Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace Страница 58

Открыв в 2013 году собственную лабораторию в Пенсильванском университете, Бассетт перешла от простого наблюдения за структурой мозга в состоянии здоровья и болезни к поиску способов ее использования. Активность сложных сетей бывает трудно предсказать. Слух, переданный другу, может тут же угаснуть или распространиться по всей социальной сети, в зависимости от структуры этой сети и места вашего друга в ней. Эффекты стимуляции или глушения нейронов также трудно предугадать. Лаборатория Бассетта объединяет инженерные инструменты со знаниями о структуре мозговых сетей, чтобы сделать управление нейронной активностью более простым. В частности, модели, основанные на коннектомах всего мозга отдельных людей, были использованы для определения того, где именно следует проводить стимуляцию мозга, чтобы добиться желаемого эффекта. Цель состоит в том, чтобы с помощью такого индивидуального лечения взять под контроль такие заболевания, как болезнь Паркинсона и эпилепсия.

Надежда на то, что метрики теории графов могут служить маркерами заболеваний - возможно, даже ранними маркерами, которые могут привести к профилактике, - сделала их весьма популярными в медицинских исследованиях. На сегодняшний день заболеваний мозга, изучаемых с помощью сетевого анализа, - болезнь Альцгеймера, шизофрения, травматическое повреждение мозга, рассеянный склероз, эпилепсия, аутизм и биполярное расстройство. Результаты, однако, оказались неоднозначными. Как было отмечено, техника МРТ, с помощью которой собираются данные, имеет свои проблемы, и в одних исследованиях обнаруживаются признаки болезни, а в других - нет. В общем, когда столько ученых с энтузиазмом ищут различия между больным и здоровым мозгом, некоторые ложноположительные и ошибочные данные обязательно попадут в выводы. Но вне зависимости от того, насколько убедительны результаты, можно с уверенностью сказать, что этот новый набор инструментов уже появился на клинической арене.

* * *

Развивающийся мозг - это извержение. Нейроны с бешеной скоростью вырываются из питомника нейронов, называемого желудочковой зоной, и устремляются во все уголки растущего мозга. Оказавшись там, они начинают устанавливать связи. Эти беспорядочные нейроны образуют друг с другом синапс за синапсом, лихорадочно соединяя клетки вблизи и вдали. На пике строительства синапсов в человеческом мозге - во время третьего триместра беременности - каждую секунду образуется 40 000 таких связей. Развитие - это взрыв генезиса нейронов и синапсов.

Но как только они появляются, многие из этих клеток и связей исчезают. У взрослого человека гораздо меньше нейронов, чем было в утробе матери; до половины нейронов, образовавшихся в процессе развития, погибают. Количество связей, которые устанавливает нейрон в коре головного мозга, достигает максимума примерно на первом году жизни и в дальнейшем сокращается на треть. Таким образом, мозг строится через всплеск и откат, разбухание и сокращение. В процессе развития обрезка нейронов и синапсов происходит безжалостно: выживают только полезные. Синапсы, например, созданы для передачи сигналов между нейронами. Если сигнал не поступает, синапс должен исчезнуть. Из этой суматохи и оборота возникают действующие нейронные цепи. Это все равно что поощрять разрастание кустарника, чтобы потом вырезать из него изящные топиарии.

Именно такой способ построения мозга нашла биология. Но если вы спросите теоретика графов, как создать сеть, он даст прямо противоположный ответ. Например, проектировщик системы общественного транспорта не станет строить кучу вокзалов и автобусных остановок и соединять их между собой, просто чтобы посмотреть, что будет использоваться. Ни одно правительство не одобрит такую трату ресурсов. Скорее, большинство графов строятся снизу вверх. Например, одна из стратегий, которую используют теоретики графов, заключается в том, чтобы сначала построить граф, который, используя как можно меньше ребер, имеет путь между любыми двумя узлами. Это означает, что некоторые пути могут быть довольно длинными, но, наблюдая за тем, какие пути используются чаще всего (пассажиры в поезде или информация, перемещающаяся между серверами в Интернете), проектировщик сети может определить, где было бы полезно добавить короткий путь. Таким образом, сеть становится более эффективной за счет добавления хорошо расположенных ребер.

Однако у мозга нет дизайнера. Нет центрального планировщика, который мог бы посмотреть вниз и сказать: "Похоже, сигналы будут проходить лучше, если вон тот нейрон будет соединен с вот этим". Вот почему мозг нуждается в избыточном воспроизводстве и обрезке. Единственный способ, которым мозг может принимать решения о том, какие связи должны существовать, - это подсчет активности, проходящей через эти связи. Отдельные нейроны и синапсы оснащены сложными молекулярными механизмами, которые измеряют, насколько они используются, и в результате растут или сокращаются. Однако если связь не существует, то и активность по ней измерить невозможно.

Обрезка связей в мозге начинается очень активно, синапсы режутся направо и налево, но со временем она замедляется. В 2015 году ученые из Института Салка и Университета Карнеги-Меллон исследовали, почему такая модель обрезки может быть полезна для мозга. Для этого они смоделировали сети, которые начали зарастать и обрезались по принципу "используй или потеряешь". Важно, что они варьировали скорость обрезки. Они обнаружили, что сети, имитирующие процесс обрезки в мозге (с высокой скоростью обрезки вначале и снижающейся со временем), имеют короткую среднюю длину пути и способны эффективно передавать информацию, даже если некоторые узлы или ребра были удалены. В сетях, где скорость обрезки была постоянной или увеличивалась с течением времени, эта эффективность и устойчивость были не столь высоки. Похоже, что уменьшение скорости обрезки позволяет быстро устранить бесполезные связи, но при этом дает сети достаточно времени для тонкой настройки оставшейся структуры; скульптор, работающий с мрамором, может быстро вырезать основную форму человека, но вырезание мелких деталей тела - это медленный и тщательный процесс. В то время как большинство физических сетей, таких как дороги или телефонные линии, никогда не будут построены на основе обрезки, цифровые сети, которые не имеют затрат, связанных с построением краев - например, сети, образованные беспроводной связью между мобильными устройствами, - могли бы извлечь выгоду из алгоритмов, вдохновленных мозгом.

* * *

Сетевая нейронаука, так называется практика использования теории графов и сетевых наук для изучения структур мозга, - молодое направление. Network Neuroscience, первый академический журнал, посвященный исключительно этому направлению, был впервые опубликован в 2017 году. Новые инструменты для картирования коннектомов в различных масштабах совпали с вычислительной мощностью для анализа все больших и больших массивов данных. В результате мы имеем наэлектризованную среду, в которой каждый день проводится все больше и больше разнообразных исследований структуры.

Однако причину для осторожности можно найти в желудке омара.

Стоматогастральный ганглий - это