Скорость мысли. Грандиозное путешествие сквозь мозг за 2,1 секунды

То, что глаз сообщает мозгу, – это сложная детальная разбивка проецируемого на сетчатку изображения внешнего мира. Сетчатка не просто регистрирует наличие света на фоторецепторах и превращает его в импульсы – она сама производит серьезную работу по сопоставлению, разбиению и обработке изображения.

Мы довольно много знаем о том, что именно ганглиозные клетки третьего слоя сетчатки сообщают мозгу. В основном передаваемая ими информация – это «где». Свет, отраженный от печенья, фокусируется хрусталиком на колбочках в определенном месте сетчатки; свет от блестящего кусочка шоколада, выступающего рядом с краем, будет спроецирован на колбочки рядом с предыдущими. Это означает, что карта активности колбочек будет соответствовать расположению источников света во внешнем мире. И эта информация о местоположении сохраняется в каждом слое нейронов сетчатки: колбочки, расположенные рядом, передают информацию нейронам второго слоя, тоже расположенным близко друг к другу, которые в свою очередь коммуницируют с расположенными рядом ганглиозными клетками в третьем слое. Это означает, что импульсы от ганглиозных клеток отправляют в мозг «картину», соответствующую взаимному расположению источников света. (Следует заметить, что эта картина перевернута и зеркально отражена по отношению к внешнему миру, потому что, как и в фотокамере, свет фокусируется на сетчатке через небольшую линзу хрусталика в вашем зрачке, поэтому свет из нижней части той картины, на которую смотрит глаз, попадает на верхнюю часть сетчатки, и наоборот; а свет слева попадает на правую часть сетчатки, и наоборот.) Каждая ганглиозная клетка отвечает за отправку импульсов о том, что происходит со светом в определенном месте.

Эти импульсы несут информацию о том, что печенье находится в коробке, коробка находится на столе, а крышка коробки под углом нависает над печеньем. Точнее, они превратятся в эту информацию, но не в тот момент, когда их отправляют ганглиозные нейроны. Отправленные импульсы просто сообщают, что «в этом месте есть такой световой узор, и в этом месте над ним, и справа, и вдоль этого направления по прямой линии». Ваш глаз не имеет представления ни о печенье, ни о коробках, ни о столах. Он со всем этим разберется позже, когда узоры света объединятся и будут сопоставлены с объектами, их названия извлечены из памяти и значение картинки станет очевидным. Глаз просто регистрирует падающий на него свет, отличает свет от темноты и распознает элементы рисунка, который сфокусирован на сетчатке.

Однако сетчатка может многое сказать об элементах этой картинки. Вторая по важности часть информации, отправляемой ганглиозными клетками, рассказывает о динамике увеличения или уменьшения потока фотонов в определенном месте. Эта работа разделена между тремя типами ганглиозных клеток: on, off и on/off. Тип «on» посылает импульсы с возрастающей частотой, когда интенсивность света увеличивается в центре той части зрительного поля, за которую ответственны клетки этого типа. В сетчатке примерно столько же клеток «off», посылающих импульсы, когда поток света в центре их поля уменьшается. Более редкие ганглиозные нейроны on/off-типа отвечают импульсами как на увеличение, так и на уменьшение света в их зоне ответственности.

В процессе изучения того, что глаз лягушки сообщает ее мозгу, Джерри Летвин из Массачусетского технологического института – друг Уолтера Питтса – помог доказать существование этих трех типов нейронов и обнаружил, что сетчатка лягушки имеет по крайней мере еще один тип ганглиозных клеток ^[41]. Это «детектор выпуклых или движущихся краев», который посылает импульсы, когда в его рецептивное поле проецируется любой различимый край объекта, более темного, чем фон, – но только при условии, что он изогнут и движется. Или, как предположили Летвин и его коллеги в своей статье 1959 года, детектор червяков ^[42].

