Definicja i rodzaje

Definicja i rodzaje neuroplastyczności [3, 7, 11, 14, 19, 20]

Neuroplastyczność to po prostu zdolność OUN do zmiany. Zmiany plastyczne (gr. plaisticos – tworzenie) zachodzą oczywiście w czasie rozwoju mózgu i tworzenia podstawowych obwodów neuronalnych w rozwijającym się płodzie i u dorastających dzieci. W przeciwnym wypadku niemożliwe byłoby uformowanie się prawidłowo działającego układu nerwowego. Okazuje się, że u dorosłych ludzi również zachodzą zmiany plastyczne, które umożliwiają uczenie się nowych umiejętności ruchowych, zapamiętywanie nowych wspomnień czy odpowiedź układu na uszkodzenia.

Neuroplastyczność polega na trwałych przekształceniach funkcjonalnych w obrębie neuronów (zmiana własności komórek), które zachodzą pod wpływem bodźców ze środowiska lub uszkodzeń mózgu lub rdzenia. Neuroplastyczność jest powszechną cechą neuronów, znajdujących się na wszystkich piętrach OUN. Zapewnia zdolność do adaptacji, zmienności, samonaprawy, uczenia się i pamięci. Ze względu na przyczynę zmian plastycznych można wyróżnić neuroplastyczność: rozwojową, pouszkodzeniową (kompensacyjną) dorosłego mózgu, plastyczność wywołaną wzmożonym doświadczeniem czuciowym lub ruchowym, plastyczność związaną z uczeniem się i pamięcią, plastyczność związaną z uzależnieniami i plastyczność patologiczną (epileptogeneza, ból neuropatyczny). Inną klasyfikacją może być podział na plastyczność neuroanatomiczną (zmiany na poziomie komórkowym), funkcjonalną (reorganizacja pracy sieci neuronowej) i behawioralną (zmiana zachowania się człowieka).

Niezależnie od rodzaju, zmiana siły i liczby połączeń synaptycznych leży u podstaw wszystkich zmian plastycznych. Modyfikacje dotyczą synapsy oraz zmian biochemicznych i anatomicznych w jej obrębie, prowadzących do wzmocnienia lub osłabienia połączeń między neuronami. Zmiany te zależą od pobudzenia synapsy postsynaptycznej przez presynaptyczną. Jeśli pobudzenie przekroczy wartość progową, dojdzie do wzmocnienia połączenia (LTP), a jeśli pobudzenie będzie podprogowe – do osłabienia (LTD). Długotrwała plastyczność synaptyczna powstaje w procesie sumowania czasowego i przestrzennego oraz w procesie zależnym od momentu wystąpienia potencjału czynnościowego. W wyniku uczenia się powstają również nowe synapsy (synaptogeneza). Proces ten może być bardzo szybki, zmiany mogą pojawić się już 20 minut po pobudzeniu (hipokamp). Dodatkowo zakończenia aksonalne mogą zbliżać się do nowo-powstających lub starych kolców dendrytycznych. Molekularne mechanizmy plastyczności polegają na zmianie siły połączeń złącza synaptycznego poprzez zmianę ilości kanałów jonowych typu AMPA, a w dłuższej perspektywie następują zmiany w ekspresji genów. Możliwe jest również powstawanie nowych aksonów i dendrytów.

Mimo tych mechanizmów możliwości regeneracyjne OUN są ograniczone, dlatego należy stosować technologie wspomagające neuroplastyczność, aby zmaksymalizować skuteczność regeneracji. W uszkodzonych mózgach zachodzi również spontaniczna neuroplastyczność, która powinna być wspomagana i ukierunkowywana przez interwencje neurorehabilitacyjne.

Zmiany plastyczne są podstawą naprawy i kompensacji układu nerwowego, a więc neuroregeneracji i neurorehabilitacji. Wykorzystywanie urządzeń takich jak interfejsy nerwowe (NI) sprzyja neuroplastyczności w procesie poprawy funkcjonalnej [27]. W dalszej części (rozdział trzeci) zostaną omówione technologie wykorzystujące urządzenia medyczne, które bazują na zjawisku plastyczności OUN lub ułatwiają zajście tych procesów.


Bibliografia

  1. Allen S.J., Watson J.J., Shoemark D.K. i in., GDNF, NGF and BDNF as therapeutic options for neurodegeneration, Pharmacology & Therapeutics, 2013.
  2. Błaszczyk J., Modele cybernetyczne wybranych struktur i funkcji układu nerwowego, [w:] Neurocybernetyka Teoretyczna, red. R. Tadeusiewicz, Wyd. Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa, 2009.
  3. Casadio M., Tamagnone I., Summa S., Sanguineti V., Neuromotor recovery from stroke: computational models at central, functional, and muscle synergy level, źródło: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23986688 [dostęp: 1.06.2014].
  4. Cudo A., Zabielska E., Bałaj B., Wprowadzenie w zagadnienie interfejsów mózg-komputer, [w:] Studia z Psychologii w KUL, tom 17, s. 189-211, red. Gorbaniuk O., Kostrubiec-Wojtachnio B., Musiał D. i in.
  5. De Miranda M.A., Doggett M.A., Evans T.J., Medical Technology: Contexts and Contend in Science and Technology, źródło: http://people.wku.edu/mark.doggett/MedTechPrimer6.0.pdf [dostęp: 11.10.2016]
  6. Gajda J., Pomiary i identyfikacja w diagnostyce medycznej, [w:] Podstawy inżynierii Biomedycznej. Tom I, red. Tadeusiewicz R., Augustyniak P., Wydawnictwa AGH, Kraków, 2009.
  7. Garczyk A., Namysł J., Wstęp teoretyczny do treningu EMG Biofeedback i ETS w terapii zaburzeń neuromotorycznych po uszkodzeniach ośrodkowego układu nerwowego, [w:] Biofeedback Innowacje, red. Borkowski P., Wydawnictwo Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie, Częstochowa, 2015.
  8. Gerven M., Farquhar J., Schaefer R. i in., The Brain-Computer Interfaces Cycle, Journal of Neural Engineering, Wrzesień, 2009.
  9. Giggins O., McCarthy Persson U., Caulfield B. (2013), Biofeedback in rehabilitation, Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 10:60.
  10. Gwiazdowska B., Pawlicki G., Fizyku Medyczny - gdzie twoje miejsce? Historia i perspektywy fizyki medycznej w Polsce, Polish Journal of Medical Physics and Engineering, 2006.
  11. Hess G. (2009), Przekaźnictwo synaptyczne i plastyczność synaptyczna, [w:] Neurocybernetyka Teoretyczna, red. R. Tadeusiewicz, Wyd. Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
  12. http://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains#t-1178711 [dostęp: 11.10.2016]
  13. Jaśkowski P. (2004), Zarys psychofizjologii, Wyższa Szkoła Finansów i Zarządzania, Warszawa.
  14. Kossut M., Synapsy i plastyczność mózgu, źródło: http://fundacjarozwoju-nauki.pl/res/Tom1/Nauka%20swiatowa%20i%20polska%5B1%5D. Rozdzial%2009.pdf [dostęp: 1.06.2014].
  15. Krakauer J.W. (2006), Motor learning: its relevance to stroke recovery and neurorehabilitation, „Current Opinion in Neurology”, nr 19, s. 84–90.
  16. Mazur M. (1999), Cybernetyka i charakter, Wyższa Szkoła Zarządzania i Przedsiębiorczości im.Bogdana Jańskiego, Warszawa.
  17. Merzenich M.M., Van Vleet T.M., Nahum M., Brain plasticity-based therapeutics, Frontiers In Human Neuroscience, 2014.
  18. Ojanguren E.I., Kostic M., Bejarano N.C., Keller T., Workshop on Transcutaneous Functional Electrical Stimulation, [w:] Emerging Therapies in Neurorehabilitation II, red. Pons J.L, Raya R., González J., Springer International Publishing, 2016.
  19. Purves D., Augustine G.J., Fitzpatrick D. i in., Neuroscience, 2nd edition, źródło: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK10799/ [dostęp: 11.10.2016]
  20. Pąchalska M. Rehabilitacja neuropsychologiczna. UMCS, Lublin, 2008.
  21. Razavi S., Nazem G., Mardani M., Neurotrophic factors and their effects in the treatment of multiple sclerosis, Advanced Biomedical Research, 2015.
  22. Tadeusiewicz R., Biocybernetyka, Wydawnictwa Zakładu Narodowego im. Ossolińskich i Polskiej Akademii Nauk, Wrocław, 1988.
  23. Tadeusiewicz R., Izworski A., Majewski J.: Biometria, Wydawnictwa AGH, Kraków, 1993.
  24. Tadeusiewicz R.: Neurocybernetyka Teoretyczna, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2009.
  25. The Neurobiology of Neurofeedback, Wikipedia-Books, źródło: http://en.wikipedia.org/wiki/Book:The_Neurobiology_of_Neurofeedback [dostęp: 11.10.2016]
  26. Thomson M., Thomson L. (2012), Neurofeedback, Biomed Neurotechnologie, Wrocław.
  27. Wang W., Collinger J.L, Perez A.M. i in., Neural Interface Technology for Rehabilitation: Exploiting and Promoting Neuroplasticity, źródło: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2788507/ [dostęp: 11.10.2016]
  28. Wolpaw R.J, Winter Wolpaw E., Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, Oxford University Press, New York, 2012
  29. Zawada J.: Wybrane zagadnienia z podstaw metrologii, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź, 2002.

Przypisy

  1. Sama proteza dłoni nie jest interfejsem nerwowym ani neuroprotezą. Neuroprotezą jest system zastępujący elementy układu czuciowego. Wg autorów neuroproteza oddziałująca mechanicznie na układ człowieka należy do interfejsów HMI/HCI, a ze względu na funkcję/cel do technologii wspomagających (AT).
  2. Zdaniem autorów, neurofeedback formalnie należy do biofeedbacku fizjologicznego. Zastosowane rozdzielenie neurofeedbacku od biofeedbacku ma wymiar czysto praktyczny, polegający na odróżnieniu sygnałów pochodzących z mózgu od innych sygnałów fizjologicznych.
  3. Podział zaproponowany przez Giggins i in. 2013 [9]
  4. Modele jakościowe sprowadzają się do opisu przepływu informacji za pomocą diagramów (schematów blokowych) i, w przeciwieństwie do modeli ilościowych, nie wykorzystują matematycznego opisu zjawisk, przez co są znacznie bardziej ogólne i nie pozwalają na precyzyjną analizę zachowania się systemu [2]. Modele jakościowe mają wartość przede wszystkim edukacyjną i w tym aspekcie są lepsze niz modele ilościowe ponieważ pozwalają na łatwiejsze zrozumienie procesów zachodzących w obrebie systemu który modelują.