За последние несколько лет растет интерес к чему-то, что называется «покоящейся государственной функциональной МРТ», методике наблюдения за тем, что делает ваш мозг, когда вы вообще ничего не делаете. Оказывается, мозги в покое довольно беспокойны, потребляя гораздо больше энергии, чем они делают . Более интересная, «отдыхающая» деятельность не является случайной, но очень когерентной, последовательной и предсказуемой. Открытие характерного поведения покоя мозга привело несколько лет назад к постулату «сети по умолчанию» для мозга – целому ряду регионов, которые последовательно сотрудничают. , , ну, что, точно, мы не знаем. Но, конечно, это должно быть что-то интересное. Ваш мозг вряд ли растратил бы все эти энергетические танцы в такт своему внутреннему барабанщику, если бы не было причин для этого, верно?
Наше невежество относительно функции всех этих колебаний не из-за отсутствия попыток. Открытие сети мозга по умолчанию привело к сотням исследований, связанных с сетью по умолчанию, к анатомической структуре мозга, а также к расстройствам настроения, таким как депрессия, проблемы развития, такие как аутизм, и дегенеративные заболевания, такие как болезнь Альцгеймера. Было даже высказано предположение, что сохранение активности государства имеет ключевое значение (глубокий голос и эффект эха) для понимания самого сознания . Теперь, когда неврологи начинают размахивать словом С, есть две предсказуемые реакции: повышенный общественный интерес и внимание; и усилить научный контроль и критику. Оба произошли здесь, создавая кадры энтузиастов-приверженцев и столь же преданной группе критиков, которые задаются вопросом, следует ли нам продолжать тратить нашу энергию на выяснение причин, по которым мозг тратит свою энергию. Или, как недавно заметил один выдающийся нейробиолог: «Это просто такая причуда. Я ненавижу это.
Гиперболические намеки на разгадывание загадки сознания исключены, я не думаю, что кто-то должен ненавидеть его. Но чтобы понять, почему мы должны заботиться о внутренней активности мозга, нам нужно думать о мозговой функции новым и незнакомым образом.
Мозг, по сути, представляет собой коллекцию осцилляторов: бесконечные миллиарды биологических йо-йосов, идущих бесконечно вверх и вниз. Электрический заряд в отдельных нейронах возрастает и падает; как и локальные концентрации нейротрансмиттеров, таких как допамин и серотонин, количество кислорода в местном кровоснабжении и общее электрическое поле мозга (создание мозговых волн, которые вы можете видеть с помощью ЭЭГ). Каждое из этих колебаний имеет различный ритм для разных обстоятельств – таких как быстрые «бета-волны», наблюдаемые в рабочем мозге, и более медленные «дельта-волны» без сновидений. Эти ритмы взаимодействуют по-разному, от общего колебания медленного танца, до уравновешенных взлетов и падений двух детей на качелях, вплоть до сложного синкопированного взаимодействия джазового оркестра. И, как и все маятники, каждый из осцилляторов мозга также имеет свой предпочтительный поворот, способ, которым он будет двигаться, если оставить его на своих устройствах. Сочетание всех этих индивидуальных, периодических, предпочтительных колебаний – состояние покоя мозга.
Это подводит нас к первой причине заботы о внутренней деятельности: то, что мы обычно считаем мозговой функцией – видением, мышлением, принятием решения, действием – на самом деле является нарушением , изменением естественных гармоний мозга. Когда мы думаем о функции мозга, тогда недостаточно спросить «почему эта деятельность?», Мы также должны спросить «почему это изменение ?» Почему этот (перцептивный, поведенческий, электрический, химический) ввод вызывает это точное отклонение? Если мы хотим понять особую чувствительность мозга, нам нужно знать не только то, что какая-то часть его реагирует на некоторые стимулы или задачи, но и сколько она реагирует, а что еще реагирует (и взаимодействует) с ней. Состояние покоя fMRI – это один из способов определения фона, на котором должны быть измерены такие изменения.
Точно так же, как и в музыке, никакая нота не имеет смысла в изоляции, поэтому и локальная активность мозга может быть понята только тогда, когда она установлена в ее контексте. Рассмотрим в этой связи гиппокампальные клетки – те нейроны, которые славятся стрельбой, когда животное находится в каком-то определенном месте в мире. Очевидное взаимно однозначное сопоставление между клетками гиппокампа и местоположениями окружающей среды привело к тому, что их функция была понята с точки зрения простого определения местоположения, как если бы каждая ячейка была предназначена для высказывания: «вы здесь». Но эти ячейки были в в последнее время из-за открытия, что они также последовательно активируются до новых пространственных исследований, что указывает на то, что их функция не так проста, и подчеркивает вышеизложенное выше, что для понимания активности мозга сейчас необходимо также рассмотреть, какова была его деятельность и будет , [Dragoi, G. & Tonegawa, S. (2011). Предвыборные гены будущих клеточных последовательностей клеток гиппокампа Природа , 469: 7330 (397-401).]
Более того – и больше к текущей точке – эти клетки срабатывают не только тогда, когда животное находится в данном месте, но и раньше, и сразу после этого. Интересно, что различия между одновременным обстрелом (сигнал «вы здесь»), предполагаемый обстрел (сигнализация перед тем, как быть на месте) и ретроспективный обстрел (сигнализация после того, как животное покинуло место) отмечены не какой-либо разницей в сама деятельность нейрона, а скорее его связь с фоновой тета-полосой (~ 6-10 Гц) колебаний всего гиппокампа. В своей ретроспективной роли клетка срабатывает раньше и в своей предполагаемой роли позже, в тета-цикле, чем в случае, когда животное находится на самом деле в соответствующем месте. [Бакнер, RL (2010). Роль гиппокампа в предсказании и воображении. Ежегодный обзор психологии , 61: 27-48.]
Поместите ячейку B в разные моменты времени относительно фоновой тэта-волны, когда крыса перемещается из мест A через C
Рисунок: Поместите ячейку B в разное время относительно фоновой тэта-волны, когда крыса движется от местоположений A до C. Перепечатано из Buckner (2010) с разрешения автора.
Другими словами, что означает активность этой ячейки – что она на самом деле сигнализирует – зависит от того, как эта деятельность связана с текущими фоновые колебания.
Таким образом, понимание состояния покоя важно, потому что оно обращает наше внимание на постоянно присутствующий контекст, в котором функция должна измеряться и оцениваться. В динамическом мозге локальная активность всегда является изменением от того, что происходило раньше, и происходит по отношению ко всем другим вещам, происходящим сейчас.
Трудно думать о мозге таким образом, особенно учитывая продолжающееся влияние компьютерной метафоры на мозг и сосредоточенность на локализации (видение здесь, язык там, моторный контроль в этом бите), который мы унаследовали от более раннего возраст нейрофизиологического исследования. В компьютере важна природа локальной обработки, что происходит в этом чипе в это время. Фоновые процессы не имеют отношения к интересующему процессу, поэтому их можно безопасно изолировать и изучить как таковые. Но мозг не такой тип машины: фон не имеет значения, а отношения между колебаниями выполняют большую часть функциональной работы.
Это оставляет нам много времени для размышлений. Что означает, что функция мозга определяется не только внутренними характеристиками поддерживающей нейронной активности, но и отклонением, которое оно представляет из-за какого-то дефолта? Может ли переход от одного динамического равновесия к другому быть функциональным событием? Как машина может работать не с самими колебаниями, а с отношениями между ними? Нам далеко от ответа на эти вопросы, но мы сделали некоторые многообещающие начинания. Одна из теоретических разработок, представляющих особый интерес, называется жидкостными вычислениями, попыткой понять, как обработка информации может осуществляться различными связанными осцилляторами, которые реагируют на то, как пруд делает камень. Я посвящу будущую должность объяснению того, как мозговая функция может возникнуть из такой взаимодействующей ряби в нейронном эфире. На данный момент важным является то, что измерение, характеристика и отражение динамики покоя мозга являются важными ранними шагами к пониманию функциональной динамики мозга в терминах, гораздо более соответствующих биологической реальности, чем электроны, свистящие в изолированных кремниевых процессоров.
(Music-brain picture credit: ScriptPhD.com)