Il senso magnetico umano è mediato dalla risonanza della luce e del campo magnetico
Jun 01, 2024Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 8997 (2022) Citare questo articolo
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Numerosi organismi utilizzano il campo magnetico terrestre come segnale sensoriale per la migrazione, l'allineamento del corpo o la ricerca di cibo. Nonostante alcuni rapporti contraddittori, è generalmente accettato che gli esseri umani non percepiscano il campo geomagnetico. Qui, dimostriamo che un meccanismo di risonanza del campo magnetico media l’orientamento magnetico dipendente dalla luce negli uomini, utilizzando un esperimento sulla sedia rotante combinato con un paradigma di scelta forzata a due alternative. Sono stati classificati due gruppi di soggetti con diverse tendenze all'orientamento magnetico a seconda del contesto alimentare. L’orientamento magnetico dei soggetti era sensibile alla lunghezza d’onda della luce incidente e dipendeva in modo critico dalla luce blu che raggiungeva gli occhi. È importante sottolineare che sembra che un meccanismo dipendente dalla risonanza del campo magnetico medi queste risposte, come evidenziato dall'interruzione o dall'aumento della capacità di orientamento da parte dei campi magnetici a radiofrequenza alla frequenza di Larmor e dalla dipendenza di questi effetti dall'angolo tra la radiofrequenza e i campi geomagnetici. . Inoltre, l’inversione della componente verticale del campo geomagnetico ha rivelato un effetto di inclinazione non canonica della bussola sull’orientamento magnetico. Questi risultati stabiliscono l’esistenza di un senso magnetico umano e suggeriscono un meccanismo di magnetorecezione quantomeccanico sottostante.
Numerosi organismi, appartenenti a un'ampia gamma di taxa, tra cui uccelli, tartarughe marine, rettili, insetti, batteri magnetotattici e piante, utilizzano il campo geomagnetico (GMF) come segnale sensoriale per la migrazione1,2,3,4 e i movimenti a breve distanza5 ,6,7, allineamento del corpo8,9,10, ricerca di cibo6,7 o crescita (piante)11, a seconda della specie e del contesto biologico. Sia le informazioni sulla bussola magnetica2,12 che sulla mappa magnetica3,13 possono essere derivate dal GMF; il primo è essenziale per una varietà di comportamenti magneticamente sensibili5,6,7,8,9,10,12,14,15. Una bussola di inclinazione12,16 o di polarità17,18 può fornire agli animali informazioni direzionali mediante meccanismi contrastanti: coppie di radicali dipendenti dalla luce19,20,21 nelle flavoproteine criptocromo negli occhi degli uccelli20,21 e magnetite biogenica contenente ferro indipendente dalla luce nei batteri o l'osso etmoidale del salmone14,22. Si ritiene che le coppie di radicali indotte dalla luce, costituite da un radicale flavina adenina dinucleotide (FAD) e un radicale triptofano, nei criptocromi agiscano come sensore della bussola magnetica negli uccelli migratori attraverso un meccanismo quantomeccanico20,21,23. In queste specie, la bussola dell'inclinazione viene attivata dalla luce blu o verde24 e interrotta dalla luce rossa25, indicando che diverse lunghezze d'onda svolgono ruoli diversi nei comportamenti mediati dalle coppie radicali21.
La ricerca sulla magnetoricezione negli esseri umani è molto limitata. È ampiamente accettato che il campo magnetico statico della Terra non viene rilevato dagli esseri umani, mentre i campi magnetici alternati, come i campi a frequenza industriale26 e i campi pulsati27, possono avere rispettivamente effetti negativi sulla salute e applicazioni terapeutiche. A seguito di precedenti rapporti controversi28,29,30, due studi recenti, utilizzando diversi approcci sperimentali, supportano l'esistenza di risposte GMF negli esseri umani31,32 con un netto contrasto. In un esperimento sulla sedia rotante, uomini affamati, ma non donne, sono stati in grado di orientarsi in modo dipendente dalla luce blu verso una particolare direzione magnetica che era stata precedentemente associata al cibo nell'ambiente GMF31. Questo studio suggerisce che i magnetorecettori siano negli occhi ma non dimostra il meccanismo sensoriale sottostante. Al contrario, l’elettroencefalografia ha mostrato che in alcuni soggetti umani in condizioni di oscurità si verificava una diminuzione dell’attività delle onde cerebrali alfa32. La sensibilità osservata alla polarità dei campi magnetici applicati implicava un meccanismo basato sulla magnetite. Tuttavia, finora, l’esistenza stessa di un senso magnetico umano e qualsiasi meccanismo sottostante sono tutt’altro che chiari.
