Для нейронных сетей мозга работает принцип. Нейронные связи головного мозга: формирование, развитие рецепторов, улучшение работы головного мозга и создание новых нейронных связей. Что такое потенциал действия

В нашем мозгу 100 млрд. нейронов – это больше, чем звезд в нашей галактике! Каждая клетка в свою очередь может дать 200 тыс. ответвлений.

Таким образом, мозг имеет огромные ресурсы, чтоб хранить воспоминания объемом примерно за 3 млн. лет. Учёные называют это «волшебными деревьями разума», потому что нервные клетки мозга похожи на ветвистые деревья.

Мысленные электрические импульсы между нейронами передаются через синапсы – зоны контакта между нейронами. Средний нейрон человеческого мозга имеет от 1000 до 10000 синапсов или контактов с соседними нейронами. Синапсы имеют небольшую щель, которую должен преодолеть импульс.

Когда мы учимся, мы меняем работу мозга, прокладывая новые пути для мысленных электрических импульсов. При этом электрический сигнал должен «перепрыгнуть» через щель синапса для образования новых связей между нервными клетками. Эту дорогу ему труднее всего пройти первый раз, но по мере обучения, когда сигнал преодолевает синапс снова и снова, связи становятся все «шире и прочнее», растет число синапсов и связей между нейронами. Образуются новые нейронные микросети, в которые и «встраиваются» новые знания: убеждения, привычки, модели поведения. И тогда мы, наконец, чему-то научились. Эту способность мозга называют нейропластичностью.

Именно число микросетей в мозгу, а не его объем или масса, имеют определяющее влияние на то, что мы называем интеллект.

Попутно хочу заметить, что в раннем детстве, когда проходит самый интенсивный период обучения, для ребенка крайне важна богатая и разнообразная развивающая среда.

Нейропластика – это одно из самых удивительных открытий последних лет. Раньше считалось, что нервные клетки не восстанавливаются. Но в 1998 году группа американских ученых доказала, что нейрогенез происходит не только до 13-14 лет, но и всю нашу жизнь, и что у взрослых людей тоже могут появляться новые нервные клетки.

Они установили, что причиной уменьшения наших умственных способностей с возрастом является не отмирание нервных клеток, а истощение дендритов, - отростков нервных клеток, через которые проходят импульсы от нейрона к нейрону. Если дендриты постоянно не стимулировать, то они атрофируются, теряя способность к проводимости, словно мышцы без физической нагрузки.

Одни и те же ежедневные действия формируют шаблонное поведение - наши привычки, - при этом используются и укрепляются одни и те же нейронные связи. Так происходит встраивание нашего «автопилота», но при этом страдает гибкость нашего мышления.

Наш мозг нуждается в упражнениях. Необходимо каждый день менять рутинные и шаблонные действия на новые, непривычные вам, которые задействуют несколько органов чувств ; выполнять обычные действия необычным способом, решать новые проекты, стараясь уходить от «автопилота» привычных схем. Привычка ослабляет способности мозга. Для продуктивной работы ему нужны новые впечатления, новые задачи, новая информация, – одним словом – перемены.

До 1998 года считалось, что рост дендритов происходит только в раннем возрасте, но исследования доказали, что и у взрослых людей нейроны способны выращивать дендриты для компенсации потерянных старых. Доказано, что нейронные сети способны меняться в течение всей жизни человека и наш мозг хранит в себе огромные ресурсы нейропластичности – способности менять свою структуру.

Известно, что наш мозг состоит из эмбриональной ткани, то есть той, из которой состоит эмбрион. Поэтому он всегда открыт для развития, обучения и для будущего.

Мозг способен простой мыслью, воображением, визуализацией изменять структуру и функцию серого вещества. Ученые убеждаются, что это может происходить даже без внешних воздействий. Мозг может меняться под властью тех мыслей, которыми он наполнен, ум в силах влиять на мозг. Наш мозг создан природой с расчетом на обучение и подобные изменения.

В Библии сказано: «Преобразуйтесь обновлением ума вашего».

Все вышесказанное подводит нас к пониманию того, что для реального достижения целей требуется фундаментальное изменение способа работы вашего мозга – преодоление генетической программы и прежнего воспитания со всеми многолетними убеждениями. Вы не просто должны лелеять мысли в своем воображении, которые присутствуют не дольше новогоднего «все, больше не пью», а переучивать свой мозг, создавая новые нейронные структуры. Нейрологи говорят: «Нейроны, которые вместе сходятся, вместе и водятся». Новые нейронные структуры вашего мозга будут создавать совершенно новые сети, «блок-схемы», приспособленные для решения новых задач.

«Ваша задача - перекинуть мост через пропасть между вами и желаемыми це­лями».

Эрл Найтингейл

Метафорически этот процесс можно иллюстрировать на следующем примере. Представьте, что ваш мозг с его ограничивающими убеждениями – это стакан с мутной водой. Если бы вы сразу выплеснули грязную воду, помыли стакан и набрали чистую – это был бы шок для всего организма. Но, подставив стакан по струю чистой воды, вы постепенно замените мутную.

Точно так же для обучения мозга новому образу мыслей нет нужды резко «стирать» старый. Необходимо постепенно «заливать» подсознание новыми позитивными убеждениями, привычками и качествами, которые в свою очередь будут генерировать эффективные решения, приводя вас к нужным результатам.

Для поддержания высокой работоспособности нашему мозгу, как и телу, необходима «физзарядка». Профессор нейробиологии Лоуренс Кац (США) разработал комплекс упражнений для мозга – нейробику, позволяющую нам иметь хорошую «ментальную» форму.

Упражнения нейробики обязательно используют все пять чувств человека - причем, необычным образом и в разных комбинациях. Это помогает создавать в мозгу новые нейронные связи. При этом наш мозг начинает вырабатывать нейротропин, вещество, способствующее росту новых нервных клеток и связей между ними. Ваша задача -каждый день менять привычные и шаблонные действия на новые, непривычные.

Цель упражнений нейробики - стимуляция мозга. Заниматься нейробикой просто - нужно сделать так, чтобы в процессе привычной деятельности по-новому были задействованы ваши органы чувств.

Например:

• проснувшись утром, примите душ закрытыми глазами,
• почистите зубы другой рукой,
• постарайтесь одеться на ощупь,
• отправьтесь на работу новым маршрутом,
• сделайте привычные покупки в новом месте и еще много чего.

Это увлекательная и полезная игра.

Нейробика полезна абсолютно всем. Детям она поможет лучше концентрироваться и усваивать новые знания, а взрослым - поддерживать свой головной мозг в отличной форме и избежать ухудшения памяти.

Главный принцип нейробики - постоянно изменять простые шаблонные действия.

Давайте задание своему мозгу решать привычные задачи непривычным для него образом, и постепенно он отблагодарит вас прекрасной работоспособностью.

Итак, мы способны обучать свой мозг новому образу мышления. Начав менять свои шаблоны и убеждения, вы увидите, что меняясь изнутри, вы начнете менять все вокруг, словно порождая эффект расходящихся волн.

Помните: внешний Успех всегда есть производная от Успеха внутреннего.

Иисус учил: «Как вы мыслите, так вам и будет».

Так создается новая «Матрица» вашего мышления, которая ведет вас к Переменам.

Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга.

или нервная система человека – это сложная сеть структур человека, обеспечивающая взаимосвязанное поведение всех систем организма.

Биологический нейрон – это специальная клетка, которая структурно состоит из ядра, тела клетки и отростков. Одной из ключевых задач нейрона является передача электрохимического импульса по всей нейронной сети через доступные связи с другими нейронами. Притом, каждая связь характеризуется некоторой величиной, называемой силой синаптической связи. Эта величина определяет, что произойдет с электрохимическим импульсом при передаче его другому нейрону: либо он усилится, либо он ослабится, либо останется неизменным.

Биологическая нейронная сеть обладает высокой степенью связности: на один нейрон может приходиться несколько тысяч связей с другими нейронами. Но, это приблизительное значение и в каждом конкретном случае оно разное. Передача импульсов от одного нейрона к другому порождает определенное возбуждение всей нейронной сети. Величина этого возбуждения определяет реакцию нейронной сети на какие-то входные сигналы. Например, встреча человека со старым знакомым может привести к сильному возбуждению нейронной сети, если с этим знакомым связаны какие-то яркие и приятные жизненные воспоминания. В свою очередь сильное возбуждение нейронной сети может привести к учащению сердцебиения, более частому морганию глаз и к другим реакциям. Встреча же с незнакомым человеком для нейронной сети пройдет практически незаметной, а значит и не вызовет каких-либо сильных реакций.

Можно привести следующую сильно упрощенную модель биологической нейронной сети:

Каждый нейрон состоит из тела клетки, которое содержит ядро. От тела клетки ответвляется множество коротких волокон, называемых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами. Аксоны растягиваются на большие расстояния, намного превышающее то, что показано в масштабе этого рисунка. Обычно аксоны имеют длину 1 см (что превышает в 100 раз диаметр тела клетки), но могут достигать и 1 метра.

В 60-80 годах XX века приоритетным направлением исследований в области искусственного интеллекта были . Экспертные системы хорошо себя зарекомендовали, но только в узкоспециализированных областях. Для создания более универсальных интеллектуальных систем требовался другой подход. Наверное, это привело к тому, что исследователи искусственного интеллекта обратили внимание на биологические нейронные сети, которые лежат в основе человеческого мозга.

Нейронные сети в искусственном интеллекте – это упрощенные модели биологических нейронных сетей.

На этом сходство заканчивается. Структура человеческого мозга гораздо более сложная, чем описанная выше, и поэтому воспроизвести ее хотя бы более менее точно не представляется возможным.

У нейронных сетей много важных свойств, но ключевое из них – это способность к обучению. Обучение нейронной сети в первую очередь заключается в изменении «силы» синаптических связей между нейронами. Следующий пример наглядно это демонстрирует. В классическом опыте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звонил колокольчик. Собака достаточно быстро научилась ассоциировать звонок колокольчика с приемом пищи. Это явилось следствием того, что синаптические связи между участками головного мозга, ответственными за слух и слюнные железы, усилились. И в последующем возбуждение нейронной сети звуком колокольчика, стало приводить к более сильному слюноотделению у собаки.

На сегодняшний день нейронные сети являются одним из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта.

Искусственная нейронная сеть - это модель, имитирующая работу нервных клеток живого организма, и представляющая собой систему из соединённых и взаимодействующих между собой искусственных нейронов. Искусственный нейрон упрощённо моделирует работу биологического нейрона. У каждого искусственного нейрона есть набор входов, передающих входные сигналы разной интенсивности, тело, состоящее из сумматора и функции активации, и единственный выход, интенсивность сигнала которого и есть результат обработки входных сигналов.

Как правило, искусственные нейросети моделируются послойно: на первый слой нейронов передаются входные данные, затем используется один или более скрытых слоёв и, наконец, выходной слой показывает результат. Возвращаясь к примеру с распознаванием цифр: если взять число признаков порядка 100, то входной слой будет состоять из 100 нейронов, затем последуют несколько скрытых слоёв нейросети, а выходной слой может содержать 10 нейронов. Эта простая и изящная схема компоновки достаточно примитивных вычислительных блоков вместе со специальными методами обучения открывает большие возможности для обработки данных.

Как они обучаются?

Обучение с учителем. В этом случае сети подаются на вход данные из некоторого обучающего набора. В нашем примере это признаки объектов, которые преобразуются в интенсивность сигналов входных нейронов. Затем сигналы суммируются и активируют скрытые нейроны. Этот процесс повторяется слой за слоем, пока не будет достигнут выходной слой нейросети. Сигналы нейронов можно трактовать как ответ на некий вопрос, например, о принадлежности изображения какому-то классу. Если это ответ правильный, то переходят к следующему образцу, в противном случае происходит процесс обратного распространения ошибки. Это можно трактовать так: учитель поставил свою оценку за этот ответ, и нужно выучить новое правило. Если параметры нейросети подобраны верно, то, обработав достаточное количество обучающих образцов на входе, нейросеть становится способна классифицировать незнакомые объекты. В нашем примере можно собрать изображения чисел от 0 до 9, написанные множество раз и разными людьми. Это будет обучающий набор. Он делится на две части: одна используется для обучения классификатора, а вторая - контрольный набор - для проверки качества работы классификатора и для вычисления ошибок.

Обучение без учителя. При поступлении нового образца данных нейросеть пытается найти наиболее «похожий» образец из ранее обработанных и «объединяет» своё представление о целой группе образцов. Если встречается что-то действительно уникальное, это можно трактовать как выделение сетью нового кластера. Здесь никто не контролирует результат. Это используется для грубой оценки структуры данных. То есть мы показали сети 10000 изображений рукописных цифр, она сказала, что примерно может разбить их на 20-30 различных типов объектов. Верно ли это? Возможно верно, она уловила закономерности почерка и особенности написания цифр. Можем ли мы использовать это на практике? Не всегда, всё-таки чтобы распознать цифры, нам надо ограничить фантазию классификатора 10 классами цифр. Обучение без учителя используется для поиска зависимостей в больших объёмах необработанных и несистематизированных данных. Например, в медицине. Есть огромное число особенностей каждого пациента: уровень сахара в крови, артериальное давление, рост, вес, возраст, вредные привычки, наследственные болезни. Вручную выявлять закономерности очень сложно и трудоёмко. А так - анализ данных подскажет, что можно связывать сердечно-сосудистые заболевания с приёмом некоторого лекарства, и тому подобное.

Нейронные связи головного мозга обуславливают сложное поведение. Нейроны — маленькие вычислительные машины, способные оказывать влияние, только объединившись в сети.

Контроль простейших элементов поведения (например, рефлексов) не требует большого количества нейронов, но даже рефлексы часто сопровождает осознание человеком срабатывания рефлекса. Сознательное же восприятие сенсорных стимулов (и все высшие функции нервной системы) зависит от огромного числа связей между нейронами.

Нейронные связи делают нас такими, какие мы есть. Их качество влияет на работу внутренних органов, на интеллектуальные способности и эмоциональную стабильность.

"Проводка"

Нейронные связи головного мозга — проводка нервной системы. Работа нервной системы основана на способности нейрона воспринимать, обрабатывать и передавать информацию другим клеткам.

Информация передается через Поведение человека и функционирование его организма полностью зависит от передачи и получения импульсов нейронами через отростки.

У нейрона два типа отростков: аксон и дендрит. Аксон у нейрона всегда один, именно по нему нейрон передает импульс другим клеткам. Получает же импульс через дендриты, которых может быть несколько.

К дендритам "подведено" множество (иногда десятки тысяч) аксонов других нейронов. Дендрит и аксон контактируют через синапс.

Нейрон и синапсы

Щель между дендритом и аксоном — синапс. Т.к. аксон "источник" импульса, дендрит "принимающий", а синаптическая щель — место взаимодействия: нейрон, от которого идет аксон, называют пресинаптическим; нейрон, от которого идет дендрит, — постсинаптическим.

Синапсы могут формироваться и между аксоном и телом нейрона, и между двумя аксонами или двумя дендритами. Многие синаптические связи образованы дендритным шипиком и аксоном. Шипики очень пластичны, обладают множеством форм, могут быстро исчезать и формироваться. Они чувствительны к химическим и физическим воздействиям (травмы, инфекционные заболевания).

В синапсах чаще всего информация передается посредством медиаторов (химических веществ). Молекулы медиатора высвобождаются на пресинаптической клетке, пересекают синаптическую щель и связываются с мембранными рецепторами постсинаптической клетки. Медиаторы могут передавать возбуждающий или тормозящий (ингибирующий) сигнал.

Нейронные связи головного мозга представляют собой соединение нейронов через синаптические связи. Синапсы — функциональная и структурная единица нервной системы. Количество синаптических связей — ключевой показатель для работы мозга.

Рецепторы

Рецепторы вспоминают каждый раз, когда говорят про наркотическую или алкогольную зависимость. Почему же человеку необходимо руководствоваться принципом умеренности?

Рецептор на постсинаптической мембране — белок, настроенный на молекулы медиатора. Когда человек искусственно (наркотиками, например) стимулирует выброс медиаторов в синаптическую щель, синапс пытается вернуть равновесие: снижает количество рецепторов или их чувствительность. Из-за этого естественные уровни концентрации медиаторов в синапсе перестают оказывать действие на нейронные структуры.

Например, курящие люди никотином изменяют восприимчивость рецепторов к ацетилхолину, происходит десенсибилизация (уменьшение чувствительности) рецепторов. Естественный уровень ацетилхолина оказывается недостаточным для рецепторов с пониженной чувствительность. Т.к. ацетилхолин задействован во многих процессах, в том числе, связанных с концентрацией внимания и ощущением комфорта, курящий не может получить полезные эффекты работы нервной системы без никотина.

Впрочем, чувствительность рецепторов постепенно восстанавливается. Хотя это может занимать долгое время, синапс приходит в норму, и человеку больше не требуются сторонние стимуляторы.

Развитие нейронных сетей

Долговременные изменения нейронных связей происходят при различных болезнях (психических и неврологических — шизофрения, аутизм, эпилепсия, болезнях Хантингтона, Альцгеймера и Паркинсона). Синаптические связи и внутренние свойства нейронов изменяются, что приводит к нарушению работы нервной системы.

За развитие синаптических связей отвечает активность нейронов. "Используй или потеряешь" — принцип, лежащий в основе мозга. Чем чаще "действуют" нейроны, тем больше между ними связей, чем реже, тем меньше связей. Когда нейрон теряет все свои связи, он погибает.

Когда средний уровень активности нейронов падает (например, вследствие травмы), нейроны строят новые контакты, с количеством синапсов растет активность нейронов. Верно и обратное: как только уровень активности становится больше привычного уровня, количество синаптических соединений уменьшается. Подобные формы гомеостаза часто встречаются в природе, например, при регуляции температуры тела и уровня сахара в крови.

М. Бутс M. Butz отметил:

Формирование новых синапсов обусловлено стремлением нейронов поддерживать заданный уровень электрической активности...

Генри Маркрам, который участвует в проекте по созданию нейронной симуляции мозга, подчеркивает перспективы развития отрасли для изучения нарушения, восстановления и развития нейронных связей. Группа исследователей уже оцифровала 31 тысячу нейронов крысы. Нейронные связи мозга крысы представлены в видео ниже.

Нейропластичность

Развитие нейронных связей в головном мозге сопряжено с созданием новых синапсов и модификацией существующих. Возможность модификаций обусловлена синаптической пластичностью — изменением "мощности" синапса в ответ на активацию рецепторов на постсинаптической клетке.

Человек может запоминать информацию и обучаться благодаря пластичности мозга. Нарушение нейронных связей головного мозга вследствие черепно-мозговых травм и нейродегенеративных заболеваний благодаря нейропластичности не становится фатальным.

Нейропластичность обусловлена необходимостью изменяться в ответ на новые условия жизни, но она может как решать проблемы человека, так и создавать их. Изменение мощности синапса, например, при курении — это тоже отражение От наркотиков и обсессивно-компульсивного расстройства так сложно избавиться именно из-за неадаптивного изменения синапсов в нейронных сетях.

На нейропластичность большое влияние оказывают нейротрофические факторы. Н. В. Гуляева подчеркивает, что различные нарушения нейронных связей происходят на фоне снижения уровней нейротрофинов. Нормализация уровня нейротрофинов приводит к восстановлению нейронных связей головного мозга.

Все эффективные лекарства, используемые для лечения болезней мозга, независимо от их структуры, если они эффективны, они тем или иным механизмом нормализуют локальные уровни нейротрофических факторов.

Оптимизация уровней нейротрофинов пока не может осуществляться путем прямой их доставки в мозг. Зато человек может опосредованно влиять на уровни нейротрофинов через физические и когнитивные нагрузки.

Физические нагрузки

Обзоры исследований показывают, что упражнения улучшают настроение и познавательные способности. Данные свидетельствуют о том, что эти эффекты обусловлены изменением уровня нейротрофического фактора (BDNF) и оздоровлением сердечно-сосудистой системы.

