Read Microsoft Word - Referat.doc text version

UNIVERSITATEA TEHNIC CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE AUTOMATIZRI I CALCULATOARE SPECIALIZAREA CALCULATOARE

Modele neuronale avansate pentru procesarea cortical De la om la main

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Îndrumtor tiinific,

Doctorand,

Prof. Dr. Ing. Ignat Iosif

Murean Raul Cristian

CLUJ-NAPOCA - 2004 -

Cuprins

1. Introducere .............................................................................................................................................1 2. Elemente de anatomie i fiziologie neuronal .......................................................................................3 2.1. Organizarea i structura sistemului nervos central..........................................................................5 2.2. De la molecule la microcircuite corticale........................................................................................9 Structura molecular ..........................................................................................................................9 Neuronul...........................................................................................................................................10 Sinapsa .............................................................................................................................................31 Microcircuitele neuronale ................................................................................................................41 2.3. Principiile de codificare a informaiei în cortex............................................................................42 3. Sistemul vizual la mamifere.................................................................................................................46 3.1. Structura sistemului vizual ............................................................................................................46 3.2. Discuie asupra sistemului vizual..................................................................................................64 4. Modelare neuronal..............................................................................................................................68 4.1. Modelul Hodgkin-Huxley .............................................................................................................70 4.2. Modele reduse ...............................................................................................................................75 4.3. Modelul neuronului integrator ("integrate-and-fire" ­ IF)............................................................79 4.4. Modele de dinamic sinaptic .......................................................................................................81 5. Cercetarea neurotiinific astzi .........................................................................................................82 Bibliografie ..............................................................................................................................................85

Tatlui meu,

« Your Majesties, Your Royal Highnesses, Your Excellencies, Ladies and Gentlemen. As I sat in this splendid hall I have been feeling that it is very hard to find words in which to thank you for the great honour which you have done us. I derive some consolation by reflecting that many scientists, infinitely more distinguished than I, must have found it equally disturbing. As I cast my mind back over the long list of illustrious prizewinners I can only see one who would have spoken his mind without any hesitation or difficulty. Some of you will guess that I am thinking of Rutherford of whom Professor Tiselius spoke earlier. In his scientific work Rutherford always went straight to the heart of the matter. And he was equally direct in his private life. He usually said exactly what he thought. Some one once asked Rutherford how it was that he always managed to keep on the crest of the wave. "Well" said Rutherford "that isn't difficult. I made the wave, why shouldn't I be at the top of it."» Alan L. Hodgkin, din discursul de la banchetul de decernare a premiului Nobel, 1963.

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

1. Introducere

Asistm în ultimii ani la o atenie tot mai sporit din partea comunitii tiinifice acordat metodelor de procesare neconvenional a informaiei. Este deja un fapt bine stabilit c sistemele inteligente artificiale sunt înc foarte departe de capacitatea i versatilitatea sistemelor biologice, cu atât mai mult de capacitile uimitoare ale fiinelor umane. Timp de decenii, omenirea a încercat inventarea unor sisteme artificiale care s fie utile în procesarea informaiilor, mai ales acolo unde volumul acestora este mare. Îns aceste sisteme au fost gândite iniial ca simple procesoare de informaie, fie ea numeric sau analogic, i sunt din multe puncte de vedere improprii sau cel puin ineficiente în modelarea inteligenei. Pe de alt parte, sistemele biologice au rezolvat deja majoritatea problemelor cu care se confrunt un "agent situat" (Florian, 2003a). Ele sunt adaptabile, versatile, capabile de învare i raionare i dau dovad de "inteligen" în adevratul sens al cuvântului. Un lucru de asemenea evident este diferena fundamental între paradigmele de procesare (artificial) utilizate astzi i organizarea i funcionarea sistemelor biologice. Cercetrile recente în domeniul neurotiinelor au conturat dou mari linii de cercetare: neurotiine computaionale i neurotiine experimentale. Între cele dou direcii de cercetare exist foarte multe puncte comune i cele dou domenii tind s se completeze unul pe cellalt. Dac metodele experimentale se axeaz pe studiul direct al sistemelor biologice, prin experimente, msurtori i metode specifice derivate din domeniul medical, ramura neurocomputaional tinde s fie mai mult orientat pe modelare i simulare pe calculator. În încercarea de a întelege relevana unor evidene biologice, rezultate din domeniul experimental, modelele computaionale servesc atât la interpretarea rezultatelor cât i la proiectarea unor noi experimente. Trebuie îns menionat c fr aportul domeniului experimental, nu se pot construi modele plauzibile biologic. Aadar, exist o strâns interdependen între cele dou subdomenii ale cercetrii neuronale. Pân nu demult, cele dou tabere au colaborat destul de puin, modelatorii fiind învinuii de lipsa implicrii în

1

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

experimentele deosebit de grele i consumatoare de timp pe când experimentalitilor li s-a imputat lipsa unei viziuni flexibile i consistente, degajat de detaliile experimentale. Totui, tendinele recente sunt în favoarea unei mai bune colaborri între cele dou "tabere" i, datorit suportului computaional, s-ar putea s asistm la descoperiri uimitoare în prima jumtate a acestui secol. Anii '90 ai secolului trecut au fost considerai anii creierului iar explozia extraordinar a descoperirilor din ultimii ani demonstreaz c cercetarea din domeniul neurotiinific tinde s ia amploare. Totodat, numeroase noi teorii vin acum s ofere rspuns la probleme considerate insurmontabile pân nu demult. Exist o tendin general de a schimba fundamental conceptele acumulate de-a lungul anilor cu privire la modul în care creierul / neuronii proceseaz informaia. Aceast tendin a fost iniiat de ctre modelatori în condiiile evoluiei tehnicii de calcul i a posibilitii de a testa noi idei pe modelele extinse. Mai mult, conceptele din neurotiinele computaionale au avansat atât de mult în ultima decad încât mare parte din teoriile noi nici nu pot fi testate înc experimental datorit dificultilor tehnice. Ceea ce trebuie remarcat este îns faptul c sisteme neuronale generice i plauzibile biologic încep deja s fie utilizate în tehnic (Murean, 2002, 2003a; Keller, 1999; Ota, 1999; Ranganath, 1995) i este foarte probabil ca în scurt timp sistemele neuronale artificiale s devin o alternativ serioas la paradigmele computaionale clasice. Lucrarea de fa îi propune prezentarea mecanismelor fundamentale care stau la baza procesrii informaiei în sistemele biologice precum i a tehnicilor de modelare cele mai utilizate la ora actual. Partea a doua a lucrrii descrie la un nivel moderat de detaliere structura sistemului nervos, elementele de baz care-l compun (neuroni, sinapse, etc...) i mecanismele fundamentale aa cum sunt ele înelese la ora actual. În partea a treia, ne concentrm asupra sistemului vizual la mamifere. Se descriu structura i funciile sistemului vizual i se prezint câteva teorii importante ale procesrii vizuale.

2

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Partea a patra face deja tranziia dinspre sistemele biologice înspre modelele artificiale utilizate. Se trec în revist cele mai importante tehnici de modelare i este discutat eficiena computaional a simulrii. Ultima parte a acestei lucrri descrie în mare stadiul actual al cercetrii neurotiinifice, în lumina celor prezentate la cele patru capitole anterioare i face referire la direcia actual de cercetare a autorului.

2. Elemente de anatomie i fiziologie neuronal

Cum gândete creierul? Aceasta este una dintre întrebrile fundamentale ale tiinei. Zi de zi, organismele vii proceseaz enorme cantiti de informaie i par a se descurca în mediul natural aparent fr efort. Pân si cele mai elementare funcii legate de percepie i aciune necesit într-o msur mai mic sau mai mare coordonare, experien, cunotine i coeren în interpretare. Este evident c toate acestea sunt nite probleme nu tocmai triviale. tiina modern ne aduce tot mai aproape de înelegerea funcionrii creierului, dar mai avem înc un drum foarte lung de parcurs. Dificultile apar din inerenta complexitate a sistemelor nervoase. Chiar i la nivelul unei singure celule fenomenele implicate sunt de o varietate i "bogie" extraordinar. De aici, întelegerea interaciunii miliardelor de neuroni, fiecare cu un comportament deosebit de complex, pare s fie un obiectiv imposibil de realizat. Înc de la începuturile cercetrii creierului, comunitatea tiinific s-a împrit în dou mari grupri: localizaionitii i non-localizaionitii. În prima categorie se înscriau cei care considerau c sistemele nervoase se organizeaz în arii funcionale. Cu alte cuvinte, creierul ar avea zone specializate pentru procesarea diferitelor funcii, independente dar interconectate. Non-localizaionitii, pe de alt parte, erau de prere c o asemenea segregare a creierului în arii funcionale este improprie, c sistemul nervos funcioneaz ca un tot unitar (O'Reilly & Munakata, 2000). Adevrul pare a fi undeva la mijloc. Astzi considerm c exist într-adevr o segregare funcional a creierului care se manifest într-o distribuie

3

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

spaial a ariilor neuronale. Îns aceste arii funcionale sunt strâns legate i corelate iar activitatea cerebral trebuie considerat unitar. O alt mare problem în cercetarea creierului este extraordinara diversitate pe care o regsim în creier. Dei la baz avem de-a face cu neuroni, în zone diferite ale creierului întâlnim neuroni cu caracteristici foarte diferite, de la neuroni piramidali pân la neuroni stelai sau granulari. Aceast diversitate apare i la sinapse aa încât numai studiul proprietilor individuale ale diferitelor clase neuronale ridic probleme foarte dificile.

Fig. 1. Diversitatea neuronal de la nivelul sistemului nervos central. Adaptare dup Kuffler, 1984.

Neurotiinele sunt un domeniu complet interdisciplinar, care trebuie s reuneasc fizica, chimia, biologia, matematica, tiina calculatoarelor i nu în ultimul rând tehnologia i ingineria de vârf.

4

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

2.1. Organizarea i structura sistemului nervos central

Încercarea de a înelege funcionarea creierului trebuie s înceap de la nivel molecular i biochimic, deoarece întreaga funcionalitate a creierului are pân la urm la baz procese fizico-chimice de nivel jos. Studiul sistemelor nervoase pornete de la nivel molecular, trece apoi la nivele intermediare ca sinapsele, neuronii, grupurile sau reelele de neuroni, reelele de reele neuronale, numite i hri neuronale, i ajungând la sisteme i apoi la întreg sistemul nervos central SNC (vezi Fig. 2).

Fig. 2. Nivelele de organizare ale sistemului nervos, în funcie de dimensiunea spaial a componentelor. Adaptare dup Churchland & Sejnowski, 1999.

Înainte de a trece la descrierea efectiv a componentelor sistemului nervos, ne vom opri asupra câtorva termeni specifici i asupra organizrii structurale a cortexului.

5

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Zonele creierului sunt în general denumite dup poziia i / sau funcia lor. În funcie de poziie, denumirile ariilor cerebrale conin: anterior sau rostral, dac aria respectiv este în fa, posterior sau caudal, dac zona denumit se afl în spate, superior sau dorsal pentru partea superioar a creierului i respectiv inferior sau ventral pentru cea inferioar (vezi Fig. 3).

Fig. 3. Termeni folosii în "numirea" ariilor corticale în funcie de poziia lor

Ariile corticale se mai denumesc i în funcie de lobul cerebral în care se afl. O schem a lobilor cerebrali se regsete în Fig. 4.

Fig. 4. Lobii cerebrali

Pentru exemplificare, aria cortical care este considerat a fi implicat în recunoaterea obiectelor se numete: aria infero-temporal. Aceasta se gsete în partea inferioar a lobului temporal.

6

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Cea mai important component a creierului la mamifere este reprezentat de cortexul cerebral. Din motive filogenetice acesta se mai numete i neocortex. Cortexul cerebral este format din materie cenuie i este dispus pe suprafaa exterioar a creierului. Materia cenuie, rspândit pe suprafaa exterioar a neocortexului, conine corpurile celulare ale neuronilor, dendrite i colaterale axonale. Materia cenuie, sau cortexul cum o vom denumi de acom încolo, are o structur laminar, format în general din 6 straturi neuronale. În cadrul unui strat, exist o regularitate a arborizaiei aferente i eferente, în sensul c majoritatea conexiunilor au aceeai regiune surs i aceeai regiune destinaie (Churchland & Sejnowski, 1999).

Fig. 5. Citoarhitectura cortexului cerebral. Adaptare dup Hubel & Wiesel 1977.

O observaie interesant e aceea c structura microcircuitului neuronal al cortexului cerebral pare s fie stereotipic (Fig. 6).

Fig. 6. Structura laminar a cortexului cerebral i tipurile majoritare de neuroni întâlnite în fiecare strat neuronal.

7

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Aceleai reguli de conectivitate par s se pstreze pe întreaga suprafa a cortexului. Aadar, neocortexul pare s aib o structur unitar care repet acelai microcircuit pe întreaga suprafa a sa. Acest microcircuit pare a fi o resurs computaional extraordinar de eficient i în acelai timp universal (Prof. Henry Markram, comunicare la CNS'03). Materia alb este format din axoni i conexiuni de lung distan. Materia alb se afl imediat dedesubtul cortexului cerebral. În principiu, majoritatea sinapselor sunt prezente la nivelul materiei albe, care funcioneaz oarecum ca o reea de rutare activ. Numrul neuronilor din sistemul nervos uman este estimat la 1012 iar numrul sinapselor la aproximativ 1015, ceea ce sugereaz un raport de 1:1000 între proporia neuronilor i cea a sinapselor. Acest lucru are o important implicaie în proiectarea simulatoarelor neuronale artificiale. Un milimetru cub de esut neuronal conine aproximativ 105 neuroni i 109 sinapse. Se poate aproxima cam 1 sinaps / µm 3. Dup Stevens (1989) exist cam 4.12 x 103 sinapse per neuron pentru un strat de 1 mm grosime din cortexul maimuelor sau al pisicilor. Numrul mare de neuroni i numrul i mai mare de sinapse conduc la o complexitate nemaiîntâlnit în nici un alt sistem studiat pân în prezent de om. Trebuie menionat c fiecare element structural, fie el neuron sau sinaps, are dinamica proprie, influenat de dinamica aferenilor i eferenilor iar procesele de interaciune sunt de cele mai multe ori reciproce, conducând la bucle recurente. Analiza unor astfel de sisteme se poate face în cel mai bun caz statistic, îns metodele statistice tind de obicei s piard exact esena activitii la nivel de milisecund în microcircuitele corticale. Tendina ultimilor ani este aceea de a studia modele cât mai fidele ale microcircuitelor, de aceast dat fr a aplica metode statistice, ci mai degrab metode experimentale i algoritmi (Izhikevich, 2004b; Murean, 2004a). Din punctul de vedere al conectivitii, fiecare neuron cortical este conectat în general cu un numr aproximativ constant de ali neuroni corticali, indiferent de mrimea creierului. Dup Stevens (1984), aceast conectivitate este cu aproximativ 3% din neuronii aflai pe milimetrul ptrat de cortex din jurul neuronului considerat. Aadar, conectivitatea este mai degrab rar ("sparse") relativ la densitatea microcircuitului cortical. Majoritatea conexiunilor sunt între- nu intra- clase neuronale (Sereno, 1988). Proieciile înainte între diferite arii corticale sunt de obicei însoite de proiecii înapoi, numite i feed-back.

8

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

De asemenea, un aspect important al microcircuitului cortical este influena unei descrcri presinaptice asupra unui neuron postsinaptic. De obicei, aceast influen este slab, 1-5% din pragul de descrcare al neuronului postsinaptic, ceea ce implic o cuplare slab ("weak coupling") între neuronii corticali. Desigur, exist multe excepii, unde conexiunile sunt "tari". Relevana funcional a conexiunilor tari este înc puin cunoscut. De asemenea, sistemele cu cuplare slab au câteva caracteristici particulare deosebit de interesante, studiate recent (Hoppensteadt, 1997; Izhikevich, 1999; Neltner, 2001). Stabilitatea este una dintre proprietile cele mai importante ale sistemelor slab cuplate. Toate rezultatele studierii creierului indic acelai lucru: creierul este o "main" masiv paralel. Fiecare element cortical are dinamica proprie, cuplat cu dinamica celorlalte structuri corticale. Nu mai putem vorbi de o secvenialitate a procesrii ci de o distribuie masiv a resurselor, care îns coopereaz. Aceast activitate dinamic o vom numi "stare mental" (Murean, 2004a). Starea mental nu reprezint neaprat un "snapshot" static al distribuiei proprietilor corticale la un moment dat, ci este mai degrab o colecie de proprieti asociate cu dinamica din microcircuitele corticale. Aadar starea mental nu este legat de starea momentan a elementelor neuronale ci de activitate (care nu poate fi perceput ca un set de tranziii).

2.2. De la molecule la microcircuite corticale

Elementele constructive ale sistemului nervos sunt importante atât pentru teoreticieni cât i pentru modelatori. În trecut a existat tendina de a construi modele mult simplificate (ex. perceptronul) pornind de la convingerea c modelele comportamentale vor oferi rspuns multor întrebri fundamentale (despre învare, memorie, procese mentale). Experiena a demonstrat îns c aceste simplificri grosiere pierd însi esena proceselor neuronale. În consecin, noua tendin este accea de a lua în calcul tot mai multe detalii de la nivel biologic.

Structura molecular

Sistemul nervos este compus din constitueni elementari ai materiei vii, asemeni oricrei alte pri a organismului (proteine, lipide, etc). Nu vom detalia prea mult acest

9

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

nivel, dar ne vom opri asupra câtorva elemente eseniale: membrana neuronal, citoplasma, ionii, neurotransmitorii. Din punct de vedere biochimic, membrana neuronului este constituit din proteine insolubile (50%), lipide (40%), colesterol (25%) i polizaharide (5%) (Badiu, 1978). Proteinele membranare au un rol foarte important în economia proceselor celulare, fiind clasificate în proteine "intrinseci", cu rol în funciile de transport i proteine "extrinseci", sau periferice, frecvent implicate în transferul de informaie de la nivel celular (olea, 2002). Grosimea membranei neuronale este de 70-100 Å constituind un dielectric cu o capacitate de aproximativ 1 µF / cm2 i o rezisten de 102 ­ 105 /cm2. Membrana celular este deosebit de important pentru funcia computaional pe care o îndeplinete neuronul, potenialul de membran fiind un element foarte utilizat în caracterizarea strii neuronului. Citoplasma neuronal este compus predominant din ap (65-90%), proteine citoplasmatice (15-20%), lipide, glucide, enzime i sruri minerale. Aceste elemente au un rol esenial în metabolismul celular. Din punctul nostru de vedere, un rol foarte important este jucat de ionii de sodiu, potasiu, calciu i clor. Aceti ioni, sunt transportai în interiorul celulei sau spre exterior, prin intermediul unor "pori ionice" situate la nivelul membranei. Dinamica curenilor ionici determin aa-numitul potenial de membran. Trebuie menionat faptul c porile ionice sunt deosebit de importante în activitatea celulei nervoase, iar modelele electrofiziologice sunt bazate în special pe descrierea dinamicii acestor pori. Neurotransmitorii sunt substane specializate, secretate de neuroni, cu rol important în transmisia de informaii. Acetia sunt eliberai la nivelul sinapselor chimice i produc un efect electro-dinamic la nivelul celulei destinaie, prin intermediul receptorilor sinaptici. Printre cei mai importani neurontransmitori sunt acetilcolina, norepinephrina, dopamina, serotonina, acidul gama-amino-butiric (GABA), endophrinele.

Neuronul

Cea mai important parte constitutiv a cortexului cerebral este celula nervoas sau neuronul. Menionm c din punct de vedere celular, pe lâng masa neuronal, o important parte constituent a creierului este dat de celulele "suport", numite celule gliale. Pân nu demult, celulele gliale erau considerate irelevante funcional în procesarea de informaie i

10

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

de aceea, unitatea computaional de baz este considerat a fi neuronul. Totui, este posibil ca celulele gliale s joace un rol foarte important, dac nu direct, cel puin indirect (prin neurogeneza asociat), în procesarea informaiei (Grumet, 1984). În lucrarea de fa, vom considera neuronul ca unitatea de baz în procesarea informaiei. Macrostructur Celula nervoas are o structur deosebit de complex care variaz foarte mult între diferite tipuri de neuroni, îns câteva elemente sunt comune i specifice numai celulei nervoase: soma, dedritele, axonul.

Fig. 7. Macrostructura neuronului. Dendritele i axonul sunt prelungiri cu rol funcional ale corpului celulei nervoase (soma).

Soma este responsabil cu funciile metabolice ale celulei, realizând totodat energia necesar funcionrii celulei. Proteinele asociate cu mediatorii chimici la nivelul sinapselor sunt sintetizate de reticulul endoplasmatic i transportate la nivelul terminaiilor axonale. De asemenea, soma menine integritatea anatomic i funcional de la nivelul prelungirilor (dendrite, axoni), materialele responsabile de aceast integritate fiind sintetizate tot la nivelul corpului celular (Badiu, 1978). Dimensiunea corpului celular al unui neuron cortical tipic variaz între 10 i 50 µm (Dayan, 2001). Din punct de vedere informaional, la nivelul corpului celular se integreaz potenialele primite pe dendrite, printr-o procesare neliniar. Dac în urma integrrii, potenialul depete o valoare de prag, atunci un potenial de aciune este generat i transmis pe axon.

11

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Dendritele sunt prelungiri ale corpului celular specializate pentru "culegerea" impulsurilor nervoase de la neuronii afereni. Totalitatea dendritelor se numete arbore dendritic ("dendritic tree"). Arborizaia dendritic este de obicei foarte stufoas iar pe suprafaa dendritelor sunt aa numiii spini sinaptici, foarte abundeni, la nivelul crora terminaiile axonale ale altor neuroni fac sinapse cu neuronul curent. Un aspect esenial care trebuie menionat este faptul c la nivelul dendritelor au loc procese computaionale mult mai complicate decât se credea iniial. Distribuia spaial i geometria arborelui dendritic pare s joace un rol major din punct de vedere computaional. Dendritele sunt mai degrab elemente cu distribuie electric mai degrab decât izopoteniale iar semnalul transmis pe dendrite este în mod semnificativ modelat, atenuat i întârziat, depinzând de distana fa de corpul celular i de traseul complicat pe care semnalul îl parcurge. Implicaiile funcionale ale morfologiei arborelui dendritic sunt înc foarte puin întelese (Koch, 2000). Din punct de vedere pasiv, este foarte important proprietatea de sumare neliniar dendritic. Cu alte cuvinte, efectul a dou descrcri la nivel dendritic este de obicei mai mic decât suma efectelor fiecrei descrcri în parte. Este vorba aadar de o sumare neliniar. Interesant este faptul c acest efect de saturaie este mai proeminent pentru sinapse adiacente decât pentru sinapse îndeprtate, de aici rezultând o implicaie în plus (fa de cele amintite) a morfologiei dendritice asupra funciei de procesare de informaie la nivel dendritic. În cazul inhibiiei "silent" sau cu untare, când potenialul de inversare sinaptic (vezi subcapitolul sinapse) este aproape de potenialul de repaus al celulei, efectul subliniar este i mai pronunat. În lipsa oricrei alte intrri, activarea inhibiiei cu untare produce o cretere local a conductanei membranare, fr a modifica îns potenialul post-sinaptic. Inhibiia cu untare poate reduce în mod semnificativ efectul excitaiei de la nivelul altor sinapse. Semnalul electric emis la nivelul axonului la iniierea unei descrcri neuronale se poate propaga înapoi la nivelul dendritelor, furnizând astfel un semnal "martor". Aceast proprietate împreun cu capacitatea dendritelor de a emite efectiv pulsuri de tensiune (descoperire recent) care se atenueaz de înalta impedan somatic, au condus la termenul

12

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

de arbore dendritic "activ". Se consider la ora actual c propagarea semnalului "martor" are un rol foarte important în plasticitatea sinaptic. Acesta produce o modificare la nivelul influxului de calciu a zonei postsinaptice, participând la aa-numita "învare asociativ" de tip hebbian (Markram, 1997).

Fig. 8. Propagarea înapoi a potenialului de aciune la nivelul dendritei. Un curent de depolarizare indus experimental produce un potenial de aciune la nivelul somei (negru) care se propag înapoi spre dendrite (albastru i rou) cu diferite întârzieri.

inând cont de bogia canalelor ionice, de complexitatea arborelui dendritic i de efectele sub i supraliniare pe care le produce, putem spune c acesta reprezint un mecanism computaional în sine, cu o vastitate de posibiliti de procesare de la filtrare, atenuare, amplificare, modulaie pân la detecie de coinciden i rol în plasticitate asociativ (Koch, 2000). Axonul este elementul neuronului specializat cu transmisia semnalului nervos ctre alte celule. Acesta îi are originea într-o ridictur de la nivelul somei, numite "con axonic"

13

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

("axon hilloc"). Lungimea axonilor poate varia foarte mult, de la câiva microni pân la un metru. Proieciile axonale formeaz în mare parte materia alb, existând muli axoni care se proiecteaz departe în corp, spre zonele efectoare (pe canalul cortico-spinal de exemplu). Axonul neuronului este învelit în aa-numita teac mielinic (format din lamele lipoproteice) cu capacitate izolatoare foarte bun. Totodat, aceasta mrete mult viteza de transmitere a fluxului nervos, în cazul nervului sciatic atingând chiar peste 120 m/s. Pân nu demult se considera c axonul este doar un "cablu" aproape ideal de transmisie a informaiei. Studii recente (Debane, 2004) au artat faptul c la nivelul axonului exist procese foarte complexe care pot contribui din plin la modul de prelucrare a informaiei de ctre neuroni (dup Debanne): · axonul poate modifica "limea" i/sau "amplitudinea" potenialului de aciune prin intermediul conductanelor ionice dependente de voltaj ("voltagegated conduntance"); · morfologia în termenii dimensiunii, diametrului i arborizaia influeneaz în mod semnificativ atât viteza de propagare cât i forma i atenuarea semnalului util transmis; · · "eecul" selectiv al transmisiei potenialului de aciune are de asemenea un rol regulator în comunicaia cu ali neuroni; potenialele de aciune pot fi reflectate la nivel axonal, când un potenial de aciune întârziat genereaz un alt potenial care se propag în sens opus. Toate aceste elemente par s joace un rol fundamental în dinamica de "scurt durat" ("short-term dynamics") a activitii neuronilor, cu rol esenial în modul de procesare al informaiei la toate nivelele în creier. Din punctul nostru de vedere, cel mai important aspect la nivel axonal este întârzierea pe care o produce acesta în propagarea semnalului activ. În procesul de codificare a informaiei, exist o dependen foarte strâns între momentul exact al emiterii i momentul recepionrii unui potenial de aciune la nivelul diferiilor neuroni efereni. De asemenea, temporizarea relativ a potenialelor de aciune pare s joace un rol fundamental în codificarea neuronal (Thorpe, 2001). Studii numeroase au artat c, de exemplu,

14

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

întârzierile produse la nivel axonal contribuie la capacitatea bufniei de a detecta profilul spaial al sunetului recepionat (Carr, 1988).

Fig. 9. Propagarea axonal i temporizarea potenialelor de aciune (dup Manor 1991 i Debanne 1997). a) Comparaie între propagarea potenialului de aciune la nivelul unul punct de ramificaie cu raport geometric mare (8) i propagarea la nivelul unui punct de ramificaie ideal. Apare o distorsiune i o întârziere la nivelul ramificaiei. b) Eecul transmisiei axonale în cazul celulelor hipocampice. Celula presinaptic este hiperpolarizat pentru a anula inactivarea curentului A. Dac se induce un potenial de aciune la scurt timp dup apariia efectului de depolarizare, acesta nu produce nici un efect asupra celulei postsinaptice. Creterea intervalului de timp îns, permite ca efectul postsinaptic s se manifeste (partea de jos a figurii).

Din punct de vedere morfologic, celulele nervoase sunt clasificate în mai multe grupe. Aceast clasificare nu este nici complet i de multe ori nici relevant, deoarece pe msur ce se introduc noi i noi criterii anatomice i markeri chimici de identificare apar noi grupe de neuroni. Spre exemplu, între celulele retiniene se numr celulele bipolare, între cele olfactive celulele mitrale, etc. Ne vom rezuma la detalierea unor clase importante de neuroni din neocortex:

15

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

· · ·

celulele piramidale; celulele stelate; celulele granulare.

Celulele piramidale sunt caracterizate printr-o form conic, piramidal, a corpului celular. Numrul extensiilor dendritice este relativ sczut, îns acestea prezint foarte multe zone de contact sinaptic ("dendritic spines"). Distribuia celulelor piramidale predomin în straturile 5 i 6 ale neocortexului iar o important parte din sinapse este format cu neuroni din straturile mai superficiale 1-5 (vezi Fig. 10). Axonii acestor celule se proiecteaz prin traiectele cortico-spinale inervând celulele motorii i de asemenea formeaz colaterale recurente cu neuronii din straturile superioare. Celulele piramidale pot avea pân la 200000 de conexiuni sinaptice aferente în ciuda numrului mai redus de dendrite.

Fig. 10. Structura neuronului piramidal. Adaptare dup Sinauer Associates, 1998.

Celulele stelate au form de "stea" i sunt localizate în toate straturile corticale cu excepia primului strat. Dendritele sunt scurte i foarte ramificate (vezi Fig. 11).

16

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Fig. 11. Celul nervoas stelat.

Axonii celulelor stelate variaz în lungime i formeaz sinapse cu celulele din straturile mai profunde. Numrul conexiunilor sinaptice este estimat la 10000 ­ 50000 pe întreaga zon dendritic. Celulele granulare au un corp celular mult mai mic decât neuronii piramidali sau stelai, dar sunt foarte numeroase în cortexul uman (pân la 10 miliarde). Localizarea neuronilor granulari este predominant în zonele somatosenzoriale, iar axonii sunt foarte ramificai (Fig. 12).

Fig. 12. Celul nervoas granular.

Microstructur Vom prezenta în continuare câteva elemente microstructurale ale neuronului care determin comportamentul dinamic al acestuia, i anume: canale i pompe ionice. Celula nervoas are, aa cum am prezentat mai înainte, o structur asemntoare cu a altor celule vii. Citoplasma celular este separat de spaiul extracelular printr-o membran format dintr-un strat dublu de lipide cu o grosime de 3-4 nm. În interiorul i exteriorul celulei sunt prezente o mare variatate de molecule i ioni, având încrctur electric. În condiii normale, stratul lipidic al membranei reprezint un izolator aproape perfect, iar sistemul membran / elemente încrcate electric confer celulei un statut analog cu al unui

17

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

condensator. În permanen, putem caracteriza starea celular prin aa-numitul potenial de membran, care se msoar în miliVoli. Prin convenie, potenialul fluidului extracelular este considerat nul (Dayan, 2001). Membrana celular nu este îns omogen, ea prezentând din loc în loc pori sub forma canalelor ionice i a pompelor de ioni (Fig. 13). Aceti pori joac un rol esenial în stabilirea dinamicii neuronale i sunt elemente pasive sau active, cu caracteristici dependente de voltaj ("voltage-dependent gates").

Fig. 13. Canalele ionice încorporate în membrana celular. Lungimea acestora este de aproximativ 10 nm, în comparaie cu grosimea membranei de doar 3-4 nm (adaptare dup Dayan, 2001).

Canalele ionice reprezint discontinuiti ale membranei celulare, cu rol în transportul ionilor din / în celul. Multe din canalele ionice sunt selective numai unor anumii tip de ioni, de exemplu potasiu (K+) sau sodiu (Na+). De asemenea, conducerea ionic specific acestor canale, poate fi influenat de: · · · potenialul membranar curent (valoarea diferenei de potenial între interiorul i exteriorul celulei) ­ canale dependente de voltaj; concentraia unor mesageri intracelulari (Ca2+); concentraia unor neurotransmitori sau neuromodulatori externi (în cazul canalelor de la nivelul sinapselor neuronale). Putem clasifica aceste canale în dou categorii: canale cu conductan persistent i canale cu conductan tranzient.

18

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Canalele cu conductan persistent sunt caracterizate prin faptul c valoarea conductanei lor depinde în mod continuu de o singur "variabil de poart". În acest sens, putem spune c ele se activeaz mai tare când conducerea de ioni este favorizat, adic probabilitatea ca poarta (canalul) ionic s fie deschis crete. Canalul se deactiveaz în momentul în care probabilitatea ca poarta ionic s fie deschis scade. În realitate, mecanismele exacte de conducere / blocare nu sunt cunoscute dar se presupune c un canal este în conducie când apar o serie de conformane structurale ale subunitilor proteice. Pentru simplitate, ne vom opri asupra canalelor ionice dependente de voltaj deoarece acestea joac un rol esenial atât în modelare cât i în înelegerea proceselor care afecteaz dinamica neuronal.

Fig. 14. Schema funcional a unui canal ionic persistent (modificat dup Hille, 1992).

În Fig. 14 este prezentat modelul funcional al unul canal ionic persistent dependent de voltaj. Acesta are un senzor de potenial care determin la ce nivel electric este "încrcat" membrana (potenialul de membran). În funcie de acest senzor, probabilitatea ca poarta s fie deschis / închis este regulat. Filtrul de selectivitate permite, în cazul canalelor selective, trecerea doar a tipului de ioni pentru care acestea sunt selective.

19

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

În realitate, închiderea sau deschiderea canalului, depinzând probabil de conformanele structurale, poate fi descris de o variabil de poart, notat de exemplu (pentru cazul porii de potasiu) cu n. Poarta de potasiu se presupune c are 4 subuniti conformaionale iar probabilitatea ca fiecare din acestea s fie deschis, se noteaz cu n. În acest caz, probabilitatea ca întreaga poart s fie deschis este de n4. Acest rezultat se poate generaliza, aa încât pentru k subuniti, probabilitatea este ca poarta s fie deschis este de nk . Probabilitatea ca o subunitate s fie deschis (n) o presupunem guvernat de dou procese: rata de deschidere, notat cu n (V) i rata de închidere, n(V). Remarcm c aceste dou procese depind de potenialul de membran (V), pentru cazul canalului dependent de voltaj. Putem deci scrie:

dn = n (V )(1 - n) - n (V )n dt

(1)

adic, variaia probabilitii de deschidere depinde de rata de deschidere când canalul este închis (cu probabilitate (1-n)) i rata de închidere când canalul este deschis. Pentru modelare, cele dou funcii sunt alese de modelator, în aa fel încât s reproduc cât mai bine datele experimentale.

Fig. 15. Dependena variabilei de poart n de tensiunea de membran, în cazul potasiului.

Canalele cu conductan tranzient se deschid numai dac membrana celular este depolarizat (adic potenialul de membran crete), iar apoi, peste o valoare prag se închid din nou. Se presupune c aceste canale depind de dou sau mai multe procese de conformaie a subunitilor, care îns depind în mod opus de voltajul membranar.

20

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Un asemenea tip de canal, este canalul ionic de sodiu (Na+), în cazul cruia se presupun a exista dou procese, unul de activare / deactivare i altul de deinactivare / inactivare (vezi Fig. 16). Cele dou procese depind în mod invers de potenialul de membran (V), în sensul c procesul de activare depinde direct proporional de V iar procesul de inactivare depinde invers proporional de V. Dup cum se poate observa în Fig. 16, pentru potenial membranar sub tensiunea de repaus (partea superioar, caz de hiperpolarizare), canalul este deactivat (poarta de activare închis) i deinactivat (poarta de inactivare deschis). În momentul depolarizrii (a creterii potenialului membranar), poarta de activare se deschide i, poarta de inactivare fiind înc deschis, trecerea ionilor este posibil (caz de conducere, în partea de mijloc a figurii). Pentru creterea în continuare a potenialului, poarta de inactivare se închide (inactivare) i trecerea ionilor este blocat din nou (aa cum se poate observa în partea inferioar a figurii).

Fig. 16. Schema funcional a unui canal ionic tranzient (modificat dup Kandel, 1991).

Aadar, un canal cu conductan tranzient este deschis doar dac este activat i deinactivat în acelai timp, permiând ionilor s treac prin canalul ionic. Doar atunci, când cele dou procese au probabilitatea asociat non-nul, apare o probabilitate ca un canal ionic tranzient s fie în conducie. În cazul canalelor de sodiu, se consider c cele dou procese au 3 respectiv 1 subuniti conformaionale, descrise prin variabilele de poart m respectiv h. Aadar, probabilitatea ca un canal de sodiu s fie în conducie este de m3h. De

21

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

asemenea, ecuaiile dinamice ale acestor variabile se aleg conform modelului din ecuaia (1).

Fig. 17. Dependena variabilelor de poart m i h pentru cazul canalului ionic tranzient de sodiu.

Pompele ionice Diferena de concentraie între ionii intra-celulari i cei extra-celulari produce aanumiii cureni de difuziune. Spre exemplu, concentraia de ioni de potasiu (K+) este mult mai mare în interior decât în spaiul extra-celular, iar aceti ioni tind s difuzeze spre exterior. Spre deosebire de ionii de potasiu, ionii de sodiu (Na+) au o concentraie mai mare în spaiul extra-celular, având tendina natural de a difuza spre interior. Aceste procese naturale de difuziune nu necesit nici un consum energetic din partea celulei, de aceea sunt denumite i procese pasive. Intensitatea difuziunii depinde de starea de conductan a canalelor ionice, care la rândul ei depinde de potenialul membranar, de mesageri intracelulari (Ca2+) sau de neurotransmitori i neuromodulatori. În mod normal, concentraiile interne / externe tind s se egalizeze, îns celula dispune de aa numitele pompe ionice, care prin consum de energie, în special bazat pe consumul de ATP, realizeaz meninerea unei diferene relativ constante de concentraie atunci când celula este în "repaus", compensând efectele proceselor de difuziune prin canalele ionice. Diferena aceasta, meninut de pompe, face ca interiorul celulei s aib un potenial mai mic decât exteriorul, de aici rezultând noiunea de potenial de repaus, care reprezint diferena dintre potenialul intern si cel extern, adic potenialul de membran la repaus.

22

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Datorit faptului c pompele ionice consum energie, ele pot funciona numai pentru celulele vii; procesele de pompaj al ionilor se numesc procese active. Elemente de dinamic neuronal Înainte de a detalia procesele dinamice de la nivel neuronal, ne vom concentra asupra introducerii unor termeni utilizai în caracterizarea proceselor respective. În starea de repaus, membrana neuronului este polarizat negativ, aa cum am vzut mai înainte. Pompele ionice menin în echilibru aceast polarizare, fcând ca concentraiile ionice de o parte i de alta a membranei s rmân relativ constante. Ne vom referi în continuare doar la ionii de sodiu i potasiu care sunt mai importani în dinamica neuronal (ionii de calciu, clor, magneziu, iod, etc., sunt de asemenea foarte importani, dar ne vom concentra pentru simplitate doar asupra celor dou tipuri de ioni). Considerând doar prezena canalelor ionice de sodiu, în lispa pompelor de sodiu, pentru a menine diferena de concentraie ionic (60 mM/l în interior i 440 mM/l în exteriorul celulei) (Gerstner, 2002), este necesar aplicarea unui câmp electric extern, care s produc o diferen de potenial egal cu potenialul Nerst (din teoria termodinamicii pentru homeoterme, la 370 C):

u = kT n2 ln q n1

(2)

unde, k este constanta lui Boltzmann, T ­ temperatura, q ­ sarcina unui ion, n1 ­ concentraia intern, n2 ­ concentraia extern. Înlocuind valorile pentru sodiu, rezult c este necesar aplicarea unei diferene de potenial de +50 mV între interior i exterior în aa fel încât concentraiile ionice s fie meninute. Dac potenialul de membran ar atinge +50 mV, atunci concentraiile ionice ar fi meninute i în absena pompelor ionice. Dac potenialul ar fi mai sczut (repetm, în absena pompelor ionice), ionii ar difuza înspre interior iar dac potenialul ar fi mai crescut ionii ar difuza înspre interior. Din aceste motive, potenialul Nerst de echilibru mai este denumit i potenial de reversiune, care se noteaz cu ENa în cazul sodiului. Analog cu ionii de sodiu, pentru ionii de potasiu putem defini acelai potenial de reversiune, în acest caz cu o valoare de -77 mV (datorit unei concentraii interne de 400 mM/l i a unei concentraii esterne de 20 mM/l).

23

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

În general, curentul (ix) produs de totalitatea canalelor ionice de tip x cu conductan gx se poate scrie ca:

i x = g x (V - Ex )

(3)

cantitatea (V - Ex ) numindu-se for de conducere ("driving force"), V fiind potenialul de membran mediu, în zona canalelor ionice date. Datorit existenei pompelor ionice care compenseaz difuziunea, potenialul de repaus (în lipsa oricrei stimulri) rmâne constant, în jurul unei valori de -65 mV (dei valorile pot varia între -90 i -60 mV iar potenialele de reversiune admit de asemenea variaii în funcie de tipul de neuron i de caracteristicile acestuia). Din acest motiv, ionii de sodiu tind s ptrund în celul iar cei de potasiu tind ias, procese compensate de mecanismele active (pompe) de echilibrare. Ionii de clor (Cl- ) au pe de alt parte un potenial de reversiune foarte apropiat de potenialul de repaus al neuronului, de aceea se consider c clorul are un rol mai redus în determinarea potenialului de repaus. Clorul se consider c intr i iese liber din celul iar rolul principal al acestuia nu este de a genera un curent asemenea celorlalte conductane ci de a schimba rezistena membranei celulare. Asemenea conductane se numesc i conductane de untare, când, în lipsa unui efect net asupra potenialului de membran, poate fi influenat drastic efectul altor conductane asupra acesteia. Conductanele sinaptice sunt de asemenea caracterizate prin potenial de reversiune i sunt catalogate ca inhibitorii sau excitatorii în funcie de valoarea acestui potenial. Sinapsele cu potenial de reversiune sub potenialul de prag (vom vedea imediat ce este) sunt numite inhibitorii (în mod tipic Einh = -90 mV) iar cele cu potenial de reversiune peste potenialul de prag sunt numite sinapse excitatorii (valoarea tipic a lui Eexc = 0 mV). La nivelul membranei celulare, exist mii sau chiar sute de mii de canale ionice, care pot fi în stare de conducie sau blocare, respectând legile de probabilitate stocastice. Conductana membranei pe o arie dat rezult din însumarea tuturor conductanelor din suprafaa de membran respectiv. O simplificare frecvent utilizat în modelare este aceea a considerrii neuronului ca un element uniform i omogen (asumpie total nerealist) i caracterizarea proprietilor acestuia prin parametri globali (de exemplu conductana total sau rezistena total). Aceste modele se numesc modele simplu-compartiment ("single-

24

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

compartment models"). Exist pe de alt parte modele mai detaliate care împart neuronul în segmente i se bazeaz pe "teoria cablurilor" ("cable theory"), modele numite "multicompartiment" ("multi-compartment models"). În stare izolat, membrana neuronului este în echilibru cu potenial de membran constant i procese de difuzie i active echilibrate. Ceea ce este interesant din punctul de verdere al procesrii informaiei în neuron este comportamentul acestuia atunci când este stimulat printr-un mecanism electric, chimic sau mecanic. În cazul stimulrii electrice, se intervine asupra potenialului membranar care afecteaz la rândul lui dinamica canalelor i pompelor de ioni. În cazul stimulrii chimice, conductanele celulare sunt modificate prin intervenia unor reacii chimice la nivel de celul sau zon celular. Indiferent de natura stimulrii, urmtoarele fenomene sunt stereotipice i caracterizeaz evoluia dinamic a neuronului. În cazul în care un proces determin creterea potenialului de membran peste potenialul de repaus, spunem c neuronul este depolarizat iar în cazul efectului invers, al scderii sub potenialul de repaus, neuronul este hiperpolarizat. Procesele care produc depolarizarea neuronului au tendina de a scdea eficacitatea pompelor de sodiu, neafectând iniial în mod semnificativ pe cele de potasiu. De asemenea, cu cât depolarizarea este mai puternic, cu atât permeabilitatea membranei pentru sodiu crete (probabilitatea ca din ce în ce mai multe canale ionice sodice s fie deschise). Dac depolarizarea nu depete o anumit valoare, numit prag de descrcare, dup încetarea stimulrii membrana neuronului revine la potenialul de repaus i mecanismele de reglare se restabilesc. Dac îns pragul de descrcare este atins, apare un efect în avalan, prin care tot mai muli ioni de sodiu ptrund în celul, în ritm accelerat, în decursul a câteva fraciuni de milisecund, interiorul celulei saturându-se de ioni pozitivi de sodiu i potenialul de membran ajungând la o valoare pozitiv (+30 mV aproximativ). Acest fenomen se numete emisie de potenial de aciune sau "spike". Potenialul de aciune poate fi generat la nivelul conului axonic (care este mult mai excitabil decât restul corpului celular) i transmis în toat celula, mai ales pe traiectul axonal. Se pare îns c i la nivel dendritic pot fi generate poteniale de aciune, dar nu se cunoate exact natura i rolul funcional al acestora.

25

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Ca o contramsur a saturrii interiorului celular, datorat probabil respingerii ionilor de aceeai sarcin, canalele ionice de potasiu expulzeaz într-un ritm crescut de aproape 10 ori (dar dup o anumit întârziere ­ de aceea canalul de potasiu se mai numete i rectificator cu întârziere ("delayed rectifier")) ioni de potasiu. Efectul acestui proces, dar i al intensificrii funcionalitii pompelor de sodiu, duce la cderea brusc a potenialului de membran, la o valoare chiar sub potenialul de repaus rezultând o stare de hiperpolarizare (fenomen denumit supra-control ­ "overshoot"). În tot acest timp, membrana neuronal este neexcitabil, datorit faptului c apare blocajul canalelor ionilor de sodiu. Perioada în care neuronul nu mai poate fi determinat s mai emit înc un potenial de aciune se numete perioad refractar absolut. Restabilirea funcionalitii pompelor de sodiu spre valori normale i scderea simultan a efluxului de potasiu duce la o repolarizare mai lent a membranei spre potenialul de repaus, timp în care emiterea unui nou potenial de aciune devine posibil dar mai greu de obinut (cureni mai mari injectai) decât în condiii de excitabilitate normal. Aceast perioad se numete perioad refractar relativ i poate dura zeci de milisecunde.

Fig. 18. Dinamica potenialului de membran în timpul emisiei unui potenial de aciune.

26

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Trebuie s mai menionm aici c valoarea pragului nu este fix i depinde în mare msur de activitatea anterioar a neuronului. Cu alte cuvinte, stimularea neuronului produce modificri la nivelul celulei care au deja un rol important în determinarea comportamentului viitor. Putem spune c primul nivel de memorie este implementat chiar în modificrile dinamice ale celulei. Multe tipuri de neuroni, la stimularea cu un curent constant injectat în celul cu microelectrod, dau dovad de adaptare în sensul c rata de descrcare (emisie a potenialelor de aciune) se schimb pe parcursul stimulrii (vezi Fig. 19).

Fig. 19. Adaptarea ratei de descrcare în timp, la stimulare cu curent constant.

Stimularea neuronului prin mai multe surse, sinapse de exemplu, conduce la o superpoziie de efecte asupra potenialului final al membranei. Aceast superpoziie nu este tocmai liniar i în funcie de regimurile anterioare de descrcare ale celulei, caracteristicile de integrare ale acestor efecte variaz destul de mult. Din aceste motive, înelegerea exact a funciilor implementate în neuron este deosebit de dificil, fiind necesar recurgerea la metode complexe de analiz neliniar. O problem i mai mare deriv din distribuia neuniform a potenialelor pe suprafaa membranei celulare, ca s nu mai vorbim de întârzieri i modificri ale formei pulsurilor stimulative care vin din arborele dendritic. Pân acum, am descris cazul simplificat al dinamicii neuronale determinate de conductanele de sodiu i potasiu i am vzut emisia de poteniale de aciune datorate ionilor de sodiu în condiiile depolarizrii peste o valoare de prag. Aa cum am precizat, în afara ionilor de potasiu i sodiu, ionii de calciu joac un rol deosebit în comportamentul neuronilor. Conductanele de calciu (Ca2+) sunt categorisite în tipuri notate L, T, N i P cel mai frecvent. Conductanele de Ca2+ de tip L sunt persistente i se activeaz la un prag relativ

27

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

ridicat, cele de tip T sunt tranziente i au praguri mai sczute de activare, în fine tipurile N i P sunt cu praguri intermediare de activare i sunt tranziente i respectiv persistente (Dayan, 2001). O conductan tranzient de calciu, se comport asemntor cu conductanele de sodiu dar este mai lent. Din acest motiv, este posibil ca dup activarea conductanei lente de calciu, neuronul s descarce trenuri de poteniale de aciune de sodiu, susinute de canalele de Ca2+, pe care denumim "burst-uri" ("bursts"). Relevana funcional a "burst"-urilor nu este înc cunoscut, dar se tie c acestea joac un rol esenial în procesarea cortical. Interesant de reinut este faptul c în cadrul unui "burst" perioada refractar nu se manifest; neuronul emite mai multe descrcri succesive (între 2 i 6) fr a se repolariza complet între acestea.

Fig. 20. Descrcarea în trenuri de impulsuri ("bursting").

Pe lâng aceste comportamente, neuronii pot avea comportamente netriviale i în condiiile în care stimularea este inhibitorie (adic produce hiperpolarizarea membranei). Se consider c un neuron este inhibat, dac probabilitatea sa de descrcare (emisie de potenial de aciune) scade în timpul stimulrii. De obicei, acest efect este obinut prin hiperpolarizarea neuronului, spre poteniale membranare inferioare potenialului de repaus. Totui, neuronii reali, dau dovad de comportamente foarte interesante, unii dintre ei emiând, contrar ateptrilor, un potenial de aciune imediat dup încetarea inhibiiei. Acest fenomen se numete "semnalizare post-inhibitorie" ("post-inhibitory rebound" - Fig. 21) i este unul dintre aspectele cele mai neglijate de modelele neuronale artificiale. "Burst"-urile i multe alte fenomene care deviaz de la comportamentul descris la descrcrile prin ioni de sodiu, sunt considerate ca efecte ale mecanismelor complexe mediate de calciu i/sau eventual ali ioni.

28

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Fig. 21. Descrcarea unui neuron imediat dup încetarea inhibiiei - "semnalizare post-inhibitorie".

Cercetri recente asupra comportamentului neuronal au condus la o descoperire fenomenal care nu este deocamdat "capturat" de ctre multe modele neuronale. Se tia din cercetrile anterioare faptul c efectul potenialului postsinaptic depinde de starea curent în care se afl neuronul. Pân de curând, experimente intensive asupra unor culturi artificiale de neuroni erau foarte dificil de realizat iar diferitele configuraii sinaptice testabile erau reduse. Noile tehnologii au permis studierea detaliat a configuraiilor sinaptice i descoperirea unor noi tipuri de comportament neuronal înc neexplorate. Dependena rspunsului postsinaptic de starea curent a neuronului este mai pronunat pentru sinapsele inhibitorii. Potenialul de reversiune al sinapselor inhibitorii este sub dar în general foarte aproape de potenialul de repaus. Descrcrile presinaptice au un efect redus dac neuronul este în repaus.

Fig. 22. Efectul unei descrcri presinaptice asupra potenialului neuronului postsinaptic. A. Cazul sinapsei inhibitorii; B. Cazul sinapsei excitatorii. Dup Gerstner, 2001.

Dac membrana este hiperpolarizat, sub potenialul invers, atunci rspunsul membranar îi schimb semnul (Fig. 22). Exist o valoare intermediar a polarizrii pentru care rspunsul la o intrare inhibitoare se inverseaz de la hiperpolarizare la depolarizare. Dei inhibiia de obicei are un efect redus, ea poate determina o modificare substanial a conductanei membranei celulare în special la nivelul conductanelor de Cl- .

29

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Sinapsele inhibitorii pot astfel "unta" intrarea colectat de sute de sinapse excitatorii. Acest fenomen se numete "inhibiie cu untare". Dispoziia în neocortex a interneuronilor inhibitorii genereaz un rspuns rapid la excitaii succesive ale acestora, efectul asupra neuronilor "titulari" putând deveni o "inhibiie cu untare", aprând totodat i un efect de normalizare automat a excitaiei neuronale. O clasificare posibil a neuronilor ar fi dup tipul de activitate pe care celula nervoas o are în condiiile stimulrii cu cureni constani (în vitro). Menionm c dup Mircea Steriade (Steriade, 2004), în funcie de tipul de activitate ("activity pattern") exist patru mari clase de neuroni: · · · · "regular spiking"; "intrinsically bursting"; "fast-rhytmic bursting"; "fast spiking". Iniial se considera c un neuron face parte dintr-o singur clas de descrcare, dar studii mai recente (Steriade, 2004) au artat c neuronii in vivo pot genera diferite "patternuri" de descrcare depinzând de starea momentan a cortexului (somn, vigilen, etc).

Fig. 23. Clase de neuroni în funcie de modul de descrcare în condiii de stimulare cu curent constant.

Neuronii "regular spiking" sau RS sunt cei mai frecveni între tipurile neuronale din neocortex (Izhikevich, 2004a). Acetia sunt caracterizai de adaptare a ratei de descrcare dup prezentarea stimulului (curent constant de tip treapt). Iniial sunt emise câteva descrcri cu un ISI ("inter-spike interval") mai mic, pentru ca ulterior descrcrile s se stabilizeze la perioade ISI mai mari dar constante.

30

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Neuronii din clasa "intrinsically bursting" se caracterizeaz prin emisia iniial a unui tren de descrcri ("burst") urmat de descrcri singulare repetitive. În clasa "fast-rythmic spiking" neuronii descarc la perioade de timp relativ fixe, câte un tren de descrcri foarte rapid. În general se consider c un neuron este într-o faz "tren de descrcare" ("burst") dac intervalul între dou descrcri succesive este cuprins între 2 si 6 milisecunde. Acest fenomen de descrcare este datorat instabilitii traiectoriei (dac facem analiza în planul fazelor) care rezult din procesele de activare / inactivare a porilor ionice în timpul repolarizrii neuronului. Cea mai simpl clas de descrcare este clasa neuronilor "fast spiking" care pot genera descrcri foarte rapide, fr nici o adaptare a ratei de descrcare. Aceti neuroni sunt predominant inhibitori (Izhikevich, 2004a) i prezint practic o coresponden destul de precis între intensitatea curentului de stimulare i rata de descrcare. Trebuie s precizm c mai exist i alte tipuri de neuroni, în alte clasificri, cum ar fi neuronii "chattering", "talamo-corticali", "rezonatori", etc (vezi Izhikevich, 2004a pentru mai multe detalii).

Sinapsa

Principalul element care contribuie la transferul informaiei între axonul neuronului aferent i dendrita neuronului eferent este sinapsa. Sinapsele pot fi de mai multe feluri, cele mai importante categorii fiind sinapsele electrice i cele chimice. Sinapsele electrice Sinapsele electrice ("gap junctions") reprezint cazuri particulare de cuplaje între neuroni i produc cureni post-sinaptici proporionali cu diferena de potenial membranar dintre celula aferent i celula eferent. Acest tip de sinapse, numit i "interaciune efaptic", este la momentul actual foarte puin îneles, dar se crede c joac un rol important în procesele de sincronizare din microcircuitele corticale. Sinapsele chimice Cea mai important categorie de sinapse este reprezentat de sinapsele chimice. Acestea transmit informaia de la celula aferent la celula eferent prin intermediul unor mediatori chimici. La nivelul sinapsei exist o mic fant, i anume fanta sinaptic care

31

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

permite trecerea neurotransmitorilor de la terminalul axonal aferent înspre receptorii dendritici efereni. În momentul apariiei unui potenial de aciune în neuronul aferent sunt activate canalele ionice dependente de voltaj de Ca2+ determinând o cretere a concentraiei de Ca2+ în terminalele axonale. Acest fenomen are ca rezultat eliberarea neurotransmitorilor în fanta sinaptic, care prin difuzie, ajung la receptorii celulei eferente. La nivelul dendritic sau chiar somatic sau axonal, neurotransmitorii pot produce o modificare direct a conductanei canalelor ionice, caz în care receptorul se numete ionotropic, sau modificarea poate fi mediat de mesageri secundari intracelulari, în acest caz receptorul numindu-se metabotropic. Modificarea temporar a conductanei canalelor ionice locale produce un potenial electric care se propag de la nivel dendritic înspre som, acesta numindu-se potenial post-sinaptic. Potenialele post-sinaptice sunt mai apoi integrate, într-un mod nonlinear foarte complex (dependent de arborizaie, distan, etc, aa cum s-a discutat la arborele dendritic) i efectul net poate produce depolarizarea sau eventual hiperpolarizarea neuronului, depinzând de tipurile de sinapse stimulate.

Fig. 24. Structura sinapselor chimice. Modificat (Gershon, 1985).

32

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Principalii neurotrasmitori din neocortex sunt glutamatul (agent excitator) i GABA (acidul -aminobutiric, agent inhibitor). Acetia interacioneaz atât cu receptorii ionotropici cât i cu cei metabotropici. În cazul glutamatului, receptorii principali se numesc AMPA i NMDA i produc conductane cu potenial de reversiune în jurul valorii de 0 mV (excitator). Conductanele mediate de AMPA se activeaz / deactiveaz rapid, în timp ce conductanele NMDA se activeaz puin mai lent dar se deactiveaz într-un timp mult mai lung (Dayan, 2001). Sinapsele excitatorii se caracterizeaz prin conductane cu potenial de reversiune peste potenialul prag de descrcare al neuronului. În momentul stimulrii pre-sinaptice, vezicule de neurotransmitor sunt difuzate spre receptorii post-sinaptici unde, se produce o modificare a permeabilitii membranei (deci a conductanei), în special pentru sodiu aa încât apare un efect tranzient de depolarizare. Acest efect dispare treptat, cu o înjumtire a semnalului post-sinaptic la fiecare 4 milisecunde (de exemplu, pentru unele sinapse) (Badiu, 1978). Dac sunt aplicate mai multe stimulri consecutiv, apare o sumare aproape liniar, pentru frecvene mici de stimulare, iar în cazul stimulrii la frecvene mai înalte, apar neliniariti semnificative.

Fig. 25. Evoluia curentului post-sinaptic pentru o sinaps excitatoare stimulat cu un tren de spike-uri de 50 Hz. Constantele de timp ale modelului sunt setate la valori mai mari (33 ms) pntru a evidenia efectul de superpoziie.

Creterea permeabilitii membranei i depolarizarea sa ca rezultat al acestei creteri, produc creterea excitabilitii neuronului, în sensul c probabilitatea sa de descrcare crete. Efectele unei singure sinapse asupra potenialului de membran post-sinaptic sunt în general slabe, fiind nevoie de zeci de impulsuri aferente simultane pentru a aduce o celul în pragul descrcrii. Depolarizarea sub nivelul de prag (fr emisia unui potenial de aciune) se numete facilitare deoarece crete probabilitatea de descrcare a neuronului. Majoritatea sinapselor din sistemul nervos sunt excitatorii. 33

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Sinapsele inhibitorii se caracterizeaz prin conductane cu potenial de reversiune sub potenialul pragului de descrcare. Acestea produc o cretere a permeabilitii membranei pentru potasiu dar nu i pentru sodiu, determinând ieirea ionilor K+ din celul i negativarea relativ a interiorului fa de spaiul extracelular. De multe ori i Cl- poate juca un rol în acest proces, prin ptrunderea sa în cantitate mai mare spre interiorul celulei. Aceste fenomene determin hiperpolarizarea membranei post-sinaptice i în consecin scderea excitabilitii neuronului post-sinaptic. Din aceste motive, probabilitatea de descrcare a neuronului post-sinaptic scade. În scurt timp de la descrcarea sinaptic, potenialul hiperpolarizant se "dizolv", prin restabilirea echilibrului ionic. Sinapsele inhibitorii se formeaz de obicei la nivel somatic i de multe ori în apropierea "hilloc"-ului axonal cu consecine funcionale deosebit de importante. Se considera c sinapsele inhibitorii au în special un rol regulator ("feed-back negativ") dar noi evidene arat c acestea, pe lâng rolul lor regulator i normalizator, au i roluri funcionale importante, prin modularea complex a activitii în microcircuitele neuronale. Din punct de vedere al proieciilor sinaptice eferente, neuronii se clasific în neuroni excitatori sau inhibitori, dup cum produc creterea sau respectiv scderea probabilitii de descrcare a neuronilor pe care acetia îi stimuleaz. Se consider (postulatul lui Dale) c acelai neuron nu poate avea decât un singur tip de sinapse eferente, deci se poate încadra numai într-o categorie din cele dou. Inhibiia poate fi direct, când un neuron inhib un neuron int. Când un neuron inhib un alt neuron inhibitor, neuronul final va fi relativ facilitat, acest caz numindu-se disinhibiie. Tipurile de interaciuni inhibitorii-excitatorii pot fi deosebit de complexe. Transmisia sinaptic este un fenomen complex i studii recente arat c aceasta este dependent de tipurile de neuroni care sunt implicai, de frecvena de stimulare presinaptic, etc, chiar în cazul transmisiei prin acelai axon (Markram, 1998). Un element de asemenea important este faptul c de multe ori transmisia sinaptic eueaz ("transmission failure") cu consecine deosebit de importante asupra transmisiei de informaie spre celulele eferente. Aceast imposibilitate temporar de transmisie poate juca un rol important în filtrarea potenialelor de aciune aferente.

