Михаил Альбертович Лебедев (@lebedevmikhaila) — нейроученый. Индекс Хирша — 57 (Google scholar).
https://sites.google.com/site/lebedevneuro/curriculum-vitae
https://scholar.google.com/citations?user=cvd2xxcAAAAJ&hl=en
Post #15054
313
Channel Public Channel
ЛЕ Лебедев про мозг
@augmented_brain
- Subscribers
- 6.2K
- Photos
- 6.5K
- Videos
- 2.1K
- Links
- 8.4K
Showing posts older than #15055 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #15053
378
При боковом амиотрофическом склерозе, фронтотемпоральной деменции и болезни Альцгеймера в нейронах значительно увеличивается количество соматических мутаций и повреждений ДНК. Обнаруженный общий мутационный механизм связан с накоплением комплексов фермента топоизомеразы 1 (TOP1) с ДНК и одноцепочечными разрывами, что ведет к нестабильности генома и гибели нервных клеток.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867426007002
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867426007002
Post #15052
305
Разработана адаптивная глубокой стимуляции мозга нового поколения (aDBS 2.0) эффективная для борьбы с тяжелыми нарушениями ходьбы при болезни Паркинсона. В отличие от традиционных систем с постоянной подачей тока, эта технология использует алгоритмы машинного обучения для считывания сигналов мозга в реальном времени и мгновенного распознавания моментов застывания ходьбы. Стимуляция подается импульсно — исключительно тогда, когда нейросеть фиксирует специфические биомаркеры моторных нарушений, что позволяет избежать привыкания и минимизировать побочные эффекты. Клинические испытания показали, что метод «2.0» существенно улучшает мобильность пациентов, возвращая им плавность движений и значительно снижая риск падений. Данный подход знаменует важный переход к полностью персонализированной нейромодуляции, которая динамически подстраивается под текущие физические потребности человека в его повседневной жизни.
Ссылки:
Louie, K. H., Balakid, J. P., Bath, J. E., et al. (2026). Adaptive deep brain stimulation for dynamic gait control in Parkinson’s disease: a randomized feasibility trial. Nature Medicine.
O’Keeffe, J., Oosterhof, N., Cagnan, H., et al. (2026). Long-term safety and feasibility of dual-target adaptive deep brain stimulation in Parkinson’s disease: a multi-center trial. Nature Medicine
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04489-1
Ссылки:
Louie, K. H., Balakid, J. P., Bath, J. E., et al. (2026). Adaptive deep brain stimulation for dynamic gait control in Parkinson’s disease: a randomized feasibility trial. Nature Medicine.
O’Keeffe, J., Oosterhof, N., Cagnan, H., et al. (2026). Long-term safety and feasibility of dual-target adaptive deep brain stimulation in Parkinson’s disease: a multi-center trial. Nature Medicine
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04489-1
- 👍 1
Post #15051
293
Метод относительного фазового анализа (RPA) позволил установить, что в человеческом мозге каждые 200 миллисекунд чередуются нисходящие и восходящие потоки информации. Эти динамические режимы ослабевают при анестезии, нарушаются при СДВГ и напрямую связаны со сменой состояний сознания и высших когнитивных сетей у людей.
https://www.cell.com/current-biology/abstract/S0960-9822(26)00725-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0960982226007256%3Fshowall%3Dtrue
https://www.cell.com/current-biology/abstract/S0960-9822(26)00725-6?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS0960982226007256%3Fshowall%3Dtrue
Post #15050
281
К предыдущему посту: кто еще умер 2 июля?
Литература и философия
1778 — Жан-Жак Руссо, французский философ-просветитель и мыслитель.
1961 — Эрнест Хемингуэй, американский писатель, лауреат Нобелевской премии.
1977 — Владимир Набоков, русско-американский писатель и поэт.
Наука, технологии и история
936 — Генрих I Птицелов, первый король Германии.
1566 — Нострадамус, французский врач, астролог и прорицатель.
2013 — Дуглас Энгельбарт, американский изобретатель компьютерной мыши.
Кино и искусство
1979 — Лариса Шепитько, советский кинорежиссер («Восхождение»).
2021 — Николай Сличенко, актер, певец, руководитель театра «Ромэн».
2022 — Леонид Шварцман, художник-мультипликатор, создатель образа Чебурашки.
Литература и философия
1778 — Жан-Жак Руссо, французский философ-просветитель и мыслитель.
1961 — Эрнест Хемингуэй, американский писатель, лауреат Нобелевской премии.
1977 — Владимир Набоков, русско-американский писатель и поэт.
Наука, технологии и история
936 — Генрих I Птицелов, первый король Германии.
1566 — Нострадамус, французский врач, астролог и прорицатель.
2013 — Дуглас Энгельбарт, американский изобретатель компьютерной мыши.
Кино и искусство
1979 — Лариса Шепитько, советский кинорежиссер («Восхождение»).
2021 — Николай Сличенко, актер, певец, руководитель театра «Ромэн».
2022 — Леонид Шварцман, художник-мультипликатор, создатель образа Чебурашки.
Post #15049
320
Из рубрики «Нелепая смерть»
Эдвард Вон Эвартс скоропостижно скончался 2 июля 1985 года в возрасте 59 лет.
У него случился смертельный инфаркт миокарда на рабочем месте в своем кабинете в Национальном институте психического здоровья в Бетесде, штат Мэриленд, где он занимал должность заведующего лабораторией нейрофизиологии.
Эвартс вошел в историю науки как выдающийся пионер нейробиологии, совершивший революцию в понимании того, как мозг управляет движениями.
Его главным достижением стала разработка метода регистрации активности отдельных нейронов у бодрствующих, свободно двигающихся приматов, выполняющих поведенческие задачи. До его работ исследования моторной коры проводились в основном на анестезированных животных, что не позволяло увидеть реальную динамику двигательных процессов.
Благодаря подходу Эвартса ученые впервые смогли напрямую связать электрические разряды конкретных клеток коры головного мозга с направлением, силой и временем мышечных сокращений.
Эти фундаментальные открытия заложили основу для всей современной системной нейрофизиологии, изменили представления о планировании и выполнении произвольных движений, а также открыли путь для создания современных интерфейсов мозг-компьютер и технологий нейропротезирования. За свои заслуги он был избран членом Национальной академии наук США и удостоен множества престижных научных наград.
#нелепаясмерть #сгорелнаработе
Согласно воспоминаниям его близких коллег (например, нейробиолога Томаса Тэча) и официальному некрологу в NIH Record, Эдвард Эвартс был найден за своим рабочим столом — смерть от сердечного приступа наступила внезапно.
Истории о том, что «кто-то слышал звук падения, но побоялся зайти», часто оказываются типичными академическими городскими легендами. Они нередко возникают в лабораторной среде после внезапной и шокирующей кончины известного учёного. В действительности же коллеги просто обнаружили его в кабинете уже после того, как всё произошло.
Эдвард Вон Эвартс скоропостижно скончался 2 июля 1985 года в возрасте 59 лет.
У него случился смертельный инфаркт миокарда на рабочем месте в своем кабинете в Национальном институте психического здоровья в Бетесде, штат Мэриленд, где он занимал должность заведующего лабораторией нейрофизиологии.
Эвартс вошел в историю науки как выдающийся пионер нейробиологии, совершивший революцию в понимании того, как мозг управляет движениями.
Его главным достижением стала разработка метода регистрации активности отдельных нейронов у бодрствующих, свободно двигающихся приматов, выполняющих поведенческие задачи. До его работ исследования моторной коры проводились в основном на анестезированных животных, что не позволяло увидеть реальную динамику двигательных процессов.
Благодаря подходу Эвартса ученые впервые смогли напрямую связать электрические разряды конкретных клеток коры головного мозга с направлением, силой и временем мышечных сокращений.
Эти фундаментальные открытия заложили основу для всей современной системной нейрофизиологии, изменили представления о планировании и выполнении произвольных движений, а также открыли путь для создания современных интерфейсов мозг-компьютер и технологий нейропротезирования. За свои заслуги он был избран членом Национальной академии наук США и удостоен множества престижных научных наград.
#нелепаясмерть #сгорелнаработе
Post #15048
368
Post #15047
995
Vere ita est
- ❤ 3
Post #15046
393
Самки черноголовых гаичек склонны изменять своим постоянным партнерам с более умными самцами.
Птицы, демонстрирующие превосходные навыки решения задач, вызывают у самок повышенный интерес. Наблюдения показали, что самки тайно спариваются с высокоинтеллектуальными любовниками, чтобы обеспечить своему потомству лучшую генетику.
Это открытие подтверждает гипотезу о том, что уровень интеллекта у животных является важным критерием при выборе партнера для продолжения рода.
https://www.nytimes.com/2026/07/01/science/cheating-chickadees-are-seduced-by-smarts.html
Птицы, демонстрирующие превосходные навыки решения задач, вызывают у самок повышенный интерес. Наблюдения показали, что самки тайно спариваются с высокоинтеллектуальными любовниками, чтобы обеспечить своему потомству лучшую генетику.
Это открытие подтверждает гипотезу о том, что уровень интеллекта у животных является важным критерием при выборе партнера для продолжения рода.
https://www.nytimes.com/2026/07/01/science/cheating-chickadees-are-seduced-by-smarts.html
- 👍 1
Post #15045
339
Forwarded from Мозг из машины
Brain2Qwerty v2: неинвазивное предсказание речи становится ближе?
Предсказание речи из мозга давно является одной из самых «горячих» тем на стыке нейронаук и ИИ. Тут и нейрофутуризм в виде «чтения мыслей», и реальные приложения в виде речевых протезов: по активности мозга понять, что хотел сказать человек, утративший способность говорить, и озвучить через text-to-speech.
Сейчас направление ещё не «на потоке», а лучшие девайсы основаны на имплантах. Это связано с рисками операций, инфекций и деградации сигнала со временем.
В этом ключе работа Meta* развивает неинвазивное декодирование: авторы создали Brain2Qwerty v2 — модель, которая по данным МЭГ предсказывает текст, набираемый человеком «слепой печатью» на клавиатуре. Это не декодирование воображаемой речи, но хороший тест неинвазивных данных в упрощённой brain-to-text задаче.
🖥 Данные
Авторы записали большой датасет: 9 человек находились в МЭГ-аппарате, слушали предложение, ждали 1.5 секунды и затем печатали его на клавиатуре. Во время печати человек не видел клавиатуры и уже набранной строки. Это важно, чтобы в сигнале мозга не остались «шорткаты» для модели в виде активности зрительной системы. Для этого же была пауза между прослушиванием и печатью — чтобы дистанцироваться от сигнала из аудио. Итого: ~90 часов МЭГ и ~22 тыс. предложений.
🔗 Архитектура
Brain2Qwerty состоит из 3 уровней:
1⃣ Участок МЭГ для целого предложения проходит через свёрточные и трансформерные слои. Получается последовательность эмбеддингов с частотой 25 Гц — вектор каждые 40 мс.
🔢 Здесь происходит одно из ключевых нововведений. Раньше в похожих задачах модель знала тайминги нажатий клавиш и предсказывала символ для каждого нажатия. В Brain2Qwerty v2 ей дают только последовательность векторов, а модель сама должна понять, когда нажали какую клавишу.
Для этого используется CTC. На каждом шаге модель предсказывает букву, пробел или «пусто». Потом длинный поток сжимается в текст: пустые шаги удаляются, соседние повторы схлопываются, а слова разделяются по пробелам. Здесь же эмбеддинги между соседними пробелами усредняют в один вектор на слово.
🔢 После CTC у авторов уже есть черновое предложение, но ошибка даже в паре букв может сделать слово неузнаваемым. Поэтому дальше сам черновой текст и вектора слов подают в LLM Qwen для «полировки» и финального текста.
📈 Основные результаты
➡️ Модель получила ошибку на уровне слов (WER) 39%, а на уровне символов (CER) 31%. Имплантируемые системы заметно сильнее с результатом для печати ~2% WER. Но для неинвазивных подходов это хороший прогресс, особенно учитывая, что модель не знает границ нажатий клавиш.
➡️ Scaling law: точность улучшается при большем количестве данных. Возможно, больший объём МЭГ позволит «дешево» повысить качество.
➡️ Нашлось противостояние смысла и конкретных символов: модели, чьи ответы ближе по смыслу к цели, чаще ошибаются в буквах. Например, используют синонимы: смысл близкий, но буквы неправильные.
➡️ Разнообразие > повторы. В нейронауках часто дают один и тот же стимул несколько раз, так как агрегация повторений снижает шум. Здесь при одинаковом количестве данных качество оказалось выше при большем разнообразии предложений без повторений.
➡️ Можно использовать меньше сенсоров. Полная система использует 306 МЭГ-сенсоров, но при переходе к случайным 230 и 153 сенсорам качество ухудшается всего на несколько процентных пунктов WER. Это полезно для компактных OPM-МЭГ систем, где сенсоров обычно меньше.
👨🔬 Ученые, похоже, всё ещё нужны
Авторы пытались улучшить результаты с помощью AutoResearch — агентской системы, где сильные LLM сами придумывают идеи, пишут код и пытаются получить результат. В ограниченном сетапе, где AutoResearch дали уже разработанную модель, система нашла инженерные ходы и улучшила качество. Но в сложном сетапе «с нуля», где ей дали репозиторий прошлой статьи и сказали создать модель самой, много кода даже не запускалось. Поэтому, если пользуетесь LLM, ключевые идеи, подходы и верификацию лучше оставлять на себе.
*Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена в РФ.
Предсказание речи из мозга давно является одной из самых «горячих» тем на стыке нейронаук и ИИ. Тут и нейрофутуризм в виде «чтения мыслей», и реальные приложения в виде речевых протезов: по активности мозга понять, что хотел сказать человек, утративший способность говорить, и озвучить через text-to-speech.
Сейчас направление ещё не «на потоке», а лучшие девайсы основаны на имплантах. Это связано с рисками операций, инфекций и деградации сигнала со временем.
В этом ключе работа Meta* развивает неинвазивное декодирование: авторы создали Brain2Qwerty v2 — модель, которая по данным МЭГ предсказывает текст, набираемый человеком «слепой печатью» на клавиатуре. Это не декодирование воображаемой речи, но хороший тест неинвазивных данных в упрощённой brain-to-text задаче.
🖥 Данные
Авторы записали большой датасет: 9 человек находились в МЭГ-аппарате, слушали предложение, ждали 1.5 секунды и затем печатали его на клавиатуре. Во время печати человек не видел клавиатуры и уже набранной строки. Это важно, чтобы в сигнале мозга не остались «шорткаты» для модели в виде активности зрительной системы. Для этого же была пауза между прослушиванием и печатью — чтобы дистанцироваться от сигнала из аудио. Итого: ~90 часов МЭГ и ~22 тыс. предложений.
🔗 Архитектура
Brain2Qwerty состоит из 3 уровней:
1⃣ Участок МЭГ для целого предложения проходит через свёрточные и трансформерные слои. Получается последовательность эмбеддингов с частотой 25 Гц — вектор каждые 40 мс.
🔢 Здесь происходит одно из ключевых нововведений. Раньше в похожих задачах модель знала тайминги нажатий клавиш и предсказывала символ для каждого нажатия. В Brain2Qwerty v2 ей дают только последовательность векторов, а модель сама должна понять, когда нажали какую клавишу.
Для этого используется CTC. На каждом шаге модель предсказывает букву, пробел или «пусто». Потом длинный поток сжимается в текст: пустые шаги удаляются, соседние повторы схлопываются, а слова разделяются по пробелам. Здесь же эмбеддинги между соседними пробелами усредняют в один вектор на слово.
🔢 После CTC у авторов уже есть черновое предложение, но ошибка даже в паре букв может сделать слово неузнаваемым. Поэтому дальше сам черновой текст и вектора слов подают в LLM Qwen для «полировки» и финального текста.
📈 Основные результаты
➡️ Модель получила ошибку на уровне слов (WER) 39%, а на уровне символов (CER) 31%. Имплантируемые системы заметно сильнее с результатом для печати ~2% WER. Но для неинвазивных подходов это хороший прогресс, особенно учитывая, что модель не знает границ нажатий клавиш.
➡️ Scaling law: точность улучшается при большем количестве данных. Возможно, больший объём МЭГ позволит «дешево» повысить качество.
➡️ Нашлось противостояние смысла и конкретных символов: модели, чьи ответы ближе по смыслу к цели, чаще ошибаются в буквах. Например, используют синонимы: смысл близкий, но буквы неправильные.
➡️ Разнообразие > повторы. В нейронауках часто дают один и тот же стимул несколько раз, так как агрегация повторений снижает шум. Здесь при одинаковом количестве данных качество оказалось выше при большем разнообразии предложений без повторений.
➡️ Можно использовать меньше сенсоров. Полная система использует 306 МЭГ-сенсоров, но при переходе к случайным 230 и 153 сенсорам качество ухудшается всего на несколько процентных пунктов WER. Это полезно для компактных OPM-МЭГ систем, где сенсоров обычно меньше.
👨🔬 Ученые, похоже, всё ещё нужны
Авторы пытались улучшить результаты с помощью AutoResearch — агентской системы, где сильные LLM сами придумывают идеи, пишут код и пытаются получить результат. В ограниченном сетапе, где AutoResearch дали уже разработанную модель, система нашла инженерные ходы и улучшила качество. Но в сложном сетапе «с нуля», где ей дали репозиторий прошлой статьи и сказали создать модель самой, много кода даже не запускалось. Поэтому, если пользуетесь LLM, ключевые идеи, подходы и верификацию лучше оставлять на себе.
*Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена в РФ.
- 👍 3
- ❤ 1
Post #15044
369
Плодовые мушки перезапускают свои биологические часы, перемещаясь в тень, если им предоставить такой выбор. Это спасает от разрушения ключевые «часовые» белки, благодаря чему цокатухи сохраняют здоровые суточные ритмы.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw2239
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adw2239
- 👍 1
Post #15043
314
Из рубрики «Марсианские хроники»
Заимствовано отсюда:
https://t.me/filosofinia/3258
#марсианскиехроники
Заимствовано отсюда:
https://t.me/filosofinia/3258
#марсианскиехроники
- 👍 2
Post #15042
326
Из рубрики «Исцеление»
К предыдущему посту:
https://t.me/augmented_brain/15041
С позиций доказательной медицины и научного верификационного процесса анализируемый инцидент квалифицируется как нерандомизированное клиническое исследование единичного случая (n=1) врожденной патологии зрительного анализатора.
Процедура экспертного аудита результатов была инициирована локальным регуляторным органом (фарисеями) и реализована в три этапа.
Первичный этап включал верификацию идентичности субъекта выборки через опрос свидетелей.
На втором этапе экспертная комиссия зафиксировала методологический раскол из-за нарушения оператором временного регламента (проведение манипуляций в субботу).
Третий этап состоял в независимой проверке анамнеза с привлечением родителей пациента, подтвердивших врожденный характер слепоты.
Итоговое заключение рецензентов свелось к отклонению результатов и административному давлению на субъекта (остракизм) по идеологическим причинам, без опровержения клинического факта.
Критика методологии фокусировалась на нарушении операционного протокола и состава терапевтического агента. Создание аппликации из слюны и грунта не соответствовало медицинским стандартам периода, а проведение манипуляций нарушало нормативные акты о запрете трудовой деятельности в сакральные дни.
Дизайн исследования не предусматривал плацебо-контроля и рандомизации. Функцию исторического контроля выполнял весь предшествующий массив офтальмологических наблюдений, фиксировавший нулевую вероятность спонтанной ремиссии при данной патологии, что указывает на высокую статистическую значимость единичного исхода.
Институциональное подтверждение квалификации оператора (дипломы, лицензии) отсутствовало. Экспертиза верифицировалась по прагматическому критерию — достижению стабильного терапевтического эффекта при резистентной к иным воздействиям нозологии.
Официального одобрения этического комитета получено не было. При этом требование информированного согласия выполнено частично: пациент добровольно принял интервенцию и продемонстрировал высокую комплаентность, выполнив предписанный протокол смывания биоматериала в целевом водном объекте.
В сухом остатке зафиксирован клинический прецедент успешного устранения врожденной слепоты нетрадиционным методом, аннулированный профильным экспертным сообществом исключительно на основании вненаучных критериев.
#исцеление
К предыдущему посту:
https://t.me/augmented_brain/15041
С позиций доказательной медицины и научного верификационного процесса анализируемый инцидент квалифицируется как нерандомизированное клиническое исследование единичного случая (n=1) врожденной патологии зрительного анализатора.
Процедура экспертного аудита результатов была инициирована локальным регуляторным органом (фарисеями) и реализована в три этапа.
Первичный этап включал верификацию идентичности субъекта выборки через опрос свидетелей.
На втором этапе экспертная комиссия зафиксировала методологический раскол из-за нарушения оператором временного регламента (проведение манипуляций в субботу).
Третий этап состоял в независимой проверке анамнеза с привлечением родителей пациента, подтвердивших врожденный характер слепоты.
Итоговое заключение рецензентов свелось к отклонению результатов и административному давлению на субъекта (остракизм) по идеологическим причинам, без опровержения клинического факта.
Критика методологии фокусировалась на нарушении операционного протокола и состава терапевтического агента. Создание аппликации из слюны и грунта не соответствовало медицинским стандартам периода, а проведение манипуляций нарушало нормативные акты о запрете трудовой деятельности в сакральные дни.
Дизайн исследования не предусматривал плацебо-контроля и рандомизации. Функцию исторического контроля выполнял весь предшествующий массив офтальмологических наблюдений, фиксировавший нулевую вероятность спонтанной ремиссии при данной патологии, что указывает на высокую статистическую значимость единичного исхода.
Институциональное подтверждение квалификации оператора (дипломы, лицензии) отсутствовало. Экспертиза верифицировалась по прагматическому критерию — достижению стабильного терапевтического эффекта при резистентной к иным воздействиям нозологии.
Официального одобрения этического комитета получено не было. При этом требование информированного согласия выполнено частично: пациент добровольно принял интервенцию и продемонстрировал высокую комплаентность, выполнив предписанный протокол смывания биоматериала в целевом водном объекте.
В сухом остатке зафиксирован клинический прецедент успешного устранения врожденной слепоты нетрадиционным методом, аннулированный профильным экспертным сообществом исключительно на основании вненаучных критериев.
#исцеление
- 😁 1
Post #15041
385
Из рубрики «Исцеление»
Евангельский сюжет об исцелении слепорожденного (Евангелие от Иоанна, глава 9).
Согласно современной медицине, возможными физическими причинами врожденной слепоты могут быть анофтальмия (отсутствие глазных яблок), аплазия зрительного нерва или тяжелая врожденная ретинопатия.
Библейский текст исключает грех как причину недуга. На вопрос учеников, кто согрешил — он сам или его родители, — Христос отвечает отрицательно, подчеркивая, что это состояние призвано явить дела Божии.
Метод исцеления заключался в следующем: Христос смешал землю со слюной, нанес полученную смесь на глазницы слепого и повелел ему умыться в купальне Силоам, после чего мужчина полностью прозрел.
С точки зрения нейробиологии, механизм такого исцеления требовал мгновенного преодоления кросс-модальной пластичности. За годы сенсорной депривации первичная зрительная кора затылочной доли перестроилась на обработку слуховой и тактильной информации. В момент прозрения сигнал от рецепторов новообразованного глаза должен был пройти через латеральное коленчатое тело таламуса в затылочную кору. Для распознавания объектов при этом активировался вентральный поток («что»), проходящий через нижнюю височную извилину, а для ориентации в пространстве — дорсальный поток («где»), связанный с теменной корой.
Ключевую роль в этом процессе играл когнитом — глобальная макросеть ментальных связей и категорий мозга. Без его мгновенной перестройки неизбежно наступила бы функциональная слепота: пациент воспринимал бы световые пятна, но не мог бы интерпретировать смысл образов из-за отсутствия визуального опыта.
На уровне нейромедиаторов этот процесс обеспечивался глутаматом (отвечающим за быструю проводимость по зрительному пути), ГАМК (гамма-аминомасляной кислотой — для торможения старых «слепых» нейронных сетей и дифференциации новых сигналов), а также ацетилхолином и дофамином, которые запускали критическую нейропластичность и фиксировали внимание на внезапно возникших визуальных стимулах.
#исцеление
Евангельский сюжет об исцелении слепорожденного (Евангелие от Иоанна, глава 9).
Согласно современной медицине, возможными физическими причинами врожденной слепоты могут быть анофтальмия (отсутствие глазных яблок), аплазия зрительного нерва или тяжелая врожденная ретинопатия.
Библейский текст исключает грех как причину недуга. На вопрос учеников, кто согрешил — он сам или его родители, — Христос отвечает отрицательно, подчеркивая, что это состояние призвано явить дела Божии.
Метод исцеления заключался в следующем: Христос смешал землю со слюной, нанес полученную смесь на глазницы слепого и повелел ему умыться в купальне Силоам, после чего мужчина полностью прозрел.
С точки зрения нейробиологии, механизм такого исцеления требовал мгновенного преодоления кросс-модальной пластичности. За годы сенсорной депривации первичная зрительная кора затылочной доли перестроилась на обработку слуховой и тактильной информации. В момент прозрения сигнал от рецепторов новообразованного глаза должен был пройти через латеральное коленчатое тело таламуса в затылочную кору. Для распознавания объектов при этом активировался вентральный поток («что»), проходящий через нижнюю височную извилину, а для ориентации в пространстве — дорсальный поток («где»), связанный с теменной корой.
Ключевую роль в этом процессе играл когнитом — глобальная макросеть ментальных связей и категорий мозга. Без его мгновенной перестройки неизбежно наступила бы функциональная слепота: пациент воспринимал бы световые пятна, но не мог бы интерпретировать смысл образов из-за отсутствия визуального опыта.
На уровне нейромедиаторов этот процесс обеспечивался глутаматом (отвечающим за быструю проводимость по зрительному пути), ГАМК (гамма-аминомасляной кислотой — для торможения старых «слепых» нейронных сетей и дифференциации новых сигналов), а также ацетилхолином и дофамином, которые запускали критическую нейропластичность и фиксировали внимание на внезапно возникших визуальных стимулах.
