Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy

Rekomendowane odpowiedzi

Pojedyncze neurony, a nawet dendryty, czyli wypustki przewodzące impulsy z obwodu do wnętrza komórki nerwowej, świetnie sobie radzą z rozpoznawaniem różnych sekwencji czasowych w docierających do mózgu informacjach. Zadaje to kłam rozpowszechnionym wcześniej twierdzeniom, że do tego typu przetwarzania konieczne są rozbudowane sieci neuronalne.

W życiu codziennym musimy nieustannie wykorzystywać informacje o sekwencjach zdarzeń, by zrozumieć otaczający nas świat. Np. język, zbiór różnych sekwencji podobnych liter lub dźwięków ułożonych w zdania, oznacza cokolwiek wyłącznie dzięki porządkowi zestawienia tych dźwięków/liter. Współczesne komputery nadal zmagają się z dekodowaniem szybko wypowiadanych zdań, podczas gdy przeciętny 5-latek wykonuje to zadanie bez najmniejszego problemu. Jak mózg odróżnia jedną sekwencję wydarzeń od drugiej? Tego dokładnie nie wiadomo – opowiada Tiago Branco z Instytutu Badań Biomedycznych Wolfsona na Uniwersyteckim College'u Londyńskim. Jak się okazało, na pewno nie robi tego za pomocą dużych sieci współdziałających neuronów.

Brytyjczycy pracowali na modelu mysim. Skupili się na rejonie mózgu, do którego docierają informacje czuciowe z oczu i twarzy. By sprawdzić, jak neurony reagują na zmienność w porządku bodźców, akademicy posłużyli się laserem. Pobudzali nim dendryty wg z góry ustalonego wzorca. Cały czas zapisywali generowaną w odpowiedzi aktywność elektryczną komórek nerwowych. Okazało się, że każda sekwencja wywoływała inną reakcję, nawet jeśli pobudzenie doprowadzano do pojedynczego dendrytu.

Prof. Michael Hausser uważa, że pojedyncze neurony i dendryty mogą ogrywać ważną rolę we wstępnym sortowaniu oraz interpretowania masy napływających do mózgu bodźców. Niewykluczone, że cecha ta jest typowa dla wielu obszarów mózgu i występuje u różnych gatunków zwierząt, nie tylko u człowieka.

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Nic nie ma o tym, jak się owe kody miały do czasu relaksacji i reobazy... A poza tym co w tym dziwnego?

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Być może odkrycia tego typu zmuszą informatyków do zmiany podstawowego (bardzo prostego) formalnego modelu neuronu. Może to mieć zastosowanie do budowy nowej grupy klasyfikatorów oraz nowych algorytmów "automatycznego uczenia się".

