Современная нейронаука охватывает широкий спектр методов и подходов к изучению мозга. Помимо активно используемых технологий, существуют направления, которые могут дополнить наше понимание работы нервной системы. О них рассказала Дария Клеева, научный сотрудник Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ, автор научно-популярного канала «Голубь Скиннера» и участник проекта «Я пошел в науку».
Роботизированный палец / © Fujimoto Kenichi, www.tokyoupdates.metro.tokyo.lg.jp
Недавно исполнилось 100 лет электроэнцефалографии (ЭЭГ), одному из доминирующих подходов в области нейровизуализации. Опрос нескольких сотен экспертов по всему миру показал высокие ожидания от рутинного использования этого метода для мониторинга сна, предсказания эпилептических приступов в режиме реального времени, осуществления нейрообратной связи. В перспективе 20–40 лет ожидается, что ЭЭГ будет широко использоваться для раннего обнаружения нейродегенеративных заболеваний, персонализации лечения ментальных расстройств и для повседневного использования наряду со смарт-часами и иными устройствами.
Однако некоторые сферы применения все еще воспринимаются экспертами как призрачные. К ним относится использование ЭЭГ для «чтения мыслей», в том числе содержания сновидений или долгосрочной памяти, а также в качестве детектора лжи. Эта призрачность соотносима с тем, что на текущий момент даже для таких, казалось бы, простых задач, как декодирование эмоций или уровня стресса по ЭЭГ, не существует универсального и масштабируемого решения.
Несомненно, ЭЭГ говорит нам о многом (особенно если в мозге имеет место выраженная патология), но не меньше она и утаивает от нас. Чуть сильнее приподнимает завесу магнитоэнцефалография (МЭГ) с ее высоким пространственным разрешением. Такие методы, как функциональная МРТ (фМРТ) и функциональная инфракрасная спектроскопия (фНИРС) позволяют получить лишь косвенные данные о мозговой активности через кровоток, а позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) предоставляет сведения о молекулярном составе.
Об этих методах сказано достаточно, и их ограничения хорошо известны: низкое временное разрешение у фМРТ, необходимость экранированных помещений для записи МЭГ, сложности с интерпретацией данных фНИРС. Эти технологии развиваются в четко определенном и во многом предсказуемом направлении. Перед каждой из них стоят локальные технические задачи, которые еще предстоит решить. Например, для МЭГ одной из приоритетных задач остается полноценная разработка магнитометров с оптической накачкой, что могло бы значительно упростить регистрацию сигналов. Однако такие методы хоть и эффективны, но следуют уже проторенным путем.
И даже все еще вызывающие резонанс, но при этом, несомненно, востребованные направления — интерфейсы мозг-компьютер, биообратная связь и нейропротезирование — становятся частью привычного научного ландшафта.
Параллельно с этим развиваются направления, которые на текущий момент не соответствуют мейнстриму в нейротехнологиях или не покрыты флером инновационности, но потенциально могут предложить новый взгляд на изучение мозга и дополнить уже существующие тренды. Расскажем о некоторых из них.
В середине XIX века группа ученых открыла особые клетки мозга, получившие название «нейроглии» (нем. «нейроклей»). Продолжительное время считалось, что этот тип клеток занимается лишь обслуживанием функций нейронов. К классическим функциям глии относят структурную поддержку нейронов, поставку питательных веществ, поддержание ионного гомеостаза, обеспечение миелинизации аксонов, нейтрализацию нейровоспаления и так далее.
Вызывает чувство иронии, что после обнаружения этого нового вида клеток, который, по некоторым оценкам, занимает 33–66 процентов всей массы мозга, на протяжении почти двух веков он как будто игнорировался на фоне открытий, касающихся исключительно нейронов. Это может быть связано как с большей очевидностью функциональных свойств нейронов, так и с ограничениями существовавших в те времена гистологических методов исследования — интерес к глии возникал скорее с точки зрения изучения ее структуры и морфологических свойств.
Лишь в XX веке в связи с новыми исследованиями можно было осторожно предположить, что глия вовлечена в активность мозга и функционально. В отличие от нейронов, глия не генерирует потенциалы действия. Однако было установлено, что возбуждающий нейромедиатор глутамат повышает концентрацию кальция в астроцитах (одной из групп глиальных клеток). Примечательно, что этот кальциевый сигнал может распространяться на расстояния, в сотни раз превышающие размер самого астроцита. Осуществляется это через отростки, которыми астроциты соединяются с кровеносными сосудами, другими астроцитами или синапсами нейронов. Таким образом, астроцитарные кальциевые сигналы могут выступать как независимый путь обмена информацией, помимо того, который уже существует между нейронами. Также эти кальциевые волны могут влиять непосредственно на нейроны, вызывая их возбуждение.
