Елементарні одиниці мозку

Головний мозок, мабуть, один з найменш вивчених об’єктів біології. І цьому є свої пояснення. Труднощі вивчення мозку полягають, зокрема, в тому, що система «дослідник – об’єкт» в даному випадку найбільш парадоксальна і складна, так як, вивчаючи, наприклад, мозок людини, ми в якійсь мірі намагаємося зрозуміти «самих себе». І, тим не менше, проблема вивчення системи з нервових клітин іменованих мозком, все більше займає вчених. Надійність, компактність, велика працездатність, здатність мозку до надзвичайно складної діяльності привертає до себе увагу фахівців різних областей знання. Отже, «Nosce te ipsum» («Пізнай себе»), вислів мудреців стародавнього світу, в наш час починає наближатися до реалізації.

Величезну роль у вивченні мозку грає кібернетика, яка дозволила підійти до вивчення мозку з позицій теорії управління і регулювання складних процесів. Кібернетика, зруйнувавши масу формальних бар’єрів, що відокремлюють одну область знань від іншої, і об’єднавши багато прийомів та методів, дозволила виявити нові шляхи дослідження нервової системи, використовувати при розгляді різних питань, пов’язаних з мозком, нову логіку, теорію автоматів, теорію інформації.

Значення кібернетики, однак, проявляється не тільки тоді, коли вчені, виявляючи закони переробки інформації, досліджують мозок на рівні «інформаційних процесів», воно проявляється і в тому випадку, коли увага дослідників зосереджується на окремих нервових клітинах.

Вже давно стала очевидною необхідність вивчення мозку «на різних рівнях». У цій статті ми зупинимося на одному з таких «рівнів», на роботі нервових клітин – нейронів. Що нового відомо про їхню діяльність? Як кібернетика допомагає в цьому дослідженні? На ці питання ми і спробуємо відповісти.

Співвідношення роботи нервової клітини і цілісного мозку аналогічно співвідношенню окремої радіолампи і лічильно-обчислювальної машини. Тому не можна, звичайно, сподіватися, що, досліджуючи тільки поодинокі клітини, можна зрозуміти всі таємниці роботи мозку. Але вивчення будови елементів необхідно для вирішення всього завдання.

Вже «примітивна», одноклітинна амеба має здатність сприймати роздратування і відповідати на ці роздратування руховими реакціями, утворюючи вирости протоплазми, так звані псевдоподії. Амеба здатна не тільки сприймати роздратування, а й аналізувати їх. Стежачи за поведінкою амеби, ми бачимо, що на навколишні умови вона реагує по-різному, в залежності від характеру цих умов: до одних вона байдужа, інші змушують її наближатися до себе, треті відштовхують, четверті надають на її рух гальмівний вплив – примушують її до спокою.

Ще більш цікавим і складним є поведінка одноклітинної тварини, відомої в повсякденному житті під назвою «інфузорії-туфельки». Вивченню «психології» цієї «туфельки», довжина якої ледь досягає 0,25 мм, присвячено чимало наукових досліджень. «Туфелька» чудово реагує на зміну температури води, в якій вона мешкає, розрізняє деякі хімічні речовини і навіть проявляє скромні здібності до навчання.

Але амеба і «туфелька» сприймають і аналізують подразнення всією своєю поверхнею, зовнішнім шаром протоплазми – ектоплазмою. У високоорганізованих же організмів для переробки інформації служать складним чином організовані нервові мережі, що складаються з 14 мільярдів клітин, – ось вони-то в своїй сукупності і забезпечують всі складні форми діяльності людини. При цьому кожен нейрон втрачає свою самостійність, він виконує свою власну елементарну функцію, яка є частиною цілої системи переробки інформації.

Але нейрон, на жаль, ще не елементарний пристрій. Його, мабуть, можна порівняти з атомом, який ще недавно був оголошений «елементарним», а зараз вважається «невичерпним».

Різноманітна і дивовижна форма нейронів. Тут і зірчасті, і корзинчаті, і пірамідні нейрони. Форма їх (як клітин, так і відростків) вражає своїми обрисами. Деревовидні відростки нейронів – дендрити – сприймають подразнення і служать «входом» нейрона. Вони утворюють в глибинах мозку і на його поверхні складні перемикання з іншими відростками нейронів – аксонів, які служать «виходом» нейронів. Кількість таких перемикань з аксона одного нейрона на тіло клітини іншого у пірамідного нейрона, наприклад, досягає декількох тисяч. Можете собі уявити кількість перемикань в усьому мозку, що налічує 14 мільярдів нейронів!

