Институт клинической психиатрии и психологии

Если нейронные области с легкостью переключаются с одних партнеров по общению на других, процесс усвоения знаний улучшается.

Загляните внутрь мозга человека, усваивающего какую-то новую информацию. При определенном везении вам удастся понаблюдать за образованием связей между нейронами. Такой физический мост между двумя нервными клетками «запаивает» в мозг новые знания. При поступлении новой информации одни синапсы образуются и закрепляются, а другие — ослабевают, уступая место новым связям.

Вы также сможете наблюдать и более тонкие изменения, такие как колебания уровней сигнальных молекул или даже незначительный рост активности нервных клеток. За последние несколько десятилетий ученые сосредоточенно изучали микроскопические изменения, происходящие в процессе усвоения мозгом новой информации. И хотя благодаря данному детальному изучению было выявлено множество интересных фактов о синапсах, связывающих различные участки нашего мозга, их все еще недостаточно. Нейробиологи до сих пор не составили полного представления о том, как же обучается человеческий мозг.

Вполне возможно, что смотрели они на слишком близком расстоянии. Когда речь заходит о нейробиологии процесса обучения, фокусировка на одних лишь синапсах не позволяет увидеть главного.

Благодаря новому, более широкому подходу ученые пытаются осмыслить масштабные изменения, обуславливающие процесс обучения. Исследуя смещение взаимодействий между множеством различных областей головного мозга, они начинают понимать механизмы захвата и удержания мозгом новой информации.

Такого рода исследования опираются на мощные математические знания. Специалисты в области человеческого мозга берут на вооружение подходы и инструменты, разработанные другими науками, имеющими отношение к разного рода сетям, дабы в точных числовых выражениях раскрыть форму и функцию проводящих путей нервной системы, смещающихся в процессе обучения.

«Когда вы учитесь, это требует изменений не только в одной области мозга, — говорит Даниэлла Бассетт (Danielle Bassett), нейробиолог из университета Пенсильвании. — В действительности здесь задействовано множество различных областей». Ее комплексный подход подразумевает вопрос о том, «что на самом деле происходит в вашем мозгу в процессе обучения?» Бассетт спешит дать определение этой новой области «сетевой нейробиологии» и приступить к открытию новых горизонтов.

«Данное направление является весьма перспективным, — говорит нейробиолог Олаф Спорнс (Olaf Sporns) из университета Индианы в городе Блумингтон. По его словам, исследования Бассетт обладают большим потенциалом для ликвидации разрыва между изучением нейровизуализации и представлениями ученых о том, как же происходит обучение. — Я думаю, она избрала правильный путь».

Бассетт и другие уже нашли волнительные намеки на то, что способный на более эффективное обучение мозг обладает гибкостью и способностью сходу перестраивать соединения с целью усвоения новых знаний. Некоторые области мозга всегда общаются с одними и теми же нейронными партнерами, редко переключаясь на другие. Но те участки мозга, что демонстрируют бóльшую гибкость, быстро меняют «собеседников», подобно родителю дошкольника, который отправляет приглашение на день рождения по списку адресов электронной почты, а чуть позже — памятку коллегам по работе.

В нескольких исследованиях ученые стали свидетелями данной гибкости в действии, наблюдая за тем, как сети перенастраиваются в процессе обучения человека, когда тот находится внутри томографа. Гибкость сетей может способствовать нескольким типам обучения, а ее избыток, как показывают исследования, может быть связан с такими расстройствами, как шизофрения.

Неудивительно, что некоторые исследователи спешат применить эту новую информацию, выискивая способы повышения гибкости мозга тех из нас, чьи нейронные связи отличаются излишней жесткостью.

«Это довольно новые идеи, — говорит когнитивный нейробиолог Рафаэль Джеррати из Колумбийского университета. По его словам, математических и вычислительных инструментов, необходимых для данного типа исследований, до недавнего времени просто не существовало. Поэтому люди не размышляли о процессе обучения с точки зрения крупномасштабных сетей. — В некотором смысле проблема была довольно скучная, вычислительная, — говорит Джеррати. Но теперь для исследований открыта своего рода «концептуальный» путь.

Такой концептуальный путь больше напоминает карту, состоящую из множества нейронных троп. Даже если человек учит что-то очень простое, для помощи ему задействуются довольно крупные участки мозга. Заучивание несложной последовательности движений, к примеру, выстукивание коротенькой мелодии на синтезаторе, пробуждает активность в той части мозга, что управляет движениями пальцев. Данное задание также задействует области мозга, участвующие в формировании зрительных образов, принятии решений, способности запоминать и планировать. А выстукивание чего-либо пальцами — довольно простой вид обучения. Во многих ситуациях этот процесс задействует еще большее количество областей мозга, интегрирующих информацию из нескольких источников, говорит Джеррати.