К иным фактам, указывающим на функциональную роль глии, относятся ее возможность избирательно реагировать на активацию нейронов в зависимости от нейромедиаторов или структур мозга, ее обеспечивающих; способность регулировать уровень возбуждения коры за счет ресинхронизации сетей; способность поддерживать кратковременную память за счет выработки глутамата и так далее. Нет сомнений, что и далее, изучая функции глии, мы обнаружим новые способы эффективного взаимодействия с нервной тканью.
Одна из важных задач нейронаук — изучение развития нервной системы. Оно может стать ключом к разгадке механизмов многих заболеваний. В силу того, что живой мозг бывает труднодоступен для прямых исследований, разрабатываются способы его моделирования. Один из них — это использование органоидов, миниатюрных структур, выращенных из стволовых клеток и имитирующих строение и функционирование мозга.
Как далеко задействование органоидов заходит в имитации развития мозга? Было установлено, что органоиды можно выращивать на протяжении девяти месяцев без рисков их гибели или утраты клеток. Выращенные органоиды могут достигать размера нескольких миллиметров в диаметре. Далее некоторые из органоидов могут существовать и развиваться в лабораторных условиях на протяжении семи лет. Несомненно, это развитие не сопоставимо с развитием настоящего мозга. Однако молекулярное строение органоидов указывает на формирование гомологов кортикального слоя нейронов, промежуточных структур, переднего мозга и так далее. Непосредственно нейроны органоидов, обладая стандартными частями (дендритами, аксонами и так далее), могут формировать синаптические связи, проявлять спонтанную скоординированную активность и даже реагировать на внешние стимулы (например, на предъявление света).
Кроме того, органоиды умеют выполнять сложные целенаправленные задачи: например, 800 тысяч искусственно выращенных нейронов за пять минут научились играть в аналог компьютерного пинг-понга. Обучение обеспечивалось электрической обратной связью от искусственной внешней среды.
Несмотря на то что органоиды пока являются редукционистской и во многом очень нестабильной моделью головного мозга, их уже используют для моделирования заболеваний. Так, выращивая органоид из клеток больных людей, возможно не только выявлять механизмы развития заболевания на ранних стадиях, но и определять терапевтические мишени и способы лечения. Яркий пример подобного рода исследований — это моделирование реакции мозга на вирус Зика, эпидемия которого наблюдалась в Южной и Центральной Америке в 2015 году. Заражение вирусом Зика органоидов показало нарушения в нейроэпителии, которые могут приводить к апоптозу клеток и формированию микроцефалии — уменьшения объема мозга. Это объясняет симптоматику, наблюдающуюся в случаях передачи вируса от матери к плоду.
«Каково быть летучей мышью?» — так философ Томас Нагель озаглавил свою известную статью, без упоминания которой редко обходятся дискуссии о философии сознания. Несмотря на непостижимость внутреннего мира разных видов (да и разных носителей сознания), нейротехнологии открывают возможности для его аппроксимации. В частности, современные методы нейростимуляции используются для очувствления протезов, восстановления утраченных функций (например, зрения или слуха) и так далее.
Более нетривиальной формой этих приложений являются так называемые сенсорное замещение и аугментация. В ряде случаев это достигается концептуально простыми средствами, когда информация из одной модальности замещается информацией из другой. Например, в устройствах BrainPort к передней поверхности языка с плотным расположением рецепторов применяют электротактильную стимуляцию на основе сигналов, поступающих от внешних устройств — микрофона, камеры и так далее.
Это позволяет слепым или глухим людям интерпретировать получаемые импульсы как зрительные или звуковые стимулы. А, например, в случае с нарушениями вестибулярного аппарата стимуляция языка на основе информации о положении головы помогает сохранять баланс. При этом улучшения наблюдаются и после использования таких устройств. Интересно, что со временем пациенты начинают отмечать, что им не нужно прилагать дополнительные ментальные усилия по преобразованию тактильных или электрических сигналов в восприятие звука или изображения — они начинают «ощущать их в своей голове».
Если говорить о расширении сенсорных ощущений, то многие возможности открываются благодаря оптогенетике. В рамках этого подхода в клетки внедряются чувствительные к свету белки — опсины. Далее клетки возможно «включать» и «выключать» через воздействие светом. Внедряя в сетчатку опсины, чувствительные к красному цвету, ученые смогли обучить обезьян различать ранее недоступные им цвета.
Более гротескным примером сенсорной аугментации, открывающей доступ к новым ощущениям, является имплантация небольших, но очень мощных неодимовых магнитов в кончики пальцев. Эти магниты, оказываясь под воздействием электромагнитных полей, позволяют «чувствовать» их, вовлекая в это сенсорные нервы пальцев. Люди, использующие такие магниты, утверждают, что ощущение магнитных полей напоминает им прикосновение к невидимому пузырю. Несомненно, сами ощущения все еще носят привычные нам тактильные свойства, но при этом возникают в ответ на стимулы, к которым в естественных условиях мы невосприимчивы.
Нейроученые неутомимы в своем творчестве и решили проверить, сможет ли мозг «принять» лишнюю часть тела, которая функционирует независимо от других конечностей. «Шалость удалась»: исследователи прикрепили участникам шестой роботизированный палец. Благодаря ему улучшается хваткость и грузоподъемность руки. Контроль роботизированного пальца осуществляется за счет активности тех мышц предплечья, которые не вовлечены в движение других частей тела. Также устройство роботизированного пальца обеспечивает и тактильную чувствительность. Участники исследования не испытывали сложностей с адаптацией искусственного пальца и воспринимали его как часть своего тела. Немаловажно, что использование шестого пальца отражается и на нейрональной карте тела, оцениваемой с помощью фМРТ.
Возможно, имитация непривычных для нас ощущений через уже знакомые каналы восприятия не позволит нам отождествиться с летучей мышью, но, безусловно, заставит почувствовать себя обладателями новых способностей.
Касаясь различных аспектов развития нейротехнологий, невозможно игнорировать роль искусственного интеллекта. За последние 10 лет применение глубокого и машинного обучения к данным нейровизуализации возросло. Очевидны задачи, в которых это использование востребовано: это и коррекция артефактов в данных, и автоматическая диагностика, и классификация различных ментальных состояний, и совмещение нескольких модальностей (например, предсказание фМРТ по ЭЭГ). Не менее очевидны и существующие ограничения — проблемы с интерпретируемостью получаемых моделей, нестационарность и вариабельность регистрируемых сигналов, недостаточный объем данных для обучения и так далее.
Одним из способов применения ИИ в нейронауках, который еще предстоит реализовать в полной мере, является тестирование гипотез. В чем-то революционный успех этого подхода подтвердился в других дисциплинарных сферах. Так, например, модель AlphaFold от Google DeepMind проектирует структуру белков на основе их аминокислотных последовательностей, что ускорило развитие в области генетики и дизайна лекарственных средств.
Именно с помощью AlphFold удалось спроектировать структуру белка ORF8, отвечающего за проникновение вируса SARS-CoV-2 в организм. Другой яркий пример — открытие новой экзопланеты по данным телескопа NASA с помощью искусственной нейронной сети. Наконец, на основе предсказания антибактериальных свойств молекул именно ИИ позволил открыть новый класс антибиотиков — халицин. Ранее это химическое соединение безуспешно пытались использовать для лечения диабета, но методы глубокого обучения обнаружили, что халицин способен уничтожать устойчивые к иным антибиотикам штаммы бактерий.
Пока ИИ еще не совершил столь же громких открытий в нейронауке. Но потенциал к этому подтверждает свежее исследование, продемонстрировавшее, что модель GPT-4 способна предсказывать результаты сложных поведенческих экспериментов наравне с экспертами-людьми. Соответственно, ИИ сможет не только формировать гипотезы для тестирований, но и оптимизировать планирование исследований.
Другое направление применения ИИ, которое выглядит многообещающе именно в сфере нейронаук, — это адаптивная настройка предъявления стимулов таким образом, чтобы получить от мозга максимально возможный отклик. Данное направление тесно связано с персонализацией контента или иных видов воздействия, в том числе и терапевтического.
Примером научного задела в этом направлении может служить недавнее исследование, в котором обезьяне предъявляли изображения. Для генерации изображений использовали нейросеть таким образом, чтобы нейрональная активность в зрительной коре обезьяны максимизировалась. Искусственные изображения при этом «нравились» нейронам больше, чем естественные. Содержание же самих искусственных изображений не было хаотичным: они напоминали сочетания реальных объектов — например, лиц людей из окружения обезьяны, кормушки и т. д. Получается, что нейроны отзывались на зрительное представление сложных концептов, важных для обезьяны.
Неизбежно рождаются фантазии о том, что, опираясь на схожий принцип, можно будет синтезировать музыку, ароматы, вкусовые ощущения, которые будут приятны каждому человеку индивидуально. А если подключить к этому нейростимуляцию специфических структур мозга с побочным эффектом в виде чувства эйфории, то мы окажемся на прямом пути к тому, что заигрывающие с нейротематикой писатели-фантасты обозначали как «допаминовый резонанс» и «пароксизм невыразимого сладострастия». Предсказуемы ответы на вопросы, опасно ли это, важно ли мозгу хотя бы временно оказываться вне зоны «персонализированного» комфорта и профилактически страдать. Способы соблюдения нужного баланса при персонализированном воздействии на мозг тоже пока являются предметом научных фантазий о будущем. Но возможно, это будущее уже наступило…
Проект «Я пошел в науку» поддержан Министерством науки и высшего образования России.
