Текст книги "Мозг: прошлое и будущее. Что делает нас теми, кто мы есть"

Электрические сигналы мозга обусловлены крошечными перепадами напряжения на мембранах, окружающих нейроны, – как перепады между клеммами батарейки (см. рис. 2). Но, в отличие от батареек, трансмембранные перепады напряжения (мембранные потенциалы) динамически колеблются в зависимости от времени, поскольку через клеточную мембрану течет поток электрически заряженных молекул – ионов. Если напряжение нейронной мембраны колеблется сильнее 20 милливольт относительно уровня, когда клетка находится в покое, может возникнуть гораздо более сильный всплеск напряжения – так называемый потенциал действия, или спайк. Во время потенциала действия ионы мечутся туда-сюда по крошечным канальцам в мембране, и напряжение нейрона меняется примерно на 100 милливольт и возвращается к исходной величине всего за несколько миллисекунд. Если у нейрона возникают такие всплески электрической энергии, мы говорим, что он «стреляет». Потенциалы действия распространяются по нервным волокнам быстрее мчащегося гепарда – благодаря этому разные участки мозга способны взаимодействовать с достаточной скоростью, чтобы обеспечивать восприятие и когнитивные функции[72]72
  R. D. Fields, «A new mechanism of nervous system plasticity: Activity-dependent myelination», «Nature Reviews Neuroscience» 16 (2015): 756–767; Mark Carwardine, «Natural History Museum Book of Animal Records» (Richmond Hill, ON: Firefly Books, 2013).


[Закрыть]. Большинство нейронов выстреливает потенциалами действия с частотой от нескольких в секунду до около 100 в секунду[73]73
  A. Roxin, N. Brunel, D. Hansel, G. Mongillo, and C. van Vreeswijk, «On the distribution of firing rates in networks of cortical neurons», «Journal of Neuroscience» 31 (2011): 16217–16226.


[Закрыть]. В этом отношении нейронные потенциалы действия напоминают электрические импульсы, приводящие в действие наши модемы и роутеры и позволяющие нашим компьютерам и другим цифровым устройствам производить вычисления и налаживать связь друг с другом. Измерения этой электрофизиологической активности – основа экспериментальной нейрофизиологии, а электрические сигналы часто считают языком, на котором клетки мозга разговаривают друг с другом – этакой мозговой lingua franca[74]74
  Lingua franca – язык или диалект, используемый по взаимной договоренности для общения между людьми, для которых он не родной.


[Закрыть].

Рис. 2. «Электронно-вычислительные» аналогии с функционированием мозга. Вверху: зависимость трансмембранного потенциала от времени при потенциале действия, на врезке показана модельная электрическая схема, которая позволяет рассчитать этот процесс с точки зрения обычной электротехники. На основе работы A. L. Hodgkin, A. F. Huxley; внизу слева: нервная структура гиппокампа, иллюстрация знаменитого нейроанатома Камилло Гольджи; внизу справа: плата памяти современного компьютера (по лицензии Adobe Stock)

Есть в мозгах и электрические нейронные сети, чем-то напоминающие интегральные микросхемы в компьютерах. Нейронные сети – это группы нейронов, соединенных между собой синапсами. Многие нейрофизиологи считают синапсы самыми фундаментальными единицами нейронных связей, поскольку синапсы модулируют нервные сигналы при переходе от клетки к клетке. В этом смысле синапсы напоминают транзисторы – атомарные элементы устройства компьютера, которые то включаются, то выключаются и регулируют поток электрического тока при цифровой обработке сигналов. Человеческий мозг содержит миллиарды нейронов и триллионы синапсов – гораздо больше, чем транзисторов в обычном персональном компьютере в наши дни[75]75
  Например, процессоры «Intel Skylake», установленные в лэптопы Apple Macbook Pro 2016 года, содержат почти два миллиарда транзисторов, примерно в 50 раз меньше, чем нейронов в человеческом мозге.


[Закрыть]. Синапсы в целом передают сигналы в одном направлении – от пресинаптического к постсинаптическому нейрону, которые соединяет синапс. Самое распространенное средство этой коммуникации – так называемые нейромедиаторы, химические вещества, выделяемые пресинаптическими клетками. Разные виды синапсов (зачастую различающиеся по разновидностям используемых нейромедиаторов) позволяют пресинаптическим клеткам повышать или понижать частоту потенциалов действия в постсинаптических клетках или оказывать на нее более тонкое воздействие. Это отчасти похоже на то, как давишь ногой на педали автомобиля, чтобы добиться разных результатов в зависимости от того, какую педаль используешь и на какой передаче.

