График решения уравнения Ходжкина - Хаксли

Уравнение Ходжкина - Хаксли решалось на ЭВМ. Результаты решения, рис.8, совпадают с результатами, полученными экспериментально. Мембранный потенциал (или ПД) на внутренней поверхности мембраны нервного волокна φ является функцией двух переменных, продольной координаты X и времени t, т.е. φ=φ(X,t) Если зафиксировать координату X, то график зависимости потенциала φ от времени имеет вид показанный на рис.8.

Подобная картина изменения потенциала на мембране от времени имеет место последовательно в каждой точке немиелинизированного нервного волокна. У волокна эта зависимость потенциала от времени наблюдается только в перехватах Раньвье Потенциал действия ПД как бы перескакивает с перехвата на перехват. Это значительно увеличивает скорость нервного импульса. Нервное волокно работает по принципу «все или ничего». Т.е. потенциал действия или возникает или не возникает. Не бывает больших и малых потенциалов действия. Все импульсы, распространяющиеся по нервным волокнам, одинаковы по амплитуде. В зависимости от диаметра нервного волокна изменяется только скорость нервного импульса. Чем больше диаметр нервного волокна, тем больше скорость нервного импульса. Скорости нервных импульсов в организме человека находятся в диапазоне 0,5 - 120 м/с.

Примерно такой же вид и длительность имеет потенциал действия скелетного мышечного волокна. Но для него не характерно явление гиперполяризации. В отличие от нервного волокна в скелетном мышечном волокне потенциал после достижения максимального значения ~ +30 ÷ +40 мВ и быстрого падения до ~-70мВ, затем медленно падает, приближаясь к потенциалу покоя ~-9()мВ. В отличие от гиперполяризации, это явление называется следовой деполяризацией.

Нейрокибернетика

Кибернетика (по гречески - искусство управления) - наука об общих законах получения, хранения и переработки информации, а также принятия решений.

Основы кибернетики заложены американским ученым Н. Винером (1894-1964) в 1948 г.

Примерами кибернетических систем могут служить электронно-вычислительные машины, организмы человека и животных, которые представляют собой фактически биоробот плюс управляющую функцию мозга, человеческое общество и т.д.

Важной особенностью сложных кибернетических систем является иерархичностъ построения подсистем. Иерархичность заключается в том, что подсистемы более низкого уровня не могут управлять подсистемами более высокого уровня, которые и состоят из подсистем более низкого уровня.

В организме управляющие функции кибернетической системы выполняет нервная система. Изучением нервной системы с точки зрения кибернетических законов занимается наука - нейрокибернетика.

Нейрокибернетическая система организма включает в себя центральную нервную систему Ц.Н.С. (головной мозг и спинной мозг), периферическую нервную систему и различные рецепторы. Она предназначена для восприятия, хранения, передачи и преобразования информации в организме.

Информация, поступающая в Ц.Н.С. из внешней и внутренней среды в форме различных раздражений, кодируется в виде потенциалов действия ПД которые передаются но нервным волокнам. Информация от одной клетки к другой передается через особые контакты - синапсы.

Синапсы играют роль диодов, т.к. пропускают ПД только в одном направлении. Синапсы могут образовываться между аксоном одной нервной клетки и дендридом другой, между аксоном одной клетки и телом (сомон) другой клетки, между аксоном или дендридом одной нервной клетки и телом другой не нервной клетки (мышечная клетка, фоторе-цептор в зрительном анализаторе, волосковая клетка в слуховом анализаторе и т.д.).

Информация об интенсивности раздражения может кодироваться:

1. Частотой следования импульсов (потенциалов действия).

2. Частотой следования импульсных групп.

3. Количеством импульсов в группах.

Амплитуда импульсов не несет информацию о величине раздражения.

Задачи нейрокибернетики:

1. Изучение свойств основных элементов нейрокибернетической системы: нейронов, нейронных сетей и механизмов переработки в них информации.

2. Моделирование и изучение рецепторных систем (органов чувств,
анализаторов и т.д.).

3. Моделирование отдельных функций головного мозга (распознавание образов, механизмов памяти, принятия решений и т.д.). Целью этого направления является создание искусственного интеллекта.

4. Исследование взаимодействия подсистем мозга при формировании поведения.

В настоящее время достигнуты большие успехи по первым двум направлениям. Интенсивно развивается третье направление. Четвертое направление, которое в медицине является сферой интересов психиатрии, до сих пор находится практически в зачаточном состоянии.

Например, существуют такие группы психических заболеваний, как неврозы и психозы. При неврозах, по ряду причин, происходит перегрузка нейрокибернетической системы организма. При психозах происходит нарушение единой иерархии функционирования подсистем головного мозга.