Чтобы выяснить, каким образом именно прослушивание музыки влияет на ЭЭГ, мы можем применить два подхода: либо сравнить записи ЭЭГ у одного человека в тишине и пока играет музыка, либо записать ЭЭГ у множества людей, которые слушают одну и ту же композицию, и усреднить их. В идеале стоит применить оба подхода и записать ЭЭГ многих людей в тишине и когда играет музыка. В обоих случаях мы пытаемся изолировать эффект музыки от всей остальной активности на ЭЭГ, которая нам в этот раз не важна и которой мы пренебрегаем. Если мы исследуем, как музыка влияет на работу мозга, нам не важно, что еще происходит в мозге помимо восприятия музыки, поэтому берем две группы записей ЭЭГ и просто ищем отличия между ними, а все остальные сигналы на записи относим к бессмысленному (для нашей задачи) шуму, от которого лучше избавиться.
Нельзя заставить мозг заниматься лишь только одним делом, он все равно будет решать одновременно множество задач.
Такой подход к изучению активности мозга оказался очень продуктивным: было описано множество вызванных потенциалов специфических изменений в ЭЭГ в ответ на различные стимулы. Такие потенциалы возникают в ответ на зрительные, слуховые или тактильные стимулы и могут многое рассказать специалисту например, о нарушениях работы мозга. А еще оказалось, что существуют потенциалы, возникающие за секунду до того, как человек начнет двигаться они регистрируются еще перед тем, как человек решил выполнить движение, и это породило ожесточенные дискуссии о том, есть ли у человека свобода воли. Есть и специфические потенциалы, связанные с мыслительными процессами: например, исследователь может увидеть изменения на ЭЭГ, когда человек осознал ошибку или когда его ожидания были нарушены (скажем, он ожидал, что загорится зеленая лампочка, а загорелась красная или синяя).
Проблема в том, что всей остальной активностью на ЭЭГ в этом случае мы просто пренебрегаем. Задача отчасти напоминает игру «Найди десять отличий» вот только ученые ищут значимый сигнал, как бы накладывая одно изображение на другое и пытаясь отыскать те участки, где линии не совпадают. При этом ученые, конечно же, работают не с картинками, а со сложными данными, которые еще требуют интерпретации: представьте, что перед вами не сама картинка, а компьютерный код, где каким-то (непонятным нам) образом закодировано цветовое значение каждого пикселя. Чтобы обнаружить, что изменилось от файла 1 к файлу 2, мы просто пренебрегаем всей той информацией, которая совпадает между двумя файлами, и смотрим только на те данные, где между ними есть отличия. Мы не знаем, что на картинке, а просто ищем участки записи, связанные с нашим экспериментом, которые меняются при изменении условий (громкость музыки, темп, жанр и т. п.). Ученые нечасто задумываются о том, что осталось за бортом в результате кропотливого поиска отличий между состояниями: в рутинной деятельности исследователя, озабоченного отличиями, все остальные данные всего лишь шум, который надо отфильтровать, чтобы найти значимую информацию несовпадения в данных.
Изучая конкретное явление, влияющее на мозг, ученые пренебрегают отражением его активности, не связанной с этим явлением.
Когда мы очень увлечены мелочами, нам довольно тяжело ухватить общую картину и составить целостное впечатление: работа нейробиолога в основном состоит в поиске и описании таких мелочей. В итоге многие ученые придерживаются позиции, что все, что нельзя интерпретировать в контексте различий, это не более чем бессмысленный шум. Получается как у кошки из стихов Маршака[45]: все, кроме мышки на ковре, проходит мимо внимания, даже если ты оказываешься в королевских чертогах все остальное просто не соответствует жизненному опыту, взглядам и имеющимся инструментам, с помощью которых взаимодействует с миром кошка (или нейробиолог).
Пора заглянуть внутрь: что же происходит в мозге, когда мы ничем не заняты?
С приходом и развитием томографии появилась возможность заглянуть внутрь черепа и увидеть наконец мозг живого (и здорового) человека. Впервые в распоряжении ученых появился метод, с помощью которого можно разглядеть отдельные борозды и извилины, волокна и скопления серого вещества глубоко внутри головного мозга, и все это не требовало проведения опасных хирургических манипуляций для вскрытия черепной коробки и рассечения нервных тканей.
Вслед за магнитно-резонансной томографией (МРТ), позволяющей получать четкие трехмерные изображения структур головного мозга, появилась ее модификация функциональная МРТ (фМРТ), которая оценивает, насколько меняется кровоток в разных участках мозга прямо в процессе восприятия и мышления. Когда какой-либо участок мозга активно работает, расположенные там нейроны потребляют много кислорода и нуждаются в активном кровоснабжении. Технология фМРТ позволяет оценить, как меняется насыщение крови кислородом, и таким образом сравнить изменение активности отдельных зон мозга, когда человеку дают разные задания, которые можно выполнить, лежа в томографе. Наконец-то ученые могли (почти вживую) наблюдать за тем, что происходит в мозге здорового человека, и отслеживать, как разгорается и гаснет активность в разных зонах мозга, пока человек в томографе смотрит на картинки, слушает музыку, проводит вычисления в уме или пытается припомнить, что ел вчера на завтрак.