На электрическую сеть похожа зачастую и сама структура нервной ткани. Во многих областях мозга нейроны и контактирующие с ними синапсы организованы в стандартные местные сети, которые напоминают наборы электронных компонентов, составляющие микросхему или печатную плату. Например, кора головного мозга, покрытая извилинами кожура, составляющая основную массу человеческого мозга, имеет слоистую структуру, и эти слои идут параллельно поверхности мозга – совсем как ряды микросхем на карте памяти компьютера (см. рис. 2).

Кроме того, нейронные сети делают то, для чего придуманы электронные цепи в цифровых процессорах. На самом простом уровне отдельные нейроны «умеют» складывать и вычитать, сочетая импульсы, которые получают от пресинаптических клеток. Грубо говоря, исходящий импульс постсинаптического нейрона – это сумма всех входящих импульсов, повышающих частоту потенциалов действия, минус все символы, которые ее понижают. Эта элементарная нейронная арифметика лежит в основе многих функций мозга. Например, зрительная система млекопитающих устроена так, что сигналы от пресинаптических нейронов, реагирующих на свет, из разных участков сетчатки суммируются, когда импульсы от этих клеток сходятся в отдельные постсинаптические клетки. Если комбинировать такие вычисления на множестве стадий, на каждой из которых задействуется новый уровень клеток, суммирующий данные от предыдущего уровня, можно получать реакцию на все более сложные световые узоры.

Сложность нейронных вычислений доходит до понятий из вузовской математики. Нейронные сети «знают» математический анализ, основу основ программы первого курса, и применяют его, когда надо отследить, как что-то в мире меняется или накапливается со временем. Когда глядишь на что-то определенное, двигая головой или телом, то задействуешь «нейронный матанализ», чтобы отслеживать прогресс собственных движений, и на основании этих данных корректируешь направление взгляда, чтобы оно не менялось при движении. Ученые выявили в мозге золотой рыбки группу из 30–40 нейронов, видимо, предназначенную для таких расчетов[76]76
  E. Aksay et al., «Functional dissection of circuitry in a neural integrator», «Nature Neuroscience» 10 (2007): 494–504.


[Закрыть]. Другая разновидность нейронного матанализа позволяет зрению мухи распознавать движущиеся предметы. Для этого маленькие группы нейронов на сетчатке мухи сравнивают сигналы из соседних точек пространства[77]77
  A. Borst and M. Helmstaedter, «Common circuit design in fly and mammalian motion vision», «Nature Neuroscience» 18 (2015): 1067–1076.


[Закрыть]. Эти маленькие нейронные сети сигнализируют о движении, если визуальный сигнал из одной точки прибывает раньше, чем сигнал из второй точки, – примерно как мы с вами делаем вывод о движении поезда метро, сопоставляя время прибытия на соседние станции, даже если не наблюдаем движущийся поезд непосредственно.

Нейрофизиологи рассказывают и о сетях, решающих гораздо более сложные задачи, чем математический анализ: они обеспечивают распознавание предметов, принятие решений и сознание как таковое. И хотя ученые еще не сумели выявить нейронные сети, которые совершают эти операции, им удалось зарегистрировать у нейронов признаки подобных сложных расчетов. Для этого частота потенциалов действия нейронов сравнивалась с решением поведенческих задач на выходе. В пример можно привести классический цикл экспериментов по изучению нейронных механизмов обучения, которые провел Вольфрам Шульц из Кембриджского университета на основании данных, полученных из мозга обезьян при помощи электродов. Группа под руководством Шульца изучала, как обезьяны учатся связывать конкретный визуальный стимул с последующей наградой (им давали фруктовый сок), – похожий эксперимент проводил Павлов со своими собаками[78]78
  W. Schultz, «Neuronal reward and decision signals: From theories to data», «Physiological Reviews» 95 (2015): 853–951.


[Закрыть]. У обезьян возникали потенциалы активности у дофамин-содержащих нейронов в отделе мозга, который называется «вентральная область покрышки», и поначалу это происходило, когда обезьяны получали сок. Но после того, как обезьяны несколько раз видели визуальный стимул и получали сок, дофаминовые нейроны начали «выстреливать» при появлении стимула – то есть еще до сока. Это показывает, что нейроны научились «предсказывать» награду, следовавшую за каждым стимулом. Примечательно, что поведение дофаминовых нейронов в этой задаче очень похоже на вычислительный алгоритм из области машинного обучения[79]79
  Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, «Reinforcement Learning: An Introduction» (Cambridge, MA: MIT Press, 1998).


