| 17. ábra. Az idegsejt
Formailag az különbözteti meg őket más sejtektől, hogy a sejttestből vékonyabb és vastagabb nyúlványok ágaznak ki. A vékonyabb és rövidebb nyúlványok - a dendritek -, amelyek rendszerint a citoplazma folytatásai (plazmanyúlványok). A vastagabb és hosszabb nyúlványok neve axon. A dendritek hossza 0,01- 0,4 mm, az axonoké néhány mm-től több méterig terjedhet. (Az ember idegnyúlványainak összhossza a Föld-Hold távolság kétszerese.) Az axonok alkothatnak tömör kötegeket (pályákat) vagy ritkább, laza összeköttetéseket. Számos neuron axonja nem nyúlik ki távolabbi területekre, nem alkot pályákat, ezek a lokális, intrinsec neuronok.
A sejttestnek azt a részét, ahonnan az axonok elágaznak, axoneredési dombnak nevezik. A benne található membrán, amely az axont elválasztja a citoplazmától, az információátvitelben szűrőként viselkedik, magas ingerlési küszöbértékénél fogva kiszűri, megállítja a véletlen vagy téves információkat.
Az axonok többszörösen is elágazhatnak, több száz vagy több ezer kollaterálissal is rendelkezhetnek. Egy részüket, azokat, amelyek a sürgős információkat szállítják - izomreceptorok, mozgatóidegek axonjai - velőshüvely (mielin) veszi körül; ez szigeteli az axon-”kábelt” a környezetétől, s nagyon meggyorsítja az ingerületvezetést.
Egy-egy idegsejten, illetve dendritjein nagyon sok, 1000-10000 más idegsejt nyúlványa is végződhet, s az axon is nagyon sok más idegsejthez kapcsolódhat. A kapcsolat az idegsejtek között nem közvetlen érintkezés útján valósul meg, hanem a szinapszisokon keresztül. Sherrington angol tudós nevezte így el az idegvégződések és a köztük levő 10-20 nm szélességű keskeny rés által alkotott ingerület-átviteli kapcsolatot. A klasszikus elképzelés szerint - s ez az esetek többségében helyes - a szinapszisban az axon végződése az ingerátadó (preszinapszis), és a szomszédos sejt dendritje vagy sejtteste az ingerátvevő (posztszinapszis) elem. Az utóbbi években azonban kiderült, hogy az axodendrikus szinapszis mellett léteznek dendrodendrikus, axoaxonális szinapszisok is, sőt az is előfordul, hogy két dendrit külön szinapszisokon egymásnak küldjön - két irányba - üzenetet. Vagy akár egy axon küldjön két dendritnek, amelyek egymás között is kommunikálnak. A kapcsolódási formáknak ez a változatossága is hozzájárul - sok más tényező mellett - ahhoz, hogy a magasabb rendű élőlényeknek s főleg az embernek az idegrendszerében olyan rendkívül bonyolult struktúrák alakulnak ki és működnek.
Hogyan közlekednek az információk az idegrendszerben?
A sejteket burkoló sejtmembrán külső és belső felülete között ioneloszlási különbségek vannak, s emiatt potenciálkülönbség jelentkezik a sejt belseje és külső környezete között. Ez a potenciálkülönbség különösen nagy az idegsejtek membránján - nyugalmi állapotban kb. - 70 mV. A nyugalmi potenciál ingerek hatására - s ezek lehetnek mechanikai, hő-, vegyi és elektromos ingerek - nagyon könnyen megváltozik: csökken (depolarizáció) vagy megnő (hiperpolarizáció). Megváltozik ugyanis a membrán áteresztőképessége, s ennek következtében megváltozik az ioneloszlás: K-ionok lépnek ki, illetve Na-ionok lépnek be a sejtbe.
Ha a potenciál bizonyos érték - a küszöbérték - alá csökken, a depolarizáció mértéke ugrásszerűen megnő, ún. működési vagy akciós potenciál jön létre. A potenciálcsúcs néhány ezredmásodpercig tart, s átadódik a membrán szomszédos területeire. A kisülés, vagy ahogy az angol fireing szóból újabban fordítják, tüzelés, független az inger természetétől és intenzitásától (ha elérte a küszöbértéket). Az idegsejt tehát a minden vagy semmi törvényének megfelelően viselkedik, csak két állapotot “ismer”. (A matematikai információelméletről szóló fejezetben utaltunk arra, hogy az információs univerzumban a bináris jelleg az uralkodó, s ezért a gyakorlati megfontolásokon túl mélyebb jelentősége van a kettesalapú logaritmus használatának. Íme az első példa.) Ez a működési elv teszi lehetővé a neuronok és neuronhálózatok matematikai-logikai és fizikai modellezését. Az első matematikai modellt McCullach és Pilts készítette 1943-ban. Ezek a modellek nagyon hasznosak az idegrendszer- és agykutatásban, de még hasznosabbak az automaták absztrakt általános logikai elméletének kidolgozásában. Minden döntési problémát meg lehet oldani egy elég nagy számú neuront tartalmazó mesterséges neuronhálózat segítségével - elméletileg. Ezzel szemben gyakorlatilag még az egyszerűbb problémák megoldásához is túl nagy gép kellene.
|