Высокие уровни BDNF были связаны с лучшими показателями пространственных способностей, эпизодической и Низкий уровень BDNF, особенно у пожилых людей, коррелировал с атрофией гиппокампа и нарушениями памяти, что может быть связано с когнитивными проблемами, возникающими при болезни Альцгеймера.

Изучая возможности по лечению и профилактике Альцгеймера, исследователи часто говорят о незаменимости физических упражнений для людей. Так, исследования показывают, что регулярная ходьба влияет на размер гиппокампа и улучшает память.

Физические нагрузки увеличивают скорость нейрогенеза. Появление новых нейронов — важное условие для переучивания (приобретения нового опыта и стирания старого).

Когнитивные нагрузки

Нейронные связи головного мозга развиваются, когда человек находится в обогащенной стимулами среде. Новый опыт — ключ к увеличению нейронных связей.

Новый опыт — это конфликт, когда проблема не решается теми средствами, которые уже есть у мозга. Поэтому ему приходится создавать новые связи, новые шаблоны поведения, что связано с увеличением плотности шипиков, количества дендритов и синапсов.

Обучение новым навыкам приводит к образованию новых шипиков и дестабилизации старых соединений шипиков с аксонами. Человек вырабатывает новые привычки, а старые исчезают. Некоторые исследования связывают когнитивные расстройства (СДВГ, аутизм, умственную отсталость) с отклонениями в развитии шипиков.

Шипики очень пластичны. Количество, форма и размер шипиков связаны с мотивацией, обучением и памятью.

Время, требующееся на изменения их формы и размера, измеряется буквально в часах. Но это значит также, что настолько же быстро новые соединения могут исчезать. Поэтому лучше всего отдавать предпочтение кратким, но частым когнитивным нагрузкам, чем длительным и редким.

Образ жизни

Диета может повышать когнитивные способности и защищать нейронные связи головного мозга от повреждений, содействовать их восстановлению после болезней и противодействовать последствиям старения. На здоровье мозга, по всей видимости, оказывают положительное влияние:

— омега-3 (рыба, семена льна, киви, орехи);

— куркумин (карри);

— флавоноиды (какао, зеленый чай, цитрусовые, темный шоколад);

— витамины группы В;

— витамин Е (авокадо, орехи, арахис, шпинат, пшеничная мука);

— холин (куриное мясо, телятина, яичные желтки).

Большинство перечисленных продуктов опосредованно влияют на нейротрофины. Позитивное влияние диеты усиливается при наличии физических упражнений. Кроме того, умеренное ограничение количества калорий в рационе стимулирует экспрессию нейротрофинов.

Для восстановления и развития нейронных связей полезно исключение насыщенных жиров и рафинированного сахара. Продукты с добавленными сахарами снижают уровни нейротрофинов, что негативно сказывается на нейропластичности. А высокое содержание насыщенных жиров в еде даже тормозит восстановление мозга после черепно-мозговых травм.

Среди негативных факторов, затрагивающих нейронные связи: курение и стресс. Курение и длительный стресс в последнее время ассоциируют с нейродегенеративными изменениями. Хотя непродолжительный стресс может быть катализатором нейропластичности.

Функционирование нейронных связей зависит и ото сна. Возможно, даже больше, чем от всех остальных перечисленных факторов. Потому что сам по себе сон — "это цена, которую мы платим за пластичность мозга" (Sleep is the price we pay for brain plasticity. Ch. Cirelli - Ч. Цирелли).

Резюме

Как улучшить нейронные связи головного мозга? Положительное влияние оказывают:

• физические упражнения;
• задачи и трудности;
• полноценный сон;
• сбалансированная диета.

Негативно воздействуют:

• жирная пища и сахар;
• курение;
• длительный стресс.

Мозг чрезвычайно пластичен, но "лепить" из него что-то очень сложно. Он не любит тратить энергию на бесполезные вещи. Быстрее всего развитие новых связей происходит в ситуации конфликта, когда человек не способен решить задачу известными методами.

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).