институты мозга в мире
Портал Медицинская наука
Портал Медицинская наука
Международные проекты по изучению мозга обсуждают координацию своих усилий
Перевод статьи Z. Josh Huang, Liqun Luo. It takes the world to understand the brain// Science, 2 October 2015, Vol. 350 no. 6256 pp. 42-44. DOI: 10.1126/science.aad4120.
Мы находимся на пороге фундаментального прорыва к пониманию деятельности человеческого мозга, последствия которого для здоровья человека и общества, в целом, весьма глубоки. Крупномасштабные проекты по изучению мозга уже запущены либо планируются к запуску на нескольких континентах. В июне с.г. около 50 ведущих ученых из США, Европы, Японии, Кореи и Китая встретились на конференции в Сучжоу (Cold Spring Harbor Asia Conference on International Brain Projects, 19-22 June 2015, Suzhou, China), чтобы обсудить возможности и проблемы, связанные с исследованиями головного мозга. Они отметили преимущества международной координации усилий и сотрудничества, а обсуждения заложили основу будущих встреч, нацеленных на уточнение проблем, связанных с конкретными целями.
СЛОЖНОСТИ
Человеческий мозг является, пожалуй, самым сложным объектом для изучения — из всех известных во всей Вселенной, и эта сложность лучше всего отражается тем фактом, что мозг стремится сам себя понять — как именно его молекулы, клетки, схемы и системы делают возможным восприятие, познание, память, эмоции, мышление, язык, искусство и созерцание места человечества в реальном мире. Вопрос о происхождении умственных способностей и нарушений работы мозговой деятельности относится к античной эпохе.
Более 100 лет назад, с момента опубликования доктрины о нейронах и подробных структурных исследований, одним из основоположников современной нейробиологии, лауреатом Нобелевской премии по физиологии и медицине за 1906 год С. Рамон-и-Кахалем, произошло понимание основы функционирования мозга, в частности, на клеточном уровне. За последнее десятилетие технологические достижения в нескольких дисциплинах ускорили этот прогресс. Новые механизмы визуализации, записи, а также управления нейронами и нейронными цепями, сегодня позволяют глубже понять, как именно мозг обрабатывает информацию и выстраивает свое поведение. Достижения в области вычислительных систем в геометрической прогрессии увеличили потенциальные возможности анализа, рассмотрения и обмена огромных наборов данных.
А расшифровка генома человека выявило генетические мутации, являющиеся причиной разнообразных заболеваний человеческого мозга. Для более полной оценки проблем, связанных с пониманием мозговой деятельности, полезно сравнить проекты по изучению мозга с первой крупномасштабной международной совместной работой в области бионаук, начатой в конце 1980-х годах — с проектом под названием «Геном Человека». Он был нацелен на определение полной последовательности строения генома человека, который зашифрован в
3 миллиардах нуклеотидов, выстроенных вдоль 23 хромосом.
Геном, по большому счету, представляет собой статическую линейную последовательность, состоящую всего из четырех обособленных нуклеотидов; около 20 500 генов, кодирующих белки, образуют 1-2 % от этой последовательности. Проект послужил основой бурного развития исследований в области биомедицины. Человеческий мозг можно считать значительно более сложным по нескольким причинам. Так, он содержит
1011 нейронов, соединенных
1014 синаптическими связями. Поскольку любой нейрон получает и передает импульс, тысячи других нейронов, распределенных на различных расстояниях в мозговом пространстве, формируют чрезвычайно сложную схему.
Кроме того, Коннектом не является статической сетью, т.е. шаблоны подключения и преобладающие связи изменяются с течением этапов жизни и модифицируются в процессе получения индивидуального опыта и обучения. К тому же, отображение Коннектомом — только один шаг к пониманию функционирования мозга. Мозг — это динамическая работа нейронных групп и их связей через локальные и глобальные сети, выложенные слоями на структурные рамки Коннектома, последние, в свою очередь, создают восприятие, познание и действие.