Будто открытия первых трех типов зрительных нейронов было недостаточно (а их было вполне достаточно, чтобы вогнать Питта в депрессию), «детектор червяков» стал смертельным ударом по идеальной модели чисто бинарной логики работы мозга Маккаллока и Питтса. Ведь даже в этой, расположенной в глазу, то есть довольно далеко от главного вычислителя, первой линии датчиков, снабжающих мозг информацией, импульсы несут сообщения, уже содержащие некоторые выводы о том, что во внешнем мире имеет отношение к животному; выводы, настроенные эволюцией на его экологическую нишу. И эти импульсы являются результатом достаточно интенсивной обработки изображения собственными нейронами сетчатки, объединяющими информацию от отдельных рецепторов, суммирующими ее так, чтобы по изменению, присутствию и отсутствию света определить криволинейные границы и движение. Сплошные аналоговые вычисления и никакой двоичной логики.

На самом деле все еще хуже. Теперь мы знаем, что эти три основных типа ганглиозных клеток – on, off, on/off – сами по себе являются обобщающими зонтичными терминами для целого зверинца нейронов, каждый из которых на самом деле отвечает за очень разные вещи. Том Баден, Филипп Беренс, Томас Эйлер и их коллеги недавно обновили исследование глаза лягушки Летвина, задавшись вопросом, что глаз мыши сообщает ее мозгу ^[43]. У них были инструменты, которые Летвин не мог себе и представить. Там, где Летвин втыкал один грубый электрод в зрительный нерв, толстый пучок аксонов от ганглиозных клеток, доставляющий импульсы к зрительной зоне мозга, Баден и его коллеги регистрировали сигналы непосредственно с каждой ганглиозной клетки, ведя запись по более чем 11 000 каналов. Летвин демонстрировал своим лягушкам набор случайно выбранных объектов или «жука», черную точку, которую он сам двигал по металлическому куполу с помощью магнита. Баден с коллегами проецировали в рецепторную область каждой из ганглиозных клеток множество различных фигур с контролируемых компьютером светодиодных дисплеев и могли использовать каждый отдельный элемент для проверки одного варианта возможных изменений световой картины на рецепторных полях: куда именно падает свет, как быстро он меняется, в какие фигуры и какого цвета он складывается.

Разбив свой набор из более чем 11 000 нейронов на те группы, которые демонстрировали схожую реакцию на этот шквал входных данных, Баден с коллегами выявили по крайней мере 32 различных типа ганглиозных клеток. Некоторые реагируют на внезапное появление или исчезновение света, другие чувствительны к разной скорости изменения освещенности, третьи – к разной амплитуде. Одни реагируют на направление движения света, а другие нет. Некоторые возбуждаются при слабом свете, а некоторые – при ярком. Некоторые отвечают на то, что им небезразлично, короткими импульсами; некоторые – непрерывной серией. И независимо от того, на что они реагируют, каждый тип ганглиозных клеток присутствует во всех областях сетчатки, поэтому она способна выполнять очень специфическую обработку каждого участка световой картины, проецируемой на нее из любой обозримой точки мира.

Для чего нужно такое разнообразие? Каждый из этих типов нейронов развился в силу одной из двух причин. Часть из них очень избирательны в отношении того, на что реагируют, и поэтому они появились, чтобы отправлять сигнал о регистрации какой-то очень специфической ситуации во внешнем мире. Часть, напротив, не избирательны, и каждый тип реагирует на какой-то один очень распространенный аспект внешнего мира.

Яркий пример избирательного нейрона – клетка on-типа, реагирующая только на границу освещенности, которая быстро движется в определенном направлении, например слева направо. Хотя подобный тип реакции очень полезен, если ваши друзья на рыбалке используют фонарик для отправки сообщений азбукой Морзе, когда их телефоны разряжены или вне зоны действия сети («н-е-с-и п-и-в-о»), нет сомнений, что такой тип клеток возник не для этого. Одна из причин, по которой в результате эволюции возникли ганглиозные клетки on-типа, избирательно реагирующие на направление, – это задача стабилизации изображения на сетчатке. Например, если вы хотите зрительно различать в окружающем мире что-то кроме смазанных пятен во время ходьбы или бега, ваш мозг должен управлять мышцами, двигающими глаз вверх и вниз, чтобы скорректировать перемещение головы вверх и вниз. Скорость перемещения головы и глаз определяется с помощью сигналов, поступающих от этих ганглиозных on-нейронов, избирательно реагирующих на направление ^[44]. Когда при ходьбе или беге глаз движется вверх вместе с головой, световые границы от объектов, на которые вы смотрите, будут двигаться вниз в проекции на сетчатку; поэтому, если расположенные по всей сетчатке селективные on-клетки, реагирующие на перемещение света вниз, начинают посылать импульсы, мозг узнаёт, что глаз переместился, и сможет вычислить коррекцию этого смещения, посылая сигналы глазным мышцам, чтобы повернуть глаз вниз (и наоборот, вверх, когда ваша голова переместится вниз).

Большинство типов ганглиозных клеток не настолько избирательны, как нейроны, предназначенные для распознавания специфических светотеневых комбинаций, необходимых для решения конкретных проблем вроде компенсации движений тела. Скорее каждый из них реагирует на особенности изображения, общие для всего, на что мы смотрим: маленькое или большое, быстрое или медленное, края света и тени, прямые или кривые, цвет и яркость. И подо что будут «заточены» конкретные наборы нейронов, зависит от того, чей третий слой сетчатки они составляют ^[45]. Различные виды животных здорово отличаются друг от друга: маленькие, средние или большие; охотники или дичь; активные днем, ночью или на рассвете и в сумерках; живущие в холодном, теплом или жарком климате; обитатели лесов, лугов, пустынь, тундры, заснеженных равнин, гор, рек, морского шельфа или глубин океана. Для каждого образа жизни критически важной будет совершенно разная визуальная информация. Живя в глубинах океана и питаясь планктоном, вы не получите полезной информации с сетчатки, усеянной нейронами, превосходно распознающими зеленые листья лесного полога.

Хотя нам лучше всего известны особенности ганглиозных клеток сетчатки глаза мыши, изученной вдоль и поперек, мы уже знаем, что ваша сетчатка способна собирать больше информации и при этом более разнообразной. Например, у человека есть несколько типов ганглиозных клеток, которые отсутствуют у мышей, потому что ваш глаз имеет три типа колбочек (которые мы называем красными, зелеными и синими), а у мышей их два, поэтому в сетчатке человека есть ганглиозные клетки, которые обрабатывают информацию, просто недоступную для мышиного зрения. Но при этом нам известно, что если сгруппировать типы ганглиозных клеток по генам, которые в них экспрессируются, а не по функциональным характеристикам изображений, на которые они реагируют, то у вас их разнообразие будет меньше мышиного: всего 20 различных генетических сигнатур против целых 40 мышиных (насколько эти генетические типы соответствуют 30 с лишним функциональных, обнаруженных в исследованиях Бадена и др., неизвестно) ^[46]. Еще одно существенное отличие состоит в том, что у вас есть fovea centralis – центральная ямка, участок сетчатки прямо по центру изображения, плотно заполненный колбочками, – а у мышей его нет. Когда вы смотрите на какой-то объект в окружающем мире, вы перемещаете голову и глаза так, чтобы фотоны падали на колбочки в центральной ямке. Это сверхплотное пятно требует особой концентрации мощности обработки информации, что означает как плотное скопление ганглиозных клеток по сравнению с остальной частью глаза, так и наличие некоторых типов нейронов, уникальных именно для центральной ямки. То есть человеческий глаз посылает в мозг информацию об окружающем мире, во многом различающуюся с тем, как его видит мышь.

Все это означает, что, когда ваш взгляд падает на краешек печенья, сетчатка разделяет его изображение и окружающие предметы на десятки отдельных информационных сообщений, отправляемых в кору головного мозга, каждое из которых содержит разные характеристики увиденного: радиус закругления края печенья, коричневый цвет кусочка шоколада, угол наклона крышки коробки. Передаваемые по разным «проводам», сообщения несут и пространственную информацию о том, как части картинки расположены относительно друг друга; и о том, в каком направлении относительно вашего тела они находятся – поскольку, когда вы оглядываете офис, поворачивая голову слева направо, и по сетчатке пробегает изображение коробки с печеньем, больше всего возбуждаются ганглиозные клетки, которые реагируют на свет, движущийся справа налево (помните? Спроецированное изображение перемещается по сетчатке в направлении, противоположном направлению движения головы). Этот поток сообщений устремляется по аксонам ганглиозных клеток, которых в вашем глазу по меньшей мере миллион. Они сплетены в большую белую веревку – зрительный нерв. Чтобы узнать, что происходит с этими сообщениями, мы последуем за одним из импульсов, пролетающих мимо, следя за тем, как он движется по аксону к дальним берегам коры.

