果制造商将包括诸如感官复杂昆虫之类的系统用于操纵和导航的机器人，则机器人将更具自主性和实用性，自动驾驶和无人驾驶汽车将受益。他说，这项研究是朝着这一方向迈出的一步，“但是我们必须更好地了解动物如何首先解决这些问题。”

研究小组还发现，综合大楼的神经编码系统是灵活的。当蟑螂爬上一个街区时，一组在快速走动的蟑螂中容易射击的神经细胞改变了它们的活动，从而在突跳的神经元和运动之间产生了不同的相关性。

研究人员将进一步研究复合体如何变化以适应动物的运动需求。Martin，Ritzmann及其同事现在正在研究螳螂和其他昆虫物种中的感觉运动功能。

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