а. Нам нужно понять, как и почему у разных людей формируются различные связи и каковы последствия этого процесса с точки зрения функции мозга.
Одним из методов, способных дать некоторое представление о данном вопросе, является транскриптомика одиночных клеток (еще одно слово на «-омика», относящееся к активности генов в клетке). Исследователи недавно описали идентичность 30 000 нейронов мозга мыши, идентифицировав их частичный транскриптом на основе активности 1000 генов [80]. С точки зрения техники это высший пилотаж, но он тем не менее лишь подтвердил верность принципа: геном мыши содержит более 20 000 генов, кодирующих белок (немного больше, чем у человека[252]), в то же время в мозге мыши находится около 70 миллионов нейронов, поэтому в исследовании рассматривалось 4 % генов мыши и, возможно, 0,04 % нейронов ее мозга. Однако данное исследование подтверждает, что в итоге будут доступны новые способы классификации всех нейронов в мозге, не только на основе их строения и расположения, но и генов, которые в них экспрессируются.
«Многие ученые считают, что мы тонем в потоке данных о структуре мозга, в то время как на самом деле нам нужны более четкие теории и идеи о том, как все это сочетается».
Одна группа исследователей уже смогла определить профиль активности генов отдельных нейронов в зоне мозга мыши, известной как преоптическая область гипоталамуса, и связать выявленные различия с поведением. А другие ученые установили, что в двух областях коры мыши находятся 133 различных типа клеток, идентифицируемых по генам, а не по своему строению [81]. В некотором смысле эти 133 типа отражают различные функции, поскольку указывают на то, что клетки определенного типа реагировали на окружающую среду сходным образом, активируя и деактивируя заложенные в них гены. Это показало, например, что некоторые нейроны, использующие нейромедиатор глутамат, имеют особый профиль активности генов, который связан с их дальнодействующими связями в мозге. А транскриптомное профилирование позволило исследователям выявить два новых типа нейронов, участвующих в контроле движения [82].
Неясно, приведет ли такое детальное изучение к углубленному пониманию или просто позволит собрать больше информации. Многие ученые считают, что мы тонем в потоке данных о структуре мозга, в то время как на самом деле нам нужны более четкие теории и идеи о том, как все это сочетается. Как отмечал в 1998 году пионер нейробиологии Вернон Маунткасл: «Само по себе знание структуры не дает прямого понимания динамической функции. Вопросы “где?” и “как?” не тождественны» [83].
Хотя утверждение Маунткасла, безусловно, верно, новейшие функциональные карты благодаря современным методам представляют собой уже не просто схемы – они также могут быть инструментами для исследования функции. Так, например, в мозге личинки дрозофилы одновременно пытаются найти ответы на вопросы «где?» и «как?». На момент написания книги коннектом из 10 000 нейронов, составляющих мозг личинки, был завершен на 70 %. Существующий проект описывает поразительные два метра нейронов и 1,36 миллиона синапсов. Окончательный проект, вероятно, будет содержать информацию примерно о 2 миллионах синапсов – все они упакованы в структуру размером с точку над буквой i. Из-за того, что клетки нашли с помощью генетических методов, эта предварительная карта «где?» была использована группой Марты Златик в исследовательском кампусе «Джанелия» для поиска ответа на вопрос «как?». Нейронные основы важнейших поведенческих реакций, контролируемых мозгом личинки (например, отскакивание от острого укола или питание), – помогли элегантно описать функции каждого компонента системы [84]. Также значительную пользу может принести изучение изменения активности отдельных нейронов. Собираются данные о транскриптомике одиночных клеток, иллюстрирующие, как трансформируется работа нейронных сетей в мозге личинки под влиянием различных стимулов.
Несмотря на впечатляющий прогресс и многообещающие гипотезы, мне кажется, что, наверное, пройдет не менее полувека, прежде чем мы наконец поймем мозг личинки. То есть сможем полностью смоделировать его работу и точно предсказать, как изменение активности одного нейрона повлияет на всю систему в самых разнообразных условиях. Фактически, мы можем быть все так же далеко от понимания человеческого мозга. Не все так пессимистичны. В 2008 году Джерри Рубин, создатель исследовательского кампуса «Джанелия», где координируется большая часть работы над коннектомом дрозофилы, предположил, что понимание мозга взрослой мухи – значительно более крупного и сложного, чем мозг личинки, – займет около двадцати лет. А что потом? «После того, как мы решим эту проблему, я бы сказал, что мы прошли одну пятую часть пути к пониманию человеческого разума», – сказал он [85].
Предпринимаются первые шаги по созданию наборов картографических инструментов, которые позволяют исследователям идентифицировать нейроны и манипулировать ими в мозге позвоночных, как у мыши, так и у рыбки данио-рерио [86]. Подобные методы еще не привели к созданию полноценного коннектома мозга, но прокладывают путь в будущее, когда функциональные карты мозга будут включать способы манипулирования отдельными клетками, а также отслеживания образующихся связей.
«Мозг есть не только у людей, мышей, мух и червей».
Тем не менее есть много причин полагать, что выводы, предоставляемые одним коннектомом, могут быть ограничены. Чтобы в полной мере получить пользу от таких исследований, нам нужно более одного коннектома. Исследования дрозофилы показывают, что случайные эффекты развития вызывают крошечные различия в зрительной системе каждой мухи. Эти различия обусловливают то, как отдельные особи будут реагировать на объекты. Значимы не только межиндивидуальные различия; эволюционный и сравнительный подход будет необходим для того, чтобы показать, что в любой карте является общим, а что частным.
В 2016 году французский нейробиолог Жиль Лоран выступил за введение в коннектомику сравнительного, межвидового подхода, чтобы изучить общие механизмы и алгоритмы у самых разных животных [87]. Верная своему слову, группа Лорана, ранее занимавшаяся насекомыми, опубликовала сравнительное исследование транскриптов на клеточном уровне коры головного мозга черепах, ящериц, мышей и людей [88]. Тем временем другие исследователи использовали высокоуровневые коннектомы для сравнения мозга людей и макак, как это рекомендовали Крик и Джонс четверть века назад.
Обосновывая призыв к более широкому подходу в понимании мозга, Лоран процитировал точку зрения русского физика XX века Якова Френкеля[253]:
«Хорошая теория сложных систем должна представлять лишь хорошую “карикатуру” на эти системы, утрирующую те свойства их, которые являются наиболее типическими, и умышленно игнорирующую все остальные – несущественные – свойства…»[254]
Единственная загвоздка с прекрасным советом заключается в том, что до тех пор, пока человек не поймет изучаемые явления, он не знает, какие детали несущественны. Следовательно, необходимо исследовать широкий спектр моделей, а не сосредотачивать свою жизнь (или свое теоретическое понимание) только на одной конкретной модели [90].
Мозг есть не только у людей, мышей, мух и червей.
Исследователи, работающие над различными проектами коннектомов, хорошо осведомлены об этих проблемах. В 2013 году Джошуа Морган и Джефф Лихтман исследовали «десять главных аргументов против коннектомики», многие из которых были изложены выше [91]. В большинстве случаев их ответ на каждый из этих контраргументов был принципиально одинаковым и вполне обоснованным. Они утверждали, что даже если теория функции мозга не будет просто исходить из карты нейронных связей, детальная нейроанатомия, сопровождаемая и обеспечивающая основу для сложных электрофизиологических измерений, очевидно, улучшит наше понимание функции мозга. Согласно их словам, созвучным идеям Крика и Джонса, высказанным двумя десятилетиями ранее, «нейробиологи не могут претендовать на понимание мозга, пока карты не выйдут на уровень масштабных нейронных сетей».
Самым удивительным в статье Моргана и Лихтмана было возражение против коннектомов, выдвинутое ими на первое место. Ученые привели цитату из радиоинтервью с Фрэнсисом Коллинзом, главой Национальных институтов здравоохранения (NIH). Коллинз жаловался на статическую природу представлений коннектома: «Это похоже на то, как если бы вы взяли ноутбук, сняли крышку и уставились на детали внутри, вы могли бы сказать: да, вот это связано с тем, но так или иначе вы не знаете, как все это работает» [92].
Ни Коллинз, ни Морган, ни Лихтман не признавали этого, но это можно было рассматривать модифицированным вариантом «мельницы Лейбница», обновленным для эпохи компьютеров. Проблема с таким контраргументом, как и с оригинальной версией мысленного эксперимента Лейбница, заключается в том, что, хотя простое наблюдение компонентов и их взаиотношений не объясняет работы системы, описание характера связей между составляющими и их взаимовлияния действительно обеспечивает фундамент для объяснения того, как функционирует вся система. Другое дело, объяснит ли это природу сознания, изначальную цель аргументации Лейбница.
Следовательно, чтобы постигнуть работу мозга, требуется нечто большее, чем карта, будь она хоть сколько-нибудь функциональной. Нам необходимо теоретическое обоснование того, как работают хотя бы некоторые части системы, чтобы верно интерпретировать взаимодействие ее компонентов. Этот подход был одобрен в 1970-х годах британским математиком и теоретиком нейробиологии Дэвидом Марром. Поначалу он «полностью погрузился» в «энергию и волнение» статьи Барлоу о «пяти догмах» 1972 года, но потом интуитивно понял, что «что-то не так». Марр чувствовал, что в подходе Барлоу не хватает понимания общей значимости активности нейронов на уровне цепей. Он писал: