В. Ф. Сазонов – к.биол.н., доцент, кафедра «Биология и методика ее преподавания», Рязанский государственный университет имени С.А. Есенина (г. Рязань, Россия)

E-mail: kineziolog@mail.ru

И. В. Сазонов – директор, ООО «Три-В» (г. Рязань, Россия)

E-mail: mail@3w-site.ru

А. В. Гришаев – аспирант, кафедра экологии и природопользования, Рязанский государственный университет имени С.А. Есенина (г. Рязань, Россия)

E-mail: ecology.ag@yandex.ru

Постановка проблемы. Представляет интерес сравнение двух различных подходов к моделированию деятельности нейронов: функционального и структурного. Авторы связывают структурный подход с популярным в настоящее время понятием «пластичность», а функциональный – с продвигаемым ими понятием «режимность» (regimity).

Цель. Рассмотреть понятие режимности в применении к работе нейронов и синапсов, классифицировать различные режимы их работы, а также выдвинуть обоснованную гипотезу о возможности использования в нейромоделировании функционального режимного подхода вместо структурного пластического.

Результаты. Установлено, что при функциональном описании и нейромоделировании нейронных состояний и межнейронных взаимодействий достаточно ограничиться функциональным режимным подходом, абстрагируясь от структурных пластических перестроек. Предложенный режимно-функциональный подход реализован на практике в авторских компьютерных программах серий «Импульсация» и «Нейроимпульсация», моделирующих межнейронные взаимодействия и представляющих их в динамике в визуальном виде. Поставлена задача по исследованию вопроса о нейрофизиологических соответствиях между моделируемыми режимами работы виртуальных «квазинейронов» в компьютерных моделях, с одной стороны, и реальных нейронов в нервной системе, с другой стороны.

Практическая значимость. Систематизированные и описанные авторами режимы работы нейронов и синапсов могут быть включены в технические задания для разработчиков нейросимуляторов, моделирующих межнейронные взаимодействия.

Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Гришаев А.В. Понятие режимности в работе нейронов как функциональная альтернатива структурной пластичности в компьютерном моделировании межнейронных взаимодействий // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2020. Т. 22. № 5. С. 43–53. DOI: 10.18127/j19998554-202005-04.