[Закрыть]. Сходство между абстрактным методом машинного обучения и реальными биологическими сигналами наталкивает на мысль, что мозг обезьяны, вероятно, применяет нейронные сети для исполнения алгоритма, похожего на компьютерный.

Между электроникой и активностью, приписываемой мозгу, есть и другие параллели. Например, нередко говорят, что частота потенциалов активности кодирует информацию, и ссылаются при этом на теорию, которую разработал в 40-х годах XX века Клод Шеннон для описания надежности коммуникаций в электронных системах наподобие радиоприемников и телефонов[80]80
  Claude E. Shannon and Warren Weaver, «The Mathematical Theory of Communication» (Urbana: University of Illinois Press, 1998; перевод на русский язык см. в сб. «Работы по теории информации и кибернетике» (Москва: ИИЛ, 1963), пер. С. Карпова.


[Закрыть]. Теория информации Шеннона постоянно используется в инженерном деле и информатике для измерения того, с какой надежностью входящие данные соответствуют исходящим. В сущности, мы сталкиваемся с теорией информации, когда сжимаем мегапиксельные фотографии в килобайтовые jpeg-изображения, не теряя деталей, или передаем файлы по Ethernet-кабелям дома или на работе. Чтобы такие задачи хорошо исполнялись, инженерам надо подумать, как лучше всего распаковывать сжатые данные цифровых изображений и как быстро и точно понять и декодировать сигнал, переданный по кабелю, при каждой загрузке и выгрузке. Подобные проблемы тесно связаны с вопросами сохранения данных в биологической памяти и своевременной передачи по нервным волокнам в мозг потенциалов действия, содержащих сенсорную информацию. Для численного описания функционирования нейронов исключительно полезны математические модели теории информации и обработки сигналов в целом[81]81
  Fred Rieke, David Warland, Rob de Ruyter van Steveninck, and William Bialek, «Spikes: Exploring the Neural Code» (Cambridge, MA: MIT Press, 1997).


[Закрыть].

Когда мы представляем себе мозг как электронное устройство, то совершенно естественно анализировать данные о работе мозга при помощи инженерных методов, например, теории информации или моделей машинного обучения. В некоторых случаях аналогия «мозг-компьютер» заводит исследователей еще дальше – заставляет сопоставлять отделы мозга с макро-деталями компьютера. В книге, вышедшей в 2010 году, нейрофизиологи Рэнди Гэллистел и Адам Кинг утверждают, что в мозге должно быть оперативное запоминающее устройство, как у прототипического компьютера – машины Тьюринга[82]82
  C. R. Gallistel and Adam Philip King, «Memory and the Computational Brain: Why Cognitive Science Will Transform Neuroscience» (Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell, 2010).


[Закрыть]. Машина Тьюринга перерабатывает данные, записывая и считывая нули и единицы на ленте, и операции считывания и записывания совершаются в соответствии с набором правил в машине («программой»), а лента и есть машинная память, аналогичная дискам или полупроводниковым микросхемам памяти в современных персональных компьютерах[83]83
  A. M. Turing, «On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem», «Proceedings of the London Mathematical Society» s2–42 (1937): 230–265.


[Закрыть]. Гэллистел и Кинг полагают, что если все хорошие компьютеры основаны на подобных механизмах запоминания, значит, и мозг тоже. Таким образом, авторы ставят под вопрос современную догму, что основа биологической памяти лежит в изменениях синаптических связей между нейронами – такую модель трудно уподобить памяти по Тьюрингу: по их мысли, такой синаптический механизм слишком медленный и негибкий, несмотря на то что его подтверждает колоссальное количество экспериментальных данных[84]84
  S. Tonegawa, X. Liu, S. Ramirez, and R. Redondo, «Memory engram cells have come of age», «Neuron» 87 (2015): 918–931.


[Закрыть]. Хотя гипотеза Гэллистела и Кинга не общепринята, все же это примечательный пример того, как аналогия «мозг-компьютер» берет верх даже над теориями, выведенными из наблюдений. Когда смотришь сначала на мозг, потом на компьютер, потом снова на мозг, и вправду трудно понять, что из них что вдохновило.

* * *

Видимо, в ассоциации «мозг-компьютер» есть что-то духовно-мистическое. Говорят, что даже Джон фон Нейман впервые задумался о синтезе информатики и нейробиологии, когда незадолго до смерти вернулся в лоно католической церкви (фон Нейман умер в 1957 году от рака поджелудочной железы)[85]85
  Norman Macrae, «John von Neumann» (New York: Pantheon Books, 1992).


