4.2: Біологія синаптичної пластичності

Навчання означає зміну загальної синаптичної ефективності синапсу, що з'єднує два нейрони. Синапс має багато рухомих частин (див Нейрон/Біологія), будь-яка з яких потенційно може бути критичним фактором, що спричиняє зміну його загальної ефективності. Скільки ви можете придумати? Пошук критичного фактора (-ів) домінував на ранній фазі дослідження синаптичної пластичності, і протягом багатьох років були знайдені докази залучення цілого ряду різних факторів, від кількості вивільненого пресинаптичного нейромедіатора, до кількості та ефективності постсинаптичних рецепторів AMPA, і ще більш тонкі речі, такі як вирівнювання до і постсинаптичних компонентів, і більш драматичні зміни, такі як клонування декількох синапсів. Однак домінуючим фактором для тривалих змін навчання, як видається, є кількість та ефективність постсинаптичних рецепторів AMPA.

Рисунок\(4.1\): Критичні кроки, що дозволяють іонам кальцію (Ca ++) потрапляти в постсинаптичну клітину через канали NMDA, індукуючи синаптичну пластичність. 1. Потенціал постсинаптичної мембрани (Vm) повинен бути підвищений (від колективних збудливих синаптичних входів до існуючих рецепторів AMPA та потенціалу зворотного розповсюдження, який повертається вниз по дендриту, коли постсинаптичний нейрон спрацьовує). 2. Підвищений Vm викликає вигнання іонів магнію (Mg+) з отворів каналів NMDA, тим самим розблокуючи їх. 3. Пресинаптичний нейрон запускає потенціал дії, вивільняючи глутамат. 4. Глутамат зв'язується з рецепторами NMDA, викликаючи їх відкриття, дозволяючи вводити Ca ++ (тільки коли також розблоковано, на кроці 2). 5. Концентрація Ca ++ в постсинаптичному хребті рухає другі системи месенджерів (позначені X), які призводять до зміни ефективності рецепторів AMPA, тим самим змінюючи синаптичну вагу. Ca ++ також може надходити з кальцієвих каналів із напругою (VGCC), які залежать лише від постсинаптичних рівнів Vm, і не надсилають активність - це слабші учасники рівнів Ca ++.

На малюнку 4.1 показані п'ять критичних кроків у каскаді подій, що спричиняють зміну ефективності рецепторів AMPA. Рецептори NMDA та іон кальцію (Ca++) відіграють центральну роль - канали NMDA дозволяють Ca++ увійти в постсинаптичний хребет. У всіх клітині організму Ca ++ зазвичай відіграє важливу роль у регулюванні клітинної функції, а в нейроні він здатний запустити ряд хімічних реакцій, які в кінцевому підсумку контролюють, скільки рецепторів AMPA функціонують у синапсі. Детальніше про ці реакції див. Детальна біологія навчання. Ось що потрібно для Ca++, щоб потрапити в постсинаптичну клітинку:

1. Потенціал постсинаптичної мембрани (Vm) повинен бути підвищений, в результаті всіх збуджуючих синаптичних входів, що надходять в клітину. Найважливішим фактором цього рівня Vm насправді є потенціал зворотної дії - коли нейрон запускає потенціал дії, він не тільки йде вперед з аксона, але й назад вниз по дендритам (через активні чутливі до напруги Na+канали вздовж дендритів). Таким чином, весь нейрон дізнається, коли він спрацьовує - ми побачимо, що це неймовірно корисно для обчислень.
2. Підвищений Vm викликає відштовхування іонів магнію (Mg+) (позитивні заряди відштовхують один одного) з отворів каналів NMDA, розблокуючи їх.
3. Пресинаптичний нейрон запускає потенціал дії, вивільняючи глутамат нейромедіатора в синаптичну щілину.
4. Глутамат зв'язується з рецептором NMDA, відкриваючи його, щоб дозволити іонам Ca ++ надходити в постсинаптичну клітину. Це відбувається лише в тому випадку, якщо NMDA також розблоковано. Ця залежність NMDA як від попередньої, так і постсинаптичної активності була однією з ранніх важливих підказок до природи навчання, як ми бачимо пізніше.
5. Концентрація Ca ++ в постсинаптичному хребті керує тими складними хімічними реакціями (детальна біологія навчання), які в кінцевому підсумку змінюють кількість та ефективність рецепторів AMPA. Оскільки ці рецептори AMPA забезпечують первинний збуджуючий вхідний привід на нейрон, зміна їх змінює чистий збудливий ефект потенціалу пресинаптичної дії на постсинаптичний нейрон. Це те, що мається на увазі під зміною синаптичної ефективності, або ваги.

Ca ++ також може увійти в постсинаптичну клітину через напругу закритих кальцієвих каналів (VGCC), які є кальцієвими каналами, які відкриваються лише тоді, коли мембранний потенціал підвищений. На відміну від NMDA, однак, вони не чутливі до пресинаптичної нервової активності - вони залежать лише від постсинаптичної активності. Це має важливі обчислювальні наслідки, як ми обговорюємо пізніше. VGCC сприяє меншому рівню Ca ++, ніж NMDA, тому NMDA все ще є домінуючим гравцем.

Метаботропні глутаматні рецептори (mGlu) також відіграють важливу роль у синаптичній пластичності. Ці рецептори не дозволяють іонам протікати через мембрану (тобто вони не є іонотропними), а замість цього вони безпосередньо запускають хімічні реакції, коли нейромедіатор зв'язується з ними. Ці хімічні реакції можуть потім модулювати зміни рецепторів AMPA, викликані Ca ++.

Ми говорили про зміни ефективності рецепторів AMPA, не вказуючи, в якому напрямку вони змінюються. Довгострокове потенціювання (LTP) - це біологічний термін для тривалого підвищення ефективності AMPA, а довгострокова депресія (LTD) означає тривале зниження ефективності AMPA. Довгий час дослідники зосереджувалися в основному на LTP (який, як правило, легше викликати), але з часом зрозуміли, що обидва напрямки синаптичної пластичності однаково важливі для навчання. На малюнку 4.2 показано, як цей напрямок зміни залежить від загального рівня Ca++ в постсинаптичному хребті (накопичений за кілька 100 мілісекунд принаймні — відповідні часові константи для впливу Ca++ на синаптичну пластичність досить повільні) — низькі рівні приводять LTD, тоді як високі рівні виробляти LTP. Ця властивість буде критично важливою для нашої обчислювальної моделі. Зверніть увагу, що затримка ефектів синаптичної пластичності на основі рівнів Ca ++ означає, що синапс не завжди повинен робити LTD на шляху до LTP - є час, щоб Ca ++ досягти високого рівня, щоб керувати LTP, перш ніж ваги почнуть змінюватися.

Малюнок\(4.2\): Напрямок синаптичної пластичності (LTP = збільшення, LTD = зменшення) як функція концентрації Ca++ в постсинаптичному відділі хребта (накопичена протягом декількох 100 мілісекунд). Низький рівень Ca ++ спричиняє LTD, тоді як більш високі рівні призводять до LTP. Порогові рівні, позначені значеннями тета, представляють рівні, де функція змінює знак.

Hebian навчання та канали MDA

Відомий канадський психолог Дональд Хебб передбачив характер каналу NMDA на багато років до його відкриття, просто подумавши про те, як навчання має працювати на функціональному рівні. Ось ключова цитата:

Припустимо, що наполегливість або повторення ревербераторної активності (або «сліду») має тенденцію викликати тривалі клітинні зміни, які додають до його стабільності... Коли аксон клітини А знаходиться досить близько, щоб збуджувати клітинку B і неодноразово або наполегливо бере участь у випалюванні його, деякий процес росту або метаболічний зміна відбувається в одній або обох клітині таким чином, що ефективність А, як одна з клітин, що стріляє B, збільшується.

Це можна більш стисло узагальнити як клітини, які стріляють разом, дроти разом. Канал NMDA є важливим для цього процесу, оскільки він вимагає як попередньої, так і постсинаптичної активності, щоб дозволити Ca ++ вступити і керувати навчанням. Він може виявити збіг нейронних стрільб. Цікаво, що Хебб, як вважають, сказав щось на ефект «великої угоди, я знав, що це повинно бути так вже», коли хтось сказав йому, що його принцип навчання був виявлений у вигляді рецептора NMDA.

Математично ми можемо узагальнити навчання Hebbian як:

• \(\Delta w=x y\)

де\(\Delta w\) - зміна синаптичної ваги w, як функція відправки активності\(x\) і прийому активності\(y\).

Щоразу, коли ви бачите такий продукт перед публікацією в правилі навчання, він, як правило, описується як форма навчання Hebbian. Для більш детального лікування вивчення Hebbian та різних популярних його варіантів див Hebbian Learning.

Як ми розповімо нижче, ця найосновніша форма навчання Hebbian дуже обмежена, оскільки ваги зростатимуть лише (враховуючи, що нейронна діяльність - це швидкість спалювання і, отже, лише позитивні величини), і буде робити це без обмежень. Цікаво, що сам Хебб, здавалося, лише розглядав LTP, а не LTD, тому, можливо, це підходить. Але це не зробить нічого корисного в обчислювальній моделі. Перш ніж ми перейдемо до обчислювальної сторони речей, ми висвітлюємо ще один важливий результат у біології.

Спайк Timing залежна пластичність

Рисунок\(4.3\): Спайк, залежна від часу, пластичність, продемонстрована в умовах тимчасового зміщення стрільби до і постсинаптичних нейронів. Якщо попередньо пожежі перед постом, то ваги піднімаються вгору, а в іншому випадку опускаються вниз. Це відповідає причинно-наслідковому потоку інформації від попереднього до поста. Однак більш складні послідовності шипів вимивають такі точні терміни і призводять до більш загальних форм навчання, схожого на Хеббію. Відтворено (поки що) зі статті STDP про стипендію, яка заснована на оригіналі від Bi and Poo (1998).

На малюнку 4.3 показані результати експерименту Бі і Пу в 1998 році, який захопив уяву багатьох вчених і призвів до великої роботи з обчислювального моделювання. Цей експеримент показав, що точний порядок стрільби між перед і постсинаптичним нейроном визначав ознаку синаптичної пластичності, при цьому ЛТФ в результаті, коли пресинаптичний нейрон стріляв перед постсинаптичним, тоді як LTD призвів інакше. Ця пластичність, залежна від часу спайка (STDP), була настільки захоплюючою, оскільки вона відповідає причинно-наслідковій ролі пресинаптичного нейрона у русі постсинаптичного. Якщо даний попередній нейрон фактично зіграв певну роль у веденні пост-нейрона до вогню, то йому обов'язково доведеться вистрілити заздалегідь, і згідно з результатами STDP, його ваги збільшаться в силі. Тим часом, попередні нейрони, які не мають причинної ролі у стрільбі постсинаптичної клітини, зменшаться. Однак, як ми обговорюємо більш детально в STDP, ця модель STDP погано узагальнює реалістичні спайкові поїзди, де нейрони постійно стріляють і взаємодіють один з одним протягом 100 мілісекунд. Тим не менш, дані STDP дійсно забезпечують корисний суворий тест для обчислювальних моделей синаптичної пластичності. Ми базуємо наші навчальні рівняння на детальній моделі, використовуючи більш основні, біологічно обґрунтовані синаптичні механізми пластичності, які фіксують ці висновки STDP (Urakubo, Honda, Froemke, & Kuroda, 2008), але які, тим не менш, призводять до досить простих рівнянь навчання при розгляді на рівні швидкості стрільби.