Neurowissenschaften – Fernstudium. Junge Wissenschaftler: Der Neurowissenschaftler Anatoly Buchin über Tintenfische, Gehirnmodellierung und die täglichen Vorteile der Neurowissenschaften. Wo studieren sie, um Neurowissenschaftler zu werden?

Ökologie des Bewusstseins: Leben. Es ist absolut erwiesen, dass unser Gehirn ein äußerst plastisches Ding ist und dass individuelles Training es ernsthaft beeinflusst – und zwar in viel größerem Maße als angeborene Veranlagungen.

Im Vergleich zu den Jungen anderer Tiere können wir sagen, dass ein Mensch mit einem unterentwickelten Gehirn geboren wird: Seine Masse beträgt bei einem Neugeborenen nur 30 % der Masse des erwachsenen Gehirns. Evolutionsbiologen gehen davon aus, dass wir zu früh geboren werden müssen, damit sich unser Gehirn durch Interaktion mit der Umwelt entwickeln kann. Wissenschaftsjournalistin Asya Kazantseva im Vortrag „Warum sollte das Gehirn lernen?“ im Rahmen des Programms „Kunstpädagogik 17/18“ sprach sie

Über den Lernprozess aus Sicht der Neurobiologie

und erklärt, wie sich das Gehirn unter dem Einfluss von Erfahrungen verändert und wie Schlaf und Faulheit beim Lernen nützlich sind.

Wer untersucht das Phänomen des Lernens?

Die Frage, warum das Gehirn lernen muss, wird von mindestens zwei wichtigen Wissenschaften beantwortet – der Neurobiologie und der experimentellen Psychologie. Die Neurobiologie, die das Nervensystem und die Vorgänge im Gehirn auf der Ebene der Neuronen zum Zeitpunkt des Lernens untersucht, arbeitet meist nicht mit Menschen, sondern mit Ratten, Schnecken und Würmern. Experimentelle Psychologen versuchen zu verstehen, welche Dinge die Lernfähigkeit eines Menschen beeinflussen: Sie geben ihm beispielsweise eine wichtige Aufgabe, die sein Gedächtnis oder seine Lernfähigkeit testet, und schauen, wie er damit zurechtkommt. Diese Wissenschaften haben sich in den letzten Jahren intensiv weiterentwickelt.

Wenn wir das Lernen aus der Sicht der experimentellen Psychologie betrachten, ist es nützlich, sich daran zu erinnern, dass diese Wissenschaft der Erbe des Behaviorismus ist und die Behavioristen glaubten, das Gehirn sei eine Black Box, und sie waren grundsätzlich nicht daran interessiert, was darin passiert . Sie nahmen das Gehirn als ein System wahr, das durch Reize beeinflusst werden kann, woraufhin in ihm eine Art Magie geschieht und es auf bestimmte Weise auf diese Reize reagiert. Behavioristen interessierten sich dafür, wie diese Reaktion aussehen könnte und was sie beeinflussen könnte. Das haben sie geglaubtLernen ist eine Verhaltensänderung als Ergebnis der Beherrschung neuer Informationen

Diese Definition wird in der Kognitionswissenschaft immer noch häufig verwendet. Nehmen wir an, wenn einem Schüler Kant zum Vorlesen gegeben wurde und er sich daran erinnerte, dass es „einen Sternenhimmel über seinem Kopf und ein moralisches Gesetz in mir“ gab, er dies in der Prüfung zum Ausdruck brachte und ein „A“ erhielt, dann hat Lernen stattgefunden .

Die gleiche Definition gilt hingegen für das Verhalten des Seehasen (Aplysia). Neurowissenschaftler führen häufig Experimente mit dieser Molluske durch. Wenn man einer Aplysia einen Schlag in den Schwanz versetzt, beginnt sie, sich vor der sie umgebenden Realität zu fürchten und zieht als Reaktion auf schwache Reize, vor denen sie vorher keine Angst hatte, ihre Kiemen zurück. Dadurch erfährt sie auch eine Verhaltens- und Lernveränderung. Diese Definition kann auf noch einfachere biologische Systeme angewendet werden. Stellen wir uns ein System aus zwei Neuronen vor, die durch einen Kontakt verbunden sind. Wenn wir ihm zwei schwache Stromimpulse zuführen, ändert sich vorübergehend seine Leitfähigkeit und es wird für ein Neuron einfacher, Signale an ein anderes zu senden. Dies ist auch Lernen auf der Ebene dieses kleinen biologischen Systems. So können wir aus dem Lernen, das wir in der äußeren Realität beobachten, eine Brücke zu dem schlagen, was im Gehirn geschieht. Es enthält Neuronen, deren Veränderungen unsere Reaktion auf die Umwelt beeinflussen, d. h. das erfolgte Lernen.

Wie das Gehirn funktioniert

Aber um über das Gehirn zu sprechen, muss man ein grundlegendes Verständnis davon haben, wie es funktioniert. Schließlich hat jeder von uns diese anderthalb Kilogramm Nervengewebe im Kopf. Das Gehirn besteht aus 86 Milliarden Nervenzellen oder Neuronen. Ein typisches Neuron hat einen Zellkörper mit vielen Fortsätzen. Einige der Prozesse sind Dendriten, die Informationen sammeln und an das Neuron weiterleiten. Und ein langer Fortsatz, das Axon, überträgt es an die nächsten Zellen. Die Übertragung von Informationen innerhalb einer Nervenzelle bedeutet einen elektrischen Impuls, der sich wie durch einen Draht entlang des Prozesses bewegt. Ein Neuron kommuniziert mit einem anderen über einen Kontaktpunkt, der „Synapse“ genannt wird. Das Signal wird über Chemikalien übertragen. Der elektrische Impuls führt zur Freisetzung von Neurotransmittermolekülen: Serotonin, Dopamin, Endorphine. Sie dringen durch den synaptischen Spalt ein, beeinflussen die Rezeptoren des nächsten Neurons und es ändert seinen Funktionszustand – zum Beispiel öffnen sich Kanäle auf seiner Membran, durch die Ionen von Natrium, Chlor, Kalzium, Kalium usw. zu passieren beginnen. Dies führt Daraufhin entsteht wiederum eine Potentialdifferenz und das elektrische Signal geht weiter, zur nächsten Zelle.

Wenn aber eine Zelle ein Signal an eine andere Zelle sendet, reicht dies meist nicht für spürbare Verhaltensänderungen aus, da ein Signal aufgrund einiger Störungen im System auch zufällig auftreten kann. Um Informationen auszutauschen, übermitteln Zellen einander viele Signale. Der wichtigste Kodierungsparameter im Gehirn ist die Frequenz der Impulse: Wenn eine Zelle einer anderen Zelle etwas übermitteln möchte, beginnt sie, Hunderte von Signalen pro Sekunde zu senden. Übrigens erzeugten frühe Forschungsmechanismen aus den 1960er und 70er Jahren ein Audiosignal. Eine Elektrode wurde in das Gehirn eines Versuchstiers implantiert, und anhand der Geschwindigkeit des Maschinengewehrgeräuschs, das im Labor zu hören war, konnte man erkennen, wie aktiv das Neuron war.

