CC BY
60
Раздел VIII
ОБЗОРЫ ЛИТЕРАТУРЫ
УДК: 612.82.821 DOI: 10.12737/ 17040
ИОННО-МОЛЕКУЛЯРНАЯ МОДЕЛЬ ПАМЯТИ. ПРОБЛЕМА ЭНТРОПИИ
И.Г. ГЕРАСИМОВ*, А. А. ЯШИН
* Донецкий национальный технический университет, ул. Артема, 58, г. Донецк, Украина, 83001 **Медицинский институт, Тульский государственный университет, ул. Болдина, 118, Тула, Россия,
300012 .
Аннотация. Заключительная статья цикла работ по созданию ионно-молекулярной модели памяти посвящена фактору энтропии. Рассмотрена связь информации и энтропии, введен (по И.Пригожину) энтропийный эквивалент в специфике памяти. При этом система памяти рассматривается как выраженно нелинейная и неравновесная. Статья содержит общее заключение к циклу работ. Фактор энтропии является, с позиции биофизикохимии, важным аспектом памяти, как высшей формы функционирования организма - человека в первую очередь. Для фактора же собственно памяти можно выделить несколько видов энтропии , а не один интегрированный , как, например, в случае классических термодинамических процессов. Более того, термодинамическая энтропия, как определяющая статику процессов, практически не учитывается в ионно-молекулярной модели памяти (энтропия Больцмана). Здесь более существенным является учет роли информационной энтропии Шеннона. И еще один существенный момент: И. Пригожиным для оценки энтропии систем с неравновесными процессами, к которым вне всякого сомнения относится и память, предложено использовать сумму элементов корреляционной матрицы, диагональные члены которой поставлены в соответствие вероятностям, а внедиагональные - корреляциям. Это и используется авторами в оценке энтропийных характеристик в ионно-молекулярной модели памяти. То есть на основании предложений Пригожина вводится энтропийный эквивалент, отвечающий положениям неравновесной термодинамики и требованию о направленности изменений двух его составляющих, что позволяет оценить парциальные вклады обоих видов энтропии в общую энтропию памяти.
Ключевые слова: информация, энтропия, термодинамика мышления, энтропийный эквивалент, неравновесность системы памяти.
ION-MOLECULAR MEMORY MODEL. THE PROBLEM OF ENTROPY
I.G. GERASIMOV*, А.А. YASHIN
* Donetsk National Technical University, Artem Str., 58, Donetsk, Ukraine, 83001 "Мedical Institute, Tula State University, Boldin Str., 118, Tula, Russia, 300012
Abstract. The final article in a series of works on creation of ion-molecular models of memory is dedicated to the entropy factor. The authors examine the correlation between information and entropy. They introduce an entropy equivalent in the specificity of memory (by I. Prigozhin). The memory system is considered markedly nonlinear and non-equilibrium. The article contains a general conclusion to the series of works. The entropy factor is, from the position of bio-physic-chemistry, an important aspect of memory, as a higher form of functioning of the organism, including human organism - in the first place. It is possible to allocate to factor the actual memory several types of entropy, instead of one integrated, as for example in
the case of the classical thermodynamic processes. Moreover, the thermodynamic entropy, as a defining static processes, virtually ignored in ion-molecular memory model (Boltzmann entropy). Here more significant is the consideration of the role of information Shannon's entropy. And another important point: to evaluate the entropy of systems with non-equilibrium processes, which undoubtedly applies to the memory, I. Prigozhin proposed to use the sum of the elements of the correlation matrix, the diagonal members which are set in accordance with probability, and extra diagonal - correlations. The authors use it in the estimation of entropic characteristics of ion-molecular memory model. I.e. on the basis of proposals Prigozhin, the authors introduce entropy equivalent, which corresponds to the provisions of non-equilibrium thermodynamics and the requirement for orientation changes in two of its components, that allows to estimate the partial contributions of both types of entropy to the total entropy of memory.
Key words: information, entropy, thermodynamics of thinking, entropy equivalent, non-equilibrium system memory.
Введение. Заканчивая серию публикаций, посвященных ионно-молекулярной модели памяти человека [7-18], обсудим с этой точки зрения один из интереснейших аспектов функционирования живых систем и их элементов -фактор энтропии.
Информация и энтропия. Весьма важный момент, который далеко не всегда обсуждается в моделях памяти, - производство и перераспределение энтропии в процессах и в результатах накопления и извлечения информации. Проблема энтропии - общая проблема функционирования самоорганизующихся систем, в том числе, биологических. В случае памяти (и не только) вопрос осложняется еще и тем, что в ней могут быть выделены несколько видов энтропии. Обсуждая эту проблему, будем использовать многие положения, уже обсуждавшиеся ранее, что специально, как правило, не оговаривается.
До сих пор в наших работах упоминалась лишь термодинамическая энтропия. Но она под тем же названием может быть также и статистической, и информационной. Введем определения. Термодинамическая энтропия [29,30]:
dS =
T
(1)
rev
где dQm - количество тепла, полученного системой с термодинамической температурой Т во внутренне обратимом процессе; индекс rev -указывает на обратимость процесса.
Термодинамическая энтропия в таком представлении находится в стороне от интересов ионно-молекулярной модели, поскольку определяет состояние статических, находящих-
ся в равновесии. Кроме того, может быть рассчитано только ее изменения, поскольку расчет абсолютной величины требует знания состояния системы при температуре абсолютного нуля, что невыполнимо.
Статистическая энтропия, введенная Л. Больцманом [23,25,26,29], которую иногда называют «физической энтропией» [26], представляется следующим образом: п
^ = к £ Р 1п Р + С (2)
г = 1 ,
где к - постоянная Больцмана; рг - вероятность реализации г-го микросостояния в данном макросостоянии; а константа С принимается равной нулю (постулат Больцмана-Планка).
Информационная энтропия, предложенная К. Шенноном [31,33-35]:
n
Н = -Ер. log2 p. i = 1
(3)
где Рг - вероятность реализации системой ^го состояния.
Статистическая и информационная (собственно, по определению, тоже статистическая) энтропии относительно просто рассчитываются при определенных условиях, и в принципе могут быть использованы для характеристики системы. Существенно, что направленность изменений энтропий этих видов противоположна.
Кроме того, И. Пригожин предложил для оценки энтропии систем, в которых протекают неравновесные процессы, использовать сумму элементов корреляционной матрицы, диагональные члены которой могут быть поставлены в соответствие вероятностям, а внедиагональ-
ные - корреляциям [27]. Эта энтропия (ее и будем называть термодинамической) наиболее удобна для анализа процессов памяти. Во-первых, потому, что характеризует динамические системы, находящиеся в стационарном состоянии (динамическом равновесии). Во-вторых, потому, что имеет не только информационную (вероятности), но и структурную (корреляции) составляющие. На основании положений И. Пригожина, введен энтропийный эквивалент (ЭЭ), отвечающий положениям неравновесной термодинамики и требованию о направленности изменений, двух его составляющих, с помощью которого оценены вклады обоих видов энтропии в общую энтропию системы [5-6]. Кроме того, показана взаимосвязь между энтропией, представленной в форме ЭЭ, и концентрации ионов водорода ([Н+]) [3].
Формально ЭЭ представляет собой сумму квадратов коэффициентов корреляционной матрицы, внедиагональные члены которой -количественные характеристики коэффициентов парных линейных корреляций (структурные составляющие), а диагональные члены, расположенные на одной из главных диагоналей, - рассчитанные на основе корреляций вероятности (информационные составляющие).
Новая информация, по определению, приводит к уменьшению неопределенности в системе, что неизбежно вызывает увеличение информационной энтропии и, как следствие, ввиду уменьшения числа возможных микросостояний - увеличение энтропии статистической (см. уравнения (2) и (3)). Подобный ход событий неблагоприятен для системы, ведет к ее старению и гибели [27] и не случайно бытует мнение «много будешь знать, скоро состаришься». Но именно «бытует». С позиций теории неравновесной термодинамики и по построению ЭЭ, вклад информационной составляющей таков, что увеличению информационной энтропии, напротив, соответствует уменьшение информационной составляющей и, при прочих равных, снижение термодинамической энтропии системы. Уменьшение же термодинамической энтропии - это замедление старения или, если угодно, омоложение. Таким образом, получение информации оказывается выгодно для системы памяти и, очевидно, для организма в целом: знания (информация) по-
зволяют выбрать наилучшую стратегию во многих ситуациях, связанных с вопросами не только жизни и смерти, но и просто лучшей жизни. Не случайно, исходя из общих положений, заключили, что, «хотя получение информации сопровождается, как правило, поглощением (не путать с производством - авт.) энергии, это не означает обязательное увеличение энтропии» [19]. К такому мнению следует присоединиться, поскольку оно подтверждается анализом вклада информационной составляющей в термодинамическое состояние системы.
В случае живого организма увеличение энтропии вследствие получения информации может происходить единственно по причине неспособности субъекта систематизировать эту информацию, что приводит к росту числа степеней свободы в системе памяти (числа элементов корреляционной матрицы, определяющей ЭЭ) и уменьшению вклада в термодинамическую энтропию информационной составляющей. С другой стороны, рост числа степеней свободы ведет к ослаблению силы корреляционных связей, уменьшению вклада структурной составляющей в термодинамическую энтропию и ее снижению ниже уровня, совместимого с нормальным функционированием. Подобная динамика также не может быть интерпретирована как положительная. Так или иначе, когда ничего экстраординарного не происходит, получение новой информации не приводит ни к росту энтропии, ни к ее уменьшению до критических величин.
Следовательно, один из энтропийных парадоксов о не возрастании энтропии при получении системой информации оказывается легко разрешим с позиций неравновесной термодинамики. О том же говорит и так называемая 5-теорема (альтернативная Н-теореме Больцмана о возрастании энтропии закрытых систем), согласно которой энтропия самоорганизующихся систем не возрастает, когда она рассчитана для одинаковых средних значений энергии [1,4,20,21]. Последние условие, очевидно, реализуется в системе памяти (см. энергетический парадокс в [18]). Еще раз обратим внимание, что, поскольку белки-передатчики циркулируют, получая информацию, освобождаясь от нее и предоставляя себя для получе-
ния ее очередного кванта, постольку такой цикл может быть и вовсе безэнергетическим. Имеется в виду, что энергия производится (высвобождается - экзоэнергетический процесс) в акте записи информации на структурных элементах, формирующих библиотеку памяти (а поступает она с периферии при записи информации на материальные носители) и тут же, in suti, расходуется на понижение энтропии. Если при этом достигается полное или почти полное соответствие между убылью и прибылью энергии, то процесс (и не только информационный, мышления как в [22], но и запоминания) оказывается изоэнергетическим, что и наблюдается в экспериментах.
Между прочим, заметим, что, по крайней мере в динамике биологического возраста, ЭЭ и [H+] положительно коррелируют между собой [3]. В формирующемся и развивающемся мозге при получении информации, увеличении информационной энтропии и уменьшении информационной составляющей, термодинамическая энтропия должна возрастать. Однако вследствие роста числа и силы корреляционных связей и увеличения структурной составляющей, вклад которой в термодинамическую энтропию, по оценке [6], не менее 80%, она, термодинамическая энтропия, увеличивается. Действительно, авторы исследовавшие зависимость между [H+] (pH) в мозге и плотностью (впрочем, слово «density», которое авторы употребляют в сочетании с «нейронами» с английского можно перевести и как «тупость») нейронов, нашли, что зависимость между pH и IQ у детей не очень хорошая (и почему она должна быть хоть какая либо? - авт.), а метаболизм фосфора, отражающий энергетический метаболизм, коррелирует с выполнением вербальных заданий [32]. Последний результат свидетельствует о продукции энергии, по крайней мере, в процессе мышления, а уж расходуется ли она, и если да, то на какие цели -вопрос отдельный. В том случае, когда в системе энергия накапливается, энтропия, безусловно, возрастает. Если же произведенная энергия расходуется внутри самой системы, то это может приводить к уменьшению энтропии, лишь в специально организованных системах. Формирующийся мозг в процессе развития, похоже, как раз и стремится стать
именно такой системой.
Говоря о мозге в динамике биологического возраста, интересно сравнить в младенчестве и в старости качество памяти во временном аспекте. У стариков (а у младенцев? трудно проверить) память на не очень давние события, как известно, оставляет желать лучшего. Возможно, этому способствует (или препятствует?) более высокая по сравнению с людьми среднего возраста активность ионов водорода. Кроме того, хорошо известно, что люди не помнят младенчества (а старики, вспомнят ли они через какое-то время - год-два-три - события такой давности?). Младенцы нечто запоминают, получают определенные навыки, и, казалось бы, путем многократных повторений (исключения редки, но возможны, вроде «обжегшись на молоке...»), у них формируется долговременная память. Однако это память не о событиях, фактах, а рефлекторная память. Старики, их система памяти, похоже, и вовсе забыли о возможности формирования долговременной памяти. С позиций памяти, с возрастом, наблюдается обращение времени [2,27]. В раннем возрасте память не имеет прошлого, и в термодинамической энтропии преобладает структурная составляющая энтропии, в среднем возрасте есть память и о прошлом, и о будущем и обе составляющие термодинамической энтропии вносят в нее свой посильный вклад, в позднем возрасте - память без будущего и структурная составляющая вновь преобладает в термодинамической энтропии.
Еще одни парадокс, который следует обсудить с точки зрения энтропии, относится не столько собственно к памяти, сколько к мышлению - процессу переработки информации. Однако мышление в любом проявлении (решение логических и математических задач, выбор одного из многих вариантов, написание текста разной степени новизны и сложности и проч.) невозможно без памяти. Считают, что процесс принятия решения должен завершиться состоянием с нулевой энтропией [22]. Такие состояния легко представимы в рамках термодинамики, но логику развития событий автору не удалось проследить без привлечения гипотезы о неизвестных элементарных частицах, подчиняющихся «другой статистике» [13]. Заметим, что автор обсуждал энтропию в
представлении (1), которая оперирует с теплотой.
В неравновесных системах возникает энтропия, смысл которой иной. С позиций термодинамики неравновесных процессов, энтропия системы никогда не может достичь нуля, поскольку и корреляции между состояниями системы, и вероятности реализации того или иного состояния всегда отличны от нуля. Если учесть, что система с определенной вероятностью может находиться в разных объемах фазового пространства, то речь нужно вести исключительно о следующем: задача принятия решения предполагает выбор (не всегда единственный) из множества, а принятие решения -переход в полностью детерминированное состояние с одной ячейкой в фазовом пространстве и нулевой энтропией, по определению. Однако это вовсе не означает постоянство энтропии на протяжении всего акта мышления. Информационные процессы (мышление) -безусловно, энтропийные. Безэнтропийным является только результат этих процессов. То есть безэнтропийность (даже если это действительно так) мышления - это не безэнтропий-ность памяти, без которой мышление нереализуемо. Иными словами, в результате акта мышления энтропия системы принятия решений не изменяется, что обеспечивается изменением энтропии в системе памяти, а завершение акта мышления состоянием с нулевой энтропией не означает, что собственно процесс происходит без изменения энтропии.
Другое дело, каким образом в информационном процессе изменяется энтропия. Если она не увеличивается, то на поддержание ее, как минимум, в исходном состоянии, несомненно требуются энергетические затраты, которые, впрочем, не обнаруживаются в эксперименте. А если мышление требует (и, скорей всего, это именно так) увеличения энтропии? Тогда выделение энергии, обусловливающее ее рост, по меньшей мере, количественно равно энергетическим затратам на дальнейшее снижение энтропии или даже превосходит их. В последнем случае энергия должна либо аккумулироваться для последующего понижения энтропии, либо сразу же расходоваться на такие нужды. Говоря другими словами, происходит полная компенсация энергии или даже
некоторый выигрыш в ней при переходе из исходного состояния в состояние конечное. Кроме того энергия, необходимая для мышления, может быть получена в сопряженных процессах [22]. Подобные процессы, правда, не в количественном смысле (не доходящие до состояний с нулевой энтропией), а в смысле направленности, тоже известны в физике, например, структурирование вязкой жидкости под действием тепла с образованием так называемых «ячеек Бенара» [27] и в химии, например, ферментативные реакции, идущие через образование фермент-субстратного комплекса [24].
Очевидно, что система после принятия решения более организована по сравнению с системой, перед которой поставлена задача, привнесшая в нее элемент неупорядоченности. В процессе принятия решения, проходящем через точку бифуркации, энтропия, очевидно, устремляется в бесконечность, после чего система переходит в новое фазовое пространство с единичным объемом (единственно правильное решение), в котором энтропия равна нулю. При этом в первом приближении можно выделить три состояния, причем в каждом из них число ячеек фазового пространства и/или распределение по ним иные: 1) исходное - число ячеек произвольно, вероятность заполнения той или иной ячейки фазового пространства не очень равномерно; 2) промежуточное - число ячеек по сравнению с исходным состоянием может увеличиться или не измениться, а распределение по ним приближается к равномерному; 3) конечное - число ячеек, безусловно, меньше не только по сравнению с предыдущим состоянием, но и по сравнению с исходным, а распределение по ним строго детерминировано. Это не значит, что по окончании акта мышления система не имеет энтропии или, что то же самое, она равна нулю. Как до, так и после принятия решения энтропия у системы имеет место быть. Исключительно в том объеме фазового пространства (а именно за ними ведется наблюдение), который обеспечил решение задачи, энтропия равна нулю. То есть энтропия мышления нулевая относительно объема фазового пространства, за которыми велось наблюдение.
Уменьшение в неравновесном процессе
термодинамической энтропии до нуля требует нулевых корреляций, причем независимо от того, о линейных или какие других корреляциях идет речь. При этом в оценке вероятностей возникает неопределенность типа 0/0. Последнее (неопределенность, а не ее тип) означает, что энтропия исчезает только в том смысле, в котором она введена как физическое понятие. Иными словами, происходит изменение статистики или даже исчезновение ее в привычном понимании. В то же время в ином смысле энтропия очевидно отлична от нуля. Когда (и если) мы сможем полностью алгоритмизировать мышление (например, процесс принятия интуитивного решения) или полностью описать процедуру (например, митоз), тогда энтропия перестанет быть нулевой или даже отрицательной (примеры взяты из [22]). Но это означает, что нулевая и отрицательная энтропия существует только благодаря нашему НЕзнанию.
Следовательно, можно говорить о безэн-тропийности информационного, но не термодинамического, результата принятия решения. Такое заключение согласуется с выводами [22] о том, что решение «информационной задачи» приводит к нулю информационную, но не термодинамическую, энтропию, которая равна нулю только при решении «строго логической» задачи. В связи с этим, существуют ли «строго логические» задачи? Например, простейшая, казалось бы, такая строго логическая задача, как 2*2 = ?, - задача все же вероятностная. Попросту (хотя для кого как) ответ известен заранее, потому и не подвергается сомнению. Если решать эту задачу, допустим, складывая камешки, то вероятность положить лишний или не доложить необходимый, явно отлична от нуля.
И вообще, построение ионно-молекулярной модели памяти, как и решение задачи моделирования процессов жизнедеятельности посредством поля ионов водорода, пока лишь привело к повышению энтропии даже в сознании автора. Аналогичные примеры [22]. Однако в целом все, сказанное об энтропии, так или иначе укладывается в гипотезу о том, что человек (мыслящий) нужен природе для уменьшения энтропии во Вселенной, чего он, к сожалению, пока не делает.
Заключение. Итак, для построения ионно-молекулярной модели памяти введены всего лишь два постулата - меньше, чем понадобилось Евклиду для описания наблюдаемой геометрии мира. Вот они: 1) в системе памяти носителями и накопителями информации являются ионы водорода при участии сопряженных с ними электронов; 2) информация кодируется энергетическим параметрами спектра активности ионов водорода (САИВ) [18].
Согласно [28] (и с этими положениями следует согласиться), «любая общая теория памяти должна определять, по меньшей мере, следующие положения: как представлена информация, какой тип информации запоминается и воспроизводится, какова природа операций запоминания и воспроизведения, какова форма хранения».
В ионно-молекулярной модели памяти эти и другие положения определены. Модель оперирует с ионами водорода в качестве материальных носителей информации, которая хранится в виде параметров их энергетического спектра. Модель позволяет описать процессы получения, передачи и накопления информации, а также механизмы ее поиска и извлечения. С помощью построенной модели можно объяснить разнообразные виды памяти, независимо от ее временности или способа извлечения из нее информации, чего, по определению, принципиально не позволяют сделать специальные модели, направленные, как правило, на объяснение механизмов одного или немногих аспектов памяти. Естественно, за пределами обсуждения по причине невозможности объять все, пусть и не необъятное, остались многие реакции памяти и явления с ней связанные. Например, амнезия, «шоковые» воспоминания (вся жизнь перед смертью) и другие.
Как и любая другая модель для ее подтверждения и уточнения либо для ее опровержения, ионно-молекулярная модель памяти требует математического описания и экспериментальной проверки. Поскольку данная модель только разрабатывается и в нынешнем представлении является концептуальной, постольку и первое, и второе - дело ближайшего будущего. Что касается математического аппарата, то для его разработки, очевидно, потре-
буется привлечь специалистов, занимающихся проблемами энергетических спектров.
Относительно экспериментальной проверки основных постулатов модели следует, в первую очередь, рассмотреть возможности ЯМР для определения рН головного мозга и его разных отделов. Однако в настоящее время методические подходы, используемые в исследованиях с помощью ЯМР, позволяют оценить именно рН, а это - интегральный показатель. Буфер же, пусть бы и памяти, как раз и предназначен для его поддержания, и поэтому изменений рН в процессах запоминания ожидать не приходится (во всяком случае, оно маловероятно). Другая проблема заключается в том, что пока не достаточно ясно, в каком участке мозга следует наблюдать за результатом запоминания, хотя отделы, связанные с памятью, в основном, известны.
Аналогичный вопрос неминуемо возникнет в том случае, если поставить цель обнаружить на периферии энергетические изменения, обеспечивающие память. Измерение энергообмена организма и различных его отделов - задача, если не тривиальная, то относительно легко разрешимая.
Еще один путь экспериментальной проверки модели, попытаться выявить соответствие (корреляции) между динамикой потребления кислорода, оцененной по показателям кровотока (измерения электрического сопротивления или параметров ультразвука на участке тела - реография или допплерография) и по параметрам электронного спектра крови или сыворотки (спектроскопия в видимой области). Последние однозначно отражают параметры САИВ. Если предполагаемое соответствие удастся обнаружить, то далее следует разработать методики оценки параметров САИВ с помощью неинвазивных методов и в дальнейшем использовать, например, реоэн-цефалограмму в качестве одного из методов наблюдения за процессами памяти. Впрочем, подобный подход в настоящий момент представляется не более чем идеей, воплощение которой, будем надеяться, относительно перспективно.
В общем, проблема памяти все еще далека от разрешения, наличный арсенал методов, используемых для исследования памяти, по-
хоже, практически исчерпал себя и только новые подходы позволят существенно продвинуться в направлении раскрытия ее интимных механизмов.
Об этом следует помнить.
Литература
1. Аршинов В.И., Климонтович Ю.Л., Сачков Ю.В. Естествознание и развитие: диалог с прошлым, настоящим и будущим. Послесловие к кн. Приго-жин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. М.: Едиториал УРСС, 2003. С. 292-301.
2. Герасимов И.Г. Векторизация времени в биологических системах // Вестник новых медицинских технологий. 2001. Т. 8, № 2. С. 95-97.
3. Герасимов И.Г. Ионы водорода и энтропия.- В кн.: Максимович В.А., Солдак И.И., Беспалова С.В. Биоэнергетика. Донецк: Изд-во Донецкого нац. ун-та, 2003. С. 83-97.
4. Герасимов И.Г. Использование энтропийных характеристик для оценки биологического возраста и функционального состояния организма // Пробл. старения и долголетия. 1996. Т. 6, № 1-2. С. 32-35.
5. Герасимов И.Г. Принцип Онзагера и функция Ляпунова применительно к описанию энтропии биологических систем в представлении Приго-жина // Вестник новых медицинских технологий. 2007. Т. 14, № 1. С. 33-35.
6. Герасимов И.Г. Энтропия биологических систем // Пробл. старения и долголетия. 1998. Т. 7, № 2. С. 119-126.
7. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Причины, приводящие к искажению информации, хранящейся в памяти // Вестник новых медицинских технологий. 2015. № 1. С. 82-86.
8. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Механизмы поиска информации в библиотеке памяти // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 4. С. 137-141.
9. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Запоминание // Вестник новых медицинских технологий. 2015. № 2. С. 103-108.
10. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Извлечение информации и запоминание // Вестник новых медицинских технологий. 2015. № 3. С. 171-177.
11. Герасимов И.Г., Яшин А. А. Ионно-молекулярная модель памяти. Ассоциативная и эмоциональная память и производство информации в системе памяти // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2015. №4. Публи-
кация 8-1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E2015-4/5101.pdf (дата обращения: 18.11.2015). D01:10.12737/14919.
12. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Введение. Основные определения. Виды памяти (краткий обзор) // Вестник новых медицинских технологий. 2013. Т. 20. № 4. C. 165-171.
13. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Материальные носители доставки и хранения информации // Вестник новых медицинских технологий. 2013. № 4. C. 171176.
14. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Потенциальные источники, передатчики, детекторы и накопители информации // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. № 1. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4701.pdf (дата обращения 20.12.14).
15. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Способы кодирования (формализации) и переноса информации // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 1. C. 100-104.
16. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Структура памяти, ее пропускная способность, коммутаторы и диспетчеры информации // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 3. С. 191-195.
17. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Структурные элементы библиотеки памяти и взаимосвязь между ними // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 3. C. 195-198.
18. Герасимов И.Г., Яшин А.А. Ионно-молекулярная модель памяти. Формирование информационного пространства памяти посредством ионов водорода // Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2014. № 1. Публикация 5-4. URL: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2014-1/4752.pdf (дата обращения 20.12.14).
19. Гордиенко В.А. Физические поля и безопасность жизнедеятельности. М.: АСТ: Астрель: Про-физдат, 2006. 316 с.
20. Климонтович Ю.Л. От существующего к возникающему // Послесловие редактора перевода. М.: Наука, 1985. С. 283-312.
21. Климонтович Ю.Л. Уменьшение энтропии в процессе самоорганизации. S-теорема (на примере перехода через порог генерации) // Письма в Журн. теор. физики. 1983. Т. 8. С. 1412.
22. Кобозев Н.И. Исследование в области термодинамики процессов информации и мышления. М.: Изд-во Моск. ун-та., 1971. 196 с.
23. Крайзер Дж. Статистическая термодинамика неравновесных процессов. М.: Мир, 1990. 608 с.
24. Курский М.Д., Костерин С.А. Биохимическая кинетика. К.: Вища школа, 1977. 261 с.
25. Николис Д. Динамика иерархических систем: Эволюционное представление. М.: Мир, 1989. 486 с.
26. Николис Д., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979. 512 с.
27. Пригожин И. От существующего к возникающему. М.: Наука, 1985. 326 с.
28. Суворов Н.Ф., Таиров О.П. Психофизиологические механизмы избирательного внимания. Л.: Наука, 1985. 287 с.
29. Хейвуд Р. Термодинамика равновесных процессов. М.: Мир, 1983. 429 с.
30. Эйнштейн А. Теория основ термодинамики // Собр. научн. трудов. В 4-х тт. Т. 3. М.: Наука, 1966. С. 50-66.
31. Meyr-Eppler W. Groundlagen und Anwendu-gen der Informationstheorie. Berlin: Springer, 1959. 446 S.
32. Rae C., Scott R.B., Lee M., Simpson J.M., Hines N., Paul C., Anderson M., Karmiloff-Smith A., Styles P., Radda G. K. Brain bioenergetics and cognitive ability // Dev. Neurosci. 2003. V. 25, № 5. P. 324-331.
33. Schwartz L.S. Principles of coding, filtring and information theory. Baltimore: Cleaver, 1963. 253 p.
34. Shannon C.E. A mathematical theory of communication // Bell. System. Tech. J. 1948. V. 27. P. 379.
35. Shannon C.E., Weaver M. The mathematical theory of communication. - Urbana: Univ., 1949. - 117 p.
References
1. Arshinov VI, Klimontovich YuL, Sachkov YuV. Estestvoznanie i razvitie: dialog s proshlym, nastoyash-chim i budushchim. Posleslovie k kn. Prigozhin I., Stengers I. Poryadok iz khaosa. Novyy dialog cheloveka s prirodoy. Moscow: Editorial URSS; 2003. Russian.
2. Gerasimov IG. Vektorizatsiya vremeni v biolo-gicheskikh sistemakh [Vectorization of the Time Turning in Biological Systems]. Vestnik novykh meditsins-kikh tekhnologiy. 2001;8(2):95-7. Russian.
3. Gerasimov IG. Iony vodoroda i entropiya. V kn.: Maksimovich V.A., Soldak I.I., Bespalova S.V. Bio-energetika. Donetsk: Izd-vo Donetskogo nats. un-ta; 2003. Russian.
4. Gerasimov IG. Ispol'zovanie entropiynykh kharakteristik dlya otsenki biologicheskogo vozrasta i funktsional'nogo sostoyaniya organizma. Probl. stare-niya i dolgoletiya. 1996;6(1-2):32-5. Russian.
5. Gerasimov IG. Printsip Onzagera i funktsiya Lyapunova primenitel'no k opisaniyu entropii biologi-cheskikh sistem v predstavlenii Prigozhina [The onzag-
er principle and japunov's function applied to description of biological systems's entropy in prigogine representation]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2007;14(1):33-5. Russian.
6. Gerasimov IG. Entropiya biologicheskikh sis-tem. Probl. stareniya i dolgoletiya. 1998;7(2):119-26. Russian.
7. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Prichiny, privodyash-chie k iskazheniyu informatsii, khranyashcheysya v pamyati [Ion-molecular memory model. The causes leading to distortion of information stored in memory]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;1:82-6. Russian.
8. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Mekhanizmy poiska informatsii v biblioteke pamyati [Ion-molecular memory model. Mechanisms of information search in the library memory]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhno-logiy. 2014;4:137-41. Russian.
9. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Zapominanie [Ion-molecular memory model. Memorizing]. Vestnik no-vykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;2:103-8. Russian.
10. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Izvlechenie informat-sii i zapominanie [Ion-molecular memory model. Retrieving information and the temporary memory]. Vest-nik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;3:171-7. Russian.
11. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Assotsiativnaya i emotsional'naya pamyat' i proizvodstvo infor-matsii v sisteme pamyati. Vestnik novykh meditsinskikh tekhno-logiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2015[cited 2015 Nov 18];4[about 6 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/Bulletin/E2015-4/5101.pdf. D0I:10.12737/14919.
12. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Vvedenie. 0snovnye opredeleniya. Vidy pamyati (kratkiy obzor) [Ion-molecular memory model. Basic notions. Types of memory (review)]. Vestnik novykh meditsinskikh tekh-nologiy. 2013;20(4):165-71. Russian.
13. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Material'nye nositeli dostavki i khraneniya informatsii [Ion-molecular memory model. Physical media delivery and storage of information]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2013;4:171-6. Russian.
14. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Potentsial'nye istochniki, peredatchiki, detektory i nakopiteli informatsii [Ion-molecular memory model. Potential sources, detectors, transmitters and mass storage media]. Vestnik no-vykh meditsinskikh tekhnologiy. Elektronnoe izdanie
[Internet]. 2014 [cited 2014 Dec 20];1:[about 5 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/ VNMT/Bulletin/E2014-1/4701.pdf
15. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Sposoby kodirovaniya (formalizatsii) i perenosa informatsii [Ion-molecular memory model. Coding techniques (formalization) and transfer of information]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;1:100-4. Russian.
16. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Struktura pamyati, ee propusknaya sposobnost', kommutatory i dispetchery informatsii [ion-molecular memory model. Memory structure, its bandwidth, the switches and the controllers of information]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;3:191-5. Russian.
17. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Strukturnye elementy biblioteki pamyati i vzaimosvyaz' mezhdu nimi [Ion-molecular memory model. Structural elements of the library memory and the interaction between them]. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2014;3:195-8. Russian.
18. Gerasimov IG, Yashin AA. Ionno-molekulyarnaya model' pamyati. Formirovanie infor-matsionnogo prostranstva pamyati posredstvom ionov vodoroda [Ion-molecular memory model. The formation of the information space in the memory by means of hydrogen ions]. Vestnik novykh meditsinskikh tekh-nologiy. Elektronnoe izdanie [internet]. 2014 [cited 2015 Dec 20];1:[about 8 p.]. Russian. Available from: http://www.medtsu.tula.ru/VNMT/ Bulletin/E2014-1/4752.pdf.
19. Gordienko VA. Fizicheskie polya i bezopas-nost' zhiznedeyatel'nosti. Moscow: AST: Astrel': Profiz-dat; 2006. Russian.
20. Klimontovich YuL. Ot sushchestvuyushchego k voznikayushchemu. Posleslovie redaktora perevoda. Moscow: Nauka; 1985. Russian.
21. Klimontovich YuL. Umen'shenie entropii v protsesse samoorganizatsii. S-teorema (na primere pe-rekhoda cherez porog generatsii). Pis'ma v Zhurn. teor. fiziki. 1983; 8:1412. Russian.
22. Kobozev NI. Issledovanie v oblasti termodi-namiki protsessov informatsii i myshleniya. Moscow: Izd -vo Mosk. un-ta.; 1971. Russian.
23. Krayzer Dzh. Statisticheskaya termodinamika neravnovesnykh protsessov. Moscow: Mir; 1990. Russian.
24. Kurskiy MD, Kosterin SA. Biokhimicheskaya kinetika. K.: Vishcha shkola; 1977. Russian.
25. Nikolis D. Dinamika ierarkhicheskikh sistem: Evolyutsionnoe predstavlenie. Moscow: Mir; 1989. Russian.
26. Nikolis D, Prigozhin I. Samoorganizatsiya v neravnovesnykh sistemakh. Moscow: Mir; 1979. Rus-
sian.
27. Prigozhin I. Ot sushchestvuyushchego k voz-nikayushchemu. Moscow: Nauka; 1985. Russian.
28. Suvorov NF, Tairov OP. Psikhofiziologicheskie mekhanizmy izbiratel'nogo vnimaniya. L.: Nauka; 1985. Russian.
29. Kheyvud R. Termodinamika ravnovesnykh protsessov. Moscow: Mir; 1983. Russian.
30. Eynshteyn A. Teoriya osnov termodinamiki. Sobr. nauchn. trudov. V 4-kh tt. T. 3. Moscow: Nauka; 1966. Russian.
31. Meyr-Eppler W. Groundlagen und Anwendu-
y4K: 616.13.002.2-004.6
gen der Informationstheorie. Berlin: Springer; 1959.
32. Rae C, Scott RB, Lee M, Simpson JM, Hines N, Paul C, Anderson M, Karmiloff-Smith A, Styles P., Rad-da GK. Brain bioenergetics and cognitive ability. Dev. Neurosci. 2003;25(5):324-31.
33. Schwartz LS. Principles of coding, filtring and information theory. Baltimore: Cleaver; 1963.
34. Shannon CE. A mathematical theory of communication. Bell. System. Tech. J. 1948;27:379.
35. Shannon CE, Weaver M. The mathematical theory of communication. Urbana: Univ.; 1949.
DOI: : 10.12737/ 17041
ПРИМЕНЕНИЕ ВНУТРИСОСУДИСТОГО УЛЬТРАЗВУКОВОГО ИССЛЕДОВАНИЯ У БОЛЬНЫХ
С КОРОНАРНЫМ АТЕРОСКЛЕРОЗОМ (обзор литературы)
Н.М. АБДУЖАМАЛОВА , А.С. ТЕРЕЩЕНКО, В.М. МИРОНОВ, Е.В. МЕРКУЛОВ, В.Г. НАУМОВ
ФГБУ Российский кардиологический научно-производственный комплекс МЗ РФ, ул. 3-я Черепковская, д. 15а, Москва, Россия, 121552
Аннотация. В последние годы наряду с рентгеноконтрастной коронарографией широко применяется внутрисосудистое ультразвуковое исследование коронарных артерий, которое позволяет получать в реальном времени изображение не только просвета артерии, но и оценивать ультразвуковую структуру сосудистой стенки в различных участках. Спектральный анализ радиочастотных характеристик отраженного УЗ-сигнала, позволяет идентифицировать бляшки различных типов, в том числе структурно нестабильные атеросклеротические бляшки. К таким бляшкам, с высоким риском разрыва, относят фиброатерому с тонкой крышкой. Точная количественная оценка и детальный качественный анализ состояния коронарных артерий, осуществляемые с помощью внутрисосу-дистого ультразвукового метода, позволяют оценить степень атеросклеротического поражения и выбрать наиболее оптимальный метод лечения.При стентировании коронарных артерий под контролем ультразвука значительно снижается риск подострой тромботической окклюзии коронарной артерии в стентированном сегменте и рестеноза в стенте.
В статье рассмотрена роль использования предложенного метода в клинической практике, а также в научно-исследовательских работах в области изучения эволюции атеросклеротической бляшки, и оценке эффективности новых интервенционных и фармакологических методов лечения.
Ключевые слова: внутрисосудистое ультразвуковое исследование, морфология атеросклероти-ческой бляшки, атеросклероз
THE USE OF INTRAVASCULAR ULTRASOUND IN PATIENTS WITH CORONARY ATHEROSCLEROSIS (literature review)
N.M. ABDUZHAMALOVA, A.S. TERESHCHENKO, V.M. MIRONOV, E.V. MERKULOV, V.G. NAUMOV
Russian Cardiologic Research and Production Complex of the Russian Ministry of Health, 3rd Cherepkovskaya Str., 15a, Moscow, Russia, 121552
Abstract. In recent years, along with radiopaque coronary angiography, the intravascular ultrasound of the coronary arteries is widely used. This method allows to image not only the lumen of the artery in real time, but also to evaluate the ultrasonic structure of the vascular wall in various areas. Spectral analysis of the radiofrequency characteristics of the reflected ultrasound signal allows to identifying the different types
