Содержание

Нейронные цепочки и формирование привычек

На протяжении многих веков человеческий организм, его жизнеобеспечивающие функции, психика и система восприятия являлись одним из самых трудоёмких объектов для всестороннего и глубокого изучения.  С появлением новых направлений и исследований в медицине, генетике, нейробиологии и психологии стало возможным провести множество параллелей о взаимном влиянии наших психоментальных процессов и биологических функций организма.

В данной статье мы обзорно рассмотрим с позиции нейробиологии и ииссиидиологии взаимосвязи некоторых отделов мозга и проходящих в них нейрональных цепочек с психологическими состояниями и привычками человека.

1.   Немного о нейронах

Нейронная сеть (нервная система человека) – сложная сеть структур, которая обеспечивает взаимосвязанное поведение разных систем в организме. Нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и многочисленных отростков – дендритов (длинные отростки называют аксонами). Зоны контакта между нейронами называются синапсами. Средний человеческий мозг располагает ресурсом в 100 млрд. нейронов. Каждая клетка, в свою очередь, может дать примерно 200 тыс. синаптических ответвлений. В нейронах происходят сложнейшие процессы обработки информации. С их помощью формируются ответные реакции организма на внешние и внутренние раздражения [1].

Одна из ключевых задач нейрона — передача электрохимического импульса по нейронной цепи по доступным (резонационным) связям с другими нейронами. При этом каждая из связей характеризуется некоторой величиной, которая называется синаптической силой. Она определяет, что будет происходить с электрохимическим импульсом при его передаче другому нейрону: усилится он, ослабеет или останется неизменным.

Биологическая нейронная сеть имеет высокую степень связности: на один нейрон приходится порою несколько тысяч связей с остальными нейронами. Однако это приблизительное значение, которое в каждом из конкретных случаев разное. Передача импульсов от нейрона к нейрону порождает некоторое возбуждение всей сети нейронов. Несколько упрощая, можно сказать, что каждая нейронная сеть представляет собой мысль, навык, воспоминание, то есть некий блок информации.

Любая наша мысль меняет работу мозга, прокладывая новые пути для электрических импульсов. При этом электрический сигнал должен преодолеть щель синапса для образования новых связей между нервными клетками. Эту дорогу ему труднее всего пройти первый раз, но по мере повторения, когда сигнал преодолевает синапс снова и снова, связи становятся «шире и прочнее»; растёт число синапсов и связей между нейронами. Образуются новые нейронные микросети, куда «встраиваются» новые знания, убеждения, привычки, модели поведения, навыки человека.

Здесь мне бы хотелось подчеркнуть, что конкретика этих убеждений будет зависеть от того, в каком отделе головного мозга будут чаще всего задействованы нейронные цепочки.

2.   Отделы мозга: неокортекс и лимбическая система

На сегодняшний день считается, что отличительной особенностью человеческого мозга от мозга животных является заметно увеличенные области лобных долей, которые представляют собой один из отделов неокортекса (от лат. neo – новая, cortex- кора). Этот отдел полушарий головного мозга в процессе эволюции был сформирован довольно поздно. И если у хищников он едва намечен, то у современного человека лобные доли занимают около 25% общей площади больших полушарий мозга.

Другими словами, эта — человеческая — часть головного мозга отвечает за то, насколько хорошо мы способны организовывать свои мысли и действия в соответствии с теми целями, которые стоят перед нами. Также полноценное функционирование лобных долей дает каждому из нас возможность сопоставлять свои действия с теми намерениями, для осуществления которых мы их совершаем, выявлять несоответствия и исправлять ошибки.  Это центр концентрации внимания, осознанности, а также контроля инстинктов и эмоций. За поведение, которое повторяется многократно и выполняется на «автопилоте», отвечает левая часть неокортекса. Правая часть «включается», когда человек сталкивается с незнакомой информацией, собирается выполнить новую задачу или делает несвойственный ему выбор.

В тоже время каждый из нас может себя узнать и в таких проявлениях как резкие перепады настроения, окрашенные пессимистичным или негативным взглядом на жизнь, снижение мотивации, устремления, самооценки, усиление чувства вины или беспомощности и многие другие подобные состояния.

Такие модели поведения регулируются архикортексом, или лимбической системой. У «людей» и у животных эта подкорковая мозговая структура участвует в формировании как отрицательных (страх, оборонительное и агрессивное поведение), так и примитивных положительных эмоций. Причём её размер положительно коррелирует с агрессивным поведением: у менее развитых «личностей» она всегда крупнее [2, 11.12161].

Почему же нам, людям, бывает так сложно контролировать степень активности нейронных сетей лимбической системы?

Одной из основных причин является ещё достаточно устойчивая сосредоточенность личности на собственных интересах. По этой причине задействуются отделы мозга, связанные с эмоциями и получением различных видов удовольствий: тактильных, вкусовых, обонятельных, эстетических и других; в корне многих мотиваций лежит получение выгоды и желание комфорта, побуждающее личность идти путём наименьшего сопротивления к данным состояниям.

Лимбическая система обуславливает автоматические (часто неосознаваемые) реакции на уровне инстинктов. Инстинкты – это совокупность сложных наследственно обусловленных шаблонов поведения, которые мы машинально используем в своей повседневной жизни [3]. Однако многие базовые животные инстинкты: стадный, половой, инстинкт самосохранения в процессе эволюционирования были адаптированы под человеческий образ жизни и приобрели несколько иной вид. Например, инстинкт самосохранения может проявляться у людей как склонность к повышенной осторожности, мнительности, нетерпимость к боли, тревожность в отношении всего неизвестного, эгоцентричность. Всё это может стать одной из причин формирования у человека «тяжелого характера», которому присущи чрезмерный эгоизм, подозрительность, истеричность, трусость и прочие качества. Другой пример, это инстинкт продолжения рода, проявляющийся первично в воспроизводстве потомства и межполовых отношениях, однако он также изрядно трансформировался и проявляется у людей как излишнее стремление к нарядам, самоукрашению, паническая зацикленность на своей внешности и фигуре, кокетство, флирт, нарциссизм, стремление обнажать себя. Это всего лишь несколько примеров, демонстрирующих то, что в основе большинства наших повседневных интересов главенствуют нейронные цепочки архаичных животных программ выживания и зацикленности на себе.

Некоторые люди могут даже не предполагать того, что данные проявления не только являются нечеловеческим наследием, но и не позволяют нам полноценно развиваться, преодолевать свои недостатки и несовершенства с лёгкостью. Таким образом, ежедневно подкрепляя различные типы инстинктов, усиливаются и «уплотняются» подобные нейрональные цепи, являясь причиной формирования импульсивных и в большей степени негативных шаблонов поведения.

Здесь важно отметить, что наиболее действенный способ для «торможения» этих нейронных цепочек – научиться анализировать и различать собственные черты и модели поведения, стараясь подключать отделы неокортекса, посредством осознанности и наблюдением за собой. А для этого необходим контроль над своими текущими навыками и эгоистичными состояниями для усиления других нейрональных сетей, отвечающих за «новые» гармоничные шаблоны мышления [4].

3.   Взаимосвязанность нейронных сетей

В добавление ко всему вышесказанному, хотелось бы отметить ещё несколько особенностей нейронных сетей. Одно из фундаментальных правил нейронауки гласит: нейроны, используемые вместе, соединяются. Стоит сделать что-либо один раз, и разрозненная группа нейронов образует сеть, но если вы не повторите это действие достаточное количество раз, то не «протопчете тропинку» в мозге, соответствующую подобному качеству выборов и мышления. Когда мы совершаем определённые действия снова и снова, то связь между нервными клетками укрепляется и «включить» эту нейросеть повторно становится гораздо проще. В результате даже мимолетные мысли и ощущения могут надолго оставить соответствующий след в нашем мозге.

Здесь стоит подумать о том, какие нейрональные цепочки мы закладываем своим мышлением и действиями изо дня в день. Какие тенденции мышления нам больше свойственны: гармония, созидание или деструкция, разрушение? Какую «атмосферу» мы создаём вокруг себя и что полезного и радостного несём другим людям?

Все образующиеся в нашем мозге нейросети не обособлены, а тесно и сложно взаимоувязаны между собой, и именно эти взаимосвязи образуют сложные идеи, глубокие переживания, воспоминания из жизни, образы давно испытанных эмоций. Человеческий мозг взаимодействует с миллионами бит информации каждую секунду, но сознательно мы способны воспринимать только небольшую часть из них.

Например, нейросеть, хранящая понятие «яблока» в информационном простнатсве нашего сознания, — это не один простой комплекс нейронов. Это довольно крупная сеть, соединенная с другими сетями, хранящими такие понятия, как «красный», «фрукт», «круглый», «вкусный», «сочный», «сладкий» и т. д. Эта нейросеть также соединена со многими другими сетями, поэтому, когда мы видим яблоко, зрительная область коры головного мозга (которая тоже подключена сюда) обращается к этой сети, чтобы дать нам образ яблока именно для этой конкретной ситуации. В другой ситуации в зависимости от настроения, текущего психического состояния человека, он к понятию яблока подключит абсолютно другие нейронные сети и получит соответственно другие переживания, например, «кислое», «твёрдое», «несочное» и т.д.

