image

Нейробиологи из Гарвардского института стволовых клеток в своей новой работе показали, что сети связей между нейронами в мозгу могут перестраиваться в результате изменения ролей отдельных нейронов. Эти же учёные ранее доказали, что нейроны способны «перепрограммироваться» и менять свою роль – это открытие изменило представление науки о работе клеток мозга.

«В нашей работе мы показали, что во-первых, нейроны в мозгу могут радикально менять свой тип с одного на другой,- говорит Паола Арлотта [Paola Arlotta], профессор в области стволовых клеток и регенеративной биологии. – А во-вторых, соседние нейроны способны воспринимать изменение роли клеток и адаптировать свои коммуникации к их новой роли».

Вообще, «перепрограммирование» клеток организма было продемонстрировано ещё в 2008 году – тогда гарвардские биологи смогли заставить экзокринные клетки поджелудочной железы превратиться в бета-клетки, производящие гормон инсулин.

А в предыдущей работе от 2013 года гарвардские исследователи опровергли общепринятое мнение, согласно которому нейроны, взявшие на себя какую-либо функцию, никогда больше её не меняют. Выяснилось, что и нейроны также могут меняться: учёные под руководством профессора Арлотты «превратили» клетки мозолистого тела в корково-спинномозговые. Именно такие клетки погибают во время развития у человека бокового амиотрофического склероза – той самой болезни, от которой страдает Стивен Хокинг.

Примечательно, что изменение роли клеток мозга было продемонстрировано не в пробирке, а в мозгу живых мышей. Подопытные мыши были достаточно молодыми, так что пока неизвестно, сработает ли этот трюк у взрослых и пожилых организмов.

В новой работе показано, что возможности клеток по смене «поля деятельности» не ограничиваются изменением работы одиночных нейронов. Вся сеть синаптически связанных с ними нейронов перестраивается и начинает работать по-новому. Это открывает путь к лучшему пониманию того, как нейроны выбирают своих синаптических партнёров, и к разработке новых способов борьбы с нейрологическими заболеваниями, вплоть до шизофрении и аутизма.

Комментарии (5)


  1. Artystarty
    18.11.2015 11:33
    +3

    Изменение типа и функциональности нейронов, а также связей между ними, называется нейропластичностью. Об этом было известно и раньше. Например, в 2007 году Норман Дойдж опубликовал книгу "The Brain That Changes Itself", в русской редакции издание было в 2010 под названием «Пластичность мозга». В книге на основе множества примеров подтверждается мысль о том, что функциональность нейронов скорее универсальна, чем специализирована. В общем, получается, что о нейропластичности учёным известно давно, и факт её существования скорее не открытие, а подтверждение уже известной информации.


    1. Godless
      18.11.2015 13:26
      +1

      Я правильно понимаю, что рабочих алгоритмов для таких сетей пока нет?
      Ну и уж тем более библиотек?


      1. Artystarty
        18.11.2015 16:59

        В каком месте здесь про искусственные модели говорится?


      1. kraidiky
        19.11.2015 00:20

        Ну готовых то точно нет. Я вообще счётное количество раз слышал про сети, способные хотя бы в малой степени перестраиваться.
        Энтузиастами в гаражах такая работа в эту сторону безусловно ведётся и наверняка очень многими. Мои сети, например, совсем чуть-чуть, но пластичны.

        to: Artystarty Одно дело наблюдать что явление в чрезвычайно сложной системе реализуется, совсем другое дело показать на микроуровне элементы, которые это явление реализуют. Немного утрируя, все знают, что гравитация в макромире есть, но совсем другое — обнаружить бозон Хиггса, который это взаимодействие обеспечивает на микроуровне.


        1. Artystarty
          19.11.2015 12:51

          При всём уважении к разработчикам машинного интеллекта, в статье речь о регенеративных функциях головного мозга человека. Вряд ли понадобится создавать систему, способную к самовосстановлению на физическом уровне. Проще заменить её на новую, как мы это обычно делаем. Есть такое утверждение: искусственная описательная модель (математическая, физическая или любая другая) будет неполноценна по отношению к естественному оригиналу по одной простой причине — непостижимой пока сложности последнего. Мы даже не знаем, чего мы об этом не знаем.