Функциональная МРТ позволила увидеть, чем отличается «базовая активность» мозга от вызванной активности.
Первые экспериментаторы, использующие фМРТ для изучения работы мозга, исходили из подхода чистой прибавки [2]. В основе лежит довольно простая идея: любую деятельность мозга можно описать как вызванную активность, которая будет заметно выделяться на фоне постоянно идущей базовой активности. Фактически ученые представляли базовый уровень как нечто похожее на режим ожидания, от которого можно «отмерять» интересующие ученых мыслительные процессы.
Далее из концепции чистой прибавки следует, что если мы сталкиваемся с какой-то задачей, то дополнительно к базовому уровню мозг подключает отделы, отвечающие за тот или иной процесс в мозге. В зависимости от типа задачи мозг задействует разные компоненты нервной деятельности зрительные или слуховые зоны, ресурсы рабочей памяти, способности к пространственному, логическому или абстрактному мышлению и т. п. все зависит от того, из каких компонентов состоит задача.
Общая томографическая картина работающего мозга при таком подходе напоминает пиццу по индивидуальному рецепту: то, что вы получите, складывается из обязательной основы (лепешка и томатный соус) и дополнительных ингредиентов, каждый из которых добавляет какие-то оттенки вкуса готовой пицце (и прибавляется к итоговой сумме заказа). Концепция чистой прибавки говорит, что любой мыслительный процесс можно разложить на отдельные ингредиенты.
Примерно как гавайская пицца состоит из разложенных на лепешке ананасов, ветчины и курицы, так и любую задачу на восприятие и мышление можно разложить на отдельные ингредиенты, где каждый участок мозга делает что-то свое.
Где-то нейроны оценивают форму объекта, в отделах по соседству определяют цвет фигуры, неподалеку прикидывают, движется фигура или нет, при этом отдельно оценивают поворот вокруг своей оси, отдельно перемещение объекта относительно фона. Чтобы понять, какие участки мозга подключены, нужно просто сравнить фоновую активность (основу) с активностью в ответ на задание (ингредиенты поверх основы) и затем вычесть одно из другого.
Примерно как гавайская пицца состоит из разложенных на лепешке ананасов, ветчины и курицы, так и любую задачу на восприятие и мышление можно разложить на отдельные ингредиенты, где каждый участок мозга делает что-то свое.
Где-то нейроны оценивают форму объекта, в отделах по соседству определяют цвет фигуры, неподалеку прикидывают, движется фигура или нет, при этом отдельно оценивают поворот вокруг своей оси, отдельно перемещение объекта относительно фона. Чтобы понять, какие участки мозга подключены, нужно просто сравнить фоновую активность (основу) с активностью в ответ на задание (ингредиенты поверх основы) и затем вычесть одно из другого.
Если нужно выделить в задаче один-единственный компонент, мы сравниваем две задачи они должны быть идентичны во всем, кроме этого компонента. Скажем, мы хотим понять, где в мозге происходит различение цветов. Тогда в первой задаче человеку говорят нажимать на кнопку, когда зажжется лампочка, а во второй просят нажать, только если загорается лампочка зеленого света. Различия на двух томограммах можно отнести на счет различения цветов. Предполагается, что, добавляя к задаче один новый компонент, мы точно так же добавляем к работе мозга один новый компонент, ничего больше не меняя; мозг решает обе задачи одинаково, за исключением нюанса с цветом лампочки. Таким образом, контроль в фМРТ-исследованиях представлял собой точно такую же задачу с одним-единственным отличием. О том, что происходит в мозге, когда он не решает никакую задачу, исследователи задумывались редко.
Наглядное изображение того, сколько энергии тратит мозг в состоянии покоя
Все изменилось в самом начале XXI века. Маркус Рэйкл стал одним из первооткрывателей и исследователей особого режима работы мозга. В лаборатории, где он работал, перед контрольной задачей всегда записывали активность мозга в состоянии покоя: это пошло еще с тех времен, когда там анализировали реакции мозга на простейшие стимулы вроде геометрических фигур или вспышек света. Контролем в этом случае было просто отсутствие всякого стимула. Так и повелось, что исследователи обязательно регистрировали работу мозга волонтеров, пока они лежали, ожидая начала эксперимента [3].
Когда исследователи начали сравнивать томограммы, полученные в покое и с различными заданиями, неожиданно оказалось, что нет никакого базового уровня, на который можно наложить активность в отделах мозга. Какую бы задачу ни брали ученые, в воображаемой основе обнаруживалось несколько «дырок» всегда в одних и тех же местах. Это никак не укладывалось в рамки концепции чистой прибавки и возмутительным образом нарушало то, как ученые представляли себе работу мозга. Не важно, какое это было задание зрительное, слуховое, на слова, на внимание, на арифметические расчеты, в мозге всегда находились одни и те же зоны, которые отключались, а не подключались, стоило волонтеру переключиться на задание. «Дырки» на томограмме означали и прорехи в существующих научных знаниях о работе мозга.