У каждого человека имеется собственная коллекция огромного многообразия переживаний и навыков, представленная в нейросетях его мозга. Доктор медицинских наук Д. Диспенза поясняет: «В какой семье вы росли, сколько у вас было братьев и сестер, где вы учились, какую религию исповедовали ваши близкие, к какой культуре они принадлежали, где вы жили, любили вас и поощряли в детстве или били и обижали — все это и многое другое сказалось на формировании нейросетей вашего мозга» [5].

Согласно концепции автора «Ииссиидиологии», на образование новых нейронных взаимосвязей оказывают влияние не только вышеназванные факторы. Одним из постулатов ииссиидиологии является теория о многовариантном, многомировом существовании всех форм, в том числе и людей. Одновременно с нами существует бесконечное количество Вселенных, миров и наших личностных интерпретаций в них. Из этого вытекает следующий принцип: благодаря постоянным взаимовлияниям друг на друга разных вариантов «нас самих», мы образуем тесную генно-волновую резонационную связь, благодаря чему происходит обмен и поступление информации в систему восприятия для дальнейшего декодирования её через ДНК с помощью нейронов и гормонов [6].

Таким образом происходит формирование «нейронной ткани» нашего мироощущения и в ответ на стимулы из окружающей среды включаются те или иные зоны нейросетей, вызывая определенные биохимические процессы в мозге и гормональной системе. Эти процессы, в свою очередь, влекут за собой соответствующие эмоциональные реакции, окрашивают восприятие, обусловливают отношение к людям и событиям нашей жизни.

Подобное информационное воздействие на нас всегда осуществляется по резонационному (резонанс – усиление частоты колебаний по совпадению некоторых признаков) принципу. В какой-то степени здесь уместно выражение «притяжение подобного подобным». Иными словами, задействовав новые модели поведения, человек начинает постепенно резонировать с соответствующим вариантом убеждений «другого себя», укрепляя тем самым данные нейронные цепочки.

Как уже говорилось выше, если часто реагировать одним образом, активизируется определенная нейронная сеть и соответствующее поведение превращается в устойчивую привычку. Чем чаще используется сеть, тем прочнее она становится и тем проще получить к ней доступ.

Также возможен и обратный процесс: устойчивые связи между нейронами, не используемыми вместе, ослабевают. Всякий раз, когда мы прекращаем или предотвращаем действие, ментальный процесс, оформленный в нейросеть, соединенные между собой нервные клетки и группы клеток ослабляют свою связь. При этом тончайшие дендриты, отходящие от каждого нейрона и связывающие его с другими нейронами, освобождаются для связи с другими. Этот механизм обусловлен нейропластичностью (нейрогенезом) — в зависимости от стимуляции нейронов, одни связи становятся прочнее и эффективнее, а другие ослабевают, высвобождая потенциал для формирования новых.

Авторы книги «Мозг: краткое руководство» Д. Льюис и А. Вебстер утверждают, что человеку необходима ежедневная «встряска»», иначе в мозге не будут формироваться новые нейронные связи, необходимые для сбалансированного ментально-чувственного развития [7].

Когда мозг привыкает не думать, не решать сложных задач и не преодолевать сложности, не трансформировать внутренние и внешние конфликты, то происходит торможение развития и постепенная деградация личности, потому что электрические импульсы задействуют уже знакомые им пути, не прокладывая новых.

В цикле книг по ииссиидиологии для развития нейронных цепочек в сторону высокочувственного и высокоинтеллектуального потенциала личности предлагается модель интеллектуально-альтруистичного развития и образа жизни. Это позволяет нам в большей степени задействовать Человеческие отделы мозга и гармонизировать активность эгоистично-импульсивных выборов и программ. Ииссиидиология и Центры Интеллекта и Альтруизма, создаваемые для её практического применения, направлены на радикальное позитивное человеческое переформатирование и трансформацию нейронных сетей, соответствующих модели нашего восприятия себя и мира вокруг нас [8].

4.   Заключение

С точки зрения физиологии, привычки есть не что иное, как образование в мозговых структурах устойчивых нервных взаимосвязей, отличающихся повышенной готовностью к функционированию по сравнению с другими цепочками нейронного реагирования. Чем больше мы повторяем какие-либо действия, мысли, слова, тем более активными и автоматическими становятся соответствующие нейронные пути.

Разные отделы полушарий мозга играют в этом процессе свою необходимую роль. Когда их деятельность синхронизирована между собой, то передача информации между нейронами становится оптимальной.

Для человека огромное значение имеет баланс между чувственно-эмоциональной сферой (контролируется лимбической системой) и высокоинтеллектуальной активностью (отвечают отделы неокортекса). Личность развивается и действует наиболее эффективно, когда дисбаланс между «передовыми» областями мозга и более старыми (примитивными) отсутствует либо его степень незначительна.

Мозг — это более сложная структура, чем просто большой набор разных популяций нейронов, аксонов и глиальных клеток. Это один из главных механизмов адаптации поступающей к нам из внешней среды любого рода информации. Он выступает в роли её «декодировщика» и «интерпретатора» для нашей системы восприятия. Исполнительные функции этого процесса выполняются благодаря гормональной системе, которая и отражает на физиологическом уровне результат внутренней психоментальной активности человека в каждый момент времени.

С другой стороны, наше самосознание является «регулятором» любых биологических процессов и нервной системы, способствуя побуждению к деятельности тех или иных участков головного мозга. Эта закономерность всегда предоставляет нам возможность создавать необходимый образ себя, а также наиболее гармоничные привычки в своей повседневной жизни, которые станут основой для внутренней гармонии.

Известно, что мозг состоит из эмбриональной ткани, поэтому он всегда открыт для развития, обучения и перемен. Учёные убеждены, что наш мозг способен простой мыслью, воображением, визуализацией, изменять структуру и функцию серого вещества, и это может происходить даже без специальных, внешних воздействий, а под влиянием лишь тех мыслей, которыми он наполнен. Всё вышесказанное подводит к пониманию того, что каждому, кто задумывается о качестве своего мышления и привычек, требуется фундаментальное изменение накопленных убеждений – преодоление и смену инстинктивной генетической программы и прежнего воспитания на истинно человеческие представления, основанные на высокоинтеллектуальных и высокочувственных представлениях любого аспекта жизни.

Нейронная сеть — Википедия

Эта статья — о сетях нервных клеток живых организмов. О кибернетическом инструментарии, созданном в качестве математической модели мыслительной деятельности см. Искусственная нейронная сеть. Компьютерная модель ветвистой архитектуры дендритов пирамидальных нейронов[1]

Нейронная сеть (биологическая нейронная сеть) — совокупность нейронов головного и спинного мозга центральной нервной системы (ЦНС) и ганглия периферической нервной системы (ПНС), которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.

Нейронная сеть состоит из группы или групп химически или функционально связанных нейронов. Один нейрон может быть связан со многими другими нейронами, а общее количество нейронов и связей в сети может быть достаточно большим. Место контакта нейронов называется синапсом, типичный синапс — аксо-дендритический химический. Передача импульсов осуществляется химическим путём с помощью медиаторов или электрическим путём посредством прохождения ионов из одной клетки в другую.

Представление о нейронных сетях оказало значительное влияние на технологии искусственного интеллекта, в попытке построить математическую модель нейронной сети был создан обширный инструментарий искусственных нейронных сетей, широко используемый в прикладной математике и информатике.

Нейроны объединены в последовательно расположенные слои. Отдельно выделены два крайних слоя — входной и выходной. Через входной слой нейросеть получает информацию, через выходной передает результат ее обработки. Все промежуточные слои называются скрытыми.

Каждый скрытый слой соединен с двумя соседними (предыдущим и следующим) сложной системой связей (простите за тавтологию). В простейшем случае в каждый его нейрон попадают сигналы от каждого нейрона предыдущего слоя, обрабатываются, а затем из него уходят в каждый нейрон следующего слоя.

Первые представления о нейронных сетях отмечены у Бейна (1873) и Джеймса[2] (1890), в своих работах они рассматривают мыслительную деятельность как результат взаимодействия между нейронами в головном мозге.

Согласно Бейну, любая деятельность ведёт к активизации определённого набора нейронов. При повторении той же деятельности связи между этими нейронами укрепляются. Согласно его теории, эти повторения ведут к формированию памяти. Научное сообщество того времени восприняло теорию скептически, поскольку следствием её являлось возникновение чрезмерного количества нейронных связей в мозге. Теперь очевидно, что мозг является чрезвычайно сложной конструкцией и способен работать с несколькими задачами одновременно.

Теория Джеймса была схожа с теорией Бейна, но в то же время Джеймс предположил, что формирование памяти происходит в результате прохождения электрических токов между нейронами в головном мозге, не требуя соединений нейронов для каждого акта запоминания или действия.

Британский физиолог Шеррингтон в 1898 году провёл эксперименты для проверки теории Джеймса[3], в которых пропускал электрический ток вдоль спинного мозга крыс. При этом вместо ожидаемого усиления тока, согласно теории Джеймса, Шеррингтон обнаружил, что электрический ток ослабевает с течением времени. Результаты экспериментов Шеррингтона сыграли важную роль в разработке теории привыкания.

Взаимодействие внутри нейронной сети[править | править код]

Каждая связь имеет «вес». То есть, сигнал от одного нейрона, пока идет до следующего, несколько меняет значение (значение этого сигнала умножается на этот «вес»).

Если весам связей присвоить случайные значения, то ничего осмысленного такая нейросеть делать не будет. То есть, их надо ещё как-то правильно подобрать. Иными словами, нейросеть надо обучить.

Как происходит обучение. В качестве примера:

Допустим, мы обучаем нейросеть отличать изображения кошек от изображений собак. Тогда на входной слой нейросети мы отдаем изображение, а на выходе нейросеть возвращает пару действительных чисел от 0 до 1 каждое. Первое означает, насколько нейросеть уверена, что это собака, а второе — что кошка. Почему делают именно так — вопрос, на который простым языком не ответить. То есть, если первое число больше, то нейросеть решила, что увидела собаку, а если второе, то кошку.

В качестве теста сети дадим нейросети изображение. Она отвечает нам этой самой парой чисел (a, b). Но мы-то знаем, кто на картинке. Поэтому мы поправляем нейросеть. А именно, мы «насильно запихиваем» в выходной слой пару (1, 0), если собака или (0, 1), если кошка, а дальше происходит некоторая магия (чтобы постичь её, нужно обладать некоторым знанием математики), которая заставляет нейросеть перераспределять веса связей. Самый распространенный способ творить эту магию — «метод обратного распространения ошибки», но есть и другие.

Спустя множество разных картинок, с которыми мы провернем то же самое, веса связей между нейронами выстроятся таким образом, что она будет хорошо отличать кошек от собак.

8.3. Нейронные цепи

 

Несмотря на большую  сложность нервных систем, относительно их организации и  функций можно сделать ряд обобщений. Первое обобщение заключается в том, что анатомическим субстратом нервных функций служат специфические связи между нейронами, образующие множество нейронных сетей. Эти системы связей формируются  во время развития нервной системы; на протяжении всей последующей жизни организма они сохраняются и модифицируются. Их  бездействие может привести к значительной утрате функций.  Например,  если котятам в ранний критический период жизни  на некоторое время закрыть глаза светонепроницаемым (или пропускающим  только рассеянный свет) материалом, функции  зрительной системы у них развиваются лишь  частично. Однажды  сформировавшись, нервные цепи становятся менее лабильными.

                Рис.8–13 иллюстрирует результаты опыта, в котором изучались последствия изменения естественных нервных связей у лягушки перерезали сенсорные волокна и  соединяли их «неправильно» – так, чтобы волокна одной стороны тела входили в спинной мозг через дорсальный корешок противоположной стороны. У нормального животного  болевое раздражение задней конечности вызывает ее рефлекторное отдергивание (рис 8–13,А), а у лягушки с измененными   нервными связями болевой стимул вызывал неадекватную реакцию –движение «не той» конечности (рис 8–13,Б).

 

Рис.  8. 13. Результаты экспериментального изменения путей передачи сенсорной информации. А. У нормальной лягушки в ответ на болевое раздражение лапки происходит ее рефлекторное отдергивание. Б. Если сенсорные корешки перерезать и дать возможность  нервным волокнам регенерировать так, как показано на рисунке, то при болевом раздражении лягушка будет отдергивать лапку противоположной стороны  тела. Объясняется это тем что сенсорный вход от правой лапки после регенерации нервов стал поступать в моторную сеть левой лапки (R. W Sperry, The Growth  of  Nerve Circuits, 1959 )

 

 

 

                На важную  роль специфичности нервных связей впервые более века назад указал Иоганнес Мюллер, отметивший, что модальность ощущения  в конечном   итоге определяется центральными  связями нервных  волокон, активируемых стимулом, а  не характером стимула,  воздействующего на  орган чувств. Широко  принято мнение, что специфичность нервных связей – основной (а может быть, и единственный) способ передачи мозгу сообщения о модальности стимула.  Как  уже говорилось, разные ощущения, а также топографические области и части  тела представлены в  ЦНС   участками коры (рис 8–10), прямая электростимуляция которых вызывает у человека ощущения, более или менее сходные с теми, которые  возникают при стимуляции соответствующего органа чувств. И наоборот, при раздражении определенных участков кожи соответствующие точки соматосенсорной коры генерируют электрические сигналы. Эти  два обстоятельства позволили построить карту однозначных соответствий между точками соматосенсорной коры и участками  кожи (рис 8–10, слева). Поразительно, что, хотя  восприятие периферических стимулов происходит в мозгу, мы этого совершенно не осознаем и воспринимаем  свои ощущения так, как если бы они возникали в тех периферических участках, откуда исходят сенсорные импульсы. Таким образом, ощущения, возникающие в соматосенсорной коре, проецируются на периферию  в соответствии с локализацией сенсорного входа.

                Второе обобщение состоит в том, что синаптические, метаболические и электрические свойства каждого нейрона определяют характер его ответов на все многообразие воздействующих на него синаптических сигналов.  И  каждый  активный нейрон через выходные синаптические связи в свою очередь влияет на активность других нейронов.

                Третье, наиболее широкое обобщение – то, что сложность и многообразие функций нервной системы отражают   сложность и многообразие нервных цепей, а не разнообразие видов передающихся в ней сигналов. Два  основных типа сигналов – сигналы, распространяющиеся  на значительные расстояния по закону «всё или ничего» (потенциалы действия), и нераспространяющиеся  градуальные сигналы (синаптические и  рецепторные  потенциалы) – были представлены на рис. 6–3. Как уже говорилось в гл. 5, 6 и 7, все биоэлектрические сигналы этих двух основных типов возникают в результате протекания ионных  токов под действием электрохимических градиентов и регулируются открытием и закрытием ионных каналов.

                Нервные сети можно подразделить на несколько основных  типов  (см. рис. 8–2). Сети сенсорной фильтрации, которые мы рассмотрим в следующем разделе, организованы таким образом, что «пропускают» лишь  определенные элементы сложного сенсорного входа и «не пропускают» другие. Паттерн–генерирующие сети  (ПГС) ответственны за формирование  моторного выхода, регулирующего стереотипные движения. Сигналы на выходе одних ПГС  имеют циклический характер (например, сигналы ПГС,  контролирующих локомоцию  и дыхание). Сигналы на выходе других ПГС нециклические (например, сигналы, контролирующие  выбрасывание языка у лягушки или жабы при ловле насекомых). С некоторыми   центрально  запрограммированными ПГС  связаны упоминавшиеся  выше рефлекторные дуги, непрерывные изменения сенсорного входа которых  модулируют двигательный  выход. В ряде форм поведения участвуют сети сенсорной фильтрации на входе и запрограммированные генераторы паттернов на выходе (см. рис. 8–2). Примером может служить пищевой  рефлекс лягушки, который будет рассмотрен в следующем разделе. Простейшие рефлексы (такие, например, как коленный, см. ниже) не требуют участия ни сенсорных, ни моторных нервных сетей.

                Число  комбинаций, в которых нейроны  могут объединяться в нервные сети, громадно. Отдельный нейрон может иметь тысячи синаптических входов, возбуждающих  и тормозных,  oт других нейронов. Кроме  того, аксон самого этого нейрона может многократно ветвиться и таким образом иннервировать множество других нейронов. Дивергенция – ветвление аксона – позволяет нейрону оказывать влияние  на  множество постсинаптических  нейронов (рис. 8–14, А). Конвергенция входов, воздействующих на одиночный  нейрон (рис. 8–14,Б), дает ему возможность  интегрировать сигналы от многочисленных пресинаптических нейронов. Большинство нервных  клеток (например, обсуждавшиеся выше мотонейроны  млекопитающих) деполяризуется до уровня  импульсного  разряда  только  в результате значительной пространственной и временной суммации  возбуждающих входных сигналов и поэтому генерирует импульсы лишь под влиянием более или менее одновременной активности многих пресинаптических нейронов.

 

Рис. 8.14. А. Дивергенция означает ветвление отростков нейрона и иннервацию ими нескольких других нейронов. Б. При  конвергенции один нейрон иннервируется несколькими другими.

 

 

 

                Как правило, нейроны получают в одно и то же время и возбуждающие, и тормозные синаптические сигналы. Возбуждение  нейрона будет подавлено, если вместе с возбуждающими   входами на  него будет воздействовать и достаточное число тормозных  входов. Тормозные входы можно  рассматривать как своего рода регулятор усиления, от которого зависит способность возбуждающих входов нейрона  довести  его до   порога импульсации (рис. 8–15, А). Таким образом, чем сильнее тормозящее  воздействие на нейрон, тем больше нужно возбуждающих  сигналов, чтобы деполяризовать интегрирующий  нейрон до уровня импульсного разряда. Интересно, однако, что при надлежащей организации нервных цепей активность тормозного нейрона может в конечном итоге приводить к увеличению частоты разрядов другого нейрона (рис. 8–15, Б). Для этого требуется лишь то, чтобы один тормозный нейрон подавлял активность другого тормозного нейрона, ослабляя тем самым его тормозящее влияние на третий нейрон. Этот эффект получил название растормаживания.

 

Рис. 8.15. Два возможных эффекта активации тормозного интернейрона. А. Если в нейронной цепи имеется только один тормозный  интернейрон, то в результате его активации вероятность возбуждения в ее конечном пункте снижается (пунктирная стрелка). Б. Если в нейронной цепи имеются  два тормозных интернейрона и второй из них тонически активирован или активен спонтанно, тогда возбуждение первого интернейрона повышает вероятность возбуждения в конечном пункте (растормаживание, жирная стрелка).

