Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды бесплатное чтение
Марк Хамфрис
Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды
Посвящается Нику, Эбби и Сету
Copyright © 2021 by Mark Humphries
© Алексей Снигиров, перевод, 2022
© ООО «Индивидуум Принт», 2022
Глава 1
Знакомство
Появление импульса
Послеобеденная часть рабочего дня – чертовски тяжелое время. На ваши ослабевшие циркадные ритмы накладывается груз переваривания опрометчиво съеденных на обед хот-дога и хумуса, затуманивая ваш разум и предательски подсовывая ему мысли о сладкой дремоте. Но через десять минут в конференц-зале должно начаться общее собрание, на котором вы рискуете заглушить своим храпом мотивационную речь генерального директора о том, что «расслабляться нельзя». «Съешь что-нибудь», – шепчет внутренний голос. На соседнем столе стоит коробка из-под домашнего имбирного печенья с кусочками груши и шоколада, которое принес Дитрих, чтобы скрасить утренний конференц-созвон с южноафриканским офисом, – на удивление вкусного, определенно соблазнительного, но, к сожалению, съеденного без остатка.
Нет, погодите-ка. Ваши глаза замечают округлый раскрошившийся краешек. Одно печенье осталось. Мозг пробуждается, вы начинаете оглядываться, чтобы определить диспозицию коллег, и возникает мысль: могу ли я его взять? После секундного колебания, взвесив эту этическую дилемму и, самое главное, убедившись, что никто не следит за вашими действиями, вы протягиваете руку.
В эти несколько мгновений ваш мозг гудит от электрических импульсов. Жизненно важных, тайнопеченьеориентированных электрических импульсов. Почему?
Ваш мозг использует электричество для передачи сообщений. Каждая нервная клетка, каждый из 86 миллиардов нейронов в вашем мозгу общается с другими нейронами, посылая крошечные скачки электрического напряжения – волны возбуждения – по тонким, как паутинки, кабелям аксонов. Мы, нейробиологи, называем эти электрические сигналы потенциалом действия, спайками или, как я буду их называть далее в этой книге, импульсами. Эти крошечные электрические импульсы бесконечно бегут через ваш мозг. Импульсы – это зрение, слух и осязание; мышление, планирование и действие. Импульсы – это язык, на котором нейроны разговаривают друг с другом. А общение нейронов – это любое наше действие.
Жизнь посредством импульсов
Все уникальные поступки, которые вы совершаете, возможны лишь благодаря обмену импульсами между нейронами в коре головного мозга (рис. 1.1).
Рисунок 1.1. Базовая анатомия человеческого мозга. Бóльшая часть внешнего слоя – это его кора.
Этот внешний слой человеческого мозга – кора, или кортекс – содержит больше нейронов, чем у любого другого животного [1]. Так много, что нам приходится делить его на совокупность областей, чтобы не запутаться. У каждой области есть свое название. (Большинство этих названий сложно назвать оригинальными: область, состоящая из нейронов, которые в основном взаимодействуют непосредственно со спинным мозгом и осуществляют наибольший контроль над движением, называется первичной моторной корой головного мозга; соседние области – это премоторная кора и, сюрприз, дополнительная моторная область. Захватывающе, правда?) Все эти области состоят из одних и тех же типов нейронов, но импульсы, которыми они обмениваются, вызывают совершенно разные действия.
Многие из этих областей заняты нашим зрительным восприятием: от зон, отвечающих за разбиение видимого мира на его простейшие компоненты – края, линии и углы, – до тех, что имеют дело с движением, цветами, объектами и лицами. Некоторые области контролируют слух и осязание; другие – наши движения.
Есть области, где сосредоточено управление действиями, уникальными для человеческих существ, – чтением, речью и ее восприятием. А в передней части коры мы находим области, которые творят что-то загадочное с информацией из внешнего мира, каким-то образом используя ее для планирования, прогноза и предсказания. И все это делают импульсы.
Цифры головокружительные. Из 86 миллиардов нейронов в головном мозгу взрослого человека около 17 миллиардов – кортикальные, то есть находятся в коре. В среднем, каждый из них отправляет или получает как минимум один импульс в секунду [2].
ООН подсчитала, что ожидаемая продолжительность жизни человека на этой планете сегодня составляет около 70 лет. Это больше двух миллиардов секунд, в каждую из которых в коре вашего головного мозга происходит около 17 миллиардов импульсов. В целом ваша жизнь состоит из примерно 34 миллиардов миллиардов [3] кортикальных импульсов.
Первый крик при появлении на свет. Первые неуверенные, робкие детские шаги. Боль, когда, внезапно взмахнув рукой, Сьюзан выбила тебе шатающийся молочный зуб в начальной школе. Осознание, что вот это зеленое пятно вдалеке – группа деревьев, и накатившее облегчение от уверенности в том, что теперь-то вы точно найдете обратный путь среди влажных от тумана холмов, обратно в желанное тепло так легкомысленно оставленной на обочине машины. Долго набираться храбрости, чтобы наконец сделать ей предложение, и вместо долго обдумываемой изящной и остроумной фразы выпалить все в косноязычной спешке. Сгорать от стыда. Мысленно прыгать в эйфории от ее тихого «да». Решить, что вам пора что-то сделать с ужасным конфликтом между фиолетовым диваном и светло-зелеными шторами. Вспоминать запах свежеиспеченного маминого хлеба и папиного барбекю. Держать на руках своего новорожденного ребенка. Читать это предложение. И это тоже.
Все это импульсы.
От величественного до самого банального, все, что вы сделаете за свою жизнь, – в тех 34 миллиардах миллиардов импульсов, возникающих в коре головного мозга. Если бы я попытался описать историю вашей жизни, используя всего по одному слову для каждого из них, ваша биография была бы длиннее, чем совокупный объем всех когда-либо опубликованных романов на английском языке [4]. Да, абсолютно всех, с тех пор как Гутенберг изобрел печать книг наборным шрифтом в 1439 году. И длиннее значительно – в 76 миллионов раз. Даже с учетом совместных усилий Тома Вулфа, Нила Стивенсона и Джорджа Р. Р. Мартина по созданию книг, которые так удобно использовать в качестве гнета при засолке овощей, у романистов есть еще как минимум 380 миллионов лет или около того, чтобы опубликовать столько же слов на английском языке, сколько электрических импульсов возникает в коре головного мозга в течение вашей жизни. А ведь помимо нейронов коры головного мозга у вас есть миллиарды и миллиарды нейронов в других структурах нервной системы, посылающих еще миллиарды и миллиарды импульсов.
Надеюсь, вы меня извините, если я попытаюсь ограничиться описанием чего-нибудь менее грандиозного.
Путешествие импульса
В этой книге я собираюсь рассказать вам историю лишь о двух секундах из всех этих миллиардов. О простом действии: вы заметили последнее печенье в коробке, оставленной в лотке для входящих документов, и подумали: никто же не будет возражать, если я возьму его, правда?
Путешествие импульса от чувствительных клеток глаза, на которые упал свет, отразившийся от печенья, через отвечающую за зрение часть коры головного мозга, которая превращает узоры света и тени в очертания, отдельные крошки и цвет краешка последнего печенья в коробке, в те области коры, где происходит восприятие, узнавание и вспоминание, затем в область принятия решения, оттуда – погружение в глубины двигательной системы и наконец выход наружу, через спинной мозг и далее к мышцам, перемещающим вашу руку к тому, что видит ваш глаз. Путешествие от взгляда к решению и действию, из глаза в руку.
Это история обо всех местах, которые посетил импульс, и обо всем, что он «видел» на своем пути: о мерцающей галактике нейронов, глубокой тьме коры головного мозга, об одиноком нейроне. О расщеплениях на тысячу импульсов. О самопроизвольном зарождении и мгновенном исчезновении. Эпическое путешествие, совершенное за один миг; история, повторяющаяся два миллиарда раз.
Золотой век
За то, что я могу рассказать вам эту историю, нужно благодарить замечательное сочетание современных технологий.
Одна из них – нейровизуализация, то есть получение изображений головного мозга, в особенности с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), основного источника данных для научно-популярных рассказов о работе мозга. фМРТ способна многое рассказать нам об общей картине того, как группа областей мозга может обрабатывать зрительные сигналы, но не слуховую информацию; об эмоциональной реакции на лица, но не на шоколад; или, как это ни парадоксально, какие отделы активируются только тогда, когда ваш разум кажется пустым. И все же фМРТ ничего не сможет сказать нам о том, как работают нейроны. Каждый крошечный пиксель компьютерной картинки на экране томографа, каждая цветная точка содержит 100 000 нейронов. Томограф регистрирует интенсивность потока обогащенной кислородом крови, циркулирующей вокруг этих 100 000 нейронов, – потока, который увеличивается по мере того, как они начинают отправлять все больше импульсов, поскольку для генерации импульсов требуется энергия, а для выработки этой энергии необходим кислород. Каждая цветная точка на томограмме дает нам только информацию о том, где вокруг очередной группы из 100 000 нейронов изменилась потребность в крови, источнике энергии. Таким образом, фМРТ не позволяет разглядеть или записать состояние отдельных нейронов, не говоря уже об импульсах, которые они посылают.
Эта замечательная технология – единственный способ заглянуть в текущую активность живого человеческого разума без физического вторжения в мозг, к тому же она обладает большим потенциалом как оружие в нашей битве с неврологическими расстройствами. Ее применение для диагностики и лечения, возможно, важнее нашего желания досконально разобраться, что делает каждый конкретный нейрон. Тем не менее одна лишь эта технология нам здесь не поможет. Пытаться понять, как работают нейроны, с помощью фМРТ – все равно что следить за ходом футбольного матча, стоя на улице и слушая рев толпы на стадионе. Радостные крики, трагические стоны и презрительный свист подскажут вам, когда на поле произойдет что-то захватывающее, и, если повезет, по тому, какая часть зрителей реагирует, вы сможете примерно определить, на каком конце поля разворачивается действие. Но вы не сможете восстановить сам ход матча, определить, что делали игроки и где находился мяч в течение этих девяноста минут. Чтобы понять матч, нам нужно наблюдать за игроками. Чтобы понять мозг, нужно наблюдать за импульсами.
Впервые импульс от одного нейрона удалось мельком разглядеть в 1920-х годах [5]. С тех пор десятки тысяч нейробиологов занимались регистрацией импульсов, исходящих от всех мыслимых частей мозга. И это относится к мозгу почти любого живого существа, от гигантских нейронов в щупальцах кальмара до нейронов крысы, отвечающих за принятие решений. Мы можем даже регистрировать активность нейронов бодрствующего, болтающего, находящегося в ясном уме человека. Но, поскольку мы живем в самый разгар золотого века системной нейробиологии, теперь можно отважиться пойти дальше в наших попытках понять, как именно нейроны связываются друг с другом и работают сообща.
На протяжении десятилетий мы были способны регистрировать импульсы только одного нейрона за раз. Теперь мы можем одновременно регистрировать импульсы сотен и даже тысяч нейронов с помощью стандартного оборудования, и возможности этих передовых технологий растут экспоненциально из года в год [6].
Раньше мы лишь примерно могли определить те зоны, где нейроны одной области мозга через свои электрические кабели-аксоны осуществляли соединение с другими областями. Теперь мы можем проследить «провод» от каждого отдельного нейрона, чтобы точно определить, куда он будет отправлять свои импульсы.
У нас появилась возможность регистрировать не только те электрические импульсы, которые посылает нейрон, но и эффект, который эти импульсы оказывают на принимающий нейрон, через крошечное синаптическое соединение – размером оно меньше, чем бактерия. Мы даже можем делать это одновременно в нескольких точках одного нейрона.
И теперь мы научились не просто регистрировать импульсы, но даже включать и выключать нейроны светом, заставляя их посылать импульсы по нашей команде либо вообще запрещая им это делать [7]. Наконец, мы можем напрямую проверить, чтó стоит за активностью конкретных нейронов, посмотрев, что происходит, когда они отправляют или, что не менее важно, не отправляют свои импульсы.
Высокотехнологические инструменты позволяют нам регистрировать индивидуальные импульсы, посылаемые сотнями отдельных нейронов, по желанию вызывать или блокировать отправку и получать некоторое представление о местах назначения той «проводки», по которой они движутся. И все вместе они рассказывают о путешествиях импульсов.
Есть, правда, одна серьезная проблема с этим шведским столом технологических триумфов. Ни один из них нельзя использовать на живом человеке. Для отслеживания связей между вашими нейронами нужно ввести флуоресцентное химическое вещество непосредственно в конкретную область живого мозга, затем извлечь этот мозг, разрезать его на тонкие пластины и поместить срезы под микроскоп, чтобы выяснить, где в конечном итоге оказалось флуоресцентное вещество. Естественно, с вами ничего подобного делать нельзя. Чтобы включать и выключать нейроны, мы сначала должны сделать их чувствительными к свету, вставив участки ДНК светочувствительных растений или бактерий в ДНК нейрона. Это с вами проделать тоже не получится. А для записи импульсов от сотен нейронов одновременно нужно либо заполнить ваши нейроны токсичным химическим веществом, которое испускает свет при электрической активности, либо вставить в них через отверстие в черепе множество тончайших игл-электродов из вольфрама или углеродного волокна, прикрепленных к толстому пучку длинных проводов. С этической точки зрения такие действия, как нарезка мозга на тонкие пластины, манипуляция с генами или протыкание живого человека электродами, отпадают.
Но бывают удивительные исключения. В очень редких случаях нам удается регистрировать электрическую активность от электродов, имплантированных непосредственно в живой человеческий мозг. Например, у пациентов с болезнью Паркинсона, перенесших нейрохирургическую операцию по глубокой стимуляции мозга. Этот метод лечения заключается в электростимуляции глубинных структур в головном мозгу (отсюда и название «глубокая стимуляция головного мозга», неврологи – одни из самых буквальных людей на планете). В мозг пациента вживляют электрод, соединенный с электронным генератором импульсов, питающимся от батарейки, который обычно имплантируют под ключицу. Операция по имплантации электрода проходит в два этапа. Сначала электрод устанавливается примерно в нужное место, но не закрепляется, и его выводы оставляют свободными для подключения снаружи, так что положение можно точно настроить. Во время настройки невролог будет стимулировать мозг по этим проводам. Если электрод находится немного не в том месте, то будет происходить немного не то, что требуется: если пациент вскинет руку, электрод расположен неправильно, надо чуть подвинуть; если пациент начинает бесконтрольно плакать – тоже неправильно, нужна корректировка. Если же трясущаяся рука пациента внезапно замирает, значит, правильное положение найдено; теперь электрод можно закрепить на месте и перейти ко второму этапу операции – вживлению под кожу проводов к электронному блоку и закрытию отверстия в черепе.
Но необходимость этого медленного процесса точной настройки означает, что у исследователей есть промежуток времени, около недели, в течение которого провода, свисающие из черепа пациента, можно использовать не только для подачи, но и для записи сигналов, регистрации активности нейронов, расположенных рядом с электродами [8]. Изобретательные исследователи проводят эту неделю, предлагая пациенту выполнить целый ряд задач, которые, как они надеются, неким образом затронут крошечные области в глубоких структурах мозга. Аналогично, пациенты с тяжелыми формами эпилепсии, не поддающейся медикаментозному воздействию, тоже могут решиться на операцию по имплантации электродов, предназначенных для стимуляции небольшой области мозга, обычно в гиппокампе или в коре головного мозга, где начинается нежелательная судорожная активность. Опять же, занимаясь тонкой настройкой положения электродов у таких больных, исследователи имеют возможность записывать данные об активности нейронов, расположенных рядом с этими электродами, во время выполнения пациентами их заданий [9]. В обоих случаях мы получаем редкую возможность произвести запись активности одиночных нейронов головного мозга живого человека. Это ценный исследовательский ресурс, но он ограничен единичными областями мозга у небольшого количества людей, – резать мозг и манипулировать генами все равно не получится.
Итак, поскольку людей мы с повестки снимаем, нейробиологи, исследующие импульсы, значительную часть данных получают в исследованиях на широком круге других живых организмов. Некоторых используют для опытов, потому что с точки зрения эволюции они являются нашими близкими родственниками – это относится, в частности, к крысам и мышам с их уникальным сочетанием сообразительности и хорошо изученной ДНК. Других исследуют на предмет уникальной возможности изучения основ взаимодействия нейронов друг с другом. Саламандры, аквариумные рыбки данио-рерио, пиявки, аплизии [10] и даже личинки дрозофил – все они появятся на следующих страницах моей книги. Ведь несмотря на колоссальную разницу между слизнем и человеком, строение и принципы действия нейронов, как ни странно, за миллионы лет эволюции почти не изменились. Нейрон остается узнаваемой клеткой практически во всех существах, обладающих хоть каким-нибудь мозгом. Если организм видим и движется – его жизнь состоит из импульсов.
Как нам понять импульсы
Интерпретируя массивы данных, полученных из опытов на животных, об импульсах и о том, куда и когда их отправляют нейроны, мы основываемся на том, что известно о человеческом мозге. Нейровизуализация подтверждает, что аналогичные области человеческого мозга в ответ на аналогичные раздражители из внешнего мира будут в аналогичное время и в аналогичных местах проявлять одинаковую активность, т. е. посылать такие же импульсы, как и те, что мы фиксируем у животных. А психология и когнитивные науки позволяют нам понять, какие процессы происходят в человеческом разуме, когда мы наблюдаем эти импульсы у других существ.
Исследования распознавания лиц – прекрасный пример взаимодействия между психологией, средствами нейровизуализации и импульсами. Люди уделяют много внимания лицам. Психологи утверждают, что с самого раннего детства мы предпочитаем смотреть именно на лица людей. Повзрослев, мы становимся способны хранить в памяти около пяти тысяч лиц [11] и можем распознавать изображения лиц по крайне скудной визуальной информации, бросив на них лишь беглый взгляд и глядя с самого необычайного разнообразия ракурсов – мы видим их даже при использовании самых простых визуальных символов. Для нас лицом является даже это::-о. Или это:;-). Наша способность видеть лица, пожалуй, не должна вызывать удивления, если учесть, что распознавание лиц и их выражений лежит в основе многих социальных взаимодействий и требуется для определения, кто является близким нам по роду или племени, а кто нет, кто в иерархии выше нас, а кто ниже, кто рад встрече с нами, а кому она на самом деле неприятна. Однако глубина подхода к этой задаче подразумевает, что наш мозг должен выделять серьезные вычислительные мощности для распознавания лиц.
Функциональная визуализация показала нам, что человеческий мозг действительно серьезно относится к этой проблеме – настолько серьезно, что в нем выделена целая область, предназначенная только для распознавания лиц. Часть веретенообразной извилины (также известной как боковая затылочно-височная извилина или fusiform face area, FFA), всегда демонстрирует активность, если человеку показывают лицо, под каким бы странным углом оно ни находилось, но остается в покое при показе других объектов или искаженных до неузнаваемости изображений лиц. Она действительно озабочена только лицами [12].
Затем Дорис Цао, Винрих Фрейвальд и их коллеги решили поработать с обезьянами – животными, которым тоже небезразличны лица сородичей, – чтобы проникнуть в эту область их мозга, зарегистрировать импульсы и определить, какие же сигналы фактически посылают друг другу нейроны [13]. Они обнаружили, что в мозгу их подопытных действительно существует конкретная область нейронов, отправляющих сигналы в ответ на изображения лиц [14]. Оказалось, что в этой области существует шесть отдельных участков нейронов, занятых распознаванием лиц, и они связаны друг с другом. Стимуляция одного участка активировала нейроны в некоторых других [15], то есть вполне вероятно, что узнавание лица было представлено определенными паттернами (или, как их назвали, кодами) лицевой идентификации – совместной активности нейронов в отдельных участках. Этот код совместной активности был обнаружен через девять лет, в 2017 году: каждый нейрон посылает импульсы в ответ на некую абстрактную особенность, характерную для изображения лица, например на кривую, образованную бровью и носом. Комбинация нейронов, реагирующих на различные абстрактные характеристики, свойственные лицам, и совместно отправляющих импульсы, в сумме составляет группу распознавания лица [16].
Итак, психология объясняет, насколько важны для людей лица и как тщательно они их рассматривают и изучают. Нейровизуализация мозга позволяет нам обнаружить активность области мозга, предназначенной для обработки изображений лиц. Регистрация импульсов дает возможность увидеть, как выглядит код лицевой идентификации и то, как нейроны этого региона отправляют свои сообщения об узнавании лиц. Сама по себе запись электрической активности в ответ на предъявление животному изображения лица его сородича не говорит нам о том, что эта активность соответствует «узнаванию» лиц, поскольку «узнавание» – это описание субъективного человеческого опыта. Через собственный опыт мы интерпретируем импульсы и в мозгу животного.
Куда мы двинемся дальше
Золотой век передовых технологий позволил нам лишь слегка приоткрыть краешек занавеса на той сцене, где мозг разыгрывает свои нейронные драмы. Иногда кажется, что в последние десять лет каждый день приносил новости об очередных исследованиях, переворачивающих наше представление о том, как нейроны взаимодействуют друг с другом. И каждый раз приходилось вносить коррективы в понимание механизма функционирования нашего мозга – того, как мы различаем объекты, как принимаем решения, как совершаем движения. Но каждая отдельная группа нейробиологов, лихорадочно копающаяся в своей любимой области мозга или увлеченно препарирующая отдельный тип нейронов, может не видеть общей картины, не успевая отслеживать открытия, радикально изменяющие наше понимание внутренней работы мозга. Я же попробую принять этот вызов.
Будучи вашим проводником в путешествии вместе с импульсом из глаза в руку, эта книга расскажет, что мы уже знаем об импульсах, что они значат для нас, людей, и в чем нам еще только предстоит разобраться. Это путешествие позволит нам опровергнуть некоторые ошибочные представления и о том, как работает мозг, и о его несовершенствах, многие из которых свойственны самим нейробиологам.
Эталонный нейрон из учебника наделен конкретной функцией – он посылает определенные импульсы в ответ на определенные внешние воздействия. Но мы встретим и темные, «немые» нейроны – большие группы в буквальном смысле безмолвных клеток, безучастных ко всему, что происходит вокруг. Они невидимы для нейровизуализации – словно темная материя во Вселенной – и бросают вызов нашим самым глубоко укоренившимся теориям о том, как должны работать нейроны. Эволюция не терпит бесполезного, так почему же она допускает существование миллиардов нейронов, которые, кажется, бездействуют?
Еще мы встретим спонтанные импульсы. Импульсы, которые таинственным образом генерируются нейронами без какого-либо воздействия из внешнего мира; они появляются исключительно из-за бесчисленных петель обратной связи между нейронами, которые заставляют их бесконечно возбуждать друг друга. Они не содержат ни реакции на послание из внешнего мира, ни воздействия на этот мир через движение. Но еще невероятнее импульсы, спонтанно возникающие даже без какого-либо сигнала, поступающего в нейрон, исключительно благодаря циклическим реакциям молекул внутри него. И все же, следуя по нашему маршруту от взгляда к движению, мы неоднократно и повсюду будем встречать подобные импульсы.
Встреча со спонтанными импульсами ведет к возникновению одной из новых идей, которые я изложу далее в этой книге: спонтанные импульсы являются неизбежным следствием колоссального объема электрических соединений между огромным количеством нейронов, составляющих мозг, и эволюция приспособила их для нашего выживания. Вместо того чтобы ждать, пока импульсы, несущие сигналы воздействия из внешнего мира, пройдут через мириады областей коры головного мозга, вначале распознающие, что именно увидел глаз, затем решающие, что с этим делать, а затем передающие команды действовать, – вместо того чтобы ждать окончания всего этого процесса, мы используем спонтанные импульсы, которые наделяют нас силой предвидения. Спонтанные импульсы предсказывают, что мы увидим, что услышим, каким будет наше следующее решение. Они заранее готовят нас к совершению следующих движений. Все для того, чтобы мы могли быстрее реагировать – то есть выжить и дольше прожить.
Следуя за импульсом, который путешествует из зрительной клетки вашего глаза через мозг к мышцам вашей руки, – от мелькнувшего краешка печенья через его распознавание, принятие решения схватить его, движение и вплоть до достижения результата. Мы вместе с ним преодолеем этот тяжелый путь, будем вместе страдать, клонироваться на множество других импульсов, терпеть неудачу за неудачей и двигаться дальше. Мы будем блуждать по великолепию богато укомплектованной префронтальной коры и в ужасе стоять перед стеной электрического шума, исходящей от базальных ганглиев. Но все это еще впереди. Начнем мы с того, что пока понимаем лучше всего, – самого импульса.
