Кто такие нейронные штурмовики
Большая нейронная война: что на самом деле затевает Google
Неделю назад соцсети взорвались обсуждением новых смартфонов Pixel, представленных на презентации Google. Спорный дизайн, дорого, как же я буду купаться с ним в бассейне — тем для обсуждения хватало. Однако четвертого октября случилось еще кое-что, не менее важное, что исчерпывающе описывается словами CEO Google Сандара Пичая «In the long run, we’re evolving in computing from a ‘mobile-first’ to an ‘AI-first’ world». Говоря проще, Google/Alphabet меняет стратегию развития, и теперь во главе угла стоит не мобильный телефон, а Искусственный Интеллект, незримо стоящий за мобильником, поисковиком, умным домом и многим, многим другим.
Наиболее зримым примером ‘AI-first’ стал Ассистент Google, доступный пока что лишь для смартфонов Pixel. Причем на этом поприще компания выступает догоняющей, ведь и Apple со своей Siri и Microsoft с Cortana уже активно развивают и продвигают свои ИИ-ассистенты, причем Siri уже знает русский язык и дебютировала на настольной операционной системе MacOS Sierra.
Можно возразить, что сервис поиска Google Now тоже умеет много интересных штук, однако до полноценного помощника он, все-таки, не дотягивает. В Google это осознают, потому и решили ликвидировать отставание. Вовремя, ведь количество систем распознавания речи вот-вот перейдёт в качество, и этот поезд нельзя упустить. И как сейчас мы пользуемся мышью чаще, чем клавиатурой, так и в будущем перейдем к голосовому управлению компьютерами и смартфонами.
Но даже если оставить футурологию в стороне, сегодня Alphabet зарабатывает не на продаже смартфонов, а на продаже рекламы, приложений и контента. То есть, на нематериальных вещах. С этой точки зрения также крайне разумно усилить экосистему сервисов умным ассистентом, который знает о пользователе все, включая ответ на Самый Главный Вопрос — чего пользователь хочет на самом деле.
Но эта логика ведет нас к новому, интересному конфликту в индустрии. Поскольку впервые интересы самой Google, как разработчика операционной системы Android, сталкиваются с интересами всех сколько-нибудь значимых вендоров этого сегмента.
И если бы не Apple, эта дружная компания давно бы перессорилась друг с другом, полностью перевернув игру на скучном рынке смартфонов.
Шёпот нейронных сетей
Ставка на искусственный интеллект (или его имитацию) сыграет, если ИИ будет хорошо работать. Если Android-смартфон в самом деле начнет предугадывать ваши желания, а поисковик сформирует идеальную выдачу — вот тогда компания заборет заклятого конкурента из Купертино. Других-то супостатов уже не осталось — Windows Phone с песнями и плясками хороним каждый год, а остальных не видно даже на горизонте.
Идея запредельно крутая. Представьте, что за каждым продуктом Google стоит огромная база данных, сортированных по миллионам признаков, привязанная к учетным записям и в режиме реального времени реагирующая на любое действие пользователя. То есть, если юзер из Днепропетровска пишет «мороженое» в поисковой строке Chrome, ему сначала покажут ближайшие кафе. Причем, на первом месте будет заведение, где он обедал вчера, а кошачье кафе из выдачи уберут совсем — у юзера аллергия на шерсть. Вот что такое стратегия «AI-first».
Это действительно то, чего мы ждем от техники — чтобы она стала верным помощником в бытовых делах, сняв хотя бы часть интеллектуального бремени с наших собственных мозгов. И это достижимо, нейронные сети так могут.
Однако для этого машинный интеллект нужно кормить данными. Постоянно. Каждый день вливать в него цифровые отпечатки жизни миллионов пользователей, чтобы он смог отследить закономерности, типовые сценарии и исключения. И даже откуда брать данные известно — Google собирает их во всех своих сервисах. Причем собирает так, как не снилось пока что ни Microsoft, ни Apple. Может Alphabet/Google сейчас и отстает, но потенциал у компании огромный.