34

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Plasticitate sinaptic O viziune îndelung acceptat este aceea c la nivelul sinapselor se realizeaz funcia de memorare în sistemul nervos. Trebuie îns menionat faptul c sistemul nervos este mult diferit ca structur i funcionalitate de sistemele "tradiionale" de calcul. În acest sens, modificrile sinaptice i / sau neuronale pot fi privite atât ca fenomene de memorare cât i ca fenomene de generare a unor capabiliti de procesare noi. Procesorul i memoria nu mai sunt separate, ci sunt într-o strâns legtur, fr posibilitatea de a face o segregare. Plasticitatea sinaptic presupune o modificare a eficienei transmisiei sinaptice. În funcie de durata acestei modificri, plasticitatea se clasific în plasticitate de scurt durat ("short-term plasticity") i plasticitate de lung durat ("long-term plasticity"). În funcie de natura modificrii, sinapsele sunt "depresate" ("drepressed") dac valoarea absolut a amplitudinii efectului postsinaptic scade sau "poteniate" ("potentiated") dac aceasta crete. În cazul modificrilor de scurt durat, unii autori folosesc i termenul de "facilitare" în loc de "poteniere". Foarte important este s se fac diferena între poteniere / depresiune pe de-o parte i excitaie / inhibiie pe de alt parte. În reelele de perceptroni clasice, valoarea eficacitii sinaptice era surprins de un parametru numit "pondere" care putea avea valori subunitare fie pozitive fie negative, simulând fie excitaie, fie inhibiie. Acest tip de modelare poate conduce la confuzii deoarece creterea valorii unei ponderi de la o valoare negativ spre una pozitiv nu are nici un corespondent biologic i cu atât mai mult nu are nimic de-a face cu potenierea sinaptic. În sistemele biologic realiste, sinapsa poate fi doar de un fel: excitatoare sau inhibitoare i nu-i poate schimba statutul datorit faptului c este bazat ori pe neurotransmitori excitatori ori inhibitori. Aadar, potenierea unei sinapse reale presupune: pentru sinapsele excitatorii: creterea potenialului post-sinaptic livrat neuronului eferent; pentru sinapsele inhibitorii: scderea spre valori mai negative (adic creterea în valoare ansolut) a potenialului post-sinaptic. Un raionament similar poate fi fcut i în cazul depresiunii sinaptice, caz în care de asemenea se schimb doar valoarea absolut a efectelor post-sinaptice, fr schimba natura.

35

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Modificrile de scurt durat au fost observate experimental în culturi artificiale de neuroni (Markram, 1998). În acest caz, eficacitatea transmisiei sinaptice este fie crescut, fie sczut la stimulri repetitive ale sinapsei, dovad a unei creteri / scderi a eficacitii eliberrii i producerii de neurotransmitor. Aceste efecte dispar în scurt timp, la câteva milisecunde sau zeci de milisecunde de la stimulare (de aici i numele de efecte de scurt durat).

Fig. 26. Un exemplu de depresiune a sinapsei ca rezultat al stimulrii succesive. Efectul este surprins de scderea amplitudinii potenialelor post-sinaptice. Dup Markram, 1998.

Din punct de vedere informaional, modificarea în sinapse dependent de activitate pare a contribui la procesarea codurilor temporale din cortex. Sinapsele neocorticale care sunt depresionate sunt optimizate pentru codificarea informaiei temporale la frecvene de descrcare joase (0.5 ­ 5 Hz), tipic activitii spontane a neuronilor corticali i pot reine informaii despre pân la 4 descrcri pre-sinaptice. Sinapsele cu facilitare, par a fi optimizate pentru rate presinaptice mai ridicate (9-70 Hz) i pot memora informaii despre temporizarea a pân la 8 descrcri presinaptice (Fuhrmann, 2002). Pe lâng efectele de scurt durat, care par a juca un rol fundamental în dinamica la nivel de milisecund a microcircuitelor corticale, exist i efecte de lung durat care pot persista de la ore la întreaga durat de via a sinapsei. Potenierea de lung durat ("long-term potentiation" ­ LTP) are ca efect "întrirea" sinapsei în sensul c efectul post-sinaptic va deveni mai pronunat. Depresiunea de lung durat ("long-term depression" ­ LTD) are ca rezultat "scderea" efectului post-sinaptic. S-a observat experimental c stimularea "tetanic" cu o frecven ridicat poate produce potenierea de lung durat a sinapsei. De asemenea, stimularea cu trenuri de impulsuri de mic frecven, o durat lung de timp, produce depresionarea sinapsei spre niv-

36

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

elele iniiale. Un asemenea comportament este consistent cu o modificare sinaptic cauzal, în sensul c stimularea cu o frecven înalt (100 Hz) duce la descrcri mai probabile ale celulei post-sinaptice, aadar sinapsa este întrit pentru a favoriza "conducerea" cauzal a celulei eferente de ctre celula aferent. O frecven foarte redus de stimulare (2-10 Hz) presupune c este puin probabil ca celula eferent s descarce din cauza stimulrii de ctre celula eferent i din acest motiv sinapsa este depresionat i considerat puin relevant în influenarea activitii post-sinaptice (Fig. 27).

Fig. 27. Exemplu de modificri de lung durat la nivelul unei sinapse. Iniial, sinapsa este stimulat tetanic cu 100 Hz timp de 1 s, ulterior manifestându-se o poteniere de lung durat. În faza final, sinapsa este stimulat timp de 10 min cu un stimul de 2 Hz, determinând depresiunea sa.

Donald Hebb a formulat în 1949 un principiu, numit principiul lui Hebb, care se bazeaz exact pe observaiile de mai sus: "Când un axon al celulei A este suficient de aproape de a excita celula B sau în mod repetat i persistent ia parte la descrcarea acesteia, o cretere sau transformare metabolic se manifest la nivelul ambelor celule, aa încât eficiena lui A ca celul care descarc pe B, este mrit." Acest principiu maximizeaz detecia corelaiilor între celula aferent i cea eferent, prin creterea probabilitii de descrcare. Trebuie menionat c modificrile sinaptice care respect principiul lui Hebb se numesc modificri sinaptice hebbiene. Exist i modificri care nu respect acest principiu.

37

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Unul dintre cele mai importante aspecte ale plasticitii sinaptice a fost evideniat recent, i anume dependena eficacitii sinaptice de temporizarea exact a descrcrilor pre- i post-sinaptice. Acest fenomen se numete plasticitate dependent de momentul de descrcare ("spike-timing dependent plasticity" ­ STDP). Studii recente (Markram et al., 1997; Bi & Poo, 1998; Abbott & Nelson, 2000) au artat c exist o dependen între direcia modificrii (poteniere / depresionare) i amplitudinea ei pe de o parte i ordinea precis în care neuronul pre- i post-sinaptic descarc pe de alt parte. Fie:

t = t post - t pre

(4)

unde, tpost este momentul la care a descrcat neuronul post-sinaptic iar tpre este momentul de descrcare al neuronului pre-sinaptic.

Fig. 28. Fereastra critic pentru inducerea potenierii i depresionrii sinaptice. EPSC ­ curent excitator post-sinaptic ("excitatory post-synaptic current"). Modificat dup Bi&Poo, 1998.

Procesul de modificare sinaptic dependent de temporizarea relativ a descrcrilor poate fi descris dup cum urmeaz: · dac diferena de timp între descrcrile pre- i post-sinaptice este mai mare de o valoare limit (aproximativ 100 ms), modificarea sinaptic este practic inexistent;

38

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

· cu cât spike-urile pre- i post-sinaptic sunt mai apropiate în timp (t este mic), la o distan temporal sub cea limit, cu atât modificarea sinaptic este mai proeminent: - dac neuronul pre-sinaptic descarc înainte de neuronul post-sinaptic (t > 0), sinapsa este poteniat; - dac neuronul pre-sinaptic descarc dup neuronul post-sinaptic (t < 0), sinapsa este depresionat. Mecanismul de producere a modificrilor sinaptice de tip STDP pare a avea la baz propagarea înapoi a potenialelor de aciune spre dendrite, modificând astfel dinamica proceselor de Ca2+ i Mg2+ (Bi&Poo, 1998). Modificrile de tip STDP par a avea un rol esenial în detectarea coincidenelor i a ordinii temporale, de accea se consider c ele sunt implicate în mecanismele de codare temporal a informaiei în creier, care se bazeaz pe temporizarea descrcrilor neuronale (nu pe rata de descrcare utilizat clasic în analiza acitivitii neuronale). Am discutat pân acum doar cazul modificrilor homosinaptice, când activitatea neuronal a unei perechi de neuroni modific proprietile de transmisie numai ale sinapsei dintre cei doi. Evidene recente susin ideea c modificrile sinaptice se pot propaga i la sinapse care nu sunt implicate în transmisia informaiei între cei doi neuroni. Acestea se numesc modificri heterosinaptice. Sinapsa la nivelul creia se declaneaz modificarea se numete loc de inducie. De la acest nivel, în cazul modificrii heterosinaptice, prin mecanisme înc puin cunoscute, LTP sau LTD se pot propaga înspre înapoi i pre-sinaptic lateral; LTD se poate propaga post-sinaptic lateral (Fig. 29); nu a fost înc observat o propagare înainte a niciuneia dintre aceste modificri (Bi&Poo, 2001). Aceste aspecte au fost foarte puin sau chiar deloc luate în considerare în modelele artificiale i joac un rol esenial în procesare. Natura exact a modificrilor funcionale induse de aceste procese este puin cunoscut i contribuia exact la procesarea informaiei, dei cert, este foarte puin îneleas. Este nevoie ca modelele viitoare s încorporeze asemenea tipuri de modificri pentru a elucida relevana funcional a acestora.

39

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Fig. 29. Propagarea modificrilor heterosinaptice în culturi de neuroni glutamatergici (+ reprezint LTP, - denot LTD). Modificat dup Bi&Poo, 2001.

Interaciunea dintre excitaie i inhibiie este un proces foarte complex. Acesta depinde de poziia sinapselor inhibitorii / excitatorii, de tipul acestora i de muli ali factori. În principiu se consider c cele dou procese sunt antagoniste iar rezultatul aciunii simultane a excitaiei i inhibiiei este un efect intermediar (vezi Fig. 30).

Fig. 30. Combinaia efectelor excitator i inhibitor la nivelul somei neuronilor.

40

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Plasticitatea neuronal în procesarea informaiei trebuie reevaluat iar mecanismele pe care le-am descris ridic întrebri fundamentale asupra modului în care microcircuitele neuronale evolueaz în dinamica lor. Modificrile sinaptice pot fi: · de scurt durat, depinzând de activitatea pre-sinaptic; · de scurt sau lung durat, în strâns legtur cu locul de inducere i cu temporizarea exact a descrcrilor pre- i post-sinaptice; · manifestate i în sinapse diferite de cea unde se induce modificarea, în cazul plasticitii heterosinaptice. Toate aceste fenomene sunt prea puin înelese la ora actual i rmâne de vzut în ce msur modelele vor contribui la dezlegarea misterelor sinapselor.

Microcircuitele neuronale

În cadrul neocortexului, neuronii sunt dispui în aa numitele straturi neocorticale, în numr de 6. Conexiunile pe care neuronii se formeaz par s respecte pattern-uri stereotipice, aa încât întreg neocortexul pare s fie o suprafa continu de asemenea microstructuri. Unitatea de baz este minicoloana care se întinde în toate straturile laminare ale cortexului i are o structur tipic (Fig. 31).

Fig. 31. Minicoloana neocortical.

41

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Prima caracteristic a microcircuitului cortical este diversitatea neuronilor pe care îi conine. Fiecare strat neuronal posed un tip predominant de celule la nivelul su. Se pare c aceast diversitate contribuie la capacitile computaionale ale microcircuitului (Maass, 2004). Printre neuronii neocorticali, 20% sunt inhibitorii iar restul excitatorii (Gupta, 2000). O a doua important caracteristic fundamental a microcircuitelor corticale este înaltul grad de recuren. Mult timp s-a considerat c aceast recuren este asociat cu mecanismele de control, reprezentând un "feed-back" regulator pentru activitatea în microcircuitele corticale. Totui, studii recente (Jaeger, 2001; Maass, 2004) au condus la concluzia c mecanismele recurente nu sunt utilizate numai ca sisteme de reglaj, ci contribuie la un însi mod de a procesa informaia. Trebuie remarcat faptul c sistemele neuronale biologice sunt entiti de procesare de sine stttoare, care au activitate susinut chiar i în absena stimulilor externi. Cu alte cuvinte are loc o procesare continu a informaiei chiar dac aceasta este de natur intern. Singurul mod de a susine o asemenea procesare este prin intermediul structurilor recurente, în care activiatatea se propag prin reele de neuroni i "reverbereaz" în mod continuu. În acest sens, spunem c sistemul nervos nu prelucreaz informaie care s-i determine urmtoarea stare (ca în cazul automatelor) ci perturbaii, care sunt procesate în funcie de starea mental actual (putând fi chiar ignorate) (Murean, 2004a i 2004b). Microcircuitele i structurile lor sunt implicate în mod fundamental în procesarea informaiei. În funcie de structura, ramificaiile, gradul de recunren, dimensiune acestea au diferite capaciti de prelucrare i a fost chiar extrapolat ideea c nu conexiunile exacte sunt cele care primeaz ci mai degrab diversitatea mecanismelor i dimensiunile microcircuitului (Maass, 2004).

2.3. Principiile de codificare a informaiei în cortex

O problem înc viu dezbtut în rândul cercettorilor este modul în care informaia este codificat în creier. Înelegerea acestui aspect este esenial atât pentru modelatori cât i pentru experimentaliti. Numai dac tim strategia pe care sistemul nervos o folosete pentru a codifica informaia vom putea descifra datele rezultate din msurtorile pe creier i vom putea construi modele plauzibile care s reproduc evidenele biologice.

42

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Mult vreme s-a considerat c neuronii codific informaia în rata de descrcare. Acest tip de codificare, numit i codificare în rat ("rate-based coding") ia în calcul frecvena descrcrilor pentru un interval de observaie dat. Principalul convenient al codificrii în rat medie de descrcare este relativa insensibilitate a acestei strategii la zgomot. Se consider c sistemele neuronale sunt afectate într-o msur mai mare sau mai mic de zgomot, care se manifest fie prin descrcri spontane (la frecven sczut, 0.5 ­ 5 Hz), fie prin modificarea momentului exact al emisiei potenialelor de aciune ("jitter"). Tendinele mai noi sunt de a admite c în realitate sistemul nervos este puin afectat de zgomot i c multe dintre iregularitile sunt aa numite "efecte de reea" ("network effects"). S-a demonstrat c trenuri foarte neregulate de descrcri pot fi obinute cu reele artificiale de dimensiuni mari i conectivitate fix, în lipsa total a elementelor care s modeleze zgomotul (Brunel, 1999; Fusi, 2000; Gerstner, 2002). Procedura standard de a evalua rata medie de descrcare a unui neuron este aceea a "numrrii" efective a descrcrilor într-un interval de timp. Rata medie de descrcare se definete în felul urmtor:

=

nsp (T ) T

(5)

unde, nsp (T) reprezint numrul de spike-uri în intervalul de timp T. Frecvent suntem interesai nu numai de rata medie cu care un neuron descarc într-o perioad dat, ci mai degrab de evoluia în timp a acestei rate de descrcare. În acest caz se aplic tehnica ferestrei de mediere. Aceasta presupune alegerea unei ferestre de [-T,+T] milisecunde, care este "shift-at" peste semnalul binar de descrcare. Asemenea unei convoluii cu un filtru median, se mediaz numrul de spike-uri prin formula:

(t ) =

sp[t - T ] + sp[t - T + 1] + ... + sp[t + T - 1] + sp[t + T ] 2T + 1

(6)

unde, sp[t] este o funcie binar care specific dac a avut loc descrcare la momentul t. Simpla mediere poate da uneori un rezultat foarte neregulat care poate fi greu de interpretat în contextul unei variaii continue a ratei de descrcare. În acest caz, se utilizeaz în locul ferestrei simple de mediere o fereastr gaussian, care are proprietatea de a genera un rezultat cu grafic mai neted.

43

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Dimensiunea ferestrei de mediere afecteaz în mod fundamental interpretarea ulterioar a semnalului. În acest sens, trebuie remarcat faptul c dimensiunea uzual a ferestrei este de 100 ­ 500 ms, care pe de-o parte asigur o bun robustee la zgomote i o form de semnal relativ neted, dar pe de alt parte duce la pierderea unor variaii mici în activitatea neuronului care pot fi eseniale în codificarea informaiei. Perceptronul, cu funcia de activare sigmoidian, reprezint un model neuronal bazat pe rata medie de descrcare. Funcia de activare corespunde ratei instantanee de descrcare a neuronului, obinut prin mediere. Pentru valori mici de stimulare, rata variaz puin iar odat cu creterea intensitii stimulului aceasta intr într-un regim de variaie liniar, pentru ca în final, pentru valori mari de stimulare, rata de descrcare s satureze. Pe lâng strategia de mediere, exist i alte tipuri de coduri de tip rat. Unul dintre acestea este rata ca densitate de descrcare. În acest caz, în locul medierii pe un singur eantion de descrcri, se realizeaz medierea spike-urilor de la acelai moment de timp (ca offset în semnale) dar din mai multe semnale obinute prin repetri ­ "trial-uri" ­ succesive. În urma acestui procedeu se obine aa-numita "histogram peri-stimul" ("peri-stimulus time histogram" ­ PSTH). Ulterior, se poate aplica un filtru de netezire asupra acestei histograme. Un alt cod de tip rat este rata ca activitate a unei populaii, adic medierea asupra activitii unei întregi populaii de neuroni. O asemenea codificare, numit i codificare în populaie de neuroni are marele avantaj de a fi robust la zgomote i în acelai timp, de a surprinde variaiile rapide ale stimulului cu un timp de reacie foarte scurt (Gerstner, 2002). Dei codurile de tip rat sunt foarte la îndemân pentru elaborarea unor teorii i studiul activitii neuronale este puin probabil ca creierul s se bazeze numai pe asemenea coduri. Un argument în acest sens este acela c multe procese neuronale, ca de exemplu procesele atenionale sau de categorizare din sistemul vizual, se produc în timp foarte scurt, în care neuronii implicai în lanul de procesare au timp s descarce poate o singur dat sau de câteva ori în cel mai fericit caz. În aceste condiii, neuronii din lanul de procesare nu au cum s estimeze rata de descrcare a neuronilor afereni i deci trebuie s utilizeze un cod care depinde de momentul precis de descrcare a neuronilor din amonte. Pentru sistemul vizual exist evidene ale categorizrii sub pragul de 150 ms (Thorpe, 1996), timp aproape

44

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

egal cu cel care este necesar ca informaia vizual s parcurg lanul de procesare din calea vizual ventral. Pe de alt parte, s-au acumulat evidene c procesele neuronale depind de mecanisme la nivel de milisecund (cum ar fi modificrile sinaptice dependente de temporizarea descrcrii, etc) i c fiecare descrcare poate la un moment determina o traiectorie foarte diferit a dinamicii unui microcircuit neuronal (Murean, 2004a). Din acest punct de vedere, putem face o paralel cu teoria haosului i faimoasa problem "butterfly". Trebuie aadar s ne concentrm atenia asupra proceselor la nivel de milisecund i asupra fiecrui spike emis de neuroni. Codurile care in cont de momentul exact sau relativ al emisiei fiecrui spike (fiecare spike conteaz) sunt denumite codificri temporale. Se consider c sistemul neuronal studiat utilizeaz un cod temporal dac mare parte din informaia codificat poate fi regsit în momentele exacte sau relative de descrcare ale neuronilor, cu o precizie necesar foarte mare (pe care codurile în rat nu o au). Din categoria codurilor temportale, fac parte codificarea în ordine de descrcare ("rank-order coding" ­ Torpe, 2001), codificarea prin timpul pân la primul spike i codificrile în faz (Gersnter, 2002). O definiie clar a diferenelor între codurile temporale i codurile de tip rat nu poate fi fcut i este înc subiectul unei vii polemici în comunitatea tiinific. S-a propus ca diferenierea s se fac dup rapiditatea cu care codul rspunde la schimbrile stimulului (Dayan, 2001; Gerstner, 2002). De asemenea, pentru cazul unui singur neuron, se face distincie între trenurile "independente" de descrcri în care o descrcare ulterioar nu este influenat de una anterioar i cele "corelate", caz în care exist o dependen între descrcrile succesive. E evident c o independen total nu poate fi asumat i prerea autorului acestei lucrri este c toate trenurile de descrcri sunt pân la urm corelate (deoarece apare cel puin dependena dat de istoricul stimulrii celulei, care influeneaz modul de descrcare curent). Considerm c diferena fundamental între codurile de tip rat i cele temporale este una de rezoluie, în sensul c codurile de tip rat sunt în mod necesar la un nivel de granularitate mai "grosolan" (din necesitatea pân la urm a unei medieri), pe când codurile temporale permit tratarea fiecrei descrcri neuronale dintr-o multitudine de per-

45

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

spective, la granularitatea cea mai fin când factorul de "timing" este esenial (faz, dependene de alte descrcri, ordine relativ, etc). De asemenea, am putea spune c la limit, codul temporal este un cod de tip rat care mediaz cu o fereastr de dimensiune unitar.

