Экология жизни. Наука и открытия: Человек освоил морские глубины и воздушные просторы, проник в тайны космоса и земных недр. Он научился противостоять многим болезням

Человек освоил морские глубины и воздушные просторы, проник в тайны космоса и земных недр. Он научился противостоять многим болезням и стал жить дольше. Он пытается манипулировать генами, «выращивать» органы для трансплантации и путем клонирования «творить» живых существ.

Но для него по-прежнему остается величайшей загадкой, как функционирует его собственный мозг, как с помощью обычных электрических импульсов и небольшого набора нейромедиаторов нервная система не только координирует работу миллиардов клеток организма, но и обеспечивает возможность познавать, мыслить, запоминать, испытывать широчайшую гамму эмоций.

На пути к постижению этих процессов человек должен, прежде всего, понять, как функционируют отдельные нервные клетки (нейроны).

Величайшая загадка - как функционирует мозг

Живые электросети

По приблизительным оценкам, в нервной системе человека более 100 млрд нейронов . Все структуры нервной клетки ориентированы на выполнение важнейшей для организма задачи – получение, переработка, проведение и передача информации, закодированной в виде электрических или химических сигналов (нервных импульсов).

Нейрон состоит из тела диаметром от 3 до 100 мкм, содержащего ядро, развитый белок-синтезирующий аппарат и другие органеллы, а также отростков: одного аксона, и нескольких, как правило, ветвящихся, дендритов. Длина аксонов обычно заметно превосходит размеры дентритов, в отдельных случаях достигая десятков сантиметров и даже метров.

Например, гигантский аксон кальмараимеет толщину около 1 мм и несколько метров в длину; экспериментаторы не преминули воспользоваться такой удобной моделью, и опыты именно с нейронами кальмаров послужили выяснению механизма передачи нервных импульсов.

Снаружи нервная клетка окружена оболочкой (цитолеммой), которая не только обеспечивает обмен веществ между клеткой и окружающей средой, но также способна проводить нервный импульс.

Дело в том, что между внутреннней поверхностью мембраны нейрона и внешней средой постоянно поддерживается разность электрических потенциалов. Это происходит благодаря работе так называемых «ионных насосов» – белковых комплексов, осуществляющих активный транспорт положительно заряженных ионов калия и натрия через мембрану.

Такой активный перенос, а также постоянно протекающая пассивная диффузия ионов через поры в мембране обуславливают в покое отрицательный относительно внешней среды заряд с внутренней стороны мембраны нейрона.

Если раздражение нейрона превышает определенную пороговую величину, то в точке стимуляции возникает серия химических и электрических изменений (активное поступление ионов натрия в нейрон и кратковременное изменение заряда с внутренней стороны мембраны с отрицательного на положительный), которые распространяются по всей нервной клетке.

В отличие от простого электрического разряда, который из-за сопротивления нейрона будет постепенно ослабевать и сумеет преодолеть лишь короткое расстояние, нервный импульс в процессе распространения постоянно восстанавливается .

Основными функциями нервной клетки являются:

• восприятие внешних раздражений (рецепторная функция),
• их переработка (интегративная функция),
• передача нервных влияний на другие нейроны или различные рабочие органы (эффекторная функция).

По дендритам – инженеры назвали бы их «приемниками» – импульсы поступают в тело нервной клетки, а по аксону – «передатчику» – идут от ее тела к мышцам, железам или другим нейронам.

В зоне контакта

Аксон имеет тысячи ответвлений, которые тянутся к дендритам других нейронов. Зона функционального контакта аксонов и дендритов называется синапсом .

Чем больше синапсов на нервной клетке, тем больше воспринимается различных раздражений и, следовательно, шире сфера влияний на ее деятельность и возможность участия нервной клетки в разнообразных реакциях организма. На телах крупных мотонейронов спинного мозга может насчитываться до 20 тыс синапсов.

В синапсе происходит преобразование электрических сигналов в химические и обратно. Передача возбуждения осуществляется с помощью биологически активных веществ – нейромедиаторов (ацетилхолина, адреналина, некоторых аминокислот, нейропептидов и др.). О ни содержатся в особых пузырьках, находящихся в окончаниях аксонов – пресинаптической части.

Когда нервный импульс достигает пресинаптической части, происходит выброс нейромедиаторов в синаптическую щель, они связываются с рецепторами, расположенными на теле или отростках второго нейрона (постсинаптической части), что приводит к генерации электрического сигнала – постсинаптического потенциала.

Величина электрического сигнала прямо пропорциональна количеству нейромедиатора.

Одни синапсы вызывают деполяризацию нейрона, другие – гиперполяризацию; первые являются возбуждающими, вторые – тормозящими.

После прекращения выделения медиатора происходит удаление его остатков из синаптической щели и возвращение рецепторов постсинаптической мембраны в исходное состояние. Результат суммации сотен и тысяч возбуждающих и тормозных импульсов, одновременно стекающихся к нейрону, определяет, будет ли он в данный момент генерировать нервный импульс.

Нейрокомпьютеры

Попытка смоделировать принципы работы биологических нейронных сетей привела к созданию такого устройства переработки информации как нейрокомпьютер .

В отличие от цифровых систем, представляющих собой комбинации процессорных и запоминающих блоков, нейропроцессоры содержат память, распределенную в связях (своего рода синапсах) между очень простыми процессорами, которые формально могут быть названы нейронами.

Нейрокомпьютеры не программируют в традиционном смысле этого слова, а «обучают», настраивая эффективность всех «синаптических» связей между составляющими их «нейронами».

Основными сферами применения нейрокомпьютеров их разработчики видят:

• распознавание визуальных и звуковых образов;
• экономическое, финансовое, политическое прогнозирование;
• управление в реальном времени производственными процессами, ракетами, самолетами;
• оптимизация при конструировании технических устройств и т.д.

«Голова – предмет темный…»

Нейроны можно разбить на три большие группы:

• рецепторные,
• промежуточные,
• эффекторные.

Рецепторные нейроны обеспечивают ввод в мозг сенсорной информации. Они трансформируют сигналы, поступающие на органы чувств (оптические сигналы в сетчатке глаза, акустические – в ушной улитке, обонятельные – в хеморецепторах носа и др.), в электрическую импульсацию своих аксонов.

Промежуточные нейроны осуществляют обработку информации, получаемой от рецепторов, и генерируют управляющие сигналы для эффекторов. Нейроны этой группы образуют центральную нервную систему (ЦНС).

Эффекторные нейроны передают приходящие на них сигналы исполнительным органам. Результат деятельности нервной системы – та или иная активность, в основе которой лежит сокращение или расслабление мышц либо секреция или прекращение секреции желез. Именно с работой мышц и желез связан любой способ нашего самовыражения.

Если принципы функционирования рецепторных и эффекторных нейронов более или менее понятны ученым, то промежуточный этап, на котором организм «переваривает» поступившую информацию и принимает решение о том, как на нее отреагировать, понятен лишь на уровне простейших рефлекторных дуг.

В большинстве же случаев нейрофизиологический механизм формирования тех или иных реакций остается загадкой. Не даром в научно-популярной литературе головной мозг человека часто сравнивают с «черным ящиком».

«…В вашей голове живут 30 млрд нейронов, хранящих ваши знания, навыки, накопленный жизненный опыт. После 25 лет размышлений данный факт кажется мне не менее поразительным, чем раньше. Тончайшая пленка, состоящая из нервных клеток, видит, чувствует, творит наше мировоззрение. Это просто невероятно! Наслаждение теплотой летнего дня и смелые мечты о будущем – все создается этими клетками… Ничего другого не существует: никакой магии, никакого специального соуса, только нейроны, исполняющие информационный танец,» – писал в своей книге «Об интеллекте» известнейший разработчик компьютеров, основатель Редвудского института нейрологии (США) Джефф Хокинс.

Уже более полувека тысячи ученых-нейрофизиологов во всем мире пытаются понять хореографию этого «информационного танца», однако на сегодня известны лишь его отдельные фигуры и па, не позволяющие создать универсальную теорию функционирования головного мозга.

