Школа имени Ольги Сергеевны Виноградовой “Нейробиология внимания и памяти"

Имя Ольги Сергеевны Виноградовой занимает особое место в истории российской нейронауки. Она принадлежит к той плеяде учёных, которые формировали отечественную школу физиологии высшей нервной деятельности в середине XX века, и чьи труды до сих пор цитируются в международных журналах. Ольга Сергеевна была одной из ключевых фигур в отечественной когнитивной нейронауке второй половины XX века. Её исследования были посвящены механизмам памяти, внимания и ориентировочного рефлекса. Работая сначала в области психофизиологии и нейропсихологии под руководством А. Р. Лурии и Е. Н. Соколова, а затем перейдя к клеточной физиологии в сотрудничестве с Я. Бурешем, Виноградова стремилась связать наблюдаемые поведенческие реакции с активностью конкретных структур мозга, прежде всего гиппокампа.

Гиппокамп — область мозга, которая сегодня известна как «центр памяти». Виноградова была одной из первых, кто последовательно показывал, что гиппокамп участвует не только в формировании воспоминаний, но и в регуляции внимания, в фильтрации информации, поступающей от сенсорных систем. Её работы о так называемой «сигнальной функции гиппокампа» стали классикой: в них утверждалось, что именно эта структура решает, какая информация стоит дальнейшей обработки, а какая может быть отброшена[1]. Таким образом, гиппокамп предстаёт не только «хранилищем воспоминаний», но и «сторожевым постом», который пропускает или задерживает сенсорные сигналы.

Особое место в работах Ольги Сергеевны занимало изучение ритмической активности мозга. Уже в 1960-е годы, когда методы электроэнцефалографии и внутримозговых записей только начинали активно использоваться в нейрофизиологии, Виноградова вместе с коллегами исследовала закономерности тета-ритма гиппокампа. Если многие рассматривали эти колебания лишь как фон активности, то она настаивала, что тета-ритм имеет функциональное значение. В её статьях и обзорах подчеркивалось, что фазовые сдвиги и синхронизация тета-ритма связаны с реакцией на новые стимулы, ориентировочным поведением и процессами внимания[2] [3]. Сегодня эти идеи подтверждены множеством исследований по всему миру, но тогда они были новаторскими и во многом шли вразрез с господствующими представлениями.

Научное наследие Виноградовой — это и её книги, и десятки статей, посвященных нейрофизиологии памяти, условным рефлексам, вниманию. Но не менее важен и её вклад как педагога и наставника. Многие её ученики стали известными исследователями, создали собственные школы. Для Виноградовой было принципиально важно вовлекать студентов и аспирантов в реальную работу, давать им возможность не только слушать лекции, но и самим ставить опыты, пробовать новые методы, спорить и сомневаться. Она считала, что именно так формируется настоящий исследователь: в среде, где знания не преподносятся как готовая истина, а рождаются в совместном поиске.

В этом смысле Школа "Нейробиология внимания и памяти", названная в её честь, продолжает ее дело. Она не ограничивается серией лекций, а стремится создать живую исследовательскую атмосферу, где студенты и молодые ученые могут соприкоснуться с наукой так, как это делала сама Виноградова: через эксперимент, анализ данных, обсуждение гипотез и поиск новых подходов.

От исследований памяти к новым поколениям нейробиологов

Школа сегодня

В 2025 году Школа нейробиологии внимания и памяти в Пущино собрала исследователей самых разных направлений — от клеточной биофизики до искусственного интеллекта. За две насыщенные недели участники погрузились в фундаментальные и прикладные аспекты работы мозга: от временных ритмов нейронных сетей до вычислительных моделей выбора и адаптации.

Программа школы охватила очень широкий диапазон тем — от клеточных и глиальных механизмов высшей нервной деятельности до когнитивных и поведенческих моделей. К примеру, Павел Балабан рассказал о временных диапазонах работы клеток мозга и том, как согласованность нейронов и глиальных процессов формирует внимание и память. Ирина Смирницкая показала, как мозг учится на ошибках и принимает решения по принципам обучения с подкреплением. Софья Полевая объяснила, как сенсорная кожа превращает прикосновения в коды, создавая основу телесного восприятия. Иван Мысин описал, как аттракторные сети мозга обеспечивают устойчивость мысли и восстановление памяти. А Сергей Парин представил методы измерения стресса и его когнитивных последствий, связав физиологию с нейроинформатикой. Было еще множество интереснейших докладов, но рассказать обо всех, к сожалению, невозможно.

Кроме лекций, участники посещали мастер-классы и практикумы по 3D-моделированию, микроскопии, имплантации электродов, анализу данных и биостатистике. Каждый день превращался в пространство диалога — между нейробиологами и инженерами, физиологами и математиками, молодыми исследователями и ведущими специалистами РАН.

Дальше мы подробно расскажем о нескольких лекциях, которые особенно ярко показали, как сегодня соединяются фундаментальная нейробиология, вычислительное моделирование и технологии будущего — от молекул до нейроинтерфейсов.

Время, память и роль глии

Открыла школу лекция член-корреспондента РАН Павла Михайловича Балабана (Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН), посвященная теме временных диапазонов работы клеток мозга — от миллисекундных импульсов нейронов до многочасовых изменений в глиальных и эпигенетических механизмах памяти.

Балабан показал, что разные типы клеток «живут» в собственных временных шкалах: нейронные разряды и каскады кальция длятся секунды и минуты, реакция астроцитов занимает десятки минут, а процессы консолидации и реконсолидации памяти продолжаются часы. Именно этот многоуровневый темп объясняет, почему память нельзя ни создать, ни стереть мгновенно.

Одним из центральных блоков лекции стала тема взаимодействия нейронов и астроцитов. В недавней работе его группы (Maltsev A. et al., Balaban P.M., Borodinova A., Hippocampus, 2023)[4] показано, что оптогенетическая активация астроцитов может двусторонне регулировать синаптическую пластичность: ионный сигнал подавляет её, а метаботропный — восстанавливает. Это указывает, что астроциты не пассивны, а активно управляют долговременными изменениями в нейронных сетях.

Другая линия лекции касалась эпигенетических часов памяти. Исследования лаборатории Балабана показывают, что эффективность обучения и долговременной памяти зависит от гистонов ацетилирования и метилирования ДНК. В частности, ингибирование ДНК-метилтрансферазы нарушает поддержание контекстной памяти (Zuzina A.B., Vinarskaya A.K., Balaban P.M., Int J Mol Sci., 2023)[5], а активация ацетилирования усиливает обучение (Vinarskaya A.K., Balaban P.M., Roshchin M.V., Zuzina A.B., Neurobiol Learn Mem., 2021)[6]. Эти процессы формируют временное «окно пластичности» — несколько часов, в течение которых память уязвима, но способна закрепиться.

Балабан подчеркнул: долговременные изменения в мозге не принадлежат только нейронам. Глиальные клетки, особенно астроциты, синтезируют эпигенетические регуляторы и управляют длительностью консолидации памяти. Именно их медленная работа — в диапазоне десятков минут и часов — связывает молекулярные процессы с опытом и превращает мгновенные впечатления в устойчивые следы.

Как мозг учится через награду и ошибку

Когда мы выбираем — идти ли новым путём или держаться привычного, — мозг действует как искусственный агент в системе обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL). Он оценивает, насколько оправдались ожидания, фиксирует «ошибку предсказания» и обновляет стратегию поведения.

К.ф.-м.н. Ирина Аркадьевна Смирницкая, старший научный сотрудник отдела нейроинформатики Центра оптико-нейронных технологий НИЦ «Курчатовский институт» – НИИСИ, представила лекцию о том, как мозг учится на собственных ошибках[7].

Она начала с самого начала эволюции. Даже одноклеточные организмы, напомнила Смирницкая, уже умеют выбирать — двигаться к питательному веществу или избегать раздражителя. Это простейший пример обучения с подкреплением: организм получает «награду» за удачные действия и «штраф» за ошибки. С развитием нервной системы эти механизмы стали многоуровневыми: одни структуры мозга отвечают за движение, другие — за мотивацию, третьи — за прогноз.

Основная часть лекции была посвящена тому, как мозг формирует ожидания и обновляет их, когда реальность не совпадает с прогнозом. Сигналы ошибки — особенно в дофаминергических нейронах среднего мозга — играют ключевую роль в том, чтобы корректировать поведение. Этот же принцип используют современные алгоритмы искусственного интеллекта — они тоже учатся, сравнивая ожидание и результат.

Смирницкая показала, что в мозге можно выделить иерархию систем выбора: от древних моторных контуров, где решение — это просто движение, до корковых областей, где оценивается контекст, цель и возможные последствия. На слайдах она сопоставила эти уровни с архитектурой обучения с подкреплением — от простых реактивных моделей до более сложных, где мозг способен строить внутренние модели мира и предсказывать будущее.

В заключение Смирницкая подчеркнула, что теория RL — это не только математический инструмент, но и удобный язык для описания эволюции поведения. С его помощью можно объяснить, как из элементарных «если–то» реакций возникла способность планировать, запоминать и делать выбор, опираясь на опыт.

Как кожа превращает тепло, боль и прикосновения в коды

Доктор биологических наук Софья Александровна Полевая (ННГУ им. Н.И. Лобачевского) представила лекцию о том, как кожа кодирует информацию — превращая тепло, холод, боль и давление в структурированные сигналы, которые мозг способен распознавать как образы.

Полевая напомнила, что сенсорная кожа — это сложная информационная система, а не просто набор рецепторов. На поверхности тела расположены тактильные, температурные и болевые точки, каждая из которых реагирует по-своему, но восприятие возникает не из отдельных импульсов, а из динамического паттерна активности. Вместе с Александром Васильевичем Зевеке она развила идею «паттерна против меченой линии»: мозг различает не «какой рецептор сработал», а каким образом меняется распределение активности во времени и пространстве (Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика, 2011)[8].