1. Антошкин В.А., Сазонов В.Ф., Пролыгина А.А. Интерактивная компьютерная модель межнейронных взаимодействий // Межвуз. сб. науч. трудов «Информатика и прикладная математика». 2014. № 20. С. 3–5.
2. Антошкин В.А., Сазонов В.Ф. Компьютерная модель межнейронных взаимодействий // Материалы науч.-практич. конф. преподавателей РГУ имени С.А. Есенина по итогам 2014/15 учеб. года «Рязанский государственный университет имени С.А. Есенина: вековая история как фундамент дальнейшего развития (100-летнему юбилею РГУ имени С.А. Есенина посвящается)». Отв. редактор М.Н. Махмудов. Рязань: Рязанский государственный университет имени С.А. Есенина. 2015. С. 448–454.
3. Антошкин В.А., Сазонов В.Ф., Плаксин О.Ю. Разработка компьютерной модели межнейронных взаимодействий в среде Qt // Межвуз. сб. науч. трудов «Информатика и прикладная математика». 2015. № 21. С. 7–11.
4. Балабан П.М., Коршунова Т.А. Сетевые, клеточные и молекулярные механизмы пластичности в простых нервных системах // Успехи физиологических наук. 2011. Т. 42. № 4. С. 3–19.
5. Котельников В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи // Успехи физических наук. 2006. № 7. С. 762–770.
6. Никитин Е.С., Балабан П.М. Компартментализация несинаптической пластичности в нейронах на субклеточном уровне // Журнал высшей нервной деятельности. 2013. Т. 63. № 3. С. 295–302.
7. Сазонов В.Ф. Импульсация [Электронный ресурс] // Кинезиолог. 2009–2017: [сайт]. Дата обновления: 06.03.2017. URL: http://kineziolog.su/content/impulsatsiya.
8. Сазонов В.Ф. Импульсация – компьютерная учебная модель нервного центра (нейросети) [Электронный ресурс] // Кинезиолог, 2009–2017: [сайт]. Дата обновления: 06.03.2017. URL: http://kineziolog.su/content/%C2%ABimpulsatsiya %C2%BB-kompyuternaya-uchebnaya-model-nervnogo-tsentra-neiroseti.
9. Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Вьяль Д.В. Интерактивное динамическое визуализированное моделирование движения нервного возбуждения в нейронной сети с помощью компьютерной программы «Импульсация» // Труды 7-й Междунар. междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии» / Под ред. Е.В. Лосевой, Н.А. Логиновой. М.: МАКС Пресс. 2011. С. 369–370.
10. Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Вьяль Д.В. Моделирование межнейронных отношений в режиме онлайн с помощью Web-версии компьютерной программы-симулятора нейросетей «Импульсация-3w» // Труды 7-й Междунар. междисциплинарного конгресса «Нейронаука для медицины и психологии» / Под ред. Е.В. Лосевой, Н.А. Логиновой. М.: МАКС Пресс. 2012. С. 352–353.
11. Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Вьяль Д.В. Нейрофизиологические постулаты для компьютерного моделирования пластичности нервной системы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 7. С. 46–52.
12. Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Вьяль Д.В. Нейрофизиологические принципы в компьютерном моделировании самоорганизующейся самообучающейся саморегулирующейся системы // Материалы XXI Съезда Физиологического общества им. И.П. Павлова. М.-Калуга. 2010. С. 534.
13. Сазонов В.Ф., Сазонов И.В., Вьяль Д.В. Пачечная импульсация как форма пластичности в межнейронных взаимодействиях // Научные труды IV съезда физиологов СНГ. 2014. С. 253–254.
14. Сазонов В.Ф. Современная концепция нейрофизиологии // Proceedings of 1st European Conference on Biology and Medical Sciences (May 22, 2014). Vienna, OR: «East West» Association for Advanced Studies and Higher Education GmbH, Vienna. 2014. P. 66–73.
15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015616965. Нейроимпульсация 1.0 / В.А. Антошкин, В.Ф. Сазонов. Дата гос. регистрации в Реестре программ для ЭВМ 26.06.2015.
16. Ситникова Е.Ю. Структурно-функциональная организация соматосенсорной системы в норме и при абсансэпилепсии: Автореф. дисс. ... докт. биол. наук. М. 2014.
17. Черепанов Ф.М. Исследовательский симулятор нейронных сетей, обзор его приложений и возможности применения для создания системы диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 1. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=8392 (дата обращения: 14.02.2017).
18. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы. 1963.
19. Bean B.P. The action potential in mammalian central neurons // Nature Reviews. Neuroscience. 2007. V. 8. № 6. P. 451–465. DOI: 10.1038/nrn2148.
20. Fox D., Rotstein H.G., Farzan N. Bursting in neurons and small networks / In Encyclopedia of computational neuroscience. Ed. D. Jaeger, R. Jung. Springer reference. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. 2014.
21. Hawkins R.D., Kandel E.R., Bailey C.H. Molecular mechanisms of memory storage in Aplysia // The Biological Bulletin. 2006. V. 210. № 3. P. 174–191. DOI: 10.2307/4134556.
22. Larkum M. A cellular mechanism for cortical associations: an organizing principle for the cerebral cortex // Trends in Neurosciences. 2013. V. 36. № 3. P. 141–151.
23. Larkum M., Zhu J.J., Sakmann B. A new cellular mechanism for coupling inputs arriving at different cortical layers // Nature. 1999. V. 398. P. 338–341.
24. Larkum M.E., Nevian T. Synaptic clustering by dendritic signaling mechanisms // Current Opinion in Neurobiology. 2008. V. 18. P. 321–331.
25. Lisman J. Burst as a unit of neural information making unreliable synapses reliable // TINS. 1997. V. 20. № 1. P. 38–43.
26. Steriade M. Neocortical cell classes are flexible entities // Nature Reviews Neuroscience. 2004. V. 5. P. 121–134.
27. Steriade M., McCarley R.W. Brainstem control of wakefulness and sleep. New York: Springer. 1990.
28. Thompson A.M., Bannister P. Interlaminar connections in the neocortex // Cerebral Cortex. 2003. V. 13. P. 5–14.
29. Thompson A.M., Lamy C. Functional maps of neocortical local circuitry // Frontiers in Neuroscience. 2007. V. 1. № 1. P. 19–42.
30. Womack M., Khodakhah K. Active contribution of dendrites to the tonic and trimodal patterns of activity in cerebellar Purkinje neurons // The Journal of Neuroscience. 2002. V. 22. № 24. P. 10603–10612.