Самоорганизация в неравновесных системах - Николис Г.
Скачать (прямая ссылка):
Воспользовавшись сигмоидальным выражением, описывающим зависимость «вход — выход» для некоторой группы нейронов, Уилсон и Кауэи [408], а также Фримен [113] разработали изящные модели динамики процессов в нейронных сетях. Такое описание оправдано статистическим характером распределения сигналов отдельных нейронов по значениям порога возбуждения. Полученное в этой модели решение типа предельного цикла рассматривалось в связи с обработкой информации в обонятельной луковице [113]. Вместе с тем множественные стационарные решения использовались для моделирования гистерезисных явл ний, наблюдаемых в экспериментах по бинокулярному зренн [408].
Другая модель была предложена Качмареком [190], которв проводил явное рассмотрение типов активности отдельньис не ронов. В его теория рассматриваются такие функции, как зав снмость частоты возбуждения от мембранного потенциала г равновесный мембранный потенциал. Кроме «нормальных» пов активности этому автору удалось получить распределе активности и изменения мембранного потенциала, которые нап минали соответствующие явления в случае эпилептического пр падка (см. также работу [191]).
В большинстве известных к настоящему времени работ моделированию нейронных систем рассматривается электрич
Заключительные замечания
48$
екая активность нейронных ансамблей, например в зависимости от частоты разрядов возбуждающих и тормозящих нейронов. Хотя такой подход и представляется интересным, он не очень удобен при анализе влияния внешних (например, электрических) полей на .деятельность мозга.
Для изучения этой проблемы недавно был предложен другой подход [267]. Вместо того чтобы рассматривать мозг как некоторую электрическою схему, функционирование которой опосредуется химическими эффекторами (нейромедиаторами и различными ионами), основное внимание уделяется пространственно-временным свойствам самих химических эффекторов. Т^скольку большая часть этих веществ несет электрический заряд, между химическими и электрическими процессами возникает непосредственное сопряжение. Отсюда вытекают предпосылки для теоретического объяснения таких явлений, как поляризация коры головного мозга постоянным током или асимметричный сдвиг частоты при изменении полярности электродов.
Трудно.перечислить все интересные проблемы в этой области, которые остаются нерешенными. Особый интерес представляют модели, позволяющие изучать геометрию и размеры ансамблей нейронов, граничные условия, а также влияние сенсорных (входных) сигналов на конфигурацию нейронных сетей в процессе развития *).
Иммунный ответ
Живой организм способен защищаться от вторжения различных чужеродных агентов, в том числе тканей или микроорганизмов, которые принято называть антигенами. Эта способность обусловлена наличием иммунной системы, состоящей из специали-зированых меток — лимфоцитов (проходящих ряд стадий диф-ференцировки) и продуцируемых ими молекул. Среди последних наиболее важную роль играют антитела, которые способны связываться с антигенами. Это свойство обусловлено особенностью структуры антител, обладающих специфическими центрами связывания — паратопами, «распознающими» определенные типы антигенов. Вместе с тем антитела обладают центрами с антигенными свойствами — идиотопами, в силу чего они способны связываться с паратопами других антител.
Двойственность свойств антител и их ярко выраженная вариабельность позволили Ерне [185, 186] постулировать наличие иммунной сети (см. рис. 1), ответственной за свойства иммунной системы. Иначе говоря, Ерне утверждает, что такие явле-
*) Более подробные сведении о теории нейронных сетей н библиографию можно найти, например, в книге: Пастушенко В. Ф„ Маркин В. С, Чизмад-жев К). А., Основы теории возбудимых сред, М., нзд во ВИНИТИ, 1977.— Прим. ред.
16*
484
Заключительные замечания
Посторонний стимул
Антиидиатипическии набор центров
Внутреннее отображение
(?Р—
Буферные систеш
< .
Несмимфичесхий параллельный набор центров
Рис. 1.
Иммунная система характеризуется набором ргактивных центров (паратопов) на молекулах иммунн г обулина н клеточных рецепторах, распознающих определенные эпитопы (Е) антигена. Этот распознающий набор включает лимфоциты, способные к ответу. Принадлежащие совокупности р! молекулы имеют набор идиотопоп ?7. Молекулы р\ распознают не только посторонние эпнтопы, но и совокупность илиотопов ?!т которая тсч самым является для данной иммунной системы слоего рода внутренним отображением посторонних эпитопов. Набор ?1 структурно связан с системой паратонов р?. Аналогично набор идпотопов ?1 распознается иммунной системой при помощи набора паратопов рг являющихся антиидиотоническини антителами. Помимо распознающего набора р111 имеется
топы її соединены с активными центрами, не соответствующими посторонне эпитопам. Стрелками показана стимуляция различные наборов при распознавании ндиотонов пара-топами клеточных рецепторов, а также эффект подавления при распознавании паратопами идиотоиов на клеточных рецепторах. Полная иммунная система состоит из значительно более крупных наборов распознающих структур [1861.