На слайдах Полевая показала реальные примеры — записи афферентных потоков подошвенного нерва и кросскоррелограммы сигналов при изменении температуры кожи. Эти графики показывают, что «чувство тепла» — это не единичный отклик, а координированная волна возбуждения в А?-, A?- и C-волокнах, отражающая, как температура распределяется по слоям кожи.

Другая часть лекции была посвящена моделям кодирования температурных стимулов[9]. Используя уравнения Стивенса и элементы модели Кельвина–Фойгта, Полевая объяснила, как физические свойства кожи — вязкость, упругость, теплопроводность — влияют на то, с какой скоростью и точностью воспринимается температурное изменение. Отдельный слайд был посвящён феномену «парадоксального тепла» — ощущению жара при быстром охлаждении, которое возникает из-за перекрестной активации рецепторов.

В финале она подчеркнула мысль, процитировав Норберта Винера: «Свойства информационной системы отражаются в искажениях, которые она вносит в сигнал». Именно так работает сенсорная кожа: она не просто передаёт данные, а преобразует их, фильтруя через собственные физические и физиологические свойства. Эти искажения и становятся тем языком, на котором кожа «говорит» с мозгом.

Измерение стресса — от гормонов к когнитивным следам

Профессор, д.б.н. Сергей Борисович Парин (Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского) рассказал, почему стресс — не просто «реакция организма», а многоуровневый психофизиологический процесс, который можно измерить и даже картировать.

Он напомнил, что с времён Ганса Селье стресс понимался как стадийный адаптационный синдром — тревога, резистентность, истощение. Однако современная нейрофизиология показывает: стресс — это не адаптация, а защитная регрессия управления, когда сложные системы мозга временно «сворачиваются» до базовых, обеспечивающих выживание. Вместо гармоничной адаптации включаются три ключевые системы — симпато-адреналовая, гипоталамо-гипофизарно-адреналовая и эндогенная опиоидная, последняя из которых ограничивает переработку информации и временно снижает когнитивную гибкость.

Главный вопрос лекции — как это измерить? Парин показал, что традиционные тесты и гормональные анализы дают запоздалую и неточную картину. Решение — телеметрические методы, позволяющие фиксировать физиологические маркёры стресса в момент их возникновения. Разработанная его группой технология «событийно-связанной телеметрии сердечного ритма» (Event-Related Telemetry, ERT) отслеживает микродинамику вегетативных реакций с точностью до 10 секунд, прямо во время реальной деятельности. Эта методика была описана в работе Polevaya S.A., Parin S.B et al. “Event-related telemetry of heart rhythm for personalized remote monitoring of cognitive functions and stress under conditions of everyday activity”, Modern Technologies in Medicine, 2019[10].

Парин подчеркнул, что стресс можно рассматривать как модель когнитивной регрессии — переход от осознанного к автоматическому поведению. Поэтому измерение стресса становится не только биологической, но и когнитивной задачей: оно позволяет понять, где проходит грань между адаптацией, защитой и потерей контроля.

Аттракторы мозга — как память находит путь к себе

К.б.н. Иван Евгеньевич Мысин, старший научный сотрудник Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН, рассказал о том, как мозг превращает хаос нейронной активности в устойчивые «острова смысла» — аттракторы, лежащие в основе памяти, навигации и внимания.

Он объяснил, что в реальных нейронных сетях мозг не хранит информацию в одном нейроне: воспоминание или образ существует как динамическое состояние целой сети, которое может восстанавливаться даже при частичном повреждении связей. Именно такие самоорганизующиеся паттерны и называют аттракторами.

Мысин показал, как на этих принципах можно описывать работу гиппокампа, ключевой структуры памяти и пространственного восприятия. В его собственных исследованиях (Mysin I.E., "Phase relations of interneuronal activity relative to theta rhythm", Front. Neural Circuits, 2023)[11] показано, как синхронизация между нейронами формирует устойчивые ритмы — «временную сетку», на которую мозг накладывает события и образы.

Эти осцилляторные процессы, по словам исследователя, позволяют понять, почему мысль и память — не статичны, а живут в постоянном движении. Когда активность сети возвращается в знакомое состояние, возникает воспоминание; когда сеть ищет новое равновесие — рождается идея.

Лекция Мысина стала мостом между биофизикой и когнитивной наукой, показав, что мозг — это не вычислительная машина, а самоорганизующаяся динамическая система, способная удерживать устойчивость в хаосе сигналов.

Итоги

Программа школы охватила огромный пласт теорий и экспериментов, методов и гипотез. Участники не просто познакомились с названиями тем — они увидели, как сегодняшние научные статьи соединяют биофизику, клеточную биологию, математические модели и алгоритмы. Ссылки на них, приведенные в этой статье и в презентациях ученых — не просто «для красоты»: они точка входа в мировую литературу, через которую молодые ученые могут сразу погрузиться в актуальные исследования и ориентироваться, куда двигаться дальше.

Ссылки на литературу https://iteb.ru/press-center/press-releases/shkola-imeni-olgi-sergeevny-vinogradovoy-neyrobiol/

Источник: iteb.ru

Комментарии: