Informație

Cât de utile sunt circuitele neuronale în psihologie?

Cât de utile sunt circuitele neuronale în psihologie?



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Putem identifica multe tipuri de moduri în care neuronii se conectează, cum ar fi inhibiția laterală, feedback-ul negativ / pozitiv, convergența, divergența și facilitarea. Dar s-a folosit vreunul dintre aceste circuite pentru a face afirmații despre modul în care se calculează un fenomen cognitiv sau psihologic? Este chiar posibil, având în vedere complexitatea sa? În ce context este utilă circuitul neuronal?


Contrar unuia dintre celelalte răspunsuri, va trebui să nu fiu de acord cu respect. Circuitul neuronal este atât vârful, cât și viitorul neuroștiințelor cognitive. Știm deja că zonele mari ale creierului sunt asociate cu procese cognitive specifice, de exemplu, coaja NAc este asociată cu dorința de a căuta obiecte motivaționale, cum ar fi mâncarea, dar acest lucru ar putea facilita la fel de ușor jocurile, dansul sau sexul. Problema vine cu investigarea acestor comportamente la oameni. Putem testa cu ușurință circuite pe animale, dar oamenii sunt mult mai dificili, deoarece putem folosi doar echipamente de scanare precum EEG și fMRI. În timp ce echipamentele de scanare au îmbunătățit rezoluția spațială sau temporală îngreunează studierea acestor circuite la oameni. Cu toate acestea, cercetarea pe animale o completează și ne poate arăta circuite care sunt implicate în anumite cogniții, în timp ce modelele de declanșare a neuronilor indică o anumită activitate. De exemplu, cunoaștem în detaliu căile vizuale despre modul în care lumina angajează activitatea neuronală în retină și modul în care aceste informații sunt transmise la cortexul occipital pentru a crea o reprezentare răspândită în activitatea neuronală a cortexului occipital. De fapt, înțelegem atât de bine acum că neurologii cognitivi pot face o înregistrare EEG a activității în timp ce dormi și interpretează activitatea neuronală într-o imagine în circumstanțe specifice. Această metodă fascinantă se numește decodare neuronală și a fost dezvoltată din înțelegerea modelelor neuronale de activitate și cartografierea rețelelor neuronale dezvoltate de-a lungul deceniilor. Desigur, aceeași activitate neuronală poate fi utilizată pentru cartografierea rețelelor și modelarea activității neuronale în modele de calcul care imită procesele cognitive.

Desigur, acest lucru este mai ușor pentru viziune, auz și percepție somatică, deoarece acestea sunt procese cognitive directe care generează reprezentări virtuale ale lumii pe care o experimentăm. Ceea ce este mult mai dificil de evaluat sunt amintirile și experiențele reamintite și modul în care acestea influențează luarea deciziilor în raport cu mediul în care vă aflați. Cu toate acestea, toate acestea sunt cercetate, cercetarea începe cu structuri neuronale mari, cum ar fi coaja NAc și apoi se mișcă până la zone mai specifice urmate de circuitele care îl conectează la alte părți ale creierului în raport cu anumite cogniții. Un exemplu vă poate ajuta, motivația, cum ar fi foamea, vă determină să mâncați, aceasta este utilizată atât de informațiile provenite din mediul dvs., cât și de schimbările interne. De exemplu, odată ce alimentele au fost consumate, creierul nostru evaluează valoarea alimentelor, ne-a plăcut? mâncarea a fost mai mult sau mai puțin plăcută decât data trecută? ne-a bucurat? Aceasta activează pACC, PAG, OCC, lOFC, rACC. Domeniile menționate se referă în mare măsură la atenție, evaluare afectivă (sentimente) și plăcere. Activarea acestor zone ajută o persoană să ia decizii viitoare cu privire la consumul de alimente. La șobolani, ordinea activării zonei este bine înțeleasă, la oameni mai este de lucru. Dar, în general, mecanismele fundamentale sunt aceleași și pot fi modelate pe bază de calcul. Înțelegerea modului în care structurile fundamentale și activitatea în context atât pentru oameni, cât și pentru animale este esențială în înțelegerea tulburărilor care variază de la schizofrenie la obezitate și ajută alți cercetători să dezvolte evaluări și intervenții, cum ar fi drogurile sau legislația guvernamentală. Sau ca companiile să își adapteze produsele la nevoile consumatorilor lor. În mod crucial, la întrebarea cel puțin, aceste informații pot fi folosite pentru a prezice comportamentul, de fapt că în esență rolul oricărui model de calcul.

În esență, cablarea noastră dură este relativ similară, aceasta este cea pe care o investigăm și aceste mecanisme prin cablu dur au cel mai mare impact asupra comportamentului și cunoașterii noastre. Oamenii de știință cognitivi folosesc modelele de activare a neutronilor ca mijloc de cartografiere a acestor procese cognitive în circuitele neuronale. În cele din urmă, voi spune că, în general, creierul nu este chiar atât de complicat, este liniștit simplu, cu adevărat, dacă îl considerați dintr-o perspectivă evolutivă. Noi și toate celelalte animale ne-am dezvoltat prin intermediul selecției naturale pentru a supraviețui suficient de mult pentru a ne transmite genele, atât comportamentul nostru, cât și dezvoltarea neuronală demonstrează acest lucru. Complicațiile suplimentare în comportament sunt doar complexități care sporesc supraviețuirea genelor, până când sunt pierdute sau înlocuite în cadrul aceluiași proces de selecție.


Consultați [http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1002328] Contribuția organizării rețelei și integrării la dezvoltarea controlului cognitiv de Scott Marek, Kai Hwang, William Foran, Michael N. Hallquist, Beatriz Luna

Tocmai publicat pe PLOS Biology: 29 decembrie 2015 DOI: 10.1371 / journal.pbio.1002328

Controlul cognitiv, care continuă să se maturizeze pe tot parcursul adolescenței, este susținut de abilitatea pentru rețele cerebrale organizate bine definite de a integra informațiile în mod flexibil. Cu toate acestea, dezvoltarea organizării intrinseci a rețelei cerebrale și relația acesteia cu îmbunătățirile observate ale controlului cognitiv nu sunt bine înțelese.