ШЕСТЬ НАПРАВЛЕНИЙ
Конечно, все нейробиологи соглашаются с тем, что достижение глубокого понимания того, как мозг обрабатывает информацию и организует умственные функции, возможно лишь при наличии значительного прогресса, по крайней мере, в шести направлениях:
идентификация основных компонентов мозговых схем — классы нейронов, различающие подобные свойства и выполняющие необходимые функции (принадлежат тем же самым типам клеток);
расшифровка нейронных схем подключения объединялась на нескольких уровнях, от отдельных синапсов (микроскопический уровень) на весь мозг (макроскопический уровень);
запись шаблонов запуска — общий словарь нейронной коммуникации — большого количества нейронов через различные отделы головного мозга, в то время, как подопытное животное либо человек выполняют хорошо характеризуемые поведенческие или познавательные задачи;
управляющие нейронные шаблоны запуска с пространственно-временной точностью, чтобы установить причинную связь между нейронной деятельностью и функцией схемы, которая способствует поведению;
изобретение вычислительных приборов для интеграции и анализа больших и сложных наборов данных;
формулировка всеобъемлющих мозговых теорий, которые превышают уровни и масштабы, концептуализируют экспериментальные результаты и предсказывают новые свойства схемы, которые лежат в основе функционирования мозга.
ОБЗОР ПРОЕКТОВ
Существующие проекты по изучению мозга, запущенные в работу либо планируемые к запуску в разных странах, имеют различные акценты. Проект «BRAIN» в США (Изучение мозга через продвижение инновационных нейротехнологий) находится на втором году работы из 12-ти планируемых. На начальном этапе исследователи уделяют внимание разработке новых инструментов, которые, как ожидается, на более поздних стадиях станут катализаторами открытий в сфере функций нейронных цепей в здоровье и болезнях.
Проект Европейского Союза «Изучение человеческого мозга», запущенный в 2013 году и финансируемый программой ЕС «Перспективные и зарождающиеся технологии», фокусируется на крупномасштабном компьютерном моделировании и создании стандартов нейроинформатики для базы данных мозга, и, может извлечь выгоду из информации, накопленной проектами по изучению мозга во всем мире.
Японский проект по изучению мозга/ MINDS (Картография мозга путем интегрированных нейротехнологий для изучения заболеваний), запущенный в конце 2014 года, для фундаментальных исследований и моделирования заболеваний человеческого мозга использует приматов — в частности, обезьян, сравнительно новую генетическую модель приматов.
В этом году также объявлено о запуске проекта по исследованию мозга в Канаде, поддерживающего совместное, многопрофильное и межинституциональное исследование в области неврологии. И Ю.Корея только запустила свой проект по изучению мозга — о системной неврологии познания и расстройства мозговой деятельности, акцентируя внимание на нейронных цепях и визуализации мозга. Официально Китай еще должен объявить о своем проекте по изучению мозга, но обсуждение его уже идет полным ходом, а сфера действия проекта, вероятно, будет включать в себя изучение нейронных цепей познания, заболеваний головного мозга и инспирированные мозгом интеллектуальные технологии. Изучение не принадлежащих к человеческому роду приматов, включая обезьяну макаку, долгое время служившей моделью для исследований в области неврологии, вероятнее всего, также станет частью китайского проекта.
Тайвань планирует запустить небольшой проект по изучению мозга на тему нейродегенерации и хронической боли, уделяя внимание междисциплинарным исследованиям и разработке оригинальных нейротехнологий. Австралия в текущем году объединила совместные усилия с американским проектом США «BRAIN». В дополнение к этим проектам по изучению мозга, субсидируемым государством и основанным в Сиэтле, финансируемый из частных источников Алленовский институт наук о мозге, запустил 10-летний проект по исследованию полушарий мозга. Проект намерен создать систему публичных общедоступных данных и инструментов для изучения зрительной системы человека и мыши.
Следует отметить, что ни одна страна либо проект по изучению функционирования мозга, в одиночку не обладают совокупным набором интеллектуальных, технологических, финансовых и человеческих ресурсов, необходимым для успешного решения задачи. Конференция в Сучжоу обозначила несколько областей, где международная координация особенно важна и, скорее всего, даст высокие результаты — если усилить конкретные преимущества отдельных проектов по изучению мозга и внедрить стандартизацию.
Возьмём, к примеру, проблему типов клеток. Мозг состоит из большого количества различных типов клеток, служащих рабочими единицами широко распределённых нейронных сетей. Система идентификации и классификации набора этих типов необходима для составления схемы соединений, записи и воздействия на активность клеток определённого типа, а также расшифровки цепей процессов, лежащих в основе обработки информации и поведения мозга. Недавнее сближение исследований по развитию нейронной системы от беспозвоночных до млекопитающих, а также развитие геномных и генетических технологий, сделало возможным систематическую идентификацию конкретных типов клеток.
Определение профиля одноклеточного транскриптома (т.е. количественное определение уровня проявления активности всех генов) создает предпосылки для более точного определения типа клеток и увеличения точности генетического доступа для отдельных типов клеток (используя генетические инструменты для записи, маркирования и воздействия на уровне конкретного типа клеток).
Таким образом, проблема типов клеток существенная и сложная, однако хорошо обозначена и решаема с помощью усиления совокупных ресурсов, которые есть у проектов по изучению мозга.
Что должно быть стандартизировано в этой ситуации? Клеточные транскриптомы могут быть приобретены в определенном формате, который заложен в общую базу данных, и проанализированы так же, как и данные генома. Наборы данных о местоположении клеток, их морфологии и проекционных моделях (местоположения в головном мозгу, куда клетки посылают информацию) также могут быть стандартизированы. Сравнения типов клеток на нескольких модельных организмах, включая человека, должны выявить общие закономерности, а также основные различия, касающиеся организации работы полушарий мозга. Имея этот перечень деталей на руках, ученые могут систематически устанавливать экспериментальный доступ к определенным типам клеток, что значительно продвинет и объединит несколько уровней исследований нейронных цепей. Координация и стандартизация данных (не говоря уже о сборе метаданных, курировании и анализе) —это более сложные процессы в определенных областях исследований нейронаук, таких, как нейрофизиология и томография мозга.
Ярким примером является поведение, окончательный выход операции нейронной цепи и окончательное проявление функции мозга. Поскольку поведение является результатом интеграции сенсорных входов (иными словами — состояний мозга) и когнитивного принятия решения, а поведение проявляется как высоко-размерная двигательная функция, оно по своей сути — сложный и переменный процесс, даже в очень ограниченных экспериментальных условиях, не говоря уже о более натуралистических парадигмах.
Чтобы осмыслить основы нейронную поведения, ученые используют множество различных и, зачастую, узкоспециализированных экспериментальных проектов для записи и управления нейронными процессами в различных отделах головного мозга, в то время, как животные и люди выполняют задачи разных уровней сложности. Таким образом, не только поведенческие данные, но также и синхронная запись, и манипуляция нервной деятельностью, могут стать сложной задачей для стандартизации. Действительно, обсуждения на конференции в Сучжоу перешли в бурные дебаты относительно возможности стандартизировать несколько наборов согласованных поведенческих парадигм для получения и накопления данных и сравнения последних не только между различными лабораториями, но и различными видами.
ОБМЕН
Стоит острая потребность в инфраструктуре, которая позволит проектам по изучению мозга обмениваться данными между собой. Но создание такой системы — трудновыполнимая задача, а вопросы финансирования и требования к персоналу зачастую недооцениваются. Тем не менее, преимущества совместного использования данных придают этому вопросу особую значимость. К примеру, генетические данные пациентов, страдающих умственными расстройствами, могут быть открыты для всего мира; такой обмен данными до сих пор помогает идентифицировать генетические причины, способствующие возникновению расстройств, таких как шизофрения и аутизм.
В 2005 году Международный Координационный Центр Нейроинформатики (МКЦН) был инициирован Всемирным Научным Форумом по Организации Экономического Сотрудничества и Развития для помощи в продвижении повторного использования данных и воспроизводимости исследований мозга за счет развития мировых стандартов, лучших практик, инструментов и инфраструктуры. МКЦН и другие организации такого типа могут позиционироваться лучше всего в поддержке обмена данными (так же, как в вопросе выстраивания линии сотрудничества между научными, клиническими, техническими, промышленными и финансовыми группами).
Другая потребность — совместное использование ресурсов. Например, исследования приматов (за исключением человека) представляют высокую ценность для определения биологии заболевания, но вместе с тем, имеют высокую стоимость и занимают много времени, что связано с этическими вопросами.
Генная инженерия и генное моделирование нарушений работы мозга на моделях нечеловекообразных приматов могли извлечь большую пользу от координации проведения исследований на одних и тех же экспериментальных животных. Создание международных центров с приматами, как некого концентратора внимания для таких совместных работ могло бы продвинуть данное направление.
ОБУЧЕНИЕ
В ответ на большой поток данных разного масштаба, и, с учетом особой сложности нейронных цепей, в свою очередь, наделенных множеством цепей обратной связи, существует необходимость в расширении роли теории и компьютерного моделирования. Вычислительная неврология обеспечивает необходимую связь между нейробиологией и инспирированными мозгом интеллектуальными технологиями. Обсуждения в Сучжоу отметили важность вопроса касательно оснащения ученых нового поколения знаниями и инструментами в нескольких областях изучения мозга.
В частности, появилось единодушное мнение касательно того, что анализ и концептуализация большого набора данных от проектов по изучению мозга, потребуют определенных способностей, которые смогут лучшим образом интегрировать экспериментальную неврологию с вычислительным анализом, моделированием и теорией.
«Гибридные» междисциплинарные программы по получению степени и учебные центры по всему миру необходимы для усиления проектов по изучению мозга в международном масштабе, т.к. они могут предложить теоретические, компьютерные и экспериментальные курсы. Другой полезный механизм для исследования конкретных экспериментальных методов или инструментов анализа — поддержка длительных программ по обмену студентами между совместными исследовательскими группами.
ФИНАНСИРОВАНИЕ
Даже в тех странах, где проекты по изучению мозга функционируют уже сегодня, устойчивая поддержка им не гарантирована. Например, несмотря на то, что рабочая группа американского проекта «BRAIN Initiative» определила конкретные параметры, точнее консервативные рекомендации по бюджету на последующие 12 лет, реальное финансирование требует ежегодного одобрения Конгресса и подвергается влиянию краткосрочных политических колебаний. В настоящий момент все проекты по изучению мозга, организованы, в первую очередь, на средства исследовательских групп в рамках отдельных стран или континентов. Таким образом, международным коллаборациям необходимо поддержать стратегии и механизмы финансирования инноваций.
Следовательно, поддержка частными организациями и инвесторами может стимулировать проекты по исследованию мозга. Например, Алленовский институт наук о мозге, основанный 10 лет назад, произвел множество наборов данных (таких как экспрессия генов мышей и нейронные проекции карт) которые принесли пользу всемирному нейробиологическому сообществу. Кроме того, Фармацевтический Исследовательский Кампус Джанелия на базе Медицинского Института Говарда Хьюза, также основанный 10 лет назад (специализируется на изучении принципов обработки информации в нейронных сетях и разработки новых инструментов), внес огромный вклад в основание проектов по исследованию мозга. Фонд Саймона запустил совместный проект «Глобальный Мозг» для исследования популяционных нейронных данных на клеточном решении и продвинутого статистического моделирования, а Фонд Кавли оказал поддержку нейробиологическим центрам и первоначальному обсуждению проекта U.S. BRAIN.
Стратегические сотрудничества, капитализирующие уникальные экспертные знания относительно небольших исследовательских групп — с одной стороны, и высокопроизводительная мощность больших данных от частных исследовательских институтов — с другой стороны, смогут достичь эпохального прогресса, возможного только при совместной работе. Конечно, непрерывное и эффективное вовлечение общественности имеет решающее значение в создании и сохранении поддержки проектов, изучающих мозг.
СЛЕДУЮЩИЕ ШАГИ
Наиболее важный итог обсуждений на конференции в Сучжоу — единодушное согласие и энтузиазм по поводу того, что координация многочисленных проектов, изучающих мозг, необходима и осуществима, даже если конкретные механизмы реализации еще только предстоит проработать. В самом начале установления последовательности генома, ряд встреч, в том числе — организованных Лабораторией в Колд-Спринг-Харборе, сформировали основу и международное сотрудничество Проекта «Человеческий Геном». Успех этого проекта коренным образом изменил биологию и медицину и показал исключительно высокий уровень рентабельности инвестиций.
В отличие от этого проекта и другой крупномасштабной национальной или международной программе по физике (ЦЕРН, Европейская организация по ядерным исследованиям) и технических программ (космические программы), которые все характеризуются четко определенными целями и стратегиями, особая проблема проектов по изучению мозга заключается в том, что общая цель может быть достигнута только путем решения большого набора многосторонних и взаимосвязанных между собой проблем в нескольких организмах (включая человека), причем высокого уровня междисциплинарные подходы применяются во многих лабораториях по всему миру.
Существует несколько прецедентов для таких крупномасштабных и весьма сложных сфер научной деятельности. Мы предполагаем, что дискуссии, начатые в Сучжоу, будут продолжены и на будущих встречах — по мере развития национальных проектов, изучающих мозг. Коллективный успех таких проектов будет огромным: он приведет к более полному представлению внутренней работы человеческого мозга, зачастую рассматриваемого как последний рубеж в научных исследованиях; поможет лечить ужасающие расстройства умственной деятельности, которые представляют основную нагрузку для настоящего и будущего поколений; позволит создать подобные мозгу компьютерное конструирование и интеллектуальные технологии; зародит новые отрасли промышленности и стимулирует новые экономические системы; построит основополагающие связи от естественных наук до гуманитарных; и в конечном итоге достигнет более глубокого понимания вопроса: что делает нас человеком?
Зачем ученые исследуют человеческий мозг и что знают о нем на самом деле
Человечество начало исследовать мозг и задумываться о его назначении задолго до появления науки в современном виде. Археологические находки говорят, что в 3000-2000 годах до нашей эры люди уже активно практиковали трепанации черепа — по всей видимости, как способ профилактики головных болей, эпилепсии и расстройств психики. Древнегреческие врачи и анатомы Герофил и Эрасистрат не только называли мозг центром нервной системы, но и считали, что интеллект «зарождается» в мозжечке. В Средние века итальянский хирург Мондино де Луцци предположил, что мозг состоит из трех отделов — или «пузырьков»: передний отвечает за чувства, средний — за воображение, а в заднем хранятся воспоминания.
Вклад в этот процесс вносили не только ученые. В 1848 году американский строитель Финеас Гейдж, работая на прокладке железной дороги, получил страшную травму: металлический штырь вошел в его череп под глазницей, а вышел — на границе лобной и теменной костей. Однако мужчина относительно благополучно прожил потом больше десяти лет. Правда, знакомые утверждали, что в результате инцидента он изменился — например, стал как будто более вспыльчивым. И хотя в этой истории есть немало белых пятен, она в свое время вызвала бурную дискуссию о функциях различных зон мозга.
В наши дни изучение мозга — вотчина не одной, а множества отраслей наук. Нейробиология занимается вопросами, связанными с работой рецепторов. Нейрофизиология — особенностями протекания физиологических процессов в мозге. Психофизиология — соотношением мозга и психики. Нейрофармакология — влиянием лекарственных средств на нервную систему, в том числе на мозг. Существует даже относительно молодое направление — нейроэкономика: она изучает процессы выбора и принятия решений. Более фундаментальные когнитивные нейронауки сосредоточены на исследовании разных типов восприятия, сложных мыслительных процессов и связанных с ними феноменов, которые касаются речи, слушания музыки, просмотра фильмов и т.д.
Зачем это делается?
Логично предположить, что любой орган человеческого тела исследуют в первую очередь для того, чтобы научиться его эффективно лечить в случае необходимости. Но мозг — система слишком сложная и интересная, чтобы ограничиваться утилитарным подходом. В университетах мира существуют сотни лабораторий, которые изучают совершенно разные аспекты мозговой деятельности. Одни фокусируются на конкретных типах расстройств психики — например, на шизофрении. Другие — на сне. Третьи — на эмоциях. Четвертые хотят выяснить, что происходит с мозгом, когда человек испытывает стресс или употребляет алкоголь: этим занимается в том числе лаборатория психофизиологии Института психологии РАН.
Результатом таких исследований далеко не всегда становится метод решения какой-то конкретной проблемы, связанной с мозговой деятельностью. Нейроученые нередко получают информацию, которая главным образом помогает нам лучше понять специфику отношений между людьми и выяснить, к примеру, по каким признакам мы ранжируем окружающих на «своих» и «чужих». Что делать с этим знанием дальше, как его применить на практике — хороший вопрос.
С другой стороны, опыты со «стандартным» человеческим мозгом и натуралистическими (естественными) стимулами дают ученым шанс разобраться, почему у кого-то мозг работает иначе. В финском Университете Аалто ставят эксперименты с участием людей с синдромом Аспергера. Как правило, эта особенность развития сильно затрагивает эмоциональные функции, способность к социальному взаимодействию. Опыты показывают, что у «обычного» человека, когда он смотрит, как общаются другие люди, наблюдается высокий уровень синхронизации в сенсорных зонах мозга, в зонах, участвующих в обработке социальной информации и процессах формирования эмоций. А у человека с синдромом Аспергера такая синхронизация выражена значительно меньше. Ученые надеются со временем разобраться, как помочь адаптироваться в социуме тем, кому изначально это сделать сложнее.
Есть лаборатории, которые занимаются одновременно и прикладными, и фундаментальными исследованиями. В 2012 году ученые из Еврейского университета в Иерусалиме создали устройство, позволяющее незрячим людям «видеть» с помощью слуха. Оно состояло из очков и небольшой камеры, которая фиксировала визуальную информацию, а специальная программа преобразовывала ее в звуковые сигналы. Таким образом человек, лишенный зрения, мог распознать находящиеся поблизости бытовые предметы, других людей и даже крупные буквы. При этом разработчики устройства обнаружили, что в мозге того, кто учится «видеть» с помощью слуха, активируются те же потоки, что и у того, кто видит традиционным способом — глазами. Таким образом научный мир столкнулся с принципиально важной, основополагающей проблемой: действительно ли зрительная кора головного мозга отвечает именно за зрение в привычном понимании? И что такое вообще — зрение?
Также предполагается, что одним из результатов скрупулезного, разностороннего изучения мозга станет возможность создания искусственного интеллекта. В 2005 году стартовал знаменитый многомиллиардный проект Blue Brain Project, целью которого было сделать компьютерную модель человеческого мозга и смоделировать сознание. Пока воз и ныне там, а многие представители научного мира настроены достаточно скептично — хотя бы потому, что мы не знаем точно, что такое сознание. К тому же существует и технические ограничения: для того, чтобы имитировать мозг кошки на самом базовом уровне, понадобился один из самых больших суперкомпьютеров в мире. Человеческий мозг, разумеется, устроен намного сложнее.
