Jennifer Aniston Cell

Решил рассказать вам немного о достижениях в нейробиологии, но так как я не думаю, что фундаментальная наука будет кому-то интересна, то я расскажу вам об одном  исследовании, про которое вполне можно было бы сказать "Британские ученые открыли ... ".

Знакома эта женщина? Это Дженифер Энистон, которая имеет непосредственное отношение к исследованиям мозга. Но обо всём по порядку.

В 60х годах 20го века польский нейробиолог Jerzy Konorski предположил, что образы и понятия в нашем мозгу кодируются всего лишь одной клеткой, то есть в мозгу присутствуют клетки, которые активизируются когда вы видите, слышите, или даже представляете себе определенный образ, например дом, стол, или свою бабушку. Эта теория получила название "Теория Бабушкиной Клетки" и начала активно исследоваться. Удивительно, но при  исследовании обезьян была найдена клетка, которая активизируется только при виде руки, или клетка, реагирующая на лицо другой обезьяны, что косвенно подтверждает теорию бабушкиного нейрона. 

Теория получила дальнейшие подтверждения, когда эксперименты начали ставить на людях. Никакого криминала, не подумайте, никто не вскрывал череп бедным сироткам. Эксперименты ставились на людях, больных эпилепсией. Дело в том, что если эпилепсия не поддается медикаментозному лечению, человеку в разные части мозга вставляют электроды в попытках определить, какие именно части мозга вызывают приступы, чтобы в дальнейшем эти участки удалить. Электроды вставляются на достаточно длительный период времени и скучающим пациентам предлагают внести свой вклад в фундаментальную науку. Людям показывают различные картинки и записывают активность нейронов. 

В ходе таких экспериментов и нашли клетку, которая реагирует только на картинки, изображающие Дженнифер Энистон и ни на какие другие лица или образы. Причем, что наиболее поразительно, нейрон реагировал даже на надпись "Jenifer Aniston" и ни на какие другие надписи. Результаты статистически значимы, если вас это интересует. В итоге были обнаружены: нейрон Дженифер Энистон, нейрон Холи Бери, нейрон Джулии Робертс, нейрон Обамы, нейрон Пизанской башни и многое другое. Нейрона Чака Норриса обнаружено до сих пор не было, что странно. 

Чтобы у вас не возникло мысли, что мы тут занимаемся какой-то фигней, постараюсь пояснить важность этих исследований. До сих пор не понятно, как кодируется в мозгу информация о сложных образах, таких как, например, Чак Норрис. Первую теорию я уже озвучил выше: для каждого концепта или образа у нас есть один нейрон, который активизируется, когда мы видим или представляем себе этот концепт. Но у этой теории много противников, которые считают, что информация кодируется распределённо, целой популяцией нейронов. И они приводят достаточно сильные аргументы. Во-первых, нейрон Холи Бери реагировал также на и картинку змеи, что немного не укладывается в первую теорию, хотя вполне может быть и ошибкой кодирования. Во-вторых, исследования нейро-машинных интерфейсов показывают, что понять, что хочет сделать животное или человек, гораздо проще по данным нейрофизиологии от популяции нейронов и в мозгу нет клетки сгибания пальца. В-третьих, они говорят, что если бы наш долговременная память была устроена по принципу бабушкиной клетки, то после очередной попойки бы можете легко забыть, как ваша бабушка выглядит. Все эти аргументы имеют контраргументы, которые тоже имеют контраргументы и так далее. Поэтому реальное положение дел не известно, но неоспоримое существование клетки Дженифер Энистон постепенно смещает взгляды человечества по этому вопросу в сторону теории бабушкиной клетки. 

Скажем Дженифер спасибо за неоценимый вклад в фундаментальную нейробиологию.

Janelia Farm Research Campus

Сегодня я расскажу о месте, где я работаю.

HHMI - медицинский институт Говарда Хьюза. Дядька был невероятно крутой, но подробности описывать не буду, кому интересно - прочитает в википедии. С открытия института прошло много лет и сейчас он является одним из крупнейших исследовательских институтов мира, спонсируемых частными пожертвованиями. Чтобы понять, насколько крутая это организация, стоит только упомянуть, что они тратят на исследования 825 миллионов долларов в год, а общий объём их фондов составляет порядка 16 миллиардов долларов. И это всё - частные пожертвования. Хотелось бы, чтобы российские миллиардеры когда-либо создали что-то подобное...

