Синапсы, нейроны, мозг. Week 1

По случаю лишнего кэша на карте вписался в платную версию курса Synapses, Neurons and Brains на MOOC-портале Coursera.

В этом посте кратко расскажу про инфу, которую вынес из первой недели.

Автор курса

Наш преподаватель — Идан Сегев, преподаватель Еврейского университета в Иерусалиме.

Говорит с акцентом, однако обилие специальной лексики в его вокабуляре не может не впечатлять

Вступление — о чём курс

Мозг — это полтора килограмма плоти в голове. Плоти, которая делает удивительные вещи.

Базовый элемент мозга — клетка под названием «нейрон».

Приблизительное число таких клеток — 100 млрд (кстати, а вы встречали хоть один текст про нейробиологию БЕЗ указания этой цифры? Я— нет).

Нейроны связываются через синапсы (Wiki утверждает, что правильно делать ударение на первый слог, но мне приятнее говорить синапсы). Между отдельными нейронами через синапсы образовываются новые связи — именно так мы учимся.

Это видео профессор заканчивает так:

Thank you for coming. Shalom. And see you soon.

Приветственные слова и великие мыслители.

В этом блоке Идан приводит цитаты нобелевского лаурета Франциса Крика и «отца информационного века» Клода Шеннона. Посыл простой:

Все те, кто принимается за изучение мозга всерьёз, по-научному, должны принять: что мы — машины. И относиться к изучению мозга надо соответствующе, с материалистической точки зрения.

После чего показывает YT-ролик с анимированным превращением одних видов в другие — иллюстрация эволюции. Мозг млекопитающего появился примерно 200 млн лет назад.

Ещё из интересного: оказывается, 10k лет назад наш мозг был побольше, но за эти десять тысяч лет несколько потерял в размере. Надо будет почитать поподробней!

Эра расцвета в изучении мозга

Идан показывает схему, согласно которой ученые, которые занимаются исследованиями мозга, должны быть в своём роде «Леонардо Да Винчи». Ведь они должны разбираться в вычислительной и и теоретической ветвях нейронауки; понимать в вопросах поведение и распознавания образов; более-менее осознавать последние достижения в науке о пластичности мозга и его развитии; а также проводить качественный анализ нейронных цепей.

Идан подчеркивает важность теоретической части: чтобы соединить уровень отдельных нейронов-синапсов с прикладными задачами лечения нейрологических заболеваний.

И ещё раз, более обширно — про темы, в которых нужно более-менее уверенно чувствовать себя всем серьёзным исследователям мозга:

• Нейробиология и медицина;
• Моделирование;
• Информатика;
• Психология;
• Прикладная физика.

Из истории изучения мозга

Современная нейронаука началась ~120 лет назад.

Запоминаем имена и фотокарточки двух ключевых деятелей.

Итальянец Камилло Гольджи:

И испанец с двойной фамилией Сантьяго Рамон-и-Кахаль:

Итак, Гольджи и Рамон-и-Кахаль. В 1906-м эти два европейца поделили Нобелевку по физиологии/медицине. Формулировка — «В знак признания трудов о строении нервной системы».

Но что же это были за труды?

Схема следующая.

Брали кусок мозга. Поливали нужным красителем, после чего становились видны кусочки тканей. Сейчас мы называем эти кусочки «нейроны». При этом лишь 1% клеток взаимодействовали с красителем, благодаря становилась видна структура. Они плотно исследовали. Зарисовывали (см. слева).

Что характерно: Гольджи не хотел верить, что мозг, подобно другим частям тела, состоит из множества отдельных клеток, а Рамон-и-Кахаль с ним спорил. Прав, как известно, оказался последний.

Далее поговорим про пять интересных проектов, связанных с успехами нейробиологии.

Связиномика

Метод работает так:

1. Берём мозг.
2. Нарезаем тонюсенькими — в десяток нанометров! — слоями.
3. Раскрашиваем.
4. Складываем вместе.
5. ????
6. PROFIT!!!1

Ладно-ладно, профит на самом деле есть: так учёный создают трёхмерную картину одного крохотного кусочка мозга.

Причём на ней связи подсвечены разными цветами (в мозгу, понятное дело, они одноцветные, но так удобнее отслеживать контакты)

Что это даёт?

1. У нас впервые появится чёткая схема целого здорового мозга. Система цепей и связей.
2. Мы сможем закрыть разрыва между структурой мозга и тем, как он функционирует.

Brainbow (Брэйнбоу)

Я сначала не понял... А потом как орнул! ?

Ведь это от английского rainbow— «радуга».

Как всё получилось.

Группа исследователей из Гарвардского университета решили, так сказать, поиграть в Бога. Они поняли, какие гены нужно «подкрутить» у мышей, чтобы мозг из «серого» вещества стал «радужным» (нет-нет, мои маленькие гомофобы, речь не об однополых коитусах между мышами — речь об обычной радуге). В итоге биологи просто берут и вставляют нужные кусочки ДНК в геном мышки — такие вот чудеса молекулярной биологии.

Для рассмотрения отдельных синапсов, правда, приходится пользоваться электронным микроскопом — оптический недостаточно мощен.

Из интересного:

Говорят, картинки настолько красивые, что есть художественные галереи, которые проводят выставки с этими изображениями.

Что поймём?

• Ещё лучше разберёмся, что происходит в вашем мозгу, когда вы узнаёте что-то новое, что в нём меняется. Чтобы это понять, надо в реальном времени следить за изменениями. Например, когда мышка в лабиринте начнёт раз за разом всё быстрее находить путь к сыру, мы сможем увидеть АНАТОМИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ, связанные с обучением.
• Поймём, сколько в мозгу типов нейронов.

Нейрокомпьютерный интерфейс

Чтобы понять, что происходит в мозгу в отдельно взятую секунду, нам мало понимать его структуру. Нужно сиюсекундно считывать бег электрических сигналов.

Сигналы передают команды в мышцы рук, ног, лица.

И наша с вами жизнь — это лишь бег электрических сигналов.

Когда один блок нейронов генерирует электрическую активность, я верю, что смотрю фильм. А когда другая группа нейронов демонстрирует электрическую активность, я двигаю рукой.

Итак, прямо сейчас вспышки электрической активности посылают сигналы к мышцам пальцев — и я печатаю этот текст. Теперь представьте, что перед учёными поставили задачу: научиться сиюминутно считывать вспышки электро-химической активности, и посылать информацию о таких вспышках напрямую в компьютерный интерфейс.

Что получим? Возможность силой мысли управлять роботизированной рукой. И знаете, что самое классное? Учёные уже десять лет, как умеют это делать.

Взгляните на этот ролик из 2008-го. Учёные Питтсбургскогго Университета посадили обезьянку в специальное кресло, в котором она не может шевелить своими мохнатыми лапками. Черепушку обезьянки вскрыли — и подвели провода к определённой части мозговой коры (на этом скриншоте не видно, но можете загуглить на YouTube ролик «Monkey's brain controls robotic arm»). Это — та часть, которая отвечает за отправку сигналов управления рукой.

И вуаля! Обезьянка кормит сама себя.

При этом не забудем упомянуть и обратное направление исследований: вот мы анализируем работу сигналов.

В нормальном состоянии — один паттерн активизации групп нейронов. Но если у вас, например, болезнь Паркинсона, то паттерн будет неверным. Что с этим делать? Берём генератор импульсов и вставляем идущий от него электрод в голову. Таким образом мы не считываем сбитые механизмы работы нейронов, а исправляем сбои.

Что ещё нужно сделать:

• Постоянно записывать электрическую активность множества клеток. С помощью нанотехнологий, чтобы отправлять телеметрические сигналы вовне;
• То же самое, чтобы ещё и принимал сигналы;
• Обрабатывать множество (миллионы?) сигналов в реальном времени;
• Разработать роборуку с возможностями, близкими к человеческой руке (и двигаться в стольких степенях свободы, и передавать ощущения тактильного характера).

Оптогенетика

Про обезьянку уже говорили, теперь — про мышь.

Бьём светом в сотню нейронов — и мышь бросается к воде.

Этот метод — называется «оптогенетика» — работает так. Через генную модификацию мы «учим» клетки мозга реагировать на свет (нужные белки подсмотрим у сетчатки — она с реакцией на свет справляется на ура, ведь иначе вы не смогли бы читать эти строчки). Для этого вводим в мозг специальные белки-рецепторы опсины. К ним подаём свет определённой частоты (не забываем, что свет — тоже электро-магнитное излучение) — и влияем на отдельные нейроны. И даже целые сети.

То есть мы искусственно меняем геном клетки и делаем её чувствительной к свету. Например, посветил синим — и открывается ионный канал в нейроне. И клетка реагирует вспышками активности на каждое «подсвечивание».

Но можно и наоборот: блокировать активность клетки

Особенность оптогенетики технологии — высокая точность.

И никаких электродов!

Крутой метод, на самом деле. И сейчас активно развивается — можете почитать о нём больше в статьях на ресурсе «Академия Google» или посмотреть вот это видео.

Моделируя мозг. «Blue Brain Project»

«Я не могу успокоиться до тех пор, пока не создам математическую модель того предмета, который я изучаю. Если у меня получается это сделать — значит, я преуспел. В противном случае — я потерпел неудачу». Уильям Томпсон (Лорд Кельвин)

В рамках проекта Blue Brain Project (потому что с IBM) учёные моделируют работу мозга создавая его виртуальную модель.

Вот нам дали клетку. И её паттерн активности — график, с пиками (не точёными; повторяю — не точёными).

Что делаем? Пишем уравнение, описывающее этот график. Ведь это математика? Математика. Другая клетка — другой график активности, а значит и другое уравнение. И вот так, раз за разом, описываем уравнения графиков активности разных клеток. В результате получаем математическую модель работы группы нейронов, а в финале — и всего мозга.

Что ж, давайте закрепим:

1. Связиномика — нарезка мозга тонкими слоями с последующим склеиванием этих слоёв и созданием.

2. Brainbow — вставляем в геном такие кусочки ДНК, чтобы в мозгу подсвечивались определённые группы клеток.

3. Нейрокомпьютерный интерфейс — считываем электрические импульсы нейронов и создаём армию анимешных меха-роботов.

4. Оптогенетика — изменяем геном и делаем нейроны светочувствительными. После чего светим на них, дабы включить/выключить.

5. Blue Brain Project — математическое описание графиков активности клеток. Собирается всё вместе и получается модель. Все расчёты делает суперкомпьютер от IBM.

— — — — — — — — — — — — — — — —

That's all!

Хочется верить, что тот факт, что я заплатил за сертификат курса (а эт, как-никак, дветыщи!), поможет не слиться и дистанции и пройти Synapses, Neurons and Brains целиком.

А я, пожалуй, воспользуюсь фразой профессора Сегева:

Thank you for coming.

Shalom.

And see you soon.

Источник: m.vk.com

Комментарии: