Модели  биосистем

Вводные замечания

Метод познания путем моделирования -
 часть так называемого системного подхода,
то есть разумного подхода к исследованию систем.

Самый сложный живой биологический объект с точки зрения кибернетики - безусловно - человеческий мозг.

Подходы, наработанные для моделирования технических и социальных систем в рамках теории систем, применительно к биологическим систем, особенно такому сложному, как мозг, применимы и дают некоторые результаты.

Пытаясь применить подход "разделяй и властвуй",  мозг можно рассматривать на трех уровнях:
 - биофизическом или  клеточном;
 - нейрофизиологическом, мозг как структура;
 - психическом и психологическом, или сознание, подсознание, сверхсознание.

На каждом уровне – своя иерархия моделей.

 Работы по созданию интеллектуальных систем Емельянов-Ярославский в (__) разделял на информационное и биологическое направления. 

У сторонников первого - информационного направления есть реальные действующие макеты и программы, моделирующие отдельные стороны интеллекта. 

Большинство специалистов в области искусственного интеллекта исходя из того что их системы не должны повторять в своей структуре и функционировании структуру и процессы, присущие биологическим системам.

Результатов у второго направления "меньше, чем надежд". 

 

Подход Емельянова-Ярославского можно рассматривать как реализацию познавательной стороны моделирования - возможности заглянуть в суть изучаемых явлений, лучше понять их.

 

ОБЗОР ПОДХОДОВ К ПОСТРОЕНИЮ МОДЕЛЕЙ

Теория функциональной системы П.К. Анохина

Исходной посылкой теории функциональной системы П.К. Анохина служит:  "Цель всегда опережает реализацию ее организмом".  Живая высокоорганизованная система формирует потребности в получении результата (модель цели в классическом системном подходе) или сама ставит себе цель уже в самом начале поведенческого акта.

В рамках теории расширено понятие система. 

В классическом механистическом толковании для объектов исследования, допускающих расчленение на части - элементы,  описание системы допускается как совокупности моделей (по Сафонову) структуры, поведения во времени, цели и ресурсов функционирования. 

По П.К. Анохину "системой можно назвать только такой комплекс избирательно вовлеченных компонентов, у которых взаимодействие и взаимоотношение приобретает характер взаимосодействия компонентов на получение фокусированного полезного результата". 

Основные положения теории. 

Нейрон в нервной системе имеет многочисленные потенциально возможные степени свободы (режимы возбуждения и связи). Конечный результат выступает системообразующим фактором, который освобождает части большой системы от избыточных степеней свободы, то есть упорядочивают систему. 

 

Схема функциональной системы приведена на рис. ___

Состав системы обычно идентифицируют либо по анатомическому типу или по типу функционирования. Однако в целом организме ни один полноценный результат нельзя получить только за счет одной анатомической системы: кровообращения, мышечной, дыхательной, а только при их взаимосодействии. Речь идет о системе как гетерогенном образовании.

Приняты следующие обозначения: А- стадия афферентного синтеза, ОР - ориентировочный рефлекс, ОА - обстановочная афференция, В - принятие решения, С - формирование акцептора действия и эфферентной программы самого действия, Д - получение полезного результата действия и Е - формирование обратной  (санкционирующей) афференции для сличения полученного результата с запрограммированным.

 

---

Концепция "автономного адаптивного управления" как модель нервной системы

Излагается по А.А. Жданов:  "Метод автономного адаптивного управления , его свойства и приложения".  М.:  Перспективные информационные системы и интеллектуальные системы. стр.4-14

"Подавляющее большинство автоматически управляемых технических систем, разработанных в прошедшем ХХ веке, обязаны своим существованием теории управления, построенной на аналитическом понимании законов механики и  физики. Этот «классический» подход к управлению строится на том, что положение точки (объекта управления) в пространстве признаков известно абсолютно. Далее формальные математические преобразования позволяют получить математическую зависимость входов и выходов для системы управления (УС). Однако при всей изощренности наработанного математического инструментария, областью применения «классических» методов управления остаются сравнительно простые объекты управления с очевидными свойствами. Попытки аналитически описать более тонкие свойства объектов управления (технических и, тем более, естественных), особенно в случаях, когда свойства ОУ плохо определены априори, быстро приводят к катастрофическому усложнению математических моделей. Ситуацию в целом не спасают ни эвристические приемы, ни повышение эффективности вычислительной техники. На практике объекты управления, которые плохо формализуются, свойства которых априори плохо известны или изменяются в процессе функционирования, являются типичными. С середины ХХ века активно развивается «неклассический» подход в теории управления. Такие «неклассические» методы управления видят ОУ не как абсолютно известную точку в пространстве признаков, а лишь как некоторую информацию об этой «точке» (согласно А.В. Чечкину). Управление при этом сводится к формальной работе с этой информацией. Аналитические функциональные зависимости параметров заменяются априорными, либо эмпирическими знаниями, либо результатами обучения на примерах."

При разработке модели нервной системы Автор отталкивался от наблюдаемых свойств нервной системы.

 

 

---

Интеллектуальная квазибиологическая система Л.Б.Емельянова-Ярославского

 Нейронно-энергетическая концепция индуктивного автомата (см. www.aha.ru/~pvad/f0.htm) состоит в следующем.

Индуктивный автомат состоит из нейронов, рецепторов, эффекторов и системы раздачи питания нейронам. Эти, как и другие названия, условны. Так нейроны автомата весьма отдаленно напоминают живые нейроны. рецепторы воспринимают воздействия внешней среды, в которой находится автомат, и преобразуют их воздействия на нейроны. Эффекторы воспринимают воздействия нейронов и преобразуют их в воздействия на внешнюю среду. Под внешней средой понимается реальный мир или искусственная среда, обладающая закономерными свойствами. 

Основные свойства нейронов следующие.

1. Нейрон существует в условиях метаболического обмена со средой, т.е. нуждается в питании. Если нейрон не получает требуемого ему количества питания, то он погибает.

2. Нейрон стареет.

3. В нейроне возможны функциональные обновления - особые события, приводящие к снижению возраста, а значит, и к снижению потребностей в питании.

4. Между нейронами могут образовываться связи, по которым осуществляется взаимодействие нейронов

5. Разряд в нейроне требует дополнительных расходов питания, зависящих от режима разрядов - от частоты генерации разрядов. 

6. У нейрона имеются собственные внутренние резервы питания 

7. Помимо контактного взаимодействия на основе возбуждающих и тормозных связей, между нейронами имеет место полевое взаимодействие, обусловленное тем, что самочувствие одних нейронов изменяет некоторые характеристики у других нейронов.

 

Автомат в исходном состоянии - это неорганизованное или слабоорганизованное множество нейронов, поставленных в условия ограниченного питания.

 

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ - ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ

Нейрон

Нейрон - основной элемент нервной системы - клетка через которую происходит передача  и преобразование информации.

Нервная клетка состоит из тела клетки (называемого также сомой) и отходящих от него отростков: коротких входных дендритов  и  длинного аксона, по которому информация передается от одного нейрона к другому.

Рис. 1

Синапс  на ядре  Синапс  на дендрите  Аксон Ядро Дендриты Ядро следующей клетки

Область,  в которой возбуждение от одного нейрона передается к другому, называется синаптическим переходом или синапсом. В соединениях между нейронами участвует либо само тело клетки,  либо его тонкие отростки - дендриты.  Аксон оканчивается либо небольшим числом ветвей, либо таких ветвей много, и тогда на выходе одного нейрона образуется множество синаптических соединений с другими нейронами.

Сходным образом тело одного нейрона может принимать сигналы либо от нескольких, либо от тысяч других нейронов.

Нервные волокна и дендриты, с точки зрения Технаря, можно рассматривать как изолированные проводники, по которым передаются сигналы, характерные для нервной системы - электрические импульсы.  Эти электрические, а точнее,  ионные сигналы генерируются в клеточном теле в ответ на активность синаптических входов. В самом синапсе под влиянием поступающего импульса высвобождается особое химическое вещество - медиатор;  оно пересекает зазор между окончанием аксона и рецепторным участком следующего нейрона и вызывает изменение нормального электрического потенциала данного нейрона.   Если количество  медиатора достаточно велико, изменение электрического потенциала нейрона достигает предела, при превышении которого рождается импульс;  затем импульс идет по аксону, пока не достигнет следующего синаптического соединения, где весь процесс повторяется.