Следует отметить, что многие работы в области нейрофизиологии посвящены так называемой «функциональной локализации» – выяснению того, какой нейрон, группа нейронов или целая область мозга активируется в тех или иных ситуациях.

На сегодня накоплен огромный массив информации о том, какие нейроны у человека, крысы, обезьяны избирательно активируются при наблюдении различных объектов, вдыхании феромонов, прослушивании музыки, разучивании стихотворений и т.д.

Правда, иногда подобные опыты кажутся несколько курьезными. Так, еще в 70-е годы прошлого века одним из исследователей в мозге у крысы были обнаружены «нейроны зеленого крокодильчика»: эти клетки активировались, когда бегущее по лабиринту животное среди прочих предметов натыкалось на уже знакомую ему игрушку маленького зеленого крокодильчика.

А другим ученым позднее в мозге у человека был локализован нейрон, «реагирующий» на фотографию президента США Била Клинтона.

Все эти данные подтверждают теорию о том, что нейроны в головном мозге специализированы , однако ни в коей мере не объясняют, почему и каким образом происходит эта специализация.

Лишь в общих чертах понятны ученым нейрофизиологические механизмы обучения и памяти. Предполагается, что в процессе запоминания информации происходит формирование новых функциональных контактов между нейронами коры головного мозга.

Иными словами, нейрофизиологическим «следом» памяти являются синапсы. Чем больше возникает новых синапсов, тем «богаче» память индивидуума. Типичная клетка в коре головного мозга образует несколько (до 10) тысяч синапсов. С учетом общего числа нейронов коры получается, что всего здесь могут сформироваться сотни миллиардов функциональных контактов!

Под влиянием каких-либо ощущений, мыслей или эмоций происходит припоминание – возбуждение отдельных нейронов активизирует весь ансамбль, ответственный за хранение той или иной информации.

В 2000 г шведскому фармакологу Арвиду Карлссону и американским нейробиологам Полу Грингарду и Эрику Кенделу была присуждена Нобелевская премия по физиологии и медицине за открытия, касающиеся «передачи сигналов в нервной системе».

Ученые продемонстрировали, что память большинства живых существ работает благодаря действию так называемых нейротрансмиттеров – дофамина, норадреналина и серотонина , эффект которых в отличие от классических нейромедиаторов развивается не за миллисекунды, а за сотни миллисекунд, секунды и даже часы. Именно этим и обусловлено их длительное, модулирующее влияние на функции нервных клеток, их роль в управлении сложными состояниями нервной системы – воспоминаниями, эмоциями, настроениями.

Следует также отметить, что величина сигнала, генерируемого на постсинаптической мембране, может быть различной даже при одинаковой величине исходного сигнала, достигшего пресинаптической части. Эти различия определяет так называемая эффективность, или вес, синапса, который может изменяться в процессе функционирования межнейронного контакта.

По мнению многих исследователей, изменение эффективности синапсов также играет немаловажную роль в работе памяти. Возможно, часто используемая человеком информация хранится в нейронных сетях, связанных высокоэффективными синапсами, и поэтому быстро и легко «вспоминается». В то же время, синапсы, участвующие в хранении второстепенных, редко «извлекаемых» данных, по-видимому, характеризуются низкой эффективностью.

А все-таки они восстанавливаются!

Одна из наиболее волнующих с медицинской точки зрения проблем нейробиологии – возможность регенерации нервной ткани . Известно, что перерезанные или поврежденные волокна нейронов периферической нервной системы, окруженные неврилеммой (оболочкой из специализированных клеток), могут регенерировать, если тело клетки сохранилось в целости. Ниже места перерезки неврилемма сохраняется в виде трубчатой структуры, и та часть аксона, которая осталась связанной с телом клетки, растет по этой трубке, пока не достигнет нервного окончания. Таким образом восстанавливается функция поврежденного нейрона.

Аксоны в ЦНС не окружены неврилеммой и поэтому, по-видимому, не способны вновь прорастать к месту прежнего окончания.

В то же время, до недавнего времени нейрофизиологи считали, что в течение жизни человека новые нейроны в ЦНС не образуются.

«Нервные клетки не восстанавливаются!», – предостерегали нас ученые. Предполагалось, что поддержание нервной системы в «рабочем состоянии» даже при серьезных заболеваниях и травмах происходит благодаря ее исключительной пластичности: функции погибших нейронов берут на себя их оставшиеся в живых «коллеги», которые увеличиваются в размерах и формируют новые связи.

Высокую, но не беспредельную эффективность подобной компенсации можно проиллюстрировать на примере болезни Паркинсона, при которой происходит постепенное отмирание нейронов. Оказывается, пока в головном мозге не погибнет около 90% нейронов, клинические симптомы заболевания (дрожание конечностей, неустойчивая походка, слабоумие) не проявляются, то есть человек выглядит практически здоровым. Получается, что одна живая нервная клетка может функционально заменить девять погибших!

В настоящее время доказано, что в головном мозге взрослых млекопитающих образование новых нервных клеток (нейрогенез) все же происходит. Еще в 1965 г было показано, что новые нейроны регулярно появляются у взрослых крыс в гиппокампе – области мозга отвечающей за ранние фазы обучения и памяти.

Спустя 15 лет ученые показали, что в мозге птиц новые нервные клетки появляются на протяжении всей жизни. Однако исследования мозга взрослых приматов на предмет нейрогенеза не давали обнадеживающих результатов.

Лишь около 10 лет назад американские ученые разработали методику, которая доказала, что в мозге обезьян в течение всей жизнииз нейрональных стволовых клеток продуцируются новые нейроны. Исследователи вводили животным специальное вещество-метку (бромдиоксиуридин), которое включалось в ДНК только делящихся клеток.

Так было обнаружено, что новые клетки начинали размножаться в субвентрикулярной зоне и уже оттуда мигрировали в кору, где и созревали до взрослого состояния. Новые нейроны обнаруживались в зонах головного мозга, связанных с когнитивными функциями, и не возникали в зонах, реализующих более примитивный уровень анализа.

В связи с этим ученые предположили, что новые нейроны могут быть важны для процесса обучения и памяти .

В пользу данной гипотезы говорит также следующее: большой процент новых нейронов гибнет в первые недели после того, как они родились; однако в тех ситуациях, когда происходит постоянное обучение, доля выживших нейронов значительно выше, чем тогда, когда они «не востребованы» – когда животное лишено возможности образовывать новый опыт.

На сегодня установлены универсальные механизмы гибели нейронов при различных заболеваниях:

1) повышение уровня свободных радикалов и окислительное повреждение мембран нейронов;

2) нарушение деятельности митохондрий нейронов;

3) неблагоприятное действие избытка возбуждающих нейротрансмиттеров глутамата и аспартата, приводящее к гиперактивации специфических рецепторов, избыточному накоплению внутриклеточного кальция, развитию окислительного стресса и гибели нейрона (феномен эксайтотоксичности).

Исходя из этого, в качестве лекарственных средств – нейропротекторов в неврологии используют:

• препараты с антиоксидантными свойствами (витамины Е и С, др.),
• корректоры тканевого дыхания (коэнзим Q10, янтарная кислота, рибофлавини, др),
• а также блокаторы рецепторов глутамата (мемантин, др.).

Примерно в то же время была подтверждена возможность появления новых нейронов из стволовых клеток в головном мозге взрослого человека: патологоанатомическое исследование пациентов, получавших при жизни бромдиоксиуридин с терапевтической целью, показало, что нейроны, содержащие данное вещество-метку, обнаруживаются практически во всех отделах мозга, включая кору больших полушарий.

Этот феномен всесторонне исследуется с целью лечения различных нейродегенеративных заболеваний, прежде всего болезней Альцгеймера и Паркинсона, ставших настоящим бичом для «стареющего» населения развитых стран.

В экспериментах для трансплантации используют как нейрональные стволовые клетки, которые и у эмбриона, и у взрослого человека располагаются вокруг желудочков головного мозга, так и эмбриональные стволовые клетки, способные превращаться практически в любые клетки организма.

К сожалению, на сегодняшний день врачи не могут разрешить основную проблему, связанную с пересадкой нейрональных стволовых клеток: их активное размножение в организме реципиента в 30-40% случаев приводит к образованию злокачественных опухолей.

Несмотря на это, специалисты не теряют оптимизма и называют трансплантацию стволовых клетокодним из наиболее перспективных подходов в терапии нейродегенеративных заболеваний. опубликовано . Если у вас возникли вопросы по этой теме, задайте их специалистам и читателям нашего проекта .

Искусственный интеллект (искусственные нейронные сети) «думает» несколько иначе, чем люди. Его «взгляд» на реальность, представляемую в виде фотографий, которые ему представляют для просмотра, после обработки его «мозгом» выглядят сюрреалистично, если не сказать больше.

Искусственный интеллект, это нейронные сети — специальный алгоритм распознавания предметов от Google. Для того чтобы понять, как созданная ими система «думает», команда разработчиков «попросила» её создать образы, основанные на определенных запросах. Результаты, показывающие то, как эта сеть искусственного интеллекта интерпретирует окружающий мир, получились удивительными, а иногда завораживающими.

В новом докладе под названием «Инсептионизм: углубление в нейронные сети» исследовательская группа Google подробнейшим образом анализирует работу искусственных нейронных сетей, особенно в качестве программного обеспечения, предназначенного для распознавания изображений.

Красное дерево

Команда исследователей попробовала «научить» сеть, показывая ей примеры изображений, которые она должна была запомнить. Например, чтобы научить искусственный интеллект, что означает слово «горы», они показывали ей различные фото гор.

Гора МакКовен

Тем не менее, они получили довольно странные результаты, когда попросили сеть создать собственное изображение на основе того, что она «выучила». В одном случае, когда ей велели нарисовать гантели, сеть создала картинку, где объединила металл и человеческие руки, вероятно, из-за того, что каждый образ с гантелями, который был ей показан, включал в себя руки, держащие гантели.

Повторяющиеся места

В некоторых иных тестах команда исследователей попросила нейронные сети найти на изображениях конкретные вещи, которых на самом деле там не было. Идея заключалась в том, чтобы заставить искусственный интеллект модифицировать начальное изображение для получения желаемого объекта.

Генерирование изображений

Во ходе других испытаний сотрудники Google сказали сети ИИ производить случайные изображения без подсказок, основываясь лишь на случайных нейронных воспоминаниях, присутствующих в статической памяти.

Исследователи Google говорят о таких случайно генерируемых изображениях, как о «снах» искусственной нейронной сети.

Оказывается, ИИ может спать и видеть удивительных овец вместе с деформированными птицами и множеством глаз…

…И может также видеть много других сумасшедших визуальных изображений. Наверно так выглядит «Властелин Колец», если смотреть его под ЛСД или в состоянии белой горячки.

Если считать картины искусственного интеллекта отчасти примером модернистского искусства, то вероятно, весьма приемлемо, что искуственный интеллект использовал несколько приемов Эдварда Мунка, с помощью которых тот создавал «Крик».

Но почему так много глаз? Откуда эта… собака на картине?

Другие изображения оказались необыкновенно красивыми и сложными одновременно. Команда Google планирует продолжить свое наблюдение за тем, какие образы формируются на глубоких нейронных уровнях, поскольку она решила продолжить обучение искусственного интеллекта, чтобы тот смог лучше распознавать необходимые изображения.

На новость об умении нейронных сетей создавать свои картины, исходя из загруженной фотографии обратили пользователи интернетом.

К сожалению, воспользоваться сервисом могут только опытные пользователи. Снимки же в социальных сетях собираются под хештегом #deepdream.

Вот, например, кадры из фильма “Кавказская пленница”:

А вот обычная обычная шаурма:

Борис Ельцин:

Водка и сало выглядят вообще неузнаваемо.

Мона Лиза Леонардо да Винчи

Как замечают пользователи, много снимков получается с мордами собак и их глаз. Причина, по которой нейросети их показывают в большинстве случаев, это то, что “обучали” программу на очень большом количестве фото именно этих домашних животных.

Ещё одно научное открытие вызвало мой интерес в контексте причин мифотворчества, которое вписывается в бинарную структуру мозга и мышления, вынуждающую человека мыслить на двух уровнях - левополушарном, рациональном, логическом и правополушарном, образно-символическом и мифологическом. И как может быть иначе, если мы мыслим всем телом?

Смотрим у matveychev_oleg в Материализация событий в Вашей жизни начинается на квантовом уровне

Доктор Джо Диспенза (Joe Dispenza) стал одним из первых, кто начал исследовать влияние сознания на реальность с научной точки зрения. Его теория взаимосвязи между материей и сознанием принесла ему мировую известность после выхода документального фильма «Мы знаем, что делает сигнал».

Ключевое открытие, сделанное Джо Диспензой, заключается в том, что мозг не отличает физические переживания от душевных. Грубо говоря, клетки «серого вещества» абсолютно не отличают реальное, т.е. материальное, от воображаемого, т.е. от мыслей!

Мало кто знает, что исследования доктора в области сознания и нейрофизиологии начались с трагического опыта. После того, как Джо Диспенза был сбит машиной, врачи предложили ему скрепить поврежденные позвонки с помощью импланта, который впоследствии мог привести к пожизненным болям. Только так, по мнению врачей, он смог бы снова ходить.

Но Диспенза решил бросить вывоз традиционной медицине и восстановить свое здоровье с помощью силы мысли. Всего через 9 месяцев терапии Диспенза снова мог ходить. Это и послужило толчком к исследованию возможностей сознания.

Первым шагом на этом пути стало общение с людьми, пережившими опыт «спонтанной ремиссии». Это спонтанное и невозможное с точки зрения врачей исцеление человека от тяжелого заболевания без применения традиционного лечения. В ходе опроса Диспенза выяснил, что все люди, прошедшие через подобный опыт, были убеждены в том, что мысль первична по отношению к материи и может исцелять любые заболевания.

Нейронные сети

Теория доктора Диспензы утверждает, что каждый раз, переживая какой-либо опыт, мы «активируем» огромное количество нейронов в нашем мозге, которые в свою очередь влияют на наше физическое состояние.

Именно феноменальная сила сознания, благодаря способности к концентрации, создает так называемые синаптические связи - связи между нейронами. Повторяющиеся переживания (ситуации, мысли, чувства) создают устойчивые нейронные связи, называемые нейронными сетями. Каждая сеть является, по сути, определенным воспоминанием, на основе которого наше тело в будущем реагирует на похожие объекты и ситуации.

Согласно Диспензе, все наше прошлое «записано» в нейросетях мозга, которые формируют то, как мы воспринимаем и ощущаем мир в целом и его конкретные объекты в частности. Таким образом, нам лишь кажется, что наши реакции спонтанны. На самом деле, большинство из них запрограммировано устойчивыми нейронными связями. Каждый объект (стимул) активирует ту или иную нейронную сеть, которая в свою очередь вызывает набор определенных химических реакций в организме.

Эти химические реакции заставляют нас действовать или чувствовать себя определенным образом - бежать или застывать на месте, радоваться или огорчаться, возбуждаться или впадать в апатию и т.д. Все наши эмоциональные реакции - не более чем результат химических процессов, обусловленных сложившимися нейросетями, и основываются они на прошлом опыте. Другими словами, в 99% случаев мы воспринимаем реальность не такой, какая она есть, а интерпретируем ее на основе готовых образов из прошлого.

Основное правило нейрофизиологии звучит так: нервы, которые используются вместе, соединяются. Это значит, что нейросети образуются в результате повторения и закрепления опыта. Если же опыт долгое время не воспроизводится, то нейросети распадаются. Таким образом, привычка образуется в результате регулярного «нажимания» кнопки одной и той же нейросети. Так формируются автоматические реакции и условные рефлексы - вы еще не успели подумать и осознать, что происходит, а ваше тело уже реагирует определенным образом.

Сила внимания

Только вдумайтесь: наш характер, наши привычки, наша личность являются всего лишь набором устойчивых нейросетей, которые мы в любой момент можем ослабить или укрепить благодаря осознанному восприятию действительности! Концентрируя внимание осознанно и выборочно на том, чего мы хотим достичь, мы создаем новые нейронные сети.

Раньше ученые считали, что мозг является статичным, но исследования нейрофизиологов показывают, что абсолютно каждый малейший опыт производит в нем тысячи и миллионы нейронных изменений, которые отражаются на организме в целом. В своей книге «Эволюция нашего мозга, наука изменять наше сознание» Джо Диспенза задает логичный вопрос: если мы будем с помощью нашего мышления вызывать в организме определенные негативные состояния, то не станет ли в итоге это аномальное состояние нормой?

Диспенза провел специальный эксперимент для подтверждения возможностей нашего сознания.

Люди из одной группы в течение часа ежедневно нажимали на пружинистый механизм одним и тем же пальцем. Люди из другой группы должны были только представлять, что нажимают. В результате пальцы людей из первой группы окрепли на 30%, а из второй - на 22%. Такое влияние чисто мысленной практики на физические параметры - результат работы нейронных сетей. Так Джо Диспенза доказал, что для мозга и нейронов нет никакой разницы между реальным и мысленным опытом. А значит, если мы уделяем внимание негативным мыслям, наш мозг воспринимает их как реальность и вызывает соответствующие изменения в теле. Например, болезнь, страх, депрессию, всплеск агрессии и т.д.

Откуда грабли?

Еще один вывод из исследований Диспензы касается наших эмоций. Устойчивые нейронные сети формируют неосознанные паттерны эмоционального поведения, т.е. склонность к тем или иным формам эмоционального реагирования. В свою очередь, это ведет к повторяющемуся опыту в жизни.

Мы наступаем на одни и те же грабли только потому, что не осознаем причины их появления! А причина проста - каждая эмоция «ощущается» вследствие выброса в тело определенного набора химических веществ, и наш организм просто становится в некотором роде «зависим» от этих химических сочетаний. Осознав эту зависимость именно как физиологическую зависимость от химических веществ, мы можем от нее избавиться.

Необходим только сознательный подход.

Сегодня посмотрела лекцию Джо Диспенза «Сломай привычку быть собой» и подумалось: «Таким ученым золотые памятники надо ставить…» Биохимик, нейрофизиолог, нейропсихолог, хиропрактик, отец троих детей (двое из которых по инициативе Диспензы родились под водой, хотя 23 года назад в США этот способ считался полным сумасшествием) и очень обаятельный в общении человек. Лекции читает с таким искрометным юмором, о нейрофизиологии говорит настолько простым и понятным языком — настоящий энтузиаст от науки, просвещающий обычных людей, щедро делясь своим 20-летним научным опытом.

В своих объяснениях он активно использует последние достижения квантовой физики и говорит об уже наступившем времени, когда людям сейчас мало просто узнать о чем-то, но теперь они обязаны применять свои знания на практике:

«Зачем ждать какого-то особого момента или начала нового года для того, чтобы начать кардинально менять свое мышление и жизнь к лучшему? Просто начинайте это делать прямо сейчас: перестаньте проявлять часто повторяющиеся ежедневные негативные моменты поведения, от которых хотите избавиться, например, скажите себе утром:»Сегодня я проживу день, никого не осуждая» или «Сегодня я не буду ныть и жаловаться на все подряд» или «Не буду сегодня раздражаться»….

Старайтесь делать что-то в другом порядке, например, если сначала умывались, а потом чистили зубы, сделайте наоборот. Или возьмите и простите кого-нибудь. Просто так. Ломайте привычные конструкции!!! И вы почувствуете необычные и очень приятные ощущения, вам понравится, уж не говоря о тех глобальных процессах в своем теле и сознании, которые вы этим запустите! Начните привыкать размышлять о себе и беседовать с собой, как с лучшим другом.

Изменение мышления приводит к глубоким изменениям и в физическом теле. Если человек взял и задумался, беспристрастно посмотрев на себя со стороны:

«Кто я?
Почему мне плохо?
Почему я живу так, как не хочу?
Что мне нужно в себе изменить?
Что именно мне мешает?
От чего я хочу избавиться?» и т.д. и почувствовал острое желание не реагировать, как прежде, или не делать чего-то, как прежде,- это значит, что он прошел через процесс «осознания».

Это внутренняя эволюция. В этот момент он совершил скачок. Соответственно личность начинает меняться, а новой личности нужно новое тело.

Так происходят спонтанные исцеления: с новым сознанием болезнь больше не может оставаться в теле, т.к. меняется вся биохимия организма (мы меняем мысли, а от этого меняется набор химических элементов, участвующих в процессах, наша внутренняя среда становится токсичной для болезни), и человек выздоравливает.

Зависимое поведение (т.е. аддикцию к чему угодно: от видеоигр до раздражительности) можно определить очень легко: это то, что вам трудно остановить, когда вы хотите.

Если не можете отлипнуть от компьютера и проверяете свою страницу в соцсети каждые 5 минут, или понимаете, например, что раздражительность мешает вашим отношениям, но не можете перестать раздражаться, — знайте, что у вас зависимость не только на ментальном уровне, но и на биохимическом (ваше тело требует вброса гормонов, отвечающих за данное состояние).

Научно доказано, что действие химических элементов длится период от 30 секунд до 2 минут, и если вы продолжаете испытывать то или иное состояние дольше, знайте, что все остальное время вы искусственно поддерживаете его в себе, мыслями провоцируя цикличное возбуждение нейросети и повторный выброс нежелательных гормонов, вызывающих негативные эмоции, т.е. вы сами поддерживаете в себе это состояние!

По большому счету, вы добровольно выбираете свое самочувствие. Лучший совет для таких ситуаций — научитесь переключать свое внимание на что-то другое: природа, спорт, просмотр комедии, да что угодно, способное отвлечь и переключить вас. Резкая перефокусировка внимания позволит ослабить и «потушить» действие гормонов, отвечающих на негативное состояние. Эта способность называется нейропластичностью.

И чем лучше вы разовьете в себе это качество, тем легче вам будет управлять своими реакциями, что, по цепочке, приведет к огромному множеству изменений в вашем восприятии внешнего мира и внутреннему состоянию. Данный процесс и называется эволюцией.

Потому что новые мысли приводят к новому выбору, новый выбор ведет к новому поведению, новое поведение ведет к новому опыту, новый опыт ведет к новым эмоциям, которые, вместе с новой информацией из окружающего мира, начинают менять ваши гены эпигенетически (т.е. вторично). А потом эти новые эмоции, в свою очередь, начинают вызывать новые мысли, и так вы развиваете самоуважение, уверенность в себе и т.д. Именно таким образом мы можем усовершенствовать себя и, соответственно, свою жизнь.

Депрессия — тоже яркий пример зависимости . Любое состояние зависимости говорит о биохимическом дисбалансе в теле, а также о дисбалансе в работе связи «сознание-тело»

Самая большая ошибка людей в том, что они ассоциируют свои эмоции и линии поведения со своей личностью: мы так и говорим «Я нервный», «Я слабовольный», «Я больной», «Я несчастный» и т.д. Они считают, что проявление определенных эмоций идентифицирует их личность, поэтому постоянно подсознательно стремятся повторять схему реагирования или состояние (например, физическую болезнь или депрессию), как бы подтверждая себе каждый раз, кто они такие. Даже если сами очень страдают при этом! Огромное заблуждение. Любое нежелательное состояние можно при желании убрать, а возможности каждого человека ограничены только его фантазией.

И когда хотите изменений в жизни, представьте четко, чего именно вы желаете, но не разрабатывайте в уме «жесткий план» того, КАК ИМЕННО это произойдет, для возможности «выбора» самого лучшего для вас варианта, который может оказаться совершенно неожиданным.

Достаточно внутренне расслабиться и попытаться порадоваться от души тому, что еще не произошло, но обязательно произойдет. Знаете почему? Потому что на квантовом уровне реальности это уже произошло, при условии, что вы четко представили и от души порадовались. Именно с квантового уровня начинается зарождение материализации событий.

