Godt nytt år alle sammen! 8. desember 2023 var jeg på besøk hos Abels tårn igjen. Denne gangen med geolog Reidar Müller og fysiker Anders Kvellestad. Hva er sannsynligheten for å bli født? Hvor kommer saltet i havet fra? Og påvirker sovestilling hjernens utvikling? Lytt for å få svar!
Kan man endre jordens rotasjon med drivstoffraketter og har magnetisme og tyngdekraft noe med hverandre å gjøre? Det er ikke måte på hva du kan få svar på hvis du setter tre fysikere sammen. Forrige fredag var jeg på besøk i Abels tårn sammen med Ole Martin Løvvik og Are Raklev. Du kan høre episoden her.
Heia! Her er siste del av Hjerneprat. Vi snakker om hjernefysikk, veiene våre dit og det verste, men samtidig beste jeg vet om med forskerlivet.
Sjekk ut andre del av Hjerneprat for å lære mer om matematikkens rolle i hjerneforskningen. Kan man for eksempel modellere hele hjernen? Og kan vi modellere funksjoner og opplevelser som å se eller bevege seg? Vi snakker også om hverdagen som forsker og hvordan vi bruker kreativitet i jobben vår.
Gaute Einevoll var veilederen min på master og PhD, og jeg har hatt lyst til å gjøre noe populærvitenskapelig med Gaute i evigheter. Endelig skjedde det! For en stund siden satte vi oss i studioet til Simula og snakket om hjernefysikk og livet som forsker. Det ble til to episoder med videocast og den første episoden ligger på YouTube nå. Sjekk den ut her! PS: Det er ikke nødvendig å faktisk se videoen. Putt den på øret og gå deg en tur hvis du vil!
For noen uker siden var jeg på besøk i Jøss‽, podkasten til Andreas Wahl, sammen med superlærer Gunnhild Aasprang. Det var skikkelig gøy og stas! Sjekk den ut her, og hør oss dele finurlige fakta om en kniv av bæsj, en toårig poljakt og en kabel til havs (som er forbausende lik nervecellene i kroppen din).
I fjor turte jeg endelig å gjøre noe jeg har hatt lyst til å gjøre lenge, nemlig å holde foredrag uten slides. Her er åtte minutter med hjernefysikk:
Jeg har vært med på å utvikle nye matematiske nevronmodeller. Hvorfor trenger vi disse?
Aksjonspotensialet oppstår når ioner beveger seg over nevronmembranen og avhenger av en forskjell i ionekonsentrasjoner mellom innsiden og utsiden av cellen. De fleste som lager modeller antar at slike forskjeller holdes konstante over tid. Antagelsen høres kanskje litt rar ut når man hører den for første gang. Når ioner passerer membranen må da ionekonsentrasjonene endre seg? Joda, men det viser seg faktisk å være en ganske god antagelse likevel.
Nøkkelen til suksess
Mengden ioner som må krysse membranen for å skape et aksjonspotensial er ofte ikke stor nok til å endre ionekonsentrasjonene nevneverdig. Dette var tilfelle i eksperimentene til Hodgkin og Huxley – som studerte store aksoner fra blekksprut – og det er tilfelle for mange andre aksontyper. Selv etter hundrevis av aksjonspotensialer er antagelsen om konstante ionekonsentrasjoner ofte god nok. Modellerere vet, og de regner med, at bak ethvert suksessfylt nevron finnes det et stort maskineri som jobber for å opprettholde en forskjell i ionekonsentrasjoner.
En av nevronets viktigste støttespillerne er den såkalte ionepumpa som sitter i membranen. Den sørger for at ioner som flytter seg i løpet av et aksjonspotensial blir pumpet tilbake dit de kom fra. En annen viktig støttespiller er astrocyttcellen, som tilhører en type celler vi kaller glia. Man tenkte lenge at gliacellene bare fungerte som en passiv støttestruktur for nevronene. Det er nettopp derfor de kalles glia, som er gresk og betyr lim. I løpet av de siste 30 årene har man imidlertid skjønt at gliacellene utfører en rekke forskjellige oppgaver. Blant annet passer de på at det ikke samler seg opp for mange Kaliumioner på utsiden av cellene. Ja, sånn Kalium som er i banan.
Når støtteapparatet svikter
Det er når støttemekanismene feiler at antagelsen om konstante ionekonsentrasjoner blir ubrukelig. Ionepumpene trenger energi for å fungere og de mislykkes hvis tilførselen av energi ikke er god nok. Nevronet kan også være så aktivt at pumpene simpelthen ikke klarer å holde tritt med aktiviteten. Ionekonsetrasjonsendringer er assosiert med en rekke uønskede tilstander som for eksempel epilepsi og slag. For å studere dem med verktøy fra hjernefysikk, trenger vi modeller som holder styr på ionekonsentrasjonene og som tillater dem å endre seg. Det er dette jeg og mine kolleger har utviklet i løpet av doktorgraden min.
