Читать онлайн «Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть». Страница 52

Этот вопрос можно исследовать различными интересными путями – если только верна модель HVC, основанная на синаптических цепочках. Продолжает ли спящая синаптическая цепочка хранить в памяти песенку, когда брачный сезон кончается? А когда в HVC появляются новые нейроны, они встраиваются в эту цепочку? И если да, то каким образом? Согласно теории нейронного дарвинизма, новосозданные нейроны будут связаны с собратьями случайным образом. Но это предсказание, вероятно, можно эмпирически проверить в рамках коннектомики, при помощи специального метода окрашивания, помечающего лишь новые нейроны.

Сходные вопросы можно задать и об уничтожении нейронов. Что заставляет нейрон совершить самоубийство? Провоцируется ли оно отмиранием синапсов и нейронных отростков, вызванным, в свою очередь, тем, что нейрону не удалось встроиться в цепочку? Эту гипотезу также можно проверить с использованием аппарата коннектомики – «моментальных снимков» нейронов в момент их гибели. Может быть, в процессе подготовки к мертвому сезону нейроны самоуничтожаются так, чтобы цепочка при этом не разрывалась?

Из-за технических ограничений нейробиологи пока вынуждены довольствоваться подсчетом увеличений и уменьшений количества нейронов. Такие исследования показывают, что регенерация играет в этом важную роль, однако они не позволяют выявить, какую именно роль она играет в процессах запоминания и припоминания. Для дальнейшего продвижения вперед необходимо узнать, каким образом новые нейроны включаются в уже существующую структуру и зависит ли процесс уничтожения нейронов от того, как они подключены друг к другу. И тут нам тоже, возможно, поспособствует коннектомика. На примере HVC, вероятно, удастся изучить и особенности процесса переподключения – исследуя, как рост и втягивание нейронных ветвей зависят от связей этих нейронов с другими.

Итак, я набросал план поиска синаптических цепочек в HVC-коннектоме и в клеточных ансамблях коннектома CA-3. Я назвал это считыванием воспоминаний по коннектому. Точнее говоря, я предложил способ анализа коннектомов, который позволил бы угадывать рисунки активности, воссоздаваемые при воспроизведении какой-то информации, хранящейся в памяти. Но следует подчеркнуть: это не означает, что мы поймем, как работает память. Анализируя коннектомы HVC или CА-3, мы не поймем, как звучит песенка данной птички или что показывали на видео в том эксперименте, о котором мы говорили выше. Иными словами, сейчас речь идет о чтении «отвлеченных» воспоминаний – таких, которые не имеют никакого отношения к общепринятому значению слова «память» в реальном мире.

Я уже предлагал способ привязки такой отвлеченной памяти к действительности. Давайте измерять HVC-активность, когда птица поет, или активность CA-3, когда участник эксперимента описывает то, что он вспоминает. Тогда каждый нейрон можно будет соотнести с определенным движением или образом. Подобный подход подразумевает измерение нервных импульсов в живом мозгу с целью осуществить привязку этих данных к воспоминаниям, которые будут считаны уже с мертвого мозга. На ближайшее будущее это единственный возможный подход, ибо пока мы можем находить лишь частичные коннектомы – по небольшим кусочкам мозга.

Однако, надеюсь, в долгосрочной перспективе мы сумеем отыскивать коннектомы всего мертвого мозга. Тогда, возможно, у нас получится привязка воспоминаний, не требующая измерения нервных импульсов живого мозга. Чтобы это сделать, мы должны понять, к примеру, избирательно ли нейрон CА-3 активируется образом Дженнифер Энистон или каким-нибудь другим стимулом. Удастся ли осуществить это путем анализа нервных путей, которые доставляют информацию от органов чувств к нейрону CА-3?

Возможно, удастся. Если мы применим гипотетические правила связи (о которых шла речь выше) к нейронам восприятия. Скажем, вот так: «Нейрон, опознающий целое, получает возбуждающие синапсы от нейронов, которые опознают части целого». В частности, нейрон Дженнифер Энистон может получать сигналы от «нейрона голубых глаз», «нейрона светлых волос» и т. п.