Так начните действовать сначала там. Люди привыкли радоваться только тому, что «можно потрогать», что уже реализовалось. Но мы не привыкли доверять самим себе и своим способностям к СО-ТВОРЕНИЮ реальности, хотя занимаемся этим каждый день и, в основном, на негативной волне. Достаточно вспомнить, как часто реализуются наши опасения, хотя эти события ведь тоже сформированы нами, только без контроля… А вот когда вы выработаете в себе способность к контролю над мышлением и эмоциями, начнут происходить настоящие чудеса.

Поверьте, я могу привести тысячи прекрасных и воодушевляющих примеров. Знаете, когда кто-то улыбается и говорит, что что-то произойдет, а его спрашивают: «Откуда ты знаешь?», а он спокойно отвечает: «Просто знаю…». Это яркий пример контролируемой реализации событий… Уверен, что абсолютно каждый хоть раз испытывал это особое состояние.»

Вот так просто о сложном рассказывает Джо Диспенза. Всем горячо посоветую его книги, как только их переведут на русский и начнут продавать в России.

«Самой главной нашей привычкой должна стать привычка быть самими собой».

Joe Dispenza

И еще Диспенза советует: никогда не переставайте учиться. Лучше всего информация усваивается, когда человек удивлен. Старайтесь каждый день узнавать что-то новое — это развивает и тренирует ваш мозг, создавая новые нейронные связи, что в свою очередь, будет менять и развивать вашу способность к осознанному мышлению, которое поможет вам смоделировать вашу собственную счастливую и полноценную реальность.

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение - что на самом деле означают все эти нынче популярные понятия? Для большинства непосвященных людей, коим являюсь и я сам, они всегда казались чем-то фантастическим, но на самом деле суть их лежит на поверхности. У меня давно созревала идея написать простым языком об искусственных нейронных сетях. Узнать самому и рассказать другим, что представляет собой эта технология, как она работает, рассмотреть ее историю и перспективы. В этой статье я постарался не залезать в дебри, а просто и популярно рассказать об этом перспективном направление в мире высоких технологий.

Немного истории

Впервые понятие искусственных нейронных сетей (ИНС) возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга. Первым серьезным прорывом в этой сфере можно считать создание модели нейронных сетей МакКаллока-Питтса в 1943 году. Учеными впервые была разработана модель искусственного нейрона. Ими также была предложена конструкция сети из этих элементов для выполнения логических операций. Но самое главное, учеными было доказано, что подобная сеть способна обучаться.

Следующим важным шагом стала разработка Дональдом Хеббом первого алгоритма вычисления ИНС в 1949 году, который стал основополагающем на несколько последующих десятилетий. В 1958 году Фрэнком Розенблаттом был разработан парцептрон - система, имитирующая процессы головного мозга. В свое время технология не имела аналогов и до сих пор является основополагающей в нейронных сетях. В 1986 году практически одновременно, независимо друг от друга американскими и советскими учеными был существенно доработан основополагающий метод обучения многослойного перцептрона . В 2007 году нейронные сети перенесли второе рождение. Британский информатик Джеффри Хинтоном впервые разработал алгоритм глубокого обучения многослойных нейронных сетей, который сейчас, например, используется для работы беспилотных автомобилей.

Коротко о главном

В общем смысле слова, нейронные сети - это математические модели, работающие по принципу сетей нервных клеток животного организма. ИНС могут быть реализованы как в программируемые, так и в аппаратные решения. Для простоты восприятия нейрон можно представить, как некую ячейку, у которой имеется множество входных отверстий и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления. На каждый вход нейрона подаются действенные значения, которые затем распространяются по межнейронным связям (синопсисам). У синапсов есть один параметр - вес, благодаря которому входная информация изменяется при переходе от одного нейрона к другому. Легче всего принцип работы нейросетей можно представить на примере смешения цветов. Синий, зеленый и красный нейрон имеют разные веса. Информация того нейрона, вес которого больше будет доминирующей в следующем нейроне.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему нейроны способны выполнять очень сложные задачи.

В зависимости от области применения нейросеть можно трактовать по-разному, Например, с точки зрения машинного обучения ИНС представляет собой метод распознавания образов. С математической точки зрения - это многопараметрическая задача. С точки зрения кибернетики - модель адаптивного управления робототехникой. Для искусственного интеллекта ИНС - это основополагающее составляющее для моделирования естественного интеллекта с помощью вычислительных алгоритмов.

Основным преимуществом нейросетей над обычными алгоритмами вычисления является их возможность обучения. В общем смысле слова обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Фактически, удачное обучение нейросети означает, что система будет способна выявить верный результат на основании данных, отсутствующих в обучающей выборке.

Сегодняшнее положение

И какой бы многообещающей не была бы эта технология, пока что ИНС еще очень далеки от возможностей человеческого мозга и мышления. Тем не менее, уже сейчас нейросети применяются во многих сферах деятельности человека. Пока что они не способны принимать высокоинтеллектуальные решения, но в состоянии заменить человека там, где раньше он был необходим. Среди многочисленных областей применения ИНС можно отметить: создание самообучающихся систем производственных процессов, беспилотные транспортные средства, системы распознавания изображений, интеллектуальные охранные системы, робототехника, системы мониторинга качества, голосовые интерфейсы взаимодействия, системы аналитики и многое другое. Такое широкое распространение нейросетей помимо прочего обусловлено появлением различных способов ускорения обучения ИНС.

На сегодняшний день рынок нейронных сетей огромен - это миллиарды и миллиарды долларов. Как показывает практика, большинство технологий нейросетей по всему миру мало отличаются друг от друга. Однако применение нейросетей - это очень затратное занятие, которое в большинстве случаев могут позволить себе только крупные компании. Для разработки, обучения и тестирования нейронных сетей требуются большие вычислительные мощности, очевидно, что этого в достатке имеется у крупных игроков на рынке ИТ. Среди основных компаний, ведущих разработки в этой области можно отметить подразделение Google DeepMind, подразделение Microsoft Research, компании IBM, Facebook и Baidu.

Конечно, все это хорошо: нейросети развиваются, рынок растет, но пока что главная задача так и не решена. Человечеству не удалось создать технологию, хотя бы приближенную по возможностям к человеческому мозгу. Давайте рассмотрим основные различия между человеческим мозгом и искусственными нейросетями.

Почему нейросети еще далеки до человеческого мозга?

Самым главным отличием, которое в корне меняет принцип и эффективность работы системы - это разная передача сигналов в искусственных нейронных сетях и в биологической сети нейронов. Дело в том, что в ИНС нейроны передают значения, которые являются действительными значениями, то есть числами. В человеческом мозге осуществляется передача импульсов с фиксированной амплитудой, причем эти импульсы практически мгновенные. Отсюда вытекает целый ряд преимуществ человеческой сети нейронов.

Во-первых, линии связи в мозге намного эффективнее и экономичнее, чем в ИНС. Во-вторых, импульсная схема обеспечивает простоту реализации технологии: достаточно использование аналоговых схем вместо сложных вычислительных механизмов. В конечном счете, импульсные сети защищены от звуковых помех. Действенные числа подвержены влиянию шумов, в результате чего повышается вероятность возникновения ошибки.

Итог

Безусловно, в последнее десятилетие произошел настоящий бум развития нейронных сетей. В первую очередь это связано с тем, что процесс обучения ИНС стал намного быстрее и проще. Также стали активно разрабатываться так называемые «предобученные» нейросети, которые позволяют существенно ускорить процесс внедрения технологии. И если пока что рано говорить о том, смогут ли когда-то нейросети полностью воспроизвести возможности человеческого мозга, вероятность того, что в ближайшее десятилетие ИНС смогут заменить человека на четверти существующих профессий все больше становится похожим на правду.

Для тех, кто хочет знать больше

• Большая нейронная война: что на самом деле затевает Google
• Как когнитивные компьютеры могут изменить наше будущее

Статья на конкурс «био/мол/текст»: Клеточные процессы, обеспечивающие обмен информацией между нейронами, требуют много энергии. Высокое энергопотребление способствовало в ходе эволюции отбору наиболее эффективных механизмов кодирования и передачи информации. В этой статье вы узнаете о теоретическом подходе к изучению энергетики мозга, о его роли в исследованиях патологий, о том, какие нейроны более продвинуты, почему синапсам иногда выгодно не «срабатывать», а также, как они отбирают только нужную нейрону информацию.