Глава 2
Всё или ничего
Двоичный код
В начале 1940-х Уоррен Маккаллок сделал одно неожиданно смелое, казалось бы, ничем не подкрепленное предположение. Это был акт творческой отваги, на которую способен лишь человек, причудливо совместивший профессии психиатра, нейробиолога и философа [17]. Первые нечеткие изображения мозговых импульсов исследователи начали получать в конце 1920-х – начале 1930-х годов. Колебания линии на экране осциллографа [18], показывающие наличие электрических пульсаций, были настолько слабыми, что пропадали даже от звука кашля в соседней комнате. И все же Маккаллок был заворожен тем, что импульсы от одного и того же нейрона каждый раз выглядели примерно одинаково – одной формы и одной амплитуды. Располагая всего несколькими примерами записей электрической активности нервных клеток, он выдвинул гипотезу: активность любого нейрона в любой области мозга происходит по принципу «все или ничего»; либо он посылает импульс, имеющий заданную форму и амплитуду, либо его активность вовсе не расценивается как сигнал.
Десятилетия работы показали, что Маккаллок был прав. В этой главе, базируясь на его вдохновенном предположении, мы попробуем ответить на экзистенциальный вопрос: почему именно импульсы?
Гипотеза Маккаллока оказалась верна благодаря тому, каким образом нейроны генерируют импульсы. Как и любая клетка, нейрон обладает мембраной, «кожей», которая окружает содержимое, удерживая его внутри. Мембрана нейрона изолирует ионы, находящиеся внутри клетки, от ионов снаружи, в межклеточной жидкости. А разница между суммами зарядов ионов, находящихся внутри и снаружи нейрона, означает, что между ними есть электрический потенциал – крошечное напряжение, величина которого постоянно колеблется.
Когда разность потенциалов между телом нейрона и окружающей средой достигает критической величины, запускается стремительный лавинообразный процесс. В мембране начинают открываться и закрываться ионные каналы, через которые ионы могут проходить с внутренней стороны мембраны на наружную и наоборот, смещая потенциалы и создавая электрический импульс, который распространяется и за пределы самого тела нейрона. Рождается потенциал действия – импульс, который, как по кабелю, стремительно пробегает по отростку-аксону, соединяющему нейроны (см. рис. 2.1).
Рисунок 2.1. Основные части нейрона. Импульсы образуются в теле нейрона и распространяются по его отростку-аксону – «кабелю», соединенному через синаптические промежутки с дендритами соседних нейронов, древообразными структурами отростков, которые принимают импульсы-сообщения от аксонов.
Процесс возникновения каналов в мембране всегда протекает одинаково, поэтому электрический импульс всегда получается одинаковой продолжительности и амплитуды. Либо импульс есть, либо его нет, никаких компромиссов.
Путь к пониманию универсальной природы нервных импульсов начался с исследований легко доступных нервных окончаний у неприхотливых лабораторных животных: седалищного нерва лягушки, глаза мечехвоста и глаза угря [19]. Импульсы, регистрировавшиеся в этих экспериментах, каждый раз оказывались одной и той же формы. Однако потребовалось более двух десятилетий кропотливой работы, чтобы, начав с анализа этих первых записей, сделанных в первой половине 1930-х годов, и ставя эксперименты на других животных, найти ответ на вопрос, почему так происходит. Кульминацией стала модель, разработанная Аланом Ллойдом Ходжкином и Эндрю Хаксли в 1952 году, в которой они собрали все доступные данные [20].
Ходжкин и Хаксли работали с гигантским аксоном кальмара (речь, конечно, об аксоне, который является гигантским у обычного кальмара, а не об аксоне гигантского кальмара, обитающего в глубинах океана, – разместить такого левиафана в обычной лаборатории было бы довольно непросто). Его огромный по клеточным меркам диаметр [21] стал настоящим подарком для ученых, которым удалось ввести электрод прямо внутрь аксона и напрямую зарегистрировать импульс, перемещающийся по нему. А еще экспериментаторы научились выдавливать из аксона цитоплазму и заменять ее на солевые растворы разного состава. Их идея заключалась в том, чтобы затем поиграть с ионами в жидкости, в которой находился нейрон, увеличивая или уменьшая концентрацию определенных типов ионов, чтобы выяснить, какие именно ионные токи участвуют в проведении нервного импульса.
Дело в том, что живые нейроны находятся в соленой среде – за пределами мембраны, в межклеточной жидкости, много ионов натрия (с положительным зарядом, +) и ионов хлора (с отрицательным зарядом, —). Однако в покое внутри нейрона, в его цитоплазме, ионов натрия и хлора мало, но много ионов калия (тоже положительно заряженных, +). Поскольку концентрации заряженных ионов – особенно калия – различаются по обе стороны мембраны, это создает на ней электрический потенциал, называемый потенциалом покоя. Изменяя концентрации ионов в жидкости, окружающей нейрон, Ходжкин и Хаксли управляли величиной этого потенциала. И, что очень важно, смогли выяснить, какие типы ионов (натрия, калия или хлора) определяют каждую фазу формирования импульса.
Мучая аксон кальмара в ванночке с соленой водой, ученые открыли процесс рождения импульса (рис. 2.2). Когда потенциал на мембране нейрона превышает критическое значение, в ней лавинообразно открываются ионные каналы, через которые могут проходить только ионы натрия. Они устремляются внутрь клетки, быстро увеличивая там свою концентрацию и вызывая всплеск напряжения на мембране. Но это продолжается недолго, поскольку повышение концентрации ионов натрия вызывает открытие других каналов, пропускающих ионы калия, которые перекачиваются наружу, отправляя положительный заряд обратно почти так же быстро, как он поступает внутрь с ионами натрия. В свою очередь этот выброс калия закрывает каналы для натрия, поток ионов прекращается, и так же быстро, как оно росло, напряжение снова падает до отрицательных значений. Этот быстрый рост, а затем резкое падение напряжения и есть импульс.
Рисунок 2.2. Импульс. Электрический потенциал (толстая черная линия) на мембране нейрона нарастает, пока не достигнет критической точки. Это запускает лавинообразное открытие каналов в мембране, ионы устремляются внутрь и затем наружу, потенциал быстро повышается, а затем так же стремительно снова падает вниз, прежде чем вернуться к нормальному состоянию. Весь процесс занимает около миллисекунды.
Это были не просто любопытные эксперименты, а железная закономерность – модель Ходжкина – Хаксли. Это математическое описание процесса электрического возбуждения, открытия и закрытия каналов в мембране клетки – то есть какие каналы открываются, в зависимости от чего и на какое время – они выразили системой уравнений. Она применима практически ко всем нейронам – по достижении порогового значения в них каждый раз происходят одни и те же процессы [22]. Какие-то детали, например количество натриевых или калиевых каналов на единицу площади мембраны или скорость, с которой эти каналы открываются и закрываются, могут различаться для разных типов нейронов. Поэтому импульс в гигантском аксоне кальмара может иметь форму, отличную от импульса, сгенерированного нейроном в гиппокампе лабораторной мыши. Но независимо от несущественных различий это импульсы, и действуют они одинаково.
Благодаря своей смелой догадке о том, что нейроны при любых обстоятельствах обмениваются электрическими импульсами по принципу «все или ничего», Маккаллок понял, что мы можем радикально упростить процесс изучения мозга. Вместо того чтобы беспокоиться о деталях формы импульса, его длительности или амплитуде, нам нужно только знать, был ли он отправлен. То есть импульс означает «1», а отсутствие импульса означает «0». Получается, все сообщения нейронов выражаются в двоичном коде.
Двоичный код подразумевает двоичную логику. Маккаллок догадался об этом, а дальше дело застопорилось. Но счастливый случай свел его с Уолтером Питтсом – вундеркиндом и обладателем совершенно потустороннего гения [23]. Однажды он прочитал за три дня классический трехтомник «Принципы математики» и нашел в нем несколько спорных моментов, о чем и написал одному из авторов – знаменитому математику и философу Бертрану Расселу. Рассел ответил Питтсу и предложил ему поступить в аспирантуру в Великобритании. Через два года он сбежал из дома, чтобы поступить в Университет Чикаго. Он нанимался на разные временные работы и тайком пробирался на лекции по математике и логике (если вам кажется, что это звучит на удивление схоже с сюжетом «Умницы Уилла Хантинга», вы не одиноки). Друг Питтса, Джерри Летвин, оказался знаком с Уорреном Маккаллоком – и случайно узнал, что тому нужна помощь с математикой. Помощь неуклюжего высоколобого гения-логика не от мира сего.
В совместной работе Маккаллок и Питтс, опираясь на двоичную природу сигналов в нервных клетках, доказали, что группа нейронов, получающих друг от друга единицы или нули и отправляющих импульсы в зависимости от сочетания полученных на входе данных, позволяет построить любой элемент, необходимый для решения задач дискретной логики. Например, для вычисления логического «И» достаточно пары нейронов: оба отправляют импульс – то есть «1», – только если оба одновременно получили импульс на входе, и ни один из них не отправляет ничего – то есть «0» – при любой другой комбинации на своих входах. Другая пара может вычислять исключающее «ИЛИ», если каждый отправляет импульс («1»), когда хотя бы один нейрон получил входящий импульс, но не отправляет импульса («0»), если оба нейрона не получали входных данных или получили по импульсу одновременно. Маккаллок и Питтс показали, что путем добавления подобных простых нейронов можно построить вычислитель, реализующий любые мыслимые логические операции, какими бы сложными они ни были. А все, что может производить логические операции, является вычислителем. Так что, по-видимому, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» таков: чтобы мозг мог работать как вычислитель.
Если вы что-нибудь знаете о внутреннем устройстве компьютера – системного блока на вашем столе, ноутбука на ваших коленях, планшета в ваших руках, телефона в кармане, – вы можете в этот момент мысленно воскликнуть: «Ага! Двоичный код! Значит, мозг – это компьютер!» Но здесь мы имеем дело скорее с обратным: современный компьютер, основанный на дискретной двоичной логике, – это модель мозга.
Джон фон Нейман заложил теоретические основы архитектуры любого современного электронного компьютерного оборудования в 1945 году [24]. Фон Нейман хорошо знал Маккаллока и следил за их совместными работами с Питтсом. Создавая электрические схемы элементарных логических ячеек, срабатывающих от определенного сочетания нулей и единиц на входе, он использовал их идеи о возможности объединять эти элементы для выполнения логических операций в разработке архитектуры вычислительного компьютера. В самом деле, на протяжении всего отчета, описывающего архитектуру EDVAC [25], фон Нейман говорит о своем компьютере как о модели работы мозга. Любое современное компьютерное оборудование создано на основе изучения устройства мозга, а не наоборот.
Недвоично!
Для вашего организма, сидящего за офисным столом, страдающего от полуденной сонливости и желания подкрепиться, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» можно сформулировать прозаично: чтобы добыть пропитание. На столе напротив стоит картонная коробка, повернутая так, что приподнятая крышка, на которой жирным черным фломастером детской рукой выведены крупные, расположенные вверх ногами буквы «ПЕЧЕНЬЕ», почти – но все же не совсем – закрывает содержимое коробки.
Когда ваш взгляд, блуждающий по этой картине, падает на краешек последнего, одинокого, соблазнительного печенья, находящегося внутри, свет, отразившийся от него, проходит через роговицу и хрусталик вашего глаза, падает на сетчатку и возбуждает там первые нейроны. И здесь мы сталкиваемся с чем-то совершенно неожиданным. Первые два слоя зрительных нейронов не используют для общения друг с другом двоичные импульсы. Они передают друг другу сообщения непрерывно, а не дискретно, при помощи уровней напряжения и выбросов химических веществ.
Свет – фотоны, отражающиеся от стола, коробки и печенья, – попадает в колбочки, расположенные в первом слое нейронов вашей сетчатки, в самой задней части глаза, за линзой хрусталика. Честно говоря, принцип работы нейронов-колбочек кажется немного странным. Пока на них не упал свет, они постоянно испускают поток молекул на синапсы нейронов второго слоя: то есть эти фоторецепторы, детекторы света, постоянно посылают сообщения об отсутствии света. Когда колбочка поглощает фотон, ее мембранный потенциал на короткое время падает, и постоянный поток молекул на мгновение приостанавливается. Второй слой нейронов, биполярные клетки, считывает эту паузу как сигнал и преобразует ее в изменение своего потенциала. Некоторые биполярные клетки предпочитают темноту, поэтому они преобразуют эту химическую паузу в падение своего электрического потенциала; другие жаждут света, поэтому химическая пауза вызывает увеличение их потенциала. Эти первые два слоя нейронов с помощью химических сигналов превращают свет в напряжение, но при этом между ними не происходит обмена импульсами.
Второй слой зрительных нейронов передает сообщение по эстафете третьему. И здесь опять используется тот же механизм, только наоборот. Биполярные клетки во втором слое постоянно высвобождают молекулы на синапсы нейронов третьего слоя, но на этот раз их количество пропорционально потенциалу возбуждения биполярного нейрона: чем выше потенциал, тем больше молекул. В свою очередь получение этих молекул пропорционально изменяет потенциал нейронов третьего слоя. В процессе передачи от второго к третьему слою потенциал возбуждения превращается в концентрацию химических веществ и снова в мембранный потенциал. Многие нейроны в третьем слое представляют собой ганглиозные клетки – именно они общаются с остальной частью мозга, и для этого ганглиозные клетки превращают свой электрический потенциал в бинарные – «все или ничего» – импульсы.
Даже из такого поверхностного описания ясно, что сетчатка – это не просто пассивный фотодатчик, а сложный мини-мозг, вычислитель, состоящий из множества комплектующих [26]. Фотодетекторами у людей работают три типа нейронов-колбочек, чувствительных к трем соответствующим диапазонам длины световой волны, которые мы описываем как красный, зеленый и синий. А еще нейроны-палочки, позволяющие видеть в темноте, которых намного больше, чем колбочек. Итого по крайней мере девять типов биполярных клеток во втором слое плюс сложная сеть, образованная горизонтальными нейронами, которая контролирует поток молекул от колбочек ко второму слою, и более сорока типов амакриновых нейронов в третьем слое, чья работа состоит в управлении потоком молекул из второго слоя в третий. Из этих пятидесяти с лишним типов нейронов в первом и втором слоях сетчатки подавляющее большинство не используют импульсы для отправки сообщений.
(Отсутствие импульсов в системе нервных клеток глаза означает, что его нейроны не могут выполнять логические операции, столь любимые Маккаллоком и Питтсом. Когда в 1950-х годах друзья Питтса из Массачусетского технологического института представили первое веское доказательство того, что во взаимодействии нервных клеток глаза бинарная логика отсутствует [27], Питтс с отвращением сжег свою диссертацию, посвященную логике работы мозга [28].)
Если такое количество нейронов сетчатки спокойно обходится без импульсов, почему тогда другие нейроны все же используют их? Зачем преобразовывать гибкий, непрерывный, аналоговый сигнал потоков молекул и электрических потенциалов в дискретный, бинарный, двоичный – зачем, казалось бы, отбрасывать полезную информацию?
Ответ прост: импульсы позволяют нейронам передавать информацию точно, быстро и далеко.
Точно, быстро и далеко
Точно
Импульс – это временной маркер, сообщение, несущее информацию из разряда «что-то произошло прямо сейчас». Это может быть незначительное изменение в потоке света, падающего на сетчатку лягушки, вызванное небольшим движением маленького изогнутого темного объекта. Это может быть писк микроволновки, сообщающий, что остатки вчерашнего карри разогреты. Это может быть внезапное усиление давления на боковые мышцы языка, когда вы рассеянно прикусываете его коренными зубами. То, что произошло, почти наверняка привело к изменению в серии импульсов, приходящих от других нейронов в данный нейрон, – это интересная история, которую мы расскажем в следующей главе.
На создание импульса у нейрона уходит меньше миллисекунды, поэтому сам импульс может фиксировать время события с точностью до миллисекунды. Следовательно, импульсы – это сигналы, которые с чрезвычайной точностью фиксируют время события во внешнем мире.
Прекрасный пример исключительной точности нервных импульсов – то, как мозг крысы получает информацию от ее усов. Система усов-вибрисс у грызунов – излюбленный объект исследований нейробиологов, пытающихся понять, как мозг обрабатывает сенсорную информацию, поскольку она состоит из небольшого количества деталей.
У крысы всего от 30 до 35 основных вибрисс с каждой стороны морды [29], расположенных пятью аккуратными рядами, что по сложности несравнимо с более чем шестью миллионами колбочек в человеческом глазу. Мы можем проследить путь от нерва у основания усика до мозга и точно определить, какие нейроны реагируют на сигнал от каждого из них. Определив нейроны, получающие сигналы от одной конкретной вибриссы, мы можем, щелкая по ней, следить за ними и регистрировать реакцию.
Лаборатория Расмуса Петерсена в Манчестерском университете занималась в 2015 году во время экспериментов под руководством Майкла Бейла именно этим, чтобы выяснить, насколько точно каждый из первичных нейронов может посылать импульсы-сообщения [30]. Они использовали крошечный моторчик, чтобы быстро и в случайном порядке приводить вибриссу в движение, и повторяли один и тот же шаблон движений неоднократно, записывая сигнал с одного из нейронов, связанных с основанием этого усика. Каждый подобный сеанс дерганья крысы за усы заставлял нейрон посылать определенную морзянку импульсов. Если ритмичная последовательность импульсов являлась сообщением об изменениях, ощущаемых усиком – возможно, о том, как быстро он движется или насколько сильно он изогнут, – то она должна довольно точно повторяться при каждом сеансе воздействия одним и тем же шаблоном движений.
Последовательность повторялась настолько точно, что лаборатория Петерсена столкнулась с техническими ограничениями своего высокотехнологичного регистратора. Мы живем в эпоху цифровых технологий, поэтому прибор, регистрирующий потенциал на электроде, расположенном рядом с чувствительным нейроном вибриссы, производил запись значений с частотой 24,4 кГц – то есть считывание показаний происходило 24 400 раз в секунду. Даже при таком абсурдно детальном временном разрешении казалось, что все импульсы происходили точно в один и тот же момент каждый раз, когда исследователи воспроизводили последовательность воздействий на вибриссу. «Точно в один и тот же момент» означает, что нервные импульсы в последовательности, отправляемой нейроном в ответ на набор движений вибриссы, повторяемый машиной, следовали каждый раз с точностью в пределах 41 микросекунды друг от друга. Это невообразимо крошечный промежуток времени: если на первой серии механических воздействий импульс регистрировался, скажем, на отметке 3,68092 секунды, то при многократном повторении он каждый раз оказывался на записи где-то между отметками 3,68091 и 3,68092 секунды. Столкнувшись с ограничениями используемых технологий, исследователи из лаборатории Петерсена были вынуждены собрать специальный электронный прибор для записи измерений с гораздо большей частотой дискретизации – 500 кГц, то есть считыванием показаний с электрода 500 000 раз в секунду, – чтобы выяснить, насколько точно повторялись импульсы.
Ученые использовали этот новый измеритель, чтобы определить абсолютный предел точности, с которой нейрон может отправлять импульсы в ответ на внешний раздражитель. Они проанализировали видеозаписи, на которых крысы используют свои усы, чтобы найти максимально быстрое движение, которое может совершить вибрисса, поскольку чем быстрее движение, тем точнее должны отправляться нервные импульсы, которые оно вызовет. Используя свой механизм с моторчиком, чтобы многократно перемещать вибриссу одним сверхбыстрым движением, они регистрировали время, которое требовалось для отправки первого импульса. Удивительно, но самый пунктуальный нейрон каждый раз отправлял этот первый импульс в течение примерно пяти микросекунд от начала движения. Благодаря импульсам вибриссы могут с исключительной точностью сообщать мозгу крысы, что с ними происходит.
То, что импульсы от сенсорных клеток на вибриссах крыс очень точны, неслучайно. Они жизненно важны для этих животных [31]. Грызуны ищут пищу в темноте, где острое зрение бесполезно, поэтому крысиные глаза работают довольно паршиво: их основная задача – не давать детальной картины окружающего ее мира, а лишь различать в нем предметы с достаточной уверенностью, чтобы определить, к чему стоит приближаться, а от чего убегать. Усами крысы ощупывают предметы и определяют, что перед ними. Их усы постоянно двигаются взад и вперед, примерно восемь раз в секунду, обнаруживая препятствия и изучая обстановку. Положите перед крысой детальку Lego, и она не сможет сказать вам, какого та цвета. Но крыса будет тщательно исследовать ее усами, сгибая их об нее и слегка поглаживая, чтобы понять форму и текстуру [32]. Вибриссы для крысы – то же самое, что глаза для нас; когда она действительно хочет что-то внимательно изучить, то будет «разглядывать» это усами: крыса складывает усы вперед, чтобы они касались этого предмета, а затем вибрирует ими с частотой, в четыре раза превышающей их обычную поисковую активность [33]. Какая удача, что нервные клетки вибрисс, посылающие импульсы в крысиный мозг, могут делать это с такой точностью.
Быстро
Стремительные события, происходящие во внешнем мире, требуют, чтобы информация о его изменениях быстро передавалась в мозг, быстро обрабатывалась там и быстро отправлялась к другим органам. Потрогайте кончик усика крысы, и она тут же повернет голову. Ваш блуждающий по офису взгляд останавливается на печенье, и вам нужно быстро принять решение: схватить его, или это будет неприлично. С помощью импульсов мозг решает проблему скорости передачи информации.
Почти у всех нейронов в вашем мозгу есть только один аксон, специализированный кабель, отходящий от тела клетки, который передает импульсы этого нейрона к месту назначения. Строение некоторых аксонов предназначено для скоростной передачи импульса. По аксону в коре головного мозга импульс может перемещаться со средней скоростью около 200 миллиметров в секунду, преодолевая расстояние от задней части коры к передней менее чем за секунду [34]. Сенсорные аксоны в спинном мозге передают сигнал в сотни раз быстрее [35]: по седалищному нерву землеройки импульс несется со скоростью 42 метра в секунду, а у слона – 70 метров в секунду! Это 252 километра в час. Нервные волокна слона еще потягаются с «феррари».
Передача информации между нейронами любым другим способом происходит намного медленнее. Импульс пробегает по аксону в 20 раз быстрее, чем когда нейрон передает сигнал изменением потенциала всей клетки, и в тысячу раз быстрее, чем при высвобождении молекул на синапсах [36]. Для передачи непрерывных, а не двоичных сообщений между парой нейронов необходимо, чтобы они соприкасались друг с другом, тогда малая скорость передачи сигнала будет компенсироваться ничтожным расстоянием. Так это работает в первых слоях сетчатки, где биполярные нейроны непосредственно соприкасаются с колбочками. Однако понадобится не менее 700 крупных нейронов, чтобы они покрыли расстояние от затылочной до лобной части коры вашего головного мозга [37]. Отправка аналогового сообщения по такой цепочке методом «пожарного ведра», когда оно передается, так сказать, из рук в руки от одного соседа другому, займет невероятно много времени. Хуже того, с каждой последующей передачей есть шанс, что в спешке часть воды из ведра выплеснется, то есть сообщение будет искажено или загрязнено шумом. Несколько сотен таких передач испортят любое сообщение, превратив его, как в игре в испорченный телефон, из «в коробке лежит печенье» в «робко дрожит мошенник» – оставив вас голодным и довольно озадаченным по пути на общее собрание сотрудников. Отправка импульсов по быстрым аксонам позволяет решить эти проблемы.
Так что скорость – вторая причина, по которой вибриссы крыс отправляют информацию в мозг с помощью импульсов. Когда крыса бежит в темноте, ее усы касаются поверхности впереди, чтобы животное могло быть уверено, что путь свободен, не провалилось в яму, не налетело на препятствие или другую крысу. Крыса бежит очень быстро, на каждом шаге ее передняя лапа опускается туда, где ее вибриссы были около 200 миллисекунд назад [38]. Это означает, что у мозга крысы есть в распоряжении менее 0,2 секунды, чтобы принять поток информации от 70 вибрисс, расшифровать его смысл и принять решение о реакции: внести поправки в сигналы, отправляемые к мышцам лап, хвоста и тела, чтобы продолжить бег, совершить прыжок или резко остановиться. Отправка импульсов дает возможность чувствительным нервным клеткам у основания вибрисс передавать информацию в мозг крысы, а мозгу – отправлять команды мышцам лап точно и быстро.
Далеко
Большие тела – а в масштабе нейрона «большим» считается все, что различимо невооруженным глазом, например личинка мухи, – нуждаются в том, чтобы их нервные клетки отправляли сообщения на расстояния, намного превышающие размер одного нейрона. Такие, скажем, как расстояние от осязательных окончаний в пальцах до спинного мозга, чтобы датчики температуры и давления на кончике пальца могли передать вашему мозгу, что он, дистанционно управляя мышцами, поместил ваш палец во что-то холодное, склизкое и мягкое, и не мог бы он остановиться прямо сейчас, пожалуйста, это похоже на слизняка, это слизняк – фу, гадость! Импульсы решают проблему передачи точных и быстрых сообщений на большие расстояния.
Импульс может распространяться по аксону любой длины, вплоть до нескольких метров. Аксоны, соединяющие соседние нейроны, тонкие, а те, что соединяют отдаленные нейроны, – намного толще. Чем длиннее аксон, тем, как правило, больше его диаметр и тем быстрее движется по нему импульс. Многие аксоны, соединяющие отдаленные друг от друга клетки, покрыты равномерно расположенными участками оболочки из миелина – жировой массы, которая служит изолятором. У миелиновой оболочки две функции: она позволяет импульсу быстро и без влияния на него внешних помех перемещаться через изолированные участки, а в промежутке между изоляторами находятся наборы тех же каналов в мембране, что и в теле нейрона, которые повторяют цикл открытия и закрытия, регенерируя импульс. Это как бы станции-ретрансляторы, на которых сигнал усиливается, чтобы он мог дойти до адресата в целости и сохранности.
Отправка сообщений между удаленными нейронами любым другим способом обречена на провал. Химический сигнал через высвобождение молекул может передать информацию через крошечные промежутки между клетками, как мы видели на примере сетчатки глаза (мы снова вернемся к этому в следующей главе). Но молекулы, выпущенные в солевой раствор, окружающий нейроны, будут быстро рассеиваться, а их концентрация – уменьшаться пропорционально кубу расстояния от того места, где они были выпущены; так что химическая передача информации на расстояния больше нескольких микрометров неработоспособна. Электрический потенциал самой клетки нейрона падает обратно пропорционально расстоянию от нее, поэтому его изменения потеряются на фоне электрического шума в пределах 1–2 миллиметров. Отправка импульса по аксону позволяет нейрону осуществлять коммуникацию на расстоянии, в сто тысяч раз превышающем размер его собственного тела. Если бы тело нейрона, осуществляющего передачу сигнала из спинного мозга жирафа к мышце его задней ноги, было размером с Землю, длина его аксона превысила бы расстояние до Солнца [39].
Жираф
Жирафы – забавные животные. Сам факт их жизнеспособности целиком и полностью объясняется тем, что нервные клетки способны отправлять информацию точно, быстро и далеко. Абсурдно длинная шея означает, что мозг жирафа находится на расстоянии до 5,5 метров от его ступней (окей, не ступней, копыт). И тут возникает довольно серьезная коммуникационно-управленческая проблема. Как жираф, бегущий по открытой саванне, не превращается в унизительную кучу перепутанных конечностей каждый раз, когда его копыто цепляется за камень или ветку, или наступает на спящую гиену, не ожидавшую подобной наглости? Его мозг должен успеть на все это отреагировать.
Чтобы жираф не превратился в кучу переплетенных ног со сломанной шеей, до потери равновесия необходимо как минимум успеть передать сообщение от сенсорных датчиков в копыте к спинному мозгу, объединить с сообщениями, идущими из головного мозга, и затем скорректировать аллюр, изменяя сигналы, посылаемые мышцам ног от моторных нейронов. Поэтому, когда жираф спотыкается, импульсы от множества сенсорных нейронов отправляются в его спинной мозг моментально и одновременно. По аксонам, соединяющим чувствительные клетки копыта жирафа со спинным мозгом, импульсы бегут со скоростью более 50 метров в секунду. Аксоны, которые передают управляющие сигналы от спинного мозга к мышцам ног, работают с той же скоростью. И один подобный нервный проводник позволяет передать сигнал на столь значительные расстояния без десятков лишних остановок по пути.
Точно, быстро и далеко: когда жираф запинается копытом о препятствие, он успевает отдернуть ногу назад и скорректировать свои движения за десятки миллисекунд, несмотря на то что рефлекторные нейроны в его спинном мозге расположены в нескольких метрах от кончиков копыт.
От глаза к мозгу
Необходимость передавать точно, быстро и далеко – вот почему глаз отправляет в мозг импульсы, а не аналоговые сигналы. Чтобы попасть из вашего глаза в мозг, информация должна пройти огромное расстояние от нейронов сетчатки на задней стенке глазного яблока до промежуточной приемной станции в середине мозга, – расстояние, более чем в 250 000 раз превышающее то, которое химические вещества преодолевают между нейронами в сетчатке. Такое расстояние могут преодолеть только импульсы. И эта информация должна поступать в мозг быстро и точно, чтобы можно было успеть отбить мяч, летящий вам в лицо; поймать стакан, который падает с края стола; чтобы увиденная краем глаза полоска рыжего меха, мелькнувшая в высокой траве, была мгновенно сравнена с образцами, и версии, что это толстый полосатый кот или парень в костюме Тигры, идущий на тематическую вечеринку, были отброшены, а версия подкрадывающегося к вам голодного тигра – принята, и вы успели убежать. Глаз превращает результаты внутренних вычислений изображения краешка последнего печенья в импульсы и отправляет их в глубины коры головного мозга [40]. Миллионы импульсов в секунду.
То, что глаз сообщает мозгу, – это сложная детальная разбивка проецируемого на сетчатку изображения внешнего мира. Сетчатка не просто регистрирует наличие света на фоторецепторах и превращает его в импульсы – она сама производит серьезную работу по сопоставлению, разбиению и обработке изображения.
Мы довольно много знаем о том, что именно ганглиозные клетки третьего слоя сетчатки сообщают мозгу. В основном передаваемая ими информация – это «где». Свет, отраженный от печенья, фокусируется хрусталиком на колбочках в определенном месте сетчатки; свет от блестящего кусочка шоколада, выступающего рядом с краем, будет спроецирован на колбочки рядом с предыдущими. Это означает, что карта активности колбочек будет соответствовать расположению источников света во внешнем мире. И эта информация о местоположении сохраняется в каждом слое нейронов сетчатки: колбочки, расположенные рядом, передают информацию нейронам второго слоя, тоже расположенным близко друг к другу, которые в свою очередь коммуницируют с расположенными рядом ганглиозными клетками в третьем слое. Это означает, что импульсы от ганглиозных клеток отправляют в мозг «картину», соответствующую взаимному расположению источников света. (Следует заметить, что эта картина перевернута и зеркально отражена по отношению к внешнему миру, потому что, как и в фотокамере, свет фокусируется на сетчатке через небольшую линзу хрусталика в вашем зрачке, поэтому свет из нижней части той картины, на которую смотрит глаз, попадает на верхнюю часть сетчатки, и наоборот; а свет слева попадает на правую часть сетчатки, и наоборот.) Каждая ганглиозная клетка отвечает за отправку импульсов о том, что происходит со светом в определенном месте.
Эти импульсы несут информацию о том, что печенье находится в коробке, коробка находится на столе, а крышка коробки под углом нависает над печеньем. Точнее, они превратятся в эту информацию, но не в тот момент, когда их отправляют ганглиозные нейроны. Отправленные импульсы просто сообщают, что «в этом месте есть такой световой узор, и в этом месте над ним, и справа, и вдоль этого направления по прямой линии». Ваш глаз не имеет представления ни о печенье, ни о коробках, ни о столах. Он со всем этим разберется позже, когда узоры света объединятся и будут сопоставлены с объектами, их названия извлечены из памяти и значение картинки станет очевидным. Глаз просто регистрирует падающий на него свет, отличает свет от темноты и распознает элементы рисунка, который сфокусирован на сетчатке.
Однако сетчатка может многое сказать об элементах этой картинки. Вторая по важности часть информации, отправляемой ганглиозными клетками, рассказывает о динамике увеличения или уменьшения потока фотонов в определенном месте. Эта работа разделена между тремя типами ганглиозных клеток: on, off и on/off. Тип «on» посылает импульсы с возрастающей частотой, когда интенсивность света увеличивается в центре той части зрительного поля, за которую ответственны клетки этого типа. В сетчатке примерно столько же клеток «off», посылающих импульсы, когда поток света в центре их поля уменьшается. Более редкие ганглиозные нейроны on/off-типа отвечают импульсами как на увеличение, так и на уменьшение света в их зоне ответственности.
В процессе изучения того, что глаз лягушки сообщает ее мозгу, Джерри Летвин из Массачусетского технологического института – друг Уолтера Питтса – помог доказать существование этих трех типов нейронов и обнаружил, что сетчатка лягушки имеет по крайней мере еще один тип ганглиозных клеток [41]. Это «детектор выпуклых или движущихся краев», который посылает импульсы, когда в его рецептивное поле проецируется любой различимый край объекта, более темного, чем фон, – но только при условии, что он изогнут и движется. Или, как предположили Летвин и его коллеги в своей статье 1959 года, детектор червяков [42].
Будто открытия первых трех типов зрительных нейронов было недостаточно (а их было вполне достаточно, чтобы вогнать Питта в депрессию), «детектор червяков» стал смертельным ударом по идеальной модели чисто бинарной логики работы мозга Маккаллока и Питтса. Ведь даже в этой, расположенной в глазу, то есть довольно далеко от главного вычислителя, первой линии датчиков, снабжающих мозг информацией, импульсы несут сообщения, уже содержащие некоторые выводы о том, что во внешнем мире имеет отношение к животному; выводы, настроенные эволюцией на его экологическую нишу. И эти импульсы являются результатом достаточно интенсивной обработки изображения собственными нейронами сетчатки, объединяющими информацию от отдельных рецепторов, суммирующими ее так, чтобы по изменению, присутствию и отсутствию света определить криволинейные границы и движение. Сплошные аналоговые вычисления и никакой двоичной логики.
На самом деле все еще хуже. Теперь мы знаем, что эти три основных типа ганглиозных клеток – on, off, on/off – сами по себе являются обобщающими зонтичными терминами для целого зверинца нейронов, каждый из которых на самом деле отвечает за очень разные вещи. Том Баден, Филипп Беренс, Томас Эйлер и их коллеги недавно обновили исследование глаза лягушки Летвина, задавшись вопросом, что глаз мыши сообщает ее мозгу [43]. У них были инструменты, которые Летвин не мог себе и представить. Там, где Летвин втыкал один грубый электрод в зрительный нерв, толстый пучок аксонов от ганглиозных клеток, доставляющий импульсы к зрительной зоне мозга, Баден и его коллеги регистрировали сигналы непосредственно с каждой ганглиозной клетки, ведя запись по более чем 11 000 каналов. Летвин демонстрировал своим лягушкам набор случайно выбранных объектов или «жука», черную точку, которую он сам двигал по металлическому куполу с помощью магнита. Баден с коллегами проецировали в рецепторную область каждой из ганглиозных клеток множество различных фигур с контролируемых компьютером светодиодных дисплеев и могли использовать каждый отдельный элемент для проверки одного варианта возможных изменений световой картины на рецепторных полях: куда именно падает свет, как быстро он меняется, в какие фигуры и какого цвета он складывается.
Разбив свой набор из более чем 11 000 нейронов на те группы, которые демонстрировали схожую реакцию на этот шквал входных данных, Баден с коллегами выявили по крайней мере 32 различных типа ганглиозных клеток. Некоторые реагируют на внезапное появление или исчезновение света, другие чувствительны к разной скорости изменения освещенности, третьи – к разной амплитуде. Одни реагируют на направление движения света, а другие нет. Некоторые возбуждаются при слабом свете, а некоторые – при ярком. Некоторые отвечают на то, что им небезразлично, короткими импульсами; некоторые – непрерывной серией. И независимо от того, на что они реагируют, каждый тип ганглиозных клеток присутствует во всех областях сетчатки, поэтому она способна выполнять очень специфическую обработку каждого участка световой картины, проецируемой на нее из любой обозримой точки мира.
Для чего нужно такое разнообразие? Каждый из этих типов нейронов развился в силу одной из двух причин. Часть из них очень избирательны в отношении того, на что реагируют, и поэтому они появились, чтобы отправлять сигнал о регистрации какой-то очень специфической ситуации во внешнем мире. Часть, напротив, не избирательны, и каждый тип реагирует на какой-то один очень распространенный аспект внешнего мира.
Яркий пример избирательного нейрона – клетка on-типа, реагирующая только на границу освещенности, которая быстро движется в определенном направлении, например слева направо. Хотя подобный тип реакции очень полезен, если ваши друзья на рыбалке используют фонарик для отправки сообщений азбукой Морзе, когда их телефоны разряжены или вне зоны действия сети («н-е-с-и п-и-в-о»), нет сомнений, что такой тип клеток возник не для этого. Одна из причин, по которой в результате эволюции возникли ганглиозные клетки on-типа, избирательно реагирующие на направление, – это задача стабилизации изображения на сетчатке. Например, если вы хотите зрительно различать в окружающем мире что-то кроме смазанных пятен во время ходьбы или бега, ваш мозг должен управлять мышцами, двигающими глаз вверх и вниз, чтобы скорректировать перемещение головы вверх и вниз. Скорость перемещения головы и глаз определяется с помощью сигналов, поступающих от этих ганглиозных on-нейронов, избирательно реагирующих на направление [44]. Когда при ходьбе или беге глаз движется вверх вместе с головой, световые границы от объектов, на которые вы смотрите, будут двигаться вниз в проекции на сетчатку; поэтому, если расположенные по всей сетчатке селективные on-клетки, реагирующие на перемещение света вниз, начинают посылать импульсы, мозг узнаёт, что глаз переместился, и сможет вычислить коррекцию этого смещения, посылая сигналы глазным мышцам, чтобы повернуть глаз вниз (и наоборот, вверх, когда ваша голова переместится вниз).
Большинство типов ганглиозных клеток не настолько избирательны, как нейроны, предназначенные для распознавания специфических светотеневых комбинаций, необходимых для решения конкретных проблем вроде компенсации движений тела. Скорее каждый из них реагирует на особенности изображения, общие для всего, на что мы смотрим: маленькое или большое, быстрое или медленное, края света и тени, прямые или кривые, цвет и яркость. И подо что будут «заточены» конкретные наборы нейронов, зависит от того, чей третий слой сетчатки они составляют [45]. Различные виды животных здорово отличаются друг от друга: маленькие, средние или большие; охотники или дичь; активные днем, ночью или на рассвете и в сумерках; живущие в холодном, теплом или жарком климате; обитатели лесов, лугов, пустынь, тундры, заснеженных равнин, гор, рек, морского шельфа или глубин океана. Для каждого образа жизни критически важной будет совершенно разная визуальная информация. Живя в глубинах океана и питаясь планктоном, вы не получите полезной информации с сетчатки, усеянной нейронами, превосходно распознающими зеленые листья лесного полога.
Хотя нам лучше всего известны особенности ганглиозных клеток сетчатки глаза мыши, изученной вдоль и поперек, мы уже знаем, что ваша сетчатка способна собирать больше информации и при этом более разнообразной. Например, у человека есть несколько типов ганглиозных клеток, которые отсутствуют у мышей, потому что ваш глаз имеет три типа колбочек (которые мы называем красными, зелеными и синими), а у мышей их два, поэтому в сетчатке человека есть ганглиозные клетки, которые обрабатывают информацию, просто недоступную для мышиного зрения. Но при этом нам известно, что если сгруппировать типы ганглиозных клеток по генам, которые в них экспрессируются, а не по функциональным характеристикам изображений, на которые они реагируют, то у вас их разнообразие будет меньше мышиного: всего 20 различных генетических сигнатур против целых 40 мышиных (насколько эти генетические типы соответствуют 30 с лишним функциональных, обнаруженных в исследованиях Бадена и др., неизвестно) [46]. Еще одно существенное отличие состоит в том, что у вас есть fovea centralis – центральная ямка, участок сетчатки прямо по центру изображения, плотно заполненный колбочками, – а у мышей его нет. Когда вы смотрите на какой-то объект в окружающем мире, вы перемещаете голову и глаза так, чтобы фотоны падали на колбочки в центральной ямке. Это сверхплотное пятно требует особой концентрации мощности обработки информации, что означает как плотное скопление ганглиозных клеток по сравнению с остальной частью глаза, так и наличие некоторых типов нейронов, уникальных именно для центральной ямки. То есть человеческий глаз посылает в мозг информацию об окружающем мире, во многом различающуюся с тем, как его видит мышь.
Все это означает, что, когда ваш взгляд падает на краешек печенья, сетчатка разделяет его изображение и окружающие предметы на десятки отдельных информационных сообщений, отправляемых в кору головного мозга, каждое из которых содержит разные характеристики увиденного: радиус закругления края печенья, коричневый цвет кусочка шоколада, угол наклона крышки коробки. Передаваемые по разным «проводам», сообщения несут и пространственную информацию о том, как части картинки расположены относительно друг друга; и о том, в каком направлении относительно вашего тела они находятся – поскольку, когда вы оглядываете офис, поворачивая голову слева направо, и по сетчатке пробегает изображение коробки с печеньем, больше всего возбуждаются ганглиозные клетки, которые реагируют на свет, движущийся справа налево (помните? Спроецированное изображение перемещается по сетчатке в направлении, противоположном направлению движения головы). Этот поток сообщений устремляется по аксонам ганглиозных клеток, которых в вашем глазу по меньшей мере миллион. Они сплетены в большую белую веревку – зрительный нерв. Чтобы узнать, что происходит с этими сообщениями, мы последуем за одним из импульсов, пролетающих мимо, следя за тем, как он движется по аксону к дальним берегам коры.
Глава 3
Легион
Через пропасть
Наш импульс прилетает по аксону в первичную зрительную кору головного мозга, V1. Это первая из множества областей, отвечающих за обработку визуальной информации, которые составляют треть всей коры головного мозга [47]. Сообщение – об одном маленьком пикселе песочно-шоколадного искушения – должно пройти через все эти области, объединяясь с другими сообщениями, которые несут туда миллионы других импульсов, чтобы создать образ «печенья».
Но сначала нам надо добраться до первого пункта назначения. Кора головного мозга представляет собой что-то вроде торта из шести слоев; начинка, состоящая из нейронов, есть во всех слоях кроме первого, верхнего. Вместе с нашим импульсом мы собираемся достичь конца аксона в четвертом слое зрительной зоны V1. Над нами – три этажа нейронов второго и третьего слоя; а еще выше – первый слой, где изредка можно встретить маленький нейрон, но в основном он состоит из аксонов, идущих в другие слои и места, и вспомогательных клеток, которые не являются нейронами, – клеток глии, которые выполняют функции строительных лесов, уборщиков и чернорабочих. Под нами – большие, можно даже сказать гигантские клетки нейронов пятого и шестого слоев.
Тела нейронов могут быть упакованы слоями, но бóльшая их часть располагается довольно свободно. Мы оказываемся в своеобразном лесу. Из тела каждого нейрона вырастает огромное дерево. Тонкие ветви раздваиваются, разветвляются, искривляются. Они занимают гораздо больше места, чем тела нейронов. Эти деревья – дендриты, отростки, через которые нейрон получает входные данные, импульсы, от других нейронов и отправляет их к своему телу. Аксоны от бесчисленного количества других нейронов упираются в кончики веток дендритных деревьев окружающих нас нейронов.
Форма дендритов и их количество может многое сказать о том, для чего предназначен нейрон. Действительно, исторически именно по их количеству и расположению мы часто отличали нейроны друг от друга. Наше путешествие с импульсом от сетчатки вот-вот приведет нас к компактному дереву дендритов первого – на нашем пути – звездчатого нейрона в коре головного мозга [48]. Под нами находится типичный нейрон коры, пирамидальная клетка пятого слоя, обладающая двумя видами дендритных деревьев: одно выходит из верхушки конуса, длинный тонкий стебель тянется почти до кортикальной поверхности; другое, густое и раскидистое, расположено ниже тела клетки (рис. 3.1). Над нами, во втором и третьем слоях, – более скромные пирамидальные нейроны, их деревья компактны и окружают тело, не так привлекая внимание, как их старшие братья в пятом слое. Независимо от формы и размера [49] все эти дендриты подключены к сигнальным кабелям, идущим от других нейронов.
Рисунок 3.1. Пирамидальный нейрон пятого слоя коры. Он называется так потому, что его тело имеет форму трехмерной пирамиды.
Но как только мы погружаемся в четвертый слой и достигаем конца аксона, бег нашего импульса резко останавливается, упершись в преграду. Между концом аксона и началом дендрита следующего нейрона есть промежуток – синаптическая щель, – который непреодолим для электрического импульса. Как передать послание, которое несет импульс? Как пересечь эту пропасть и создать новый импульс в следующем нейроне, чтобы восстановить сообщение?
Прибытие нашего электрического импульса вскрывает пузырьки с молекулами, хранящимися на конце аксона, заставляя их содержимое выделяться в промежуток между нервными окончаниями, а химическая диффузия отправляет их на другую сторону промежутка (рис. 3.2). Когда эти молекулы захватываются дендритом принимающего нейрона, они немного изменяют его электрический потенциал. Но совсем чуть-чуть. Причем этот небольшой скачок напряжения происходит на самом дальнем конце довольно длинного дендрита следующего нейрона, вдали от тела клетки.
Какое именно воздействие окажет прибывший по аксону импульс на дендрит, зависит от того, молекулы какого вещества он пошлет через промежуток между ними. У нейронов одного типа пузырьки на конце аксона содержат молекулы одного и того же химического вещества-нейромедиатора. Но разные типы нейронов могут отправлять в промежуток разные нейромедиаторы, а от типа молекулы зависит, будет скачок потенциала в принимающем нейроне-мишени вверх или вниз.
Рисунок 3.2. Отправка импульса через промежуток между нейронами.
Наш импульс, несущий информацию о печенье, стремительно влетев в терминальный конец аксона, «лопает» пузырьки – разрывает «упаковки» с молекулами глутамата. Освободившись, молекулы проходят через мембрану, диффундируют в растворе, заполняющем промежуток шириной в микрометр, и натыкаются на рецепторы глутамата с другой стороны мембраны дендрита. Если молекула прибудет туда в правильной ориентации, она плотно зафиксируется на рецепторе – процесс напоминает игру двухлетнего ребенка с кусочками пазла, когда, случайным образом смешивая их вместе, у него иногда получается вставить торчащий выступ одного кусочка в вырез другого. Захват рецепторами молекул вызывает открытие расположенных вокруг них каналов в мембране нейрона. Ионы, устремившиеся через каналы внутрь клетки, создают скачок напряжения на этом участке дендритного дерева, принимающего сигнал нейрона. Этот рецептор ищет именно глутамат, поэтому поток ионов создает на целевом нейроне небольшое увеличение электрического потенциала, положительный импульс. Мы называем это возбуждением.
Рядом, немного дальше по дереву дендритов, ближе к телу принимающего нейрона, мы видим терминалы других аксонов, которые приходят туда не из сетчатки. Скорее всего, они принадлежат небольшим нейронам, изредка встречающимся поблизости тут и там. И они, по прибытии в терминальный конец импульса, будут отправлять через промежуток другое вещество, молекулу γ-аминомасляной кислоты (ГАМК). Когда ГАМК поступает на соответствующие рецепторы на том же самом дендритном дереве, она вызывает поток ионов, уменьшающих потенциал клетки в этом месте, и создает отрицательный импульс. Следуя логике, мы называем это торможением.
Когда после взаимодействия между терминальным концом аксона и принимающим концом дендрита целевого нейрона в нем происходит этот скачок потенциала – напряжение повышается или понижается, – этот импульс распространяется по дендритному дереву, от синаптического промежутка до тела целевого нейрона. Слабея по мере продвижения, электрический всплеск немного увеличивает или уменьшает постоянно изменяющийся электрический потенциал на теле принимающего нейрона, суммируясь с другими. И, возможно, способствует возникновению в нем нового импульса: пришедший положительный импульс возбуждения заставит целевой нейрон с большей вероятностью создать новый импульс, отрицательный импульс торможения понизит эту вероятность.
Процесс передачи импульса принимающему нейрону кажется немного безумным. Ваш мозг приложил огромные усилия, чтобы создать импульс – процесс весьма энергозатратный, – чтобы обойти ограничения отправки сообщений на большие расстояния путем простого выброса химических веществ или распространения скачков электрического потенциала. И все лишь для того, чтобы затем снова превратить импульс в выброс молекул нейромедиатора, которые вызывают скачки электрического потенциала клетки.
Но тому есть веские причины. Например, передача сигнала с помощью химии и потенциала намного менее энергозатратна – в организмах с крошечным мозгом все сигналы передаются за счет распространения скачков потенциала и химических веществ, а не с помощью импульсов. Но, возможно, основная причина – гибкость. Преобразование импульсов обратно в химическую, а затем электрическую форму дает мозгу возможность по-разному оперировать с одним и тем же бинарным («все или ничего») импульсом.
Гибкость возникает из-за разницы в строении синаптических щелей. Синапсы одного и того же типа, которые содержат пузырьки с одинаковыми нейромедиаторами, необязательно производят всплеск электрического потенциала одинаковой величины. Эта разница в амплитуде может объясняться некоторыми изменениями по обе стороны от синаптической щели. Например, нейрон-мишень может обладать бóльшим количеством рецепторов, принимающих молекулы нейромедиатора: чем больше рецепторов будет заблокировано, тем больше ионных каналов откроется в мембране и тем больше будет скачок потенциала. Проницательный читатель, вероятно, уже догадался, что мы также можем увеличить амплитуду напряжения, выбрасывая больше молекул нейромедиатора в щель – тем большее число молекул случайно окажется в правильном положении в нужном месте и заблокирует большее количество рецепторов. Все это означает, что приходящий импульс может быть преобразован из бинарного сигнала «все или ничего» в аналоговый всплеск напряжения с некоторым коэффициентом, определяющим диапазон воздействий на нейрон-мишень.
Но есть строгие ограничения на размеры одного синаптического промежутка. Вся конструкция – терминальный конец аксона, синаптическая щель, рецепторы на другой стороне – составляет лишь несколько микрометров в поперечнике. В этом пространстве может разместиться только определенное количество рецепторов, а терминал аксона может хранить только ограниченное количество пузырьков с молекулами нейромедиатора. Эти жесткие рамки означают, что одного приходящего импульса недостаточно для создания нового импульса [50]. Именно поэтому мы прибыли с одним из миллиона импульсов, отправленных сетчаткой: нам нужна целая армия импульсов, чтобы сгенерировать новый.
Множество
Создание одного-единственного нового импульса является результатом воздействия множества других импульсов, поступающих в нейрон. Маленькие всплески электрического потенциала, которые они вызывают, накапливаются, суммируются, комбинируются, и наконец этот нейрон достигает критического потенциала и генерирует свой импульс. Если бы вы были нейроном коры головного мозга, импульсы показались бы вам марширующим легионом. Бесконечные ряды легионеров прибывают, чтобы сбросить вам свою химическую поклажу и поднять или опустить электрический потенциал. Для передачи послания важен каждый легионер.
Насколько велик этот легион? Сколько нужно импульсов, чтобы нейрон отправил новый импульс?
Мы можем получить приблизительный ответ, посчитав количество входов у одного нейрона. В 1980-х годах Валентино Брайтенберг и Альмут Шюц занимались подсчетами количества входных синапсов у корковых нейронов мышиного мозга [51]. Они получили цифру, близкую к 7500. Для одного нейрона. Ясно, что каждый импульс не может вызывать генерацию нового импульса, иначе кора головного мозга утонет в миллиардах импульсов. Однако ответ «более одного и менее 7500» – пожалуй, слишком туманный.
Хорошо, давайте поразмыслим над разными типами входных данных – может, получится сузить эти рамки. Надеюсь, вы помните, что в некоторых синаптических промежутках входной импульс вызывает падение, а не повышение электрического потенциала принимающего нейрона. Они подавляют принимающий нейрон, снижая вероятность возникновения импульса. Итак, на самом деле нам надо узнать, на сколько возбуждающих входов нам нужно подать импульсы, чтобы сгенерировать новый. Брайтенберг и Шюц кропотливо подсчитали и это тоже. Они по-настоящему преданные своему делу, достойные восхищения ученые, которые могут в течение трех часов с энтузиазмом рассказывать вам, как лучше всего нарезать мозг мыши на тонкие пластинки и считать синапсы, без единой паузы, которая позволила бы вам, пойманному в кошмарную ловушку этикета, глотнуть постепенно согревающееся на столе пиво. Да, они подсчитали количество: около 90 % входов нейрона коры головного мозга возбуждающие и только около 10 % – тормозящие. Так что мы можем немного снизить верхний предел количества импульсов – до 6750. Ура. Как я и сказал, немного.
Вы можете возразить: это же вроде бы несложный вопрос – давайте просто посчитаем количество приходящих импульсов, необходимых для того, чтобы напряжение нейрона достигло критической точки. Но для настоящих живых нейронов это сложный вопрос, потому что у нас пока нет реального способа отслеживать происходящее одновременно в тысячах синапсов одного нейрона. Некоторые пытались обойти эту проблему. Ученые из лаборатории Михаэля Хойссера в своем изящном эксперименте записывали данные с одного нейрона коры головного мозга, заставляя другой нейрон отправлять ему возбуждающий импульс [52]. Повторяя это много раз, они обнаружили, что единственный дополнительный входной импульс увеличивает вероятность появления в принимающем нейроне собственного импульса примерно на 2 %. То есть, если бы мы хотели абсолютно гарантированно получить отправку им импульса, нам потребовалось бы отправить ему около 50 дополнительных входных импульсов. Дополнительных – в том смысле, что они должны прийти помимо входных данных, которые этот нейрон получал без нашего участия. Мы подняли нижнюю планку примерно до 50 импульсов, а верхняя планка по-прежнему составляет 6750. Попробуем улучшить результат?
Подсчитать количество входных импульсов будет легче, если мы вместо живого нейрона возьмем модель воображаемого. У нас есть множество разновидностей воображаемых нейронов, которые мы можем записать с помощью математических выражений и смоделировать на компьютере. Ходжкин и Хаксли начали с создания одной из базовых моделей, чтобы доказать, что открытие и закрытие каналов в мембране нейрона действительно вызовет скачок напряжения в аксоне (и рассчитали эту модель, систему из четырех сложных дифференциальных уравнений, с помощью механического арифмометра и карандаша). Нобелевскую премию 1963 года они получили не только за гениальность, но и за упорство. Итак, мы можем взять один из наших воображаемых нейронов, послать ему на его воображаемые синапсы воображаемые импульсы в качестве входных данных и задаться вопросом: сколько импульсов на входе нам понадобится, чтобы получить один на выходе?
Ответ: это зависит от многих факторов. Ну хотя бы примерно? Примерно – от 100 до 200. Грубо говоря, если мы возьмем сложную модель нейрона коры головного мозга, с полностью смоделированными деревьями дендритов и моделью рецепторов, симулирующей реакцию на молекулы нейромедиаторов, а затем заставим все симулированные импульсы появиться на ее входных моделях синапсов примерно в одно и то же время, то получится, что необходимо около 180 входящих импульсов, чтобы гарантировать отправку одного исходящего [53]. Но это при условии, что мы игнорируем массу переменных. Например, будут входящие импульсы поступать постепенно или группами. А некоторые импульсы будут приходить на вход постоянно, поэтому неясно, когда нам следует начинать подсчет. Придется исключить импульсы, поступающие на тормозной нейрон синапсы. И относительную силу синаптической связи каждого из этих межклеточных контактов: чем она выше, тем меньше контактов потребуется. И длительность скачка напряжения, возникающего в синапсе. И все это – лишь для одной конкретной модели одного конкретного типа нейронов коры головного мозга, пирамидального.
Потому что на самом деле вопрос «Сколько нужно входных импульсов для активации нейрона?» крайне глубокий и сложный, ответ на него зависит от множества факторов. И это множество подробно говорит нам о том, как мозг использует импульсы, чтобы функционировать. Выделим из них три: баланс импульсов возбуждения и торможения, поступающих к нейрону, синхронность входных сигналов и те места, где они попадают на само дерево дендритов.
Зона Златовласки [54]
Легион входных импульсов несет опасность. Для рождения нового импульса достаточно нескольких сотен входящих импульсов, но они распределены по тысячам входных линий. Хуже того, количество входов возбуждения превосходит количество входов торможения по крайней мере в пять раз. Даже несколько дополнительных импульсов на этих тысячах входов могут привести к неконтролируемому лавинообразному разгону – импульсы, запускающие импульсы, запускающие импульсы, – что приведет к перегрузке и отключению мозга. Эпилепсия – одна из таких катастроф: мощные волны импульсов пробегают по коре головного мозга, и их так много, что каждый нейрон на принимающем конце волны немедленно достигает своей критической точки, каждый одновременно порождает импульс и запускает следующую волну.
Но такие сбои случаются редко, потому что мозг находится в своей «зоне Златовласки» – не слишком активной, но и не слишком заторможенной, в самый раз [55]. И остается в этой зоне, поддерживая идеальный баланс между возбуждением и торможением.
Этот процесс балансирования был открыт в ходе исследования довольно простого вопроса об интервалах между импульсами. В 1992 году Уильям Софтки и Кристоф Кох обнаружили, что что-то не так с импульсами, посылаемыми нейронами из первой зрительной области коры головного мозга [56], точно такими же нейронами, как те, в которых мы сейчас ожидаем формирования импульса. Просматривая сотни записей возбуждения отдельных нейронов, они заметили, что импульсы, исходящие от каждого нейрона, создавались с удивительно нерегулярными интервалами. За коротким интервалом между импульсами может следовать другой короткий интервал, средний, а иногда длинный. Или любое их сочетание. Фактически для некоторых нейронов порядок интервалов был близок к совершенно случайному. Если бы вы взяли записи их импульсов и перемешали в другом порядке, то не смогли бы восстановить исходную последовательность [57].
Будучи теоретиками, ученые сразу поняли, что здесь что-то неладно. Даже лучшие модели генерации импульсов не дают возможности нейронам делать это со случайными интервалами. Независимо от того, насколько неравномерно импульсы будут поступать на вход этих моделей, импульсы, которые они генерируют по накоплении критического потенциала, будут расположены равномерно, а интервалы между ними получаются гораздо более регулярными, чем регистрировали в реальной коре головного мозга Софтки и Кох. Чтобы понять, почему так происходит, подумайте о количестве импульсов, приходящих на нейрон. Несмотря на то что каждый из отдельных входов получает нерегулярные сигналы, таких входов тысячи. Суммируя их, чтобы получить общее количество, мы обнаруживаем, что усредненная сумма оказывается относительно постоянной. Так, если модели нейрона требуется, скажем, 175 входящих импульсов для создания одного исходящего, то в общей сложности 175 импульсов, поступающих с интервалами, соответствующими закону случайного распрямления, будут накапливаться через равные интервалы, делая таким образом генерацию нового импульса регулярной, как работа часового механизма (рис. 3.3).
Рисунок 3.3. Как накопление случайных входящих сигналов приводит к возникновению равномерной последовательности. Представьте, что мы наблюдаем нейрон, получающий сигналы от четырех других нейронов. Каждая из последовательностей их импульсов изображена на рисунке: каждый штрих – это импульс, строка штрихов – импульсы от одного нейрона, отправленные тому, за которым мы наблюдаем. Каждая строка демонстрирует довольно случайный порядок сигналов: промежутки между импульсами то длинные, то короткие, без видимого порядка. А теперь представьте, что нашему нейрону требовалось бы всего семь входящих сигналов, чтобы вызвать его возбуждение. Мы подсчитываем импульсы, поступающие от четырех нейронов, и отмечаем их вертикальной линией каждый раз, когда получаем семь (серые линии). Итоговая последовательность выходных импульсов на нижней шкале является регулярной, поэтому накопление суммы из семи импульсов в четырех последовательностях случайных входящих – вполне обычное явление.
Согласно моделям, поступающие нерегулярно входящие сигналы превратятся в регулярные, равномерно расположенные исходящие. Но здесь кроется парадокс: если нейроны генерируют импульсы с регулярными интервалами, откуда тогда берутся случайные последовательности импульсов в коре головного мозга?
Теоретики любят парадоксы. Парадоксы в науке показывают пробелы в нашем понимании предмета, а разгадки парадоксов дают новое представление о том, как устроен мир. Поэтому, конечно же, парадокс нерегулярных импульсов привлек внимание большого количества теоретиков и вызвал множество предположений по поводу того, что могло бы стать причиной нерегулярности [58].
Доминирующей стала теория сбалансированного ввода. Как только парадокс был сформулирован, Майкл Шадлен и Билл Ньюсом опубликовали заметку, в которой утверждалось, что нерегулярные импульсы будут возможны, если общее количество входящих сигналов возбуждения и торможения нейрона варьируется случайным образом, но в среднем остается примерно одинаковым [59]. То есть возбуждение и торможение должны быть сбалансированы: некоторые нейроны отправляют нерегулярные импульсы, возбуждающие нейрон-мишень, а некоторые – нерегулярные импульсы, подавляющие его. Последние отменяют возбуждение, но не полностью. Поскольку скачки потенциала принимающего нейрона будут случайными, иногда изменение потенциала будет достаточным, чтобы достичь критической точки. И тогда будет возникать импульс со случайным временным интервалом, отделяющим его от предыдущего.
Отличная теория. Но мы только что узнали, что количество возбуждающих входов значительно превосходит количество тормозящих. Итак, чтобы эта теория работала, у нее должны быть крайне серьезные допущения. Успешное торможение возбуждения при меньшем количестве входов означает, что либо тормозящие сигналы посылаются в два – три раза чаще, чем возбуждающие (то есть общее количество возбуждающих и тормозящих сигналов сбалансировано); или что тормозящие входы должны иметь бóльшую эффективность на один входящий импульс (чтобы общая величина потенциала была сбалансирована); или же существует некая комбинация этих вариантов. Сейчас получены экспериментальные доказательства обоих сценариев [60]. Локальные нейроны коры головного мозга, отправляющие тормозящие сигналы в наш нейрон, производят в два – три раза больше импульсов. А сила синаптической связи у тех контактов, которые принимают эти импульсы, может быть в четыре-пять раз выше, чем у тех, что принимают возбуждающие импульсы. Итак, теория сбалансированного ввода объясняет, почему ваша кора больших полушарий не дает сбоев: она настроена таким образом, что общее количество торможения достаточно для того, чтобы нейтрализовать общее количество возбуждения.
Но пока речь шла о входах только одного нейрона. Чтобы доказать, что весь мозг действительно находится в равновесии, нам нужно знать, может ли поддерживать баланс сеть из нейронов. Если мы соединим вместе множество моделей нейронов, большинство из которых – возбуждающие, а некоторые – тормозные, будут ли все они давать нерегулярные импульсы и таким образом отправлять нерегулярные входные сигналы друг другу? Не сразу понятно, сработает ли эта модель. Представьте, например, что выходные импульсы нейрона идут с нерегулярными интервалами, лишь немного более регулярными, чем входные. Если выходной сигнал каждого нейрона всегда чуть более регулярный, то сеть в конечном итоге придет в состояние, когда все импульсы будут отправляться регулярно, как часы. Победившая теория утверждает не только то, что такие сбалансированные сети могут существовать [61], но что они могут самозарождаться и самоорганизовываться [62].
Математическая база сложная, но идея проста. У нас есть гипотетические нейроны, большинство из них – возбуждающие, а остальные – тормозные, и мы случайным образом соединили их вместе. Тогда все, что нам нужно сделать, – это гарантировать, что сумма входящих сигналов для каждого нейрона больше, чем ему требуется для создания импульса. Для балансировки затем создается сеть петель отрицательной обратной связи, по которой приходят импульсы, сдерживающие нейрон от возбуждения. Это работает следующим образом: скажем, некоторые возбуждающие нейроны отправляют много импульсов. Эти импульсы инициируют тормозные нейроны, создающие импульсы, которые по петле обратной связи возвращаются к этим возбуждающим нейронам и подавляют их. Но они не могут слишком сильно подавить все возбуждающие нейроны, потому что тогда сами тормозные нейроны перестанут получать входящие сигналы и соответственно перестанут генерировать импульсы. Но тогда возбуждающие нейроны снова заработают, и тормозные нейроны должны будут активироваться. Этот парадокс подразумевает, что для всей сети существует такое самосогласованное состояние, когда каждый из тормозных и возбуждающих нейронов посылает только такое количество импульсов, чтобы между возбуждением и торможением в сети наблюдался баланс. Сейчас мы знаем, что сбалансированное состояние возбуждающих и тормозных входных импульсов для каждого нейрона означает выдачу им импульсов с нерегулярными интервалами. Более того, эта теория показала, что сбалансированные через отрицательную обратную связь сети – самые надежные системы: вам не нужна точная настройка силы тормозных и возбуждающих входов; вам не нужно возиться с деталями того, как нейроны создают импульсы. Просто сделайте очень много входов для каждого нейрона, добавьте обратной связи, и – вуаля – баланс.
Затем начали поступать экспериментальные данные, поскольку нейробиологам не терпелось проверить эти теории. Записи сигналов нейронов разных частей коры головного мозга, от зоны, отвечающей за вибриссы крыс [63], и зоны зрения хорька [64] до участка, отвечающего за слух [65], продемонстрировали одно и то же: общее количество возбуждения и торможения, поступающее в нейрон коры, примерно сбалансированно.
Эти сложные, изящные эксперименты вызвали неожиданный поворот, отбросив мяч обратно на площадку теоретиков. Теории говорили о балансе в целом; что в среднем общее количество торможения и возбуждения в сети нейронов уравнивают друг друга. Но данные экспериментов продемонстрировали, что подобный баланс, кажется, существует на входе в каждый нейрон. И он не просто поддерживается, но до абсурда точен: по мере того как количество возбуждения сокращается или растет, количество торможения точно его отслеживает [66].
Рассказ о парадоксе нерегулярных импульсов – прекрасный пример того, как по-настоящему работает наука, как происходит всплеск творческих теорий, порожденных четко поставленной проблемой, как идет диалог между теорией и экспериментом. Диалог, открывший зону Златовласки в мозгу. Итак, мы знаем, что наш импульс, пришедший из сетчатки и вызвавший небольшой всплеск электрического потенциала, присоединяется к сотням других импульсов, приходящих на то же дендритное дерево, совместно вызывая ураган скачков потенциала, удерживаемых в равновесии, чтобы создать новый импульс.
Нейронный оркестр
Если вы действительно хотите получить импульс от нейрона, самый эффективный путь – одновременная подача сигналов на все его возбуждающие входы. Чем лучше синхронизированы эти входы, тем быстрее будут накапливаться скачки потенциала и тем меньше вам потребуется входящих импульсов для создания исходящего. Если вы решите разработать для импульсов надежный способ посылать важные сообщения в мозг, то в первую очередь надо предусмотреть в своем проекте синхронизацию. Синхронизируйте импульсы, поступающие к нейрону, и их сообщение будет надежно передано дальше в порожденном ими импульсе.
Если эволюция следовала подобному плану, мозг должен быть нейронным оркестром [67]. В нем должны быть хористы – нейроны, сливающиеся в гармонии, несущие мощное крещендо своих импульсов в общем хоре. А возможно, и нейроны-солисты, развивающие главную тему в блаженном одиночестве.
Как ни странно, они есть. И, записывая активности множества нейронов одновременно, мы можем выяснить роль каждого из них в оркестре. Совместная лаборатория Маттео Карандини и Кеннета Харриса в Университетском колледже Лондона, в исследовании под руководством Михаила Окуня, придумала обезоруживающе простой способ распределить эти роли [68]. Они просто проверили, насколько похоже срабатывание каждого нейрона на усредненную активность области, в которой он находится. И обнаружили непрерывный континуум: на одном конце хор – нейроны, покорно копирующие рост и падение активности своей зоны; на другом – солисты с уникальными партиями.
Метафора оркестра подразумевает гармонию, предполагая, что солирующие инструменты играют в той же тональности, что и остальные. Но нет: в коре головного мозга нейроны-солисты не следуют гармонии хора. Представьте Майлза Дэвиса [69], увлекшегося импровизацией. И каждый отдельный хор ничем не связан с другими. Действительно, порой кора головного мозга ближе к Дьёрдю Лигети [70], чем к Генделю, к устрашающей какофонии «Реквиема», низвергающейся на нас при первом взгляде на монолит в «Космической одиссее 2001 года» Стэнли Кубрика, нагромождению многоголосия, собственных тем в отдельных гармониях, солирующих голосов, каждый с собственной партитурой.
Хористы тоже бывают разными. Некоторые хоровые партии нейроны создают, реагируя на один и тот же стимул. Когда ваш взгляд падает на округлый светлый кусочек груши, торчащий из краешка печенья, желательно, чтобы сообщение дошло от вашего глаза до мозга в целости и сохранности. Нейроны сетчатки, которые занимаются расшифровкой контрастного светового рисунка в этом месте видимого мира, отправят свои импульсы вместе. Хор импульсов «М-м-м-м-м, груша!» в тональности до-диез мажор.
Значит, наш импульс является частью хора импульсов, отправленных расположенными рядом ганглиозными клетками сетчатки одного типа и прибывающих к одному нейрону в коре головного мозга. И, как вы уже можете догадаться, если этот хор доходит до нашего единственного нейрона в коре, импульс, сгенерированный этим нейроном, будет отражать получение сообщения.
Вот почему нейрон, на который попал наш импульс, называется простой клеткой. Потому что такие клетки любят простые вещи [71]. Им нравится, когда светлые и темные участки мира – или «края», как мы их называем, – расположены друг рядом с другом под определенным углом. Некоторым понравится край светло-коричневого печенья на фоне темно-коричневой крышки; другим – темно-коричневый цвет крышки на фоне рассеянного света офиса; третьим – граница рассеянного света офиса и отвратительной черно-пурпурной полосатой рубашки Грэма, которую он упорно надевает на работу каждый вторник, очевидно, чтобы напомнить всем, что от выходных осталось лишь увядшее эфемерное воспоминание на фоне долгой рабочей недели. Простая клетка отправляет импульс, когда видит то, что ей нравится. А то, что ей нравится, определяется сотнями входящих сигналов, поступающих от сетчатки. Для простых клеток, реагирующих на одну конкретную простую вещь, это означает, что все поступающие на ее вход данные должны в основном касаться этой вещи, должны составлять хор импульсов.
Хор импульсов, вместе с которым мы прибыли, важен по двум причинам. Важно, чтобы он гармонизировал информацию. Вы помните, что различные типы ганглиозных клеток разделяются на те, которые посылают импульсы о темных участках (on-клетки), и те, что отправляют импульсы о светлых участках (off-клетки). Простая клетка реагирует на определенную комбинацию темного и светлого, поэтому хор должен содержать голоса от off-клеток в одном месте и on-клеток в другом, по соседству.
Еще важно, чтобы хор импульсов прибыл более-менее одновременно, поскольку количество входящих сигналов от глаза значительно меньше, чем от других нейронов коры. Входов, получающих информацию напрямую из сетчатки, гораздо меньше, чем тех, на которые поступают импульсы от других нейронов коры головного мозга. Таким образом, чтобы простая клетка отреагировала на информацию, поступающую из глаза, чтобы поднять потенциал нейрона до критической точки, все импульсы из сетчатки должны поступить примерно в одно и то же время.
Другие типы хорового пения импульсов мы будем чаще встречать по мере проникновения в более глубокие слои мозга. Один из них – очередная попытка помучить нашу музыкальную метафору – это ансамбль, коллектив нейронов, которые всегда посылают свои импульсы вместе. И не только потому, что что-то во внешнем мире заставляет их это сделать. Они посылают импульсы вместе, даже если мы записываем активность кусочка мозга, лежащего в чашке Петри. Другой вид коллективного творчества отправляет множество импульсов случайно и вразнобой – словно хор учеников начальной школы, плохо умеющих концентрироваться, где участники вступают неодновременно.
Все эти хоры резко увеличивают шанс возбудить новый импульс в принимающем нейроне [72]. Вот почему хор входных импульсов был также предложен в качестве ответа на парадокс нерегулярности выходных импульсов нейронов коры головного мозга. Согласно этому варианту решения парадокса нерегулярные интервалы между импульсами, отправляемыми нейроном, получаются из-за того, что на его входы поступают нерегулярные, но синхронизированные сигналы, поэтому каждое крещендо этого входящего хора, поступающее на вход случайным образом, создавало бы столь же случайно распределенный набор исходящих импульсов [73]. В этом есть доля правды; действительно, самобалансирующиеся сети автоматически создают некоторую синхронизацию с входами нейрона [74]. Но, как и сам баланс, эта синхронность должна быть точной: если ее будет слишком мало, входящие сигналы не произведут никакого эффекта; слишком много – и мозг пойдет вразнос от самовозбуждения.
Баланс и синхронность также объединяются, чтобы создавать точные импульсы. На нейронах коры головного мозга стабильно наблюдается задержка в несколько миллисекунд между нарастанием сигналов на возбуждающих входах и согласованным, уравновешивающим увеличением сигналов на входах торможения [75]. Задержка, которая, кажется, специально настроена так, чтобы пропустить хор возбуждающих импульсов, таких как легион, с которым мы прибыли из сетчатки, испустить один точный импульс, а затем отключиться по команде сигналов торможения.
Но абсолютно точный эффект от звучания хора не гарантирован. Потому что он зависит от места, к которому на принимающем нейроне подходят аксоны хористов.
«Подобьем баланс»
Баланс возбуждения-торможения и синхронность – свойства входящих сигналов, поступающих к нейрону. Но строение его собственного дендритного дерева играет ключевую роль в формировании импульса. Место, куда поступает приходящий импульс, позволяет точно контролировать, насколько велик будет всплеск вызванного им потенциала, и таким образом определить, сколько всплесков нужно, чтобы вызвать возбуждение.
В соответствии с риэлторским клише о том, что главное в недвижимости – это местоположение, дендритное дерево влияет на количество необходимых для возбуждения входящих сигналов тремя способами. Во-первых, важно, насколько далеко от тела нейрона принимается импульс; во-вторых – то, как на этом дереве сгруппированы дендриты, принимающие импульсы от хора передающих нейронов; в-третьих – что находится на пути между синапсом принимающего дендрита и телом нейрона.
Импульсы, преодолевшие синаптические промежутки, чтобы попасть на кончики дендритов, могут оказаться очень далеко от тела нейрона, на расстоянии до миллиметра. Созданные ими скачки потенциала быстро затухают по мере движения по дендритам к телу нейрона, уменьшаясь почти до нуля к моменту прибытия в место назначения и практически не приближая потенциал нейрона к критическому уровню. Скачки потенциала, создаваемые импульсами, попадающими на синапсы, расположенные близко к телу, затухают не так быстро, поэтому могут сильнее влиять на достижение критического уровня возбуждения – или наоборот, подавления. Небольшая загадка, подкинутая нам эволюцией: наличие входов, удаленных от тела нейрона настолько, что приходящие на них сигналы почти не оказывают влияния на уровень его возбуждения, кажется немного бессмысленным, но они существуют.
Здесь на помощь приходит стройный хор входящих данных. Большие нейроны коры головного мозга, такие как пирамидальные нейроны пятого слоя, расположенные чуть ниже нашего текущего местонахождения, бесцеремонно тянут ветви своих дендритов мимо нашего простого нейрона четвертого слоя и вплоть до потолка коры головного мозга в первом слое – эти хитрые наглецы держат туз в рукаве. Они неправильно считают [76].
Один или два импульса, приходящие друг за другом на одну дендритную ветку такого нейрона, создают по одному небольшому стандартному всплеску потенциала. Но если на нее одновременно приходит больше трех импульсов, они вызывают мощный скачок, существенно больший, чем просто сумма всплесков, вызванных каждым входным импульсом по отдельности.
Эта нелинейная сумма представляет собой внезапный скачок потенциала в той ветви дендритов, на которую попадают входящие сигналы. Достаточное количество сигналов, поступивших одновременно, открывает новые каналы в мембране нейрона и позволяет дополнительным ионам проникать в нейрон, усиливая потенциал в этом участке дендрита. И если вы скажете, что это похоже на то, как создается импульс, вы будете недалеки от истины. Этот внезапный скачок напряжения, хоть и не столь изящный, имеет ту же задачу: доносить информацию от самых дальних ветвей дендритного дерева до тела нейрона без потерь. Таким образом одновременное появление нескольких входящих сигналов вызывает супервсплеск, который устремляется по дендритному дереву к телу нейрона и вносит основной вклад в достижение критического потенциала.
Мы можем подключить подобный генератор супервсплесков к нашим моделям нейронов, чтобы узнать, насколько он влияет на вероятность возникновения исходящего импульса. Для этого мы соберем наборы входов, принимающих синхронные импульсы, на отдельных удаленных ветвях дендритного дерева. Каждое крещендо входящего хора импульсов будет создавать супервсплеск потенциала в одной ветви дерева. При такой группировке, даже если входы находятся на кончиках самых дальних ветвей, нам понадобится лишь треть входящих импульсов, по сравнению с импульсами, распределенными по дендритному дереву, чтобы создать новый импульс [77]. Сочетание местоположения и синхронности может драматически увеличить шансы возникновения импульса.
Торможение – третий ключевой игрок в трилогии о местоположении. Потому что дальше в нашей сказке могут встретиться драконы. На пути между тем местом, где наш импульс, преодолев синаптическую щель, «высадился» на дендритное дерево, и телом нейрона находится множество других входов. Многие из них тоже представляют собой возбуждающие синапсы, порождающие положительные электрические всплески. Это друзья, готовые помочь нам в дороге. Но некоторые из них являются входящими сигналами от нейронов, нейромедиатором которых служит ГАМК, и каждый из них вызывает скачок потенциала вниз. Большие негативные электрические всплески. Если такой вход между нашей «точкой высадки» и телом нейрона окажется активирован непосредственно перед тем, как потенциал от импульса должен проходить по дендриту, наш входящий сигнал будет нейтрализован, уничтожен [78]. Наш импульс исчезнет, так и не достигнув тела нейрона.
Хуже того, мы можем даже не заметить этой ловушки на пути. У синапса торможения есть режим ниндзя: тихий, невидимый, смертоносный. Дело в том, что амплитуда всплеска потенциала, создаваемого входящим сигналом, зависит и от уже накопленного электрического потенциала в той дендритной ветви, куда он «приземляется». Это особенно верно для входов, нейромедиаторами в которых является ГАМК: существует такой уровень напряжения, «реверсивный потенциал», находящийся в пределах обычного диапазона потенциала нейрона, при котором сигнал на этот вход вообще не вызовет изменения потенциала. При «реверсивном потенциале» никакие ионы не будут поступать через открытые каналы в мембране нейрона. Но нейромедиатор все еще там, присоединен к рецепторам, каналы открыты и готовы пропускать ионы. Поэтому, когда положительный всплеск потенциала возбуждения будет проходить мимо подобного синапса, он вызовет отклонение местного электрического напряжения от равновесной величины этого реверсивного потенциала, и ионы устремятся через уже открытые каналы. Так тормозящий входной сигнал, сам по себе не отражающийся в изменении местного электрического потенциала, истощит проходящий всплеск возбуждения, ионы устремятся через мембрану, и сигнал превратится в ничто. Если подумать, возможно, ниндзя – не слишком удачная метафора; лучше подходит вампир.
Все три рассмотренных фактора имеют далекоидущие последствия для наших разработок в области искусственного интеллекта (ИИ). Все нейронные сети для ИИ построены на основании одной и той же модели нейрона – очень простой, которая лишь суммирует входящие данные от других моделей нейронов. И после суммирования проверяет, больше ли их сумма, чем ноль, и если да, то отправляет эту сумму всем своим адресатам (в противном случае отправляет ноль). Самые глубочайшие из глубоких нейросетей построены из миллионов этих элементарных нейронов. Но я только что потратил больше пяти тысяч слов на то, чтобы рассказать вам, что отдельный нейрон в коре головного мозга не просто суммирует поступающие на его дендритные входы данные. То, как нейрон коры головного мозга обрабатывает входящие данные, зависит от множества факторов, которые еще и взаимодействуют друг с другом: от баланса и синхронности сигналов на его входах, от того, в какое место они поступают и как группируются, суммируются ли они линейно, каков уже накопленный электрический потенциал в тот момент, когда поступают входящие импульсы, и что находится на пути между точкой входа и телом нейрона. Современные сети искусственного интеллекта едва приблизились к тому, что может делать мозг.
Собственно говоря, подробные модели нейронов уже продемонстрировали нам, что отдельный нейрон коры может представлять собой двухслойную нейронную сеть [79]. Если каждая ветвь дендритного дерева способна производить нелинейное суммирование, значит, каждая ветвь действует как одна гипотетическая ячейка простой сети ИИ. Сигналы от дендритов (первый слой сети) сходятся в теле нейрона (второй слой сети). Это дает возможность отдельным нейронам самостоятельно вычислять многие логические функции [80]. Таким образом каждый отдельный нейрон по своей вычислительной мощности эквивалентен ноутбуку, стоящему перед вами на столе, с мигающим курсором в пустой ячейке незаполненной таблицы квартального отчета. Его чересчур яркий экран, к счастью, отклонен под таким углом, что не закрывает от вас плоскую квадратную коробку, в которой находится только что замеченное вами печенье. Каждый нейрон в коре головного мозга – почти компьютер [81].
Оказывается, создание нового импульса – дьявольски сложный процесс. Наш импульс, прибывший по аксону из сетчатки глаза, перепрыгнул через синаптический промежуток, совершив трансмутацию из волны электрического потенциала типа «все или ничего» в химический сигнал нейромедиатора глутамата и обратно в небольшой всплеск напряжения. Вместе с нами из сетчатки прибыл целый легион импульсов, и все вместе они возбудили нейрон до критической точки его мембранного потенциала. Наш импульс – одинокий голос в крещендо дерзкого хорала, воспевающего печенье в коробке на столе. Но, кроме нашего хора, синапсы принимающего нейрона атакуют легионы других импульсов от местных нейронов коры, посылающих ингибирующий нейромедиатор, ГАМК, через синаптический промежуток. Отрицательные всплески напряжения гасят возбуждение нейрона, удаляя его потенциал от критической точки возбуждения. Двигаясь по дендритам к телу нейрона, всплески потенциала находятся в равновесии, чтобы работа мозга оставалась стабильной. Тем не менее, пока каждый из них пробегает по своему дендриту, мы можем наблюдать, как некоторые из наших попутчиков постепенно гаснут и умирают, а других внезапно поглощают ниндзя ГАМК. В водовороте внезапной, случайным образом сложившейся серии положительных всплесков, пришедших вместе, напряжение нейрона минует критическую точку, и новый мощный импульс отправляется в путь из первого нейрона в коре. Но куда?
Глава 4
Раздвоение личности
Разделяй и властвуй
Импульсы плывут туда, куда ведут аксоны. Каждый аксон тонкой ниточкой выходит из тела своего нейрона, прокладывая линию связи от одного к другому. Когда мы говорим о соединении двух нейронов, может показаться, что аксон – это просто провод между нейронами, игрушечная телеграфная линия, две консервные банки на веревке. Но аксон – это не выделенная линия, передающая персональное сообщение одного нейрона единственному приватному адресату.
Аксон – извилистая структура, которая многократно раздваивается, яростно ветвится, извивается, скручиваясь и изворачиваясь. Аксон простой клетки, по которому мы несемся, следуя за нашим импульсом, впереди извивается и поворачивает, как быстрая река, разделяясь на протоки больше ста раз. От него отходят ветки, но расположены они неравномерно: одни находятся рядом с телом клетки, другие ответвляются в слоях, расположенных выше и ниже, некоторые – где-то вдалеке от нас. И он такой не один – большинство нейронов в коре головного мозга испускают извилистые заросли аксонов, покрывающих объем, который многократно превосходит размеры родительского нейрона вместе с его дендритным деревом. Поднимаясь над простой клеткой, мы видим возвышающиеся стволы ветвящихся аксонов пирамидальных нейронов третьего слоя. Они делятся сотни раз, одна длинная ветвь каскадом спускается мимо нас, а затем снова и снова расщепляется под нами в пространстве пятого слоя. У нас едва хватает времени осознать эту картину, как наш импульс налетает на первую развилку.
При каждом ветвлении импульс копируется, клонируется, отправляется в каждую новую ветвь, чтобы множество копий сообщения неслись по аксону всё дальше и дальше. Сотни разветвлений на пути вниз. Таким образом из одного импульса, исходящего из тела нейрона, создаются сотни клонов. А те в свою очередь вызывают высвобождение молекул нейромедиаторов в синаптических промежутках на конце каждой из ветвей, потому что соединения между нашим аксоном и дендритами других нейронов разбросаны по всей его длине. Периодически мы пролетаем мимо этих соединений, расположенных через каждые пять микрометров, упакованных настолько плотно, насколько позволяет размер их молекулярного механизма, и каждый готов к сбросу своего молекулярного заряда, чтобы вызвать всплеск напряжения на другой стороне. Мы проходим и через длинные отрезки аксона без единого разветвления, без связей с другими нейронами, часто до странности прямые, – это «магистрали» аксона, предназначенные для передачи импульса в другие зоны коры головного мозга, где вновь будет взрыв ветвления и извивов.
Достигнув конца аксона, наш импульс с помощью клонов успел вступить в контакт с тысячами других нейронов. По другую сторону большинства синаптических промежутков находится другой нейрон. Таким образом бóльшая часть из примерно 7000 возбуждающих входов одного коркового нейрона принимает сигналы от разных аксонов, исходящих из разных нейронов. Это означает, что каждый возбуждающий нейрон коры головного мозга через аксон осуществляет соединения примерно с 7000 различными нейронами, что возможно именно благодаря ветвлению и извилистости аксона, когда он изгибается и разделяется после каждого синаптического контакта, чтобы достичь новой цели.
Путем клонирования аксон одного нейрона передает импульс возбуждения тысячам принимающих его нейронов коры головного мозга. Знание, что это за получатели и где именно они расположены, может многое сказать нам о назначении этого нейрона. Чтобы разобраться, какое сообщение несет наш импульс, нам нужно знать две вещи о нейроне, который его отправил. Во-первых, на что реагирует этот нейрон, что в первую очередь вызвало его возбуждение – и мы знаем из предыдущей главы, что это был легион импульсов из сетчатки. Во-вторых, нам нужно понять, куда он отправляет этот импульс, кому тот передается. Ведь аксон может доставлять импульсы в любую область головного мозга. Он может разослать их адресатам по соседству, чтобы возбудить больше однотипных нейронов, то есть усилить и прояснить сообщение. Или, наоборот, унести свое сообщение очень далеко, через всю кору головного мозга, и попасть в дальние области, чтобы там объединиться с другими информационными импульсами, создавая всё более сложные представления и вычисления. Или на другую сторону, пересекая границу между полушариями, чтобы мозг работал слаженно.
По соседству
Первые адресаты нашего импульса – другие простые клетки. Здесь, на месте первого промежуточного пункта назначения, в толще коры головного мозга, в четвертом слое первичной зрительной области, нас окружают такие же простые нейроны. Аксон нашей клетки отходит от нее, извиваясь и многократно разветвляясь, каждая ветка переплетена с дендритными деревьями других простых клеток. И если мы проследим за каждым клонированным импульсом, бегущим к кончикам ветвей аксона и прыгающим через синаптические промежутки, то обнаружим, что многие простые клетки на другой стороне синапсов поразительно похожи на ту, которую мы только что покинули. Они реагируют на одни и те же вещи.
Вопреки своему названию простые клетки представляют собой эклектичное сборище. С одной стороны, они отображают упорядоченную карту видимого мира, исходящую от сетчатки, то есть соседние простые клетки реагируют на сигналы от соответствующих соседних участков окружающего мира. С другой, десятки информационных каналов, исходящих из сетчатки, поступают в простые клетки, которые нас сейчас окружают. Тридцать с лишним каналов, свой для каждой отдельной зоны видимого пространства – для середины, левого и правого, верхнего и нижнего и т. п. Таким образом наборы простых клеток, сгруппированных вместе, озабочены разными вещами в одном и том же месте наблюдаемого мира: некоторые ждут сообщения о вертикальной линии, другие – о горизонтальной, третьи – под углом 120°; четвертые – 41,3°; некоторые – о краях, созданных пятном света сверху и темной областью снизу, другие – наоборот. И так для каждой возможной комбинации.
Получается, если бы наша простая клетка протянула свой аксон случайным образом, импульс с равной вероятностью попал бы на вход любой из этих эклектичных групп. Но это не так. Исследователи из лаборатории Томаса Мрсич-Флогеля в Университетском колледже Лондона в серии чрезвычайно остроумных экспериментов [82] отслеживали локальные места назначения одиночных импульсов в этой первичной зоне зрительной области. Они одновременно записывали сигналы сотен нейронов из зрительной коры головного мозга мышей, которые сидели в кинотеатре для мышей и смотрели слайд-шоу и фильмы, чтобы на основе этой активности определить, что из происходящего в пространстве видимого мира и где именно вызывает реакцию каждого нейрона.
Узнав, что вызывает возбуждение каждого нейрона – настройку нейрона, – ученые в лаборатории Мрсич-Флогеля собирались установить, какие связи существуют между ними. Они перешли на тонкую и сложную технику регистрации каждого скачка напряжения от горстки нейронов, максимум четырех одновременно. Аккуратно подведя электроды непосредственно к мембране тела каждого нейрона, микроскопической точке в десятки раз меньше толщины человеческого волоса, они начали искать убедительные доказательства прямого соединения между этими нейронами, вызывая генерацию импульса одним из этих нейронов и проверяя наличие последующего скачка напряжения в остальных. Нет скачка – нет связи. Наличие точно регистрируемых всплесков в нейроне Берта после того, как стимулировано возбуждение с отправкой импульса нейроном Алеф, является чертовски убедительным доказательством того, что нейрон Алеф напрямую соединяется с нейроном Берта. Обнаружив связь, Мрсич-Флогель и его команда могли вернуться к своим записям сотен сигналов мозга мышей, наслаждающихся фильмом, и спросить: на что эти нейроны реагируют в видимом мире?
Сложная работа с простым выводом: вероятность найти связь между двумя нейронами со сходной настройкой весьма велика. Нейроны, которые реагируют на очень похожие вещи в очень похожих местах в видимом мире, тоже, скорее всего, соединены друг с другом. И не просто соединены, а сильной связью. Потому что выяснилось, что сила сигнала между двумя одинаково настроенными нейронами, измеряемая амплитудой всплеска напряжения, также намного больше, чем можно было бы предсказать [83] (рис. 4.1).
Рисунок 4.1. Как нейроны в первичной зрительной зоне V1 соединяются с соседними. Каждый кружок – нейрон из V1; каждая стрелка между ними – связь одного нейрона с другим. Внутри каждого есть линия, показывающая угол и положение края изображения, на которое больше всего реагирует нейрон. Связь между нейронами, реагирующими на сходные стимулы, сильнее (толстые стрелки), и между ними этих связей больше. Связи между нейронами, которые реагируют на сильно отличающиеся по наклону и положению стимулы, слабее, и их меньше.
Наш импульс отправлен из простой клетки, которая реагирует на края под углом 30° в правом верхнем углу вашего поля зрения, где оказался кончик крышки коробки с печеньем. Эта радостная новость поступила к ней по множеству каналов, выходящих из сетчатки. Локальные ветви ее аксона разослали клоны нашего импульса соседним простым клеткам со сходной реакцией, с настройкой на 30-градусные края в правом верхнем углу видимого мира. И эти нейроны в ответ сделают то же самое, послав один из своих клонированных импульсов обратно тому нейрону, который мы только что покинули.
Работа лаборатории Мрсич-Флогеля продемонстрировала, как мы вместе с нашим импульсом оказались в нейронах, реагирующих на схожие вещи в видимом мире, но не объяснила, почему так происходит. Однако это довольно просто. Как вы помните, чтобы инициировать один исходящий импульс, требуется легион входящих. Итак, если мы хотим, чтобы остальная часть мозга узнала о 30-градусных верхних правых краях, имеет смысл отправить как можно больше импульсов с одним и тем же сообщением, уговорить соседние нейроны посылать свои импульсы, которые присоединятся к нашему в предстоящем путешествии по коре головного мозга [84].
В этом четвертом слое коры головного мозга нас окружают не только простые клетки. Вокруг много других нейронов, которые реагируют на более сложные комбинации информации, исходящей от глаза; их остроумно назвали «сложными клетками». Сложные клетки посылают импульсы, когда получают сигнал о том, на что настроены, – о комбинациях светлых и темных пятен. Причем каждая пара светлых и темных пятен находится под определенным углом.
Звучит знакомо? Действительно, простейшее объяснение того, как работает зрение, состоит в том, что сложные ячейки создаются путем объединения входных данных простых ячеек [85]. Каждая простая ячейка является детектором признаков для одного типа границ, а сложная ячейка объединяет выходы нескольких таких детекторов в комбинацию границ. Поэтому клоны нашего импульса также поступают на входы сложных клеток, расположенных вокруг нас, неся сообщение об одной из простых особенностей мира, которые сложная клетка будет суммировать с другими сигналами.
Эта аккуратная картинка пригодится для понимания принципов, но она не совсем точна. И простые, и сложные нейроны принадлежат континууму нервных клеток различной функциональности [86]. Некоторые нейроны совсем примитивны – они реагируют только на один вид границы, расположенной под одним углом; другие – чрезвычайно сложные, вычисляющие результаты комбинаций простых. Но большинство находятся где-то посередине. Тем не менее все сказанное выше верно для любой клетки зрительной зоны; они с большей вероятностью будут связаны с другими нейронами, имеющими аналогичные настройки на аналогичные изображения в ближайшем окружении в видимом мире.
Но хотя нейроны первичной зрительной коры с большей вероятностью соединяются с соседними нейронами с аналогичной настройкой, у них есть и другие связи. В конце концов, по сравнению с огромным количеством нейронов, непосредственно окружающих нас в этом четвертом слое зрительной коры, количество нейронов, которые настроены на примерно одинаковые простые или сложные границы в одном и том же месте в видимом мире, очень малó. Так что большинство соседних нейронов, расположенных по другую сторону синаптических промежутков и получающих наш клонированный импульс, будут не совсем похожи на нейрон, из которого мы только что отправились в путешествие по аксону. Конечно, с точки зрения любого из этих нейронов – включая и тот, который мы только что покинули, – лишь небольшая часть входящих сигналов поступает от нейронов с похожими настройками. Как мы только что видели, этих сигналов гораздо больше и они мощнее, чем мы могли предполагать, поэтому создаваемые ими всплески потенциала играют ключевую роль в доведении общего потенциала нейрона до критической точки, после которой происходят его возбуждение и отправка исходящего импульса.
Но есть еще множество других сигналов. И одно из чудес современной нейробиологии заключается в том, что мы можем видеть эти отдельные входящие сигналы в действии, поскольку у нас появилась возможность записать на видео эффект единичного всплеска напряжения на крошечном участке дендрита. (Если точнее, мы научились присоединять молекулу флуоресцентного вещества к ионам кальция и снимать на видео изменение интенсивности флуоресценции: одиночный всплеск потенциала вызовет изменение количества ионов кальция в этом месте дендрита, поэтому увеличение флуоресценции означает, что вход нейрона только что был активирован: пришел импульс, выбросил молекулы нейромедиатора и вызвал всплеск напряжения.) Мы даже можем снять один крошечный выступ дендрита, в котором достаточно места для единственного синаптического зазора между аксоном с одной стороны и дендритом с другой. Поэтому мы можем быть абсолютно уверены, что фиксируем контакт между одним нейроном и другим. И поскольку всплеск потенциала создается импульсом, полученным в ответ на что-то наблюдаемое в поле зрения, мы можем ответить на вопрос, на что именно в картине окружающего мира реагирует этот отдельный вход.
Когда Соня Хофер и ее команда из Базельского университета снимали на видео отдельные входы нейронов зрительной коры мыши, сидящей в (другом) мышином кинотеатре, они обнаружили, что дендритное дерево бомбардировали легионы сигналов от других, непохожих нейронов [87]. Что особенно поразительно, на несколько входов поступали сигналы от нейронов, направленных на совершенно другую часть видимого пространства. Если они регистрировали входящие сигналы нейрона, который, например, реагировал на границы в нижнем левом углу видимого мира, то некоторые из его входов начинали флуоресцировать, когда что-то проходило через центр поля зрения, несколько других – когда что-то проходило сверху, и гораздо больше – по сторонам.
Таким образом клоны нашего импульса перепрыгивают синаптические щели, чтобы попасть на дендриты нейронов, которые «смотрят» в центр крышки коробки, на жирные штрихи перевернутых кривых каракулей слова «печенье»; другие клоны попадают к нейронам, «обозревающим» тусклые просторы рабочего стола, покрытого имитацией палисандрового шпона, простирающегося под коробкой; третьи – на нейроны, пристально наблюдающие за той точкой в видимом пространстве, где самый большой кусок груши граничит с кусочком темного шоколада. И ни одного из этих входных сигналов недостаточно, чтобы заставить принимающий нейрон создать импульс, но они могут изменить вероятность и точное время, когда этот нейрон его создаст. Они предоставляют контекст, позволяя информации из разных частей вашего зрительного поля оказывать влияние друг на друга.
Рядом с нами есть нейроны еще одного типа, которые, хотя и находятся в первичной зрительной коре, не особо заботятся о зрительной информации. Пока что наш импульс и его клоны попадали на возбуждающие нейроны, звездчатые клетки с их роскошным деревом дендритов, растущих во все стороны, или пирамидальные клетки с верхними и нижними деревьями. Но по мере того как клоны разбегаются по ветвям аксона, кое-где они перескакивают через синаптические промежутки, чтобы попасть на дендриты редких нейронов с ГАМК – нейронов, которые не получают сигналов непосредственно от сетчатки и простирают свои аксоны только внутри той зоны коры головного мозга, где находятся их тела. Поэтому мы называем их интернейронами (вставочными, промежуточными нейронами). Они – источники того смертоносного торможения, с которым мы столкнулись, мчась вниз по дендриту нашего первого нейрона. Их задача – отделять зерна от плевел.
Эти интернейроны получают входящие данные от возбуждающих нейронов вокруг и посылают свои импульсы обратно в тот же самый набор возбуждающих нейронов и многих соседних. То есть клоны нашего импульса намеренно пытаются увеличить торможение других возбуждающих нейронов, подавить их. Действительно, последние исследования [88] предполагают, что одиночный импульс от одного возбуждающего нейрона может слабо, но заметно уменьшить вероятность возбуждения в нейронах вокруг него, на расстоянии до 500 микрометров, почти наверняка за счет использования интернейронов, с которыми он соединен
Скачать книгу
Copyright © 2021 by Mark Humphries
© Алексей Снигиров, перевод, 2022
© ООО «Индивидуум Принт», 2022
Глава 1
Знакомство
Появление импульса
Послеобеденная часть рабочего дня – чертовски тяжелое время. На ваши ослабевшие циркадные ритмы накладывается груз переваривания опрометчиво съеденных на обед хот-дога и хумуса, затуманивая ваш разум и предательски подсовывая ему мысли о сладкой дремоте. Но через десять минут в конференц-зале должно начаться общее собрание, на котором вы рискуете заглушить своим храпом мотивационную речь генерального директора о том, что «расслабляться нельзя». «Съешь что-нибудь», – шепчет внутренний голос. На соседнем столе стоит коробка из-под домашнего имбирного печенья с кусочками груши и шоколада, которое принес Дитрих, чтобы скрасить утренний конференц-созвон с южноафриканским офисом, – на удивление вкусного, определенно соблазнительного, но, к сожалению, съеденного без остатка.
Нет, погодите-ка. Ваши глаза замечают округлый раскрошившийся краешек. Одно печенье осталось. Мозг пробуждается, вы начинаете оглядываться, чтобы определить диспозицию коллег, и возникает мысль: могу ли я его взять? После секундного колебания, взвесив эту этическую дилемму и, самое главное, убедившись, что никто не следит за вашими действиями, вы протягиваете руку.
В эти несколько мгновений ваш мозг гудит от электрических импульсов. Жизненно важных, тайнопеченьеориентированных электрических импульсов. Почему?
Ваш мозг использует электричество для передачи сообщений. Каждая нервная клетка, каждый из 86 миллиардов нейронов в вашем мозгу общается с другими нейронами, посылая крошечные скачки электрического напряжения – волны возбуждения – по тонким, как паутинки, кабелям аксонов. Мы, нейробиологи, называем эти электрические сигналы потенциалом действия, спайками или, как я буду их называть далее в этой книге, импульсами. Эти крошечные электрические импульсы бесконечно бегут через ваш мозг. Импульсы – это зрение, слух и осязание; мышление, планирование и действие. Импульсы – это язык, на котором нейроны разговаривают друг с другом. А общение нейронов – это любое наше действие.
Жизнь посредством импульсов
Все уникальные поступки, которые вы совершаете, возможны лишь благодаря обмену импульсами между нейронами в коре головного мозга (рис. 1.1).
Рисунок 1.1. Базовая анатомия человеческого мозга. Бóльшая часть внешнего слоя – это его кора.
Этот внешний слой человеческого мозга – кора, или кортекс – содержит больше нейронов, чем у любого другого животного [1]. Так много, что нам приходится делить его на совокупность областей, чтобы не запутаться. У каждой области есть свое название. (Большинство этих названий сложно назвать оригинальными: область, состоящая из нейронов, которые в основном взаимодействуют непосредственно со спинным мозгом и осуществляют наибольший контроль над движением, называется первичной моторной корой головного мозга; соседние области – это премоторная кора и, сюрприз, дополнительная моторная область. Захватывающе, правда?) Все эти области состоят из одних и тех же типов нейронов, но импульсы, которыми они обмениваются, вызывают совершенно разные действия.
Многие из этих областей заняты нашим зрительным восприятием: от зон, отвечающих за разбиение видимого мира на его простейшие компоненты – края, линии и углы, – до тех, что имеют дело с движением, цветами, объектами и лицами. Некоторые области контролируют слух и осязание; другие – наши движения.
Есть области, где сосредоточено управление действиями, уникальными для человеческих существ, – чтением, речью и ее восприятием. А в передней части коры мы находим области, которые творят что-то загадочное с информацией из внешнего мира, каким-то образом используя ее для планирования, прогноза и предсказания. И все это делают импульсы.
Цифры головокружительные. Из 86 миллиардов нейронов в головном мозгу взрослого человека около 17 миллиардов – кортикальные, то есть находятся в коре. В среднем, каждый из них отправляет или получает как минимум один импульс в секунду [2].
ООН подсчитала, что ожидаемая продолжительность жизни человека на этой планете сегодня составляет около 70 лет. Это больше двух миллиардов секунд, в каждую из которых в коре вашего головного мозга происходит около 17 миллиардов импульсов. В целом ваша жизнь состоит из примерно 34 миллиардов миллиардов [3] кортикальных импульсов.
Первый крик при появлении на свет. Первые неуверенные, робкие детские шаги. Боль, когда, внезапно взмахнув рукой, Сьюзан выбила тебе шатающийся молочный зуб в начальной школе. Осознание, что вот это зеленое пятно вдалеке – группа деревьев, и накатившее облегчение от уверенности в том, что теперь-то вы точно найдете обратный путь среди влажных от тумана холмов, обратно в желанное тепло так легкомысленно оставленной на обочине машины. Долго набираться храбрости, чтобы наконец сделать ей предложение, и вместо долго обдумываемой изящной и остроумной фразы выпалить все в косноязычной спешке. Сгорать от стыда. Мысленно прыгать в эйфории от ее тихого «да». Решить, что вам пора что-то сделать с ужасным конфликтом между фиолетовым диваном и светло-зелеными шторами. Вспоминать запах свежеиспеченного маминого хлеба и папиного барбекю. Держать на руках своего новорожденного ребенка. Читать это предложение. И это тоже.
Все это импульсы.
От величественного до самого банального, все, что вы сделаете за свою жизнь, – в тех 34 миллиардах миллиардов импульсов, возникающих в коре головного мозга. Если бы я попытался описать историю вашей жизни, используя всего по одному слову для каждого из них, ваша биография была бы длиннее, чем совокупный объем всех когда-либо опубликованных романов на английском языке [4]. Да, абсолютно всех, с тех пор как Гутенберг изобрел печать книг наборным шрифтом в 1439 году. И длиннее значительно – в 76 миллионов раз. Даже с учетом совместных усилий Тома Вулфа, Нила Стивенсона и Джорджа Р. Р. Мартина по созданию книг, которые так удобно использовать в качестве гнета при засолке овощей, у романистов есть еще как минимум 380 миллионов лет или около того, чтобы опубликовать столько же слов на английском языке, сколько электрических импульсов возникает в коре головного мозга в течение вашей жизни. А ведь помимо нейронов коры головного мозга у вас есть миллиарды и миллиарды нейронов в других структурах нервной системы, посылающих еще миллиарды и миллиарды импульсов.
Надеюсь, вы меня извините, если я попытаюсь ограничиться описанием чего-нибудь менее грандиозного.
Путешествие импульса
В этой книге я собираюсь рассказать вам историю лишь о двух секундах из всех этих миллиардов. О простом действии: вы заметили последнее печенье в коробке, оставленной в лотке для входящих документов, и подумали: никто же не будет возражать, если я возьму его, правда?
Путешествие импульса от чувствительных клеток глаза, на которые упал свет, отразившийся от печенья, через отвечающую за зрение часть коры головного мозга, которая превращает узоры света и тени в очертания, отдельные крошки и цвет краешка последнего печенья в коробке, в те области коры, где происходит восприятие, узнавание и вспоминание, затем в область принятия решения, оттуда – погружение в глубины двигательной системы и наконец выход наружу, через спинной мозг и далее к мышцам, перемещающим вашу руку к тому, что видит ваш глаз. Путешествие от взгляда к решению и действию, из глаза в руку.
Это история обо всех местах, которые посетил импульс, и обо всем, что он «видел» на своем пути: о мерцающей галактике нейронов, глубокой тьме коры головного мозга, об одиноком нейроне. О расщеплениях на тысячу импульсов. О самопроизвольном зарождении и мгновенном исчезновении. Эпическое путешествие, совершенное за один миг; история, повторяющаяся два миллиарда раз.
Золотой век
За то, что я могу рассказать вам эту историю, нужно благодарить замечательное сочетание современных технологий.
Одна из них – нейровизуализация, то есть получение изображений головного мозга, в особенности с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), основного источника данных для научно-популярных рассказов о работе мозга. фМРТ способна многое рассказать нам об общей картине того, как группа областей мозга может обрабатывать зрительные сигналы, но не слуховую информацию; об эмоциональной реакции на лица, но не на шоколад; или, как это ни парадоксально, какие отделы активируются только тогда, когда ваш разум кажется пустым. И все же фМРТ ничего не сможет сказать нам о том, как работают нейроны. Каждый крошечный пиксель компьютерной картинки на экране томографа, каждая цветная точка содержит 100 000 нейронов. Томограф регистрирует интенсивность потока обогащенной кислородом крови, циркулирующей вокруг этих 100 000 нейронов, – потока, который увеличивается по мере того, как они начинают отправлять все больше импульсов, поскольку для генерации импульсов требуется энергия, а для выработки этой энергии необходим кислород. Каждая цветная точка на томограмме дает нам только информацию о том, где вокруг очередной группы из 100 000 нейронов изменилась потребность в крови, источнике энергии. Таким образом, фМРТ не позволяет разглядеть или записать состояние отдельных нейронов, не говоря уже об импульсах, которые они посылают.
Эта замечательная технология – единственный способ заглянуть в текущую активность живого человеческого разума без физического вторжения в мозг, к тому же она обладает большим потенциалом как оружие в нашей битве с неврологическими расстройствами. Ее применение для диагностики и лечения, возможно, важнее нашего желания досконально разобраться, что делает каждый конкретный нейрон. Тем не менее одна лишь эта технология нам здесь не поможет. Пытаться понять, как работают нейроны, с помощью фМРТ – все равно что следить за ходом футбольного матча, стоя на улице и слушая рев толпы на стадионе. Радостные крики, трагические стоны и презрительный свист подскажут вам, когда на поле произойдет что-то захватывающее, и, если повезет, по тому, какая часть зрителей реагирует, вы сможете примерно определить, на каком конце поля разворачивается действие. Но вы не сможете восстановить сам ход матча, определить, что делали игроки и где находился мяч в течение этих девяноста минут. Чтобы понять матч, нам нужно наблюдать за игроками. Чтобы понять мозг, нужно наблюдать за импульсами.
Впервые импульс от одного нейрона удалось мельком разглядеть в 1920-х годах [5]. С тех пор десятки тысяч нейробиологов занимались регистрацией импульсов, исходящих от всех мыслимых частей мозга. И это относится к мозгу почти любого живого существа, от гигантских нейронов в щупальцах кальмара до нейронов крысы, отвечающих за принятие решений. Мы можем даже регистрировать активность нейронов бодрствующего, болтающего, находящегося в ясном уме человека. Но, поскольку мы живем в самый разгар золотого века системной нейробиологии, теперь можно отважиться пойти дальше в наших попытках понять, как именно нейроны связываются друг с другом и работают сообща.
На протяжении десятилетий мы были способны регистрировать импульсы только одного нейрона за раз. Теперь мы можем одновременно регистрировать импульсы сотен и даже тысяч нейронов с помощью стандартного оборудования, и возможности этих передовых технологий растут экспоненциально из года в год [6].
Раньше мы лишь примерно могли определить те зоны, где нейроны одной области мозга через свои электрические кабели-аксоны осуществляли соединение с другими областями. Теперь мы можем проследить «провод» от каждого отдельного нейрона, чтобы точно определить, куда он будет отправлять свои импульсы.
У нас появилась возможность регистрировать не только те электрические импульсы, которые посылает нейрон, но и эффект, который эти импульсы оказывают на принимающий нейрон, через крошечное синаптическое соединение – размером оно меньше, чем бактерия. Мы даже можем делать это одновременно в нескольких точках одного нейрона.
И теперь мы научились не просто регистрировать импульсы, но даже включать и выключать нейроны светом, заставляя их посылать импульсы по нашей команде либо вообще запрещая им это делать [7]. Наконец, мы можем напрямую проверить, чтó стоит за активностью конкретных нейронов, посмотрев, что происходит, когда они отправляют или, что не менее важно, не отправляют свои импульсы.
Высокотехнологические инструменты позволяют нам регистрировать индивидуальные импульсы, посылаемые сотнями отдельных нейронов, по желанию вызывать или блокировать отправку и получать некоторое представление о местах назначения той «проводки», по которой они движутся. И все вместе они рассказывают о путешествиях импульсов.
Есть, правда, одна серьезная проблема с этим шведским столом технологических триумфов. Ни один из них нельзя использовать на живом человеке. Для отслеживания связей между вашими нейронами нужно ввести флуоресцентное химическое вещество непосредственно в конкретную область живого мозга, затем извлечь этот мозг, разрезать его на тонкие пластины и поместить срезы под микроскоп, чтобы выяснить, где в конечном итоге оказалось флуоресцентное вещество. Естественно, с вами ничего подобного делать нельзя. Чтобы включать и выключать нейроны, мы сначала должны сделать их чувствительными к свету, вставив участки ДНК светочувствительных растений или бактерий в ДНК нейрона. Это с вами проделать тоже не получится. А для записи импульсов от сотен нейронов одновременно нужно либо заполнить ваши нейроны токсичным химическим веществом, которое испускает свет при электрической активности, либо вставить в них через отверстие в черепе множество тончайших игл-электродов из вольфрама или углеродного волокна, прикрепленных к толстому пучку длинных проводов. С этической точки зрения такие действия, как нарезка мозга на тонкие пластины, манипуляция с генами или протыкание живого человека электродами, отпадают.
Но бывают удивительные исключения. В очень редких случаях нам удается регистрировать электрическую активность от электродов, имплантированных непосредственно в живой человеческий мозг. Например, у пациентов с болезнью Паркинсона, перенесших нейрохирургическую операцию по глубокой стимуляции мозга. Этот метод лечения заключается в электростимуляции глубинных структур в головном мозгу (отсюда и название «глубокая стимуляция головного мозга», неврологи – одни из самых буквальных людей на планете). В мозг пациента вживляют электрод, соединенный с электронным генератором импульсов, питающимся от батарейки, который обычно имплантируют под ключицу. Операция по имплантации электрода проходит в два этапа. Сначала электрод устанавливается примерно в нужное место, но не закрепляется, и его выводы оставляют свободными для подключения снаружи, так что положение можно точно настроить. Во время настройки невролог будет стимулировать мозг по этим проводам. Если электрод находится немного не в том месте, то будет происходить немного не то, что требуется: если пациент вскинет руку, электрод расположен неправильно, надо чуть подвинуть; если пациент начинает бесконтрольно плакать – тоже неправильно, нужна корректировка. Если же трясущаяся рука пациента внезапно замирает, значит, правильное положение найдено; теперь электрод можно закрепить на месте и перейти ко второму этапу операции – вживлению под кожу проводов к электронному блоку и закрытию отверстия в черепе.
Но необходимость этого медленного процесса точной настройки означает, что у исследователей есть промежуток времени, около недели, в течение которого провода, свисающие из черепа пациента, можно использовать не только для подачи, но и для записи сигналов, регистрации активности нейронов, расположенных рядом с электродами [8]. Изобретательные исследователи проводят эту неделю, предлагая пациенту выполнить целый ряд задач, которые, как они надеются, неким образом затронут крошечные области в глубоких структурах мозга. Аналогично, пациенты с тяжелыми формами эпилепсии, не поддающейся медикаментозному воздействию, тоже могут решиться на операцию по имплантации электродов, предназначенных для стимуляции небольшой области мозга, обычно в гиппокампе или в коре головного мозга, где начинается нежелательная судорожная активность. Опять же, занимаясь тонкой настройкой положения электродов у таких больных, исследователи имеют возможность записывать данные об активности нейронов, расположенных рядом с этими электродами, во время выполнения пациентами их заданий [9]. В обоих случаях мы получаем редкую возможность произвести запись активности одиночных нейронов головного мозга живого человека. Это ценный исследовательский ресурс, но он ограничен единичными областями мозга у небольшого количества людей, – резать мозг и манипулировать генами все равно не получится.
Итак, поскольку людей мы с повестки снимаем, нейробиологи, исследующие импульсы, значительную часть данных получают в исследованиях на широком круге других живых организмов. Некоторых используют для опытов, потому что с точки зрения эволюции они являются нашими близкими родственниками – это относится, в частности, к крысам и мышам с их уникальным сочетанием сообразительности и хорошо изученной ДНК. Других исследуют на предмет уникальной возможности изучения основ взаимодействия нейронов друг с другом. Саламандры, аквариумные рыбки данио-рерио, пиявки, аплизии [10] и даже личинки дрозофил – все они появятся на следующих страницах моей книги. Ведь несмотря на колоссальную разницу между слизнем и человеком, строение и принципы действия нейронов, как ни странно, за миллионы лет эволюции почти не изменились. Нейрон остается узнаваемой клеткой практически во всех существах, обладающих хоть каким-нибудь мозгом. Если организм видим и движется – его жизнь состоит из импульсов.
Как нам понять импульсы
Интерпретируя массивы данных, полученных из опытов на животных, об импульсах и о том, куда и когда их отправляют нейроны, мы основываемся на том, что известно о человеческом мозге. Нейровизуализация подтверждает, что аналогичные области человеческого мозга в ответ на аналогичные раздражители из внешнего мира будут в аналогичное время и в аналогичных местах проявлять одинаковую активность, т. е. посылать такие же импульсы, как и те, что мы фиксируем у животных. А психология и когнитивные науки позволяют нам понять, какие процессы происходят в человеческом разуме, когда мы наблюдаем эти импульсы у других существ.
Исследования распознавания лиц – прекрасный пример взаимодействия между психологией, средствами нейровизуализации и импульсами. Люди уделяют много внимания лицам. Психологи утверждают, что с самого раннего детства мы предпочитаем смотреть именно на лица людей. Повзрослев, мы становимся способны хранить в памяти около пяти тысяч лиц [11] и можем распознавать изображения лиц по крайне скудной визуальной информации, бросив на них лишь беглый взгляд и глядя с самого необычайного разнообразия ракурсов – мы видим их даже при использовании самых простых визуальных символов. Для нас лицом является даже это::-о. Или это:;-). Наша способность видеть лица, пожалуй, не должна вызывать удивления, если учесть, что распознавание лиц и их выражений лежит в основе многих социальных взаимодействий и требуется для определения, кто является близким нам по роду или племени, а кто нет, кто в иерархии выше нас, а кто ниже, кто рад встрече с нами, а кому она на самом деле неприятна. Однако глубина подхода к этой задаче подразумевает, что наш мозг должен выделять серьезные вычислительные мощности для распознавания лиц.
Функциональная визуализация показала нам, что человеческий мозг действительно серьезно относится к этой проблеме – настолько серьезно, что в нем выделена целая область, предназначенная только для распознавания лиц. Часть веретенообразной извилины (также известной как боковая затылочно-височная извилина или fusiform face area, FFA), всегда демонстрирует активность, если человеку показывают лицо, под каким бы странным углом оно ни находилось, но остается в покое при показе других объектов или искаженных до неузнаваемости изображений лиц. Она действительно озабочена только лицами [12].
Затем Дорис Цао, Винрих Фрейвальд и их коллеги решили поработать с обезьянами – животными, которым тоже небезразличны лица сородичей, – чтобы проникнуть в эту область их мозга, зарегистрировать импульсы и определить, какие же сигналы фактически посылают друг другу нейроны [13]. Они обнаружили, что в мозгу их подопытных действительно существует конкретная область нейронов, отправляющих сигналы в ответ на изображения лиц [14]. Оказалось, что в этой области существует шесть отдельных участков нейронов, занятых распознаванием лиц, и они связаны друг с другом. Стимуляция одного участка активировала нейроны в некоторых других [15], то есть вполне вероятно, что узнавание лица было представлено определенными паттернами (или, как их назвали, кодами) лицевой идентификации – совместной активности нейронов в отдельных участках. Этот код совместной активности был обнаружен через девять лет, в 2017 году: каждый нейрон посылает импульсы в ответ на некую абстрактную особенность, характерную для изображения лица, например на кривую, образованную бровью и носом. Комбинация нейронов, реагирующих на различные абстрактные характеристики, свойственные лицам, и совместно отправляющих импульсы, в сумме составляет группу распознавания лица [16].
Итак, психология объясняет, насколько важны для людей лица и как тщательно они их рассматривают и изучают. Нейровизуализация мозга позволяет нам обнаружить активность области мозга, предназначенной для обработки изображений лиц. Регистрация импульсов дает возможность увидеть, как выглядит код лицевой идентификации и то, как нейроны этого региона отправляют свои сообщения об узнавании лиц. Сама по себе запись электрической активности в ответ на предъявление животному изображения лица его сородича не говорит нам о том, что эта активность соответствует «узнаванию» лиц, поскольку «узнавание» – это описание субъективного человеческого опыта. Через собственный опыт мы интерпретируем импульсы и в мозгу животного.
Куда мы двинемся дальше
Золотой век передовых технологий позволил нам лишь слегка приоткрыть краешек занавеса на той сцене, где мозг разыгрывает свои нейронные драмы. Иногда кажется, что в последние десять лет каждый день приносил новости об очередных исследованиях, переворачивающих наше представление о том, как нейроны взаимодействуют друг с другом. И каждый раз приходилось вносить коррективы в понимание механизма функционирования нашего мозга – того, как мы различаем объекты, как принимаем решения, как совершаем движения. Но каждая отдельная группа нейробиологов, лихорадочно копающаяся в своей любимой области мозга или увлеченно препарирующая отдельный тип нейронов, может не видеть общей картины, не успевая отслеживать открытия, радикально изменяющие наше понимание внутренней работы мозга. Я же попробую принять этот вызов.
Будучи вашим проводником в путешествии вместе с импульсом из глаза в руку, эта книга расскажет, что мы уже знаем об импульсах, что они значат для нас, людей, и в чем нам еще только предстоит разобраться. Это путешествие позволит нам опровергнуть некоторые ошибочные представления и о том, как работает мозг, и о его несовершенствах, многие из которых свойственны самим нейробиологам.
Эталонный нейрон из учебника наделен конкретной функцией – он посылает определенные импульсы в ответ на определенные внешние воздействия. Но мы встретим и темные, «немые» нейроны – большие группы в буквальном смысле безмолвных клеток, безучастных ко всему, что происходит вокруг. Они невидимы для нейровизуализации – словно темная материя во Вселенной – и бросают вызов нашим самым глубоко укоренившимся теориям о том, как должны работать нейроны. Эволюция не терпит бесполезного, так почему же она допускает существование миллиардов нейронов, которые, кажется, бездействуют?
Еще мы встретим спонтанные импульсы. Импульсы, которые таинственным образом генерируются нейронами без какого-либо воздействия из внешнего мира; они появляются исключительно из-за бесчисленных петель обратной связи между нейронами, которые заставляют их бесконечно возбуждать друг друга. Они не содержат ни реакции на послание из внешнего мира, ни воздействия на этот мир через движение. Но еще невероятнее импульсы, спонтанно возникающие даже без какого-либо сигнала, поступающего в нейрон, исключительно благодаря циклическим реакциям молекул внутри него. И все же, следуя по нашему маршруту от взгляда к движению, мы неоднократно и повсюду будем встречать подобные импульсы.
Встреча со спонтанными импульсами ведет к возникновению одной из новых идей, которые я изложу далее в этой книге: спонтанные импульсы являются неизбежным следствием колоссального объема электрических соединений между огромным количеством нейронов, составляющих мозг, и эволюция приспособила их для нашего выживания. Вместо того чтобы ждать, пока импульсы, несущие сигналы воздействия из внешнего мира, пройдут через мириады областей коры головного мозга, вначале распознающие, что именно увидел глаз, затем решающие, что с этим делать, а затем передающие команды действовать, – вместо того чтобы ждать окончания всего этого процесса, мы используем спонтанные импульсы, которые наделяют нас силой предвидения. Спонтанные импульсы предсказывают, что мы увидим, что услышим, каким будет наше следующее решение. Они заранее готовят нас к совершению следующих движений. Все для того, чтобы мы могли быстрее реагировать – то есть выжить и дольше прожить.
Следуя за импульсом, который путешествует из зрительной клетки вашего глаза через мозг к мышцам вашей руки, – от мелькнувшего краешка печенья через его распознавание, принятие решения схватить его, движение и вплоть до достижения результата. Мы вместе с ним преодолеем этот тяжелый путь, будем вместе страдать, клонироваться на множество других импульсов, терпеть неудачу за неудачей и двигаться дальше. Мы будем блуждать по великолепию богато укомплектованной префронтальной коры и в ужасе стоять перед стеной электрического шума, исходящей от базальных ганглиев. Но все это еще впереди. Начнем мы с того, что пока понимаем лучше всего, – самого импульса.
Глава 2
Всё или ничего
Двоичный код
В начале 1940-х Уоррен Маккаллок сделал одно неожиданно смелое, казалось бы, ничем не подкрепленное предположение. Это был акт творческой отваги, на которую способен лишь человек, причудливо совместивший профессии психиатра, нейробиолога и философа [17]. Первые нечеткие изображения мозговых импульсов исследователи начали получать в конце 1920-х – начале 1930-х годов. Колебания линии на экране осциллографа [18], показывающие наличие электрических пульсаций, были настолько слабыми, что пропадали даже от звука кашля в соседней комнате. И все же Маккаллок был заворожен тем, что импульсы от одного и того же нейрона каждый раз выглядели примерно одинаково – одной формы и одной амплитуды. Располагая всего несколькими примерами записей электрической активности нервных клеток, он выдвинул гипотезу: активность любого нейрона в любой области мозга происходит по принципу «все или ничего»; либо он посылает импульс, имеющий заданную форму и амплитуду, либо его активность вовсе не расценивается как сигнал.
Десятилетия работы показали, что Маккаллок был прав. В этой главе, базируясь на его вдохновенном предположении, мы попробуем ответить на экзистенциальный вопрос: почему именно импульсы?
Гипотеза Маккаллока оказалась верна благодаря тому, каким образом нейроны генерируют импульсы. Как и любая клетка, нейрон обладает мембраной, «кожей», которая окружает содержимое, удерживая его внутри. Мембрана нейрона изолирует ионы, находящиеся внутри клетки, от ионов снаружи, в межклеточной жидкости. А разница между суммами зарядов ионов, находящихся внутри и снаружи нейрона, означает, что между ними есть электрический потенциал – крошечное напряжение, величина которого постоянно колеблется.
Когда разность потенциалов между телом нейрона и окружающей средой достигает критической величины, запускается стремительный лавинообразный процесс. В мембране начинают открываться и закрываться ионные каналы, через которые ионы могут проходить с внутренней стороны мембраны на наружную и наоборот, смещая потенциалы и создавая электрический импульс, который распространяется и за пределы самого тела нейрона. Рождается потенциал действия – импульс, который, как по кабелю, стремительно пробегает по отростку-аксону, соединяющему нейроны (см. рис. 2.1).
Рисунок 2.1. Основные части нейрона. Импульсы образуются в теле нейрона и распространяются по его отростку-аксону – «кабелю», соединенному через синаптические промежутки с дендритами соседних нейронов, древообразными структурами отростков, которые принимают импульсы-сообщения от аксонов.
Процесс возникновения каналов в мембране всегда протекает одинаково, поэтому электрический импульс всегда получается одинаковой продолжительности и амплитуды. Либо импульс есть, либо его нет, никаких компромиссов.
Путь к пониманию универсальной природы нервных импульсов начался с исследований легко доступных нервных окончаний у неприхотливых лабораторных животных: седалищного нерва лягушки, глаза мечехвоста и глаза угря [19]. Импульсы, регистрировавшиеся в этих экспериментах, каждый раз оказывались одной и той же формы. Однако потребовалось более двух десятилетий кропотливой работы, чтобы, начав с анализа этих первых записей, сделанных в первой половине 1930-х годов, и ставя эксперименты на других животных, найти ответ на вопрос, почему так происходит. Кульминацией стала модель, разработанная Аланом Ллойдом Ходжкином и Эндрю Хаксли в 1952 году, в которой они собрали все доступные данные [20].
Ходжкин и Хаксли работали с гигантским аксоном кальмара (речь, конечно, об аксоне, который является гигантским у обычного кальмара, а не об аксоне гигантского кальмара, обитающего в глубинах океана, – разместить такого левиафана в обычной лаборатории было бы довольно непросто). Его огромный по клеточным меркам диаметр [21] стал настоящим подарком для ученых, которым удалось ввести электрод прямо внутрь аксона и напрямую зарегистрировать импульс, перемещающийся по нему. А еще экспериментаторы научились выдавливать из аксона цитоплазму и заменять ее на солевые растворы разного состава. Их идея заключалась в том, чтобы затем поиграть с ионами в жидкости, в которой находился нейрон, увеличивая или уменьшая концентрацию определенных типов ионов, чтобы выяснить, какие именно ионные токи участвуют в проведении нервного импульса.
Дело в том, что живые нейроны находятся в соленой среде – за пределами мембраны, в межклеточной жидкости, много ионов натрия (с положительным зарядом, +) и ионов хлора (с отрицательным зарядом, —). Однако в покое внутри нейрона, в его цитоплазме, ионов натрия и хлора мало, но много ионов калия (тоже положительно заряженных, +). Поскольку концентрации заряженных ионов – особенно калия – различаются по обе стороны мембраны, это создает на ней электрический потенциал, называемый потенциалом покоя. Изменяя концентрации ионов в жидкости, окружающей нейрон, Ходжкин и Хаксли управляли величиной этого потенциала. И, что очень важно, смогли выяснить, какие типы ионов (натрия, калия или хлора) определяют каждую фазу формирования импульса.
Мучая аксон кальмара в ванночке с соленой водой, ученые открыли процесс рождения импульса (рис. 2.2). Когда потенциал на мембране нейрона превышает критическое значение, в ней лавинообразно открываются ионные каналы, через которые могут проходить только ионы натрия. Они устремляются внутрь клетки, быстро увеличивая там свою концентрацию и вызывая всплеск напряжения на мембране. Но это продолжается недолго, поскольку повышение концентрации ионов натрия вызывает открытие других каналов, пропускающих ионы калия, которые перекачиваются наружу, отправляя положительный заряд обратно почти так же быстро, как он поступает внутрь с ионами натрия. В свою очередь этот выброс калия закрывает каналы для натрия, поток ионов прекращается, и так же быстро, как оно росло, напряжение снова падает до отрицательных значений. Этот быстрый рост, а затем резкое падение напряжения и есть импульс.
Рисунок 2.2. Импульс. Электрический потенциал (толстая черная линия) на мембране нейрона нарастает, пока не достигнет критической точки. Это запускает лавинообразное открытие каналов в мембране, ионы устремляются внутрь и затем наружу, потенциал быстро повышается, а затем так же стремительно снова падает вниз, прежде чем вернуться к нормальному состоянию. Весь процесс занимает около миллисекунды.
Это были не просто любопытные эксперименты, а железная закономерность – модель Ходжкина – Хаксли. Это математическое описание процесса электрического возбуждения, открытия и закрытия каналов в мембране клетки – то есть какие каналы открываются, в зависимости от чего и на какое время – они выразили системой уравнений. Она применима практически ко всем нейронам – по достижении порогового значения в них каждый раз происходят одни и те же процессы [22]. Какие-то детали, например количество натриевых или калиевых каналов на единицу площади мембраны или скорость, с которой эти каналы открываются и закрываются, могут различаться для разных типов нейронов. Поэтому импульс в гигантском аксоне кальмара может иметь форму, отличную от импульса, сгенерированного нейроном в гиппокампе лабораторной мыши. Но независимо от несущественных различий это импульсы, и действуют они одинаково.
Благодаря своей смелой догадке о том, что нейроны при любых обстоятельствах обмениваются электрическими импульсами по принципу «все или ничего», Маккаллок понял, что мы можем радикально упростить процесс изучения мозга. Вместо того чтобы беспокоиться о деталях формы импульса, его длительности или амплитуде, нам нужно только знать, был ли он отправлен. То есть импульс означает «1», а отсутствие импульса означает «0». Получается, все сообщения нейронов выражаются в двоичном коде.
Двоичный код подразумевает двоичную логику. Маккаллок догадался об этом, а дальше дело застопорилось. Но счастливый случай свел его с Уолтером Питтсом – вундеркиндом и обладателем совершенно потустороннего гения [23]. Однажды он прочитал за три дня классический трехтомник «Принципы математики» и нашел в нем несколько спорных моментов, о чем и написал одному из авторов – знаменитому математику и философу Бертрану Расселу. Рассел ответил Питтсу и предложил ему поступить в аспирантуру в Великобритании. Через два года он сбежал из дома, чтобы поступить в Университет Чикаго. Он нанимался на разные временные работы и тайком пробирался на лекции по математике и логике (если вам кажется, что это звучит на удивление схоже с сюжетом «Умницы Уилла Хантинга», вы не одиноки). Друг Питтса, Джерри Летвин, оказался знаком с Уорреном Маккаллоком – и случайно узнал, что тому нужна помощь с математикой. Помощь неуклюжего высоколобого гения-логика не от мира сего.
В совместной работе Маккаллок и Питтс, опираясь на двоичную природу сигналов в нервных клетках, доказали, что группа нейронов, получающих друг от друга единицы или нули и отправляющих импульсы в зависимости от сочетания полученных на входе данных, позволяет построить любой элемент, необходимый для решения задач дискретной логики. Например, для вычисления логического «И» достаточно пары нейронов: оба отправляют импульс – то есть «1», – только если оба одновременно получили импульс на входе, и ни один из них не отправляет ничего – то есть «0» – при любой другой комбинации на своих входах. Другая пара может вычислять исключающее «ИЛИ», если каждый отправляет импульс («1»), когда хотя бы один нейрон получил входящий импульс, но не отправляет импульса («0»), если оба нейрона не получали входных данных или получили по импульсу одновременно. Маккаллок и Питтс показали, что путем добавления подобных простых нейронов можно построить вычислитель, реализующий любые мыслимые логические операции, какими бы сложными они ни были. А все, что может производить логические операции, является вычислителем. Так что, по-видимому, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» таков: чтобы мозг мог работать как вычислитель.
Если вы что-нибудь знаете о внутреннем устройстве компьютера – системного блока на вашем столе, ноутбука на ваших коленях, планшета в ваших руках, телефона в кармане, – вы можете в этот момент мысленно воскликнуть: «Ага! Двоичный код! Значит, мозг – это компьютер!» Но здесь мы имеем дело скорее с обратным: современный компьютер, основанный на дискретной двоичной логике, – это модель мозга.
Джон фон Нейман заложил теоретические основы архитектуры любого современного электронного компьютерного оборудования в 1945 году [24]. Фон Нейман хорошо знал Маккаллока и следил за их совместными работами с Питтсом. Создавая электрические схемы элементарных логических ячеек, срабатывающих от определенного сочетания нулей и единиц на входе, он использовал их идеи о возможности объединять эти элементы для выполнения логических операций в разработке архитектуры вычислительного компьютера. В самом деле, на протяжении всего отчета, описывающего архитектуру EDVAC [25], фон Нейман говорит о своем компьютере как о модели работы мозга. Любое современное компьютерное оборудование создано на основе изучения устройства мозга, а не наоборот.
Недвоично!
Для вашего организма, сидящего за офисным столом, страдающего от полуденной сонливости и желания подкрепиться, ответ на вопрос «Почему именно импульсы?» можно сформулировать прозаично: чтобы добыть пропитание. На столе напротив стоит картонная коробка, повернутая так, что приподнятая крышка, на которой жирным черным фломастером детской рукой выведены крупные, расположенные вверх ногами буквы «ПЕЧЕНЬЕ», почти – но все же не совсем – закрывает содержимое коробки.
Когда ваш взгляд, блуждающий по этой картине, падает на краешек последнего, одинокого, соблазнительного печенья, находящегося внутри, свет, отразившийся от него, проходит через роговицу и хрусталик вашего глаза, падает на сетчатку и возбуждает там первые нейроны. И здесь мы сталкиваемся с чем-то совершенно неожиданным. Первые два слоя зрительных нейронов не используют для общения друг с другом двоичные импульсы. Они передают друг другу сообщения непрерывно, а не дискретно, при помощи уровней напряжения и выбросов химических веществ.
Свет – фотоны, отражающиеся от стола, коробки и печенья, – попадает в колбочки, расположенные в первом слое нейронов вашей сетчатки, в самой задней части глаза, за линзой хрусталика. Честно говоря, принцип работы нейронов-колбочек кажется немного странным. Пока на них не упал свет, они постоянно испускают поток молекул на синапсы нейронов второго слоя: то есть эти фоторецепторы, детекторы света, постоянно посылают сообщения об отсутствии света. Когда колбочка поглощает фотон, ее мембранный потенциал на короткое время падает, и постоянный поток молекул на мгновение приостанавливается. Второй слой нейронов, биполярные клетки, считывает эту паузу как сигнал и преобразует ее в изменение своего потенциала. Некоторые биполярные клетки предпочитают темноту, поэтому они преобразуют эту химическую паузу в падение своего электрического потенциала; другие жаждут света, поэтому химическая пауза вызывает увеличение их потенциала. Эти первые два слоя нейронов с помощью химических сигналов превращают свет в напряжение, но при этом между ними не происходит обмена импульсами.
Второй слой зрительных нейронов передает сообщение по эстафете третьему. И здесь опять используется тот же механизм, только наоборот. Биполярные клетки во втором слое постоянно высвобождают молекулы на синапсы нейронов третьего слоя, но на этот раз их количество пропорционально потенциалу возбуждения биполярного нейрона: чем выше потенциал, тем больше молекул. В свою очередь получение этих молекул пропорционально изменяет потенциал нейронов третьего слоя. В процессе передачи от второго к третьему слою потенциал возбуждения превращается в концентрацию химических веществ и снова в мембранный потенциал. Многие нейроны в третьем слое представляют собой ганглиозные клетки – именно они общаются с остальной частью мозга, и для этого ганглиозные клетки превращают свой электрический потенциал в бинарные – «все или ничего» – импульсы.
Даже из такого поверхностного описания ясно, что сетчатка – это не просто пассивный фотодатчик, а сложный мини-мозг, вычислитель, состоящий из множества комплектующих [26]. Фотодетекторами у людей работают три типа нейронов-колбочек, чувствительных к трем соответствующим диапазонам длины световой волны, которые мы описываем как красный, зеленый и синий. А еще нейроны-палочки, позволяющие видеть в темноте, которых намного больше, чем колбочек. Итого по крайней мере девять типов биполярных клеток во втором слое плюс сложная сеть, образованная горизонтальными нейронами, которая контролирует поток молекул от колбочек ко второму слою, и более сорока типов амакриновых нейронов в третьем слое, чья работа состоит в управлении потоком молекул из второго слоя в третий. Из этих пятидесяти с лишним типов нейронов в первом и втором слоях сетчатки подавляющее большинство не используют импульсы для отправки сообщений.
(Отсутствие импульсов в системе нервных клеток глаза означает, что его нейроны не могут выполнять логические операции, столь любимые Маккаллоком и Питтсом. Когда в 1950-х годах друзья Питтса из Массачусетского технологического института представили первое веское доказательство того, что во взаимодействии нервных клеток глаза бинарная логика отсутствует [27], Питтс с отвращением сжег свою диссертацию, посвященную логике работы мозга [28].)
Если такое количество нейронов сетчатки спокойно обходится без импульсов, почему тогда другие нейроны все же используют их? Зачем преобразовывать гибкий, непрерывный, аналоговый сигнал потоков молекул и электрических потенциалов в дискретный, бинарный, двоичный – зачем, казалось бы, отбрасывать полезную информацию?
Ответ прост: импульсы позволяют нейронам передавать информацию точно, быстро и далеко.
Точно, быстро и далеко
Точно
Импульс – это временной маркер, сообщение, несущее информацию из разряда «что-то произошло прямо сейчас». Это может быть незначительное изменение в потоке света, падающего на сетчатку лягушки, вызванное небольшим движением маленького изогнутого темного объекта. Это может быть писк микроволновки, сообщающий, что остатки вчерашнего карри разогреты. Это может быть внезапное усиление давления на боковые мышцы языка, когда вы рассеянно прикусываете его коренными зубами. То, что произошло, почти наверняка привело к изменению в серии импульсов, приходящих от других нейронов в данный нейрон, – это интересная история, которую мы расскажем в следующей главе.
На создание импульса у нейрона уходит меньше миллисекунды, поэтому сам импульс может фиксировать время события с точностью до миллисекунды. Следовательно, импульсы – это сигналы, которые с чрезвычайной точностью фиксируют время события во внешнем мире.
Прекрасный пример исключительной точности нервных импульсов – то, как мозг крысы получает информацию от ее усов. Система усов-вибрисс у грызунов – излюбленный объект исследований нейробиологов, пытающихся понять, как мозг обрабатывает сенсорную информацию, поскольку она состоит из небольшого количества деталей.
У крысы всего от 30 до 35 основных вибрисс с каждой стороны морды [29], расположенных пятью аккуратными рядами, что по сложности несравнимо с более чем шестью миллионами колбочек в человеческом глазу. Мы можем проследить путь от нерва у основания усика до мозга и точно определить, какие нейроны реагируют на сигнал от каждого из них. Определив нейроны, получающие сигналы от одной конкретной вибриссы, мы можем, щелкая по ней, следить за ними и регистрировать реакцию.
Лаборатория Расмуса Петерсена в Манчестерском университете занималась в 2015 году во время экспериментов под руководством Майкла Бейла именно этим, чтобы выяснить, насколько точно каждый из первичных нейронов может посылать импульсы-сообщения [30]. Они использовали крошечный моторчик, чтобы быстро и в случайном порядке приводить вибриссу в движение, и повторяли один и тот же шаблон движений неоднократно, записывая сигнал с одного из нейронов, связанных с основанием этого усика. Каждый подобный сеанс дерганья крысы за усы заставлял нейрон посылать определенную морзянку импульсов. Если ритмичная последовательность импульсов являлась сообщением об изменениях, ощущаемых усиком – возможно, о том, как быстро он движется или насколько сильно он изогнут, – то она должна довольно точно повторяться при каждом сеансе воздействия одним и тем же шаблоном движений.
Последовательность повторялась настолько точно, что лаборатория Петерсена столкнулась с техническими ограничениями своего высокотехнологичного регистратора. Мы живем в эпоху цифровых технологий, поэтому прибор, регистрирующий потенциал на электроде, расположенном рядом с чувствительным нейроном вибриссы, производил запись значений с частотой 24,4 кГц – то есть считывание показаний происходило 24 400 раз в секунду. Даже при таком абсурдно детальном временном разрешении казалось, что все импульсы происходили точно в один и тот же момент каждый раз, когда исследователи воспроизводили последовательность воздействий на вибриссу. «Точно в один и тот же момент» означает, что нервные импульсы в последовательности, отправляемой нейроном в ответ на набор движений вибриссы, повторяемый машиной, следовали каждый раз с точностью в пределах 41 микросекунды друг от друга. Это невообразимо крошечный промежуток времени: если на первой серии механических воздействий импульс регистрировался, скажем, на отметке 3,68092 секунды, то при многократном повторении он каждый раз оказывался на записи где-то между отметками 3,68091 и 3,68092 секунды. Столкнувшись с ограничениями используемых технологий, исследователи из лаборатории Петерсена были вынуждены собрать специальный электронный прибор для записи измерений с гораздо большей частотой дискретизации – 500 кГц, то есть считыванием показаний с электрода 500 000 раз в секунду, – чтобы выяснить, насколько точно повторялись импульсы.
Ученые использовали этот новый измеритель, чтобы определить абсолютный предел точности, с которой нейрон может отправлять импульсы в ответ на внешний раздражитель. Они проанализировали видеозаписи, на которых крысы используют свои усы, чтобы найти максимально быстрое движение, которое может совершить вибрисса, поскольку чем быстрее движение, тем точнее должны отправляться нервные импульсы, которые оно вызовет. Используя свой механизм с моторчиком, чтобы многократно перемещать вибриссу одним сверхбыстрым движением, они регистрировали время, которое требовалось для отправки первого импульса. Удивительно, но самый пунктуальный нейрон каждый раз отправлял этот первый импульс в течение примерно пяти микросекунд от начала движения. Благодаря импульсам вибриссы могут с исключительной точностью сообщать мозгу крысы, что с ними происходит.
То, что импульсы от сенсорных клеток на вибриссах крыс очень точны, неслучайно. Они жизненно важны для этих животных [31]. Грызуны ищут пищу в темноте, где острое зрение бесполезно, поэтому крысиные глаза работают довольно паршиво: их основная задача – не давать детальной картины окружающего ее мира, а лишь различать в нем предметы с достаточной уверенностью, чтобы определить, к чему стоит приближаться, а от чего убегать. Усами крысы ощупывают предметы и определяют, что перед ними. Их усы постоянно двигаются взад и вперед, примерно восемь раз в секунду, обнаруживая препятствия и изучая обстановку. Положите перед крысой детальку Lego, и она не сможет сказать вам, какого та цвета. Но крыса будет тщательно исследовать ее усами, сгибая их об нее и слегка поглаживая, чтобы понять форму и текстуру [32]. Вибриссы для крысы – то же самое, что глаза для нас; когда она действительно хочет что-то внимательно изучить, то будет «разглядывать» это усами: крыса складывает усы вперед, чтобы они касались этого предмета, а затем вибрирует ими с частотой, в четыре раза превышающей их обычную поисковую активность [33]. Какая удача, что нервные клетки вибрисс, посылающие импульсы в крысиный мозг, могут делать это с такой точностью.
Быстро
Стремительные события, происходящие во внешнем мире, требуют, чтобы информация о его изменениях быстро передавалась в мозг, быстро обрабатывалась там и быстро отправлялась к другим органам. Потрогайте кончик усика крысы, и она тут же повернет голову. Ваш блуждающий по офису взгляд останавливается на печенье, и вам нужно быстро принять решение: схватить его, или это будет неприлично. С помощью импульсов мозг решает проблему скорости передачи информации.
Почти у всех нейронов в вашем мозгу есть только один аксон, специализированный кабель, отходящий от тела клетки, который передает импульсы этого нейрона к месту назначения. Строение некоторых аксонов предназначено для скоростной передачи импульса. По аксону в коре головного мозга импульс может перемещаться со средней скоростью около 200 миллиметров в секунду, преодолевая расстояние от задней части коры к передней менее чем за секунду [34]. Сенсорные аксоны в спинном мозге передают сигнал в сотни раз быстрее [35]: по седалищному нерву землеройки импульс несется со скоростью 42 метра в секунду, а у слона – 70 метров в секунду! Это 252 километра в час. Нервные волокна слона еще потягаются с «феррари».
Передача информации между нейронами любым другим способом происходит намного медленнее. Импульс пробегает по аксону в 20 раз быстрее, чем когда нейрон передает сигнал изменением потенциала всей клетки, и в тысячу раз быстрее, чем при высвобождении молекул на синапсах [36]. Для передачи непрерывных, а не двоичных сообщений между парой нейронов необходимо, чтобы они соприкасались друг с другом, тогда малая скорость передачи сигнала будет компенсироваться ничтожным расстоянием. Так это работает в первых слоях сетчатки, где биполярные нейроны непосредственно соприкасаются с колбочками. Однако понадобится не менее 700 крупных нейронов, чтобы они покрыли расстояние от затылочной до лобной части коры вашего головного мозга [37]. Отправка аналогового сообщения по такой цепочке методом «пожарного ведра», когда оно передается, так сказать, из рук в руки от одного соседа другому, займет невероятно много времени. Хуже того, с каждой последующей передачей есть шанс, что в спешке часть воды из ведра выплеснется, то есть сообщение будет искажено или загрязнено шумом. Несколько сотен таких передач испортят любое сообщение, превратив его, как в игре в испорченный телефон, из «в коробке лежит печенье» в «робко дрожит мошенник» – оставив вас голодным и довольно озадаченным по пути на общее собрание сотрудников. Отправка импульсов по быстрым аксонам позволяет решить эти проблемы.
Так что скорость – вторая причина, по которой вибриссы крыс отправляют информацию в мозг с помощью импульсов. Когда крыса бежит в темноте, ее усы касаются поверхности впереди, чтобы животное могло быть уверено, что путь свободен, не провалилось в яму, не налетело на препятствие или другую крысу. Крыса бежит очень быстро, на каждом шаге ее передняя лапа опускается туда, где ее вибриссы были около 200 миллисекунд назад [38]. Это означает, что у мозга крысы есть в распоряжении менее 0,2 секунды, чтобы принять поток информации от 70 вибрисс, расшифровать его смысл и принять решение о реакции: внести поправки в сигналы, отправляемые к мышцам лап, хвоста и тела, чтобы продолжить бег, совершить прыжок или резко остановиться. Отправка импульсов дает возможность чувствительным нервным клеткам у основания вибрисс передавать информацию в мозг крысы, а мозгу – отправлять команды мышцам лап точно и быстро.
Далеко
Большие тела – а в масштабе нейрона «большим» считается все, что различимо невооруженным глазом, например личинка мухи, – нуждаются в том, чтобы их нервные клетки отправляли сообщения на расстояния, намного превышающие размер одного нейрона. Такие, скажем, как расстояние от осязательных окончаний в пальцах до спинного мозга, чтобы датчики температуры и давления на кончике пальца могли передать вашему мозгу, что он, дистанционно управляя мышцами, поместил ваш палец во что-то холодное, склизкое и мягкое, и не мог бы он остановиться прямо сейчас, пожалуйста, это похоже на слизняка, это слизняк – фу, гадость! Импульсы решают проблему передачи точных и быстрых сообщений на большие расстояния.
Импульс может распространяться по аксону любой длины, вплоть до нескольких метров. Аксоны, соединяющие соседние нейроны, тонкие, а те, что соединяют отдаленные нейроны, – намного толще. Чем длиннее аксон, тем, как правило, больше его диаметр и тем быстрее движется по нему импульс. Многие аксоны, соединяющие отдаленные друг от друга клетки, покрыты равномерно расположенными участками оболочки из миелина – жировой массы, которая служит изолятором. У миелиновой оболочки две функции: она позволяет импульсу быстро и без влияния на него внешних помех перемещаться через изолированные участки, а в промежутке между изоляторами находятся наборы тех же каналов в мембране, что и в теле нейрона, которые повторяют цикл открытия и закрытия, регенерируя импульс. Это как бы станции-ретрансляторы, на которых сигнал усиливается, чтобы он мог дойти до адресата в целости и сохранности.
Отправка сообщений между удаленными нейронами любым другим способом обречена на провал. Химический сигнал через высвобождение молекул может передать информацию через крошечные промежутки между клетками, как мы видели на примере сетчатки глаза (мы снова вернемся к этому в следующей главе). Но молекулы, выпущенные в солевой раствор, окружающий нейроны, будут быстро рассеиваться, а их концентрация – уменьшаться пропорционально кубу расстояния от того места, где они были выпущены; так что химическая передача информации на расстояния больше нескольких микрометров неработоспособна. Электрический потенциал самой клетки нейрона падает обратно пропорционально расстоянию от нее, поэтому его изменения потеряются на фоне электрического шума в пределах 1–2 миллиметров. Отправка импульса по аксону позволяет нейрону осуществлять коммуникацию на расстоянии, в сто тысяч раз превышающем размер его собственного тела. Если бы тело нейрона, осуществляющего передачу сигнала из спинного мозга жирафа к мышце его задней ноги, было размером с Землю, длина его аксона превысила бы расстояние до Солнца [39].
Жираф
Жирафы – забавные животные. Сам факт их жизнеспособности целиком и полностью объясняется тем, что нервные клетки способны отправлять информацию точно, быстро и далеко. Абсурдно длинная шея означает, что мозг жирафа находится на расстоянии до 5,5 метров от его ступней (окей, не ступней, копыт). И тут возникает довольно серьезная коммуникационно-управленческая проблема. Как жираф, бегущий по открытой саванне, не превращается в унизительную кучу перепутанных конечностей каждый раз, когда его копыто цепляется за камень или ветку, или наступает на спящую гиену, не ожидавшую подобной наглости? Его мозг должен успеть на все это отреагировать.
Чтобы жираф не превратился в кучу переплетенных ног со сломанной шеей, до потери равновесия необходимо как минимум успеть передать сообщение от сенсорных датчиков в копыте к спинному мозгу, объединить с сообщениями, идущими из головного мозга, и затем скорректировать аллюр, изменяя сигналы, посылаемые мышцам ног от моторных нейронов. Поэтому, когда жираф спотыкается, импульсы от множества сенсорных нейронов отправляются в его спинной мозг моментально и одновременно. По аксонам, соединяющим чувствительные клетки копыта жирафа со спинным мозгом, импульсы бегут со скоростью более 50 метров в секунду. Аксоны, которые передают управляющие сигналы от спинного мозга к мышцам ног, работают с той же скоростью. И один подобный нервный проводник позволяет передать сигнал на столь значительные расстояния без десятков лишних остановок по пути.
Точно, быстро и далеко: когда жираф запинается копытом о препятствие, он успевает отдернуть ногу назад и скорректировать свои движения за десятки миллисекунд, несмотря на то что рефлекторные нейроны в его спинном мозге расположены в нескольких метрах от кончиков копыт.
От глаза к мозгу
Необходимость передавать точно, быстро и далеко – вот почему глаз отправляет в мозг импульсы, а не аналоговые сигналы. Чтобы попасть из вашего глаза в мозг, информация должна пройти огромное расстояние от нейронов сетчатки на задней стенке глазного яблока до промежуточной приемной станции в середине мозга, – расстояние, более чем в 250 000 раз превышающее то, которое химические вещества преодолевают между нейронами в сетчатке. Такое расстояние могут преодолеть только импульсы. И эта информация должна поступать в мозг быстро и точно, чтобы можно было успеть отбить мяч, летящий вам в лицо; поймать стакан, который падает с края стола; чтобы увиденная краем глаза полоска рыжего меха, мелькнувшая в высокой траве, была мгновенно сравнена с образцами, и версии, что это толстый полосатый кот или парень в костюме Тигры, идущий на тематическую вечеринку, были отброшены, а версия подкрадывающегося к вам голодного тигра – принята, и вы успели убежать. Глаз превращает результаты внутренних вычислений изображения краешка последнего печенья в импульсы и отправляет их в глубины коры головного мозга [40]
1 [1] Все подсчеты количества нейронов взяты из книги Herculano-Houzel S. The Human Advantage. MIT Press, 2016.
2 [2] Lennie P. The cost of cortical computation // Current Biology. 2003. № 13. С. 493–497; Laughlin S. B., Sejnowski T. J. Communication in neuronal networks // Science. № 301. 2003. С. 1870–1874.
3 {1} Одним словом, квинтиллионов. – Прим. ред.
4 [3] Я оценил количество слов в 450 триллионов, учитывая, что общее количество опубликованных английских романов составляет около пяти миллионов (по Фреднеру), а среднее количество слов в одном романе – 90 000. Приблизительно 100 000 новых английских романов, появляющихся каждый год, были использованы для оценки необходимого для достижения паритета между словами и импульсами срока в 380 миллионов лет. См.: Fredner E. How many novels have been published in English? (An attempt) // 2017. 14 марта. URL: https://litlab.stanford.edu/how-many-novels-have-been-published-in-english-an-attempt/.
5 [4] Одни из первых сообщений о регистрации отдельных импульсов см. Adrian E. D. The impulses produced by sensory nerve endings: Part I // Journal of Physiology. 1926. № 61. С. 49–72.
6 [5] Это нейробиологический эквивалент закона Мура: технология регистрации импульсов от отдельных нейронов с течением времени экспоненциально увеличивает количество нейронов, сигналы которых она может раздельно и одновременно записывать, удваивая их число примерно каждые 6,3 года. Мы могли бы назвать это «законом Стивенсона»: Stevenson I., Kording K. How advances in neural recording affect data analysis // Nature Neuroscience. 2011. № 14. С. 139–142; и веб-сайт Яна Стивенсона: https://stevenson.lab.uconn.edu/scaling/.
7 [6] Включение и выключение нейронов светом стало возможно с помощью технологий оптогенетики, впервые примененной к клеткам млекопитающих в 2005 году. У некоторых бактерий есть специальные ионные каналы – опсины – в клеточной стенке-мембране, которые открываются, когда на них падает свет. Путем генной инженерии осуществляют экспрессию – введение – генов этих ионных каналов в нейрон. После такой модификации мы можем заставить этот нейрон так же открывать ионные каналы в мембране под воздействием света. Направляя свет на такой нейрон, мы инициируем открытие канала, ионы устремляются внутрь или наружу из клетки (в зависимости от того, какой тип ионного канала кодируется генами), либо возбуждая этот нейрон, либо подавляя его. Таким образом можно управлять одновременно тысячами нейронов или определенными типами нейронов. Подробнее см. Miesenböck G. The optogenetic catechism // Science. 2009. № 326. С. 395–399; Deisseroth K. Optogenetics: 10 years of microbial opsins in neuroscience //. Nature Neuroscience. 2015. № 18. С. 1213–1225.
8 [7] Примеры регистрации активности нейронов, записанной с электродов глубокой стимуляции мозга, см. Reese R., Leblois A., Steigerwald F. и др. Subthalamic deep brain stimulation increases pallidal firing rate and regularity // Experimental Neurology. 2011. № 229. С. 517–521; Singh A., Mewes K., Gross R. E. и др. Human striatal recordings reveal abnormal discharge of projection neurons in Parkinson’s disease // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 2016. № 113. С. 9629–9634.
9 [8] Примеры записи электрической активности от электродов, имплантированных в живой мозг для обнаружения очагов эпилептических припадков у людей, см. Ison M. J., Quiroga R. Q., Fried I. Rapid encoding of new memories by individual neurons in the human brain // Neuron. 2015. № 87. С. 220–230.
10 {2} Аплизии (или морские зайцы) – род брюхоногих моллюсков. – Прим. ред.
11 [9] Jenkins R., Dowsett A. J., Burton A. M. How many faces do people know? // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2018. № 285. URL: https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.2018.1319.
12 [10] Kanwisher N., McDermott J., Chun M. M. The fusiform face area: A module in human extrastriate cortex specialized for face perception // Journal of Neuroscience. 1997. № 17. С. 4302–4311.
13 [11] Замечательный отчет о работе Дорис Цао, в том числе взаимосвязь ее исследований с другими работами по расшифровке кодов идентификации лиц, см. Abbott A. The face detective // Nature. 2018. № 564. С. 176–79.
14 [12] Tsao D. Y., Freiwald W. A., Tootell R. B. H. и др. A cortical region consisting entirely of face-selective cells // Science. 2006. № 311. С. 670–674.
15 [13] Moeller S., Freiwald W. A., Tsao D. Y. Patches with links: A unified system for processing faces in the macaque temporal lobe // Science. 2008. № 320. С. 1355–1359.
16 [14] Chang L., Tsao D. Y. The code for facial identity in the primate brain // Cell. 2017. № 169. С. 1013–1028.
17 [1] Уоррен Маккаллок – пионер системной и вычислительной нейробиологии, [соратник отца кибернетики Норберта Винера]. Замечательный биографический очерк о нем написал Майкл Арбиб, который знал Маккаллока в последние годы его жизни. Более полную биографию, позволяющую оценить его работу в контексте времени, можно найти у Тары Абрахам. Arbib M. A., Warren McCulloch’s search for the logic of the nervous system // Perspectives in Biology and Medicine. 2000. № 43. С. 193–216. Abraham T. H. Rebel Genius: Warren S. McCulloch’s Transdisciplinary Life in Science. MIT Press, 2016.
18 [2] Если нейробиологам везло и у них был доступ к таким приборам. Осциллографы [с электронно-лучевыми трубками] появились в широком обиходе ближе к 1930-м годам, поэтому самые ранние изображения мозговых импульсов, полученные, например, Эдгаром Эдрианом, сделаны с помощью самодельных приспособлений из часовых механизмов, пружин, проводов и катушек для преобразования этих крохотных скачков напряжения в движения пера на подвижной ленте.
19 [3] Интересные описания исследований нервных импульсов, от Гальвани и вплоть до работ Ходжкина и Хаксли в 1950-х годах, см. в книге McComas A. J., Galvani’s Spark: The Story of the Nerve Impulse. Oxford University Press, 2011.
20 {1} В 1963 году они получили Нобелевскую премию в области физиологии и медицины за свою модель для описания электрических механизмов, которые обусловливают генерацию и передачу нервного сигнала. – Прим. ред.
21 {2} Кальмары передвигаются реактивным способом, выбрасывая воду из внутренней полости. Резкое сокращение мышц позволяет им совершать «прыжки» с большой скоростью на короткие расстояния. Управление этими мышцами осуществляется как раз при помощи нейронов с гигантскими аксонами – диаметром до 1 мм (типичный диаметр аксона у млекопитающих в сотни раз меньше – около 2 мкм). Толщина гигантского аксона кальмара увеличивает скорость проведения нервного импульса: чем больше площадь поперечного сечения аксона, тем меньше его сопротивление. – Прим. пер.
22 [4] Использование термина «критический потенциал» здесь не случайно. Читатели, знакомые с основами нейробиологии, могут задаться вопросом, почему я не употребляю термин «порог», как в учебниках, где обычно говорится: «…когда потенциал достигает порога, возникает импульс». Однако я делаю так потому, что «порога» в смысле точного значения напряжения, при котором произойдет генерация импульса, не существует. Напряжение, при котором нейрон сгенерирует импульс (или «потенциал действия», «спайк», как официально называется волна возбуждения, перемещающаяся по мембране живой клетки. – Прим. пер.), зависит от того, что перед этим происходило с нейроном, и, что наиболее важно, от того, как давно он сгенерировал последний импульс. Таким образом, всегда существует такое напряжение – критический потенциал, – при котором возникнет импульс. Но величина этого напряжения не всегда будет одной и той же – то есть порога не существует. С объяснением – длиной в книгу – о том, почему для нейрона не существует пороговых значений, можно ознакомиться в сложной, но крайне интересной работе Евгения Ижикевича: Ижикевич Е. Динамические системы в нейронауке. Геометрия возбудимости и пачечной активности. Институт компьютерных исследований, 2018. Чтобы узнать, насколько изменчив может быть критический потенциал см., например: Platkiewicz J., Brette R. A threshold equation for action potential initiation // PLoS Computational Biology. 2010. № 6. e1000850.
23 [5] Gefter A. The man who tried to redeem the world with logic // Nautilus. 2015. 5 февраля. URL: http://nautil.us/issue/21/information/the-man-who-tried-to-redeem-the-world-with-logic; Smalheiser N. R. Walter Pitts // Perspectives in Biology and Medicine. 2000. № 43. С. 217–226.
24 [6] von Neumann J. First draft of a report on the EDVAC // 1945 Technical Report / под ред. M. D Godfrey. URL: http://web.mit.edu/STS.035/www/PDFs/edvac.pdf.
25 {3} EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer, Электронный дискретно-переменный автоматический вычислитель) – одна из первых электронных вычислительных машин. В отличие от своего предшественника ЭНИАКа это был компьютер на двоичной, а не десятичной основе. – Прим. пер.
26 [7] На самом деле даже связи, существующие между тремя слоями сетчатки глаза млекопитающего, уже настолько замысловаты, что заставляют задуматься, сможем ли мы разобраться в работе гораздо более сложно устроенного головного мозга. Для тех, кому нравятся технические подробности, вот краткий курс по устройству сетчатки. Колбочки первого слоя высвобождают глутамат на синапсы биполярных клеток второго слоя, а также на горизонтальные клетки. Задача биполярных клеток состоит в том, чтобы принимать информацию от колбочек и передавать ее клеткам третьего слоя. Работа горизонтальных клеток, имеющих разветвленную систему синапсов, соединенных с другими такими же клетками, заключается в том, чтобы подавлять передачу сигнала от колбочек к биполярным клеткам; они передают информацию друг другу на расстояния, значительно удаленные от соединенных с ними колбочек. Это создает конкуренцию сигналов: реакция биполярных клеток, находящихся дальше от активной колбочки, подавляется, чтобы реакция биполярных клеток рядом с активной горизонтальной клеткой или клетками, наоборот, выделялась на общем фоне. Электрический потенциал биполярных клеток изменяется пропорционально величине паузы в выделении глутамата, который они получают от того типа колбочки (или колбочек), с которым они связаны. Биполярные клетки бывают двух видов: on- и off-биполяры. Клетки on-типа увеличивают свой электрический потенциал в ответ на паузы, сигнализируя об обнаружении фотонов; off-клетки уменьшают свое напряжение в ответ на паузы, сигнализируя об уменьшении темноты. В свою очередь все биполярные клетки выделяют глутамат пропорционально своему электрическому потенциалу на синапсы нейронов третьего слоя – ганглиозных клеток сетчатки (тех, которые передают импульсы в мозг) и амакриновых клеток (которые подавляют ганглиозные клетки и/или осуществляют ингибирующую обратную связь к биполярным клеткам). В сетчатке мышей присутствует как минимум девять типов биполярных клеток и по крайней мере сорок типов амакриновых клеток. Количество типов определяется тем, на какие стимулы они реагируют. Подробное описание схемы функционирования сетчатки см.: Demb J. B., Singer J. H. Functional circuitry of the retina // Annual Review of Vision Science. 2015. № 1. С. 263–269. Мы знаем о биполярных клетках абсурдно много: см. Euler T., Haverkamp S., Schubert T. и др. Retinal bipolar cells: Elementary building blocks of vision// Nature Reviews Neuroscience. 2014. № 15. С. 507–519. Подробное описание того, почему сетчатка устроена таким образом, см. в главе 11 книги: Sterling P., Laughlin S. B. Principles of Neural Design. MIT Press, 2015. Для тех, кто хочет продвинуться дальше, – полезный онлайн-учебник Webvision от Хельги Колб и ее коллег: https://webvision.med.utah.edu/.
27 {4} Речь о работе 1959 года, ставшей классической, «Что говорит глаз лягушки мозгу лягушки». – Прим. пер.
28 [8] Gefter A. The man who tried to redeem the world with logic // Nautilus. 2015. 5 февраля. URL: http://nautil.us/issue/21/information/the-man-who-tried-to-redeem-the-world-with-logic.
29 [9] Brecht M., Preilowski B., Merzenich M. M. Functional architecture of the mystacial vibrissae // Behavioural Brain Research. 1997. № 84. С. 81–97.
30 [10] Bale M. R., Campagner D., Erskine A. и др. Microsecond-scale timing precision in rodent trigeminal primary afferents // Journal of Neuroscience. 2015. № 35. С. 5935–5940.
31 [11] Muchlinski M. N., Wible J. R., Corfe I. и др. Good vibrations: The evolution of whisking in small mammals // Anatomical Record. 2020. № 303. С. 89–99.
32 [12] Mitchinson B., Martin Ch. J., Grant R. A. и др. Feedback control in active sensing: Rat exploratory whisking is modulated by environmental contact // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2007. № 27. С. 1035–1041; Grant R. A., Mitchinson B. и др. Active touch sensing in the rat: Anticipatory and regulatory control of whisker movements during surface exploration // Journal of Neurophysiology. 2009. № 101. С. 862–874.
33 [13] Berg R. W., Kleinfeld D. Rhythmic whisking by rat: Retraction as well as protraction of the vibrissae is under active muscular control // Journal of Neurophysiology. 2003. № 89. С. 104–117.
34 [14] Это оценка «по прямой»: размер человеческого мозга от затылка ко лбу – в среднем около 15–16 см. Конечно, импульс не может перемещаться по прямой; воображаемый аксон, по которому этот импульс передается из затылочной в лобную долю коры, сначала уйдет вниз, в лежащее под корой белое вещество, состоящее в основном из пучков аксонов, и пройдет через него по криволинейной траектории, прежде чем подняться обратно в кору лобной части. В главе 4 мы рассмотрим это подробнее.
35 [15] More H. L., Hutchinson J. R., Collins D. F. и др.. Scaling of sensorimotor control in terrestrial mammals // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2010. № 277. С. 3563–3568.
36 [16] Sterling P., Laughlin S. Principles of Neural Design. MIT Press, 2015. Гл. 7.
37 [17] Оценка количества кортикальных клеток, необходимых, чтобы непрерывно перекрыть всю длину коры головного мозга, основывается на данных, полученных в исследованиях на крысах (Romand и др.). По двум причинам: (1) нейробиологи ведут большинство исследований на лабораторных крысах; (2) кора головного мозга крысы не столь извилиста, как кора головного мозга человека, поэтому измерение расстояния по прямой имеет смысл. То, что кора головного мозга человека представляет собой как бы оболочку шара, означает, что, вероятно, необходимо гораздо больше последовательно расположенных нейронов, чтобы выстроить цепочку от затылочной к лобной части кортекса, чем приведенная, сильно заниженная, оценка. Вот основа моих расчетов: длина коры у взрослых крыс ~ 14 мм. Клетки Беца – глутаматергические пирамидальные нейроны пятого слоя первичной моторной коры головного мозга – одни из самых больших нейронов центральной нервной системы, их диаметр достигает 100 мкм у человека и 20 мкм у крыс. Таким образом мы можем разместить 700 таких тел нейронов цепочкой рядом друг с другом на расстоянии от передней до задней части коры. См.: Romand S., Wang Y., Toledo-Rodriguez M. и др. Morphological development of thick-tufted layer V pyramidal cells in the rat somatosensory cortex // Frontiers in Neuroanatomy. 2011. № 5. С. 5.
38 [18] Grant R. A., Breakell V., Prescott T. J. Whisker touch sensing guides locomotion in small, quadrupedal mammals // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2018. № 285. 20180592.
39 [19] Нейрон с двухметровым аксоном посылает сигнал относительно размера своего тела дальше, чем расстояние от Земли до Солнца. Расстояние от Земли до Солнца составляет в среднем 149 600 000 км, а диаметр Земли на экваторе составляет 12 756 км. Таким образом расстояние от Земли до Солнца составляет около 11 723 диаметров Земли. Теперь возьмем нейрон с аксоном длиной два метра. Допустим, размер его тела составляет около 20 микрометров (что довольно много по клеточным меркам) – тогда его аксон в 100 000 раз длиннее, чем диаметр тела нейрона. (Если вы педант и хотите учесть в сравнении не только тело нейрона, но и его дендриты, то, учитывая, что их общий размер составил бы, скажем, 200 микрометров, аксон все равно окажется в 10 000 раз длиннее.)
40 [20] Есть и обратная сторона того, что все эти аналоговые электрические и химические сигналы превращаются в дискретные импульсы: потеря информации. Кора головного мозга получает лишь небольшую часть информации о видимом мире от фотонов, попадающих на колбочки сетчатки. Мы можем рассматривать сообщения, передаваемые от колбочек к выходным нейронам сетчатки, ганглиозным клеткам, как аналоговые сигналы: они представляют собой непрерывные изменения напряжения, которые в свою очередь регулируют поток химических передатчиков. Но, переводя эти непрерывные изменения в импульсы, ганглиозные клетки вынуждены отбрасывать большую часть деталей. Они квантуют сообщения, превращая непрерывный сигнал в дискретное двоичное событие – импульс. Таким образом каждый импульс обозначает не одно, а диапазон возможных аналоговых значений. В этом случае информация неизбежно теряется. Это означает, что при получении этих импульсов зрительная кора расплачивается за скорость и дальность потерей большого количества потенциально доступной ей информации о внешнем мире.
Скачать книгу