Будущее мозга. Как мы изменимся в ближайшие несколько лет - Матео Ниро Страница 49

Благодаря разработкам в области компьютерных наук и компьютерных методов анализа, проводимых такими исследователями, как англичанин Алан Тьюринг, удалось приступить к процессу по созданию искусственного интеллекта. Затем ученые, такие как американец Фрэнк Розенблатт, сделали первые шаги в построении компьютерного моделирования нейронных цепей головного мозга.

В 1980-х и 1990-х годах появление МРТ и в дальнейшем функциональной МРТ произвело настоящую революцию в науке, поскольку речь шла о технологии, которая позволяет визуализировать анатомическую структуру и работу мозга in vivo с пространственным разрешением в несколько миллиметров и временным интервалом в несколько секунд. Изучение отделов мозга, вовлеченных в распознавание объектов и отвечающих за распознавание речи, – это лишь немногие аспекты, которые стали возможны для проведения исследований благодаря данной методике. Данные технологии, наряду с другими методами исследований, такими как электроэнцефалограмма, позволяющая измерять электрическую активность нейронов с точностью до миллисекунды, придали импульс развития когнитивной науке, чья основная цель, как мы успели увидеть в начале книги, состоит в изучении взаимосвязи между функциями мозга и сознанием человека.

Совсем недавно были разработаны методы, которые позволяют манипулировать определенными отделами мозга с целью наблюдения за тем, какое влияние это может оказать на процесс познания, чувства и поведение человека. Сегодня мы уже знаем, что сложные когнитивные процессы, такие как речь, память, рассуждения и эмоциональные реакции, не зависят от одной области мозга, а основаны на функционировании сразу нескольких взаимосвязанных нейронных сетей. Области мозга соединяются друг с другом на структурном уровне, то есть посредством аксонов нейронов. Существуют также функциональные связи между активностями различных отделов мозга, которые не обязательно структурно связаны между собой. Различные технологии позволили нам получить эти фундаментальные данные о том, как работает наш мозг и каковы его способности. В настоящее время прилагаются огромные усилия по картированию этих связей и описанию того, как они меняются под влиянием таких патологий, как болезнь Альцгеймера, синдром дефицита внимания с гиперактивностью, депрессия, шизофрения и многое другое.

Одним из методов, проявивших себя как мощный инструмент для определения того, какие области нашего мозга напрямую связаны с различными когнитивными или аффективными процессами, является исследование функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ). Именно благодаря ему мы смогли выявить взаимосвязь между гиппокампом – одной из структур нашей височной доли – и начальными стадиями генерирования памяти. Тем не менее за последние 20 лет произошли радикальные изменения в области резонансных исследований, поскольку поле их интересов переключилось с определения реакции конкретных областей мозга на изучение взаимодействия различных отделов мозга между собой с функциональной точки зрения. Данный сдвиг произошел из-за целой серии исследований, показавших, что, хотя мы и не выполняем в какой-то момент времени конкретную когнитивную задачу (например, решение кроссворда), наша мозговая деятельность даже в состоянии покоя продолжает оставаться последовательной, организованной и даже независимой от содержания наших мыслей.

Развитие технологий в огромной мере способствует и улучшению медицинской практики. К примеру, компания IBM разработала суперкомпьютер под названием Watson – компьютерную систему искусственного интеллекта, способную отвечать на различные вопросы. Это стало возможным благодаря тому, что Watson хранит внутри себя огромную базу данных, поступающую сразу из нескольких источников, таких как словари, энциклопедии, новостные ленты и т. п. Например, в него был встроен алгоритм по изучению миллионов медицинских карт и других источников данных, чтобы помочь практикующим врачам подобрать наилучший вариант лечения для пациентов со сложной клинической картиной заболевания.

Но данные вычислительные модели могут также применяться для оказания помощи в разработке персонализированных, а следовательно, и более эффективных планов лечения. Аргентинский исследователь Эсекьель Гляйхгеррхт, делавший свои первые исследовательские шаги в Фонде INECO и работающий в настоящее время в Америке, применяет модели искусственного интеллекта для лечения различных неврологических патологий. К примеру, искусственный интеллект применяется для лечения пациентов с эпилепсией. До трети людей, страдающих этим недугом, не могут контролировать симптомы его проявления при помощи лекарственных препаратов, в связи с чем они автоматически попадают в список пациентов, которым показана операция по удалению очага, вызывающего судороги. Однако только 60 % пациентов, перенесших операцию, достигают излечения, притом что их клинические данные или картина состояния мозга ничем не отличаются от картины мозга людей, которые продолжают испытывать приступы эпилепсии после проведения хирургического вмешательства. Применяя передовые алгоритмы нейровизуализации, способные создать индивидуальную карту всех мозговых связей у каждого пациента, и сочетая их с технологиями глубокого обучения (разновидностью искусственного интеллекта), современные ученые могут с уверенностью более чем на 90 % предсказать, у кого из пациентов прекратятся приступы после проведения операции. Подобное применение сложных вычислительных алгоритмов для решения проблем, представляющих клинический интерес, демонстрирует потенциал новых технологий в поиске так называемых «биомаркеров» – объективных показателей, способных на индивидуальном уровне подобрать диагностику, лечение и прогнозирование различных заболеваний.

С другой стороны, разрабатывается новая система с использованием видеокамер и встроенных программ, позволяющая специалистам по сосудистой неврологии, работающим в исследовательских центрах, осматривать людей, перенесших инсульт, посредством видеоконференций. Она дает возможность улучшить прогноз выздоровления пациентов с заболеванием средней и высокой степени тяжести, несмотря на их проживание вдали от медицинских центров.

Мозг невозможно изучать изолированно, он должен рассматриваться исходя из физического, социального, экономического и технологического контекстов, в которых развивается. Вот почему понимание принципов его работы требует интеграции знаний из различных областей. Это будет способствовать тому, что знания о мозге и о сознании человека будут опираться на интеграцию тысяч и тысяч экспериментов, связанных с различными уровнями человеческого организма, включая гены, нейроны, нейронные сети, когнитивные процессы и поведение среди прочего. И как уже было отмечено ранее, все это отчасти станет возможным благодаря вкладу технологий и инновационных разработок в процесс исследования головного мозга.

Однако стоит предупредить, насколько важно не позволять новым технологиям ослеплять себя. Наука о мозге должна призывать технологии на службу своим исследованиям, а не ставить их во главу всего процесса. С этой точки зрения мы должны всегда помнить, что корни прогресса любых клинических достижений лежат в основополагающих научных открытиях, совершаемых изо дня в день в лабораториях по всему миру.

С другой стороны, равно как и ученые, политические и социальные лидеры, а также обычные граждане несут ответственность за критическое осмысление и принятие решений по некоторым этическим вопросам, возникающим в результате разработки новых технологий. Это влияет как на методы, предназначенные для диагностики и лечения пациентов, так и на потенциальное применение технологий для повышения когнитивных функций и качества жизни здоровых людей. Как мы видели уже в первой главе, нейробиология влечет за собой многочисленные этические вопросы и дилеммы. Если бы уже сегодня мы могли пользоваться передовыми технологиями, такими как нанороботы, способные контролировать и предотвращать приступы эпилепсии, смогли бы мы обеспечить их доступность для всего населения, особенно для людей с ограниченными экономическими ресурсами? Если бы у нас были автомобили, оснащенные датчиками контроля внимания и детекторами усталости, привлекались бы водители, совершающие аварию, к ответственности в полной мере? Эти и многие другие вопросы до сих пор не имеют однозначного ответа. Мы несем ответственность за то, чтобы оставаться осведомленными, чтобы суметь занять критическую позицию перед лицом этих головокружительных технологических изменений, раз и навсегда ставших неотъемлемой частью нашей реальной жизни.