Генеральный спонсор конкурса - компания : крупнейший поставщик оборудования, реагентов и расходных материалов для биологических исследований и производств.

Спонсором приза зрительских симпатий и партнером номинации «Биомедицина сегодня и завтра» выступила фирма «Инвитро ».

«Книжный» спонсор конкурса - «Альпина нон-фикшн »

Происхождение подхода

С середины ХХ века известно, что головной мозг потребляет значительную часть энергоресурсов всего организма: четверть всей глюкозы и ⅕ всего кислорода в случае высшего примата . Это вдохновило Уильяма Леви и Роберта Бакстера из Массачусетского технологического института (США) на проведение теоретического анализа энергетической эффективности кодирования информации в биологических нейронных сетях (рис. 1) . В основе исследования лежит следующая гипотеза. Поскольку энергопотребление мозга велико, ему выгодно иметь такие нейроны, которые работают наиболее эффективно - передают только полезную информацию и затрачивают при этом минимум энергии.

Это предположение оказалось справедливым: на простой модели нейронной сети авторы воспроизвели экспериментально измеренные значения некоторых параметров . В частности, рассчитанная ими оптимальная частота генерации импульсов варьирует от 6 до 43 имп./с - почти так же, как и у нейронов основания гиппокампа . Их можно подразделить на две группы по частоте импульсации: медленные (~10 имп./с) и быстрые (~40 имп./с). При этом первая группа значительно превосходит по численности вторую . Аналогичная картина наблюдается и в коре больших полушарий: медленных пирамидальных нейронов (~4-9 имп./с) в несколько раз больше, чем быстрых ингибиторных интернейронов (>100 имп./с) , . Так, видимо, мозг «предпочитает» использовать поменьше быстрых и энергозатратных нейронов, чтобы те не израсходовали все ресурсы , .

Рисунок 1. Представлены два нейрона. В одном из них фиолетовым цветом окрашен пресинаптический белок синаптофизин . Другой нейрон полностью окрашен зеленым флуоресцентным белком . Мелкие светлые крапинки - синаптические контакты между нейронами . Во вставке одна «крапинка» представлена ближе.
Группы нейронов, связанных между собой синапсами, называются нейронными сетями , . Например, в коре больших полушарий пирамидальные нейроны и интернейроны образуют обширные сети. Слаженная «концертная» работа этих клеток обусловливает наши высшие когнитивные и другие способности. Аналогичные сети, только из других типов нейронов, распределены по всему мозгу, определенным образом связаны между собой и организуют работу всего органа.

Что такое интернейроны?

Нейроны центральной нервной системы разделяются на активирующие (образуют активирующие синапсы) и тормозящие (образуют тормозящие синапсы). Последние в значительной степени представлены интернейронами , или промежуточными нейронами. В коре больших полушарий и гиппокампе они ответственны за формирование гамма-ритмов мозга , которые обеспечивают слаженную, синхронную работу других нейронов. Это крайне важно для моторных функций, восприятия сенсорной информации, формирования памяти , .

Поиск оптимума

Фактически, речь идет о задаче оптимизации : поиска максимума функции и определения параметров, при которых он достигается. В нашем случае, функция - это отношение количества полезной информации к энергозатратам. Количество полезной информации можно примерно вычислить с помощью формулы Шеннона, широко используемой в теории информации , . Для расчета энергозатрат существуют два метода, и оба дают правдоподобные результаты , . Один из них - «метод счета ионов» - основан на подсчете количества ионов Na + , попавших внутрь нейрона при том или ином сигнальном событии (ПД или ПСП, см. врезку «Что такое потенциал действия ») с последующим переводом в число молекул аденозинтрифосфата (АТФ ), главной энергетической «валюты» клеток . Второй базируется на описании ионных токов через мембрану по законам электроники и позволяет вычислить мощность эквивалентной электрической цепи нейрона, которая затем переводится в затраты АТФ .

Эти «оптимальные» значения параметров затем нужно сравнить с измеренными экспериментально и определить, насколько они отличаются. Общая картина отличий укажет на степень оптимизации данного нейрона в целом: насколько реальные, измеренные экспериментально, значения параметров совпадают с рассчитанными. Чем слабее выражены отличия, тем нейрон более близок к оптимуму и работает энергетически более эффективно, оптимально. С другой стороны, сопоставление конкретных параметров покажет, в каком конкретно качестве этот нейрон близок к «идеалу».

Далее, в контексте энергетической эффективности нейронов рассмотрены два процесса, на которых основано кодирование и передача информации в мозге. Это нервный импульс, или потенциал действия, благодаря которому информация может быть отправлена «адресату» на определенное расстояние (от микрометров до полутора метров) и синаптическая передача, лежащая в основе собственно передачи сигнала от одного нейрона на другой.

Потенциал действия

Потенциал действия (ПД ) - сигнал, которые отправляют друг другу нейроны. ПД бывают разные: быстрые и медленные, малые и большие . Зачастую они организованы в длинные последовательности (как буквы в слова), либо в короткие высокочастотные «пачки» (рис. 2).

Рисунок 2. Разные типы нейронов генерируют различные сигналы. В центре - продольный срез мозга млекопитающего. Во вставках представлены разные типы сигналов, зарегистрированные методами электрофизиологии , . а - Кортикальные (Cerebral cortex ) пирамидальные нейроны могут передавать как низкочастотные сигналы (Regular firing ), так и короткие взрывные, или пачечные, сигналы (Burst firing ). б - Для клеток Пуркинье мозжечка (Cerebellum ) характерна только пачечная активность на очень высокой частоте. в - Релейные нейроны таламуса (Thalamus ) имеют два режима активности: пачечный и тонический (Tonic firing ). г - Нейроны средней части поводка (MHb , Medial habenula ) эпиталамуса генерируют тонические сигналы низкой частоты.

Что такое потенциал действия?

1. Мембрана и ионы. Плазматическая мембрана нейрона поддерживает неравномерное распределение веществ между клеткой и внеклеточной средой (рис. 3б ) . В числе этих веществ есть и маленькие ионы, из которых для описания ПД важны К + и Nа + .
   Ионов Na + внутри клетки мало, снаружи - много. Из-за этого они постоянно стремятся попасть в клетку. Напротив, ионов К + много внутри клетки, и они норовят из нее выйти. Самостоятельно ионы этого сделать не могут, потому что мембрана для них непроницаема. Для прохождения ионов через мембрану необходимо открывание специальных белков - ионных каналов мембраны.



Рисунок 3. Нейрон, ионные каналы и потенциал действия. а - Реконструкция клетки-канделябра коры головного мозга крысы. Синим окрашены дендриты и тело нейрона (синее пятно в центре), красным - аксон (у многих типов нейронов аксон разветвлен намного больше, чем дендриты , ). Зеленые и малиновые стрелки указывают направление потока информации: дендриты и тело нейрона принимают ее, аксон - отправляет ее к другим нейронам. б - Мембрана нейрона, как и любой другой клетки, содержит ионные каналы. Зеленые кружки - ионы Na + , синие - ионы К + . в - Изменение мембранного потенциала при генерации потенциала действия (ПД) нейроном Пуркинье. Зеленая область : Na-каналы открыты, в нейрон входят ионы Na + , происходит деполяризация. Синяя область: открыты К-каналы, К + выходит, происходит реполяризация. Перекрывание зеленой и синей областей соответствует периоду, когда происходит одновременный вход Na + и выход К + .

2. Ионные каналы. Разнообразие каналов огромно , . Одни открываются в ответ на изменение мембранного потенциала, другие - при связывании лиганда (нейромедиатора в синапсе, например), третьи - в результате механических изменений мембраны и т.д. Открывание канала заключается в изменении его структуры, в результате которого через него могут проходить ионы. Некоторые каналы пропускают только определенный тип ионов, а для других характерна смешанная проводимость.
   В генерации ПД ключевую роль играют каналы, «чувствующие» мембранный потенциал, - потенциал-зависимые ионные каналы . Они открываются в ответ на изменение мембранного потенциала. Среди них нас интересуют потенциал-зависимые натриевые каналы (Na-каналы), пропускающие только ионы Na + , и потенциал-зависимые калиевые каналы (K-каналы), пропускающие только ионы К + .