Глава 3
Легион

Через пропасть

Наш импульс прилетает по аксону в первичную зрительную кору головного мозга, V1. Это первая из множества областей, отвечающих за обработку визуальной информации, которые составляют треть всей коры головного мозга ^[47]. Сообщение – об одном маленьком пикселе песочно-шоколадного искушения – должно пройти через все эти области, объединяясь с другими сообщениями, которые несут туда миллионы других импульсов, чтобы создать образ «печенья».

Но сначала нам надо добраться до первого пункта назначения. Кора головного мозга представляет собой что-то вроде торта из шести слоев; начинка, состоящая из нейронов, есть во всех слоях кроме первого, верхнего. Вместе с нашим импульсом мы собираемся достичь конца аксона в четвертом слое зрительной зоны V1. Над нами – три этажа нейронов второго и третьего слоя; а еще выше – первый слой, где изредка можно встретить маленький нейрон, но в основном он состоит из аксонов, идущих в другие слои и места, и вспомогательных клеток, которые не являются нейронами, – клеток глии, которые выполняют функции строительных лесов, уборщиков и чернорабочих. Под нами – большие, можно даже сказать гигантские клетки нейронов пятого и шестого слоев.

Тела нейронов могут быть упакованы слоями, но бóльшая их часть располагается довольно свободно. Мы оказываемся в своеобразном лесу. Из тела каждого нейрона вырастает огромное дерево. Тонкие ветви раздваиваются, разветвляются, искривляются. Они занимают гораздо больше места, чем тела нейронов. Эти деревья – дендриты, отростки, через которые нейрон получает входные данные, импульсы, от других нейронов и отправляет их к своему телу. Аксоны от бесчисленного количества других нейронов упираются в кончики веток дендритных деревьев окружающих нас нейронов.

Форма дендритов и их количество может многое сказать о том, для чего предназначен нейрон. Действительно, исторически именно по их количеству и расположению мы часто отличали нейроны друг от друга. Наше путешествие с импульсом от сетчатки вот-вот приведет нас к компактному дереву дендритов первого – на нашем пути – звездчатого нейрона в коре головного мозга ^[48]. Под нами находится типичный нейрон коры, пирамидальная клетка пятого слоя, обладающая двумя видами дендритных деревьев: одно выходит из верхушки конуса, длинный тонкий стебель тянется почти до кортикальной поверхности; другое, густое и раскидистое, расположено ниже тела клетки (рис. 3.1). Над нами, во втором и третьем слоях, – более скромные пирамидальные нейроны, их деревья компактны и окружают тело, не так привлекая внимание, как их старшие братья в пятом слое. Независимо от формы и размера ^[49] все эти дендриты подключены к сигнальным кабелям, идущим от других нейронов.

Рисунок 3.1. Пирамидальный нейрон пятого слоя коры. Он называется так потому, что его тело имеет форму трехмерной пирамиды.

Но как только мы погружаемся в четвертый слой и достигаем конца аксона, бег нашего импульса резко останавливается, упершись в преграду. Между концом аксона и началом дендрита следующего нейрона есть промежуток – синаптическая щель, – который непреодолим для электрического импульса. Как передать послание, которое несет импульс? Как пересечь эту пропасть и создать новый импульс в следующем нейроне, чтобы восстановить сообщение?

Прибытие нашего электрического импульса вскрывает пузырьки с молекулами, хранящимися на конце аксона, заставляя их содержимое выделяться в промежуток между нервными окончаниями, а химическая диффузия отправляет их на другую сторону промежутка (рис. 3.2). Когда эти молекулы захватываются дендритом принимающего нейрона, они немного изменяют его электрический потенциал. Но совсем чуть-чуть. Причем этот небольшой скачок напряжения происходит на самом дальнем конце довольно длинного дендрита следующего нейрона, вдали от тела клетки.

Какое именно воздействие окажет прибывший по аксону импульс на дендрит, зависит от того, молекулы какого вещества он пошлет через промежуток между ними. У нейронов одного типа пузырьки на конце аксона содержат молекулы одного и того же химического вещества-нейромедиатора. Но разные типы нейронов могут отправлять в промежуток разные нейромедиаторы, а от типа молекулы зависит, будет скачок потенциала в принимающем нейроне-мишени вверх или вниз.

