(no subject)
С помощью molecular imaging получили детальное описание синапса, как самоорганизующейся молекулярной машины, в которой структурообразующие белки с "обеих сторон" выстраивают наноразмерные колонки таким образом, что эмиттируемые молекулы нейротрансмиттеров попадают в точности в соответствующие им рецепторные каналы нейрона-приемника. Ещё один серьёзный и принципиальный шаг от бесплодного упрощенного представления о нейроне (а впрочем и синапсе), сводящего всё функционирование мозга, в пределе доставляющего высшие функции вроде сознания, к коннектому. Следующим кмк должно быть описание жизненного цикла синапса (от секунд до дней) и, разумеется, внутринейронного механизма, движущего этим циклом: т.е. что вызывает рост синаптической почки и обратное - деградацию и лизирование синапса. Лично я не буду удивлен, если цитоскелет (да, микротрубочки) играет в этом ключевую роль в качестве 'мозга' самого нейрона (только не в возвышенном смысле, а именно как одновременно недетерминированного вычислителя, распознающего сигналы и, в то же время, исполнительного устройства - молекулярного (в наружном гидрофобном слое) и электронного (в среднем тубулиновом слое) транспорта).
Более высокоуровневое изыскание предлагает наконец динамическое описание порождения сознания нейронными подсетями в коре хотя и выглядит несколько спекулятивно (идеологически оно следует Интегрированной Информационной Модели сознания Джулио Тонони, которая пока считается самой адекватной из тех, что на кончике пера). Сам анализ опирается на метод К-оболочечной декомпозиции сложных динамических сетей, который использовался для например анализа структуры интернета, с целью поиска в нем наиболее значимых узловых кластеров.
Click to viewБолее высокоуровневое изыскание предлагает наконец динамическое описание порождения сознания нейронными подсетями в коре хотя и выглядит несколько спекулятивно (идеологически оно следует Интегрированной Информационной Модели сознания Джулио Тонони, которая пока считается самой адекватной из тех, что на кончике пера). Сам анализ опирается на метод К-оболочечной декомпозиции сложных динамических сетей, который использовался для например анализа структуры интернета, с целью поиска в нем наиболее значимых узловых кластеров.