49 . Banks et al. (2007); Schore and Schore (2008); Zikopolous et al. (2017); Timbie and Barbas (2015).
50 . Legerstee et al. (2007); Zikopoulos et al. (2017).
51 . Field (1985); Schore (1994); Hibel et al. (2015).
52 . Tronick (2009); Tronick and Gold (2020); MacLean et al. (2014); Mantis et al. (2014).
53 . Tronick (2007); see also Tronick and Gold (2020); Eisenberger and Cole (2012).
54 . Siegel and Hartzell (2003).
55 . Farber and Siegel (2011).
56 . Schore (2003a, 2003b).
57 . Minagawa-Kawai et al. (2009); Bartels and Zeki (2004); von der Lippe et al. (2010); Nitschke et al. (2004); Swain et al. (2014).
58 . Zimmerman et al. (2018); Golkar et al (2012); Rolls and Grabenhorst (2008); Beer (2007); Happaney et al. (2004); Bechara et al. (2000); see also Scheele at al. (2013); Strathearn et al. (2009), Bartz et al. (2010); Carter (2014); De Dreu (2012); Donaldson and Young (2008).
59 . Feldman (2017); Atzil et al. (2018); Schneiderman et al. (2012, 2014); Kleckner et al. (2017).
60 . Deco et al. (2015); Fair et al. (2007).
61 . Smith et al. (2015).
62 . Panksepp and Biven (2012).
63 . Panksepp (1998, 2009); Panksepp and Biven (2012); Davis and Panksepp (2018); see also Rigon et al. (2016); Minzenberg et al. (2008).
64 . Feldman (2012, 2017); Feldman et al. (2010, 2013a, 2013b); Abraham et al. (2016).
65 . Panksepp (2010), pp. 485–486; capital letters in original.
66 . Dunbar (2003, 2016); Stiller and Dunbar (2007); Norman et al. (2009); Burish et al. (2004); Barton (1996); Holekamp et al. (2015).
67 . Porges (2009, 2011, 2014, 2017).
68 . Porges (2011); Porges et al. (2014).
69 . Iacoboni and Dapretto (2006); Dapretto et al. (2005); Inui et al. (2017).
70 . Scott-Van Zeeland et al. (2010); Saffin and Tohid (2016); Quattrocki and Friston (2014).
71 . Wana et al. (2010); see also Purvis et al. (2007); Hughes and Ensor (2005).
72 . Main et al. (2005); Hesse (2008); Bakermans-Kranenburg and van IJzendoorn (2009); see also Siegel and Hartzell (2014).
73 . Swain et al. (2007); van IJzendoorn et al. (2008); Bakermans-Kranenburg and van IJzendoorn (2008).
74 . Ellis et al. (2011); Cho et al. (2016).
75 . Sroufe and Siegel (2011); Kim at al. (2017).
76 . Laible and Panfile (2009); Ensink et al. (2016); Oosterman et al. (2010).
77 . Sroufe et al. (2005); Strathearn (2011).
78 . Sroufe et al. (2005); Cassidy and Shaver (2016); Atzil et al. (2011); Esbjørn et al. (2012).
79 . Hesse et al. (2003); Porges (2011); Beebe et al. (2012).
80 . Reisz et al. (2017).
81 . Blakemore and Choudhury (2006); Doidge (2007); Erraji et al. (2005); Davidson and Begley (2012); Blakemore (2012).
82 . Northoff and Bermpohl (2004); Siegel (2007a).
83 . Andersen and Teicher (2004, 2008a, 2008b); Andersen et al. (2008); Teicher et al. (2004, 2009); van Harmelin et al. (2010); McGreenery et al. (2006); Teicher et al. (2012, 2016); Teicher and Samson (2013); Dannlowski et al. (2012).
84 . Noll and Shenk (2010); Andersen and Teicher (2008a); Stoltenborgh et al. (2011, 2014); Purvis et al. (2007); Li et al. (2015).
85 . Fonagy et al. (2002); Allen et al. (2008); van der Kolk (2014); Kinniburgh et al. (2017); Schore (2019b).
86 . van der Kolk (2014); Siegel (2010a, 2010b); Ogden (2015); Shapiro (2018); Hayes (2019); Stanley (2019); Levine (2015).
87 . Walden and Ogan (1988); Walden (1991); Feinman (1992/2013); Walden and Kim (2005).
88 . Ryan et al. (2015); Yang et al. (2015); Carrington and Bailey (2008); Feurer et al. (2015); Irish et al. (2014); Meins et al. (2013); Spreng et al. (2009).
89 . See Siegel (2010a) for a more in-depth exploration and case examples and Siegel (2010b) for a conceptual approach focused on clinical care and clinicians’ own inner experience of therapy.
90 . Sroufe et al. (2005); Liotti (2007); Taylor et al. (2015); see also Petrowski et al. (2013); Pos (2014); and Schore (2017).
91 . Main and Goldwyn (1998).
92 . Siegel (2010b).
93 . Edwards (1999); see also Schore (2014, 2019b).
94 . Edwards (1999).
95 . Dutra et al. (2009); MacDonald et al. (2008); Reisz et al. (2017).
96 . van IJzendoorn et al. (2010).
97 . Tedeschi and Calhoun (2004); Calhoun and Tedeschi (2006); Haidt (2006); see also Curtis and Cicchetti (2003); Birmingham et al. (2016).
98 . Hesse and Main (2006).