Das Pulsfrequenz-Kodierungssystem arbeitet auf verschiedenen Ebenen der Informationsübertragung – sogar auf der Ebene einfacher visueller Signale. Auf unserer Netzhaut haben wir Zapfen, die auf unterschiedliche Wellenlängen reagieren: kurz (im Schulbuch heißen sie blau), mittel (grün) und lang (rot). Wenn Licht einer bestimmten Wellenlänge in die Netzhaut eindringt, werden verschiedene Zapfen unterschiedlich stark angeregt. Und wenn die Welle lang ist, beginnt der rote Kegel, intensiv ein Signal an das Gehirn zu senden, damit Sie verstehen, dass die Farbe rot ist. Allerdings ist hier nicht alles so einfach: Das Empfindlichkeitsspektrum der Zapfen überschneidet sich, und auch der Grüne tut so, als hätte er so etwas gesehen. Dann analysiert das Gehirn dies selbstständig.

Wie das Gehirn Entscheidungen trifft

Prinzipien, die denen der modernen mechanischen Forschung und Tierversuchen mit implantierten Elektroden ähneln, können auf viel komplexere Verhaltenshandlungen angewendet werden. Im Gehirn gibt es beispielsweise ein sogenanntes Lustzentrum – den Nucleus accumbens. Je aktiver dieser Bereich ist, desto mehr gefällt dem Probanden, was er sieht, und desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass er es kaufen oder beispielsweise essen möchte. Experimente mit einem Tomographen zeigen, dass sich anhand einer bestimmten Aktivität des Nucleus accumbens bereits vor der Entscheidung, beispielsweise für den Kauf einer Bluse, sagen lässt, ob er diese kaufen wird oder nicht. Wie der hervorragende Neurowissenschaftler Wassili Kljutscharjow sagt: Wir tun alles, um unsere Neuronen im Nucleus accumbens zu erfreuen.

Die Schwierigkeit besteht darin, dass es in unserem Gehirn keine einheitliche Beurteilung gibt; jede Abteilung kann ihre eigene Meinung darüber haben, was passiert. Die Geschichte ähnlich den Zapfensporen in der Netzhaut wiederholt sich bei komplexeren Dingen. Nehmen wir an, Sie haben eine Bluse gesehen, sie hat Ihnen gefallen und Ihr Nucleus accumbens sendet Signale aus. Andererseits kostet diese Bluse 9.000 Rubel, und das Gehalt ist noch eine Woche entfernt – und dann beginnt Ihre Amygdala oder Amygdala (das Zentrum, das hauptsächlich mit negativen Emotionen verbunden ist) ihre elektrischen Impulse auszusenden: „Hören Sie, das gibt es.“ nicht genug Geld übrig. Wenn wir diese Bluse jetzt kaufen, bekommen wir Probleme.“ Der frontale Kortex trifft eine Entscheidung, je nachdem, wer lauter schreit – der Nucleus accumbens oder die Amygdala. Und hier ist es auch wichtig, dass wir im Nachhinein jedes Mal analysieren können, zu welchen Konsequenzen diese Entscheidung geführt hat. Tatsache ist, dass der frontale Kortex mit der Amygdala, dem Nucleus accumbens und den Teilen des Gehirns kommuniziert, die mit dem Gedächtnis verbunden sind: Sie teilen ihm mit, was passiert ist, nachdem wir das letzte Mal eine solche Entscheidung getroffen haben. Abhängig davon achtet der frontale Kortex möglicherweise mehr auf das, was ihm die Amygdala und der Nucleus accumbens sagen. So kann sich das Gehirn unter dem Einfluss von Erfahrungen verändern.

Warum werden wir mit kleinen Gehirnen geboren?

Alle menschlichen Kinder werden unterentwickelt geboren, im Vergleich zu den Jungen anderer Arten buchstäblich zu früh. Kein Tier hat eine so lange Kindheit wie der Mensch, und es gibt keine Nachkommen, die mit einem so kleinen Gehirn im Verhältnis zur Masse des erwachsenen Gehirns geboren werden: Bei einem menschlichen Neugeborenen sind es nur 30 %.

Alle Forscher sind sich einig, dass wir aufgrund der beeindruckenden Größe ihres Gehirns gezwungen sind, unreife Menschen zur Welt zu bringen. Die klassische Erklärung ist das geburtshilfliche Dilemma, also die Geschichte vom Konflikt zwischen aufrechter Körperhaltung und einem großen Kopf. Um ein Baby mit einem so großen Kopf und einem so großen Gehirn zur Welt zu bringen, braucht man breite Hüften, aber es ist unmöglich, sie auf unbestimmte Zeit zu weiten, da dies das Gehen behindert. Laut der Anthropologin Holly Dunsworth würde es ausreichen, um reifere Kinder zur Welt zu bringen, die Breite des Geburtskanals nur um drei Zentimeter zu vergrößern, doch die Evolution hat die Ausdehnung der Hüften dennoch irgendwann gestoppt. Evolutionsbiologen haben vorgeschlagen, dass wir möglicherweise zu früh geboren werden sollten, damit sich unser Gehirn in Interaktion mit der äußeren Umgebung entwickeln kann, da die Gebärmutter insgesamt recht spärlich an Reizen ist.

Es gibt eine berühmte Studie von Blackmore und Cooper. In den 70er Jahren führten sie Experimente mit Kätzchen durch: Sie hielten sie die meiste Zeit im Dunkeln und steckten sie fünf Stunden am Tag in einen beleuchteten Zylinder, wo sie ein ungewöhnliches Bild der Welt erhielten. Eine Gruppe Kätzchen sah mehrere Monate lang nur horizontale Streifen, während eine andere Gruppe nur vertikale Streifen sah. Dadurch hatten die Kätzchen große Probleme mit der Wahrnehmung der Realität. Einige prallten gegen Stuhlbeine, weil sie vertikale Linien nicht sahen, andere ignorierten horizontale auf die gleiche Weise – sie verstanden beispielsweise nicht, dass der Tisch eine Kante hatte. Sie wurden getestet und mit einem Stock gespielt. Wenn ein Kätzchen zwischen horizontalen Linien aufgewachsen ist, sieht und fängt es den horizontalen Stock, bemerkt aber den vertikalen einfach nicht. Dann implantierten sie Elektroden in die Großhirnrinde der Kätzchen und prüften, wie der Stab geneigt werden musste, damit die Neuronen begannen, Signale auszusenden. Es ist wichtig, dass einer erwachsenen Katze bei einem solchen Experiment nichts passiert, aber die Welt eines kleinen Kätzchens, dessen Gehirn gerade erst lernt, Informationen wahrzunehmen, kann durch ein solches Erlebnis für immer verzerrt sein. Neuronen, die noch nie betroffen waren, stellen ihre Funktion ein.

