Изучение мозга и сознания, перспективы оцифровки личности. Обзор новостей за октябрь 2017 |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-11-08 17:02 Это ежемесячный обзор наиболее важных и интересных новостей от экспертной группы проекта Технологии Долголетия. Сайт группы rlegroup.net В данном разделе мы рассматриваем новости, описывающие открытия, изобретения, новые подходы либо оригинальные метаанализы в сфере, относящейся к изучению деятельности мозга, как с целью восстановления и расширения утрачиваемых с возрастом функций, так и для разработки механизмов “оцифровки” памяти и личности. В начале октября в Сиэтле прошел GeekWire Summit, на котором выступил директор Института Аллена по изучению мозга и один из самых известных в мире нейробиологов Кристоф Кох. По оценкам эксперта, первые операции по имплантации устройств, объединяющих мозг и программное обеспечение, возможно, сделают уже через 10-20 лет. Источник: https://www.geekwire.com/2017/brain-scientist-christof-koch-merge-machine/ Перестроить собственный мозг и изменить соотношение разных типов клеток в выбранных отделах — звучит как научная фантастика. Но в настоящее время это вполне реальное поле для работы. В октябре была опубликовано исследование, в котором ученые из Флоридского института нейронаук имени Макса Планка используют метод, благодаря которому можно редактировать гены в нейронах живых мышей. Гомологичная репарация в избранных клетках, особенно in vivo, открывает широкие горизонты для биомедицинских исследований. Ранее считалось, что применение этого типа рекомбинации ограничено только делящимися клетками и невозможно в постмитотических нейронах, которые уже не делятся. Однако,в статье показано, что точное редактирование генома через гомологичную рекомбинацию возможно как в зрелых постмитотических нейронах, так и в митотических клетках в мозге мыши путем комбинирования расщепления ДНК с помощью системы CRISPR-Cas9 и эффективной доставкой донорского материала с аденоассоциированным вирусным вектором. Метод, называющийся vSLENDR, позволяет нейронам, которые больше не делятся, использовать гомологичную репарацию. Команда исследователей смогла продемонстрировать, что vSLENDR подходит для точного редактирования генетической информации в любой клетке любой части тела, что открывает большие перспективы лечения и профилактики заболевания нервной системы и дает удивительно мощный инструмент для любых манипуляций с мозгом. Источник: http://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(17)30933-9 На русском: https://hightech.fm/2017/10/20/edit-genes-in-the-human-brain Институт Аллена по изучению мозга выложил в открытый доступ Allen Cell Types Database. В базе данных, которая будет регулярно обновляться, содержится информация о нервных клетках человека. Уже сейчас в ней можно ознакомиться с электрическими свойствами примерно 300 кортикальных нейронов разных типов, которые получили от 36 живых пациентов, вместе с 3D реконструкцией их формы или анатомии и компьютерными моделями, имитирующими электрическую активность этих нейронов. База данных будет содержать профили экспрессии генов, основанные на измерениях активности всех генов в 16 000 отдельных клеток мозга трёх взрослых человек. Все это позволит более точно исследовать сложные компоненты, схемы и функции неокортекса человека, включая то, что делает мозг каждого человека уникальным. Источник: https://www.alleninstitute.org/what-we-do/brain-science/news-press/press-releases/allen-institute-shares-first-open-database-live-human-brain-cells Ученые из Национального института неврологических расстройств и инсульта в США доказали наличие системы самоочищения в мозге. Оказалось, что иммуноциты и спинномозговая жидкость выводятся через лимфатические сосуды, как и в других органах. Лимфатические сосуды на поверхности мозга были обнаружены еще в 1816 году итальянским анатомом, но на две века это открытие было забыто. До недавнего времени исследователи не находили никаких признаков лимфатической системы в мозге и было принято считать, что этот орган имеет особый статус. Два года назад сразу в двух исследованиях было заявлено об обнаружении лимфатической системы в твердой мозговой оболочке мышей. С тех пор исследователи целенаправленно искали нечто подобное и у человека. Сканируя на МРТ мозг здоровых волонтеров, которым была сделана инъекция контрастного средства гадобутрола, ученые обнаружили “дренажную систему” в твердой мозговой оболочке, которая позволяет выводить отходы через лимфатические сосуды. Эти результаты подтверждают, что сосуды могут выступать в роли “трубопровода” между мозгом и иммунной системой. Что в свою очередь открывает новую страницу в исследовании некоторых неврологических расстройств. Источник: https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-researchers-uncover-drain-pipes-our-brains На русском: https://hightech.fm/2017/10/04/brain_waste_system Распределение нейронных цепей и нейронов различных типов в мозге до сих пор точно не известно. В октябре была опубликована первая часть проекта “qBrain” (количественный мозг), над которым работает команда из Лаборатории в Колд-Спринг-Харбор. В работе отслеживается распределение тормозящих нейронов, которые производят нейропептиды соматостатин, парвальбумин, вазоактивный кишечный пептид и еще четырех подтипов нейронов. Исследование показало, что вопреки ожиданиям, количество и соотношение трех основных тормозящих типов нейронов варьируется стереотипным образом по всей коре головного мозга мыши. Это наблюдение дает право предполагать, что различные участки коры головного мозга, и те, которые отвечают за сознание и те, которые обрабатывают сенсорные стимулы эволюционировали таким образом, чтобы адаптировать локальные нейронные цепи к определенным функциям головного мозга. Второе открытие проекта заключалось в том, что количество нейронов в коре не зависело от пола, но в 11 подкорковых областях имелись отличия. Не смотря на то, что мозг самцов мыши, как правило больше, количество модулирующих нейронов в 10 из 11 этих наблюдаемых подкорковых областей оказалось больше в мозге самок. В ближайшие 5 лет команда планирует создать онлайн базу данных (http://mouse.brainarchitecture.org/ost), которая будет включать карты распределения и клеточной морфологии более 100 различные типов клеток в мозге мыши. Руководитель проекта Павел Остин отмечает, что «если мы хотим понять как работают нейронные цепи в мозге, прежде всего нам нужно знать количество звеньев, какого они типа и как распределяются. До сих пор неизвестно точное количество видов клеток в головном мозге млекопитающих. Считают, что их около 500, но может быть и тысячи”. Работа в этом направлении поможет понять, как работает мозг и возможно ли полноценно ее воспроизвести на технических носителях. Источник: http://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(17)31069-3 В октябре вышло исследование, в котором показано, как, используя теорию управления, возможно предсказать работу отдельных нейронов в коннектоме нематоды C. elegans. Исследователи определили структурную контролируемость мышц тела нематоды (т.е. как много отдельных мышц можно независимо контролировать) от входящих сигналов специфичных сенсорных нейронов. Затем определили какие нейроны в сети могли бы уменьшить управляемость этими мышцами, если их исключить. Чтобы проверить прогностическую способность модели, исследователи с помощью лазерного луча уничтожали нейроны, которые, согласно модели, должны были играть важную роль в контроле мышц. Затем, с помощью микроскопа с автоматизированной системой мониторинга, движения нематода записывали и анализировали машинным зрением. По словам исследователей, математическая модель довольна устойчива и не чувствительна к удалению слабых связей и пропускам в связях, поэтому вполне применима для прогноза работы нейронов в более масштабных и менее детализированных коннектомах. Источник: https://www.nature.com/articles/nature24056 Автор: Екатерина Шахбазян Перепечатка разрешается при сохранении ссылок на источник публикации. Если вы не хотите пропустить новости проекта Технологии Долголетия, подписывайтесь на нашу рассылку https://cp.unisender.com/ru/v5/subscribe-form/view/69pn7wk67c7dh949w41ucnr9nb7rjpjidjxeqxqo Источник: cp.unisender.com Комментарии: |
|