Интересные новости и факты (психология, нейрофизиология)

[ArefievPV]

Память размазана по всему мозгу
https://www.nkj.ru/news/43825/

Нейроны памяти нашли в таких областях мозга, которые до сих пор в зонах памяти никем не числились.

Где мозг хранит информацию? Обычно называют гиппокамп и некоторые зоны префронтальной коры. Однако и про гиппокамп, и про зоны коры обычно уточняют, что это одни из центров памяти, пусть даже и главные. Такое уточнение тем более необходимо в свете последней статьи в Nature Communications, в которой говорится, что воспоминания распределяются по всему мозгу, попадая даже в те области, которые до сих пор с памятью никто не связывал.

Авторы работы искали в мозге мышей так называемые энграммные нейроны. Под энграммой понимают след, оставленный раздражителем; если говорить о нейронах, то повторяющийся сигнал – звук, запах, некая обстановка и т. д. – должны провоцировать в них некие физические и биохимические изменения. Если стимул потом повторится, то «след» активируется, и клетки, в которых он есть, вызовут из памяти всё воспоминание целиком. Иными словами, у нас энграммные («ключевые») нейроны отвечают за доступ к записанной информации, а чтобы сами они заработали, на них должен подействовать ключевой сигнал; очевидно, что сами такие клетки должны уметь как-то сохранять в себе информацию о тех или иных стимулах.

Об энграммных нейронах мы неоднократно писали в связи с исследованиями Судзуми Тонегавы (Susumu Tonegawa) и его коллег из Массачусетского технологического института – они есть и среди авторов новой статьи. Энграммные клетки участвуют как в кратковременной, так и в долговременной памяти, помогают воспоминаниям соединяться друг с другом и т. д.; однако большей частью такие нейроны искали опять же либо в гиппокампе, либо в коре.

В новых экспериментах клетки памяти искали уже в 247 областях мозга. Мышей брали из знакомой безопасной клетки и сажали в другую, незнакомую, в которой их слегка били электрическим током – иными словами, у мышей формировали неприятное воспоминание о новой клетке. При этом у некоторых мышей нейроны были генетически модифицированы – клетки начинали флуоресцировать, если в них активировался ген, необходимый для записывания информации. У других мышей всё было немного иначе – их нейроны начинали флуоресцировать, когда уже записанное воспоминание активировалось (то есть когда они снова оказывались в «электроклетке»). Свечение оставалось надолго, так что мозг можно было успеть вытащить, сделать прозрачным и тщательно изучить под микроскопом.

Естественно, что мозг, который запомнил неприятный опыт, и мозг, которому пришлось этот опыт вспомнить, сравнивали с мозгом, которому никаких неприятностей не выпадало – таким образом можно было определить те нейроны, которые действительно имеют отношение к памяти. Оказалось, что 117 зон мышиного мозга в той или иной степени участвуют в том, что мышь запоминает удар током в незнакомой клетке. Но чтобы быть энграммной клеткой, нейрон должен участвовать как в первичном формировании памяти, так и в последующей активации воспоминаний. Изначально в этих 117 зонах были отдельно те, в которых нейроны в первый раз запоминают стимул, и отдельно те, которые потом помогают вспомнить, что тебя ждёт в конкретной обстановке. Когда данные тех и тех зон мозга объединили, то выяснилось, что энграммные клетки есть примерно в 60% из них, и кроме ожидаемых гиппокампа, коры и миндалевидного тела (отвечающего за эмоции), среди энграммных зон были области таламуса, среднего мозга и ствола мозга.

Результаты перепроверили в других экспериментах, в которых нейроны этих зон подвергали оптогенетической модификации – так, чтобы нервные клетки можно было включать или выключать световыми импульсами, подаваемыми в мозг по оптоволокну. В итоге удалось подтвердить, что нейроны из разных областей мозга действительно работают энграммными клетками: если их активировали, мышь впадала в стресс, хотя в этот момент она находилась в знакомой и безопасной обстановке.

Также удалось показать, что энграммные клетки образуют что-то вроде комплексов, когда стимуляция энграммного нейрона в гиппокампе будит другие нейроны в тех самых отдалённых зонах, которые, как считалось, не имеют отношения к памяти. Более того, чтобы воспоминание оказалось наиболее ярким, нужно включить энграммные нейроны сразу в нескольких зонах: иными словами, если активировать «ключи памяти» в одном только гиппокампе, мышь будет бояться не так сильно, чем если активировать их сразу в трёх участках мозга.

Распределение памяти по всему мозгу делает её более надёжной. С другой стороны, вполне может быть так, что разные энграммные клетки, пусть и имеющие отношение к одному и тому же воспоминанию, выполняют разные задачи. Всё-таки любое воспоминание – это комплекс разнородной информации, и энграммные клетки могут быть нацелены на разные информационные составляющие одного и того же воспоминания. Может быть, индивидуальнее особенности нашей памяти связаны как раз с теми отличиями, которые есть у разных клеток одного и того же энграммного комплекса, распределённого по нескольким зонам мозга.

P.S. Опять происходит какое-то смешение понятий – кое-где смешивают «следы памяти» («записи») и сами воспоминания. В некоторых предложениях непонятно, что имеется в виду...

Любое воспоминание формируется каждый раз заново на базе задействованных из имеющихся «следов памяти» («записей»).

[ArefievPV]

Как женский гормон формирует мужской мозг
https://www.nkj.ru/news/43867/

Женский гормон эстрадиол сразу увеличивает число некоторых типов нейронов в новорождённом самцовом мозге.

Самцы и самки ведут себя по-разному, что особенно заметно в социальной жизни. Нет нужды лишний раз рассказывать, что в брачный период самцы относятся друг к другу как к конкурентам, а в самках, наоборот, видят партнёрш; а самки с появлением потомства превращаются в любящих матерей, которые стараются защитить детёнышей от чего бы то ни было, в том числе и от шальных самцов и т. д. Поведение зависит от мозга, и если сравнить мозг самца и самки, можно опять же увидеть определённые различия. Как и когда эти различия появляются? Очевидно, тут многое зависит от половых гормонов, женских эстрогенов и мужских андрогенов.

Сотрудники Лаборатории в Колд-Спринг-Харбор пишут в Nature о том, как эстрадиол (один из эстрогенов) влияет на формирование самцового мозга на ранних этапах развития. Давно известно, что эстрадиол влияет на межполовые различия в мозге и вообще на работу нервной системы, но, как обычно, конкретные механизмы этого влияния приходится долго расшифровывать.

Обычно эстрадиол действует через рецептор ERα (эстрогеновый рецептор альфа). Почувствовав гормон, ERα отправляется в клеточное ядро, где переключает активность целого ряда генов. ERα есть и на нейронах, и вот сейчас исследователи решили узнать, как под действием активированного ERα меняется активность генов в мозге новорождённых мышей. Вообще говоря, эстрадиол есть как в мозге самцов, так и в мозге самок, но тут нужно помнить, что его можно получить из тестостерона, и у некоторых нейронов для этого есть все необходимые ферменты. Вскоре после рождения у самцов мышей уровень тестостерона сильно повышается — соответственно, повышается и уровень эстрадиола в некоторых зонах мозга.

Исследователи насчитали около 2000 участков в хромосомах, активность которых меняется под действием эстрадиола и рецептора ERα (речь не об отдельных генах, а именно об участках ДНК с разным набором генов и регуляторных последовательностей). Естественно, это сказывается на развитии нервных клеток, у которых, как известно, есть очень много разновидностей. В частности, в самцовом мозге становится больше нейронов двух определённых типов: именно благодаря этим нейронам самцы в ситуациях ведут себя так, и положено самцам — атакуют самцов-конкурентов или же пытаются спариться с самкой. Но хотя самцовые особенности формируются в мозге довольно рано, в будущем нейронам и нейронным цепочкам всё равно нужны соответствующие гормональные сигналы. Если уровень половых гормонов у взрослого самца или самки по какой-то причине упадёт, изменится активность нейронов, и в поведении проявятся некоторые особенности, свойственные противоположному полу.

Половые гормоны влияют и на человеческий мозг, и некоторые межполовые отличия в его строении выглядят схожим образом как у мышей, так и у людей. Тем не менее, не стоит забывать, что мозг довольно пластичен и способен меняться в зависимости от тех задач, которые ему приходится выполнять. Говоря об отличиях между женским и мужским мозгом, следует отдавать себе отчёт, что не все из них возникают по исключительно гормонально-биологическим причинам; более того, как мы писали год назад, некоторые межполовые различия в мозге вообще не связаны с полом.

P.S. Ссылка в дополнение:

Мужской и женский мозг отличаются размером
https://www.nkj.ru/news/41187/

У мозга есть некоторые особенности, которые зависят от размера. Например, у более мелкого мозга будет выше отношение серого вещества к белому, и у него будет большая связность между полушариями, чем между нейронными центрами внутри полушарий. Но эти особенности опять же не есть что-то свойственное женскому мозгу – всё то же самое можно увидеть в небольшом мужском мозге по сравнению с более крупным. Впрочем, кое-что особенное у мужчин всё же нашлось: например, миндалевидное тело, или амигдала, один из главных центров эмоций, у мужчин примерно на 1% больше, чем у женщин. Правда, не очень понятно, имеет ли этот 1% какое-то значение для поведения и прочего.

[ArefievPV]

Волны памяти, которые перемещаются
http://neuronovosti.ru/volny-pamyati-kotorye-peremeshhayutsya/

Ученые из MIT провели эксперимент, в котором оценивали нейрональную активность мозга обезьян при решении задачи на рабочую память. Ученые выяснили, что паттерн, или рисунок активности не стоит на месте. Он перемещается по мозгу, словно волны на воде. При этом направление, ротация и скорость перемещения зависят от типа нагрузки на рабочую память. Об этом – статья в журнале PLOS Computational Biology.

Чтобы изучить особенности функционирования, мозга ученые используют нейровизуализационные технологии, позволяющие отслеживать нейрональные осцилляции (активности). Суть таких осцилляций заключается в синхронной активности группы нейронов, которая происходит с определенной частотой и формирует непосредственно мозговые ритмы, которые можно «прочитать».


Мозговые ритмы.

Такие мозговые ритмы, или волны, могут быть стационарными или динамическими (“путешествующими”). Как правило, в исследованиях ритмов мозга описываются стационарные волны. При этом оцениваются такие их характеристики, как амплитуда, частота, фаза и прочие.

Ученые из MIT решили обратить внимание на другой тип волн – динамические. Они характеризуются последовательным перемещением волновых пиков по коре мозга. Наилучшей аналогией здесь могут быть волны на воде. Отличие, правда, будет в том, что волна на воде распространяется во все стороны. В мозге же волна будет распространяться в определенном направлении в зависимости от особенностей нейронов.

Более того, волна активности, у которой так же, как и на рисунке выше, есть амплитудные пики и спады, вращается по или против часовой стрелки. Поэтому основными характеристиками динамической волны будут скорость, направление и угол поворота (ротация).

В эксперименте обезьяны должны были решать задачу “отложенного сопоставления с образцом” (delayed match-to-sample task). Перед обезьяной появлялся образец, который затем исчезал, и наступала пауза на 2 секунды. Затем появлялись два объекта, один из которых соответствовал образцу, а другой — нет. Обезьяны должны были задержать взгляд на том, что соответствовал. Во время выполнения этого задания ученые записывали активность префронтальной коры (Local Field Potentials c дорсолатеральной префронтальной коры, DLPFC), используя электродные сетки, вживленные в мозг животным в левое и правое полушария.


Схема эксперимента.

Исследователи обнаружили, что в лобной коре можно наблюдать много динамических волн, характер которых изменялся во время тестирования. Так, альфа (8-12 Гц) и бета (12-30 Гц) активность уменьшалась во время презентации образца и увеличивалась во время перерыва, когда обезьяны удерживали образец в своей рабочей памяти. В то же время тета (4-8 Гц) и гамма (40-120 Гц) активность демонстрировала обратную тенденцию. Однако эти изменения не наступали одновременно во всех электродах: их можно было прослеживать в динамике.

Изображение ниже показывает электродную сетку 8×8. В качестве анатомических ориентиров используются дугообразная и основная (принципиальная) борозды. Цвета показывают путешествие пиков бета активности (выбрана в качестве примера). Красный свет обозначает пик, синий — спад. На рисунке показана активность в 8 разных моментов времени: начальный и через каждые 4 мс до 28 мс. Направление стрелки показывает перемещение пиков волны. Можно видеть, как пики перемещаются от верхней части к нижней.



Чтобы показать такие волны более явным образом, ученые отобразили колебания потенциала одной колонки электродов (отмечены на рисунке выше пунктиром) во временной развертке. На рисунке явно прослеживается постепенное продвижение пиков LFP как во времени, так и в пространстве.



Как мы знаем, у волны помимо амплитуды (пиков и спадов) также есть фазовая характеристика, которая должна изменяться от электрода к электроду. Ученые подтвердили это, изобразив фазовый градиент в 8 разных временных периодов, как было сделано выше с амплитудой. Здесь снова четко прослеживается направление движения волны. Синим отмечена волна, которая спадает, а красным — нарастающая.



Таким образом, в префронтальной коре оказались динамические, путешествующие волны. Но следующий вопрос, который волновал ученых, заключался в том, с какой скоростью такие волны перемещаются. Скорость распространения волн для разных диапазонов составляла от 20 до 60 см/сек. При этом бОльшая частота распространялась с бОльшей скоростью.


Скорости распространения волн.

Но помимо того, что волна распространяется с течением времени, она еще и крутится в пространстве. Интересно, что крутящихся волн было значительно больше среди всех динамических. При этом, как оказалось, у каждой волны можно наблюдать предпочтительное направление движения. В ходе выполнения задачи на определенной ее стадии вероятность распространения волн в этих направлениях уменьшалась или увеличивалась. Среднее для обеих обезьян и двух полушарий можно видеть на графике ниже для каждого диапазона частот. График также показывает, что есть определенная разница в распространении волн во время решения задачи и при отсутствии когнитивной нагрузки (baseline).


Характер “кручения” волн.

На разной стадии задачи (презентации образца, удержании объекта в памяти и тестировании) для каждой волны появлялось предпочитаемое направление движения. Для первых двух стадий, к примеру, бета волны предпочитают положительное направление (красная линия), в то время как для стадии тестирования — отрицательные (синяя линия). Сделать такой же вывод для альфа и тета ритмов не получится.


Предпочитаемое направление движения волн.

Таким образом, ученые показали, что для рабочей памяти важную роль играют динамические волны в диапазоне от 4 до 30 Гц, которые можно наблюдать в префронтальной коре обезьян. Большая часть из этих волн вращается при передвижении коры. Ориентация таких волн изменяется во время выполнения теста на рабочую память, сперва распространяется в две противоположные стороны, но организуясь в одном направлении при тестировании.

Ученые сделали предположение, что динамические волны могут быть связаны с поддержанием активности в нейрональных сетях рабочей памяти, позволяя им постоянно оставаться во включенном состоянии.

Однако, стоит отметить, что столь хорошая статья, сделанная одним из лучших университетов мира на приматах, могла бы быть опубликованной и в Science, а не в PLOS Computational Biology. В чем же проблема? Если разобраться в данных, становится понятна очень маленькая статистическая мощность выводов, которые делают авторы. Так что на самом деле эта статья — скорее предположение, чем доказательство важной роли динамических волн.

[ArefievPV]

«Язык» шимпанзе позволяет из десятка элементов строить сотни фраз с разными смыслами
https://elementy.ru/novosti_nauki/433972/Yazyk_shimpanze_pozvolyaet_iz_desyatka_elementov_stroit_sotni_fraz_s_raznymi_smyslami

Статистический анализ почти 5000 «высказываний» взрослых диких шимпанзе из национального парка Таи показал, что наши ближайшие родственники активно используют упорядоченные последовательности («фразы») из двух-трех и более (вплоть до 10) различающихся компонентов — элементарных вокализаций, которые могут употребляться как поодиночке, так и в различных комбинациях.

Структура вокальных последовательностей далеко не случайна. К важнейшим закономерностям их формирования относятся гибкость (почти все элементы могут комбинироваться с большинством остальных), упорядоченность (одни элементы чаще встречаются в начале «фраз», другие — в конце; одни последовательности встречаются значимо чаще других и т. д.) и перегруппировка (например, устойчивые последовательности из двух элементов — биграммы — могут включаться в состав триграмм, причем комбинирование не случайно, а следует определенным правилам).

Все эти три особенности вместе до сих пор не были надежно документированы ни у одного животного, кроме человека. Результаты согласуются с гипотезой о том, что шимпанзе способны, определенным образом комбинируя 10–12 базовых вокальных элементов, сообщать сородичам сотни разных смыслов. К сожалению, до расшифровки этих смыслов еще очень далеко.

Рис. 4. Сравнение новых данных по шимпанзе с литературными данными по другим приматам. Слева — максимальная длина последовательности (число элементов в высказывании), справа — число различных комбинаций вокальных элементов. Названия певчих видов набраны сиреневым шрифтом. Видно, что по первому параметру шимпанзе уступают только чернорукому гиббону (Hylobates agilis). Но гиббон — певчий вид. Издаваемые им последовательности звуков хоть и длинные, но однообразные и, скорее всего, несут не больше информации, чем птичьи песни. По второму параметру шимпанзе с их 390 уникальными последовательностями оставили далеко позади всех остальных приматов. Но здесь нужно учитывать, что звуковая коммуникация других обезьян изучалась менее тщательно, поэтому их вокальный репертуар может быть сильно недооценен. Рисунок из обсуждаемой статьи в Communications Biology

В заключительной части статьи авторы сравнили свои результаты с литературными данными по другим приматам (рис. 4). Получилось, что, если не учитывать «певчие» виды (некоторые моногамные обезьяны поют сложные, но однообразные песни, выполняющие примерно те же функции, что у певчих птиц, некоторых китообразных и, скажем, лягушек и кузнечиков), то шимпанзе превосходят всех остальных приматов как по максимальной длине вокальных последовательностей, так и по их разнообразию.

Впрочем, этот вывод может быть в будущем пересмотрен, потому что звуковая коммуникация других обезьян не изучалась с такой тщательностью (и с таким вниманием к комбинаторному «фразообразованию»), как это сделано в обсуждаемой статье. Вполне может оказаться, что другие обезьяны, особенно человекообразные, имеют не менее развитую и сложную систему коммуникации, чем шимпанзе.

[ArefievPV]

Как звуки формируют наш слух ещё до рождения
https://www.nkj.ru/news/43956/

Во время внутриутробного развития мозг должен слышать только низкочастотные звуки, чтобы потом у человека не было проблем со слухом

Ребёнок начинает слышать уже к двадцатой неделе беременности, но слышит он далеко не всё: снаружи сквозь мягкие ткани материнского тела и сквозь амниотическую жидкость проходят только низкие частоты. Однако именно благодаря тому, что ребёнок слышит не всё, его слух формируется правильно.

Несколько лет назад исследователи из Массачусетского технологического института обратили внимание на то, что у детей, которые родились с врождённой катарактой и которые потом от неё избавились, есть одна особенность – они плохо различают лица. Возникло предположение, что так случается потому, что детский мозг не успевает приспособиться к полноценному зрению и плохо анализирует зрительную информацию. Дело в том, что у новорождённых зрение довольно плохое, они всё видят в размытом облаке – в их сетчатке просто нет достаточного количества фоторецепторов. Но постепенно рецепторов становится всё больше и зрение становится всё острее. Мозгу же, чтобы научиться адекватно оценивать то, что он видит, нужно пройти стадию плохого зрения, когда он одновременно сопоставляет данные с больших зон зрительного поля.

Эта гипотеза подтвердилась в экспериментах с нейросетью, которая училась видеть и которой постепенно повышали остроту зрения. В конце концов, именно такая нейросеть смогла различать похожие объекты – те же лица, например; в то время как нейросеть с изначальной остротой зрения лица путала.

В новой статье, опубликованной в Developmental Science, исследователи пишут, что то же самое происходит и со слухом. Здесь тоже задействовали компьютерную модель: она училась различать эмоции в человеческом голосе, но только в одном случае её учили только на низкочастотном звуке, в другом случае низкочастотные звуки сменялись звуками на всех слышимых частотах, в третьем варианте модель всё время училась на звуках всех частот, наконец, в четвёртом случае полный спектр слышимых звуков сменялся низкими частотами. Слух ребёнка учится по второй схеме, то есть от низких частот в утробе матери к полному диапазону, который может различить наше ухо – и именно с такой схемой обучения компьютерная модель наиболее эффективно научалась различать эмоции в человеческом голосе.

Известно, что дети, родившиеся раньше срока, изначально хуже слышат низкие частоты, а потом оказывается, что они хуже понимают эмоции в голосе других людей по сравнению с детьми, родившимися вовремя. Авторы работы полагают, что тут виной нарушенная программа аудиообучения, которую мозг должен проходить постепенно и последовательно. У родившихся до срока слух не получил должной порции низкочастотных звуков и не в состоянии хорошо ориентироваться в полном спектре звуковых частот, которые на него вдруг обрушились. Возможно, таким детям вместе с родителями стоит какое-то время пожить в строго контролируемой звуковой среде, где они будут слышать так, как будто пока ещё пребывают в утробе матери – тогда их слух сформируется правильно.

[ArefievPV]

В основе научения лежит умение нейронов выживать совместно
http://neuronovosti.ru/v-osnove-naucheniya-lezhit-umenie-nejronov-vyzhivat-sovmestno/

Изучение прогностических свойств метаболизма нейронов расширит наши знания о том, как человек учится и запоминает. Это показал анализ результатов исследований молекулярных механизмов обучения и памяти, который провели ученые из России и США, опубликованный в журнале Neuroscience & Biobehavioral Reviews.

Сегодня в науке формируется тенденция рассматривать работу нейронов как проактивную, направленную в будущее. Этот подход, однако, еще не стал мейнстримом, и пока такие публикации в меньшинстве.

В статье “Neuronal metabolism in learning and memory: The anticipatory activity perspective” профессор ВШЭ, заведующий лабораторией  психофизиологии им. В.Б. Швыркова Института психологии РАН Юрий Александров и профессор департамента физиологии и биофизики Университета штата Нью-Йорк в Буффало Михаил Плетников  утверждают: проактивность нейронов связана с тем, что они, как и все живые организмы, стремятся выжить.

В качестве пищи для нейронов выступают метаболиты, поступающие из окружающей среды (молекулы, необходимые для жизнедеятельности клетки). А в качестве действия нейрона, направленного на получение необходимых метаболитов, — импульсная активность нейронов. Нейрон не реагирует на поступающий сигнал, входную импульсацию, а своей активностью обеспечивает необходимый ему приток веществ, в том числе нейромедиаторов.

«Когда группы специализированных нейронов работают вместе, мы действуем и получаем поведенческий результат, а нейроны — свой микрорезультат: необходимые им метаболиты. Этот процесс может быть назван метаболической кооперацией клеток. В нее вступают не только нейроны, но и глиальные, соматические, железистые, мышечные и другие клетки в масштабах всего организма. Этот принцип работы клеток лежит в основе научения. По сути своей научение — это создание общих для организма (общеорганизменных) групп метаболически кооперирующих клеток, которые обеспечивают поведение человека», — рассказывает Юрий Александров.

Исследователи отмечают, что изучение молекулярных механизмов обучения и памяти долгое время было основано на парадигме «стимул — реакция». Согласно этому подходу, считалось, что организм человека реагирует на стимулы из внешней среды, и таким же образом действуют, реагируя на входную импульсацию, нейроны. Импульсация вызывает возбуждение разных участков мембраны нейрона, и нейрон дает или не дает реакцию — свой спайк (электрический разряд). Это зависит от того, достигло ли суммарное возбуждение определенной пороговой величины.

В 1930–1970-х годах советский физиолог Петр Кузьмич Анохин разработал теорию функциональных систем. В рамках этой теории он сформулировал представление об «интегративной деятельности нейрона», согласно которому, когда к нейрону приходит возбуждение, начинаются внутринейронные химические процессы, а не суммация локальных возбуждений на мембране. Результатом именно этих химических процессов является возникновение спайка.

Представление Анохина легло в основу дальнейшей разработки его учениками — Вячеславом Швырковым и его сотрудниками — системно-ориентированных подходов к исследованию нейронов. Однако и у Анохина сохранялось традиционное понимание последовательности процессов: сначала к нейрону приходит возбуждение, на которое тот, в свою очередь, реагирует.

«Важным этапом современных системных представлений о нейроне стали представления о том, что на первом месте во временной последовательности стоит не приход импульсации к нейрону, а его собственная, направленная в будущее активность. Нейрон сам обеспечивает приток к нему активности, а не реагирует на внешнее возбуждение», — отмечает Юрий Александров.

Авторы статьи сформулировали задачи будущих экспериментальных исследований для изучения механизмов общеорганизменной метаболической кооперации клеток как ключевой закономерности научения.
 
По мнению исследователей, такой подход может стать прорывом в изучении поведения злокачественных клеток и разработке способов лечения рака.

«Злокачественные опухоли состоят из клеток, которые метаболически кооперируют не только со своим непосредственным окружением, но и с другими клетками организма. Мы собираемся экспериментально изучать клетки опухоли в ситуациях полярных типов поведения индивида, а именно направленных на достижение желаемого события или избегание нежелательного, опасного. Это позволит нам понять, как сказываются свойства разных общеорганизменных интеграций клеток на выживании клеток опухоли. Мы надеемся сформулировать подход к эффективному влиянию на опухолевые клетки через поведение человека», — рассказал Александров.

Направленный потенциал активности – это и есть стремление. А направленная активность – это реализация данного стремления (реализация направленного потенциала активности). Всё это в целом (стремление, направленная активность) можно охарактеризовать понятием проактивность.

Направленность потенциала активности и самой активности следует рассматривать в контексте самосохранения/выживания. То есть, направление здесь именно: на выживание, на самосохранения, на сохранения гомеостаза...

Предлагаю сравнить некоторые высказывания.

Мои высказывания:

Живая система – это система, проявляющая в активной фазе своего существования: стремление к самосохранению и способность реализовать это стремление.

Фразы из статьи:

проактивность нейронов связана с тем, что они, как и все живые организмы, стремятся выжить

Нейрон не реагирует на поступающий сигнал, входную импульсацию, а своей активностью обеспечивает необходимый ему приток веществ, в том числе нейромедиаторов.

То есть, по своей сути (по своему смыслу), высказывания совпадают. Живое именно стремится к самосохранению и оно демонстрирует явную способность реализовать это своё стремление.

Надеюсь, что и весь комплект определений когда-нибудь будет принят сообществом.
Повторю его:

Привожу комплект определений (их следует рассматривать во взаимосвязи друг с другом):

Жизнь – это живая система (совокупность систем) и её среда обитания.
Живая система – это система, проявляющая в активной фазе своего существования: стремление к самосохранению и способность реализовать это стремление.
Интеллект системы – это вычислительный функционал (практически в физико-математическом смысле слова) системы.
Разум системы – это способность системы реализовать стремление к самосохранению средствами интеллекта.

До кучи:

Ум системы – это локальное и актуальное проявление разума системы.

Теперь комплект определений, связанных с понятием сознание:

Суть сознания – это условие «со знанием».
Суть механизма сознания – это реализация данного условия «со знанием».
Суть реализации – это процесс осознания (то есть, сравнение/сопоставление со знанием).
Суть состояния в сознании – это наличие процесса осознания.

[ArefievPV]

Жуки и лягушки: каузальный редукционизм и каузальные структуры
http://neuronovosti.ru/bugs-and-frogs/

Каузальный редукционизм — это один из подходов к пониманию функционирования сложных систем, в том числе биологических. Он основан на предположении, что для каузального объяснения работы системы в целом достаточно установить причины, вызывающие те или иные состояния отдельных ее элементов. Такой подход широко применим к объяснению работы мозга: чтобы понять, как работает мозг, нужно понять работу отдельных нейронов. В работе, вышедшей в 2021 году в Nature Neuroscience, ученые провели мысленный эксперимент на воображаемых лягушках, который показывает несостоятельность редукционистского подхода. Для объяснения причинно-следственных связей в функционировании сложных систем исследователи предлагают использовать каузальный структурный анализ. Попробуем разобраться, в чем заключается проблема каузального редукционизма, и постараемся проанализировать подход, который применили авторы статьи.

В рамках описываемого нами исследования можно выделить два подхода к пониманию причинно-следственных связей в функционировании мозга на системном уровне: каузальный редукционизм и эмерджентный подход. Главная интуиция каузального редукционизма заключается в следующем: если мы знаем для каждого элемента системы, что послужило причиной изменения его состояния, то этого достаточно, чтобы понять причину изменения системы в целом. Например, если причина №1 изменила состояние нейрона А (А -> А*), причина №2 изменила изменила состояние нейрона Б (Б -> Б*), то в случае одновременного изменения состояний нейронов А и Б (А -> А*, Б -> Б*) нет надобности искать причину №3 (достаточно знать №1 и №2). Таким образом, редукционисты утверждают, что если мы поймем ЧТО вызвало ЧТО на самом элементарном уровне организации системы, то мы поймем, как работает эта система. Френсис Крик писал: “Вы, ваши радости и печали, ваши воспоминания и амбиции, ваше чувство идентичности и свобода воли, на самом деле не более чем поведение огромного количества нервных клеток и связанных с ними молекул… Вы не более чем совокупность нейронов” (отметим, что в рамках концепции активной среды, которая развивается.

Приверженцы эмерджентного подхода (авторы статьи в том числе) считают редукционизм фундаментально ошибочной позицией, аргументируя это тем, что каузальный редукционизм полагается на имплицитное (неявное) определение причинности (каузальности) и смешивает его с понятием предсказания. Организм является большим, чем просто сумма его частей, поскольку сложные функции возникают (от англ. слова emerge) в системе только при определенной организации ее элементов. Если мы вернемся к примеру с нейронами А и Б, то противники редукционизма считают необходимым наличие причины №3 для одновременного изменения состояний нейронов А и Б (А -> А*, Б -> Б*).  Таким образом они предлагают эксплицитное (явное) определение каузальности: появление эмерджентных, не сводимых к элементарным, свойств системы.

Подобные концептуальные рассуждения, близкие к философским, могут показаться запутанными и сложными неподготовленному читателю. Поэтому перейдем к интересному мысленному эксперименту, который провели авторы статьи. Целью этого эксперимента было на простом примере показать несостоятельность редукционистского подхода.


Рис. 1. Моделируемая среда и поведение лягушек и жуков.

Представим себе реальность (см. рис. 1), в которой обитают жуки и лягушки. Жуки бывают трех видов: левые жуки (преимущественно двигаются влево), правые жуки (преимущественно двигаются вправо) и супер жуки (преимущественно двигаются вперед). Левые и правые жуки маленькие; они служат пищей лягушкам. А супер жуки большие; для них уже лягушки являются пищей. Лягушки также бывают трех видов. Разберем их строение и поведение подробнее.


Рис. 2. Строение лягушек.

На рисунке 2 видно, что у всех лягушек нейроны (узлы сети) можно поделить на три группы: сенсорные (S), центральные (C) и моторные (М). Начнем с F3 лягушек. У этого вида есть 3 вида сенсоров: левый (S_L), центральный (S_C) и правый (S_R); 3 вида центральных нейронов: левый (С_L), центральный (С_C) и правый (С_R); и 2 вида моторных нейронов: левый (М_L) и правый (М_R). Предположим, что исследователи осуществляли запись активности центральных нейронов, когда к ним приходят сигналы от сенсоров (запись на входе), и когда они передают возбуждение на моторные нейроны (запись на выходе). Ученые провели исследование и установили следующие механизмы, лежащие в основе поведения лягушек F3 (табл.1):


Табл.1. Поведение и активность нейронов лягушки F3 при встрече с различными видами жуков.Зеленые ячейки — группа сенсоров, голубые ячейки — вид сенсора, 1 — активное состояние нейрона, 0 — неактивное состояние нейрона, Х — отсутствие нейрона в структуре нейронной сети лягушки.

Поведение данного вида лягушек можно успешно объяснить в рамках каузального редукционизма: для каждого вида поведения есть своя причина (информация на входе), которая влечет за собой активацию определенных центральных нейронов (обработка информации), которые в свою очередь активируют определенные моторные нейроны (информация на выходе). Так для активности каждого центрального нейрона мы можем определить причину и следствие, а значит в данном случае, согласно редукционистскому подходу, мы имеем целостное понимание причин и следствий поведения организма (лягушки F3).

Однако в нашем воображаемом мире обитают и другие лягушки, с которыми все не так просто. Рассмотрим теперь F2 лягушек: их строение аналогично строению лягушек вида F3, за исключением одной детали — у них нет нейрона СC. Пользуясь аналогичным подходом, ученым удалось сопоставить поведение и активность нейронов лягушек F2 (табл.2):


Табл.2. Поведение и активность нейронов лягушки F2 при встрече с различными видами жуков.Зеленые ячейки — группа сенсоров, голубые ячейки — вид сенсора, 1 — активное состояние нейрона, 0 — неактивное состояние нейрона, Х — отсутствие нейрона в структуре нейронной сети лягушки.

Что же происходит в данном случае? Варианты поведения и соответствующая им информация на входе и на выходе у лягушек F2 и F3 одинаковы. Но мы видим отличие в работе центральных нейронов. Для перепрыгивания супер жука больше не нужна активация нейрона С_C. Совокупная работа нейронов С_L и С_R рождает новое следствие — перепрыгивание. А это значит, что мы не можем обойтись описанием работы каждого центрального нейрона в отдельности, чтобы предсказать поведение системы в целом. Здесь и рождается эмерджентность, без которой невозможно вывести следствие. Каузальный редукционизм для лягушки F2 перестает работать.

Однако здесь с авторами можно поспорить. Если предположить, что лягушка F3 действительно воспринимает супер жука как супер жука и при встрече с ним реализует поведение в форме перепрыгивания, то можно ли то же самое утверждать для лягушки F2? Что, если лягушки F2 не воспринимает супер жука в целом, а активация правого и левого сенсоров попросту каузально вызывает активацию левого и правого центральных нейронов, которые в свою очередь одновременно активируют обе лапки? Понятно, что лягушка не может разорваться и прыгнуть вправо и влево в один момент. Но вполне возможно, что поведенческий акт, который мы наблюдаем для F2 лягушек не обязательно обуславливается наличием эмерджентных свойств. Было бы интересно рассмотреть для лягушек F3 и F2 такую ситуацию: встречу с двумя маленькими жуками (правым и левым) одновременно. Как бы лягушки повели себя тогда? Тут уже можно уйти в философские рассуждения о сознании: лягушка F3 способна к осознанию встречи с супер жуком, а F2 — нет. Тогда как мы можем отрицать редукционизм? Каждый элемент системы в таком случае окажется важным, и будет давать системе нечто новое, хотя со стороны мы можем эти отличия и не наблюдать.

И наконец, рассмотрим последний вид лягушек — F1, который делится на два подвида: левые (л-F1) и правые (п-F1). Это очень странные половинчатые лягушки с двумя сенсорами (S_L и S_R), одним центральным нейроном (С_L или С_R) и одной (!) лапкой (М_L или М_R). Казалось бы, как эти чудо-лягушки вообще сумели выжить? Однако не переживайте, их просто в два раза больше, поэтому их немощность компенсируется численностью. Ученые не обошли стороной F1 лягушек и установили следующую связь между нейрональной активностью и поведением (табл. 3):


Табл.3. Поведение и активность нейронов лягушек л-F1 и п-F1 при встрече с различными видами жуков.Зеленые ячейки — группа сенсоров, голубые ячейки — вид сенсора, 1 — активное состояние нейрона, 0 — неактивное состояние нейрона, Х — отсутствие нейрона в структуре нейронной сети лягушки.

Все просто: если у лягушки активируется сенсор, для которого есть соответствующая нога, то лягушка прыгает в сторону, характерную для ее подвида. При встрече с супер жуком у нее нет шансов выжить. Однако представим, что левая и правая лягушки встанут рядом и в такой позиции встретятся с супер жуком. Посмотрим, что с ними произойдет (табл. 4):


Табл.4. Поведение и активность нейронов лягушек л-F1 и п-F1 при встрече с супер жуком. Зеленые ячейки — группа сенсоров, голубые ячейки — вид сенсора, 1 — активное состояние нейрона, 0 — неактивное состояние нейрона, Х — отсутствие нейрона в структуре нейронной сети лягушки.

Мы видим, что даже находясь бок-о-бок, лягушки выжить не смогли. Ученые этим экспериментом хотели показать преимущество наличия эмерджентных свойств лягушек F2 по сравнению с лягушками F1, и снова показать несостоятельность каузального редукционизма.

Однако и здесь с авторами можно поспорить. Как мы упоминали ранее, у лягушек F2 просто нет возможности разорваться. Но это еще не говорит о наличии у них особых эмерджентных свойств.

И в заключение рассмотрим подход, который группа исследователей для анализа сложных структур — анализ каузальных структур. Суть этого подхода состоит в полном и последовательном причинно-следственном анализе сложных систем с соблюдением ряда принципов: 1) принцип воплощения (realization), 2) принцип композиции (composition), 3) принцип информации (information), 4) принцип включения (integration), 5) принцип исключения (exclusion). Наиболее важными для анализа каузальных структур авторы считают 2-ой, 4-ый и 5-ый принципы. Подробное описание этих принципов можно найти в Теории Интегрированной информации.

Теория интегрированной информации (Integrated Information Theory, IIT) — одна из нейробиологических теорий сознания, предложенная в 2004 году Джулио Тонони, руководителем научной группы, опубликовавшей рассматриваемое нами исследование.

Таким образом, предложенный авторами мысленный эксперимент должен был показать несостоятельность каузального редукционизма. Однако подобные исследования лежат на стыке нейронауки и философии, поэтому абсолютно правильной точки зрения на подход к анализу сложных систем нет. Эмерджентный подход удобен для объяснения функционирования высокоуровневых структур, поскольку сложно, а порой и невозможно описать каждый элемент системы и его состояние в конкретный момент или промежуток времени (вспомним, что в нашем головном мозге нейронов почти столько же, сколько звезд в нашей с вами галактике Млечный Путь).

Возможно каузальный редукционизм не так плох, как его пытались представить авторы. И мы в процессе обсуждения статьи постарались отметить некоторые спорные моменты предложенного мысленного эксперимента. Если бы каузальный редукционизм был абсолютно неверным подходом, то мы уже на данном этапе развития технологий смогли бы создать искусственный интеллект, обладающий сознанием (если принять, что лягушки F2 ничем не хуже лягушек F3). Однако этого не происходит, а значит важны как эмерджентные свойства системы (наличие их неразумно отрицать), так и свойства отдельных ее элементов. Возможно истина лежит где-то посередине? Это интересный вопрос, требующий дальнейших исследований и реальных экспериментов. А для более глубокого понимания рассмотренной нами статьи можно ознакомится с оригинальным текстом работы (и не забудьте посмотреть раздел Supplementary, там много всего интересного).

На мой взгляд, все эти концепции возникновения эмерджентных свойств (как и концепции самоорганизации) являются удобной ширмой, скрывающей наше незнание (которое есть следствие нашей ограниченности).

В примере с лягухами F2 внутри лягухи происходит «сложение» действий двух причин. Однако в этих мысленных экспериментах вообще упускается важный этот момент: лягуха – это система, в которой действия разных причин могут «складываться» (то есть, действия внутри системы могут влиять друг на друга неизвестным нам способом и по неизвестному нам закону). 

Поведение системы в целом зависит сразу от действия обеих причин. Как «складывается» действие причин внутри системы? По каким правилам? И какое действие на систему должна оказывать такая «суммарная» причина?

Вместо того чтобы попытаться создать некую модель/теорию такого «сложения», люди вводят принцип возникновения эмерджентных свойств. Самое забавное, что таких вот эмерджентных свойств у системы может оказаться бесконечно много (особенно ежели учесть, что свойство системы – это интерпретация наблюдателя, основанная на его знаниях и интеллекте).

А ведь даже в простейшем случае (например, при арифметическом сложении 3 + 5 = 8) ни из какого из слагаемых по отдельности нельзя вывести получившуюся сумму.

Мало того, если известны оба исходных числа, но неизвестно действие (что там – сложение, умножение, вычитание, деление, возведение в степень?), то и про итог ничего нельзя сказать. Но если известны действия (и правила, как выполнять эти действия) и известны оба числа, то итог легко можно найти.

И как только люди создают модель/теорию взаимодействия разных причин внутри системы, то понимание и предсказуемость сразу налаживается.

P.S. Всё же полагаю, что нам не следует злоупотреблять концепциями возникновения эмерджентных свойств (как и концепциями самоорганизации), объясняя ими всё на свете. Их следует использовать только как временные «костыли/подпорки» при объяснении явлений, пока отсутствуют подходящие модели/теории данных явлений.

[ArefievPV]

Горячий мозг
https://www.nkj.ru/news/44711/

Нормальная температура в глубине человеческого мозга равна 40 °С.

Средняя температура человека 36,6 °С, если измерять под мышкой, и 37 °С, если измерять во рту. Правда, тут нужно уточнить, что по последним данным люди становятся холоднее: два года назад мы писали, что не только жители развитых стран, но и индейцы Южной Америки сбросили как минимум полградуса.

С другой стороны, что под мышкой, что во рту мы измеряем общую температуру тела. Она же, в свою очередь, зависит от различных процессов, которые происходят внутри нас, причём происходят они по-разному в зависимости от конкретного органа. Насколько отдельные органы могут своей нормальной температурой отличаться от общих 37 °С?

Исследователи из Кембриджского университета, Университета Эдинбурга и других научных центров Великобритании решили измерить температуру мозга. Её пробовали измерять и раньше, у больных с травмами, которым можно было ввести температурный датчик прямо в мозг. Но со временем появился метод магнитно-резонансной спектроскопии, который позволяет оценивать различные биохимические и физиологические параметры (в том числе и температуру) того или иного органа без хирургического вмешательства. И вот сейчас исследователи захотели не просто узнать, какая температура у мозга, но и как она меняется в течение суток, как отличаются по температуре разные области мозга, как отличаются по температуре мозг мужчин и мозг женщин и т. д. У сорока добровольцев в возрасте от 20 до 40 лет мозг сканировали трижды в сутки; кроме того, все добровольцы носили на себе датчики, которые помогали определить их суточную активность – то есть, грубо говоря, отделить «сов» от «жаворонков».
 
В статье в журнале Brain говорится, что средняя температура здорового мозга равна 38,5 °С. Причём поверхность мозга холоднее, чем более глубокие слои: на глубине мозг разогревается до 40 °С, а самая высокая температура в недрах мозга составила 40,9 °С. Если такую температуру показывает градусник под мышкой, это уже повод вызывать «скорую». Днём мозг наш мозг более горячий, чем ночью; в течение суток температура меняется примерно на 1 °С. (Тут стоит вспомнить, что вообще температура тела подчиняется биологическим ритмам, и ночью во сне мы немного холоднее, чем когда бодрствуем днём.) Женский мозг в среднем на 0,4 °С теплее мужского, что, очевидно, связано с менструальным циклом (на разных этапах цикла температура женского мозга тоже отличается). И с возрастом мозг тоже становится теплее, что особенно видно в глубинных участках – здесь температура растёт примерно на 0,6 каждые двадцать лет. Скорее всего, с возрастом просто начинает хуже работать система охлаждения, отчего мозг и разогревается.

Исследователи также измерили температуру у ста четырнадцати пациентов с черепно-мозговыми травмами разной тяжести, температура тела которых была от 32,6 до 42,3 °C. Оказалось, что у тех, у кого в температуре мозга есть суточные колебания, с большей вероятностью выздоровеют: среди пациентов, у которых температура мозга не менялась, умерли 27%, а среди тех, у кого она менялась, только 4%. Разумеется, результаты требуют проверки на большем числе как больных, так и здоровых людей. Однако авторы работы полагают, что температурные ритмы мозга уже сейчас можно использовать в клинической практике, чтобы как-то оценивать перспективы и подбирать более эффективные методы лечения для пациентов с травмами мозга.

P.S. Ссылка в дополнение:

Люди становятся холоднее
https://www.nkj.ru/news/39783/
Нормальная температура тела у современных людей становится ниже.

[ArefievPV]

Почему нейроны такие разные?
http://neuronovosti.ru/pochemu-nejrony-takie-raznye/

В нервных системах различных организмов существует огромное количество типов нервных клеток и нейромедиаторов. Так, еще в конце ХХ века Эрик Кэндел задавался вопросами: «Почему нейроны разные? Почему в нервной системе существует не один, а множество различных нейромедиаторов?» Стараясь найти решение этой проблемы, Леонид Мороз, русско-американский ученый, работающий в Университете Флориды (США), за последние десятилетия развернул серию онтогенетических исследований, направленных на сравнительное изучение нервной системы различных видов животных (в основном морских) с помощью методов современной молекулярной генетики и геномного секвенирования. В 2021 году были опубликованы работы (раз* и два*), подводящие итог этим исследованиям. Об интересных выводах из этих работ мы постараемся вам сегодня рассказать.

Эволюция взглядов на эволюцию нейронов

Первые нервные клетки были открыты еще в 30-х годах  XIX века, и уже тогда ученые поражались их разнообразию. Однако серьезные попытки количественно оценить это разнообразие начались только в середине XX  века. Использование микроэлектродов и гистохимических методов исследования позволили определить некоторые функции нейромедиаторов и свойства их субстратов у различных видов животных.  В настоящее время, с помощью методов полногеномного секвенирования и транскриптомного анализа ученым удалось обнаружить огромное количество типов нервных клеток и нейромедиаторов. Так, еще в конце 20го века Эрик Кэндел задавался вопросами: «Почему нейроны разные? Почему в нервной системе существует не один, а множество различных нейромедиаторов?».

Действительно, для кодирования сигнала можно было обойтись одним нейромедиатором, при условии, что к нему существовало бы два типа рецепторов, при взаимодействии с которыми возникало бы либо возбуждение (1), либо торможение (0). Однако природа предпочла иной путь, и, видимо, у нейромедиаторов имеются более интересные и разнообразные функции. Пытаясь понять причины такого разнообразия, ученые выдвигали различные гипотезы возникновения нервных клеток и нейромедиаторов. Далее мы познакомимся с основными из них.

Гипотеза сократительной сети (или электрическая парадигма)
 
Ранние клеточно-ориентированные подходы к пониманию эволюции нервной системы основывались на рассмотрении первых нервных клеток как ключевых элементов локальной вертикальной сети, которая передает информацию от сенсорных клеток к эффекторным клеткам. Однако какие именно сенсорные и эффекторные клетки легли в основу формирования первых элементарных нейронных сетей? Эпителиальные клетки, а также различные типы сенсорных и сократительных клеток предлагались на эту роль. За последнее время их ряды пополнили реснитчатые клетки, секреторные клетки и даже иммунные клетки. Так, в 20ом веке в контексте электрической парадигмы возник ряд теорий, начиная от теории элементарных нервных систем Георга Паркера (1919), и заканчивая теорией происхождения нейронов из миоэпителиальных клеток (как у доживших до наших дней книдарий) Макки (1970).

Гипотеза нейросекреторной сети (или химическая парадигма)

В 50-х годах ХХ века было выдвинуто предположение о происхождении нервных клеток из секреторных, основанное, в отличие от гипотезы сократительной сети, на трансмиттер-ориентированном подходе к пониманию эволюции нервной системы. Большинство ученых придерживалось модели нейрональной монофилии, заключающейся в том, что нейроны имеют единое происхождение, и их разнообразие объясняется дивергенцией, связанной с увеличением количества различных нейромедиаторов, которые они могут использовать для передачи сигналов. Однако позднее стали появляться альтернативные модели. Так в начале 70-х годов ХХ века Дмитрий Антонович Сахаров (к слову, известнейший поэт, пишущий под псевдонимом «Дмитрий Сухарев» — песня про Брич-Муллу написана на его слова)  предложил гипотезу нейрональной полигении, основанной на идее о том, что разные типы нейронов могли произойти не одного какого-то общего предка, а от генетически отличных секреторных клеток.
 
Постулаты гипотезы нейрональной полигении

В 1980-х Леонид Мороз, работая в Москве вместе с Дмитрием Сахаровым, перенял идеи отечественной школы, которые продолжил развивать после переезда в США. В рассматриваемой нами работе, он подводит итог своих многолетних исследований и выдвигает постулаты полигенного происхождения нервных клеток.

1)У ранних многоклеточных организмов нейроны возникли из генетически различных секреторных клеток, которые использовали множество медиаторов для связи и интеграции поведения без синапсов.
 
Такой тип нервной системы имеют и ныне живущие организмы: губки (Porifera) и пластинчатые (Placozoa). Разнообразие медиаторов и их рецепторов предшествовало возникновению нервных систем. Привлечение классических медиаторов и (нейро)пептидов для контроля раннего развития может отражать наследственные донейронные интегративные функции этих межклеточных сигнальных молекул (рис. 1).


Рисунок 1. Объемная передача у пластинчатых (Placozoa) как гипотетическая предковая модель химической поведенческой интеграции без синапсов

2)С точки зрения эволюции нейрон – это функциональная (не генетическая) категория. Если бы нейрон являлся генетической категорией, то это бы подразумевало, что все нервные клетки имеют одного общего предка. Отсюда бы следовало, что нервные системы всех организмов являются гомологичными. Напротив, понимание нейрона как функциональной категории свидетельствует о том, что нервные системы ныне живущих организмов являются аналогами, сформировавшимися в результате конвергентной эволюции. Причинами этой аналогии могут быть сходные химические и физиологические ограничения, в условиях которых происходили эволюционные процессы. Однако в пределах определенных таксономических единиц, таких как классы, подклассы, порядки, семейства и роды, гомологи также имеют место быть (рис. 2).
 

Рисунок 2. Множественное происхождение нейронов у трех основных отрядов многоклеточных (Metazoa) и секреторных клеток у Пластинчатых (Placozoa)

3)Нейроны ныне живущих организмов представляют собой поляризованные секреторные клетки, участвующие в реализации активного направленного поведения путем выделения более, чем одного нейромедиатора: обычно 2-5 пептидных и одного низкомолекулярного. Эти особенности позволяют нейронам передавать сигналы, главным образом химические, не затрагивая близлежащие клетки.

4)Предковой формой межклеточной нейрональной коммуникации была объемная, или паракринная, секреция, для осуществления которой не требовалось наличие синапсов. Направленность передачи сигналов достигалась наличием специфичных рецепторов на клетках-реципиентах, а также диффузионными/микроанатомическими ограничениями для распространения медиаторов.

5)В процессе эволюции синапсы, как и нейроны, возникали независимо в различных линиях животных. Древние нервные системы не имели синапсов, не смотря на наличие у них множества сигнальных молекул (медиаторов и секреторных пептидов) и рецепторов к этим молекулам. Эти сигнальные молекулы формировали своего рода хемоконнектом, обеспечивающий скоординированную работу нейронов и позволяющий им осуществлять стереотипное и выученное поведение.

6) Первые нервные клетки в основном были генетически различными из-за их генеалогии. Можно проследить это до предка всех многоклеточных животных (Urmetazoan). А последующая функциональная спецификация в разных клеточных линиях является результатом параллельных эволюционных процессов.

7)Каждая нервная система химически и генетически химерна. Некоторые линии нейронов были утрачены в процессе эволюции, однако основные регуляторные элементы генома (транскрипционные факторы, энхансеры и т.д.) сохранились в ныне существующих нервных системах. Большинство ганглиев у беспозвоночных, а также нейронных сетей и ансамблей состоят из клеточных линий, имеющих различное происхождение. Кроме того, нейроны способны формироваться из различных зародышевых листков (экто-, энто- и мезодермы).
 
8 )Медиаторы являются многоуровневыми интеграторами поведения, поскольку они способны действовать как в пределах синаптической щели, так и за ее пределами. Особенно хорошо это прослеживается у беспозвоночных. Так, нервная клетка, имеющая несколько синаптических окончаний, может иметь различные способы его выделения. Например, она может одним синапсом выделять нейромедиатор в гемолимфу (т.е. системно), другим окончанием действовать паракринно (на соседние клетки), а третьим подходить к мышцам и образовывать нервно-мышечный синапс. Таким образом, нейроны кодируют не просто возбуждение и торможение, а сложные интегративные физиологические и поведенческие функции.
 
9)Медиаторы создали нервную систему (Moroz и др., 2021). Почти в каждой нервной системе имеется более 20 низкомолекулярных и более 100 пептидных передатчиков. В различных группах животных их баланс уникален. Таким образом, изменение соотношения медиаторов позволяет эффективно регулировать поведение, а также может являться толчком для дальнейших эволюционных изменений.
 
10)Предковая несинаптическая передача не исчезла в процессе эволюции, а сохранилась в форме паракринной (объемной) передачи сигналов.

Вопросы, требующие дальнейших исследований

Гипотеза полигении может быть проверена с помощью так называемых «омиксных» подходов. Однако проблема заключается в интеграции огромного количества сравнительных данных с физиологией отдельных клеток и их ансамблей в реальном времени для каждого изучаемого вида организмов. Это требует проведения междисциплинарных исследований и может занять десятилетия. Леонид Мороз надеется, что в итоге будет создана некая Периодическая система типов клеток (аналог Периодической системы химических элементов), по которой в зависимости от положения можно будет предсказывать функциональные особенности того или иного типа нервных клеток.

Фундаментальные вопросы, на которые предстоит найти ответы:

1) Существуют ли еще неизвестные медиаторы?
2) Сколько сигнальных молекул может совместно высвобождаться?
3) Каков вклад синаптического и несинаптического высвобождения в разных линиях животных?
4) Сколько типов синапсов существует и какова их естественная (эволюционная) классификация?
5) Эволюционируют ли медиаторы?
6) Существуют ли какие-либо ограничения и тенденции в эволюционном отборе медиаторов и синапсов?

В заключении рассматриваемой нами работы Леонид Мороз высказывает свои предположения по сформулированным им вопросам. Если вас заинтересовала проблема эволюции нервной системы, вы можете найти их в оригинальном тексте статьи. А мы будем следить за успехами ученых в надежде, что вскоре им удастся экспериментально проверить свои предположения и пролить свет на то, как формировались нервные системы.

P.S. Ссылки на статьи:
раз* 
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rstb.2019.0762
два*
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcell.2021.669087/full

P.P.S. Ранее я уже размещал сообщение (думаю, что в контексте сегодняшнего сообщения оно будет уместно):

Могли ли нейротрансмиттеры создать нервную систему в качестве эволюционного ответа на повреждение?
https://elementy.ru/novosti_nauki/433837/Mogli_li_neyrotransmittery_sozdat_nervnuyu_sistemu_v_kachestve_evolyutsionnogo_otveta_na_povrezhdenie

[ArefievPV]

Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 233: роль дендритов в запоминании движений
http://neuronovosti.ru/nejronauki-v-science-i-nature-vypusk-233-rol-dendritov-v-zapominanii-dvizhenij/

Движения – одна из форм взаимодействия человека и других животных с природой. Как мозг запоминает такое большее количество движений, необходимых в повседневной жизни? Как он обучается новым? Как он производит расчеты, нужные нам, чтобы правильно, например, схватить предмет рукой или совершить последовательность движений в танце? На эти вопросы постарались ответить исследователи Медицинской школы Технион Израиля. Результаты проделанной работы опубликованы в журнале Science.

Пирамидные нейроны – основной тип нейронов возбуждающего типа, входящий в состав кортикоспинального тракта, благодаря которому обеспечиваются моторные функции млекопитающих. Одна из главных анатомических особенностей этих клеток состоит в том, что у них имеется множество дендритов, количество и структура которых сильно различаются между разными типами нейронов. Дендриты играют большую роль в передаче информации: за счет них увеличивается вычислительная мощность и емкость памяти пирамидных нейронов и всей сети в целом.

Дендритные пучки пирамидных нейронов пятого слоя первичной моторной коры головного мозга образуют специальные «содружества» или компартменты, важные для двигательного обучения и воспроизведения движений. Однако их вычислительные возможности остаются неясными. В новой статье ученые описали моторную репрезентацию в дендритных пучках пирамидных нейронов первичной моторной коры, которая играет критическую роль в кодировании движений.

Пирамидные нейроны – самые крупные клетки в головном мозге, и за счет этого их довольно легко изучать. Кроме того, они имеют обширное многоуровневое дендритное древо. Исследователи обнаружили, что дендритные ветви не просто передают информацию по сети, но каждая «под-под-ветвь» выполняет расчет полученной информации и передает результат в более крупную подветвь. Затем подветви также выполняют расчет информации, полученной от всех своих дочерних ветвей, и передают ее дальше.

Несколько дендритных ветвей могут взаимодействовать друг с другом, чтобы усилить общую вычислительную способность. Результатом становится сложный расчет, выполняемый в каждом отдельном нейроне.
Заслуга авторов работы состоит и в том, что они впервые показали, что нейрон разделен на много частей и что его ответвления выполняют вычисления независимо друг от друга.

Новое понимание того, как работают нейроны, открывает пути для изучения дегенеративных расстройств и расстройств развития нервной системы, которые, вероятно, связаны с нарушениями обработки информации. Так, например, ранее удалось установить, что при болезни Паркинсона дендритное дерево претерпевает значительные анатомические и физиологические изменения. В результате этих изменений, исходя из полученных в этой работе фактов, снижается способность нейрона выполнять параллельные вычисления.

Помимо практического применения в терапии тяжелых неврологических расстройств, результаты исследования могут представлять интерес для машинного обучения, к примеру, при создании глубоких нейронных сетей, которые функционировали бы как настоящий мозг.

Хотя эта область довольно сильно усовершенствовалась в последнее десятилетие, нейронные сети по-прежнему остаются довольно примитивными по сравнению с сетями головного мозга.

P.S. Я достаточно давно про вычисления говорил. Вот здесь например:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg208644.html#msg208644

А здесь куски из продолжительной (и бесплодной) дискуссии, опять-таки, с упоминанием вычислений:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg211467.html#msg211467
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg211568.html#msg211568

Ну, а здесь уже мои мыслишки по поводу вычислений более-менее оформлены (это просто один из последних вариантов, ранее были корявенькие формулировки):
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg256756.html#msg256756

Любое воздействие на любую систему приводит к каскадам изменений (обратимых и/или необратимых) структуры этой системы. Совокупность этих каскадов изменений, на мой взгляд, следует толковать, как энергоинформационные процессы в системе.

Ну, а обработка информации и/или преобразование информации, приводящая или оканчивающаяся ответной (непосредственной или отсроченной, частичной или полной) реакцией на воздействие – это вычисление.

То есть, вычисление – это направленный (в широком смысле этого слова) процесс обработки/преобразования информации. Мышление же, это вычисление, связанное (так сказать, закольцованное на самосохранение) с сохранением системы. Причём, связь вычисления с самосохранением может быть как положительная (работает на самосохранение), так и отрицательная (работает против самосохранения) и, даже – относительно нейтральная (возможно, в будущем это скажется на самосохранении).

И, во всех случаях, эти процессы (обработка/преобразование информации, вычисление, мышление), по своей сути, относятся к вычислительному функционалу именно в физико-математическом смысле.

Можно сказать, что:

– Процессы обработки/преобразования информации – это процессы изменения структуры. Но, для конкретной системы, не каждый процесс изменения структуры является процессом обработки/преобразования информации (например: процесс формирования данной системы «с нуля», распад/растворение данной системы). 

– Процессы вычисления в системе – это процессы обработки/преобразования информации в системе. Но не каждый процесс обработки/преобразования информации является вычислением (например, это может быть просто хранение информации – процесс изменение структуры, закольцованный сам на себя).

– Процессы мышления в системе – это процессы вычисления в системе. Но не каждое вычисление является мышлением (например, вычисление совершенно не влияющее (то есть, вообще не имеющее связи) на самосохранение системы ни в текущее время, ни в будущем).

А теперь уже и в научных публикациях использование термина «вычисление», применительно к работе биологических систем, стало обыденностью.

[ArefievPV]

К сообщению:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8271.msg233044.html#msg233044

Больные в коме помогли ученым раскрыть фундаментальную загадку мозга
https://ria.ru/20190917/1558744836.html
По оценкам ученых, примерно сорок процентов пребывающих в коме пациентов на самом деле могут быть в сознании. Это показывают новейшие методы диагностики, позволяющие оценить активность нейронов в режиме реального времени. Как люди с тяжелейшими повреждениями мозга возвращаются к жизни — в материале РИА Новости.
.....
Ранее исследователи из Гарвардской медицинской школы и университетской клиники Льежа (Бельгия) с помощью те же средств показали, что кома и вегетативное состояние пациентов, поступивших в отделение интенсивной терапии после сильного повреждения мозга, не должны служить основой для окончательного диагноза. Больной способен прийти в себя, хотя внешне это никак не определить.

«Скрытое сознание» предсказало благополучный выход из комы
https://nplus1.ru/news/2022/07/16/wake-up

Американским исследователям при помощи электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и машинного обучения удалось спрогнозировать восстановление у внешне бессознательных пациентов с острым повреждением мозга. Оказалось, что когнитивно-моторная диссоциация («скрытое сознание») служит при этом наиболее значимым независимым благоприятным фактором. Отчет о работе опубликован в журнале The Lancet Neurology.

Видимые нарушения сознания, или клиническая ареактивность, при остром повреждении мозга в результате травмы или заболевания (например, инсульта) могут различаться. Это и настоящая кома, и вегетативное состояние, и апаллический синдром (бодрствующая кома), и синдром «запертого человека», и акинетический мутизм (последние два состояния, при которых человек так или иначе воспринимает речевые стимулы, но не может отреагировать на них движением, соответствуют феномену когнитивно-моторной диссоциации). Грань между этими состояниями может быть очень тонка (а иногда и терминологически размыта — подобное их разделение признают не все эксперты), и на практике их далеко не всегда различают между собой. При этом принципиально важно понимать, находится ли пациент в «скрытом сознании» или нарушения мозговых функций более значительны. От этого зависит подход к реабилитации, которая может занять многие месяцы и даже годы. Ранее в небольших исследованиях была показана принципиальная возможность использования ЭЭГ для подобной дифференциальной диагностики, однако прогностическое значение результатов детально не оценивалось.

Чтобы устранить этот пробел, авторы одной из предыдущих работ из Колумбийского университета и Пресвитерианской клиники Нью-Йорка под руководством Яна Классена (Jan Claassen) в период с 1 июля 2014 по 30 сентября 2021 года провели проспективный скрининг 598 ареактивных пациентов 18 лет и старше с острым повреждением мозга в результате травмы или заболевания. 193 из них соответствовали критериям включения и были отобраны для участия в исследовании: 100 вошли в деривационную когорту, 93 — в валидационную.

Их состояние при поступлении и на ежедневных осмотрах в стационаре оценивали с помощью Шкалы комы Глазго (GCS) и пересмотренной шкалы восстановления после комы (CRS-R) соответственно; при выписке, а также через 3, 6 и 12 месяцев после повреждения мозга использовали Расширенную шкалу исходов Глазго (GOS-E).

Для выявления когнитивно-моторной диссоциации пациентам в наушниках давали команды «начните сжимать и разжимать правую ладонь» и «прекратите сжимать и разжимать правую ладонь», регистрируя при этом 21-канальную ЭЭГ. В качестве контроля аналогичный тест провели у 15 здоровых добровольцев. Результаты использовали для машинного обучения методом опорных векторов с линейным ядром (деривационная когорта) и подтверждения эффективности полученных алгоритмов (валидационная когорта).


ЭЭГ при командах «начните сжимать и разжимать правую ладонь» (зеленый цвет) и «прекратите сжимать и разжимать правую ладонь» (красный цвет)

Через 12 месяцев после повреждения мозга у 28 из 193 (15 процентов) участников оценка по GOS-E составила четыре и более баллов (отражает способность обходиться без посторонней помощи до восьми часов). Когнитивно-моторная диссоциация, выявленная у 27 (14 процентов) пациентов, оказалась наиболее сильным независимым прогностическим фактором подобного функционального восстановления в более ранние сроки — отношение рисков (HR) 5,6. В течение года оно наступило у 41 процента участников со «скрытым сознанием» (причем у большинства улучшение по GOS-E наблюдалось уже на третий месяц), и лишь у десяти процентов (и значительно позже) — без него (отношение шансов 4,5).

Другие благоприятные прогностические факторы, определенные в исследовании, включали травму или субдуральную гематому как причину поражения мозга (HR 4,4); восемь и более баллов по GCS при поступлении в стационар (HR 2,2) и молодой возраст (HR 1,0).


Траектории восстановления пацинтов после острого повреждения мозга с (вверху) и без (внизу) выявленой когнитивно-моторной диссоциацией. Зеленый цвет — восстановление ≥4 баллов по GOS-E; синий цвет — недостижение этой отметки за 12 месяцев; черные прямоугольники — смерть

Исследователи заключили, что траектории восстановления клинически ареактивных пациентов с выявленной когнитивно-моторной диссоциацией в ранний период после повреждения мозга отчетливо отличаются от остальных. При этом диагностика когнитивно-моторной диссоциации с помощью ЭЭГ и машинного обучения может давать информацию для семейного консультирования и помогать клиницистам в определении тактики реабилитации.

Электоэнцефалография используется у людей с 1924 года, но исследователи до сих пор находят ей все новые экспериментальные применения. К примеру, с ее помощью определяли уровень сознания ареактивных пациентов по восприятию речи, предсказывали реакцию на общую анестезию пропофолом и оценивали эффективность лечения депрессии. Кроме того, ученым удалось зарегистрировать ЭЭГ во время «божественного откровения» (о попытках найти физиологические основы этого феномена можно почитать в материале «Шлем Бога») и даже в момент смерти.

[ArefievPV]

Норадреналин незаметно будит наш мозг более 100 раз за ночь
http://neuronovosti.ru/noradrenalin-nezametno-budit-nash-mozg-bolee-100-raz-za-noch/

Исследователи из Копенгагенского университета обнаружили, что колебания уровня норадреналина во время сна полезны для памяти. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Neuroscience. 

Большинство людей считают, что хороший сон должен быть непрерывным. Но по мнению датских исследователей, все не так однозначно.

Норадреналин, который вырабатывается в голубом пятне (ядре или скоплении нейронов, расположенном в стволе мозга), заставляет наш мозг просыпаться более 100 раз за ночь. Эти моменты очень кратковременные, поэтому чаще всего спящий их не замечает. Таким образом, когда мы спим, уровень норадреналина в организме постоянно волнообразно снижается и повышается, из-за чего во время пиков возникают незаметные для нас микропробуждения.

Исследователи обнаружили, что продолжительное снижение уровня норадреналина  связано с возникновением сигма-ритма. Сигма-ритм (сонные веретена) появляется в начальной стадии медленного сна. Считается, что сигма-ритм способствует консолидации памяти — переходу информации из кратковременной памяти в долговременную. Повышенная активность голубого пятна, как выяснили ученые, наоборот, повышает уровень норадреналина, уменьшает колебания  и вероятность появления сигма-ритма.

Исследователи изучали мышей, но, по их словам, эти механизмы общие для всех млекопитающих. В мозг подопытных мышей поместили оптические волокна и генетически модифицированные светочувствительные рецепторы. Когда животные спали, исследователи измерили уровень норадреналина и сравнили его с электрической активностью мозга.

В моменты повышенной электрической активности наблюдался высокий уровень норадреналина. Подъемы норадреналина во время медленного сна подразделялись на приводящие к пробуждениям (>15 секунд) или к микропробуждениям (<15 секунд). Продолжительные подъемы возникали редко, преобладали микропробуждения.

Чтобы определить, как связаны колебания норадреналина и память, ученые показывали мышам два объекта. Затем животных погружали в сон на три часа, одной группе мышей при этом вводили дезипрамин. Это вещество увеличивало базовый уровень норадреналина и уменьшало его колебания. После пробуждения мышам снова показывали два объекта, но один из них заменяли на новый. У мышей с выраженными колебаниями норадреналина новый объект вызывал гораздо более высокий интерес, нежели у второй группы, то есть они помнили, что в прошлый раз видели другой объект.

Также чтобы оценить роль колебаний норадреналина в работе памяти, ученые подавляли у мышей активность голубого пятна и тем самым повышали колебания норадреналина. Подавление активности голубого пятна также вызывало у мышей больший интерес к новым объектам. 

В целом, эти результаты подтверждают ключевую роль колебаний норадреналина в формировании микроархитектуры сна, важной для консолидации памяти. Предполагается, что колебания уровня норадреналина контролируют переключение между медленным сном с вкраплениями микропробуждений и сигма-волн, улучшающих память.

Исследователи отмечают, что полученные результаты помогут при разработке новых антидепрессантов. Некоторые существующие препараты повышают уровень норадреналина, уменьшают его колебания и, следовательно, могут плохо влиять на память.

[ArefievPV]

Осы осознали абстрактные понятия «одинаковый» и «разный»
https://nplus1.ru/news/2022/07/21/polistes-fuscatus

Зоологи выяснили, что бумажные осы Polistes fuscatus осознают понятия «одинаковый» и «разный». В экспериментах эти насекомые научились отличать друг от друга пары одинаковых и пары разных изображений. Более того, в дополнительном тесте они применили усвоенную закономерность к запаховым меткам. Как отмечается в статье для журнала Proceedings of the Royal Society B, ранее среди всех беспозвоночных такая способность была описана лишь для медоносных пчел.

Многие животные хорошо различают похожие, но отличающиеся стимулы, например, съедобный плод от несъедобного или голос сородича от голоса представителя близкого вида. При этом они ориентируются на конкретные свойства этих стимулов, такие как цвет, запах или форма. Однако способность осознавать абстрактные понятия «разный» и «одинаковый» встречается намного реже. В прошлом ее вообще приписывали исключительно приматам, но дальнейшие исследования продемонстрировали, что она также характерна для врановых, голубей, попугаев, уток и дельфинов. А медоносные пчелы (Apis mellifera), натренированные по цвету отличать одинаковые объекты от разных, без дополнительного обучения перенесли этот принцип на запахи.

Команда зоологов под руководством Хлои Уис (Chloe Weise) из Мичиганского университета решила больше узнать о том, как беспозвоночные воспринимают понятия «разный» и «одинаковый». Исследователи сосредоточили внимание на североамериканских бумажных осах Polistes fuscatus, которые демонстрируют сложное социальное поведение и узнают сородичей по индивидуальным узорам на лице. Кроме того, эти насекомые способны отличать членов своей колонии от чужаков по запаху.

На первом этапе исследования Уис и ее коллеги натренировали ос отличать разные объекты от одинаковых. Для этого насекомых по одному сажали в квадратную камеру, на каждой стенке которой размещалось по два изображения осиных лиц или цветных участка (то есть по восемь изображений на камеру). В общей сложности каждую осу четырежды помещали в камеру, где все стимулы были одинаковыми, и четырежды — в камеру, где стимулы в парах отличались друг от друга. При этом часть ос получала безвредный, но ощутимый удар током при контакте с одинаковыми стимулами, а половина — при контакте с разными. Например, чтобы научить осу избегать отличающихся стимулов, исследователи на две минуты помещали ее в камеру с желтыми и синими изображениями и ударяли током. Затем, после минутного отдыха, насекомое оказывалось в камере, где все изображения были зелеными. Здесь оно не получало удара током. После этого данный цикл повторяли еще трижды с изображениями других цветов.

После этого Уис с соавторами помещали ос в лабиринт с двумя дверцами, на поверхности которых была размещена пара одинаковых или пара разных стимулов. При этом исследователи использовали изображения, которые не встречались насекомым на этапе тренировок. Пол лабиринта был наэлектризован, а единственный безопасный участок находился за одной из дверец. Для ос, которых обучили избегать одинаковых стимулов, он располагался за дверцей с двумя разными изображениями, а для ос, обученных избегать разных стимулов, — за дверцей с двумя одинаковыми изображениями. Каждое насекомое прошло десять таких тестов.

Через сорок пять минут после первого испытания исследователи повторили его с новым типом стимулов. Ос вновь сажали в лабиринт с электрифицированным полом и двумя дверцами, за одной из которых находился безопасный участок. При этом на каждую дверцу была нанесена пара изображений осиных лиц, цветных изображений или запаховых меток. Особям, которых тренировали на цветных метках, предлагали дверцы с изображениями лиц или запаховыми метками, а тем, что тренировались на лицах сородичей, — цветные метки. Как и в первом эксперименте, осам, обученным избегать одинаковых стимулов, нужно было пройти за дверь с двумя разными изображениями или запаховыми метками, а осам, которых научили избегать разных стимулов, — за дверь с одинаковыми изображениями или запаховыми метками. На данном этапе с каждым насекомым проводился всего один тест.

В обоих экспериментах осы чаще выбирали правильную дверцу (p<0,001 и р<0,01 соответственно). В среднем они проходили в правильные дверцы более чем в 80 процентах случаев, что сравнимо с результатами позвоночных животных. При этом насекомые, обученные отличать одинаковые и разные цветные изображения, так же хорошо справлялись с этой задачей, когда стимулы заменяли на изображения осиных лиц или запаховые метки. А особи, которых тренировали на лицах сородичей, с такой же вероятностью отличали друг от друга одинаковые и разные цветные изображения. Иными словами, осы переносят закономерность, усвоенную на одном типе стимулов, на другой тип стимулов.

Результаты исследования демонстрируют, что бумажные осы P. fuscatus осознают абстрактные понятия «одинаковый» и «разный». Это вторые беспозвоночные после медоносных пчел, для которых продемонстрирована данная способность. Уис и ее коллеги подчеркивают, что для решения столь сложной задачи осам и пчелам достаточно менее миллиона нейронов. Для сравнения, у позвоночных, способных осознавать понятия «одинаковый» и «разный», нейронов намного больше: у голубей около 310 миллионов, а у макак — около шести миллиардов.

Ранее мы рассказывали, как биологи выяснили, что выращенные в условиях социальной изоляции бумажные осы P. fuscatus имеют менее развитый передний зрительный бугорок. Вероятно, по этой причине они теряют способность узнавать лица сородичей.

P.S. Как вижу, теперь уже не стесняются использовать оборот «осознали абстрактные понятия» и в отношении насекомых. То есть, и наличие сознания подразумевается, и возможность/способность формировать высокоуровневые абстракты...

[ArefievPV]

Дети учат язык с пелёнок
https://www.nkj.ru/news/44895/

В первые часы после рождения мозг ребёнка учится отличать звуки речи от всех остальных.

Звуки, издаваемые младенцами, никак не похожи на членораздельную речь, однако это не значит, что они не отличают звуки речи от любых других. Считается, что уже в утробе матери дети могут различать разные голоса, а появившись на свет, они явно предпочитают речь любым другим звукам. Правда, тут возникает вопрос, реагируют ли младенцы именно на речь или просто на звуки человеческого голоса.

Сотрудники Шэньчжэньского университета и их коллеги из других научных центров Китая и Великобритании пишут в Nature Human Behaviour, что способность отличать речь от не-речи появляется у детей исключительно рано, буквально в первые часы после рождения. Новорождённым надевали на голову эластичную шапку-шлем, которая пропускала через голову ребёнка инфракрасные импульсы. Инфракрасную шапку делали так, чтобы она мешала детям не сильнее, чем обычные пеленки.

Импульсы инфракрасного излучения позволяли увидеть, какие зоны мозга поглощают в данный момент больше кислорода, а по поглощению кислорода можно было судить, насколько та или иная зона активна. (По сути, метод с инфракрасным просвечиванием давал те же результаты, что и магнитно-резонансная томография.) С этим устройством на голове детям давали послушать отдельные гласные звуки китайского языка. Но в одном случае звук звучал, как он обычно звучит в речи, а в другом случае аудиозапись с ним прокручивали наоборот. Отличить правильный звук от обратного можно, хотя это и не всегда легко — по словам авторов работы, взрослым это удаётся в 70% случаев.

Судя по активности мозга новорождённых, сразу после того, как они появились на свет, они вообще не отличали нормальный звук речи от его обратной версии. Но дети продолжали время от времени слышать оба звука, и через три часа на обычный звук их мозг отзывался уже быстрее, чем на обратный, а ещё через два часа мозг на обычный звук отзывался уже не просто быстрее, но и сильнее. Дети, которым для сравнения давали послушать какие-то другие речевые звуки в прямом и обратном исполнении, на этот конкретный звук не отзывались. А дети, которые те же несколько часов не слушали никаких речевых звуков, никак не различали правильные и обратные гласные, когда им наконец давали их послушать.

Иными словами, человеческий мозг начинает учиться различать речь сразу после появления на свет. То есть он, может, и не знает ещё, что слышит именно речь, но, так или иначе, отличия между речевыми и неречевыми звуками он улавливает, даже если отличия весьма невелики. При этом в мозге работают верхняя височная доля коры, отвечающая за анализ звуков, и фронтальная кора в той своей части, которая планирует сложные движения. Причём особенно активно та и другая зона работают в левом полушарии, и именно такая их активность, какую удалось увидеть у младенцев, связана с обработкой гласных звуков в речи — это известно из соответствующих экспериментов со взрослыми. И, что важно, у детей, которые в первые часы жизни никакой речи не слышали, обе эти зоны мозга друг с другом подобным образом не общались.

То есть в том, чтобы разговаривать с новорождёнными, есть большой практический смысл: хотя они вас не понимают и ответить не могут, но слышать речь им нужно для того, чтобы мозг как можно раньше начал её осваивать. Вполне возможно, что у многих детей, которые сравнительно долго учатся говорить, проблема не в неправильных генах, а в том, что у них в первые часы, дни, недели, месяцы рождения были какие-то странные окружающие условия, когда они слышали мало человеческой речи.

Возможно также, что и другие психологические особенности, проявляющиеся с возрастом, коренятся не столько в наследственности, сколько в том, в каком окружении обнаружил себя новорождённый человек — но это уже предмет для дальнейших исследований.

[ArefievPV]

Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 237: мозг, сдерживающий действия
http://neuronovosti.ru/nejronauki-v-science-i-nature-vypusk-237-mozg-sderzhivayushhij-dejstviya/

Исследователи, участники программы по нейронаукам Центра Шамполимо в Португалии, определили область мозга, ответственную за побуждение к действию. Кроме того, они обнаружили и другую область, которая действие подавляет. В исследовании, опубликованном в журнале Nature, сообщается, что импульсивное поведение может быть вызвано или подавлено активацией этих областей.

Финал соревнований. Спортсмены выстроились в линию на старте. Слышится команда “По местам!”. “Приготовиться!”. За долю секунды до сигнального выстрела один из спортсменов начинает бег… И его дисквалифицируют за фальстарт.

Именно в такие болезненные моменты выявляется аспект поведения, о котором мы редко задумываемся — подавление каких-либо действий. Новая работа посвящена тому, как мозг дает нам сигналы на несовершение действий.

Команда Джозефа Патона (Joseph Paton) решила разгадать головоломку, которая отчасти возникла из-за болезни Паркинсона и Гентингтона. Они проявляются в виде двигательных расстройств с совершенно различными симптомами. В то время как пациенты с болезнью Гентингтона страдают от неконтролируемых, непроизвольных движений, пациенты с болезнью Паркинсона борются с инициацией действия.

Примечательно, что оба состояния протекают из дисфункции одной и той же области мозга – базальных ганглиев. Базальные ганглии в первую очередь участвуют в выборе действий, помогая решить, какое из нескольких возможных вариантов поведения выполнить в любой момент времени.

По словам Патона, ценный намек удалось получить в результате прошлых работ, которые выявили два основных контура в базальных ганглиях: прямой и непрямой пути. Считается, что в то время как активность прямого пути способствует движению, косвенный путь подавляет его. Однако точный способ, с помощью которого осуществляется это взаимодействие, был в значительной степени неизвестен.

Задача с изюминкой

Команда Патона оригинально подошла к решению этой проблемы и вместо изучения базальных ганглиев в движении сосредоточилась на подавлении ими активных действий. Они придумали задачу, в которой мыши должны были определить, какой интервал разделял два тона (длиннее или короче на 1,5 секунды). Если интервал оказывался короче, вознаграждение ожидало мышь в левой части окна, а если длиннее – справа.

«Основная идея эксперимента заключалось в том, что мышь должна была оставаться совершенно неподвижной в промежутке двух звуков. Таким образом, даже если животное было уверено, что 1,5-секундная отметка пройдена, ему нужно было подавить желание двигаться до тех пор, пока не прозвучит второй сигнал, и только тогда идти за наградой», — поясняют авторы.

Ученые отследили нейронную активность во всех двух вариантах, пока мышь выполняла эту задачу. Как и в предыдущих исследованиях, уровни активности были одинаковыми, пока мышь двигалась. Однако в период бездействия все изменилось.

«Интересно, что в отличие от коактивации (одновременного сокращение мышц-агонистов, отвечающих за данное движение, и антагонистов, расположенных на противоположной стороне сустава – прим. ред.), которую и мы, и другие коллеги наблюдали во время движения, шаблоны активности по двум путям оказались поразительно разными в течение периода подавления. Активность непрямого (ожидания) пути в целом была выше и постоянно увеличивалась, пока мышь ждала второй сигнал», — отмечают ученые.

По их мнению, это наблюдение предполагает, что косвенный путь гибко поддерживает поведенческие цели животного. С течением времени мышь, видимо, становится все более уверенной в том, что она находится в испытании с “длительным интервалом”. И поэтому ее стремление двигаться становится все более трудно сдерживаемым. Вполне вероятно, что этот непрерывный рост активности отражает внутреннюю борьбу.

Вдохновленные этой идеей ученые проверили эффект ингибирования непрямого пути. Эта манипуляция заставляла мышей чаще вести себя импульсивно, значительно увеличивая количество испытаний, в которых они преждевременно устремлялись к порту вознаграждения. С помощью этого инновационного подхода команда обнаружила так называемый “переключатель”.

В поисках желания действовать

Исследователи определили область мозга, которая подавляет побуждение к действию, но откуда же оно берется? Ученые решили обратиться квычислительному моделированию, которое способно продемонстрировать динамику изменения свойств системы.

Они взяли накопленные знания о базальных ганглиях, сформулировали их по математической модели и проверили, как система обрабатывает информацию. Затем они объединили информацию, выданную моделью, с данными предыдущих исследований и определили новую зону, которая может иметь большее влияние на действие – дорсомедиальный стриатум. В этой зоне мозга, влияющей на поведение, под действием этилового спирта может длительно изменяться морфология – точнее, спиртное провоцирует изменения физической структуры медиальных шиповатых нейронов.

Гипотеза команды оказалась верной. Ингибирования, то есть подавления нейронов прямого пути в этой области было достаточно для изменения поведения животных.

«Обе области, которые мы взяли на вооружение, расположены в части базальных ганглиев, называемой полосатым телом. Первая область отвечает за так называемые «низкоуровневые» моторно-сенсорные функции, а вторая посвящена функциям «высокого уровня», таким как принятие решений» — поясняют авторы.

От действия к искушению

Авторы утверждают, что их выводы противоречат общему представлению о том, как работают базальные ганглии.
 

«Наше исследование показывает, что в мозге потенциально существует множество нейронных цепей, которые постоянно конкурируют за то, какое действие выполнить следующим. Это понимание важно для более глубокого понимания того, как работает эта система, что крайне важно для лечения определенных двигательных расстройств, но оно идет еще дальше» — говорит Джозеф Патон.

Он считает, что наблюдения нейробиологов лежат в основе многих методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Идея о том, что принятие решений может происходить посредством взаимодействия множества параллельных цепей в рамках одной и той же системы, может оказаться полезной для разработки новых типов интеллектуальных систем.

Наконец, авторы предполагают, что их выводы помогут отчасти получить доступ к внутренним когнитивным переживаниям.

«Импульсивность, искушение… Эти внутренние процессы — одни из самых интересных, которые производит мозг, потому что они отражают нашу внутреннюю жизнь, но их также труднее всего изучать, так как у них не так много внешних признаков, которые мы могли бы определить. Создание нового метода было непростой задачей, но теперь у нас есть мощнейший инструмент для исследования внутренних механизмов сопротивления искушениям или, наоборот, желания ему поддаться».