Рисунок 3.2. Отправка импульса через промежуток между нейронами.

Наш импульс, несущий информацию о печенье, стремительно влетев в терминальный конец аксона, «лопает» пузырьки – разрывает «упаковки» с молекулами глутамата. Освободившись, молекулы проходят через мембрану, диффундируют в растворе, заполняющем промежуток шириной в микрометр, и натыкаются на рецепторы глутамата с другой стороны мембраны дендрита. Если молекула прибудет туда в правильной ориентации, она плотно зафиксируется на рецепторе – процесс напоминает игру двухлетнего ребенка с кусочками пазла, когда, случайным образом смешивая их вместе, у него иногда получается вставить торчащий выступ одного кусочка в вырез другого. Захват рецепторами молекул вызывает открытие расположенных вокруг них каналов в мембране нейрона. Ионы, устремившиеся через каналы внутрь клетки, создают скачок напряжения на этом участке дендритного дерева, принимающего сигнал нейрона. Этот рецептор ищет именно глутамат, поэтому поток ионов создает на целевом нейроне небольшое увеличение электрического потенциала, положительный импульс. Мы называем это возбуждением.

Рядом, немного дальше по дереву дендритов, ближе к телу принимающего нейрона, мы видим терминалы других аксонов, которые приходят туда не из сетчатки. Скорее всего, они принадлежат небольшим нейронам, изредка встречающимся поблизости тут и там. И они, по прибытии в терминальный конец импульса, будут отправлять через промежуток другое вещество, молекулу γ-аминомасляной кислоты (ГАМК). Когда ГАМК поступает на соответствующие рецепторы на том же самом дендритном дереве, она вызывает поток ионов, уменьшающих потенциал клетки в этом месте, и создает отрицательный импульс. Следуя логике, мы называем это торможением.

Когда после взаимодействия между терминальным концом аксона и принимающим концом дендрита целевого нейрона в нем происходит этот скачок потенциала – напряжение повышается или понижается, – этот импульс распространяется по дендритному дереву, от синаптического промежутка до тела целевого нейрона. Слабея по мере продвижения, электрический всплеск немного увеличивает или уменьшает постоянно изменяющийся электрический потенциал на теле принимающего нейрона, суммируясь с другими. И, возможно, способствует возникновению в нем нового импульса: пришедший положительный импульс возбуждения заставит целевой нейрон с большей вероятностью создать новый импульс, отрицательный импульс торможения понизит эту вероятность.

Процесс передачи импульса принимающему нейрону кажется немного безумным. Ваш мозг приложил огромные усилия, чтобы создать импульс – процесс весьма энергозатратный, – чтобы обойти ограничения отправки сообщений на большие расстояния путем простого выброса химических веществ или распространения скачков электрического потенциала. И все лишь для того, чтобы затем снова превратить импульс в выброс молекул нейромедиатора, которые вызывают скачки электрического потенциала клетки.

Но тому есть веские причины. Например, передача сигнала с помощью химии и потенциала намного менее энергозатратна – в организмах с крошечным мозгом все сигналы передаются за счет распространения скачков потенциала и химических веществ, а не с помощью импульсов. Но, возможно, основная причина – гибкость. Преобразование импульсов обратно в химическую, а затем электрическую форму дает мозгу возможность по-разному оперировать с одним и тем же бинарным («все или ничего») импульсом.

Гибкость возникает из-за разницы в строении синаптических щелей. Синапсы одного и того же типа, которые содержат пузырьки с одинаковыми нейромедиаторами, необязательно производят всплеск электрического потенциала одинаковой величины. Эта разница в амплитуде может объясняться некоторыми изменениями по обе стороны от синаптической щели. Например, нейрон-мишень может обладать бóльшим количеством рецепторов, принимающих молекулы нейромедиатора: чем больше рецепторов будет заблокировано, тем больше ионных каналов откроется в мембране и тем больше будет скачок потенциала. Проницательный читатель, вероятно, уже догадался, что мы также можем увеличить амплитуду напряжения, выбрасывая больше молекул нейромедиатора в щель – тем большее число молекул случайно окажется в правильном положении в нужном месте и заблокирует большее количество рецепторов. Все это означает, что приходящий импульс может быть преобразован из бинарного сигнала «все или ничего» в аналоговый всплеск напряжения с некоторым коэффициентом, определяющим диапазон воздействий на нейрон-мишень.

