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神经科学研究中的系统科学方法

来源:核心期刊论文发表咨询网 所属分类:医学论文 点击:次 时间:2021-06-18 08:23

  人类之所以能够认识和改造自然‚成为“万物之灵”‚在于人体有由神经细胞组成的能产生思维和控制人体行为的人脑‚它是目前所知自然界中最复杂、最精巧的物质结构。揭示脑的奥秘是人类面临的最大挑战之一。顺应自然科学本身发展的必然趋势和人类社会继续发展和生存的需要‚作为一门统一的综合性学科———神经科学‚产生于本世纪的50与60年代之交。美国神经科学会将其定义为研究目的在于了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞之间的变化过程‚以及这些过程在中枢功能控制系统内的综合作用[1];它具有“多学科、多层次”综合研究的特点。“脑的十年”已到了第七年‚脑的研究已取得了许多丰硕成果‚但是它神秘的面纱仍未完全揭开;耗费了大量人力、物力、财力后‚我们对能否在近期内取得突破性进展仍然充满了疑问。反思在以往的研究工作中‚如果我们高举辩证唯物主义自然观的旗帜‚可以避免重蹈许多研究过程中的误区。

神经科学研究中的系统科学方法

  一、神经科学研究中的整体性原则

  神经科学研究的对象是作为一个整体的神经系统‚它对外来刺激任何一个最简单的反应‚都可分解为神经通路和系统水平的活动‚脑内局部回路水平的活动‚单个神经元水平的活动和分子水平的活动。我们希望了解‚由基本的细胞和分子水平事件作为基础的局部神经回路‚如何能够组装成为巨大的神经网络和复杂的功能系统‚也就是希望从产品中推测为设计原理。[1]这种还原性思维方法‚与脑是一个典型的混沌体具有非线性特点不相适应‚决定了它的局限性。

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  整体性原则是把对象看成是由各组成部分合乎目的地构成的有机整体‚并从部分之间的相互联系、相互制约中研究系统的结构、功能及其发展规律。贝塔朗非提出非加和性原则‚即整体大于各部分之和‚整体的结构与功能不是各部分的简单相加‚越是复杂的物体‚各个部分之间的联系、结合和作用的方式越来越多种多样‚由此表现出来的整体功能越复杂‚非加和性原则越明显。20世纪上半叶‚美国神经心理学家拉什利以整体论的观点对传统的“定位论”提出了大胆的质疑。他指出大脑为一高度整合的器官‚它在各种智力活动中均作为整体而发挥功能‚机能缺失的程度不能简单地归结于与之有关的大脑部位或部位的大小‚并强调整合的机制存在于神经系统各部分之间的联系之中‚而非存在于结构分化的各种细节之中。[2]

  人脑毕竟不是受体基因、离子通道、骨架蛋白的机械堆集‚而是生物界千百万年进化过程发展而来的一台精美机器。通过仿生模拟‚初步发现与计算机的二进制和串行演算不同‚神经系统的活动采用了并行信息处理模式和许多非线性的反应模式‚它的高级整合功能如动机、情绪、学习与记忆、语言与思维的活动不仅复杂而且与人类的社会性行为关系十分密切‚这正是神经科学想要探索的终极目标之一。

  二、非线性动力学在神经科学中的应用

  人脑神经细胞数量大约为1012个‚可以分为1‚000—100‚000个类型。脑的复杂性不在于或不全在于其构筑及分子水平变化的复杂性‚而在于1011个神经突触的巧妙联系‚形成了复杂的分形结构‚发挥着无以伦比的复杂功能。因此‚神经系统是一个典型的由大量非线性元件通过广泛联结而成的多级系统‚正是由于各级层次上子系统的非线性‚使得其上一层次具有下一层次子系统所没有的一些“突生性质”(emergentproperty);这些非线性特点不仅表现为S形曲线式的静态非线性‚而且还表现为形形式式的动态非线性‚从而造成神经系统的功能表现出极大的复杂性。近年来‚神经系统中的非线性动力学问题受到了广泛的重视。1989年美国国家精神卫生顾问委员会向国会递交的关于精神病临床和基础神经科学研究进展机会的报告所列举的当前应加强研究的十个突破之中‚有一个就是“脑回路的计算机建模及脑机制非线性动力学理论的试验。”在这一报告中列举的在未来十年中要回答的50个重要问题中就有一个是“应用非线性动力学理论‚对脑功能和人的行为能得出什么新的见解”。[3]

  60年代以来出现的混沌(chaos)学说是研究非线性动力系统的重大理论进展‚它开拓了人们的视野‚创立了一个全新的科学领域。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念‚协同学创始人哈肯认为它是“产生于确定性方程的随机性”‚我国郝伯林也提出“混沌是确定论系统的内在随机性”。混沌的研究方法和进展已成为非线性科学中最重要的成就之一‚它使关于复杂系统的理论开始建立在“有限性”的基础上‚研究无序中的有序。Aihara不仅观察到了单个神经元中的混沌行为‚而且提出了一种神经元的简化现实性模型‚这种模型只考虑生物神经元的主要外特性‚而不考虑其下一层次的离子通道性质‚但它仍能定性地再现生物神经元的混沌行为。Aihara把由这样的神经元构成的网络称为混沌神经网络‚它可以实现动态联想记忆‚联想过程并不趋向于某个固定点吸引子‚而是逼近某个极限环。[4]Freeman在长期的生物学实验工作的基础上建立了嗅觉神经系统的网络模型‚实验和仿真都表明混沌性质可能在嗅觉感知中起着关键作用。[5]同样‚生物神经网络中的同步振荡问题实质上是一个非线性振子之间的耦合和相位锁定问题‚它对理解感知觉有重要意义。自1929年Berger发现脑电以来‚人们相信脑电图(EEG)中所反映出来的复杂性与人脑活动的复杂性是一致的。这种复杂性表现为波形的不规整和极难确定神经元水平上的发生机制‚它具有混沌吸引子的复杂系统。利用“对初始条件的敏感依赖”和分形中的自相似性‚利用状态空间方法构筑和分析这一非线性动力系统‚分析如奇异吸引子等有关的理论‚为探讨脑功能活动过程开辟了一新的途径‚并且有望成为探索大脑的高级功能的手段之一。——论文作者:王凡导师陈长才

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