Информация

«Вложенные нейроны»: возможны ли они с биологической точки зрения?

«Вложенные нейроны»: возможны ли они с биологической точки зрения?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Есть ли какие-либо доказательства существования нейронов внутри других нейронов человека или других организмов? Из того немногого, что я узнал о физической неврологии, когда учился строить нейронные сети, я не понимаю, как одна нейронная клетка может на самом деле содержать другую, как подразумевает вложенная структура; с другой стороны, я подумал, что спрошу, потому что нейробиологи открыли такое большое разнообразие типов нейронов, демонстрирующих все виды увлекательного поведения и структур. Более того, я полагаю, что сложное срабатывание нейротрансмиттеров можно интерпретировать иерархически, подобно вложенным нейронам.

Причина, по которой я спрашиваю, вполне практическая: я недавно обнаружил, что могут быть определенные преимущества в рассмотрении нейронов как вложенных структур при выполнении моделирования данных и объектов нейронных сетей. Мне интересно узнать, может ли такое гнездование быть биологически правдоподобным, и если да, то как я могу найти дополнительную информацию по этой теме. Я провел поиск в Интернете и просмотрел потоки на StackExchange и не нашел ни единой ссылки на термин «вложенный нейрон».

Отредактировано в Добавить (из раздела комментариев, по запросу):

Я спрашиваю, есть ли у нейробиологов в настоящее время какие-либо доказательства существования биологических вложенных нейронов. Это очень простой вопрос «да или нет»; либо у профессиональных нейробиологов есть такие доказательства, либо их нет.


Игнорирование возможности нейронов внутри нейронов in silico, ответ на

Есть ли какие-либо доказательства существования нейронов внутри других нейронов человека или других организмов?

с практической, биологической точки зрения нет.

Литературная точка зрения
Самый сильный аргумент против нейрона, встроенного в другой нейрон (я намеренно не назову «вложенным», поскольку он имеет вычислительную и статистическую особенность): я никогда о нем не слышал. Я мог бы процитировать каждый учебник по нейрохирургии, который у меня есть нет упоминая это явление, но держу пари, что это не имеет особого смысла, отсюда и этот аргумент, на который не ссылаются.

Физиологический взгляд
Нейронам для работы необходим мембранный потенциал, например, для активации потенциалов действия или постепенного изменения их мембраны. Этот мембранный потенциал, за исключением, возможно, двух, всегда отрицательный. То есть внутри отрицательно, снаружи нейтрально. Нейрон внутри нейрона обеспечил бы неблагоприятные условия жизни для первого. Последний тоже не обрадуется. Первый не сможет создать нормальный градиент высокого Na+ вне клетки, а высокий K+ внутри, поскольку охватывающий нейрон будет пытаться сделать то же самое. Таким образом, внутренняя ячейка создаст градиент (нажмите Na+ out), и обволакивающая клетка снова будет транспортировать Na+ из. Вилка+ произойдет обратное (см. Na+, К+-ATPase для фона). Короче говоря, внутренняя клетка не сможет создать мембранный градиент, в то время как внешней клетке придется иметь дело с надоедливым паразитом, нарушающим ее ионный гомеостаз. Внутренняя клетка умрет, так как многие процессы, жизненно важные для клетки, нуждаются в градиенте (перенос питательных веществ по мембране, удаление мусора), и тогда внешняя клетка, наконец, станет счастливым нейроном, не позволяющим мусору внутри себя.

Телеологический взгляд
Физически встроенные нейроны не имеют смысла. Просто потому, что нейроны существуют, в основном, для передачи информации от одного нейрона к другому. В учебном примере нейрона (рис. 1) есть входная часть (дендритная область), проходящая через пространство часть для преодоления расстояния (аксон) и выходная часть (терминал аксона). Любая обработка, происходящая в нейроне, выполняется в основном логическими операторами, такими как суммирование, вычитание и интеграция (посредством сбора информации дендритным деревом) и управление усилением (тормозящие или возбуждающие воздействия в дендритной области, теле клетки или аксональной части). Но, в конце концов, нейрон предназначен для получения информации от A к B. Следовательно, нейрон внутри нейрона не имеет смысла с нейрофизиологической точки зрения.


Рис. 1. Учебный пример мотонейрона. Нейрон получает информацию от более высоких моторных областей в дендритной области и стимулирует мышцу, используя потенциалы действия. Код скорости используется для регулирования силы сокращения мышц. источник: Obes DVR Lists.

Ссылка
- Purves и другие. (ред.) Неврология, 2nd изд. Сандерленд (Массачусетс): Sinauer Associates (2001). Ионная основа потенциалов действия


Вот несколько замечаний и идей и, надеюсь, ответ на ваш вопрос:

  1. Новые мембраны производятся в процессе деления, как вы читаете в генетике; иногда называют эмбриогенезом. Это просто отделы цитоплазмы. Предполагается, что слой, который разделяет нуклиды, поляризуется по направлению к нуклидам внутри единой цитоплазмы, которой они все являются. Итак, как можно догадаться по определению слова «клетка», обычно в окончательной форме ткани не будет клетки внутри клетки (или ее цитоплазмы). Они будут разделены на две ячейки, как всегда в науке, это то, что «обычно» происходит (в этой статье рассказывается, как работает этот механизм).

  2. Однако есть пузырьки, просто мешочки с какими-то химическими веществами (например, нейротрансмиттерами). Они сливаются с клеточной мембраной на ее концах, и некоторое количество N.t. будет выпущен. Хотя они не являются живыми клетками, но их внешний слой аналогичен таковым в настоящей клетке, выполненный в виде фосфолипидного бислоя.

  3. Вместо нейронов в нервной системе есть еще несколько клеток, называемых Глиас, даже больше, чем нейроны. Их основная роль, по-видимому, заключается в поддержке нейронов и синапсов. Вы можете думать о них как о поддерживающих клетках, соединенных с нейроном или синапсом, которые помогают им активироваться или деактивироваться. Есть недавние исследования, изучающие роль глиаса в мозге.

  4. Нейроны (например, в коре головного мозга, которая является наиболее влиятельной областью мозга, интересующей компьютерных ученых) не выполняют активацию в одиночку. Но они образуют сеть; по сути сети сетей. В коре они вместе образуют столбцы, суперколонки, а у человека около 6 слоев. Обычно они изучают группы, столбцы или более крупные формы взаимосвязанных нейронов, за исключением инвазивных методов визуализации отдельных нейронов. Итак, нейроны в некотором смысле изучались с помощью вычислений. "в среднем", но не в одиночку. Даже активация в нейронах (потенциалы действия) генерируются в месте, называемом бугорком аксона, что не оправдывает того, что две клетки могут просто генерировать два независимых сигнала, а затем объединять их вместе; это можно сделать проще на уровне синапсов, так как природа просто ленивец и выбирает лучшие случайные результаты.

  5. В синапсах информация хранится в искусственных и естественных нейронных сетях. Таким образом, даже ячейка внутри ячейки (подключенная) не обеспечивает дальнейших улучшений (например, новых тенденций обеспечения вычислительной мощности, необходимой для глубоких сетей). С помощью ячейки в ячейке в ИНС вы просто добавляете еще одно соединение и, возможно, новый уровень. Вы можете сделать то же самое, определив новый слой, что и в глубоких сетях.

  6. Потенциалы действия для посылки сигналов активации вперед в клетке выполняются и развиваются в местах за пределами тела клетки (сомы). Обычно они возникают в дендритах и ​​в основном в аксонах. Итак, биологически говоря. Тело клетки внутри тела клетки не помогает и не вмешивается в вычисления или связь. Если это происходит в реальном мире, то есть только мутации, либо ошибочно, либо разработанные в лаборатории (это возможно, верно?); аналогично другие решения выполняют тот же механизм, например, как один нейрон или два связанных нейрона, обычно через один синапс.

  7. Хотя идея могла быть исследована с помощью самоподобных систем (фракталов), размерности мер самоподобия, динамических систем и общей теории хаоса. В нейронной системе эта фрактальная размерность является целым числом на уровне ячейки (отдельной ячейки). Однако вы можете изучить, как это самоподобие работает для искусственных нейронных сетей :-).


Я попытался взглянуть на ваш вопрос с точки зрения биологической информатики ... , и надеюсь, что это поможет :-)


Как указывают другие ответы, не существует такой вещи, как нейрон внутри другого нейрона, то есть буквального вложенного нейрона.

Однако с точки зрения искусственной нейронной сети есть свидетельства того, что один пирамидальный нейрон может работать как иерархическая двухслойная сеть благодаря своему дендритному дереву. Процитировать аннотацию статьи

Локальное супралинейное суммирование возбуждающих входов, происходящих в дендритах пирамидных клеток, так называемых дендритных шипах, приводит к появлению независимых пиков дендритных субъединиц, которые превращают пирамидные нейроны в двухслойные нейронные сети, способные вычислять линейно неразделимые функции, такие как как исключительное ИЛИ.

Это означает, что нейрон ведет себя так, как если бы у него было много вложенных субъединиц, которые на самом деле являются только ветвями дендритного дерева, а не настоящими нейронами.

Я не специалист в этой области, но вам стоит взглянуть на работы Бориса Гуткина, который сейчас находится в Москве.


Насколько я понимаю идею параллельных вычислений, идея массового параллелизма заключается в уменьшении размеров (компьютерных) узлов при максимальном увеличении количества соединений между узлами. Если вы посмотрите на эволюцию суперкомпьютеров, то изначально они были построены на очень мощных суперскалярных процессорах. Но со временем они пытаются создавать более взаимосвязанные более легкие процессоры. Это потому, что связь - это узкое место в суперкомпьютере. Мощные узлы вычисляют слишком много информации, которая им необходима для получения / отправки большего количества информации своим (удаленным) соседям. Нет смысла делать очень мощные узлы, а вместо этого тратить машинное пространство на дополнительные кабели.

Нейронные сети - это самые совершенные машины параллелизма. Их вычислительные узлы, нейроны, максимально просты. Парадигма, известная как коннекционизм, означает, что вычисления достигаются за счет появления результатов, когда простые узлы взаимодействуют друг с другом. Он состоит в основном из кабелей. В NN вычисления производятся тысячами межнейронных синапсов, а не самим нейроном. Идея состоит в том, что вы должны напрямую подключаться к как можно большему количеству других нейронов. Вы можете рассматривать несколько связанных нейронов как один нейрон (подсеть), но почему и, конечно же, вы не хотите изолировать какие-либо нейроны с помощью физической оболочки, чтобы заставить их подключаться только друг к другу и предотвратить возможные соединения остальной части нейроны. Это кажется ненужным, трудным для реализации и не только расточительным, но и неблагоприятным ограничением.

В нейроне вряд ли есть место для другой (под) нейронной сети. Вы можете решить сами, анализируя функцию нейрона, как ее реализовать. Насколько мне известно, биологически вероятные нейроны с пиками состоят из простого конденсатора + резистора + чего-то, что запускает всплеск, если заряд конденсатора превышает некоторый порог. Ничто не указывает на то, что вы либо можете вставить в нейрон другую нейронную сеть, либо нуждаетесь в ней для ее моделирования.

Почему бы не выдвинуть гипотезу о существовании людей внутри нейронов или меньших голов в человеческой голове? Голова, сделанная из других голов, может дать больше силы.