Развивающийся разум. Как отношения и мозг создают нас такими, какие мы есть

Siegel Daniel J.

12 . Gazzaniga (2004).

13 . Siegel (2012), p. AI-72.

14 . Deco et al. (2015); Lord et al. (2017).

15 . Sporns et al. (2005).

16 . Luijk et al. (2010); Meaney (2010); Cassidy and Shaver (2018).

17 . Waldrop (1992), p. 12.

18 . Smith et al. (2015).

19 . Siegel (2010a).

20 . Siegel (2018).

21 . American Psychiatric Association (2013).

Глава 1

Телесно воплощенный мозг, осознание и природа энергии

В этой главе мы исследуем аспекты тела и сознания, чтобы осветить проблему разума. Со времен Гиппократа, который занимался этим вопросом две с половиной тысячи лет назад, разум начали отождествлять с работой мозга. Эта точка зрения важна, но она не дает полной картины. Это лишь часть более масштабной истории о человеческом разуме, о том, как он возникает – из тела (изнутри) и отношений (извне). Давайте начнем с изучения

некоторых основных положений о теле и мозге, а затем перейдем к фундаментальному опыту осознания – нашей способности к сознанию.

Телесно воплощенный мозг

Организация мозга

Тело и головной мозг представляют собой сложную систему взаимосвязанных частей. У нас, людей, есть нейронные сети, расположенные вокруг кишечника и сердца, – эти структуры эволюционно «старше» нейронных сетей в мозгу. Расположенная внутри черепной коробки часть нервной системы состоит примерно из ста миллиардов нейронов и триллионов вспомогательных «глиальных» клеток – леммоцитов, астроцитов, олигодендроцитов и микроглий. Если представить их в виде линии, мы увидим, что внутри организма находится более 3 млн км нейронов. Каждый нейрон имеет в среднем десять тысяч соединений, связывающих его с другими нейронами.¹ Всего таких соединений насчитывается около миллиона миллиардов, что делает нейрон «самой сложной структурой на земле».² Нейроны – основной тип клеток нервной системы; каждый из них состоит из тела, отростков, называемых дендритами, и длинных отростков – аксонов, которые тянутся к другим нейронам. Нейрон посылает электрический импульс, называемый «потенциалом действия», по своим длинным аксонам; это высвобождает нейротрансмиттеры на участке отростка, называемом «синапсом», затем происходит возбуждение или подавление нижестоящего нейрона. Этот процесс – пример электрохимического потока энергии. Синапс – это связь, которая функционально связывает нейроны друг с другом. Речь идет об электрических, химических и, возможно, еще каких-то формах влияния энергетического поля на передачу информации между нейронными сетями, называемой «аптической связью».³ Эти и другие механизмы распределения потока энергии в мозгу помогают формировать связи, создающие основу для функциональной архитектуры мозга. Эти связи подобны паутине, и активация одного нейрона может влиять в среднем на десять тысяч других. Модель потока энергии в чрезвычайно сложных сетях – коррелят нашей ментальной жизни.⁴ Набор нейронов, которые активируются совместно, можно назвать «профилем нейронной сети». Это паттерн нейронной активности, сгруппированный в функциональное целое. Такой профиль нейронной сети, например, «включается», когда мы вспоминаем о мосте Золотые Ворота или Эйфелевой башне. Каждый раз, когда мы думаем об этом конкретном сооружении, активируется определенный участок нейронной сети. Нейронные сети не статичны; мозг постоянно видоизменяет синаптические связи под влиянием пережитого опыта.⁵ Это означает, что количество схем срабатывания, которые могут возникнуть на протяжении всей жизни, практически бесконечно. Число возможных паттернов возбуждения нейронов («включено-выключено») в отдельно взятый момент огромно – примерно десять в миллионной степени. Очевидно, наш мозг способен к весьма разнообразной деятельности; то, как он организован и функционирует, просто невероятно!

Нейроны и глии организованы и связаны на разных уровнях сложности: от небольших скоплений, называемых «ядрами», до более крупных, называемых «цепочками», «участками» и «полушариями». Эти группы имеют внутренние взаимосвязи, которые позволяют нейронным импульсам группироваться в паттерны, ограниченные конкретной областью; выходные сигналы этих дифференцированных областей соединяются с подобными сигналами других участков посредством межгрупповых волокон. Результатом такой дифференциации и связи внутри мозга является ряд сетей, которые, по-видимому, функционируют посредством волн меняющихся паттернов.

Как предполагают Тоньоли и Келсо⁶, «комплексное пространственно-временное описание мозга достигается за счет тщательного изучения динамики координации мозга: нейроны и нейронные ансамбли действуют согласованно. Это требует систематического развертывания процесса сближения-отдаления в пространстве и времени для выявления динамических признаков здоровой, адаптивной функции мозга и его менее адаптивных аналогов». Представление о пространственном распределении нейронных комплексов, скоординированных во времени, предполагает, что для понимания мозга и его функционирования нам необходимо начать мыслить «четырехмерно», учитывать и пространственное расположение задействованных нейронов, и временные рамки их активации. Процесс «сближения-отдаления» включает в себя временное слияние

нейронных ансамблей – они «сближаются» в определенной конфигурации, а затем отдаляются друг от друга.

В работах по неврологии, как упоминалось во введении, термин «сегрегация» используется так же, как мы используем общий термин «дифференциация» – для обозначения специализации, уникальной функции и структуры определенного набора нейронных ансамблей. В номенклатуре этих исследований также иногда используется термин «интеграция» в том же значении, как мы используем термин «связывание». Откуда эта разница в терминологии? Десятилетия назад эти понятия были «заимствованы» из математики, из описания того, как сложные системы дифференцируют и связывают свои функции, и применение доступных терминов казалось естественным. «Всеобщего» термина для описания баланса дифференциации и связывания не было. Я решил использовать привычный термин «интеграция» для обозначения динамического процесса в сложной системе, в рамках которого дифференциация и связывание постоянно меняются по мере продвижения к новым слоям самоорганизации.

Понятия «критичность» в математике и «метастабильность» в нейробиологии иногда используются для обозначения процессов, связанных с балансом, который мы называем «интеграцией». Здесь мы можем увидеть, как описываются метастабильные состояния. Как пишут Хеллиер и его коллеги⁷, «здравая нейронная динамика работает в “метастабильном” режиме, области мозга взаимодействуют, чтобы одновременно увеличить интеграцию и сегрегацию». Это понятие будет сформулировано в терминологии/словаре МЛНБ как «увеличение связи и дифференциации». Другими словами, интеграция создает метастабильность. Далее авторы заявляют:

Метастабильность может создавать важные поведенческие свойства, такие как когнитивная гибкость. Все чаще звучит вывод, что нейронная динамика ограничивается лежащими в основе структурными связями между областями мозга. Таким образом, важной задачей является установление связи между структурной связностью, нейронной динамикой и поведением. Снижение метастабильности связано со снижением когнитивной гибкости и обработки информации. Вычислительная модель, определяемая эмпирически полученными данными о связности, демонстрирует: изменения в нейронной динамике, релевантные для поведения, являются результатом структурного разъединения. Наши исследования показывают, что метастабильная динамика важна для нормальной работы мозга и зависит от структуры коннектома человека.⁸

Мы бы назвали такие процессы «интегративными» в том смысле, что они создают метастабильную динамику, уравновешивая дифференциацию и связывание аспектов коннектома. Такие состояния можно назвать выявлением «взаимосвязи коннектома».

Дальнейшее подтверждение важности этого баланса связи и дифференциации содержится в исследованиях исполнительных функций, проведенных Джейсоном Номи и его коллегами:

Метастабильные состояния мозга позволяют гибко реконфигурировать нейронные сети, избегая при этом экстремальных интегративных или сегрегативных конфигураций. Текущее исследование поддерживает идею о том, что метастабильность и когнитивная гибкость могут возникать из-за сходных конфигураций мозга. Мы видим взаимосвязь между способностями к исполнительным функциям и склонностью мозга занимать определенную конфигурацию или состояние функциональной связи. Таким образом, выполнение когнитивной задачи может быть основано не только на изменениях, происходящих во время самой конкретной задачи, или на динамической функциональной связи какой-то отдельной области мозга. Оно также может зависеть от внутренней организации динамических изменений между целыми состояниями мозга или системы.⁹

Здесь «крайности» связывания и дифференциации будут обозначены в терминологии МЛНБ как «компромисс интеграции». Слишком много связывания или слишком большая дифференциация, нарушение баланса двух предельных показателей «интегративного спектра» ведут к хаосу и/или ригидности.

Термин, описывающий все взаимосвязи мозга, – «коннектом». Ученые исследуют как структурные, так и функциональные взаимосвязи коннектома. Например, мы уже упоминали, что Смит и его коллеги обнаружили: функциональная взаимосвязь коннектома была лучшим предиктором благополучия по широкому спектру оценок, которые коррелировали с рядом нейронных показателей.¹⁰ Есть много способов изучить, как возникает функциональная связь дифференцированных участков коннектома. В дальнейших исследованиях был предложен термин «хронэктомические системы» для творческого включения времени (хроно) в коннектом; при изучении колебательных волн, связывающих различные участки коннектома, также применялся термин «гармоники коннектома».¹¹ Другие термины, с которыми вы можете столкнуться в ходе изучения функций нейронных сетей, – это «коннектомика» и «динамика коннектома».