Интересные новости и факты (психология, нейрофизиология)

[ArefievPV]

Чем синестеты отличаются от обычных людей?
http://neuronovosti.ru/chem-sinestety-otlichayutsya-ot-obychnyh-lyudej/

Ученые из Великобритании исследовали особенности мозга синестетов с помощью функциональной МРТ. Они установили, что синестезия ведет к более эффективному использованию имеющегося нейронного ресурса при выполнении задачи на визуальную рабочую память. Мозг синестета сильнее активируется в момент запоминания, но при последующем воспроизведении демонстрирует обратный эффект, тем самым подтверждая гипотезу о развитой специфичности нейронов.

Феномен синестезии

Многие личности с выдающейся памятью обладали такой особенностью, как синестезия. Этот феномен проявляется в тот момент, когда человек ассоциирует ощущения одной модальности с другой. К примеру, обычному человеку, чтобы найти отличающиеся символы на картинке ниже (слева) потребуется значительно больше времени, чем синестету, потому что последний видит ее совершенно иным образом (изображение справа).



Так, известный советский мнемонист Соломон Шерешевский воспринимал шум как клубы пара, видел тона разной частоты как полосы разной ширины, приписывал голосам цвет и различные свойства материала («желтый» и «рассыпчатый» голос). Подобным талантом обладали многие выдающиеся личности: Набоков, Кандинский, Римский-Корсаков.

Нейрофизиологические корреляты синестезии

Однако, до сих пор остается непонятным, что из себя представляет синестезия с точки зрения человеческого мозга. Существуют несколько гипотез.

Согласно идеи Гари Баргари, у синестетов области восприятия различных модальностей граничат друг с другом и могут пересекаться. Например, область, ответственная за зрительные ощущения, частично накладывается на область, ответственную за звуковые. Области, отвечающие за восприятие цвета, пересекаются с ответственными за распознавание цифр (графемно-цветовая синестезия (1% популяции), при которой черные символы воспринимаются как цветные).

Другая теория гласит, что синестезия возникает как следствие увеличения функциональной связности в нижней височной и верхней теменной долях, а также из-за общего увеличения количества серого вещества в нижней височной доле, шпорной (calcarine sulcus) и лингвальной (lingual) бороздах.

При этом синестезия предполагает более качественную работу нейронов данных отделов, отвечающих за кодирование конкретных объектов. У обычного человека кодирование некого предмета задействует ряд нейронов, которые затем будут активироваться в момент воспроизведения. Предполагается, что у синестетов для кодирования объекта задействуется большее количество нейронов.

Вышеописанная теория называется «моделью сенсорного включения» и может объяснять деятельность визуальной рабочей памяти. Согласно ей, визуальная рабочая память – это результат включения нейронов сенсорных областей (визуальной коры) в процессе воспроизведения, которые изначально кодировали специфические признаки объекта. Так, к примеру, если за восприятие вертикальных полос отвечал нейрон А, он же будет активироваться, если мы будем думать об этой полосе. Соответственно, чем больше нейронов кодируют объект, тем больше задействуется ресурсов визуальной рабочей памяти и тем сильнее след памяти.

Эта теория идет вразрез с предположением, что рабочая память всецело зависит от функционирования префронтальной коры. Исследования с применением магнитной стимуляции продемонстрировали возможность локализации визуальной рабочей памяти именно в затылочно-височной коре, в то время как префронтальная кора выступала лишь дополнительной зоной, адаптирующейся под конкретные задачи.

Синестезия и память

Чтобы проверить, может ли эта теория объяснить особенности работы мозга при синестезии, группа ученых из Великобритании провела эксперимент, в котором сравнила работу мозга у графемно-цветовых синестетов и обычных людей (молодых и взрослых, соответственно 21-32 года и 59-81 лет).

Ученые предложили участникам выполнить две задачи на визуальную рабочую память, пока те находились в фМРТ сканере. Первая задача – отсроченное воспроизведение объекта по ассоциации с его парой (DPA-задача). В ней требуется при предъявлении подсказки представить себе второй объект из пары, некоторое время удерживать его в памяти,  а затем сравнить его с изображением, которое покажут ученые.

Вторая задача – отложенное сопоставление объекта с исходным (DMS-задача). В этом случае участнику показывают объект, он должен его удерживать некоторое время в памяти, после чего ему показывают другой или тот же самый объект. Респондентам необходимо ответить, является ли новый объект исходным или нет. В качестве стимулов в обеих задачах использовались изображения бесцветных абстрактных фракталов.


Схема эксперимента.

Как можно видеть из схемы эксперимента, обе задачи состояли из трех стадий: узнавания подсказки, удержания правильного ответа в рабочей памяти (визуальной) и воспроизведения объекта.

В момент удержания изображения в нашем сознании формируется ментальный образ правильного ответа. Его репрезентация занимает те же нейроны, которые использовались при его кодировании. Это позволяет меньше нагружать мозг, включая только специфичные для данного объекта нейроны.

После анализа полученных данных, ученые обнаружили, что в момент узнавания подсказки нейроны синестетов демонстрировали бОльшую активность. Таким образом, их мозг был как бы более чувствительным к внешним стимулам.

В то же время, в момент воспроизведения необходимого изображения активность зрительной, нижней височной и фронтальной областей у синестетов оказалась снижена. То есть, на этапе воспроизведения мозг был более специфичным к конкретному воспоминанию, включая строго определенные нейроны.

Еще одно отличие наблюдалось в активации правой нижней височной доли и правой периринальной коры. Более сложная задача (DPA-задачи) сильнее затрагивала эту область у взрослых респондентов. Молодые участники и синестеты сильнее задействовали эти области при выполнении более легкой задачи (DMS-задачи).

Помимо этого, ученые обнаружили, что более простая задача по сопоставлению объектов в памяти (DMS-задача) активировала сильнее левую среднюю фронтальную извилину, в то же время более сложная с когнитивной точки зрения DPA-задача активировала левую переднюю и правую нижнюю лобные извилины.


Активности лобной извилины у разных групп респондентов: LFMG — левая средняя лобная извилина; RIFS — правая нижняя лобная борозда.

Из графиков, показанных выше, видно, что обе задачи в большей степени задействуют лобную кору у молодых и взрослых респондентов. Подобный феномен называется сдвигом активности в переднем направлении и характеризует возрастные изменения работы мозга.

Итоги исследования

В соответствии с полученными результатами можно констатировать факт, что нейронная популяция, ответственная за кодирование стимулов более обширна у синестетов в сравнении с другими участниками, но при воспроизведении стимула она сужается до наиболее значимых нейронов.

В отличие от синестетов, у обычных людей с возрастом наблюдается обратное явление – снижение чувствительности зрительных нейронов. Вследствие этого в нижней части зрительной коры количество активируемых нейронов для кодирования одного объекта увеличивается, то есть теряется специфичность нейронов к визуальным объектам. Так в ряде исследований было показано, что в то время как у молодых респондентов активизировались различные зоны мозга для изображений лиц, слов, домов, у более взрослых наблюдалась активность во всех областях вне зависимости от категории.

Как видно из этой работы, словно для компенсации потери специфичности, с возрастом обычные респонденты сильнее активируют префронтальную кору (при том делают это ассиметрично). Исследование проливает свет на различия мозговой активности синестетов и обычных людей, подтверждая идею нейрональной специфичности.

[ArefievPV]

Что это за ГОЛОСА в голове?

Оглавление:
00:00 - 1984.
00:54 - Доктор, я слышу голос.
04:36 - Мир дикого запада.
10:03 - Реклама.
10:47 - Как ученые ищут внутренний голос.
15:27 - "Нирвана".
18:57 - Люди с нарушением функции речи.
19:37 - Как мы используем внутреннюю речь.
20:42 - Зачем она нам нужна?

