«Вложенные нейроны»: являются ли они биологически правдоподобными?

Игнорируя возможность нейронов внутри нейронов in silico , ответ на вопрос

Есть ли доказательства того, что нейроны существуют внутри других нейронов у людей или других организмов?

с практической, биологической точки зрения нет .

Точка зрения литературы
Самый сильный аргумент против нейрона, встроенного (я намеренно не буду говорить «вложенный», поскольку он имеет вычислительный и статистический вкус) в другом нейроне: я никогда о нем не слышал. Я мог бы процитировать каждый учебник по нейробиологии, который у меня есть, не упоминая об этом феномене, но готов поспорить, что это не имеет особого смысла, отсюда и этот аргумент без ссылок.

Физиологический взгляд
Нейронам нужен мембранный потенциал для работы, например , для возбуждения потенциалов действия или постепенного изменения своей мембраны. Этот мембранный потенциал, за одним или двумя исключениями, всегда отрицателен. То есть внутри отрицательный, снаружи нейтральный. Нейрон внутри нейрона создал бы для первого негостеприимные условия жизни. Последний тоже был бы не в восторге. Первые не смогут создать нормальный градиент высокого содержания Na ⁺ вне клетки и высокого содержания K ⁺ внутри, так как обволакивающий нейрон будет пытаться сделать то же самое. Внутренняя клетка, таким образом, создаст градиент (нажмите Na ⁺наружу), и обволакивающая клетка снова транспортирует Na ⁺ наружу. Для K ⁺ произойдет обратное (см. Na ⁺ ,K ⁺ -ATPase для фона). Короче говоря, внутренняя клетка не сможет создать мембранный градиент, в то время как внешней клетке придется иметь дело с надоедливым паразитом, нарушающим ее ионный гомеостаз. Внутренняя клетка умрет, так как многие процессы, жизненно важные для клетки, нуждаются в градиенте (перенос ионов питательных веществ вдоль мембраны, избавление от мусора), и тогда внешняя клетка, наконец, станет счастливым нейроном, лишенным мусора внутри.

Телеологический взгляд
Физически встроенные нейроны не имеют смысла. Просто потому, что нейроны существуют, в основном, для передачи информации от одного нейрона к другому. Пример нейрона из учебника (рис. 1) имеет входную часть ( дендритную область ), часть, перемещающуюся в пространстве для преодоления расстояния ( аксон ), и выходную часть ( терминал аксона ).). Любая обработка, происходящая внутри нейрона, выполняется в основном логическими операторами, такими как суммирование, вычитание и интегрирование (через дендритное дерево, собирающее информацию) и получением контроля (тормозящие или возбуждающие влияния в дендритной области, теле клетки или части аксона). Но, в конце концов, нейрон предназначен для передачи информации от А к Б. Следовательно, нейрон внутри нейрона не имеет смысла с нейрофизиологической точки зрения.

^{Рис. 1. Пример двигательного нейрона из учебника. Нейрон получает информацию от высших двигательных областей дендритной области и стимулирует мышцу с помощью потенциалов действия. Код скорости используется для регулирования силы мышечного сокращения. источник: Списки DVR Obes .}

_{Ссылка
— Purves et al . (ред.) Неврология , 2 ^-е изд. Сандерленд (Массачусетс): Sinauer Associates (2001). Ионная основа потенциалов действия}

Вот некоторые заметки и идеи, и, надеюсь, ответ на ваш вопрос:

1. Новые мембраны производятся в процессе деления, как вы читали в генетике; иногда называют эмбриогенезом. Это просто деления цитоплазмы. Предполагается, что слой, отделяющий нуклиды, поляризуется в сторону нуклидов внутри одной цитоплазмы, которой они все и являются. Итак, как можно догадаться по определению слова «клетка», в норме в конечном виде ткани внутри клетки (или ее цитоплазмы) уже не будет клетки. Они будут разделены на две ячейки, как всегда в науке, это то, что «обычно» происходит ( эта статья содержит некоторые сведения о том, как работает этот механизм ).

2. Однако есть везикулы, просто мешочки с какими-то химическими веществами (например, нейротрансмиттерами). Они сливаются с клеточной мембраной на ее концах, и высвобождается некоторое количество Nt. Хотя они не являются живыми клетками, но их внешний слой похож на таковой в настоящей клетке, выполненный в виде двойного слоя фосфолипидов.

3. Вместо нейронов в нервной системе есть еще несколько клеток, называемых глиальными , даже больше, чем нейронов. Их основная роль, по-видимому, заключается в поддержке нейронов и синапсов. Вы можете думать о них как о поддерживающих клетках, соединенных с нейроном или синапсом, которые помогают им активироваться или деактивироваться. Есть недавние исследования, изучающие роль глиаса в мозге.

4. Нейроны (например, в коре, которая является наиболее влиятельной областью мозга, интересующей ученых-компьютерщиков) не выполняют активацию в одиночку. Но они образуют сеть; по сути сети сетей. В коре они вместе образуют столбцы, суперстолбцы, а у человека около 6 слоев. Обычно они изучают группы, столбцы или более крупные формы взаимосвязанных нейронов, за исключением инвазивных методов визуализации отдельных нейронов. Таким образом, нейроны в некотором смысле изучались, выполняя вычисления «в среднем»., но не один. Даже активация нейронов (потенциалы действия) генерируется в месте, называемом аксонным холмиком, что не оправдывает наличия двух клеток, которые могут просто генерировать два независимых сигнала, а затем объединять их вместе; это можно сделать проще на уровне синапса, поскольку природа — всего лишь ленивец и выбирает лучшие случайные результаты.

5. Синапсы — это место, где информация хранится в искусственных и естественных нейронных сетях. Таким образом, даже ячейка внутри ячейки (связанная) не обеспечивает дальнейших улучшений (например, новых тенденций предоставления вычислительной мощности, необходимой для глубоких сетей). С помощью ячейки внутри ячейки в ИНС вы просто добавляете еще одно соединение и, возможно, новый слой. Вы можете сделать то же самое, определив новый слой, как в глубоких сетях.

6. Потенциалы действия для отправки сигналов активации вперед в клетке выполняются и развиваются в местах за пределами тела клетки (сома). Обычно происходит в дендритах и ​​чаще всего в аксонах. Так что с биологической точки зрения. Тело клетки внутри тела клетки не помогает и не вмешивается в вычисления или общение. Если это происходит в реальном мире, то это просто мутации, или ошибочно или лабораторно разработанные (Возможно, правда?); аналогичным образом другие решения выполняют тот же механизм, например, как один нейрон или два соединенных нейрона, обычно через один синапс.

7. Хотя идея может быть исследована самоподобными системами (фракталами), размерностью мер самоподобия, динамическими системами и вообще теорией хаоса. В нейронной системе эта фрактальная размерность представляет собой целое число на уровне клетки (отдельной клетки). Однако вы можете изучить, как это самоподобие работает для искусственных нейронных сетей :-).

Я попытался взглянуть на ваш вопрос с точки зрения компьютерных наук, вдохновленных биологией... и надеюсь, что это поможет :-)

Как указывают другие ответы, нет такой вещи, как нейрон внутри другого нейрона, то есть буквально вложенного нейрона.

Однако с точки зрения искусственной нейронной сети есть свидетельства того, что один пирамидный нейрон может работать как иерархическая двухслойная сеть благодаря своему дендритному дереву. Процитировать аннотацию статьи

Локальное надлинейное суммирование возбуждающих входов, происходящих в дендритах пирамидных клеток, так называемые дендритные спайки, приводит к независимым спайковым дендритным субъединицам, которые превращают пирамидальные нейроны в двухслойные нейронные сети, способные вычислять линейно неразделимые функции, такие как как исключающее ИЛИ.

Это означает, что нейрон ведет себя так, как будто он имеет множество вложенных друг в друга субъединиц, которые на самом деле являются лишь ветвями дендритного дерева, а не настоящими нейронами.

Я не специалист в этой области, но вы должны посмотреть работы Бориса Гуткина, который сейчас находится в Москве .

Насколько я понимаю идею параллельных вычислений, идея массивного параллелизма заключается в уменьшении размеров (компьютерных) узлов при максимальном увеличении связей между узлами. Если вы посмотрите на эволюцию суперкомпьютеров, то увидите, что изначально они были построены на очень мощных суперскалярных процессорах. Но с течением времени они пытаются создавать более взаимосвязанные более легкие процессоры. Это потому, что связь является узким местом в суперкомпьютерах. Мощные узлы вычисляют слишком много информации, которую им нужно хранить, чтобы получать/отправлять больше своим (дальним) соседям. Нет смысла делать очень мощные узлы, а вместо этого тратить машинное пространство на большее количество кабелей.

Нейронные сети — это совершенные машины параллелизма. Их вычислительные узлы, нейроны, максимально просты. Парадигма, известная как коннекционизм, означает, что вычисления достигаются за счет появления результатов, когда простые узлы взаимодействуют друг с другом. Он состоит в основном из кабелей. В NN вычисления выполняются тысячами межнейронных синапсов, а не самим нейроном. Идея состоит в том, что вы должны напрямую связываться с как можно большим количеством других нейронов. Можно считать количество соединенных нейронов одним нейроном (подсетью), но почему и, наверняка, вы не хотите изолировать какие-либо нейроны физической оболочкой, чтобы заставить их соединяться только друг с другом и предотвратить возможные соединения остальных нейроны. Это кажется ненужным, трудным в реализации и не только расточительным, но и неблагоприятным ограничением.

В нейроне вряд ли найдется место для другой (суб)нейронной сети. Вы сами можете решить, анализируя функцию нейрона, как вы можете ее реализовать. Насколько я знаю, биологически правдоподобные импульсные нейроны состоят из простого конденсатора + резистора + чего-то, запускающего импульс, если заряд конденсатора превышает некоторый порог. Ничто не указывает на то, что вы либо можете встроить в нейрон другую нейронную сеть, либо нуждаетесь в ней для ее моделирования.

Почему бы не выдвинуть гипотезу о существовании людей внутри нейронов или меньших головок в человеческой голове? Голова, сделанная из других голов, может дать больше силы.