Успехи в нейронауке заставляют общество верить, что мы вот-вот разберёмся, как устроены человеческое сознание, эмоции и психика, а значит, сможем их модифицировать и воссоздавать. Вдохновлённые писатели-фантасты, создатели фильмов и сериалов успели в деталях представить себе этические проблемы, которые вызовут такие достижения нейронауки, как появление киборгов, «загрузка сознания на флешку» и многое другое. Однако люди, которые занимаются нейронаукой профессионально, чаще всего с лёгким скепсисом относятся к обсуждению перспектив такого рода. В том числе потому, что помнят, насколько молода нейронаука («нейронная доктрина», согласно которой основной функциональный элемент мозга – это нейрон, появилась немногим более ста лет назад), как много остается ещё не отвеченных вопросов или вопросов, которые мы пока даже не представляем, как задать. Лично я много раз разочаровывал своих друзей, которые восхищались идеями «цифрового сознания» (гипотетической технологии, которая позволит сохранять и передавать личность человека на более долговечных носителях информации). Несмотря на скепсис, не могу не признать, что недавно начался очередной технологический взлёт нейронауки. За последние десять лет (а для науки это совсем недавно!) уже появились технологии, которые казались далёкими от реальности в нулевые годы ХХI века. В небольшой серии постов я хочу рассказать вам об этом взлёте. Но начать нужно будет, конечно же, с истории вопроса.
Как люди начали изучать мозг?
Лично мой любимый факт из истории нейронауки: древнегреческие врачи и учёные считали (на основе наблюдений!), что основная функция мозга – это производство соплей. История на самом деле была, конечно, сложнее: имелась в виду флегма, одна из четырёх основных жидкостей организма, но уже тогда было понятно, что мозг как-то связан с поведением. Предполагалось, что он охлаждает кровь, то есть усмиряет страсть, а значит, отвечает за самоконтроль – вообще говоря, вполне современная концепция. В любом случае в течение долгого времени наши знания о мозге были крайне ограничены и накапливались на основе наблюдений за людьми, которые пережили локальные поражения мозга (например, травмы от ударов острым предметом). В начале XX века произошёл значительный прогресс. Во-первых, появилась электрофизиология, а во-вторых, данные о локальных поражениях тоже накопились в избытке за счёт огнестрельного оружия и масштабных войн.
Мышечное электричество описал в 1791 году Луиджи Гальвани. Почти через полвека, в 1849 году, Генрих Дюбуа-Реймонд изучил закономерности электрических явлений в нервной ткани. И только ещё через полвека, в 1913 году, Владимир Правдич-Неминский продемонстрировал первую электроэнцефалограмму (ЭЭГ) – запись электрической активности мозга собаки, сделанную с поверхности «скальпа», то есть неповреждённой головы собаки. До этого электрическую активность мозга тоже уже изучали, однако электроды вводили прямо в мозг, повреждая череп. Появление энцефалограммы собаки позволило постепенно перейти к изучению ЭЭГ человека. В 1924 году Ханс Бергер записал первую ЭЭГ человека, а в 30-е сделал много открытий в том, как она ритмически организована: например, придумал термин «альфа-ритм» и понял, что ЭЭГ бодрствования и ЭЭГ сна отличаются друг от друга сменой ритмов с более быстрых на более медленные. Например, «альфа-ритм» возникает у человека, когда он расслабляется и закрывает глаза, если человек начинает дремать, на ЭЭГ становится виден более медленный «тета-ритм», а когда человек засыпает совсем глубоко – в активности ЭЭГ виден «дельта-ритм».
Во второй половине ХХ века, до появления функциональных томографических методов (о которых я расскажу в следующем посте) ЭЭГ становится одним из основных методов изучения активности живого человеческого мозга. Появляются первые методы математического анализа ЭЭГ, разложения ЭЭГ на спектры, анализ взаимосвязи между разными источниками сигналов (например, ЭЭГ, записанной от электродов, поставленных на лоб и на затылок), которые позволяют изучить, как разные отделы мозга «общаются» между собой. В 60-е годы даже появляются методы «биоуправления», когда ЭЭГ не просто записывается, а используется для управления внешними объектами (например, динамиком, который меняет громкость звука). Сначала биоуправление используется в художественных акциях (можно посмотреть тут), но позже становится понятным его потенциал и в области терапии (подробнее тут). К концу ХХ века начинает казаться, что весь потенциал ЭЭГ уже почти израсходован, основные методы придуманы, эксперименты проведены, выводы сделаны, а их ограничения заставляют переключаться на набирающую популярность функциональную МРТ.
Неизрасходованный потенциал ЭЭГ
Прогресс в изучении электрической активности мозга начался сразу с нескольких сторон. Во-первых, из инженерных идей стал реальностью магнитный энцефалограф (МЭГ).
Любая электрическая активность на самом деле электромагнитная: изменение в электрическом поле создаёт также изменения в магнитном. Однако зафиксировать его вне специальных условий гораздо сложнее: требуется заметно бо́льшая чувствительность и специальные датчики, но это возможно. Интерес нейронауки именно к анализу магнитных колебаний связан с тем, что они лучше проходят сквозь ткани черепа, сохраняя большее количество информации о работе мозга неискажённой. Аппаратов МЭГ до сих пор в мире не так уж много, потому что стоят они очень дорого и требуют поддержания специальных датчиков в сверхпроводящем состоянии за счёт охлаждения большим количеством жидкого азота (можно почитать тут), однако они позволяют подробнее изучать высокочастотную, быструю активность мозга, важную для когнитивных процессов и сознания. Кстати, возможно, уже скоро аппараты МЭГ начнут дешеветь за счёт оптических МЭГ-технологий, но об этом я расскажу в следующих постах.
Кроме развития МЭГ, важным для прогресса в электрофизиологии стал постепенный выход ЭЭГ из лабораторий. Если энцефалограф 60–70-х годов был размером с массивный стол, то в 90-е он стал размером с коробку (которую, правда, нужно было держать в специально изолированной комнате). Сегодня уже появились карманные «нейрогарнитуры» (одна из самых известных компаний в этой сфере – эта), которые можно подключать к мобильному телефону. Конечно, качество таких популярных «нейрогарнитур» (доступных приборов для записи активности мозга) всё ещё отстаёт от профессионального оборудования, но оно растёт параллельно с развитием специальных мобильных профессиональных энцефалографов с «сухими» электродами. Если вам когда-то снимали ЭЭГ в поликлинике, вы знаете, что для контакта электрода и «скальпа» нужен специальный жидкий и не очень приятный гель. «Сухие» электроды создаются для того, чтобы избежать этой неприятной особенности, из названия ясно, что их используют без всякого геля. Сочетание «сухих» электродов и современной электроники позволяет регистрировать ЭЭГ в естественных условиях, например в классе во время урока или при ходьбе, пока вы учитесь ориентироваться в новом месте. Всё это происходит параллельно с увеличением количества самих электродов, позволяющим изучать связи между разными отделами мозга на новом уровне (сегодня это называется словом connectivity и даёт рисовать красивые картинки). Иногда количество электродов начинает казаться пугающим.
Мало собрать данные, их нужно ещё и проанализировать. ЭЭГ – непростой сигнал, который и занимает немаленькие объёмы памяти, и требует достаточно сложных методов анализа, нередко требующих большой вычислительной мощности компьютера. Кроме того, собирать данные ЭЭГ недёшево, и до недавнего времени в мире было мало датасетов с множеством однотипных данных, позволяющих применять, например, современные методы машинного обучения. К счастью, ситуация начала меняться. Одними из первых такой масштабный датасет выложили в открытый доступ исследователи из университета Тэмпла. Сегодня его может скачать для проверки своих гипотез исследователь из любой точки планеты. За ними последовали и другие (вот, например, датасет, посвящённый различным болезням, потенциально имеющим мозговую природу, опубликованный буквально в этом году).
Даже классический метод ЭЭГ переживает взлёт прямо сейчас. При этом стоит признать, что сейчас нейронаука находится скорее на этапе сбора данных. Переход к новым масштабным выборкам заставляет исследователей переоценивать ранее сделанные выводы, которые часто не подтверждаются новыми данными. Однако переоценка более ранних достижений – это неотъемлемая часть любой науки, которая просто является следствием активного роста. Так что научное сообщество всё же переживает осторожное чувство надежды. В следующих постах продолжим о том почему.
Иллюстрация: Елена Рюмина
