Нейровыдумки
Разноцветные изображения мозга, ставшие возможными благодаря появлению технологий нейровизуализации, ввели многих из нас в заблуждение, что с мозгом не сегодня, так завтра все станет совсем понятно. Громкие заголовки о мозге и исследованиях, которые мы видим тут и там, тоже усложняют ситуацию: кажется, что ученые уже обнаружили, как срабатывает мозг в совершенно разных обстоятельствах: от прослушивания классической музыки до оргазма, от решения математических задачек до медитации. В лучшем случае, это слишком упрощенные и обобщенные выводы. Статья Гари Маркуса, опубликованная в New Yorker в 2012 году, стала одной из первых статей об этих заблуждениях в неакадемической среде. Маркус обращает внимание на то, что не следует сходу верить всем статьям, где упоминается мозг или нейроисследования, и задается вопросом «Что нейронаука может сообщить нам, а что не может, и почему?» В начале 1990ых Дэвид Поеппел, тогда еще студент MIT (и мой одногруппник) обнаружил поразительную вещь. Он изучал нейрофизиологические основы восприятия речи, и тогда набирала популярность новая технология, которая называлась позитронно-эмиссионная томография (PET). В нескольких ведущих журналах к этому моменту было опубликовано около полудюжины PET-исследований восприятия речи, и Дэвид попытался синтезировать результаты этих исследований, сравнив, каким частям мозга отводили роль восприятия речи. Результат был шокирующим: ни одна статья не перекликалась с другой. Каждое новое исследование публиковалось с большой помпой, но все вместе они были настолько несовместимы, что казалось, будто они не имеют смысла. Как если бы шесть разных свидетелей рассказывали совершенно разные версии случившегося. Сразу возникает неудобный вопрос к нейронаукам: если шесть исследований дают шесть разных ответов на поставленные вопросы, то почему кто-либо вообще должен воспринимать нейронауки всерьез? Начался разбор полетов. Может технология PET, подразумевающая введение радиоактивного препарата, оказалась ненадежной? Или исследователи были небрежны? Казалось, никто не знает ответов. А потом внезапно тучи рассеялись. Стали распространяться технологии нейровизуализации, они же brain imaging. PET заменили более гибкой технологией: функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ). Она позволяла ученым изучать человеческий мозг без применения опасных радиоактивных веществ, проводить продолжительные исследования, собирать больше данных и получать более надежные результаты. Экспериментальные методы тоже постепенно стали более точными. Потом фМРТ-аппараты стали доступнее. Ученые уточнили и стандартизировали методы. И начали, наконец, приходить к согласию в результатах своих работ. Параллельно с этими изменениями нейронауки стремительно становились популярны в неакадемическом мире. Причудливые разноцветные изображения мозга закрепились в медиа как образ человеского разума и сбили общественность с толку ложным ощущением понимания. (В большом журнальном материале под названием ‘Duped’ Маргарет Тэлбот описала исследование из Йеля, которое утверждало, что вставки о нейронауках делают статьи более убедительными). Нейровизуализации, про которые в 90ых слышали единицы, стали наиболее авторитетным способом понять разум человека. Префикс «нейро» прицепляли ко всему: нейрозаконы, нейроэкономика, нейрополитика. Нейроэтики, например, интересовались, не стоит ли варьировать длительность тюремного заключения в зависимости от размера неокортекса заключенных. А потом бац! После двух десятилетий почти полного господства этой темы несколько светлых умов стали озадачиваться вопросом: все ли эти исследования мозга действительно сообщают нам так много, как кажется? В замечательной но незамеченной книге ‘Neuromania’ автор переживает о растущей одержимости нейровизуализациями. В другой книге Раймонд Тэллис использует тот же термин и обращает внимание на схожие проблемы. В книге ‘Out of our Heads’ философ Альвин Ноэ пишет: «Нужно принять тот факт, что изображения, сделанные при помощи фМРТ и PET — это на самом деле не изображения нашего мозга в действии». И действительно, нейровизуализации — это лишь тщательные реконструкции, опирающиеся на сложные математические допущения, которые могут, как показало одно из исследований на тему, даже давать незначительно разные результаты на разных компьютерах. На прошлой неделе подобные переживания наравне с вестью о существовании таких блогов, как Neuroskeptic или The Neurocritic, наконец оказались замеченными общественностью. В грубоватой заметке в New York Times журналистка Алисса Кварт сообщала: «Я восхищаюсь ответным ударом по так называемому «мозговому порно». Теперь поднимаются важные вопросы о редукционистских, грубых умозаключениях, обращается внимание на нашу готовность принять лишь кажущиеся нейронаучными объяснения для практически чего угодно». Кварт и вторящий ей хор нейрокритиков правы лишь наполовину: двадцать первый век и правда начался с избытка «мозгового порно», со всеми сопутствующими грубыми и упрощающими мыслезаключениями и безудержной жаждой до нейронаучных объяснений. Но верным решением было бы вовсе не бросать нейронауку, а понять, что нейронаука может сообщить нам, а что не может, и почему. Большинство интересных вещей, которые происходят у нас в голове, задействуют несколько различных частей мозга одновременно.
Первая и главная причина, почему мы не должны просто полностью отрекаться от нейронауки, очевидна: если мы хотим понять наш разум, в котором скрыта вся наша человеческая натура, мы должны разобраться с устройством мозга. Вторая причина в том, что нейронауки уже успели рассказать нам довольно много. Просто, быть может, не то, что нам хотелось услышать. В СМИ обычно хорошо принимают исследования, которые показывают какие-то еле живые корреляции разных аспектов человеческого поведения, но на такие статьи при этом навешивают заголовки в духе «3D-КАРТА ЖЕНСКОГО МОЗГА ВО ВРЕМЯ ОРГАЗМА» или «ЭТО ВАШ МОЗГ ВО ВРЕМЯ ИГРЫ В ПОКЕР». Но большинство этих исследований основаны на ложном предположении, что те нервные ткани, которые подсветились ярче на изображении, это те самые ткани, которые задействованы в какой-либо когнитивной функции. Мозг же, однако, редко работает таким образом. Большинство интересных вещей, которые происходят у нас в голове, задействуют несколько различных частей мозга одновременно. Говорить, что эмоции находятся именно в миндалевидном теле или что мы принимаем решения в префронтальной коре, это в лучшем случае упрощение. И вдобавок очень сбивающее с толку. Эмоции, к примеру, основываются на различных комбинациях нейронных субстратов. Понимание прочитанного предложения, судя по всему, задействует центр Брока (вербальный анализатор в левой части нашего мозга, о котором вам, возможно, рассказывали в университете), подключает к этому процессу части височной доли, отвечающие за анализ акустических сигналов, части моторных областей коры, и вдобавок активность проявляют и базальные ганглии. (У людей, слепых с рождения, срабатывают еще и части, отвечающие за визуализацию). Итак, речь идет не об отдельных точках, а о множестве областей, некоторые из которых могут быть менее активны, но не менее важны. Следовательно, что на самом деле важно, так это то, как обширные сети нервных тканей работают вместе. Наименьшей частью, которую видно на нейровизуализации при помощи фМРТ, является воксель. Но воксели гораздо крупнее нейронов и, в долгосрочной перспективе, мы сможем лучше понять мозг вовсе не задаваясь вопросами о том, какие именно воксели наиболее активны в каких ситуациях. Вероятнее всего, мы поймем гораздо больше, озадачившись вопросами о том, как много нейронов работают одновременно внутри каждого из этих вокселей. И может оказаться так, что фМРТ при всех нынешних преимуществах не лучшая технология для этих задач. Но фМРТ может быть нашим увеличительным стеклом до тех пор, пока не будет создан необходимый микроскоп. Большая часть событий в мозге происходит на уровне нейронов, а не вокселей или областей мозга (которые, в свою очередь, содержат сотни или тысячи вокселей). Поэтому нам нужны новые методы исследования. Например, оптогенетика или автоматизированные, роботизированные инструменты для изучения отдельных нейронов. Моя личная догадка заключается в том, что нам потребуется гораздо больше результатов исследований мозгов животных перед тем, как мы сможем в полной мере заняться изучением человеческого мозга. Помимо этого, ученые до сих пор лишь пытаются выстроить теории о том, по какому принципу отдельные нейроны объединяются в сети, и как то связано с поведением человека. Нейронауке еще предстоит дождаться своего Ньютона, не говоря уж об Эйнштейне. Нейронауке еще предстоит дождаться своего Ньютона, не говоря уж об Эйнштейне.
Это, разумеется, не повод сдаваться. Когда Дарвин написал «Происхождение видов», никто не знал, зачем нужна ДНК, и никто даже не представлял, что человек сможет её секвенировать. На самом деле проблема с нейронаукой сегодня вовсе не в науке. Хотя у нас и остается незакрытыми множество методологических вопросов. Проблема в ожиданиях. Мозг — это невероятно сложный ансамбль из миллиардов нейронов, вступающих в работу или умолкающих в каждый отдельный момент времени. В конечном счете мы получим нейронаучные объяснения для большей части всего, что мы делаем, но эти объяснения окажутся чрезвычайно сложными для понимания. На данный момент наша способность разобраться с тем, как связаны все части головоломки нашего мозга, довольно ограничены. Причем настолько, что эти попытки напоминают затею понять политическую ситуацию в Огайо, выглядывая из иллюминатора над Кливлендом. Возможно, в этом и заключается причина того, что лучшие нейроученые сегодня не так часто появляются на страницах журналов, как и, например, исследователи-специалисты по комплексной динамике, которые занимаются анализом какого-то одного конкретного термина. Как заметил Поеппель, нам сейчас гораздо важнее сосредоточится на «тщательном анализе некоторых элементарных функций мозга, а не на амбициозных и расплывчатых фантазиях на тему мозговой эстетики. Особенно учитывая тот факт, что мы до сих пор не понимаем, как мозг распознает что-то настолько простое, как прямая линия» В общем, все эти короткие и простые объяснения сложных функций мозга, из которых получаются яркие заголовки, редко оказываются правдой. Но это не значит, что этих объяснений нет или быть не должно. Это всего лишь значит, что эволюция не сделала наш мозг таким уж легким для понимания. |