Пятнадцать вендоров на сундучок информации
И вот здесь мы упираемся в конфликт Google с большинством вендоров, которые постоянно норовят выпендриться и запилить альтернативу «родным» сервисам. Дело не исчерпывается одной лишь Samsung, которая дублирует все подряд. Ребята попроще, вроде той же Meizu, тоже имеют подобие Ассистента, а собственный браузер так и вовсе у каждого первого. Вендоров можно понять — им надо конкурировать друг с другом, предлагать что-то свое, чего нет у других. Но поймите и Google, которая создала для вендоров Android, а теперь не может накормить своего цифрового Франкенштейна.
В будущем Google будет пытаться надавить на партнеров. Мол, не раскачивайте лодку, ставьте наше ПО комплектом или идите лесом. Как вариант, может поменяться схема сотрудничества: Android станет платный или Google купит какую-нибудь компанию и будет искусственно создавать ей конкурентные преимущества. Ну как сейчас, когда сделанный HTC смартфон Pixel получит эксклюзивный доступ к телу ассистента. Собственно, полуживая HTC отлично подойдет на роль такого приобретения — запомните этот твит©!
И не похоже, что вендоры вот так запросто сдадут позиции, отказавшись от собственных разработок. Сразу за презентацией по рынку прокатилась еще одна новость: Samsung купила фирму, сделавшую перспективный голосовой ассистент Viv. До Viv эти ребята делали Apple Siri, а теперь прокачают Samsung по полной программе. Так что еще неизвестно, чей продукт окажется интереснее рядовому пользователю.
А раз надавить не получится, придется воевать. Если вы отказываетесь от «mobile-first» и ставите во главу угла «AI-first», значит деньги на этом этапе уже не главное. Важна идея. Искусственный интеллект требует данных, и он их получит любой ценой.
Как Тим Кук спасет коллективный Samsung
Хорошо рассуждать о космических кораблях, бороздящих просторы Большого театра, когда у тебя есть деньги. А когда их нет — уже не до фантазий. Что бы не провозглашали со сцены спикеры Alphabet, но компания зарабатывает на мобильном рынке очень хорошие деньги. И устраивать разборки во время регаты, пока рядом покачивает бортами яхта Apple, не очень-то разумно.
Пусть уж болтаются на поверхности со своими кастомизациями сервисов и приносят прибыль. К тому же, хотя Google и недополучает часть данных, охват аудитории при этом растет. А с ним и поток информации. Все лучше, чем безвозвратно отдать хотя бы маленький кусочек пирога Apple, от которой искусственный интеллект не получит вообще ничего.
Так что, если вы любите Android-смартфоны и хотите, чтобы на этом рынке по-прежнему цвели сто цветов, любите Apple. Пока Apple сильна, Google будет избегать резких движений. А если Акела из Купертино промахнется, народную любимицу Xiaomi запинают сапогами обратно в Китай, а потом примутся за Samsung. Потому что сложившаяся монополия на рынке — это всегда немножко безумие, а если руководство монополии еще и одержимо мессианством, так и вовсе святых вон выноси.
Для тех, кто хочет знать больше
Подписывайтесь на наш нескучный канал в Telegram, чтобы ничего не пропустить.
Нейропластичность: как заставить мозг лучше работать
Цепочки нейронов, нервных клеток мозга, отвечающих за передачу информации, регенерируются, как и ткани организма. Известны случаи, когда люди возвращались к привычной жизни после черепно-мозговых травм и инсульта. Доктор Селеста Кэмпбелл, нейропсихолог из Ветеранского медицинского центра в Вашингтоне, утверждает, что в результате взаимодействия с окружающей средой происходят физиологические изменения в головном мозге. Это и есть нейропластичность. Помимо нее существует концепция нейрогенеза, в соответствии с которой мозг может не только менять имеющиеся связи и создавать новые, но и выращивать нейроны.
С момента рождения и в течение всей жизни клетки реорганизуются в соответствии с потребностями человека, позволяя адаптироваться к происходящему. Мозг можно сравнить с компьютером, но последний работает на неизменных алгоритмах, которые требуют обновлений программного обеспечения. Процесс построения новых нейронных связей происходит постоянно, но если его стимулировать, то клетки будут обновляться быстрее, а способности — развиваться активнее.
