Синапс картинка: синапс — Neuronovosti

Содержание

Учёные создали искусственный синапс для будущего «мозга на кристалле» / Хабр

Мозг человека — самая неизведанная структура во вселенной. 100 миллиардов нейронов передают друг другу нервные импульсы с разной амплитудой и частотой по 100 триллионам синапсов. С помощью этой системы учимся и решаем множество задач с молниеносной скоростью. Команда инженеров Массачусетского технологического института создала искусственный синапс, который лишён одного из главных недостатков существующих образцов — непредсказуемости движения ионов.



В 1906 году Нобелевская премия по медицине была выдана за работы по структуре нервной системы и классификации нервных клеток Камилло Гольджи и Сантья́ге Рамо́н-и-Каха́лю. Учёные и врачи на протяжении последних ста лет сумели узнать многое о нервной системе и мозге человека, но до сих пор не на все вопросы есть ответы. Особенно значимыми стали открытия, сделанные в рамках проекта The Human Brain Project с использованием новейших технологических достижений в области электронной и 3D микроскопии.

В мозге нейроны соединены аксонами — подобием электрических кабелей. Нервные импульсы по аксонам проходят через синапсы с помощью химических медиаторов, электрическим путём, при котором из одной клетки в другую проходят ионы, и смешанным, когда химическая передачи усиливает механизм электрической.


Передача импульсов между двумя нейронами. Департамент здравоохранения США

Учёные, работающие в сфере нейроморфных вычислений, пытаются создать компьютер, который действует схожим с мозгом человека способом. Вместо бинарных вычислений с единицами и нулями они пытаются использовать элементы, которые передают «аналоговые» сигналы с помощью различных «оттенков», как в мозге человека, где сигнал зависит от количества ионов, проходящих через синапс. Если современные вычислительные машины подходят для решения уравнений и запуска алгоритмов, то в случае с взаимодействием с окружением они не способны показать эффективность, доступную человеческому мозгу: в 2012 году Google создала нейросеть для распознавания кошек с помощью 1000 серверов и 16 тысяч ядер.

Небольшие нейроморфные чипы смогут параллельно выполнять миллионы вычислений, на которые сегодня способны только суперкомпьютеры.

При создании нейроморфных чипов для симуляции синапса чаще всего используют аморфные материалы. У ионов, которые проходят через них, есть много направлений для движения. В этом и заключается сложность: из-за этого нельзя предсказать, куда именно отправится сигнал и сколько ионов потеряется по дороге.

Инженеры из Массачусетского технологического института спроектировали такой искусственный синапс, в котором смогли контролировать направление проходящего через него электрического сигнала. Вместо аморфных материалов учёные использовали монокристаллический кремний, в котором попытались создать дефект, через который ионы могли бы предсказуемо проходить. На пластину кремния нанесли микроскопический узор в виде сот. На эту пластину нанесли слой германия с аналогичным узором. Два эти материала вместе образуют «воронку», которая заставляет ионы течь по строго определённому пути.

Затем учёные проверили эффективность изобретения: через каждый синапс проходил практически одинаковый поток ионов. Разница между синапсами составляла до 4%, а при испытании одного синапса в течение 700 циклов изменения в проходящем токе составляло до 1% от цикла к циклу. По словам разработчиков, таких результатов пока не удавалось достичь в синапсах, построенных на базе аморфных материалов.

Финальным тестом для разработки стала задача по распознаванию рукописного текста. Команда учёных произвела компьютерное моделирование искусственной нейронной сети из трёх слоёв нейронов, связанных между собой двумя слоями искусственных синапсов, характеристики которых изначально были измерены с построенного ими чипа. В модель были загружены десятки тысяч образцов рукописного текста, которые обычно используют разработчики нейроморфных чипов. Нейросеть распознала образцы в 95% случаев, немного хуже, чем 97% точность существующих программных алгоритмов. Следующая цель команды — изготовить рабочий нейроморфный чип, который смог бы повторить эксперимент, проведённый с помощью симуляции.

«Мы хотим, чтобы чип размером с ноготь заменил один большой суперкомпьютер», — говорит глава команды инженеров.

Fiziologicheskie_osnovy_povedenia / ФИЗИОЛОГИЯ Практическая часть и картинки / 05_ПР5 Строение хим. и электр. синапса, механизм передачи сигнала с одной нерв. клетки на другую

ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА 5

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ НЕРВНЫХ КЛЕТОК

Цель работы: рассмотреть строение химического и электрического синапса, изучить механизм передачи сигнала с одной нервной клетки на другую, выполнить практическую часть работы

Теоретическая часть

В основе нейронной доктрины лежит понятие о синапсе и синаптическом контакте. Термин синапс заимствован английским физиологом Нобелевским лауреатом по физиологии и медицине 1932 года Чарльзом Шеррингтоном из греческого языка, где он обозначает соединение.

Синапс – это структура, обеспечивающая передачу возбуждающих или тормозящих влияний между двумя возбудимыми клетками.

В возбуждающих синапсах осуществляется перенос нервного импульса от одной клетки другой, а в тормозных – полученный клеткой импульс препятствует ее возбуждению. Следовательно, главная функция синапса состоит в осуществлении модуляции нервного импульса.

В структуру синапса входят:

— пресинаптическая мембрана;

— синаптическая щель;

— постсинаптическая мембрана;

Пресинаптическая мембрана – это мембрана клетки, передающая импульс. В ее области локализованы кальциевые каналы, способствующие слиянию синаптических пузырьков и выделению медиатора в синаптическую щель. Синаптическая щель – пространство между пре- и постсинаптической мембранами (около 20 нм). Постсинаптическая мембрана – это участок плазмолеммы клетки, воспринимающей медиаторы генерирующий нервный импульс.

Он снабжен рецепторной зоной для восприятия нейромедиатора.

Передача сигналов от клетки к клетке может осуществляться либо путем прямого прохождения потенциалов действия (в электрических синапсах), либо с помощью специальных молекул – нейромедиаторов (в химических синапсах).

В электрическом синапсе передача нервного импульса осуществляется только в специализированных структурах – щелевых контактах, где расстояние между клетками 2 нм, а пресинаптическая и постсинаптическая мембраны связаны проводящими каналами (коннексонами).

В химических синапсах расстояние между клетками составляет 20-40 нм. Пространство между пресинаптической и постсинаптической мембраной, называемое синаптическая щель является частью межклеточного пространства, заполненного жидкостью с низким электрическим сопротивлением. Из-за чего электрический сигнал рассеивается прежде, чем он достигнет следующей клетки.

В пресинаптической части присутствуют пресинаптические пузырьки, заполненные веществом (медиатором), участвующим в передаче возбуждения на постсинаптическую мембрану. Наибо­лее распространенными медиаторами являются норадреналин (в адренергических синапсах) и ацетилхолии (в холииергических).

Рассмотрим механизм передачи нервного импульса посредством холинергического синапса, нейромедиатором в котором служит ацетилхолин. Медиатор синтезируется в нервных окончаниях и теле нейрона и накапливается в пузырьках нервных окончаний. В фазу деполяризации потенциала действия в мембране нервного окончания открываются кальциевые каналы, и ионы кальция по концентрационному градиенту поступают из внеклеточной среды внутрь нервного окончания. Ионы кальция связываются со специфическими белками оболочки пузырьков, в которых содержится нейромедиатор. В результате чего пузырьки сливаются с пресинаптической мембраной, и медиатор высвобождается в синаптическую щель.

Физиологический эффект ацетилхолина на постсинаптический нейрон является результатом его воздействия на рецепторы постсинаптической мембраны. На постсинаптической мембране холинергического синапса имеются N- и М-типы рецепторов.

N–рецепторы чувствительны к никотину, а М-рецепторы – чувствительны к мускарину.

Связывание ацетилхолина с N–рецептором открывает ионные каналы кальция и натрия, ионы поступают внутрь клетки, вызывают быструю деполяризацию постсинаптической мембраны – возбуждающий постсинаптический потенциал (ВПСП).

Связывание ацетилхолина с М-рецептором ведет к тому, что ионы кальция поступают внутрь нейрона, а ионы калия выходят из него, вызывая гиперполяризацию мембраны – тормозной постсинаптический потенциал (ТПСП).

Эффекты изменения ионной проводимости постсинаптической мембраны при участии ацетилхолина и М-холинергических рецепторов являются более длительными, чем при активации N-холинорецепторов. Благодаря чему этот медиатор участвует в механизмах памяти и обучения в нейронах гиппокампа и коры больших полушарий мозга.

Основным тормозным медиатором в ЦНС является гамма-аминомасляная кислота (ГАМК). Данный медиатор действует на хлорные рецепторы постсинаптической мембраны, вызывая открытие хлорных каналов. В результате анионы хлора, поступая внутрь клетки, понижают, таким образом, возбудимость нейрона (т.е. приводят к гиперполяризации). В результате гиперполяризации постсинаптической мембраны, происходит снижение возбудимости нейрона и торможение его функций.

Таким образом, возникновение постсинаптического потенциала обеспечивает реакция связывания медиатора и белкового рецептора, что вызывает изменение ионной проводимости постсинаптической мембраны.

Практическая часть

Задание 1. Найдите в тексте описание синаптических структур, заполните таблицу 1.

Таблица 1 – Синаптическая структура

Структура

Описание

Пресинаптическая мембрана

_______________________________________________

_______________________________________________

_______________________________________________

Синаптическая щель

_______________________________________________

Постсинаптическая мембрана

_______________________________________________

Задание 2. Подпишите обозначения на рисунке 1, заполните таблицу 2

Рисунок 1 – Схема химического синапса

Таблица 2 – Структуры химического синапса

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

Оценка ____

Задание 3. Подпишите обозначения на рисунке 1 и заполните таблицу 2

Рисунок 2 – Схема электрического синапса

Таблица 3 – Строение химического синапса

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

______________________

Оценка ____

Задание 4. Сравните строение и свойства химического и электрического синапса, заполните таблицу 4

Таблица 4 — Сравнение химического и электрического синапсов

Свойства

Электрический синапс

Химический синапс

межклеточное расстояние

физиологический эффект1

скорость передачи информации

точность передачи информации

чувствительность к температуре

Задание 5. Опишите процессы, происходящие в ходе передачи нервного импульса

Рисунок 3 — Схема передачи мембранного потенциала

а – ___________________________________________________________

б – ___________________________________________________________

в – ___________________________________________________________

Задание 6. Укажите на схеме (рисунок 4) направление движения ионов натрия и калия и определите состояние постсинаптической мембраны

Рисунок 4 – Схема взаимодействия ацетилхолина с никатинзависимым рецепторным белком

Контрольные вопросы

  1. Дайте определение синапса. Перечислите различные виды синапсов.

  2. Дайте характеристику основным структурам синапса.

  3. Перечислите последовательности происходящих в синапсе процессов.

  4. Что такое возбуждающий и тормозящий постсинаптический потенциал?

  5. Что такое электрические синапсы? Какую роль играют коннексоны?

  6. Оцените скорость распространения нервного импульса через химическому и электрический синапс.

1 — возбуждающее или тормозящее действие

6

3_3 Синапсы | Кинезиолог

Схема синаптических контактов

Строение и работа синапса

Пластичность синапсов

Исследование пластичности синапсов в опытах на аплизии

Медиаторы и модуляторы

Метаботропные рецепторы в модулирующих синапсах

Механизм модуляции

 

Традиционное определение синапса устарело, синапс устроен и работает более сложно, чем это представлялось ранее. И главное, это то, что хотя передача возбуждения через синапс является односторонней, но влияние контактирующих окончаний друг на друга является двухсторонним.

Синапсы — это специализированные контакты между нервными клетками (нейронами), через которые передаётся нервное возбуждение или торможение.

Но последние открытия показывают, что синапсы работают гораздо более сложным образом и решают гораздо более сложные и разнообразные задачи, чем просто передача возбуждения или торможения.

Поэтому можно сказать, что через синапсы нервные клетки воздействуют друг на друга и на другие свои мишени (мышечные и железистые клетки). Передача возбуждения — это лишь одна из сторон работы синапса.

С передачей возбуждения через синапсы связана одна важная тонкость. Большинство людей считают, что раз через синапсы передаётся возбуждение, то это означает, что через синапс с одного нейрона на другой перескакивает нервный импульс. Но это не так! На пресинаптическое окончание в синапс действительно приходит нервный импульс, но на постсинаптическом окончании возникает лишь ВПСП — возбуждающий постсинаптический потенциал, т.е. локальный потенциал, а вовсе не нервный импульс! И нужно ещё довести такой ВПСП до критического уровня деполяризации, чтобы он превратился в потенциал действия (нервный импульс). Образно можно выразиться так: «Редкий синапс напрямую проводит импульс!» В среднем синапс должен получить подряд не менее 4-5 нервных импульсов на пресинаптическом окончании, чтобы произвести свой нервный импульс на постсинаптическом окончании.

А вот в тормозных синапсах вообще вместо возбуждения формируется торможение. И через эти синапсы возбуждение не передаётся никоим образом!