 

 

 

                В нервных сетях широко используются обратные связи. Пример положительной обратной связи представлен на рис. 8–16, А, изображающем гипотетическую реверберирующую  нервную  цепь: боковая ветвь аксона одного нейрона возбуждает интернейрон, который в свою очередь оказывает обратное возбуждающее  действие на первый нейрон и таким образом поддерживает его длительную  импульсацию. Теоретически такой нейрон, будучи однажды активирован, мог бы  разряжаться неопределенно долго. Если же в подобной нервной цепи вместо возбуждающего  интернейрона находится тормозный (рис. 8–16, Б), создается отрицательная обратная связь, подавляющая способность нейрона  разряжаться повторно. Известный  пример  тормозной (отрицательной) обратной связи мы имеем в системе мотонейронов  спинного мозга  позвоночных. Здесь альфа–мотонейроны  (клетки, активирующие волокна скелетных мышц)  образуют короткие ответвления к небольшим   тормозным  интернейронам – клеткам Реншоу (рис. 8–17, А). Последние посылают  аксон обратно к мотонейрону и возбуждаются всякий раз, когда мотонейрон активируется. При  возбуждении клетка Реншоу генерирует высокочастотную серию импульсов (рис. 8–17,Б), вызывающую   в мотонейроне  тормозные постсинаптические потенциалы. Хотя назначение подобной нервной цепи в спинном мозгу позвоночных не вполне ясно, мы  знаем, что она участвует в контроле моторного  разряда. Стрихнин нарушает функцию тормозных  синапсов, образуемых клетками Реншоу на мотонейронах (как, вероятно, и других тормозных  синапсов). Именно  поэтому, видимо, он и вызывает судороги, спастический паралич и смерть в результате расстройства деятельности дыхательного центра. Эти пагубные последствия, вызываемые  агентом, блокирующим тормозную  передачу, говорят об огромном значении синаптического торможения в нервной системе.

 

Рис. 8.16. Две простые нервные цепи, в которых боковая ветвь аксона активирует интернейрон, воздействующий обратно на первый нейрон. А. Возвратное облегчение если интернейрон возбуждающий, создается положительная обратная связь. Б. Возвратное торможение, тормозный интернейрон создает отрицательную обратную связь.

 

 

Рис. 8.17. Торможение альфа–мотонейронов клетками Реншоу. А.  На этой  упрощенной схеме изображен мотонейрон, аксонные коллатерали которого иннервируют группу клеток Реншоу (изображена только одна такая клетка). Клетки Реншоу образуют тормозные синапсы на мотонейронах. Б. Разряд клетки Реншоу в ответ на антидромное возбуждение мотонейрона б. В. Тормозные постсинаптические потенциалы мотонейрона в ответ на разряд клетки Реншоу. Эти тормозные потенциалы блокируются стрихнином. (Eccles, 1969.)

 

 

20.Нейронные цепи, сети, ансамбли. Их свойства и принципы функционирования.

Нейронные цепи – это соответствующим образом, чаще всего последовательно, соединенные между собой нейроны, которые выполняют определенную задачу. Нейронные сети – это объединение нейронов, которое содержит множество параллельно расположенных и связанных между собой последовательных цепей нейронов. Такие объединения выполняют сложные задачи. Например, сенсорные сети выполняют задачу по обработке сенсорной информации. Принцип соподчиненного поведения нейронов в сети предполагает, что совокупность взаимосвязанных элементов обладает большими возможностями функциональных перестроек, то есть на уровне нейронной сети происходит не только преобразование входной информации, но и оптимизация межнейронных отношений, которая приводит к реализации требуемых функций информационно-управляющей системы.По характеру организации в нервной системе выделяют три типа сетей – иерархические, локальные и дивергентные. Таким путем эти сети могут влиять одновременно на активность множества элементов, которые могут быть связаны с разными иерархическими уровнями.Нейронными ансамблями принято называть группу нейронов диаметром 300-500 микрометров, включающую пирамидные и звездчатые нейроны коры большого мозга, которые генерируют одночастотные паттерны.Основная функция нервной системы связана с обработкой информации, на основе которой происходит восприятие внешней среды, взаимодействие с ней, управление двигательной активностью, а также совместно с эндокринной системой управление работой всех внутренних органов.У человека нервная система обеспечивает высшую нервную деятельность и ее важнейший компонент – психическую деятельность.

21.Торможение как одна из форм деятельности нейрона. Современные представления о механизмах торможения, его виды. Торможение в ЦНС необходимо для интеграции нейронов в единый нервный центр. В ЦНС выделяют следующие механизмы торможения:1.

Постсинаптическое. Оно возникает в постсинаптической мембране сомы и дендритов нейронов, т.е. после передающего синапса. На этих участках образуют аксо-дендритные или аксосоматические синапсы специализированные тормозные нейроны. Эти синапсы являются глицинергическими. В результате воздействия, НЛИ на глициновые хеморецепторы постсинаптической мембраны, открываются, ее калиевые и хлорные каналы. Ионы калия и хлора входят в нейрон, развивается ТПСП. Роль ионов хлора в развитии ТПСП: небольшая. В результате возникшей гиперполяризации возбудимость нейрона падает. Проведение нервных, импульсов через него прекращается.Алкалоид стрихнин может связываться с глицериновыми рецепторами постсинаптической мембраны и выключать тормозные синапсы. Это используется для демонстрации роли торможения. После введения стрихнина у животного развиваются судороги всех мышц.2.Пресинаптическое торможение.В этом случае тормозной нейрон образует синапс на аксоне нейрона, подходящем к передающему синапсу. Т.е. такой синапс является аксо-аксональным. Медиатором этих синапсов служит ГАМК.Под действием ГАМК активируются хлорные каналы постсинаптической мембраны. Но в этом случае ионы хлора начинают выходить из аксона. Это приводит к небольшой локальной, но длительной деполяризации его мембраны. Значительная часть натриевых каналов мембраны инактивируется, что блокирует проведение нервных импульсов по аксону, а следовательно выделение нейромедиатора в передающем синапсе. Чем ближе тормозной синапс расположен к аксонному холмику, тем сильнее его тормозной эффект. Пресинаптическое торможение наиболее эффективно при обработке информации, так как проведение возбуждения блокируется не во всем нейроне, а только на его одном входе. Другие синапсы, находящиеся на нейроне продолжают функционировать.3.Пессимальное торможение.

22. Рефлекс, как основной акт нервной деятельности. Общая схема рефлекторной дуги, её звенья. Классификация рефлексов. Основным принципом деятельности нервной системы является рефлекс. Рефлекс (reflexes – отражение) – это закономерная ответная реакция организма на воздействие из внешней или внутренней среды организма при обязательном участии центральной нервной системы.Все раздражения, действующие на организм из окружающей или внутренней среды, воспринимаются чувствительными периферическими окончаниями нервной системы рецепторами. Возбуждение от рецепторов по афферентным нервным волокнам направляется в ЦНС, где происходит переработка полученной информации и формируются импульсы, которые направляются по эфферентным нервным волокнам к органам, вызывая или изменяя их деятельность. Путь, по которому возбуждение распространяется от рецептора до рабочего органа (эффектора) называется рефлекторной дугой.В состав рефлекторной дуги входят:1) рецептор – воспринимает раздражение и превращает энергию раздражения в возбуждение (нервные импульсы) – это первичная обработка получаемой информации. Рецепторами являются разветвления дендритов афферентных нейронов или специализированные клетки (колбочки, палочки у зрительной сенсорной системы, волосковые слуховые и вестибулярные клетки).2) афферентный путь – путь от рецептора в ЦНС, представлен афферентным (чувствительным или центростремительным) нейроном, отростки которого образуют афферентное нервное волокно;3) нервный центр – совокупность нейронов в ЦНС, в которых происходит переработка информации и формируется ответная реакция;4) эфферентный (двигательный или центробежный) путь – путь из ЦНС на периферию, представлен эфферентным нейроном, аксон которого образует эфферентное нервное волокно, проводящее возбуждение к органу;5) исполнительный орган или эффектор (мышца, железа, внутренний орган)

При нарушении целостности хотя бы одного звена рефлекторной дуги рефлекс не осуществляется.В зависимости от количества нейронов, входящих в рефлекторную дугу, различают простые и сложные рефлексы. В простом рефлексе дуга состоит из 2-х нейронов (чувствительного и двигательного) и одного синапса, ее называют моносинаптической дугой. Простые рефлексы осуществляются с участием спинного мозга, проявляются в одиночном рефлекторном акте, например, отдергивании руки при болевом раздражении, в сухожильных рефлексах. В большинстве случаев рефлекторные дуги имеют 3-и и более нейронов, связанных между собой многими синапсами, такие рефлексы называют сложными, а дуги – многонейронными или полисинаптическими. Эти рефлекторные дуги включают в себя значительное количество вставочных нейронов и осуществляются с участием ствола и коры головного мозга. К их числу относятся и инстинкты, которые обеспечивают адекватное поведение человека и животных при меняющихся условиях окружающей среды. Понятие «рефлекторная дуга» позднее было заменено понятием «рефлекторное кольцо». Кольцо в отличие от дуги включает дополнительное звено – обратную связь. При функционировании органа от него по афферентным путям в ЦНС поступают нервные импульсы, информирующие ее о выполнении ответной реакции, соответствии этой реакции условиям среды в данный момент. ЦНС проводит анализ и синтез полученной информации и вносит поправки в осуществляющий рефлекторный акт. Рефлексы классифицируются по ряду признаков:

1) по биологическому значению – пищевые, половые, защитные, ориентировочные и т. д.;

2) по характеру ответной реакции – двигательные, секреторные, вегетативные;

3) по уровню замыкания рефлекторных дуг в отделах мозга – спинальные, бульбарные (замыкаются в продолговатом мозге), мезэнцефальные (в среднем мозге) и др.

Нейрон — Википедия

Пирамидный нейрон коры головного мозга мыши, экспрессирующий зелёный флуоресцентный белок (GFP)

Нейро́н, или невро́н (от др.-греч. νεῦρον — волокно, нерв) — узко специализированная клетка, структурно-функциональная единица нервной системы. Нейрон — электрически возбудимая клетка, которая предназначена для приема извне, обработки, хранения, передачи и вывода вовне информации с помощью электрических и химических сигналов.

Типичный нейрон состоит из тела клетки, дендритов и одного аксона. Нейроны могут соединяться один с другим, формируя биологические нейронные сети. По отношению к границе нервной системы и направлению передачи информации нейроны разделяют на рецепторные (граничные, получают сигналы извне, формируют на их основании и передают информацию в нервную систему), эффекторные (граничные, передают сигналы из нервной системы во внешние клетки) и вставочные (внутренние для нервной системы).

Сложность и многообразие функций нервной системы определяется взаимодействием между нейронами, а также между нейронами и мышцами и железами. Это взаимодействие обеспечивается набором различных сигналов, передаваемых с помощью ионов. Ионы генерируют электрический заряд (потенциал действия), который движется по телу нейрона.

Важное значение для науки имело изобретение метода Гольджи в 1873 году, позволявшего окрашивать отдельные нейроны[1][2]. Термин «нейрон» (нем. Neuron) для обозначения нервных клеток введён Г. В. Вальдейером в 1891 году[3][4].

Схема нейрона

Тело клетки[править | править код]

Тело нервной клетки состоит из протоплазмы (цитоплазмы и ядра), ограниченной снаружи мембраной из липидного бислоя. Липиды состоят из гидрофильных головок и гидрофобных хвостов. Липиды располагаются гидрофобными хвостами друг к другу, образуя гидрофобный слой. Этот слой пропускает только жирорастворимые вещества (напр. кислород и углекислый газ). На мембране находятся белки: в форме глобул на поверхности, на которых можно наблюдать наросты полисахаридов (гликокаликс), благодаря которым клетка воспринимает внешнее раздражение, и интегральные белки, пронизывающие мембрану насквозь, в которых находятся ионные каналы.

Нейрон состоит из тела диаметром от 3 до 130 мкм. Тело содержит ядро (с большим количеством ядерных пор) и органеллы (в том числе сильно развитый шероховатый ЭПР с активными рибосомами, аппарат Гольджи), а также из отростков. Выделяют два вида отростков: дендриты и аксон. Нейрон имеет развитый цитоскелет, который проникает в его отростки. Цитоскелет поддерживает форму клетки, его нити служат «рельсами» для транспорта органелл и упакованных в мембранные пузырьки веществ (например, нейромедиаторов). Цитоскелет нейрона состоит из фибрилл разного диаметра: Микротрубочки (Д = 20—30 нм) — состоят из белка тубулина и тянутся от нейрона по аксону, вплоть до нервных окончаний. Нейрофиламенты (Д = 10 нм) — вместе с микротрубочками обеспечивают внутриклеточный транспорт веществ. Микрофиламенты (Д = 5 нм) — состоят из белков актина и, в отличие от других клеток, не содержат миозина,что делает невозможным сокращение в этих клетках, сами микрофиламенты особенно выражены в растущих нервных отростках и в нейроглии.(Нейроглия, или просто глия (от др.-греч. νεῦρον — волокно, нерв + γλία — клей), — совокупность вспомогательных клеток нервной ткани. Составляет около 40 % объёма ЦНС. Количество глиальных клеток в мозге примерно равно количеству нейронов).

В теле нейрона выявляется развитый синтетический аппарат, гранулярная эндоплазматическая сеть нейрона окрашивается базофильно и известна под названием «тигроид». Тигроид проникает в начальные отделы дендритов, но располагается на заметном расстоянии от начала аксона, что служит гистологическим признаком аксона. Нейроны различаются по форме, числу отростков и функциям. В зависимости от функции выделяют чувствительные, эффекторные (двигательные, секреторные) и вставочные. Чувствительные нейроны воспринимают раздражения, преобразуют их в нервные импульсы и передают в мозг. Эффекторные (от лат. effectus — действие) — вырабатывают и посылают команды к рабочим органам. Вставочные — осуществляют связь между чувствительными и двигательными нейронами, участвуют в обработке информации и выработке команд.

Различается антероградный (от тела) и ретроградный (к телу) аксонный транспорт.

Дендриты и аксон[править | править код]

Схема строения нейрона

Аксон — длинный отросток нейрона. Приспособлен для проведения возбуждения и информации от тела нейрона к нейрону или от нейрона к исполнительному органу. Дендриты — короткие и сильно разветвлённые отростки нейрона, служащие главным местом для образования влияющих на нейрон возбуждающих и тормозных синапсов (разные нейроны имеют различное соотношение длины аксона и дендритов), и которые передают возбуждение к телу нейрона. Нейрон может иметь несколько дендритов и обычно только один аксон. Один нейрон может иметь связи со многими (до 20 тысяч) другими нейронами.

Дендриты делятся дихотомически, аксоны же дают коллатерали. В узлах ветвления обычно сосредоточены митохондрии.

Дендриты не имеют миелиновой оболочки, аксоны же могут её иметь. Местом генерации возбуждения у большинства нейронов является аксонный холмик — образование в месте отхождения аксона от тела. У всех нейронов эта зона называется триггерной.

Синапс[править | править код]

Си́напс (греч. σύναψις, от συνάπτειν — обнимать, обхватывать, пожимать руку) — место контакта между двумя нейронами или между нейроном и получающей сигнал эффекторной клеткой. Служит для передачи нервного импульса между двумя клетками, причём в ходе синаптической передачи амплитуда и частота сигнала могут регулироваться. Одни синапсы вызывают деполяризацию нейрона и являются возбуждающими, другие — гиперполяризацию и являются тормозными. Обычно для возбуждения нейрона необходимо раздражение от нескольких возбуждающих синапсов.

Термин был введён английским физиологом Чарльзом Шеррингтоном в 1897 г.

Механизм создания и проведения потенциала действия[править | править код]

В 1937 году Джон Захари Младший определил что гигантский аксон кальмара может быть использован для изучения электрических свойств аксонов. Аксоны кальмара были выбраны из-за того что они намного крупнее человеческих. Если вставить внутрь аксона электрод то можно замерить его мембранный потенциал.

Мембрана аксона содержит в себе потенциал-зависимые ионные каналы. Они позволяют аксону генерировать и проводить по своему телу электрические сигналы называемые потенциалами действия. Эти сигналы образуются и распространяются благодаря электрически заряженным ионам натрия (Na+), калия (K+), хлора (Cl), кальция (Ca2+).

Давление, растяжение, химические факторы или изменение мембранного потенциала могут активировать нейрон. Происходит это вследствие открытия ионных каналов которые позволяют ионам пересекать мембрану клетки и соответственно изменять мембранный потенциал.

Тонкие аксоны расходуют меньше энергии и метаболических веществ для проведения потенциала действия, но толстые аксоны позволяют проводить его быстрее.

Для того чтобы проводить потенциалы действия более быстро и менее энергозатратно нейроны могут использовать для покрытия аксонов специальные глиальные клетки называемые олигодендроцитами в ЦНС или шванновскими клетками в переферической нервной системе. Эти клетки покрывают аксоны не полностью, оставляя промежутки на аксонах открытые внеклеточному веществу. В этих промежутках повышенная плотность ионных каналов. Они называются перехватами Ранвье. Через них и проходит потенциал действия посредством электрического поля между промежутками.

Структурная классификация[править | править код]

На основании числа и расположения дендритов и аксона нейроны делятся на безаксонные, униполярные нейроны, псевдоуниполярные нейроны, биполярные нейроны и мультиполярные (много дендритных стволов, обычно эфферентные) нейроны.

Безаксонные нейроны — небольшие клетки, сгруппированы вблизи спинного мозга в межпозвоночных ганглиях, не имеющие анатомических признаков разделения отростков на дендриты и аксоны. Все отростки у клетки очень похожи. Функциональное назначение безаксонных нейронов слабо изучено.

Униполярные нейроны — нейроны с одним отростком, присутствуют, например в сенсорном ядре тройничного нерва в среднем мозге. Многие морфологи считают, что униполярные нейроны в теле человека и высших позвоночных не встречаются.

Биполярные нейроны — нейроны, имеющие один аксон и один дендрит, расположенные в специализированных сенсорных органах — сетчатке глаза, обонятельном эпителии и луковице, слуховом и вестибулярном ганглиях.

Мультиполярные нейроны — нейроны с одним аксоном и несколькими дендритами. Данный вид нервных клеток преобладает в центральной нервной системе.

