Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Джо Цзянь ( Joe Z. Tsien ) - нейробиолог, который в середине 1990-х годов стал пионером Cre / lox-нейрогенетики [1], универсального инструментария для нейробиологов для изучения сложных взаимоотношений между генами, нейронными цепями и поведением. [2] Он также известен как создатель умной мыши Дуги в конце 1990-х, будучи преподавателем Принстонского университета. [3] [4] Недавно он разработал теорию связности, пытаясь объяснить происхождение интеллекта или основной принцип построения, лежащий в основе вычислений и интеллекта мозга. [5] [6]Теория утверждает, что вычисления в мозге организованы логикой перестановки на основе степени двойки при построении сборок ячеек - основных строительных блоков нейронных цепей. [7] Теория получила первоначальное подтверждение в результате экспериментов. Открытие этой базовой вычислительной логики мозга может иметь важные последствия для развития общего искусственного интеллекта.

Образование [ править ]

Цзянь получил степень бакалавра биологии / физиологии Восточно-Китайского педагогического университета в Шанхае (1984). Цзянь получил докторскую степень. по молекулярной биологии Миннесотского университета в 1990 году.

Карьера [ править ]

В начале и середине 1990-х Цзянь работал с двумя нобелевскими лауреатами, доктором Эриком Канделом из Колумбийского университета и доктором Сусуму Тонегава из Массачусетского технологического института. В 1997 году Цзянь стал преподавателем кафедры молекулярной биологии Принстонского университета, где он генетически сконструировал и создал Дуги, умную мышь. В 2007 году Цзянь запустил ПРОЕКТ ДЕКОДИРОВАНИЯ МОЗГА, в рамках которого он возглавил команду нейробиологов, компьютерных ученых и математиков, которые систематически регистрировали и расшифровывали нейронные коды в мозге мыши, при финансовой поддержке, частично поддерживаемой Исследовательским альянсом Джорджии.  Проект Цзяня по декодированию мозга предоставил ценный тестовый пример и вдохновил других нейробиологов в Европе и США начать крупномасштабные проекты, такие как BRAIN Initiative и Human BRAIN Projects в 2013 году.

Цзянь в настоящее время работает в Китае и продолжает работать директором Консорциума международных проектов по декодированию мозга.

Исследование [ править ]

Цзянь впервые применил Cre-loxP- зависимые генетические методы для субрегионов мозга и типов клеток в 1996 году [2], которые позволили исследователям манипулировать или вводить любой ген в конкретную область мозга или данный тип нейрона . [1] Этот преобразующий метод позволил NIH Blueprint for Neuroscience Research запустить несколько проектов Cre-driver Mouse Resource. За последние 20 лет нейрогенетика, опосредованная рекомбинацией Cre-lox, превратилась в одну из самых мощных и универсальных технологических платформ для нокаута клеточно-специфических генов, трансгенной сверхэкспрессии, отслеживания нейронных цепей , Brainbow , оптогенетики., ЯСНОСТЬ, визуализация напряжения и химическая генетика . [1] [8] [9]

Цянь также широко известен как создатель умной мышки Doogie . [10] Работая на факультете Принстонского университета, Цзянь предположил, что одна из субъединиц рецептора NMDA может содержать ключ к лучшему обучению и памяти в молодом возрасте. Соответственно, его лаборатория генетически сконструировала трансгенную мышь, у которой они сверхэкспрессировали субъединицу NR2B рецептора NMDA в коре головного мозга и гиппокампе мыши . В 1999 году его команда сообщила, что трансгенная мышь по прозвищу Дуги действительно продемонстрировала повышенную синаптическую пластичность, улучшенное обучение и удержание, а также большую гибкость в изучении новых паттернов. [3]Открытие NR2B как ключевого генетического фактора улучшения памяти побудило других исследователей открыть более двух десятков других генов улучшения памяти, многие из которых регулируют путь NR2B. [11] Одна из стратегий памяти улучшения NR2B на основе, с помощью биологически активных добавок мозга проникающим магния иона магния L-threonate , в настоящее время проходят клинические испытания для улучшения памяти . [12] [13]

Цзянь также сделал несколько других важных открытий, включая унифицированный механизм сборки клеток для объяснения того, как эпизодическая память и семантическая память генерируются в схемах памяти. [14] [15] [16] Его лаборатория также обнаружила клетки гнезда в мозгу мыши, показывая, как животные распознают абстрактную концепцию гнезда или дома. [17] [18]

Цзянь также первым показал, что дефектные гены Альцгеймера (например, пресенилин-1) нарушают нейрогенез взрослых в зубчатой ​​извилине гиппокампа [19], показывая роль нейрогенеза взрослых в очищении памяти. [20] [21]

Кроме того, Цзянь разработал метод, способный выборочно стирать воспоминания о выборе, такие как особые воспоминания о страхе, в мозгу мыши. [22] [23]

Цзянь также продемонстрировал, что рецептор NMDA в дофаминовом контуре играет решающую роль в формировании привычки. [24] [25] [26]

Цзянь в настоящее время возглавляет команду нейробиологов, компьютерных ученых и математиков, которые работают над проектом декодирования мозга [27] , широкомасштабным проектом по картированию активности мозга, который он и его коллеги начали с 2007 года при поддержке Джорджии. Исследовательский альянс (GRA). [28]

В 2015 году Цзянь разработал теорию связности, чтобы объяснить принцип конструкции, на основе которого эволюция и развитие могут сконструировать мозг, способный генерировать интеллект. [5] [6] Эта теория сделала шесть предсказаний, которые получили подтверждающие доказательства в результате недавней серии экспериментов на мозге мышей и головном мозге хомяка. [7] По своей сути теория связности предсказывает, что скопления клеток в мозге не случайны, а должны соответствовать уравнению, основанному на степени двойки, N = 2 i.- 1, чтобы сформировать предварительно сконфигурированный строительный блок, называемый функциональным мотивом связности (FCM). Вместо использования одного нейрона в качестве вычислительной единицы в очень простом мозге теория означает, что в большинстве мозгов группа нейронов, демонстрирующих аналогичные настраиваемые свойства, называемая нейронной кликой , должна служить основным вычислительным процессором (ЦП). . Определяется уравнением на основе степени двойки, N = 2 i- 1, каждая FCM состоит из клик нейронов главной проекции (N), от тех конкретных клик, получающих определенные информационные входы (i), до тех общих и подобщих клик, получающих различные комбинаторные сходящиеся входы. Как эволюционно сохраняющаяся логика, ее подтверждение требует экспериментальной демонстрации следующих трех основных свойств: 1) Анатомическая распространенность - FCM преобладают в нервных цепях, независимо от общих анатомических форм; 2) Сохранение видов - FCM сохраняются у разных видов животных; и 3) когнитивная универсальность - FCM служат универсальной вычислительной логикой на уровне сборки клеток для обработки разнообразного когнитивного опыта и гибкого поведения. Что еще более важно, эта теория связностидалее предсказывает, что комбинаторный паттерн связи между конкретными и общими внутри FCM должен быть предварительно сконфигурирован эволюцией и возникать в процессе разработки как вычислительные примитивы мозга. Этот предложенный принцип конструкции может также объяснить общее назначение и вычислительный алгоритм неокортекса. Этот предложенный принцип построения интеллекта можно исследовать с помощью различных экспериментов, а также смоделировать нейроморфные инженеры и ученые-компьютерщики. Та же самая логика перестановки, основанная на силе двух, недавно была описана для процессов лексического поиска у людей, что показывает параллели с вычислительной базой квантового компьютера. [29] [30]Однако доктор Джо Цзянь предупреждает, что общий искусственный интеллект, основанный на принципах работы мозга, может принести большую пользу и, возможно, даже больший риск. [31]

Признание [ править ]

Цзянь получил награды за свой исследовательский вклад, в том числе:

  • Премия выдающегося ученого 2012 года от Международного общества поведенческой и нейрогенетики
  • Премия имени Кека "Выдающийся молодой ученый"
  • Премия Берроуза Веллкома молодому исследователю
  • Премия за научные достижения от Ассоциации американцев китайского происхождения
  • Премия Бекмана молодому исследователю

Научно-популярная [ править ]

Цзянь написал статьи для журнала Scientific American в области нейробиологии улучшения памяти и ее декодирования. [4] [32] Он написал главы по обучению и памяти для нескольких популярных учебников.

Историография [ править ]

Согласно книге династии Сун, Тунчжи, фамилия Цянь (Цзянь) происходит от одного из легендарных пяти императоров ( Чжуаньсюй , мифологический император древнего Китая, династия Шан , китайский язык: 大). Император Чжуаньсюй (кит. Трад. 顓 頊, упрощ. 颛 顼, пиньинь Zhuānxū), также известный как Гаоян (t 高 陽, s ​​高 阳, p Gāoyáng), который был внуком первого китайского императора, известного как император, правил долиной Желтой реки. , происхождение Китая, во втором тысячелетии до нашей эры с 2514 г. до н.э. - 2436 г. до н.э. (ранний бронзовый век). В период пяти династий и десяти королевств (907–960) король Цянь Лю и его потомки правили независимым королевством Уюэ.в юго-восточном Китае. Джо Цзянь родился в 1962 году в Уси и является 42-м поколением потомков Цянь Лю.

Ссылки [ править ]

  1. ^ а б в Цзянь и др. (1996). "Нокаут гена, ограниченного субрегиональным и клеточным типом, в мозге мыши" . Cell . 87 (7): 1317–1326. DOI : 10.1016 / S0092-8674 (00) 81826-7 . PMID  8980237 .CS1 maint: использует параметр авторов ( ссылка )
  2. ^ а б Цзянь JZ. (2016). Нейрогенетика Cre-lox: 20 лет разностороннего применения в исследованиях мозга и подсчете ... Фронт. Genet. | DOI: 10.3389 / fgene.2016.00019. http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fgene.2016.00019/abstract
  3. ^ a b Тан, YP; Симидзу, Э; Дубе, ГР; Рэмпон, К; Kerchner, GA; Чжо, М; Лю, G; Цзянь, JZ (сентябрь 1999 г.). «Генетическое улучшение обучения и памяти у мышей». Природа . 401 (6748): 63–9. Bibcode : 1999Natur.401 ... 63T . DOI : 10.1038 / 43432 . PMID 10485705 . 
  4. ^ a b Цзянь, Создание мышки-умника. Scientific American, апрель, стр. 62-68, 2000 г. http://www.bio.utexas.edu/courses/kalthoff/bio346/PDF/Readings/11Tsien%282000%29brainier.pdf
  5. ^ a b Цзянь, JZ (2016). «Принципы интеллекта: об эволюционной логике мозга» . Фронт. Syst. Neurosci . 9 : 186. DOI : 10,3389 / fnsys.2015.00186 . PMC 4739135 . PMID 26869892 .  
  6. ^ a b Tsien, JZ (ноябрь 2015 г.). «Постулат об основной логике проводки мозга» . Trends Neurosci . 38 (11): 669–71. DOI : 10.1016 / j.tins.2015.09.002 . PMC 4920130 . PMID 26482260 .  
  7. ^ а б Xie et al. (2016). «Вычисление мозга организовано с помощью логики перестановки на основе степени двойки» . Границы системной нейробиологии . 10 : 95. DOI : 10,3389 / fnsys.2016.00095 . PMC 5108790 . PMID 27895562 .  CS1 maint: uses authors parameter (link)
  8. ^ Танигучи, H; Он, М; Ву, П; Ким, S; Paik, R; Сугино, К; Квициани, Д; Fu, Y; Лу, Дж; Линь, У; Миёси, G; Shima, Y; Fishell, G; Нельсон, SB; Хуанг, З.Дж. (22 сентября 2011 г.). "Ресурс Cre драйверных линий для генетического нацеливания ГАМКергических нейронов в коре головного мозга" . Нейрон . 71 (6): 995–1013. DOI : 10.1016 / j.neuron.2011.07.026 . PMC 3779648 . PMID 21943598 .  
  9. ^ Строки Cre, характеризующиеся ресурсом JAX Cre (http://cre.jax.org/data.html)
  10. ^ Уэйд, Николас (1999-09-07). "УЧЕНЫЙ В РАБОТЕ: Джо З. Цзянь; Об умных мышах и еще более умном человеке" . Нью-Йорк Таймс . ISSN 0362-4331 . 
  11. ↑ Лерер, Иона (14 октября 2009 г.). «Неврология: маленькие, пушистые… и умные» . Новости природы . 461 (7266): 862–864. DOI : 10.1038 / 461862a . PMID 19829344 . 
  12. ^ Сираноски, Дэвид (2012). «Тестирование стимулирующих действие магния на мозг» . Природа . DOI : 10.1038 / nature.2012.11665 .
  13. ^ Лю, G; Weinger, JG; Лу, З.Л .; Сюэ, Ф; Садехпур, С. (2015). «Эффективность и безопасность MMFS-01, усилителя плотности синапсов, для лечения когнитивных нарушений у пожилых людей: рандомизированное, двойное слепое, плацебо-контролируемое исследование». J. Alzheimers Dis (27 октября 2015 г.).
  14. ^ Лин, L; Osan, R; Шохам, S; Джин, Вт; Цзо, Вт; Цзянь, JZ (апрель 2005 г.). «Идентификация единиц кодирования сетевого уровня для представления эпизодических переживаний в гиппокампе в реальном времени» . Proc Natl Acad Sci USA . 102 (17): 6125–30. Bibcode : 2005PNAS..102.6125L . DOI : 10.1073 / pnas.0408233102 . PMC 1087910 . PMID 15833817 .  
  15. ^ Лин, L; Osan, R; Цзянь, JZ (январь 2006 г.). «Принципы организации кодирования памяти в реальном времени: нейронные кликовые сборки и универсальные нейронные коды». Trends Neurosci . 29 (1): 48–57. DOI : 10.1016 / j.tins.2005.11.004 . PMID 16325278 . 
  16. ↑ The Boston Globe: Мышь, которая вспомнила поездку «Ужас Диснея», пробуждает проницательность мозга. http://archive.boston.com/yourlife/health/mental/articles/2005/04/12/the_mouse_that_remembered/?page=full
  17. ^ Лин, L; Чен, G; Куанг, Н; Wang, D; Цзянь, JZ (апрель 2007 г.). «Нейронное кодирование концепции гнезда в мозгу мыши» . Proc Natl Acad Sci USA . 104 (14): 6066–71. Bibcode : 2007PNAS..104.6066L . DOI : 10.1073 / pnas.0701106104 . PMC 1851617 . PMID 17389405 .  
  18. ^ https://www.newscientist.com/article/dn11460-like-goldilocks-mice-know-a-bed-thats-just-right
  19. ^ Фэн; и другие. (2001). «Недостаточный нейрогенез у мышей с нокаутом по пресенилину-1, специфичным для переднего мозга, связан со снижением клиренса следов гиппокампа». Нейрон . 32 (5): 911–26. DOI : 10.1016 / s0896-6273 (01) 00523-2 . PMID 11738035 . 
  20. ^ Новости журнала Nature. http://www.nature.com/news/2001/011207/full/news0111213-2.html
  21. ^ «Нейрогенез - механизм для хранения, очистки памяти? | ALZFORUM» .
  22. ^ Цао; и другие. (Октябрь 2008 г.). «Индуцируемое и избирательное стирание воспоминаний в мозгу мышей посредством химико-генетических манипуляций» . Нейрон . 60 (2): 353–66. DOI : 10.1016 / j.neuron.2008.08.027 . PMC 2955977 . PMID 18957226 .  
  23. ^ Препарат «Вечное сияние» выборочно стирает воспоминания New Scientist. https://www.newscientist.com/article/dn15025-eternal-sunshine-drug-selectively-erases-memories
  24. ^ Ван; и другие. (2011). «Рецепторы NMDA в дофаминергических нейронах имеют решающее значение для обучения привычкам» . Нейрон . 72 (6): 1055–1066. DOI : 10.1016 / j.neuron.2011.10.019 . PMC 3246213 . PMID 22196339 .  
  25. ^ Wall Street Journal: Как нас удерживают привычки. http://archive.boston.com/yourlife/health/mental/articles/2005/04/12/the_mouse_that_remembered/?page=full
  26. ^ Видео Резюме из журнала НЕЙРОН. https://www.youtube.com/watch?v=IVX69AXdYaw
  27. ^ «Проект декодирования мозга» .
  28. ^ Цзянь, Джо З .; Ли, Мэн; Осан, Ремус; Чен, Гуйфэнь; Линь, Лонянь; Ван, Филипп Лей; Фрей, Сабина; Фрей, Джульетта; Чжу, Дацзян; Лю, Тяньминь; Чжао, Фанг; Куанг, Хуэй (2013). «О начальном картировании мозговой активности эпизодического и семантического кода памяти в гиппокампе» . Нейробиология обучения и памяти . 105 : 200–210. DOI : 10.1016 / j.nlm.2013.06.019 . PMC 3769419 . PMID 23838072 .  
  29. ^ Элен F, Фромм O, Vonberg I, Klostermann F (2016). «Преодоление двойственности: объединенная функция Бусфилда для моделирования словообразования в задачах на беглость речи» . Психономический бюллетень и обзор . 23 : 1354–1373. DOI : 10,3758 / s13423-015-0987-0 .
  30. ^ Фромм O, Klosterman F, F Элен (2020). "Модель векторного пространства для функций нейронной сети: вдохновение из сходства между теорией связности и логарифмическим временным ходом словопроизводства" . Границы системной нейробиологии . DOI : 10.3389 / fnsys.2020.00058 .
  31. ^ Цяня, Джо З. (2016). «Принципы интеллекта: об эволюционной логике мозга» . Границы системной нейробиологии . 9 : 186. DOI : 10,3389 / fnsys.2015.00186 . ISSN 1662-5137 . PMC 4739135 . PMID 26869892 .   
  32. ^ Цзянь, Код памяти , Scientific American, июль 2007 г .; http://redwood.psych.cornell.edu/courses/psych512fall07/papers/Tsien_memorycode_07.pdf

Внешние ссылки [ править ]

  • Исследовательский Альянс Джорджии
  • Университет Огасты