Итак, через возбуждающие синапсы действительно передаётся возбуждение, но только не в виде нервных импульсов, а в виде локальных возбуждающих потенциалов.

Через тормозные синапсы вообще не происходит ни передачи возбуждения, ни передачи нервных импульсов, а наоборот, возникает торможение в виде локальных тормозных потенциалов, мешающих проведению возбуждения через соседние возбуждающие синапсы.

Более общее и более современное определение синапса будет звучать так:

Синапс — это специализированный контакт между нервной клеткой и её мишенью, через который контактирующие клетки влияют друг на друга. И это влияние не ограничивается возбуждением и торможением, а включает в себя модуляцию обоих контактирующих клеток.

Таким образом, синапсы — это управляющие и управляемые структуры, связывающие нейроны с другими клетками.

Образно можно сказать, что синапс — это взаимный «пульт управления», через который воздействуют друг на друга те две клетки, которые он соединяет.

О произношении

Кстати, о произношении слова синапс. Словари рекомендуют делать ударение на первый слог: синапс. Но физиологи России предпочитают говорить «синапс», ставя ударение на второй слог. Во всяком случае, именно так произносили это слово на XXI съезде Физиологического общества имени И.П. Павлова в 2010 г. К моему удивлению, в своих лекциях англоязычные лекторы тоже произносят этот термин как «синапс», ставя ударение не на первый, а на последний слог. 

 Активность синапсов в коре больших полушарий головного мозга

 Потенциалы покоя в нейронах коры обычно незначительно колеблются, не достигая на 3-10 мВ критического уровня деполяризации (КУД), при переходе которого возникает нервный импульс (потенциал действия). По сравнению с мотонейронами спинного мозга постсинаптические потенциалы на нейронах коры головного мозга обычно длятся более продолжительное время.

В случае возбуждающих постсинаптических потенциалов (ВПСП) их восходящая фаза длится несколько миллисекунд, а нисходящая — 10-30 мс.

 Тормозные постсинаптические потенциалы (ТПСП) длятся ещё дольше — 70-150 мс. На одном и том же нейроне возникающие на его мембране ВПСП могут иметь различную крутизну нарастания. Возможно, это объясняется тем, что они возникают в синапсах, расположенных на различных расстояниях от регистрирующего электрода. В условиях покоя при спонтанной (самопроизвольной) активности коры головного мозга ТПСП регистрируются реже, чем ВПСП, и отличаются меньшей амплитудой. А вот после возбуждения сенсорных путей, наоборот, часто регистрируются длительные, высокоамплитудные ТПСП, которые появляются либо самостоятельно, либо вслед за ВПСП.

В нейронах коры обычно регистрируется сравнительно низкая частота импульсации даже у бодрствующих животных, её ритм, как правило, меньше 10 Гц, а нередко не достигает и 1 Гц, т.е. 1 импульса в секунду.

 

Свойства синапсов

1. Одностороннее проведение возбуждения. Это означает, что через синапс возбуждение может передаваться только в одном направлении: от пресинаптического окончания передающего нейрона — на постсинаптическое окончание (или иной постсинаптический участок) воспринимающего нейрона.

2. Задержка в передаче возбуждения (синаптическая задержка). Это означает, что нервное волокно проводит возбуждение значительно быстрее, чем такая же по длине нервная цепь, но включающая в себя синаптические контакты.

3. Повышенная утомляемость. Это означает, что в первую очередь утомление и ухудшение деятельности возникает в синапсах, затем в мышцах и в последнюю очередь — в нервных волокнах (нервах).

4. Чувствительность к условиям среды. Это означает, что работа синапса зависит от температуры, рН, содержания глюкозы, наличия химически и биологически активных веществ.

5. Передача возбуждения в виде локального потенциала, а не потенциала действия. Это означает, что через синапс на воспринимающий нейрон передаётся не нервный импульс, а лишь локальный нераспространяющийся возбуждающий постсинаптический потенциал (ВПСП). На воспринимающем нейроне каждый раз нервный импульс должен порождаться (генерироваться) заново на основе ВПСП.

6. Наведение торможения на воспринимающий нейрон в виде локального тормозного постсинаптического потенциала (ТПСП) в виде гиперполяризации. Торможение также может достигаться за счёт шунтирования, т.е. открытия в тормозном синапсе ионных каналов для хлора или калия, без появления гиперполяризации и ТПСП.

7. Суммация возбуждения, а также торможения. Это означает, что отдельные локальные потенциалы (как ВПСП, так и ТПСП) на постсинаптическом воспринимающем нейроне суммируются в общий локальный потенциал. Этот суммарный локальный потенциал может достичь порогового значения и породить на воспринимающем нейроне потенциал действия и распространяющееся возбуждение — нервный импульс.

Виды суммации
1) Пространственная
2) Временная

8. Пластичность. Это означает, что синапсы могут перестраиваться и изменять свои характеристики, например, увеличивать или уменьшать амплитуду своих ВПСП или ТПСП. Это очень важное свойство синапсов. Этим они отличаются от неживых систем, обеспечивающих контакты и управление в технике.

Пластичность — это способность синапса изменять свои свойства в процессе функционирования.

Именно пластичностью синапсов  обеспечивается запоминание, память, научение, формирование условных рефлексов и доминанту.

 Читать далее:

© 2010-2016 Сазонов В.Ф. © 2016 kineziolog.su

Молекулярные рецепторы синапсов

Агонисты – вещества, способные активировать рецептор.
Медиатор – частный случай агониста.
Антагонисты (блокаторы) – вещества, способные блокировать взаимодействие агониста с рецепторами.
Модуляторы–сенсибилизаторы – вещества, повышающие эффективность активации рецептора агонистом.
Лиганды — вещества, способные взаимодействовать с рецептором (т.е. это агонисты, антагонисты, модуляторы – сенсибилизаторы)
При взаимодействии медиатора с рецептором меняется ионная проницаемость (ионотропные рецепторы) или состояние внутриклеточных эффекторов, например, ионных насосов (метаботропныен рецепторы).
Рецептор постсинаптической мембраны имеет сайт (активный центр) для связывания медиатора (агониста).
Рецептор может иметь сайты для связывания модуляторов или комедиаторов, благодаря чему сродство данного рецептора к медиатору может существенно изменяться.
Так, в сыворотке крови и ликворе имеется эндогенный сенсибилизатор β-адренорецепторов (его функцию выполняют гистидин, триптофан, тирозин), повышающий в 10-100 раз чувствительность этих рецепторов к норадреналину и адреналину.
Для активации большинства рецепторов необходимо более одной молекулы агониста (медиатора). Так, для активации одного холинорецептора нужны две молекулы ацетилхолина. Это объясняется наличием двух симметричных агонист-связывающих альфа-субъединиц в составе холинорецептора.

Видео: Синапсы

Видео: Синапсы детей и взрослых работают по-разному

 

 Видеолекция: Мозг: работа синапсов (Вячеслав Дубынин)

 

Смотрите также здесь: Синапсы

Нейронные связи, синапс и убеждения.Техническая метафора

Сознание каждого из нас – это клубок из более, чем 100 триллионов синаптических связей, в которых закодирован весь наш жизненный опыт.

Чем больше синаптических связей, тем разностороннее личность.

Как образуются синаптические  связи?

На картинке перед Вами два нейрона и синапс.

Синапс — это небольшая пропасть между двумя нейронами. Видите, на картинке разрыв? Это  и есть синапс.

 

Все, что мы думаем и делаем, кодируется в электрические импульсы.

Если вас посетила «эврика», то есть вы нашли связь между двумя идеями или решение своей проблемы, это означает, что электрический импульс  перепрыгнул через синапс с одного нейрона  на другой.

Внимание,Метафора!

Перед вами  синаптические связи в нашем мозгу. Вот так, как на картинке, выглядят ваши  убеждения.

Прохождение электрического импульса через синаптические промежутки — это очень сложный природный механизм. Его можно представить себе так, что на кончике одного нейрона скапливается целая флотилия лодок, которая транспортирует нейронную «искру» в специальные приемные доки, имеющиеся  у рядом  расположенного нейрона.

С каждым разом лодки лучше справляются с транспортировкой. Вот почему  повторяемые действия увеличивают шансы передачи электрических сигналов между нейронами.

Сильные эмоции  и  повторение – главные инструменты создания устойчивых синаптических связей. Электрический импульс должен быть достаточно сильным, чтобы перескакивать через синапсы.

Вспомните, как в детстве бабушка вам все время говорила: «Старших надо слушаться, родители всегда правы». Или «Мужчина должен отвечать за все». Или «Выше головы не прыгнешь, сиди и помалкивай».

Или мама повторяла: «Хороший человек тот, кто помогает другим», «Ты ошибешься, что другие люди скажут», «Главная задача женщины родить и вырастить ребенка».

Или папа внушал: «Деньги правят миром, а все другое не имеет значения».  «Надо много работать и трудиться не покладая рук».

Все это примеры убеждений, которые определяют результаты нашей жизни, наши  конфликты, эмоции и состояния.

Это ограничивающие убеждения. И они выглядят  как «узлы» на картинке с нейронами. Кстати, поддерживающие убеждения выглядят точно так же.

Вы сами видите, насколько крепкими кажутся эти нейронные связи! И именно поэтому мы думаем, что мы такими родились, так устроен мир и ничего изменить нельзя.

Но как говорил Бегемот из «Мастера и Маргариты» :» Это  просто ваша галлюцинация». Мы  с детства привыкаем думать определенным образом. Хотя многие синаптические связи в нашей голове — это иллюзии, созданные когда-то кем-то  и нами, в том числе,  и по разным уважительным причинам принятые за аксиому.

Но  наш мозг — живой организм, поэтому мы можем не только создавать нейронные связи, так и разрушать их. Можем трансформировать свои ограничивающие убеждения и менять свою жизнь по своему усмотрению.

Кстати, Вы уже знаете о своих ключевых способностях и сильных сторонах?

Скачивайте скорее чек-лист, который позволит вам в этом разобраться! Бесплатно!

Чтобы узнать о себе самое главное, вам понадобится чашечка кофе, ручка и хорошее настроение.

Трактат о ЦНС, мозге и душе (ну очень много букв)

данный текст есть попытка проанализировать миллиард различных размышлений, крутящихся вокруг того, как устроено хозяйство у человека в голове, что такое сознание, и как это всё работает.

Автор не настаивает на том что текст научный, все изложенные тезисы — это анализ, сопоставление случайно узнаных фактов, теорий, услышанного звона и просто личной эрудиции =)

Однако ж, хочется поспорить, поэтому приглашаются все желающие, Если вам понравилось, покажите этот текст знакомым и спросите их мнения =)

в комментах разрешено писать односложно («бред!»), высмеивать автора и даже можете даже запостить это в science_freaks =))

текст авторский, распространение приветствуется
ссылка на автора и источник при перепечатке обязательна.

Трактат о центральной нервной системе, мозге, душе и как это всё работает.

Часть первая. Чем человеческая память отличается от машинной.


Машинная двоичная память, это по сути, огромный двухмерный массив элементарных данных, проиндексированный таким образом что машина имеет понятие о том, по какому адресу х,у находится любое конкретное значение. И значений всего три, хотя носитель имеет двоичный характер: значения эти укладываются в «да», «нет», «хрен его знает». данные все разные, но структура индексации всегда одинакова и не меняется со временем, а если меняется то машина этих изменений не замечает, поскольку всегда работает с индексом как таковым.

поэтому машинные данные можно легко записать, считать, скопировать, переслать другой машине — и делать всё что угодно и как угодно анализировать, интегрировать и обрабатывать. сюда сложно что-то добавить деятельность живого человека происходит несколько другим способом: у человека в голове есть примерно 14 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет обычно «внешний датчик», соединённый с нейроном с помощью длинного аксона, а так же сильно разветвленную сеть дендритов, отростков связывающих нейрон с другими нейронами.

нейрон умеет делать следующие штуки: умеет принять сигнал от внешнего нервного окончания, или от другого нейрона, обработать этот сигнал и выдать один или несколько сигналов другим нейронам или на нервное окончание: каждый нейрон может иметь до 20 тысяч связей. цепная процедура эта, (получение сигнала, обработка и выдача результата вовне) называется синапсом, синаптической связью.

абсолютно всё, что происходит с нами, это отражается в работе синапсов, количество возможных и существующих синапсов чудовищное, астрономическое. главное свойство этой схемы — обучаемость, синапсы имеют свойство развиваться, усложняться и видоизменяться. новорождённый человек обладает только базовыми, рефлекторными синапсами — готовой системой, заставляющей организм дышать, чуствовать температуру, требовать еды и испражняться. каждое событие, каждое явление зафиксированное органами чуств порождает цунами новых синаптических связей.

синаптические связи запоминаются нейронами, т.е каждая новоприобретённая схема «раздражитель-реакция» , запоминается и кладётся в копилку, и растущий организм учится, накапливает знания как пылесос. к 20-30 годам жизненный процесс бывает охвачен синаптическими схемами настолько плотно, что организм снижает способность всасывать новую информацию, занимаясь упорядочением, бэкапом и контролем синаптических цепочек.

так вот, есть два замечательных свойства у этой системы:

Свойство 1. Синапсы развиваются, копируя простейшие в более сложные цепочки. Так, например, научившись водить велосипед, человек легко научится ездить на мотоцикле. Так, выучив сложение и вычитание, можно перейти к умножению, а от умножения к степеням.

Свойство 2. Нейроны способны генерировать «фальшивые» возбуждения, и «фальшивые реакции». То есть, «фальшивое» возбуждение заставляет нейроны прогонять всю рабочую схему синапса, но на выходе реакция гасится, т.е тело не получает никаких команд.

знаете что это такое?
Второе свойство это и есть человеческая память.
Каждый момент органы чувств фиксируют состояние окружающей физической реальности: звук, картинка местности,

эмоциональный фон события. Каждая деталь распознаётся и фиксируется: на каждый пиксел картинки напрягается свой синапс.

С помощью «фальшивого» возбуждения, мозг возвращает состояние напряжённых синаптических цепочек, соответствующее моменту в прошлом и в этот момент перед сознанием появляется та самая картинка, звук или всё вместе, что было в тот момент. Мы вспоминаем, проигрывая ситуацию опять.

знаете что это такое? Это же свойство и есть воображение.
С помощью «фальшивого» возбуждения сознание может генерировать состояния, которые соответствуют состояниям физической реальности, на самом деле никогда не существовавшие. Однако сознание может создавать воображаемую картинку настолько же чётко, как делает это с воспоминаниями. Воображение — это вспоминание никогда не имевших места событий.

Итак, вернёмся к тому, с чего мы начали. Машина для считывания картинки — считывает сектор двухмерного массива ноликов и единичек. Человек, вспоминая картинку — ничего не считывает, просто напрягает определённые синаптические связи «фальшивым» возбуждением. Причём делает это довольно свободно, например мы можем вспомнить некоторого человека, и представить его с усами и без. То есть виртуальные и реальные воспоминания очень легко, играючи смешиваются усилием воли.

Ещё раз, и покороче: машина считывает образ. Сознание образ воссоздаёт.

Нейроны умирают, вместе с ними умирают синапсы. Для выживания организма важно уметь восстановить потерянные функции: после инсульта человек может перестать говорить. Но пройдёт время, и речь вернётся. Таким же образом мы теряем некоторые детали воспоминаний, или воспоминания целиком: но поскольку сознание каждый раз воссоздаёт картинку, мы можем восстановить её, если сможем восстановить фрагменты событий, предшествующие тому состоянию: не помня куда положили ключи, мы вспоминаем всё утро целиком и вдруг вспоминаем где они на самом деле.

Некоторые синапсы выживают, будучи «перезаписанными» много раз, десятилетиями — старенький дедушка может не помнить позавчерашний разговор, но при этом ярко помнить образы и события семидесяти лет назад. Трагичный старческий маразм, распад личности — это когда синапсы теряются быстрее, чем мозгу удаётся их восстановить.

Какие интересные выводы можно теперь сделать?

1. фильм «Матрица» — нереализуемый сценарий. Сознание воссоздаёт картинку каждый раз. Делается это напряжением синапсов, которые у каждого человека образуются уникальным, только ему свойственным методом. Это означает что выучить кунг-фу, загрузив его через коннектор в затылке — невозможно. Тем более индуцировать реальность таким же образом.

Тот же самый комментарий относится ко всем психотронным пушкам — можно поджарить мозг, кто ж спорит, но нельзя ни считать мысли путём излучений, ни внушить.

2. Обучение возможно только движением от малого к большому, поэтому английский язык методом Илоны Давыдовой — утопия. Если вы не будете говорить по-английски используя собственные голосовые связки и артикуляцию, вы никогда не заговорите по-английски, сколько б вас не гипнотизировали.

Часть вторая. Чем отличаются объективная физическая реальность и реальность которую фиксирует сознание.

Визуальный ряд очень тяжелый, чисто как тип данных. Его принять и переварить — это тяжелейшая задача, и неэкономично, недопустимо тратить столько много ресурсов на обработку информации, имеющей второстепенное отношение к задаче выживания. А именно: неважно пересчитать количество стеблей бамбука, важно максимально быстро увидеть в них крадущегося тигра.

Человеческий глаз отличается от чипа цифровой камеры примерно тем же, чем память мозга от памяти машинной. Задача цифровой камеры — считать массив х,у пикселей и поместить его в двумерный массив носителя. Задача глаза — считать изображение, передать его блоку нейронов и те решат задачу несколько иного плана: вычислят в изображении наличие определённых объектов, и проведут анализ на соответствие картинки ранее увиденному. Само изображение, в момент обработки — уже фактически изображением не является, это просто волна возбуждённых нейронов.

Так, хотя в каждом глазе у человека 120 миллионов светочувствительных элементов, анализом зрительной картинки занимаются всего 2 миллиона нейронов.

Такая же ситуация со слухом: в момент перевода вибраций воздуха «в формат» удобный для анализа нейронами, предмет обработки уже звуком не является. Вспомнив что мозг умеет с помощью «фальшивых» возбуждений генерировать несуществующие состояния, можно вывести то что мелодия, звучащая у вас в голове, не может быть считана и зафиксирована приборами в виде звуковых волн. Но человек может, имея соответствующий опыт, перевести синаптическое возбуждение в звук — например напевая эту мелодию. Композиторы делают вообще фантастические вещи — они переводят мелодию из облака возбуждённых синапсов сразу в ноты. (по аналогии, неопытный музыкант, после нескольких уроков сольфеджио может подобрать мелодию и переписать в ноты, а композитор пишет сразу — так, опытный переводчик делает сразу перевод с английского на французский, не делая транзитный перевод на русский)

Так вот, чтобы не тратить ресурсы мозга на бесконечное распознавание одних и тех же образов и звуков, мозг постепенно приучается вычислять похожие состояние объективной физической реальности, и таким образом экономить время на обработке, выгадывая лишнее время для других операций. Это свойство, с одной стороны, безусловно полезное, потому что мы например можем научиться летать на реактивном истребителе, поскольку практически все движения однотипны, то реакции опытного пилота практически мгновенны и точны. Происходит это вот как: получив вводное изображение, нейроны вычисляют что это состояние уже было обработано ранее, и «пропускают» повторную обработку, генерируя «фальшивое» возбуждение, сразу соответствующее результату.

Услышав сто тысяч раз слышанное слово, мозг минуя длинную процедуру осознания и ассоциативной подачи, сразу встраивает результат в контекст, мы тогда говорим что «понимаем с полуслова».

А с другой стороны, со временем опыт наш растёт, число «готовых блоков» начинает примерно соответствовать тому что мы регулярно видим в жизни: поворачиваем перекрёстки, входим в вагоны метро или разговариваем с коллегами. И всё большая часть объективной физической реальности замещается шаблоном, «клипартом», готовыми блоками — мозг меньше напрягается, руки сами помнят где включить поворотник и повернуть — и в один прекрасный день вы вдруг заметите, что доехали до работы и не помните как: «на автомате». Это как раз и означает, что раз за дорогу от дома до работы не произошло решительно ничего нового, то все детали были замещены шаблоном, а объективная физическая реальность осталась где-то «за экраном». Экраном, на котором вам показали кино «путь от дома до работы», кино настолько привычное и скучное, что совершенно не отпечаталось в памяти.

У взрослого человека подавляюще большая часть анализа объективной физической реальности замещено шаблоном. У ребёнка — наоборот, шоры ещё не выросли, но растут очень быстро.

Со времнем мозг подчищает шаблон ещё более тщательно, убирая оттуда ненужные ему для анализа факты, и — день наш сереет, теряет краски и становится скучен и предсказуем. Возникают две реальности -оъективная физическая реальность, и виртуальная, которую нарисовал нам мозг. Разница между ними, кстати, наиболее наглядно ловится например, оптическими иллюзиями, когда при попытке свести объективные состояния в «мультик», случается конфликт из-за нестыковки между упрощёнными объектами-заместителями. Тем же пользуются иллюзионисты, играя на разности шаблонного восприятия и объективной физической реальности. Тем же зарабатывают и психоаналитики, разбивая шаблоны, обманом вынуждая мозг отказаться от некоторых «шор» и виртуальных состояний, снимая некоторые надуманные проблемы.

А теперь можно задать и вопрос: для кого нужна эта виртуальная шаблонная капсула, которую готовит мозг?

Ответ : для нас. Мы и есть то существо, которое смотрит «мультик».

Часть третья. Два сознания в одном черепе.

Однажды я уже обратил внимание на то что сознание как таковое, контролирует только сравнительно небольшую часть жизнедеятельности как таковой =)

Теперь настало время раскрыть тему так, чтобы картина получилась логически цельная.

Есть мозг, изумительной сложности и точности инструмент, контролирующий невероятные потоки данных и накапливающий невероятные объёмы информации. Мозг обладает очень мощными ресурсами, и пределённо разумен, по крайней мере в вопросах решения одного типа задач: общее выживание конкретного организма и вида в целом.

Иными словами, мозг плотно занимается бытовыми проблемами — как держать тело в тепле, быть сытым, быть здоровым, минимизировать стрессы и лишения, интегрироваться в иерархию, дать потомство — двумя словами, как прожить долгую и счастливую жизнь. Мозг обладает 100%-ным властью над всем телом, он же контролирует и развивает навыки и умения — от бега и плаванья до решения интегральных уравнений.

Но у природы что-то пошло не так, раз понадобилось создавать нечто, стоящее ступенькой выше, контролирующее сам мозг. А именно, существует вторая разумная субстанция, которая обладает только одной функцией: контролировать происходящее, на уровне «да/нет». как это происходит: мозг, анализируя внешние данные и приготовляя решения для текущих проблем — не волен сам принимать решение. Он готовит реализацию, но контроль над принятием решения находится у «второго» сознания. Оно ежемоментно следит за ситуацией, и даёт вариант «да/нет», после чего мозг либо осуществляет приготовленное движение, либо тут же отменяет его.

Если выразить всё образами, то можно умозрительно представить комнату, где есть экраны и колонки, куда
транслируется обработанная мозгом картинка мира, есть человек, смотрящий эту картину — и есть одна-единственная кнопка, которую человек волен нажать, а волен не нажимать. И эта кнопка является спусковым крючком для всего что делает мозг, он готовит миллиард вариантов, но ничего не смеет начать делать пока не нажата кнопка. И теперь, можно увидеть почти явно, что эта контролирующая субстанция и есть наша воля, наша суть, наше ядро и единственный из двоих центр, оборудованный какими то ни было «тормозами». Потому что мозг предоставленный сам себе, не знает морали, у него нет права заниматься мотивацией — у него задачи проще: держать тело в безопасности, добыть еду и т.д. Мозг, предоставленный сам себе — будет вести себя как животное. Человек является человеком только потому что у него есть контролёр, этот побуждающий и тормозящий элемент.

Этот контроль очень мешает мозгу. Мозг старается всеми средствами обмануть, запутать и избавиться от
контроля. Делает он это несколькими способами, обратите внимание насколько знакомые примеры:

1. Мозг стремится загрузить «контролёра» так, чтобы ему требовалось нажимать на кнопку настолько часто, что в процессе бесконечных нажатий кнопки он не мог остановиться и осознать себя. Это всё ещё возможно, но через достаточно тяжёлое усилие можно остановить поток данных от мозга и увидеть себя целиком изнутри : в медитации. Кастанеда сформулировал это как «остановить болтовню мозга».

2. Мозг умело играет на лень, и контролёр, имея возможность видеть объективную физическую реальность через глаза и уши, предпочитает видеть виртуальную кастрированную реальность, которую подаёт мозг.

3. Мозг умело передаёт (внушает) контролёру страх, шантажируя его постоянно.

Вот так примерно выглядят задачи, решаемые обоими сознаниями.

Мозг решает вопросы

— Еда. Положенное организму количество калорий должно быть добыто прежде чем иссякнут ресурсы.
— Сон. Во сне происходит обработка новообретённых синапсов, слив ненужных, и закрепление полезных.
— Безопасность. Телу не должны угрожать хищники, соплеменники, природные явления и прочие опасности.
— Интеграция. В «стае» вопросы иерархии — очень важные, и мозг плотно занимается постановлением организма в иерархию, продвижением наверх.
— Размножение. Мозг чётко осознаёт что смертен, и стремится зафиксировать успехи в потомстве.
— Познание мира. Мозг стремится расширить свою базу знаний для улучшения предсказаний и ускорения реакций.(Камень падает потому что g=9.8 м/с/с)

Контролёр занимается совсем другими вещами

— Познание. Контролёр стремится найти объяснение событиям, не так как это делает мозг (Кто придумал что камень падает вниз?)
— Мотивация. Контролёр развивает психологическое поле, на котором события обретают координаты и значения.Мозг не интересует почему тело проголодалось, Контролёру как раз больше интересно «почему» чем «что на ужин». Мотивационная сетка координат с развитием даёт следующий феномен — моральную оценку событиям: т.е мозг оперирует понятиями «надо/ненадо», контролёр же наоборот — «правильно/неправильно».