ПД - это относительно сильное по амплитуде скачкообразное изменение мембранного потенциала.

3. Ионный ток и ПД. Основой ПД является ионный ток - движение ионов через ионные каналы мембраны . Так как ионы заряжены, их ток приводит к изменению суммарного заряда внутри и вне нейрона, что немедленно влечет за собой изменение мембранного потенциала.
   Генерация ПД, как правило, происходит в начальном сегменте аксона - в той его части, что примыкает к телу нейрона , . Тут сконцентрировано много Na-каналов. Если они откроются, внутрь аксона хлынет мощный ток ионов Na + , и произойдет деполяризация мембраны - уменьшение мембранного потенциала по абсолютной величине (рис. 3в ). Далее необходимо возвращение к его исходному значению - реполяризация . За это отвечают ионы К + . Когда К-каналы откроются (незадолго до максимума ПД), ионы К + начнут выходить из клетки и реполяризовать мембрану.
   Деполяризация и реполяризация - две основные фазы ПД. Помимо них выделяют еще несколько, которые из-за отсутствия необходимости здесь не рассматриваются. Детальное описание генерации ПД можно найти в , . Краткое описание ПД есть также в статьях на «Биомолекуле» , .
4. Начальный сегмент аксона и инициация ПД. Что приводит к открыванию Na-каналов в начальном сегменте аксона? Опять же, изменение мембранного потенциала, «приходящее» по дендритам нейрона (рис. 3а ). Это - постсинаптические потенциалы (ПСП ), возникающие в результате синаптической передачи. Подробнее этот процесс объясняется в основном тексте.
5. Проведение ПД. К ПД в начальном сегменте аксона будут неравнодушны Na-каналы, находящиеся неподалеку. Они тоже откроются в ответ на это изменение мембранного потенциала, что также вызовет ПД. Последний, в свою очередь, вызовет аналогичную «реакцию» на следующем участке аксона, все дальше от тела нейрона, и так далее. Таким образом происходит проведение ПД вдоль аксона , . В конце концов он достигнет его пресинаптических окончаний (малиновые стрелки на рис. 3а ), где сможет вызвать синаптическую передачу.
6. Энергозатраты на генерацию ПД меньше, чем на работу синапсов. Скольких молекул аденозинтрифосфата (АТФ), главной энергетической «валюты», стоит ПД? По одной из оценок, для пирамидальных нейронов коры мозга крысы энергозатраты на генерацию 4 ПД в секунду составляют около ⅕ от общего энергопотребления нейрона. Если учесть другие сигнальные процессы, в частности, синаптическую передачу, доля составит ⅘. Для коры мозжечка, отвечающего за двигательные функции, ситуация похожа: энергозатраты на генерацию выходного сигнала составляют 15% от всех, а около половины приходится на обработку входной информации . Так, ПД является далеко не самым энергозатратным процессом. В разы больше энергии требует работа синапса , . Однако это не означает, что процесс генерации ПД не проявляет черт энергетической эффективности.

Анализ разных типов нейронов (рис. 4) показал, что нейроны беспозвоночных не очень энергоэффективны, а некоторые нейроны позвоночных почти совершенны . По результатам этого исследования, наиболее энергоэффективными оказались интернейроны гиппокампа , участвующего в формировании памяти и эмоций, а также таламокортикальные релейные нейроны, несущие основной поток сенсорной информации от таламуса к коре больших полушарий.

Рисунок 4. Разные нейроны эффективны по-разному. На рисунке представлено сравнение энергозатрат разных типов нейронов. Энергозатраты рассчитаны в моделях как с исходными (реальными) значениями параметров (черные столбцы ), так и с оптимальными, при которых с одной стороны нейрон выполняет положенную ему функцию, с другой - затрачивает при этом минимум энергии (серые столбцы ). Самыми эффективными из представленных оказались два типа нейронов позвоночных: интернейроны гиппокампа (rat hippocampal interneuron , RHI ) и таламокортикальные нейроны (mouse thalamocortical relay cell , MTCR ), так как для них энергозатраты в исходной модели наиболее близки к энергозатратам оптимизированной. Напротив, нейроны беспозвоночных менее эффективны. Условные обозначения: SA (squid axon ) - гигантский аксон кальмара; CA (crab axon ) - аксон краба; MFS (mouse fast spiking cortical interneuron ) - быстрый кортикальный интернейрон мыши; BK (honeybee mushroom body Kenyon cell ) - грибовидная клетка Кеньона пчелы.

Почему они более эффективны? Потому что у них малó перекрывание Na- и К-токов. Во время генерации ПД всегда есть промежуток времени, когда эти токи присутствуют одновременно (рис. 3в ). При этом переноса заряда практически не происходит, и изменение мембранного потенциала минимально. Но «платить» за эти токи в любом случае приходится, несмотря на их «бесполезность» в этот период. Поэтому его продолжительность определяет, сколько энергетических ресурсов растрачивается впустую. Чем он короче, тем более эффективно использование энергии , . Чем длиннее - тем менее эффективно. Как раз в двух вышеупомянутых типах нейронов, благодаря быстрым ионным каналам, этот период очень короткий, а ПД - самые эффективные .

Кстати, интернейроны гораздо более активны, чем большинство других нейронов мозга. В то же время они крайне важны для слаженной, синхронной работы нейронов, с которыми образуют небольшие локальные сети , . Вероятно, высокая энергетическая эффективность ПД интернейронов является некой адаптацией к их высокой активности и роли в координации работы других нейронов .

Синапс

Передача сигнала от одного нейрона к другому происходит в специальном контакте между нейронами, в синапсе . Мы рассмотрим только химические синапсы (есть еще электрические ), поскольку они весьма распространены в нервной системе и важны для регуляции клеточного метаболизма, доставки питательных веществ .

На пресинаптическом окончании аксона ПД вызывает выброс нейромедиатора во внеклеточную среду - к принимающему нейрону. Последний только этого и ждет с нетерпением: в мембране дендритов рецепторы - ионные каналы определенного типа - связывают нейромедиатор, открываются и пропускают через себя разные ионы. Это приводит к генерации маленького постсинаптического потенциала (ПСП) на мембране дендрита. Он напоминает ПД, но значительно меньше по амплитуде и происходит за счет открывания других каналов. Множество этих маленьких ПСП, каждый от своего синапса, «сбегаются» по мембране дендритов к телу нейрона (зеленые стрелки на рис. 3а ) и достигают начального сегмента аксона, где вызывают открывание Na-каналов и «провоцируют» его на генерацию ПД.

Такие синапсы называются возбуждающими : они способствуют активации нейрона и генерации ПД. Существуют также и тормозящие синапсы. Они, наоборот, способствуют торможению и препятствуют генерации ПД. Часто на одном нейроне есть и те, и другие синапсы. Определенное соотношение между торможением и возбуждением важно для нормальной работы мозга, формирования мозговых ритмов, сопровождающих высшие когнитивные функции .

Как это ни странно, выброс нейромедиатора в синапсе может и не произойти вовсе - это процесс вероятностный , . Нейроны так экономят энергию: синаптическая передача и так обусловливает около половины всех энергозатрат нейронов . Если бы синапсы всегда срабатывали, вся энергия пошла бы на обеспечение их работы, и не осталось бы ресурсов для других процессов. Более того, именно низкая вероятность (20–40%) выброса нейромедиатора соответствует наибольшей энергетической эффективности синапсов. Отношение количества полезной информации к затрачиваемой энергии в этом случае максимально , . Так, выходит, что «неудачи» играют важную роль в работе синапсов и, соответственно, всего мозга. А за передачу сигнала при иногда «не срабатывающих» синапсах можно не беспокоиться, так как между нейронами обычно много синапсов, и хоть один из них да сработает.

