Василий Чибисов - Вся фигня – от мозга?! Простая психосоматика для сложных граждан

Итак, нейрон – это клетка, маленький чёрный ящик. Тело нейрона не представляет особого интереса – обычная такая клеточка, с ядром, цитоплазмой и прочей матчастью. Куда интереснее то, что из этой клетки растёт (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Нейрон, считывающий сигнал с соседских аксонов с помощью дендритов

Длинный отросток с «мочалкой» на конце называется аксоном , а сама «мочалка» – терминалью . По аксону распространяется возбуждение (электрический сигнал) от тела к терминали. То есть аксон является выходом нейрона. Когда сигнал достигает терминали, он передаётся другим клеткам: нервным, мышечным или клеткам внутренних органов. Передача осуществляется через хитрый электрохимический контакт – синапс – с помощью хитрых медиаторов . О медиаторах мы забудем до следующего параграфа.

Как вы уже догадались, с помощью сигналов нейроны передают команды и информацию от мозга и обратно. Нейроны, командующие мышцами, называются моторными – их работу мы можем кое-как контролировать. Контролю над своими мышцами мы учимся (или нас учат) всю жизнь, начиная с рождения. Нейроны, командующие всем остальным телом, можно обобщённо назвать вегетативными. Вот на них у нас нет никакой управы. Мы не можем усилием мысли раскочегарить центр выработки гормона роста и подрасти за ночь. «А эйфория, сверхусилия, медитация, психоанализ – это разве не влияние на вегетатику?» Влияние, но не прямое. И от этого ещё более интересное именно с психосоматической точки зрения.

Но как вообще один нейрон оказывает влияние на другой? Для этого нужны короткие отростки – дендриты. Дендрит оплетает терминаль чужого аксона и через синаптический контакт «считывает» напряжение. Пышность дендритных кустиков позволяет одному нейрону получать сигналы от множества собратьев.

Получается, что у нейрона множество входов и выходов? Не получается. У нейрона один выход и один вход. А как же множество связей? А так: все входящие сигналы суммируются, и уже в зависимости от суммы нейрон подаёт на выход какой-то новый сигнал. Или не подаёт. Но выходной сигнал у нейрона один, он бежит по одномуаксону и одинаковыйдля всех выходных контактов. А вы как хотели? Чтобы нейрон ещё разбирался, кому и что он отправляет? Нет, это уже дело получателей – блокировать или усиливать входящий сигнал с помощью медиаторов.

Ну хорошо, а зачем вообще нейронам сигналы? Затем, что электрохимические потенциалы – это единственная форма информации (энергии), распространяющейся по сети. Если нейрон как следует потормошить, по его дендритам начинает бежать электрический ток. Точные исследования показывают, что это не постоянное напряжение, а сложная последовательность всплесков. Нейрон буквально верещит, генерируя электрохимические бёрсты и спайки (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Бёрсты и спайки искусственного нейрона в модели Хиндмарша – Роуз [1] Источник : Hindmarsh J. L., and Rose R. M. (1984) A model of neuronal bursting using three coupled fi rst order diff erential equations. Proc. R. Soc. London, Ser. B 221:87–102.

Но нам не важно, какая форма у нервного сигнала. Важно, что другие нейроны одинаково реагируют на этот сигнал, воспринимая его как (простите за тавтологию) сигнал к действию. То есть напряжение с дендритов нейрона передаётся на аксоны «подконтрольных» нейронов. Аксоны, в свою очередь, получают сигналы от множества нейронов. Все сигналы, попавшие на аксон, суммируются на входе нейрона. И если сумма достаточно большая, то уже новый нейрон начинает верещать.

Теперь немного упростим и немного усложним картину. На рисунке 2.3 для удобства нейрон изображён кружочком. Аксон и дендриты вообще заменены на линии. Этот минималистский стиль активно используется в математической теории нейронных сетей, в схемотехнике, в теории графов… Короче, в любой технической дисциплине, когда нужно отвлечься от деталей и ухватить суть, прочувствовать саму архитектуру сложной системы.

Рис. 2.3. Упрощенная схема суммирования сигналов в нейроне. Сумма входящих подставляется в функцию активации. Результат подается на единственный выход, где его уже ждут благодарные нейронные соседи