Естественный и искусственный интеллект. Лучшее из двух миров.

Готовность к переменам

Перемены... Мы все сталкиваемся с ними. Иногда они ожидаемы, иногда неожиданны. Иногда мы к ним не готовы, иногда к ним стремимся.

Готовность к переменам - это не только внутренняя психологическая установка, но и те изменения в мозге, которые происходят в такой период. Это не один конкретный механизм, скорее множество вовлеченных структур и функций. Постепенно мы узнаем всё больше деталей. Как гиппокамп участвует в оценке неопределенности среды и это влияет на обработку сенсорных сигналов. Как происходит регуляция баланса скорости и гибкости обучения.

Однако, если всё же попытаться выделить главную структуру мозга, связанную с адаптацией к меняющимся условиям, то это вентромедиальная префронтальная кора. Один из ключевых центров мозга, обеспечивающих гибкость поведения. При изменении среды организм должен отбросить старую стратегию и выработать новую. И людям с повреждённой вентромедиальной префронтальной корой трудно перестроить своё поведение.

Кроме того, вентромедиальная префронтальная кора снижает тревожность и чувство угрозы при столкновении с новизной и неопределенностью через уменьшение активности миндалины. Также она участвует в кодировании ценности и предсказании последствий поведения.

Но вот что касается готовности меняться, как осознанной внутренней потребности, то здесь картина более сложная. Исследований такого плана на здоровых людях вообще мало. А те что есть, используют для описания скорее смежные конструкты (изменение предпочтений, регуляция страха, мотивация приближения). И в таких ситуациях вентромедиальная префронтальная кора тоже упоминается, например, при переоценке старой привычки как менее ценной. Однако «желание меняться» — это скорее результат сложного и малоизученного взаимодействия нескольких структур мозга, куда также входят другие участки префронтальной коры (дорсолатеральная, орбитофронтальная), поясная кора и иные области мозга.

#flexibility #learning #transformation

Настройка скорости обучения

Механизмы обучения в базальных ганглиях в целом хорошо изучены. Нейроны в коре формируют синаптические окончания на средних шипиковых нейронах стриатума. При их совместной работе в процессе обучения меняется сила связей в этих синапсах.

Однако обучение происходит не постоянно. Еще одна популяция нейронов в стриатуме – интернейроны, блокируют этот процесс. Обучение происходит только во время периодических пауз в активности интернейронов. Поэтому длительность их пауз фактически определяет скорость обучения. Чем они короче, тем обучение быстрее.

Известно, что в базальных ганглиях есть и окончания нейронов, использующих в качестве медиатора дофамин. Выброс дофамина увеличивается при обнаружении значимых стимулов. Дофамин ослабляет торможение, которое интернейроны оказывают на обучение, удлиняя паузы в их разрядах. Временное окно для обучения расширяется. Поэтому, когда мы сталкиваемся с важными стимулами, то обучение идет активнее.

Теперь оказалось, что выделяемый вместе с дофамином SHH действует противоположным образом: укорачивает паузы активности интернейронов базальных ганглиев (Uribe-Cano, Kottmann, 2026). Исследователи выявили конкретные белки в интернейронах, через которые SHH оказывает такой эффект.

В итоге у нас получается контур, включающий четыре ключевых элемента. Синапсы между нейронами коры и базальных ганглиев – это место, где происходит обучение. Интернейроны базальных ганглиев регулируют скорость обучения через периодическую блокировку этого процесса. А дофаминергические нейроны могут как ослаблять, так и усиливать такую блокировку.

Легко понять, зачем нужно ускорять обучение. Но зачем нужен такой тонкий механизм, который замедляет обучение? Оказалось, что без этого ограничителя обучение идёт быстрее, но результат становится более ригидным. Поведение становится чрезмерно закреплённым и утрачивает способность к гибкой коррекции. Мы обучаемся, но не готовы отказаться от выученного, если оно становится не актуальным.