Лишь в редких случаях активности в одном синапсе достаточно для появления нового импульса. Как правило, нейрон должен получить много импульсов, прежде чем в нем возникнет ответный импульс. 

Все синаптические соединения делятся на два класса: возбудительные и тормозные. Активность первых увеличивает вероятность ответа нейрона, активность вторых - уменьшает.

Ответ нейрона на активность всех его синапсов представляет собой как бы результат “химического голосования”:  соотношение “голосов” возбудительных и тормозных синапсов на входе нейрона определяет уровень его активности.  Частота ответов нейрона в общем случае зависит от частоты и характера стимулов на его синапсах. Но имеются ограничения. Генерация импульса делает нейрон недееспособным в течении 0,001 секунды.  То есть максимальная теоретическая частота ответа нейрона равна 1000 импульсам в секунду.  Практически она еще ниже  от 300 до 800 импульсов в секунду.

<Тиганов А.С.>

Цитоархитектоника головного мозга человека организована таким образом, что более чем 10 млрд. нервных клеток, занимая относительно небольшое пространство и будучи сформированными в специализированные структуры, обеспечивают специфические функции мозга, связанные с восприятием, переработкой и проведением информации, в соответствии с которой осуществляется взаимодействие организма с внешней средой на основе высокой нейрональной специфичности и пластичности.

Основной структурной единицей нервной системы является нейрон. Различные типы нейронов дифференцируются по величине и форме тела клетки, а также по длине и степени ветвистости ее отростков.

Рецепторы нейронов — это белковые структуры, расположенные на внешней поверхности мембраны клеток. Они способны "распознавать" и связывать биологически активные вещества — нейротрансмиттеры, различные эндогенные вещества, а также экзогенные соединения, в том числе психофармакологические средства. Соединения, которые могут связывать рецепторы, называются лигандами. Лиганды бывают эндогенными и экзогенными.

Распознавание лиганда рецептором обеспечивается специальными структурными элементами, или сайтами. Специфичность связывания лиганда происходит благодаря структурному соответствию молекул лиганда и рецептора, когда они подходят друг к другу по типу "ключ к замку". Реакция связывания является моментом запуска каскада внутриклеточных реакций, приводящих к изменению функционального состояния нейрона. В зависимости от "силы" и "прочности" связывания лиганда с рецептором употребляют понятие аффинности (сродства) лиганда по отношению к рецептору.

При связывании рецептора с лигандом может происходить как активация, так и блокада рецептора. В связи с этим говорят об агонистах и антагонистах рецепторов, а также о частичных агонистах (рис. 7).

Максимальную эффективность в отношении активации рецептора имеет полный агонист, минимальную (практически нулевую) — антагонист. Между ними находятся вещества, называемые частичными агонистами. Последние действуют значительно мягче, чем полные агонисты. Частичные агонисты, кроме того, занимая определенное пространственное положение в молекуле рецептора, могут предотвращать избыточное действие полного агониста, т.е. действуют частично как антагонисты. В этом случае употребляют понятие агонист/антагонист.

Высокой аффинностью могут обладать как агонисты, так и антагонисты рецептора. Агонист активирует рецептор, вызывая соответствующий физиологический эффект, в то время как антагонист, связываясь с рецептором, блокирует его и предотвращает развитие физиологического эффекта, выявляемого агонистами. Примером антагонистов могут служить нейролептики, которые предотвращают эффекты дофамина на уровне дофаминового рецептора.

При связывании лиганда с рецептором происходит изменение конфигурации последнего (рис. __).

Многие вещества, как эндогенные, так и экзогенные, реагируют не с одним, а с несколькими типами рецепторов — "семейством" их, которое подразделяется на отдельные типы. Примером могут служить многие нейротрансмиттеры, реагирующие с несколькими типами специфических рецепторов (например, Д1—Д5-типы дофаминовых рецепторов). Существование нескольких рецепторов к одному лиганду носит название гетерогенности рецепторов.

Представление о функции рецепторов было бы неполным, если не представить внутриклеточные процессы, развивающиеся после связывания рецептора соответствующим веществом, и механизмы, обеспечивающие трансформацию внешнего сигнала в процессы, приводящие к появлению нервного импульса. Связывание лиганда с рецептором может приводить либо непосредственно к открытию (или закрытию) соответствующих ионных каналов (см. рис. __), либо к активации вторичных мессенджерных систем (в качестве первичного мессенджера рассматривается вещество, реагирующее с рецептором).

Первые упоминания о вторичных мессенджерных системах появились в связи с работами E.Sutherland и соавт. (1950), которые показали, что адреналин стимулирует гликогенез путем увеличения концентрации циклического аденозинмонофосфата (цАМФ) в клетке. Оказалось, что этот вторичный мессенджер опосредует и другие клеточные реакции. В дальнейшем была выявлена связь действия цАМФ с активацией белковых киназ — ферментов, фосфорилирующих белки, что приводит к изменению их структуры и активности.

Позднее были открыты и другие вторичные мессенджеры. Сейчас выделяют среди них 3 класса: 1) циклические нуклеотиды (цАМФ, циклический гуанозинмонофосфат — цГМФ); 2) ионы кальция (Са²⁺); 3) метаболиты фосфолипидов — инозитол-1,4,5-трифосфат (1Р₃), диглицерин (ДАГ), арахидоновую кислоту. В отличие от других вторичных мессенджеров Са²⁺ транспортируется в нейрон из внутриклеточного пространства.

Мембраны нейрона содержат специализированные трансмембранные белки, которые формируют ионные каналы не только для Са²⁺, но и для других ионов, концентрация которых по обе стороны мембраны влияет на изменение мембранного потенциала. Происходят поляризация и деполяризация мембраны, т.е. изменение трансмембранного потенциала. Наибольшее значение в этих процессах имеют ионные каналы для натрия (Na⁺), калия (К⁺), хлора (С1^-) и кальция (Са²⁺).

Нейрохимические системы мозга

В 60—70-х годах с помощью гистохимических и радиоиммунологических методов было установлено, что в мозге имеются дифференцированные нейрохимические системы — норадренергическая, дофаминергическая, серотонинергическая и др. Они представляют собой комплекс мозговых структур, функция которых определяется наличием общего нейротрансмиттера и рецепторов, взаимодействующих с ним. В одних из структур, входящих в нейрохимическую систему, расположены тела нейронов, в других оканчиваются терминали нервных клеток. В последнем случае говорят о проекциях на те или иные мозговые образования. В одних и тех же структурах мозга могут располагаться клетки и проекции нескольких нейрохимических систем.

Дофаминергическая система. В этой системе мозга различают 7 отдельных подсистем (систем, трактов): нигростриатную, мезокортикальную, мезолимбическую, тубероинфундибулярную, инцертогипоталамическую, диенцефалоспинальную и ретинальную. Из них первые 3 являются основными (рис. 8). Тела нейронов нигростриатной, мезокортикальной и мезолимбической систем расположены на уровне среднего мозга, образуют комплекс нейронов черной субстанции и вентрального поля покрышки. Они составляют непрерывную клеточную сеть, проекции которой частично перекрываются, поскольку аксоны этих нейронов идут вначале в составе одного крупного тракта (медиального пучка переднего мозга), а оттуда расходятся в разные мозговые структуры. Формирование нигростриатной, мезолимбической и мезокортикальной систем определяется областями, где оканчиваются аксоны дофаминергических нейронов, т.е. локализацией их проекций. Некоторые авторы объединяют мезокортикальную и мезолимбическую подсистемы в единую систему. Более обоснованным является выделение мезокортикальной и мезолимбической подсистем соответственно проекциям в лобную кору и лимбические структуры мозга (рис. __).

Количественные и качественные характеристики

Нервная система  содержит 10 миллиардов нервных клеток  нескольких десятков типов.  Зрительная система  - 120 миллионов клеток первого уровня  и 800 тысяч  второго.

Для сравнения  PENTIUM II  -  7.5 миллионов транзисторов, PENTIUM IV– 42  миллиона. Прогноз развития полупроводниковой техники дает оценку 1,5 млд. транзисторов на кристалле.

Пример  - нейронный  индикатор  контура

Теоретически,  на основе простейших нейронов несложно построить структуры,  различающие границу света и тени,  контур,  движение,  а используя элементы задержки - измерители скорости и ускорения. Пример - индикатор света/тени, построенный на суммирующем элементе с коэффициентами  - 0.5, 1, -0,5.