Wykupienie dostępu pozwoli Ci czytać artykuły wysokiej jakości i wspierać niezależne dziennikarstwo w wymagających dla wydawców czasach. Rośnij z nami! Pełna oferta →
Każdy z 86 mld neuronów w naszym mózgu może stworzyć dziesiątki tysięcy połączeń z innymi neuronami – to w tej złożonej sieci zakodowane są cała nasza osobowość, umiejętności czy życiowe doświadczenia. Od pół wieku z badań Erica Kandela na ślimakach morskich wiemy, że nabywanie wiedzy prowadzi do strukturalnych i molekularnych zmian w mózgu, których efektem jest rozrastanie się sieci połączeń neuronalnych.
Od tego czasu odkrywamy kolejne mechanizmy biochemiczne związane z powstawaniem wspomnień. W badaniach nad pamięcią neurobiolodzy często przyglądają się strukturze zwanej hipokampem, o której wiemy, że ma związek z uczeniem się – np. w 2000 r. Eleanor Maguire i współpracownicy wykazali, że rozmiar hipokampa u londyńskich taksówkarzy koreluje z czasem, jaki przepracowali w zawodzie (zapamiętywanie skomplikowanej sieci ulic doprowadziło do rozrostu tylnej części tej struktury). Znamy też historie pacjentów, takich jak H.M., którzy po usunięciu hipokampa nie byli już w stanie tworzyć nowych wspomnień.
W nowym badaniu, opisanym właśnie w „Nature”, Vladimir Jovasevic i współpracownicy analizowali zmiany zachodzące w neuronach hipokampa u myszy, które nauczono strachu przed umieszczeniem w pewnym środowisku (były w nim delikatnie rażone prądem). Badacze zauważyli, że w neuronach dochodzi wówczas do uszkodzeń DNA, którego fragmenty trafiają do wnętrza komórki, powodując reakcję układu odpornościowego i stan zapalny – podobnie jak wtedy, gdy w komórce wykryte zostaną fragmenty obcego DNA, świadczące o infekcji. Naukowcy powiązali ten stan zapalny z obecnością białka TLR9 oraz wykazali, że po zablokowaniu produkcji tego białka myszy przestają uczyć się reagować strachem (zastygając w bezruchu) w miejscach, w których wcześniej rażono je prądem.
Mechanizm uszkadzania i naprawy DNA najwyraźniej odgrywa więc rolę w zapamiętywaniu. To zaskakujące odkrycie, ale dla ewolucji nie ma nic niemożliwego – nawet problem może zostać wykorzystany do stworzenia nowej funkcji.