3. Sistemul vizual la mamifere

Unul dintre domeniile cele mai importante de cercetare îl reprezint la ora actual cortexul vizual i zonele adiionale care concur la procesarea performant a imaginilor de ctre creier i la recunoaterea de forme. Din punct de vedere al simurilor, vzul este probabil cel mai important i dup cunotinele noastre, necesit cel mai important volum de procesare. Pe de alt parte, uurina cu care se pot concepe experimentele în domeniul vizual i-a determinat pe cercettori s efectueze importane studii mai ales în acest sens.

3.1. Structura sistemului vizual

Sistemul vizual, datorit complexitii task-urilor pe care le realizeaz, este la rându-i foarte complex. O mare parte din resursele cortexului cerebral este dedicat sistemului vizual, deoarece "a vedea este un task foarte dificil". Sute de milioane de celule sunt implilacte în procesarea vizual i un aspect important de reinut este faptul c foarte multe resurse sunt implicate la nivelele incipiente ale procesrii (200 milioane celule la nivelul cortexului vizual primar). Din punct de vedere structural, sistemul vizual este ierarhic, organizat pe nivele de procesare. Muli autori consider c acesta este format din dou ci separate, dar interconectate: calea ventral i calea dorsal. Acestea sunt denumite dup zonele din creier unde sunt localizate i se consider c sunt implicate în procesri de natur diferit, dei o demonstraie clar în acest sens înc nu s-a fcut. Calea ventral, denumit i calea "ce" ("what"), pare a fi responsabil cu extragerea unei reprezentri invariante pentru diferite obiecte din scena vizual. Astfel, acest canal de procesare trebuie s compenseze variaiile în iluminare, poziie, rotaie, zgomotul

46

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

i distorsiunile pe care le sufer obiectele din scena vizual (Booth, 1998; Grill-Spector, 1999). Calea vizual dorsal pe de alt parte, pare a fi responsabil cu relaiile spaiale care apar în scena vizual i de aceea mai este denumit i calea "unde" ("where"). De asemenea, se pare c exist un puternic cuplaj între ariile cii dorsale i ariile motoare, un lucru destul de evident, având în vedere c procesele de control motor sunt în strâns legtur cu spaiul.

Fig. 32. Segregarea sistemului vizual în calea ventral i dorsal.

Aa cum am precizat înainte, sistemul vizual este ierarhic, fiind organizat pe diferite nivele de procesare. O practic comun în descrierea acestuia este s se urmeze traseul ascendent al informaiei vizuale, analizându-se fiecare stagiu de prelucrare. Trebuie spus faptul c exist i un traseu descendent, care se pare este implicat în mecanismele atenionale sau poate chiar în funcionalitatea direct a sistemului vizual (mecanismele atenionale i de feed-back putând fi uor confundate).

47

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Vom urma aadar calea ascendent a informaiei vizuale dar nu vom detalia prea mult, rezumându-ne la aspecte mai degrab structurale. Nivelele incipiente de procesare au toate o caracteristic important, care de altfel se regsete în majoritatea sistemelor senzoriale (auditiv, de exemplu), i anume proprietatea de retinotopie. Retinotopia este proprietatea de mapare topografic a conexiunilor între ariile diferite din lanul de procesare. Cu alte cuvinte, celule adiacente dintr-un strat inferior îi proiecteaz axonii spre celule aproximativ adiacente din stratul superior. Aceast proprietate a fost exploatat în simulatoarele neuronale utilizate pentru studierea sistemului vizual (Murean, 2003b). S-a observat de asemenea c în cortexul vizual, celule adiacente par s proceseze informaii simulare, de aceea o practic devenit comun este aceea de a ne referi la "hri neuronale" ("neural maps"), celulele din cadrul unei hri fiind funcional similare. O proprietate de asemenea important din sistemul vizual incipient este existena aa-numitelor "câmpuri de recepie". Acestea reprezint zona din câmpul vizual care afecteaz în activitatea unei celule nervoase de la un anumit nivel. Celulele din sistemul vizual incipient (retin, cortex vizual primar), rspund viguros prin stimulare extern numai dac stimulul se afl într-o anumit zon, de anumite dimensiuni. Dimensiunea zonei active se numete "dimensiunea câmpului de recepie". Ceea ce este i mai interesant, este c multe celule rspund printr-o activitate specific numai când stimulul este în zona câmpului de recepie al celulei, zon denumit câmp de recepie clasic. Prin stimularea în imediata apropiere a acestui câmp, celula nu rspunde direct, în schimb dac este stimulat simultan i în câmpul de recepie, rspunsul celulei va fi influenat i de stimularea din afara câmpului clasic de recepie. Zona care determin o asemenea modulaie se numete câmp de recepie non-clasic (Walker, 1999). Dimensiunea câmpurilor de recepie se msoar în grade, datorit faptului c imaginea proiectat pe retin depinde atât de distana cât i de dimensiunea la care se afl obiectul, iar unghiul format de razele extreme determin cel mai corect dimensiunea proieciei. Unghiul msurat de la axa ocular la o raz extern dat se mai numete i excentricitate iar coordonatele mapate pe cortex sunt descrise prin excentricitatea lor (în grade, vezi Fig. 33).

48

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Câmpurile de proiecie converg tot mai mult pe msur ce se avanseaz în ierarhia de procesare, în consecin, câmpurile de recepie cresc din ce în ce mai mult. La nivelele primare, câmpurile de recepie au cel mult câteva grade în dimensiune, pe când în cortexul infero-temporal (nivel profund) ele pot atinge chiar întregul câmp vizual, adic zeci de grade. Astfel, la nivelul ariei V4 câmpurile de recepie au aproximativ 40, la nivelul PIT au 160, ajungând în AIT la chiar 1500 (Rolls, 1992).

RF Foveea Retina

Fig. 33. Elementele de msur în sistemul vizual: ­ excentricitate; RF ­ dimensiunea câmpului de recepie care surprinde un stimul (sgeat).

La nivelul sistemului vizual, conexiunile care primeaz ca numr sunt, în mod surprinztor, nu cele ascendente (care propag informaia vizual spre ariile corticale) ci conexiunile descendente, aa numite proiecii de feed-back. Prin intermediul acestor proiecii se consider c selectivitatea neuronilor pentru diferii stimuli este modificat. În acest sens, neuronii rspund iniial la un set de trsturi ale stimulului, acceptând mai mult sau mai puin variaii ale acestora ("broad tuning") pentru ca mai apoi, în timp, specificitatea lor s creasc, rspunzând numai la stimuli cu caracteristici într-o plaj mai restrâns, ferme ("sharp tuning"). Aceste fenomene au fost observate în sistemul vizual (Lamme, 2000). Tot mai multe evidene se acumuleaz asupra faptului c este foarte posibil ca proieciile descendente s nu fie implicate numai în mecanisme de feed-back i atenie. Este posibil ca ele s fac parte dintr-un sistem de procesare recurent, cu total alte principii funcionale decât cele pe care le credeam înainte (Murean, 2004a). Pe lâng conexiunile ascendente i descendente, între neuronii de la acelai nivel sau descoperit puternice influene mediate de conexiunile laterale. S-a observat c exist importante modulaii provenite din câmpul de recepie non-clasic asupra activitii majoritii neuronilor din cortexul vizual primar, sursa acestui câmp de recepie fiind probabil reprezentat de conexiuni feed-back i mai ales laterale (Zhou, 2000). Acesea se pare au o

49

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

relevan funcional foarte important (Arbib, 1997), putând juca un rol în codificarea colectiv a stimulilor, în sincronizarea activitii neuronale (Gray, 1999), în analiza interrelaiilor spaiale i a caracteristicilor elementelor vizuale, etc. Putem clasifica structurile neuronale implicate în viziune în 3 categorii: · · · structuri de recepie i transducie; structuri de procesare primar; structuri de procesare profund.

Structurile de recepie i transducie sunt reprezentate de elementele de la nivel ocular i de cele implicate în transmisia informaiei pân la cortex. Aici enumerm: retina, nervul optic, chiasma optic, corpii geniculai laterali, radiaiile optice.

Fig. 34. Structurile implicate în procesarea vizual primar.

Primul element de procesare a informaiei vizuale este retina. Aceasta reprezint sediul unde se realizeaz fotorecepia precum i prelucrarea i codificarea stimulilor, obinându-se în final rspunsuri conform legii "tot sau nimic" (Badiu, 1978). Cercetri recente au artat c celulele ganglionare care transmit fluxul vizual spre cortex au nu doar un rol de transmisie ci i un rol de selectare, transformare i codificare a informaiilor care sunt transmise spre cortexul vizual. Aadar la nivelul retinei i al celulelor ganglionare se face o selecie, o filtrare primar, care se pare a fi esenial pentru modul în care informaia va fi procesat ulterior.

50

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Structural retina este format din fotoreceptori (conuri i bastonae), celule bipolare, celule orizontale, celule amacrine i celule ganglionare. Toate aceste elemente contribuie în mod diferit la obinerea rspunsului vizual.

Fig. 35. Structura retinei.

Remarcm faptul c la nivel retinian interaciunea lateral este deosebit de pronunat. Celulele nervoase care realizeaz transferul final al informaiei sunt celulele ganglionare, care au câmpuri de recepie de dimensiune redus i rspund fie la lumin fie la întuneric ("celule ON i celule OFF"). Principala caracteristic a acestor celule este profilul "center-surround" în sensul c exist dou zone concentrice, una care rspunde la lumin i una care rspunde la întuneric. Pe baza acestei proprieti, celulele se clasific în "ONcenter / surround-OFF" sau "OFF-center / surround-ON". Axonii acestor celule se proiecteaz spre corpii geniculai laterali, formând astfel nervul optic. Nervii optici provenii de la nivelul celor doi ochi se ramific la în zona chiasmei optice proiectând fiecare câte o parte din fibrele lor spre zona cerebral opus celei de provenien (stânga dreapta, dreapta stânga). Aceast strategie de proiecie este util prin faptul c ambele câmpuri vizuale sunt reprezentate în fiecare lob la nivelul cortexului vizual.

51

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Stagiul urmtor de procesare trece prin corpii geniculai laterali (LGN) ai talamusului, care se pare au un rol de staie intermediar. Câmpurile de recepie de la acest nivel sunt foarte similare cu cele retiniene, îns exist câteva diferene importante. Utilizarea unor stimuli de dimensiune mai mare, produce rspunsuri diferite de ale celulelor ganglionare, prin suprimarea mai pronunat a activitii celulare (Hubel, 1961), se pare pe cale lateral. De asemenea, apar aa-numitele celule "end-stopped" care rspund la bare de o anumit dimensiune dar la altele cu lungimi mai mari, rspunsul este parial suprimat. De la nivelul corpilor geniculai laterali, exist dou tipuri de ci neuronale: ci "magno" i ci "parvo". Cile "magno" sunt caracterizate printr-o laten foarte redus, o sensibilitate mare la variaia de intensitate acromatic i o dimensiune relativ mare a câmpurilor receptoare. Cile "parvo", cu latene mai ridicate, au caracteristic sensibilitatea mare la variaia de intensitate cromatic i o dimensiune redus a câmpurilor de recepie. Menionm faptul c aceast segregare îi are originile chiar la nivelul retinei. Mai departe, radiaiile optice se proiecteaz spre cortexul vizual primar, situat în zona occipital, care este prima zon de procesare cortical efectiv. Structurile de procesare primar sunt reprezentate de aria cortexului vizual primar, numit i aria V1. Aria cortical V1 se mai numete i cortex vizual primar, fiind prima arie cortical mai profund care realizeaz o procesare intens a informaiei provenite de la retin, celulele ganglionare i corpii geniculai laterali.

Fig. 36. Structura laminar a cortexului vizual primar; organizarea funcional i în coloane.

52

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Cortexul vizual primar este structurat în 6 straturi neuronale diferite. Datorit aspectului su, acesta mai este denumit i cortex striat. Întreaga structur e organizat de o manier columnar, fiecare coloan fiind caracterizat de sensibilitatea la o anumit orientare a stimulului. Cea mai important funcie descoperit la acest nivel este selectivitatea la orientarea stimulului. Se observ c orientarea variaz între coloanele diferite cu un pas de 2.50. Multe celule rspund la orientarea stimulului, la culoare, la form (blob, bar-like, etc), la micare i de asemenea exist o mare varietate de combinaii ale acestor trsturi, reprezentate la nivelul celulelor din cortexul vizual primar. În funcie de proprietile de rspuns ale celulelor nervoase de la acest nivel ele se clasific în: · · · celule simple; celule complexe; celule hipercomplexe.

Celulele simple au câmpuri de recepie care pot fi mapate în subdiviziuni excitatorii i inhibitorii. Spre deosebire de celulele din LGN aceste zone sunt aezate în benzi paralele cu o anumit orientare. Rspunsul acestor celule este maximal când în câmpul lor de recepie sunt prezentate pattern-uri alternante ca luminozitate sau bare, de culoarea preferat i la orientarea potrivit. Funcia care descrie dependena rspunsului celulelor de un anumit parametru al stimulului se numete funcie de selectivitate. În cazul orientrii, aceast funcie seamn cu un clopot (Fig. 37) iar limea clopotului arat dac selectivitatea este "larg" ("broad tuning") sau îngust ("sharp tuning"). Este discutabil dac în analiza acestor celule este util funcia de selectivitate ca dependen a ratei de orientare i s-a sugerat (CNS '03 comunicare) c o informaie mai important este reprezentat în variaia acestei rate relativ la variaia orientare. Se consider c celulele simple îi datoreaz selectivitatea inervaiei aferente care provine de la grupuri de celule din LGN. De asemenea, acestea au un caracter liniar în sumarea rspunsurilor pentru zone întunecate / luminoase (Fig. 38).

53

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Fig. 37. Selectivitatea la orientare. Stânga, profilul de selectivitate.

Fig. 38. Celulele simple cu profil de selectivitate ca sum de profiluri ale celulelor din nucleul geniculat lateral.

Un aspect ignorat de foarte muli cercettori este acela c o mare parte dintre celulele de la nivelul cortexului vizual primar nu sunt selective la orientare, iar procesarea în care sunt implicate acestea ar putea fi foarte important (Prof. Leonardo Chelazzi, comunicare personal).

54

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Celulele complexe nu au zone distincte ON i OFF. Acestea rspund la micarea stimulului în câmpul vizual i depind de orientarea acestuia. Aceste celule se regsesc sub i deasupra stratului IV i sunt caracterizate printr-o pronunat neliniaritate. Celulele hipercomplexe sunt fie celule simple, fie complexe, dar rspunsul la stimul este suprimat când lungimea acestuia depete o anumit dimensiune. Aceste celule se mai numesc "end-stopped". În caracterizarea celulelor de la nivelul ariei V1, se iau în considerare: · · · · · · rezoluia spaial la care sunt selective; orientarea preferat; dimensiunea câmpului de recepie; selectivitatea la micare (selectivitate direcional); culorile pe care le prefer; dominana ocular.

Fig. 39. Dispoziia spaial a selectivitii de orientare pe suprafaa cortexului.

55

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Din punct de vedere anatomic, celulele selective la orientare sunt dispuse în zone cu rientare dominant, cu treceri lente de la o zon la alta sau cu discontinuiti ("pin-wheels") dup cum se poate observa în Fig. 39. Celulele care sunt selective, printre altele i la micare, au un câmp de recepie cu profil spaio-temporal. Acestea trebuie descrise în contextul variaiei în timp a poziiei stimulului. Se observ c celulele sunt selective la diferite direcii de micare i pot în acelai timp s fie selective i la alte proprieti ale stimulului (culoare, orientare). Multe alte tipuri complicate de rspunsuri pot fi regsite în aria V1. De exemplu, în stratul V, multe celule complexe sunt foarte selective la pete de lumin dar sunt în acelai timp selective i la bare cu o anumit orientare. Muli neuroni prezint rspunsuri crescute când sunt situai (topografic vorbind) în zona corespunztoare unei pri a unor figuri sau aproape de delimitarea dintre diferite zone ale stimulului, caracterizate de textur diferit (Zhou, 2000). Aceste rspunsuri complexe dovedesc faptul c celulele nervoase din V1 nu sunt simpli neuroni de filtrare ci iau parte în mod activ la codificarea stimulilor i a scenei vizuale. În decursul anilor s-au conturat mai multe idei i teorii despre modul de reprezentare a stimulilor în creier. O teorie remarcabil este aceea a ierarhiilor de reprezentare. La nivelele incipiente celule diferite se specializeaz cu reprezentarea unei anumite trsturi (aa cum se întâmpl în aria V1). Celule de la nivelurile superioare s-ar specializa în semnalarea combinaiilor acestor trsturi prin activarea produs de celulele aferente (de la nivelul inferior). Aceast ierarhie s-ar propaga, pân la reprezentarea suficient de fidel a unui mare numr de combinaii de trsturi (de exemplu am avea o celul care rspunde pentru o bar verde, orientat la 150, în zona din partea inferioar a câmpului vizual i micându-se de la stânga la dreapta). Teoria de care vorbim se mai numete i "grandmother-cell theory" datorit strategiei de motenire i derivare a selectivitilor pornind de la elemente simple. De asemenea, aceast teorie a inspirat i modele artificiale de recunoatere (Biederman, 1987). Totui, teoria nu pare a fi viabil datorit exploziei combinatoriale care face ca numrul de neuroni necesar pentru a explica toate capacitile noastre de prelucrare a informaiei vizuale s depeasc cu mult numrul real de neuroni disponibili.

56

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Important de reinut este îns c la nivel local, combinaii de trsturi e posibil s se formeze prin ierarhii de celule. Una dintre teoriile alternative care încearc s explice modul în care sistemul vizual codific stimulii i analizeaz scenele vizuale, are la baz ideea c la nivelul ariei V1, proprietile stimulului sunt codificate distribuit. În acest sens, nu este important atât selectivitatea pentru o anumit trstur, ci modul în care trsturile sunt codificate colectiv. Într-un sens mai direct, avem de-a face cu codificarea în populaii de neuroni. Aceast schem are avantajul flexibilitii i al robusteii deoarece diferite caracteristici ale stimulului pot fi surprinse de diferite populaii de celule cu selectivitate pentru fiecare dintre aceste caracteristici. Interpretarea final se obine analizând activitatea distribuit a acestei populaii. Structurile de procesare profund marcheaz segregaia în cile ventral i dorsal.