Нейропластичность и психология
Эксперты по нейропластичности Кристофер А. Шоу и Джилл К. МакИчерн считают, что нейропластичность — это фундаментальный процесс, который описывает изменения нервной активности в мозге. Специалисты делят область исследований на две части: функциональную и структурную. Первая описывает изменения в синапсах (нейронах) за счет обучения и развития, вторая — силу связей между ними. Нейропластичность интересна не только химикам и нейробиологам, но также психологам, так как предполагает потенциальные возможности для изменений в обучении, поведении и настроении.
Если постоянно выполнять одни и те же действия, полагаясь на привычные реакции, то человек рискует начать жить «на автомате». Так работа превращается в рутину, а отношения с близкими и эмоциональное состояние переходят в застойный режим. Специалисты изучают возможности преодоления шаблонов мышления, потому что постоянная практика способна внести существенные изменения в структуру и функции мозга.
Учеба для нейронов
Без смены привычек и в отсутствие новых знаний человек использует малую часть нейронов. Нейробиолог Ричард Дэвидсон организовал Институт здорового мышления и совместно с его специалистами провел ряд исследований. Ученый считает, что люди способны целенаправленно создавать связи в мозге, помогающие стать счастливее. При этом у каждого из нас наиболее активны различные участки мозга. Например, в соответствии с исследованиями Дэвидсона, у оптимистов лучше развита определенная область префронтальной коры головного мозга. Нейробиолог указывает, что при помощи специальных упражнений можно справиться с болью, стрессом и депрессией, активируя нейронные связи, которые отвечают за ощущение радости.
Нейропластичность уникальна тем, что новые способности возникают почти мгновенно, но для устойчивости цепочек нейронов нужно минимум семь дней тренировок. Причем этого времени достаточно для человека любого возраста, хотя с годами скорость восприятия информации может снижаться. Ричард Дэвидсон считает, что достаточно потратить полчаса в день, чтобы научиться новому и закрепить эти знания. Когда человек сталкивается с задачей, которую раньше не приходилось решать, мозг активирует скрытые ресурсы. Таким упражнением может быть что угодно — от нового маршрута с работы домой до изучения иностранного языка.
Аэробика для мозга
Исследователь Лоренс Кац создал направление для тренировки мозга — нейробику. Эта практика помогает формировать новые, более эффективные связи для развития и самочувствия человека. В основе тренировок — смена шаблонов, которая затрагивает пять органов чувств. Упражнения можно выполнять без специальной подготовки, в любое время суток и в любом месте. Например, Кац советует начать день по-другому. Поставьте другую мелодию на будильник и заварите чай вместо кофе. Стойкую ассоциацию с запахом последнего можно перебить ароматами для дома и периодически менять их для обновления восприятия. Задействуйте тактильные ощущения и пространственную память в привычном месте: попробуйте позавтракать в тишине, если привыкли слушать музыку, или смотреть в окно, а не в монитор.
Если у вас насыщенный график и нет желания кардинально менять привычные вещи, Лоренс Кац предлагает посмотреть на них по-другому. На полке или столе рядом с вашим рабочим местом наверняка есть предметы, которые стоят там давно (календарь, статуэтка, фотография в рамке). Исследователь советует перевернуть их вверх ногами. Как это работает: при взгляде на вещь логическая часть мозга моментально обрабатывает информацию, а затем подключается абстрактное мышление. Если мозг определил предмет как знакомый, то ему не нужно активизировать мыслительный процесс: вещь становится «частью пейзажа» и человек не обращает на нее внимания. Непривычная картинка требует дополнительных нейронных ресурсов, подключает творческое правое полушарие и аналитику формы, сочетания цветов, качеств предмета. Такая реорганизация внесет эффект новизны и позволит сломать шаблон мышления.