Но есть строгие ограничения на размеры одного синаптического промежутка. Вся конструкция – терминальный конец аксона, синаптическая щель, рецепторы на другой стороне – составляет лишь несколько микрометров в поперечнике. В этом пространстве может разместиться только определенное количество рецепторов, а терминал аксона может хранить только ограниченное количество пузырьков с молекулами нейромедиатора. Эти жесткие рамки означают, что одного приходящего импульса недостаточно для создания нового импульса ^[50]. Именно поэтому мы прибыли с одним из миллиона импульсов, отправленных сетчаткой: нам нужна целая армия импульсов, чтобы сгенерировать новый.

Множество

Создание одного-единственного нового импульса является результатом воздействия множества других импульсов, поступающих в нейрон. Маленькие всплески электрического потенциала, которые они вызывают, накапливаются, суммируются, комбинируются, и наконец этот нейрон достигает критического потенциала и генерирует свой импульс. Если бы вы были нейроном коры головного мозга, импульсы показались бы вам марширующим легионом. Бесконечные ряды легионеров прибывают, чтобы сбросить вам свою химическую поклажу и поднять или опустить электрический потенциал. Для передачи послания важен каждый легионер.

Насколько велик этот легион? Сколько нужно импульсов, чтобы нейрон отправил новый импульс?

Мы можем получить приблизительный ответ, посчитав количество входов у одного нейрона. В 1980-х годах Валентино Брайтенберг и Альмут Шюц занимались подсчетами количества входных синапсов у корковых нейронов мышиного мозга ^[51]. Они получили цифру, близкую к 7500. Для одного нейрона. Ясно, что каждый импульс не может вызывать генерацию нового импульса, иначе кора головного мозга утонет в миллиардах импульсов. Однако ответ «более одного и менее 7500» – пожалуй, слишком туманный.

Хорошо, давайте поразмыслим над разными типами входных данных – может, получится сузить эти рамки. Надеюсь, вы помните, что в некоторых синаптических промежутках входной импульс вызывает падение, а не повышение электрического потенциала принимающего нейрона. Они подавляют принимающий нейрон, снижая вероятность возникновения импульса. Итак, на самом деле нам надо узнать, на сколько возбуждающих входов нам нужно подать импульсы, чтобы сгенерировать новый. Брайтенберг и Шюц кропотливо подсчитали и это тоже. Они по-настоящему преданные своему делу, достойные восхищения ученые, которые могут в течение трех часов с энтузиазмом рассказывать вам, как лучше всего нарезать мозг мыши на тонкие пластинки и считать синапсы, без единой паузы, которая позволила бы вам, пойманному в кошмарную ловушку этикета, глотнуть постепенно согревающееся на столе пиво. Да, они подсчитали количество: около 90 % входов нейрона коры головного мозга возбуждающие и только около 10 % – тормозящие. Так что мы можем немного снизить верхний предел количества импульсов – до 6750. Ура. Как я и сказал, немного.

Вы можете возразить: это же вроде бы несложный вопрос – давайте просто посчитаем количество приходящих импульсов, необходимых для того, чтобы напряжение нейрона достигло критической точки. Но для настоящих живых нейронов это сложный вопрос, потому что у нас пока нет реального способа отслеживать происходящее одновременно в тысячах синапсов одного нейрона. Некоторые пытались обойти эту проблему. Ученые из лаборатории Михаэля Хойссера в своем изящном эксперименте записывали данные с одного нейрона коры головного мозга, заставляя другой нейрон отправлять ему возбуждающий импульс ^[52]. Повторяя это много раз, они обнаружили, что единственный дополнительный входной импульс увеличивает вероятность появления в принимающем нейроне собственного импульса примерно на 2 %. То есть, если бы мы хотели абсолютно гарантированно получить отправку им импульса, нам потребовалось бы отправить ему около 50 дополнительных входных импульсов. Дополнительных – в том смысле, что они должны прийти помимо входных данных, которые этот нейрон получал без нашего участия. Мы подняли нижнюю планку примерно до 50 импульсов, а верхняя планка по-прежнему составляет 6750. Попробуем улучшить результат?

