Структурные связи в человеческом мозгу делают его похожим на интернет, а не на вертикально интегрированную структуру, как принято было считать еще с XIX века. Такой вывод, передает BBC, сделали Ларри Свансон и Ричард Томпсон из Университета Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе. Новый способ отслеживать сигналы, проходящие через небольшие области мозга, выявил связи, существующие между отделами, отвечающими за стресс, депрессию и аппетит.

Исследование может стать первым шагом на пути к созданию полной схемы нервной системы. Ученые изолировали небольшой участок мозга крысы, который долгое время ассоциировали с удовольствием и получением вознаграждений. В определенные участки мозговой ткани они поместили специальные молекулы-датчики, которые не воздействуют на прохождение сигналов через ткани мозга, но могут быть высвечены и опознаны под микроскопом.

Новизна исследования, собственно, заключается в том, что ученые поместили два датчика одновременно и в одно и то же место. Один показывал, куда шли сигналы, а другой - откуда они поступали. Такой подход позволил выявить наличие связей на четырех уровнях.

Если бы мозг был построен по принципу вертикальной интеграции, как долгое время считалась, то сигналы шли бы от разных частей мозга к основному центру обработки сигналов. Но на деле исследователи обнаружили своего рода петли, по которым проходили сигналы, связывая между собой те отделы мозга, которые, как считалось ранее, не взаимодействуют между собой. Это и позволяет сравнить мозг с интернетом.

Наличие таких связей давно предполагалось и теперь, будучи выявленным, может стать эффективным способом познания процесса анализа информации в мозгу. Впервые доказательство их существования получено экспериментальным путем.

Профессор Свансон собирается исследовать взаимодействие и других отделов мозга между собой. Полная схема связей, существующих в мозгу, окажется чрезвычайно сложной. Можно провести прямую аналогию с полным геномом человека: мы приняли на веру, что выявление полной цепочки ДНК человека станет краеугольным камнем для биологии, и неважно, сколько времени уйдет на полное понимание этих феноменов в практическом смысле, говорит профессор.