Подобно тому, как гигантский аксон кальмара является образцом нервного волокна, образцом нервной клетки является мотонейрон кошки. Эта клетка имеет относительно большие размеры и поэтому наиболее детально изучена. Мотонейрон имеет тело и дендриты, на которых расположены около 10000 синапсов, образованных окончаниями других нервных клеток. От тела МН отходит выходной отросток представляющий собой миелинизированное волокно. У его основания имеется особая структура — аксонный холмик; это часть МН, имеющая мембрану с наиболее низким порогом. Аксоны МН могут быть очень длинными, например, у кошки — сантиметров 25, а у слона или жирафа — и несколько метров. В конце аксон МН разделяется на веточки — терминали, которые оканчиваются на мышечных волокнах. Кроме того, еще внутри спинного мозга, где лежат МН, аксон отдает боковые веточки, которые идут к другим нервным клеткам.

Как работает обычная нервная клетка

Как же работает МН? Как он выполняет свою функцию — управление волокнами скелетной мышцы?

Тело нейрона работает как сумматор потенциалов. Постсинаптические потенциалы — возбуждающие и тормозные, вызванные сигналами других клеток в дендритах МН, передаются по ним как по пассивному кабелю к телу МН и складываются с потенциалами, возникающими прямо в теле. Как только сумма потенциалов станет больше порога мембраны аксонного холмика, в нем возникнет импульс. Этот импульс распространяется по аксону вплоть до его терминалей и через нервно-мышечные синапсы, выделяющие ацетилхолин, возбуждает мышечные волокна. Таким образом, импульс, возникший в МН, вызывает сокращение всех мышечных волокон, на которых оканчиваются веточки его аксона.

Итак, для типичного нейрона характерно наличие частей с разными свойствами и разными функциями, покрытых разной мембраной.

Тело нейрона работает как аналоговая машина, обеспечивая суммирование сигналов, приходящих к разным местам клетки и в разные моменты времени; аксонный холмик играет роль запального капсюля; аксон уносит командный сигнал к адресатам. Описанные нейроны могут вырабатывать и передавать достаточно сложные команды, например, для управления движениями. Конечно, такое управление осуществляет не одна клетка, а система взаимодействующих между собой нейронов.

Рассмотрим на нескольких примерах, как такие клеточные системы могут управлять некоторыми движениями.

Как бабочка складывает крылья

В 1984 г. на биологической олимпиаде школьников МГУ была предложена следующая задача: «Известно, что бабочка-крапивница предпочитает температуру 36 °С. Если на улице холодно и солнце не светит, бабочка сидит с закрытыми крыльями. Если холодно, но светит солнце, бабочка раскрывает крылья. Но как только температура достигает 36 °С, бабочка складывает крылья. Нарисуйте схему соединения нейронов, которая обеспечивала бы такое поведение бабочки». Задача была дана в 10-м классе и оказалась «убойной». Никто из школьников не получил за нее «отлично», так как ни одной работоспособной схемы предложено не было, а многие школьники вообще не могли понять, что от них требуется.

Эта задача, как очень многие задачи по биологии, не имеет однозначного ответа. Можно придумать много схем, удовлетворяющих ее условиям. Придумаем одну из возможных. Прежде всего, можно предположить, что крыльями бабочки по аналогии с мышцами-антагонистами у человека должны управлять две группы мышц: «опускатели» крыла и «подниматели» крыла. Каждой группой управляют свои МН, которые мы будем обозначать МН0 и МНП. На эти МН должны поступать сигналы о температуре и солнечном свете. Тут также возможны разные решения. Пусть клетка Т возбуждается и посылает импульсы, только если температура выше 36 °С, а клетка С — когда светит солнце.

По условию задачи при свете крылья раскрываются, поэтому соединим световой рецептор с МН0. Когда же температура поднимется выше 36 °С и заработает тепловой рецептор, крылья должны закрыться. Значит, надо соединить клетку Т с МНП возбуждающей связью. Мышцу-антагониста надо при этом затормозить; для этого надо соединить тепловой рецептор с МН0 тормозной связью. Но один и тот же нейрон, как правило, не бывает и возбуждающим, и тормозным, поэтому для создания торможения надо поместить в эту линию тормозной вставочный нейрон. Теперь если будет и светло, и тепло, то МН0 не будет работать, так как на него приходят равные по величине8 но противоположные по знаку сигналы, которые не доведут его до порога. Однако наша схема не полностью удовлетворяет условиям задачи: если на улице холодно и солнца нет, то по условию крылья должны быть закрыть, а из нашей схемы это не следует.

Поэтому и вставлен в схему еще один рецептор X, работающий, когда температура ниже 36 °С. Соединим его с МНП возбуждающей связью. Но, чтобы не испортить ситуацию «холодно и светло», эта связь не должна работать, когда светит солнце. Значит, нужен еще один интернейрон, который будет при освещении тормозить X.

Теперь наша схема будет работать. Для нее нам потребовалось 3 рецептора и 3 интернейрона. Можно сделать схему и экономнее. Например, на рис. 52, г приведена схема, в которой есть вставочный нейрон С А, все время работающий сам по себе. Он будет все время стремиться закрыть крылья, которые будут закрыты всегда, кроме ситуации, когда одновременно работают рецепторы X и С; в этом случае они возбуждают интернейрон ИН 2. Цифра «2» указывает, что его порог так высок, что свет и холод поодиночке не способны его возбудить. Этот интернейрон при возбуждении откроет крылья и затормозит спонтанно активный интернейрон. Вы видите, что в этой схеме мы обошлись всего двумя типами рецепторов. Правда, один из интернейронов в этой схеме обладает более хитрыми свойствами, чем стандартный нейрон: он может работать сам по себе.

Инженеры часто решают такие же задачи, как только что решенная нами. Например, во многих домах есть лифт. Допустим, что лифт пришел на первый этаж и дверь открылась. Если никто не войдет в него, дверь закроется. Если войдет, но ничего не будет делать, дверь останется открытой. Если войдет и нажмет кнопку — дверь закроется и включится двигатель. Тут тоже есть «МН» для двери и для двигателя, есть рецепторы веса и нажатия на кнопку, есть свой «мозг», но не из нейронов, а из реле. Существует целая теория, позволяющая строить нужные логические схемы для разных задач.

Как плавает пиявка

Схему поведения бабочки мы выдумали сами: как она управляет своими крыльями на самом деле — неизвестно. А есть ли случаи, когда удалось разобраться в связях реально существующих нейронных схем и понять, как они работают? Надо сказать честно, что в случае позвоночных животных такие успехи довольно скромны: слишком много у них нейронов. Но в случае беспозвоночных, у которых в ганглиях часто всего несколько сотен нейронов, успехи более впечатляющие.

Мы расскажем вам для примера, как устроена нейронная сеть, обеспечивающая плавание пиявки.