99 . Main et al. (2008); Siegel (2001a, 2010a); Neimeyer and Levitt (2001); Mackenzie (2009); Klein and Boats (2010); Hesse (2008).
100 . Heim et al. (2002); Nader (2006); Sowder et al. (2018); Burke-Harris (2018); Woods-Jaeger et al. (2018); Lee et al. (2018); Richardson et al. (2012).
101 . Calhoun and Tedeschi (2006); Nader (2006).
102 . Hesse (2008); Waters and Fivush (2015).
103 . Vicentic et al. (2006); Khoury et al. (2006).
104 . Kirkbride et al. (2017); Coey et al. (2012); Green et al. (2017); Allen et al. (2019); Kaufman and Torbey (2019); McCabe et al. (2012); Pérez et al. (2016); Steenkamp et al. (2019); Nettis et al. (2019).
105 . Bowlby (1980).
106 . Siegel (2010a, 2010b).
107 . Liotti (2004); Lyons-Ruth et al. (2006); Mosquera et al. (2014); Steele et al. (2017); Chefetz (2015); Dell and O’Neil (2009).
108 . Alsup et al. (2020); Roberts and Dunbar (2011).
109 . Piazza et al. (2020).
Глава 9Внутренняя и внешняя интеграция
Одной из самых важных особенностей разума является его способность связывать ряд процессов «в моменте» и «во времени». Исследователи, изучающие разные аспекты внутренней жизни – от социальных психологов до неврологов, – сосредотачивают свое внимание на связующих функциях разума, которые координируют все уровни процессов внутри человека и между людьми.1 Мы называем эту связь дифференцированных элементов «интеграцией». Как мы упоминали ранее, есть и другие термины для этого синергетического процесса в мозге – «коннектом» (функциональная и структурная связь дифференцированных областей мозга),2 а также «сегрегация» (дифференциация) и «интеграция» (связь).3 В этой главе исследуется интеграция – связь различных частей системы – как фундаментальный аспект межличностного опыта, здоровья и развивающегося разума.
Как мы уже говорили, считается, что интеграция является центральным механизмом, создающим здоровье разума, мозга, тела и социальных отношений. Мы видели, что с точки зрения науки – особенно математики сложных систем и их эмерджентных свойств – соединение различных элементов создает гармоничный поток внутри системы. Этот самоорганизующийся поток – гибкий, адаптивный, последовательный, энергичный и стабильный (ГАПЭС). Когда система не дифференцирует свои части и/или не связывает их, она перестает быть интегрированной и имеет тенденцию двигаться либо к хаосу, либо к ригидности, либо к сочетанию хаоса и ригидности, как показано на Реке Интеграции, рис. 9.1.
Мы также предложили, что можно взглянуть по-новому на стандартный перечень расстройств – с учетом хаоса и ригидности неинтегрированных состояний.
Рис. 9.1. Река Интеграции, ограниченная берегами хаоса и ригидности. Иллюстрация Мадлен Уэлч Сигел. Из книги «Aware: The Science and Practice of Presence» Дэниела Дж. Сигела. Авторские права © 2018 Mind Your Brain, Inc. Используется с разрешения TarcherPerigee/Penguin Random House
Оценка симптомов различных нарушений и их кластеризация в виде синдромов может быть организована посредством схемы интеграции. Проблемы с дифференциацией и/или связыванием могут лежать в основе неинтегрированных состояний.4 Терапевтическая, профилактическая, организационная работа, образование – все должно содействовать движению интеграции (на уровне тела, нейронов головного мозга и отношений между людьми).5
По сути, это фундаментальный подход МЛНБ; некоторые нюансы и выводы из этой точки зрения исследуются в последних двух главах книги.
Интеграция как основа здоровья и устойчивости
Ряд научных дисциплин поддерживает предположение о том, что интеграция, баланс дифференциации и связи, является основным механизмом благополучия. Хотя формальный термин «интеграция» в некоторых случаях может не использоваться, в эмпирических исследованиях нейронных сетей мозга, субъективного переживания эмоций и способов общения мы видим, что различные аспекты исследуемых систем соединяются на функциональном или структурном уровне. Олаф Спорнс кратко описывает теорию нейронных систем:
Сетевые взаимодействия могут быть формально описаны в терминах статистической теории информации, например таких, как «взаимная информация», «интеграция» и «сложность». Некоторые из этих показателей позволяют охарактеризовать статистические взаимодействия сети в целом. Когда структурные связи организованы таким образом, чтобы увеличить некоторые из этих показателей, оказывается, что сложность однозначно связана со структурными паттернами, которые напоминают паттерны мозговых сетей. Этот результат согласуется с идеей о том, что сети мозга уравновешивают «сегрегацию» и «интеграцию», которую мы определили как «сложность». Высокая сложность позволяет сетям эффективно интегрировать большие объемы информации, и эта способность связана с сознанием.6
Идея, лежащая в основе этого подхода, состоит в том, что дифференциация вытекает из сегрегации и специализации. Связывание обеспечивает интеграцию этих обособленных, дифференцированных элементов. Движение к сложности достигается путем уравновешивания дифференциации и связи. Наиболее адаптивный поток системы – ее оптимальная самоорганизация – возникает, когда она движется к максимальной сложности, состоянию, достигаемому за счет интеграции элементов. Что это значит? Мы определяем интеграцию как баланс: элементы должны быть специализированными, обособленными, возможно, по функциям и структуре даже уникальными, но также – сгруппированными, соединенными, связанными.