Este o lectură fascinantă despre modul în care funcția creierului poate „depăși” la un moment dat, dar integrarea crescândă a rețelelor contribuie la un control cognitiv sporit.


Personalitatea cibernetică O concepție ecologică a comportamentului uman

17 aprilie 2020 de Robert DePaolo | Postat în Psihologie | Fără comentarii & # 187 | 16 vizualizări |

Personalitatea cibernetică:
O concepție ecologică a comportamentului uman

Acest articol discută un model al personalității care funcționează într-un mod similar cu un sistem de feedback. Este o sinteză a elementelor de personalitate descrise de psihanaliști. teoreticieni centrați pe client, comportamentali și existențiali într-un mod care coincide cu legile fizice, în special sistemele care sunt reglementate de informații de feedback.

În timp ce natura este evident complexă. un proces destul de îngust și specific poate fi folosit pentru a descrie funcțiile sale, inclusiv comportamentul organismelor. Este sistemul cibernetic & # 8211 cuvântul & # 8216cybernetic & # 8217 adică capabil de corectare a erorilor (Ashby 1957). Indiferent dacă este vorba de climă, atmosfera pământului și comportamentul organismelor, procesul implică trei componente principale.

1. Prezența unui ecartament. Aceasta este în esență starea normală a sistemului. Nu este o stare fixă, ci mai degrabă un domeniu în care starea poate varia fără a-și pierde stabilitatea internă. Deși are niveluri tolerabile de variabilitate, acesta se poate abate atât de mult dincolo de punctul zero (punctul de normalitate absolută înainte ca instabilitatea (dezechilibrul) să apară.

2. O funcție corectivă care înseamnă o capacitate de a recunoaște erorile și abaterile care depășesc intervalul normal de variabilitate și de a utiliza acțiuni corective pentru a restabili stabilitatea.

3. Un sistem de feedback / recunoaștere care poate înregistra o revenire la stabilitate printr-un anumit tip de sistem de semnal.

4. O serie de strategii și acțiuni care pot fi utilizate în mod eficient pentru a face corecțiile

5. Un ecartament ergonomic care poate determina dacă energia cheltuită în procesul de corecție a depășit rezervele de energie ale sistemului & # 8217 în cursul acțiunii corective.

Personalitatea ca sistem & # 8230

Multe dintre teoriile clasice ale personalității conțin referințe la fenomene sistemice. Într-adevăr, aproape toți descriu personalitatea ca fiind o dinamică formată din mai multe componente, cu influențe interactive multiple care pot contribui fie la amenințarea stabilității generale a sistemului. Freud și-a privit modelul triadic al psihicului în acești termeni, în special în ceea ce privește repartizarea energiei derivate din libidine către ego și super-ego (Siegfried 2010). El a fost puternic influențat de domeniul fizicii în dezvoltarea acestui dinamism. Desigur, fizica abordează aproape toate aspectele naturii în ceea ce privește domeniile și sistemele.
Noțiunea Adler & # 8217s a acțiunilor compensatorii care modulează polaritățile inferiorității și superiorității implică, de asemenea, elemente sistemice: punctul său final de stabilitate fiind interesul social centralizat. Prin acest scenariu, individul restabilește echilibrul echilibrului său psihic, devenind altruist & # 8211, ameliorând astfel tensiunea dintre sentimentele de eșec și sentimentele de grandiozitate. (Hoffman 1994)

Harry Stack Sullivan a scris, de asemenea, despre „autosistemul” în termeni dinamici (Levenson 1992), la fel ca Carl Rogers, care a pus în centrul modelului său, conflictul dintre sinele ideal și sinele real (Thomas, Sanders 201). Toate aceste modele (și majoritatea celorlalte) ale personalității pivotează în jurul ideii că dezechilibrul sau o anumită formă de instabilitate produce tensiune care poate fi soluționată doar prin ajustări sistemice sau corecții care readuc sistemul în limite normale.

Cuvântul & # 8216cibernetic & # 8217 se referă la orice sistem care poate rămâne intact prin utilizarea unei capacități de autocorectare. Deoarece acel model se aplică în mod clar funcțiilor corporale precum sistemul imunitar, discutarea personalității în acel context o plasează în categoria unui model medical.

În timp ce această comparație conferă personalității un inel familiar & # 8211 și ar duce probabil la o interacțiune mai fluidă între minte și corp, nu este lipsită de probleme. Una dintre ele este că, în timp ce plămânii, inima și sistemul imunitar sunt delimitate structural și funcțional, personalitatea nu este. Este un pic mai împletit și, sincer, un concept ambigu atât în ​​structura, cât și în funcție. Prin urmare, pentru a discuta parametrii săi, adică intervalele sale de variație tolerabilă & # 8211, trebuie mai întâi să definim exact ce este. Odată ce acest lucru este realizat și nu este o întreprindere ușoară, devine posibil să se descrie personalitatea ca un sistem coerent, definibil, prin care să se facă determinări diagnostice și terapeutice.
Pentru a defini personalitatea necesită o modalitate de a cuprinde toate caracteristicile sale, inclusiv temperamentul, (de exemplu extroversia, introversiunea), orientarea socială, stilul limbajului, atitudinile, interesele și motivațiile într-o singură entitate primară, astfel încât trăsăturile și atributele menționate anterior să poată să fie văzute ca extensii legate de ceea ce echivalează cu o & # 8216 singularitate de personalitate. & # 8217

O posibilă soluție la această problemă ar putea fi găsită într-un element care este distinct de, dar cuprinde toate aceste caracteristici și ar putea da naștere la acele trăsături derivate. Această soluție poate fi găsită, considerând toate comportamentele, sentimentele și concepțiile ca reflexii fundamentale ale sinelui.

De ce să începem cu această premisă? Din două motive principale. În primul rând, în copilăria timpurie un sentiment al sinelui este paralel cu acumularea și interpretarea experienței (Miller, Church et al), servind astfel ca un cadru general de referință. Dacă un copil este certat, el sau ea va interpreta că are legătură cu comportamentul meu. & # 8221 El nu poate exterioriza complet experiența ca și cum ar privi bacteriile la microscop. În al doilea rând, întrucât fiecare experiență se înregistrează pe senzoriul persoanei, ar fi neapărat înregistrată în memorie. și întrucât amintirile (și aproape toate intrările) sunt manipulate intern pentru a deveni asimilate în concepții anterioare, aceste intrări vor fi, în timp, remodelate pentru a deveni congruente cu & # 8216self & # 8217 care le-a depus în primul rând.

În acest sens, se poate privi sinele ca un fel de holograf psihic. Întoarsă într-o direcție, pare un sentiment sau poate o credință fierbinte în a-i ajuta pe ceilalți. Întoarsă spre un alt unghi, pare a fi o credință politică, poate înclinată conservator. Dintr-un alt unghi, pare a fi o echipă de fotbal sau o trupă de rock preferată. Apoi, din nou, poate un scop sau o motivație specifică. Cu toate acestea, în ciuda diferitelor variații unghiulare, viziunea de guvernare este sinele.

Sinele s-ar putea dezvolta într-un mod care să fie paralel cu dezvoltarea creierului la un copil. Primul an al copilăriei prezintă un proces neurologic fundamental în care se aliniază fibre dispuse vertical dedicate capacităților senzoriale și motorii de bază. Urmează brahierea, adică ramificarea neuronală în aranjamente periferice interconectate. (Webb, Monk, et.al 2001) Acest din urmă mecanism facilitează comparațiile experiențiale, care, la rândul lor, potențează cunoașterea integrativă și îi permit copilului să vadă atât figura, cât și baza experienței senzoriale și sociale. Interconectarea care rezultă din a doua etapă a circuitelor încrucișate este în mare măsură o funcție a învățării.

Un proces similar pare să aibă loc în timpul dezvoltării sinelui. În primele luni de viață, sugarul nu are simțul sinelui. El nu poate distinge între el și mama sa, în ceea ce înseamnă o reportare din pântece. Apoi, pe măsură ce se dezvoltă abilitățile senzorio-motorii, copilul își dă seama că poate răspunde într-un mod separat de oricine sau de orice altceva. Este o fază de dezvoltare când începe controlul. Mișcarea inițiată de copil începe să asigure feedback, de exemplu, târându-se în locuri din casă unde râvnește un obiect sau o atenție a persoanei.
Satisfacția derivată din comportamentul auto-inițiat devine un stimul (și înțelegere treptată) care duce la o separare psihologică a sinelui de mediu. Acest debut al libertății fizice devine un prim pas către un sentiment psihologic al sinelui.

Pe măsură ce copilul îmbătrânește, această experiență de separare devine mai proeminentă în gândirea și comportamentul său. De la capacitatea de mișcare și atingerea obiectivelor independente, el trece la independența lingvistică, cognitivă și emoțională. Acum devine un auto-avocat & # 8211 care poate impozita răbdarea părinților săi datorită tendințelor sale de opoziție nou formate.
Odată ce acel simț al sinelui prinde putere, acesta va servi drept cadru de referință (un holograf personalist) prin care, nu numai să evalueze diferite experiențe, ci și să le sintetizeze într-un întreg. În acest moment, sinele nu este încă pe deplin dezvoltat și nu va fi câștigat până la vârsta adultă timpurie. Pe parcurs, copilul va primi contribuții de la părinți care îi modelează sentimentele, atitudinile și credințele. Cu toate acestea, deoarece dezvoltarea de sine se desfășoară în funcție de timp și de maturare, influența aportului extern va scădea pe măsură ce copilul crește.

Până când copilul va ajunge la vârsta adultă, acesta va fi ancorat de un sistem de sine. (De altfel, aceasta este, de asemenea, perioada din viața sa când lobii frontali ai cortexului cerebral ating o creștere maximă), Deși el poate fi încă influențat de evenimente externe, experiența sa generală va trece printr-un filtru intern.

Acesta este punctul (aproximativ vorbind) în care reglarea autosistemică devine cea mai importantă ca funcție psihologică. În timp ce adolescentul s-ar putea simți rebel și intenționează să arunce deoparte valorile & # 8220 vechi și # 8221, el este de fapt un canal neintenționat al acestor valori. Comportamentul său rebel reprezintă doar variații pe o temă. Acest lucru va deveni clar atunci când va intra în perioada maturității. (Daniel, Benest-Weisman, M 2018) În acel moment, el va tinde să funcționeze ca o oglindă a excentricității.

În timp ce mulți medici consideră egocentricitatea ca o stare patologică, aici este văzută ca o constantă psihologică care se poate manifesta în diferite moduri, dar continuă ca un mecanism de interpretare de-a lungul vieții. Ca rezultat, toată experiența va fi evaluată și simțită în ceea ce privește modul în care aceasta coincide cu sistemul său de sine.
Vor fi parametrii implicați. Cele mai eficiente și durabile sisteme cibernetice din natură au flexibilitate și o capacitate de a adapta abaterile, rămânând totuși intacte. Dar există limite la acest proces. De exemplu, întrebarea devine: cât de mult & # 8216 devianță, & # 8217 în ceea ce privește aportul cultural, alții și comportamentul # 8217 sau propriul comportament pot fi acomodate înainte ca sistemul său de sine să devină instabil.

Persoana cu un sistem de sine flexibil, dar intact (elastic) va tinde să se bucure de o sănătate mintală mai bună decât persoana care are un sistem de sine extraordinar de rigid. Asta are, evident, implicații pentru creșterea copiilor și, într-adevăr, pentru auto-dezvoltare. Acest proces a fost o piatră de temelie a noțiunii Carl Rogers & # 8217 a conceptului flexibil de sine.
Această noțiune are implicații atât pentru normalitate, cât și pentru patologie. În ceea ce privește aceasta din urmă, orice patologie care nu se datorează factorilor endogeni, adică tulburări neurochimice sau cauzate organic, ar fi privită în contextul în care experiențele afectează sistemul de sine. În acest context, nucleul tuturor patologiilor ar putea fi redus fie la auto-rigiditate, fie la auto-dezintegrare & # 8211 eul patognomic fiind fie prea rigid, fie prea slab.

Cu toate acestea, aceste două elemente pot fi de fapt combinate într-un singur lucru, deoarece, mai degrabă decât să suporte pur și simplu episoade frecvente de auto-instabilitate, individul va converti de obicei intrarea într-o stare de extremă certitudine (rigiditate) printr-un proces de compensare. La fel cum sistemul imunitar al organismului recunoaște și înghite corpurile străine în sistemele de organe. la fel și informațiile străine sistemului de sine ar fi cuprinse și redirecționate în rigiditate și impulsivitate.

Asta are și implicații clinice. Mai exact, dacă se vede personalitatea ca un fenomen cibernetic, ar trebui să se presupună că reglementarea internă este un proces continuu, mai degrabă decât, așa cum a sugerat Freud, un proces utilizat doar în vremuri de constrângere psihologică.

Dacă argumentul respectiv merită un factor foarte important în psihoterapie ar implica ajutarea clienților la maximizarea utilizării eficiente a mecanismelor de apărare ca parte a unui mecanism de reglare continuu, mai degrabă decât încercarea de a-i duce la un punct în care nu mai au nevoie de ei.

O altă implicație clinică apare din acest model care pune accentul central în domeniul cognitiv. Concepte precum sinele și personalitatea sunt oarecum abstracte și par să excludă unele dintre aspectele comportamentale concrete ale diagnosticului și tratamentului. De exemplu, practicienii terapiei comportamentale cognitive încurajează clienții să-și modifice obiceiurile, precum și interpretările lor de experiență în cursul terapiei.

Cu toate acestea, deși trebuie făcute unele distincții între cogniție (și derivatul acesteia, personalitatea) și comportamentul evident, există, de asemenea, puncte comune semnificative. Într-adevăr, cele două elemente derivă probabil din aceeași sursă și # 8211 autosistemul. Motivul acestei afirmații este că comportamentul trebuie să coincidă cu sistemul de sine pentru ca individul să evite capcanele disonanței cognitive (Cooper 2007). De exemplu, antrenarea unui client pentru a deveni mai asertiv ca mijloc de ameliorare a anxietății sociale și satisfacerea mai eficientă a nevoilor sale va funcționa numai dacă sistemul de sine al acelei persoane poate adapta schimbarea comportamentului.

Unul dintre dezavantajele terapiei comportamentale este acela că acordarea de sarcini clienților și prescripții comportamentale fără a evalua dacă acțiunile prescrise se potrivesc structurii de personalitate a clientului și nu va avea întotdeauna succes. În astfel de cazuri, clientul ar putea ajunge să simtă că sfatul terapeutului creează instabilitate, necesitând o corectare & # 8220 & # 8221 de către client, care ajunge să saboteze procesul terapeutic. Dacă eul este punctul culminant al personalității și dacă personalitatea poate fi privită ca un sistem cibernetic ar însemna că sistemul de sine ar trebui să fie inclus în orice modalitate de tratament pentru ca consilierea să fie eficientă.

Ashby, W.R (1957) Introducere în Cybernetics Chapman and Hall, Londra

Cooper, J. (2007) Disonanță cognitivă: 50 de ani de teorie clasică, London SAGE Publications

Daniel, E. Benest-Weisman, M. (2018) Dezvoltarea valorii în timpul adolescenței Dimensiuni ale schimbării și stabilității, Journal of Personality 87 (1)

Hoffman, E (1994) The Drive for Self Alfred Adler și fundamentarea psihologiei individuale. Lectură, Liturghie. Welsey.

Levenson, E.A. MD. (1992) Harry Stack Sullivan: De la psihiatru interpersonal la psihanalist interpersonal..Psihanaliza contemporană Vol. 28 (2)

Miller, S. Church, E.B Poole, C. (2016) Vârste și etape Cum dezvoltă copiii conceptul de sine, profesor scolar

Siegfried, Z. MD. (2010) Libidoul și energia psihică și conceptul # 8211 Freud & # 8217s revizuit. Forumul internațional de psihanaliză Vol.19 p. 3-14

Thomas, B. Sanders, P. (2002) Carl Rogers. Publicații SAGE Ed. A III-a. p 119-120


Cuprins

Tratamentele timpurii ale rețelelor neuronale pot fi găsite în Herbert Spencer Principiile psihologiei, Ediția a III-a (1872), a lui Theodor Meynert Psihiatrie (1884), a lui William James Principiile psihologiei (1890) și Proiectul lui Sigmund Freud pentru o psihologie științifică (compus în 1895). [3] Prima regulă a învățării neuronale a fost descrisă de Hebb în 1949, în teoria Hebbian. Astfel, împerecherea Hebbiană a activității pre-sinaptice și post-sinaptice poate modifica substanțial caracteristicile dinamice ale conexiunii sinaptice și, prin urmare, fie facilitează, fie inhibă transmisia semnalului. În 1959, neurologii, Warren Sturgis McCulloch și Walter Pitts au publicat primele lucrări despre prelucrarea rețelelor neuronale. [4] Au arătat teoretic că rețelele de neuroni artificiali ar putea implementa funcții logice, aritmetice și simbolice. Au fost înființate modele simplificate de neuroni biologici, denumiți acum de obicei perceptroni sau neuroni artificiali. Aceste modele simple au reprezentat sumarea neuronală (adică potențialele de la membrana post-sinaptică se vor însuma în corpul celulei). Modele ulterioare au asigurat, de asemenea, transmiterea sinaptică excitativă și inhibitoare.

Conexiunile dintre neuroni din creier sunt mult mai complexe decât cele ale neuronilor artificiali folosiți în modelele de calcul neuronal conexionist ale rețelelor neuronale artificiale. Tipurile de bază ale conexiunilor dintre neuroni sunt sinapsele: atât sinapsele chimice, cât și cele electrice.

Stabilirea sinapselor permite conectarea neuronilor în milioane de circuite neuronale suprapuse și interconectate. Proteinele presinaptice numite neurexine sunt centrale în acest proces. [5]

Un principiu prin care funcționează neuronii este adunarea neuronală - potențialele de la membrana postsinaptică se vor rezuma în corpul celulei. În cazul în care depolarizarea neuronului la dealul axonului depășește pragul, va apărea un potențial de acțiune care se deplasează în jos pe axon până la capetele terminale pentru a transmite un semnal către alți neuroni. Transmisia sinaptică excitativă și inhibitoare este realizată în principal de potențialele postsinaptice excitatorii (EPSPs) și potențialele postsinaptice inhibitoare (IPSP).

La nivel electrofiziologic, există diverse fenomene care modifică caracteristicile de răspuns ale sinapselor individuale (numite plasticitate sinaptică) și ale neuronilor individuali (plasticitate intrinsecă). Acestea sunt adesea împărțite în plasticitate pe termen scurt și plasticitate pe termen lung. Plasticitatea sinaptică pe termen lung este adesea susținută ca fiind cel mai probabil substrat de memorie. De obicei, termenul „neuroplasticitate” se referă la modificările din creier care sunt cauzate de activitate sau experiență.

Conexiunile afișează caracteristici temporale și spațiale. Caracteristicile temporale se referă la eficacitatea modificării continue a activității, dependentă de activitate, a transmisiei sinaptice, numită plasticitate dependentă de spike-timing. S-a observat în mai multe studii că eficacitatea sinaptică a acestei transmisii poate suferi o creștere pe termen scurt (numită facilitare) sau o scădere (depresie) în funcție de activitatea neuronului presinaptic. Inducerea modificărilor pe termen lung ale eficacității sinaptice, prin potențare pe termen lung (LTP) sau depresie (LTD), depinde puternic de momentul relativ al debutului potențialului postsinaptic excitator și al potențialului de acțiune postsinaptic. LTP este indus de o serie de potențiale de acțiune care provoacă o varietate de răspunsuri biochimice. În cele din urmă, reacțiile determină exprimarea de noi receptori pe membranele celulare ale neuronilor postsinaptici sau măresc eficacitatea receptorilor existenți prin fosforilare.

Potențialele de acțiune care se propagă înapoi nu pot apărea deoarece, după ce un potențial de acțiune se deplasează pe un anumit segment al axonului, porțile m de pe canalele de sodiu cu tensiune se închid, blocând astfel orice deschidere tranzitorie a porții h să provoace o modificare a ionului de sodiu intracelular (Na +) concentrarea și prevenirea generării unui potențial de acțiune înapoi către corpul celulei. Cu toate acestea, în unele celule, propagarea neuronală are loc prin ramificarea dendritică și poate avea efecte importante asupra plasticității sinaptice și a calculului.

Un neuron din creier necesită un singur semnal către o joncțiune neuromusculară pentru a stimula contracția celulei musculare postsinaptice. Cu toate acestea, în măduva spinării sunt necesare cel puțin 75 de neuroni aferenți pentru a produce foc. Această imagine este în continuare complicată de variația constantei de timp între neuroni, deoarece unele celule își pot experimenta EPSP-urile pe o perioadă mai largă de timp decât altele.

În timp ce în sinapsele creierului în curs de dezvoltare, depresia sinaptică a fost observată în mod deosebit pe scară largă, s-a speculat că se schimbă în facilitarea creierului adult.

Un exemplu de circuit neuronal este circuitul trisinaptic din hipocamp. Un altul este circuitul Papez care leagă hipotalamusul de lobul limbic. Există mai multe circuite neuronale în ansa cortico-bazală ganglionară-talamo-corticală. Aceste circuite transportă informații între cortex, ganglioni bazali, talamus și înapoi la cortex. Cea mai mare structură din ganglionii bazali, striatul, este văzută ca având propriul său microcircuit intern. [6]

Circuitele neuronale din măduva spinării numite generatoare de modele centrale sunt responsabile pentru controlul instrucțiunilor motorii implicate în comportamentele ritmice. Comportamentele ritmice includ mersul pe jos, urinare și ejaculare. Generatorii de modele centrale sunt alcătuite din diferite grupuri de interneuroni spinali. [7]

Există patru tipuri principale de circuite neuronale care sunt responsabile pentru o gamă largă de funcții neuronale. Aceste circuite sunt a circuit divergent, A circuit convergent, A circuit reverberant, și a circuit paralel după descărcare. [8]

Într-un circuit divergent, un neuron sinapsează cu un număr de celule postsinaptice. Fiecare dintre acestea poate sinapsi cu multe altele, făcând posibil ca un neuron să stimuleze până la mii de celule. Acest lucru este exemplificat prin modul în care mii de fibre musculare pot fi stimulate de la intrarea inițială dintr-un singur neuron motor. [8]

Într-un circuit convergent, intrările din mai multe surse sunt convergente într-o singură ieșire, afectând doar un neuron sau o piscină de neuroni. Acest tip de circuit este exemplificat în centrul respirator al trunchiului cerebral, care răspunde la o serie de intrări din diferite surse, oferind un model de respirație adecvat. [8]

Un circuit reverberant produce o ieșire repetitivă. Într-o procedură de semnalizare de la un neuron la altul într-o secvență liniară, unul dintre neuroni poate trimite un semnal înapoi către neuronul inițiator. De fiecare dată când primul neuron se declanșează, celălalt neuron, mai jos, se declanșează din nou, trimitându-l înapoi la sursă. Aceasta restimulează primul neuron și permite, de asemenea, calea transmisiei să continue la ieșirea sa. Un model repetitiv rezultat este rezultatul care se oprește numai dacă una sau mai multe dintre sinapse eșuează sau dacă o hrană inhibitoare dintr-o altă sursă determină oprirea acestuia. Acest tip de circuit reverberant se găsește în centrul respirator care trimite semnale către mușchii respiratori, provocând inhalarea. Când circuitul este întrerupt de un semnal inhibitor, mușchii se relaxează provocând expirație. Acest tip de circuit poate juca un rol în convulsiile epileptice. [8]

Într-un circuit paralel după descărcare, un neuron intră în mai multe lanțuri de neuroni. Fiecare lanț este alcătuit dintr-un număr diferit de neuroni, dar semnalele lor converg într-un singur neuron de ieșire. Fiecare sinapsă din circuit acționează pentru a întârzia semnalul cu aproximativ 0,5 msec, astfel încât cu cât mai multe sinapse există vor produce o întârziere mai lungă pentru neuronul de ieșire. După ce intrarea sa oprit, ieșirea va continua să se declanșeze pentru o perioadă de timp. Acest tip de circuit nu are o buclă de feedback la fel ca și circuitul reverberant. Se continuă tragerea după oprirea stimulului după externare. Acest tip de circuit se găsește în arcele reflexe ale anumitor reflexe. [8]

Au fost dezvoltate diferite tehnici de neuroimagistică pentru a investiga activitatea circuitelor și rețelelor neuronale. Utilizarea „scanerelor cerebrale” sau a neuroimagisticii funcționale pentru a investiga structura sau funcția creierului este obișnuită, fie ca o simplă modalitate de a evalua mai bine leziunile cerebrale cu imagini de înaltă rezoluție, fie examinând activările relative ale diferitelor zone ale creierului. Astfel de tehnologii pot include imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (RMN), tomografie cu emisie de pozitroni cerebrali (PET creier) și scanări tomografice axiale computerizate (CAT). Neuroimagistica funcțională folosește tehnologii specifice de imagistică a creierului pentru a prelua scanări din creier, de obicei atunci când o persoană face o anumită sarcină, în încercarea de a înțelege modul în care activarea anumitor zone cerebrale este legată de sarcină. În neuroimagistica funcțională, în special fMRI, care măsoară activitatea hemodinamică (utilizând imagini cu contrast BOLD) care este strâns legată de activitatea neuronală, PET și se utilizează electroencefalografia (EEG).

Modelele conexioniste servesc drept platformă de testare pentru diferite ipoteze de reprezentare, procesare a informațiilor și transmisie de semnal. Studii de leziune în astfel de modele, de ex. rețelele neuronale artificiale, în care părți ale nodurilor sunt distruse în mod deliberat pentru a vedea cum funcționează rețeaua, pot oferi, de asemenea, informații importante în funcționarea mai multor ansambluri de celule. În mod similar, simulările neurotransmițătorilor disfuncționali în condiții neurologice (de exemplu, dopamina în ganglionii bazali ai pacienților cu Parkinson) pot oferi informații despre mecanismele de bază pentru modelele de deficite cognitive observate în grupul de pacienți. Predicțiile din aceste modele pot fi testate la pacienți sau prin manipulări farmacologice, iar aceste studii pot fi la rândul lor folosite pentru a informa modelele, făcând procesul iterativ.

Echilibrul modern dintre abordarea conexionistă și abordarea unicelulară în neurobiologie a fost realizat printr-o discuție îndelungată. În 1972, Barlow a anunțat revoluție neuronală unică: "Percepțiile noastre sunt cauzate de activitatea unui număr destul de mic de neuroni selectați dintr-o populație foarte mare de celule predominant tăcute." [9] Această abordare a fost stimulată de ideea celulei bunicii prezentată cu doi ani mai devreme. Barlow a formulat „cinci dogme” ale doctrinei neuronilor. Studii recente despre „celula bunicii” și fenomene de codare rare dezvoltă și modifică aceste idei. [10] The single cell experiments used intracranial electrodes in the medial temporal lobe (the hippocampus and surrounding cortex). Modern development of concentration of measure theory (stochastic separation theorems) with applications to artificial neural networks give mathematical background to unexpected effectiveness of small neural ensembles in high-dimensional brain. [11]

Sometimes neural circuitries can become pathological and cause problems such as in Parkinson's disease when the basal ganglia are involved. [12] Problems in the Papez circuit can also give rise to a number of neurodegenerative disorders including Parkinson's.


Neuroscience. 2nd edition.

Neurons never function in isolation they are organized into ensembles or circuits that process specific kinds of information. Although the arrangement of neural circuits varies greatly according to the intended function, some features are characteristic of all such ensembles. The synaptic connections that define a circuit are typically made in a dense tangle of dendrites, axons terminals, and glial cell processes that together constitute neuropil (the suffix -pil comes from the Greek word pilos, meaning �lt” see Figure 1.3). Thus, the neuropil between nerve cell bodies is the region where most synaptic connectivity occurs. The direction of information flow in any particular circuit is essential to understanding its function. Nerve cells that carry information toward the central nervous system (or farther centrally within the spinal cord and brain) are called afferent neurons nerve cells that carry information away from the brain or spinal cord (or away from the circuit in question) are called efferent neurons. Nerve cells that only participate in the local aspects of a circuit are called interneurons or local circuit neurons. These three classes�rent neurons, efferent neurons, and interneurons𠅊re the basic constituents of all neural circuits.

Neural circuits are both anatomical and functional entities. A simple example is the circuit that subserves the myotatic (or “knee-jerk”) spinal reflex (Figure 1.5). The afferent limb of the reflex is sensory neurons of the dorsal root ganglion in the periphery. These afferents target neurons in the spinal cord. The efferent limb comprises motor neurons in the ventral horn of the spinal cord with different peripheral targets: One efferent group projects to flexor muscles in the limb, and the other to extensor muscles. The third element of this circuit is interneurons in the ventral horn of the spinal cord. The interneurons receive synaptic contacts from the sensory afferent neurons and make synapses on the efferent motor neurons that project to the flexor muscles. The synaptic connections between the sensory afferents and the extensor efferents are excitatory, causing the extensor muscles to contract conversely, the interneurons activated by the afferents are inhibitory, and their activation by the afferents diminishes electrical activity in motor neurons and causes the flexor muscles to become less active (Figure 1.6). The result is a complementary activation and inactivation of the synergist and antagonist muscles that control the position of the leg.

Figure 1.5

A simple reflex circuit, the knee-jerk response (more formally, the myotatic reflex), illustrates several points about the functional organization of neural circuits. Stimulation of peripheral sensors (a muscle stretch receptor in this case) initiates (more. )

Figure 1.6

Relative frequency of action potentials in different components of the myotatic reflex as the reflex pathway is activated.

A more detailed picture of the events underlying the myotatic or any other circuit can be obtained by electrophysiological recording (Figures 1.6 and 1.7). There are two basic approaches to measuring electrical activity: extracellular recording where an electrode is placed near the nerve cell of interest to detect activity, and intracellular recording where the electrode is placed interior the cell. Such recordings detect two basic types of signals. Extracellular recordings primarily detect action potentials, the all-or-nothing changes in the potential across nerve cell membranes that convey information from one point to another in the nervous system. Intracellular recordings can detect the smaller graded potential changes that serve to trigger action potentials. These graded triggering potentials can arise at either sensory receptors or synapses and are called receptor potentials or synaptic potentials, respectively. For the myotatic circuit, action potential activity can be measured from each element (afferents, efferents, and interneurons) before, during, and after a stimulus (see Figure 1.6). By comparing the onset, duration, and frequency of action potential activity in each cell, a functional picture of the circuit emerges. As a result of the stimulus, the sensory neuron is triggered to fire at higher frequency (i.e., more action potentials per unit time). This increase triggers in turn a higher frequency of action potentials in both the extensor motor neurons and the interneurons. Concurrently, the inhibitory synapses made by the interneurons onto the flexor motor neurons cause the frequency of action potentials in these cells to decline. Using intracellular recording (see Chapter 2), it is possible to observe directly the potential changes underlying the synaptic connections of the myotatic reflex circuit, as illustrated in Figure 1.7.

Figure 1.7

Intracellularly recorded responses underlying the myotatic reflex. (A) Action potential measured in a sensory neuron. (B) Postsynaptic triggering potential recorded in an extensor motor neuron. (C) Postsynaptic triggering potential in an interneuron. (more. )


Learned Helplessness and Depression

To understand the proposed connection between learned helplessness and depression, we need to understand the two types of learned helplessness, as outlined by Seligman and colleagues.

Universal helplessness is a sense of helplessness in which the subject believes nothing can be done about the situation she is in. She believes no one can alleviate the pain or discomfort.

On the other hand, personal helplessness is a much more localized sense of helplessness. The subject may believe others could find a solution or avoid the pain or discomfort, but he believes that he, personally, is incapable of finding a solution (Abramson, Seligman, & Teasdale, 1978).

Both types of helplessness can lead to a state of depression, but the quality of that depression may differ. Those who feel universally helpless will tend to find external reasons for both their problems and their inability to solve them, while those who feel personally helpless will tend to find internal reasons.

In addition, those who feel personally helpless are more likely to suffer from low self-esteem since they believe others could probably solve the problems they feel incapable of solving.

Although the cognitive and motivational deficits are the same for people suffering from both personal and universal helplessness, people experiencing personal helplessness tend to have a greater and more impactful emotional deficit.

In addition to this differentiation between types of helplessness, learned helplessness can on two other factors: generality (global vs. specific) and stability (chronic vs. transient).

When a person suffers from global helplessness, they experience negative impacts in several areas of life, not just the most relevant area. They are also more likely to experience severe depression than those who experience specific helplessness.

Further, those suffering from chronic helplessness (those who have felt helpless over a long period of time) are more likely to feel the effects of depressive symptoms than those who experience transient helplessness (a short-lived and nonrecurrent sense of helplessness).

This model of learned helplessness has important implications for depression. It posits that when highly desired outcomes are believed to be improbable and/or highly aversive outcomes are believed probable, and the individual has no expectation that anything she does will change the outcome, depression results.

However, the depression will vary based on the type of helplessness. The range of depressive symptoms will depend on the generality and stability of the helplessness, and any impact on self-esteem is dependent on how the individual explains or attributes their experience (internally vs. externally).

This proposed framework identifies the cause of at least one type of depression—that which stems from helplessness—and provides the path to a cure for it. The researchers outlined four strategies for treating helplessness-related depression (Abramson, Seligman, & Teasdale, 1978):

    Change the likelihood of the outcome. Alter the environment by increasing the likelihood of desired events and decreasing the likelihood of negative events

These strategies will be covered in more detail later.


How useful are neural circuits in psychology? - Psihologie

By Dana Dovey Photo courtesy of Shutterstock

By Tinkering With Neurotransmitter, Scientists ‘Remote-Control’ Rats

By Douglas Main / Newsweek Photo: Steve Marcus / Reuters

One of the smallest parts of the brain is getting a second look after new research suggests it plays a crucial role in decision making. The study, published in Nature Neuroscience, says the lateral habenula, a region of the brain linked to depression and avoidance behaviours, has been largely misunderstood and may be integral in [&hellip]

Prospective graduate students are encouraged to contact Dr. Floresco with their resume, indicating the research they are interested in.

Weaccept students through either the Graduate Program in Psychology or the Graduate Program in Neuroscience. Note: students that do not have a strong background in cellular/molecular neuroscience and/or are applying from outside Canada are STRONGLY encouraged to apply through the Psychology graduate program.


Predict

Not surprisingly, another primary goal of psychology is to make predictions about how we think and act. Once we understand more about what happens and why it happens, we can use that information to make predictions about when, why, and how it might happen again in the future.

Successfully predicting behavior is also one of the best ways to know if we understand the underlying causes of our actions.

Prediction also allows psychologists to make guesses about human behavior without necessarily understanding the mechanisms underlying the phenomena.

For example, if researchers notice that scores on a particular aptitude test predict high school dropout rates, they can use that information to estimate how many students might drop out of school each year.

In the previous example looking at consumer behavior, psychologists would use the information they collected to try to predict what consumers will purchase next. Businesses and marketers often employ consumer psychologists to make such predictions so that they can create products that will appeal to buyers.


Emotion and Decision Making: Multiple Modulatory Neural Circuits

Although the prevalent view of emotion and decision making is derived from the notion that there are dual systems of emotion and reason, a modulatory relationship more accurately reflects the current research in affective neuroscience and neuroeconomics. Studies show two potential mechanisms for affect's modulation of the computation of subjective value and decisions. Incidental affective states may carry over to the assessment of subjective value and the decision, and emotional reactions to the choice may be incorporated into the value calculation. In addition, this modulatory relationship is reciprocal: Changing emotion can change choices. This research suggests that the neural mechanisms mediating the relation between affect and choice vary depending on which affective component is engaged and which decision variables are assessed. We suggest that a detailed and nuanced understanding of emotion and decision making requires characterizing the multiple modulatory neural circuits underlying the different means by which emotion and affect can influence choices.


Training neural circuits early in development improves response, study finds

When it comes to training neural circuits for tissue engineering or biomedical applications, a new study suggests a key parameter: Train them young.

Techniques for training engineered neural circuits usually involve training them after the cells have fully matured. Using light-sensitive neurons derived from mouse stem cells, researchers at the University of Illinois, Urbana-Champaign found that training them throughout early cell development and network formation led to lasting improvements in the connections, responsivity and gene expression of the resulting neural network. They published their results in the journal Scientific Reports.

"It's like an old dog learning new tricks versus a young puppy," said graduate student Gelson Pagan-Diaz, the first author of the study. "When we're training a network, if we stimulate it when it's still like a puppy, we can get a better response to the training than if it were already mature."

Improved neural training has many applications in bioengineering and regenerative medicine. For example, the Illinois team hopes to use trained neural circuits to control the movement and behavior of miniature bio-hybrid machines. The types of improvements yielded by early training could give the machines and circuits more functionality and give the researchers more precise control over those functions.

"As we advance the field of building machines with living cells, being able to stimulate and program neuronal cells and networks with light early in their development could be an important tool in our engineering repository," said study leader Rashid Bashir, a professor of bioengineering and dean of the Grainger College of Engineering at Illinois. "Furthermore, this work could have implications for developmental biology, regenerative medicine and brain research."

To train the neurons, the researchers used timed pulses of light to stimulate the cells. The researchers began the training regimen when the cells were early in their development—clusters of stem cells, called embryoid bodies, primed to become motor neurons. They continued the training as the cells differentiated, becoming fully mature neurons, and further continued it after transferring the cells to plates to connect and form neural circuits.

They then compared the early trained circuits with those cultured first and trained later—the usual method.

The researchers saw a number of differences between the groups, Pagan-Diaz said. In the neurons trained during development, they saw more extensions indicating connections between cells, an increase in neurotransmitter packages sent between cells, and more structured nerve firing, indicating greater network stability. The effects of the early training were long-lasting, whereas cells trained later tended to have transient responses.

"You can think of the neurons being like athletes in training," Pagan-Diaz said. "The light stimulation was like a regular workout for the neurons—they were stronger and more athletic, and did their jobs better."

To determine the underlying basis for these changes, the researchers analyzed the neurons' genetic activity. They saw an increase in gene expression for genes related to network maturity and neural function, indicating that the early training could have permanently altered genetic pathways as the cells developed, Bashir said.

The researchers are continuing to explore what kinds of activities could be enhanced or programmed by early neuron training in the embryoid body phase. Embryoid bodies could be useful building-block components for biological machines, Pagan-Diaz said, and also hold promise for regenerative medicine.

"Previous studies have shown that embryoid bodies with motor neurons implanted into mice that had been injured could improve the regeneration of tissue," Pagan-Diaz said. "If we can improve or enhance the functionality of these embryoid bodies prior to putting them into an injured model, then theoretically we could enhance the recovery beyond what has been seen with injecting them and then stimulating them later."


Training neural circuits early in development improves response

When it comes to training neural circuits for tissue engineering or biomedical applications, a new study suggests a key parameter: Train them young.

Techniques for training engineered neural circuits usually involve training them after the cells have fully matured. Using light-sensitive neurons derived from mouse stem cells, researchers at the University of Illinois, Urbana-Champaign found that training them throughout early cell development and network formation led to lasting improvements in the connections, responsivity and gene expression of the resulting neural network. They published their results in the journal Scientific Reports.

"It's like an old dog learning new tricks versus a young puppy," said graduate student Gelson Pagan-Diaz, the first author of the study. "When we're training a network, if we stimulate it when it's still like a puppy, we can get a better response to the training than if it were already mature."

Improved neural training has many applications in bioengineering and regenerative medicine. For example, the Illinois team hopes to use trained neural circuits to control the movement and behavior of miniature bio-hybrid machines. The types of improvements yielded by early training could give the machines and circuits more functionality and give the researchers more precise control over those functions.

"As we advance the field of building machines with living cells, being able to stimulate and program neuronal cells and networks with light early in their development could be an important tool in our engineering repository," said study leader Rashid Bashir, a professor of bioengineering and dean of the Grainger College of Engineering at Illinois. "Furthermore, this work could have implications for developmental biology, regenerative medicine and brain research."

To train the neurons, the researchers used timed pulses of light to stimulate the cells. The researchers began the training regimen when the cells were early in their development -- clusters of stem cells, called embryoid bodies, primed to become motor neurons. They continued the training as the cells differentiated, becoming fully mature neurons, and further continued it after transferring the cells to plates to connect and form neural circuits.

They then compared the early trained circuits with those cultured first and trained later -- the usual method.

The researchers saw a number of differences between the groups, Pagan-Diaz said. In the neurons trained during development, they saw more extensions indicating connections between cells, an increase in neurotransmitter packages sent between cells, and more structured nerve firing, indicating greater network stability. The effects of the early training were long-lasting, whereas cells trained later tended to have transient responses.

"You can think of the neurons being like athletes in training," Pagan-Diaz said. "The light stimulation was like a regular workout for the neurons -- they were stronger and more athletic, and did their jobs better."

To determine the underlying basis for these changes, the researchers analyzed the neurons' genetic activity. They saw an increase in gene expression for genes related to network maturity and neural function, indicating that the early training could have permanently altered genetic pathways as the cells developed, Bashir said.

The researchers are continuing to explore what kinds of activities could be enhanced or programmed by early neuron training in the embryoid body phase. Embryoid bodies could be useful building-block components for biological machines, Pagan-Diaz said, and also hold promise for regenerative medicine.

"Previous studies have shown that embryoid bodies with motor neurons implanted into mice that had been injured could improve the regeneration of tissue," Pagan-Diaz said. "If we can improve or enhance the functionality of these embryoid bodies prior to putting them into an injured model, then theoretically we could enhance the recovery beyond what has been seen with injecting them and then stimulating them later."


Priveste filmarea: Manipulare in dezvoltare personala, cursuri, coaching si la ce sunt utile acestea pentru succes (August 2022).