Спящий контакт

//creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], via Wikimedia Commons
Источник: Andreashorn (Собственная работа) [CC BY-SA 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0)], через Википедия

Прогресс в нейронауке часто возникает, когда разрабатываются новые методы анализа и визуализации анатомии и функции нервной системы. Например, развивающаяся область нейронауки значительно продвинулась в развитии и использовании пятен, которые позволили визуализировать отдельные нейроны в нервной системе. Это, в свою очередь, позволило начать понимать эти фундаментальные компоненты нейронных сетей. Изучение когнитивных, моторных и эмоциональных эффектов различных оскорблений мозга и нервной системы, таких как травмы головы, болезни, такие как рассеянный склероз, и повреждение, вызванное ударами, было достигнуто путем использования нейропсихологических тестов, которые помогли идентифицировать и количественно определить последствия этих травм. Развитие электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в 1920-х годах помогло ученым и врачам лучше понять электрическую активность коры головного мозга. Это привело к прогрессу в диагностике нарушений головного мозга, таких как эпилепсия. С 1970-х годов были предприняты усилия по использованию моделей ЭЭГ для понимания взаимосвязи нейронных центров в коре с использованием метода, называемого количественной электроэнцефалографией (QEEG). Развитие КТ-сканирования, МРТ, функциональной МРТ и других методов визуализации за последние несколько десятилетий внесло большой вклад в растущее понимание функции нервной системы, позволяя визуализировать мозговые структуры в живых организмах и демонстрируя функциональную активность эти центры. Используя эти методы, можно создавать карты мозга, которые связывают анатомию и функцию.

Из этого исследования следует, что сила мозга не находится в отдельных нервных центрах, а в синхронной деятельности этих центров. Системы нейронов выполняют основные задачи, которые затем координируются и порождают познание, эмоции и поведение.

В начале прошлого века считалось, что сон возникает, когда раздражение от чувств перестает течь в кору головного мозга. Этот взгляд на сон, как на пассивный процесс, как представляется, имеет смысл, поскольку люди и животные обычно должны быть в безопасности и расслаблены в условиях низкой стимуляции, чтобы легко впасть в сон. Исследования, начавшиеся в 1940-х годах, постепенно оспаривали эту модель. В настоящее время признано, что сон является на самом деле сложным процессом и требует много нейронных систем, чтобы его воплотить. Это не пассивный, но действительно очень активный и сложный процесс. То, что он настолько сложный и должен быть настолько тонко отрегулирован, означает, что с ним может пойти не так, что приводит к различным нарушениям сна.

В повседневной жизни есть три регулярно встречающихся состояния психической обработки. Это слезы, глубокий сон и сон REM. Начало сна основывается на накоплении сна во время дня и регулирующих эффектов циркадного ритма. Изменение между глубоким сном и REM-сном регулируется сложными системами мозга, которые работают, чтобы обеспечить правильный баланс между ними и привести к эффективному восстановлению нервной системы и тела, чтобы разум / тело могли работать на оптимальных уровнях в течение дня.

Внутри мозга есть пути, которые позволяют взаимодействовать и координировать нервные системы в передней и задней частях мозга, в левом и правом полушариях, а также в высших и нижних центрах. Признавая важность этого взаимодействия, предпринимаются все более активные усилия для отслеживания функциональных и структурных компонентов мозга. Сила нервной системы заключается в комплексной координации деятельности огромного количества отдельных нейронов. Эта идея была подробно рассмотрена в специальном разделе выпуска журнала Science за ноябрь 2013 года под названием «Сильно связанный мозг» (см. Markov et al, 2013; Park & ​​Friston, 2013; Stern, 2013; Turk-browne, 2013) , Теперь можно проследить связь между нейронами и использовать новые аналитические методы, такие как сетевая теория, чтобы понять основные механизмы структуры и функции в больших нейронных сетях. Эти методы помогают понять, как возможно, что фиксированная структура, такая как мозг, может вызвать столько функционального разнообразия. Хотя мозг является фиксированной структурой, он может быть в разных состояниях, таких как бодрствование и сновидение. Это связано с разнообразными и сложными способами взаимодействия основных нейронных путей.

Connectomics базируется на последних достижениях в области картирования и анализа нейронных сетей. Его часто сравнивают с развитием геномики. Соединительная схема представляет собой графическую визуализацию связей между областями мозга, выявленных с помощью диффузионной МРТ, и проанализирована с помощью теории графов. Обычно он изображается как круг с взаимосвязями между репрезентативными областями на круге, которые обозначают структуры мозга. Возможно, вы видели эти круговые диаграммы в статьях, которые показывают силу взаимоотношений между различными областями мозга. Недавним примером является широко распространенный вывод исследования влияния психоделина психоделика на функционирование мозга (Petri et al, 2014). Вкратце, исследование показало, что псилоцибин вызывает повышенную и различную интеграцию определенных областей мозга по сравнению с состоянием без наркотиков. Это помогает объяснить глубокие психические состояния, о которых сообщается, что этот препарат вызывает.

Соединитель представляет собой карту нейронных связей в мозге и показывает связи, отображаемые на представление мозга. Примером может служить изображение в верхней части этого сообщения. Такая визуализация производится с помощью изображения тензора диффузии, которое использует функциональную магнитно-резонансную томографию для идентификации аксонных трактов, рассматривая диффузию молекул воды в этих трактах (Purves et al, 2012). Одной из проблем использования этих карт является то, что они постоянно меняются в зависимости от состояния и опыта организма. Соединитель спящего человека в глубоком сне будет отличаться от того, что бодрствующий, сосредоточенный, активный человек, поскольку лежащие в основе нейронные системы взаимодействуют по-разному на основе этих разных состояний. Соединения были использованы для исследования различий между мужскими и женскими мозгами, положительных и отрицательных человеческих черт и в настоящее время расследуются в крупномасштабных исследовательских усилиях, известных как Проект «Подход человека», который поддерживается Национальными институтами здравоохранения.

Недавняя работа начала отображать сон (Вязовский, 2015), изначально глядя на сон у животных. Это помогает еще более прояснить сложные механизмы, которые позволяют плавным переходам от бодрствования к глубокому сну к REM-сну. Это также помогает понять, как развивается сон в раннем возрасте в жизни животных, начиная с рождения. Например, была обнаружена определенная популяция нейронов в заднем мозге, которая развивается в субпопуляции клеток, которые в конечном счете способствуют схемам следящего / сна (Hayashi, et al, 2015). Это происходит очень рано в развитии, прежде чем состояния пробуждения и сна даже появились.

Проект Human Connectome, подобный Проекту генома человека перед ним, обещает значительно увеличить наше понимание структуры и функции мозга. Меня особенно волнует возможность того, что это поможет нам лучше понять, как мозг вызывает и регулирует состояния сознания, такие как бодрствование и сон. Такое понимание может помочь в разработке более эффективных методов лечения расстройств сна – что-то, что многие из наших друзей со сном посчитают!

Hayashi, Y., Kashiwagi, M., Yasuda, K., Ando, ​​R., Kanuka, M., Sakai, K., & Itohara, S. (2015). Клетки общего происхождения развития регулируют сон REM / non-REM и бодрствование у мышей. Наука , 20 ноября 2015 г., 350 (6263), 957 – 961.

Марков Н.Т., Эрси-Равазз, М., Ван Эссен, Д. К., Кноблаух, К. Тороцкал, З. и Кеннеди, Х. (2013). Кортикальные высокоточные вычислительные устройства. Наука , 1 ноября 2013 г., 342 (6158), с. 578.

Park, HJ, & Friston, K. (2013). Структурные и функциональные мозговые сети: от связей к познанию. Наука , 1 ноября 2013 г., 342 (6158), с. 579.

Петри Г., Эксперт П., Туркхаймер Ф., Кархарт-Харрис Р., Нутт Д., Хеллиер П. Дж., Васкарино Ф. (2014). Гомологические каркасы функциональных сетей мозга. JR Soc. Интерфейс 11 : 20140873. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2014.0873

Purves, D., Augustine, GJ, Fitzpatrick, D., Hall, WC, LaMantia, AS, White, LE (ред.). (2012). Neuroscience 5th Edition , Сандерленд, Массачусетс: Sinauer Associates, Inc.

Стерн, П. (2013). Подключение, подключение, подключение …. Наука , 1 ноября 2013 г., 342 (6158), с. 577.

Turk-Browne, NB (2013). Функциональные взаимодействия как большие данные в мозге человека. Наука , 1 ноября 2013 г., 342 (6158), с. 580 – 584.

Вязовский В.В. (2015). Отображение рождения соединения сна. Наука , 20 ноября 2015 г., 350 (6263), с. 909-910.

Источник: «Инь и Ян» Клема – Это векторное изображение было создано с помощью Inkscape by Klem, а затем вручную отредактировано Mnmazur .. Лицензировано в рамках Public Domain через Википедия –