მეცნიერებმა დაადგინეს, რატომ მოიხმარს ტვინი ძალიან ბევრ ენერგიას მაშინაც კი, როცა ისვენებს — #1tvმეცნიერება
მეცნიერებმა დაადგინეს, რატომ მოიხმარს ტვინი ძალიან ბევრ ენერგიას მაშინაც კი, როცა ისვენებს — #1tvმეცნიერება

ადამიანის თავის ტვინი ათჯერ უფრო მეტ ენერგიას მოიხმარს, ვიდრე დანარჩენი სხეული; როდესაც ვისვენებთ, ის მიღებული ენერგიის საშუალოდ 20 პროცენტს ჭამს.

კომატოზურ მდგომარეობაში მყოფ პაციენტებშიც კი, რომელთა თავის ტვინსაც „მკვდრად“ მოიხსენიებენ, ის მხოლოდ 2-3-ჯერ ნაკლებ ენერგიას მოიხმარს.

ეს კი ნეირომეცნიერების ერთ-ერთ უდიდეს საიდუმლოს წარმოადგენს: რატომ ითხოვს დიდწილად არააქტიური ორგანო ამდენ ენერგიას?

პასუხის ძიებაში, ახალი კვლევა ერთ ციცქნა, მაგრამ ენერგიის ღორმუცელა მომხმარებელთან მივიდა, რომელიც ჩვენს ნეირონებში იმალება.

როდესაც ტვინის უჯრედი სიგნალს სხვა ნეირონს გადასცემს, ამას ის სინაფსის საშუალებით ახერხებს, ანუ მათ შორის არსებული მცირე ნაპრალით.

პირველ რიგში, პრესინაფსური ნეირონი ბუშტულების (ვეზიკულები) გროვას მისი კუდისკენ გზავნის, სინაფსთან ყველაზე ახლოს. ამის შემდეგ, ეს ვეზიკულა ნეიროტრანსმიტერებს ნეირონის შიგნიდან იწოვს, მოქმედებს ერთგვარი „კონვერტების“ სახით, რომლებშიც ფოსტით გასაგზავნი შეტყობინებები იმალება.

ამის შემდეგ, ეს სავსე „კონვერტები“ ნეირონის კიდეებისკენ იგზავნება, სადაც ისინი ჩერდებიან და მემბრანას ერწყმიან, საკუთარ ნეიროტრანსმიტერებს სინაპტიკურ ნაპრალში უშვებენ.

უკვე ამის შემდეგ, ტრანსმიტერები პოსტსინაფსური უჯრედის რეცეპტორებს უერთდება, რითაც შეტყობინებას აგრძელებს.

უკვე ცნობილი იყო, რომ ამ ფუნდამენტური პროცესის ნაბიჯები ტვინის ენერგიის დიდ ოდენობას მოითხოვს, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება ვეზიკულების შერწყმას. სინაფსთან უახლოესი ნერვული დაბოლოებები (ტერმინალები) საკმარისი ენერგიის მოლეკულებს ვერ ინახავს, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათი სინთეზი თავად უნდა მოახდინონ, რათა ტვინში ელექტრული შეტყობინებები გაატარონ.

შესაბამისად, ლოგიკურია, რომ აქტიური ტვინი ბევრ ენერგიას მოიხმარს. მაგრამ რა ხდება ამ სისტემაში, როდესაც ნერვული გზავნა ჩერდება და ვეზიკულა მემბრანაზე არასოდეს ჩერდება? რატომ აგრძელებს ორგანო ენერგიის შთანთქმას?

ამის გასარკვევად, მეცნიერებმა რამდენიმე ექსპერიმენტი ჩაატარეს ნერვულ დაბოლოებებზე, რომელთა ფარგლებშიც ერთმანეთს შეადარეს სინაფსის მეტაბოლური მდგომარეობა აქტივობის და არააქტიურობის დროს.

როგორც მკვლევრებმა დაადგინეს, მაშინაც კი, როდესაც ნერვული დაბოლოებები არააქტიურია, სინაპტიკურ ვეზიკულებს მაღალი მოთხოვნა აქვთ მეტაბოლურ ენერგიაზე.

ტუმბო, რომელიც პასუხისმგებელია ვეზიკულებიდან პროტონების გამოდევნაზე და ამით ნეიროტრანსმიტერების შეწოვაზე, როგორც ჩანს, არასოდეს ისვენებს. შესაბამისად, მუშაობისათვის ესაჭიროება ენერგიის მუდმივი ნაკადი.

უფრო მეტიც, ექსპერიმენტებში, „დამალულ“ ტუმბოზე მოდიოდა მოსვენების მდგომარეობაში მყოფი სინაფსის მეტაბოლური მოხმარების ნახევარი.

მკვლევართა განცხადებით, ამის მიზეზი ის არის, რომ ეს ტუმბო ჟონავს. შედეგად, სინაპტიკური ვეზიკულები მუდმივად ღვრიან პროტონებს თავიანთი ტუმბოებიდან, იმ შემთხვევაშიც კი, თუ ისინი უკვე სავსეა ნეიროტრანსმიტერებით და თუ ნეირონი არააქტიურია.

„გამომდინარე იქიდან, რომ ადამიანის თავის ტვინში დიდი ოდენობით სინაფსია და თითოეულ ნერვულ დაბოლოებაზე ასობით სინაპტიკური ვეზიკულაა, „მზადყოფნის“ მდგომარეობაში სწრაფად დაბრუნებადი სინაფსების ეს დამალული მეტაბოლური ხარჯი, დიდ პრესინაპტიკურ ენერგიად და საწვავის ხარჯის ფასად ჯდება; ამას კი სავარაუდოდ მნიშვნელოვანი წვლილი შეაქვს ტვინის მეტაბოლურ მოთხოვნებსა და მეტაბოლურ მოწყვლადობაში“, — წერენ ავტორები.

დამატებითი კვლევებია საჭირო იმის გასარკვევად, რა გავლენას შეიძლება ახდენდეს ასე მაღალი მეტაბოლური დამამძიმებლები სხვადასხვა ტიპის ნეირონებზე, რადგან ყველა მათგანის პასუხი შეიძლება ერთნაირი არ იყოს.

მაგალითად, თავის ტვინის ზოგიერთი ნეირონი შეიძლება უფრო მოწყვლადი იყოს ენერგიის დაკარგვისადმი და ამის გარკვევა ამ შიკრიკების შენარჩუნების საშუალებას მოგვცემს, იმ შემთხვევაშიც კი, როდესაც მოკლებულია ჟანგბადს ან შაქარს.

„ეს აღმოჩენები გვეხმარება, რომ უკეთ გავიგოთ, რატომ არის ადამიანის თავის ტვინი ასე მოწყვლადი საწვავით მომარაგების დარღვევაზე ან შესუსტებაზე. თუკი მივაგნებთ გზას, რომლითაც უსაფრთხოდ შევამცირებთ ამ ენერგიის მოხმარებას და შესაბამისად, ტვინის მეტაბოლიზმსაც, კლინიკურად შეიძლება ბევრი სარგებელი ვნახოთ“, — ამბობს ბიოქიმიკოსი ტიმოთი რაიანი.

კვლევა Science Advances-ში გამოქვეყნდა.

მომზადებულია ScienceAlert-ის მიხედვით.