[Закрыть]. Впрочем, нет никаких данных, что фон Нейман на протяжении всей жизни хоть как-то интересовался религией, хотя и крестился в 1930 году, когда собирался жениться в первый раз. Возвращение к Богу на смертном одре, своего рода попытка застраховать душу в последний момент, – клише, поэтому странно себе представить, чтобы человек одновременно с этим задумался о материальной основе души как таковой на языке машин. Однако в некотором смысле эти представления легко примирить, поскольку приравнять органический разум к неорганическому механизму – значит получить надежду на секулярное бессмертие если не для себя, то для своего биологического вида. Если мы есть наш мозг, а наш мозг изоморфен механизму, который мы можем создать, значит, мы в силах представить себе, что мозг можно ремонтировать, клонировать, достраивать, воссоздавать, передавать в пространстве или вечно хранить в полупроводниковом анабиозе, чтобы разбудить, когда придет время. Отождествляя мозг с компьютером, мы еще и молчаливо отказываемся от своего подлинного физического «я», грязного, смертного, непонятного, и замещаем его идеалом, от рождения избавленным от бремени плоти.

Примеру фон Неймана на закате дней последовала целая череда выдающихся ученых-физиков, тоже задумавшихся об абстрактном или механическом происхождении познания. Эрвин Шредингер спустя почти 20 лет после волнового уравнения и через 9 лет после появления на свет знаменитого кота заявил, что в статистическом движении атомов и молекул заключено вселенское сознание[86]86
  Эрвин Шредингер. Что такое жизнь? (М.: Гос. изд-во иностр. лит., 1947).


[Закрыть]. Его теория далека от компьютерной аналогии фон Неймана, но точно так же представляет ментальные процессы как фундаментально абиотические. Еще один яркий пример – Роджер Пенроуз, выдающийся космолог, чьи открытия, касающиеся черных дыр, в определенных кругах блекнут по сравнению с его заявлениями о сознании. Пенроуз, очевидно, отрицает, что компьютер способен эмулировать человеческий разум, однако ищет основу свободы воли в эзотерических принципах квантовой физики[87]87
  Роджер Пенроуз. Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики (М.: Едиториал УРСС, ЛКИ, 2015).


[Закрыть]. Квантовая модель разума, по Пенроузу, основана скорее на физике, а не на физиологии, и на формулах, а не на экспериментах. Биофизик Фрэнсис Крик обратился к нейрофизиологии после того, как вместе с Джеймсом Уотсоном открыл структуру ДНК; поскольку его авторитет как ученого очень велик, исследователи и сегодня убеждены, что сознание следует искать в электрической активности больших ансамблей нейронов[88]88
  F. Crick and C. Koch, «Towards a neurobiological theory of consciousness», «Seminars in the Neurosciences» 2 (1990): 263–275; Francis Crick, «The Astonishing Hypothesis» (New York: Touchstone, 1994).


[Закрыть]. Но даже у Крика при всем его беспощадном материализме и упоре на биологию представления о мозге почти целиком строятся на вычислительных и электрофизиологических сторонах мозговой деятельности, а ведь именно это в основном и отличает мозг ото всех других органов.

При всей несхожести у этих точек зрения есть общая черта – тенденция минимизировать органические аспекты мозга и разума и подчеркивать неорганические качества, имеющие самое отдаленное отношение к другим биологическим сущностям. Более того, они проводят такую четкую границу между мозгом и телом, что впору вспомнить вековое метафизическое различие между разумом и телом, которое принято называть дуализмом разума-тела. Но теперь место разума занимает мозг – и, таким образом, уподобляется нематериальной сущности, научное объяснение которой человечество безуспешно ищет уже много тысяч лет.

Тенденцию проводить грань между мозгом и остальным организмом условимся называть научным дуализмом, поскольку он параллелен дихотомии разума-тела, но все же опирается на научную мысль и совместим с научными мировоззрениями. Научный дуализм – едва ли не самое распространенное проявление сакрализации мозга, и на страницах этой книги мы столкнемся с самыми разнообразными его формами. Этот глубочайший след оставила в культуре философская концепция, главным сторонником и выразителем которой был, как принято считать, Рене Декарт, ученый и искатель приключений, живший в XVII веке. Декарт утверждал, что тело и разум созданы из разных субстанций, которые при взаимодействии и делают живое живым[89]89
  Marleen Rozemond, «Descartes’s Dualism» (Cambridge, MA: Harvard University Press, 1998).


[Закрыть]. По мысли Декарта, разум (он же душа – для Декарта это было одно и то же) взаимодействует с телом через какую-то часть мозга, однако механизм этого взаимодействия Декарт так и не сумел объяснить[90]90
  Рене Декарт. Страсти души // Рене Декарт. Сочинения: в 2 т / Т. 1. Пер. А. Сынопалова. (М.: Мысль, 1989).


[Закрыть]. Родственные формы дуализма, при которых душа после смерти отделяется от тела, предстает перед высшим судом и после этого иногда находит новое тело, присутствуют практически во всех религиях мира.

Большинство из нас опирается на этот дуализм в повседневной жизни, по крайней мере, неявно. Мы говорим о разуме и духе так, словно они отделены от тела, даже вне культовых зданий и даже если мы нерелигиозны. Мы говорим, что такой-то и такой-то не в своем уме, что такая-то и такая-то пала духом, мы твердим: «в здоровом теле здоровый дух». Фрейдистские понятия «эго», «суперэго», «ид» и «подсознание», вошедшие в «народный психоанализ», благодаря дуализму живут своей жизнью: «Суперэго заставляет меня заниматься тем-то и тем-то, подсознание велит мне делать то-то и то-то»[91]91
  Christopher Badcock, «Freud: Fraud or Folk-Psychologist?», «Psychology Today», September 3, 2012; Saul McLeod, «Id, Ego and Superego», SimplyPsychology, https://www.simplypsychology.org/psyche.html, 2007.


[Закрыть]. И ведем мы себя в соответствии с этим дуализмом. Например, офисный трудоголик, который не в состоянии осознать, что нужно заботиться о своем здоровье, а не только «работать головой», рискует безвременно умереть от инфаркта и, скорее всего, задолго до такого печального физического финала начнет мучиться от снижения работоспособности. В других случаях мы боимся кары за ментальные проступки, которых никто никогда не заметит, – вот и Христос утверждал, что можно согрешить «в сердце своем» (Матф. 5:28), однако это чувство, вероятно, прекрасно знакомо и атеистам. Подобные тревоги – тоже проявление дуализма: ведь мы полагаем, – по крайней мере, бессознательно, – что разум может быть осужден отдельно от тела, возможно, даже после нашей смерти.

Традиционные дуалистические точки зрения наподобие декартовой предполагают, что разум или душа – своего рода невидимый руководитель дистанционно управляемого тела. Научный дуализм, напротив, видит в роли руководителя не какую-то бесплотную сущность, а вполне материальный мозг, который живет в теле, но в остальном играет ту же непостижимую роль. В отличие от дуализмов религии и философии, научный дуализм далеко не всегда представляет собой осознанное мнение или открыто выражаемую точку зрения. Лишь немногие люди научного склада ума всерьез полагают, что мозг можно физически изолировать от тела, но при этом все равно зачастую исходят из предпосылки, что мозг и тело следует рассматривать по отдельности, и это проявляется и в ходе мысли, и в риторике, и даже на практике. Таким образом, научный дуализм поддерживает существование милых нашему сердцу представлений о душе, отделенной от тела, безо всяких намеков на то, что душа или разум и в самом деле бестелесны. В этом смысле научный дуализм повторяет «нравственный закон» многих атеистов или тихий расизм и сексизм, обитающий даже в самых просвещенных уголках нашего постмодернистского общества. Во всех этих примерах устарелый привычный образ мысли продолжает жить без явной привязки к религиозным либо социальным доктринам, когда-то его породившим.

Научный дуализм, как и другие предрассудки, иногда становится очевидным. Взять хотя бы компьютерную игру «Body and Brain Connection» («Связь мозга и тела») для приставки «Xbox», которая «сочетает умственные и физические упражнения, что позволяет в полной мере насладиться игрой»[92]92
  Bandai, «Body and Brain Connection – Xbox 360», Amazon.com.


[Закрыть]. Несмотря на все разговоры о «сочетании», рекламный текст подает мозг и тело как обособленные сущности, функции которых дополняют друг друга, но не перекрываются. Менее очевидные проявления научного дуализма возникают, когда выдающиеся ученые – фон Нейман, Шредингер, Пенроуз, Крик – создают абиотические образы мозга, совсем не похожего на остальные органы и ткани, мокрые и склизкие. Эти авторы не проводят красной черты между мозгом и телом, но из их сочинений все равно следует, что у мозга особое устройство и особый modus operandi. В каждом из этих случаев научный дуализм обеспечивает механизм сохранения святости нашего разума – он отделяет функции мозга и идущие в нем процессы от скучных и будничных телесных процессов вроде пищеварения или рака, а может быть, и защищает наш мозг от опасности быть съеденным. Однако вскоре мы убедимся, что когда-то представления о физиологии мозга строились в основном на его органических свойствах, и современная наука все чаще возвращается на эти позиции.

* * *

В 1685 году февральским утром английский король Карл II вышел из своих покоев, чтобы совершить утренний туалет[93]93
  Dorothy Senior, «The Gay King: Charles II, His Court and Times» (New York: Brentano’s, 1911).


[Закрыть]. Он был мертвенно-бледен, а когда заговорил со своими прислужниками, язык у него заплетался; было видно, что мысли короля путаются. Во время бритья лицо короля внезапно побагровело, глаза закатились. Он попытался встать – но рухнул на руки слуги. Его уложили в постель, явился доктор с ножом, чтобы рассечь вену и сделать кровопускание. К голове монарха приложили нагретые утюги, его силой накормили «жутким отваром, изготовленным из человечьих черепов». Король пришел в сознание и снова заговорил, но явно мучился от нестерпимой боли. За ним ухаживала бригада из 14 лекарей, ему еще несколько раз сделали кровопускание (всего около 850 мл крови), но вскоре стало понятно, что спасти его невозможно. Четыре дня спустя его величество скончался.

В те времена ходили слухи, что короля отравили, но все же большинство считало, что Карл II умер от апоплексического удара, то есть, выражаясь современными словами, от инсульта: кровеносные сосуды мозга у него либо закупорились, либо лопнули. Инсульт поражает ежегодно десятки миллионов людей во всем мире и по сей день остается главной причиной неврологических нарушений и смерти. Мы разработали методы профилактики инсульта, а если он все-таки случится, знаем, как защитить мозг. Но по мысли человека XVII века заболевания мозга вроде апоплексии, как и любой другой недуг любого другого органа, вызывался дисбалансом телесных жидкостей – «гуморов». Считалось, что апоплексию вызывает избыток крови, одной из четырех таких жидкостей наряду с черной желчью, желтой желчью и флегмой[94]94
  На языке теории телесных жидкостей избыток крови назывался «плетора».


[Закрыть]. Чтобы снизить объем крови и таким образом помочь больному, применяли кровопускание.

Многие из нас помнят, что в школе гуморальную теорию было принято высмеивать, а что мозг представляет собой суп из телесных жидкостей, и вовсе трудно себе представить. Современные нейроноцентрические представления о когнитивных функциях мозга строятся в основном вокруг нейронов и биоэлектрической активности мозга – то есть вокруг черт, которые особенно подходят для сравнения с компьютером, сухих и механистических. Но ведь всем известно, как компьютеры боятся влаги (попробуйте вылить чашку кофе на свой ноутбук), а между тем мозг весь пропитан жидкостями, которые принимают непосредственное участие в нейробиологических процессах. Пятую часть объема мозга занимают полости, заполненные жидкостью[95]95
  Setti Rengachary and Richard Ellenbogen, eds., «Principles of Neurosurgery», 2nd ed. (New York: Elsevier Mosby, 2004).


[Закрыть]. Примерно половину из них занимает кровь, а другую половину – спинномозговая жидкость (ликвор), прозрачная субстанция, вырабатываемая выстилкой полых желудочков мозга, причем этот процесс на удивление похож на преобразование животного духа в жизненный по Галену. Ликвор заполняет желудочки и быстро циркулирует во внеклеточных промежутках, что обеспечивает контакт со всеми клетками мозга – они омываются смесью ионов, питательных веществ и молекул, отвечающих передачу сигналов в мозге. Сами мозговые клетки, занимающие около 80 % объема мозга, тоже заполнены внутриклеточными жидкостями, содержащими ДНК и другие биомолекулы и метаболиты, обеспечивающие работу клеток.

Но самое, пожалуй, удивительное – что обаятельные электрически активные нейроны, особенно занимающие большинство нейрофизиологов, составляют не более половины мозговых клеток. Менее известные клетки мозга называются нейроглия – это небольшие клетки, не испускающие потенциалов активности и не создающие длинные цепи, напоминающие электропроводку (см. рис. 3)[96]96
  S. Herculano-Houzel, «The glia/neuron ratio: How it varies uniformly across brain structures and species and what that means for brain physiology and evolution», «Glia» 62 (2014): 1377–1391.


[Закрыть]. Исторически считалось, что эти клетки играют в буквальном смысле вспомогательную роль («глия» по-древнегречески означает «клей», тоже жидкость), однако в коре головного мозга их больше, чем нейронов, почти в 10 раз. Концепция мозга без учета роли нейроглии – все равно что представление о кирпичной стене без учета роли строительного раствора.

Рис. 3. Глиальные клетки в мозжечке кошки. Рисунок от руки, выполненный испанским нейрофизиологом Пио дель Рио Ортега в 1928 году. Видны кровеносные сосуды (толстые светло-серые изгибы)

Как ни странно, многие самые известные заболевания мозга поражают именно не-нейронные составляющие анатомии мозга. Один из самых распространенных и агрессивных видов рака мозга – мультиформная глиобластома – возникает при злокачественном разрастании нейроглии; в результате у больного повышается внутричерепное давление (давление ликвора), что в конечном итоге и становится непосредственной причиной смерти. Эта страшная болезнь в 2009 году свела в могилу сенатора от Массачусетса Теда Кеннеди[97]97
  Gina Kolata and Lawrence K. Altman, «Weighing Hope and Reality in Kennedy’s Cancer Battle», «New York Times», August 27, 2009.


[Закрыть]. Нарушения жидкостного обмена между кровеносными сосудами и остальной мозговой тканью возникают при инсульте, рассеянном склерозе, сотрясении мозга и болезни Альцгеймера. Многие из этих расстройств непосредственно влияют на кровоток или проницаемость гематоэнцефалического барьера, который состоит из тесно взаимосвязанных клеток, окружающих кровеносные сосуды, и регулирует циркуляцию химических веществ между кровью и мозгом

Так, может быть, мозг мыслящий и в самом деле отделен от мозга, подверженного неврологическим болезням[98]98
  Любопытно, что структура Национальных институтов здоровья США практически законодательно закрепляет привычную дихотомию тела и разума, что отражено в инфраструктуре государственных управлений по нейромедицине и нейрофизиологическим исследованиям. Исследованиями патологий вроде инсульта или сотрясения мозга занимается так называемый Национальный институт неврологических заболеваний и инсульта (National Institute for Neurological Diseases and Stroke, NINDS), а когнитивными расстройствами мозговой деятельности – другие управления в пределах Национальных институтов здоровья: Национальный институт душевного здоровья (National Institute for Mental Health, NIMH) и Национальный институт наркомании (National Institute for Drug Addiction, NIDA).


[Закрыть]? Современные исследования показывают, что мозговой «клей» и жидкости, которые раньше считались просто пассивными наблюдателями, в действительности принимают живейшее участие во многих аспектах функционирования мозга. Одно из самых поразительных открытий последних лет гласит, что в нейроглии идут коммуникационные процессы, похожие на нейронные. Ученые проанализировали микроскопические видеозаписи нейронов и нейроглии и показали, что нейроглия реагирует на часть тех же стимулов, что и нейроны. Несколько нейромедиаторов вызывают в нейроглии колебания ионов кальция, и это явление наблюдается и в нейронах, где такая динамика тесно связана с биоэлектрической активностью. Колебания кальция в разновидности глиальных клеток, которые называются «астроциты», коррелируют с электрическими сигналами соседних нейронов[99]99
  N. Bazargani and D. Attwell, «Astrocyte calcium signaling: The third wave», «Nature Neuroscience» 19 (2016): 182–189.


[Закрыть]. Мой коллега из Массачусетского технологического института Мриганка Сур и его группа показали, что астроциты в зрительной зоне коры головного мозга хорьков реагируют на некоторые зрительные раздражители даже сильнее нейронов[100]100
  J. Schummers, H. Yu, and M. Sur, «Tuned responses of astrocytes and their influence on hemodynamic signals in the visual cortex», «Science» 320 (2008): 1638–1643.


[Закрыть].

Кроме того, с нейронной активностью тесно коррелируют и закономерности кровотока в мозге. Когда активируются отдельные области мозга, местные кровеносные сосуды расширяются, и кровоток усиливается – это явление координации называется «функциональная гиперемия». Открытие функциональной гиперемии приписывают итальянскому физиологу XIX века Анджело Моссо[101]101
  Stefano Zago, Lorenzo Lorusso, Roberta Ferrucci, and Alberto Priori, «Functional Neuroimaging: A Historical Perspective», в сб.: «Neuroimaging: Methods», ed. Peter Bright (Rijeka, Croatia: InTechOpen, 2012).


[Закрыть]. При помощи плетизмографа – устройства вроде огромного стетоскопа – Моссо наблюдал за пульсацией объема крови в голове неинвазивно – через роднички новорожденных и у взрослых, переживших черепно-мозговые травмы, в результате которых у них остались отверстия в черепной коробке. Самым известным испытуемым Моссо был крестьянин по имени Бертино, у которого мозговой пульс ускорялся, когда звенели церковные колокола, его звали по имени или он размышлял над какой-то задачей. Эти эксперименты – предшественники современных методов сканирования мозга: позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ), которые пришли на смену плетизмографу и позволяют наблюдать кровоток в трех измерениях.