P.S. К "нирване" (про Джил Тейлор):
http://snob.ru/selected/entry/507
Весьма познавательно...

[ArefievPV]

Интересная жизнь меняет хромосомы
https://www.nkj.ru/news/41459/

Внешние стимулы перестраивают хромосомы в клетках мозга так, чтобы мозгу лучше думалось.

Чтобы оставаться здоровым, мозг должен быть всё время чем-нибудь занят: ему нужны новые запахи, новые вкусы, новые впечатления, новые умственные упражнения, проблемы, задачи и т. д. На эту тему есть много разных исследований, как с людьми, так и с животными. Насчёт людей можно сказать, что интенсивные умственные нагрузки, которые мы обеспечиваем себе на протяжении всей жизни, помогают затормозить старение мозга, ухудшение памяти и других когнитивных функций.

Когда речь идёт об экспериментах с животными, то там обычно фигурирует интересная и сложная среда обитания. Например, крыса, у которой в клетке есть много разных переходов, много разных игрушек, которая сталкивается с разными запахами будет чувствовать себя лучше, чем крыса, которая живёт в скучной обстановке. (Причём интересная жизнь не только улучшает память и другие умственные способности, она ещё и помогает иммунитету: несколько лет назад мы писали, что у мышей, которым есть где бродить и что исследовать, иммунные клетки лучше готовы к встрече с инфекцией. Неудивительно, если учесть, сколь тесны связи между нервной системой и иммунной.)

Что происходит в мозге, когда у него начинается интересная жизнь? У нейронов появляются новые отростки, они формируют новые соединения, новые нейронные цепочки, а чтобы эти цепочки могли работать, соответствующие изменения появляются и в обслуживающих системах: в кровеносных сосудах, обеспечивающих нейроны кислородом и питательными веществами, и в нейроглии – сложной системе клеток нескольких видов, которые ухаживают за нейронами. Но это если говорить о клеточном уровне. Очевидно, что клеточные изменения должны подкрепляться молекулярными, которые происходят на уровне хромосом, на уровне активности отдельных генов и белков.

Сотрудники Барселонского научно-технологического института в своей статье в Frontiers in Molecular Neuroscience как раз описывают, как меняются хромосомы в нейронах в ответ на богатые и разнообразные внешние стимулы. Молодые мыши жили в очень насыщенной среде: у них в клетке были туннели, разные шары, кубики и другие предметы, плюс мыши жили не поодиночке, а большими компаниями. Других мышей селили компаниями поменьше, и обстановка в клетках у них была бедная. С помощью целого набора методов исследователи сравнивали состояние хромосом у тех и у других.

Как известно, разные участки хромосом могут быть в закрытом, плотноупакованном виде и открытом, слабоупакованном. Плотность упаковки зависит от белков гистонов, которые постоянно находятся вместе с ДНК. Если они её плотно упаковывают, то гены оказываются недоступны для белковых машин, которые считывают с них информацию. Если упаковка слабеет, ДНК образует свободные нити и петли, на которые могут сесть ферменты, читающие генетическую информацию.

В более разнообразном окружении в ДНК распаковываются регуляторные участки – особые последовательности, от которых зависит активность разных генов. Любопытно, что участки-регуляторы распаковывались не только в нейронах, но и в служебных глиальных клетках. Раньше роль глии сводили только к уборке мусора, физической поддержке и иммунной защите нейронных цепей; в последнее же время появляется всё больше данных о том, что разные глиальные клетки вмешиваются в саму передачу нейронных импульсов и тем самым могут влиять на когнитивные функции. Так что тем более нет ничего удивительного в том, что интересная жизнь сказывается и на активности генов в клетках глии.

Упаковка ДНК гистонами зависит от химических модификаций на молекулах гистонов. Это одна из форм эпигенетической регуляции генетической активности: снимая одни химические группы с гистонов и прикрепляя другие, можно включать и выключать целые группы генов, приспосабливаясь к новым обстоятельствам. После того, как ДНК распакована, нужно приблизить разные её участки друг к другу, чтобы последовательности-регуляторы сблизились с генами, которые они регулируют. Исследователи показали, как в насыщенном жизненном окружении в клетках мозга меняется активность трёх белков, которые помогают распаковать ДНК и смонтировать её в пространстве для активации нужных генов. В результате у мышей активируются гены, необходимые для роста нейронных отростков, для формирования синапсов и т. д.

Можно предположить, что если в этом молекулярном аппарате что-нибудь пойдёт не так, то никакие стимулы не смогут расшевелить мозг, не смогут заставить его лучше учиться и больше запоминать. Но если знать, какие молекулы тут работают, то поломку можно исправить, и мозг обретёт утраченные – или неразвившиеся – способности.

P.S. Замечание в сторону.

Укладывается в канву неплохо: усложнение среды (усложнение воздействий) - усложнение поведения - усложнение структуры организма (по цепочке, вглубь) и т.д. Разумеется, всего лишь, частный случай и отдельный аспект, но всё же... 

Напомню: на мой взгляд, среда не только создаёт систему, но и после создания продолжает "рулить" ею и изменять её.

[ArefievPV]

Годовалые дети сочли сверхъестественные способности признаком авторитета
https://nplus1.ru/news/2021/05/27/supernatural-powers

Команда японских и британских исследователей показала, что уже на раннем этапе развития люди, вероятно, ассоциируют обладание сверхъестественными способностями с более высоким социальным статусом. В работе, опубликованной в журнале Scientific Reports, маленькие дети в возрасте от 12 до 16 месяцев просмотрели серию анимационных роликов, в которых два персонажа преодолевали препятствие на пути к призу, а потом соревновались за вознаграждение. Оказалось, что младенцы ожидали, что награду получит персонаж, который применял сверхспособности (левитировал и телепортировался), когда добирался до приза.

Существуют исследования демонстрирующие, что люди с малых лет обладают достаточно широким пониманием социальных отношений. Например, дети в возрасте одного года и младше ожидают, что более крупные персонажи будут доминировать над маленькими, и что большее количество союзников обеспечивает более авторитетное положение в группе.

Общество всегда наделяло людей, обладающих сверхъестественной силой, более высоким социальным статусом. Примеров много: от шаманов до богов мировых религий. Однако мало что известно о природе этой связи и ее возникновении.

Команда ученых из Оксфордского университета и Университета Кюсю в Японии под руководством Сяньвэй Мэна (Xianwei Meng) решила проверить, могут ли сверхспособности персонажа, противоречащие законам физики и помогающие в достижении целей, делать этого персонажа в глазах младенцев более авторитетным по сравнению с персонажами без сверхъестественных способностей.

Чтобы выяснить это, ученые провели серию экспериментов, каждый из которых задействовал 24 ребенка в возрасте от 12 до 16 месяцев. Младенцы сидели на коленях у взрослых в тихой комнате на расстоянии 145 сантиметров от 55-дюймового экрана, на котором демонстрировались мультики.

В первом видеоролике анимированные геометрические фигуры должны были добраться до награды (маленького кубика), преодолев углубление. Розовый персонаж спустился, а затем поднялся, преодолев яму пешком, а синий персонаж просто пролетел над ямой и забрал вознаграждение. После просмотра мультика, младенцы смотрели еще два ролика, в одном из которых синий (сверхъестественный) персонаж, доминируя над розовым, забирал единственный приз, а в другом ролике приз получал розовый персонаж.

За маленькими участниками наблюдали с разных ракурсов с помощью видеокамер. Чтобы уменьшить влияние взрослых на младенцев, их попросили никак не взаимодействовать с детьми и не реагировать на происходящее. Ученые оценивали то, как долго младенец смотрел на ситуацию, когда розовый или синий персонаж получал приз. Чем дольше взгляд ребенка задерживался на увиденном, тем более неожиданная для него была ситуация.

Оказалось, что младенцы дольше смотрели на экран, осмысливая происходящее, когда награду получал персонаж без сверхспособностей. В том случае, когда доминировал сверхъестественный персонаж, дети долго не задерживались взглядом на экране, что приравнивалось к тому, что исход для них был ожидаемый.

Однако, возможно, младенцы ожидали, что сверхъестественный персонаж получит вознаграждение, так как он добрался до цели более эффективны способом — по кратчайшему пути, а не из-за того, что он левитировал.

Для проверки этого предположения во втором эксперименте младенцам показали похожий ролик, но с отличием в том, что синий персонаж теперь не левитировал, а шел по мосту прямо к награде по той же траектории, по которой летел сверхъестественный персонаж в первом ролике.

После этого видеоролика, посмотрев другие ролики с соревнованием за единственный приз, младенцев не удивил никакой из исходов. Испытуемые практически одинаково отреагировали на выигрыш розового и синего персонажа. Хотя синий использовал более эффективный способ добраться до приза (по мосту).

Чтобы повысить надежность результатов, исследователи показали младенцам еще один ролик с демонстрацией новой суперсилы персонажа. В этот раз сверхъестественный персонаж телепортировался — исчезал, чтобы преодолеть наземное препятствие на пути к награде, а потом появлялся в другой части экрана. А вторая анимированная фигурка преодолевала препятствия, не противореча законам физики.

Результаты серии экспериментов показали, что младенцы зачастую находили события неожиданными (дольше смотрели на экран), когда персонаж без сверхъестественных способностей побеждал персонажа, обладающего суперсилой. При этом младенцы долго не смотрели на экран, когда персонаж без сверхспособностей получал награду в соревновании с персонажем, который достиг цели более эффективно (ролик с мостом), но обычным способам — не телепортируясь и не левитируя.

Антропологи давно осознают связь между сверхъестественной силой и социальным доминированием в культурах разных народов мира. Однако, данное исследование впервые демонстрирует, что эта ассоциация, скорее всего, появляется на ранней стадии процесса социализации, в довербальном периоде.

В 2018 году американские психологи выяснили, что маленькие дети не просто способны вычислить лидера, но и, вероятно, способны отличить лидера, которому другие подчиняются из уважения, от агрессора, указания которого выполняются из страха.

P.S. Ссылка на информацию, о которой упоминается в заметке:

Младенцы смогли отличить насилие от авторитета
https://nplus1.ru/news/2018/09/04/leaders-bullies

[ArefievPV]

Как память влияет на наши решения
http://neuronovosti.ru/memory_and_decision/

Исследователи из Калифорнии разработали математическую модель на основании того, как люди принимают решения в ситуациях открытого и ограниченного выбора, которую опубликовали в журнале PNAS. Подобная модель показала, что на самом деле, в процессе принятия решения играет важную роль наша память. Из-за ее ограничений мы зачастую выбираем не то, что нам нравится больше всего, а то, что лучше всего помним.

Решения, основанные на воспоминаниях

В свое время в фильме «Игры разума» главный герой Джон Нэш (исполнитель — Рассел Кроу) произнес фразу про классика мировой экономики: «Адам Смит устарел». Подобная смелость позволила великому ученому найти новые аспекты экономики и создать теорию игр, широко известную сейчас. Пожалуй, теперь пришла пора сказать следующую фразу: «Джон Нэш устарел».

Дерзко! Однако у такого заявления есть предпосылки. Сегодня набирает популярность такая область на стыке психологии и экономики, как нейроэкономика. Она углубляется в психологию человеческого выбора и определяет его связи с различными когнитивными функциями. Одна из них — это память.

Влияние памяти на принятие решений, пожалуй, становится серьезной проблемой для многих отраслей (от страхования до питания). Сохраненные в памяти следы определяют наши решения, о чем говорил в своей книге «Думай медленно…  решай быстро» Дениэл Канеман. Мы принимаем решения на основе ценности выбора. Но что такое ценность? В сущности, это результат обучения, поддерживаемый в нужный момент дофамином (и не только).

Такое обучение происходит как ряд последовательных предъявлений определенного стимула или повторений конкретной ситуации. Это длительный процесс. Так мы приобретаем ценность чтения под влиянием разговоров с родителями или сверстниками. Так мы привыкаем и больше ценим еду своей страны, что особенно ощущается, когда мы оказываемся за ее пределами.

Упрощая, можно сказать, что ценность стимула — это легкодоступное воспоминание о нем, об опыте с ним связанным. Так в одном исследовании участники выбирали между домами и лицами, получая за это определенное вознаграждение. Для обоих стимулов ученые создавали субъективную ценность. И, разумеется, исследователи продемонстрировали, что выбор основывается именно на ней. В других экспериментах с помощью фМРТ было также показано, что сам процесс принятия решений активирует связи между гиппокампом (память) и полосатым телом (оценка).

Чуть позже исследование Х. Баррон в 2013 году показало, как именно предыдущий опыт может влиять на наши решения в самых простых вопросах. Участников просили выбрать между двумя блюдами, каждое состояло из двух известных компонентов. Однако подобные сочетания участники до этого не пробовали (чайное желе, гороховый мусс). Участникам необходимо было сперва вспомнить вкусовой опыт каждого индивидуального компонента, затем постараться представить их сочетание и, наконец, выбрать блюдо.

С помощью фМРТ Баррон смогла обнаружить, где и как происходило построение блюда из изначально разделенных воспоминаний о каждом отдельном компоненте. Сперва активация наблюдалась в передней части гиппокампа и вентромедиальной префронтальной коре, однако при мысленном комбинировании ингредиентов постепенно активность переходила только в префронтальную кору (vmPFC), где и строилась, по мнению автора, конечная репрезентация ценности блюда.

Для реального, не лабораторного мира, такое упрощение термина «принятие решений» очень привлекательно. Ведь так просто управлять поведением людей, предлагая им комбинировать свои решения из компонентов ранее полученного опыта. Так мы выбираем магазин, в котором «верим», что найдем подходящую вещь, под влиянием разговоров с друзьями и предыдущего опыта. Так мы принимаем решение не покупать больше какой-либо товар в магазине электроники, недавно приобретенном другой крупной корпорацией, если дважды до этого нам пришлось обращаться в сервисный центр и возвращать деньги за товар этой корпорации. В то же время отношение к магазину мы переносим на купившую его корпорацию.

Плохая память — плохие решения

Новое нейроэкономические исследование проводилось силами коллектива департамента неврологии в Сан-Франциско. Ученые обнаружили, что когда наступает время принимать решение, мы забываем о той опции, которая нам нравится больше всего.

Классическая экономическая модель утверждает, что человек принимает рациональное решение из всех возможных вариантов. И чаще всего все эти варианты спрятаны у нас в голове, с учетом их ценности и нашего прошлого опыта.

«Мы все знаем, что наша память имеет ограничения. Однако мало понимаем, как эти ограничения влияют на наши решения», — говорит ведущий исследователь этого проекта, Дж. Дженг.

Исследователи оценивали, как респонденты выбирают между различными товарами: едой, фруктами, одеждой и так далее. Они просили одну группу участников назвать как можно больше брендов конкретной категории товара (открытый выбор). Вторую группу они просили из всех названных вариантов выбрать те, которыми бы респонденты воспользовались (ограниченный выбор). По результатам выбора исследователи построили математическую модель, которая позволяла предсказывать, какой бренд/магазин/объект выберет человек, если предложить ему решить без каких-либо опций.

Оказалось, что в ситуации с открытым выбором участники забывали называть те бренды, которые им больше всего нравились, как они указывали до этого.Многие предпочитали МакДональдс, например. Хотя на самом деле люди в опроснике не указывали, что они любят этот бренд.

Задавая закрытые вопросы, ученые выяснили, что, к примеру, 30% людей предпочитают МакДональдс в качестве фастфуда. Однако, когда их просили выбрать из неограниченного списка опций, о МакДональдсе вспоминали только 15% респондентов.