Псевдоуниполярные нейроны — являются уникальными в своём роде. От тела отходит один отросток, который сразу же Т-образно делится. Весь этот единый тракт покрыт миелиновой оболочкой и структурно представляет собой аксон, хотя по одной из ветвей возбуждение идёт не от, а к телу нейрона. Структурно дендритами являются разветвления на конце этого (периферического) отростка. Триггерной зоной является начало этого разветвления (то есть находится вне тела клетки). Такие нейроны встречаются в спинальных ганглиях.

Функциональная классификация[править | править код]

По положению в рефлекторной дуге различают афферентные нейроны (чувствительные нейроны), эфферентные нейроны (часть из них называется двигательными нейронами, иногда это не очень точное название распространяется на всю группу эфферентов) и интернейроны (вставочные нейроны).

Афферентные нейроны (чувствительный, сенсорный, рецепторный или центростремительный). К нейронам данного типа относятся первичные клетки органов чувств и псевдоуниполярные клетки, у которых дендриты имеют свободные окончания.

Эфферентные нейроны (эффекторный, двигательный, моторный или центробежный). К нейронам данного типа относятся конечные нейроны — ультиматные и предпоследние — не ультиматные.

Ассоциативные нейроны (вставочные или интернейроны) — группа нейронов осуществляет связь между эфферентными и афферентными.

Секреторные нейроны — нейроны, секретирующие высокоактивные вещества (нейрогормоны). У них хорошо развит комплекс Гольджи, аксон заканчивается аксовазальными синапсами.

Морфологическая классификация[править | править код]

Морфологическое строение нейронов многообразно. При классификации нейронов применяют несколько принципов:

  • учитывают размеры и форму тела нейрона;
  • количество и характер ветвления отростков;
  • длину аксона и наличие специализированных оболочек.

По форме клетки, нейроны могут быть сферическими, зернистыми, звездчатыми, пирамидными, грушевидными, веретеновидными, неправильными и т. д. Размер тела нейрона варьирует от 5 мкм у малых зернистых клеток до 120—150 мкм у гигантских пирамидных нейронов.

По количеству отростков выделяют следующие морфологические типы нейронов[5]:

  • униполярные (с одним отростком) нейроциты, присутствующие, например, в сенсорном ядре тройничного нерва в среднем мозге;
  • псевдоуниполярные клетки, сгруппированные вблизи спинного мозга в межпозвоночных ганглиях;
  • биполярные нейроны (имеют один аксон и один дендрит), расположенные в специализированных сенсорных органах — сетчатке глаза, обонятельном эпителии и луковице, слуховом и вестибулярном ганглиях;
  • мультиполярные нейроны (имеют один аксон и несколько дендритов), преобладающие в ЦНС.

Вопрос о делении нейронов в настоящее время остаётся дискуссионным. По одной из версий нейрон развивается из небольшой клетки-предшественницы, которая перестаёт делиться ещё до того, как выпустит свои отростки. Первым начинает расти аксон, а дендриты образуются позже. На конце развивающегося отростка нервной клетки появляется утолщение, которое прокладывает путь через окружающую ткань. Это утолщение называется конусом роста нервной клетки. Он состоит из уплощенной части отростка нервной клетки с множеством тонких шипиков. Микрошипики имеют толщину от 0,1 до 0,2 мкм и могут достигать 50 мкм в длину, широкая и плоская область конуса роста имеет ширину и длину около 5 мкм, хотя форма её может изменяться. Промежутки между микрошипиками конуса роста покрыты складчатой мембраной. Микрошипики находятся в постоянном движении — некоторые втягиваются в конус роста, другие удлиняются, отклоняются в разные стороны, прикасаются к субстрату и могут прилипать к нему.

Конус роста заполнен мелкими, иногда соединёнными друг с другом, мембранными пузырьками неправильной формы. Под складчатыми участками мембраны и в шипиках находится плотная масса перепутанных актиновых филаментов. Конус роста содержит также митохондрии, микротрубочки и нейрофиламенты, аналогичные имеющимся в теле нейрона.

Микротрубочки и нейрофиламенты удлиняются главным образом за счёт добавления вновь синтезированных субъединиц у основания отростка нейрона. Они продвигаются со скоростью около миллиметра в сутки, что соответствует скорости медленного аксонного транспорта в зрелом нейроне. Поскольку примерно такова и средняя скорость продвижения конуса роста, возможно во время роста отростка нейрона в его дальнем конце не происходит ни сборки, ни разрушения микротрубочек и нейрофиламентов. Новый мембранный материал добавляется у окончания. Конус роста — это область быстрого экзоцитоза и эндоцитоза, о чём свидетельствует множество находящихся здесь пузырьков. Мелкие мембранные пузырьки переносятся по отростку нейрона от тела клетки к конусу роста с потоком быстрого аксонного транспорта. Мембранный материал, синтезируется в теле нейрона, переносится к конусу роста в виде пузырьков и включается здесь в плазматическую мембрану путём экзоцитоза, удлиняя таким образом отросток нервной клетки.

Росту аксонов и дендритов обычно предшествует фаза миграции нейронов, когда незрелые нейроны расселяются и находят себе постоянное место.

Свойства:

  • Наличие трансмембранной разницы потенциалов (до 90 мВ), наружная поверхность электроположительна по отношению к внутренней поверхности.
  • Очень высокая чувствительность к некоторым химическим веществам и электрическому току.
  • Способность к нейросекреции, то есть к синтезу и выделению особых веществ (нейромедиаторов), в окружающую среду или синаптическую щель.
  • Высокое энергопотребление, высокий уровень энергетических процессов, что обуславливает необходимость постоянного притока основных источников энергии — глюкозы и кислорода, необходимых для окисления.

Функции:

  • Приёмная функция. Синапсы — точки контакта, от рецепторов и нейронов получаем информацию в виде импульса.
  • Интегративная функция. В результате обработки информации, на выходе нейрона формируется сигнал, несущий информацию всех суммированных сигналов.
  • Проводниковая функция. От нейрона по аксону идет информация в виде электрического тока к синапсу.
  • Передающая функция. Нервный импульс, достигнув окончание аксона, который уже входит в структуру синапса, обуславливает выделение медиатора — непосредственного передатчика возбуждения к другому нейрону или исполнительному органу.
  • Поляков Г. И., О принципах нейронной организации мозга, М: МГУ, 1965
  • Косицын Н. С. Микроструктура дендритов и аксодендритических связей в центральной нервной системе. М.: Наука, 1976, 197 с.
  • Немечек С. и др. Введение в нейробиологию, Avicennum: Прага, 1978, 400 c.
  • Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер Л. Мозг, разум и поведение
  • Мозг (сборник статей: Д. Хьюбел, Ч. Стивенс, Э. Кэндел и дp. — выпуск журнала Scientific American (сентябрь 1979)). М. :Миp, 1980
  • Савельева-Новосёлова Н. А., Савельев А. В. Устройство для моделирования нейрона. А. с. № 1436720, 1988
  • Савельев А. В. Источники вариаций динамических свойств нервной системы на синаптическом уровне // журнал “Искусственный интеллект”, НАН Украины. — Донецк, Украина, 2006. — № 4. — С. 323—338.

Энергетические и эмоциональные блоки в нейронной цепи мозга.

