Как видим, изучение первого из недавно открытых специфических для мозга белков стимулировало исследования механизма обучения и поведения животных, а третья функция глии поднимает эту "второстепенную субстанцию" до уровня нейронов.
Н. Н. Демин,
доктор биологических наук, профессор
Химизм сна
Прошло уже более 20 лет со времени открытий, заставивших пересмотреть все прежние представления о нашем сне. Было установлено, что сон - это не торможение, а весьма активный процесс, связанный с возбуждением определенных структур мозга. В особенности "быстрый", или, как часто его называют, парадоксальный, сон с быстрыми движениями глаз и электрической активностью мозга, не отличающейся от активности в бодрствовании. После того как эти открытия были сделаны, началось бурное изучение развития механизмов сна. Сейчас исследование этой проблемы разделилось на два основных направления: изучение биохимических механизмов развития сна и выявление тех изменений в нервной системе, которые вынуждают нас спать. В первом направлении уже сделано много глубоких и очень интересных работ. Прежде всего - это результаты блестящих исследований французского ученого Мишеля Жувэ.
Смена различных фаз сна (а также переход от бодрствования ко сну) сопровождается сменой активности нервных клеток - нейронов - в стволе мозга. Передача нервных импульсов осуществляется через синапсы - места соединений между клетками и их отростками - с помощью химических передатчиков - медиаторов. В зависимости от того, какой медиатор выделяется в синаптическую щель, называют данные структуры холинергическими (медиатор - ацетилхолин), серотонинергическими (медиатор - серотонин) и т. д.
Тела нейронов, в которых есть серотонин, находятся в ядрах шва каудального ("кау-да" - хвост по-латыни) отдела мозгового ствола, и от них идут восходящие (к переднему отделу, коре) и нисходящие (в спинной мозг) длинные отростки нервных клеток - аксоны.
Если бодрствование поддерживается норад-реналин- и дофаминергическими нейронами, то переход от бодрствования в фазу медленного сна ["Медленным сном" эта фаза сна названа потому, что во время ее глубокой стадии на электроэнцефалограмме наблюдаются медленные дельта-волны (ритмы электрической активности мозга принято обозначать буквами греческого алфавита).] (с этой фазы всегда начинается сон) - серотонинергическими. Переход от медленного к быстрому сну еще до конца не расшифрован, однако и тут уже есть довольно обоснованная гипотеза. По образному сравнению М. Жувэ, как у хорошего кассира сейф открывается тремя ключами, так быстрый сон, очевидно, зависит от возбуждения трех структур, содержащих ацетилхолин, серотонин и норадреналин. Таким образом, картина нашего сна постепенно начинает проясняться. Становятся понятны механизмы возникновения трех состояний, в которых мы живем: бодрствования, медленного и быстрого сна.
Быстрые движения глаз в быстром (парадоксальном) сне, вероятно, связаны с возбуждением холинергических нейронов. Эта же система, возможно, вызывает и падение тонуса всех скелетных мышц при быстром сне единственном естественном периоде полного расслабления в нашей жизни.
Однако, если сон - активное рабочее состояние, неясно, для чего он нужен. Неясно также, почему эта удивительная работа приносит ощущение обновления и отдыха.
Еще в начале нашего столетия было предложено несколько теорий, объясняющих необходимость сна. Французские ученые Лежандр и Пьерон опубликовали работу, где говорилось о том, что при сне после длительной бессонницы в сыворотке крови, тканях мозга и спинномозговой жидкости собак накапливаются вещества, способные вызывать сон у бодрствующих животных.
Много лет спустя, уже в наше время, американский биохимик Паппенхаймер и швейцарский Моннье сумели доказать, что в мозгу у спящих животных накапливается вещество, способное вызывать медленный сон у бодрствующих. Моннье выделил это вещество в чистом виде из крови кроликов. Паппенхаймер обнаружил в спинномозговой жидкости коз, спавших после длительного лишения сна, фактор-S, вызывающий сон. Вещество, выделенное Моннье, оказалось пептидом, производным девяти аминокислот. Пептид (Моннье назвал его дельта-фактором) удалось синтезировать искусственно. Так было получено естественное снотворное, одинаковое для всех спящих млекопитающих, независимо от того, к какому виду они принадлежат, в том числе и для человека.
Дельта-фактор появляется при сне. Но почему появляется сон? Вызывает ли его это вещество, или появление дельта-фактора - следствие наступления сна? Какие биохимические изменения происходят во сне в клетках мозга? И если происходят, то во время каких фаз: в быстром или в медленном сне (или и в том и в другом)? Для того чтобы получить ответы на эти вопросы, необходимо было продолжать исследования.
Объектом исследований в нашей лаборатории были крысы. Сон у крыс короткий, от 15 до 30 минут, но в общей сложности они спят довольно много. После максимального по продолжительности сна мозг крысы исследовался биохимически.
В стволе мозга наряду с другими есть два скопления нейронов, два ядра - супраоптиче-ское и красное. Исследовали нейроны и гли-альные клетки этих ядер. При стрессовых состояниях из супраоптического ядра выделяются белки гормоны, поступающие в общий кровоток организма. Эти вещества оказывают влияние на активность гипофиза и всей эндокринной системы. Красное ядро тоже обладает высокой интенсивностью белкового обмена, но несет другие функции. Оно не имеет отношения ни к стрессовым состояниям, ни ко сну, а связано со спинным мозгом, мозжечком и корой головного мозга.
Было установлено, что у крыс в естественном сне идет накопление гистоноподобных белков и рибонуклеиновых кислот в клетках глии супраоптического ядра, причем за 10 - 20 минут сна их накапливается на 20 30 процентов больше по сравнению с бодрствованием. В нейронах этого ядра при сне накапливаются рибонуклеиновые кислоты. В то же время в нейронах красного ядра содержание белков несколько снижается.
При лишении крыс быстрого сна результаты получились неожиданные и очень интересные. В то время, когда наступает фаза быстрого сна, падает тонус скелетных мышц. Расслабление начинается с мышц шеи и затем охватывает все мышцы тела. Если крысу посадить на небольшую (5x5 см) площадку, выступающую над водой на 3 - 4 сантиметра, то животное окунет мордочку в воду или даже свалится в нее, как только перейдет в фазу быстрого сна. Очутившись на площадке снова, крыса через некоторое время опять уснет. Сон всегда начинается с медленного сна. Через некоторое время наступит быстрый сон, и все повторится сначала.
Лишение крыс быстрого сна привело к резкому падению уровня белков и в нейронах, и в глиальных клетках мозга. В нейронах оно вызывало количественно даже более резкие изменения, чем лишение обеих фаз сна. Если эксперимент с лишением быстрого сна продолжался более суток, содержание белка в клетках мозга несколько повышалось, затем стабилизировалось, но не достигало исходного уровня. Он восстанавливался лишь тогда, когда животному давали спать в быстром сне.
Аналогичные результаты были получены, когда исследовались другие отделы мозга.
Теменная область коры больших полушарий суммирует сигналы, поступающие в мозг, и образует часть регуляторной системы, определяющей целостное поведение животного. Деятельность этих областей коры отображает общий уровень активности всего головного мозга. В Институте нейрокибернетики Ростовского университета для исследования белкового обмена был использован электрофизиолого-цитохимичеокий метод. По записи электрической активности мозга можно было точно установить, в какой фазе сна находится животное, и с помощью специального устройства, вживленного в мозг, быстро взять на анализ кусочек ткани. (Животное при этом не ощущало боли и не просыпалось.) Метод обеспечивал быструю фиксацию ткани, ее хорошую сохранность и проводился в условиях свободного поведения животного. Анализ подтвердил результаты предшествовавших опытов - при Лишении быстрого сна резко снижалось содержание белка в клетках мозга.
Значение белков в клетках мозга многообразно и определяется уникальными свойствами каждой из 20 аминокислот, входящих в состав белковой молекулы. Широкие функциональные возможности белковых молекул зависят от способности к изменению их конфигурации в ответ на воздействие. Эти изменения обратимы, то есть после того, как воздействия закончатся, молекула белка возвращается в первоначальное состояние. Белки и вся синтезирующая их система играют первостепенную роль в процессах возбуждения, торможения, запоминания и других сторонах многообразной функции нервной системы. Между функциональной сложностью отделов нервной системы и содержанием в них белков имеется определенная зависимость: выше содержание белков в больших полушариях головного мозга, меньше в его подкорковых областях и еще меньше - в спинном мозге. При лишении фаз быстрого сна больше страдали нейроны мозга. Для глиаль-ных клеток оказался более необходимым медленный сон.
Получены и другие интересные результаты изучения биохимии медленного сна. Так, только при медленном сне у людей происходит значительное поступление из гипоталамуса в кровь гормона роста. Эта закономерность не изменяется ни при каких нарушениях смены циклов сна в течение суток. Выход гормона роста в общий кровоток организма говорит об усилении биосинтеза белков в периферических тканях организма. Таким образом, фаза медленного сна нужна для восстановления органов тела, а быстрый сон - для восстановления работоспособности мозга.
Чем выше организовано животное, чем лучше развита его нервная система, тем больше оно нуждается в быстром сне. Рыбы вообще не спят. У них - две формы отдыха: обездвижен-ность с потерей или сохранением мышечного тонуса. У амфибий также нет сна. Его заменяет обездвиженность с сохранением тонуса мышц. У рептилий (пресмыкающихся) можно наблюдать нечто похожее на медленный сон, у крокодилов - наиболее высокоразвитых среди них намечается что-то вроде небольших периодов фаз быстрого сна. У птиц уже хорошо выражен и медленный и быстрый сон (последний, правда, занимает лишь один процент сна) и наблюдается еще одно состояние во сне, которое есть у более примитивных животных - каталепсия (оцепенение). Если у крыс в быстром сне идет накопление белков и рибонуклеиновых кислот в нейронах и глии супра-оптического ядра, то у кур при каталепсии этого нет, содержание белка в клетках мозга у них даже падает. Обездвиженность животных - это отдых пассивный в биохимическом отношении. А быстрый сон - это активный процесс обмена веществ в клетках мозга.
В свое время известный советский биохимик А. В. Палладии указывал, что состояние сна не подразумевает бездеятельности головного мозга и что его активность при этом может и не ослабляться, а направляться на восстановление его функциональной работоспособности. При сне включается механизм повышения обмена глюкозы и других богатых энергией веществ. Причем уровень их использования не менее высокий, чем в бодрствовании.
При длительном полном лишении сна снижается активность окислительных процессов и падает синтез АТФ (аденозинтрифосфорной кислоты), необходимый для обеспечения энергией всех реакций, проходящих в клетках. При лишении быстрого сна содержание свободного гликогена снижается. Более чем на 50 процентов повышается содержание аммиака. Возможно, аммиак является одним из факторов, вызывающих утомление мозга. Нарушения сна могут приводить к заметным сдвигам обмена аминокислот - к торможению биосинтеза белков. При приеме снотворных (так называемых барбитуратов) естественный ритм сна нарушается. Эти снотворные снимают фазы быстрого сна со всеми вытекающими отсюда последствиями, всей суммой нарушений биохимических реакций в клетках мозга.
Попробуем подвести итог сказанному выше. Возможно, в нейрохимическом отношении сон нужен прежде всего для своеобразного ремонта именно белковых структур в клетках нервной ткани, для перестройки тех белковых молекул, которые повреждаются при функциональной активности в течение длительного бодрствования. Это прежде всего нерастворимые структурные белки синаптических мембран нейронов. Структурные белки изменяются, и затрудняется проводимость через синапсы, возникает утомление. При сне они восстанавливаются, и утомление исчезает. Это ответ на вопрос (правда, пока еще неполный и неокончательный): для чего нужен сон?
В. В. Меншуткин,
доктор биологических наук
Математика подтверждает эволюцию
Издавна люди разделили изучение природы на отдельные области знания различные науки. В каждой из наук есть, в свою очередь, почти бесчисленные подразделения на узкие отрасли. И это необходимо, так как при современном объеме информации один не может познать все. Природа же не знает такого разделения - в ней все взаимосвязано. И пока человек не осознает этой связи между различными явлениями природы, он не сможет ею разумно управлять.
Ныне биология стала объединяться с другими науками, казалось бы от нее далекими, - физикой, астрономией, математикой. И это тоже необходимо, чтобы осмыслить закономерности природы.
Тем исследователям, которым посчастливилось одновременно и в достаточной мере знать и математику, и биологию, удалось создать так называемые математические модели биологических процессов. Математические модели оказались одним из интереснейших и увлекательнейших методов познания закономерностей живой природы и обобщения знаний.
Одним из первых математическую модель создал в 1910 г. англичанин Росс. Она отражала динамику зараженности малярийным плазмодием. Позже, в 1918 г., наш соотечественник Ф. И. Баранов создал математическую модель, в которой использовались простейшие дифференциальные уравнения. Модель Ф. И. Баранова описывала динамику численности рыб. Постепенно модели усложнялись и совершенствовались, становились настолько громоздкими, что исследовать их практически было невозможно до тех пор, пока в 1964 г. почти одновременно канадские ученые Лар-кин, Хоустон и мы для решения моделей применили цифровую электронно-вычислительную машину.
При создании математической модели перед исследователем встает ряд сложных проблем: выбор математического аппарата, языка для описания свойств исследуемого объекта, который должен быть в одинаковой степени понятен и для математика и для электронно-вычислительной машины. Любой биологический объект все время изменяет свое состояние. "Единственная постоянная вещь в мире - постоянные изменения", - говорил А. Эйнштейн. И это изменение (динамика) тоже должно найти отражение в математической модели. Исследователь создает несколько вариантов модели, выбирает наилучший, и дальнейшая "жизнь" модели продолжается на электронно-вычислительной машине.
Делать все науки "точными" - вот в чем громадная революционная роль вычислительных машин в истории науки. Математическое моделирование на ЭВМ позволяет количественно изучать сложные системы, а именно сложность объекта и отличает биологию от классической механики.
У нас созданы математические модели, помогающие исследователям изучать жизнь и находить способы для управления различными ее процессами.
Мы привыкли к мысли о материальности окружающего нас мира, в том числе и биологической его части. Но современная наука, в частности кибернетика, утверждает нечто большее - мир не только материален, но и поддается количественному описанию. Перефразируя известное изречение И. М. Сеченова, можно сказать, что все - начиная от блеска далеких звезд, шума океанского прибоя и полета пчелы до первого крика ребенка, вдохновенного танца балерины и творческой мечты ученого - может быть описано количественно, то есть на языке математики. Конечно, от этого "может быть описано" до простого "описано" путь долгий и трудный, но ученому нужна уверенность в том, что, как нет непознаваемых вещей, а есть только еще непознанные, так нет вещей, математических моделей которых принципиально нельзя сделать. "Знать - значит уметь моделировать!" - так сказал И. А. Полетаев на одной из конференций по философским вопросам моделирования.
Математические модели в точных науках - физике, астрономии существуют чуть ли не со времен древних греков и ни в каких ЭВМ для своей реализации не нуждались. А вот для биологии, экономики, социологии необходимы ЭВМ.
В биологии, даже если речь идет о жизни отдельного организма, имеются сотни разных зависимостей.
Предположим, растет какая-то рыбешка в захудалом озерке. Зависит этот рост не только от того, какое время она прожила, вылупившись из икринки, но и от того, какая была температура воды, сколько и какого было корма, много ли было других рыб в озере, каковы были родители этой рыбы и от многого, многого другого. "Много причин - много следствий" - вот чем отличаются неточные науки от точных. "Проклятие многомерности" - так говорят математики.
Однажды потребовалось решить вопрос о судьбе озера - не вымышленного, а существовавшего в действительности, - населенного рыбами, насекомыми, водорослями. Все живое в этом озере связано друг с другом своими особыми связями. Нужно было создать модель этой сложной системы. В такой модели объединяется и обобщается труд многих исследователей - ботаников, ихтиологов, гидрологов, гидрофизиков, зоологов беспозвоночных, энтомологов и т. д. - в общем всех, кто это озеро изучал. На его берегах жили и вели свои наблюдения ученые многих специальностей. Одной из задач, стоявших перед ними, было сделать верный вывод об эксплуатации озера.
Как рациональнее его использовать? Для ловли и разведения рыбы, для создания на его берегах турбазы или для снабжения какого-нибудь поселка?
Объективно и независимо ответ должна была дать ЭВМ, после того как была создана математическая модель этого озера, отражающая в динамике все его особенности, суммирующая наблюдения разных специалистов. Взвесив все "за" и "против", ЭВМ пришла к несколько неожиданному выводу: не трогать озеро, оставить его таким, какое оно есть...
Как-то заметили, что в небольшом водоеме по неизвестным причинам в огромном количестве гибнут мальки. Предположили, что их гибель происходит в результате одной из трех причин: нехватки корма, гибели от паразитов, гибели в результате того, что ими питаются взрослые особи того же вида (в рыбных сообществах известна эта крайняя степень непонимания между "отцами" и "детьми"). Три вероятные причины гибели мальков были выражены математически - была построена математическая модель. ЭВМ, проанализировав все три возможных варианта, ответила, что мальки гибнут от голода.
Так как модель отражала различные сроки развития мальков, то ЭВМ еще показала приблизительно и время, в которое произошла их гибель. Это был вполне конкретный случай, когда модель помогла человеку вмешаться в процесс, происходивший в природе, и подсказала, как и когда можно предотвратить гибель мальков. Наблюдения, проведенные в этом озере, подтвердили верность решения ЭВМ.
Как проверить модель? Действительно ли она соответствует тому, что есть в природе?
Прежде чем начать пользоваться моделью, исследователь устраивает ей жесточайший экзамен. Какое-то хорошо изученное поведение объекта тщательно "скрывают" от модели (то есть просто не используют данных об этом явлении при ее построении), а потом ставят модель в те условия, при которых исследователь уже знает, как вел себя оригинал. Модель считается верной тогда, когда величины, выбранные в качестве контрольных и не использованные при ее построении, удовлетворительно совпадут в модели и в оригинале.
Математическая модель биологического процесса должна "жить" - отражать свойства живого к самовоспроизведению, приспособляемости к изменениям окружающей среды, к эволюции, иначе это не будет модель живого - ведь, согласно классическому определению, она должна отражать существенные черты оригинала. И она действительно "живет", только в модели нервной клетки, например, тысячные доли секунды оборачиваются минутами, а в модели эволюции животных годы - секундами.
Однажды создавалась математическая модель, которая должна была отразить зависимость жизни колюшки от количества корма и других факторов в озере Дальнем на Камчатке. "Ожив" на ЭВМ, эта модель дала удивительный результат - получалось, что колюшка, размножаясь, буквально до отказа набьет все озеро. Этот результат не соответствовал действительности. Пришлось изменить в модели один из коэффициентов - повысить смертность рыбы. После этого все пришло в норму. Оказалось, что и на самом деле в озере Дальнем существует причина, повышающая смертность колюшки и не учтенная нами в первоначальном варианте модели, - кишечный паразит. В естественных условиях этот вредный фактор для отдельных рыб служит на пользу всей популяции - благодаря ему происходит регуляция размножения.