Анна Хоружая. Кризис в нейронауках: куда привела мода на технологии? Ann Khoruzhaya. A Crisis in Neuroscience: Where Does a Fashion For Technology?

Кажется, нейронауки сейчас на пике популярности: инвестиции в них зашкаливают, общество всерьёз интересуется устройством мозга, учёные задают вопросы и находят всё новые ответы с помощью новых технологий. Но пытливый глаз изнутри может заметить в этом пышном цвете надвигающийся кризис. Ведь когда люди в возбуждении и ажиотаже строят теории и выдвигают гипотезы, пытаясь найти подтверждение свои идеям, они очень легко могут не заметить, что сбились с верного пути. О том, куда привела мода на технологии в нейронауках и на что реально стоит обращать внимание, порассуждал Эд Йонг, описывая фундаментальный труд пяти ведущих специалистов этой области, который недавно был опубликован в журнале Neuron. Мы представляем нашим читателям перевод этой статьи.

Наступило такое время, когда есть потрясающая возможность узнавать то, что происходит у нас в голове. Нейрофизиологи уже научились изменять работу нейронов или вовсе выключать их с помощью одной лишь вспышки света, что позволяет манипулировать поведением животных с исключительной точностью. Они могут сделать мозг прозрачным, оставив в нём светящиеся клетки, чтобы изучать их структуру. Они в состоянии фиксировать активность огромного количества нейронов одновременно. И это только те инструменты, которые существуют в настоящее время. А сколько их ещё планируется создать…

В 2013 году Барак Обама инвестировал $115 млн в разработку программы BRAIN initiative, которая позволит разработать ещё более совершенные технологии для понимания загадочной серой структуры, находящейся внутри нашего черепа.

Джон Кракауэр, нейробиолог госпиталя Джонса Хопкинса, которого спросили об этой инициативе перед её опубликованием, описал её как

Малефисента приглашена на день рождения Спящей красавицы

Всё потому, что он и его четверо друзей-единомышленников всё больше разочаровываются одержимостью своих коллег современными игрушками. В работе, представляющей собой часть философского трактата, они утверждают, что существующий на данном этапе технологический фетиш – не более чем широкое заблуждение.

Люди думают, что технологии + большие объёмы данных + машинное обучение = наука. Но это далеко не так,
– говорит Кракауэр.

Он и его товарищи утверждают, что мозг – особенная субстанция, так как она предопределяет любое поведение – все от атаки хищника до плача ребёнка. Но изучение таких сложных реакций не в приоритете, то есть оно происходит почти машинально. Вместо этого нейроучёные уделяют особое внимание исследованию отдельных нейронов или их сети, создавая для этого всё новые инструменты. Кракауэр считает, что в среде есть негласное предположение: если учёные соберут достаточно данных о частях, о работе целого всё сразу станет ясно. Если мы полностью поймём механику молекулы, снующей по синапсу, или электрического импульса, скачущего вдоль нейрона, или web-соединения, образованного множеством нейронов, мы в конечном счёте разгадаем тайны обучения, памяти, эмоций, и многого другого.

Ошибочность такой точки зрения заключается в уверенности, что каждый вид работы бесконечно вкладывается на будущее и в итоге превратится в знания того, почему плачет мать или почему я чувствую, что делаю в жизни что-то правильное,
– говорит Кракауэр.

Разделяй и властвуй?

Всё потому, что поведение представляет собой эмерджентный процесс – оно предопределяется множеством групп нейронов, работающих сообща, и его невозможно изучить, исследуя каждый нейрон или группу нейронов по отдельности. Здесь можно провести параллель со стаей птиц. Биологи давно задаются вопросом, как они умудряются двигаться в небе вместе в почти совершенной координации, напоминая единое целое. В 1980-х годах учёные-программисты доказали, что это может произойти, когда каждая птица подчиняется нескольким простым правилам, которые выливаются из оценки своего положения и его выравнивания по отношению к своим товарищам. Из этих простых индивидуальных действия возникает коллективная сложность.

Но вы никогда не смогли бы предсказать последнее, опираясь лишь на малые детали. Неважно, насколько тщательно вы поняли физику каждого пера, но вы никогда не сможете теоретически просчитать мурмурацию скворцов, не увидев сперва, как это происходит. Так и с мозгом. Как написал британский нейробиолог Дэвид Марр в опубликованной посмертно работе в 1982 году,

попытка понять работу нейронов понимания подобна попытке понять высоту птичьего полёта, изучая при этом лишь перья. Это просто невозможно.

Знаковое исследование, опубликованное в прошлом году, прекрасно иллюстрирует его точку зрения, используя для этого ретро видеоигры. Эрик Джонас и Конрад Кординг решили посмотреть на процессор MOS 6502, на котором работают классические видеоигры Donkey Kong и Space Invaders, глазами нейроучёного. Используя общие для нейрофизиологии подходы, они задавались вопросами о том, что они уже знали о чипе: как работают его транзисторы, какова логика процесса входа информации, – и пытались по ответам прийти к итогу, как же работает простая игра. Им это совершенно не удалось.

То, что мы извлекли, оказалось крайне поверхностным. И в реальности строительство из набора данных чего-то целесообразного вылилось бы в миллионы долларов,
– сказал Джонас в прошлом году.

Так если вид экспериментальной лабораторной нейрофизиологии, доминирующий сейчас в научном сообществе, не может объяснить, как работает простая схема типа микрочипа, то как он может рассчитывать на то, что сможет описать мозг, считающийся самым сложным объектом во Вселенной?

Нам нужно больше технологий!

По словам Рафаэля Юсте из Колумбийского университета, который работает над созданием новых инструментов для изучения мозга, эта критика не попадает в цель. Он говорит, что да, учёные до сих пор не понимают, как функционирует мозг, но только потому, что они всё ещё не могут найти золотую середину между отдельными нейронами и поведением, которое обусловлено функциональными группами нейронов – нейронными сетями. И мешают этому методологические оковы. Бесполезно смотреть телевизор, наблюдая за каждым пикселем по отдельности. И нужно развивая более совершенные инструменты, которые дадут возможность разглядеть всю нейронную сеть в действии, наподобие BRAIN Initiative. Именно она в итоге приведёт научную мысль к пониманию эмерджентных свойств мозга.

Однако Кракауэр отвечает, что данная точка зрения просто меняет нейрон на нейронную сеть, что не избавляет от концептуальной ошибки подхода. Он считает, что будет интересно посмотреть на эмерджентные свойства на уровне схемы, но думать, что она окажется ближе всего к организму и пониманию его процессов – заблуждение.

Но не нужно думать, что он и его коллеги отвергают новые технологии в каком бы то ни было виде. Они – не нейролуддиты.

Эти новые инструменты удивительны, и я с успехом их использую в моей лаборатории. Но я провел семь лет в попытках понять голосовое поведение мартышек. Теперь у меня появилось несколько конкретных идей о том, какая нейронная сеть за что отвечает и как может выглядеть, и я гораздо тщательнее подхожу к дизайну эксперимента, чтобы это проверить. Часто кажется, что люди делают наоборот: они смотрят на крутое техобеспечение и думают, какие же вопросы можно задать, чтобы его использовать? При подобном раскладе вы получите такие результаты, которые интерпретировать получится крайне смутно,
– говорит Асиф Газанфар из Принстонского университета.

В сетях собственных когнитивных искажений

В отличие от тех, кто в отношении нейронаук придерживается редукционизма, Газанфар и его коллеги не дуалисты – они не говорят о том, что есть разум, который сидит отдельно от мозга и сопротивляется любым попыткам его объяснить. Объяснения существуют. Просто они ищутся в неправильном направлении. Хуже того, мы приходим к неправильным объяснениям.

Рассмотрим зеркальные нейроны. Эти клетки впервые обнаружены у обезьян и работают следующим образом: кто-то выполняет какое-либо действие, и тот, кто это видит, делает то же самое. В обсуждениях их сделали основой сопереживания, чувства языка, эмпатии, даже физиологической основой человеческой цивилизации. Не зря они называются самым раскрученным понятием в нейробиологии.

Но вот в чём проблема: в экспериментах с обезьянами учёные почти никогда не фиксируют поведение животных, чтобы подтвердить, что они на самом деле понимают, что видят в своих товарищах. Толкование

зеркальные нейроны помогают понять другого человека

ошибочно принимают за результат, потому что довольно мало убедительных доказательств для этого или даже для существования зеркальных нейронов у человека. Это своего рода логическая ловушка, в которую можно попасть, если игнорировать поведение.

Подтверждая свои слова, Кракауэр указывает на его собственную работу по болезни Паркинсона. Люди с этим заболеванием имеют большие проблемы с двигательной сферой, и эти симптомы связаны с недостатком нейромедиатора дофамина. Повысив уровень этого химического вещества, можно ускорить и передвижение человека. Но это не рассказывает нейробиологам, почему или как именно снижение дофамина ведёт к поведенческим нарушениям.

Подсказка нашлась в 2007 году в исследовании, когда пациентов с этим недугом просили тянуться к предметам с разной скоростью. Эти эксперименты показали, что они способны двигаться так же быстро, как и здоровые люди, но просто подсознательно не хотят этого делать. Учёные предположили, что дофамин-продуцирующие нейроны, которые соединяют две части мозга – чёрную субстанцию и стриатум – предопределяют нашу мотивацию к движению. Если дофамин истощается, то люди идут к цели менее энергично. Отсюда и неторопливость. Позже эксперименты на мышах, которые основывались на современных технологиях регистрации высокого или низкого уровня дофамина, эту идею подтвердили.

Фокус на поведение

Существует множество других примеров, где поведение становится во главу угла. Изучая то, как совы в процессе охоты прислушиваются к жертве, нейрофизиологи обнаружили, как их мозг и позже – мозг млекопитающих – локализует звук. Наблюдая за тем, как мартышки зовут друг друга, Газанфар больше узнал о правилах, регулирующих поворот в человеческой беседе. Кроме этого, и летучие мыши, и морские слизни, и рыбы-скаты могут рассказать о том, как работает мозг, очень много благодаря своим собственным особенным специальным навыкам.

Если вы выбираете вид, который выполняет один или два вида действий очень хорошо, вы можете выделить основные поведенческие контуры и их нейрофизиологическую основу более чётко. Вместо этого мышей рассматривают как универсальных млекопитающих, которые имеют уменьшенные копии человеческого мозга, что само по себе – абсурд,
– говорит Газанфар.

Анна Чёчленд, которая изучает нейрофизиологию принятия решений в лаборатории Cold Spring Harbor, отмечает, что часто на поведение в нейробиологии обращают внимание в последнюю очередь – тогда, когда просто не могут понять стратегию животного. Она также добавляет, что такие исследования проводить сложно. Трудно заставить животных в лаборатории вести себя естественно, поэтому придётся воссоздавать те детали их мира, которые не очевидны для нас, а это, конечно, потребует гораздо больших затрат.

Возможно, одним из путей вперёд станет разработка средств, которые решат сложность изучения поведения. Поведенческое исследование имеет прочные традиции в области неврологии, и я надеюсь, что оно будет ещё сильнее,
– предполагает Эд Бойден из Массачусетского технологического института, пионер прорыва технологии под названием оптогенетика.

Нейрофизиологический фейсконтроль

На данный момент проблема заключается в том, что это становится всё труднее публиковать такие исследования в флагманских неврологических журналах. Поведенческие исследования получают отказ за нехватку самого нейро-. Получается, что каждая статья должна стать методологическим десятиборьем для того, чтобы приобрести свой вес.

Марина Пиччиотто из Йельского университета – главный редактор Journal of Neuroscience, – говорит, что всё сводится к жёстким рамкам. Если работы просто описывают поведение, то они, вероятно, больше подходят для журнала, который фокусируется на психологии. Но если поведенческие эксперименты явно выдвигают гипотезы относительно сетей в мозге или чего-то подобного, то они более актуальны для области нейронаук. Однако она отмечает, что грань между чистым поведением и нейронауками очень зыбкая, и появление работы Кракауэра и его единомышленников поможет посмотреть на ситуацию по-новому.

Сам Кракауэр считает, что их труд будет нужен до тех пор, пока не найдут, куда приткнуть электроды. Но он важен сам по себе.

Он говорит:

Я боюсь, что люди скажут: да, конечно, мы должны продолжать делать всё, что мы делаем, но при этом обращать внимание на поведение. Я пытаюсь сказать: мы должны в первую очередь оценивать поведение. Потому что мы не можем летать на недостроенном самолёте.