Мигель Николелис
Истинный творец всего. Как человеческий мозг сформировал вселенную в том виде, в котором мы ее воспринимаем
В целом различия между шенноновской и гёделевской информацией можно описать следующим образом: информация Шеннона символическая; это означает, что получатель сообщения, содержащего информацию Шеннона, должен расшифровать ее, чтобы извлечь какой-то смысл. И для этого ему, понятное дело, нужно знать ключ шифрования до получения сообщения, и если в самом сообщении ключ отсутствует, информация останется недоступной. К примеру, без внешнего ключа для вас не имели бы смысла строки, которые вы сейчас читаете. Смысл сообщения необходим мозгу, чтобы что-то с ним сделать. Информация же Гёделя, напротив, не требует никакого ключа; ее смысл мгновенно распознается мозгом любого человека. Это объясняется тем, что смыслом сообщение наделяет мозг, который получает или создает это сообщение. Как говорит Хомский[11], «в речи самое главное то, что не произносится».
Возможно, вы задаетесь сейчас вопросом: а нужно ли вообще вводить понятие гёделевской информации? Мой ответ – безусловно! Как мы видели, понятие гёделевской информации позволило получить несколько новых и интересных заключений и гипотез. Прежде всего, оно дало нам возможность сформулировать определение организма в качестве компьютера нового класса. Существует много типов искусственных компьютерных устройств: механические вычислительные устройства, такие как счеты и разностная машина Чарлза Бэббиджа, аналоговые компьютеры, такие как логарифмическая линейка, цифровые компьютеры, такие как переносные компьютеры и планшеты, которые мы сегодня так активно используем, а также самые современные квантовые компьютеры. Как мы обсуждали в начале главы, мы с Рональдом предположили, что организмы можно считать особым классом вычислительных устройств. Мы называем их органическими компьютерами: это устройства, в которых вычисления осуществляются при помощи их собственной трехмерной органической структуры.
Наша концепция органических компьютеров применима на разных уровнях организации живых существ – от самых крохотных наномашин, действующих за счет синхронной совместной работы множества взаимосвязанных молекул (таких как белковые комплексы, например АТФ-синтезирующая нанотурбина, или комплексы белков и липидов, как в клеточных мембранах), до групп генов, которые должны работать вместе, чтобы кодировать определенный физический признак, или – в чуть более крупном масштабе – очень сложных микроэлектростанций (хлоропластов и митохондрий), позволяющих растениям и животным жить за счет выработки энергии для групп клеток, формирующих органические ткани, или обширных сетей нейронов в мозге животного, а также мозгосетей, состоящих из отдельных существ, взаимодействующих синхронно в социальных группах животных.
Хотя в органических компьютерах невозможно отделить аппаратную часть от программного обеспечения, такие биологические вычислительные системы могут использовать в своей работе как шенноновскую, так и гёделевскую информацию. Но по мере усложнения органической структуры усиливается роль встроенной гёделевской информации, поскольку из-за своей аналоговой (в том смысле, что она не может быть полностью описана цифровыми символами или сведена к ним) природы она не может быть правильно загружена, извлечена или симулирована цифровой системой. Однако это не означает, что органические компьютеры нельзя программировать. Совсем наоборот. Этой важной теме посвящены главы 7 и 11.
На начальных этапах эволюции на Земле простейшие организмы, которые не могли самовоспроизводиться, поскольку еще не существовало ДНК или РНК, представляли собой лишь крохотные, окруженные мембраной везикулы, внутри которых происходило лишь несколько основных химических реакций, поддерживающих жизнь на протяжении короткого отрезка времени. На этой стадии цикл солнечного света и условия окружающей среды программировали жизнь всех организмов на Земле. В таком контексте использование гёделевской (аналоговой) информации, которая формировалась в результате превращения рассеивающейся энергии в первые следы органического материала, предшествовала использованию организмами шенноновской (цифровой) информации, которая стала доступна только с появлением механизмов самовоспроизведения, основанных на ДНК и РНК. Поэтому до того, как рибосомы стали выступать в роли этакой машины Тьюринга и производить белки с помощью матричной РНК, синтезирующейся на основе цепочек ДНК, должны были существовать аналоговые мембраны, позволявшие формироваться крохотным частицам и отделять от внешней среды вещества, необходимые для существования самых первых форм жизни на нашей планете. Таким образом, в отношении живых существ можно говорить о принципе «от бытия к битам» (from BEing to BITing): первые организмы сначала должны были возникнуть (в органическом смысле) и лишь после накопления какого-то базового количества гёделевской информации смогли начать передавать биты информации для самовоспроизведения.
К тому времени, когда «информационные молекулы», такие как РНК и ДНК, стали передавать генетическую информацию внутри организмов или их потомкам, они уже были возведены в ранг важнейших «программистов», которые создают трехмерную структуру, определяющую свойства организма. Когда вирус инфицирует клетку носителя, он использует собственную РНК для перепрограммирования генетической машины своей жертвы и создания множества новых вирусных частиц. Аналогичным образом ДНК содержит ценнейшие цифровые инструкции для построения любого организма в виде точной трехмерной реплики его предков. Используя современную аналогию, можно сказать, что РНК и ДНК содержат в себе программные инструкции (в формате шенноновской информации), позволяющие осуществлять трехмерную печать органических компьютеров.
Однако для функционирования и выживания сложных живых существ требуется дальнейшее программирование. Способствуя дополнительному накоплению гёделевской информации и усилению биологической сложности, эволюция в конечном итоге создала нервную систему, способную хранить информацию в памяти и обучаться путем взаимодействия с внешним миром. В какой-то момент среди этой эволюционной мозаики возникла нервная система приматов. И с тех пор в каждом когда-либо жившем на земле человеческом существе после формирования из органического вещества исходной трехмерной структуры мозга на основании содержащихся в нашем геноме инструкций все движения нашего тела, наши социальные взаимодействия, речь, человеческая культура и в конечном итоге технология взяли на себя роль программирования самого сложного и продуманного органического компьютера – Истинного творца всего.
Глава 4
Динамическая подпитка мозга. Биологические соленоиды и принципы функционирования
Уже 100 тысяч лет назад нервная система каждого человека могла похвастаться 86 миллиардами органических процессоров (нейронов), между которыми могло существовать от 100 триллионов до квадрильона прямых контактов (синапсов). В этой невероятной нейронной мастерской Истинный творец всего начал свою работу над человеческой вселенной в том виде, в котором мы знаем ее сегодня.
Масса коры мозга, об эволюции которой мы говорили выше, составляет около 82 % массы всего человеческого мозга. Удивительно, но на нее приходится лишь 19 % (около 16 миллиардов) нейронов мозга. Для сравнения в человеческом мозжечке – важнейшем скоплении серого вещества, отвечающем за контроль двигательной функции, на долю которого приходится лишь 10 % массы мозга, – упаковано около 69 миллиардов нейронов, так что это очень плотный кластер нейронов. Однако мозжечок, насколько мы можем судить, не сочинял сонетов и пьес Шекспира и не проектировал космических кораблей, позволяющих нам осваивать космическое пространство (хотя он помогал их строить). Вот почему с этого момента, говоря о том, каким образом Истинный творец всего справляется со своими самыми сложными задачами, мы будем в основном обращать внимание на новую кору.
В оптимизации работы коры важнейшую роль играет сложная сеть белого вещества. Несколько плотных упаковок нервных волокон (рис. 4.1) белого вещества образуют петли, связывающие между собой скопления серого вещества. Я называю эти петли биологическими соленоидами – по аналогии с катушками в электромагнитах. Самой крупной из этих биологических катушек является мозолистое тело.
Рис. 4.1. Типичные петли белого вещества коры, наблюдаемые при помощи диффузионно-тензорной томографии (изображения любезно предоставлены Алленом Сонгом).