Пока ученые лишь начинают проверять это новое правило «части и целого», сочетая измерение нервных импульсов и методы коннектомики при исследовании подопытных животных. Первый шаг – выявить функции нейронов, задействованных в восприятии, измеряя их импульсы, которыми они откликаются на различные виды раздражителей (как в эксперименте с фотографиями Дженнифер Энистон). Такое выявление проделывается, как уже описано выше: окрашивая нейроны, чтобы они мигали при активации, и затем наблюдая эти нейроны в оптический микроскоп. После этого исследователи получают снимки данного кусочка мозга уже под электронным микроскопом – с целью определить, как в нем соединены нейроны. Кевин Бригман и Мориц Хельмштедтер, работая совместно с Винфридом Денком, успешно проделали это на примере нейронов сетчатки глаза. Исследования нейронов первичной зрительной коры проводят Дэви Бок, Клэй Рейд и их сотрудники. Если этот подход должным образом разовьется, он даст нам возможность увидеть, действительно ли между нейронами, опознающими целое и части целого, существуют связи.

В ближайшие годы правило связи «части и целого» наверняка будет проверено именно таким образом. Но давайте, для вящей остроты дискуссии, представим себе, что правило уже проверено и подтвердилось. Как его можно будет использовать для чтения коннектомов? Основная идея правила – в том, что нейрон стоит на плечах других нейронов. Вначале можно применить это правило к нейронам, находящимся на нижних уровнях иерархической лестницы, и попробовать догадаться, какие стимулы они когда-то детектировали. Эти нейроны находятся всего в одной ступеньке от органов чувств. Затем можно подниматься выше, шаг за шагом, всякий раз с помощью правила «части и целого» пробуя догадаться, какие стимулы детектировались соответствующими нейронами. В конце концов мы, быть может, благополучно достигнем вершины пирамиды – нейронов CА-3. И быть может, догадаемся, какие стимулы обычно активируют их в живом мозгу. (Нейрон, с которым завязывают связи нейроны, детектирующие длинные уши, грустные карие глаза, виляющий хвост и громкий лай, – это нейрон, с помощью которого ваша ныне покойная прапрабабушка опознавала своего пса.)

Чтение воспоминаний по мертвым мозгам – отличная штука, можно даже придумать сценарий комедии, где всё будет вертеться вокруг этой идеи, но это слишком уж косвенный метод для того, чтобы коннектомика могла применять его всерьез. Я предлагаю исследователям для начала сосредоточиться на расшифровке коннектома HVC. Это фундаментальная задача. Ее решение, возможно, позволит нам лучше разобраться в том, как функционирование мозга зависит от связей между его нейронами.

Я рассмотрел несколько способов анализа коннектомов: их разрезание по участкам мозга, их разрезание по типам нейронов, считывание с них воспоминаний. Может показаться, что эти подходы довольно существенно различаются, однако на самом деле все их можно рассматривать в рамках правила связи, управляющего нейронами. Я выстроил свой список по увеличению точности подходов: третий точнее второго, второй точнее первого. Дело в том, что правила, регулирующие эти подходы, основаны на всё более и более специфических свойствах нейронов.

К примеру, разделение птичьего мозга на участки даст лишь примитивные правила связи вроде следующего: «Если два нейрона принадлежат к HVC, они, скорее всего, связаны друг с другом». Безусловно, связь между двумя HVC-нейронами вероятнее, чем связь между нейроном HVC и, скажем, нейроном зрительного центра под названием вульст[21] (такой связи и нет). Тем не менее это правило не годится для предсказания того, будут ли связаны два произвольных нейрона HVC (как выясняется, это событие тоже не слишком вероятно).

Чтобы повысить точность правила, попробуем разделить HVC по нейронным типам. Я не упоминал об этом раньше, но наше предшествующее обсуждение посвящалось главным образом одному типу нейронов HVC – нейронам, которые посылают аксоны («проекции») к RA. Этот тип нейронов представляет особый интерес, поскольку его представители дают последовательные импульсы, характерные для синаптических цепочек. Поэтому в подкорректированном виде наше правило может звучать так: «Если два нейрона HVC дают проекции на RA, они, скорее всего, связаны друг с другом». Это более избирательное правило. И возможно, оно более точное.

А еще лучше вывести правило, которое будет основано на хронометраже нервных импульсов, которые порождаются нейронами, когда птичка поет. «Если два HVC-нейрона дают проекцию на RA и их нервные импульсы во время пения следуют один за другим, то они, скорее всего, соединены друг с другом». Если справедлива модель, согласно которой HVC устроен по принципу синаптической цепи, то это правило может позволить нам с высокой точностью вычислять коннектомы.