Одним из методов, проявивших себя как мощный инструмент для определения того, какие области нашего мозга напрямую связаны с различными когнитивными или аффективными процессами, является исследование функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ). Именно благодаря ему мы смогли выявить взаимосвязь между гиппокампом – одной из структур нашей височной доли – и начальными стадиями генерирования памяти. Тем не менее за последние 20 лет произошли радикальные изменения в области резонансных исследований, поскольку поле их интересов переключилось с определения реакции конкретных областей мозга на изучение взаимодействия различных отделов мозга между собой с функциональной точки зрения. Данный сдвиг произошел из-за целой серии исследований, показавших, что, хотя мы и не выполняем в какой-то момент времени конкретную когнитивную задачу (например, решение кроссворда), наша мозговая деятельность даже в состоянии покоя продолжает оставаться последовательной, организованной и даже независимой от содержания наших мыслей.
Развитие технологий в огромной мере способствует и улучшению медицинской практики. К примеру, компания IBM разработала суперкомпьютер под названием Watson – компьютерную систему искусственного интеллекта, способную отвечать на различные вопросы. Это стало возможным благодаря тому, что Watson хранит внутри себя огромную базу данных, поступающую сразу из нескольких источников, таких как словари, энциклопедии, новостные ленты и т. п. Например, в него был встроен алгоритм по изучению миллионов медицинских карт и других источников данных, чтобы помочь практикующим врачам подобрать наилучший вариант лечения для пациентов со сложной клинической картиной заболевания.
Но данные вычислительные модели могут также применяться для оказания помощи в разработке персонализированных, а следовательно, и более эффективных планов лечения. Аргентинский исследователь Эсекьель Гляйхгеррхт, делавший свои первые исследовательские шаги в Фонде INECO и работающий в настоящее время в Америке, применяет модели искусственного интеллекта для лечения различных неврологических патологий. К примеру, искусственный интеллект применяется для лечения пациентов с эпилепсией. До трети людей, страдающих этим недугом, не могут контролировать симптомы его проявления при помощи лекарственных препаратов, в связи с чем они автоматически попадают в список пациентов, которым показана операция по удалению очага, вызывающего судороги. Однако только 60 % пациентов, перенесших операцию, достигают излечения, притом что их клинические данные или картина состояния мозга ничем не отличаются от картины мозга людей, которые продолжают испытывать приступы эпилепсии после проведения хирургического вмешательства. Применяя передовые алгоритмы нейровизуализации, способные создать индивидуальную карту всех мозговых связей у каждого пациента, и сочетая их с технологиями глубокого обучения (разновидностью искусственного интеллекта), современные ученые могут с уверенностью более чем на 90 % предсказать, у кого из пациентов прекратятся приступы после проведения операции. Подобное применение сложных вычислительных алгоритмов для решения проблем, представляющих клинический интерес, демонстрирует потенциал новых технологий в поиске так называемых «биомаркеров» – объективных показателей, способных на индивидуальном уровне подобрать диагностику, лечение и прогнозирование различных заболеваний.
С другой стороны, разрабатывается новая система с использованием видеокамер и встроенных программ, позволяющая специалистам по сосудистой неврологии, работающим в исследовательских центрах, осматривать людей, перенесших инсульт, посредством видеоконференций. Она дает возможность улучшить прогноз выздоровления пациентов с заболеванием средней и высокой степени тяжести, несмотря на их проживание вдали от медицинских центров.
Мозг невозможно изучать изолированно, он должен рассматриваться исходя из физического, социального, экономического и технологического контекстов, в которых развивается. Вот почему понимание принципов его работы требует интеграции знаний из различных областей. Это будет способствовать тому, что знания о мозге и о сознании человека будут опираться на интеграцию тысяч и тысяч экспериментов, связанных с различными уровнями человеческого организма, включая гены, нейроны, нейронные сети, когнитивные процессы и поведение среди прочего. И как уже было отмечено ранее, все это отчасти станет возможным благодаря вкладу технологий и инновационных разработок в процесс исследования головного мозга.
Однако стоит предупредить, насколько важно не позволять новым технологиям ослеплять себя. Наука о мозге должна призывать технологии на службу своим исследованиям, а не ставить их во главу всего процесса. С этой точки зрения мы должны всегда помнить, что корни прогресса любых клинических достижений лежат в основополагающих научных открытиях, совершаемых изо дня в день в лабораториях по всему миру.
С другой стороны, равно как и ученые, политические и социальные лидеры, а также обычные граждане несут ответственность за критическое осмысление и принятие решений по некоторым этическим вопросам, возникающим в результате разработки новых технологий. Это влияет как на методы, предназначенные для диагностики и лечения пациентов, так и на потенциальное применение технологий для повышения когнитивных функций и качества жизни здоровых людей. Как мы видели уже в первой главе, нейробиология влечет за собой многочисленные этические вопросы и дилеммы. Если бы уже сегодня мы могли пользоваться передовыми технологиями, такими как нанороботы, способные контролировать и предотвращать приступы эпилепсии, смогли бы мы обеспечить их доступность для всего населения, особенно для людей с ограниченными экономическими ресурсами? Если бы у нас были автомобили, оснащенные датчиками контроля внимания и детекторами усталости, привлекались бы водители, совершающие аварию, к ответственности в полной мере? Эти и многие другие вопросы до сих пор не имеют однозначного ответа. Мы несем ответственность за то, чтобы оставаться осведомленными, чтобы суметь занять критическую позицию перед лицом этих головокружительных технологических изменений, раз и навсегда ставших неотъемлемой частью нашей реальной жизни.
На последующих страницах мы обсудим некоторые из тех новых методов, которые уже используются (или пока только внедряются) в рамках нейробиологических исследований. Мы поговорим о технологических разработках, которые уже сейчас влияют на жизнь людей, страдающих неврологическими заболеваниями, включая нейрокомпьютерный интерфейс, разработку экзоскелета и новейшие направления в исследовании болезни Альцгеймера. Также в конце главы мы остановимся на исследованиях «второго мозга» и захватывающей технике гипноза.
Нейрокомпьютерный интерфейс
Благодаря ему Вселенная и галактики стали казаться нам более близкими, менее неприступными. И история его жизни, несомненно, заставила нас восхищаться им еще больше. Выдающийся физик Стивен Хокинг страдал боковым амиотрофическим склерозом (БАС), нейродегенеративным заболеванием, вызванным постепенным ухудшением в работе и последующей гибелью мотонейронов (нейронов, расположенных в центральной нервной системе и контролирующих мышечную активность). Это привело к развитию у него атрофии и прогрессирующего мышечного паралича, который все больше ограничивал подвижность. Однако в свои 76 лет он был способен общаться с миром с помощью компьютерной системы, которая считывала и интерпретировала небольшие движения на его щеке. Каждое движение перемещало курсор на экране, который он использовал для выбора первой буквы слова, и после того, как первая пара букв была подобрана, сверхсложная система прогнозирования текста предлагала ему наилучшие варианты слов на основе его предыдущих книг и лекций. Таким образом, до самых последних дней своей жизни он мог продолжать читать лекции и успешно писать научно-популярные книги. Использование технологий в сфере медицины и исследовательской деятельности приводит к ошеломляющим разработкам, которые способствуют улучшению качества жизни людей, в особенности тех, кто страдает приводящими к инвалидности заболеваниями. Сегодня все большее число исследователей по всему миру сосредоточивают свои усилия на разработке оборудования, которое позволило бы эффективно и в режиме реального времени декодировать язык нашего мозга. Речь идет в первую очередь о нейрокомпьютерном интерфейсе, соединяющим наш мозг с машиной.
Этот метод начал разрабатываться в 1969 году, когда Эберхард Фетц имплантировал электрод в прецентральную извилину (отвечающую за сознательные движения) мозга обезьяны для отслеживания электрической активности конкретного нейрона. Каждый раз, когда частота активности нейрона возрастала, ученый давал животному угощение. Пройдя этот этап обучения, обезьяна научилась получать больше пищи, активируя этот нейрон все быстрее и быстрее. Данный эксперимент продемонстрировал способность по желанию изменять активность отдельных нейронов и возможность контролировать работу нейрокомпьютерного интерфейса усилием воли.
Работа исследовательской группы во главе с нейробиологом Майклом Мерзеничем, в настоящее время почетным профессором Калифорнийского университета, стала толчком к применению концепции нейрокомпьютерного интерфейса. Составленная и усовершенствованная в результате их работы карта мозга позволила им создать кохлеарный имплантат. Речь идет об устройстве, заменяющим собой орган слуха. Размещенный во внутреннем ухе (лабиринте), он преображает звуки в электрические импульсы, которые затем доставляются в слуховую кору, ответственную за их обработку. Имплантант состоит из звукового приемника, преобразователя, который переводит звук в электрические импульсы, и электрода, хирургически вживленного в слуховой нерв, идущий от уха в мозг. Изобретение этой группы исследователей помогло более 300 000 детей по всему свету с врожденной глухотой услышать мир.