Индивидуальная жизнь нейрона

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Есть ли у нейрона частная жизнь? Отличаются ли нервные клетки друг от друга? Могут ли они менять свои свойства? На протяжении десятилетий большинство нейробиологов отвечали на эти вопросы отрицательно. При этом все знали, что нервные клетки различаются, что у них разные характеристики их электрической активности. Проблема в том, что этими характеристиками пренебрегали, потому что все основывались на аналогии с искусственными нейронными сетями, в которых все элементы одинаковы и пассивны. Элементы искусственных нейронных сетей не обладают собственной активностью. Работа нейронных сетей основана на изменении связей между этими пассивными, одинаковыми, как клоны, элементами. Но эти изменения позволяют нейронным сетям учиться отличать кошку от собаки и многим другим функциям. Такая простота устройства сетей подвигла многих ученых думать, что и в живой нервной системе все устроено похожим образом.

Существует теория, согласно которой память — это изменение связей между нейронами. В соответствии с этой теорией нейроны идентичны и не меняют свою активность, а если нейрон меняет свои свойства, то это плохо для системы управления. Многие исследователи теоретически оспаривали такое представление, но только последние десять лет появились экспериментальные работы, которые доказывают, что в живой нервной системе изменения происходят в самой клетке.

Главная трудность таких экспериментальных работ — сложное устройство мозга млекопитающего. Когда мы видим, что животное запомнило нечто, мы можем найти в нервной системе нейроны, которые отличаются более высокой активностью, но затем очень трудно определить, где именно произошли изменения: в самой клетке или это увеличилась активность связей. Несмотря на эти трудности, на нервной системе млекопитающих косвенно доказывалось, что изменения происходят в самой клетке. 

Доказать, что изменения происходят в самом нейроне, удалось благодаря моллюскам — у некоторых из них огромные нейроны, которые можно идентифицировать и изолировать в остром опыте.

Гигантский аксон кальмара

Гигантский аксон кальмара

Для этого в нейрон вводят электрод и фиксируют его активность после внешних воздействий. Затем нейрон вместе с электродом вынимают из нервной системы, чтобы еще раз проверить наличие изменений в самой системе. Если изменения пропали, то изменились связи или химическая среда, которая окружает нейрон. Если изменения остались, значит, они произошли в свойствах самой клетки. Изолированные нейроны можно использовать как биосенсоры, чтобы оценить наличие изменений в этой межклеточной среде. Затем изучают, как эти изменения связаны с работой нервной системы, с памятью, когнитивными функциями моллюска. 

Жизнь вокруг нейронов 

Когда говорят о нервной системе как о некоторой сети активных клеток, часто упускают, что эта сеть не находится в вакууме. Вокруг нейронов существует насыщенная разнообразная жизнь: масса метаболитов, гормонов, нейротрансмиттеров, которые вытекают из синаптических щелей, активно секретируются другими нейронами, попадают из крови. Забывать об этой жизни вокруг нейронов неправильно. Представьте, что у вас есть возможность общаться только с близкими людьми, с кем вы установили надежные контакты, но вокруг вас ничего нет. Вряд ли такое представление будет нормальным. 

Модели нервной системы

Важно понимать, что нервная система не является сетью в привычном понимании. Во-первых, нейроны активны, а не пассивны. Во-вторых, нейроны отличаются друг от друга по своим электрическим и химическим свойствам. Нейроны находятся в активной нейрохимической среде, которая выходит за рамки сетевых взаимодействий.

Эти особенности нервной системы больше всего мешают включить ее в сетевую схему. Если спросить современных ученых, которые занимаются моделированием живой нервной системы, то большинство скажет, что работа с нейромодуляцией сложнее всего. Пока нет четкого механизма, как включать эти изученные влияния в существующие модели сетевых взаимодействий между клетками.

На модели, которую мы создали в нашем институте, можно увидеть, что нейроны, когда животное проживает определенные события, изменяют свои свойства, но остаются функциональными и начинают работать как мотонейроны. А после окончания «необычных» событий в жизни животного, как нам кажется, нейроны должны работать как раньше. Создается парадоксальная ситуация, в которой нейронам нужно сохранить память о прошлом, но при этом оставаться функциональными в привычной ситуации.

Для решения этого парадокса используют давнее открытие, которое показало, что одно и то же поведение может генерироваться разной комбинацией свойств нейронов. Разные комбинации нейрональных свойств обеспечивают генерацию такой же поведенческой программы.

В итоге, когда происходит нечто необычное, нейроны меняют свои свойства, — но одновременно с этим перестраивается весь ансамбль, где одни нейроны повышают свою активность, а другие притормаживают, чтобы выход оставался таким же, но память сохранялась. Если животное вновь помещают в условия, соответствующие поведенческому опыту, который вызвал изменения, то оно способно быстрее запустить актуальную поведенческую программу, освоенную в ходе приобретенного опыта.

Между нейронами

Важную роль в реализации этих процессов играют несинаптические взаимодействия — изменения в межклеточной среде, происходящие за счет активации клеток, которые насытили эту среду определенным трансмиттером (в данном случае дофамином). Эти клетки умеют притормаживать активность других клеток, которые, возбуждаясь в ходе поведенческого опыта, запоминают свое возбужденное состояние.

Когда мы говорим о живой нервной системе и ее отличии от теоретических представлений и от искусственных сетей, важно понимать, что разделение на синаптическую передачу (в которой нейротрансмиттер выделяется строго в синаптической щели, не попадает в межклеточное пространство и адресован строго определенной области постсинаптического нейрона) и объемную передачу (когда нейротрансмиттеры выделяются в межклеточник) очень условно. 

В реальной нервной системе можно увидеть разные варианты секреции нейротрансмиттеров. Классическая строгая синаптическая передача: нейротрансмиттеры не вытекают из синаптических щелей, а если это происходит, то быстро включается машина, которая их активно деградирует. Другой вариант секреции — когда трансмиттеры могут вытекать или эта утечка регулируется глиальными клетками. В зависимости от функциональных условий глиальные клетки могут либо разбухать и затыкать синапс, либо снижать тургор, отодвигаться от синаптической щели, из которой нейротрансмиттер попадает в межклеточное пространство и влияет на другие клетки.

Есть случаи, когда трансмиттеры попадают в межклеточное пространство при секреции из сомы. Есть транспортеры, которые могут секретировать нейротрансмиттеры прямо из сомы в межклеточное пространство. Есть варикозная секреция, когда нейротрансмиттер выделяется не адресно, а просто в межклеточник, и если поблизости есть нейроны с рецепторами, то они будут реагировать на этот трансмиттер. 

Разница реальной нервной системы и модели

Сейчас становится очень важным учитывать все обстоятельства реальной нервной системы, потому что, изучая только синаптические взаимодействия между клетками, какие-то функции невозможно обнаружить. Например, возьмем C. elegans [1 ]Caenorhabditis elegans — нематода (круглый червь) длиной около 1 мм. Во многих исследованиях используется как модельный организм. — знаменитая модель, у которой 300 нейронов. У модели известны все синаптические связи между нейронами. Но несмотря на весь объем модели, ученые находят функцию, которая не описывается существующими синаптическими контактами и морфологическими.

Оказывается, что в этой области лежит октопаминергический нейрон, который секретирует в межклеточник октопамин. Эта важная связь никак не учтена в коннектоме — полном описании структуры связей в нервной системе. Поэтому те функции, за которые отвечает этот нейрон, не удавалось найти, изучая коннектом C. elegans.

Еще один важный факт, который нужно понимать: в межклеточном пространстве много нейромедиаторов, и они сильно влияют на активность клетки. Сначала это ощущение, что нейромедиаторы нарушают порядок, но на самом деле эта упорядоченность достигается просто за счет правильных рецепторов у нейронов. В ходе индивидуального развития у нейронов выработались адаптивные ответы на определенные трансмиттеры в межклеточной среде. У нас существует много разных видов рецепторов, но нейроны стараются выбрать тот ответ, который подходит, или не реагировать. 


Источник: postnauka.ru

Комментарии: