Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 160

Замечательная работа и — ещё один пример в копилку практически полезных применений трёхмерной печати. Ведь мы по большому счёту всё ещё не знаем, на что она годна.

К оглавлению

Опубликовано11 февраля 2013

Европейская комиссия выбралапроект моделирования работы головного мозга человека на суперкомпьютере как один из наиболее приоритетных для науки. Руководитель проекта – невролог Генри Маркрам (Henry Markram) из Швейцарского федерального технологического института в Лозанне получит на его реализацию 0,5 млрд. евро. Такой же объём финансовых средств на протяжении десяти лет внесёт в его развитие сам институт и частные компании. Чего ожидать от столь масштабной инициативы. и какова её техническая сторона? Своё профессиональное мнение высказал нейрофизиолог, кандидат медицинских наук Алексей Николаевич Долецкий.

- На сайте проекта Human Brainуказывается, что это попытка объединить и учесть в одной сверхсложной модели все известные данные о работе мозга. Насколько это возможно сделать сегодня?

- Моделирование работы мозга никогда не включало в себя именно последние данные исследовательских работ. Использовались только многократно проверенные и не вызывающие сомнений сведения. Проходит немалое время, пока результаты новых экспериментов получат подтверждение и признание в научном мире. Затем это описывают математики и воплощают в алгоритмах программисты, другие адаптируют и запускают программный код на конкретном железе. Это очень долгий процесс, поэтому отставание компьютерных моделей мозга от современных представлений о нём всегда составляло несколько лет.

- В чём сейчас заключаются основные проблемы моделирования работы мозга?

- При попытке формализовать и описать на программном уровне известные особенности функционирования мозга затруднения возникают буквально на каждом шагу. Со времен Ходжкина и Хаксли многое изменилось. Даже такая простейшая (казалось бы) вещь, как ионный транспорт через клеточную мембрану, продолжает удивлять. Если раньше просто говорили «калиевый канал», то сейчас выделяют множество подтипов нейрональных калиевых каналов и указывают даже на возможность конверсии разных ионных каналов друг в друга. В чём физиологическая роль такого многообразия и как происходит преобразование – толком неизвестно. По каким алгоритмам это моделировать, тем более.

- Иными словами, даже обладая солидной вычислительной мощностью, всё равно придётся сильно огрублять описание физиологических процессов, исходить из множества предположений?

- Безусловно. К тому же сами принципы работы мозга ближе к таковым в аналоговых устройствах, а его пытаются описать в рамках чёткой логики цифровых систем, искусственно привнося поливариантность. Если коснуться частностей, то помимо хорошо известного свойства гистерезиса (зависимости отклика нервной системы от реакции на предыдущие раздражители) можно ещё вспомнить работы Натальи Петровны Бехтеревой. Она показала, что нейромедиаторы могут влиять также и на близко расположенные синапсы. В технике ближайшей аналогией являются паразитные наводки или токи утечки, с которыми всячески борются, а мозг с этим работает – это его нормальное состояние.

В ролике ниже представлена компьютерная анимации работы нервной системы и синаптической передачи.

Стоит оговориться, что в проекте Human Brain смоделировать пытаются всё же работу не всего головного мозга, а только его самой эволюционно молодой части – неокортекса. Пока исследователи вынуждены технически ограничиваться имитацией работы единичных структурно-функциональных элементов коры больших полушарий ГМ – шестислойных нейронных колонок.

Тот факт, что наш мозг (точнее, новая кора) имеет модульную структуру, был впервые подмечен венгерским физиологом Яношем Сентаготаи. Впоследствии он основал школу нейрогистологии. Как раз гистологи и подтвердили структурную повторяемость элементов неокортекса.

- Доводилось слышать мнение о том, что даже чисто морфологически неокортекс – довольно динамичная структура. Каждый нейрон связан с несколькими (от десятка до десятков тысяч) других. Как меняется число и характер взаимосвязей на протяжении жизни? Как это учесть в будущей модели?