Таким образом, существует пропасть между предпочтением людей при ответе на открытый вопрос и выборе из списка вариантов, как во второй группе. По словам авторов, такое наблюдалось и для других категорий товаров.

«Удивительный момент заключается в том, что многие люди не вспоминают об их любимых брендах или заведениях. И это противоречит самой идее, что мы выбираем из ВСЕХ имеющихся вариантов, которая заложена в стандартную экономическую модель».

Используя данные фМРТ и разработанную математическую модель, ученые убедились, что они могут достаточно точно предсказать, какой выбор сделает человек. Эта модель показывает, что решения принимаются на основании воспоминаний, но последние — отнюдь не идеальны. Память, в частности рабочая, которая задействуется в процессе принятия решений, имеет ограничения, то есть человек просто не может удержать все возможные варианты в голове.

Мы с вами знаем, что память угасает при болезни Альцгеймера. Это сочетается с тем, что у пациентов падает способность принимать взвешенные решения, например, в сфере финансов. Так, ученые показали, что чаще всего мы принимаем решения не из готового списка всех вариантов, но из ментального, ограниченного списка, основанного на наших воспоминаниях.

«Когда люди отвечали на открытый вопрос в нашем исследовании, мы видели повышение активности в зонах, которые, как правило, связаны с воспроизведением информации, а также усиление их связи с теми зонами, которыми отвечают за оценку ценности каждого варианта» — рассказал Дженг, подтвердив то, что наблюдала в своих исследованиях Баррон.

Данное исследование показало вовлеченность систем памяти при принятии свободного решения (на основании открытых вопросов).Основываясь на этих результатах, можно предположить, что пациенты с болезнью Альцгеймера не способны принимать решения с открытыми, неограниченными вариантами. Возможно, для них необходима разработка специальных приложений, позволяющих облегчить этот процесс, собрать все опции выбора в единый список.

Влияние памяти на принятие решений — на самом деле известный факт. Новшество данного исследования заключается в том, что авторы попытались переложить теоретические знания в практическому русло и предложили помочь пациентам, у которых есть какая-либо проблема памяти в принятии решений. Подобная идея кажется интересной нишей для разработчиков.

P.S. Наверное, более корректно было бы сказать, что не воспоминания влияют на наши решения, а знания/опыт влияют на наши решения. Например, после рождения практически все решения определяются врождёнными знаниями (у простейших вообще все решения определяются врождёнными знаниями) – новорожденному, по сути, ещё нечего вспоминать (у него ещё нет приобретённых знаний). Конечно, если говорить более строго, то кое-что новорожденный уже успел усвоить ещё в утробе матери (то есть, определённые знания о мире он уже имеет до рождения).

А если это дело рассматривать в контексте ситуации, то на принятие решения влияют, в первую очередь, приоритетные знания. И, в зависимости от текущей ситуации, в приоритетные знания могут попасть текущие/активные или (так сказать, «ближайшие» на данный момент) или легкодоступные (те, которые мы лучше помним) знания.

Повторю. Именно на наших знаниях/опыте основываются: и наша предвзятость, и наши предпочтения/вкусы, и наши вера/уверенность/доверие, и критическое осмысление и т.д. и т.п.

[ArefievPV]

Трёхлетние конформисты
https://www.nkj.ru/news/41496/

В три с половиной года мы уже начинаем прислушиваться к чужому мнению.

С детьми бывает по-разному: одни слушаются родителей, готовы есть то, что дают, аккуратно моют руки и т. д., других же приходится долго убеждать сделать то-то и то-то. В связи с этим говорят, что есть дети послушные и вредные, или же что взрослые либо умеют разговаривать с детьми, либо нет. Но тут может быть ещё одно объяснение, сугубо социальное: когда ребёнок что-то делает, или не хочет чего-то делать, он тем самым просто копирует чужое поведение.

Психологи из Университета Дьюка поставили эксперимент, в котором участвовали более ста детей в возрасте 3,5 лет. Их как бы пригласили устроить чай, на котором среди устроителей были как дети, так и взрослые. Ребёнок входил в комнату, где были и другие дети, и получал синий стикер, как у других – это означало, что они в одной команде. В комнате был также ноутбук, по которому можно было общаться с другой комнатой, где другая команда тоже устраивала свой чай. Детям объясняли, что они должны продумать, какую посуду использовать, какой чай пить и какую еду к нему подать, причём среди еды были как сладости, так и несладкие блюда, например, из яиц и спаржи.

Сначала дети сами выбирали, что нужно для чая, а потом узнавали, что выбрали другие. Другие же сообщали о своём выборе по-разному, это могло быть просто личное мнение (например, «мне кажется, что к чаю нужно подать пончики»), или же мнение высказывалось как групповая норма («на нашем чае мы всегда угощаем гостей бутербродами»). Эти мнения можно было услышать как от тех, с кем ты в одной команде, так и от тех, кто устраивает свой чай в соседней комнате.

В большинстве случаев дети не меняли свой выбор, что бы они ни услышали: если ребёнок изначально выбирал пончики, то пончики он предлагал и дальше, даже если кто-то выбирал нечто другое. Однако, как говорится в статье в PLoS ONE, в 23% случаев дети отказывались от своего первоначального мнения в пользу чужого. И это чужое мнение прилипало к ним тем сильнее, если оно было высказано как групповая норма («на нашем чае мы всегда подаём…» и т. д.). Что любопытно, перемена мнения не зависела от того, кто его высказал, такой же ребёнок или взрослый. То есть, когда ребёнок менял мнение, для него была важнее общность с группой, а кто именно высказывал групповые ценности, было всё равно.

С одной стороны тут можно посетовать, что конформизм проявляется в нас так рано. Но конформизм – слишком взрослое и специальное слово, которое не позволяет увидеть плюсы группового поведения. Всё-таки нормы поведения в нас не заложены от рождения, и мы обычно долго учимся тому, что можно, а чего нельзя делать в обществе (и речь не только о творческом самовыражении, но и о том, чтобы не наступать на ноги на улице и не хамить в социальных сетях). Так что, тут нужно сожалеть не столько о раннем конформизме, сколько о том, что у многих способность прислушиваться к общим нормам поведения так и не проснулась.

[ArefievPV]

Динамика нейронных ансамблей – Александр Храмов / ПостНаука



Физик Александр Храмов об ансамбле нейронов, компьютерных моделях мозга и проекте «Голубой мозг»
https://postnauka.ru/video/154878

Нервная система живого существа, начиная от простейшего организма и заканчивая человеком, состоит из нервных клеток — нейронов. Количество нейронов в нервной системе организма варьируется от пятисот или тысячи нейронов у простейших червей до сотен миллиардов у высших млекопитающих, включая приматов и человека как самого интеллектуального существа на планете Земля.

Нейроны организуются в нервной системе в ансамбли — сложные структуры с большим количеством связей между отдельными клетками. Когда мы говорим о нервной системе млекопитающих, выделяется несколько уровней иерархии в организации центральной нервной системы. Высший уровень, или макроуровень, — организация и самоорганизация динамики областей мозга для решения задач. Например, обработка сенсорной информации, принятие решений, моторная и двигательная активность. Для организации такой деятельности нужно обеспечить деятельность локальных областей мозга. Эти процессы происходят на следующем уровне — мезоуровне организации мозга. На нем начинается взаимодействие больших нейронных групп между собой через связи головного мозга. На мезоуровне происходит обработка сенсорной информации в коре головного мозга, которая вовлекает в себя подкорковые области, поэтому необходима тесная связь между этими областями.

Если рассмотреть динамику крупных ансамблей, то мы заметим, что она определяется динамикой индивидуальных нейронов. В этот момент возникает большая проблема понимания функционирования мозга на всех уровнях иерархии. Если мы хотим понять, как работает мозг, необходимо понимать, как отдельный нейрон работает и взаимодействует с соседними нейронами, затем вернуться на верхний уровень и разобраться, как происходит самоорганизация огромного нейронного ансамбля для решения задач.

На каждом уровне иерархии свои методы исследования, поэтому чаще исследуют динамику отдельных нейронов. Такой подход помогает поставить прямые эксперименты над простейшими животными. Например, кальмары имеют очень большие нейроны, которые позволяют манипулировать с этими клетками, измеряя их физические и химические характеристики. Но как только мы попадаем внутрь мозга, возникает большая сложность с отслеживанием динамики отдельного нейрона. Сейчас уже существуют подходы, связанные с оптогенетикой, когда мы подсвечиваем или возбуждаем интересующие нас группы или отдельные нейроны в оптическом диапазоне. Но такой метод сильно инвазивен и не позволяет изучить поведение нейронов в естественных условиях.

Существует большое количество перспективных идей о том, как мы можем изучить группу нейронов на работающем мозге, но они туманны, поэтому возникает естественный подход — поставить эксперименты. Один из таких подходов называют «мозг на чипе». Ученые берут отдельные клетки головного мозга мышки и пересаживают их на специальный субстрат в чашку Петри, чтобы они развивались и жили в искусственных условиях. Дальше с помощью стимуляций с этой группой нейронов ученые заставляют их вырастить связи между собой. Такой подход дает модель простейшей нервной системы, над которой ставят опыты. Такая система позволяет изучать ее реакцию на воздействия. Это делается с помощью матрицы электронов, которую встраивают в чашку Петри, а затем получают информацию об активности нейрона ансамбля.

Есть альтернативный подход, связанный с созданием на компьютере динамики нейронных ансамблей. Такой подход более гибкий, потому что при наличии адекватной модели нейрона мы можем сконструировать сложную структуру и установить необходимую топологию связей между ними, поэтому круг проблем для изучения расширится. Существует много интересных подходов. Первое, с чего начинается каждый подход, — построение модели нейрона, который представляет собой простую клетку с большим количеством входов (дендритов) и одним выходом (аксоном). Количество связей одного нейрона с другими достигает 10–20 тысяч. Структура головного мозга чрезвычайно сложная, поэтому смоделировать такую структуру пока не получается. Мощности суперкомпьютеров не хватит, чтобы смоделировать головной мозг простого животного.

Следующий важный этап — адекватная модель нейронного ансамбля. Здесь есть два подхода. Первый — детальное изучение процессов, которые протекают в нейроне и в связи между нейронами — синапсе. Затем нужно построить математическую модель, которая смогла описать поведение такой системы с точки зрения некоторых уравнений. Такие модели биологически релевантны, для любой переменной такой модели  можно сопоставить реальный параметр в нейроне, поэтому эти модели тоже оказываются очень сложными. Например, классическая биологическая модель нейрона — модель Ходжкина — Хаксли, которая характеризуется четырьмя дифференциальными уравнениями. Если мы моделируем большое количество нейронов в ансамбле, то решение такой задачи для современного компьютера становится сложной проблемой. Другой подход — отказаться от биологической релевантности и попробовать построить модель, которая будет похожа по поведению на нейрон с основными особенностями. Таких моделей создано очень много. Также существуют модели, которые не описываются дифференциальными уравнениями, а являются дискретными моделями, которые очень быстро реализуются на вычислительной технике и позволяют моделировать большие ансамбли за очень короткий промежуток времени.

Главная функция создания каждой модели — проверить гипотезы, которые можно высказать о функционировании головного мозга и влиянии параметров, которые мы не можем контролировать в эксперименте, потому что их контроль невозможен на живом организме, меняя их в математической модели. Из-за таких моментов компьютерные симуляции оказываются перспективнее, чем модели биологических нейронов мозга на чипе. Основная проблема такого подхода заключается в том, что моделировать возможно только малые ансамбли. Возникает вопрос адекватности: насколько модель, которая включает 100 нейронов, отражает процессы, протекающие в одной колонке неокортекса — 10 тысяч нейронов? В 2005 году запустили проект под названием «Голубой мозг» (англ. Blue Brain), который поставил задачу: с использованием суперкомпьютеров смоделировать активность нейронов одной колонки неокортекса. Этот проект реализовали в Лозаннском политехническом институте, и он включал большие исследования суперкомпьютерных вычислений. Важный момент связан с визуализацией такого объема информации — 5–10 тысяч нейронов (сейчас это называют Big Data). Отдельный нейрон в этом случае проанализировать невозможно, поэтому надо понимать, как ведет себя весь ансамбль.

Этот проект не закончился сверхуспешно, но я считаю, что он стал первым шагом, который поможет перейти от моделирования небольших ансамблей нейронов к моделированию больших групп нейронов. В перспективе может оказаться, что такое компьютерное моделирование, как и в случае техники, когда технические объекты вначале моделируют на компьютере и исследуют вопросы безопасности, может стать неотъемлемым этапом тестирования лекарств.

[ArefievPV]

Индивидуальная жизнь нейрона — Варвара Дьяконова / ПостНаука



Биолог Варвара Дьяконова о моделях нервной системы, изолированных нейронах и искусственных нейронных сетях
https://postnauka.ru/video/154953

Есть ли у нейрона частная жизнь? Отличаются ли нервные клетки друг от друга? Могут ли они менять свои свойства? И почему даже идеальная модель не может полноценно описать даже самый просто мозг (нейронов этак на триста)? О том, на что похожа жизнь нейронов в мозге, что их окружает и как они запоминают пережитый опыт, рассказывает биолог Варвара Дьяконова.

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

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

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

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

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

Жизнь вокруг нейронов

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

Модели нервной системы

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

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

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

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

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

Между нейронами

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

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

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

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

Разница реальной нервной системы и модели

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

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

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

[ArefievPV]

Локомоция и реакция на неопределенность — Варвара Дьяконова / ПостНаука



Биолог Варвара Дьяконова о механизмах адаптации, интенсивной локомоции и снижении тревожности
https://postnauka.ru/video/155151

В науке давно известно, что даже самые простые животные умеют прогнозировать — формировать ожидания о будущем. Например, почесать ушибленное место — это адаптивная реакция, но выгоднее избежать ситуации, которая может привести к ранению. Эту выгоду высчитывают все живые существа, но бывают ситуации, когда сформировать прогноз невозможно. В таких ситуациях единственное, что понимает организм, — приближение неких изменений. Есть ли биологические механизмы упреждающей адаптации к подобным условиям? Могут ли животные каким-то образом готовиться к неизвестности? И какую роль в этом играет интенсивность движения?

Интенсивная локомоция и готовность к новизне

Ученые предполагают, что существуют условия, которые активируют у животных состояние готовности к новизне. Эти условия — интенсивная локомоция: в естественной среде животное сможет оказаться в неопределенных условиях только при активных перемещениях — во время быстрого бега или полета. Такие ситуации могут быть связаны с охотой, сезонной миграцией, побегом от хищника или преследованием.

Уже существуют работы, которые доказывают важность этих идей. Во-первых, все эффекты интенсивной локомоции хорошо сочетаются с представлением о том, что у животного активируется состояние, которое делает его более адаптивным к новой среде. Например, снижение тревожности — один из таких эффектов, который наблюдается у человека, млекопитающих и беспозвоночных.

Во-вторых, в таких ситуациях активируется нейрогенез в гиппокампе — области мозга, которая связана с формированием новых карт местности. Новые нейроны, которые появляются в головном мозге, позволяют лучше запоминать и строить новые карты местности.

Недавно доказали, что эти новые нейроны также позволяют легче забывать старое, потому что в новой среде это знание может оказаться бесполезным. Эти следствия говорят о том, что влияние интенсивной локомоции на поведенческое состояние животного можно будет обнаружить у далеких друг от друга в эволюционном отношении объектов.