Wir sind es gewohnt zu denken, dass es umso besser ist, je mehr Verbindungen zwischen verschiedenen Neuronen und Teilen des menschlichen Gehirns bestehen. Das stimmt, allerdings mit gewissen Vorbehalten. Es ist nicht nur notwendig, dass es viele Verbindungen gibt, sondern auch, dass sie einen Bezug zum wirklichen Leben haben. Ein eineinhalbjähriges Kind verfügt über viel mehr Synapsen, also Kontakte zwischen Neuronen im Gehirn, als ein Harvard- oder Oxford-Professor. Das Problem besteht darin, dass diese Neuronen chaotisch verbunden sind. In jungen Jahren reift das Gehirn schnell heran und seine Zellen bilden Zehntausende Synapsen zwischen allem und jedem. Jedes Neuron breitet seine Prozesse in alle Richtungen aus und sie klammern sich an alles, was sie erreichen können. Doch dann kommt das „Use it or lose it“-Prinzip ins Spiel. Das Gehirn lebt in der Umwelt und versucht, verschiedene Aufgaben zu bewältigen: Dem Kind wird beigebracht, Bewegungen zu koordinieren, eine Rassel zu greifen usw. Wenn ihm gezeigt wird, wie man mit einem Löffel isst, bleiben in seiner Großhirnrinde Verbindungen bestehen, die für das Essen nützlich sind ein Löffel, da er durch sie nervöse Impulse trieb. Und die Verbindungen, die für die Unordnung im ganzen Raum verantwortlich sind, werden weniger ausgeprägt, weil Eltern solche Handlungen nicht fördern.

Die Prozesse des Synapsenwachstums sind auf molekularer Ebene recht gut untersucht. Eric Kandel erhielt den Nobelpreis für seine Idee, das Gedächtnis an nichtmenschlichen Probanden zu untersuchen. Ein Mensch verfügt über 86 Milliarden Neuronen, und bis ein Wissenschaftler diese Neuronen verstehen würde, müsste er Hunderte von Probanden erschöpfen. Und da niemand zulässt, dass so viele Menschen ihr Gehirn öffnen, um zu sehen, wie sie gelernt haben, einen Löffel zu halten, kam Kandel auf die Idee, mit Schnecken zu arbeiten. Aplysia ist ein äußerst praktisches System: Sie können damit arbeiten, indem Sie nur vier Neuronen untersuchen. Tatsächlich hat diese Molluske mehr Neuronen, aber ihr Beispiel macht es viel einfacher, Systeme zu identifizieren, die mit Lernen und Gedächtnis verbunden sind. Während der Experimente erkannte Kandel, dass das Kurzzeitgedächtnis eine vorübergehende Erhöhung der Leitfähigkeit bestehender Synapsen ist und das Langzeitgedächtnis aus dem Wachstum neuer synaptischer Verbindungen besteht.

Es stellte sich heraus, dass dies auch auf den Menschen anwendbar war – Es ist, als würden wir auf Gras laufen. Zuerst ist es uns egal, wohin wir zum Feld gehen, aber nach und nach schaffen wir einen Weg, der dann in einen Feldweg, dann in eine Asphaltstraße und eine dreispurige Autobahn mit Straßenlaternen übergeht. Auf ähnliche Weise bahnen sich Nervenimpulse ihren eigenen Weg im Gehirn.

Wie Vereine entstehen

Unser Gehirn ist so aufgebaut: Es stellt Verbindungen zwischen gleichzeitig auftretenden Ereignissen her. Typischerweise werden bei der Übertragung eines Nervenimpulses Neurotransmitter freigesetzt, die auf den Rezeptor wirken und der elektrische Impuls an das nächste Neuron weitergeleitet wird. Aber es gibt einen Rezeptor, der nicht auf diese Weise funktioniert, er heißt NMDA. Dies ist einer der Schlüsselrezeptoren für die Gedächtnisbildung auf molekularer Ebene. Seine Besonderheit besteht darin, dass es funktioniert, wenn das Signal gleichzeitig von beiden Seiten kommt.

Alle Neuronen führen irgendwo hin. Man könnte zu einem großen neuronalen Netzwerk führen, das mit dem Klang eines trendigen Liedes in einem Café verbunden ist. Und andere - zu einem anderen Netzwerk, das mit der Tatsache zusammenhängt, dass Sie ein Date hatten. Das Gehirn ist darauf ausgelegt, Ursache und Wirkung zu verbinden; auf anatomischer Ebene ist es in der Lage, sich daran zu erinnern, dass ein Zusammenhang zwischen einem Lied und einem Datum besteht. Der Rezeptor wird aktiviert und lässt Kalzium passieren. Es beginnt in eine Vielzahl molekularer Kaskaden einzutreten, die zur Aktivierung einiger zuvor inaktiver Gene führen. Diese Gene führen die Synthese neuer Proteine durch und eine weitere Synapse wächst. Auf diese Weise wird die Verbindung zwischen dem für das Lied verantwortlichen neuronalen Netzwerk und dem für das Datum verantwortlichen Netzwerk stärker. Jetzt reicht schon ein schwaches Signal, um einen Nervenimpuls auszusenden und eine Assoziation zu bilden.

Wie Lernen das Gehirn beeinflusst

Es gibt eine berühmte Geschichte über Londoner Taxifahrer. Ich weiß nicht, wie es jetzt ist, aber um in London ein echter Taxifahrer zu werden, musste man buchstäblich vor ein paar Jahren eine Orientierungsprüfung in der Stadt ohne Navigator bestehen – das heißt, mindestens zwei kennen und Eineinhalbtausend Straßen, Einbahnverkehr, Verkehrsschilder, Halteverbote und auch die optimale Route bauen können. Um Londoner Taxifahrer zu werden, belegten die Leute daher mehrere Monate lang Kurse. Die Forscher rekrutierten drei Personengruppen. Eine Gruppe besteht aus Absolventen einer Ausbildung zum Taxifahrer. Die zweite Gruppe sind diejenigen, die ebenfalls Kurse besucht haben, diese aber abgebrochen haben. Und die Leute aus der dritten Gruppe dachten nicht einmal daran, Taxifahrer zu werden. Die Wissenschaftler führten bei allen drei Gruppen CT-Scans durch, um die Dichte der grauen Substanz im Hippocampus zu untersuchen. Dies ist ein wichtiger Bereich des Gehirns, der mit der Gedächtnisbildung und dem räumlichen Denken verbunden ist. Es wurde festgestellt, dass die Dichte der grauen Substanz in seinem Hippocampus gleich blieb, wenn eine Person kein Taxifahrer werden wollte oder wollte, dies aber nicht tat. Aber wenn er Taxifahrer werden wollte, eine Ausbildung machte und einen neuen Beruf wirklich meisterte, dann nahm die Dichte der grauen Substanz um ein Drittel zu – das ist viel.

Und obwohl nicht ganz klar ist, wo die Ursache und wo die Wirkung liegt (entweder beherrschten die Menschen wirklich eine neue Fähigkeit, oder dieser Bereich des Gehirns war für sie zunächst gut entwickelt und daher für sie leicht zu erlernen), Unser Gehirn ist definitiv ein äußerst plastisches Ding, und individuelles Training beeinflusst es erheblich – und zwar in viel größerem Maße als angeborene Veranlagungen. Wichtig ist, dass sich Lernen auch im Alter von 60 Jahren auf das Gehirn auswirkt. Natürlich nicht so effizient und schnell wie mit 20, aber im Allgemeinen behält das Gehirn ein Leben lang eine gewisse Fähigkeit zur Plastizität.

Warum sollte das Gehirn faul sein und schlafen?

Wenn das Gehirn etwas lernt, baut es neue Verbindungen zwischen Neuronen auf. Und dieser Prozess ist langsam und teuer; er erfordert den Verbrauch vieler Kalorien, Zucker, Sauerstoff und Energie. Im Allgemeinen verbraucht das menschliche Gehirn, obwohl es nur 2 % des Gesamtgewichts des Körpers ausmacht, etwa 20 % der gesamten Energie, die wir aufnehmen. Deshalb versucht er, wann immer möglich, nichts zu lernen und keine Energie zu verschwenden. Eigentlich ist es sehr nett von ihm, denn wenn wir uns alles merken würden, was wir jeden Tag sehen, würden wir ziemlich schnell verrückt werden.

Beim Lernen gibt es aus Sicht des Gehirns zwei grundsätzlich wichtige Punkte. Das erste ist, dass Wenn wir eine Fertigkeit beherrschen, fällt es uns leichter, Dinge richtig als falsch zu machen. Man lernt zum Beispiel, ein Auto mit Schaltgetriebe zu fahren, und zunächst ist es einem egal, ob man vom ersten in den zweiten Gang oder vom ersten in den vierten Gang schaltet. Für Ihre Hand und Ihr Gehirn sind alle diese Bewegungen gleichermaßen wahrscheinlich; Es spielt für Sie keine Rolle, in welche Richtung Sie Ihre Nervenimpulse senden. Und wenn Sie bereits ein erfahrenerer Fahrer sind, fällt es Ihnen körperlich leichter, die Gänge richtig zu wechseln. Wenn Sie in ein Auto mit grundlegend anderem Design einsteigen, müssen Sie erneut mit Willensanstrengung denken und kontrollieren, damit der Impuls nicht den ausgetretenen Pfaden folgt.

Zweiter wichtiger Punkt:

Das Wichtigste beim Lernen ist Schlaf

Es hat viele Funktionen: Aufrechterhaltung der Gesundheit, des Immunsystems, des Stoffwechsels und verschiedener Aspekte der Gehirnfunktion. Aber darin sind sich alle Neurowissenschaftler einig Die wichtigste Funktion des Schlafes ist die Arbeit mit Informationen und das Lernen. Wenn wir eine Fähigkeit beherrschen, wollen wir ein Langzeitgedächtnis aufbauen. Das Wachstum neuer Synapsen dauert mehrere Stunden; das ist ein langer Prozess, und für das Gehirn ist es am bequemsten, dies gerade dann zu tun, wenn Sie mit nichts beschäftigt sind. Während des Schlafs verarbeitet das Gehirn die tagsüber empfangenen Informationen und löscht daraus, was vergessen werden sollte.

Es gibt ein Experiment mit Ratten, bei dem ihnen beigebracht wurde, mit in ihr Gehirn implantierten Elektroden durch ein Labyrinth zu gehen, und sie stellten fest, dass sie im Schlaf ihren Weg durch das Labyrinth wiederholten und am nächsten Tag besser darin liefen. Viele menschliche Tests haben gezeigt, dass wir uns besser an das erinnern, was wir vor dem Schlafengehen lernen, als an das, was wir morgens lernen. Es stellt sich heraus, dass Studierende, die kurz vor Mitternacht mit der Prüfungsvorbereitung beginnen, alles richtig machen. Aus dem gleichen Grund ist es wichtig, vor dem Schlafengehen über Probleme nachzudenken. Natürlich wird das Einschlafen schwieriger, aber wir werden die Frage in unser Gehirn laden und vielleicht kommt am Morgen eine Lösung. Träume sind übrigens höchstwahrscheinlich nur ein Nebeneffekt der Informationsverarbeitung.

Wie Lernen von Emotionen abhängt

Lernen ist in hohem Maße von Aufmerksamkeit abhängig, weil es darauf abzielt, immer wieder Impulse entlang bestimmter Pfade des neuronalen Netzwerks zu senden. Aus einer riesigen Informationsmenge fokussieren wir uns auf etwas und nehmen es ins Arbeitsgedächtnis auf. Dann landet das, worauf wir uns konzentrieren, im Langzeitgedächtnis. Sie haben vielleicht meinen gesamten Vortrag verstanden, aber das bedeutet nicht, dass es Ihnen leicht fallen wird, ihn noch einmal zu erzählen. Und wenn Sie jetzt ein Fahrrad auf ein Blatt Papier zeichnen, heißt das nicht, dass es gut fahren wird. Menschen neigen dazu, wichtige Details zu vergessen, insbesondere wenn sie keine Fahrradexperten sind.

Kinder hatten schon immer Probleme mit der Aufmerksamkeit. Aber jetzt wird in diesem Sinne alles einfacher. In der modernen Gesellschaft wird spezifisches Faktenwissen nicht mehr so sehr benötigt – es gibt einfach unglaublich viel davon. Viel wichtiger ist die Fähigkeit, sich schnell in Informationen zurechtzufinden und zuverlässige von unzuverlässigen Quellen zu unterscheiden. Wir müssen uns fast nicht mehr lange auf das Gleiche konzentrieren und uns große Mengen an Informationen merken – Es ist wichtiger, schnell zu wechseln. Darüber hinaus gibt es immer mehr Berufe, die sich nur an Menschen richten, denen es schwerer fällt, sich zu konzentrieren.

Es gibt einen weiteren wichtigen Faktor, der das Lernen beeinflusst – Emotionen. Tatsächlich ist dies im Allgemeinen das Wichtigste, was wir im Laufe der vielen Millionen Jahre der Evolution hatten, noch bevor wir diesen riesigen frontalen Kortex entwickelt haben. Wir bewerten den Wert der Beherrschung einer bestimmten Fähigkeit unter dem Gesichtspunkt, ob sie uns glücklich macht oder nicht. Daher ist es großartig, wenn es uns gelingt, unsere grundlegenden biologischen emotionalen Mechanismen in das Lernen einzubeziehen. Zum Beispiel den Aufbau eines Motivationssystems, bei dem der Frontalkortex nicht denkt, dass wir durch Beharrlichkeit und Entschlossenheit etwas lernen müssen, sondern bei dem der Nucleus accumbens sagt, dass ihm diese Aktivität einfach nur Spaß macht.

Anatoli Buchin

Wo er studierte: Fakultät für Physik und Mechanik der Polytechnischen Universität, Ecole Normale Supérieure in Paris. Derzeit Postdoc an der University of Washington.

Was er studiert: Computational Neuroscience

Besonderheiten: spielt Saxophon und Flöte, macht Yoga, reist viel

Mein Interesse an Naturwissenschaften entstand bereits in meiner Kindheit: Ich war fasziniert von Insekten, sammelte sie, studierte ihre Lebensweise und Biologie. Mama bemerkte das und brachte mich zum Labor für Ökologie des Meeresbenthos (LEMB) (Benthos ist eine Ansammlung von Organismen, die auf dem Boden und im Boden des Bodens von Stauseen leben. - Notiz Hrsg.) im St. Petersburger Stadtpalast für Jugendkreativität. Jeden Sommer unternahmen wir von der 6. bis 11. Klasse Expeditionen ans Weiße Meer im Kandalaksha-Naturreservat, um wirbellose Tiere zu beobachten und ihre Zahl zu messen. Gleichzeitig nahm ich an Biologieolympiaden für Schüler teil und präsentierte die Ergebnisse meiner Arbeit auf Expeditionen als wissenschaftliche Forschung. In der High School begann ich, mich für das Programmieren zu interessieren, aber es war nicht sehr interessant, mich ausschließlich damit zu beschäftigen. Ich war gut in Physik und beschloss, eine Spezialisierung zu finden, die Physik und Biologie kombiniert. So bin ich am Polytechnikum gelandet.

Das erste Mal, dass ich nach meinem Bachelor-Abschluss nach Frankreich kam, war, als ich ein Stipendium für ein Masterstudium an der René-Descartes-Universität in Paris gewann. Ich absolvierte umfangreiche Praktika in Laboratorien und lernte, neuronale Aktivitäten in Hirnschnitten aufzuzeichnen und die Reaktionen von Nervenzellen im visuellen Kortex einer Katze während der Präsentation eines visuellen Reizes zu analysieren. Nach meinem Masterabschluss kehrte ich nach St. Petersburg zurück, um mein Studium an der Polytechnischen Universität abzuschließen. Im letzten Jahr meines Masterstudiums bereiteten mein Betreuer und ich ein russisch-französisches Projekt zum Verfassen einer Dissertation vor und ich gewann eine Förderung durch die Teilnahme am Wettbewerb der École Normale Supérieure. In den letzten vier Jahren habe ich unter doppelter wissenschaftlicher Leitung gearbeitet – Boris Gutkin in Paris und Anton Chizhov in St. Petersburg. Kurz vor Abschluss meiner Dissertation besuchte ich eine Konferenz in Chicago und erfuhr von einer Postdoc-Stelle an der University of Washington. Nach dem Vorstellungsgespräch entschied ich mich, die nächsten zwei bis drei Jahre hier zu arbeiten: Das Projekt gefiel mir und meine neue Betreuerin Adrienne Fairhall und ich hatten ähnliche wissenschaftliche Interessen.

Über Computational Neuroscience

Gegenstand des Studiums der Computational Neurobiology ist das Nervensystem sowie sein interessantester Teil – das Gehirn. Um zu erklären, was mathematische Modellierung damit zu tun hat, müssen wir ein wenig über die Geschichte dieser jungen Wissenschaft sprechen. Ende der 1980er Jahre veröffentlichte die Zeitschrift Science einen Artikel, in dem erstmals über Computational Neurobiology gesprochen wurde, ein neues interdisziplinäres Gebiet der Neurowissenschaften, das sich mit der Beschreibung von Informationen und dynamischen Prozessen im Nervensystem befasst.

In vielerlei Hinsicht wurde der Grundstein für diese Wissenschaft vom Biophysiker Alan Hodgkin und dem Neurophysiologen Andrew Huxley (Bruder von Aldous Huxley) gelegt. - Notiz Hrsg.). Sie untersuchten die Mechanismen der Erzeugung und Übertragung von Nervenimpulsen in Neuronen und wählten Tintenfische als Modellorganismus. Zu dieser Zeit waren Mikroskope und Elektroden weit von modernen entfernt, und Tintenfische hatten so dicke Axone (die Fortsätze, durch die Nervenimpulse wandern), dass sie sogar mit bloßem Auge sichtbar waren. Dies hat dazu beigetragen, dass Tintenfischaxone zu einem nützlichen experimentellen Modell geworden sind. Die Entdeckung von Hodgkin und Huxley bestand darin, dass sie mithilfe von Experimenten und einem mathematischen Modell erklärten, dass die Erzeugung eines Nervenimpulses durch eine Änderung der Konzentration von Natrium- und Kaliumionen erfolgt, die durch die Membranen von Neuronen gelangen. Anschließend stellte sich heraus, dass dieser Mechanismus für Neuronen vieler Tiere, einschließlich des Menschen, universell ist. Es klingt ungewöhnlich, aber durch die Untersuchung von Tintenfischen konnten Wissenschaftler herausfinden, wie Neuronen beim Menschen Informationen übertragen. Hodgkin und Huxley erhielten für ihre Entdeckung 1963 den Nobelpreis.

Die Aufgabe der Computational Neurobiology besteht darin, eine große Menge biologischer Daten über Informationen und dynamische Prozesse im Nervensystem zu systematisieren. Mit der Entwicklung neuer Methoden zur Aufzeichnung neuronaler Aktivität wächst die Menge an Daten zur Gehirnfunktion täglich. Der Umfang des Buches „Principles of Neural Science“ des Nobelpreisträgers Eric Kandel, das grundlegende Informationen über die Arbeit des Gehirns vermittelt, wächst mit jeder neuen Auflage: Das Buch begann mit 470 Seiten, mittlerweile umfasst es mehr als 1.700 Seiten Seiten. Um eine so große Menge an Fakten zu systematisieren, bedarf es Theorien.

Über Epilepsie

Etwa 1 % der Weltbevölkerung leidet an Epilepsie – das sind 50–60 Millionen Menschen. Eine der radikalen Behandlungsmethoden besteht darin, den Bereich des Gehirns zu entfernen, in dem der Angriff seinen Ursprung hat. Aber so einfach ist es nicht. Etwa die Hälfte der Epilepsie bei Erwachsenen tritt im Schläfenlappen des Gehirns auf, der mit dem Hippocampus verbunden ist. Diese Struktur ist für die Bildung neuer Erinnerungen verantwortlich. Wenn einem Menschen die beiden Hippocampi auf beiden Seiten seines Gehirns ausgeschnitten werden, verliert er die Fähigkeit, sich an neue Dinge zu erinnern. Es wird wie ein ununterbrochener Murmeltiertag sein, da sich eine Person nur 10 Minuten lang an etwas erinnern kann. Der Kern meiner Forschung bestand darin, weniger radikale, aber andere mögliche und wirksame Wege zur Bekämpfung von Epilepsie vorherzusagen. In meiner Dissertation habe ich versucht zu verstehen, wie ein epileptischer Anfall entsteht.

Um zu verstehen, was bei einem Anfall mit dem Gehirn passiert, stellen Sie sich vor, Sie kommen zu einem Konzert und irgendwann explodiert der Saal vor Applaus. Sie klatschen in Ihrem eigenen Rhythmus und die Menschen um Sie herum klatschen in einem anderen Rhythmus. Wenn genügend Leute anfangen, auf die gleiche Weise zu klatschen, fällt es Ihnen schwer, Ihren Rhythmus beizubehalten, und Sie werden am Ende wahrscheinlich mit allen anderen mitklatschen. Epilepsie funktioniert auf ähnliche Weise, wenn Neuronen im Gehirn beginnen, sich stark zu synchronisieren, also gleichzeitig Impulse zu erzeugen. Dieser Synchronisationsprozess kann ganze Bereiche des Gehirns betreffen, einschließlich derjenigen, die die Bewegung steuern, und einen Anfall verursachen. Obwohl die meisten Anfälle durch das Ausbleiben von Anfällen gekennzeichnet sind, tritt Epilepsie nicht immer in den motorischen Bereichen auf.

Nehmen wir an, zwei Neuronen sind durch erregende Verbindungen in beide Richtungen verbunden. Ein Neuron sendet einen Impuls an ein anderes, das es erregt, und es sendet den Impuls zurück. Sind die erregenden Verbindungen zu stark, kommt es durch den Impulsaustausch zu einer Aktivitätssteigerung. Normalerweise passiert dies nicht, da es hemmende Neuronen gibt, die die Aktivität übermäßig aktiver Zellen reduzieren. Wenn die Hemmung jedoch nicht mehr richtig funktioniert, kann es zu Epilepsie kommen. Dies ist häufig auf eine übermäßige Anreicherung von Chlor in Neuronen zurückzuführen. In meiner Arbeit habe ich ein mathematisches Modell eines Netzwerks von Neuronen entwickelt, das aufgrund der Hemmungspathologie, die mit der Ansammlung von Chlor in Neuronen einhergeht, in den Epilepsiemodus wechseln kann. Dabei halfen mir Aufzeichnungen der Aktivität von Neuronen im menschlichen Gewebe, die nach Operationen an Epilepsiepatienten gewonnen wurden. Das konstruierte Modell ermöglicht es uns, Hypothesen über die Mechanismen der Epilepsie zu testen, um die Details dieser Pathologie zu klären. Es stellte sich heraus, dass die Wiederherstellung des Chlorgleichgewichts in Pyramidenneuronen dazu beitragen kann, einen epileptischen Anfall zu stoppen, indem das Gleichgewicht zwischen Erregung und Hemmung im Netzwerk der Neuronen wiederhergestellt wird. Mein zweiter Betreuer, Anton Chizhov am Physikalisch-Technischen Institut in St. Petersburg, erhielt kürzlich ein Stipendium der Russischen Wissenschaftsstiftung für die Erforschung von Epilepsie, sodass diese Forschungsrichtung in Russland fortgesetzt wird.

Heutzutage gibt es viele interessante Arbeiten auf dem Gebiet der Computational Neuroscience. In der Schweiz gibt es beispielsweise ein Blue Brain Project, dessen Ziel es ist, einen kleinen Teil des Gehirns – den somatosensorischen Kortex der Ratte, der für die Ausführung von Bewegungen verantwortlich ist – möglichst detailliert zu beschreiben. Selbst im kleinen Gehirn einer Ratte gibt es Milliarden von Neuronen, und sie sind alle auf eine bestimmte Weise miteinander verbunden. Im Kortex beispielsweise bildet ein Pyramidenneuron Verbindungen mit etwa 10.000 anderen Neuronen. Das Blue Brain Project zeichnete die Aktivität von etwa 14.000 Nervenzellen auf, charakterisierte ihre Form und rekonstruierte etwa 8.000.000 Verbindungen zwischen ihnen. Anschließend verknüpften sie mithilfe spezieller Algorithmen die Neuronen auf biologisch plausible Weise miteinander, sodass in einem solchen Netzwerk Aktivität auftreten konnte. Das Modell bestätigte die theoretisch gefundenen Prinzipien der kortikalen Organisation – beispielsweise das Gleichgewicht zwischen Erregung und Hemmung. Und jetzt gibt es in Europa ein großes Projekt namens Human Brain Project. Es muss das gesamte menschliche Gehirn beschreiben und dabei alle heute verfügbaren Daten berücksichtigen. Bei diesem internationalen Projekt handelt es sich um eine Art Large Hadron Collider aus der Neurowissenschaft, an dem etwa hundert Labore aus mehr als 20 Ländern beteiligt sind.

Kritiker des Blue Brain Project und des Human Brain Project haben die Frage gestellt, wie wichtig die schiere Menge an Details ist, um die Funktionsweise des Gehirns zu beschreiben. Wie wichtig ist zum Vergleich die Beschreibung des Newski-Prospekts in St. Petersburg auf einer Karte, auf der nur Kontinente sichtbar sind? Der Versuch, eine große Datenmenge zusammenzutragen, ist jedoch sicherlich wichtig. Im schlimmsten Fall können wir ein solches Modell in der Medizin verwenden, auch wenn wir nicht vollständig verstehen, wie das Gehirn funktioniert. Zum Beispiel, um die Mechanismen verschiedener Krankheiten zu untersuchen und die Wirkung neuer Medikamente zu modellieren.

In den USA widmet sich mein Projekt der Erforschung des Nervensystems von Hydra. Auch wenn es selbst in Schulbiologielehrbüchern zu den ersten gehört, die untersucht werden, ist sein Nervensystem immer noch kaum erforscht. Hydra ist ein Verwandter der Qualle, daher ist sie ebenso transparent und hat eine relativ kleine Anzahl von Neuronen – von 2 bis 5.000. Daher ist es möglich, die Aktivität praktisch aller Zellen des Nervensystems gleichzeitig aufzuzeichnen. Zu diesem Zweck wird ein Tool wie das „Calcium Imaging“ verwendet. Tatsache ist, dass sich jedes Mal, wenn sich ein Neuron entlädt, seine Kalziumkonzentration in der Zelle ändert. Wenn wir eine spezielle Farbe hinzufügen, die bei steigender Kalziumkonzentration zu leuchten beginnt, sehen wir jedes Mal, wenn ein Nervenimpuls erzeugt wird, ein charakteristisches Leuchten, anhand dessen wir die Aktivität des Neurons bestimmen können. Dadurch kann die Aktivität eines lebenden Tieres während des Verhaltens aufgezeichnet werden. Die Analyse dieser Aktivität wird es uns ermöglichen zu verstehen, wie das Nervensystem der Hydra ihre Bewegung steuert. Aus solchen Forschungen gewonnene Analogien können verwendet werden, um die Bewegung komplexerer Tiere wie Säugetiere zu beschreiben. Und langfristig - im Neuroengineering, um neue Systeme zur Steuerung der Nervenaktivität zu schaffen.

Zur Bedeutung der Neurowissenschaften für die Gesellschaft

Warum sind die Neurowissenschaften für die moderne Gesellschaft so wichtig? Erstens ist es eine Chance, neue Behandlungsmethoden für neurologische Erkrankungen zu entwickeln. Wie kann man ein Heilmittel finden, wenn man nicht versteht, wie es auf der Ebene des gesamten Gehirns wirkt? Mein Betreuer in Paris, Boris Gutkin, der auch an der Hochschule für Wirtschaft in Moskau arbeitet, erforscht Kokain- und Alkoholsucht. Seine Arbeit widmet sich der Beschreibung jener Veränderungen im Verstärkungssystem, die zur Sucht führen. Zweitens handelt es sich um neue Technologien – insbesondere die Neuroprothetik. Beispielsweise kann eine Person, die keinen Arm mehr hat, dank eines im Gehirn implantierten Implantats künstliche Gliedmaßen steuern. Alexey Osadchiy von HSE engagiert sich aktiv in diesem Bereich in Russland. Drittens ist dies langfristig ein Einstieg in die IT, nämlich die Technologie des maschinellen Lernens. Viertens ist dies der Bereich der Bildung. Warum glauben wir beispielsweise, dass 45 Minuten die effektivste Unterrichtsdauer in der Schule sind? Es könnte sich lohnen, dieses Problem mithilfe von Erkenntnissen aus der kognitiven Neurowissenschaft genauer zu untersuchen. So können wir besser verstehen, wie wir in Schulen und Universitäten effektiver unterrichten und unseren Arbeitsalltag effektiver planen können.

Über Vernetzung in der Wissenschaft

In der Wissenschaft ist die Kommunikation zwischen Wissenschaftlern sehr wichtig. Für die Vernetzung ist die Teilnahme an wissenschaftlichen Schulen und Konferenzen erforderlich, um über den aktuellen Stand der Dinge auf dem Laufenden zu bleiben. Die wissenschaftliche Schule ist so eine große Party: Einen Monat lang findet man sich unter anderen Doktoranden und Postdoktoranden wieder. Während Ihres Studiums kommen berühmte Wissenschaftler zu Ihnen und erzählen von ihrer Arbeit. Gleichzeitig arbeiten Sie an einem individuellen Projekt und werden von einer erfahreneren Person betreut. Ebenso wichtig ist es, eine gute Beziehung zu Ihrem Vorgesetzten zu pflegen. Wenn ein Masterstudent keine guten Empfehlungsschreiben hat, ist es unwahrscheinlich, dass er für ein Praktikum angenommen wird. Das Praktikum entscheidet darüber, ob er für die Anfertigung seiner Abschlussarbeit eingestellt wird. Aus den Ergebnissen der Dissertation - weiteres wissenschaftliches Leben. In jeder dieser Phasen wird der Vorgesetzte immer um Feedback gebeten, und wenn eine Person nicht besonders gut gearbeitet hat, wird dies ziemlich schnell bekannt, daher ist es wichtig, Ihren Ruf zu schätzen.

Langfristig plane ich, mehrere Postdocs zu absolvieren, bevor ich eine Festanstellung an einer Universität oder einem Forschungslabor finde. Hierzu ist eine ausreichende Anzahl an Veröffentlichungen erforderlich, die derzeit in Bearbeitung sind. Wenn alles gut geht, denke ich darüber nach, in ein paar Jahren nach Russland zurückzukehren, um hier mein eigenes Labor oder meine eigene wissenschaftliche Gruppe zu gründen.

Anatoli Buchin

Wo er studierte: Fakultät für Physik und Mechanik der Polytechnischen Universität, Ecole Normale Supérieure in Paris. Derzeit Postdoc an der University of Washington.

Was er studiert: Computational Neuroscience

Besonderheiten: spielt Saxophon und Flöte, macht Yoga, reist viel

Über Computational Neuroscience

Über Epilepsie

Zur Bedeutung der Neurowissenschaften für die Gesellschaft

Über Vernetzung in der Wissenschaft

Die Neurobiologie untersucht das Nervensystem von Menschen und Tieren und berücksichtigt dabei Fragen der Struktur, Funktion, Entwicklung, Physiologie, Pathologie des Nervensystems und des Gehirns. Die Neurobiologie ist ein sehr weites wissenschaftliches Gebiet, das viele Bereiche abdeckt, beispielsweise Neurophysiologie, Neurochemie und Neurogenetik. Die Neurobiologie ist eng mit den Kognitionswissenschaften und der Psychologie verbunden und hat zunehmend Einfluss auf die Erforschung sozialpsychologischer Phänomene.

Die Untersuchung des Nervensystems im Allgemeinen und des Gehirns im Besonderen kann auf molekularer oder zellulärer Ebene erfolgen, wenn die Struktur und Funktion einzelner Neuronen untersucht wird, auf der Ebene einzelner Neuronencluster sowie auf der Ebene von einzelne Systeme (Großhirnrinde, Hypothalamus usw.) und das gesamte Nervensystem als Ganzes, einschließlich des Gehirns, des Rückenmarks und des gesamten Neuronennetzwerks im menschlichen Körper.

Neurowissenschaftler können völlig unterschiedliche Probleme lösen und manchmal auch die unerwartetsten Fragen beantworten. Wie die Gehirnfunktion nach einem Schlaganfall wiederhergestellt werden kann und welche Zellen im menschlichen Gehirngewebe seine Entwicklung beeinflusst haben – all diese Fragen liegen im Kompetenzbereich von Neurowissenschaftlern. Und außerdem: Warum Kaffee belebt, warum wir Träume sehen und ob sie kontrolliert werden können, wie Gene unseren Charakter und unsere mentale Struktur bestimmen, wie sich die Funktionsweise des menschlichen Nervensystems auf die Wahrnehmung von Geschmäckern und Gerüchen auswirkt und vieles mehr.

Eines der vielversprechenden Forschungsgebiete der Neurobiologie ist heute die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Bewusstsein und Handlung, also der Frage, wie der Gedanke, eine Handlung auszuführen, zu ihrer Vollendung führt. Diese Entwicklungen sind die Grundlage für die Entstehung grundlegend neuer Technologien, von denen wir derzeit keine Ahnung haben oder die sich rasch zu entwickeln beginnen. Ein Beispiel hierfür ist die Herstellung sensibler Gliedmaßenprothesen, die die Funktionalität einer verlorenen Gliedmaße vollständig wiederherstellen können.

Experten zufolge können die Entwicklungen von Neurowissenschaftlern neben der Lösung „schwerwiegender“ Probleme bald auch zu Unterhaltungszwecken genutzt werden, beispielsweise in der Computerspielindustrie, um sie für den Spieler noch realistischer zu machen, bei der Entwicklung spezieller Sport-Exoskelette sowie in der Militärindustrie.

Die Themen für das Studium der Neurobiologie werden trotz umfangreicher Forschung auf diesem Gebiet und wachsendem Interesse seitens der wissenschaftlichen Gemeinschaft nicht kleiner. Daher werden noch mehrere Generationen von Wissenschaftlern die Rätsel lösen müssen, die im menschlichen Gehirn und Nervensystem lauern.

Ein Neurowissenschaftler ist ein Wissenschaftler, der in einem der Gebiete der Neurowissenschaften arbeitet. Er kann sich mit Grundlagenwissenschaften befassen, das heißt, Forschungen, Beobachtungen und Experimente durchführen, neue theoretische Ansätze entwickeln und neue allgemeine Muster finden, die den Ursprung bestimmter Fälle erklären können. In diesem Fall interessiert sich der Wissenschaftler für allgemeine Fragen zum Aufbau des Gehirns, zu den Eigenschaften der Interaktion von Neuronen, zur Untersuchung der Ursachen neurologischer Erkrankungen usw.

Andererseits kann sich ein Wissenschaftler der Praxis widmen und entscheiden, wie er bekanntes Grundlagenwissen zur Lösung spezifischer Probleme anwenden kann, beispielsweise bei der Behandlung von Erkrankungen, die mit Störungen des Nervensystems einhergehen.

Täglich sind Fachleute mit folgenden Problemen konfrontiert:

1. wie das Gehirn und die neuronalen Netzwerke auf verschiedenen Interaktionsebenen funktionieren, von der zellulären bis zur Systemebene;

2. Wie können Gehirnreaktionen zuverlässig gemessen werden?

3. welche funktionellen, anatomischen und genetischen Zusammenhänge in der Arbeit von Neuronen auf verschiedenen Interaktionsebenen verfolgt werden können;

4. welche Indikatoren der Gehirnfunktion in der Medizin als diagnostisch oder prognostisch gelten können;

5. Welche Medikamente sollten zur Behandlung und zum Schutz von pathologischen Zuständen und neurodegenerativen Erkrankungen des Nervensystems entwickelt werden?

Wie werde ich Spezialist?

Zusätzliche Ausbildung

Informieren Sie sich über mögliche Berufsvorbereitungsprogramme bereits im schulpflichtigen Alter.

Grundlegende berufliche Ausbildung

Die Prozentsätze spiegeln die Verteilung von Fachkräften mit einem bestimmten Bildungsniveau auf dem Arbeitsmarkt wider. Wichtige Spezialisierungen zur Beherrschung des Berufs sind grün markiert.

Fähigkeiten und Fertigkeiten

Arbeiten mit Informationen. Fähigkeiten im Suchen, Verarbeiten und Analysieren empfangener Informationen
Ein integrierter Ansatz zur Problemlösung. Die Fähigkeit, ein Problem umfassend und im Kontext zu sehen und darauf aufbauend den notwendigen Maßnahmenpool zu seiner Lösung auszuwählen
Programmierung. Kenntnisse im Schreiben und Debuggen von Code
Beobachtungen. Fähigkeiten, wissenschaftliche Beobachtungen durchzuführen, die gewonnenen Ergebnisse aufzuzeichnen und zu analysieren
Wissenschaftliche Fähigkeiten. Fähigkeit, naturwissenschaftliches Wissen bei der Lösung beruflicher Probleme anzuwenden
Forschungskompetenz. Fähigkeit, Forschung zu betreiben, Experimente durchzuführen und Daten zu sammeln
Mathematische Fähigkeiten. Fähigkeit, mathematische Theoreme und Formeln bei der Lösung beruflicher Probleme anzuwenden
Systembewertung. Die Fähigkeit, ein System zur Bewertung jedes Phänomens oder Objekts aufzubauen, Bewertungsindikatoren auszuwählen und darauf basierend eine Bewertung durchzuführen

Interessen und Vorlieben

Analytisches Denken. Fähigkeit, eine Situation zu analysieren und vorherzusagen, Schlussfolgerungen auf der Grundlage verfügbarer Daten zu ziehen und Ursache-Wirkungs-Beziehungen herzustellen
Kritisches Denken. Fähigkeit zum kritischen Denken: Wägen Sie die Vor- und Nachteile, die Stärken und Schwächen jedes Ansatzes zur Lösung eines Problems und jedes mögliche Ergebnis ab
Mathematische Fähigkeiten. Kenntnisse in Mathematik und exakten Wissenschaften, Verständnis der Logik mathematischer Bestimmungen und Theoreme
Lernfähigkeit. Die Fähigkeit, neue Informationen schnell aufzunehmen und in der weiteren Arbeit anzuwenden
Aufnahme von Informationen. Die Fähigkeit, neue Informationen schnell wahrzunehmen und aufzunehmen
Flexibilität des Denkens. Die Fähigkeit, mit mehreren Regeln gleichzeitig zu arbeiten, sie zu kombinieren und das relevanteste Verhaltensmodell abzuleiten
Offenheit für Neues. Fähigkeit, sich über neue technische Informationen und arbeitsbezogenes Wissen auf dem Laufenden zu halten
Visualisierung. Imaginäre Erstellung detaillierter Bilder der Objekte, die als Ergebnis der Arbeit gewonnen werden müssen
Informationen organisieren. Die Fähigkeit, Daten, Informationen und Dinge oder Aktionen in einer bestimmten Reihenfolge gemäß einer bestimmten Regel oder einem bestimmten Regelwerk zu organisieren
Liebe zum Detail. Fähigkeit, sich bei der Erledigung von Aufgaben auf Details zu konzentrieren
Erinnerung. Fähigkeit, sich große Informationsmengen schnell zu merken

Beruf in Personen

Olga Martynova

Alexander Surin

Das Gewicht des Gehirns beträgt 3-5 % des Gesamtgewichts eines Menschen. Und das ist das größte Gehirn-Körpergewicht-Verhältnis im Tierreich.

Der Einstieg in den Beruf ist mit einer technischen und mathematischen Ausbildung möglich, da zunehmend Fachkräfte gefragt sind, die komplexe Methoden der statistischen Analyse großer Datenmengen beherrschen und mit Big Data arbeiten können.

Neurowissenschaftler können in Abteilungen für Neurologie, Neuropsychiatrie usw. arbeiten. Moskauer Stadtkliniken und Kliniken. In wissenschaftlichen Organisationen werden Spezialisten auf dem Gebiet der Neurobiologie das Niveau der wissenschaftlichen Forschung zur Funktionsweise des Nervensystems bei Gesundheit und Krankheit erhöhen; in medizinischen Einrichtungen verbessern sie die Qualität der Diagnose von Krankheiten und verkürzen die Zeit für die Diagnosestellung; wird zur Entwicklung fortschrittlicher Behandlungsstrategien beitragen.

Das Gehirn und das Nervensystem als Ganzes sind vielleicht das komplexeste System im Körper. 70 % des menschlichen Genoms sorgen für die Bildung und Funktion des Gehirns. Im menschlichen Gehirn gibt es mehr als 100 Milliarden Zellkerne, mehr als Sterne im für den Menschen sichtbaren Bereich des Weltraums.

Heute haben Wissenschaftler und Ärzte gelernt, nahezu jedes Gewebe und jedes Organ im menschlichen Körper zu transplantieren und zu ersetzen. Täglich werden zahlreiche Nieren-, Leber- und sogar Herztransplantationen durchgeführt. Allerdings war eine Kopftransplantation nur einmal erfolgreich, als der sowjetische Chirurg V. Demikhov einem gesunden Hund einen zweiten Kopf transplantierte. Es ist bekannt, dass er viele ähnliche Experimente an Hunden durchführte, und in einem Fall lebte ein solches zweiköpfiges Wesen fast einen Monat lang. Heutzutage werden ähnliche Experimente auch an Tieren durchgeführt; es wird nach Methoden gesucht, um Gehirn und Rückenmark während der Transplantation zu verschmelzen, was das größte Problem bei dieser Art von Operation darstellt, aber bisher sind Wissenschaftler weit davon entfernt, solche Operationen durchzuführen Menschen. Kopf- oder Gehirntransplantationen könnten gelähmten Menschen helfen, die ihren Körper nicht kontrollieren können, aber auch die Frage nach der Ethik von Kopftransplantationen bleibt offen.