В нашем мозгу проходит миллионы нейронных цепей и образуются каждый день новые. Каждая новая ситуация, модель, встретившийся человек и т.д. это новая нейронная цепочка, новая нейронная связь, благодаря которой, мы можем вспомнить ту или иную ситуацию, человека. И каждый раз когда вы приводите механизм воспоминания чего-либо, то «включается» определённый участок мозга, где «хранится» эта информация. Соединяет эти связи энергия, при воспоминании определенного момента в этой области протекает энергия, благодаря которой осуществляется связь выстраивания цепочек.
Если в жизни происходит радостная ситуация, то новая образующая связь остаётся чистой и по ней свободно протекает энергия.
Когда человек сталкивается со сложной и трудной ситуацией, включаются негативные эмоции и страдание (страх, печаль, обида, грусть), то мозг понимает, что эта ситуация травмирует Личность, следовательно надо «отключить это переживание». Наш мозг всегда находится в режиме защиты и самосохранения личности. В таком случае в этой цепи образуется сгусток энергии, для того чтобы в будущем, при воспоминании или повторении ситуации, то есть при вновь соединении этой нейронной цепочки, был блок на эмоциональное переживание (подавление этого переживания), для того чтобы не травмировать чувства.
В свою очередь, для поддержания этого заряда, организм постоянно восполняет и наполняет этот сгусток энергией (для подавления цепочки). Так происходят большие потери энергии каждый день, на подсознательные блокировки из прошлого. Поэтому у человека, как казалось бы ему, мало энергии.
Так как каждый участок нашего головного мозга отвечает за какой-либо участок нашего тела или органа, то в том месте, где образовался застой энергии (блок или подавление нейронной цепи), то это автоматически посылается на орган в организме. Там тоже в свою очередь не циркулирует свободно энергия, посылаемая из мозга. А там где застой энергии, клетки нашего тела в этой области, начинают активно двигаться и «выходить из строя» из-за хаотичного движения и постоянного влияния большого количества энергии. Так в этом месте образуется болезнь.
Бывает так, что болезнь то уходит, то опять периодически возвращается. Получается так, что связь этой цепи то активно протекает, то пассивно. То есть в жизни человека снова «проигрываются» определённые эмоции из этого блока, тогда туда начинает выстраиваться цепочка (а цепочка это поток энергии), которая в свою очередь свободно не протекает из-за препятствия сгустка энергии.
Когда у человека трудный период в жизни или депрессия это значит, что его мысли «вертятся» возле одних и тех же переживаний, энергия по нейронным цепям движется в одни и те же отделы. Следовательно на одни и те же нейронные цепочки посылается большое количество энергии. А так как там стоит «блок» на переживание этого опыта, то там происходит сильное давление и застой энергии. И если человек все-таки «пойдёт» в эти эмоции, прочувствует их в полной мере, то в этом месте произойдёт «прорыв» через энергетический сгусток и энергия потечёт свободно.
Чем старее нейронная связь и чем больше был энергетический блок, тем более эйфорическое состояние испытывает человек, при «прорыве» это блока. В этот момент человек испытывает эмоции освобождения и счастья.
Когда высвобождается блок, то энергия ранее затрачиваемая на «подкачку подавления», может быть направлена нами на любые наши намерения. Человек начинает чувствовать прилив сил, хочет жить и двигаться дальше. Лучше эту освободившуюся энергию направить на свой рост, личностный и духовный, который в свою очередь, даст высвобождение ещё больших количеств подавлений и приведёт к ещё большему ощущению счастья, свободы и росту в социальных и материальных сферах.
Так как у положительных эмоций нейронные связи чистые и свободные, то поэтому мы так быстро забываем хорошие моменты. Постоянная «подкачка» энергии в плохие переживания, как бы напоминают о себе, там происходит постоянная концентрация сил и энергии и следовательно нам так легко вспомнить все плохое!
Через наше глубокое переживание всех чувств происходит наш жизненный опыт. Так наша душа наполняется пониманием полной гаммы чувств. Ведь чем более ты познаешь несчастье, тем более насыщенно ты ощутишь счастье. Чем глубже ты познаешь не свободу, тем более сладкой будет настоящая свобода и т.д.
Именно поэтому не надо бояться «проживать», ощущать в полной мере негативные эмоции, не надо их подавлять, убегать от них. Они будут вас «преследовать» по всюду, лишая вас жизненной энергии и сил. Все духовные мастера и психологи скажут вам, что необходимо проживать полностью все эмоции и в том числе и негативные, потому, что только так произойдёт их выплеск и они не «застрянут» в вас.
Пропускайте свободно энергию в себе.
Наше подсознание выстраивает вновь и вновь подобные ситуации в жизни, переживания, мы «наступаем на одни и те же грабли», выбираем одних и тех же психотипов себе в пару, разрывая с одним отношения, выбираем вновь подобного, не можем выбраться из одного социального слоя, жизненных обстоятельств, «чёрной полосы». Нас так «тянет» в одни и те же переживания чтобы «убрать» эти энергетические заряды, освободиться от внутреннего давления и продавить свои страхи. Или некоторые настолько окажутся в своих сковывающих рамках, что им проще жить одним, они закрываются в своём мире и тихонько страдают, боясь очередного опыта. Так уже в основном живут старики, их скованные в эмоциональные зажимы тела, плохо двигаются и не слушаются их. Они предпочитают закрыться дома и больше не получать «ударов» из вне. Им не хватает сил на реализацию себя, так как вся энергия идёт на подавления прошлых переживаний и страданий. В их теле совсем плохо протекает жизненная энергия.
Так мы проходим уроки и учимся все новым и новым эмоциям, обогащая наш внутренний мир различными переживаниями.
Жизнь это богатство все большего количества эмоций и какие это будут эмоции мы можем выбирать Сами.

Больше на http://aradhana.ru
Автор: cerebro1.jpgneural.jpgМарина С.

Связывающий нейрон — Википедия

Свя́зывающий нейро́н (СН) — концепция обработки сигналов в нейроне общего типа или математическая модель, реализующая эту концепцию.

Для нейрона общего типа стимулами являются возбуждающие импульсы. Как правило, для возбуждения нейрона до уровня, когда он генерирует исходящий импульс, необходимо больше одного входящего. Пусть нейрон получает n{\displaystyle n} входящих импульсов в последовательные моменты времени t1,t2,…,tn{\displaystyle t_{1},t_{2},\dots ,t_{n}}. В концепции СН вводится понятие временнóй когерентности, tc{\displaystyle tc}, между входящими импульсами:

tc=1tn−t1.{\displaystyle tc={\frac {1}{t_{n}-t_{1}}}\,.}

Высокая временнáя когерентность между входящими импульсами свидетельствует в пользу того, что во внешнем мире все n{\displaystyle n} импульсов могут быть порождены единым комплексным событием. Соответственно СН, стимулированный достаточно когерентным во времени набором импульсов, генерирует и посылает исходящий импульс. В терминологии СН это называется связыванием элементарных событий (входящих импульсов) в единое событие. Связывание реализуется, если набор стимулирующих импульсов характеризуется достаточной временнóй когерентностью и не реализуется, если когерентность входящих импульсов недостаточна.

Торможение в концепции СН (в первую очередь имеется в виду медленное соматическое калиевое торможение) контролирует уровень временнóй когерентности между входящими импульсами, необходимый для связывания их в единое событие: чем выше степень торможения, тем большая временнáя когерентность необходима для связывания.

n Схема обработки сигналов в связывающем нейроне. t1,t2,…,tn{\displaystyle t_{1},t_{2},\dots ,t_{n}} — моменты получения входящих импульсов.

Исходящий импульс считается абстрактным представлением комплексного события (набора когерентных во времени входящих импульсов), см. Схему.

«Хотя нейрон и потребляет энергию, его главная функция — получать сигналы и посылать их вовне, то есть — обрабатывать информацию» — эти слова Френсиса Крика указывают на потребность описания функции отдельного нейрона в терминах обработки абстрактных сигналов[1]. Существуют две абстрактные концепции функционирования нейрона: «детектор совпадений» и «временнóй интегратор»[2][3]. В первой из них предполагается, что нейрон возбуждается и генерирует исходящий импульс, если некоторое количество входящих импульсов приходит одновременно. В концепции временнóго интегратора предполагается, что нейрон возбуждается и посылает исходящий импульс в результате получения некоторого количества входящих импульсов, разнесенных во времени. Каждая из этих концепций учитывает некоторые черты функционирования реальных нейронов, поскольку известно, что конкретный нейрон может действовать как детектор совпадений или как временной интегратор в зависимости от характера входящих стимулов[4]. Вместе с тем известно, что кроме возбуждающих импульсов нейроны получают также тормозящую стимуляцию. Естественным развитием упомянутых выше двух концепций была бы концепция, которая придает торможению собственную роль при обработке сигналов.

В то же время, в нейронауках существует понятие проблемы связывания[en]. Например, при зрительном восприятии такие признаки, как форма, цвет и пространственное расположение зрительного объекта, представлены в мозге в разных группах нейронов. Механизм, который обеспечивает восприятие совокупности этих признаков как таких, которые принадлежат одному реальному объекту, называется связыванием признаков [5]. Существует экспериментально подтвержденная мысль, что для функционирования механизма связывания необходима точная координация моментов нервных импульсов, отвечающих тем или иным признакам[6][7][8][9][10][11]. Эта координация в основном предполагает, что сигналы о разных признаках поступают в определенные области мозга в пределах определенного временного окна.

Концепция СН на уровне отдельного нейрона удовлетворяет требованиям, сформулированным раньше на уровне крупномасштабных нейронных сетей для обеспечения функционирования механизма связывания. Концепция СН сформулирована на основе анализа отклика уравнений Ходжкина — Хаксли на стимулы, подобные тем, которые получают нейроны в реальных условиях, см. раздел «Математические реализации», ниже.

Модель Ходжкина — Хаксли (Х-Х)[править | править код]

Модель Ходжкина-Хаксли — физиологически обоснованная модель нейрона, которая оперирует в терминах ионных токов сквозь мембрану нейрона и описывает механизм генерации нейроном потенциала действия.

В работе[12] был численно исследован отклик модели Х-Х на стимулы U(t){\displaystyle U(t)}, составленные из большого числа возбуждающих импульсов, моменты получения которых распределены случайным образом в пределах некоторого временного окна W{\displaystyle W}:

U(t)=∑k=1NPV(t−tk),tk∈[0;W].{\displaystyle U(t)=\sum _{k=1}^{NP}V(t-t_{k}),\qquad t_{k}\in [0;W].}

Тут V(t){\displaystyle V(t)} обозначает величину возбуждающего постсинаптического потенциала в момент времени t{\displaystyle t}, tk{\displaystyle t_{k}} — момент получения k{\displaystyle k}-го импульса, NP{\displaystyle NP} — полное число импульсов. Числа tk{\displaystyle t_{k}} — случайны и распределены равномерно на интервале [0;W]{\displaystyle [0;W]}. Результирующий входящий стимул для нейрона Х-Х был получен следующим образом:

I(t)=−CM dU(t)dt,{\displaystyle I(t)=-C_{M}\ {\frac {dU(t)}{dt}},}

где CM{\displaystyle C_{M}} — ёмкость единицы поверхности возбудимой мембраны. Была рассчитана вероятность fp{\displaystyle fp} возбуждения нейрона до генерации спайка в зависимости от ширины временнóго окна W{\displaystyle W}. Рассматривались уравнения Х-Х с разными значениями фиксированной калиевой проводимости для создания определенного уровня тормозного потенциала. Зависимости fp{\displaystyle fp} от W{\displaystyle W} пересчитаны на величину, обратную ширине окна, TC=1W{\displaystyle TC={\frac {1}{W}}}, которая является аналогом временнóй когерентности импульсов в стимуле, см. Рис. 1. Полученные зависимости имеют вид ступеньки, причем положение ступеньки регулируется величиной торможения, см. Рис. 1. Такой характер зависимостей позволяет трактовать уравнения Х-Х как математическую реализацию концепции СН.