Выводы, связанные с влиянием локомоции, мы решили изучить на примере моллюсков и насекомых, а именно улитках и сверчках — это беспозвоночные представители двух далеких друг от друга групп.

Улитки в состоянии неопределенности

Улитку мы поместили в непривычную для нее среду: ее вынимали из воды и клали на сухую поверхность. В этих условиях улитка может жить, но ей нужно быстро найти путь к воде. Мы дали ей некоторую информацию, но эта информация не имела прямого отношения к местонахождению воды. Наша арена, в которой находилась улитка, имела световую асимметрию: с одной стороны было светло, а с другой — темно.

В таких условиях улитка показала необычное поведение. Первая фаза характеризуется вращательными движениями в разные стороны, когда животное собирает информацию об окружении, чтобы определить направление движения и найти привычную для себя среду. Во второй фазе происходит момент резкого переключения, когда животное принимает решение и начинает двигаться с высокой скоростью.

Исследование показало, что в среде, где есть неопределенность, животные делятся на две неодинаковые группы: 75% выбирают свет, а 25% — тень. Выбор света связан с тем, что водоем может соответствовать открытому пространству или вода может отражать свет. Но свет — неоднозначный указатель воды. В итоге в популяции формируется разделение на тех животных, которые выбирают одно, и на тех, кто выбирает прямо противоположное. Это следствие очень важно, потому что оно позволит популяции спастись в ситуации выбора. Если одни окажутся неправы, то останется вторая группа. Но оказалось, что это решение закрепляется не строго, поэтому одно и то же животное при повторном помещении на сухую арену может изменить выбор.

В ситуации неопределенности, когда улитке нужно принимать решение, а информация ничего не сообщает напрямую, интенсивная локомоция уже иначе влияет на поведение. Оказалось, что после интенсивной локомоции на мелководье улитки быстрее принимают решение. Соотношение остается таким же: 75% — свет, 25% — тень. Но вращательных движений становится меньше. Это иллюстрирует эффект облегчения принятия решений, который хорошо известен людям после интенсивной локомоции. Эти эффекты очень схожи с эффектами, которые описаны у позвоночных.

Сверчки в поиске пары

Рассмотрим ситуацию со сверчками. У них самая интенсивная форма локомоции — полет, который требует большого количества энергии. В естественной жизни у тех сверчков, с которыми мы работаем, полет и небольшая миграция предшествуют половому размножению. Мы решили взять самок сверчка и заставить их полетать в лабораторных условиях. Затем поместили их в новую среду, где они никогда не были, и сравнили, смогут ли они быстрее найти самца, чем самки, которых не заставляли летать. У самцов сверчков есть призывный звуковой сигнал, который мы записали и транслировали через спрятанный за стеной арены динамик.

В итоге самки, которые летали, перед тем как оказаться в новой среде, во-первых, проявляли больший интерес к призывному сигналу самца, а во-вторых, быстрее оказывались у точки, которая ближе всего расположена к динамику. Самое интересное, самки после полета догадывались, что можно перелезть через стенку, чтобы найти самца. Это еще один пример того, как интенсивная локомоция может влиять на адаптивность поведения беспозвоночного животного в новой среде.

Снижение тревожности

Существуют и другие изменения, которые можно ожидать после интенсивной локомоции. Все эти эффекты наблюдаются у обоих беспозвоночных, с которыми мы работали. Например, снижение тревожности, о котором уже вспоминали, — этот эффект помогает животному меньше пугаться, когда оно попадает в новую среду. У животного, которое использовало свою интенсивную локомоцию как некоторый предиктор того, что оно окажется в новой среде, и у животного, которое попало в эту новую среду неожиданно для него самого, будет разная реакция на новые условия. Все новое пугает, но животные пугаются гораздо меньше, если они в эту новую среду прибежали или прилетели, то есть попали после интенсивной локомоции. Если животное неожиданно окажется в новой среде без предшествующей моторной нагрузки, то оно напугается гораздо больше.

[ArefievPV]

Как мозг ориентируется в больших пространствах
https://www.nkj.ru/news/41502/

Нейроны-картографы запоминают несколько разных ландшафтов разного размера.

Чтобы ориентироваться в пространстве, у мозга есть двойная система навигации. В неё входят так называемые grid-нейроны, или нейроны решётки, и нейроны места. Нейроны решётки – это что-то вроде системы GPS: во время движения они включаются по особой схеме, разбивая пространство на шестиугольные фрагменты, делая его похожим на огромную решётку. Нейроны решётки задают систему координат, в которой мозгу удобно описывать конкретный ландшафт и собственные перемещения в пространстве.

Нейроны места – это клетки-картографы. Они активируются в ответ на совокупные особенности ландшафта, запоминая какое-нибудь новое место, где оказался индивидуум. Нейроны места находятся в гиппокампе, который называют одним из главных центров памяти в мозге. Множество экспериментов показали, что в гиппокампе действительно хранятся различные карты местности. За открытие нейронов решётки и нейронов места в 2014 году была присуждена Нобелевская премия.

Однако с нейронами-картографами оставалась одна проблема. Их работу изучали на мышах, которых запускали исследовать совсем небольшое пространство, площадью несколько десятков квадратных сантиметров. Из экспериментов следовало, что каждый отдельно взятый нейрон места запоминает только какое-нибудь одно место. Но в реальности нам – да и мышам тоже – приходится иметь дело с ландшафтами и территориями, намного бо́льшими, чем несколько десятков сантиметров. И если посчитать, сколько нейронов нужно, чтобы запоминать реальные ландшафты, то получится, что у мозга в гиппокампе просто нет столько нервных клеток.

Например, если взять летучих мышей, то число нейронов в их гиппокампе равно 10⁵, тогда как для того, чтобы ориентироваться в их многокилометровых полётах, число нейронов должно быть 10¹³–10¹⁵. Чтобы понять, как работает система навигации на больших территориях, сотрудники Института Вейцмана поставили эксперимент с египетскими летучими собаками, которые летели по туннелю длиной 200 метров. Активность нейронов гиппокампа отслеживали с помощью вживлённых в мозг электродов, а точное положение летучих мышей оценивали с помощью специальных антенн, которые очень точно следили за перемещениями животных.

В статье в Science авторы работы пишут, что на самом деле нейроны места реагируют и запоминают не какое-то одно-единственное место, а много мест. Более того, эти ландшафты, за которые отвечает нейрон места, могут двадцатикратно отличаться друг от друга по величине. То есть, один и тот же нейрон кодирует не просто разные места, но места разного масштаба.

Исследователи не просто констатировали, что нейроны места работают не так, как считалось, но и расшифровали новый пространственный код и смоделировали его с помощью машинных алгоритмов. Компьютерная модель показала, что если на малых масштабах этот код так же эффективен, как и другие варианты кодирования местности, то на обширных территориях он работает с большей точностью. Можно предположить, что та же система пространственного кодирования работает и у других млекопитающих, которые путешествуют чаще и дальше, чем летучие мыши.

[ArefievPV]

Как мозг контролирует желудок: новое открытие
http://neuronovosti.ru/kak-mozg-kontroliruet-zheludok-novoe-otkrytie/

То, что наш желудочно-кишечный тракт связан с мозгом, известно достаточно давно. Кишечник и мозг взаимодействуют друг с другом, чтобы адаптировать уровень сытости и сахара в крови во время потребления пищи. Известно, что блуждающий нерв является важным связующим звеном между этими двумя органами. Исследователи из Института метаболизма Макса Планка в Кельне, Кластера передовых исследований старения CECAD Кельнского университета и Университетской больницы Кельна  более внимательно присмотрелись к различным типам нервных клеток в «центре управления» блуждающим нервом (так называемый сплетениевидный  или узловатый, или нижний ганглий блуждающего нерва, nodose ganglion, NG) и обнаружили нечто очень удивительное: хотя эти нервные клетки расположены в одном и том же центре управления, они иннервируют разные области кишечника, а также по-разному контролируют насыщение и уровень сахара в крови. Открытие, которое может сыграть важную роль в разработке будущих терапевтических стратегий против ожирения и диабета, опубликовано в журнале Cell Metabolism.