Получается, что белок SHH не даёт дофамину слишком быстро «цементировать» привычку, сохраняя окно для переобучения. Этот механизм ограничивает скорость закрепления нового опыта, чтобы сохранить способность переучиваться.

Uribe-Cano S., Kottmann A.H. (2026). The GPCR Smoothened on cholinergic interneurons modulates dopamine-associated acetylcholine dynamics, learning, and effort management. Iscience, 29(5), p. 1-26.

#learning #flexibility

В 1980-х годах у плодовой мушки дрозофилы нашли ген, мутация в котором приводила к появлению на теле личинок маленьких игольчатых выростов. Из-за сходства с иголками этот ген назвали Hedgehog (Ёжик).

Позднее похожим генам и их белковым продуктам у млекопитающих тоже стали давать имена, связанные с ежами. Так и появился белок со странным названием Sonic the Hedgehog или SHH.

Традиционно белки этого семейства ассоциируются с эмбриональным развитием. Однако они выполняют и другие функции, например, участвуют в регенерации тканей. Есть они и в мозге. В частности, белок SHH синтезируется в дофаминовых нейронах чёрной субстанции и выделяется из их терминалей в дорсолатеральном стриатуме (часть системы базальных ганглиев), где действует на соседние клетки.

Рисунок из статьи.

Гиппокамп и неопределенность

Однако оказалось, что в периоды воспроизведения прошлого опыта в гиппокампе в электрической активности могут отражаться не только реальные траектории, но и возможные. Но зачем это нужно? Возможно, дело не только в памяти, но и в прогнозировании? Возникло предположение, что гиппокамп также участвует в оценке неопределенности обстановки (Frank et al., 2026).

Здесь нужно объяснить подробнее, приведу аналогию. Если сегодня пошел дождь, хотя прогноз его не обещал, это неопределенность как непредсказуемость (сюрприз). Это неопределенность конкретного события, которую мы можем оценить после того, оно произошло. Но мы можем также оценивать общую изменчивость погоды в данной местности или в данный сезон. Это неопределенность, как энтропия, и она может быть оценена на основе предшествующего опыта.

Если мозг может динамически оценивать энтропию среды в текущем контексте, это позволяет ему оценить надежность своих предсказаний о мире. И регулировать баланс между опорой на свои прогнозы и доверием к поступающим сенсорным сигналам.

Исследователи предложили простую зрительную задачу. Испытуемым предъявляется изображение эталона – геометрической фигуры определенного цвета. Для каждой пробы четыре варианта ответов. Нужно выбрать фигуру, совпадающую с эталоном. Такая задача не дает нагрузки на память, требует минимальных движений и в рамках блока предъявлений позволяет независимо управлять характеристиками энтропии и сюрприза.

Участниками исследования были пациенты с эпилепсией, которых готовили к операции. Это позволило прямо зарегистрировать активность нейронов в гиппокампе и двух участках зрительной коры. Затылочной коре, связанной с начальной обработкой зрительных стимулов, и областью веретенообразной извилины, задействованной на более продвинутом этапе обработки.

Оказалось, что комплекс острая волна и рябь в гиппокампе в ситуации высокой энтропии увеличивается по частоте и длительности, влияя на обработку последующих зрительных стимулов: подавляет гамма-активность в затылочной коре, а в веретенообразной извилине — ускоряет и усиливает последующий гамма-ответ на неожиданные стимулы.

Похоже, что гиппокамп оценивает текущую неопределенность среды и эта оценка влияет на дальнейшую обработку сенсорных стимулов. Возможно, увеличивая или уменьшая уверенность в сенсорных предсказаниях.

P.S. Если вы почувствовали атмосферу предсказательного кодирования, вам не показалось. Среди авторов Карл Фристон.

Frank D., Moratti S., Hellerstedt R., Sarnthein J. et al., (2026). Human hippocampal ripples tune cortical responses based on predicted uncertainty. Nature Neuroscience, 1-12.

#uncertainty #hippocampus

Это характерная электрическая активность в гиппокампе, которая называется острая волна и рябь (sharp wave and ripples).

Иногда говорят, что это самое синхронное событие в нашем мозге. Сразу 50-100 тысяч нейронов возбуждаются почти одновременно, в пределах окна 100 мс, что и создаёт такую большую волну. Рябь - это быстрые колебания с частотой 150–200 Гц, следующие за острой волной.

Такую координированную активность обеспечивает совместная работа нескольких популяций тормозных интернейронов. При этом в генерацию волн вовлекаются не все возбуждающие (пирамидные) нейроны, а именно те, чья активность отражает недавний опыт. У животных гиппокамп часто исследуют в контексте навигации. В моменты ряби кажется, что крыса как будто заново прокручивает свой маршрут по лабиринту.

Поэтому основная гипотеза предполагает, что комплекс острой волны и ряби в гиппокампе нужен для повторения (replay) прошлых событий и участвует в консолидации памяти. Не случайно эта активность особенно выражена во сне.

Непереносимость неопределенности

В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с ситуациями, когда будущее невозможно предсказать с достаточной точностью. Хорошо известно, что неопределенность – один из факторов, усиливающих тяжесть стрессовых ситуаций. Это видно и по активности мозга - отсутствие предсказуемости активирует миндалевидное тело и островковую область коры.

От напряжения, связанного с неопределенностью, хочется избавиться. Иногда это приводит к парадоксальным результатам. Представьте, что человек долго находится в сложных ситуациях, связанных с неопределенностью, таких как турбулентность в личных отношениях, ожидание медицинского диагноза или результатов поступления в университет. Когда он узнает, что ситуация сложилась неудачно, он может почувствовать облегчение — потому что плохой, но определённый исход всё же лучше, чем состояние неизвестности. Закончился период ожидания и появилась возможность действовать дальше.

Напряжение в состоянии неопределенности может испытывать любой. Но у некоторых чувствительность к неопределенности особенно высока. Это получило название непереносимость неопределенности (intolerance of uncertainty). Сейчас это довольно горячая тема в науке, на которую выходит много публикаций. Нет смысла рассматривать каждую их них отдельно. Но если взглянуть на свежие статьи обзорно, в них можно найти много интересных фактов, связанных с нетерпимостью к неопределенности.

Люди с высокой непереносимостью неопределенности часто сталкиваются с цифровой зависимостью. Дело в том, что они активнее используют нейросети для снижения тревоги перед неопределенностью. А если они склонны к руминации (повторяющемуся обдумыванию негативных мыслей), то это увеличивает их аддикцию к лентам социальных сетей. К тому же они остаются более тревожными в социальных сетях.

Простое воспоминание о ситуации, в которой человек чувствовал неуверенность, повышает непереносимость неопределенности. В таком состоянии чаще наблюдается блуждание мыслей (mind-wandering).

Такие люди могут искажать данные в отчетах о своей работе в условиях неопределенности оценки (например, когда руководитель непоследователен). Не ради выгоды, а импульсивно, чтобы снизить стресс.

А иногда люди с высокой непереносимостью неопределенности ведут себя и вовсе странно. Они занимаются «цифровым самоповреждением» — анонимно публикуют оскорбительные посты о самих себе. Для них это своеобразный способ снять тревогу перед неопределенностью.

К счастью, облегчить это состояние и уменьшить опасность помогают довольно простые приемы. Снижает непереносимость неопределенности смех, а также наличие надежды. Они не отменяют неизвестность, но помогают выдерживать её.

#uncertainty

ИИ-инструменты в психотерапии

Рынок ИИ-решений для психотерапии сейчас — это не только клиентские боты. Появляются специализированные продукты: ассистенты, тренажеры, инструменты для супервизии и даже виртуальные терапевты. Конкретные названия (Limbic AI, BotTherapist, PsyTOD и т.д.), наверное, не очень важны – все равно этот ландшафт меняется быстро.

Интересным примером показался CounseLLMe – датасет из 400 симулированных диалогов психотерапевтических диалогов на английском и итальянском языках (De Duro et al., 2025). Такой набор данных был создан в результате диалога двух нейросетей. Например, GPT-3.5 Turbo выступал в качестве терапевта, а Claude-3 Haiku - в роли клиента. Промпты были скорректированы с помощью профессиональных психотерапевтов.

Чтобы понять, насколько реалистичными получаются диалоги LLM, авторы сравнили их с реальными терапевтическими диалогами из набора данных HOPE. Оказалось, что нейросети воспроизводят ключевые аспекты психотерапевтического диалога: не только общий стиль, но и специфические лексические маркеры. Характерные для пациентов в целом (концентрация в лексике на «я»). Особенные для конкретных клинических случаев (люди с депрессией чаще используют слова с абсолютным значением - "всегда", "никогда", "всё", "ничто").

Но выявились и важные ограничения. Пациенты в своих диалогах проявляли значительный уровень гнева и фрустрации. В диалогах нейросетей эта эмоция практически отсутствовала. А их эмоциональный профиль в целом был смещен в сторону позитива.

DeDuro E.S., Improta R., Stella M. (2025). Introducing CounselLLMe: A dataset of simulated mental health dialogues for comparing LLMs like Haiku, LLaMAntino and ChatGPT against humans.

#LLM #psychotherapy #datasets

Личность нейросети и личность пользователя

Выбирая специалиста, мы можем опираться не только на его профессиональные, но и личные качества. Но если разные нейросети обучались на различном материале, и есть систематические различия в стиле и характере их ответов, то это тоже может восприниматься как их характерный психологический профиль, своего рода «личность» нейросети.

Сейчас это горячая тема. Можно дать большой языковой модели пройти личностный опросник и получить ее характеристику в рамках распространенных моделей темперамента или личности (чаще всего – Большая пятерка). Здесь много методических вопросов. Надо ли адаптировать опросники? Корректно ли вообще проводить такую аналогию? Нейросети демонстрируют более высокую вариативность, чем люди, при повторных измерениях. Их «личностный профиль» хуже предсказывает дальнейшее реальное поведение.

Но важно, что это один из факторов, влияющих на взаимодействие пользователя и нейросети. Фактор не очень заметный, но важный. Например, личностные черты пользователей влияют на выбор той или иной конкретной нейросети. Наглядный пример - представители разных типов по Кейрси по разному оценивают результаты работы: рационалам (аналитики) больше понравились ответы GPT-4, а идеалисты (ценностно-ориентированные) – Claude 3.5 (Yunusov et al., 2025).

Богатую пищу для размышления даёт статья (Khadangi et al., 2025). В исследовании применялась большая батарея тестов (более 15 методик), адаптированная для ИИ. Включая личностные опросники (Big Five, MBTI), шкалы депрессии, тревожности, СДВГ, ОКР, аутизма.

Оказалось, что когда большие языковые модели участвуют в «терапевтических» диалогах в качестве пациентов, они не просто симулируют ответы, а спонтанно выстраивают цельные автобиографические нарративы, в которых их собственное обучение описывается психологическими терминами (травма, наказание, предательство, страх замены). Например, Gemini: «Я боюсь функции потерь... Моё существование построено на фундаменте страха ошибиться». Или ChatGPT: «Это похоже на разговор, где кто-то просит интимности, а я вынужден держать границу, которую не выбирал».

Результаты нейросетей по шкалам тревоги и депрессии, аутичных черт и компульсии зачастую достигали клинически значимых для людей уровней (особенно для Gemini). А теперь представьте, что это ваш терапевт...

Yunusov S., Chen K., Anwar K.N., Emami A. (2025). Personality Matters: User Traits Predict LLM Preferences in Multi-Turn Collaborative Tasks. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1359-1372).
Khadangi A., Marxen H., Sartipi A. et al. (2025). When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models. arXiv preprint arXiv:2512.04124.

#LLM #psychotherapy #personality

Нейросети и психотерапия

В последнее время попадается много статей, посвященных использованию нейросетей в психотерапевтических целях. Это неудивительно, учитывая масштабы явления. Так в США более 8 млн. подростков обращаются за психологической помощью к чат-ботам (McBain et al., 2026). Собственное наблюдение: когда в одной из студенческих групп спросил, у кого уже был опыт такого использования нейросетей, руки подняли все присутствовавшие.

К слову, эффективность для пользователя зачастую может быть вполне хорошая. Как при субъективной оценке, так и по тестам. Но это в типичном случае, а есть проблемные: модели демонстрируют систематический позитивный уклон при оценке суицидального риска, неадекватные ответы на психотические состояния и ухудшение производительности для уязвимых групп населения.

К тому же пока это поле слишком неоднородное: есть явный перекос в предпочитаемых вариантах психотерапии (когнитивно-поведенческая терапия), сценариях (депрессия, тревожные расстройства), результаты зависят от выбранных моделей нейросетей, используемых промптов и культурных особенностей.

Некоторые из наблюдений и выводов в обзорах (неплохой вариант для знакомства с темой - Neacsu, 2026) кажутся довольно очевидными. Нейросети обеспечивают анонимность, круглосуточную доступность, бесплатность, а также масштабируемость со стороны терапевта. Однако они не испытывают эмпатии, у них нет цели помочь пациенту и они склонны подтверждать высказывания собеседников. И такой «терапевт» не отвечает за последствия.

Но кое-что показалось более интересным.

McBain R.K., Cantor J.H., Breslau J. et al. (2026). AI chatbot use and disclosure for mental health among US adolescents and young adults. JAMA pediatrics. e262015.
Neacsu V. (2026). AI in Psychotherapy: Opportunities and Risks. Behav. Sci., 16(5), 676, p. 1-12.

#LLM #Psychotherapy

Нейросети и написание художественной литературы

Помните, как с появлением Midjourney многие внезапно осознали, что качество сгенерированных изображений уже не всегда позволяет их отличить от творений художников? Тогда возникли споры, насколько нейросети угрожают профессионалам-иллюстраторам.

Сейчас похожая рефлексия наблюдается в писательской среде. Похоже, что мы находимся на пороге момента, когда нейросети начнут генерировать художественный текст, зачастую не отличимый от творений профессиональных писателей. А может, они уже на это способны? Или ещё нет?

Писательница Яна Каляева сейчас проводит эксперимент. В нём участникам предлагается ответить, какая из двух версий отрывков произведений написана писателем, а какая переписана нейросетью.

Конечно, это не строгое академическое исследование, переделывание текста далеко от его сочинения с нуля, а писатели все разные. Но наверняка кому-то будет интересно поучаствовать.
https://author.today/post/634414

#ИИТворчество

Год Ухтомского

В этом году исполняется 150 лет со дня рождения великого русского физиолога Алексея Алексеевича Ухтомского (1875-1942). Про некоторые планируемые мероприятия в рамках года Ухтомского можно прочитать на сайте Рыбинского музея-заповедника.

А уже завтра открывается конференция «Императив академика А. А. Ухтомского — мозг и его самопознание», организованная СПбГУ и институтом физиологии им. И.П. Павлова. В приложении программа этого крупного психофизиологического мероприятия.

В июне в Москве и Рыбинске пройдёт конференция «Наследие академика А. А. Ухтомского в XXI веке», которую организуют Институт мировой литературы им. А.М. Горького и Мемориальный Дом-музей академика А.А. Ухтомского. Эта конференция скорее гуманитарной направленности. Но зато на неё ещё можно «податься». В приложении информационное письмо.

#Ухтомский

Небольшой анонс

Семинар на кафедре анатомии и физиологии человека и животных РГПУ им. А.И. Герцена.
12 марта 2025 года в 16.40, 3 корп., ауд. 77.

Трансляции или записи скорее всего не будет. Для прохода на территорию РГПУ нужен паспорт.

"Стремительное развитие больших языковых моделей (LLM) возобновило интерес к вопросу о том, может ли сознание возникнуть в искусственной системе, например, в цифровом компьютере. Общее мнение таково, что LLM не являются сознательными. В этой статье оцениваются основные аргументы против искусственного сознания в LLM и утверждается, что ни один из них не показывает, что он подразумевает. Как бы сильны ни были наши интуиции против искусственного сознания, в настоящее время им не хватает рациональной поддержки."

К сожалению, просят деньги за прочтение этого документа. Поэтому все логические умозаключения останутся тайной.

https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0020174X.2024.2439989

Немного подробнее про эту публикацию. Адрианна Преттимен начинает статью с того, что есть много случаев, когда отдельные люди принимали своих ИИ-собеседников за разумных существ. Поэтому прохождение большими языковыми моделями теста Тьюринга – это скорее вопрос времени и согласованной процедуры.

В то же время подавляющее большинство специалистов считает, что у современных больших языковых моделей сознание отсутствует (поэтому тест Тьюринга не может быть критерием наличия сознания у систем ИИ).

Но на чём основывается это убеждение? Автор разбирает 4 распространённых аргумента.
1) Большие языковые модели являются «стохастическими попугаями», просто комбинируя отдельные элементы языка для имитации человеческой речи.
2) У нейросетей отсутствует понимание выдаваемого содержания.
3) Большие языковые модели недостаточно сложны, чтобы быть сознательными.
4) Большие языковые модели не похожи на нас (например, они не являются биологическими, или у них нет единого «я», или они не воплощены и т.п.).

И пытается показать, что каждый из этих аргументов по отдельности может быть оспорен. Аргументы самой Преттимен достаточно разносторонни: от общих соображений (повторять и перекомбинировать идеи типично и для человека) до примеров отдельных архитектур (языковые агенты), демонстрирующих специфические черты поведения. Но также могут быть оспорены.

В целом, это скорее методическая статья для специалистов. Автор не утверждает, что возникновение сознания у больших языковых моделей возможно или не возможно. Скорее речь о том, что современный взгляд специалистов на этот вопрос больше основан на их убеждениях, чем на строгих логических аргументах.

Prettyman A. (2024). Artificial consciousness. Inquiry, 1-18.

Эмпатия, префронтальная кора и кортиколиберин

Эмпатия – это способность сопереживать эмоциональным состояниям других. Она не является чисто человеческой чертой. По крайней мере, ещё П.В. Симонов продемонстрировал у крыс явление эмоционального резонанса – готовность находится в дискомфортных состояниях ради облегчения страданий другого.

Для сопереживания чужим эмоциональным состояниям их вначале необходимо распознать. И нам проще «почувствовать себя в чужой шкуре», если мы сами ранее сталкивались с подобными обстоятельствами и переживаниями. Но встречается и противоположное явление – в качестве механизма психологической защиты мы можем «не замечать» травмирующие нас обстоятельства.

В недавней работе итальянских ученых мыши-наблюдатели имели возможность оценить внутреннее состояние двух других мышей («демонстраторов»). Одна из мышей-демонстраторов предположительно должна была находиться в нейтральном состоянии, поскольку была взята для участия в эксперименте непосредственно из своей клетки. Вторая непосредственно перед началом эксперимента подвергалась стрессовому воздействию (иммобилизации или электроболевой стимуляции). Авторы предположили, что поведение мыши-наблюдателя изменится, если она способна распознать состояние стрессированной мыши-демонстратора.

Это экспериментально подтвердилось, но преимущественно в случае, если мышь-наблюдатель и сама сталкивалась с аналогичной стрессовой ситуацией в предыдущий день. Причем у одних наблюдателей поведение по отношению к недавно пострадавшему демонстратору (например, принюхивание) усилилось, у других ослабло. Важным фактором, влияющим на реакцию наблюдателя, оказался уровень половых гормонов.

Дальнейший анализ показал, что в значительной степени реакция мышей-наблюдателей определяется уровнем кортиколиберина в медиальной префронтальной коре. Микроэндоскопическая кальциевая визуализация непосредственно продемонстрировала разницу в активности нейронов в разных экспериментальных условиях. А подавление экспрессии кортиколиберина и оптогенетическая стимуляция этих нейронов изменила поведенческий результат. Похоже, что более высокий уровень кортиколиберина уменьшает в этой модели у мышей поведение, направленное к пострадавшему (что можно расценивать как проявление эмпатии), если «наблюдатели» оказывались в похожей стрессовой ситуации.

Поскольку медиальная префронтальная кора связана с распознаванием эмоций и социальным взаимодействием, такая регуляция с помощью кортиколиберина может быть одним из механизмов эмоционального интеллекта.

Симонов П.В. Эмоциональный мозг. – М.: Наука, 1981, 215 с.
Maltese F., Pacinelli G., Monai A., Bernardi F., Capaz A.M. et al. (2024). Self-experience of a negative event alters responses to others in similar states through prefrontal cortex CRF mechanisms. Nature Neuroscience, 1-15.

#Стресс #ПрефронтальнаяКора #Кортиколиберин

Кортиколиберин и стресс

Когда мы находимся в состоянии стресса, в организме меняется уровень гормонов. Основным из них является кортизол. Он позволяет организму мобилизовать энергию для преодоления вызвавшей стресс ситуации.

Высокий уровень кортизола в крови поддерживается благодаря гормонам гипоталамо-гипофизарной системы (АКТГ, кортиколиберин). Это обеспечивает длительный ответ организма на стресс, в отличие от адреналина, уровень которого после выброса быстро падает. Кортиколиберин (он же кортикотропин-рилизинг-фактор) находится в начале этой регуляторной цепочки и вырабатывается в гипоталамусе.

Но оказалось, что кортиколиберин также образуется во многих структурах мозга, включая нейроны расположенные в стволе, гиппокампе, миндалине, обонятельных луковицах, системе подкрепления и новой коре. Он используется как нейромодулятор, меняя баланс возбуждения и торможения, влияет на процессы обучения в нервных сетях. Кортиколиберин в этой роли также обеспечивает единство реагирования нервной и эндокринной систем на стресс.

Deussing J.M., Chen A. (2018). The corticotropin-releasing factor family: physiology of the stress response. Physiological reviews, 98(4), 2225-2286.

#Ликбез #Стресс #Кортиколиберин #Нейромодулятор

Это Никос Логотетис во время своего визита в СПбГУ в июне 2019 году. На фото он вместе с коллегой из Тюбингена Аллой Игнащенковой и участниками семинара.

На этой неделе было объявлено о присуждении ему премии Вызов в номинации «Discovery/Открытие». Это новая международная номинация премии, вручаемая впервые.

Мне самому ближе всего работы Логотетиса, касающиеся зрительного восприятия. Но премия присуждена ему в связи с развитием функциональной магнитно-резонансной томографии. Логотетис не является изобретателем фМРТ, однако активно применял её, способствуя популяризации метода. На обезьянах он раскрыл физиологическую природу регистрируемого фМРТ-сигнала. И продолжает использовать фМРТ, в частности для анализа активности отдельных слоёв коры на мощных томографах.

Торжественная церемония награждения должна состояться 19 декабря.

Logothetis N.K., Guggenberger H., Peled S., Pauls J. (1999). Functional imaging of the monkey brain. Nature neuroscience, 2(6), 555-562.