Оглянувшись по сторонам, мы теперь можем чётко различить людей, у которых контролёр подавлен мозгом или наоборот силён необычайно. Причём образование и интеллигентность, как подумается поначалу, не играют никакой роли: можно найти титана духа и в очереди за пивом, а можно обнаружить животное и в академической среде. Независимо от материального положения, образования, должности и статуса — первые плывут по течению, потакая себе во всём, вторые обнаруживают удивительное самообладание, дисциплину и самоконтроль.

Кстати в религиозных теориях эта разница ощущается тоже очень сильно: все они основаны на постулировании определённых негативных следствий, и раскрытию причин, почему это случилось. Однако выбор тематики делает явные склонения — в сторону задач, решаемых мозгом, и задач, решаемых Контролёром =)

Грубо говоря — в том же христианстве десять моисеевых заповедей способствуют к общему улучшению личного здоровья и положения человека через исключение заведомо опасных или ведущих к проблемам путей.

А Евангелие, несёт уже призыв направленный на пробуждение Контролёра: чтобы всё вокруг происходящее обрело смысл и стало интересным, необходимо полюбить, ну или опционально, возненавидеть ближнего.

Религиозные ощущения, присущие мозгу — догматичны, фанатичны и требуют чётких ритуалов. У контролёра поскольку задача чётко неопределена — видна свобода толкования и размышлений, неважно каков, был бы результат.

То есть, одни боги велят не тревожить осиное дупло, вторые зовут к пониманию сущностей. Забавно да?

Часть последняя. Телега о продаже души дьяволу.

так вот, как-то разговаривая с товарищем, пришли к выводу, что почему-то подавляющее большинство сделок по продаже души дьяволу имели сугубо утилитарную направленность, и имели целью получить что-то количественно материальное, или какое-либо качественное преимущество.

вот примеры :

качественное преимущество: (в основном жуткий попс, кстати)
— вечная жизнь
— красота и атлетическое телосложение
— здоровье/выздоровление от недуга
— власть
— всезнание
— безупречное владение музыкальными инструментами и стилями
— везение (в плане «пожизненная немеряная пруха»)

конкретика
— 2999 трёхрублёвых купюр образца 1961 года, чтобы серия и номера строго по порядку
— вагон цветмета и лицензия на вывоз
— Гомер Симпсон продал душу за пончик (очаровательно, по-моему! =)
— постоянный вес в 52 килограмма (это так по-девчачьи)
— Суслопарин (Отягощённые злом) продал души (не свою!) всех подчинённых с домочадцами за стремительную

министерскую карьеру.
— благочестие, душа отдана за гарантированные кристально чистый имидж праведника (шиза!)
— за круглые пятёрки по всем предметам в школе
— пресыщение жизнью, душа отдавалась по факту произнесения «всё хватит»

есть, кстати и примеры когда душа продавалась не за себя, а за близкого — Ghost Rider продал душу за отца,

купив ему выздоровление от рака.
ещё более нетривиальный случай был назван — история то ли Матильды, то ли Изольды, дочери германского императора Генриха, которая отдала душу за то что дьявол помог прекратить сексуальные домогательства со стороны её отца

есть ещё забавный ресурс www.wewantyoursoul.com

давайте, пока не забыл, изложу сомнения и непонятки
1. поскольку душе предполагается быть бессмертной — то нахрена её менять на бессмертие или вечное-что-угодно, непонятно зачем
2. поскольку душа нематериальна, то какое ей дело до золота?
3. опять же, поскольку душа бессмертна и будет по некоторым данным перерождаться ещё и ещё раз — накуя тогда, простите, министерская карьера?
4. продажа души за выздоровление папы от рака выглядит не менее наивно: «пусть папа умрёт не сейчас, а лет через десять, дряхлый, сухой, беспомощный маразматик с синдромом альцгеймера». смысл? то же относится к идее через продажу души спасти кого угодно от чего угодно: не сейчас так послезавтра, не рак так пожар (что, как видно из тех же источников, и используетя активно «покупателями»).

складывая вместе сомнения и факты, получается парадокс. если душа это сознание и человеческое зерно, если она принимает решения — то, пардон, какого хрена эти решения (судя по пунктам 1,2,3,4 «сомнений») ей продавать себя за штуки, ей совершенно не нужные?

А вот и выходит на поверхность осмысление, что все вышеперечисленные «награды» — угодны мозгу, являются мотивацией, главным соблазном для мозга к подавлению «контролёра».

Какие можно теперь сделать интересные выводы?
А самые потрясающие.

1. НЕ существует чёрта с рогами, так же как и бога с нимбом. Вся трагичная борьба добра и зла — суть всего лишь яростное соперничество двух сознаний в рамках одного черепа. Причём одно из них обладает способностью к моральной оценке и позиции, второе — не доброе и не злое, просто очень сильно хотящее выпутаться из-под контроля первого. Оба эти сознания практически одинаково разумны, оба равноценны. И ни одно из них неспособно до конца победить второе — по одиночке они не смогут эффективно существовать дальше. Это, кстати отражено в подавляющем большинстве теологических теорий: ни добро, ни зло не стремится уничтожить оппонента, но жаждет поработить, обрести полный контроль над ним.

2. Уверение в том что душа бессмертна, а тело даже очень — это следствие того, что мозг совершенно чётко осознаёт что он смертен, а вот у контролёра нет инструмента чтобы это понять. А у мозга нет средств внушить контролёру это своими силами — контролёр понимает что видит виртуальную картинку, и будет уверен в этом даже в тот момент, когда увидит совершенно настоящую агонию.

Впрочем, тут мы сами вольны допустить что после смерти тела контролёр и вправду продолжить жить дальше, а может быть переродится в другое тело. Мы ж сейчас в полёте фантазии и каждый тезис нельзя ни опровергнуть ни доказать =)
Получится даже красиво и уложится в рамки религиозных поведенческих кодексов: те у кого контроль над сознанием захватил мозг, умрут вместе с телом. Те, кто сумеет осознать себя контролёром — не умрут, а продолжат дальше.

У вашего мозга есть кнопка Delete. Вот как ее использовать

Мозг использует очень интересный способ освобождения места для создания новых, более прочных связей, чтобы вы могли запомнить больше.

У вашего мозга есть кнопка Delete. Вот как ее использовать

Алексей Зеньков

В неврологии есть старое выражение: нейроны, которые загораются вместе, связываются друг с другом. Иными словами, чем чаще используется нейросвязь, тем прочнее она становится. Именно поэтому верна другая старая поговорка: повторение – мать учения. Чем больше вы тренируетесь в игре на пианино, во владении другим языком, в жонглировании, тем прочнее становятся эти связи. 

Наша способность учиться зависит не только от построения и укрепления нейросвязейМногие годы это считалось главным залогом освоения новых навыков. Но оказалось, что способность учиться зависит не только от построения и укрепления нейросвязей. Даже важнее этого наша способность разрушать старые связи. Этот процесс называется «синаптический прунинг». Вот как он работает.

Представьте, что ваш мозг – это сад, разве что вместо выращивания цветов, фруктов и овощей вы растите синаптические связи между нейронами. По этим связям передаются такие нейромедиаторы, как допамин, серотонин и другие.

В вашем мозге есть и садовники – глиальные клетки, которые могут ускорять сигналы между определенными нейронами. В то же время другие глиальные клетки убирают все лишнее: удаляют сорняки, убивают вредителей, подметают опавшие листья. Эти садовники-уборщики вашего мозга называются «микроглиальные клетки». Они разрушают синаптические связи. Вопрос в том, как они выбирают, какие связи разрушать.

Исследователи пока только начинают открывать эту тайну, но уже сейчас они знают точно, что те синаптические связи, которые мы используем реже других, помечаются белком C1q (и другими). Когда микроглиальные клетки замечают эту метку, они вступают в реакцию с белком и уничтожают – то есть, отрезают – синапс.

Таким образом ваш мозг освобождает место для новых, более прочных связей, чтобы вы смогли запоминать больше.

Фото: Adrian/Flickr

Было ли у вас когда-нибудь ощущение, что мозг переполнен? Возможно, при переходе на новую работу или при кропотливой работе над проектом. Вы слишком мало спите и при этом постоянно получаете новую информацию. В некотором роде ваш мозг действительно переполнен.

Заниматься умственной деятельностью при долгом отсутствии сна – то же самое, что прорубаться сквозь густые джунгли с мачетеКогда вы узнаете много нового, мозг строит связи, но это неэффективные, временные связи. Он должен обрезать все эти связи и на их месте построить более четкие, эффективные пути. Этим наш мозг занимается, пока мы спим.

Пока вы спите, объем мозговых клеток может сократиться на 60%, чтобы дать возможность глиальным клеткам начать работу, убрать лишнее и обрезать синапсы.

Просыпались ли вы когда-нибудь после хорошего сна с чистыми мыслями и ясной головой? Так было потому, что в результате очистки и усиления связей, произошедших ночью, в вашем мозге теперь есть много места для приема и синтеза новой информации – то есть для обучения.

Изображение: Sue Clark

По этой же причине небольшие перерывы на сон улучшают ваши когнитивные способности. Если вы отправитесь вздремнуть на 10-20 минут, у ваших микроглиальных садовников будет возможность поработать – удалить неиспользуемые связи и освободить место для построения новых.

Заниматься умственной деятельностью при долгом отсутствии сна – то же самое, что прорубаться сквозь густые джунгли с мачете. Это трудно, медленно и утомительно. Пути переплетаются, и свет не может проникнуть внутрь. Умственная деятельность после хорошего отдыха – это приятная прогулка по регулярному парку. Дорожки ничем не перекрываются, и можно четко увидеть точки их пересечения, деревья прибраны, и можно видеть свой путь далеко вперед. Это воодушевляет.

В действительности, у вас есть возможность решать, какие связи ваш мозг разрушит, пока вы будете спать. Зачистке подвергаются те синаптические связи, которые вы не используете. Те связи, которые вы используете, получают все необходимое для роста. Поэтому нужно контролировать то, о чем вы думаете.

Кадр из фильма «Вспомнить все»

Если вы тратите слишком много времени на чтение фанатских теорий о том, чем кончится «Игра престолов» и лишь изредка думаете о работе, угадайте, какие синапсы будут помечены для удаления.

Если на работе у вас с кем-то произошел конфликт, и теперь вы думаете, как наказать этого человека, а не о том, как справиться с важным проектом, ваш мозг будет генерировать отличные идеи для мести и посредственные идеи для инноваций.

Чтобы по максимуму использовать естественную систему очистки вашего мозга, думайте о том, что действительно для вас важно. Ваши садовники усилят эти связи и уберут ненужные. Так вы сможете помочь своему мозгу расцвести.

Источник.

Фото на обложке: Pixabay


Материалы по теме:

11 стартапов для прокачки мозга

7 небольших привычек, которые приведут вас к впечатляющим результата

10 вещей, которым можно научиться за 10 минут

Как я стала жаворонком, выучила новый язык и прочитала в 5 раз больше книг за год

Видео по теме:

[recovery mode] Ансамбль синапсов – структурная единица нейронной сети

В мае прошлого года сотрудники лаборатории глубокого обучения Гугла и учёные из двух американских университетов опубликовали исследование «Intriguing properties of neural networks». Статья о нём вольно пересказывалась здесь на Хабре, и само исследование также критиковалось специалистом из ABBYY.

Гугловцы в результате своих исследований разочаровались в способностях нейронов сети распутывать признаки входных данных и стали склоняться к мысли, что нейронные сети не распутывают синтаксически значимые признаки по отдельным структурным элементам, а хранят их во всей сети в целом как в голограмме. В нижней части иллюстрации к этой статье чёрно-белыми я привёл карты активации 29, 31 и 33-его нейронов сети, которую обучил рисовать картинку. То, что тушка птицы без головы и крыльев, изображаемая для примера 29-ым нейроном, покажется людям синтаксически значимым признаком гугловцы считают всего лишь ошибкой интерпретации наблюдателя.

В статье я на реальном примере постараюсь показать, что и в искусственных нейронных сетях распутанные признаки можно обнаружить. Постараюсь объяснить, почему гугловцы увидели то, что они увидели, а распутанных признаков увидеть не смогли, и покажу, где в сети скрываются синтаксически значимые признаки. Статья является популярной версией доклада, прочитанного на конференции «Нейроинформатика — 2015» в январе этого года. Наукообразную версию статьи можно будет почитать в материалах конференции.Вопрос сейчас активно дискутируется как среди интересующихся так и среди профессионалов. Доказательств выдерживающих критики не сумела пока предъявить пока ни одна сторона.

Притом что экспериментаторам с помощью имплантированных в мозг электродов в опытах на людях удавалось обнаружить так называемый «нейрон Дженнифер Энистон» — нейрон, реагирующий только на изображение актрисы. Удавалось поймать и нейрон Люка Скайуокера, и нейрон Элизабет Тейлор. С обнаружением у крыс и летучих мышей «координатных нейронов», «нейронов места» и «нейронов границ», многие окончательно привыкают говорить «нейрон такого-то свойства». Хотя открыватели нейрона Дженифер Энистон, ответственно интерпретируя данные, скорее говорят о том, что обнаружили часть крупных ансамблей нейронов, а не отдельные нейроны признаков. Её нейрон реагировал на связанные с ней понятия (например, сцены из сериала, в которых её нет в кадре), а найденный у человека нейрон Люка Скайуокера срабатывал и на магистра Йоду. Чтобы окончательно всех запутать в одном исследовании — нейроны, реагирующие выборочно на змею, удавалось найти у обезьян, которые змеи никогда в своей жизни не видели.

В общем тема «Нейрона Бабушки», поднятая нейрофизиологами в 1967–69 годах вызывает немалые волнения по сей день.

Часть первая: данныеЧаще всего нейронная сеть используется для классификации. На вход ей подаётся множество входных зашумлённых образов, а на выходе она должна их успешно классифицировать по малому количеству признаков. Например, присутствует ли на картинке кошечка или нет. Эта типовая задачка неудобна для поиска внутри сети осмысленных признаков во входных данных по целому ряду причин. И первая из них в том, что нет возможности строго наблюдать взаимосвязь между семантическим признаком и состоянием какого-нибудь внутреннего элемента. В статье от Гугла и нескольких других исследованиях использовался хитрый трюк — сначала вычислялись входные данные, которые максимально возбудят выбранный нейрон, а затем исследователь внимательно эти данные рассматривал, пытаясь найти в них смысл. Но мы знаем, что человеческий мозг умеет мастерски находить смысл даже там, где его нет. Мозг долго эволюционировал в этом направлении, и то, что на тесте Роршаха люди видят что-то кроме кляксы чернил на бумаге, заставляет с большой осторожностью относиться к любым методам поиска смысла на картинке содержащей много элементов. В том числе и на моих картинках.Метод, используемый в этом и ряде других исследований плох ещё и тем, что нормальным режимом работы нейрона вообще может быть не максимальное возбуждение. Например, на средней картинке, где изображена карта активации 31-ого нейрона, видно, что на корректных входных данных до максимального значения он не возбуждается, да и вообще при взгляде на картинку кажется, что смысл, скорее, несут области, где он не активен. Чтобы увидеть что-то настоящее может оказаться полезным изучать поведение сети в малых окрестностях от её нормального рабочего режима.

Кроме того, в Гугловском исследовании исследовались очень большие сети. Сети для обучения без учителя содержали до миллиарда изменяемых параметров, например. Даже если в сети будет нейрон, большими чёрными буквами выписывающий слово «экзистенция» случайно наткнуться на него оказалось бы очень трудно.

Поэтому мы будем экспериментировать с совсем другой задачей. Сначала экспериментатор загадывает картинку. У сети всего два входа, и на них подаются два действительных числа — координаты X и Y. А на трёх выходах R, G и B мы будем ожидать предсказание, какого цвета точка должна находиться на картинке в этих координатах. Все величины отнормированы на отрезок (-1; 1). Среднеквадратичная ошибка по всем точкам картинки в сумме станет критерием успешности обучения рисованию (на некоторых картинках пишется в левом нижнем углу, RMSE).В статье используется нерекуррентная сеть из 37 нейронов с гипертангенсом в качестве сигмоиды и несколько нестандартным расположением синапсов. Для обучения использовался метод обратного распространения ошибки, с версией Mini-Batch алгоритма, и дополнительным алгоритмом, являющимся дальним родственником алгоритмам ограничения энергии. В общем и целом ничего сверхъестественного. Бывают и более современные алгоритмы, но большинство из них не способны на сети такого скромного размера добиться более точных результатов.А теперь заполним картинку пикселями, окрашенными так, как предсказывает наша сеть. Получится карта представлений нейронной сети о прекрасном, использованная в начале статьи в качестве картинки для привлечения внимания. Слева исходная картинка летящего павлина, а справа то, как её представила себе нейронная сеть.

Первый важный вывод можно сделать с первого же взгляда на картинку. Не очень осмысленно будет надеяться, что признаки изображения описываются нейронами. Хотя бы потому, что на картинке явно различимых элементов изображений попросту больше чем нейронов. То есть, авторы большинства исследований, ищущие признаки в нейронах, ищут не там.

Часть вторая: Немножко реверс-инжиниринга Представим, что перед нами и поставили задачу: безо всякого обучения сконструировать из нейронов классификатор, определяющий, где находится входная точка — выше или ниже прямой, проходящей через точку (0,0). Для решения такой задачи достаточно одного нейрона. Веса синапсов соотносятся как коэффициент наклона прямой и имеют разные знаки. Знак потенциала на выходе даст нам ответ.Теперь существенно усложним задачку. Будем точно так же сравнивать две величины, но теперь входные значения будут поступать в виде двоичного числа. Например, 4-битного. С такой задачей, кстати, справится уже очень не каждый алгоритм обучения. Тем не менее, аналитический ответ тоже очевиден. Обходимся всё тем же одним нейроном. У первой четвёрки синапсов, принимающих первую величину, веса соотносятся как 8:4:2:1, у второй — то же самое, но отличающееся в -k раз. Разнести решение этой задачи в два отдельных нейрона значит усложнить решение задачи, если только входное значение, преобразованное из двоичного кода, не необходимо где-то ещё в другой части сети. И что же получается: с одной стороны, нейрон один, но, с другой стороны, у него обнаруживается два совершенно отдельных ансамбля синапсов представляющих обработку разных свойств входных данных. Отсюда следует первый вывод:

За представление свойств в нейронной сети могут отвечать не нейроны, а группы синапсов. В одном нейроне мы часто видим комбинацию нескольких признаков. Проделаем третий мысленный эксперимент. Пусть у нас есть всего один вход и нам необходимо, чтобы нейрон включался только на одном диапазоне значений. Такую задачу решить на одном нейроне с монотонной функцией активации не получится. Нам потребуется три нейрона. Первый будет активироваться на первой границе и активировать выходной нейрон, второй — активироваться при большем входном значении и тормозить выходной нейрон на второй границе.Этот мысленный эксперимент учит нас новым важным выводам:

Ансамбль синапсов может захватывать несколько нейронов. Если в системе есть несколько синапсов, меняющих некоторую границу с разной интенсивностью и в разный момент, ансамбль синапсов, включающий их оба может использоваться для того чтобы управлять новым свойством «промежуток между границами». Наконец поставим последний четвёртый мысленный эксперимент.Допустим, нам требуется включать выходной нейрон на двух независимых и неперекрывающихся участках. Решить задачку можно, пользуясь 4 нейронами. Первый нейрон активируется и активирует выходной. Второй нейрон активируется частично и тормозит выходной нейрон. В это время активируется третий, вновь активируя выходной нейрон. Наконец, второй нейрон набирает максимальную активацию и за счёт большего веса своего синапса вновь тормозит выходной нейрон. Тогда 1-ая граница почти полностью зависит от первого нейрона, а четвёртая — от последнего в первом слое. Однако положение второй и третьей границ хоть и можно изменить, не затрагивая других границ, но для этого придётся менять веса нескольких синапсов согласованно. Этот мысленный эксперимент научил нас ещё нескольким принципам.Несмотря на то, что каждый синапс в сети такого типа влияет на обработку всего сигнала, но только немногие из них влияют на отдельные свойства сильно, обеспечивая их представление и изменение. Воздействие большинства синапсов оказывается существенно менее сильным. Если пытаться повлиять на свойство, меняя такие «слабые» синапсы, то те свойства, в управление которыми они вовлечены сильно, изменятся неприемлемо гораздо раньше чем вы заметите какие либо изменения в выбранном признаке.

Некоторые синапсы составляют ансамбли, способные изменять отдельные признаки. Ансамбль работает только в рамках существующего около него окружения других нейронов и синапсов. При этом работа ансамбля почти не зависит от малых изменений окружения. Вот такие ансамбли синапсов, характеризующиеся описанными свойствами, мы и будем искать в нашей сети, чтобы подтвердить возможность их существования на реальном примере.Часть третья: Синаптические ансамбли Малые размеры сети, заданные нами в первой части статьи, дают нам возможность непосредственно изучить, как изменение веса каждого из синапсов влияет на картинку, порождаемую сетью. Начнём с самого первого синапса, строго говоря, номера 0. Этот синапс в гордом одиночестве отвечает за наклон тушки птицы в левую сторону, и ни за что кроме. Никакой другой синапс не принимает участия в формировании этой опорной линии.На картинке показано очень большое изменение веса синапса, с -0.8 до +0.3, специально, чтобы вызываемое изменение было более заметным. При таком большом изменении веса синапса начинают меняться уже и другие свойства. В реальности рабочий диапазон изменений веса данного синапса гораздо меньше.Взглянув на карту активации нейрона, к которому ведёт этот синапс, можно подумать, что второй синапс этого нейрона тоже будет как-то управлять наклоном первой опорной линии, вокруг которой строится вся геометрия нашей птички, но нет. Изменения веса второго синапса приводит к изменению другого свойства — ширины тела птицы.Здесь надо отметить, что воздействие близко расположенных синапсов на свойство часто можно интерпретировать как отдельное свойство. Однако в общем случае это неверно. Например, посмотрим на карту изменений, вызываемых 418-ым синапсом, являющимся частью ансамбля, контролирующего баланс зелёного на картинке. Если мы попытаемся двигать сеть вдоль базиса, состоящего из 0-ого и 418-ого синапсов мы увидим, как птичка наклоняется влево и становится всё менее зелёной, но считать это одним свойством вряд ли возможно. В своей статье гугловцы утверждали, что натуральный базис, максимально возбуждающий один структурный элемент сети, по кажущейся синтаксической значимости не хуже базиса, собранного из линейной комбинации таких векторов для нескольких элементов. Но мы видим, что это верно только когда синапсы, вдоль которых происходит наибольшее изменение, входят в близкие синаптические ансамбли. Но если синапсы регулируют сильно разные свойства, то смешение не помогает в них запутаться.Теперь рассмотрим какое-нибудь более сложное свойство, затрагивающее малую часть картинки. Например, размеры и форму областей под крыльями, где у нашего павлина короткие хвостовые перья. Выпишем все нейроны, которые влияют на эти области напрямую (например, на левую из них), а именно, отвечают за изменение отдельных частей птицы, а не её общей геометрии. Получится, что в ансамбль входят синапсы 21,22, 23, 24, 25, 26, 27.К примеру, 23-ий и 24-ый синапсы, увеличивают выбранную нами область, противоположным образом влияя на длину крыла. Так что, изменяя их одновременно можно менять область, под крылом мало влияя на длину крыла. В точности как в предложенном нами четвёртом мысленном эксперименте.Все эти синапсы ведут к 6-ому нейрону, и при взгляде на его карту активации, мягко говоря, не очевидно, что он участвует в контроле этого свойства. Что говорит в пользу эффективности предложенного в данной статье способа визуализации.Если мы посмотрим, какие синапсы влияют на размер и форму этой области совместно с другими областями то наберётся ещё пара дюжин 37–46 (8-ой нейрон), 70–83(11 и 12-ый нейроны), 90–94(12 и 13-ый нейроны), 129–138 (16-ый нейрон) и ещё несколько, например 178-ой (19-ый нейрон). В общей сложности в ансамбль вовлечено ~46 синапсов из 460 имеющихся в сети. При этом остальные синапсы могут изгибать почти всё изображение, но выбранной области почти не затрагивают, как например 28-ой, даже если за него очень сильно подёргать. Итак, что мы видим? Ансамбль синапсов, регулирующий выбранное нами свойство. Его влияние на другие свойства сеть при необходимости компенсирует согласованным изменением весов синапсов в ансамбле или задействовав другие ансамбли. Ансамбль синапсов задействует по меньшей мере 7 нейронов, это пятая часть всех нейронов сети и они также используются многими другими ансамблями.Точно также можно подробно рассмотреть синапсы влияющие на цвет областей, или форму маховых перьев. На многие другие признаки присутствующие на изображении.

Часть четвёртая: Анализ результатов Элементы сети, кодирующие синтаксически значимые признаки, в сети могут быть, но это не нейроны, а ансамбли синапсов разного размера.Большинство нейронов участвуют сразу в нескольких ансамблях. Поэтому, изучая параметры активации отдельного нейрона, мы будем видеть комбинацию влияния этих ансамблей. Это с одной стороны сильно затрудняет определение роли нейронов, а с другой большинство комбинаций ансамблей покажется исследователю если и не буквально осмысленной, то содержащей явные признаки смысла.

В исследовании Гугловцев, которое упоминалось в самом начале, конечно же, не утверждалось прямо, что структурные единицы сети не кодируют синтаксически значимые признаки. Доказать несуществование вообще крайне трудно. Вместо этого они сравнивали данные, которые активировали один случайный нейрон и данные активирующие линейную комбинацию нескольких случайно выбранных нейронов одного слоя. Они показали, что степень кажущейся осмысленности таких данных не различается и трактовали это как указание, на то, что отдельные признаки не кодируются.

Однако теперь глядя на материал статьи мы понимаем, что и один нейрон, как и линейная комбинациях нескольких близких нейронов демонстрируют ответ на данные нескольких ансамблей синапсов, и действительно по содержанию информации отличаются не принципиально. То есть наблюдение, сделанное в исследовании верное, и его можно было ожидать, под сомнением только его интерпретация, данная в самых общих словах.

Также становятся понятным, почему разные работы по теме выделения синтаксически значимых признаков в структурных элементах сети давали на столько различные результаты.

В заключении хочу совсем мельком сказать о том, с чего начал. О картах активации последних нейронов в сети, так красноречиво выглядящих. Нейронная сеть может приближаться к требующейся от неё функции в виде суммы функций эффективно аппроксимирующих отдельные участки. Но чем больше данных успешно выучивает сеть, тем меньше она может выделить своих структурных элементов на то, чтобы кодировать каждый отдельный признак. Тем больше она вынуждена искать и применять качественные обобщения. Если нужно осуществить простую классификацию имея миллиард настраиваемых параметров каждый из них, скорее всего, будет управлять свойством только на одном маленьком участочке и только вместе с сотнями других таких же. Однако если сеть заставить выучить картинку, в которой под сотню значимых свойств, а нейронов у неё в распоряжении всего под четыре десятка, она или не справится или выделит синтаксически значимые признаки в отдельные структурные единицы, где их будет легко обнаружить. Выходные нейроны сети связаны с не очень большим количеством нейронов, и для формирования картинки с таким большим количеством значимых элементов, сети пришлось на предпоследних нейронах собирать результаты работы нескольких ансамблей синапсов вместе. Нейронам 29, 31 и 33 повезло, в них собрались геометрические данные, которые легко распознать и мы сразу обратили на них внимание. Нейронам 27, 28 или 32 повезло меньше, в них собралась информация о расположении цветовых пятен на картинке и понять что эта какофония означает сможет только сама нейронная сеть.

© Habrahabr.ru

потрясающих изображений нейробиологии — Квинслендский институт мозга


Исследователи QBI создают красивые изображения в процессе изучения мозга. Вот лишь некоторые из них.

Найдите больше изображений на нашей странице в Instagram @qldbraininstitute

Цветущие аксоны: это изображение получено из гиппокампа, области мозга, важной для обучения и памяти. Изображение Ирис Ван

По мере роста нейронов в культуре они развивают обширные сети и устанавливают связи друг с другом.Показанный здесь нейрон был инкубирован с белком, показанным розовым цветом, который связывается с этими синаптическими областями. Изображение Каллисты Харпер .

Актиновый цитоскелет в нейросекреторных клетках претерпевает резкую трансформацию после стимуляции. Изображение отображает трехмерную реконструкцию базальной кортикальной актиновой сети. Изображение было получено через шесть минут после стимуляции Ba 2+ , которая вызывает секрецию. В ответ корковая актиновая сеть подвергается ремоделированию.Кольца актомиозина II, видимые в нижнем левом углу клетки, помогают восстанавливать секреторные везикулы, которые слились с плазматической мембраной. Изображение Андреаса Пападопулоса, лаборатория Менье

Часть основной миссии QBI — понять фундаментальные процессы мозга. Для этого мы часто обращаемся к простому круглому червю ( C. elegans ). Этот взрослый червь составляет всего 1 мм и имеет ровно 302 нейрона. Эта простая система значительно упрощает изучение нейронов.Моторные нейроны C. elegans иннервируют все тело червя, поэтому, когда они визуализируются с помощью флуоресцентных белков, они показывают профиль животного, который удобно записан QBI! Изображение Ника Валмаса.

Это гистологический срез гиппокампа с телами клеток, окрашенными в синий цвет. Мембраны нейронов отмечены красным цветом, а активные пресинаптические бутоны и ядра клеток — зеленым. Изображение Родриго Суареса.

Наш мозг — удивительная машина, и у разных людей есть множество вариаций. Вот сканы головного мозга 15 студентов университета, показывающие сходство и различия в форме и складках. Изображение Веронкии Халас, бывшей студентки лаборатории Каннингтона, изучающей, как мозг обрабатывает внимание и предсказывает действия.

Аксоны (кабель нейрона) от гиппокампа четко отделены (показаны синими дорожками) и помечены красочными токсинами (показаны зеленым и красным).Изображение доктора Айрис Ван из лаборатории Анггоно, которая изучает нейронную пластичность и то, как рецепторы глутамата контролируются при коммуникации между нейронами.

Эта трехслойная проекция ганглиозной клетки в сетчатке глаза показывает, что каждая из ветвей (дендритов) нейрона имеет цветовую маркировку в соответствии с их глубиной в сетчатке. (Красный> Зеленый> Синий). Недавнее исследование профессора Вильямса показало, что дендриты — это не просто пассивные структуры для передачи сигналов, но и неотъемлемая часть обработки информации о движущемся свете. Изображение Бена Сивьера.

Разве нейроны не красивы! Клетки в первой доле зрительного нерва (пластинка) креветок-богомолов передают информацию во вторую (мозговую оболочку) зрительную долю. В то время как люди видят по 3 каналам, креветки-богомолы используют не менее 12, включая УФ и поляризованный свет! У них самая известная сложная зрительная система среди всех животных в мире. Изображение Ханне Тён из лаборатории Маршалла, изучающей неврологию зрения.

Изображение нейросферы в одной плоскости — клубок клеток, выращенных из одной стволовой клетки.Глиальные клетки (оранжевые) и ядра клеток (пурпурные) мигрировали из центра сферы. Случайный нейрон (голубой) также ускользнул из черного центра сферы. Изображение: Chanel Taylor .

Это закрученное изображение, похожее на вихрь, представляет собой борьбу клеток мозга. Клетки с каждой стороны мозга должны пройти долгий путь через сложную срединную среду, чтобы установить связи.
Изображение Лоры Морком.

Два нейрона переплетаются, образуя связи и обеспечивая взаимную поддержку роста в этом прекрасном неземном изображении. Надя Камминс.

Где искусство встречается с наукой. Лес нейронов. Кортикальные (головные) нейроны здесь окрашены и увеличены в 20 раз. Изображение Шанель Тейлор.

На этом изображении показано направление полета и форма крыльев обыкновенного волнистого попугайчика при пролете через пропасть. Птицы «осознают свое тело» и могут летать сквозь густую листву с высокой точностью. Исследования лаборатории Шринивасана показывают, что волнистые попугаи пролетают через отверстия, ширина которых превышает размах их крыльев, не меняя положения крыльев, но они закрывают крылья, когда отверстие становится уже (слева). Изображение Хонг Во и Инго Шиффнер.

Это потрясающее изображение представляет собой снимок отслеживания в реальном времени мутантного белка петли Munc18-1, который является причиной детской эпилепсии и других нейродегенеративных заболеваний. Лаборатория Менье изучает некоторые из мельчайших частей тела — белки на уровне одной молекулы — для отслеживания молекулярных процессов в нервных клетках и того, как они передают сообщения. Изображение Рави Киран Касула.

Вы загипнотизированы? Это изображение представляет собой простую стилизованную модель, показывающую расположение зрительной коры головного мозга .Изображение Дж. Ханта.

Эта красивая клетка в форме звезды — астроцит. Они важны для вашей нервной системы, поскольку поддерживают рабочую среду ваших нейронов. Изображение Даны Брэдфорд.

Изображение мозга рыбки данио. Это композиция из более чем 5000 изображений (30 ГБ), на которых нейроны на разных глубинах мозга показаны разными цветами. Изображение Люка Хаммонда

Reaching out: потрясающее изображение ганглия дорзального корня, выращенного в трехмерной коллагеновой матрице.Ганглий дорзального корешка — это скопление тел нервных клеток в спинном мозге. Изображение Зака ​​Пуйича.

Гром и молния: клетки мозга (синие) общаются через аксоны, которые имеют общие пути, похожие на грозовые облака (желтые). Эти аксоны проецируются на большие расстояния, чтобы образовать электрический синапс, соединяющий дистальные области тела. Изображение Роба Салливана

Дифференцированная нейросфера, изображенная четырьмя цветами.Нейросферы — это скопления клеток, которые образуются из одной стволовой клетки — они дают ученым метод исследования нервных предшественников в лаборатории. Изображение: Chanel Taylor

Фантастические постройки управляют нашим фантастическим воображением. Это культивируемые нейроны коры головного мозга, флуоресцентно помеченные для визуализации ГАМКергических ингибирующих клеток (зеленый), потенциалзависимые кальциевые каналы L-типа (красный) и ядра клеток (синий), которые расположены по схеме, напоминающей веретеноногих «слонов» Дали. Изображение Хелен Гуч.

Ядра головного мозга имеют разную форму, размер и структуру. Они организованы слоями и узорами, которые определяют мотивы в ткани, напоминая произведения искусства. Изображение Х. Гонсалеса.

Чип

Synapse-mapping дает новую картину активности мозга

Гарвардские исследователи создали чип, который может регистрировать активность сотен синапсов одновременно, что дает уникальное представление о функциях мозга.

Изображение нейронов, культивируемых на поверхности электродной матрицы, полученное с помощью сканирующего электронного микроскопа в ложном цвете (Источник: Harvard SEAS)

Чип состоит из набора вертикально выровненных электродов нанометрового размера на поверхности, которые управляются расположенной ниже интегральной схемой. Каждый наноэлектрод покрыт порошком платины, который увеличивает его способность передавать сигналы. Нейроны культивируются прямо на чипе. Интегральная схема посылает ток к каждому связанному нейрону через наноэлектрод, чтобы открыть крошечные отверстия в его мембране, создавая внутриклеточный доступ.В то же время интегральная схема также усиливает сигналы напряжения от нейрона, улавливаемые наноэлектродом через отверстия.

Интерфейс мозг-машина может помочь парализованным людям

Робот-манипулятор неинвазивным методом управления мозгом

«Таким образом мы объединили высокую чувствительность внутриклеточной записи и параллелизм современного электронного чипа», — сказал первый автор Джеффри Эбботт, научный сотрудник Гарвардского факультета химии и химической биологии и Школы инженерии и прикладных наук Джона Полсона. Наук (SEAS).

В экспериментах массив зарегистрировал более 1700 нейронов крысы. Всего 20 минут записи обеспечили невиданную ранее картину нейронной сети, позволив гарвардской команде отобразить более 300 синаптических соединений. Работа опубликована в журнале «Nature Biomedical Engineering ».

«Мы также использовали этот высокопроизводительный и высокоточный чип для измерения воздействия лекарств на синаптические связи в нейронной сети крысы», — сказал Эббот, — «и теперь мы разрабатываем масштабную систему для высокопроизводительного скрининга лекарств. при неврологических расстройствах, таких как шизофрения, болезнь Паркинсона, аутизм, болезнь Альцгеймера и зависимости.”

Помимо биологических и медицинских последствий прорыва, технология отображения синапсов также имеет разветвления для ИИ и машинного обучения.

«Отображение биологической синаптической сети, обеспечиваемое этим долгожданным распараллеливанием внутриклеточной записи, также может предоставить новую стратегию для машинного интеллекта для создания искусственной нейронной сети следующего поколения и нейроморфных процессоров», — сказал соавтор исследования Донхи Хэм. , Профессор прикладной физики и электротехники SEAS.

»Насколько велик синапс?

Насколько велик синапс?

Режим чтения

Рисунок 1: Структура нервно-мышечного соединения. (A) Электронно-микроскопическое изображение нервного окончания и его синапса с соседней клеткой в ​​нервно-мышечном соединении. (B) Изображение реконструкции с помощью криоэлектронной микроскопии части пресинаптического нейрона, показывающее синаптические пузырьки, которые он содержит для будущего высвобождения. (C) Схема синапса. Обратите внимание, что синаптическая щель, пузырьки и т. Д.выполнены не в масштабе. (A, B адаптировано из S.O. Rizzoli и W. J. Betz, Nat. Rev. Neurosci., 6:57, 2005 г.)