Fig. 40. Segregaia în calea ventral i dorsal la nivelul structurilor de procesare profund.

Calea ventral, cu rol în recunoaterea obiectelor, numit i cortex extra-striat începe cu aria V2, de asemenea caracterizat printr-o marcant retinotopie, reprezentând locul de proiecie al unui numr foarte mare de fibre de la nivelul V1 (Livingstone, 1987).

57

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Celulele din V2 se caracterizeaz prin câmpuri de recepie ceva mai mari, tendin de altfel consistent pe msur ce urcm în ierarhia vizual. Acestea integreaz în continuare informaia vizual, într-un mod convergent dei convergena nu este o certitudine. Câmpurile de recepie sunt în mare msur similare cu de la nivelul cortexului vizual primar, exist celule selective la orientare, simple, complexe, celule "end-stopped" dar i celule cu câmpuri mari de recepie i care nu manifest nici o selectivitate la orientarea stimulului. Experimental s-a demonstrat faptul c 32% dintre neuronii acestei arii vizuale rspund la contururi iluzorii pe când doar 2% din neuronii cortexului vizual primar au aceast proprietate (von der Heydt, 1989). Literatura de specialitate numete aceast proprietate "contour integration" adic integrare de contur (Fig. 41).

Fig. 41. Exemple de contrururi iluzorii care evoc rspunsuri în aria V2. Triunghiul lui Kaniza i un cerc sugerat de dispoziia radial a unor linii.

Mecanismul exact prin care se obine detectare de contururi iluzorii nu este înc cunoscut cu exactitate. Unii susin c acest efect este rezultatul interaciunilor laterale (Li, 1998). Alii (Murean, 2004b) sugereaz c integrarea de contur se obine în realitate ca efect lateral al unor mecanisme care încearc, în mod flexibil, s maximizeze coerena din sistemul vizual. O alt proprietate important care se manifest la nivelul ariei V2 const în selectivitatea de tip faz-trstur ("feature-phase selectivity"). Dac neuronii din V1 sunt selectivi la componentele Fourier ale stimulului, neuronii din V2 par s sintetizeze o descriere mai complex, putând surprinde contururi ferme, de tip treapt, chiar în lipsa componentei fundamentale.

58

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Studii recente arat c foarte muli neuroni din aria V2 devin selectivi la stimuli compleci, pe lâng selectivitatea lor la orientare, culoare (Hegdé, 2000). Acest lucru este foarte important deoarece pân de curând se considera c selectivitatea complex apare doar începând cu nivelul V4 de procesare. Aria V4 este stagiul urmtor pe calea de procesare ventral. Celulele de la acest nivel au deja rspunsuri non-triviale foarte complexe. O caracteristic important, pe lâng dimensiunea mare a câmpurilor de recepie, este proprietatea acestor celule de a fi puternic modulate de procesele atenionale. S-a speculat ideea c mecanismele atenionale de la acest nivel ar fi mediate de procese competitive (Reynolds, 1999). Prin atenie, sistemul vizual poate filtra informaia relevant. Celulele de la nivelul V4 au selectiviti din cele mai diverse, culoare, bare luminoase sau întunecate, orientate sau neorientate, staionare sau în micare, pattern-uri cu variaii abrupte de luminozitate sau sinusoidale, cu conformare de contur sau la unghiuri cu diferite caracteristici (Pasupathy, 1999, 2001). De asemenea s-a observat selectivitate deja la elemente tridimensionale ale stimulilor (Hinkle, 2002) dovedind astfel c aria V4 este o regiune în care complexitatea codificrii stimulilor este enorm. Tot la nivelul ariei V4 s-a observat aa-numitul fenomen de "constan la trsturi", ca de exemplu constana la culoare, prin care rspunsul celulei este relativ robust la variaii mari de iluminare pentru aceeai culoare de baz. De asemenea, s-a observat i constana la dimensiuni manifestat de multe celule. Câmpurile de recepie au dimensiuni mai mari iar selectivitatea neuronal este profund afectat de câmpuri de recepie foarte mari, în mod normal "silenioase" i inhibitorii ("silent surround"). Acestea au frecvent aceeai selectivitate cu câmpul de recepie clasic, fapt care poate fi un argument în favoarea teoriei competiiei. Trsturi non-optimale în câmpul non-clasic de recepie pot de asemenea provoca rspunsuri crescute, probabil prin mecanisme de disinhibiie. De asemenea, structura "center-surround" a câmpurilor de recepie poate favoriza "pop-out-ul perceptual". O idee recent susine c procesarea la nivelul ariei V4 s-ar putea face dup o strategie predictiv (Hashimoto, 2002), numit i codificare predictiv ("predictive coding").

59

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Codificarea predictiv presupune adaptarea strii interne a reprezentrii la stimulul extern prin propagarea înapoi a unei erori (Rao, 1999). Cortexul infero-temporal sau aria IT este considerat sediul recunoaterii obiectelor pe calea vizual ventral. Câmpurile de recepie de la acest nivel acoper întregul câmp vizual iar rspunsurile neuronilor sunt foarte robuste, practic invariante la modificrile de poziie, la rotaie într-o anumit msur, la rotaia în adâncime, la distorsiuni, la scalare. Sau pus în eviden neuroni care rspund pentru diferite obiecte: fee, copaci, mâini, invarint de transformrile pe care le sufer stimulul (Tanaka, 1997). Din acest motiv, a aprut aanumita teorie a recunoaterii prin extragerea de la un nivel inferior a "reprezentrilor dependente de vedere" ("view-tuned representations").

Fig. 42. Reprezentrile la nivelul cortexului infero-temporal. A. Selectivitatea dependent de vedere. B. Obiecte la care apar neuroni cu specificitate ridicat (dreapta) i zona din cortex cu neuroni selectivi (stânga). Adaptare dup Tanaka, 1996.

Exist dovezi c subpopulaii neuronale ar putea fi prezente la nivelul cortexului infero-temporal, acestea codificând o memorie de scurt durat a trsturilor vizuale pentru ca mai apoi activitatea lor s fie comparat cu cea a unei populaii senzoriale, în timpul task-urilor care necesit potrivirea dintre un stimul prezent i unul memorat. S-a sugerat c selectivitatea celulelor din ariile temporale, în special PITv, este generat prin conexiuni modulare cu ariaV4, i c se poate face o segregare a celulelor în grupuri funcionale inând cont de input-urile covergente (Felleman, 1997).

60

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Un rol se pare foarte important îl are inhibiia prin mecanisme GABA-ergice (Wang, 2000). Experimental s-a constatat faptul c interaciunile intrinseci de la nivelul ariei TE determin selectivitatea final a neuronilor din aceast arie i c inhibiia joac un rol important în acest sens. E posibil s fie vorba aici de mecanisme de competiie, prin care selectivitatea este obinut pe criterii de optimalitate. De asenea, exist concepia c neuronii infero-temporali sunt organizai în coloane care rspund la aceeai categorie de obiecte sau trsturi i c reprezentrile diferitelor obiecte sunt distribuite în diferite populaii de la acest nivel. Autorul acestei lucrri este doar parial de acord cu aceast idee.

Fig. 43. Conexiuni modulare în procesarea vizual. Dup Felleman, 1997.

Calea dorsal se condsider a fi implicat în codificarea aspectelor legate de spaiu, a relaiilor spaiale i a distanelor, etc. Ariile MT i MST de pe calea dorsal sunt implicate

61

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

în percepia micrii i a adâncimii din câmpul vizual, care ar putea facilita anumite capaciti perceptuale ca "structura din micare" i "structur din stereoviziune" (Maunsel, 1983). Aria MT trimite informaii ariei MST i deci cortexului parietal. Neuronii din MST i aria 7a sunt selectivi la micri ale întregului câmp vizual ("full-field motions"), incluzând cele relevante pentru locomoie sau rotaie. Neuronii din aria STS sunt considerai a fi responsabili de micrile relevante legate de comportamentul social i ar putea face parte dintr-un sistem care infer inteniile indivizilor din micrile acestora. S-au pus în eviden în cortexul posterior parietal de asociaie (aria 7a, V6a/PO, VIP, LIP, AIP, MIP) neuroni care ar putea participa la aciuni de apucare, comportament i manipulare i neuroni implicai în maparea spaiului retinian în coordonate centrate pe cap sau corp, compensând efectele micrilor oculare i fcând distincia între micri induse de organism i micri externe. Aceste capaciti sunt indicaia unui sistem care nu este legat doar de micare ci i de relaionarea poziiilor obiectelor în spaiu i interaciuni fizice directe care nu necesit recunoatere. Aria MT este o zon relativ mic (60 mm2) care formeaz un stagiu central de procesare la nivelul cii dorsale. Intrrile MT sunt reprezentate de stratul 4B al ariei V1 i "benzile gsoase" ("thick stripes") ale ariei V2. Câmpurile de recepie au dimensiuni medii (de 5-10 ori mai mari decât dimensiunea celor din cortexul vizual primar) i neuronii sunt dispui într-o manier retinotopic a reprezentrii spaiului vizual contralateral. Majoritatea neuronilor din aceast arie sunt selectivi la: · · · direcia micrii; viteza micrii; adâncime (disparitate binocular).

Peste 90% din neuronii MT sunt selectivi la direcia i la viteza de micare. Acetia sunt grupai împreun în funie de direcia de micare preferat i formeaz o hart topografic pe suprafaa ariei corticale. De asemenea, exist evidene recente ale unei organizri modulare în funcie de viteza de micare. Dup selectivitatea binocular, neuronii sunt din nou grupai în hri topografice, existând o variaie sistematic a preferinei de adâncime pe suprafaa cortexului. Neuronii

62

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

se spune c sunt selectivi "departe", "mediu" sau "aproape" în funcie de adâncimea vizual preferat.

Fig. 44. Selectivitatea la micare i vitez a neuronilor medio-temporali. Se observ harta topografic de selectivitate.

Fig. 45. Distribuia adâncimii la care sunt selectivi neuronii MT pe suprafaa neocortexului.

La nivelul ariei MT s-a pus în eviden o organizare de tip centru-lateral (Born, 2000), care fie faciliteaz rspunsul interior în funcie de activitatea de la exterior, fie o inhib, generând astfel capaciti de detecie a micrii globale sau locale, importante pentru orientare i comportament. Aria MST (medie superior temporal) primete intrri în special de la aria MT i are dou mari subdiviziuni:

63

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

· ·

aria MST lateral, cu câmpuri medii i mari de recepie are neuroni selectivi similar ariei MT, la micare; aria MST dorsal, cu neuroni având câmpuri de recepie enorme, selectivi la tipuri complexe de micare, ca translaie, rotaie, comprimare / expansiune.

Neuronii MST ar putea codifica pattern-uri de micare sau de traiectorie optic ("optic flow") care sunt generate prin micarea proprie a organismului i utile în estimarea direciei de micare (traiectoriei) i a posturii în spaiu. Pentru a sumariza caracteristicile sistemului vizual redm o schem a selectivitilor dup Van Essen i Gallant (De Yoe &Van Essen, 1987).

Fig. 46. Maparea ariilor corticale pe suprafaa creierului, la maimuele Macaque (stânga) i selectivitile diferitelor arii corticale pe cele dou ci (dreapta). Dup De Yoe & Van Essen, 1987.

3.2. Discuie asupra sistemului vizual

În ciuda experimentelor numeroase i a studiilor efectuate în cei peste 100 de ani de cercetare, la ora actual înelegem foarte puin din modul de funcionare a sistemului vizual. Selectivitatea celulelor la diferite caracteristici ale stimulului pare a fi un principiu

64

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

universal, întâlnit la toate nivelele din sistemul vizual. De asemenea, organizarea ierarhic, cu stagii de prelucrare, constituie aspectul structural de baz al sistemului vizual. Totui, este foarte greu s realizm cum toate aspectele procesrii sunt integrate în cortex, cum diferite elemente senzoriale (culoare, orientare) sunt integrate i utilizate în recunoatere. Pe de alt parte, ariile profunde au fost înc puin studiate i rolul elementelor dinamice, cum ar fi atenia, abia acum începe s fie dezvluit. S pornim discuia noastr de la aspectul selectivitii celulare. Majoritatea experimentelor încearc s determine natura stimulului care are un efect cât mai puternic asupra celulei, adic o "descarc mai intens". Dac considerm acest aspect esenial, ceea ce primeaz în codificare este nivelul de activitate celular, aspect consistent cu paradigma codificrii în rat de pulsaie. Din punctul de vedere al codificrii temporale, îns, nu intensitatea descrcrilor este esenial, ci temporizarea exact sau relativ a acestora. Cu alte cuvinte, putem privi activitatea neuronal i în alt fel, considerând perioadele de inactivitate, linite ("silence") la fel de importante ca i pe cele de activitate intens. În acest context, selectivitatea determinat experimental nu mai este relevant sau ar trebui, cel puin, redefinit. Noile tendine în modelare par s acorde o importan tot mai mare codificrii temporale (Murean, 2004a). Mergem mai departe, de data aceasta oprindu-ne asupra organizrii ierarhice a sistemului vizual. Majoritatea modelelor i a experimentelor tind s evalueze doar procesarea feed-forward, adic ascendent, prin care informaia vizual este preluat, clasificat, sortat, fiecare grup de neuroni codificând un anumit aspect al stimulilor vizuali. Mai departe, aceste proprieti, filtrate prin intermediul selectivitii neuronale, sunt combinate în reprezentri invariante, care sunt apoi comparate cu modelele memorate la nivel superior. O asemenea abordare a fost utilizat în modele de recunoatere ierarhic, cum ar fi Neocognitronul (Fukushima, 1980), HMAX (Reisenhuber, 1999), modele simplificate (Murean, 2002). Toate aceste modele sufer pân la urm de problema exploziei combinatoriale (Murean, 2004c). Ele se bazeaz pe paradigma "celulei bunic" ("grandmother cell"), care combin selectivitatea diverilor neuroni afereni pentru a genera un rspuns complex i a codifica co-ocurena unor trsturi ale stimulului. Dac sistemul vizual ar aplica aceeai strategie, atunci ar fi nevoie de tot mai multe celule pentru a reprezenta posi-

65

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

bilele combinaii de trsturi pe baza crora s se construiasc reprezentarea intern a "lumii". De asemenea, un aspect în mare parte ignorat, este acela c recunoaterea obiectelor i viziunea în general, sunt procese flexibile, pân i conceptul de obiect fiind interpretabil în majoritatea situaiilor. Schema de codificare ierarhic nu poate rspunde problemei ambiguitii decât prin multiplicarea celulelor care codific co-ocurene diferite (de exemplu, celule pentru linii albastre, orientate la 200 i cu gradient de culoare verde în dreapta, celule pentru linii albastre, orientate la 200 i cu gradient de culoare verde în stânga, etc) i ulterior prin aplicarea unei scheme de competiie a reprezentrilor pentru selecia celei corecte (vezi HMAX - Reisenhuber, 1999). Marele neajuns al codificrii ierarhice este aadar lipsa de flexibilitate. Mai mult, conform acestei paradigme, celulele nervoase se comport ca nite filtre, cu selectiviti diferite, iar aspecte fundamentale ale procesrii neuronale, cum ar fi dinamica acestora, sincronizarea, sunt în mare msur ignorate. Ajustarea câtigului ("gain modulation") ar putea juca în cazul codificrii ierarhice rolul de mecanism nonliniar de combinare (Salinas, 2000, 2001) fiind esenial în generarea rspunsurilor celulare. Menionm îns c ajustarea câtigului este un principiu general i c nu este neaprat în legtur cu codificarea ierarhic. În lumina celor prezentate mai sus, s-a formulat aa-numita "problem a legturii" ­ "binding problem" ­ care pune sub semnul întrebrii modalitatea în care diverse trsturi (atât spaiale cât i temporale) reprezentate distribuit, sunt integrate în sistemul nervos (von der Malsburg, 1981, 1985, 1986, 1999; Milner, 1974). Problema legturii apare nu numai în cazul sistemului vizual ci în cazul întregii prelucrri de la nivelul sistemului nervos central.

Fig. 47. Principiile Gestalt de grupare.

Problema legturii se aplic în segregarea figur / fundal, legarea dinamic a trsturilor care aparin unui obiect, gruparea perceptual, i multe alte principii psihologice, reunite sub denumirea de principii "Gestalt" dup numele colii de psihologi care le-a formulat.

66

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Una dintre teoriile renumite, teoria corelaiei temporale (Singer, 1993, 1995; Gray, 1999), nu constrânge legarea perceptual sau de alt natur de convergena informaiei în zone dedicate, cu celule cu o anumit selectivitate ("grandmother cells") ci mai degrab consider c legarea se face dinamic, mediat de sincronizarea diferitelor populaii neuronale. În acest caz, reprezentarea distribuit este "interogat" dinamic i corelaiile care conduc la efectele de grupare, de exemplu, apar dinamic, prin sincronizarea populaiilor implicate în reprezentare. Ceea ce îns teoria corelaiei temporale ignor în mare msur, este calitatea proceselor decorelate, care codific o mare parte a informaiei (de exemplu, în imagini, informaia maxim se gsete în zonele de trecere, muchii de exemplu, unde sincronismul dispare i apare mai degrab asincronia activitii). Marea calitate a teoriei corelaiei temporale const în analiza procesrii din punct de vedere dinamic, unde ansambluri de celule ("cell assemblies") iau parte în mod selectiv i eventual tranzitoriu la o reprezentare, coopereaz i dau natere unei multitudini de interpretri ale stimulilor. Problema îns a acestei teorii este aceea c nu furnizeaz mecanismul prin care reprezentrile sunt selectate i aceea c unicul proces de la baza ei, pare s fie sincronismul neuronal, nu întotdeauna pus în eviden în practic. Autorul acestei lucrri este de prere c, cel puin sistemul vizual, este caracterizat de o procesare dinamic, unde selectivitatea celular servete doar în stagiile incipiente, ca informaie de intrare. În realitate reprezentrile nu se construiesc prin filtrare i combinare, ci printr-un principiu al coerenei, în care populaii de intrare sunt analizate de alte populaii, sub influena unei a treia categorii de populaii care codific contextul. În aceast schem, principiul care leag procesarea i selecteaz interpretarea este coerena, ca acord între partea senzorial, partea de context i partea de interpretare. Sincronizarea i desincronizarea ar avea un rol major în codificarea coerenei i în legarea proceselor dinamice. Mai mult, nu mai este vorba de procesarea de informaie senzorial, care s conduc evoluia dinamic, ci de perturbare a strilor interne, a strilor mentale, iar interpretrile, legturile, asociaiile s-ar forma în mod dinamic în funcie de starea mental peste care se suprapun (Murean, 2004b). Teoria coerenei, care va fi i unul dintre subiectele majore ale acestei lucrri, este o generalizare a teoriei corelaiei temporale, ajustat potrivit noilor

67

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

tendine de a considera creierul ca un sistem dinamic departe de echilibru (Maass, 2004) i bazat pe principiul unificator al coerenei. În lumina noii teorii, efectele ca integrarea conturului, grupare perceptual, sunt efecte colaterale ale maximizrii coerenei în interpretrile care se construiesc, memoria de scurt durat, atenia i condiionarea (Murean, 2004a) fiind atât efecte cât i elemente funcionale active.

4. Modelare neuronal

Cercetrile din domeniul experimental au produs un volum impresionant de informaii, multe din acestea nefiind interpretabile sau analizabile decât prin prisma unor modele care s permit testarea diferitelor ipoteze. Modelarea este necesar din mai multe motive. În primul rând, accesul la sisteme nervoase "în funciune" este îngreunat de fragilitatea acestora, timpul de studiu este limitat, iar intervenia extern trebuie s fie minim. De asemenea, un sistem nervos real depinde de o serie de alte structuri (vascularizaie, metabolism) care complic de multe ori procedurile experimentale. Pe de alt parte, sistemele nervoase funcioneaz ca un tot unitar, nefiind clar separaia dintre module (aa cum se întâmpl în cazul sistemelor artificiale) i nici testarea acestora (în caz c s-ar putea determina module funcionale independente) în mod complet izolat. În fine, sistemul nervos este compus dintr-un numr atât de mare de elemente (neuroni i sinapse), fragile i de dimensiuni microsopice, încât înelegerea comportamentului dinamic al unui sistem atât de mare e aproape imposibil (Maass, 2002). Modelele neuronale sunt utilizate la diferite nivele: · · · la nivel molecular, modele care descriu comportamentul porilor ionice, a legrii de neurotransmitori, a proceselor metabolice i proteice structurale; la nivel celular, modele electrofiziologice care descriu comportamentul celulei; la nivel de populaii neuronale i microcircuite, unde conteaz comportamentul unui numr mare de neuroni.

68

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

În funcie de nivelul de modelare, modelele sunt adaptate cerinelor de precizie, acuratee, relevan biologic, etc. Cele mai apropiate de corespondentul biologic sunt modelele care descriu comportamentul molecular, al canalelor ionice, metabolismului, la ora actual modelându-se pân i structurile proteice care contribuie la modificarea permeabilitilor canalelor ionice. Modelele celulare sunt clasificate dup gradul de detaliere al dinamicii electrofiziologice i dup gradul de aproximare a structurilor spaiale. Dup gradul de detaliere, exist modele electrofiziologice detaliate (Hodgkin-Huxley), modele intermediare reduse i modele fenomenologice. Acestea din urm sunt cele mai simple i iau în calcul doar o aproximare rudimentar a proceselor neuronale, fiind interesante mai degrab pentru studierea comportamentului populaiilor mari de neuroni. Dup gradul de aproximare a structurilor spaiale, modelele se clasific în modele "mono-compartiment" în care neuronul este considerat punctiform, fr dimensiuni spaiale i modele "multi-compartiment" în care neuronul este aproximat ca fiind o structur format din diferite subuniti de lungimi i poziii diferite. Modelele "multi-compartiment" utilizeaz în special "teoria cablurilor" în descrierea proceselor neuronale la nivel celular i sunt cele mai realiste la acest nivel de modelare.

Fig. 48. Diferite nivele de detaliere structural a neuronului. De la stânga la dreapta, neuronul real este modelat ca multicompartiment, apoi cu mai puine compartimente, pentru ca în final s se ajung la modelul monocompartiment. Dup Dayan, 2001.

Ne vom concentra în continuare pe descrierea modelelor mono-compartiment, care sunt în general mai uor de modelat i permit studiul unei plaje mai mari de populaii neuronale i microcircuite, relevante pentru lucrarea de fa.

69

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Modelele mono-compartiment descriu potenialul membranei neurale printr-o singur variabil, notat în mod uzual cu V sau U. În cazul acestor modele, membrana este considerat ca un tot unitar, asemntoare unui condensator, de capacitate C, pe care se distribuie sarcini, datorit polarizrii. Equaia general care st la baza acestor modele este descris mai jos.

C dV dQ = dt dt

(7)

unde, C reprezint capacitatea membranei celulare, iar Q este sarcina total care o tranziteaz.

4.1. Modelul Hodgkin-Huxley

Unul dintre modelele electrofiziologice cele mai importante a fost dezvoltat în anii '50 prin munca de pionierat a cercettorilor Hodgkin i Huxley, laureai ai premiului Nobel în anul 1963 (Hodgkin&Huxley, 1952). În experimentele efectuate asupra axonului gigant al caracatiei, Hodgkin i Huxley au descoperit 3 tipuri de canale ionice: canale de sodiu, de potasiu i un canal de descrcare atribuit altor tipuri de ioni.

Fig. 49. Modelul neuronal descris de Hodgkin i Huxley în 1952

Membrana celular semipermeabil acioneaz ca o capacitate (Fig. 49). Dac un curent de intrare I(t) este injectat în neuron, poate mri încrcarea sa sau dimpotriv, direcia poate fi de descrcare. Din cauza transportului activ de ioni, concentraia ionic intracelular difer de concentraia ionic a lichidului extracelular. Diferena de potenial generat de diferena de concentraii ionice (potenial Nerst) este reprezentat printr-o surs de tensiune.

70

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Conservarea sarcinii electrice ne conduce la împrirea curentului de încrcare în curent de încrcare capacitiv IC i curentul inonic Ik .

I (t ) = IC (t) +

I (t )

k k

(8)

În modelul iniial Hodgkin-Huxley exist doar 3 tipuri de canale ionice: canale de sodiu (Na+), canale de potasiu (K+) i un canal de scurgere nespecific (R). Din definiia capacitii C = q / u i din relaia IC = dq / dt rezult IC = C * du / dt. Din (8) avem:

C du =- dt

I (t ) + I (t)

k k

(9)

Din punct de vedere biologic, u(t) este potenialul membranar, iar Ik(t) reprezint cele trei tipuri de cureni ionici. Cele trei canale ionice pot fi descrise prin conductana lor maximal, gNa pentru canalul Na+, gK pentru canalul K+ i gL pentru canalul de scurgere (R) i prin variabilele de poart n pentru potasiu i m i h pentru canalul de sodiu Na+. Hodgkin i Huxley au formulat curentul ionic total dup urmtoarea form:

I (t ) = g

k k

Na m

3

h (u - E Na ) + g K n 4 (u - E K ) + g L ( u - EL )

(10)

unde, ENa, EK i EL sunt potenialele inverse iar m, n i h se numesc variabile de poart (gate) i descriu starea de activare/deactivare (m i n) sau deinactivare/inactivare a porilor ionice (h). Variabilele de poart evolueaz dup urmtorul set de ecuaii difereniale:

·

m = m (u) (1 - m) - m (u) m n = n (u) (1 - n) - n (u ) n h = h (u) (1 - h) - h (u ) h

· ·

(11)

Rezolvarea acestui sistem s-a fcut empiric de ctre Hodgkin i Huxley, urmtoarele tabele sumarizând rezultatele propuse de acetia.

71

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Tabel 1. Parametri ecuaiilor Hodgkin-Huxley. Potenialele sunt deplasate în aa fel încât potenialul de repaus s dispar. Capacitatea membranei este de 1µF/cm2 .

Variabila de poart n corespunztoare canalului de potasiu, este dependent de potenialul de membran, realizând expulzarea rapid a ionilor de potasiu când celula emite un potenial de aciune. Variabilele m i h depind în mod opus de potenialul de membran, aa încât canalul de sodiu devine deschis numai tranzitoriu, corespunztor activrii simultane a celor dou variabile de poart (Fig. 50).

Fig. 50. Dependena de voltaj a variabilelor care descriu starea canalelor ionice (stânga) i constantele de timp dependente de voltaj care controleaz rata de atingere a valorii variabilelor de poart.

Dac se aplic neuronului un puls de curent de intrare, comportamentul modelului va urmri omologul su biologic, msurat (Fig. 51).

72

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Fig. 51. Rspunsul modelului la un potenial excitator aplicat înainte de t = 0.

Fig. 52. Dinamica variabilelor modelului Hodgkin-Huxley la emisia unui potenial de aciune

S notm curentul total de membran datorat canalelor ionice cu im . Aplicarea unui curent pozitiv de depolarizare de la t=5 ms produce creterea potenialului de membran (Fig. 52) pân la aproximativ valoarea de -50 mV. Acest lucru determin ca variabila m care descrie activarea conductanei de sodiu s fac un salt brusc de la valoarea aproape 0 la

73

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

o valoare apropiat de 1. Valoarea iniial a variabilei h care descrie inactivarea canalului de sodiu este 0.6, fcând ca conductana total a canalului sodiului s fie mare, producând un influx brusc de curent înspre interiorul celulei (adic un puls negativ de curent membranar). Influxul brusc de curent conduce la saltul potenialului de membran pân la valoarea de aproape +50 mV (potenial de descrcare). Saltul potenialului de membran provoac pe de alt parte inactivarea canalului de sodiu, descris prin cderea înspre 0 a variabilei de inactivare h. Variabila n care descrie starea canalelor de potasiu începe, cu o anumit întârziere, s creasc spre 1, ceea ce duce la expulzarea în ritm susinut a ionilor de potasiu i concomitent la scderea potenialului de membran. În final, restabilirea echilibrului ionic se face cu o excursie hiperpolarizant a potenialului de membran. Aplicarea unui curent continuu asupra neuronului modelat, va conduce la apariia efectului de pulsaie în tren de descrcri (nu "burst" ci frecven de pulsaie) (Fig. 53).

Fig. 53. Rspunsul modelului la aplicarea unui curent excitator constant.

Ecuaiile Hodgkin-Huxley ofer o modelare bun a comportamentului axonului gigant la caracati i surprind esena generrii de poteniale de aciune datorate ionilor de sodiu i de potasiu. De asemenea, majoritatea fenomenelor electrofiziologice ca adaptarea a ratei de descrcare, forma potenialelor de aciune, etc, sunt reproduse de model cu destul de mare fidelitate. Menionm c modelul Hodgkin-Huxley este aplicabil i la descrierea propagrii potenialului de aciune prin axon i este utilizat de asemenea i în modele multicompartiment.

74

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

În cortexul mamiferelor apar o multitudine de alte canale ionice care nu mai pot fi descrise prin acest model, decât prin rafinarea sa. Pe de alt parte o descriere exact a acestora ar duce la complicaii computative exagerate i la imposibilitatea utilizrii modelului în simulri de mari dimensiuni.

4.2. Modele reduse

Este evident faptul c simularea modelului Hodgkin-Huxley cere un volum de calcul destul de mare pentru integrarea setului de ecuaii difereniale care st la baza lui. Modelul Hodgkin-Huxley este un model cu patru dimensiuni (4 variabile: u,m,n,h). În studiul sistemelor neuronale, s-a încercat reducerea celor patru dimensiuni, la dou, simplificând mult simularea. Reducerea la modele bidimensionale se face în mod uzual prin considerarea unei variabile ca potenial de membran, cealalt fiind o variabil de recuperare ("recoveryvariable"). Apare un set de dou ecuaii difereniale cuplate (Gerstner, 2002). Prima observaie util asupra modelului Hodgkin-Huxley, este aceea c dinamica variabilei m este mult mai rapid decât cea a lui n sau h. Din aceste motive, se consider m ca o variabil instantanee, care este aproximat prin valoarea ei staionat (aproximare quasi-staionar), m(t) m0 [u(t)] (Gerstner, 2002). De asemenea, constantele de timp n i h au aproximativ (cu o aproximare destul de dur) aceeai valoare (Fig. 50). Valorile staionare ale lui n i (1-h) sunt i ele similare i se poate face o aproximare n (1-h). Pentru generalitate, se utilizeaz doi parametri a i b, astfel ca an (b-h) i notm w = an = b-h. Aadar h = b ­ w, iar n = w/a. Ecuaiile (9) i (10) se transform puin, conform notaiilor i aproximrii finale.

C du w = - g Na [m0 (u)]3 (b - w)(u - E Na ) - g K (u - EK ) - g L (u - E L ) + I dt a

4

(12)

sau prescurtat,

du 1 = [F (u , w) + RI ] dt

(13)

unde, = RC, F fiind o funcie cu parametri a i b.

75

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Setul de trei ecuaii care descriau dinamica variabilelor de poart se reduce, ecuaia corespunztoare lui m dispare, iar celelalte dou ecuaii se înlocuiesc, conform aproximrilor fcute cu una singur.

dw 1 = G (u , w) dt w

(14)

unde, w este un parametru, iar G este o funcie care trebuie specificat de modelul particular utilizat. Variabila w se numete variabil de recuperare. Tehnica de reducere prezentat mai sus se bazeaz pe metoda geometric introdus de Rinzel (Rinzel, 1985). Diferite modele reduse specific forme diferite pentru F i G. Printre modelele bidimensionale cele mai utilizate, menionm modelul FitzHugh-Nagumo, modelul Morris Lecar. Modelul FitzHugh-Nagumo este relativ simplu i de aceea a fost frecvent utilizat în modelare. Funciile F(u,w) i G(u,w) se definesc:

1 F ( u , w) = u - u 3 - w 3 G (u , w) = b0 + b1u - w

(15) (16)

unde, b0 i b1 sunt parametri alei în modelare. În practic, studiul modelelor complexe cu dinamic nontrivial se face frecvent folosind analiza în planul fazelor. Reprezentarea în planul fazelor se face considerând variaia variabilelor de interes, astfel încât axele carteziene sunt variabilele (valorile) iar punctele au asociat câte un vector care surprinde variaia local a variabilelor. În acest caz, se definete termenul de nulclin ("nullcline"), care reprezint zona din planul fazelor în care una dintre variabile (corespunztoare nulclinei asociate) are variaie nul. Modelul FitzHugh-Nagumo prezint dou nulcline, corespunztoare variabilelor w i u care se definesc în modul urmtor:

· w=0 · u=0

(17) (18)

Zonele în care ambele nulcline se intersecteaz sunt puncte fixe pentru sistemul dinamic. În analiza sistemului se discut stabilitatea punctelor fixe, se folosesc elemente din teoria matematic a bifurcaiei i a ciclurilor limit. De asemenea, analiza modelelor neu-

76

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

ronale se face prin prisma studiului sistemelor excitabile. Nu vom intra în detalii de acest gen, dat fiind scopul acestei lucrri.

Fig. 54. Planul fazelor pentru modelul FitzHugh-Nagumo cu cele dou nulcline (w ­ linie dreapt; u ­ curb).

Fig. 55. Comportamentul modelului FitzHugh-Nagumo pentru excitaie cu curent constant. Modelul are parametri diferii fa de cel din figura precedent (panta w). În stânga este prezentat ciclul limit care descrie dinamica sistemului pentru intrare constant, iar în dreapta emisia de poteniale de aciune.

Eugene M. Izhikevich de la "The Neurosciences Institute", San Diego, CA, a studiat în profunzime elementele de dinamic neuronal, în cazul emisiei de spike-uri, burst-uri, stabilitate, instabilitate i a artat c o principal caracteristic a dinamicii neuronale este faptul c neuronul se comport ca un rezonator i nu ca integrator (Izhikevich, 2000). Este o descoperire fundamental i are implicaii profunde asupra codificrii i transmisiei informaiei în creier (Izhikevich, 2001). Acelai autor, a descris i un model redus care are un comportament deosebit de complex i în acelai timp e eficient din punctul de vedere al simulrii (Izhikevich, 2004a).

77

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Modelul Izhikevich utilizeaz dou variabile v i u care reprezint potenialul de membran i respectiv variabila de recuperare.

v' = 0.04v 2 + 5v + 140 - u + I u ' = a(bv - u )

(19) (20)

Când potenialul de membran atinge valoarea de +30 mV în timpul unui potenial de aciune, variabilele v i u sunt resetate.

if v = +30 mV then v c u u + d

În funcie de valoarea parametrilor, a,b,c,d modelul poate reproduce o întreag gam de comportamente neuronale, de la "regular spiking" la "fast spiking" i chiar regim de burst-uri.

Fig. 56. Dinamica modelului Izhikevich. Parametri "regular spiking" (a=0.02, b=0.2, c=-70; d=8), iar pulsurile de curent au o lime de 200 ms.

Pe lâng modelele detaliate i quasi-detaliate, exist i modele mule simplificate care descriu pur i simplu dinamica unei singure variabile, în general corespunzând potenialului de membran. Vom descrie în continuare un model simplificat, cel al neuronului integrator.

78

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

4.3. Modelul neuronului integrator ("integrate-and-fire" ­ IF)

Din punct de vedere al sistemelor de simulare, se impune un model mai simplu, dar care s surprind fenomenele eseniale care se desfoar la nivelul neuronului. Aceste modele simplificate pot fi apoi îmbogite cu diferite elemente pentru a surprinde anumite caracteristici sau comportamente în dinamic ale neuronilor simulai. Un asemenea model, utilizat intensiv în ultimii ani este modelul neuronului integrator, cu pierderi (leaky integrate-and-fire) (Fig. 57). Modelul consider neuronul ca pe un circuit care const dintr-un condensator (C) în paralel cu o rezisten (R) de scurgere care sunt conduse de un curent I(t). Condensatorul reprezint efectul capacitiv al membranei celulare iar rezistena reprezint canalele ionice de scurgere.

Fig. 57. Modelul neuronului integrator cu pierderi

Ecuaia care descrie modelul devine:

I (t) = u( t ) du +C R dt

(21)

Înmulind cu R i introducând o constant de timp = RC obinem:

du = -u (t ) + R I (t ) dt

(22)

Cu aceste notaii, u reprezint potenialul membranei iar constanta de timp membranar a neuronului. În modelele de neuroni integratori cu pierderi, forma potenialului de aciune nu este explicitat, ceea ce intereseaz mai degrab este faptul c descrcrile sunt evenimente

79

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

izolate, formale care tind, ca durat, la 0. Aadar, o descrcare poate fi descris prin funcia impuls . Momentul apariiei descrcrii (tf) este caracteristica principal în aceste modele i este definit printr-o condiie de prag. Din cauza faptului c evenimentele stereotipice de tip descrcare neuronal sunt cele care primeaz în aceste modele, ele au mai fost denumite i modele cu descrcare ("spiking models").

t f : u (t f ) =

(23)

Imediat dup descrcare, potenialul membranei neuronului este resetat la valoarea de repaus uR.

lim

t t f ,t > t f

u( t ) = uR

(24)

Fig. 58. Comportamentul modelului IF la excitaia cu treapt de curent continuu.

În unele modele se utilizeaz resetarea potenialului de membran la o valoare sub cea de repaus, pentru ca în iteraia urmtoare s se revin la potenialul de repaus. Aceast strategie simuleaz fenomenul de hiperpolarizare de dup descrcarea iniial. Alte modele, aplic i strategia refractivitii neuronului, aa încât, o perioad relativ scurt, neuronul nu mai rspunde la stimulare. Prin integrarea ecuaiei (22) se obine soluia evoluiei potenialului de membran în regim sub-prag (adic sub valoarea potenialului de prag).

80

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

u (t ) = R I + (u (0) - R I ) e

-

t

(25)

unde u(0) este valoarea iniial a potenialului de membran, setat în mod normal la valoarea potenialului de repaus (uR). Menionm faptul c modelele care permit calcularea analitic, direct (fr a fi necesar integrarea numeric) a variabilelor, favorizeaz implementarea de simulatoare bazate pe evenimente (Murean, 2004d). Modelul neuronului IF este un exemplu de model simulabil prin evenimente. Modelele IF au fost utilizate pe scar larg iar tendina actual este aceea de a completa sau îmbina simplitatea modelului cu noi proprieti care s-l apropie de neuronul biologic. Un exemplu în acest sens îl reprezint inhibiia cu untare rapid i codificarea dup rang.

4.4. Modele de dinamic sinaptic

Ne vom opri în continuare asupra unor elemente legate de descrierea dinamicii curenilor postsinaptici generai la stimularea sinapselor. Prin termenul "dinamic sinaptic" ne referim la modificrile de ordin electric pe care stimularea sinapsei le produce la nivelul neuronului eferent, iar nu la eficiena sinapsei, care este legat de plasticitate. Cea mai simpl tehnic de simulare presupune considerarea procesului de la nivelul sinapsei ca proces cu efect descresctor exponenial, sau proces alfa. Se utilizeaz o variabil, numit conductan sinaptic, notat cu g. Aceasta variaz dup urmtoarea lege:

g (t ) = g MAX e

-

t

(26)

unde, gMAX reprezint conductana maximal, este aa-numita constant de timp a sinapsei, t fiind timpul scurs de la stimularea sinapsei. Curentul post-sinaptic (PSC) variaz în acest caz dup legea:

PSC (t ) = -w g (t ) (u post (t ) - E syn )

(27)

unde, w reprezint eficacitatea sinapsei, Esyn este potenialul de reversiune al conductanei sinaptice, iar upost este potenialul de membran al neuronului post-sinaptic.

81

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Pentru sinapsele inhibitorii, potenialul de reversiune se seteaz la valoarea de -90 mV iar pentru sinapsele excitatorii la 0 mV. Modelele mai detaliate consider variaia conductanelor sinaptice folosind o combinaie de funcii. Majoritatea modelelor pentru sinapsele excitatorii se bazeaz pe dinamica indus de receptorii NMDA i AMPA.

g AMPA (t ) = g AMPA (t) N [e

-

t desc

-e

-

t asc

]

(28)

unde, N = 1.273 este o constant de normalizare, asc = 0.09 ms este constanta de timp pentru frontul ascendent al conductanei, desc = 1.5 ms este constanta de timp pentru frontul descendent al conductanei, iar conductana maxim este de 720 pS.

g NMDA (t) = g NMDA (t ) N [e

-

t t

desc

-e

-

asc

] (1 + eu [ Mg 2 + ]o / )-1

(29)

unde, N = 1.358, asc=3 ms, desc= 40 ms, conductana mazim este de 1.2 nS, = 0.062 mV-1, = 3.57 mM, [Mg2+]o = 1.2 mM fiind concentraia extracelular de magneziu. Este evident faptul c conductana NMDA este mult mai lent decât conductana AMPA i este în acelai timp influenat de ionii de magneziu care blocheaz iniial canalele ionice i care trebuie compensat.

5. Cercetarea neurotiinific astzi

Dup mai bine de 100 de ani de cercetare, înc înelegem foarte puin din modalitatea în care creierul proceseaz informaii. Prima problem, care este înc subiectul unor vii controverse în mediul neurotiinific, este problema codificrii neuronale. Pornind de la interpretarea activitii neuronale prin prisma ratei de pulsaie a neuronului, noile tendine iau în calcul i varianta codificrii temporale, în care fiecare descrcare neuronal este important. Mai mult, modele recente au demonstrat chiar c sisteme folosind codificare temporal pot fi deosebit de robuste la zgomot (Delorme, 2001). Studiul sistemului vizual a condus la concluzia c acesta este organizat de o manier ierarhic, cu neuroni selectivi la trsturi din ce în ce mai complexe ale stimulilor vizuali.

82

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Este îns neclar cum aceste selectiviti i rspunsuri sunt combinate pentru a forma reprezentri complexe. S-a sugerat c legarea trsturilor ar putea fi mediat de procese de sincronizare neuronal (Singer, 1993) i de formarea de ansambluri de celule care contribuie la reprezentri colective, tranzitorii. Mai departe, rolul exact al ateniei vizuale în recunoatere este înc destul de puin cunoscut. Se consider c mecanismele atenionale contribuie prin intermediul competiiei la selectarea reprezentrilor i a interpretrilor necesare în recunoaterea vizual i în alte procese legate de vz (Reynolds, 1999). Se consider de asemenea c sistemul vizual este segregat în dou ci separate, una ventral, calea de recunoatere i una dorsal, calea de codificare a aspectelor spaiale. Pân în prezent exist foarte puine teorii, poate chiar nici una, asupra modului în care cele dou ci coopereaz în reprezentri. Autorul acestei lucrri nu a reuit s identifice înc o asemenea teorie i lipsurile din acest domeniu au fost confirmate de Arnaud Delorme de la Salk Institute, San Diego, SUA. O problem înc i mai puin studiat este procesarea dinamic din cortex, de la toate nivelurile. Teorii i eforturi recente încearc s elucideze mecanismele care stau la baza întregii activiti cerebrale. Exist evidene c microcircuitul cortical are o structur stereotipic, modular, la Brain Mind Institute din Elveia, profesorul Henry Markram desfurând la ora actual studii intense asupra acestui aspect. De asemenea, profesorul Wolfgang Maass, a atras atenia asupra capacitii microcircuitelor corticale de a procesa informaie generic i a emis o nou teorie a computaiei prin sisteme dinamice departe de echilibru (Maass, 2004). Modul în care sunt stocate informaiile, accesarea i interpretarea acestora, sunt probleme care la ora actual sunt aproape în totalitate necunoscute. Apar tot mai multe evidene c informaia ar putea fi stocat pentru durate scurte chiar în dinamica microcircuitelor (Murean, 2004a). Autorul va încerca în studiile sale s identifice problemele majore care apar în sistemele de prelucrare vizual biologic plauzibile. Se vor studia strategii de modelare i simulare, încercându-se determinarea influenei dinamicii sistemelor neuronale mari asupra ca-

83

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

pacitilor de procesare. De asemenea, relevana recunoaterii ierarhice prin combinaie de rspunsuri neuronale va fi supus unui intens studiu. Este evident c exist o strâns legtur între dinamica microcircuitelor neuronale, memorie, atenie i recunoatere în sistemul vizual. Aceast legtur ar putea fi pus în eviden de o nou teorie a procesrii în sisteme neuronale: TEORIA COERENEI (Murean, 2004b).

84

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

Bibliografie

1. Abbott L.F., Nelson S.B. (2000), Synaptic plasticity: taming the beast, Nature Neuroscience 3:1178-1183. 2. Arbib M.A., Érdi P., Szentágothai J. (1997), Neural organization, MIT Press, Cambridge, MA. 3. Badiu Gh., Exarcu I.T. (1978), Fiziologia i Fiziopatologia Sistemului Nervos, Ed. Medical, Bucu-reti. 4. Bi G-q., Poo M-m. (1998), Synaptic modifications in cultured hippocampal neurons: Dependence on spike timing, synaptic strength, and postsynaptic cell type, Journal of Neuroscience 18:10464-10472. 5. Bi G-q., Poo M-m. (2001), Synaptic Modification by Correlated Activity: Hebb's Postulate Revisited, Annu. Rev. Neurosci., 24:139-66. 6. Biederman I. (1987), Recognition by components: A theory of human image understanding, Psychol. Rev. 94, 115­147. 7. Booth M.C., Rolls E.T. (1998), View-invariant representations of familiar objects by neurons in the inferior temporal visual cortex, Cerebral Cortex, 8:510-523. 8. Born R.T. (2000), Center-surround interactions in the middle temporal visual area of the owl monkey. J Neurophysiol 84: 2658-2669. 9. Brunel N., Hakim V. (1999), Fast global oscillations in networks of integrate and-fire neurons with low firing rates, Neural Computation, 11:1621-1671. 10. Carr C. E., Konishi M. (1988), Axonal delay lines for time measurement in the owl's brainstem. Proc. Natl. Acad. Sci.USA 85, 8311­8315. 11. Churchland, Patricia S., Sejnowski, T.J. (1999), The computational brain. MIT Press, Cambridge, MA. 12. Dayan P., Abbott L.F. (2001), Theorethical Neuroscience, MIT Press: Cambridge, MA. 13. De Yoe E.A., Van Essen D.C. (1987), Concurrent processing streams in monkey visual cortex, Trends in Neuroscience, 11:219-226. 14. Debanne D., Guérineau N.C., Gähwiler B.H., Thompson S.M. (1997), Action potential propagation gated by an IA-like K+ conductance in hippocampus. Nature 389, 286­289. 15. Debanne D. (2004), Information Processing in the Axon, Nature Reviews Neuroscience, Vol. 5, No. 4, pp. 304 -316. 16. Delorme A., Thorpe S. (2001), Face processing using one spike per neuron: resistance to image degradation, Neural Networks, 14(6-7), 795-804. 17. Felleman D.J., Xiao Y., McClendon E. (1997), Modular Organization of Occipito-Temporal Pathways: Cortical Connections between Visual Area 4 and Visual Area 2 and Posterior Inferotemporal Ventral Area in Macaque Monkeys, The Journal of Neuroscience, 17(9):3185­3200. 85

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

18. Florian, R. V. (2003a), Autonomous artificial intelligent agents, Technical Report Coneural-0301. Available from: http://www.coneural.org/reports/Coneural-03-01.pdf. 19. Fuhrmann G., Segev I., Markram H., Tsodyks M. (2002), Coding of Temporal Information by Activity-Dependent Synapses, J. Neurophysiol. 87: 140­148. 20. Fukushima K. (1980), Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position, Biol Cybern 36:193-202. 21. Fusi S., Del Giudice P., Amit D.J. (2000), Neurophysiology of a VLSI spiking neural network: Lann21. In Proceedings of IJCNN 2000. 22. Gershon M.D., Schwartz J.H., Kandel E.R. (1985), Morphology of chemical synapses and patterns of interconnection. In Kandel and Schwartz (1985), 132-147. 23. Gerstner W., Kistler W.M. (2002), Spiking Neuron Models: Single Neurons, Populations, Plasticity, Cambridge University Press, New York. 24. Gray C.M. (1999), The Temporal Correlation Hypothesis of Visual Feature Integration: Still Alive and Well. Neuron 24, 31-47.

25. Grill-Spector K., Kushnir T., Edelman S., Avidan G., Itzchak Y.,Malach R. (1999), Differential processing of objects under various viewing conditions in the human lateral occipital complex, Neuron, 24:187203.

26. Grumet M., Hoffman S., Chuong C.M., Edelman G.M. (1984), Polypeptide components and binding functions of neuron-glia cell adhesion molecules. Proc Natl Acad Sci USA, 1984 December; 81 (24): 7989­7993. 27. Gupta A., Wang Y., Markram H. (2000), Organizing principles for a diversity of GABAergic interneurons and synapses in the neocortex, Science, 287:273-278. 28. Hashimoto N., Hoshino O., Kashimori Y., Kambara T. (2002), A Functional Model of a Form Pathway from V1 to V4 in Visual Cortex, ICONIP' 02 Proceedings, Singapore, pp. 144-148. 29. Hegdé J., Van Essen D.C. (2000), Selectivity for Complex Shapes in Primate Visual Area V2, The Journal of Neuroscience, 20:RC61:1-6. 30. von der Heydt R., Peterhans E. (1989), Mechanisms of contour perception in monkey visual cortex. I. Lines of pattern discontinuity, Journal of Neuroscience, 9:1731-1748. 31. Hille B. (1992), Ionic Channels of Excitable Membranes. Sunderland, MA: Sinauer Associates. 32. Hinkle D.A., Connor C.E. (2002), Three-dimensional orientation tuning in macaque area V4, Nature Neuroscience, Vol. 5, No. 7, pp. 665-670. 33. Hodgkin A.L., Huxley A.F. (1952), A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve, Journal of Physiology, 117:500-544. 34. Hoppensteadt F.C., Izhikevich E.M. (1997), Weakly connected neural networks, SpringerVerlag New York, Inc., Secaucus, NJ. 35. Hubel D.H., Wiesel T.N. (1961), Integrative action in the cat's lateral geniculate body, Journal of Physiology, 155:385-398. 36. Hubel D., Wiesel T.N. (1977), Ferrier Lecture. Functional architecture of macaque monkey visual cortex, Proceedings of the Royal Society of London B, 198: 1-59. 86

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

37. Izhikevich E.M. (1999), Weakly Pulse-Coupled Oscillators, FM Interactions, Synchronization, and Oscillatory Associative Memory. IEEE Transactions On Neural Networks, 10:508-526. 38. Izhikevich E.M. (2000), Neural Excitability, Spiking, and Bursting, International Journal of Bifurcation and Chaos, 10:1171-1266. 39. Izhikevich E.M. (2001), Resonate-and-Fire Neurons, Neural Networks, 14:883-894. 40. Izhikevich E.M. (2004a), Simple Model of Spiking Neurons, IEEE Transactions on Neural Networks, (special issue on temporal coding), in press. 41. Izhikevich E.M., Gally J.A., Edelman G.M. (2004b), Spike-Timing Dynamics of Neuronal Groups, Cerebral Cortex, in press. 42. Jaeger H. (2001), The "echo state" approach to analysing and training recurrent neural networks. GMD Report 148, German National Research Center for Information Technology (43 pp.). 43. Kandel E.R., Schwartz J.H., Jessel T.M. (1991), Principles of Neural Science, 3rd ed., NewYork: McGraw-Hill. 44. Keller P.E., McKinnon D., (1999), Pulse-Coupled Neural Networks for Medical Image Analysis, Proceedings of the SPIE, v. 3722 (47), pp. 444-451. 45. Koch C., Segev I. (2000), The role of single neurons in information processing, Nature Neuroscience supplement, Volume 3, November 2000. 46. Kuffler S.W., Nicholls J.G., Martin A.R. (1984), From Neuron to Brain: A Cellular Approach to the Function of the Nervous System, 2nd ed. Sunderland, MA:Sinauer. 47. Lamme V.A.F., Roelfsema P.R. (2000), The distinct modes of vision offered by feedforward and recurrent processing, Trends in Neuroscience, 23:571-579. 48. Li Z. (1998), A neural model of contour integration in the primary visual cortex, Neural Computation, 10(4), 903-40. 49. Livingstone M.S., Hubel D.H. (1987), Connections between layer 4B of area 17 and the thick cytochrome oxidase stripes of area 18 in the squirrel monkey. Journal of Neuroscience, 7:33713377. 50. Maass W., Natschläger T., Markram H. (2002), Real-time computing without stable states: A new framework for neural computation based on perturbations. Neural Computation, 14(11):2531-2560. 51. Maass W., Natschläger T., Markram H. (2004), Computational models for generic cortical microcircuits. In J. Feng, editor, Computational Neuroscience: A Comprehensive Approach, chapter 18, pp. 575-605, Chapman & Hall/CRC, Boca Raton. 52. von der Malsburg C. (1981), The correlation theory of brain function, MPI Biophysical Chemistry Internal Report, 81­2. 53. von der Malsburg C. (1985), Nervous structures with dynamical links, Ber. Bunsenges Phys. Chem. 89:703­710. 54. von der Malsburg C. (1986), Am I thinking assemblies?, in: Palm G, Aertsen A (eds) Proceedings of the Trieste Meeting on Brain Theory. Springer, Berlin. 87

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

55. von der Malsburg C. (1999), The What and Why of Binding: The Modeler's Perspective, Neuron 24:95-104. 56. Manor Y., Koch C., Segev I. (1991), Effect of geometrical irregularities on propagation delay in axonal trees. Biophys. J.60, 1424­1437. 57. Markram H., Lübke J., Frotscher M. & Sakmann B. (1997), Regulation of synaptic efficacy by coincidence of postsynaptic APs and EPSPs. Science 275, 213­215. 58. Markram H., Wang Y., Tsodyks M. (1998), Differential signaling via the same axon of neocortical pyramidal neurons, Proc. Natl. Acad. Sci. USA. Vol. 95, pp. 5323­5328. 59. Maunsell J.H.R., Van Essen D.C. (1983), Functional properties of neurons in middle temporal visual area of the macaque monkey. Selectivity for stimulus direction, speed, and orientation, Journal of Neurophysiology, 49:1127-1147. 60. Milner P. (1974), A model for visual shape recognition. Psychol Rev 81:521­535. 61. Milner A.D., Goodale M.A. (1993), Visual pathways to perception and action, Progress in Brain Research, 95:317--337. 62. Murean R.C. (2002), Complex Object Recognition Using a Biologically Plausible Neural Model, by R. Muresan, in: Advances in Simulation, Systems Theory and Systems Engineering, (WSEAS Press, Athens, 2002), 163-168. 63. Murean R.C. (2003a), Pattern Recognition Using Pulse-Coupled Neural Networks and Discrete Fourier Transforms, Neurocomputing, 51C (2003) 487-493. 64. Murean R.C. (2003b), RetinotopicNET: An Efficient Simulator for Retinotopic Visual Architectures, European Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, April 23-25 2003, pp. 247-254. 65. Murean R.C. (2004a), Coherence, Memory and Conditioning. A Modern Viewpoint, in review at Neural Computation, (www.raulmuresan.home.ro). 66. Murean R.C. (2004b), The Coherence Theory: A Unifying Framework for Visual Processing, in review at Neurocomputing, (www.raulmuresan.home.ro). 67. Murean R.C. (2004c), Scale Independence in the Visual System, in: "Rajapakse, Jagath C.; Wang, Lipo (Eds). Neural Information, Processing: Research and Development", SpringerVerlag, pp. 1-18. 68. Murean R.C., Ignat I. (2004d), Principles of Design for Large Scale Neural Simulators, Proceedings of the International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics, May 13-15, Cluj-Napoca, 2004. 69. Neltner L, Hansel D. (2001), On synchrony of weakly coupled neurons at low firing rate. Neural Comput., 13(4):765-74. 70. Ota Y., Wilamowski B.M. (1999), Analog Implementation of Pulse-Coupled Neural Networks, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 10, no. 3, pp. 539-544. 71. Pasupathy A., Connor C.E. (1999), Responses to Contour Features in Macaque Area V4, J. Neurophysiol 82, 2490-2502. 72. Pasupathy A., Connor C.E. (2001), Shape Representation in Area V4: Position-Specific Tuning for Boundary Conformation, J. Neurophysiol 86, 2505-2519. 88

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

73. Ranganath H.J., Kuntimad G., Johnson J.L. (1995) Pulse Coupled Neural Networks for Image Processing, PCNN International Workshop, Huntsville, Alabama, April 5. 74. Rao R.P.N., Ballard D.H. (1999), Predictive coding in the visual cortex: a functional interpretation of some extra-classical receptive-field effects, Nature Neuroscience 2, 79-87. 75. O'Reilly R.C., Munakata Y. (2000), Computational Explorations in Cognitive Neuroscience, MIT Press, Cambridge, MA. 76. Riesenhuber M., Poggio T. (1999), Hierarchical models of object recognition in cortex, Nature Neuroscience, 2(11):1019-1025. 77. Rinzel J. (1985), Excitation dynamics: insights from simplified membrane models, Federation Proc., 44:2944-2946. 78. Reynolds J.H., Chelazzi L., Desimone R. (1999), Competitive Mechanisms Subserve Attention in Macaque Areas V2 and V4, The Journal of Neuroscience, 19(5):1736­1753. 79. Rolls E.T. (1992), Neurophysiological mechanisms underlying face processing within and beyond the temporal cortical visual areas, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Series B, 335:11-21. 80. Salinas E., Thier P. (2000), Gain Modulation: A Major Computational Principle of the Central Nervous System, Neuron, Vol. 27, 15-21. 81. Salinas E., Sejnowski T. (2001), Gain Modulation in the Central Nervous System: Where Behavior, Neurophysiology and Computation Meet, The Neuroscientist, Vol. 7, No. 5, 430-440. 82. Steriade M. (2004), Neocortical Cell Classes are Flexible Entities. Nature Reviews Neuroscience 5, 121 -134. 83. Stevens, C.F. (1989). How cortical interconnectedness varies with network size. Neural Computation, 1:473-479. 84. Sereno M. (1988), The Visual System. In: Organization of Neural Networks, ed. I.W. Seelen, U.M. Leinhos, G. Shaw, 167-184. Weinheim, Germany: VCH Verlagsgesellschaft. 85. Singer W. (1993), Synchronization of cortical activity and its putative role in information processing and learning, Annu Rev Physiol, 55, 349-374. 86. Singer W., Gray C.M. (1995), Visual feature integration and the temporal correlation hypothesis, Annu Rev Neurosci, 18, 555-586. 87. Tanaka K. (1996), Inferotemporal Cortex and Object Vision. Annu Rev Neurosci, 19, 109-139. 88. Tanaka K. (1997), Mechanisms of visual object recognition: Monkey and human studies, Current Opinion in Neurobiology, 7:523-529. 89. Thorpe S., Fize D., Marlot C. (1996), Speed of processing in the human visual system. Nature, 381(6582), 520-522. 90. Thorpe S.J., Delorme A., Van Rullen R. (2001), Spike-based strategies for rapid processing, Neural Networks, vol. 14, pp. 715-725. 91. olea T., Tnase I.G., David I.G., Buleandr M., Radu G.L. (2002), Some Similarities Between the Cell Membrane and Artificial Ion-Selective Membranes, Roum. Biotechnol. Lett., Vol. 7, No. 1, 561-568. 89

Noiuni fundamentale asupra procesrii neuronale

Murean Raul

92. Walker G.A., Ohzawa I., Freeman R.D. (1999), Asymmetric Suppression Outside the Classical Receptive Field of the Visual Cortex, The Journal of Neuroscience, 19(23):10536­10553. 93. Wang Y., Fujita I., Murayama Y. (2000), Neuronal mechanisms of selectivity for object features revealed by blocking inhibition in inferotemporal cortex, Nature Neuroscience, Vol. 3, No. 8, 807-813. 94. Zhou H., Friedman H.S., von der Heydt R. (2000), Coding of border ownership in monkey visual cortex, Journal of Neuroscience, 20:6594-6611.

90

Information

Microsoft Word - Referat.doc

93 pages

Find more like this

Report File (DMCA)

Our content is added by our users. We aim to remove reported files within 1 working day. Please use this link to notify us:

Report this file as copyright or inappropriate

676388