#исцеление
- 🔥 3
- 👍 1
Post #15040
378
Это просто красиво
- 👍 1
Post #15039
400
Тета-вспышки в гиппокампе служат нейронными векторами, указывающими на локацию цели независимо от направления движения или поворота головы животного. При этом сила таких сигналов напрямую предшествует правильному выбору пути, что утверждает их в качестве основы для оперативного пространственного планирования.
https://x.com/changminyu_/status/2072256021716783578?s=46&t=h2xEAx3NdOOQUE3qZQvdrA
https://x.com/changminyu_/status/2072256021716783578?s=46&t=h2xEAx3NdOOQUE3qZQvdrA
- 👍 2
Post #15038
473
Метод анализа разреженных компонентов (SCA) представляет собой новый подход без учителя к снижению размерности данных, который разделяет активность нейронов на скрытые факторы без предварительной разметки. Применение SCA к активности мозга обезьян, червей C. elegans и искусственных сетей показало, что сложная работа популяций нейронов строится по принципу композиции из набора таких факторов, выполняющих разные вычислительные роли.
https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(26)00414-9?rss=yes&utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter
https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(26)00414-9?rss=yes&utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter
- 👍 1
Post #15037
450
Гиппокамп приматов создает гибкую внутреннюю модель ритма, сжимая или растягивая активность нейронов в зависимости от темпа задачи даже при отсутствии внешних стимулов. Эти динамические паттерны объединяют время, пространство и контекст, отражая не объективные секунды, а собственные внутренние предсказания животного.
https://www.nature.com/articles/s41598-026-58985-y
https://www.nature.com/articles/s41598-026-58985-y
- 👍 2
Post #15036
491
Панчин был прав
Ученые создали математическую модель накопления клеточных поломок и обнаружили, что продолжительность жизни видов определяет именно скорость появления повреждений, которая различается в масштабах до десяти миллионов раз. Согласно исследованию, живые существа делятся на два лагеря: обладатели «баллистического старения» (дрожжи, мухи, мыши), у которых лавина биомусора мгновенно обгоняет его утилизацию, и приверженцы квазистационарного режима (люди, кошки, собаки). У человеческой группы старение идет гораздо тоньше — наш организм годами удерживает хрупкий баланс между микротравмами и очищением клеток, пока медленно смещается общая точка биологического равновесия.
https://www.nature.com/articles/s43587-026-01138-7
Ученые создали математическую модель накопления клеточных поломок и обнаружили, что продолжительность жизни видов определяет именно скорость появления повреждений, которая различается в масштабах до десяти миллионов раз. Согласно исследованию, живые существа делятся на два лагеря: обладатели «баллистического старения» (дрожжи, мухи, мыши), у которых лавина биомусора мгновенно обгоняет его утилизацию, и приверженцы квазистационарного режима (люди, кошки, собаки). У человеческой группы старение идет гораздо тоньше — наш организм годами удерживает хрупкий баланс между микротравмами и очищением клеток, пока медленно смещается общая точка биологического равновесия.
https://www.nature.com/articles/s43587-026-01138-7
- 👍 2
Post #15035
861
Мозг зомби тоже может быть полезен
Исследуя активность гиппокампа у пациентов под глубоким пропофоловым наркозом с помощью микроэлектродов, нейробиологи обнаружили, что отдельные нейроны продолжают избирательно реагировать на смысл слов и их грамматические категории.
Эксперимент показал, что даже в отсутствие сознания мозг способен улавливать контекст, обучаться в фоновом режиме и статистически предсказывать семантическую категорию следующего слова за секунду до его произнесения.
Эти результаты переворачивают представления о границах бессознательного восприятия, помогая объяснить феномен неявной памяти после операций и реакцию на речь у пациентов в коме.
https://naked-science.ru/article/medicine/mozg-pod-obshhim-narkozom
Исследуя активность гиппокампа у пациентов под глубоким пропофоловым наркозом с помощью микроэлектродов, нейробиологи обнаружили, что отдельные нейроны продолжают избирательно реагировать на смысл слов и их грамматические категории.
Эксперимент показал, что даже в отсутствие сознания мозг способен улавливать контекст, обучаться в фоновом режиме и статистически предсказывать семантическую категорию следующего слова за секунду до его произнесения.
Эти результаты переворачивают представления о границах бессознательного восприятия, помогая объяснить феномен неявной памяти после операций и реакцию на речь у пациентов в коме.
https://naked-science.ru/article/medicine/mozg-pod-obshhim-narkozom