Химические языки нервных систем

Книга познавательная. Коллектив авторов настойчиво "протаптывает путь" к новой парадигме. Хочется пожелать успехов на тернистом пути.

Книга потрясающая для тех, кто действительно интересуется вопросом о том, как на самом деле работает мозг. Авторы книги пытаются показать сложность взаимодействия систем мозга и пытаются это все концентрировать. В конце предлагают разгые математические модели.

О книге я узнала благодаря небольшой статье о Дмитрии Антоновиче Сахарове – удивительном человеке. Он был учёным-нейробиологом, предложившим новую парадигму нейробиологии и одновременно с этим – поэтом и переводчиком, автором текстов песен. Прочитав аннтотацию, я заинтересовалась, да и само название почему-то зацепило. Увидев также строчки о том, что «книга рассчитана на широкий круг читателей: не только на специалистов-нейробиологов, но и на студентов биологических специализаций», я решила – надо читать. Итак, в целом, книга не слишком объёмная, но информативная. Не то чтобы это было лёгкое чтение, но по началу достаточно доступное. Так же очень порадовала структурированность текста, разбитость на пункты, там где это нужно. Довольно удобно как для ознакомления, так и для того, чтобы что-то подучить и запомнить лучше. Начинается книга с совсем простых и базовых вещей – анатомии нейрона, описания ионных каналов, синапсов. Всё это подаётся кратко и по существу, так что можно использовать эту книгу как учебник, тут не будет лишней информации, только необходимые ключевые и базовые сведения. После этих общих моментов начинаются более интересные главы. Например, глава о том, почему нейроны разные. И один из вопросов в ней : как глутамат стал нейротрансмиттером? Кажется, до этой книги мне никогда бы в голову не пришло задаться таким вопросом. То, чему нас учат, подают как сухие факты для запоминания. Информация о нейронах, нейромедиаторах – всё это кажется скучным, давно изученным. Но оказывается, если научиться задавать правильные вопросы, если решиться пойти чуть дальше, заглянуть в те времена, когда эти факты ещё не были фактами, то всё оказывается таким интересным. Чего только стоит гипотеза Л.Л Мороза о том, что изначально глутамат был сигналом о повреждении клетки.

... Поэтому неудивительно, что уже на самых ранних этапах эволюции появляются системы распознавания экстраклеточного глутаматного сигнала, а именно глутаматные рецепторы.

И как это странно, представить, что были времена когда привычные нам медиаторы были не медиаторами, а чем-то другим.

Почему мозг млекопитающих использует глутамат в качестве основного возбуждающего трансмиттера?

Отдельно стоит отметить главу «Нейротрансмиттеры и выбор поведения». Она не очень большая, но чрезвычайно интересная.

Нервная система очевидно, хорошо отличает разные концентрации и разные смеси физиологически активных веществ. А вот как из бесконечного множества разных смесей она выделяет некоторые пороговые области, позволяющие или заставляющие ее изменить своё состояние, до сих пор остаётся малоисследованным и непонятным.

И следующая глава о контекстно-зависимом выборе поведения и нейротрансмиттерах :

... мы привели достаточно данных, свидетельствующих о том, что повышение содержания определенного нейротрасмиттера может изменить поведение и выбор поведения целого организма, причем эти эффекты будут воспроизводимы у одного и того же вида, а иногда и в пределах крупных таксонов. Не таким ли образом управляется поведение и в естественных условиях, когда изменение секреции и содержания нейротрансмиттера в межклеточном пространстве происходит под влиянием каких-то естественных причин?

... С началом второй части книги, посвященной математическому моделированию, стало конечно гораздо тяжелее, так как у меня минимальные знания в этой области. И просто представить что такое есть математические модели нейронов для меня трудно. Но попробовать в этом разобраться – было интересным вызовом.

Хотя по большей части глубокие нейронные сети стали технологией и перешли в практическую плоскость, теоретические исследования не останавливаются. Исследователи поднимают фундаментальные вопросы о том, как применить искусственные нейронные сети к исследованию естественных нейронных сетей, как нейронные сети могут использоваться в нейронауках.

Если глубокое обучение – это ответ, то каков вопрос ?

Однако до понимания механизмов работы мозга с помощью искусственных нейронных сетей предстоит большой путь.

И вообще - какая математика нужна для описания мозга?

Вернёмся к приведенной выше иерархии уровней описания мозга. Мы видим, что непрерывные и дискретные модели описывают разные уровни его функционирования и принципиально не сопоставимы. В терминах непрерывных моделей можно с большей степенью точности описывать физико-химические свойства и процессы в нейронах и нейронных сетях: прохождение спайков по аксону, процессы, происходящие в синаптической щели, протекание ионов через мембрану и т.д. Однако многие из этих параметров несущественны для описания информационных процессов в нервных системах – подобно тому, как для понимания работы компьютера не обязательно знать физические процессы, происходящие в его элементах и схемах.

Но как я уже отметила, эта часть далась мне гораздо тяжелее и с появлением математических формул стало совсем сложно. Но я не жалею, что взялась за эту книгу, в ее теоретической части было очень много интересных мыслей и вопросов, так что надеюсь, пройдет время, и я смогу вернуться к ней и перечитать с большим пониманием происходящего.