Еще одна особенность синаптической передачи состоит в разделении общего потока информации на отдельные компоненты по частоте модуляции приходящего сигнала (грубо говоря, частоте приходящих ПД) . Это происходит благодаря комбинированию разных рецепторов на постсинаптической мембране , . Некоторые рецепторы активируются очень быстро: например, AMPA-рецепторы (AMPA происходит от α-a mino-3-hydroxy-5-m ethyl-4-isoxazolep ropionic a cid). Если на постсинаптическом нейроне представлены только такие рецепторы, он может четко воспринимать высокочастотный сигнал (такой, как, например, на рис. 2в ). Ярчайший пример - нейроны слуховой системы, участвующие в определении местоположения источника звука и точном распознавании коротких звуков типа щелчка, широко представленных в речи , . NMDA-рецепторы (NMDA - от N -m ethyl-D -a spartate) более медлительны. Они позволяют нейронам отбирать сигналы более низкой частоты (рис. 2г ), а также воспринимать высокочастотную серию ПД как нечто единое - так называемое интегрирование синаптических сигналов . Есть еще более медленные метаботропные рецепторы , которые при связывании нейромедиатора, передают сигнал на цепочку внутриклеточных «вторичных посредников » для подстройки самых разных клеточных процессов. К примеру, широко распространены рецепторы, ассоциированные с G-белками . В зависимости от типа они, например, регулируют количество каналов в мембране или напрямую модулируют их работу .

Различные комбинации быстрых AMPA-, более медленных NMDA- и метаботропных рецепторов позволяют нейронам отбирать и использовать наиболее полезную для них информацию, важную для их функционирования . А «бесполезная» информация отсеивается, она не «воспринимается» нейроном. В таком случае не приходится тратить энергию на обработку ненужной информации. В этом и состоит еще одна сторона оптимизации синаптической передачи между нейронами.

Что еще?

Энергетическая эффективность клеток мозга исследуется также и в отношении их морфологии , . Исследования показывают, что ветвление дендритов и аксона не хаотично и тоже экономит энергию , . Например, аксон ветвится так, чтобы суммарная длина пути, который проходит ПД, была наименьшей. В таком случае энергозатраты на проведение ПД вдоль аксона минимальны.

Снижение энергозатрат нейрона достигается также при определенном соотношении тормозящих и возбуждающих синапсов . Это имеет прямое отношение, например, к ишемии (патологическому состоянию, вызванному нарушением кровотока в сосудах) головного мозга. При этой патологии, вероятнее всего, первыми выходят из строя наиболее метаболически активные нейроны , . В коре они представлены ингибиторными интернейронами, образующими тормозящие синапсы на множестве других пирамидальных нейронов , . В результате гибели интернейронов, снижается торможение пирамидальных . Как следствие, возрастает общий уровень активности последних (чаще срабатывают активирующие синапсы, чаще генерируются ПД). За этим немедленно следует рост их энергопотребления, что в условиях ишемии может привести к гибели нейронов.

При изучении патологий внимание уделяют и синаптической передаче как наиболее энергозатратному процессу . Например, при болезнях Паркинсона , Хантингтона , Альцгеймера происходит нарушение работы или транспорта к синапсам митохондрий, играющих основную роль в синтезе АТФ , . В случае болезни Паркинсона, это может быть связано с нарушением работы и гибелью высоко энергозатратных нейронов черной субстанции , важной для регуляции моторных функций, тонуса мышц. При болезни Хантингтона, мутантный белок хангтингтин нарушает механизмы доставки новых митохондрий к синапсам, что приводит к «энергетическому голоданию» последних, повышенной уязвимости нейронов и избыточной активации. Все это может вызвать дальнейшие нарушения работы нейронов с последующей атрофией полосатого тела и коры головного мозга. При болезни Альцгеймера нарушение работы митохондрий (параллельно со снижением количества синапсов) происходит из-за отложения амилоидных бляшек . Действие последних на митохондрии приводит к окислительному стрессу, а также к апоптозу - клеточной гибели нейронов.

Еще раз обо всем

В конце ХХ века зародился подход к изучению мозга, в котором одновременно рассматривают две важные характеристики: сколько нейрон (или нейронная сеть, или синапс) кодирует и передает полезной информации и сколько энергии при этом тратит , . Их соотношение является своего рода критерием энергетической эффективности нейронов, нейронных сетей и синапсов.

Использование этого критерия в вычислительной нейробиологии дало существенный прирост к знаниям относительно роли некоторых явлений, процессов , . В частности, малая вероятность выброса нейромедиатора в синапсе , определенный баланс между торможением и возбуждением нейрона , выделение только определенного рода приходящей информации благодаря определенной комбинации рецепторов - все это способствует экономии ценных энергетических ресурсов.

Более того, само по себе определение энергозатрат сигнальных процессов (например, генерация, проведение ПД, синаптическая передача) позволяет выяснить, какой из них пострадает в первую очередь при патологическом нарушении доставки питательных веществ , . Так как больше всего энергии требуется для работы синапсов, именно они первыми выйдут из строя при таких патологиях, как ишемия, болезни Альцгеймера и Хантингтона , . Схожим образом определение энергозатрат разных типов нейронов помогает выяснить, какой из них погибнет раньше других в случае патологии. Например, при той же ишемии, в первую очередь выйдут из строя интернейроны коры , . Эти же нейроны из-за интенсивного метаболизма - наиболее уязвимые клетки и при старении, болезни Альцгеймера и шизофрении .

Благодарности

Искренне благодарен моим родителям Ольге Наталевич и Александру Жукову, сестрам Любе и Алене, моему научному руководителю Алексею Браже и замечательным друзьям по лаборатории Эвелине Никельшпарг и Ольге Слатинской за поддержку и вдохновение, ценные замечания, сделанные при прочтении статьи. Я также очень благодарен редактору статьи Анне Петренко и главреду «Биомолекулы» Антону Чугунову за пометки, предложения и замечания.

Литература

1. Прожорливый мозг ;
2. SEYMOUR S. KETY. (1957). THE GENERAL METABOLISM OF THE BRAIN IN VIVO . Metabolism of the Nervous System . 221-237;
3. L. Sokoloff, M. Reivich, C. Kennedy, M. H. Des Rosiers, C. S. Patlak, et. al.. (1977). THE DEOXYGLUCOSE METHOD FOR THE MEASUREMENT OF LOCAL CEREBRAL GLUCOSE UTILIZATION: THEORY, PROCEDURE, AND NORMAL VALUES IN THE CONSCIOUS AND ANESTHETIZED ALBINO RAT . J Neurochem . 28 , 897-916;
4. Magistretti P.J. (2008). Brain energy metabolism . In Fundamental neuroscience // Ed by. Squire L.R., Berg D., Bloom F.E., du Lac S., Ghosh A., Spitzer N. San Diego: Academic Press, 2008. P. 271–297;
5. Pierre J. Magistretti, Igor Allaman. (2015). A Cellular Perspective on Brain Energy Metabolism and Functional Imaging . Neuron . 86 , 883-901;
6. William B Levy, Robert A. Baxter. (1996). Energy Efficient Neural Codes . Neural Computation . 8 , 531-543;
7. Sharp P.E. and Green C. (1994). Spatial correlates of firing patterns of single cells in the subiculum of the freely moving rat . J. Neurosci. 14 , 2339–2356;
8. H. Hu, J. Gan, P. Jonas. (2014). Fast-spiking, parvalbumin+ GABAergic interneurons: From cellular design to microcircuit function . Science . 345 , 1255263-1255263;
9. Oliver Kann, Ismini E Papageorgiou, Andreas Draguhn. (2014). Highly Energized Inhibitory Interneurons are a Central Element for Information Processing in Cortical Networks . J Cereb Blood Flow Metab . 34 , 1270-1282;
10. David Attwell, Simon B. Laughlin. (2001). An Energy Budget for Signaling in the Grey Matter of the Brain . J Cereb Blood Flow Metab . 21 , 1133-1145;
11. Henry Markram, Maria Toledo-Rodriguez, Yun Wang, Anirudh Gupta, Gilad Silberberg, Caizhi Wu. (2004).