До недавнего времени у HHMI не было своего кампуса и вся их деятельность сводилась к выдаче грантов наиболее перспективным ученым в области медицины и биологии, особенно в направлении исследования мозга. Однако в 2006 годы был построен исследовательский центр Janelia Farm, куда были приглашены лучшие исследователи, получавшие финансирование от HHMI. По сути, всё это является чем-то похожим на стартап: они вкладывают деньги в рискованные фундаментальные исследования, однако рассчитывают не на прибыль, а на прорыв в области исследования мозга.

Интересна история происхождения названия Janelia Farm. Дело в том, что землю, на которой расположен кампус выкупили у фермера, дочь которого звали Janelia. И единственным условием, при которым мужик соглашался продать землю было назвать институт в честь его дочери. Невероятно крутой мужик, я считаю. Увековечил свою дочурку) Здание фермы, кстати, сохранено, однако никак не используется.

Первая мысль, приходящая в голову, когда видишь это невероятное сооружение из стекла и металла - это место просто купается в деньгах. Такое ощущение, что они могли построить такое же здание из двадцатидолларовых купюр и это стоило бы дешевле. Главный вход выглядит вот так:

Само здание встроено в склон холма и выглядит вот так:

Красная штука - Лохнесское чудовище - скульптура, которая невероятно круто оживляет вид на озеро. При всей моей неприязни современного искусства я вынужден признать, что это штука просто восхитительно хороша.

Современное искусство тут не только на улице, на и внутри здания. На первом этаже стоит вот этот чувак:

Большая часть стен здесь сделаны из стекла, однако в тех редких местах, где стены бетонные, можно найти множество картин. Все картины здесь так или иначе связаны с деятельностью института: на них изображены протеины, клетки, разрезы мозга или нейроны. Вот например эта висит в местном ресторане, в котором я постоянно кушаю:

На втором и третьем этажах расположены офисы и лаборатории. Лаборатории и вивариум я фотографировать не стал, а вот коридор, ведущий ко мне в офис, сфоткал:

У этого коридора очень крутое свойство - в отражениях в стеклах можно видеть, что происходит за поворотом. Вид из окна в этом коридоре несколько не вяжется с тем фактом, что мы на втором этаже:

Дело в том, что здесь всё свободное место на крышах засажено цветами. Очень красиво. Вообще архитектура этого здания поражает воображение и фотографиями трудно это передать. Есть здесь только один минус: все поручни и ручка дверей здесь железные и не заземленные, поэтому всех постоянно бьет током) Живу я в гостевом городке, архитектура которого не так поразительна:

(Мой дом прямо по середине, за деревьями)

Но вид аккуратно подстриженных газонов и аккуратненьких домиков все равно заставляет улыбнуться по утрам. Есть только одна проблема: когда возвращаешься поздно с работы очень трудно увернуться от опрыскивателей газона. Чувствуешь себя нинзя, который пробирается через полосу препятствий. 

Вокруг кампуса бродит очень много всяких животных: белки, сурки, еноты, зайцы. Я даже поймал черепаху! Но особенно приметны вот эти парни, которых здесь огромное количество:

Со всей этой красотой вокруг очень обидно, что основную часть времени я вижу перед собой вот такую картину:

Вышингтонское метро

На выходных удалось съездить в Вашингтон, погулять по музеям. На монументы сходить почти не удалось, потому что жара тут жуткая, в среднем +35 и солнце.

Но начать стоит, безусловно, с Вашингтонского метрополитена. Он ужасен. Вот фотка того, что мы видим сразу же после входа в метро:
Что за долбаный бункер? И если вы думали, что внутри нас ждет что-то другое, вы глубоко ошибаетесь. Здесь вы не найдете помпезности и красоты Питерского метро. У нас каждая станция — шедевр архитектуры, здесь же метро — средство передвижения для низших слоев общества. Все станции абсолютно одинаковые и навивают только одну ассоциацию — противоядерное бомбоубежище (которым, кстати, в отличие от нашего метро, здешняя подземка не является, так как станции закопаны не слишком глубоко) Станция выглядит примерно так:

Отличаются они только расположением рельс — на половине станций они по середине, на половине — по краям, как у нас.