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Gdy naukowcy z University of Chicago i Argonne National Laboratory porównali ponad 15 000 synaps u makaków i myszy, ze zdumieniem zauważyli, że neurony w korze wzrokowej makaków mają od 2 do 5 razy mniej synaps niż neurony u myszy. Różnica wynikać może prawdopodobnie z metabolicznego kosztu utrzymywania synaps. Naczelne uważane są za bardziej inteligentne od gryzoni, tymczasem okazuje się, że w neuronach myszy występuje więcej synaps.
      Po dokonaniu odkrycia naukowcy zasiedli do modelowania komputerowego, które wykazało, że im bardziej rozbudowana sieć neuronów, tym mniej synaps w każdym neuronie. Tworzenie i utrzymanie synaps jest tak kosztowne, że ich liczba jest ograniczana.
      David Freedman z UChicago i Narayanan Kasthuri z Argonne przyjrzeli się zarówno synapsom pobudzającym jak i hamującym. Większość wcześniejszych badań skupiała się na synapsach pobudzających. Za pomocą mikroskopu elektronowego wykonali obrazy 107 neuronów z kory wzrokowej makaków i 81 neuronów kory wzrokowej myszy. Okazało się, że w 107 neuronach makaków występuje niemal 6000 synaps, a w 81 neuronach myszy uczeni naliczyli ponad 9700 synaps. Bliższe analizy wykazały, że neurony makaków posiadają od 2 do 5 razy mniej połączeń synaps niż neurony myszy.
      To zaskakujące dlatego, że zarówno w neurologii jak i wśród ogółu społeczeństwa przyjęło się założenie, że im więcej połączeń między neuronami, tym wyższa inteligencja. Ta praca jasno pokazuje, że pomimo iż w mózgach naczelnych występuje większa liczba połączeń, to jeśli policzymy je nie ogólnie, a na poziomie pojedynczych neuronów, to naczelne mają mniej synaps. Jednocześnie wiemy, że neurony naczelnych są w stanie wykonywać działania, do których neurony myszy nie są zdolne. To zaś rodzi interesujące pytania, na przykład o konsekwencje budowy większych sieci neuronowych, takich jakie widzimy u naczelnych, wyjaśnia doktor Gregg Wildenberg z Argonne.
      Zawsze sądziliśmy, że zagęszczenie synaps u naczelnych będzie podobne do zagęszczenia u gryzoni, a może nawet większe, gdyż z mózgu naczelnych jest więcej miejsca i więcej neuronów. Jednak w świetle tego zaskakującego odkrycia musimy się zastanowić, dlaczego neurony naczelnych tworzą mniej połączeń niż się spodziewaliśmy. Sądzimy, że może to być skutkiem ewolucji. Być może różnica wynika z energetycznego kosztu utrzymania mózgu. Stworzyliśmy więc model sztucznej sieci neuronowej i ją trenowaliśmy, ale nałożyliśmy na nią ograniczenia narzucane przez metabolizm w prawdziwych mózgach. Chcieliśmy zobaczyć, jak wpłynie to na ilość połączeń w tworzącej się sieci, mówi Matt Rosen, który pomagał w modelowaniu komputerowym.
      Stworzony model uwzględniał dwa potencjalne koszty metaboliczne. Pierwszy to koszt pojedynczego sygnału elektrycznego przesyłanego między neuronami. Jest on bardzo duży. Drugi z uwzględnionych kosztów to koszt zbudowania i utrzymania synaps.
      Dzięki takiemu modelowi odkryli, że im więcej neuronów w sieci, tym większy koszt metaboliczny działania takiej sieci i tym większe ograniczenia w tworzeniu i utrzymywaniu synaps, co skutkuje ich zmniejszoną gęstością.
      Masa mózgu to jedynie około 2,5% masy ciała, jednak zużywa on około 20% całej energii organizmu. To bardzo kosztowny organ. Uważa się, że większość tej energii mózg przeznacza na synapsy, zarówno na komunikację między nimi, jak i na ich budowę i utrzymanie, dodaje Wildenberg.
      Niezwykłe odkrycie pomoże w przyszłych badaniach. Myślę, że wszyscy neurobiolodzy chcieliby zrozumieć, co czyni nas ludźmi. Co odróżnia nas od innych naczelnych i od myszy. Konektomika badania anatomię układu nerwowego na poziomie poszczególnych połączeń. Wcześniej nie rozumieliśmy dobrze, gdzie na tym poziomie znajdują się różnice, które mogłyby wyjaśnić ewolucję różnych rodzajów mózgu. Każdy mózg zbudowany jest z neuronów i każdy neuron łączy się i komunikuje z innymi neuronami. Jak więc ewolucja stworzyła różne mózgi? Trzeba przebadać wiele różnych gatunków, by zacząć rozumieć, co tutaj się stało.
      Ponadto lepsze zrozumienie zagęszczenia synaps, a zwłaszcza stosunku synaps pobudzających i hamujących, może pomóc w ustaleniu podstaw występowania takich chorób jak autyzm czy choroba Parkinsona. Jeśli zbadamy stosunek synaps pobudzających do hamujących u myszy i założymy, że jest on taki sam dla wszystkich gatunków, może to wpłynąć na rozumienie takich chorób. Znaleźliśmy różnice w stosunku synaps pobudzających i hamujących pomiędzy myszami a makakami. Teraz musimy się zastanowić, jakie ma to przełożenie na mysie modele chorób neurologicznych dotykających człowieka, dodaje Wildenberg.