{\displaystyle TC={\frac {1}{W}}} Рис. 1. Зависимость вероятности генерации импульса fp{\displaystyle fp} в нейроне типа Ходжкина-Хаксли, стимулированном совокупностью NP{\displaystyle NP} входящих импульсов, от степени их временнóй когерентности. Кривые слева направо соответствуют увеличению калиевой проводимости мембраны, то есть все большей степени торможения.

Интегрирующий нейрон с потерями (ИНП)[править | править код]

Модель интегрирующего нейрона с потерями является широко распространенной абстрактной моделью нейрона. Если для ИНП поставить задачу, аналогичную описанной выше для модели Х-Х, то при надлежащим образом организованном торможении можно получить ступенеподобные зависимости, аналогичные изображенным на Рис. 1. Таким образом, ИНП может служить математической реализацией концепции СН.

Модель «связывающий нейрон»[править | править код]

Модель связывающего нейрона реализует концепцию СН в наиболее рафинированом виде. В этой модели нейрон имеет внутреннюю память фиксированной продолжительности τ{\displaystyle \tau }. Каждый входящий импульс хранится нейроном в неизменном виде в течение τ{\displaystyle \tau } единиц времени, после чего исчезает. Нейрон также характеризуется пороговым значением Nth{\displaystyle N_{th}} количества хранящихся в памяти импульсов: если количество импульсов в памяти равно или больше числа Nth{\displaystyle N_{th}}, то нейрон посылает исходящий импульс и освобождается от хранящихся входящих. Наличие торможения в модели СН реализуется как уменьшение τ{\displaystyle \tau }.

Наличие внутренней памяти τ{\displaystyle \tau } в модели СН соответствует временнóй протяженности возбуждающего постсинаптического потенциала, который возникает в реальном нейроне при получении им входящего импульса (входящего синаптического тока). С другой стороны, τ{\displaystyle \tau } соответствует пороговому значению временной когерентности между входящими импульсами, при которой генерация импульса ещё возможна в концепции СН (на Рис. 1 — положение ступеньки).

В модели СН при вычислении отклика нейрона на поток входящих импульсов необходимо контролировать время, которое остается провести в нейроне каждому присутствующему в нём импульсу (время жизни). Это делает модель СН более сложной для численного моделирования, чем модель ИНВ, где нужно контролировать только суммарное возбуждение. С другой стороны, каждый импульс проводит в СН конечное время τ{\displaystyle \tau }, после чего бесследно исчезает. Это отличает модель СН от ИНП, в котором след входящего импульса может храниться бесконечно долго и исчезает только во время генерации исходящего импульса. Это свойство модели СН позволяет точно описать статистику исходящей активности СН при стимуляции случайным потоком импульсов, см. [13][14][15].

Предельный случай СН с бесконечной памятью τ→∞{\displaystyle \tau \to \infty } соответствует временнóму интегратору. Предельный случай СН с бесконечно короткой памятью τ→0{\displaystyle \tau \to 0} соответствует детектору совпадений.

Как упомянутые выше, так и прочие модели нейронов и нейронные сети из них имеют свои реализации на уровне электронных микросхем. Среди применяемых микросхем отметим программируемые пользователем вентильные матрицы, ППВМ. ППВМ используются для моделирования нейронов любого типа, но наиболее естественно в них реализуется модель СН, поскольку она может быть задана без применения чисел с плавающей точкой и не требует решения дифференциальных уравнений. Эти особенности модели СН использованы, например, в [16][17].

Концепция СН имеет ряд ограничений, которые следуют из её абстрактного характера. К таким ограничениям следует отнести игнорирование морфологии нейронов, идентичную интенсивность входящих импульсов, замену ряда переходных процессов с разными временами релаксации, наблюдающихся в реальных нейронах, одним временем жизни τ{\displaystyle \tau } импульса в нейроне, отсутствие рефрактерного периода, рассмотрение только медленного (калиевого) торможения.

Такие же ограничения имеет и модель СН, хотя часть из них может быть устранена за счет усложнения модели, см., например, [18], где использована модель СН с рефрактерным периодом и быстрым торможением.

  1. ↑ F. Crick. The Astonishing Hypothesis. Touchstone., 1995.
  2. ↑ M. Abeles. Role of the cortical neuron: integrator or coincidence detector? Israel Journal of Medical Sciences, 18:83-92, 1982. PMID 6279540
  3. ↑ P. König, A. K. Engel, and W. Singer. Integrator or coincidence detector? the role of the cortical neuron revisited. Trends in Neurosciences, 19(4):130-137, 1996. https://dx.doi.org/10.1016/S0166-2236(96)80019-1 PMID 8658595
  4. ↑ M. Rudolph and A. Destexhe. Tuning neocortical pyramidal neurons between integrators and coincidence detectors. Journal of Computational.Neuroscience, 14(3):239-251, 2003. https://dx.doi.org/10.1023/A:1023245625896 PMID 12766426
  5. ↑ J. P. Sougné. Binding problem. In Encyclopedia of Cognitive Science. John Wiley & Sons, Ltd, 2006.
  6. ↑ A. M. Treisman and G. Gelade. A feature-integration theory of attention. Cognitive Psychology, 12:97-136, 1980. https://dx.doi.org/10.1016/0010-0285(80)90005-5 PMID 7351125
  7. ↑ von der C. Malsburg. The what and why of binding: The modeler’s perspective. Neuron, 24(8):95-104, 1999. https://dx.doi.org/10.1016/S0896-6273(00)80825-9 PMID 10677030
  8. ↑ R. Eckhorn, R. Bauer, W. Jordan, M. Brosch, W. Kruse, M. Munk, and H. J. Reitboeck. Coherent oscillations: a mechanism for feature linking in the visual cortex? Biological Cybernetics, 60:121-130, 1988. https://dx.doi.org/10.1007/BF00202899 PMID 3228555
  9. ↑ A. R. Damasio. Concepts in the brain. Mind & Language, 4(1-2):25-28, 1989. https://dx.doi.org/10.1111/j.1468-0017.1989.tb00236.x
  10. ↑ A. K. Engel, P. König, A. K. Kreiter, C. M. Gray, and W. Singer. Temporal coding by coherent oscillations as a potential solution to the binding problem: physiological evidence. In H. G. Schuster and W. Singer, editors, Nonlinear Dynamics and Neuronal Networks, pages 325. VCH Weinheim, 1991.
  11. ↑ M. M. Merzenich, C. Schreiner, W. Jenkins, and X. Wang. Neural mechanisms underlying temporal integration, segmentation, and input sequence representation: some implications for the origin of learning disabilities. In P. Tallal, A. M. Galaburda, R. R. Llinás, and C. Von Euler, editors, Temporal Information Processing in the Nervous System, page 122. The New York Academy of Sciences, 1993. https://dx.doi.org/10.1111/j.1749-6632.1993.tb22955.x
  12. ↑ A. K. Vidybida. Neuron as time coherence discriminator. Biological Cybernetics, 74(6):537-542, 1996. https://dx.doi.org/10.1007/BF00209424 PMID 8672560
  13. ↑ О. К. Відибіда. Вихідний потік зв’язуючого нейрона. Український математичний журнал, 59(12):1619-1838, 2007, https://dx.doi.org/10.1007/s11253-008-0028-5
  14. ↑ A. K. Vidybida and K. G. Kravchuk. Delayed feedback makes neuronal firing statistics non-markovian. Ukrainian Mathematical Journal, 64(12):1587-1609, 2012, https://dx.doi.org/10.1007/s11253-013-0753-2
  15. ↑ Arunachalam,V., Akhavan-Tabatabaei,R., Lopez,C. Results on a Binding Neuron Model and Their Implications for Modified Hourglass Model for Neuronal Network. Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2013, Article ID 374878, 2013, https://dx.doi.org/10.1155/2013/374878
  16. ↑ J. L. Rosselló, V. Canals, A. Morro, and A. Oliver. Hardware implementation of stochastic spiking neural networks. International Journal of Neural Systems, 22(4):1250014, 2012. https://dx.doi.org/10.1142/S0129065712500141
  17. ↑ R. Wang, G. Cohen, K. M. Stiefel, T. J. Hamilton, J. Tapson, and A. van Schaik. An fpga implementation of a polychronous spiking neural network with delay adaptation. Frontiers in Neuroscience, 7(14), 2013. https://dx.doi.org/10.3389/fnins.2013.00014 PMID 23408739
  18. ↑ K. G. Kravchuk and A. K. Vidybida. Non-markovian spiking statistics of a neuron with delayed feedback in presence of refractoriness. Mathematical Biosciences and Engineering, 11(1):81-104, 2014. https://dx.doi.org/10.3934/mbe.2014.11.81
  • Статья написана с использованием материала статьи A. Vidybida. Binding neuron. In: Mehdi Khosrow-Pour (ed). Encyclopedia of information science and technology, Third Edition, IGI Global, Hershey PA, 2014, pp. 1123–1134. https://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-5888-2.ch207

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о