Вашингтонское метро не очень большое по количеству станций, но очень большое по протяженности. Ветки уходят далеко за границы города в пригороды. Схема метро у них ничем не примечательна:

Примечателен только билетик. Платить тут, кстати, нужно за количество станций, а не поездку, поэтому билетик нужно засовывать в турникет как на входе, так и на выходе. Предварительно нужно положить на билетик денег в специальном автомате. А билетик выглядит вот так:
 
При чем тут панда? Не понятно.

Интересны про метро еще 2 факта. На станциях периодически встречаются чуваки, поющие песенки и просящие денег. Но ои несколько отличаютсяя от наших. Наши поют хреново и выглядят жалко, здесь же эти челы крутые. Вот, например, трио негров, поющих акапелло. И делают они это невероятно замечательно! Ну крутые же, не правда ли?

И последнее, что поразительно: тут в метро нет бабок. Не в смысле денег, а в смысле милых старушек с тележками и без, которые наступают тебе на ноги и толкаются. Тут в метро все!!!! молодые. Причем люди абсолютно разные — можно встреть и девочку в вечернем платье в туфлях на каблуках, и super-hot иммигрантку и Жирную карикатурную американку. Видно, что сейчас пользуются метро самые разные люди, и бедные и богатые, и по самым разным поводам.

Подводя итог, могу сказать, что Вашингтонское метро оставило двоякое впечатление. Оно — полная противоположность питерскому: у нас метро выглядит как дворец, а здесь — как непонятно что. Но люди в метро здесь мне понравились больше. Намного больше.

Чтож, пожалуй, это все про Вашингтонское метро. У меня осталась еще целая куча чего написать про первую поездку в Вашингтон, но это в следующих сериях.

Начнем с науки

Начнем с науки.

Занимаюсь я тут наукой, которая называется нейробиология. Термин достаточно широкий и охватывает практически все науки, изучающие мозг. Наука эта довольно молодая: первые методы регистрации нервных импульсов появились в начале 20 века, однако развиваться наука стала только в 80е с появлением достаточного объема математики и вычислительных мощностей для обработки результатов экспериментов.

Вопрос, на который пытается ответить множество невероятно умных людей, называющих себя нейробилогами, можно кратко сформулировать так: «как работает мозг?». А ответить на него так: «А хрен его знает» Причем я не утрирую, сейчас человечество действительно знает настолько мало, что даже удивительно. Хотя, разобравшись в вопросе, удивление проходит, потому что это, наверное, самое сложное из всего, что когда-либо делало человечество. По шкале сложности расстояние между мозгом мухи и атомной бомбой примерно такое же, как между атомной бомбой и скрепкой, а может и в десятки раз больше.

Поясню. Конечная цель науки состоит в понимании алгоритмов работы мозга, причем на всех уровнях: физиологии, формирования нервных импульсов, кодирования информации в нервные импульсы, декодирования информации, формирования картины окружающего мира, принятия решения и формирования импульсов для определения поведения. Мы, безусловно, можем косвенно измерять стимулы и реакцию на них, но мозг все равно остается для нас черным ящиком. Также, мы можем измерять напряжение в конкретных областях ткани, что дает нам крайне зашумленную и неточную картину нервных импульсов. Приблизительно, конечная цель состоит в восстановлении исходного кода программы, которая выполняется компьютером, замеряя напряжение на 20 из миллиарда транзисторов процессора. Выглядит невозможным, правда? Но с мозгом задача осложняется несколькими моментами:
1. Мы не знаем точно, какие именно транзисторы(нейроны) мы замеряем (обычно электрод получают информацию о целой популяции нейронов, иногда удается из классифицировать и разделить на основании формы волны сигнала, однако это получается не всегда и не всегда точно)
2. Мы не знаем, какими машинными кодами пользуется наш компьютер (До сих пор не решено, что является определяющим показателем, конкретные моменты времени возникновения импульса, или среднее количество импульсов на единицу времени)
3. Мы не знаем, каким образом «программа» «компилируется».
4. Мы не знаем, на каком языке эта «программа» написана.
5. И более того, мы не имеем ни малейшего понятия, чем этот язык вообще может быть.
Сложно ,не правда ли? Причем, говоря «не имеем ни малейшего понятия» я не имею ввиду отсутствие идей, их-то как раз у человечества миллионы, но никто не знает, какая из них правильная.

Задачу эту человечество решает на самых разных уровнях и используя самые разные подходы: от чисто биологических до чисто математических. Учитывая, что на уроках биологии я не очень усердно слушал, поговорим о математическом подходе на примере той задачи, в решении которой участвую я: задачи обратной корреляции между нейро-данными и поведением.

Данные, с которыми я работаю получены следующим образом: мыши в голову вставляются электроды, также ей на голову надевается акселерометр, гироскоп и камера. С помощью этих девайсов получаются 2 вида данных — нейро-данные (voltage traces), которые затем классифицируются и сортируются для того, чтобы получить временные метки для отдельных нервных импульсов; и поведенческие данные — ускорения, угловые скорости и положение головы мыши. Между этими данными и предлагается найти взаимосвязь. Причем возможно, что этой связи нет совсем или она настолько слабая или зашумленная, что найти ее невозможно.

До данного момента занимался тем, что строил различные статистические модели для нахождения корреляции между поведением и импульсами отдельных нейронов. Однако, увы, простые модели тут не работают, то есть, статистически значимых корреляций найти не удается. И проблемы, вобщем-то, вполне ясны:
1. Во время проведения эксперимента мышь просто бегает по клетке, то есть не делает каких-либо повторяемых паттернов поведения. Поэтому, если нейроны, которые мы замеряем, имеют связь только с каким-то конкретным действием мыши, это обнаружить достаточно сложно на фоне остальной активности.
2. Хоть ускорения и угловые скорости головы мыши достаточно хорошо определяют ее положение, эти данные никак нам не говорят, что собственно мышь делает. И если предыдущая проблема легко решается путем тренировки мыши, то вторая проблема более теоретическая.

Вообще, сейчас люди в-основном занимаются поиском корреляций между нейро-сигналами и поведенческими данными «как есть», однако более интересно было бы ввести 2 промежуточных слоя: пространство действий и пространство найро-паттернов. Под пространством действий понимается набор простейших действий, из которых можно реконструировать поведение животного. То есть фактически стоит задача построения «базиса поведения», причем базис этот должен быть максимально коррелирован с элементами второго пространства — нейро-паттернов. То есть нужно ввести 2 дополнительных слоя между данными о мозге и данными о поведении.

Алгоритмы построения этих базисов, конечно, существуют, но все они базируются на следующей идее: мы берем все возможные элементы пространства, а затем выбираем из них те, которые наиболее вероятно являются базисом. Но, как Вы можете заметить, практическое применение этих алгоритмов ограничено фразой «все возможные элементы пространства» - их бесконечно много! Поэтому, на практике для применения этих алгоритмов пытаются придумать некое количество возможных паттернов поведения от балды, а затем выбрать элементы, наиболее похожие на базис. Но и этот подход страдает от проблемы by design. И проблема эта в словах «придумываем от балды»: мы никогда не сможем обосновать этот выбор, ведь мы не знаем, что должно составлять базис. Например для пространства поведения: вы включим в него «повернуть», «ускориться» и «замедлиться», а на самом деле элементарными действиями по отношению к исследуемой нами области мозга являются «почесать ухо», «перекувырнуться» и «моргнуть».

Так вот то, чем занимаюсь я — пытаюсь предложить и проверить какие-либо методы перебора бесконечного пространства поведенческих паттернов для построения базиса этого пространства, наиболее коррелированного с данными об активности нейронов. Этот подход отличается тем, что позволяет не только ответить на вопрос о связи поведения и активности нейронов, но и понять взаимосвязи в этих процессах.

Что любопытно, мне не говорят, из какой области мозга получены данные и запрещают читать вещи, связанные с биологической стороной вопроса. Дело в том, что тут считают, что все, что было в этой области сделано, неверно. Более того, построено на неправильных подходах. Поэтому они хотят от меня новых идей, как можно было бы попытаться решить эту проблему. Так что я все еще ничего почти не знаю о биологии.

К концу получилось несколько сумбурно, уж извините. Буду рад вашим комментариям и замечаниям. О более приземленных вещах — в следующий раз.