Когда мы потребляем пищу, информация о проглоченной пище передается из желудочно-кишечного тракта в мозг, чтобы во-первых, дать сигнал о насыщении и прекратить есть, а во-вторых, контролировать уровень глюкозы в крови. Блуждающий нерв, который вьется почти через все тело от головного мозга до желудочно-кишечного тракта (отсюда и название), играет существенную роль в этой коммуникации. В центре контроля блуждающего нерва, так называемого узлового ганглия, расположены различные нервные клетки, некоторые из которых иннервируют желудок, а другие иннервируют кишечник.

Одни нервные клетки ганглия реагируют на механические стимулы в различных органах, такие как растяжение желудка во время его наполнения, в то время как другие отвечают на химические сигналы, такие как питательные вещества из пищи, которую мы потребляем. Однако какую роль играют эти различные нервные клетки в передаче информации от кишечника к мозгу и как их активность влияет на адаптацию пищевого поведения и уровня сахара в крови, оставалось в значительной степени неясным.


Графический абстракт работы

«Чтобы исследовать функцию нервных клеток в узловом ганглии, мы разработали хемогенетический подход, который позволил нам визуализировать различные нервные клетки и манипулировать их активностью у мышей. Это позволило нам проанализировать, какие нервные клетки иннервируют какой орган, указывая на то, на какие сигналы они реагируют в кишечнике», — говорит руководитель исследования Хеннинг Фенселау.

В своих исследованиях биологи сосредоточились в первую очередь на двух типах нервных клеток узлового ганглия, размер которого составляет всего один миллиметр.

Один из этих типов клеток отвечал на сигналы механорецепторов в желудке (хотя иннервировал и тонкий кишечник),и экспрессировал рецепторы глюкагон-подобного пептида 1  (GLP1R).  Активация этих нервных клеток посылала сигналы в парабрахиальный комплекс  в стволе мозга, что  заставляет мышей есть значительно меньше. Кроме этого, они снижают уровень сахара в крови.

Вторая же группа клеток, иннервирующая кишечник и экспрессирующая рецептор GPR65, реагирует на химические сигналы от пищи, тоже активирует парабрахиальные нейроны, но совсем другие.

«Однако их активность не является необходимой для регуляции питания. Вместо этого активация этих клеток повышает уровень сахара в крови», — говорит Фенселау.

Таким образом, эти два типа нервных клеток в сплетениевидном ганглии выполняют очень разные функции.

«Реакция нашего мозга во время потребления пищи, вероятно, является взаимодействием этих двух типов нервных клеток — объясняет Фенселау. — Пища большого объема растягивает наш желудок и активизирует типы нервных клеток, иннервирующих этот орган. В определенный момент их активация способствует насыщению и, следовательно, прекращает дальнейшее потребление пищи, и в то же время координирует адаптацию уровня сахара в крови. Пища с высокой плотностью питательных веществ, как правило, активизирует нервные клетки в кишечнике. Их активация повышает уровень глюкозы в крови, координируя высвобождение собственной глюкозы в организме, но они не останавливают дальнейшее потребление пищи».

Открытие различных функций этих двух типов нервных клеток может сыграть решающую роль в разработке новых терапевтических стратегий против ожирения и диабета.

[ArefievPV]

Без левой височной доли
http://neuronovosti.ru/bez-levoj-visochnoj-doli/

Перед вами — мозг пациентки EG, исследование которой было недавно опубликовано на портале препринтов bioRxiv.org. Как вы видите, у этой женщины практически полностью отсутствует левая височная доля мозга, которая у нас обычно отвечает за речевые функции. Ну, зона Брока, зона Вернике — вы знаете. Когда этой женщине было 25 (сейчас ей 58), она обнаружила, что всего этого у нее нет. Случайно (она просто лечилась от депрессии). Тем не менее, нынче она — «человек с высшим образованием, с продвинутым профессиональным уровнем». И никаких проблем с речью и иными когнитивными функциями. Чуть позже мы расскажем о том, что показало фМРТ исследование этой пациентки.

P.S. Ссылка на публикацию (на всякий случай):
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.05.28.446230v1.full?fbclid=IwAR1eOZEyh5CyS4FbHNaw026iZZ6XXqYgolyg18LH4Rw7sWlNbb7EfAZNZyM

[ArefievPV]

Центр Вернике оказался необходим для формирования центра Брока
https://nplus1.ru/news/2021/06/08/temporal-lobe-absence-language

Для развития речевого центра в лобной доле (центра Брока) необходим функционирующий речевой центр в височной доле (центр Вернике) того же полушария. К такому выводу пришли американские ученые, когда проанализировали мозг женщины, у которой височная доля отсутствовала с рождения. Речевые функции у нее взяли на себя лобно-височные области правого полушария, а центр речи лобной доли левого полушария не работал. Исследование опубликовали на сайте препринтов bioRxiv.

У человека речевые функции связаны с активностью лобно-височных отделов мозга. При этом доминирующая роль в этом процессе у левого полушария. В нем наблюдается большая активность во время разговора по результатам функциональной магнитно-резонансной томографии, а при повреждении лобно-височных отделов левого полушария мозга во взрослом возрасте повреждаются речевые функции. При этом если повреждение произошло в раннем детстве, то правое полушарие может взять на себя контроль за речевыми функциями. Мы уже писали о детях, которые еще до рождения перенесли ишемический инсульт, повредивший левое полушарие. У них речевые функции стали выполнять лобно-височные отделы правого полушария.

Ученые считают, что у человека сначала развиваются височные речевые центры (центр Вернике, сенсорный), а потом лобные (центр Брока, моторный). Существуют две гипотезы их формирования. Первая говорит о том, что височные и лобные центры развиваются независимо, а потом уже соединяются нервными путями, образующими единую речевую сеть. Вторая гипотеза считает, что для формирования лобных центров речи необходимы височные центры, которые моделируют их с помощью нервных путей.

Американские исследователи под руководством Эвелины Федоренко (Evelina Fedorenko) из Гарвардского Университета взялись проверить, какая из гипотез верная. Они исследовали речевые функции женщины, которая обратилась к ученым сама. У нее с рождения не было левой височной доли мозга. Женщина не испытывала никаких проблем с языковыми функциями и даже с успехом освоила русский язык в зрелом возрасте. С испытуемой провели тесты, определяющие развитие речевых и когнитивных функций, а в качестве контрольной группы пригласили 94 англоговорящих человека и 57 человек, у которых английский язык не был родным. Женщина с отсутствующей височной долей показала хорошие результаты языковых тестов (больше 90 процентов правильных ответов) и ее результаты не отличались от результатов контрольных групп. Результаты когнитивных тестов также были в пределах нормы.

Затем ученые провели всем участникам эксперимента магнитно-резонансное исследование, чтобы проанализировать активность мозга во время речи. В отличие от других участников эксперимента, у женщины без левой височной доли не регистрировалось активности в левой лобной доли во время речи, и активность языковой сети наблюдалось только в правом полушарии. В то же время нервные сети в левой лобной доле, связанные с когнитивными функциями, у нее функционировали нормально.

Ученые сделали вывод, что для формирования лобных (моторных) центров речи необходимы функционирующие височные (сенсорные) центры в этом же полушарии мозга. У женщины из эксперимента с рождения отсутствовала левая височная доля, поэтому речевые центры в левой лобной доли не развились.