Мозолистое тело – это толстый слой ткани примерно из 200 миллионов нервов, расположенный вдоль продольной оси головного мозга, который обеспечивает обмен информацией между двумя полушариями мозга и координацию их активности. Между задней и передней частями мозолистого тела коры имеются значительные структурные различия, включающие в себя среди прочего плотность и диаметр аксонов, проводящих электрические импульсы (так называемые потенциалы действия), а также степень миелинизации аксонов. Особый тип поддерживающих клеток мозга образует вокруг нервных волокон слой миелина. Обертывание нервных волокон слоем миелина обеспечивает крайне высокую скорость передачи потенциала действия миелинизированными аксонами. Как следствие, миелинизированные нервы затрачивают на процесс передачи меньше энергии. Например, если немиелинизированное нервное волокно группы C диаметром 0,2–1,5 мкм проводит потенциал действия примерно со скоростью 1 м/с, в крупном миелинизированном волокне такой же электрический импульс перемещается со скоростью около 120 м/с, или более 400 км/ч. Таким образом, время передачи информации между полушариями по всей длине волокна весьма разнится в зависимости от того, из какого участка коры поступают сигналы. В целом эти различия в скорости передачи сигнала статистически описываются распределением в форме широкой колоколообразной кривой. Например, в соответствии с этим распределением обмен информацией между полушариями в моторных и сенсорных областях происходит очень быстро, поскольку они соединены толстыми миелинизированными аксонами мозолистого тела. Напротив, связь между так называемыми ассоциативными зонами в лобной и теменной долях осуществляется намного медленнее.
Мы точно не знаем, каким образом 200 миллионов волокон мозолистого тела координируют работу двух полушарий мозга. Однако мы знаем, что мозолистое тело действительно их синхронизирует, поскольку при его удалении полушария начинают действовать независимо. Глубокие исследования пациентов с так называемым расщеплением мозга начались много десятилетий назад, когда соответствующий тип хирургического вмешательства стали использовать для предотвращения распространения серьезных нарушений с одного полушария мозга на другое. В 1981 году американский нейробиолог Роджер Сперри был удостоен Нобелевской премии по медицине[12] за прорыв в изучении пациентов с расщепленным мозгом и функции мозолистого тела.
У большинства людей некоторые ключевые функции мозга, такие как речь, латерализованы в коре, т. е. осуществляются в основном в одном из полушарий (так, у правшей за речь отвечает левое). В результате латерализации пациенты с расщепленным мозгом не всегда могут описать словами то, что они видят. Например, если какое-то изображение находится в левой части их поля зрения или если их просят держать левой рукой предмет, который они не видят, они просто не могут назвать или описать этот предмет или изображение. И дело не в том, что они не знают ответа на вопрос. Знают. Проблема в том, что стимулы, поступающие с левой стороны, обрабатываются правой частью мозга. Поскольку мозолистое тело отсутствует, правое полушарие не способно сообщаться с речевой зоной левого. На самом деле пациенты с расщеплением мозга могут левой рукой выбрать из набора предметов один предмет, который идентичен тому, что они держали за минуту до этого; они осознают, что видят и до чего дотрагиваются. Но они не могут об этом рассказать.
Внутри каждого полушария находится множество других крупных петель и пучков белого вещества, связывающих между собой разные области коры. Одна из таких систем, обеспечивающая важную связь между лобной, теменной и височной долями, образована тремя плотно упакованными нервными пучками с очень высокой проводимостью. Первый из них называется крайней (наружной) капсулой и обеспечивает связь между ключевыми участками височной доли (например, находящимися в верхней височной борозде, sulcus temporalis superior, STS, и нижней височной зоне) и нижней частью префронтальной коры. Вторая система, связывающая STS с участком теменной коры, образована так называемыми медиальными и задними продольными пучками. Наконец, существует верхний продольный пучок, осуществляющий связь между теменной и лобной долями. Вместе эти три пути вовлечены в обеспечение таких ключевых функций, как речь, изготовление орудий и мимикрия движений.
Еще один важнейший скоростной коммуникационный путь мозга – кортико-таламо-кортикальная петля, которая обеспечивает взаимодействие между корой и таламусом – важнейшей субкортикальной структурой, получающей основной поток сенсорных данных от периферических нервов. Поэтому этот мультимодальный сенсорный путь является важнейшим элементом в механизме непрерывного сравнения данных между уже имеющимися у мозга данными и набором сырой информации, поступающей из внешнего мира. Эта петля также играет важную роль в синхронизации электрической активности коры и таламуса.
Еще одна важная особенность человеческого белого вещества заключается в его развитии. По сравнению с мозгом наших родственников шимпанзе человеческий мозг на момент рождения организма еще сравнительно неразвит и достигает зрелости только через два десятилетия. Кроме того, хоть мы и рождаемся примерно с тем количеством нейронов, которое будем иметь на протяжении всей жизни, на пик своего функционирования белое вещество выходит лишь через тридцать или даже сорок лет. В частности, в префронтальной зоне лобной доли связи между нейронами (как синапсы, проводящие потенциалы действия между нейронами, так и дендриты, принимающие эти сообщения) достигают полной зрелости только на третьем десятке жизни. Все это означает, что процесс увеличения объема мозга после рождения связан с разрастанием и усложнением белого вещества. Этот длительный процесс созревания (и возможность его нарушения) объясняет подверженность человека ментальным нарушениям, таким как шизофрения и аутизм, в детские годы и в подростковом возрасте. Отсроченное созревание белого вещества также помогает объяснить изменения поведения и мыслительных функций, которые все мы переживаем в первые десятилетия жизни. Поэтому, когда в следующий раз будете иметь «дружескую» дискуссию со своим бунтующим ребенком-подростком, просто сделайте глубокий вдох и вините вместо него во всем медленное созревание белого вещества!
Одно из самых замечательных открытий в области изучения мозга за последние пятьдесят лет было сделано группой нейробиологов под руководством Джона Кааса из Университета Вандербильта и Майкла Мерзенича из Университета Калифорнии в Сан-Франциско, которые в начале 1980-х годов убедительно показали, что сложные сети нейронов, определяющие функцию мозга млекопитающих и приматов, находятся в постоянном динамическом развитии на протяжении всей жизни. Наш мозг изменяет сам себя, как в анатомическом, так и в физиологическом плане, в ответ на все и на всех, с кем мы взаимодействуем по мере получения новых навыков, и даже когда в нашем теле или вокруг нас происходят значительные изменения. Нейробиологи называют это свойство пластичностью мозга, и оно является важнейшим ключом в раскрытии глубочайших тайн Истинного творца всего.
Изменение нейропластичности на уровне синапсов происходит несколькими путями. Например, количество и распределение синапсов может значительно изменяться при обучении новому навыку или в ходе восстановления после повреждения периферических частей тела или самого мозга. Даже у взрослых животных некоторые нейроны могут создавать новые синапсы, что способствует укреплению связи с отдельными или со всеми целевыми нейронами. Возможен и обратный процесс, когда одни нейроны ликвидируют синапсы, тем самым ослабляя связь с другими. Степень влияния каждого синапса на конкретный нейрон также может значительно изменяться в зависимости от того, что происходит с нашим мозгом. Фактически любой стимул может изменить тонкую микроструктуру и функцию сотен триллионов синаптических связей, посредством которых осуществляется контакт между десятками миллиардов нейронов коры.
Посвятив более десяти лет изучению пластичности мозга, летом 2005 года я предложил нейробиологу Эрику Томсону, работавшему в моей лаборатории в Университете Дьюка, весьма неортодоксальный способ попытаться понять, насколько далеко распространяется данное явление. Мы разработали эксперимент со взрослыми крысами, с помощью которого хотели проверить, поможет ли максимальная степень пластичности приобрести совершенно новые ощущения в дополнение к традиционным, с которыми животные родились (тактильным, зрительным, слуховым, вкусовым, обонятельным, вестибулярным). Мы решили попробовать научить крыс «дотрагиваться» до невидимого инфракрасного света. Для этого нам потребовалось создать устройство, превращающее инфракрасное излучение от внешнего источника в поток электрических импульсов (именно этот язык мозг использует для передачи сообщений), которые дальше могут передаваться в первичную соматосенсорную кору животного – основную зону, ответственную за создание тактильных ощущений у млекопитающих. Направляя эти новые электрические стимулы в первичную соматосенсорную кору, мы хотели понять, смогут ли наши «киберкрысы» научиться обрабатывать инфракрасное излучение в качестве дополнительного элемента тактильного восприятия.
С этой целью Эрик сконструировал устройства, состоящие из нескольких инфракрасных сенсоров (от одного до четырех), и разместил их на голове у крыс (рис. 4.2). Каждый сенсор фиксировал инфракрасное излучение в пространственном секторе охватом около 90 градусов, что означает, что устройство с четырьмя сенсорами обеспечивало крысе полный обзор окружающего пространства в инфракрасном спектре. В соматосенсорной коре нашей целью был участок, называемый бочонком, который обрабатывает поступающие тактильные сигналы, возникающие при стимуляции усов крысы. Усы крыс, подобно кончикам пальцев у приматов, являются самыми чувствительными тактильными органами, а потому значительная площадь соматосенсорной коры мозга крыс вовлечена в обработку тактильных сигналов, создаваемых этими волосками на мордочке.
Рис. 4.2. Первая конфигурация инфракрасного нейропротеза, использованного Эриком Томсоном в экспериментах в нашей лаборатории. А: Схема камеры, в которой фиксировалось поведение крыс при решении задач на дискриминацию инфракрасного (IR) света. На внутренней поверхности большого (60 см) цилиндра симметрично установлены четыре порта с отверстиями для носа, источником IR и видимого света. B: Топографическое расположение четырех имплантатов в первичной соматосенсорной коре мозга крысы (S1), проводящих электрические сигналы от четырех детекторов IR. Сенсоры IR расположены под прямым углом по отношению друг к другу, каждый совмещен со своей парой стимулирующих электродов в S1. C: Частота стимуляции зависит от интенсивности IR в каждом сенсоре. Интенсивность каждого IR луча конвертируется в реальном времени в сигнал с разной частотой стимуляции в соответствующем канале. D: График в полярных координатах, отражающий ответ каждого сенсора IR в зависимости от угла, когда сенсорная антенна находится в фиксированной позиции по отношению к единственному активированному источнику IR. Точка на окружности (вверху справа) указывает относительное расположение источника IR. E: Профиль ответа, выраженного как полная ширина на половине высоты (FWHM), в зависимости от положения в камере. Черная точка соответствует положению активного источника IR, а FWHM – среднее значение FWHM для всех четырех сенсоров в данном положении (см. D). Если удаляться от источника или перемещаться вбок, профиль ответа сужается. Черная точка обозначает ситуацию, представленную на рисунке D. Hartmann K. et al. Embedding a Novel Representation of Infrared Light in the Adult Rat Somatosensory Cortex through a Sensory Neuroprosthesis. Journal of Neuroscience 36, no. 8, February 2016: 2406–24.
Мы начали эксперимент с того, что стали обучать крыс следить за пучком видимого света, подводившего их к лакомству. Когда они научились решать эту базовую задачу, мы подключили инфракрасные сенсоры Эрика, чтобы понять, смогут ли они находить угощение, фиксируя и отслеживая пучок инфракрасного излучения путем прикосновения. Для этого Эрик установил на внутренней поверхности круглой камеры, где во время эксперимента находились «киберкрысы», источники инфракрасного излучения в позициях 0, 90, 180 и 2700. Положение излучателей позволяло нам выборочным образом изменять источник луча во время эксперимента, чтобы мы могли быть уверены в том, что крысы находят угощение не с помощью обычных органов чувств. Поначалу мы встраивали крысам лишь один сенсор инфракрасного излучения. Животным потребовалось около четырех недель, чтобы научиться успешно «дотрагиваться» до инфракрасного луча и следовать вдоль него в поисках лакомства более чем в 90 % экспериментов.
В первых экспериментах наши «киберкрысы» демонстрировали очень интересные особенности поведения: поначалу они крутили головой в горизонтальной плоскости, как будто сканировали пространство вокруг себя в поисках сигнала; при появлении инфракрасного луча крысы всегда терли мордочку передними лапами, прежде чем начинали следовать за лучом в сторону конкретного излучателя. Хотя первое наблюдение показало, что крысы разработали собственную стратегию для обнаружения первых признаков появления инфракрасного луча, второе говорило скорее о том, что они чувствовали инфракрасное излучение, как будто их усики касались чего-то во внешнем пространстве. Однако на деле они ни до чего не дотрагивались. Это мозг крыс обучался обрабатывать поступающий сигнал инфракрасного света в качестве некоего действующего на усики тактильного стимула!
Хотя эти результаты уже были весьма обнадеживающими, самый большой сюрприз ждал нас чуть позже, когда Эрик начал анализировать записи электрической активности отдельных нейронов в соматосенсорной коре мозга наших крыс, следивших за инфракрасным излучением. Значительная доля их нейронов, которые раньше возбуждались только тогда, когда животные касались чего-либо усиками, теперь приобрели способность реагировать на присутствие в окружающей среде инфракрасного излучения (рис. 4.3).
Рис. 4.3. Отдельные нейроны соматосенсорной коры (S1, A) отвечают и на механическую стимуляцию усиков на мордочке животного (верхняя полоса, B), и на IR-излучение в случае крыс с имплантированным нейропротезом (нижняя полоса, C), передающим электрический стимул на первичную соматосенсорную кору (S1). Верхняя полоса, A: Уплощенные срезы коры в S1 полушариях мозга одного животного демонстрируют расположение электродов. Звездочки указывают места вживления электродов. B: Очень стойкие ответы для 15 нейронов S1 у того же животного, вызванные сенсорным стимулом и сопровождающиеся механическими отклонениями усиков, проявляются в виде четких пиков электрической активности нейронов на перистимулярных временных гистограммах (PSTH). Такой тактильный ответ нейронов был получен после обучения животных распознанию IR-сигналов. Ширина столбика гистограммы PSTH – 1 мс. C: PSTH описывает электрический ответ нейронов S1 на сигналы IR-стимуляции. Стрелки указывают на расположение нейронов в коре S1. Правый график отражает z-значение для потенциалов действия как функцию числа активированных стимулирующих каналов. Это типичная картина, при которой максимальный ответ наблюдается при одновременной активации двух каналов. C модификациями из работы: Hartmann K. et al. Embedding a Novel Representation of Infrared Light in the Adult Rat Somatosensory Cortex through a Sensory Neuroprosthesis. Journal of Neuroscience 36, no. 8, February 2016: 2406–24.
В следующем эксперименте мы использовали четыре сенсора инфракрасного излучения, позволявшие получать панорамное изображение цилиндра. В этой серии экспериментов для освоения такой же задачи крысам потребовалось всего три дня, а не четыре недели. Контрольные эксперименты показали, что даже при изменении картины пространственного взаимодействия между выходами инфракрасных сенсоров и различными подобластями соматосенсорной коры мозга крысы быстро переучивались отслеживать инфракрасные лучи и успешно находить с их помощью лакомство более чем в 90 % случаев.
В целом эти две группы экспериментов четко подтвердили возможность приобретения крысами нового тактильного ощущения. Примечательно, что это происходило не за счет уже существовавшего репертуара возможностей: к лету 2016 года Эрик показал, что ни одна из крыс, способных распознавать инфракрасное излучение, не утратила способности использовать усики для выполнения стандартных задач по тактильной дискриминации, которые они выполняют с таким мастерством. Иными словами, участок коры, который ранее занимался исключительно обработкой одного важнейшего типа сигнала (в данном случае тактильной информации), превратился в мультифункциональный участок мозга, хотя за долгую эволюционную историю этого живучего вида ни одна крыса никогда не ориентировалась на сигналы такого рода. В целом можно сказать, что благодаря использованию сенсорных нейропротезов головной мозг наших модифицированных крыс получил способность создавать новые изображения окружающего мира на основании инфракрасных сигналов в дополнение к уже существующему тактильному представлению.
Как и результаты проекта «Снова ходить», наши эксперименты с крысами и инфракрасным излучением представляют собой весьма значимый новый этап в серии научных достижений в сфере выявления и характеризации ключевых функциональных принципов, определяющих работу человеческого мозга.
Такое увлечение нейронными сетями головного мозга восходит к истокам современной нейробиологии. Основателем этого направления можно считать гениального британского ученого XIX века Томаса Юнга – настоящего человека эпохи Возрождения, который, среди прочих своих достижений, провел ставший ныне классическим эксперимент с двумя щелями, показавший волновую природу света. Юнг сделал несколько открытий в области нейробиологии еще до того, как данная сфера науки получила свое название. Одним из его достижений в этой области было предложение трихроматической гипотезы для объяснения цветного зрения: Юнг утверждал, что сетчатка человеческого глаза может кодировать любой цвет с помощью лишь трех типов цветовых рецепторов, ответственных за восприятие света в частично перекрывающихся участках спектра. Согласно теории Юнга, это возможно благодаря соответствию профиля ответа каждого из этих трех типов рецепторов сетчатки колоколообразным зависимостям с максимумами в разных областях спектра (где их реакция на конкретный цвет максимальная) и тому, что все они частично перекрываются между собой (рис. 4.4). Это последнее замечание означает, что каждый рецептор отвечает также и на многие другие цвета, но в меньшей степени. Время показало, что Юнг был абсолютно прав, хоть и выдвинул все эти гипотезы, даже не дотрагиваясь до сетчатки глаза, чтобы провести ее гистологический анализ.
Рис. 4.4. Схематичное представление классической трихроматической теории Томаса Юнга. Nicolelis M. A. L. Brain-Machine Interfaces to Restore Motor Function and Probe Neural Circuits. Nature Reviews Neuroscience 4, no. 5, May 2003: 417–22. Портрет Юнга: Национальная портретная галерея Лондона.
Модель Юнга для функции нейронов была первым примером популяционной, или распределенной, модели нервной системы. В целом такая модель предполагает, что для реализации любой функции мозга требуется совместная активность большого количества нейронов, распределенных по многим областям мозга. Альтернативная модель, в рамках которой отдельные области мозга отвечают за отдельные неврологические функции, называется локализационной моделью. Подробный рассказ о двухсотлетнем противостоянии сторонников распределенной и локализационной моделей можно найти в моей предыдущей книге «За пределами границ». В данной книге достаточно лишь сказать, что для нахождения ответа на вопрос о том, какая из двух моделей лучше описывает способность мозга творить чудеса, потребовалось целых два столетия.
Наиболее твердые свидетельства в пользу справедливости распределенной модели были найдены за последние лет тридцать, когда нейробиологи получили технические возможности для детального изучения нейрофизиологических свойств мозгосетей у людей и животных в свободном состоянии. Благодаря внедрению новых нейрофизиологических методов и (в последние два десятилетия) различных способов визуализации мозга современная нейробиология все больше и больше приближается к пониманию того, что за работу мозга отвечают не отдельные нейроны, а популяции взаимодействующих нейронов, формирующих обширные нейронные сети. И в этом смысле в середине 2018 года мы наконец получили возможность утверждать, что гипотеза Юнга о человеческом мозге одержала окончательную победу.
Наиболее полные нейрофизиологические данные, подтверждающие идею о том, что распределенные популяции нейронов определяют истинные функциональные единицы мозга млекопитающих, включая наш, были получены с помощью одной из новых технологий для изучения свойств мозга животных, которая называется временной многоочаговой мультиэлектродной регистрацией (chronic multisite multielectrode recordings, CMMR). Я достаточно хорошо знаком с этой технологией: на протяжении пяти лет постдокторальной стажировки, проведенных в лаборатории Джона Чепина, одного из величайших американских нейрофизиологов за последние пятьдесят лет, моя основная задача заключалась в развитии и применении одной из первых версий этого нового метода для изучения поведения крыс. Благодаря этой работе, а также усилиям еще пары поколений нейробиологов из моей и многих других лабораторий мира теперь этот метод нейрофизиологического анализа позволяет встраивать в мозг крыс или приматов сотни гибких металлических проводков толщиной с волос, называемых микроэлектродами. Микроэлектроды позволяют одновременно регистрировать потенциалы действия, производимые несколькими тысячами отдельных нейронов определенных нейронных сетей, таких как двигательная сеть, отвечающая за создание плана моторной активности для движения конечностей. Благодаря свойствам материалов, используемых в изготовлении этих микроэлектродов, мультиэлектродная регистрация активности нейронов в нашей лаборатории может продолжаться много месяцев (в случае крыс) или даже несколько лет (в случае обезьян). Эта бесценная техническая особенность позволяет нам не только отслеживать электрическую активность мозга наших животных по мере их обучения новым навыкам, но также регистрировать проявления пластичности мозга на протяжении этого периода обучения.