Clever Geek Handbook

بناء دماغ من الصفر: نماذج رياضية في علم الأعصاب

منذ آلاف السنين ، كانت البشرية قلقة بشأن عمل الجهاز العصبي: جرت محاولات لفهم كيفية حدوث الإدراك والتعلم ، وما هي المشاعر والوعي ، وما هو الدور الذي يلعبونه ، وكيف ظهروا في سياق التطور ، وما هو تأثير العوامل الخارجية والداخلية المختلفة على تطور وتشكيل الجهاز العصبي. أنظمة البشر والحيوانات الأخرى. تم طرح كل هذه الموضوعات المثيرة بطريقة أو بأخرى في علم الأعصاب والتخصصات ذات الصلة.

علم الأعصاب هو العلم الذي يدرس بنية وعمل وتطور الجهاز العصبي في الإنسان والحيوان. علم الدماغ هو تخصص أضيق مكرس للدماغ البشري. يغطي علم الأعصاب مستويات مختلفة من التنظيم - من الجزيئية إلى النظامية ، والانتقال بسلاسة إلى البيولوجيا الجزيئية والكيمياء الحيوية من جهة ، وعلم النفس العصبي (العلم في التفاعل مع علم النفس) من جهة أخرى.

بعض الناس ، كما في زمن سحيق ، يستمرون في التأكيد على أنه من المستحيل فهم عمل الدماغ ، أو ينكرون أن الدماغ هو الذي ينشأ عقلنا ووعينا ، إلخ. على الرغم من كل هذا ، في الواقع ، فإن العلوم التي تعمل في هذا المجال تقوم بعمل ضخم نجاحات وسد الفجوات بسرعة في فهمنا للقضايا القائمة. على مدى العقود الماضية ، تعلمت البشرية أن الخلايا العصبية تتعافى بالفعل وتعلمت إعادة برمجة الخلايا الجذعية بحيث تشكل خلايا عصبية جديدة [1]. وجدنا أيضًا أنه من خلال التحفيز الكهربائي للأعصاب ، يمكن استعادة القدرة على الحركة بشكل مستقل في المرضى المشلولين الذين يعانون من إصابات في النخاع الشوكي [2].يمكن الآن التعرف على العديد من أمراض الجهاز العصبي في مرحلة مبكرة ودون استخدام الأساليب الغازية أو المسح المؤلم الطويل: يتيح التحليل البسيط نسبيًا للمعلومات الجينية للشخص تحديد العديد من الأمراض التنكسية العصبية والصرع واضطرابات الحركة حتى قبل ظهور الأعراض. أصبح من الممكن إنشاء خرائط مفصلة وقواعد بيانات متاحة للجمهور تحتوي على معلومات حول كيفية ارتباط جينات معينة بأمراض مختلفة أو أنواع معينة من السلوك ، وكيف تشارك تفاعلات منتجات هذه الجينات في معالجة تدفق هائل للمعلومات في الدماغ. تم اكتشاف آليات مفصلة (على مستوى عمل الخلايا العصبية الفردية) لمعالجة المعلومات حول الموقع المكاني للكائن الحي - نوع من نظام تحديد المواقع الداخلي ،توفير التوجيه (لهذا العمل حصل على جائزة نوبل في عام 2014) [10].

. , 50- , . , , .

, , «-»" (bottom-up), , . ( ), , , , , . . , , , , . , .

«-» (top-down) . , , . , . , , , , .

الشكل 1. النهج التصاعدي مقابل النهج التنازلي. هذان النهجان هما أقصى طرفي سلسلة من المسارات المختلفة نحو هدف مشترك - شرح كيف تلد أدمغتنا عقولنا. بشكل عام ، يوجد حاليًا ارتباط سلبي بين الدقة المعرفية والبيولوجية للنماذج. ومع ذلك ، يمكن تحويل هذا الارتباط السلبي إلى ارتباط إيجابي عندما تسمح القيود المعرفية بفهم أفضل للوظائف البيولوجية وعندما يكون علم الأحياء مصدر إلهام لإنشاء نماذج تشرح عمليات التفكير [3].
1. «-» vs «-». — , . , . , , [3].

, , . , , , . , , , , , . , - — , . «» , , .

. , in vitro , , . JetBrains Research (in silico) : BCNNM (Biological Cellular Neural Network Modeling), .

BCNNM , . , , , ( - , , . .). . , , , . , BCNNM , .

- , . , , , . , BCNNM , , , . , ( , ). , .

«» — , . . — , , . . , , . , , , . , .

. , , in silico , . , . , . , , .

الشكل 2. نمو كتلة الخلية وتمايزها أثناء المحاكاة.
2. .

النمو الخلوي

« » , [4,5]. in vitro in vivo [6]. , . . , . — . .

نمو محور عصبي

BCNNM « » . , . , , , ( , , ) , , , , .

, [7]. [8, 9]: , , . 5, [8].

الشكل 3. مثال على الديناميات الخلوية بعد الإصابة في نموذج.
3. .

BCNNM in silico in vitro , , (, , . .), . , , , , . .

Computational Neuroscience

, . 2019 « » ( !) JetBrains. . , , , . 2020 , . YouTube- JetBrains Research.

: , , . !

  1. Takahashi, J. iPS cell-based therapy for Parkinson's disease: A Kyoto trial. Regenerative Therapy, 2020, ISSN 2352-3204. https://doi.org/10.1016/j.reth.2020.06.002.

  2. Angeli, C. A., Boakye, M., Morton, R. A., Vogt, J., Benton, K., Chen, Y., … Harkema, S. J. (2018). Recovery of Over-Ground Walking after Chronic Motor Complete Spinal Cord Injury. New England Journal of Medicine. doi:10.1056/NEJMoa1803588 (https://doi.org/10.1056/NEJMoa1803588)

  3. Kriegeskorte, N., & Douglas, P. K. (2018). Cognitive computational neuroscience. Nature Neuroscience. doi:10.1038/s41593-018-0210-5

  4. Caffrey, J. R., Hughes, B. D., Britto, J. M., and Landman, K. A. (2014). An in silico agent-based model demonstrates reelin function in directing lamination of neurons during cortical development. PLoS ONE 9. doi:10.1371/journal.pone.0110415

  5. Dingle, Y.-T. L., Boutin, M. E., Chirila, A. M., Livi, L. L., Labriola, N. R., Jakubek, L. M., et al. (2015). Three-dimensional neural spheroid culture: An in vitro model for cortical studies. Tissue engineering. Part C, Methods 21, 1274–1283. doi:10.1089/ten.TEC.2015.0135. 26414693

  6. Gerhard, F., Pipa, G., Lima, B., Neuenschwander, S., and Gerstner, W. (2011). Extraction of network topology from multi-electrode recordings: Is there a small-world effect? Frontiers in Computational Neuroscience 5. doi:10.3389/fncom.2011.00004

  7. .. . . , - 2018

  8. Wang, X., Gao, X., Michalski, S., Zhao, S., & Chen, J. (2016). Traumatic Brain Injury Severity Affects Neurogenesis in Adult Mouse Hippocampus. Journal of Neurotrauma, 33(8), 721–733. doi:10.1089/neu.2015.4097 (https://doi.org/10.1089/neu.2015.4097)

  9. Neuberger, E. J., Swietek, B., Corrubia, L., Prasanna, A., & Santhakumar, V. (2017). Enhanced Dentate Neurogenesis after Brain Injury Undermines Long-Term Neurogenic Potential and Promotes Seizure Susceptibility. Stem Cell Reports, 9(3), 972–984. doi:10.1016/j.stemcr.2017.07.015 (https://doi.org/10.1016/j.stemcr.2017.07.015)

  10. https://www.scientificamerican.com/article/how-the-2014-nobel-prize-winners-found-the-brain-s-own-gps/



More articles:


All Articles