Рисунок 2: Размер синапсов в головном мозге. (A) Электронно-микроскопическое изображение синапса между аксоном и дендритом. (B) Реконструкция синапса, подобная показанной на (A), иллюстрирующая синаптические пузырьки. (C) Распределение размеров синапсов при измерении с помощью электронной микроскопии. (Рисунки любезно предоставлены Линнеей Острофф)

До сих пор в книге мы в основном фокусировались на размерах отдельных клеток и молекул, макромолекулярных комплексов и органелл внутри них. Однако в основе многоклеточности лежит партнерство между клетками. Прекрасный пример нашей собственной многоклеточности — это клетки нервной системы. Эти ячейки являются частью обширного и сложного набора взаимодействий, которые только сейчас начинают отображаться. Местом взаимодействия между соседними нейронами являются синапсы, интерфейс между клетками, в которых небольшие выступы принимают конфигурацию поцелуя, как показано на рисунках 1 и 2 для случаев нервно-мышечного соединения и синапса в мозге, соответственно.Эти синапсы отвечают за передачу информации от одного нейрона к другому. Интересно, что передача информации в нервной системе частично электрическая, а частично химическая. То есть, когда потенциал действия перемещается по нерву, он делает это, временно изменяя трансмембранный потенциал с его крайне отрицательного значения покоя до почти равного положительного потенциала. Когда потенциал действия достигает синапса, это приводит к слиянию везикул и последующему высвобождению химических сигналов (нейротрансмиттеров), которые вызывают закрытие канала в соседней клетке, с которой он сформировал синапс. Это, в свою очередь, приводит к возникновению потенциала действия в соседней ячейке. Как видно на рисунках 1 и 2, синапс состоит из пресинаптического терминала на аксоне передающего нейрона и постсинаптического терминала с так называемой синаптической щелью между ними. Общее количество таких синапсов в головном мозге человека было неопределенно указано в диапазоне 10 13 -10 15 (BNID 106138, 100693), причем каждый кубический миллиметр коры головного мозга имеет около миллиарда таких синапсов ( BNID 109245).

Рисунок 3: Изображения синапса. (A) Объемный рендеринг соматосенсорной коры мыши. Синаптический маркер синапсин был помечен иммунной меткой, что позволяет видеть отдельные точки синапсина, соединяющие нейроны, помеченные зеленым цветом. Отдельные синапсы были окрашены в случайные цвета. (B) Реконструкция двух аксонов от Drosophila, показывающая расположение синаптических связей (темные пятна). Цвет используется для различения двух ячеек. Темная линия — это граница между двумя мышцами, которые контактируют с аксонами. (A адаптировано из D. Kleinfeld et al., J. Neurosci., 31: 16215, 2011; B адаптировано из S.O. Rizzoli и W. J. Betz, Nat. Rev. Neuroscience, 6:57, 2005.)

Недавние экспериментальные разработки теперь позволили пересмотреть оценки порядка величины, подобные приведенным выше, на основе объемных визуализаций синапсов, таких как показанные на рисунке 3. На основе таких экспериментов мы начали собирать многомасштабное структурное представление о связях. между разными нейронами. Кроме того, эти карты предоставляют все более конкретное представление о химическом разнообразии синапсов.То есть, в зависимости от того, какой конкретный тип клеток рассматривается, набор белков, присутствующих в области синапса, будет различным. В масштабе отдельных синапсов крупный план составляет примерно 1 мкм коробку, в которую помещается большинство синапсов. И классическая электронная микроскопия, и ее трехмерные томографические расширения рисуют прекрасную картину синапсов с их дополнением синаптических пузырьков. Используя томографические методы и комбинацию световой и электронной микроскопии, ученые нанесли на карту богатую сеть связей между нейронами, включая их дополнения в виде синаптических пузырьков.Рисунки 1 и 2 показывают несколько различных представлений распределения этих синапсов микронного размера на отдельных нейронах. Действительно, рис. 2C дает точную количественную картину диапазона размеров синапсов в головном мозге. Чтобы получить представление о масштабе, читателю предлагается вспомнить размер бактерии с ее объемом ≈1 мкм 3 , что означает, что каждый из этих синапсов примерно равен размеру бактерии (BNID 111086).

Чтобы лучше понять тесную связь между структурой и функциями клеток нервной системы, рассмотрим процессы, которые происходят, когда мы читаем книгу.Во-первых, фотоны, отраженные от страницы, поглощаются родопсином в фоторецепторах наших глаз. Это поглощение фотонов приводит к возникновению сигнального каскада в фоторецепторах сетчатки, который завершается высвобождением нейротрансмиттеров в синапсе. В частности, синаптические везикулы сливаются с мембраной пресинаптической клетки, как показано на рисунках 1C и 2A (хотя микроскопическое изображение на рисунке 1 показывает нервно-мышечное соединение, а не синапс фоторецептора) и высвобождает 10 3 -10 4 молекул нейротрансмиттеров из каждой везикулы (BNID 108622, 108623, 102777).Обычными нейротрансмиттерами являются глутамат, используемый примерно в 90% синапсов (BNID 108663), а также ацетилхолин и ГАМК, которые упакованы в синаптических пузырьках в высокой концентрации 100-200 мМ (BNID 102777). Объем каждой везикулы составляет около 10 -5 мкм 3 (BNID 102776), поэтому наше практическое правило, согласно которому концентрация 1 нМ в 1 мкм 3 составляет около 1 молекулы, позволяет нам проверить, что действительно существует около 1000 нейротрансмиттеров. молекул на везикулу. Затем эти молекулы диффундируют в синаптическую щель и связывают рецепторы на постсинаптической клеточной поверхности. Сигнал, передаваемый в наш мозг, переносится электрическими потенциалами действия в нейронах и передается от одного нейрона к другому с помощью аналогичных событий синаптического слияния. Высвобождение везикул запускается 10 2 -10 4 Ca 2+ ионами (BNID 103549). Энергия, затрачиваемая на высвобождение везикул, составляет примерно 10 5 АТФ / везикулу (BNID 108667). Синапсы очищаются примерно за 1 мс, подготавливая почву для будущего общения. Быстрое очищение имеет важное значение, поскольку частота срабатывания нейронов может достигать более 100 раз в секунду (BNID 107124), хотя средняя частота срабатывания в коре головного мозга оценивается в 1-10 Гц (BNID 108670).Задержка, вызванная временем, которое требуется нейротрансмиттеру для диффузии через синаптическую щель (не в масштабе на схеме на Рисунке 1), является частью времени реакции человека на любое рефлекторное или нервное действие любого рода. Удобно, что для прохождения синаптического деления 20-40 нм (BNID 100721, 108451) требуется менее 1 мс, поскольку читатель может легко убедиться после прочтения виньетки на тему «Каковы масштабы времени для диффузии в клетках?». Интересно, что это можно сравнить со временем, которое требуется для распространения потенциала действия по нерву, которое находится на шкале времени миллисекунды, как обсуждается в виньетке «Как быстро электрические сигналы распространяются в клетках?»

32368 Всего просмотров 4 просмотра сегодня

Удивительная новая карта мозга каждого синапса указывает на корни мышления

Представьте себе карту каждой звезды во всей галактике. Карта настолько подробная, что показывает, как каждая звезда выглядит, из чего они сделаны и как каждая звезда связана с другой посредством великих физических законов космоса.

Хотя у нас еще нет такой астрономической карты неба, благодаря важному исследованию, опубликованному на прошлой неделе в Neuron, теперь есть карта для мозга.

Если бы каждый нейрон был галактикой, то синапсы — маленькие структуры, разбросанные вдоль змеевидных расширений нейронов — были бы ее звездами. В ходе технического эксперимента команда из Эдинбургского университета в Великобритании построила первую подробную карту каждого синапса в мозгу мыши.

Используя генетически модифицированных мышей, команда буквально заставила каждый синапс светиться флуоресцентным светом по всему мозгу, как звездную ночь. И аналогично тому, как различаются звезды, команда обнаружила, что синапсы сильно различаются, но имеют поразительные паттерны, которые могут поддерживать память и мышление.

«В человеческом мозгу больше синапсов, чем звезд в галактике. Мозг — самый сложный объект, о котором мы знаем, и понимание его связей на этом уровне — важный шаг вперед в разгадывании его тайн », — сказал ведущий автор доктор Сет Грант из Центра клинических исследований мозга.

Подробные карты раскрыли фундаментальный закон активности мозга. С помощью машинного обучения команда разделила примерно один миллиард синапсов в мозгу на 37 подтипов.И вот что интересно: когда наборы нейронов получают электрическую информацию, например, пытаясь выбрать между различными решениями проблемы, уникальные подтипы синапсов, распределенные между разными нейронами, единодушно вспыхивают с активностью.

Другими словами: синапсы бывают разных типов. И каждый тип может управлять мыслью, решением или воспоминанием.

Взрыв Твиттерсфера в неврологии.

«Ого», — просто прокомментировал доктор Бен Сондерс из Университета Миннесоты.

Это «удивительный документ, каталогизирующий разнообразие и распределение подтипов синапсов по всему мозгу мыши», — написал нейрогенетик д-р.Кевин Митчелл. Он «подчеркивает тот факт, что синапсы являются ключевыми вычислительными элементами нервной системы».

Соединение Коннектом

Заинтересованность команды в создании «синаптома» — первого полного каталога синапсов в мозге мыши — возникла в результате гораздо более крупного проекта: коннектома.

Короче говоря, коннектом — это все нейронные связи внутри вас. Коннектом, проповеданный доктором Себастьяном Сыном в выступлении на TED, является биологической основой того, кто вы есть — ваших воспоминаний, личности и того, как вы рассуждаете и думаете.Захватите коннектом, и однажды ученые смогут реконструировать вас — это называется имитацией всего мозга.

Однако коннектом описывает только то, как нейроны функционально общаются друг с другом. Где в мозгу это физически закодировано?

Войдите в синапсы. Нейробиологам давно известно, что синапсы передают информацию между нейронами с помощью химических веществ и электричества. Также были намеки на то, что синапсы сильно различаются по содержанию белков, но традиционно это разнообразие в основном игнорировалось.До недавнего времени большинство ученых считали, что реальные вычисления происходят в теле нейрона — выпуклой части нейрона, от которой отходят ветви.

Авторы объяснили, что до сих пор не существовало способа взглянуть на морфологию и функцию синапсов всего мозга. Скорее, мы сосредоточились на нанесении на карту этих важных точек соединения на небольших территориях.

«Сопоставление синаптомов можно использовать, чтобы спросить, связано ли пространственное распределение [различающихся] синапсов с архитектурой коннектома», — рассуждали ученые.

И если так, у будущих эмуляторов мозга, возможно, наконец-то будет что-то твердое, за что можно ухватиться.

СИНХРОНИЗАЦИЯ

Для создания синаптома мыши авторы разработали конвейер, который они назвали SYNMAP. Они начали с генетически модифицированных мышей, у которых синапсы светятся разными цветами. Каждый синапс битком набит разными белками, из которых — оставайтесь со мной — PSD-95 и SAP102 являются двумя наиболее известными членами. Авторы добавили к ним светящиеся белки, которые, по сути, действовали как факелы, освещая каждый синапс в мозге.

Команда первой биоинженерии создала мышь со светящимися синапсами под флуоресцентным светом.

Затем они кропотливо разрезали мозг на срезы, использовали микроскоп для получения изображений синапсов в различных областях мозга и снова собрали фотографии вместе.

Изображение синапсов для неподготовленного глаза похоже на плотно упакованную звездную карту. Категоризация каждого синапса выходит за рамки возможностей (и затрат времени) любого человека-исследователя, поэтому команда воспользовалась преимуществами новых методов классификации машинного обучения и разработала алгоритм, который может анализировать эти данные — более 10 терабайт — автоматически, без участия человека.

Физический коннектом

Сразу же команду поразили «изысканные узоры» светящихся синапсов. Один из меченых белков — PSD-95 — по-видимому, зависает в более внешних частях мозга, где выполняются более высокие когнитивные функции. Хотя есть совпадения, другой светящийся белок предпочел более внутренние области мозга.

Изображения под микроскопом, показывающие два светящихся белка синапса, PSD-95 и SAP102, на срезах мозга.

Когда они присмотрелись, то обнаружили, что два светящихся белка представляют разные наборы синапсов, объяснил автор.Каждая область мозга имеет характерную «сигнатуру синаптома». Подобно отпечаткам пальцев, которые различаются по форме и размеру, различные области мозга, по-видимому, также содержат синапсы, различающиеся по составу, размеру и количеству белков.

Используя собственный алгоритм машинного обучения, команда разделила синапсы на 37 подтипов. Примечательно, что области мозга, связанные с более высокими способностями к рассуждению и мышлению, также содержали самую разнообразную популяцию синапсов, тогда как «области мозга рептилий», такие как ствол мозга, были более однородными по подтипу синапсов.

График поперечного сечения мозга, показывающий некоторые из наиболее часто встречающихся подтипов синапсов в каждой области. Каждый цвет представляет другой подтип синапса. «Вставка 4» выделяет гиппокамп.

Почему?

Чтобы увидеть, помогает ли разнообразие синапсов в обработке информации, команда использовала компьютерное моделирование, чтобы увидеть, как синапсы будут реагировать на общие электрические паттерны в гиппокампе — области в форме морского конька, которая имеет решающее значение для обучения и памяти. Гиппокамп был одной из областей, которые продемонстрировали удивительное разнообразие подтипов синапсов, каждый из которых поразительным образом распространился по структуре мозга.

Примечательно, что каждый тип обработки электрической информации транслируется в уникальную карту синаптомов — изменить вход, изменить синаптом.

Это говорит о том, что мозг может обрабатывать множественную электрическую информацию, используя одну и ту же область мозга, потому что задействуются разные синаптомы.