Інформація, закодована у вигляді електричних імпульсів (так говорить одна з гіпотез), надходить від розгалужень аксона одного нейрона до дендритів іншого, а потім потрапляє в тіло клітини. Нейрон, який прийняв інформацію, переробляє її і відсилає далі, або вона зберігається в системах пам’яті мозку.

Складна кухня переробки інформації в нейроні – відповідно складна і будова його. Світловий мікроскоп, вперше дозволив здивованому досліднику зрозуміти, що все живе складається з клітин, демонстрував нам клітку як порівняно просту функціональну одиницю, що складається з оболонки, ядра і мутнуватої протоплазми з різними включеннями. Розвиток електронної мікроскопії, що дозволив отримати збільшення в мільйон разів і більше, перевернув існуючі уявлення про примітивність будови клітини. Перед вченими постала впорядкована молекулярна організація клітини, пролили світло і на будову каламутної протоплазми і підняли завісу над найскладнішими біохімічними процесами, що протікають в хімічних фабриках клітини – так званих мітохондріях.

У тілі нейрона, обсяг якого досягає всього лише 0,001 мм, а вага – 0,00083 мг, містяться сотні тисяч хімічних речовин і тисячі ферментів-каталізаторів. Вони беруть участь в тисячах безперервних біохімічних реакціях.

Складні біохімічні реакції лежать в основі головної форми роботи мозку – переробки інформації. Забезпечуючи разом з іншими нейронами складні форми діяльності нервової системи, кожен нейрон вже сам по собі здатний до досить складної переробки інформації.

Дізнатися про процеси, в яких нейрон приймає участь, «поговорити» з нейроном вдалося завдяки одній із сучасних методик – мікроелектродної техніці. Ця методика дозволяє налагодити двосторонній контакт експериментатора з нейроном, не завдаючи при цьому нейрону нанесення значної шкоди. Ось як виглядає один з варіантів експерименту. До нейрона, наприклад, зорової ділянки кори кролика підводиться металевий або скляний електрод діаметром від 0,5 до 2 мк – це «мікрофон», за допомогою якого нейрон «відповідає» на різні питання, які йому задає експериментатор. І це спілкування виходить тим змістовнішим, тим цікавішим, чим більше різноманітних питань встигає задати нейрону експериментатор. Але, на жаль, у експериментатора при цьому, як правило, не вистачає «ерудиції» – мало засобів в руках експериментатора для вивудження інформації з нейрона.

Пред’явлені кролику (власнику цікавялячого нас нейрона) світлові, звукові і тактильні подразники-питання не завжди в змозі спонукати нейрон до необхідної з ним розмови. І мистецтво експериментатора, його ерудиція якраз і проявляються в тому, як багато цікавих питань і комбінацій з них зуміє він задати нейрону.

З багатьма нейронами зуміли експериментатори налагодити контакт. Багато розмов було записано на магнітну стрічку і потім розібрано і вивчено. Часом робота над розбором таких розмов нагадує роботу лінгвістів над стародавніми, не прочитаними ще письменами. Тут також застосовуються і різні математичні методи обробки, і комп’ютерні обчислення, і маса інших прийомів, що дозволяють знайти логіку в поведінці нейрона, або, як кажуть вчені, виявити алгоритми такої поведінки.

Зараз робота над вивченням поведінки окремих нейронів в самому розпалі. Вже є навіть деяка класифікація нейронів, що дозволяє швидше знаходити серед маси нейронів «старих знайомих». Так, зараз добре відомі нейрони, які реагують тільки на включення або на вимикання подразника. Причому по відношенню до подразника нейрони діляться наступним чином. Є нейрони, які реагують тільки на цілком певний подразник, наприклад, на світло або звук. Але є нейрони, так звані мульти сенсорні, які реагують на цілий ряд подразників. Такі «балакучі» нейрони відповідають і на звукові, і на тактильні, і на больові, і на нюхові подразники.

Цікава наступна група нейронів – нейрони уваги. Ці клітини відповідають на подразник, підтримуючи розмову до тих пір, поки цей подразник містить в собі новизну. Нудного, монотонного співрозмовника такі нейрони поступово перестають помічати, перестають реагувати на його однотипні питання, тобто, якщо такому нейрону пред’являти постійно, наприклад, звукове клацання однієї і тієї ж гучності, то нейрон незабаром перестане на нього реагувати. Але варто нам трохи підвищити або знизити гучність клацання або пред’являти клацання на тлі підсвічування, як «увага» нейрона моментально загострюється і нейрон починає відповідати електричними імпульсами на цей новий питаючий подразник. Але втрачається новизна подразника – і він знову стає байдужим для нейрона.

Співробітницею кафедри вищої нервової діяльності О. С. Виноградовою був зареєстрований ще один дивно цікавий нейрон. Розмова з ним доставила багато приємних хвилин експериментатору. Цей нейрон починав відповідати щоразу, коли повз очі кролика в напрямку спереду назад починало повільно рухатися світло. Просування об’єкта в зворотному напрямку не порушувало цікавості у нейрона, і він мовчав.

Після 32 передавань такого подразника нейрон перестав на нього відповідати; подразник втратив новизну. Відповіді відновилися, коли в тому ж темпі і напрямку стала рухатися рука експериментатора. Але поступово і рух руки перестав цікавити нейрон, і його відповіді на цей подразник, як і в першому випадку, припинилися. Тоді одночасно з рухом руки стали обдувати мордочку тварини повітрям. Відповіді знову відновилися.

Реєстрація нейрона з таким «важким характером» – велика рідкість і велика вдача вченого. Вона доповнює наші відомості про типи нервових клітин. А знаючи їх типи, експериментатор в процесі роботи може створювати з них гіпотетичні нервові мережі. Ось що це означає. Поєднуючи в певній послідовності нейрони з різними властивостями, експериментатор отримає структури елементів, що виконують цілком певну, вже більш складну роботу, ніж робота кожного нейрона окремо. Такі схеми з нейронів потрібні експериментатору, бо їх подальша перевірка та вивчення дозволяють зрозуміти ступінь правильності розкритого явища, намітити подальші шляхи дослідження нервової системи. А тепер повернімося до взаємин теорії і експериментальних фактів.

Ми вже говорили про значення кібернетики для вивчення мозку. Виявилося, що описані вище факти – реєстрація поведінки нейрона – набувають глибокий сенс з точки зору кібернетики. Теорія інформації дозволяє зрозуміти, як найкращим чином можна записати і передати інформацію за допомогою різних кодів, скільки символів буде потрібно для запису, як передати повідомлення найбільш економним чином, без спотворення і без втрати інформації.

У технічних системах одна і та ж інформація, наприклад, знімок поверхні Місяця, може бути закодована за допомогою радіохвиль, записана на магнітну стрічку, а потім відтворена у вигляді зорового зображення.

Такі ж явища відбуваються і в мозку. На сітківку ока падає зорове зображення, потім воно як би перекодовується і передається по нервових волокнах у вигляді комплексу нервових імпульсів – сигналів, в корі великих півкуль з отриманих сигналів знову відновлюється зоровий образ.

Як же найбільш економно передати інформацію, щоб не завантажувати надмірно великої кількості нервових волокон? Теорія інформації пропонує ряд способів, які широко використовуються в техніці. Це, наприклад, метод «передбачення» і «укрупнення». Повне наукове пояснення цих методів вимагає застосування математичного апарату, що важко в цій статті. Тому ми постараємося пояснити сутність методів на декількох прикладах.

Припустимо, джерело повідомлення являє собою постійне, незмінне зображення або суму постійних сигналів. Так ось, виявилося, що немає необхідності весь час завантажувати канал зв’язку передачею символів цього зображення. Більш економно один раз передати зображення, а потім припинити його передачу. Замість цього можна передати сигнал в момент, коли зображення зникне або зміниться.

Якщо, наприклад, на екрані монітору з’являється серія послідовних зображень, то кожне наступне зображення буде лише незначно відрізнятися від попереднього. У цьому випадку вигідніше не передавати кожен раз все зображення знову, а передавати тільки інформацію про ті зміни, які відбулися на екрані в порівнянні з тим, що було передано раніше. В цьому випадку канали зв’язку будуть завантажені значно менше, і по ним можна буде передати значно більше інформації, що дуже важливо!

Далі. Коли по каналу зв’язку передається зображення одноколірних, однотонних фігур, то можна передати тільки контури фігури і надіслати інформацію про те, що всередині фігури колір її однорідний.

Але і це не все. Припустимо, що по каналу зв’язку часто надходять однакові повідомлення. У цьому випадку зручно ціле повідомлення позначити одним символом; а в приймальному пристрої мати картину готових текстів повідомлень. Коли приходить символ, по ньому відшукується стандартне повідомлення.

Цей же принцип може бути застосований при передачі складних зображень, в яких є стандартні частини. Їх можна позначити символом і передати цей символ замість стандартної ділянки зображення. А в сприймаючому пристрої здійснюється розшифровка вхідних символів і відтворюється реальне зображення. Звичайно, економія в передачі вимагає ускладнення в устрої декодуючого механізму, тобто відновлює по символам початкове цілісне зображення.

Вчені В. Д. Глезер і І. І. Цуккерман провели велику роботу з аналізу діяльності мозку з точки зору теорії інформації. Описані на початку статті факти про роботу нервових клітин показують, що мозок використовує прийоми більш економної передачі інформації, про які говорилося вище. Справді, вдається знайти нервову клітину, яка реагує тільки на появу і зникнення сигналу. Ця клітина, мабуть, бере участь в передачі по каналах зв’язку символу про зміну зображення і не бере участі в передачі самого зображення. Інші нервові клітини беруть участь в передачі символу по тій чи іншій частині зображення або передають напрям руху. Мабуть, саме тому нейрон кролика збуджувався тільки тоді, коли перед оком тварини виникала певна частина зображення або ж відбувався певний рух.

Цікаво, коли фізіолог Едріан вперше виявив, що деякі клітини мозку реагують тільки на включення сигналів, він зробив висновок, що в основі цього явища лежить властивість самої нервової клітини – адаптація (інакше – пристосування до умов). Така властивість залежить від фізіологічних особливостей тільки цієї клітини.

Але ось почали виявлятися нові факти. І стало вже зовсім неясно, чому одні нервові клітини не можуть постійно передавати збудження, а інші можуть. Від вчених вислизав загальний зміст явища.

І тільки кібернетика дозволяє зрозуміти роль цього явища в сприйнятті і передачі інформації. Описані факти не просто відображають властивості даної клітини, а являють собою проміжний результат роботи складних механізмів, переробних інформацію. Клітина – лише одна з ланок цього механізму. Наведені тут досліди вже тому дуже важливі, що вони показують, що мозок працює саме за описаними вище кібернетичним принципам, а не шляхом автоматичної передачі всіх сигналів: окремі нервові клітини, які є частиною складної системи кодування і передачі інформації, передають тільки окремі символи, що відображають цілі великі ділянки образу, а вже мозок в цілому сприймає весь образ.

Узагальнюючи ці факти і розглядаючи їх з точки зору кібернетичної теорії, вчені сподіваються розшифрувати всю структуру пристрою, який кодує і передає інформацію в нервовій системі. Звичайно, найцікавіше – це з’ясувати, як влаштований декодуючий, механізм мозку. Однак питання це куди складніше, ніж проблема вивчення систем, що передають інформацію. А на шляху вирішення і тієї й іншої задачі стоїть чимало труднощів і неясностей.

Наприклад, таке важливе питання: чи є здатність вловлювати напрямок руху, відрізняти повторювані сигнали від одиночного і т. д. властивістю окремих клітин мозку, або ж ці клітини – тільки елементи провідної системи зв’язку, а саме властивість враховувати напрямок, повторюваність сигналів і т. д. належить цілій системі клітин, з якої даний сигнал вже передається на інші елементи, що використовуються для передачі інформації? Іншими словами, чи визначається факт порушення того чи іншого нейрона (яке вчені виявляють за допомогою мікроелектрода) властивістю самої нервової клітини або ж того місця, яке дана клітина займає в нервовій мережі?

Справа в тому, що при складних формах роботи мозку клітини працюють приблизно так само, як елементи кібернетичних машин. Вони включаються на соті частки секунди в найскладніших комбінаціях. Такі явища дуже важко вловити за допомогою електрофізіологічних методів. Значно простіше досліджувати клітини, які беруть участь у передачі інформації по каналах зв’язку (системам провідних шляхів мозку). Вони включаються більш постійно і на довгий час.

Як же підійти до аналізу більш складних явищ в роботі мозку? Для цього застосовується метод «обходу з тилу». Знову-таки на підставі теорії кібернетики експериментатор створює гіпотезу про те, як можуть працювати ті чи інші складні механізми головного мозку, наприклад, механізми декодування інформації (для цього необхідні всі ті відомості про теорію інформації, про які вже йшлося, а також відомості з інших відділів кібернетики). Після цього фізіологічні дослідження проводяться в плані підтвердження або спростування вже створеної гіпотези.

На основі такої гіпотези експериментатор починає вже більш серйозно розмовляти з нервовою клітиною. Він задає їй вже не тільки прості питання, але змушує відповідати на питання такого типу: «Чи справедливо моє уявлення про механізми роботи мозку?» Нервова клітина відповідає в основному односкладово: «так» або «ні». Однак якщо їй продумано задати питання, то і така відповідь може грати вирішальне значення.

Для того, щоб проводити подібні дослідження, недостатньо знати тільки, як працює нервова клітина. Потрібно знати і принципи організації структури і схеми з’єднання нервових клітин (нервових мереж). Так само як і при аналізі роботи кібернетичних машин недостатньо знати тільки пристрій радіолампи. Вирішити цю проблему допомагає теорія нервових мереж.

Автор: А. Напалков, А. Туров.