Что еще можно сделать для мозга
Для полноценного восстановления мозгу нужны сон, правильное питание и спорт. По данным исследований, физическая активность влияет на настроение, самочувствие и познавательные способности. Можно начать с пеших прогулок, совместив их с поиском нового маршрута по системе «прокачки мозга» от Ричарда Дэвидсона.
Специалисты советуют применять различные техники для активизации нейропластичности. Например, на формирование новых нейронных связей позитивно влияют чтение, игра на музыкальных инструментах, путешествия и рукоделие, которое задействует мелкую моторику. Большинство этих тренировок считаются развлечениями, поэтому выбирайте занятия, которые доставляют вам удовольствие. Уже через неделю «тренировок» можно отметить изменения в восприятии, настроении и скорости мышления.
Мозг, общение нейронов и энергетическая эффективность
По всей видимости, в эволюции сформировались энергетически эффективные механизмы кодирования и передачи информации в мозге. Подпись: «Усердно пытаюсь минимизировать энергозатраты».
Автор
Редакторы
Статья на конкурс «био/мол/текст»: Клеточные процессы, обеспечивающие обмен информацией между нейронами, требуют много энергии. Высокое энергопотребление способствовало в ходе эволюции отбору наиболее эффективных механизмов кодирования и передачи информации. В этой статье вы узнаете о теоретическом подходе к изучению энергетики мозга, о его роли в исследованиях патологий, о том, какие нейроны более продвинуты, почему синапсам иногда выгодно не «срабатывать», а также, как они отбирают только нужную нейрону информацию.
Конкурс «био/мол/текст»-2017
Эта работа опубликована в номинации «Свободная тема» конкурса «био/мол/текст»-2017.
Генеральный спонсор конкурса — компания «Диаэм»: крупнейший поставщик оборудования, реагентов и расходных материалов для биологических исследований и производств.
Спонсором приза зрительских симпатий и партнером номинации «Биомедицина сегодня и завтра» выступила фирма «Инвитро».
Происхождение подхода
С середины ХХ века известно, что головной мозг потребляет значительную часть энергоресурсов всего организма: четверть всей глюкозы и ⅕ всего кислорода в случае высшего примата [1–5]. Это вдохновило Уильяма Леви и Роберта Бакстера из Массачусетского технологического института (США) на проведение теоретического анализа энергетической эффективности кодирования информации в биологических нейронных сетях (рис. 1) [6]. В основе исследования лежит следующая гипотеза. Поскольку энергопотребление мозга велико, ему выгодно иметь такие нейроны, которые работают наиболее эффективно — передают только полезную информацию и затрачивают при этом минимум энергии.
Это предположение оказалось справедливым: на простой модели нейронной сети авторы воспроизвели экспериментально измеренные значения некоторых параметров [6]. В частности, рассчитанная ими оптимальная частота генерации импульсов варьирует от 6 до 43 имп./с — почти так же, как и у нейронов основания гиппокампа. Их можно подразделить на две группы по частоте импульсации: медленные (
40 имп./с). При этом первая группа значительно превосходит по численности вторую [7]. Аналогичная картина наблюдается и в коре больших полушарий: медленных пирамидальных нейронов (
4—9 имп./с) в несколько раз больше, чем быстрых ингибиторных интернейронов (>100 имп./с) [8], [9]. Так, видимо, мозг «предпочитает» использовать поменьше быстрых и энергозатратных нейронов, чтобы те не израсходовали все ресурсы [6], [9–11].
Рисунок 1. Представлены два нейрона. В одном из них фиолетовым цветом окрашен пресинаптический белок синаптофизин. Другой нейрон полностью окрашен зеленым флуоресцентным белком. Мелкие светлые крапинки — синаптические контакты между нейронами [12]. Во вставке одна «крапинка» представлена ближе.
Группы нейронов, связанных между собой синапсами, называются нейронными сетями [13], [14]. Например, в коре больших полушарий пирамидальные нейроны и интернейроны образуют обширные сети. Слаженная «концертная» работа этих клеток обусловливает наши высшие когнитивные и другие способности. Аналогичные сети, только из других типов нейронов, распределены по всему мозгу, определенным образом связаны между собой и организуют работу всего органа.
Что такое интернейроны?
Нейроны центральной нервной системы разделяются на активирующие (образуют активирующие синапсы) и тормозящие (образуют тормозящие синапсы). Последние в значительной степени представлены интернейронами, или промежуточными нейронами. В коре больших полушарий и гиппокампе они ответственны за формирование гамма-ритмов мозга [15], которые обеспечивают слаженную, синхронную работу других нейронов. Это крайне важно для моторных функций, восприятия сенсорной информации, формирования памяти [9], [11].
Интернейроны отличаются способностью генерировать значительно более высокочастотные сигналы, чем другие нейроны. Они также содержат больше митохондрий, главных органелл энергетического метаболизма, «фабрик» по производству АТФ. Последние к тому же содержат большое количество белков цитохром-с оксидазы и цитохрома-с, являющихся ключевыми для метаболизма. Так, интернейроны являются крайне важными и, в то же время, энергозатратными клетками [8], [9], [11], [16].
Работа Леви и Бакстера [6] развивает концепцию «экономии импульсов» Горация Барлоу из Университета Калифорнии (США), который, кстати, является потомком Чарльза Дарвина [17]. Согласно ей, при развитии организма нейроны стремятся работать только с наиболее полезной информацией, фильтруя «лишние» импульсы, ненужную и избыточную информацию. Однако эта концепция не дает удовлетворительных результатов, так как не учитывает метаболические затраты, связанные с нейрональной активностью [6]. Расширенный подход Леви и Бакстера, в котором внимание уделено обоим факторам, оказался более плодотворным [6], [18–20]. И энергозатраты нейронов, и потребность в кодировании только полезной информации являются важными факторами, направляющими эволюцию мозга [6], [21–24]. Поэтому, чтобы лучше разобраться в том, как устроен мозг, стоит рассматривать обе эти характеристики: сколько нейрон передает полезной информации и сколько энергии при этом тратит.
За последнее время этот подход нашел множество подтверждений [10], [22], [24–26]. Он позволил по-новому взглянуть на устройство мозга на самых разных уровнях организации — от молекулярно-биофизического [20], [26] до органного [23]. Он помогает понять, каковы компромиссы между выполняемой функцией нейрона и ее энергетической ценой и в какой степени они выражены.
Как же работает этот подход?
Положим, у нас есть модель нейрона, описывающая его электрофизиологические свойства: потенциал действия (ПД) и постсинаптические потенциалы (ПСП) (об этих терминах — ниже). Мы хотим понять, эффективно ли он работает, не тратит ли неоправданно много энергии. Для этого нужно вычислить значения параметров модели (например, плотность каналов в мембране, скорость их открывания и закрывания), при которых: (а) достигается максимум отношения полезной информации к энергозатратам и в то же время (б) сохраняются реалистичные характеристики передаваемых сигналов [6], [19].
Поиск оптимума
Эти «оптимальные» значения параметров затем нужно сравнить с измеренными экспериментально и определить, насколько они отличаются. Общая картина отличий укажет на степень оптимизации данного нейрона в целом: насколько реальные, измеренные экспериментально, значения параметров совпадают с рассчитанными. Чем слабее выражены отличия, тем нейрон более близок к оптимуму и работает энергетически более эффективно, оптимально. С другой стороны, сопоставление конкретных параметров покажет, в каком конкретно качестве этот нейрон близок к «идеалу».
Далее, в контексте энергетической эффективности нейронов рассмотрены два процесса, на которых основано кодирование и передача информации в мозге. Это нервный импульс, или потенциал действия, благодаря которому информация может быть отправлена «адресату» на определенное расстояние (от микрометров до полутора метров) и синаптическая передача, лежащая в основе собственно передачи сигнала от одного нейрона на другой.
Потенциал действия
Потенциал действия (ПД) — сигнал, которые отправляют друг другу нейроны. ПД бывают разные: быстрые и медленные, малые и большие [28]. Зачастую они организованы в длинные последовательности (как буквы в слова), либо в короткие высокочастотные «пачки» (рис. 2).
Большое разнообразие сигналов обусловлено огромным количеством комбинаций разных типов ионных каналов, синаптических контактов, а также морфологией нейронов [28], [29]. Поскольку в основе сигнальных процессов нейрона лежат ионные токи, стоит ожидать, что разные ПД требуют различных энергозатрат [20], [27], [30].
Что такое потенциал действия?
ПД — это относительно сильное по амплитуде скачкообразное изменение мембранного потенциала.
Анализ разных типов нейронов (рис. 4) показал, что нейроны беспозвоночных не очень энергоэффективны, а некоторые нейроны позвоночных почти совершенны [20]. По результатам этого исследования, наиболее энергоэффективными оказались интернейроны гиппокампа, участвующего в формировании памяти и эмоций, а также таламокортикальные релейные нейроны, несущие основной поток сенсорной информации от таламуса к коре больших полушарий.
Рисунок 4. Разные нейроны эффективны по-разному. На рисунке представлено сравнение энергозатрат разных типов нейронов. Энергозатраты рассчитаны в моделях как с исходными (реальными) значениями параметров (черные столбцы), так и с оптимальными, при которых с одной стороны нейрон выполняет положенную ему функцию, с другой — затрачивает при этом минимум энергии (серые столбцы). Самыми эффективными из представленных оказались два типа нейронов позвоночных: интернейроны гиппокампа (rat hippocampal interneuron, RHI) и таламокортикальные нейроны (mouse thalamocortical relay cell, MTCR), так как для них энергозатраты в исходной модели наиболее близки к энергозатратам оптимизированной. Напротив, нейроны беспозвоночных менее эффективны. Условные обозначения: SA (squid axon) — гигантский аксон кальмара; CA (crab axon) — аксон краба; MFS (mouse fast spiking cortical interneuron) — быстрый кортикальный интернейрон мыши; BK (honeybee mushroom body Kenyon cell) — грибовидная клетка Кеньона пчелы.
Почему они более эффективны? Потому что у них малó перекрывание Na- и К-токов. Во время генерации ПД всегда есть промежуток времени, когда эти токи присутствуют одновременно (рис. 3в). При этом переноса заряда практически не происходит, и изменение мембранного потенциала минимально. Но «платить» за эти токи в любом случае приходится, несмотря на их «бесполезность» в этот период. Поэтому его продолжительность определяет, сколько энергетических ресурсов растрачивается впустую. Чем он короче, тем более эффективно использование энергии [20], [26], [30], [43]. Чем длиннее — тем менее эффективно. Как раз в двух вышеупомянутых типах нейронов, благодаря быстрым ионным каналам, этот период очень короткий, а ПД — самые эффективные [20].
Кстати, интернейроны гораздо более активны, чем большинство других нейронов мозга. В то же время они крайне важны для слаженной, синхронной работы нейронов, с которыми образуют небольшие локальные сети [9], [16]. Вероятно, высокая энергетическая эффективность ПД интернейронов является некой адаптацией к их высокой активности и роли в координации работы других нейронов [20].
Синапс
Передача сигнала от одного нейрона к другому происходит в специальном контакте между нейронами, в синапсе [12]. Мы рассмотрим только химические синапсы (есть еще электрические), поскольку они весьма распространены в нервной системе и важны для регуляции клеточного метаболизма, доставки питательных веществ [5].
Чаще всего, химический синапс образован между окончанием аксона одного нейрона и дендритом другого. Его работа напоминает. «переброс» эстафетной палочки, роль которой и играет нейромедиатор — химический посредник передачи сигнала [12], [42], [44–48].
На пресинаптическом окончании аксона ПД вызывает выброс нейромедиатора во внеклеточную среду — к принимающему нейрону. Последний только этого и ждет с нетерпением: в мембране дендритов рецепторы — ионные каналы определенного типа — связывают нейромедиатор, открываются и пропускают через себя разные ионы. Это приводит к генерации маленького постсинаптического потенциала (ПСП) на мембране дендрита. Он напоминает ПД, но значительно меньше по амплитуде и происходит за счет открывания других каналов. Множество этих маленьких ПСП, каждый от своего синапса, «сбегаются» по мембране дендритов к телу нейрона (зеленые стрелки на рис. 3а) и достигают начального сегмента аксона, где вызывают открывание Na-каналов и «провоцируют» его на генерацию ПД.
Такие синапсы называются возбуждающими: они способствуют активации нейрона и генерации ПД. Существуют также и тормозящие синапсы. Они, наоборот, способствуют торможению и препятствуют генерации ПД. Часто на одном нейроне есть и те, и другие синапсы. Определенное соотношение между торможением и возбуждением важно для нормальной работы мозга, формирования мозговых ритмов, сопровождающих высшие когнитивные функции [49].
Как это ни странно, выброс нейромедиатора в синапсе может и не произойти вовсе — это процесс вероятностный [18], [19]. Нейроны так экономят энергию: синаптическая передача и так обусловливает около половины всех энергозатрат нейронов [25]. Если бы синапсы всегда срабатывали, вся энергия пошла бы на обеспечение их работы, и не осталось бы ресурсов для других процессов. Более того, именно низкая вероятность (20–40%) выброса нейромедиатора соответствует наибольшей энергетической эффективности синапсов. Отношение количества полезной информации к затрачиваемой энергии в этом случае максимально [18], [19]. Так, выходит, что «неудачи» играют важную роль в работе синапсов и, соответственно, всего мозга. А за передачу сигнала при иногда «не срабатывающих» синапсах можно не беспокоиться, так как между нейронами обычно много синапсов, и хоть один из них да сработает.
Еще одна особенность синаптической передачи состоит в разделении общего потока информации на отдельные компоненты по частоте модуляции приходящего сигнала (грубо говоря, частоте приходящих ПД) [50]. Это происходит благодаря комбинированию разных рецепторов на постсинаптической мембране [38], [50]. Некоторые рецепторы активируются очень быстро: например, AMPA-рецепторы (AMPA происходит от α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid). Если на постсинаптическом нейроне представлены только такие рецепторы, он может четко воспринимать высокочастотный сигнал (такой, как, например, на рис. 2в). Ярчайший пример — нейроны слуховой системы, участвующие в определении местоположения источника звука и точном распознавании коротких звуков типа щелчка, широко представленных в речи [12], [38], [51]. NMDA-рецепторы (NMDA — от N—methyl-D—aspartate) более медлительны. Они позволяют нейронам отбирать сигналы более низкой частоты (рис. 2г), а также воспринимать высокочастотную серию ПД как нечто единое — так называемое интегрирование синаптических сигналов [14]. Есть еще более медленные метаботропные рецепторы, которые при связывании нейромедиатора, передают сигнал на цепочку внутриклеточных «вторичных посредников» для подстройки самых разных клеточных процессов. К примеру, широко распространены рецепторы, ассоциированные с G-белками. В зависимости от типа они, например, регулируют количество каналов в мембране или напрямую модулируют их работу [14].
Различные комбинации быстрых AMPA-, более медленных NMDA- и метаботропных рецепторов позволяют нейронам отбирать и использовать наиболее полезную для них информацию, важную для их функционирования [50]. А «бесполезная» информация отсеивается, она не «воспринимается» нейроном. В таком случае не приходится тратить энергию на обработку ненужной информации. В этом и состоит еще одна сторона оптимизации синаптической передачи между нейронами.
Что еще?
Энергетическая эффективность клеток мозга исследуется также и в отношении их морфологии [35], [52–54]. Исследования показывают, что ветвление дендритов и аксона не хаотично и тоже экономит энергию [52], [54]. Например, аксон ветвится так, чтобы суммарная длина пути, который проходит ПД, была наименьшей. В таком случае энергозатраты на проведение ПД вдоль аксона минимальны.