Команда обнаружила аналогичные результаты, когда использовала электрические схемы, записанные на мышах, пытаясь выбрать один из трех вариантов награды. Когда выбор был правильным или неправильным, загорались разные синаптомы.Подобно карте внутренних мыслей, синаптомы рисовали яркую картину того, о чем думала мышь, когда делала свой выбор.

Каждое поведение активирует определенный синаптом. Каждый синаптом похож на уникальный отпечаток мыслительного процесса.

Перепрограммирование синаптомов

Подобно компьютерному коду, синаптом, кажется, лежит в основе результатов вычислений — решения или мысли. Так что, если код напортачил?

Психиатрические заболевания часто имеют генетические причины, влияющие на белки синапсов.Используя мышей, у которых наблюдаются симптомы, похожие на шизофрению или аутизм, команда составила карту их синаптомов и обнаружила кардинальные изменения в том, как различные подтипы синапсов мозга структурированы и связаны.

Например, в ответ на определенные нормальные электрические паттерны мозга некоторые карты синаптомов проявлялись лишь слабо, тогда как другие становились аномально сильными у мутантных мышей.

Мутации могут изменить синаптом и потенциально привести к психическим расстройствам.

Похоже, что некоторые психические заболевания «перепрограммируют» синаптом, заключили авторы.Более сильные или новые карты синаптомов могут быть причиной того, что пациенты с шизофренией испытывают бред и галлюцинации.

Так ты твой синаптом?

Возможно. Суть вас — воспоминания, образы мышления — кажется, запечатлена в том, как различные синапсы активируются в ответ на ввод. Подобно отпечатку пальца для воспоминаний и решений, синаптомы затем могут быть «прочитаны», чтобы расшифровать эту мысль.

Но, как признают авторы, исследование — это только начало. Наряду с бумагой команда запустила инструмент Synaptome Explorer, чтобы помочь нейробиологам дополнительно проанализировать сложные связи между синапсами и вами.

«Эта карта открывает множество новых возможностей для исследований, которые должны изменить наше понимание поведения и болезней мозга», — сказал Грант.

Изображения предоставлены: производные от Fei Zhu et al. / Эдинбургский университет / CC BY 4.0

Ученые открыли уникальный метод визуализации белков синапсов

Исследователи из США разработали новый способ четкого изображения белков, расположенных в синапсах, который, как они надеются, облегчит будущее лечение заболеваний, связанных с заблокированной экспрессией генов.

Наш мозг содержит миллионы синапсов — соединений, передающих сообщения от нейрона к нейрону. В этих синапсах находятся сотни различных белков, и дисфункция этих белков может привести к таким состояниям, как шизофрения и аутизм.

Исследователи из Массачусетского технологического института и Института Броуда в Гарварде и Массачусетском технологическом институте разработали новый способ быстрого получения изображений этих синаптических белков с высоким разрешением. Используя флуоресцентные зонды нуклеиновых кислот, они могут маркировать и отображать неограниченное количество различных белков. Они продемонстрировали эту технику в новом исследовании, в котором они визуализировали 12 белков в клеточных образцах, содержащих тысячи синапсов.

«Мультиплексная визуализация важна, потому что существует большая вариабельность между синапсами и клетками даже в пределах одного мозга», — говорит Марк Бат , доцент кафедры биологической инженерии Массачусетского технологического института. «Вам действительно нужно одновременно смотреть на белки в образце, чтобы понять, как выглядят субпопуляции разных синапсов, обнаружить новые типы синапсов и понять, как на них влияют генетические вариации.”

Исследователи планируют использовать эту технику для изучения того, что происходит с синапсами, когда они блокируют экспрессию генов, связанных с конкретными заболеваниями, с целью разработки методов лечения, чтобы обратить эти эффекты вспять.

Использование ДНК для визуализации белков синапсов

Синаптические белки выполняют множество функций. Многие из них помогают формировать синаптические каркасы, которые участвуют в секреции нейротрансмиттеров и обработке входящих сигналов. Хотя синапсы содержат сотни этих белков, обычная флуоресцентная микроскопия ограничивается визуализацией не более четырех белков за раз.

Чтобы увеличить это число, команда MIT разработала новую технику, основанную на существующем методе под названием DNA PAINT. Используя этот метод, первоначально разработанный Ральфом Юнгманном из Института биохимии Макса Планка, исследователи маркируют белки или другие интересующие молекулы с помощью зонда ДНК-антитело. Затем они визуализируют каждый белок, доставляя флуоресцентный «олиго» ДНК, который связывается с зондами ДНК-антитела.

Нити ДНК по своей природе обладают низким сродством друг к другу, поэтому они периодически связываются и развязываются, создавая мигающую флуоресценцию, которую можно визуализировать с помощью микроскопии сверхвысокого разрешения.Однако визуализация каждого белка занимает около получаса, что делает его непрактичным для визуализации многих белков в большом образце.

Bathe и его коллеги решили создать более быстрый метод, который позволил бы им анализировать огромное количество образцов за короткий период времени. Чтобы добиться этого, они изменили зонд для визуализации ДНК-красителя, чтобы он более плотно связывался с ДНК-антителом, используя заблокированные нуклеиновые кислоты. Это дает гораздо более яркий сигнал, что способствует более быстрой визуализации, но с немного меньшим разрешением.

«Когда мы наносим 12 или 15 цветов на одну лунку нейронов, весь эксперимент занимает час, по сравнению с ночным временем для эквивалента сверхвысокого разрешения», — говорит Bathe .

Исследователи использовали эту технику, чтобы пометить 12 различных белков, обнаруженных в синапсе, включая белки каркаса, белки, связанные с цитоскелетом, и белки, которые, как известно, маркируют возбуждающие или тормозящие синапсы. Один из белков, на который они смотрели, — это shank3, белок каркаса, который связывают как с аутизмом, так и с шизофренией.

Анализируя уровни белков в тысячах нейронов, исследователи смогли определить группы белков, которые имеют тенденцию ассоциироваться друг с другом чаще, чем другие, и узнать, как разные синапсы различаются в содержащихся в них белках. Такая информация может быть использована для классификации синапсов на подтипы, которые могут помочь раскрыть их функции.

«Тормозящие и возбуждающие — это канонические типы синапсов, но предполагается, что существует множество различных подтипов синапсов, без какого-либо реального консенсуса относительно того, что это такое», — говорит Bathe .

Понимание болезни

Исследователи также показали, что они могут измерять изменения в уровнях синаптического белка, которые происходят после обработки нейронов соединением под названием тетродотоксин (ТТХ), которое укрепляет синаптические связи.

«Используя обычную иммунофлуоресценцию, вы обычно можете извлекать информацию из трех или четырех мишеней в одном образце, но с помощью нашей методики мы смогли увеличить это число до 12 различных целей в одном образце.Мы применили этот метод для изучения синаптического ремоделирования, которое происходит после лечения ТТХ, и наши результаты подтвердили предыдущую работу, которая показала скоординированную активацию синаптических белков после лечения ТТХ », — говорит Эрик Дэниэлсон , старший постдок MIT, который является автором изучение.

В настоящее время исследователи используют эту технику, называемую PRISM, для изучения того, как на структуру и состав синапсов влияет отключение генов, связанных с различными заболеваниями.Секвенирование геномов людей с такими расстройствами, как аутизм и шизофрения, выявило сотни связанных с заболеванием генетических вариантов, и для большинства из этих вариантов ученые не имеют представления о том, как они способствуют развитию болезни.

«Понимание того, как генетические вариации влияют на развитие нейронов в головном мозге, их синаптическую структуру и функции, является огромной проблемой для нейробиологии и понимания того, как возникают эти заболевания», — говорит Bathe .

Подробная информация об исследовании была опубликована в Nature Communications.

Теперь ЭТО Синапс

Каждый раз, когда я читаю о синапсе, важнейшем соединении двух нейронов, мне в голову приходит рисунок выше. Он показывает суть того, как работает синапс: электрический импульс входит в ячейку слева и активирует эти маленькие синие шарики, называемые пузырьками, для высвобождения их химического содержимого, называемого нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры выходят в пространство между клетками, называемое расщелиной, и активируют синие прямоугольники, называемые ионными каналами.Каналы запускают ячейку справа, чтобы запустить свой собственный электрический импульс или потенциал действия, и это сообщение переходит к следующей ячейке. Довольно аккуратно. Наш мозг полон триллионов синапсов, каждый из которых способен преобразовывать электрический сигнал в химический и обратно.

Мой рисунок концептуально полезен для понимания многих нейробиологических исследований. Это помогло мне, например, визуализировать, как исследователи записывают сообщения клеток мозга, и как синапс играет роль в нарушениях развития, и как схемы активации всех этих синапсов обеспечивают наш мозг сложной схемой кодирования.

Обратной стороной мультипликационного синапса является то, что он производит ложное впечатление. Создается впечатление, что синапс прост и понятен, хотя на самом деле это в основном сбивает с толку. О его сложности мне напомнило исследование, опубликованное в сегодняшнем выпуске Science . Исследователи в Германии использовали ряд методов, включая вестерн-блоттинг, масс-спектрометрию, электронную микроскопию и флуоресцентную микроскопию сверхвысокого разрешения, чтобы создать трехмерную модель типичного синапса в мозге взрослой крысы.На видео ниже вы увидите, что их новая модель не очень похожа на мой рисунок:

Чтобы получить максимальную отдачу от видео, щелкните белые стрелки в правом нижнем углу, чтобы развернуть его на весь экран.На видео показан синаптический бутон, который является левой частью моего мультфильма. Светящаяся красная «активная зона» внизу — это место, где нейромедиаторы сбрасываются в расщелину. Ближе к концу видео вы можете увидеть крупный план пузырька, который высвобождает свое содержимое, а затем перерабатывается клеткой.

Модель показывает около 300 000 отдельных белков, и помните — все они находятся в одном синапсе! На изображении ниже показано поперечное сечение бутона; каждый цвет соответствует разному типу белка.Активная зона — это снова светящаяся красная часть внизу.

Вильгельм и др., Science 2014

Чаще всего нейробиологи (и, следовательно, научные писатели, освещающие нейробиологию) склонны сосредотачиваться на одном белке за раз.Например, я написал об этом зеленом парвальбумине, потому что в определенных нейронах белок, кажется, запускает высокочастотные мозговые волны, которые связаны с познанием. И этот красный SNAP-25 был связан с СДВГ, а желтый VDAC был предложен в качестве хорошей мишени для химиотерапевтических препаратов.

Единственный способ распутать эту сложную картину — сосредоточиться на отдельных ее компонентах, разбираясь по частям. Но в следующий раз, когда вы прочтете об одном из этих произведений, вспомните, как оно вписывается в целое, и будете поражены.

Synapse Mobility Enterprise Viewer | Мультиплатформенность, не занимающая занимаемое место,

Особенности решения:

Рендеринг на стороне сервера

Конструкция на стороне сервера имеет фундаментальное значение для защиты PHI. Поскольку приложение работает на сервере, нет необходимости переносить все исследование на рабочий стол или мобильное устройство.

Средство просмотра, не зависящее от браузера

Доступ к изображениям и отчетам напрямую через самые популярные веб-браузеры (IE, Chrome, Safari, Firefox) или запуск исследования EHR без загрузки кода или локального кэширования изображений.

FDA Class II 510 (k) диагностическая аккредитация

Synapse Mobility получил аккредитацию класса II (не MG), высочайшего качества стандартов, доступных FDA для веб-клиента, а также приложений для iOS и Android. Диагностическая аккредитация необходима, потому что она включает любое решение о лечении, принятое поставщиком.

Просмотр на нескольких мониторах

Опции для расширения изображений на несколько мониторов, чтобы максимально использовать возможности просмотра, и все это с помощью клиента веб-браузера, занимающего мало места.

Голосовое и видео сотрудничество

Обеспечивает безопасную совместную работу в режиме реального времени, соответствующую требованиям HIPAA, путем подключения радиологов, направляющих врачей, специалистов и пациентов для совместной работы в активном исследовании.

Мобильные измерения

Поддержка iOS для создания измерений на мобильных устройствах.

Совместное исследование

Надежная, настраиваемая на сайте функция общего доступа позволяет пользователям обмениваться исследованиями с другими корпоративными решениями, такими как системы обмена изображениями, образовательные инструменты и системы PACS для подразделений.

MPR, проекция максимальной интенсивности (MIP) и доступ к 3D

Мультипланарные, наклонные и изогнутые форматы на стороне сервера наборов данных КТ и МРТ позволяют врачу рассматривать анатомические структуры с разных сторон. Объемный 3D-рендеринг дополняет расширенные функции просмотра и обработки, реализованные в полностью защищенной мобильной или настольной среде.

Данные не в формате DICOM

Просмотр изображений и видео в форматах, отличных от DICOM (JPG, PNG, TIFF, MP4, MPG, AVI, PDF и т. Д.)) из ВАЦ в их собственных форматах, что предотвращает задержки производительности из-за переноса исследований для просмотра.

Объединенный поиск данных

Подключите все архивы корпоративной визуализации, чтобы предоставить врачам полную информацию о пациентах в едином представлении из каждого отделения.

.

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *