ოცხალ ბუნებაში მართვის პროცესთა უმაღლეს დონეს წარმოადგენს მართვა ნერვულ სისტემასა და ტვინში. ნეირონი წარმოადგენს ტვინის ძირითად სტრუქტურულ და ფუნქციონალურ ელემენტს. ამდენად ტვინში მიმდინარე  მართვის პროცესების გაგება შეუძლებელია ცალკეულ ნეირონის დონეზე მართვის პროცესების ცოდნის  გარეშე.

 

წლების განმავლობაში ნეირონი განიხილებოდა როგორც ზღურბლოვანი ელემენტი, რომელიც ანხორციელებს მიღებულ სინაფსურ პოტენციალთა ალგებრული შეკრებას. დღევანდელი მიდგომით ნეირონი ასრულებს მრავალ ოპერაციას, რაც მოიცავს ინფორმაციის მიღებას ორგანიზმის პერიფერიების სენსორული რეცეპტირებიდან და მათ გარდაქმნას ქმედებებში, წარმისახვებსა და მეხსიერებაში. 

 

ამ მიმართებით ჩვენს განყოფილებაში შეისწავლებოდა შემდეგი პრობლემები:

 

ნეირონის მიერ ინფორმაციის შენახვა (დასწავლა ცალკეული ნეირონის დონეზე).

 

ცალკეული ნეირონი ინფორმაციას იღებს მასთან სინაფსურად დაკავშირებული სხვა ნეირონებიდან. ეს ოპერაციები, რომლებიც მოიცავენ სინაფსებს, მემბრანის იონურ არხებს, და მემბრანული პოტენციალების ცვლილებებს, განიხილებიან როგორც ალგორთმის ნაბიჯები ან როგორც გამოთვლები. გამოიკვეთა რომ ამ გამოთვლებში ნეირონის როლი სინაფსური შესავლების უბრალო შემკრებს კი არ წარმოადგენს, არამედ გვევლინება რთული პროცესორად, რომელშიც ანალოგურ-ციფრული ლოგიკა შერეულია უაღრესად მაღალ  ადაპტიური პროცესებთან.

 

 

 

ნაჩვენებია, რომ ინფორმაციის ჩაწერა ხდება ნეირონის მემბრანის ლოკალურ უბანზე.

 

 

სურ. 1-ზე ნაჩვენებია ნეირონის სტიმულაციის სქემა ორი სხვადასხა მიკროელექტროდის საშუალებით.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 სურ.1

ნეირონი პირობითად აღნიშულია ოვალის სახით. 1-ლი და მე-2-ე მასტიმულირებელი ელექტროდები შესაბამისად აღნიშნულია 1st ST ME-თი და 2nd ST ME-თი. მარეგისტრირებელი მიკროელექტროდი აღნიშნულია R ME-თი.

 

 

სურ 2a-ზე ნაჩვენებია ნეირონის ჰაბიტუაცია უჯრედსშიგა იმპილსებით სტიმულაციის მიმართ, როდესაც სტიმულაცია ხორციელდება 1st ST ME მიკროელექტროდით.  ჰაბიტუაცია განიხილება როგორც უმარტივესი  ფორმა სწავლებისა ანუ ინფორმაციის შენახვა ნეირონის მიერ. ჰაბიტუაციის დადგომის შემდეგ 2nd  ST ME მეორე მიკროელექტროდზე მასტიმულირებელ იმპულსთა გადატანა იწვევს ნეირონის რეაქციებს ამ იმპულსთა მიმართ, რომელსაც მოყვება ახალი ჰაბიტუაცია- სურ 2b.

a

 

b

 

სურ.2

a-      ჰაბიტუაცია უჯრედსშიგა დენის იმპულსების მიმართ.

b-     იგივე სტიმულის გადატანა მე-2 მიკროელექრდზე იწვეს ნეირონის რეაქციას ქმედების იმპილსების სახით, რასაც მიყვება ახალი ჰაბიტუაცია.

 

 

გამოკვლეულ იქნა რომ მოლუსკის ნერვულ სისტემში არის კლასი ნეირონებისა (საკომანდო ნეირონები), რომლებიც ასრულებენ ნეირონული ანსამბლის ფუნქციებს და მართავენ ცხოვლის ზოგიერთ ქცევით ფორმას.

 

გარდა ამისა ნაჩვენებია, რომ სინაფსური პლასტიურობა განსხვავდება პეისმეკერული პოტენციალის პლასტიურობისაგან (მათ სხვადასხვა მექანიზმები გააჩნიათ).

ნაჩვენებია, რომ პეისმეკერული პოტენციალი გვევლინება სინაფსურ შესავალთა გამაძლიერებლად- ნაჩვენებია, რომ ერთიდაიგივე სტიმული საკომანდო ნეირონებში იწვევს სუსტ რეაქციას, როდესაც პეისმეკერულ ნეირონში ხდება პეისმეკერული პოტენციალის ხანგრძლივი აქტივაცია.

 

შესწავლილ იქნა პეისმეკერული პოტენციალის როლი ნეირონის მიერ ინფორმაციის კოდირებაში-შესავალი ინფორმაცია კოდირდება პეისმეკერული პოტენციალის სიხშირულ მახასიათებლებსა და პეისმენეკრული ქმედების პოტენციალთა გენერაციის ხანგრძლივობაში იხ სურ 3.

 

 

a

 

 

b

 

 

 


c

 

 

 

სურათი #3 ნეირონის რეაქციები უჯრედსშიგა დენის იმპულსის (სტიმულის) მიმართ. სტიმული პირობითად მართკითხედის სახით არის გამოსახული ოსცილოგრამის ქვეშ.

 

a-. უჯრედშიგა დენის ამპლიტუდა შეადგენს 2 ნა-ს.

b- უჯრედშიგა დენის ამპლიტუდა შეადგენს 2 ნა-ს. .

c- უჯრედშიგა დენის ამპლიტუდა შეადგენს 0,5 ნა-ს.

ვხედავთ რომ სტიმულის მიერ გამოწვეულ ქმედების პოტენციალებს თან სდევს საკმარისად ხანგრძლივი პეისმეკერული აქტივობა. ამ პეისმეკერული პოტენციალის ხანგრძლივობა, გენერირებულ იმპულსთა საშუალო რაოდენობა და სიხშირე დამოლიდებულია სტიმულის ამპლიტუდაზე და ხანგრძლივობაზე. ანუ ადგილი აქვს სტიმულის პარამეტრების კოდირებას პეისმეკერული პოტენციალის მახასიათებლებში.

 

↑↑

 

Neuron represents the structural and functional element of the brain. Consequently, it is impossible to understand the process of control in the brain without knowledge of the processes of control at the single neuron scale.

Neurons carry out the many operations that extract information from sensory receptor arrays at the organism's periphery and translate these into action, imagery and memory. Within today's dominant computational paradigm, these operations, involving synapses, membrane ionic channels and changes in membrane potential, are thought of as steps in an algorithm or as computations. The role of the single neuron in these computations has evolved conceptually as the action of a sophisticated processor with mixed analog-digital logic and highly adaptive synaptic elements.

 

The following problems were investigated in our department in this respect

Storage of the information at the single neuron scale.

 

Single neuron receives information from other neurons through the synapses. Storage of the information takes place at the synaptic scale. However, we have shown that neuron stores information at soma membrane scale also. Recording of the information takes place at small louses of the somatic membrane. 

The scheme of r such experiments are shown in the figure 1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Fig. 1

Neuron (schematically represented as oval) stimulation with two different microelectrodes (ME).

Denotations: 1st stimulant microelectrode 1st ST ME, 2nd stimulant microelectrode 2nd ST ME. Recording microelectrode R ME.

 

Two stimulant microelectrodes and one registration electrode are used in such experiments. Results of corresponding experiments are shown in the figure 2. Here is shown neuron habituation to the stimulation with intracellular current impulses applied to the1st miccroelectrode. After establishing of complete habituation stimulation is displaced to 2nd stimulant microelectrode. This causes firing of the action potentials. However, this reaction also is ended with habituation.

 

a

b

 

Fig .2

a-habituation to intracellular stimulant impulses applied through 1st stimulant microelectrode

b-reaction and new habituation to the same stimulus applies on the 2nd stimulant microelectrode.

 

The role of the pacemaker potential in the information coding at the single neuron scale was shown in other series of experiments – figure 3.

 

 

 


a

 

b

 

 


c

 

 

Fig. 3 Neuron reactions to intracellular currents impulse (stimulus). Stimulus is represented as rectangular bar under recordings.

a-. The amplitude of the current is2nA.

b- The amplitude of the current is 1nA

c- The amplitude of the current is 0, 5 nA

 

It is well noticeable, that pacemaker potential and AP firing caused by this potential follows direct reaction to the stimulus. The length of the pacemaker activity, average amount of the APs in the reaction and AP firing frequency depends on the stimulus characteristics (in this case on the amplitude and duration of the stimulus). Thereby, we might consist, that stimulus parameters are encoded in the pacemaker potential parameters.