долларов, но он лишь верхушка постоянно растущего айсберга.
Реакция некоторых издателей на пандемию COVID-19, пожалуй, вызывает наибольшее беспокойство, поскольку цены значительно выросли. Стоимость некоторых электронных книг (цифровых копий с относительно небольшими затратами на публикацию) для студентов возросла на 500 %. А их чтение часто входит в программу обучения в университете. Так, печатная версия одной из книг издательства McGraw Hill стоила £65,99, а электронная – £528.
Все это означает, что только самые богатые учреждения имеют доступ к новым научным исследованиям. К счастью, свет в конце туннеля есть. Индийское правительство обдумывает политику «одна нация – одна подписка», согласно которой Индия купит научные статьи и поделится ими с учеными страны. Это замечательная идея, которая, я надеюсь, воплотится в жизнь. К сожалению, в глобальном масштабе в науку проникла жадность, и если с ней не бороться, то мы никогда не сможем добиться большей кооперации между учеными.
Предположим, что жадных издателей больше не существует, и вернемся к плодовой мушке. В обработке зрительной информации в ее мозге участвуют около 60 тысяч нейронов. Представим, что мушка увидела сочное яблоко. В этот момент нейроны зрительной коры передают сигналы в другие области мозга, которые их интерпретируют и определяют, что перед мушкой именно яблоко. Оказывается, только 10 % из них отреагировали так, как ожидали ученые. Это означает, что 90 % активации мозга остаются за гранью нашего понимания, причем даже эти данные слишком оптимистичны. Ученые до сих пор не понимают, как мозг использует различные типы нейронов для решения задач. У нас есть идеи, и мы можем доказать некоторые концепции, но полная картина остается неизвестной. Представьте, что вы читаете книгу, в которой отсутствуют некоторые страницы. Если бы вы открыли сказку «Златовласка и три медведя» и прочитали только тот отрывок, в котором героиня съедает ледяную кашу и ложится спать, вы бы решили, что у девочки странные пищевые предпочтения и что она привыкла к арктическим условиям. Вам бы не хватило необходимого контекста.
Науке предстоит ответить на множество вопросов, если мы хотим оказаться в том будущем, которое себе представляем. Несмотря на препятствия на пути к публикации статей и кооперации между учеными, амбициозные биотехнологические компании, соревнующиеся за лидерство, сотрудничают с учеными, чтобы приблизить будущее мечты. Далее мы поговорим о многообещающих исследованиях, которые сегодня ведутся в лабораториях, и о том, как они повлияют на развитие нейробиологии.
Смешение науки с технологиями
Визуализация мозга
Должен признаться, когда мне в голову только пришла идея этой главы, я сразу задался вопросом: можно ли переместить мой мозг в тело робота, чтобы продлить мою жизнь? Обратившись к людям с просьбой прислать вопросы о нейробиологии, я с радостью заметил, что эта тема интересовала не только меня, и подумал: «Я хотя бы буду не единственным роботом». Сможем ли мы когда-нибудь загрузить свои воспоминания, мысли и личностные характеристики в компьютеризированный искусственный мозг, чтобы после смерти нашего тела осталась версия нас, продолжающая «жить»? Если да, то как это будет выглядеть и как нам начать работать над такой технологией? Сможем ли мы добиться этого в будущем?
Начнем с идеи о создании искусственного мозга, в котором будут храниться личностные черты и жизненный опыт. Необходимо будет сделать компьютеризированный дубликат нашего мозга, хранящего всю эту информацию. Важнейшими шагами на пути к такому устройству являются его сканирование и картирование. В человеческом мозге содержится 88–100 миллиардов нейронов, у каждого из которых есть тысячи или десятки тысяч синапсов. Это означает, что ученым необходимо картировать 1 000 000 000 000 000 (квадриллион) связей. Если учитывать другие клетки мозга, например глиальные, которых почти в пять раз больше, чем нейронов, то все еще больше усложняется. Я даже не говорю об интернейронах, своего рода посредниках между двумя нейронами. Все это нужно картировать и визуализировать, чтобы понять и дублировать человеческий мозг. Выходит, ученым просто нужна гигантская карта? Ну… и да и нет.
Видеть – значит верить
Одной из важнейших вещей, в которых за 100 лет произойдут изменения, является технология, позволяющая ученым визуализировать происходящее внутри нейрона. В самые мощные современные микроскопы, такие как электронные и двухфотонные (двухфотонные микроскопы выпускают лазер для подсветки нейронов и считаются золотым стандартом), получается изучать только совершенно неподвижные клетки, которые, естественно, не могут быть живыми. Живую ткань можно визуализировать, но в результате обычно выходят медленные кадры с плохим разрешением [41]. Технологии, которые позволили бы проделать это с живыми клетками мозга в реальном времени, например понаблюдать за реакцией рецепторов и других белков на лекарственные вещества, стали бы научным прорывом. Благодаря ему ученые смогли бы точно узнать, как работает тот или иной препарат.
Новые и более специфические методы визуализации, которые позволили бы маркировать определенные части клеток мозга, дали бы ученым возможность отследить происходящие со временем изменения в разных его областях. Эта информация помогла бы выяснить, что именно запускает процесс болезни в мозге. Данный процесс сложен для изучения и до сих пор до конца не понят. Сегодня исследователям приходится выбирать между изображением высокого качества, которое долго обрабатывается, и менее качественным, но обрабатывающимся быстрее. Будущие технологии визуализации должны сочетать оба преимущества и не иметь серьезных недостатков.
Сотрудники нью-йоркской лаборатории Алипаши Вазири сейчас разрабатывают технику трехфотонной микроскопии, которая позволит получать изображения на глубине, превышающей стандартный миллиметр. Они могут одновременно записывать информацию о 12 тысячах нейронов, пока животное двигается и взаимодействует с окружающей средой. Таким образом, ученые исследуют, как меняется мозг в зависимости от поведения. Это действительно невероятное достижение.
Большие изображения будут предоставлять так много данных, что стандартным компьютерам было бы трудно работать с ними. Дальнейший прогресс в этой области зависит от инноваций в технологиях, микроскопии, компьютерном программном обеспечении и искусственном интеллекте, поскольку без всего этого обработать настолько большой объем информации не получится.
В 2019 году исследовательская группа Массачусетского технологического института объединилась с лауреатом Нобелевской премии Эриком Бетцигом и его лабораторией, чтобы необычным образом взглянуть на нейроны. Как вы уже могли догадаться, они решили исследовать мозг плодовой мушки. Ученые разработали технику под названием экспансионная микроскопия, при которой нейроны увеличивают в размере, чтобы создать трехмерное изображение. Полученные изображения были беспрецедентными. Они позволили приблизить конкретные нейроны и синапсы, чтобы сосчитать все 40 миллионов синапсов. Это просто невероятно. Это то же самое, что сфотографировать иголку в стоге сена – точнее говоря, 40 миллионов иголок в огромном количестве стогов. А теперь представьте, что все эти стога умещаются