Нейроглия и кровеносные сосуды реагируют на многие стимулы, которые активируют и нейроны, и это подчеркивает многоликую природу мозговой ткани (у нейронов есть друзья и соседи), однако это еще не доказывает, что не-нейронные элементы играют какую-то роль помимо вспомогательной. Нейроноцентрический, вычислительный подход к изучению функционирования мозга наталкивает на мысль, что нейроглия и кровеносные сосуды аналогичны источнику питания и вентилятору, которые обеспечивают работу электроники, – они решают побочные задачи, которые возникают и исчезают в зависимости от рабочей нагрузки процессора, но сами ничего не вычисляют. Если бы такая модель соответствовала действительности, то стимуляция нейроглии или сосудистой системы независимо от нейронов оказывала бы пренебрежимо малое воздействие на активность нейронов, но результаты недавних исследования прямо противоположны.

Появились, например, данные, что перепады кровотока не только реагируют на нейронную активность, но и влияют на нее. Некоторые препараты, воздействующие на ферменты в кровеносных сосудах, видимо, косвенно влияют на биоэлектрическую активность нейронов, а следовательно, кровеносные сосуды способны передавать нейронам химические сигналы[102]102
  G. Garthwaite et al., «Signaling from blood vessels to CNS axons through nitric oxide», «Journal of Neuroscience» 26 (2006): 7730–7740; E. Ruusuvuori and K. Kaila, «Carbonic anhydrases and brain pH in the control of neuronal excitability», «Subcellular Biochemistry» 75 (2014): 271–290.


[Закрыть]. Есть и некоторые намеки на то, что расширение кровеносных сосудов при гиперемии стимулирует некоторые нейроны посредством сенсоров давления на их поверхности[103]103
  C. I. Moore and R. Cao, «The hemo-neural hypothesis: On the role of blood flow in information processing», «Journal of Neurophysiology» 99 (2008): 2035–2047.


[Закрыть]. Если это так, здесь можно усмотреть аналогию с тем, как работает наше осязание при надавливании на подушечки пальцев. О функциональной роли нейроглии говорят и последние нейрофизиологические исследования. Избирательная активация нейроглии при помощи так называемого «метода оптогенетической стимуляции» влияет на частоту как спонтанных, так и вызванных стимуляцией потенциалов активности соседних нейронов[104]104
  M. Hausser, «Optogenetics: The age of light», «Nature Methods» 11 (2014): 1012–1014.


[Закрыть]. Активность нейроглии влияет даже на поведение. Например, в ходе одного эксперимента Ко Мацуи и его группа из Национального института физиологических наук в Японии показали на мышах, что стимуляция нейроглии в мозжечке влияла на движения глаз, которые до этого считались результатом исключительно деятельности нейронов в этом отделе мозга[105]105
  T. Sasaki et al., «Application of an optogenetic byway for perturbing neuronal activity via glial photostimulation», «Proceedings of the National Academy of Sciences» 109 (2012): 20720–20725.


[Закрыть].

Особенно поразительный пример влияния не-нейронных составляющих мозга приведет в работе Майкен Недергаард из Рочестерского университета. Ее лаборатория пересадила клетки-предшественники человеческой нейроглии – эмбриональные клетки, которые впоследствии развиваются в нейроглию – в передний мозг новорожденных мышей[106]106
  X. Han et al., «Forebrain engraftment by human glial progenitor cells enhances synaptic plasticity and learning in adult mice», «Cell Stem Cell» 12 (2013): 342–353.


[Закрыть]. Когда эти мыши вырастали, в их мозге было много человеческих глиальных клеток. Затем животных обследовали – тестировали их способность ассоциировать короткий звуковой сигнал с последующим легким ударом тока. Во время этой процедуры животные, подверженные воздействию гудка и удара, начали реагировать на гудок так, как в нормальной ситуации реагировали бы только на удар тока (как правило, застывали на месте); чем «умнее» подопытная мышь, тем быстрее она усваивает, что гудок предсказывает неизбежный удар тока. В этом случае мыши-носители человеческой нейроглии показали результаты в три раза лучше, чем мыши из контрольной группы, которым пересаживали нейроглию от других мышей. Кроме того, гибридные животные более чем вдвое быстрее учились проходить лабиринт и делали примерно на 30 % меньше ошибок в тесте памяти. Предполагать, будто мыши показали более высокие результаты только потому, что новая нейроглия что-то с ними сделала сама по себе, было бы упрощенчеством, но все же эти эксперименты показывают, что неприметные глиальные клетки способны влиять на поведение нетривиальными способами. А из этого следует потрясающий вывод: тайна когнитивных успехов человечества, вероятно, отчасти объясняется деятельностью глиальных клеток, на которые мы раньше не обращали внимания.