|
Еще одна сложность заключается в том, что иногда конус роста снабжен конкретным адресом нейрона, с которым ему нужно соединиться. А иногда работает относительное позиционное кодирование: нейрон А хочет связаться с целевым нейроном, который соединен со своим целевым нейроном, присоединенным к нейрону по соседству с нейроном А. Из всего этого следует, что конусы роста выделяют сигналы, которые отталкивают их друг от друга, так чтобы разведчики прощупывали разные области. Я благодарю своих коллег по кафедре Ло Лицзюня и Робина Хизингера, двух пионеров-разведчиков в этой области, за плодотворные и полезные дискуссии на эту тему.
160
К слову, мини-колонки одного слоя соединены между собой горизонтальными связями. Получается очень интересная схема. Допустим, мини-колонка реагирует на свет, стимулирующий небольшой участок сетчатки. Как только что было отмечено, окружающие ее мини-колонки реагируют на световые стимулы по обе стороны от этого участка сетчатки. У такой схемы есть одна хитрость: когда мини-колонка получает сигнал, она использует свои горизонтальные проекции, чтобы заглушить мини-колонки по соседству. Зачем? В результате такого трюка изображение становится четче по краям – это называется латеральным торможением. Ну не круто ли это? 161
Каждый новый нейрон формирует свои синапсы последовательно, по одному за раз, что позволяет ему отслеживать число созданных связей. В одном из конусов роста, распространяющихся вовне в поисках дендритных мишеней, с которыми можно было бы сформировать синапс, обязательно по чистой случайности окажется чуть больше факторов роста, чем во всех остальных. Чем больше факторов роста имеется, тем больше их накапливается, и рост соседних конусов в результате подавляется. Этот сценарий «деньги к деньгам» и приводит к тому, что синапсы формируются по одному за один раз. 162
Это Георг Кантор, немецкий математик XIX в., Хельге фон Кох, шведский математик, живший на рубеже XIX и XX столетий, и Карл Менгер, австро-американский математик XX в. 163
Вполне вероятно, что дендриты, кровеносные сосуды и деревья различаются по тому, на какую кратную диаметру длину вырастают их ветви, прежде чем разделиться. 164
Похоже, здесь нужно четвертое правило, а именно: знать, когда остановить бифуркацию. С нейронами, кровеносной или бронхиальной системами это происходит, когда клетки достигают своих целей. С растущими, ветвящимися деревьями… Я не знаю. 165
В главе 10 объясняется, как случайность проникает в биологию. Здесь ее влияние заключается в том, что «вещество роста» не всегда делится ровно пополам (то есть 50% молекул в одну сторону, 50% – в другую). Эти небольшие различия означают, что в бифуркирующей системе может существовать некоторая вариативность; другими словами, реальный мир не такой аккуратный, как эти красивые и четкие модели. Как подчеркивает венгерский биолог Аристид Линденмайер, именно поэтому мозг (или нейроны, или кровеносная система…) у всех выглядит одинаково, но никогда не бывает полностью идентичен (даже у однояйцевых близнецов). Это символически представлено асимметрией последнего рисунка, подписанного 1Z (я этого не планировал, просто напортачил, когда рисовал). 166
Одна из таких моделей называется механизмом Тьюринга; он назван в честь Алана Тьюринга, одного из отцов компьютерной науки, изобретателя теста Тьюринга и машин Тьюринга. Между делом Тьюринг создал математический аппарат, показывающий, как паттерны (например, бифуркации в нейронах, пятна у леопардов, полоски у зебр, отпечатки пальцев у людей) могут генерироваться самопроизвольно, следуя ограниченному набору простых правил. Тьюринг предложил свою теорию еще в 1952 г.; биологам потом потребовалось всего 60 лет, чтобы доказать, что его модель верна. |