Зачатки связи между будущими речевыми центрами речи ученые обнаружили еще у макак. Они проанализировали данные диффузионной магнитно-резонансной томографии у обезьян и выяснили, что у макак есть нервные волокна в составе дорсального пути, соединяющие кору, которая управляет гортанью и языком, со слуховой корой.

P.S. Ссылки на информацию, о которой упоминается в заметке:

Правое полушарие детского мозга взяло на себя языковые функции после повреждения левого
https://nplus1.ru/news/2019/08/09/language-reorganization

Связь между будущими центрами речи возникла еще у общего предка людей и макак
https://nplus1.ru/news/2020/04/22/arcuate-fasciculus-25mya

[ArefievPV]

Отсутствие гравитации изменяет ток жидкостей в мозге
http://neuronovosti.ru/otsutstvie-gravitatsii-izmenyaet-tok-zhidkostej-v-mozge/

Многие из нас мечтательно смотрят фантастические фильмы о будущем человека в космосе и восторженно наблюдают за успехами компании SpaceX и отчасти – Роскосмоса. Но прежде чем полететь даже не к далеким галактикам, а банально к Марсу, нам требуется узнать максимально детально то, как наш организм будет реагировать на долгие полеты в условиях микрогравитации. Например, в обсуждении, опубликованном в журнале npj Microgravity, исследователи рассказывают о том, что ток ликвора в лимфатической системе мозга (которая называется глимфатичекой) при долгом пребывании на МКС может приводить к отеку зрительного нерва.

Это сообщение появилось в журнале в качестве ответа на опубликованную там же статью, в которой исследователи сообщали о том, что на количественной магнитно-резонансной томографии (кМРТ) с высоким разрешением они нашли изменения зрительного нерва у космонавтов после полета. Изменения регистрировались через 3, 30, 90, 180 и 360 дней после шестимесячного пребывания на МКС. Они были связаны с увеличением интенсивности сигнала от зрительного нерва и его поперечного диаметра, который затем уменьшался. Все это может говорить об отеке.

Как отмечают авторы того исследования, повышенное давление спинномозговой жидкости, окружающей зрительный нерв, может привести к ее стазу и, как результат, отеку диска зрительного нерва. Но неясно, как эти изменения могут специфически влиять на морфологию зрительного нерва во время и после длительных космических полетов. Кроме того, диаметр оболочки зрительного нерва увеличивался крайне незначительно и быстро возвращался к норме (кроме одного космонавта, у которого отек подтвердился при обследовании). Это говорит о том, что у девяти из десяти человек внутричерепное давление сразу после космического полета, в целом, не повышалось до патологического уровня.

Авторы нынешнего сообщения предполагают, что повышение интенсивности сигнала от зрительного нерва связана с тем, что из-за микрогравитации изменилась циркуляция в глимфатических капиллярах вокруг центральной артерии сетчатки, проходящей в зрительном нерве. И быстрый приход в норму расширенного нерва может быть связан с ее восстановлением.

Глимфатическая система была открыта совсем недавно, и, по последним данным, работает на очистку всего мозга от мусора и метаболитов. Ученые установили, что ликвор поступает из субарахноидального пространства в мозг через периартериальные глимфатические каналы и объединяется с межклеточной жидкостью. Затем эта жидкость удаляется из мозга по перивенозным каналам и, в конечном итоге, выводится через шейную лимфатическую сосудистую сеть.

Зрительный нерв тоже окружен ликвором в периневральном канале. Недавно появились и доказательства существования в нем околососудистых глимфатических путей (в частности, вокруг центральной артерии сетчатки), через которые жидкость способна проникать в нерв. Поэтому длительные микрогравитационные перемещения жидкости могут частично объяснять отек диска зрительного нерва, наблюдаемый у космонавтов во время долгих полетов.

Исходя из этого авторы предполагают, что уменьшение площади поперечного сечения зрительного нерва, наблюдаемое после космического полета, может быть, по крайней мере частично, результатом измененной динамики глимфатической циркуляции в зрительном нерва. Длительное же воздействие микрогравитации может предрасполагать к перегрузке притока ликвора и повышать риск развития у космонавтов серьезных проблем со зрением. Это необходимо учитывать при подготовке к космическим полетам.

[ArefievPV]

Найдены нейроны, ответственные за послестрессовую ангедонию
https://elementy.ru/novosti_nauki/433827/Naydeny_neyrony_otvetstvennye_za_poslestressovuyu_angedoniyu

Рис. 1. Поиск вознаграждения (reward-seeking behaviour) — краеугольный камень нормального поведения. После тяжелого стресса у людей и других животных может развиться ангедония — частичная или полная утрата способности получать удовольствие, что проявляется в снижении активности, направленной на получение награды. Фото с сайта thenegativepsychologist.com

Ангедония — утрата способности получать удовольствие — считается одним из главных симптомов депрессии. Давно известно, что ангедония часто развивается после стресса, однако конкретные популяции нейронов, ответственные за этот эффект, долго не удавалось выявить. Главными «подозреваемыми» были дофаминэргические нейроны вентральной области покрышки среднего мозга (ventral tegmental area, VTA), однако эксперименты не давали этому однозначного подтверждения.

Американские нейробиологи показали в опытах на мышах, что за послестрессовую ангедонию отвечают не дофаминэргические, а ГАМК-эргические нейроны VTA, посылающие тормозные сигналы в прилежащее ядро (nucleus accumbens, NAc). Если подавить активность этих нейронов во время стресса, стресс не вызовет ангедонии, а если искусственно стимулировать их с определенной частотой (4 Гц), ангедония возникает даже без стресса. Ранее про эти нейроны было известно, что они возбуждаются в ответ на неприятные стимулы, задействованы в формировании зависимостей, а также отвечают за уменьшение удовольствия от ожидаемой награды по сравнению с нежданными подарками судьбы.

Дальнейшие эксперименты подтвердили эту гипотезу. Более того, они выявили источник тормозных сингалов. Им оказались ГАМК-эргические нейроны VTA — крайне интересная, хотя и недостаточно изученная популяция нервных клеток. Известно, что эти нейроны «выстреливают» в ответ на неприятные стимулы. Есть серьезные подозрения, что они вовлечены в формирование зависимостей под действием стресса. Кроме того, они возбуждаются в ответ на условные сигналы, предвещающие награду. Именно они виновны в уменьшении чувства удовольствия от награды в том случае, если животное заранее уверено в ее появлении (см. В «системе вознаграждения» найдены нейроны, возбуждающиеся от хороших предчувствий, «Элементы», 10.02.2012). И вот теперь на них возложили ответственность еще и за послестрессовую ангедонию.

В обсуждаемой работе рассматривается только непродолжительный стресс и вызываемое им кратковременное угнетение поиска награды. Хронический стресс, который у мышей, как и у людей, может вызвать стойкую ангедонию, в работе не изучался. Очень может быть, что ГАМК-эргические нейроны VTA играют важную роль и в этом случае, но для проверки понадобятся дополнительные исследования.

По прочтении этой заметки кому-то из читателей, возможно, захочется поискать в литературе данные об ингибиторах ГАМК-эргических нейронов VTA, которые могли бы сделать жизнь более радостной. Но это чревато разочарованием, потому что такие ингибиторы вообще-то человечеству давно известны, и ничего хорошего их применение не сулит (S. H. Stobbs et al., 2004. Ethanol suppression of ventral tegmental area GABA neuron electrical transmission involves N-methyl-D-aspartate receptors; S. C. Steffensen et al., 2006. Contingent and non-contingent effects of heroin on mu-opioid receptor-containing ventral tegmental area GABA neurons).

P.S. Ссылка в дополнение:

В «системе вознаграждения» найдены нейроны, возбуждающиеся от хороших предчувствий
https://elementy.ru/novosti_nauki/431754/V_sisteme_voznagrazhdeniya_naydeny_neyrony_vozbuzhdayushchiesya_ot_khoroshikh_predchuvstviy