Лебедев про мозг

Это просто красиво. Ну и Лурия.

Лурия явно понимал в мозгах и красил их крупными мазками.

В кремлевских палатах

Не хухры-мухры

Не хватает также, например, Черенкова

Правда, если мне не изменяет память, то Прохоров получил Нобелевскую премию с Басовым. Где же Басов? Вероятно, в МИФИ?

Михаил Синцов

Уютная аудитория

В торговом центре «Дирижабль»

Спойлер выступления в Кремле

Мозг мужчин и женщин буквально «говорит» на разных языках на уровне генов. Учёные изучили тысячи отдельных клеток коры головного мозга и обнаружили, что больше трёх тысяч генов работают по-разному у представителей разных полов — причём большинство из них расположены вовсе не на половых хромосомах, а на обычных. Это объясняет, почему шизофрения, СДВГ и болезнь Паркинсона чаще поражают мужчин, а депрессия и Альцгеймер — женщин. Различия в экспрессии генов оказались связаны в первую очередь с половыми гормонами: эстроген и прогестерон «включают» одни гены у женщин, тестостерон — другие у мужчин. Особенно ярко это проявилось в нейронах, которые у людей развиты сильнее, чем у мышей. Удивительно, но даже в тех зонах мозга, где у одного пола больше серого вещества, количество клеток одинаковое — просто сами клетки и их отростки крупнее. А ещё выяснилось, что у женщин многие гены на X-хромосоме «выключаются» не так строго, как считалось раньше, что тоже может влиять на риск нейропсихических заболеваний. В итоге исследование даёт настоящую карту молекулярных причин, почему мужчины и женщины по-разному болеют. Это открывает дорогу к более точной, «полово-чувствительной» медицине — от новых биомаркеров до лекарств, которые будут работать именно с учётом пола пациента. Мозг не просто отличается по форме — он по-разному выражает себя на самом глубоком генетическом уровне. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aeh0064

Теория интегрированной информации, или IIT, одна из самых странных идей в науке о сознании, которую при этом активно впаривают как серьёзную теорию. Она берёт самые фундаментальные свойства нашего опыта, такие как единство и информативность, и превращает их в строгую математическую формулу. По этой теории количество и качество сознания в любой физической системе можно выразить через меру под названием Φ. Чем сильнее система интегрирует информацию так, что целое оказывается больше суммы частей, тем выше это значение. Авторы новой статьи честно разбирают, что в IIT якобы работает хорошо, а что вызывает путаницу и кривотолки. Теория действительно уникальна: она пытается объяснить не просто как работает мозг, а почему вообще возникает субъективный опыт. У неё есть серьёзные теоретические достижения и интересные эмпирические предсказания. Однако многие вещи понимают неправильно. Высокое значение Φ вовсе не означает просто «больше сознания». Авторы предлагают вместо одной цифры использовать целый набор показателей, чтобы описывать состояние сознания многомерно, как сложный вкус, а не просто сладкий или кислый. IIT действительно подразумевает мягкую форму панпсихизма, где пространство и время словно выложены плиткой из субстратов прото-сознания. Но, по мнению авторов, в этом нет ничего проблемного для теории. Главный технический недостаток в том, что мера Φ пока хорошо определена только для идеализированных дискретных систем, как компьютерные модели. На реальных физических объектах, состоящих из непрерывной материи, её до сих пор никто не смог вычислить. Всё, что измеряют в экспериментах, это не точные приближения, а лишь упрощённые заменители-прокси. Наконец, чтобы IIT гармонично вписалась в современную физику, её, скорее всего, придётся полностью переформулировать в терминах непрерывных полей, а не отдельных кирпичиков. В итоге статья звучит как дружелюбный, но честный самоаудит: теория странная, но перспективная, вокруг неё накопилось много недоразумений. Пора их исправить и двигаться дальше, превращая IIT в настоящую физическую теорию сознания. https://arxiv.org/abs/2604.11482

Анализ М/ЭЭГ-сигналы только что получил крутое обновление! Как понять, действительно ли ваш очищенный сигнал стал «чистым»? Новый индекс SENSAI из GEDAI v1.6 отвечает на этот вопрос одним взглядом. На графике каждая эпоха сигнала отображается в 2D-пространстве: • По вертикали — Subspace Similarity Index (SSI): насколько геометрия сигнала совпадает с биофизической моделью мозга (1.0 — идеальное совпадение). • По горизонтали — мощность эпохи в децибелах. До очистки — хаотичное облако точек. После работы GEDAI шум (красные точки) отделяется от полезного сигнала (зелёные точки). Хорошая очистка видна сразу: зелёные точки дружно смещаются ближе к «идеальному горизонту» — линии идеального совпадения с моделью мозга, при этом мощность сигнала сохраняется. Если точность разделения по 2D LDA превышает 95 %, значит, denoising прошёл успешно. https://github.com/neurotuning/GEDAI-master

Анализ М/ЭЭГ-сигналы только что получил крутое обновление! Как понять, действительно ли ваш очищенный сигнал стал «чистым»? Новый индекс SENSAI из GEDAI v1.6 отвечает на этот вопрос одним взглядом. На графике каждая эпоха сигнала отображается в 2D-пространстве: • По вертикали — Subspace Similarity Index (SSI): насколько геометрия сигнала совпадает с биофизической моделью мозга (1.0 — идеальное совпадение). • По горизонтали — мощность эпохи в децибелах. До очистки — хаотичное облако точек. После работы GEDAI шум (красные точки) отделяется от полезного сигнала (зелёные точки). Хорошая очистка видна сразу: зелёные точки дружно смещаются ближе к «идеальному горизонту» — линии идеального совпадения с моделью мозга, при этом мощность сигнала сохраняется. Если точность разделения по 2D LDA превышает 95 %, значит, denoising прошёл успешно. https://github.com/neurotuning/GEDAI-master

В новом исследовании нейроучёные показали, как старые добрые законы гештальта — выпуклость, замкнутость и другие классические приёмы — буквально перестраивают работу зрительной коры мозга. Почему одни кусочки картинки мы мгновенно видим как «объект», а всё остальное превращается в фон? Раньше учёные чаще всего тестировали это на простых примерах: маленькая фигурка на огромном фоне. Но в реальной жизни всё тоньше. Авторы — Анне ван Хам, Даник Жёриссен и Мэттью Селф — впервые напрямую проверили, как эти гештальт-признаки влияют на нейроны в зрительной коре макак и на восприятие у людей. Они сочетали психофизику с электрофизиологией в областях V1 и V4. Результаты оказались красивыми и убедительными: нейроны, особенно в V4, гораздо активнее откликаются на «фигуру», чем на фон. При этом сами фигуры люди воспринимают как более контрастные — даже когда это не имеет никакого отношения к задаче. Сила и скорость этой нейронной модуляции предсказывают, насколько ярче человек увидит фигуру. Эффект усиливается, когда несколько гештальт-признаков работают вместе, и особенно заметен в высшей области V4 — похоже, сюда приходит обратная связь от более «умных» зон мозга. В итоге классические законы гештальта перестали быть просто описательными правилами. https://rdcu.be/fck7m

Согласно дипсику: Представьте себе учёного, который начал свой путь на физтехе, а в итоге оказался в центре самых футуристичных экспериментов на стыке биологии и высоких технологий. Это Михаил Лебедев, профессор МГУ и Сколтеха, чья карьера — готовый сценарий для научно-фантастического блокбастера . Ещё в 1990-х он уехал в США, чтобы освоить методику вживления электродов в мозг бодрствующих обезьян, и в итоге стал ключевым сотрудником в Университете Дьюка . Именно там Лебедев стоял у истоков технологий, которые сегодня принято называть «мозг-компьютер». Его подопытные приматы силой мысли управляли роботизированными руками, чтобы угоститься лакомством, — учёный шутит, что они делали это с большим энтузиазмом, ведь никто не отменял пищевое вознаграждение . Сегодня Михаил Лебедев не гонится за хайпом в стиле Илона Маска, а решает вполне конкретные медицинские задачи. Его главная цель — вернуть подвижность парализованным людям. Как это работает? Он предлагает «обмануть» мозг: специальный интерфейс считывает приказ больного совершить движение, после чего экзоскелет или стимулятор мышц выполняет его за человека. Если регулярно практиковаться, нейронные связи начинают восстанавливаться, и функция может вернуться естественным путём . При этом профессор честно признаёт главную проблему современных чипов: они быстро обрастают клетками и перестают работать. По его мнению, настоящий прорыв случится, когда учёные научатся делать электроды «невидимками» для иммунной системы . Взгляд Лебедева в будущее одновременно смел и прагматичен. Он предсказывает, что лет через десять здоровые люди начнут массово устанавливать нейроимпланты не для лечения, а для расширения возможностей — например, чтобы учить иностранные языки через приложение прямо в кору головного мозга или общаться телепатически . Но, как настоящий учёный, он добавляет ложку дёгтя: человеческий мозг мы понимаем пока лишь на одну десятую процента. Так что работы у нейрофизиологов хватит ещё надолго .

Согласно гроку: Можно так: Михаил Альбертович Лебедев — российский нейрофизиолог и один из ведущих мировых экспертов в области нейроинтерфейсов (brain-machine interfaces). Он окончил МФТИ, защитил PhD в США (Университет Теннесси), долго работал в Duke University, где проводил знаменитые эксперименты на приматах по прямому управлению роботами силой мысли. Сейчас — профессор МГУ (мехмат), главный научный сотрудник в Институте эволюционной физиологии и биохимии им. Сеченова РАН, ранее работал в Сколтехе и ВШЭ. Автор более 100 научных работ, индекс Хирша около 57, цитирований — свыше 17 тысяч. Основные интересы: двунаправленные интерфейсы мозг-компьютер, нейропротезирование, нейрореабилитация и понимание работы мозга приматов. Он активно популяризирует науку через лекции и Telegram-канал.

Слепой скоро прозреет https://t.me/neural_cell/335