…устроен ли он подобно синаптической цепочке. По оценкам Фи и его сотрудников, в процессе пения порождают нервные импульсы сто HVC-нейронов, дающих проекцию на RA (Fee, Kozhevnikov, Hahnloser, 2004). Эти исследователи предполагают, что HVC содержит синаптическую цепочку, каждое звено которой состоит из ста нейронов.
Чтобы лучше разобраться в этом, обратимся к схемам на рис. 47. В идеальном случае коннектом HVC попадет нам в руки, будучи распутан естественным образом, и никакой дополнительной работы по его распутыванию уже не понадобится. Но это если нейроны HVC расположены так, чтобы давать нервные импульсы в пространственно заданном порядке – к примеру, от начала цепочки к ее концу. Однако, судя по всему, на самом деле нейроны располагаются в цепочке вне зависимости от хронометража их импульсов (Fee, Kozhevnikov, Hahnloser, 2004).
…реальный коннектом HVC посложнее, и для его анализа уже потребуется компьютер. Если бы цепочка была идеальной и совершенной, мы бы могли распутывать ее вручную. Но если в ней есть какие-то «неудобные» связи (к примеру, синапсы, работающие в обратную сторону), нахождение такой цепочки становится куда труднее и требует помощи компьютера (Seung, 2009). Распутывание нейронов – пример применения так называемой теории графов, хорошо знакомой ученым-компьютерщикам.
…являли собой мигающие огоньки – светлея, когда возникает пик, и темнея, когда нейрон «умолкает». Эти окрашенные пятна флуоресцировали, когда на них попадал свет, как дорожный знак, который начинает светиться, оказываясь в луче фар проезжающей машины. Интенсивность этой флуоресценции зависит от концентрации кальция, на которую, в свою очередь, влияет нервный импульс.
Может статься, мы не сумеем расположить нейроны в таком порядке… Но даже такой результат оставит простор для сомнений. Возможно, нейроны действительно располагаются последовательно, просто наши алгоритмы распутывания их связей чересчур плохи. Ученым-компьютерщикам придется немало потрудиться, чтобы гарантировать достаточно надежные алгоритмы, позволяющие обнаружить последовательность в нейронных связях, если таковая вообще существует.
…всегда найдется множество связей, которые будут чересчур высовываться назад или вперед. Даже если обнаружатся какие-то «неподобающие» связи, нарушающие последовательность, мы все-таки сможем сказать, что этот коннектом – приближенная модель синаптической цепочки. Но если «неправильных» связей окажется слишком много, нам придется признать, что коннектом-цепочка – неподходящая модель.
…HVC-нейроны молодых самцов… Jun, Jin, 2007; Fiete et al., 2010.
Кевин Бригман. Briggman, Helmstaedter, Denk, 2011. Дэви Бок. Bock et al., 2011.
…прапрабабушка опознавала своего пса. А к чему привязать память, где у птицы хранится ее песенка? Отыскав полный коннектом птицы, мы могли бы обследовать нервные пути, идущие от каждого нейрона зоны HVC к голосовым мышцам. Как полагают ученые, эти пути преобразуют абстрактные импульсы HVC в определенные моторные команды, требуемые для того, чтобы издавать звуки. (Этой трансформации, судя по всему, птица тоже учится на практике.) Анализ связей в этих путях, возможно, позволит нам расшифровать, какие движения регулирует каждый нейрон HVC. Для успешного применения такого метода нужно выявить правила связи для нейронов, отвечающих за моторику, что аналогично отысканию правил «части и целого» для нейронов восприятия. Вообще говоря, для привязки воспоминаний требуется проследить весь нервный путь от центра мозга до сенсорной и двигательной периферии.
…правила связи… Такие правила связи можно формализовать математически, сведя их к вероятностным моделям возникновения графов, основанным на скрытых переменных, являющихся узлами графов (Seung, 2009).
…это событие тоже не слишком вероятно… Mooney, Prather, 2005.
Глава 12. Выстраивание сравнений
…идентичные близнецы колеблют нашу незыблемую убежденность в том, что каждый человек уникален. Еще больше смущает то, что существование таких близнецов как бы бросает вызов еще более всеобъемлющей аксиоме, согласно которой уникален каждый объект – будь то человек, животное или предмет. Именно эта аксиома лежит в основе прелестного утверждения, что не бывает двух одинаковых снежинок. Возможно, именно она лежит в основе анимистических верований первобытных людей, считавших, что всякий предмет наделен душой. Благодаря конвейерному производству мы пресытились материальными объектами, которые выглядят абсолютно неотличимыми друг от друга. В доиндустриальном мире такие случаи бывали куда реже, так что нашим первобытным предкам близнецы, должно быть, казались настоящим чудом. Но коннектомике такие рассуждения ни к чему, скорее уж они пригодятся нанотехнологам, обещающим научиться делать по-настоящему идентичные материальные объекты – вплоть до месторасположения отдельных атомов (см., например, Drexler, 1986).
…небольшие отклонения в ДНК-цепочке. Machin (2009) обсуждает как генетические, так и эпигенетические различия между однояйцевыми близнецами.
…понадобились бы два полных коннектома C. elegans… Как я уже говорил, ученым пришлось собирать такой коннектом по кусочкам, используя снимки тканей, взятых у разных червей. Поэтому опубликованный коннектом червя C. elegans представляет собой, по сути, мозаику, а не картину нервной системы отдельного червя. Выходит, у нас нет даже одного полного коннектома индивидуального червя, что уж говорить о двух.
Дэвид Холл и Ричард Рассел… Hall, Russell, 1991.
…методы, которыми выводят чистопородных собак и лошадей. Обычно лабораторных животных разводят именно методом инбридинга, чтобы добиться их почти полной генетической идентичности, благодаря чему должна повышаться воспроизводимость экспериментальных результатов. Хорошо известно, что близкородственное скрещивание может увеличивать вероятность появления двух дефектных копий гена, а так называемые рецессивные заболевания подчиняются правилу «два инсульта – и ты в могиле». Вот почему многие чистопородные псы мучаются генетическими заболеваниями, а европейские королевские династии на протяжении многих веков страдали гемофилией. Поскольку инбридинг, судя по всему, делает лабораторных животных «тупее», результаты опытов, проводимых на них, не всегда могут быть применимы к их диким собратьям.
…понадобятся сложные вычислительные методы… Основная вычислительная проблема геномики – нахождение соответствий между двумя цепочками ДНК. Проблему решают, применяя метод динамического программирования с быстрой аппроксимацией: этот подход разработали еще в сороковых-пятидесятых годах прошлого века для решения задач с одномерными или древовидными структурами. Решение аналогичной задачи сопоставления для двух коннектомов – трудная вычислительная проблема, которая будет посложнее сравнения геномов. Определение, одинаковы ли два коннектома, является проблемой графического изоморфизма, а для нее пока не создан полиномиальный алгоритм пошагового решения, позволяющий получить это решение за приемлемое время. Определение, является ли один коннектом частью другого, является проблемой субграфического изоморфизма, а она, как выражаются специалисты, NP-полная
[24].