      Szczegółowy opis badań został opublikowany na łamach Cell Reports.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Kwasy omega-3, które występują m.in. w olejach rybich, chronią nerwy przed uszkodzeniem i przyspieszają ich regenerację. To doskonała wiadomość dla pacjentów, którzy wskutek choroby czy urazu zmagają z bólem, paraliżem czy osłabieniem siły mięśniowej.
      Naukowcy z Queen Mary, University of London, których artykuł ukazał się w Journal of Neuroscience, skoncentrowali się na komórkach nerwów obwodowych. Mogą się one regenerować, ale mimo postępów w zakresie chirurgii, dobre rezultaty osiąga się raczej przy lekkich urazach.
      Na początku Brytyjczycy przyglądali się izolowanym mysim neuronom. Rozciągając je lub pozbawiając dopływu tlenu, symulowali uszkodzenia powstające podczas wypadku lub urazu. Oba zabiegi zabiły wiele komórek, ale podanie kwasów omega-3 zadziałało jak zabezpieczenie, znacznie ograniczając śmierć komórkową. W następnym etapie akademicy badali nerw kulszowy gryzoni. Stwierdzili, że dzięki kwasom omega-3 regenerował się szybciej i w większym zakresie. Dodatkowo zmniejszało się prawdopodobieństwo zaniku mięśni w następstwie uszkodzenia nerwu.
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      System kontroli lotu ważek to interesująca kwestia, ale nie dało się jej badać przy użyciu dotychczasowego sprzętu telemetrycznego. Był na tyle ciężki, że owady nie zachowywały się w nim naturalnie. Zmieniło się to dzięki bezprzewodowemu chipowi, zasilanemu nie przez baterie, ale bezprzewodowo.
      Urządzenie jest wspólnym dziełem Matta Reynoldsa z Duke University i Reida Harrisona z Intan Technologies. Powstało dla naukowców z Howard Hughes Medical Institute (HHMI), którzy zbierają informacje, przymocowując elektrody do pojedynczych neuronów łańcuszka nerwowego. Istotnym elementem ich pracy jest zapisywanie aktywności elektrycznej komórek nerwowych i mięśni.
      Wcześniejsze systemy nagrywania aktywności neuronalnej wymagały dużych baterii. Ważki nie mogły ich unieść, dlatego badano unieruchomione owady, które obserwowały obraz z projektora. Akademicy wiążą z nowym urządzeniem spore nadzieje, bo jeśli wszystko pójdzie po ich myśli, za jego pomocą będzie można badać nie tylko ważki, ale i inne małe zwierzęta. Wyeliminowanie baterii to szansa na "odchudzenie" aparatury i jej zminiaturyzowanie.
      Testy systemu prowadzono na specjalnej arenie. To tutaj umieszczano zasilający chip nadajnik. Ustalono, że chip przesyła dane w czasie rzeczywistym z prędkością do 5 megabitów na sekundę. Biolodzy zamierzają zestawiać dane pozyskiwane z neuronów z nagraniami szybkoklatkowymi ważek polujących na muszki owocowe. Szacują, że rozpoczną eksperymenty w ciągu najbliższych miesięcy. Chip z 2 antenkami ma być mocowany do spodniej części odwłoka, nie będzie więc przeszkadzać w poruszaniu skrzydłami.
      Średnia waga badanych ważek wynosi ok. 400 miligramów. Anthony Leonardo z HHMI ocenia, że bez szkody dla lotu i polowania owad jest w stanie unieść mniej więcej jedną trzecią swojej wagi, tymczasem dzisiejsze wielokanałowe systemy telemetryczne ważą 75-150 razy więcej niż ważka (bez baterii). Wcześniej Harrison i Leonardo opracowali co prawda zasilany baterią system specjalnie dla owadów, ale ponieważ ważył 130 miligramów, ważki musiały się wysilić, żeby go unieść. Na takim tle chip o wadze zaledwie 38 miligramów wydaje się lekki jak piórko. Co ważne, ma on 15 razy większą szerokość pasma niż urządzenie poprzedniej generacji.
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W pełni dojrzałe komórki wątroby laboratoryjnych myszy można bezpośrednio przekształcić w działające neurony. Wystarczy za pomocą wirusa wprowadzić do hepatocytów 3 geny. Komórek nie trzeba nawet wcześniej przeprogramowywać, by uzyskać jako etap przejściowy indukowane komórki macierzyste (Cell Stem Cell).
      Przed 2 laty ta sama grupa naukowców ze Szkoły Medycznej Uniwersytetu Stanforda zademonstrowała, że da się przeprowadzić bezpośrednią transformację mysich fibroblastów (najliczniejszych komórek tkanki łącznej właściwej) do neuronów.
      Dr Marius Wernig podkreśla, że w przechodzących przemianę hepatocytach dochodzi jednocześnie do wyciszenia typowego dla wątroby profilu ekspresji genów. [Nowe komórki] nie są więc hybrydami; one całkowicie zmieniają swoją tożsamość.
      Do analizy profilu ekspresji genetycznej naukowcy wykorzystali metodę stworzoną przez doktora Stephena Quake'a (także z Uniwersytetu Stanforda). W ten sposób mogli wykazać, że przekształcane fibroblasty i hepatocyty nie tylko wyglądają i funkcjonują jak neurony, ale i całkowicie zastopowują ekspresję związaną z wcześniejszymi tożsamościami tkankowymi. Amerykanie bezsprzecznie potwierdzili, że nowe neurony rzeczywiście powstały z hepatocytów. Dodatkowo ustalili, że nawet w prawdziwych neuronach ma miejsce niewielka ekspresja genów wątroby; przypisano to szumowi transkrypcyjnemu, nazywanemu też szumem genomowym.
      Na razie nie wiadomo, na jakiej zasadzie zachodzi wyciszenie wcześniejszych profili ekspresji. Dopiero gdy uda się to ustalić, naukowcy będą mogli powiedzieć, czy komórki transróżnicowane, czyli przejmujące fenotyp innej zróżnicowanej komórki, wyjaśniają coś w kwestii różnych chorób i czy można je bezpiecznie stosować w terapii. Główny autor studium dr Samuele Marro i Werning tłumaczą, że przeważa nowy program genowy, lecz nadal można obserwować szczątkową "pamięć komórkową". Nie ma ona jednak znaczenia funkcjonalnego.
      Hepatocyty lepiej nadają się do przekształcania niż fibroblasty; są m.in. bardziej homogeniczną grupą komórek. To wielki sukces, że Amerykanom udało się przetransformować komórki pochodzenia endodermalnego (hepatocyty) w komórki ektodermalne (neurony).
      Badacze z Uniwersytetu Stanforda wprowadzili do hepatocytów dokładnie te same geny, co do fibroblastów: Brn2, Ascl1 i Myt1l. Jak fibroblasty, w ciągu 2 tygodni hepatocyty zaczęły przejawiać cechy neuronów, a w ciągu 3 tyg. dochodziło do ekspresji neuronalnych genów. W tym samym czasie doszło do stłumienia ekspresji genów wątrobospecyficznych.
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W laboratoriach IBM-a powstały eksperymentalne układy scalone, których budowa i funkcje mają być wzorowane na budowie i pracy mózgu. Układy neurosynaptyczne odwzorowują procesy zachodzące pomiędzy neuronami i synapsami.
      Systemy zbudowane w oparciu o takie układy, zwane komputerami poznawczymi, nie będą programowane w tradycyjny sposób. W założeniu mają się one uczyć na podstawie doświadczeń, odnajdować powiązania pomiędzy elementami, tworzyć hipotezy i wyciągać wnioski.
      Budowa takich komputerów i układów to część programu SyNAPSE, którego celem jest stworzenie systemu, który nie tylko analizuje dane napływające jednocześnie z wielu czujników, ale potrafi też zmieniać układ połączeń.
      Nasza inicjatywa ma na celu wyjście poza obowiązujący od ponad pół wieku paradygmat von Neumanna, który określa sposób tworzenia architektury komputerów. W przyszłości od komputerów będziemy wymagali coraz więcej rzeczy, których nie da się efektywnie uzyskać za pomocą tradycyjnej architektury. Tego typu układy to kolejny bardzo ważny krok w ewolucji komputerów od kalkulatorów po systemy uczące się. To początek nowej generacji komputerów i ich zastosowania w nauce czy biznesie - mówi Dharmendra Modha, odpowiedzialny za projekt z ramienia IBM Research.
      Prototypowe układy IBM-a nie zawierają żadnych elementów biologicznych. Głównym materiałem użytym do ich budowy jest krzem. Mimo to w ich obwodach zawarto „rdzeń neurosynaptyczny" zawierający zintegrowaną pamięć (odpowiednich zreplikowanych synaps), układ obliczeniowy (zreplikowane neurony) oraz układ komunikacyjny (zreplikowane aksony).
      Obecnie IBM posiada dwa tego typu układy scalone. Oba wykonano w 45-nanometrowej technologii SOI-CMOS. „Rdzenie synaptyczne" zawierają 256 neuronów. W jednym z układów umieszczono 262 144 programowalne synapsy, w drugim 65 536 uczących się synaps. Pierwsze udane eksperymenty pokazały, że systemy radzą sobie z nawigacją, systemami wizyjnymi, rozpoznawaniem wzorców, klasyfikowaniem oraz kojarzeniem elementów.
      Celem IBM-a jest stworzenie systemu układów scalonych, które będą korzystały z 10 miliardów neuronów, setek trylionów synaps, będą zajmowały mniej niż 2 decymetry sześcienne przestrzeni i zużywały około 1 kilowata mocy.
      W przyszłości taki system wyposażony w odpowiednie czujniki mógłby np. zostać wykorzystany w sklepie, gdzie na podstawie wyglądu, zapachu i temperatury odróżniłby zepsute lub zanieczyszczone towary od dobrych.
      Wyobraźmy sobie sygnalizację świetlną, która na podstawie obrazu, dźwięku i zapachu rozpozna zagrożenie i tak pokieruje ruchem na skrzyżowaniu, by uniknąć wypadku - mów Modha.
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...