***
Denne teksten er en norsk bearbeidelse av første kapittel i doktorgradsavhandlingen min «Computational modeling of ion concentration dynamics and metabolic oxygen consumption in brain tissue».
Jeg har blitt doktor! Hva handlet doktorgraden min om?
Alle atomer i universet er underlagt naturens lover, også de atomene som utgjør hjernen din. Naturkreftene binder dem sammen og former mer enn 80 millioner nerveceller [1], som vi kaller nevroner, i hjernen. Hvert nevron er koblet til tusenvis av andre celler. Når du tenker, føler og sanser, fyrer nevronene elektriske signaler som drives av at ladde partikler beveger seg inn og ut av cellene.
Hjernens fysiske natur gjør at vi kan studere den ved hjelp av fysiske lover og matematikk. De britiske forskerne Alan Hodgkin (1914-1998) og Andrew Huxley (1917-2012) la et viktig grunnlag for denne tilnærmingen for mer enn 60 år siden. I 1952 publiserte de en detaljert matematisk modell av hvordan de elektriske signalene til nevronet oppstår og propagerer gjennom cellen [2]. Disse signalene er kjent som aksjonspotensialer. Hvis du stikker en elektrode inn i hjernen, vil du se disse aksjonspotensialene som korte, spontane spenningspulser.
En suksesshistorie
Hodgkin og Huxley visste at aksjonspotensialet oppstår når ioner, et annet ord for ladde partikler, beveger seg over nevronmembranen. De så fra eksperimenter at strømmen var spenningsavhengig og at den var forskjellig for ulike ionetyper, men akkurat hvordan ionene kom seg over membranen var ennå uklart. I dag vet vi at membranen inneholder pore-lignende strukturer kalt ionekanaler som tillater ioner å passere den ellers stengte veggen. Hodgkin og Huxley visste ikke om disse kanalene, men klarte likevel, ved å tilpasse ligninger til eksperimentelle data fra et blekksprutnevron, å utvikle en modell for aksjonspotensialet. Modellen beskriver, på en presis og kvantitativ måte, både ionestrømmene over membranen og hvordan strømmene gir opphav til aksjonspotensialet.
Den opprinnelige Hodgkin-Huxley-modellen gjaldt bare for aksonet, men i dag er modellen utvidet til å beskrive hvordan elektriske signaler beveger seg gjennom hele cellen. Mye av fremgangsmåten deres blir fortsatt brukt i dag, og de har påvirket en rekke nye modeller som blir brukt til å studere både enkeltceller og nettverk av celler. De satte også startskuddet for å studere de biofysiske egenskapene til ionekanalene. Tatt deres innflytelse på moderne nevrovitenskap i betraktning, er det kanskje den største suksesshistorien vi har sett innen matematisk biologi. Hodgkin-Huxley-modellen er et kroneksempel på hvordan fysikkbasert modellering av hjernen kan gi ny innsikt og bane vei for videre studier og nye eksperimenter.
Nevronets støttespillere
Siden Hodgkin og Huxley la ned sitt pionerende arbeid, har matematikk- og fysikkorienterte hjerneforskere rettet mye oppmerksomhet mot de elektriske signalene i hjernen. Strømmene som skaper disse signalene avhenger av en forskjell i ionekonsentrasjoner mellom innsiden og utsiden av cellene og forskjellene bør ikke endre seg mye over tid. Vanligvis blir dette opprettholdt av en rekke mekanismer som sjeldent blir modellert eksplisitt. De fleste som lager nevronmodeller antar simpelheten at støtteapparatet gjør jobben sin, og setter ionekonsentrasjonene til å være konstante.
I løpet av årene på doktorgraden min har jeg vendt blikket mot nevronets støttespillere. Jeg mener de er verdt å modellere – ikke bare på grunn av deres samvittighetsfulle innsats, men også fordi de kan mislykkes. Modeller som tillater ionekonsentrasjonene i hjernen å endre seg kan for eksempel brukes til å studere epilepsi, der aksjonspotensialene fyrer så raskt at ikke støtteapparatet rekker å holde følge. Jeg har forsket på slike modeller og i neste innlegg her på bloggen skal jeg skrive mer om akkurat det.
***
Denne teksten er en norsk bearbeidelse av abstract og første kapittel i doktorgradsavhandlingen min «Computational modeling of ion concentration dynamics and metabolic oxygen consumption in brain tissue».
Referanser
[1] Azevedo, F. A. et al. “Equal numbers of neuronal and nonneuronal cells make the human brain an isometrically scaled-up primate brain”. Journal of comparative neurology vol. 513, no. 5 (2009), pp. 532–541
[2] Hodgkin, A. L. and Huxley, A. F. “A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve”. The Journal of physiology vol. 117, no. 4 (1952), p. 500.
[3] Solbrå, A. V. “Modeling electrical and diusive transport in neural tissue”. Universitetet i Oslo, 2019.
[4] Sketch of a brain neuron. https:/ /commons.wikimedia.org/wiki/File:Sketch_of_a_brain_neuron.png. 31.07.2020
Marte Julie 