Он со своими коллегами зафиксировал проблески некоторых из этих взаимодействий путем сканирования мозга людей, изучавших ассоциации между двумя лицами. И только одно из них сопоставлялось с неким поощрением. В более поздних экспериментах исследователи проверили, действительно ли человек мог понять, что ореол удачи, связанный с одним лицом, распространялся и на то лицо, чьим партнером он был ранее. Этот процесс, называемый «переносом обучения», — одна из тех вещей, что люди делают повседневно, например, когда вы опасаетесь заказывать салат в ресторане, где вам недавно подали испорченный сыр.

Мозг участников исследования, показавших хорошие результаты в плане применения знаний о чем-то одном — в данном случае лице — по отношению к другому, обладал определенными характерными чертами, как сообщили Джеррати и его коллеги в журнале Neuroscience в 2014 году. Связи между гиппокампом — структурой мозга, ответственной за память и вентромедиальную префронтальную кору головного мозга, которая, в свою очередь, связана со способностью к самоконтролю и принятию решений, — у хорошо обучаемых участников эксперимента были слабее, чем у людей, которым усвоение новой информации давалось с трудом. Томографические изображения, полученные через несколько дней после прохождения тестового задания, выявили характерные различия между головным мозгом представителей обеих групп, заявляют исследователи. В ходе эксперимента также выяснились и другие нейросетевые различия среди вышеозначенных областей и крупных сетей, охватывающих мозг.

По данным исследования, проведенного нейробиологом Винодом Меноном (Vinod Menon) из Стэндфордского университета и его коллегами, при сканировании мозга детей, испытывающих трудности с изучением математики, обнаружились, помимо прочего, неожиданные межнейронные связи. По сравнению с детьми, которые затруднений не испытывали, мозг ребят с дискалькулией, сканировавшийся при выполнении математической задачи, показал больше нейронных связей, особенно между теми областями, что участвуют в решении математических задач. Подобный избыток межнейронных связей — он был описан в 2015 году в научном журнале Developmental Science — оказался полной неожиданностью, говорит Менон, поскольку в ходе предыдущих исследований высказывалось предположение о крайней слабости таких математически обусловленных сетей. Однако может оказаться, что большое количество связей создает систему, неспособную к усвоению новой информации. «Идея заключается в том, что изобилующая нейронными связями система будет не столь восприимчива и эффективна», — говорит он.

Необходимо установить гармоничное равновесие, отмечает Менон. Слишком слабые нейронные пути не могут переносить необходимую информацию, а пути, обладающие чрезмерным количеством связей, не позволят новой информации закрепиться. Но этим суть проблемы не ограничивается. «Речь не о том, что все везде меняется, — подчеркивает он. — Существует определенная специфичность». Некоторые соединения важнее других, все зависит от поставленных задач.

Нейронным сетям необходимо переносить информацию вокруг себя быстро, но плавно. Для того, чтобы по-настоящему понять смысл этого перемещения как противопоставление данным, полученным с помощью статичных снимков, ученым нужно понаблюдать за тем, как мозг ведет себя в процессе обучения. «Следующий этап — выяснить, как в действительности перераспределяются сети, — говорит Менон. — Дать ответ на этот вопрос нам помогут исследования Даниэллы Бассетт и других ученых».

Бассетт и ее коллеги зафиксировали эти изменяющиеся в процессе обучения сети. Добровольцам показали простые последовательности и попросили отстучать их на синтезаторе одновременно с проведением функциональной МРТ. На протяжении шести недель обучения нейронные сети в мозгу этих людей продемонстрировали подобие «суетливости». Некоторые связи становились сильнее, некоторые — слабее, подытожила Бассетт с коллегами в журнале Nature Neuroscience в 2015 году.

Люди, быстро научившиеся выстукивать правильную последовательность клавиш, продемонстрировали интересную нейронную черту: по мере обучения их мозг задействовал определенные связи между лобной долей — верхним слоем передней части головного мозга — и передней поясной, расположенной ближе к середине мозга. Данная связь имела отношение к направлению внимания, постановке целей и планированию — навыкам, которые могут быть важны на ранних этапах обучения, а на поздних — уже нет, подчеркнула Бассетт. По сравнению с неуспевающими, быстро обучаемые добровольцы с большей долей вероятности переместили эти связи, в результате чего повысилась эффективность работы их мозга.

Гибкость важна и для других видов обучения. 30 мая на сайте bioRxiv.org Джеррати, Бассетт и другие сообщили, что обучение методом проб и ошибок, при котором правильные ответы обеспечивают одобрение, а неправильные — не засчитываются, использует гибкость мозга по максимуму. Эта сеть включает в себя множество точек на коре (внешнем слое головного мозга) и в более глубокой структуре, известной как полосатое тело. В другой работе Бассетт и ее коллег, опубликованной в научном журнале Cerebral Cortex, выяснилось, что определенные области мозга способны на быстрое сформирование и разрыв нейронных связей.

Проведенное в ходе этих исследований наблюдение выявило «гораздо более интересную сетевую структуру, чем предполагалось ранее, когда мы рассматривали только статичные снимки,» говорит Джеррати. По его словам, обучающийся мозг невероятно динамичен, а нейронные модули разрывают связи со своими партнерами и находят новых.

Несмотря на различия нюансов в каждом следующем исследовании, основная общая черта остается неизменной: «Похоже, что часть знаний об окружающем мире делает некоторые части вашего мозга более гибкими и способными поддерживать связь с самыми разными областями», — говорит Джеррати. Иными словами, процесс обучение требует гибкости.

Однако слишком хорошо — тоже нехорошо. При выполнении задач по извлечению информации из памяти внутри томографического сканера у людей с шизофренией наблюдалась более высокая гибкость нейронных сетей, чем у здоровых, объявила Бассет в прошлогоднем выпуске журнала Proceedings of the National Academy of Sciences. «Это наталкивает меня на мысль о том, что для здоровых людей гибкость опасности не несет, однако ее может быть слишком много», — говорит Бассетт.

Ведь механизмы возникновения подобной гибкости неизвестны, как и то, что именно ею управляет. Андреа Стокко (Andrea Stocco), когнитивный нейробиолог из Университета Вашингтона в Сиэтле, подозревает, что важную роль в процессе контроля гибкости играет группа глубинных структур мозга под названием базальные ганглии. Он сравнивает эту область, включающую в том числе и полосатое тело, с авиадиспетчером, передающим информацию туда, где она более всего необходима. Одной из задач базальных ганглий, является, по всей видимости, прекращение определенных процессов. «Большую часть времени базальные ганглии блокируют что-либо», — говорит он. Другие ученые нашли доказательства того, что контролировать гибкость помогают ключевые «центры» коры головного мозга.

Исследователи пока не понимают связь показателей гибкости в различных областях мозга с микроскопическими изменениями, сопровождающими усвоение новой информации. В настоящее время, макро- и микрокартины процесса обучения — две отдельные реальности. Несмотря на отсутствие золотой середины, исследователи спешат найти признаки того, что нейронная гибкость может предоставить возможность улучшения способностей к обучению.

Вполне возможно, что гибкость можно улучшить с помощью внешней стимуляции мозга. Людям, подвергшимся стимуляции, направленной на определенные цепи памяти, намного лучше удавалось вспомнить последовательности предложенных им слов, отметили ученые в выпуске журнала Current Biology от 8 мая. Некоторые специалисты утверждают, что раз стимуляция улучшает память, то может повысить и гибкость, а, возможно, и способность к обучению.

Подают надежды также и некоторые препараты. Декстрометорфан, входящий в состав некоторых лекарств от кашля, блокирует белки, способствующие регуляции связей между нервными клетками. По сравнению с плацебо, у здоровых людей данный компонент придает некоторым областям мозга бóльшую гибкость и способность к быстрому переключению между нейронными партнерами, сообщили в прошлом году Бассетт с коллегами в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Она также изучает возможности нейронной обратной связи — процесса, при котором люди пытаются изменить структуры своего мозга для повышения гибкости с контролем в реальном времени.

Повысить гибкость может также и нечто более простое. В выпуске журнала Scientific Reports от 31 марта Бассетт с коллегами описали выполненный ими сетевой анализ необычного объекта. В рамках проекта под названием MyConnectome нейробиолог Расс Полдрак, работавший тогда в университете штата Техас в Остине, трижды в неделю на протяжении года повергался процедуре МРТ головного мозга, тщательно отслеживая различные показатели, включая настроение. Бассетт и ее команда применили математические инструменты к данным Полдрака, дабы замерить его нейронную гибкость в каждый отдельно взятый день в поисках связей с его настроением. Результат оказался выдающимся: мозг Полдрака продемонстрировал максимальную гибкость в моменты наибольшего счастья, однако причины этого еще предстоит выяснить. (Минимальная же гибкость сопровождала удивление.)

Это результаты только одного человека, а потому неизвестно, насколько применимы они будут к другим. Более того, в исследовании определяется только связь, но не утверждается, что счастье вызывает бóльшую гибкость и наоборот. Но идея занимательная, а то и очевидная, как говорит Бассетт. «Конечно, ни один учитель на самом деле не скажет, что считает трудновыполнимой нашу просьбу сделать детей счастливыми, чтобы они стали лучше учиться». Очень важно, однако, точно установить то, каким именно образом счастье влияет на процесс усвоения новой информации, — подчеркивает она.

Исследовательская работа только начинается. Но вышеозначенная небольшая группа ученых уже предоставила аналитическую картину процесса обучения благодаря восприятию мозга как матрицы, состоящей из узлов и связей, которые легко могут смещаться, меняться местами и перегруппировываться. По словам Бассетт, более широкий взгляд на сетевую науку привносит «целый ряд новых гипотез и способов их проверки».

Лора Сэндерс — независимый научный писатель, автор блога о науке воспитания детей. Ранее писала о нейробиологии, сообщая обо всех связанных с умственной деятельностью мистериях. Имеет докторскую степень в области молекулярной биологии, полученную в лос-анджелесском Университете Южной Калифорнии. Затем Лаура стала писать о человеческом мозге во всех его формах и проявлениях. Ее изыскания публиковались в научных журналах, в том числе Current Biology, Developmental Biology и PLOS Biology.