Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть - Себастьян Сеунг

…нейроны одного типа, как правило, ведут себя сходным образом… К примеру, когда нейробиологи пропускают электрический ток через ингибирующий нейрон неокортекса, он может долгое время стабильно генерировать импульсы (Connors и Gutnick, 1990). Но если таким же образом стимулировать пирамидальный нейрон, после первых нескольких пиков он умолкает, словно утомившись.

А создав модели для всех нейронных типов… Синапсы тоже надо будет разбить на типы. Здесь я следую допущению, что в типах нейронов уже заложена вся информация о типах синапсов. Согласно принципу Дейла, нейрон выделяет один и тот же нейротрансмиттер (или набор нейротрансмиттеров) во всех синапсах, которые он создает с другими нейронами. Вот почему все исходящие синапсы пирамидального нейрона вырабатывают глутамат. Существует множество разновидностей молекул, служащих рецепторами глутамата, и конкретная разновидность, присутствующая в данном синапсе, зависит от типа, к которому относится нейрон-приемник. Иными словами, тип синапса определяется типами нейронов, которые он соединяет. Если же окажется, что это не так, тогда в коннектомы придется отдельно включать информацию о типах синапсов – в дополнение к сведениям о типах нейронов.

…имитации миллионов ионных каналов нейрона. Эту числовую оценку дают Michael Hausser и Arnd Roth. Многоячеечные модели описывают совокупное поведение больших групп каналов. Сходным образом социологи следят за процентом избирателей, поддерживающих того или иного кандидата. Каждая ячейка модели представляет какую-то часть мембраны нейрона, содержащую множество групп ионных каналов, причем каждая группа соответствует определенному типу каналов. Следовательно, если модель нейрона разбить на сотню ячеек и если существует десять типов ионных каналов, то в модели будет тысяча переменных, описывающих состояния ионных каналов. Количество переменных может показаться огромным, но оно все-таки значительно меньше общего числа ионных каналов в нейроне.

…многоячеечных модельных нейронов… Многоячеечные модели незаменимы, когда разные части нейрона функционируют независимо друг от друга. Например, дендриты отдельной звездчатой амакриновой клетки сетчатки обнаруживают многочисленные направления движения, воспринимаемого зрением, и посылают различные сигналы другим нейронам (Euler, Detwiler, Denk, 2002).

Маркрам следует в этом правилу Питерса… В общей виде это правило впервые изложили в работе: Braitenberg, Schüz (1998). Его назвали в честь Алана Питерса, который сформулировал частный случай этого правила.

…для C. elegans это сделать труднее, чем для мышиных или даже человеческих нейронов. Lockery, Goodman, 2009.

Уникальную информацию о данной личности по-прежнему будет нести ее коннектом. Будем реалистами: свойства каждого нейронного типа, вероятно, окажутся несколько различными у разных людей, даже если речь идет о нормальных людях. Эти вариации можно будет предсказывать по их геномам. И тогда нам придется заключить: «Вы – это ваш коннектом плюс модели нейронных типов плюс ваш геном». Но геном, повторяю, содержит гораздо меньше информации, чем коннектом. Так что максима «Вы – это ваш коннектом» останется неплохим приближением к истине.

…три сотни нейронов разбиты на сотню типов… White et al., 1986.

…диффузия молекул нейротрансмиттера… Порой электрические цепи ведут себя не так, как их модели, компоненты которых взаимодействуют лишь при условии, что они соединены друг с другом проводами. В реальной цепи могут наблюдаться и взаимодействия, осуществляемые «по воздуху», а не только с помощью проводов. К примеру, один провод может создавать вокруг себя электромагнитное поле, которое «почувствует» соседний провод. Это явление называется «паразитной емкостью» и аналогично внесинаптическим взаимодействиям в мозгу. Такие отклонения реальности от модели иногда очень трудно выявить и учесть.

…понадобится определить местоположение и скорость каждого из атомов мозга… Здесь я умалчиваю о том, какую роль играют законы квантовой физики в функционировании мозга. Тегмарк (Tegmark, 2000) кое-что пишет об этой проблеме.

Ральф Меркл. Merkle, 1992. Некоторые из самых первых работ по коннектомике принадлежат перу адептов крионики и оцифровки сознания, хотя сам термин «коннектом» появился позже. В своей обзорной работе «Широкомасштабный анализ нейронных структур» (1989) Ральф Меркл рассматривает возможности электронной микроскопии. Он знает, что карту коннектома червя C. elegans уже построили, и рассуждает о том, нельзя ли создать такую же карту и для человеческого мозга.

1. Abeles, M. 1982. Local cortical circuits: An electrophysiological study. Berlin: Springer.

2. Aboitiz, F., A. B. Scheibel, R. S. Fisher, and E. Zaidel. 1992. Fibercomposition of the human corpus callosum. Brain Res earch, 598 (1–2): 143–153.

3. Abraham, Carolyn. 2002. Possessing genius: The bizarre odys sey of Einstein’s brain. New York: St. Martin’s Press.

4. Adee, S. 2009. Cat fight brews over cat brain. IEEE SpectrumTech Talk Blog.Nov. 23.

5. Agarwal, R., N. Singh, and D. Gupta. 2006. Is the patient braindead? Emergency Medicine Journal, 23 (1): e05.

6. Albertson, D. G., and J. N. Thomson. 1976. The pharynx of Caen orhabditis elegans. Philosophical Transactions of the Royal So cie ty of London, Series B, Biological Sciences, 275 (938): 299–325.

7. Amari, S. I. 1972. Learning patterns and pattern sequences byself-organizing nets of threshold elements. IEEE Transactions on Computers, 100 (21): 1197–1206.

8. Amit, D. J. 1989. Modeling brain function. Cambridge, Eng.: Cambridge University Press.

9. Amit, D. J., H. Gutfreund, and H. Sompolinsky. 1985. Spin-glass models of neural networks. Physical Review A, 32 (2): 1007.

10. Amunts, K., G. Schlaug, L. Jäncke, H. Steinmetz, A. Schleicher, A. Dabringhaus, and K. Zilles. 1997. Motor cortex and hand motor skills: Structural compliance in the human brain. Human Brain Mapping, 5 (3): 206–215.

11. Ananthanarayanan, R., S. K. Esser, H. D. Simon, and D. S. Modha. 2009. The cat is out of the bag: Cortical simulations with 109 neu rons, 1013 synapses. In Proceedings of the Conference on High Performance Computing Networking, Storage, and Ana lysis, p. 63. ACM.

12. Andersen, B. B., L. Korbo, and B. Pakkenberg. 1992. A quan titative study of the human cerebellum with unbiased stereological techniques. Journal of Comparative Neurology, 326 (4): 549.

13. Antonini, A., and M. P. Stryker. 1993. Development of indi vi du al geniculocortical arbors in cat striate cortex and effects of binoc ular impulse blockade. Journal of Neuroscience, 13 (8): 3549.

14. Antonini, A., and M. P. Stryker. 1996. Plasticity of geniculo cortical afferents following brief or prolonged monocular occlusion in the cat. Journal of Comparative Neurology, 369 (1): 64–82.