Методы и эксперименты
Существующие на сегодняшний день методы исследования мозга можно ранжировать, опираясь на два критерия. Первый — частота снятия информации: она варьируется от миллисекунды до нескольких секунд. Второй — пространственное разрешение: насколько детально мы можем рассмотреть сам мозг. Так, электроэнцефалография способна собирать данные с очень большой частотой. Зато фМРТ (функциональная магнитно-резонансная томография) позволяет охватывать квадратные миллиметры мозга, а это довольно много, поскольку в одном квадратном миллиметре — около 100 000 нейронов.
Также существуют магнитная энцефалография, позитронно-эмиссионная томография, транскраниальная магнитная стимуляция. Методы обычно совершенствуются в сторону неинвазивности: нам хочется как можно больше узнать о мозге живого человека с минимальными последствиями для его здоровья и психологического состояния. При этом именно с появлением фМРТ ученые стали исследовать буквально все подряд аспекты мозговой деятельности. Мы можем взять практически любой тип поведения и быть уверенными в том, что в мире обязательно найдется лаборатория, которая изучает его с помощью фМРТ.
Разобраться, как ученые это делают, можно на примере самого базового эксперимента. Допустим, мы хотим узнать, различается ли мозговая активность человека, когда он смотрит на лица других людей и на дома. Отбирается множество картинок с изображением самых разных домов и самых разных лиц. Они перемешиваются, а их порядок — рандомизируется. Необходимо, чтобы в последовательности не было никаких закономерностей: если, к примеру, после трех домов всегда будет появляться лицо, встанет вопрос о достоверности результатов эксперимента.
Прежде чем поместить испытуемого в сканер фМРТ, с него нужно снять все металлические украшения и предупредить, что лучше не складывать руки в кольцо. Во время сканирования происходит быстрое изменение магнитного поля, что, согласно законам физики, индуцирует электрический ток в замкнутой петле. Ощущения — не смертельно неприятные, но те, кто пробовал, повторять обычно не хотят. В течение тридцати-сорока минут человек лежит в сканере и смотрит на появляющиеся на экране изображения домов и лиц. Важно, чтобы в процессе он не заснул: проходить через такие эксперименты часто довольно скучно. Зато они предполагают награду — допустим, пару бесплатных билетов в кино.
На этом более или менее интересная часть заканчивается и начинается сложная и неблагодарная: ученому предстоит обработать полученную информацию разными статистическими методами, чтобы результат можно было оформить в статью и опубликовать ее в научном журнале. Главный подвох здесь заключается в том, что существует несколько десятков тысяч способов скомбинировать разные ступени преобразования данных, поэтому добиться ложноположительного результата не так уж и сложно.
В 2009 году в Сан-Франциско провели опыт, ставший впоследствии легендарным. Ученые положили в сканер фМРТ мертвого атлантического лосося и показали ему фотографии людей в различных социальных ситуациях. При подсчете данных выяснилось, что мозг лосося не просто реагирует на стимулы: рыба испытывала эмоции. Разумеется, на самом деле мертвый лосось не способен на эмпатию, но за счет погрешности — или так называемого статистического шума, возникающего при анализе собранных с помощью фМРТ данных, мы можем получить значимый эффект. Кто ищет — тот всегда найдет.
До недавнего времени проблема усугублялась еще и тем, что в западные журналы брали статьи, описывающие в основном только положительные результаты экспериментов. Если гипотеза лаборатории не подтверждалась, полученные данные фактически летели в мусорное ведро. Теперь представим: сто лабораторий поставили одинаковый эксперимент. Чисто статистически у пяти из них вполне могут получиться позитивные результаты. Статья, написанная представителями такой лаборатории, будет опубликована, даже если в 95 оставшихся опыты показали отрицательный результат. Для борьбы с такими искажениями в наши дни появилась важная опция: теперь исследование можно перерегистрировать с гарантией публикации вне зависимости от результата — главное, чтобы все было выполнено четко по плану.
Как читать новости науки в СМИ, чтобы не впасть в заблуждение?
Специфика работы ученого заключается в том, что он должен знать очень много — пусть даже только в рамках своей области. Однако чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься. И тем выше вероятность, что рано или поздно ты столкнешься с чем-то, что в корне противоречит твоим убеждениям. Поэтому, общаясь со СМИ, ученые почти никогда не используют слово «однозначно». Вместо этого они говорят: «скорее всего», «вероятно», «мы можем предположить».
Для журналистов и читателей такие формулировки звучат, мягко говоря, не очень заманчиво. Психика человека устроена так, что ему хочется точно знать, из чего сделано его тело — в том числе мозг. Вероятности его либо не интересуют, либо вызывают тревогу. Более того, многие люди в принципе не читают новости дальше заголовка. В результате информация о последних научных исследованиях часто доходит до нас в искаженном виде — в том числе потому, что СМИ стремятся собрать больше просмотров, но опасаются отпугнуть аудиторию слишком расплывчатыми формулировками.
В 2007 году по российским СМИ прокатилась волна заметок об ученых лондонского University College, установивших, что алкоголь улучшает работу мозга. При ближайшем рассмотрении оказывалось, что, поскольку алкоголь улучшает приток крови к мозгу, что, в свою очередь, действительно коррелирует с улучшением умственных способностей, положительный эффект, может, и будет, но негативные последствия от чрезмерного употребления алкоголя его явно перевесят.
Еще несколько лет назад в западной прессе широко освещался проект No More Woof, создатели которого предлагали использовать инструмент на основе электроэнцефалографии, чтобы считывать мысли собак и «переводить» их на человеческий язык. Но, во-первых, ЭЭГ — далеко не самый точный метод сбора данных. Во-вторых, откуда мы можем знать, каким образом мысли собак должны передаваться с помощью английской речи? В-третьих, нет исследований, которые бы доказывали, что все животные, включая человека и собаку, говорят на разных диалектах одного глобального языка. Но СМИ скандировали: ура, мы наконец-то научимся понимать наших Шариков и Бобиков!
Чтобы не дать обмануть себя опубликованной в СМИ новости из мира науки (в том числе — нейронауки), нужно соблюдать несколько простых правил:
Во-первых, не ленитесь прочитать не только заголовок, но и весь текст.
Во-вторых, опасайтесь категоричных утверждений. Допустим, если в материале говорится, будто ученые нашли в мозге «зону любви», учитывайте, что один из современных трендов — исследовать мозг не как конструктор, составленный из полностью автономных элементов, а как сложную сеть (complex network). Да и «любовь» — понятие слишком неоднозначное, чтобы вывести для него какое-то универсальное определение.
В-третьих, обращайте внимание на источник. Журналисты часто ссылаются не на исходную статью в научном журнале, а на публикацию на другом новостном интернет-портале или даже в блоге. Пытливому уму такая ссылка должна показаться неубедительной.
В-четвертых, задайте интернету вопрос: «Кто все эти люди?». Под лейблом «ученые» в СМИ могут появляться как подлинные сотрудники известных лабораторий, так и энтузиасты-любители, собирающие деньги на свое «революционное» открытие с помощью краудфандинговых платформ.
В-пятых, найдите оригинал. Из абстракта (краткого изложения сути статьи) часто бывает понятно, что именно ученые доказали и какими методами. Да, подписка на очень многие журналы — платная. Но есть сайты PubMed и Google Scholar, позволяющие выполнять поиск по текстам научных публикаций.
Вопреки стереотипам наука не может дать нам стопроцентной гарантии чего бы то ни было. Не может жирной, нестираемой линией отделить истину от всего остального. Но она может максимально приблизиться к истине за счет множества повторяющихся, проведенных в разных частях земного шара экспериментов, результаты которых постепенно будут сходиться в одной точке. Примерно. С определенной вероятностью.