Copyright © Matthew Cobb, 2020, 2021

Во внутреннем оформлении использована иллюстрация: Alexander_P / Shutterstock.com

Используется по лицензии от Shutterstock.com

© А.П. Шустова, перевод на русский язык, 2021

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2022

Ключевые области человеческого мозга

В 1665 году датский анатом Нильс Стенсен обратился к небольшой группе мыслителей, собравшихся в Исси-ле-Мулино, на южной окраине Парижа. Фактически эта неофициальная встреча в дальнейшем положила начало Французской академии наук[1]; на данном собрании также был сформулирован современный подход к пониманию мозга. В своей лекции Стенсен смело утверждал, что если мы хотим понять, что делает мозг и как он это делает, а не просто описать его составляющие, то должны рассматривать мозг как машину и разобрать его на части, чтобы увидеть принципы данного органа.

Выдвинутая идея была революционной, и более 350 лет мы следуем предложению Стенсена: заглядываем в мертвый мозг, извлекаем кусочки из живого, регистрируем электрическую активность нервных клеток (нейронов) и – с недавнего времени – изменяем функцию нейронов с самыми удивительными последствиями. Хотя большинство нейробиологов никогда не слышало о Стенсене, его видение веками господствовало в науке о мозге и лежит в основе нашего замечательного прогресса в понимании, пожалуй, самого необычного органа.

Теперь мы можем заставить мышь думать, что она находится в другом месте, превратить плохую мышиную память в хорошую и даже использовать всплеск электричества, чтобы изменить то, как люди воспринимают лица. Мы составляем все более подробные и сложные функциональные карты мозга человека и других представителей животного царства. У некоторых видов мы можем трансформировать саму структуру мозга по своему желанию, изменяя в результате поведение животного. Некоторые из наиболее выдающихся последствий роста нейробиологической науки можно увидеть в способности парализованного человека управлять роботизированной рукой силой разума.

Ученые не всесильны: по крайней мере, на данный момент нельзя искусственно создать точный сенсорный опыт в человеческом мозге (галлюциногенные препараты делают это неконтролируемым образом), хотя, похоже, мы обладаем удивительной степенью контроля, необходимой для проведения такого эксперимента на мышах. Две группы исследователей недавно обучили грызунов лизать бутылку с водой, когда животные видели набор полос, а машины записывали, как небольшое количество клеток в зрительных центрах мозга реагирует на изображение. Затем ученые использовали сложную оптогенетическую[2] технологию, чтобы искусственно воссоздать выявленный паттерн нейронной активности в соответствующих клетках мозга. Когда это произошло, животное отреагировало так, будто увидело полосы, хотя и находилось в полной темноте. Одно из объяснений состоит в том, что для мыши паттерн нейронной активности был тем же самым, что и при зрительном восприятии. Для решения данной проблемы необходимы более сложные эксперименты, но мы стоим на пороге понимания того, как паттерны активности в сетях нейронов создают восприятие.

Эта книга рассказывает многовековую историю изучения головного мозга, демонстрируя, как блестящие умы, отдельные из которых теперь забыты, сначала определили, что мозг является органом, рождающим мысли, а затем начали показывать, что он может делать. На страницах книги описываются необыкновенные открытия, совершенные нами в поисках знания, на что способен мозг, и я восхищаюсь кропотливыми экспериментами, что привели к значимым научным прорывам.

Но в рассказе об удивительном прогрессе есть существенный изъян, который редко признается во многих работах, претендующих на объяснение того, как работает мозг. Несмотря на солидный фундамент накопленной информации, у нас нет четкого представления о том, как миллиарды, миллионы, тысячи или даже десятки нейронов работают вместе, вызвая активность мозга.

Мы знаем в общих чертах, что происходит: мозг взаимодействует с окружающим миром, с остальными частями нашего тела, обрабатывая стимулы с помощью как врожденных, так и приобретенных нейронных сетей. Мозг прогнозирует, как эти стимулы могут изменяться, чтобы быть готовым к ответу, и, будучи частью организма, стимулы влияют на общее функционирование тела. Все это достигается нейронами и их сложными взаимосвязями, включая множество химических сигналов, в которых они «купаются». Независимо от того, насколько научное описание может идти вразрез с вашими глубочайшими чувствами, нет никакого «бестелесного человека», обитающего у вас в голове и присматривающего за активностью мозга, – все это просто нейроны, их связь и химические вещества, которые наполняют нейронные сети.

Однако, когда дело доходит до реального понимания того, что происходит в мозге на уровне нейронных сетей и составляющих их клеток или до способности предсказать, что произойдет, когда активность конкретной сети изменится, мы все еще находимся в самом начале. Мы в состоянии искусственно вызвать зрительный образ в мозге мыши, скопировав очень точный паттерн нейронной активности, но не до конца понимаем, как и почему зрительное восприятие производит данный паттерн в первую очередь.

Как вышло, что мы достигли столь поразительного научного прогресса и все же едва коснулись тайн удивительного органа в нашей голове? Ключ к понимаю этого парадокса можно найти в идее Стенсена, предложившего рассматривать мозг в качестве машины. Слово «машина» на протяжении веков означало очень разные вещи, и каждое из его значений влияло на то, как мы относимся к мозгу. Во времена Стенсена существовали только устройства, работающие либо на основе гидравлики, либо на часовом механизме. Знания, которые они могли дать о структуре и функциях мозга, вскоре оказались ограниченными, и теперь никто не рассматривает его таким образом. С открытием электростимуляции нервов в XIX веке мозг начали представлять в виде своего рода телеграфной сети, а затем, после обнаружения нейронов и синапсов, как телефонную станцию, позволяющую гибко организовывать и выводить данные (эта метафора до сих пор иногда используется в научных статьях). Начиная с 1950-х годов, в умах исследователей господствовали концепции, пришедшие в биологию из области вычислительной техники: цепи обратной связи, информация, коды и вычисления. Но, хотя многие из мозговых функций, которые мы определили, обычно связаны с каким-то видом вычислений, есть только несколько полностью понятных примеров. И некоторые из самых блестящих и значимых теоретических прозрений о том, как нервные системы могут «вычислять», оказались ошибочными.