400 nm but not > 500 nm light conditions, a majority of subjects showed significantly correct magnetic orientations with food-association, whereas the remaining did not. In an attempt to objectively cluster the subjects in the present study, principal component analysis36,37 of data recorded for starved subjects with and without food-association under the full wavelength and > 400 nm light conditions as shown in Fig. 2A,C, produced two subject groups (Fig. 1C). The results shown in Fig. 1B are consistent with a reanalysis of relevant data from our previous study31 (Fig. S3) and indicate that starved men with food-association were clustered into two groups; one group that showed significant GMF-orientation toward modulated magnetic north on the magnetic north–south axis, and one that did not. By contrast, when the subjects were normally fed (Table S2), Group 1 but not Group 2 showed a significant decrease in correct orientation rate with food-association (Fig. 1D). Subjects were then tested to identify modulated magnetic north randomly set on the true magnetic east–west axis. Similar to the results in Fig. 1B, the orientation rate with food-association increased in Group 1 and decreased in Group 2, compared to no-association with starvation (Fig. S4, Table S2). In our previous study, the ambient GMF was thought to be an unconditioned stimulus during the association phase31. Therefore, we examined whether sensing the ambient GMF during association was necessary for correct magnetic orientation on the magnetic north–south axis, as shown in Fig. 1B. Under a near-zero GMF condition during the association phase, neither starved group demonstrated a significant difference in correct orientation rate with and without food association (Fig. 1E), indicating that sensing the ambient GMF prior to the test was necessary for correct magnetic orientation in both groups. These results show that there are two groups with different magnetic sensitivity in ambient GMF-orientation, depending on the food context./p> 0.9750 (confidence interval, − 0.2170, − 0.0820) for the data of no-association and food-association in Group 1, and 1.0000 > 0.9750 (confidence interval, − 0.0801, 0.0786) for the data of no-association in Group 1 and Group 2 by a percentile bootstrap analysis (see Fig. S2); horizontal dashed lines, 0.5 for correct orientation rate; error bars, standard error of the mean (SEM)./p> 350 nm light were the same as those in Fig. 1, B or D. Data points connected by straight lines and dashed lines were obtained from food-association and no-association, respectively. §, P < 0.05 by one-sample t-test; *, P < 0.05; ***, P < 0.005; *****, P < 0.0005; and n.s., not significant by paired sample t-test between the corresponding data from food- and no-association; #, P < 0.01 by paired sample t-test between the data from > 400 nm and > 500 nm in food-association. (E) Correct magnetic orientation rate with the different light conditions in Group 1 starved. §, P < 0.05 by one-sample t-test; *, P < 0.05; and n.s., not significant by paired sample t-test; †, significant between the data from > 350 nm and > 400 nm in no-association; N. S., not significant by a percentile bootstrap analysis (see Appendixes S1 and S2); horizontal dashed lines, 0.5 for correct orientation rate; error bars, standard error of the mean (SEM). Group 1, n = 20 and Group 2, n = 14./p> 400 nm light, while the orientation rates were dramatically reversed under > 500 nm light (Fig. 2A). This result indicates that UV-A–blue (350–500 nm) and green (500–570 nm) light are either necessary for, or inhibit, correct magnetic orientation and that these effects occur in different directions for the two wavelength ranges depending on the association conditions. This finding is reminiscent of the antagonistic effect of < 450 nm and > 500 nm light on magnetic orientation in newts and flies38. The unstarved Group 1 subjects showed a low orientation rate under > 400 nm light with no-association, suggesting that UV-A light (350–400 nm) was helpful for correct orientation under the full wavelength whereas blue light (400–500 nm) decreased the orientation rate (Fig. 2B). By contrast, Group 2 subjects demonstrated no significant differences in orientation rate for changes of wavelength and association conditions, with or without starvation (Fig. 2C,D). However, there was a significant change in the rate for > 400 nm light compared to the full wavelength range, wherein the effect of UV-A light was not negligible and there was a notable rate under red light (> 600 nm) with food-association (Fig. 2C). There were no significant differences between orientation rates in the dark condition by association, starvation, or group, except for a slightly higher rate in starved Group 2 with food-association, indicating that light was crucial for correct magnetic orientation. To dissect the interplay among light wavelengths, blue light alone was sufficient to increase the rate in starved Group 1 subjects (Fig. 2E), suggesting that together with the data in Fig. 2A red light disrupted an increase in the rate elicited by green light, but not by blue light, with the food-association. Importantly, this result indicates that blue light plays a pivotal role in magnetic orientation by overcoming the effect of red light. In addition, UV-A light alone produced a distinct magnetic orientation profile, depending on the group and food context (Fig. S5). These results demonstrate that human geomagnetic orientation is highly sensitive to light wavelength, and that blue light plays a critical role in orientation./p> 400 nm light conditions using SPSS 23 (IBM, USA). Following the principal component analysis calculation, the k-means clustering algorithm—one of the unsupervised learning methods—was used to objectively classify the groups58. The number of groups was two, and the distance between the center of the cluster and all points was Euclidean distance. The classification boundary was marked with the perpendicular bisector from the centers of the two groups. The first two principal components accounted for a significant portion of the total variance (73.1%; PC1 = 40.8%, PC2 = 32.3%). Statistical values are presented as mean ± SEM./p>
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