Снижение энергозатрат нейрона достигается также при определенном соотношении тормозящих и возбуждающих синапсов [55]. Это имеет прямое отношение, например, к ишемии (патологическому состоянию, вызванному нарушением кровотока в сосудах) головного мозга. При этой патологии, вероятнее всего, первыми выходят из строя наиболее метаболически активные нейроны [9], [16]. В коре они представлены ингибиторными интернейронами, образующими тормозящие синапсы на множестве других пирамидальных нейронов [9], [16], [49]. В результате гибели интернейронов, снижается торможение пирамидальных. Как следствие, возрастает общий уровень активности последних (чаще срабатывают активирующие синапсы, чаще генерируются ПД). За этим немедленно следует рост их энергопотребления, что в условиях ишемии может привести к гибели нейронов.
При изучении патологий внимание уделяют и синаптической передаче как наиболее энергозатратному процессу [19]. Например, при болезнях Паркинсона [56], Хантингтона [57], Альцгеймера [58–61] происходит нарушение работы или транспорта к синапсам митохондрий, играющих основную роль в синтезе АТФ [62], [63]. В случае болезни Паркинсона, это может быть связано с нарушением работы и гибелью высоко энергозатратных нейронов черной субстанции, важной для регуляции моторных функций, тонуса мышц. При болезни Хантингтона, мутантный белок хангтингтин нарушает механизмы доставки новых митохондрий к синапсам, что приводит к «энергетическому голоданию» последних, повышенной уязвимости нейронов и избыточной активации. Все это может вызвать дальнейшие нарушения работы нейронов с последующей атрофией полосатого тела и коры головного мозга. При болезни Альцгеймера нарушение работы митохондрий (параллельно со снижением количества синапсов) происходит из-за отложения амилоидных бляшек. Действие последних на митохондрии приводит к окислительному стрессу, а также к апоптозу — клеточной гибели нейронов.
Еще раз обо всем
В конце ХХ века зародился подход к изучению мозга, в котором одновременно рассматривают две важные характеристики: сколько нейрон (или нейронная сеть, или синапс) кодирует и передает полезной информации и сколько энергии при этом тратит [6], [18], [19]. Их соотношение является своего рода критерием энергетической эффективности нейронов, нейронных сетей и синапсов.
Использование этого критерия в вычислительной нейробиологии дало существенный прирост к знаниям относительно роли некоторых явлений, процессов [6], [18–20], [26], [30], [43], [55]. В частности, малая вероятность выброса нейромедиатора в синапсе [18], [19], определенный баланс между торможением и возбуждением нейрона [55], выделение только определенного рода приходящей информации благодаря определенной комбинации рецепторов [50] — все это способствует экономии ценных энергетических ресурсов.
Более того, само по себе определение энергозатрат сигнальных процессов (например, генерация, проведение ПД, синаптическая передача) позволяет выяснить, какой из них пострадает в первую очередь при патологическом нарушении доставки питательных веществ [10], [25], [56]. Так как больше всего энергии требуется для работы синапсов, именно они первыми выйдут из строя при таких патологиях, как ишемия, болезни Альцгеймера и Хантингтона [19], [25]. Схожим образом определение энергозатрат разных типов нейронов помогает выяснить, какой из них погибнет раньше других в случае патологии. Например, при той же ишемии, в первую очередь выйдут из строя интернейроны коры [9], [16]. Эти же нейроны из-за интенсивного метаболизма — наиболее уязвимые клетки и при старении, болезни Альцгеймера и шизофрении [16].
В общем, подход к определению энергетически эффективных механизмов работы мозга является мощным направлением для развития и фундаментальной нейронауки, и ее медицинских аспектов [5], [14], [16], [20], [26], [55], [64].
Благодарности
Искренне благодарен моим родителям Ольге Наталевич и Александру Жукову, сестрам Любе и Алене, моему научному руководителю Алексею Браже и замечательным друзьям по лаборатории Эвелине Никельшпарг и Ольге Слатинской за поддержку и вдохновение, ценные замечания, сделанные при прочтении статьи. Я также очень благодарен редактору статьи Анне Петренко и главреду «Биомолекулы» Антону Чугунову за пометки, предложения и замечания.