Подсчитать количество входных импульсов будет легче, если мы вместо живого нейрона возьмем модель воображаемого. У нас есть множество разновидностей воображаемых нейронов, которые мы можем записать с помощью математических выражений и смоделировать на компьютере. Ходжкин и Хаксли начали с создания одной из базовых моделей, чтобы доказать, что открытие и закрытие каналов в мембране нейрона действительно вызовет скачок напряжения в аксоне (и рассчитали эту модель, систему из четырех сложных дифференциальных уравнений, с помощью механического арифмометра и карандаша). Нобелевскую премию 1963 года они получили не только за гениальность, но и за упорство. Итак, мы можем взять один из наших воображаемых нейронов, послать ему на его воображаемые синапсы воображаемые импульсы в качестве входных данных и задаться вопросом: сколько импульсов на входе нам понадобится, чтобы получить один на выходе?

Ответ: это зависит от многих факторов. Ну хотя бы примерно? Примерно – от 100 до 200. Грубо говоря, если мы возьмем сложную модель нейрона коры головного мозга, с полностью смоделированными деревьями дендритов и моделью рецепторов, симулирующей реакцию на молекулы нейромедиаторов, а затем заставим все симулированные импульсы появиться на ее входных моделях синапсов примерно в одно и то же время, то получится, что необходимо около 180 входящих импульсов, чтобы гарантировать отправку одного исходящего ^[53]. Но это при условии, что мы игнорируем массу переменных. Например, будут входящие импульсы поступать постепенно или группами. А некоторые импульсы будут приходить на вход постоянно, поэтому неясно, когда нам следует начинать подсчет. Придется исключить импульсы, поступающие на тормозной нейрон синапсы. И относительную силу синаптической связи каждого из этих межклеточных контактов: чем она выше, тем меньше контактов потребуется. И длительность скачка напряжения, возникающего в синапсе. И все это – лишь для одной конкретной модели одного конкретного типа нейронов коры головного мозга, пирамидального.

Потому что на самом деле вопрос «Сколько нужно входных импульсов для активации нейрона?» крайне глубокий и сложный, ответ на него зависит от множества факторов. И это множество подробно говорит нам о том, как мозг использует импульсы, чтобы функционировать. Выделим из них три: баланс импульсов возбуждения и торможения, поступающих к нейрону, синхронность входных сигналов и те места, где они попадают на само дерево дендритов.

Зона Златовласки ^[54]

Легион входных импульсов несет опасность. Для рождения нового импульса достаточно нескольких сотен входящих импульсов, но они распределены по тысячам входных линий. Хуже того, количество входов возбуждения превосходит количество входов торможения по крайней мере в пять раз. Даже несколько дополнительных импульсов на этих тысячах входов могут привести к неконтролируемому лавинообразному разгону – импульсы, запускающие импульсы, запускающие импульсы, – что приведет к перегрузке и отключению мозга. Эпилепсия – одна из таких катастроф: мощные волны импульсов пробегают по коре головного мозга, и их так много, что каждый нейрон на принимающем конце волны немедленно достигает своей критической точки, каждый одновременно порождает импульс и запускает следующую волну.

Но такие сбои случаются редко, потому что мозг находится в своей «зоне Златовласки» – не слишком активной, но и не слишком заторможенной, в самый раз ^[55]. И остается в этой зоне, поддерживая идеальный баланс между возбуждением и торможением.

Этот процесс балансирования был открыт в ходе исследования довольно простого вопроса об интервалах между импульсами. В 1992 году Уильям Софтки и Кристоф Кох обнаружили, что что-то не так с импульсами, посылаемыми нейронами из первой зрительной области коры головного мозга ^[56], точно такими же нейронами, как те, в которых мы сейчас ожидаем формирования импульса. Просматривая сотни записей возбуждения отдельных нейронов, они заметили, что импульсы, исходящие от каждого нейрона, создавались с удивительно нерегулярными интервалами. За коротким интервалом между импульсами может следовать другой короткий интервал, средний, а иногда длинный. Или любое их сочетание. Фактически для некоторых нейронов порядок интервалов был близок к совершенно случайному. Если бы вы взяли записи их импульсов и перемешали в другом порядке, то не смогли бы восстановить исходную последовательность ^[57].